在《CS7：Genomic coordination的富集性分析（1）》说到了seq2pathway这个包，其实是两部曲，seq2gene->gene2pathway，无非是把测序片段用临近的基因注释，包括和TSS overlap的基因，宿主基因，上下游的基因等，然后拿这些基因跑ORA，做富集，仅此而已，这个包支持的物种极有限，《CS4：关于ChIPseq注释的几个问题》这一文中讲到ChIPseeker支持所有有基因组注释的物种，而《clusterProfiler for enrichment analysis》也支持所有物种（即使你自己跑的电子注释，也能支持），那么使用ChIPseeker来做基因注释，然后衔接clusterProfiler就可以支持所有物种的测序片段进行功能富集分析了。

《CS3: peak注释》本身就支持几种注释，另外我写了一个seq2gene的函数，套用seq2pathway的思路，把一个基因位置上所有关联的基因全部返回来，我们可以使用它去把基因位置信息转换成基因列表，然后用于富集分析，还是熟悉的味道，还是熟悉的配方🦄

library(ChIPseeker)
library(clusterProfiler)

library(TxDb.Hsapiens.UCSC.hg19.knownGene)
txdb <- TxDb.Hsapiens.UCSC.hg19.knownGene


bedfile=getSampleFiles()
seq=lapply(bedfile, readPeakFile)
genes=lapply(seq, function(i) 
    seq2gene(i, c(-1000, 3000), 3000, TxDb=txdb))

cc = compareCluster(geneClusters = genes, 
           fun="enrichKEGG", organism="hsa")

dotplot(cc, showCategory=10)