github上的问题，问了两个问题，这是其中第二个：

Meanwhile, when I fed the ENTREZID to enrichKEGG, it show me two unreasonable results:

kegg_enrich = enrichKEGG(
	gene = new_ids$ENTREZID,
	organism = 'hsa',
	keyType = 'ncbi-geneid',
	pvalueCutoff = 0.05,
	#pAdjustMethod = 'BH',
	#qvalueCutoff = 0.2,
	use_internal_data = FALSE
)

head(kegg_enrich)
              ID                           Description GeneRatio  BgRatio       pvalue   p.adjust     qvalue
hsa04380 hsa04380            Osteoclast differentiation    14/281 128/7299 0.0003817040 0.04767338 0.04508266
hsa04070 hsa04070 Phosphatidylinositol signaling system    12/281  99/7299 0.0003875885 0.04767338 0.04508266

I noted that only 281 genes are remained(there are 700+ genes in my list). In case that there is something wrong wtihin my gene list, I also tried my list with DAVID. It gave me reasonable results. So this is my second question, why enrichKEGG cannot recognize my geneids?

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在很久很久以前，当我还在用perl的时候，有一个TGen-EUtils的perl模块，可以去爬PubMed，我喜欢用它来画所谓的pubmed趋势，比如说我在2012年的时候，就画了各个组学技术的pubmed趋势，通过每一年的文章发表量来看某个技术到底火不火，走势怎么样。

当年microarray还特别猛，但显然可以看到二代测序必须要火，也可以看到proteomics在吹了几年牛B之后，有回落的趋势。

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在《你昨天才做的分析，可能是几年前的结果！》这篇文章的开头，我吐槽了WEGO+华大（虽然文章是转载自《嘉因生物》，但这段是我给自己加的戏码，广告后面才是原帖内容 -，-）。

这只不过是我任性了一番，因为华大的拥护者来骂人了，我真的不理解，如果我说错了，你们可以拿事实啪啪啪地打我脸的，为什么要骂人，所以我任性地再吐一口口水。

这里我必须承认，我说错了，华大用的WEGO不是那在线版的09年以后就不更新的WEGO，09年人的注释不超过7000个，华大给的报告有12929个（BP），当然也不是最新的，目前org.Hs.eg.db中GO的数据源是2017-03-29, BP的注释有16992个，比华大多了1/3，所以《你昨天才做的分析，可能是几年前的结果！》这篇文章要吐槽的依然对，谁知道差这1/3会发生什么呢。

> (16992-12929)/12929
[1] 0.3142548

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Sercan Kahveci

Greetings Mr. Yu,

I am very happy that this package exists. Thank you for making it! I would like to request a feature, to ensure the package is able to compete with professional meme-creation tools like memegenerator and paint.net. Since memes often use the font Impact, in white and with black outline, I believe the package would be more powerful if it also did that automatically.

Regards,

Sercan Kahveci, MSc

Content creator at Questionable Research Memes on Facebook https://www.facebook.com/QResearchMemes/

上次一篇《用R画meme ;)》把脸书在做MEME的人都给炸出来了，专业人士给出专业建议，要用Impact字体，并且要让字体出现阴影效果，这真是厉害了，感觉有点神奇，但他一句，这样就可以和专业工具PK了，着实太刺激了，我决定试一试能不能搞个阴影效果。结果还真让我搞成了，文本有一种浮在上面的错觉。

我们知道meme包是grid写的，我的输出是grob对象，当我半夜调试到2点，带着兴奋入睡之后，一点都睡不安稳，早上早早就迷迷糊糊在床上想着，既然我造出了文本阴影效果的grob对象，我应该封装成geom图层，送给ggplot2用户。

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小密圈的问题，不是三两句话可以说明白的事情，必须要写文来解答，上一次写文是《听说你还不会画热图》，里面正好吐槽了某知乎大V的「除了ggplot2之外其它都是鸡肋」，这次正好也可以再次呼应一下。

这个图明显是R的base graphics做的，图是可圈可点的，能做出这图来，也已经是告别了只会用plot的低级趣味。这其实是4个图拼起来的，第一个图只是多了个y轴而已，它们画起来是一样的，那就是只画boxplot，不画x和y轴，（你可能会说不是有x轴？），x轴是后面再加上去的，而且加x轴的时候，不写labels，只有线条没有文本（你可能又会说明明有文本！），因为axis这个函数只支持labels要么是水平的，要么是垂直的，旋转某个角度是不支持的，所以labels是额外再打上去的。这里一张小小的图，门道还是挺多的。

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据说1024是程序员的节日，就在这一天，Y叔开始了第一次的网络讲座，首次在网络上露面。内容就是上一周预告的《线上沙龙》。

很多人想要学ggplot2 + ggtree，但我的定位不是技术性的培训，而是学术讲座，所以一开始把问题摆出来，是有一些问题存在，有knowledge gap，然后我要去解决它。当然考虑到听众的knowledge gap也很大，我在介绍ggtree的之前，也帮大众撸了一篇R的画图，在这简短的时间里，你应该了解了R几个画图系统的关系，base和grid我在slides里写graphic system，但lattice和ggplot2我写的是data visualization system，我对它们是有区别对待的，像lattice和ggplot2自己是不成一体的，但提供了高阶的数据可视化方法/语法。听完讲座你也应该了解ggplot2，知道要怎样去入门，知道重点该学什么。

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下面这张吐槽LaTeX的图，太深得我心。

而ggplot2这种文本跑出界的事情，也太常见，以至于我在ggtree的FAQ专门指出来，要用xlim给x轴分配多点空间，这是由于数据是数据空间，而文本是像素空间。你画图的画布由数据空间决定，然后文本就从指定的位置（除了坐标，还取决于你align的方式和adjustment微调）开始打出来，一不小心就打出界了。这一点我在FAQ里，除了告诉你用xlim解决之外，我也给出了上面的解释，所以我一直强调，不要以为我在教ggtree，我其实是在教ggplot2。

后面就有人问了ggplot2字体溢出的事情，他所遇到的溢出，似乎更不应该发生，因为是坐标轴上的字体溢出，然而产生的原因是一样的，解决方案也是一样的，请用力猛戳《ggplot2字体溢出的那点破事》。

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