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DAVID KnowledgebaseWhy Do We Propose DAVID Gene Concept?Due to the complex and distributed nature of biological research,our current knowledge is spread over many redundant databases maintained by independent groups.One gene could have different identifiers within one,or many,databases. Similarly,the biological terms associated with different gene identifiers for the same gene could be collected in different levels across different databases.Most gene functional annotation databases are in a gene-associated format, i.e.annotation contents usually associate with corresponding gene or protein identifiers.Such a format provides an opportunity to integrate heterogeneous annotation resources through their common gene identifiers.However,there are dozens of types of gene or protein sequence identifiers that are redundant across several independent groups,such as GenBank Accession;GenBank ID;RefSeq Accession;PIR ID;PIR Accession;UniProt ID;UniProt Accession; Affymetrix Probe ID;etc.The major challenge of integration comes from the weak cross-reference of different types of gene identifiers used by different functional annotation databases.Figure:The poor coverage and overlap of different types of protein identifiers across independent resources.As examples,four popular types of protein identifiers(PIR ID,UniProt Accession,RefSeq Protein,and GenPept Accession)are only covered partially by NCBI Entrez Gene(EG),UniProt UniRef100(UP),and PIR NRef100(NF).The DAVID gene collects and integrates all of them for better coverage and integration.DAVID Gene Concept:DAVID gene is a secondary gene cluster used to hold all different types of gene IDs belonging to the same gene.Each unique gene has a unique DAVID gene ID.DAVID Gene is conceptially equivalent to Entrez Gene,but with much broader data coverage cross most,if not all,of well known bioinformatics systems.How is DAVID Gene Constructed?An Example:A DAVID gene constructed by a single-linkage algorithmFigure:Two UniRef100clusters,two NRef100clusters,and one Entrez Gene cluster were systematically found sharing one or more protein identifiers with each other.The single linkage rule can further iteratively agglomerate them as