写在前面
Emmmm，慢慢地发现越来越多 TBtools 用户朋友发表的论文。农学的，医学的，大田的，分子的，湿实验的，数据分析的.... 我可能跟大家有所不同，看到有朋友文章发表并引用了 TBtools 时，我常常会关心的是：
- 用了啥功能？
- 用的如何?（比如可视化是否好看）
- 是否有出乎我意外的使用方式（相对常见）
现在几乎每天，我都会收到 Google Scholar 的邮件，大体提醒我，今天哪些（对哪些，一般都是两三篇）文稿发表并引用了 TBtools。我有时间就会看看。看多了，自然会发现一些我个人觉得还不错的 TBtools 应用结果（亦即，用户常常用得比我还好）。
于是，我决定在《生信札记》上，开一个板块《TBtools-用户文章解读》。主要目的：
- 我可以了解下用户都拿 TBtools 干啥了
- 给其他用户做参考，如 TBtools 还能这么用
- ....
文稿发现
不少 TBtools 用户本身也是我的微信朋友。早上在朋友圈看到了截图。
看来是老铁，直接把 TBtools 写到摘要里面去了.....这估摸着是第一次看好。哈哈。既然如此，那就选这篇文章来解读。
文稿解读
文稿发表在 Frontiers in Genetics，查了下JCR Q2。之前我也有多少看到过这个杂志，应还是不错。
基于题目和摘要，我们很清楚，作者主要工作是鉴定了大白菜的富甘氨酸蛋白基因家族，并分析其在胁迫条件下的表达模式，为后续进一步工作开展提供基础。
先看看结果部分的主标题：
- Identification and Characterization of BrGRP Genes in Chinese Cabbage 即家族成员鉴定
- Sequences Analysis of BrGRP Genes and Phylogenetic Relationship 即序列分析与进化分析
- Chromosome Localization and Orthologous Gene Analysis of BrGRPs in Chinese Cabbage 即基因的染色体定位与同源基因分析（结合拟南芥）
- Expression Profiling of BrGRPs in Chinese Cabbage 即成员的表达分析（包括不同组织，温度胁迫，干旱胁迫，软腐病菌侵染 - 基于公开已发表转录组）
- Analysis of Cis-Acting Elements in the Promoter Region of BrGRPs 即顺式作用元件分析
- Two BrGRP Genes Participated in NaCl Stress 即基于前述鉴定与表达分析，确定两个进一步分析的成员，开展实验验证
整体脉络简单且清晰，应属于相对中规中矩的文稿，完善了大白菜富甘氨酸蛋白基因家族的各项信息。文章中，有趣的点或许在于同一进化分支的两个GRP基因超表达后有相反的表型。
图片解读
上述，其实都不是我关心的内容，我最关心的，到底还是图片。
第一张图，看起来还不错，应该属于经典的 TBtools 出图。在 TBtools 中，类似的图可以一键一秒输出。不过，从这张图来看，作者应该是花了不少时间，其中包括：
- 子图标注 ABC 以及titles
- 分支高亮，这个看起来也是后期AI或者PS，自己加的
- 图例摆放
我个人觉得应该是花了不少时间和努力，已经是不错的结果。但是，仍然可以争取做得更好，把以后的工作再提升一下，争取发个 1 区的。个人愚见，如果按照 100 分满分来打分的话，我觉得这个结果可以拿 80 分。 主要值得优化的有两点，第一个是高亮的部分可以参考一些CNS文稿配色，同时再做透明化；第二个是 Bra028693 这个基因的长度可能过长，从 motifs 来看可能是基因组基因结构注释的偏差。当然，这个不会改变不了全文任何结果。如果后续要针对这个基因开展科研工作，那么值得做一下注释矫正，可以参考《生信札记》往期推文。具体不做展开。
第二张图，我觉得可以打 98 分。其中子图A 应该是网站或者是自己着色，与TBtools没啥关系，不做评价，所以100分。子图B，其实非常不错。不过我觉得基因与染色体之间的线可能不用那么长。目测似乎是骨灰级用户，出这张图的版本，必然是相对近期的版本。因为我对文本重叠做了优化。配色方面都不错。另外，作者这张图，其实是拟南芥和大白菜一起放，Emmm，加分。TBtools 出 Circos 图，我并未演示过如何同时搞两个家族，但是作者自己摸索出来了。真流弊
！
三张图一起看。在这块，作者主要是分析了大白菜各类转录组数据。工作量应还是不小的。热图上，目测应是用了 TBtools。用得不是非常出彩。哈哈，对于只有两个样品的，可以考虑近期推出的LayoutHeatmap或者是掰弯，显得好看。如果坚持用矩形类常规热图，TBtools的热图工具，可以直接限定cell width和cell height，这个对于后期组合图片，显得更友好。组合出来的图也好看一些。Venn图用的 TBtools 无疑，从配色可以看出。此处 Venn 用得恰当，故事点不错。此外是机智的用了 TBtools 的 UpsetPlot 分析了顺式作用元件的交集差集。作者应该是考虑到柱子太短，没啥好看的，于是自己打了数字。这个操作也是聪明。整体上热图全部打 80 分；Venn 打 100 分；UpsetPlot 打 90 分。UpsetPlot 的数字其实可以一键文字基部对齐，这个在AI或者CorelDraw都有。
实验部分的图...与TBtools 没半点关系。摆出来，不做解读。
写在最后
整体结果不错。关于基因家族分析，我个人一贯的态度是：每一个研究生都应该掌握，最好实操过。其中涉及到大量分子生物学基础知识，同时也可以增加对目前所谓生物大数据的一些结果理解和小坑（如上述可能存在的基因结构注释偏差）。关于基因家族分析发表文稿，我持中立态度。我个人基本上做分析，主要是为了确定分支成员，服务于大的课题。但我们不得不承认，对于硕博士入学，夯实生物数据分析基础，保证毕业；或者对于新入职的青年教师，应对职称评定压力；发表文稿，或许是无解之解。当然，最好是类似本文，能够找到一些有趣的点，最好是服务于气候的大课题。比如，你做植物衰老，看看NAC；你做植物细胞分化，看看WUS，等等。
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