核心微生物分析玩出花来（韦恩图数字内容的探索）
写在前面
这周虽然很沉重，但是生活还是需要继续，就像我老姨说的，只要灶不倒，人就吃不饱。虽然是老话，但是我也明白，人生在世，说简单点不就是一天一天的吃饭罢了。
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今天是11月了，这个月份从任务量来讲，需要我更多的功夫，这次周末，我排布好这篇稿子，等待合适的时候和大家见面，又有谁知道下一篇稿子什么时候可以和大家见面，也许有些人明天就不在了，有些事一觉醒来就变化了。
微生物共有特有关系
这个函数早在两年前就写好了，只是一直以来也没有比较重要的应用场所，因为，一直以来，无论是什么分析，即使是玩出花来的分析，也不一定就可以达到什么美丽的效果，所以大家使用上定然也是要结合其他分析，或则验证手段来做。
Ven图可以很清楚的展示出来微生物组数据中OTU在不同分组中存在与否。而核心微生物的概念就是共有微生物。
实际上这里每个部分的OTU数量信息并不能达到我们的目标，这些数量后面是什么,这些OTU丰度信息，占有序列信息如何，都需要我们来看看。
但是这些OTU仅仅是挑选出来往往是不够的，这些微生物的分类信息，丰度信息，在样本中占据的测序深度等信息往往对于我们进一步对微生物的判断起着重要作用。今天的内容重点解决这个问题。
实战
EasyStat包在github上，大家可以查看专辑：EasyStat。
library(EasyStat)
library(phyloseq)
path = "./wenenuper"
dir.create(path)
函数调用
这里调用三个函数。也可以安装ggClusterNet包和EasyMicrobiome包使用。
#--如果不想调用这几个函数，可以直接安装下面这两个github的R包。
# library(ggClusterNet)
# library(EasyMicrobiome)
source("./VenSeper.R",encoding = "UTF-8")
source("./barMainplot.R",encoding = "UTF-8")
source("./utls.R",encoding = "UTF-8")