上次讲了OSX版BioEdit，还蛮受欢迎，说到下载工具，linux的小伙伴们都想用迅雷，有没有？毕竟大家都想耍流氓。许久没打开迅雷，今日一打开，发现被学校给墙掉了。大写的杯具啊！
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Thunder.Xunlei
Category: P2P
老司机不能偷偷地下片 了，唯有分享出来，带大家上车。还好我有一张半年前的截屏，不然连张图都没有。
小伙伴说注释不全，比如KEGG只有不到1万个基因有注释，但他一次RNA-seq出来的基因有2万多个，那其它没注释那1万多个岂不是扔了？！就某个通路来说，两种情况，要么属于，要么不属于这个通路。那1万多个应该放在背景里，不要扔。
我的解答是三种情况，1属于，2不属于，3不知道。对于缺失信息的，当然是扔。
BioEdit是一个Windows的程序，但在这里我要说的是苹果版！
BioEdit有很多的功能，当然基本上我是不会用的，然而其核心的功能，编辑序列比对，是没法回避的！因为根本找不到可以与之匹敌的软件！
神马！序列比对不都是clustalw, muscle, mafft这些软件生成完事吗？怎么还要编辑？！我只能说，年轻人，拿衣服啊。
这是生物技能树的一道习题，使用了base plot来画，做为补充，我使用ggplot2来重画一遍。
ChIP是指染色质免疫沉淀，它通过特异结合抗体将DNA结合蛋白免疫沉淀，可以用于捕获蛋白质（如转录因子，组蛋白修饰）的DNA靶点。这技术存在非常久了，在二代测序之前，结合microarray，它的名字叫ChIP-on-chip，二代测序出来之后，显而易见的，免疫沉淀拉下来的DNA拿去NGS测序，这必然是下一代的ChIP技术，优点也是显而易见的，不再需要设计探针（往往存在着一定的偏向性）。所以NGS出来以后，不差钱的牛逼实验室显然占据上风，谁先做出来，谁就定义了新技术。这是有钱人的竞赛，没钱的只能等着技术烂大街的时候跟风做。
这是显而易见的下一代技术，外加技术上完全是可行的，所以这是一场单纯的时间竞赛，于是几乎同时出来CNS文章，基本上谁也不比谁差地同时扔出来。
- Johnson DS, Mortazavi A et al. (2007) Genome-wide mapping of in vivo protein–DNA interactions. Science 316: 1497–1502
- Robertson G et al.(2007) Genome-wide profiles of STAT1 DNA association using chromatin immunoprecipitation and massively parallel sequencing. Nature Methods 4: 651–657
- Schmid et al. (2007) ChIP-Seq Data reveal nucleosome architecture of human promoters. Cell 131: 831–832
2007年来自三个不同的实验室，几乎是同时间出来（最长差不了3个月），分别发CNS，一起定义了这个ChIPseq技术。
在公众号biobabble后台有多人同时在问这个问题：
晒这个截屏主要想说一点，如果是一两句话就能说清楚的问题，可以提问，如果不是，则不要在后台提问，写邮件或者到论坛提问，是更好的方式，像截屏中显示的，图片显示过期，我根本就没看到过图片。在手机上是无法看的，而我正好几天没在电脑前，于是你们发的图片我看不了，而且我如果没有在24小时之内回复，公众平台就不允许我回复了，因为问题已经过期。所以在此强调，不要在后台发图片提问，不要在后台问稍复杂的问题。
这个问题其实很简单，用stringr包的str_wrap来完成文本自动换行就行了。
MEE在18号出版了今年（第8卷）第1期，ggtree正好在这一期出版，一经出版就有几条推在传播, 我也是在推特上看到，才发现，哦原来我的文章出版了。然后我又发现2017年新鲜出炉有了一篇PNAS的引用。
我以前没接触过进化，来了现在这个实验室，发现可视化是个大问题，大家都在用AI，慢慢地抠，对于一些和进化树相关的数据，自己一点一点地在AI里面加上去。甚至于genotype table是一个框一个框地在AI里面加的。一方面画一顆树可能用掉你几天的时间，另一方面，太容易出错了，再者你花的时间并不能转化为生产力，每一次你都要这么搞！这简直就是水深火热啊！
我也帮师兄写过一些代码，给定进化树上节点的序列，我比较父节点和子节点，把碱基或氨基酸替换写到newick树的node label，然后就可以用软件展示序列的替换情况。教会了师兄，他再去给他的师弟师妹们演示，说以后咱们可以这么干了，一个个觉得很牛逼，我内心想的是，愚蠢的人类啊，node label只能存一个信息，牛逼的方式应该是可以展示多个维度的信息，通过图层自由组合。这个时候我就产生了要写ggtree的想法。
