文章发表：CBNplot - 你的富集分析好助手

我们在《YuLab文章》系列中，都是列我们是第一作者（含共同）或通讯作者（含共同）的文章，挂名的我是不会拿出来说的，这次破例，为什么呢？因为这个CBNplot包是clusterProfiler的扩展包，而且我觉得挺重要的。因为正如我说的《所有人都在做富集，但没人在意它的结果》，对于这个问题，我试图通过设计一些可视化方法来解决。而Noriaki Sato则通过贝叶斯推断来给出一个调控的网络，这个网络可以是通路之间的关系，也可以是基因之间的关系。这样子富集分析的结果，就不再是一堆通路的列表，而是把这一堆通路给组织起来，成为一个有向（调控方向）的网络。那么我们要从富集分析中找分子机制，就更直接、容易、且不再是主观选择了。

这个包的输入，就是clusterProfiler系列包的输出，它内部再调用bnlearn包来做贝叶斯推断，然后画网络图，则借鉴了我们enrichplot包的emapplot代码。另外如果你做的是肿瘤相关的，可以利用Dependency Map (DepMap)的数据在推断时进行加权。这个包大概就做了这些事情。最终出一个下面这样的图：

作者一开始联系我，说借鉴了我的代码，希望得到我的许可以及指导。我在里面的贡献主要就是对可视化提出了一些建议。ggVennDiagram包我作为文章的共同作者，也是类似的贡献。CBNplot文章发表后，我们课题组成员进行了测试，发现它不支持通用的富集分析结果，于是我们又给它提交了PR，现在是支持的，也就是说clusterProfiler, DOSE, ReactomePA, meshes，MicrobiomeProfiler（没错，我们还有做宏基因组的）等包所做的富集分析结果都是支持的。

我想大家更没有理由不用clusterProfiler系列包了，因为我们还能下一步，这是其它软件所没有的。而这个下一步，对机制解说，太有用了。

4月份我们推送了《文章发表：肠菌在辅助诊断骨折相关感染》，五月份又推送了《文章发表：第一篇Editorial article》，这个月拿这篇来凑数，看看下个月，我们还能不能有文章推送，持续出点小文章，证明我们能吃这碗饭，至于说大文章，我们还没那个本事。能在学术圈跑跑龙套，已然很开心。