【生物信息学】基因富集分析
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基因富集分析（Gene Enrichment Analysis） 是一种生物信息学方法，用于确定一组基因（例如差异表达基因或特定生物学条件下活跃的基因）是否在某些功能注释、基因本体分类（Gene Ontology，GO）、通路数据库（如 KEGG、Reactome）或其他预定义的基因集中特别富集。其主要目的是揭示基因组数据背后的生物学意义，帮助研究者更好地理解基因表达模式与生物学功能之间的关系。
核心步骤
基因集合准备 ：从实验数据（如 RNA-seq、微阵列数据）中筛选出感兴趣的基因集合，例如差异表达基因。
注释数据库选择 ：
* **Gene Ontology (GO)** ：功能分类，包括生物学过程（BP）、分子功能（MF）、细胞组分（CC）。
* **通路数据库** ：KEGG、Reactome、BioCarta 等。
* **自定义基因集** ：如实验数据或文献中定义的特定基因列表。富集分析方法 ：
* **超几何检验** ：例如 Fisher 精确检验，用于评估感兴趣基因是否在特定注释中富集。
* **GSEA (Gene Set Enrichment Analysis)** ：基于整个基因列表的排序信息，无需预先定义差异基因。
* **ORA (Over-Representation Analysis)** ：基于显著性筛选出的基因集合。
* **定量方法** ：结合基因表达水平计算富集程度。显著性评估 ：对富集的基因集计算 p 值，并进行多重假设校正（如 Benjamini-Hochberg 方法），控制假阳性率。
结果解释与可视化 ：用条形图、气泡图、网络图等方式展示分析结果，以直观体现功能富集的基因集和通路。
应用场景
- 理解生物学机制 ：揭示特定基因群体在生物学过程中的作用。
- 疾病相关研究 ：分析差异表达基因的功能，探索疾病机制。
- 药物靶点发现 ：富集分析有助于寻找潜在的治疗靶点。
- 多组学整合 ：结合转录组、蛋白质组或代谢组数据进行功能探索。
常用工具
- DAVID (Database for Annotation, Visualization, and Integrated Discovery) ：功能注释和富集分析。
- Metascape ：用于整合基因和通路富集分析。
- Enrichr ：多种注释数据库的在线富集分析。
- clusterProfiler ：R 语言包，支持多种富集分析。
- GSEA软件包 ：用于排序基因集合的分析。
基因富集分析在现代生物学研究中至关重要，是挖掘高通量组学数据背后生物学意义的核心工具。
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