ggplot2版本的oncoplot来了

事情的缘由总要先说一下，正如上图所示（图可点，有链接）。

然后上一次，我们干成了一个事情，就是富集分析的结果，你可以画PPI相互作用网络图了。

今天的主角是用aplot来画oncoplot，这个你可以理解成用ggplot2来画子图，然后用aplot来拼。这个事情本来就可以做，但我觉得我不搞个现成的，大家可能不太会。

为什么要oncoplot，因为它是用base R写的，就是一键出图，然后你啥也干不了了。所以我想给你自由！

再者这个图比较简单，先拿来试水，意思就是我还想搞更多，所以欢迎大家来提需求，我们能行!

这个需求由github用户@lishensuo提供了解决方案，在此代表大家感谢他。一看就是花了时间的，而且条理非常清晰。

然后我就基于他/她的代码进行了魔改，基本上就是能重用的代码尽量写了小函数重用了，能够分解的功能尽量分解了。逻辑更简单清晰了。

我魔改后就AT了@lishensuo，我相信他/她肯定会花时间去看我的代码，这就算是我给到的指导了，因为他/她写的已经很不错了，所以没有来来回回的互动。

然后这些代码就打包进了aplotExtra包了，大家就可以用了。没错，我们有新包aplotExtra，没有Extra附加包的包不是好包。主要是考虑到让aplot保持干净（便于维护，依赖也简单），而且后续我们能搞的复杂图形还会持续增加，于是新包上线。

laml.maf <- system.file("extdata", "tcga_laml.maf.gz", package = "maftools")
laml.clin <- system.file('extdata', 'tcga_laml_annot.tsv', package = 'maftools')
laml <- maftools::read.maf(maf = laml.maf, clinicalData = laml.clin)
aplotExtra::oncoplot(maf = laml, genes = 20)

用上面的代码，就可以画出来下面的图：

好处有多少呢？

aplotExtra::oncoplot()出的图，你能用[[下标取子图，每张子图都是ggplot对象，有必要的话你可以继续更改呀，然后再塞回去，出图就更新了。

然而这远远不止这些，组图嘛，原来maftools::oncoplot()组的是死图，aplot组图嘛，活的！你还能继续加点东西，你看这个oncoplot()是个啥，无非是个基因和样本两个维度的东西。你可以继续加些样本的信息，基因的信息，围绕着主图，再加一圈。

也就是说，原来的oncoplot()只针对基因组/外显子一种组学的数据，你现在多组学了，别的组学的信息，你也能加了。当然还有meta data你也能加了。

胖友们，这意味着什么？意味着我们打开了更多的可能性！你的图可以传达更多的信息，可以更有逼格，以及通过多组学一起呈现，你更有可能会发现一些下游的线索。