a whole into one DAVID Genegene.Thus,for this particular example of tyrosine-protein phosphatase non-receptor type21(PTPN21),the resulting DAVID Gene is able to integrate all gene/protein identifiers more comprehensivelyas compared to each original gene cluster.Results:The process collects~50million individual gene/protein identifiers representing22identifier types,which are eventually agglomerated into over3.7million DAVID genes,for over90,000species.How Are Annotations Assigned to DAVID Gene?DAVID Knowledgebase:After the annotations are assigned to DAVID Genes,the annotations plus DAVID Genes are calledDAVID Knowledgebase.Figure:Under DAVID Gene Concept,most major types of gene identifiers can be translated to a corresponding DAVID gene identifier.Thus,as long as annotation data are in gene-associated format,the heterogeneous annotation contents have a much better chance of being integrated by the common DAVID gene identifier,thus improving theintegration of annotation contents as a whole.Results:The DAVID Knowledgebase collects a wide range of annotation contents from dozens of databases including: Gene Ontology;Protein Domains;Bio-pathways;Gene Expression;Disease Association;PubMed;Protein-Protein interactions;Affymetrix;Gene General Features;NCI Thesaurus;Panther Family;and more.Hypothetical Illustration of DAVID Knowledgebase centralized by DAVID genesFigure:Illustration of the heterogeneous functional annotation sources integrated by DAVID genes.As long as they are in a gene-associated format,any functional annotation data sources can be linked by the common DAVID genes. Thus,a large collection of heterogeneous annotation sources can be integrated and fully cross-referenced.The Gene ID Type Converage in DAVID KnowledgebaseMore than20types of gene identifers were comprehensively collected by DAVID KnowledgebaseAnnotation Content Coverage in DAVID KnowledgebaseThe wide-range collection of heterogeneous functional annotations in the DAVID Knowledgebase.Over40functional categories from dozens of independent public sources(databases)are collected and integrated into the DAVIDKnowledgebaseDAVID Knowledgebase is Organized into Pairwise Text files.An Example:to query data from pairwise text formated files in