使用barplot来展示富集分析结果是很常用的，而dotplot比较barplot来说，多了一个点大小的信息，可以比barplot展示多一个信息，所以是比较推荐的，我之前已经写了《dotplot展示富集分析结果》和《dotplot for GSEA》两篇文章，dotplot虽然简单，很多人会觉得会容易用ggplot2画出来，但其实有些细节，比如《为什么画出来的点比指定的数目要多？》，有些技巧，比如《搞大你的点，让我们画真正的气泡图》，是很多新手所不具备的，图虽然简单，但老司机的飚车技能也不可小看哦，所以我在《听说你也在画dotplot，但是我不服！》的文后就说了一句话：
clusterProfiler之所以好，因为真的考虑了很多细节！请放开那图，让clusterProfiler来画！
这是小伙伴的命题作文，下面这个数据是曾老湿给出来的，其中header行竟然放在了最后一行，我手工把它挪到了第一行，里面还有一个数据缺失的，会导致读了数据后会有NA值，需要去除。
$ file summary_ATAC_seq_motif.xlsx
summary_ATAC_seq_motif.xlsx: Microsoft Excel 2007+
这是一个Excel文件，我们可以用readxl来读：
require(readxl)
x <- read_xlsx("summary_ATAC_seq_motif.xlsx")
当然是ggplot2画，才好和ggtree兼容，你首先问自己，抛开树，你能右边吗？本身你有个矩阵，row的顺序要跟着树来，你可以先不管，先随意，这是y轴。那x轴呢？你矩阵里的数字，打点你总该会的，而点连线，同样column的数字打出来的点，就连在一起，你先按这个思路画出来，再来问后续的。
这是我在「知识星球」中的回答，然而小伙伴表示还是不懂。那么我来详细讲解一下：
首先我们读入一个FASTA数据：
require(treeio)
fasta <- system.file("examples/FluA_H3_AA.fas", package="ggtree")
aa <- read.fasta(fasta)
数据用treeio包里的read.fasta去读这个氨基酸序列，它有个好处是你直接as.character(aa[[i]])就是个字母的向量，方便比较。
n = length(aa)
d = matrix(NA, ncol=n, nrow=n)
nm = labels(aa)
rownames(d) = colnames(d) = nm
for (i in seq_len(n)) {
for (j in seq_len(i)) {
d[i, j] = mean(as.character(aa[[i]]) != as.character(aa[[j]]))
d[j, i] = d[i, j]
}
}
这段代码生成了pairwise distance矩阵，你可以搞其它的统计量，都OK的。大家可以想一想，一般这种矩阵怎么可视化？用热图！热图用数字来填充颜色，而现在我们把数字当成x轴上的变量，然后打点，仅此而已，我们有没有办法画出来，当然可以。同样row的数值会在同一y轴上，如果是热图，同一column的数值会在同一x轴上，方便横向和纵向比较，而现在同一column的数值不在同一直线一了，因为我们打的点的位置使用了矩阵中的数值，同一column的点被拉扯到不同的位置上去了，所以为了能够比较或者是看清楚同一column上的点的走势，我们把同一column上的点用线条连接在一起。这就是小伙伴提问的图，就是这么画出来的，非常简单。我在「知识星球」里其实已经解答得很清楚了。
小伙伴提出了上面的问题，点不能够打到violin里面去，即使加了aes(group=color)强行分组也不行。这个照理第一感觉都会觉得可以，但试一下都会发现不行。
library(ggplot2)
d = subset(diamonds, color %in% c("D", "E"))
ggplot(d, aes(cut, carat, fill=color, color=color)) +
geom_violin(alpha=.3) + geom_jitter(width=.05, alpha=.5)
大家是否还记得我写的文章《画个小圈圈》？里面吐槽了ggpubr这个包的存在是制造混乱，徒增学习成本。我们知道ggplot2包里有个qplot函数，而在《ggplot2》的第一版中，hadley先用了一章介绍qplot，再介绍grammar of graphics，然后这个qplot就被吐槽，先入为主，给学习grammar of graphics，学习ggplot2语法制造了不必要的麻烦。然后如果你看《ggplot2》第二版，你就会发现qplot这一章被删掉了。我说ggpubr制造混乱，徒增学习成本并不是为了吐槽某公众号，而是实事求是。
我并不反对封装，我并没有强迫症说大家一定要用ggplot2图形语法，而不能封装函数，我想我在《画个小圈圈》已经说得很清楚了，封装画图的包，按我的观点是要么卖了数据处理的专业知识，要么卖了画图的专业知识。如果一个包做的封装太过于简单，像ggpubr这种，数据必须是用户整理好的data.frame，而画图只是简单的两三个图层的叠加，那么当然可以减少你敲键盘输入，然而影响了初级用户学习ggplot2，复杂的东西，我们当然想要用封装好的函数，等你自己啥都搞懂了，老板都要跟你掀桌子了。简单的东西也可以封装，减少输入嘛，只是特别不适用于ggplot2的图层，简单的设定你写个主题，我都举双手赞成，但两三个图层的简单拼凑我不支持，因为图层是积木，大家学习就是要对积木熟悉，然后才能搭出复杂的东西出来。特别简单的图层叠加正是你熟悉积木的时候，你不多敲点键盘，做为练习，又怎么能做出稍复杂点的东西呢？
很多人都在学ggplot2，也有很多「高手」，比如你搜索「精通ggplot2」，你甚至会看到各种「从入门到精通」的课程，然而都是各种照猫画老虎的入门菜谱而已，当然广大群众去上课也可能只是为了求菜谱好在需要的时候，可以copy-paste而已。
ggplot2学习容易，因为无非是图层叠加，而图层的参数一致性非常好，网上也有很全的文档。然而要深入很难，比如你想干点什么是ggplot2自身没有支持的，你需要自己去hack，需要用到更底层的东西的时候，一般情况下，会无从入手，尝试之后才知道什么叫绝望！因为ggplot2套路实在是太深。
正如我在《听说你还不会画热图》吐槽的，有些所谓的「高手」实际上连ggplot2底层是什么都不知道！然后可以把ggplot2吹上天。很多人根本不知道当你打下ggplot这个命令的时候，到底发生了什么？要理解ggplot2并不容易，正如前面所说「套路太深」，没有金钢钻，读不了它的代码，有没有一个简单点的包，能够读懂代码，并且有助于理解ggplot2呢？我想我的meme包就非常好，虽然仿的有点肤浅，然而胜在简单，看过下面这两篇文章的，都知道这个包在做什么。
I am trying to add a scale to an unrooted tree with
geom_treescale, but when I use it, the tree completely collapses and I am not able to set anything that fix it. Anybody has any idea on how to do it ?
google group里的问题，说他加geom_treescale之后，树被压缩了，由于他没有给出可重复性的例子，所以我们并不知道情况到底有多么糟糕，但这种情况是可能发生的，因为加treescale这种东西，默认情况下geom_treescale会自己去计算该加多大的scale bar，该放在什么位置上，而这种默认情况是基于rectangular布局来的，在假设的情况下，都不可能尽善尽美，假设不成立的情况下当然有可能搞得很差。
