SERRF是 U.C Davis Fiehn Lab的S.L Fan开发的一款QC-based数据标准化工具，用于校正非靶代谢组学数据的系统误差，具有出色的能力，校正后features RSD显著降低。目前使用方式有3种：
run app;emmm... 经过尝试，第三种运行比较顺利。但是文件准备设置输出等步骤还是太麻烦，所以打算对SERRF方法单独拿出来进行重构。并且接入Tidymass的massdataset，加入分析流程。
之前在使用rvest,RCurl以及XML包编写爬虫时只是单纯的考虑到了信息提取和格式转换，没有考虑到爬虫对目标服务器的负载压力，之前也使用过暴力并行，虽然速度很快，但是对目标网站服务器负载造成了很大压力，这样既不道德，也不安全。被反爬机制检测到会封ip等。本次就实战中遇到问题解决问题做个总结。
失踪人口回归... 鸽了近半年，终于又要更新推文了...
上次说过要把WGCNA后续的模块整理完成。这个工作其实过年的时候就做的差不多了，只是没有写成插件释放。前两天啃了些资料怎么制作R包，然后把我自己搞的辣眼睛的function打包了放在github。然后这个WGCNA的插件才顺利诞生，没有难产。
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在写OneStepWGCNA插件的时候我就遇到过一个奇怪的现象，在Rstudio下计算TOM矩阵那一步很快，8000个基因基本是几十秒算完，但是一旦打包成插件，或者用Rscript跑脚本的时候，那一步会巨慢无比，8000个要等好几分钟。
说出来你可能不信，我刚才用TBtools插件卡了个Bug！
之前有老铁在群里问kegg的气泡图能不能整，其实基于TBtools-kegg富集结果的气泡图代码很早就撸好了，无非就是GO气泡图代码中数据清洗的时候改改df索引位置。后面一毛一样。
大家好像还是比较喜欢这种视觉冲击力强的图，确实在投文章的时候也能会加分。所以后来慢慢从搬运代码到自己用ggplot2实现，最终是山寨了一下...
当然，如果要原汁原味的bubble plot还是推荐用Y叔的clusterProfiler包。这里放一个我之前基于所里测陆地棉TM-1v2的OrgDB,喜欢折腾的小伙伴可以玩一下，不过kegg目前无解，kegg数据库里收录的陆地棉的注释实在是太老了。
在基因组进化分析和基因家族分析中少不了对同源基因（homologs）的分析,当然同源基因又分为直系同源(orthologs)和旁系同源(paralogs)，如图：