DAVID KnowledgebaseThe DAVID Knowledgebase in a simple pairwise text format centralized by DAVID gene identifiers.Each independent annotation source and gene identifier system is separated into independent files in the same pairwise format of“did-to-annotation.”For this example,a user starts with Affymetrix identifier(affy_id)207849_at(IL2).The first step is to obtain the corresponding DAVID gene identifier(2864938).Then,with this DID(red),the annotation terms of interest(underlined)in different source files (OMIM,SMART,Pfam,GO Molecular Function,KEGG Pathway,BioCart Pathway,etc.)canbe queried sequentially.The Web Interface to Query the DAVID KnowledgebaseFrom genes to annotations。
零基础的小白如何自己做GOKEGG分析？不会R语言，不会python，只会实验的生信小白如何面对自己的测序数据呢？今天就从最简单的GO term分析说起。
并且手把手教你在线做GO分析！let go!GO是Gene ontology的缩写，是一系列用来描述基因、基因产物特性的语义（terms）。
这些语义主要分为三种：细胞组份（Cellular Component，简称GO-CC），用于描述基因产物在细胞中的位置，如内质网，核或蛋白酶体等；分子功能(Molecular Function，简称GO-MF)，大部分指的是单个基因产物的功能，如结合活性或催化活性等。
生物学途径/过程(biological process，简称GO-BP)，多是指具有多个步骤的有序的生物过程，如细胞生长、分化和维持、凋亡以及信号传导等过程。
Pathway指代谢通路，对差异基因进行pathway分析，可以知道实验条件下哪些代谢通路发生显著改变。
KEGG（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes），是一个系统分析基因产物在细胞中代谢途径的数据库，是一种最常用的代谢通路分析。
接下来，就安利一个不用安装分析软件不必有生信分析理论基础就可以在线完成的GO分析。
如下图，DAVID网站/home.jsp。
第一步，准备你的数据。
将需要做富集分析的差异基因或靶基因以基因名称为list保存为txt文档或者excel中。
第二步，网站分析。
1：打开网站/home.jsp如下图示，点击start analysis；2：上传数据出现下图所示页面，步骤进行：点击上传后，会弹出下图所示的一个对话框，点击确定即可。
3：分析数据出现以下界面，然后，在新界面里第一步点击clean all，第二步选择GO ONTOLOGY and PATHWAY 对应的前方+的下拉框。
出现，如下的新界面：在新界面里第一步依次勾选箭头所示的红字选项。
差异蛋白go和kegg分析流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
文档下载后可定制随意修改，请根据实际需要进行相应的调整和使用，谢谢!并且，本店铺为大家提供各种各样类型的实用资料，如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等，如想了解不同资料格式和写法，敬请关注!Download tips: This document is carefully compiled by theeditor. I hope that after you download them,they can help yousolve practical problems. The document can be customized andmodified after downloading,please adjust and use it according toactual needs, thank you!In addition, our shop provides you with various types ofpractical materials,such as educational essays, diaryappreciation,sentence excerpts,ancient poems,classic articles,topic composition,work summary,word parsing,copy excerpts,other materials and so on,want to know different data formats andwriting methods,please pay attention!差异蛋白 GO 和 KEGG 分析是生物信息学中常用的方法，用于研究蛋白质在生物过程、细胞组分和分子功能方面的差异，以及它们在代谢通路中的作用。
