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。

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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。

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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。

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微信公众号的后台排版功能很差，要想让读者阅读起来舒服，写作的人要花很多时间，于是出现了像秀米这样的第三方排版网站，即便如此，要想排出好的版面，仍然是件耗时的事情，而且像在文章里贴代码这种小众需求，是不被支持的，代码就像普通文本，那叫一个乱。

好在微信平台是支持富文本的，我们复制粘贴过来，格式都还会在，像抄我ggplot2那篇文的生信人，就是完全复制粘贴的，还是我博客上的排版，当然它到了公众号上就乱了，我们其实很容易发现很多复制粘贴的，都没自己排一下版面，直接ctrl-C, ctrl-V一点诚意都没有。

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曾经QQ上有人叫我帮忙，跑某个R包做个分析，我一看那包，一堆bug，显然不能用，那就不是简单的事了，我可没空帮他写代码，于是他就经常恶心我，有事没事就来说我写ggtree没意义，不是实质科研，不如跟他做点牛逼的，不如再写个R包干他那事。昨天用马甲在进化群里问画树，我还热心贴个代码给他，说看不懂，我在群里说了，我写个文详细介绍一下。然而他的马甲身份暴露啦，所以今日跳票，我写好的文也不发了，你牛逼就不要用马甲来骗代码呀，ggtree没用你不要用呀，叔就是这么任性😎

之前讲过某个R包我一看一堆bug，直接放弃，今天倒是拿出来晒一下，不为别的，我只想说一句，一知半解是很危险的，盲目相信软件也是很危险的。

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接下来要出一个ChIPseq系列，讲一讲ChIPseq和我的ChIPseeker包，从入门到放弃是我自己的个人写照。我做ChIPseq总共也就3个月的时间，做的事情并不多，在一知半解的情况下写下了ChIPseeker包。

我当时被要求做ChIPseq分析是为他人做嫁衣，而且是完全白干那种，但做为学生，白干也得干。

当时一开始使用ChIPpeakAnno做注释，但用UCSC genome browser检验结果的时候，发现对不上。在对ChIPpeakAnno包不满意的情况下，开始着手写ChIPseeker，其实在使用ChIPpeakAnno的时候，我就有写代码对结果做一些可视化，所以未有ChIPseeker先有ChIPseeker的部分可视化功能。当时写了篇博客文说ChIPpeakAnno的问题，一个月后就在Bioconductor上发表了ChIPseeker，这包完全是我半夜在宿舍里写出来的。

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I have splitted ggtree to 2 packages, treeio and ggtree. Now ggtree is mainly focus on visualization and annotation, while treeio focus on parsing and exporting tree files. Here is a welcome message from treeio that you can convert ggtree output to tree object which can be exported as newick or nexus file if you want.

Thanks to ggplot2, output of ggtree is actually a ggplot object. The ggtree object can be rendered as graph by print method, but internally it is an object that contains data. treeio defines as.phylo and as.treedata to convert ggtree object to phylo or treedata object.

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