听说你也在画dotplot，但是我不服!
陈同的‘生信宝典’公众号出了篇《R语言学习 - 富集分析泡泡图》，搞个shell脚本，一步绘图。讲了这个脚本可以适用于clusterProfiler和其它软件的富集结果。
浑身都是硬伤，我都不想吐槽，但由于作者邀请我提点，那就吐槽模式全开。
一个command出图，小白已经哭晕
从出的图看，应该是ggplot2画的（就算猜错，要吐槽的依然正确），小白在web-server上做了分析，存结果为xls文件，拿你这脚本，一跑报错。读xls文件（别告诉我你跟用户说读xls但其实是个tsv）和画图的依赖关系没解决！用户友好在那里？不要告诉我你的脚本0依赖，有个shell就能跑，即使我们熟悉的各种命令，很多都是独立程序，不关shell什么事。
所谓的一步出图
既然讲了clusterProfiler，那么clusterProfiler用户笑而不语了。我们用dotplot不也是一条命令出图，为什么要退出R，去跑你的shell脚本，这过程还得转换数据，存储数据。最后的这一步，是前面+N步为代价的。
一步出图是邪恶的！
做为ggplot2画的图，我们用clusterProfiler的dotplot，写文件前，可以先看一下，做点调整。你搞个脚本缺少了用户互动的重要一步。
生物狗开口闭口都是next generation。画图也是二代了好么！一步出图是第一代产品，因为你只有纸笔模式，画完就完事了，那是死图，你想改，illustrator啊！
现在这年代，图已经不能简单地称为图，都是数据，只有在需要渲染图片时才是死图，做为数据，你是可以改的，改完再渲染，效果就变了。你用着二代产品，却在干一代产品的活，能不邪恶吗？
比如下面这个：
library(clusterProfiler)
data(gcSample)
x <- compareCluster(gcSample, 'enrichDO')
p <- dotplot(x, showCategory=10)
clusterProfiler出的图，我们可以随意改啊，比如改颜色：
p2 <- p + scale_color_continuous(low='purple', high='green')
再比如改点的形状：
p2 + aes(shape=GeneRatio > 0.1)
比如字体溢出、长文本截断、设置点的大小等等都可以搞，你还可以改图例，改背景等各种元素等等！
我所说的硬伤
下面是陈同原文里的图：
我当时看了说硬伤，告诉他没overlap，他不明白，请我详细讲，于是有本文。
他上面的图是给人的感觉就是两组实验非常不同，完全没有overlap，但实际并非如此，只是我们没办法把所有富集结果展示出来而已，只展示了最显著的一部分。然而我们在截取最显著的部分时，应该把其它组实验中有overlap的结果也截出来，这个在我讲解showCategory参数中已经有明显明确说明。
最后来两个硬广， 硬广一
对于富集结果没办法完全展示这个问题，我们会发现最显著的那些，其实都overlap了很多基因，特别是GO的分析结果，GO的冗余太多，clusterProfiler提供了simplify函数，可以去冗余哟，让我们解析结果更容易，这个后面也会介绍。
硬广二
有些人就喜欢自己用ggplot2画，可能觉得透明吧，自己搞有逼格吧。氮素像上面的槽点，像这个includeAll的参数，在把clusterProfiler的结果转变成data.frame后进行处理的时候，你是否能够考虑到？我见过太多自己画的，都是不同实验组给人一种绝然不同富集结果的错觉。
然而我写的代码，模块化非常好，数据处理和可视化是分开的，clusterProfiler的输出你不用as.data.frame，就可以直接传给ggplot2，别的富集软件做的，不是data.frame对象的，都不能传给ggplot2，但clusterProfiler可以，如果你想问为什么，原因只有一个，因为那是我写的！clusterProfiler的dotplot所有参数，都可以传给ggplot2，像上面用到的showCategory, includeAll这些都可以，然后数据处理于无形中，你可以加图层自己画图了。这个功能存在了好几年，只不过我第一次公开讲。
ggplot(x, aes(Cluster, Description), showCategory=8) +
geom_point(aes(color=qvalue, size=GeneRatio))