DAVIDMetascape：专注于基因功能注释和富集通路分析的⽹站本⽂⾸发于 ”百味科研芝⼠“ 微信公众号，转载请注明：百味科研芝⼠，Focus科研⼈的百味需求今天⼩编将为⼤家介绍两个功能富集分析⽹页版⼯具——DAVID和Metascape⽹站，这两个都是专注于基因功能注释和富集通路分析的⽹站。
DAVID⽹站界⾯介绍先看第⼀个⽹站——DAVID⽹站，官⽅⽹址为：https:///。
输⼊⽹址后进⼊⽹站主页，DAVID⽹站左侧区域是其四个常⽤的⼯具，⽽常⽤的是功能注释和ID转换⼯具。
操作步骤⾸先介绍DAVID⽹站的功能注释⼯具，点击“Functional Annotation”，在Step1中输⼊我们准备好的20个差异基因，按照步骤输⼊。
值得注意的是，DAVID⽹站的基因输⼊⾸先不能是单个基因，单个基因富集不到有意义的通路或者功能；DAVID⽹站的gene list限制输⼊不超过3000个基因；输⼊格式是每⾏⼀个基因名或者基因名⽤逗号隔开。
Step2中选择'OFFICIAL_GENE_SYMBOL', Step3中选择'Gene list'。
点击提交列表，跳转界⾯。
点击“Gene_Ontology”进⾏GO分析(基因本体论)，也就是对基因进⾏功能注释，勾选GO分析的三个参数：BP（⽣物学过程），CC（细胞组分），MF（分⼦功能）。
点击BP后⾯的“Chart”。
然后点击“Download File”,下载GO分析BP的数据，跳转页⾯。
全选后粘贴，保存在⼀个txt⽂件⾥⾯，⽤EXCEL打开查看如下。
同样的⽅法下载GO分析的CC、MF数据，保存在TXT⽂档⾥⾯。
例如本帖选择基因功能富集数量最多五个(数量相等情况下根据P-Value值选择)做条形图，最简单的⽅法是使⽤EXCEL来做，准备⼀个EXCEL表格，将GO号和count数据放在表格⾥⾯。
选中新建的列表，点击插⼊-图表-条形图-堆积条形图。
DAVID使用说明文档一、DAVID简介DA VID （the Database for Annotation，Visualization and Integrated Discovery）的网址是/。
DA VID是一个生物信息数据库，整合了生物学数据和分析工具，为大规模的基因或蛋白列表（成百上千个基因ID或者蛋白ID列表）提供系统综合的生物功能注释信息，帮助用户从中提取生物学信息。
DA VID这个工具在2003年发布，目前版本是v6.7。
和其他类似的分析工具，如GoMiner，GOstat等一样，都是将输入列表中的基因关联到生物学注释上，进而从统计的层面，在数千个关联的注释中，找出最显著富集的生物学注释。
最主要是功能注释和信息链接。
二、分析工具：DAVID需要用户提供感兴趣的基因列表，在基因背景下，使用提供的分析工具，提取该列表中含有的生物信息。
这里说的基因列表和背景文件的选取对结果至关重要。
1.基因列表：这个基因列表可能是上游的生物信息分析产生的基因ID列表。
对于富集分析而言，一般情况下，大量的基因组成的列表有更高的统计意义，对富集程度高的特殊Terms有更高的敏感度。
富集分析产生的p-value在相同或者数量相同的基因列表中具有可比性。
DAVID对于基因列表的格式要求为每行一个基因ID或者是基因ID用逗号分隔开。
基因列表的质量会直接影响到分析结果。
这里定性给出好的基因列表应该具有的特点，一个好的基因列表至少要满足以下的大部分的要求：（1）包含与研究目的相关的大部分重要的基因（如标识基因）。
（2）基因的数量不能太多或者太少，一般是100至10000这个数量级。
（3）大部分基因可以较好的通过统计筛选，例如，在控制组和对照组样品间选择显著差异表达基因时，使用的t-test标准：fold changes >=2 && P-values <=0.05。
（4）大部分是上下调的基因都涉及到特定的某一生物过程，而不是随机的散布到所有可能的生物过程中。
基因组学中的基因注释方法教程基因组学是研究生物体所有基因组的科学领域，它通过对基因的识别、注释和解析，帮助我们深入了解基因组的各种功能和调控机制。
在基因组学研究中，基因注释是一个非常重要的步骤，它能够帮助我们了解基因的功能、结构和表达方式。
本文将介绍基因注释的常用方法和流程。
1. 基因识别基因识别是基因注释的第一步，它的目标是从基因组测序数据中准确地确定基因的位置和边界。
基因识别方法根据基因的不同特征，可以分为基于实证模型的方法和基于比较基因组学的方法。
基于实证模型的方法使用已知的基因序列和表达数据构建模型，然后将这些模型应用到新的基因组数据中来预测基因。
常用的基因识别工具包括GeneMark、Fgenesh和Glimmer。
基于比较基因组学的方法通过比较不同物种之间的基因组序列来预测基因。
这种方法利用了不同物种之间基因序列的保守性，即功能相似的基因在不同物种之间会有相似的序列。
常用的基因识别工具包括Genewise、Exonerate和BLAST。
