最近看到 Nature 发了一篇文章 《Pokémon turns 30 — how the fictional pocket monsters shaped science》，才惊觉这个 IP 竟然已经 30 岁了。
更让我没想到的是，Nature 居然一本正经地探讨了这群“虚拟生物”是如何深刻影响了一代科学家的。
文章里提到，对于许多生态学家和分类学家来说，小时候抓宝可梦的经历，简直就是职业生涯的“学前班”。
科研原本就是一场“Gotta catch ’em all”
加拿大圭尔夫大学的昆虫学家 Spencer Monckton 说得特直白：昆虫学家在野外挥网捕虫，和在游戏里扔球抓宝可梦，本质上是一回事——都是为了集齐图鉴。
不仅如此，玩家根据属性、特征给宝可梦分类，这不就是分类学（Taxonomy） 的启蒙吗？
甚至连命名都受了影响。Monckton 在智利发现了一种新蜜蜂，因为脸长得像龙，直接命名为 Chilicola charizard（喷火龙）。这就很灵性了。还有以化石翼龙（Aerodactyl）命名的翼龙 Aerodactylus，虚构与现实的界限在这里变得模糊又有趣。
生信人的致敬方式：把皮卡丘画进图里
既然生态学家能用宝可梦命名新物种，我们搞生物信息的，当然也要用自己的方式致敬——比如，用 R 语言画图。
很多年前，我一时兴起写过一个图层 geom_pokemon，本来是随手写的，没想到大家热情高涨，甚至有人真想把它用在毕业论文里（这种勇士我是佩服的）。
有了这个图层，你完全可以把枯燥的进化树变成“宝可梦进化树”。
比如，我们可以构建一个简单的系统发育树，然后把叶节点替换成对应的宝可梦形象：
library(ggtree)
library(ggimage)
# 定义一个简单的树结构
# 包含了超音蝠(zubat), 闪电鸟(zapdos), 猴怪(mankey), 皮卡丘(pikachu)
x <- read.tree(text="(((zubat, zapdos), mankey), pikachu);")
# 画树，并加上宝可梦图层
ggtree(x) +
geom_pokemon(aes(image=label), size=.2)这有何难呢？ 只要你的 label 名字能对应上宝可梦的英文名，ggimage 包就会自动去抓取对应的图片并渲染上去。想象一下，你在组会上展示这样一张图，老板是会夸你“生动形象”，还是会问你“最近是不是太闲了”？
连字体也不能放过
除了画图，字体也是营造氛围的关键。
我在写 meme 包的时候，顺手打包了一套 Pokemon 字体。想给你的图表标题加点“中二”气息？so easy。
在这个包里，我封装了 font_pokemon() 函数，加载字体也就是一行代码的事。不管是做表情包，还是给正经图表加点“私货”，都非常丝滑。
写在最后
Nature 这篇文章提到，有研究发现小朋友认识的宝可梦角色比认识的现实野生动物还多。这听起来有点悲哀，但换个角度想，Gamification（游戏化） 也许是最好的科普手段。
对于我们科研狗来说，日复一日的数据清洗和分析确实枯燥。但如果在画图时能偶尔皮一下，把枯燥的数据变成鲜活的“宝可梦”，人生苦短，何乐而不为呢？
建议大家下次做 presentation，试着藏一只皮卡丘在角落里，看看有没有人能发现这个彩蛋。