最近ReporterScore 包又新加了一些好用的功能，比如完善通路数据库，包括pathway-ko，pathway-gene，pathway- compound等；绘制包珠图方便展示KEGG层次；直接绘制KEGG通路图，把我们的结果map上去；支持连续变量设计；支持自定义pattern或使用c-means聚类获得多pattern富集结果等等。
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安装最新版：
if(!require("devtools"))install.packages("devtools")
devtools::install_github('Asa12138/pcutils')
devtools::install_github('Asa12138/ReporterScore',dependencies=T)
library(ReporterScore)
如果要引用的话，请使用以下格式：
C. Peng, Q. Chen, S. Tan, C. Jiang, Generalized Reporter Score-based Enrichment Analysis for Diverse Omics Data. bioRxiv [Preprint] (2023). https://doi.org/10.1101/2023.10.13.562235.
预印本里面提供了几个有趣的case study，展现了GRSA方法在各种组学上的应用，如宏基因组，转录组，代谢组，也可以作为使用参考。
对于特定物种的转录组、scRNA-seq 和相关的基于基因的组学数据，可以使用完整的基因丰度表。对于涉及许多不同物种的宏基因组和宏转录组数据，可以使用 KO 丰度表，该表是使用 Blast、Diamond 或 KEGG 官方映射器软件生成的，以将读数或重叠群与 KEGG 或 EggNOG 数据库对齐。还可以使用化合物丰度表，但需要对化合物ID进行标准化（例如将化合物ID转换为KEGG数据库中的C编号）。
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