2. 基因结构预测基因结构预测是基因注释的重要环节，它的目标是确定基因的内含子、外显子和启动子区域等结构。
基因结构预测方法可以根据基因的序列和序列间相互作用信息来进行，常用的方法包括组学特征法、同源比对法和重叠法。
组学特征法通过分析基因组序列的物理和化学特性来预测基因结构。
这种方法利用基因的启动子、剪接位点、终止位点等特征来推测基因的结构。
常用的组学特征法包括激活一个氨基甘氨酸激酶（AUG）起始的编码区域（CDS）的请求（ATG）、剪接位点的提取和启动子的分析。
同源比对法通过比较不同物种之间的基因序列来推测基因的结构。
这种方法依赖于功能相似的基因在不同物种之间存在的序列保守性。
常用的同源比对工具包括Exonerate、BLAT和AUGUSTUS。
重叠法通过将碱基序列分割成多个片段（称为k-mers）并将它们与参考序列进行比对，来预测基因的结构。
这种方法利用重叠的片段来确定基因的边界和内含子和外显子的位置。
KEGG使用经验精品总结KEGG（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes）是一个综合性的数据库资源，旨在提供基因、基因组、化学物质和疾病等生物信息的综合分析平台。
在使用KEGG的过程中，我积累了一些经验和技巧，现总结如下：首先，在使用KEGG前，我们需要了解KEGG的内容和结构，以便更好地利用它来进行生物信息学分析。
KEGG主要包括四个主要数据库：基因数据库（包括基因组、序列、蛋白质等信息）、化学数据库（包括化合物、反应等信息）、组织和细胞数据库（包括组织和细胞的功能以及相关代谢通路）、人类疾病数据库（包括疾病的代谢通路及相关基因）。
熟悉这些数据库的内容和相互关系，有助于我们更好地理解和分析生物信息。
其次，使用KEGG进行基因或基因组的分析时，需要了解和掌握KEGG的工具和资源，如“BLAST KEGG”、“KEGG Mapper”等。
在基因或序列时，我们可以使用BLAST KEGG来进行相似序列的和比较，以获得更多有关该基因或序列的信息。
使用KEGG Mapper可以将基因或基因组与KEGG数据库中的通路或代谢网路进行关联分析，检查它们在生物过程中的功能和相互作用。
第三，使用KEGG时，要了解并熟悉KEGG的ID和命名规则，如基因的K号（K number）、基因家族（KO）等。
基因的K number是KEGG用于将基因与代谢通路进行关联的重要标识符。
在进行基因或基因组的分析时，我们可以通过查询基因或序列的K number，进一步了解它们在KEGG数据库中的相关功能和通路信息。
此外，了解基因家族的KO号也有助于我们了解该基因的分类和功能。
第四，使用KEGG时，还要善于使用可视化工具和图形表示方法，如KEGG地图、代谢通路图等。
KEGG地图是将基因、蛋白质、代谢物或化合物等按照空间或功能关系绘制成图形的一种方法，能够直观地展示生物多样性和复杂的相互作用关系。
Gene OntologyGO分析Gene Ontology可分为分子功能Molecular Function生物过程biological process和细胞组成cellular component三个部分。
蛋白质或者基因可以通过ID 对应或者序列注释的方法找到与之对应的GO号而GO号可对于到Term即功能类别或者细胞定位。
参考网站 功能富集分析功能富集需要有一个参考数据集通过该项分析可以找出在统计上显著富集的GO Term。
功能或者定位有可能与研究的目前有关。
图1. 基于GO的蛋白质富集分析图谱GO功能分类GO功能分类是在某一功能层次上统计蛋白或者基因的数目或组成往往是在GO的第二层次。
此外也有研究都挑选一些Term 而后统计直接对应到该Term的基因或蛋白数。
结果一般以柱状图或者饼图表示。
1.GO分析根据挑选出的差异基因计算这些差异基因同GO 分类中某几个特定的分支的超几何分布关系GO 分析会对每个有差异基因存在的GO 返回一个p-value小的p 值表示差异基因在该GO 中出现了富集。
GO 分析对实验结果有提示的作用通过差异基因的GO 分析可以找到富集差异基因的GO分类条目寻找不同样品的差异基因可能和哪些基因功能的改变有关。
2.Pathway分析根据挑选出的差异基因计算这些差异基因同Pathway 的超几何分布关系Pathway 分析会对每个有差异基因存在的pathway 返回一个p-value小的p 值表示差异基因在该pathway 中出现了富集。
Pathway 分析对实验结果有提示的作用通过差异基因的Pathway 分析可以找到富集差异基因的Pathway 条目寻找不同样品的差异基因可能和哪些细胞通路的改变有关。
与GO 分析不同pathway 分析的结果更显得间接这是因为pathway 是蛋白质之间的相互作用pathway 的变化可以由参与这条pathway 途径的蛋白的表达量或者蛋白的活性改变而引起。
DAVID使用说明文档一、DAVID简介DAVID （the Database for Annotation，Visualization and Integrated Discovery）的网址是/。
DAVID是一个生物信息数据库，整合了生物学数据和分析工具，为大规模的基因或蛋白列表（成百上千个基因ID或者蛋白ID列表）提供系统综合的生物功能注释信息，帮助用户从中提取生物学信息。
DAVID这个工具在2003年发布，目前版本是v6.7。
和其他类似的分析工具，如GoMiner，GOstat等一样，都是将输入列表中的基因关联到生物学注释上，进而从统计的层面，在数千个关联的注释中，找出最显著富集的生物学注释。
最主要是功能注释和信息链接。
二、分析工具：DAVID需要用户提供感兴趣的基因列表，在基因背景下，使用提供的分析工具，提取该列表中含有的生物信息。
这里说的基因列表和背景文件的选取对结果至关重要。
1.基因列表：这个基因列表可能是上游的生物信息分析产生的基因ID列表。
对于富集分析而言，一般情况下，大量的基因组成的列表有更高的统计意义，对富集程度高的特殊Terms有更高的敏感度。
富集分析产生的p-value在相同或者数量相同的基因列表中具有可比性。
DAVID对于基因列表的格式要求为每行一个基因ID或者是基因ID用逗号分隔开。
基因列表的质量会直接影响到分析结果。
这里定性给出好的基因列表应该具有的特点，一个好的基因列表至少要满足以下的大部分的要求：（1）包含与研究目的相关的大部分重要的基因（如标识基因）。
（2）基因的数量不能太多或者太少，一般是100至10000这个数量级。
（3）大部分基因可以较好的通过统计筛选，例如，在控制组和对照组样品间选择显著差异表达基因时，使用的t-test标准：fold changes >=2 && P-values <=0.05。
（4）大部分是上下调的基因都涉及到特定的某一生物过程，而不是随机的散布到所有可能的生物过程中。
GeneOntology（GO）简介与使⽤介绍1.GO怎么就出现了？现今的⽣物学家们浪费了太多的时间和精⼒在搜寻⽣物信息上。
这种情况归结为⽣物学上定义混乱的原因：不光是精确的计算机难以搜寻到这些随时间和⼈为多重因素⽽随机改变的定义，即使是完全由⼈⼿动处理也⽆法完成。
举个例⼦来说，如果需要找到⼀个⽤于制抗⽣素的药物靶点，你可能想找到所有的和细菌蛋⽩质合成相关的基因产物，特别是那些和⼈中蛋⽩质合成组分显著不同的。
但如果⼀个数据库描述这些基因产物为“翻译类”，⽽另⼀个描述其为“蛋⽩质合成类”，那么这⽆疑对于计算机来说是难以区分这两个在字⾯上相差甚远却在功能上相⼀致的定义。
Gene Ontology (GO)项⽬正是为了能够使对各种数据库中基因产物功能描述相⼀致的努⼒结果。
这个项⽬最初是由1988年对三个模式⽣物数据库的整合开始：: FlyBase (果蝇数据库Drosophila),t Saccharomyces Genome Database (酵母基因组数据库SGD) and the Mouse Genome Database (⼩⿏基因组数据库MGD)。
从那开始，GO不断发展扩⼤，现在已包含数⼗个动物、植物、微⽣物的数据库。
GO的定义法则已经在多个合作的数据库中使⽤，这使在这些数据库中的查询具有极⾼的⼀致性。
这种定义语⾔具有多重结构，因此在各种程度上都能进⾏查询。
举例来说，GO可以被⽤来在⼩⿏基因组中查询和信号转导相关的基因产物，也可以进⼀步找到各种⽣物地受体酪氨酸激酶。
这种结构允许在各种⽔平添加对此基因产物特性的认识。
2.GO的发展和组织形式GO发展了具有三级结构的标准语⾔（ontologies），根据基因产物的相关分⼦功能，⽣物学途径，细胞学组件⽽给予定义，⽆物种相关性。
三种本体论的内容如下：1）分⼦功能本体论基因产物个体的功能，如与碳⽔化合物结合或ATP⽔解酶活性等2）⽣物学途径本体论分⼦功能的有序组合，达成更⼴的⽣物功能，如有丝分裂或嘌呤代谢等3）细胞组件本体论亚细胞结构、位置和⼤分⼦复合物，如核仁、端粒和识别起始的复合物等基本来说，GO⼯作可分为三个不同的部分：第⼀，给予和维持定义；第⼆，将位于不同数据库中的本体论语⾔、基因和基因产物进⾏联系，形成⽹络；第三，发展相关⼯具，使本体论的标准语⾔的产⽣和维持更为便捷。
KEGG使用说明(来自生物统计家园论坛）KEGG的数据KEGG中的pathway是根据相关知识手绘的,这里的手绘的意思可能是指人工以特定的语言格式来确定通路各组件的联系；基因组信息主要是从NCBI等数据库中得到的,除了有完整的基因序列外,还有没完成的草图；另外 KEGG中有一个“专有名词”KO（KEGG Orthology），它是蛋白质（酶）的一个分类体系，序列高度相似，并且在同一条通路上有相似功能的蛋白质被归为一组，然后打上KO(或K)标签.下面就首先来讲一下KEGG Orthology。
任找一个代谢通路图，在上方有pathway meue ｜ payhway entry ｜ Show（Hide）description | 这3个选项，点击pathway entry，出现了一个页面，这个随时被连接出来的页面相信大家一定再熟悉不过了。
在这个页面中的pathway map项中点击按钮状的链接Ortholog table 。
就进入了Ortholog table如下的页面：在这个表中，行与物种对应，3个字母都是相应物中的英文单词缩写，比如has表示Homo sapiens，mcc表示Macaca mulatta;列就表示相应的Ortholog分类，比如K00844就表示生物体内的己糖激酶hexokinase 这一类序列和功能相似的蛋白质类（酶类)。
如上图has后有3101，3098，3099这3个条目，它表示在人类细胞中中存在3中不同的己糖激酶,它们分别由以上这3组数字代表的基因所编码,这3组数字应该是这3个基因的登录号。
空白则表示在该物种中不存在这种酶。
点击K00844则这一KO分类信息及成员列表都可显示出来；点击has则链接到物种(人类）基因组去了;点击P，则显示相应的代谢通路.下面我们点击3101,如下：如上图，就是我们常见的一个页面，3101是KEGG中的基因ID（登录号)，H.sapiens表示物种，然后是基因的名称,表达的酶,属于哪个KO分类以及参与哪些代谢途径；下面还有结构、序列信息等等.所以从Ortholog table中可以很容易地知道一张代谢通路上有哪些KO分类(酶类），并且这些酶类的成员在各物种中分配存在的情况以及特定的名称。
DAVID进⾏GOKEGG功能富集分析何为功能富集分析？功能富集分析是将基因或者蛋⽩列表分成多个部分，即将⼀堆基因进⾏分类，⽽这⾥的分类标准往往是按照基因的功能来限定的。
换句话说，就是把⼀个基因列表中，具有相似功能的基因放到⼀起，并和⽣物学表型关联起来。
何为GO和KEGG？为了解决将基因按照功能进⾏分类的问题，科学家们开发了很多基因功能注释数据库，。
这其中⽐较有名的⼀个就是Gene Ontology（基因本体论，GO）和Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes（京都基因与基因组百科全书，KEGG）。
其中，GO是基因本体论联合会建⽴的⼀个数据库，旨在建⽴⼀个适⽤于各种物种的、对基因和蛋⽩功能进⾏限定和描述的、并能够随着研究不断深⼊⽽更新的语义词汇标准。
GO注释分为三⼤类：分⼦⽣物学功能（Molecular Function，MF）、⽣物学过程（Biological Process，BP）和细胞学组分（Cellular Components，CC），通过这三个功能⼤类，对⼀个基因的功能进⾏多⽅⾯的限定和描述。
⽽KEGG，⼤多数⼈会将其当做⼀个基因通路（Pathway）的数据库，其实KEGG的功能远不⽌于此。
KEGG是⼀个整合了基因组、化学和系统功能信息的综合数据库。
KEGG下属4个⼤类和17个⼦数据库，⽽其中有⼀个数据库叫做 KEGG Pathway，专门存储不同物种中基因通路的信息，也是⽤的最多的⼀个，久⽽久之，KEGG被⼤家当做⼀个通路数据库了。
下⾯两个图展⽰了GO和KEGG Pathway的⾯貌。
如何做功能富集分析？做功能富集分析的算法有很多，能够做功能富集分析的⼯具也⾮常多，见下⾯的列表Funrich 也可以做功能富集分析以上的⼯具中，DAVID最为常⽤也最为权威。
DAVID是由美国Leidos⽣物医学研究公司的LHRI团队开发的⼀个在线基因注释及功能富集⽹站（https:///）使⽤DAVID做功能富集分析第⼀步打开DAVID官⽹：https:///点击左侧功能菜单：Functional Annotation进⼊到如下的页⾯中，页⾯中的红框中就是进⾏分析所⽤的主要操作区域。
生物大数据分析中的基因富集分析方法与技巧在生物学研究中，基因富集分析是一种旨在确定一组基因在特定的生物过程或功能中是否富集出现的方法。
它通过对大规模基因数据进行统计分析和注释，帮助研究人员了解基因与特定生物过程或功能的关联性。
本文将介绍生物大数据分析中常用的基因富集分析方法与技巧，旨在帮助研究人员更好地理解和应用这些方法。
首先，基因富集分析的前提是有一组基因列表，这个列表通常是由不同实验过程中得到的差异表达基因集合、突变基因集合或者蛋白质相互作用基因集合等。
在分析之前，需要对这些基因进行注释和分类，以便进一步的分析。
一种常见的基因富集分析方法是功能富集分析。
该方法通过将基因与特定生物过程、细胞组分、功能或通路进行关联，从而确定这些基因是否在特定的生物过程中富集。
功能富集分析通常使用一系列的生物学数据库和工具，例如Gene Ontology、KEGG、Reactome等，这些数据库包含了丰富的功能和通路信息。
常用的功能富集分析工具包括Enrichr、DAVID和GSEA等。
这些工具通过比较输入的基因列表与参考基因库中的基因集合，来确定哪些功能、通路或生物过程与输入基因集合中的基因富集相关。
通过富集分析结果，研究人员可以确定哪些生物过程或功能在特定条件下被激活或抑制。
除了功能富集分析，基因富集分析还可以应用于疾病关联分析。
该方法旨在确定一组基因在特定疾病和病理过程中是否富集出现。
疾病关联分析可以帮助研究人员了解疾病的发病机制和潜在的治疗靶点。
在疾病关联分析中，常用的方法是疾病富集分析和蛋白质相互作用网络分析。
疾病富集分析通过将基因与疾病进行关联，来确定哪些疾病与输入的基因集合富集相关。
常用的疾病富集分析工具包括DisGeNET、GWAS Catalog和STRING等。
蛋白质相互作用网络分析可以帮助研究人员了解疾病发生的分子机制和蛋白质间的相互作用。
该方法使用蛋白质相互作用数据库，将基因映射到蛋白质，并构建蛋白质相互作用网络。
生物大数据技术在基因组功能注释研究中的使用教程近年来，生物大数据技术的快速发展已经成为基因组功能注释研究的重要工具。
通过整合和分析大量的生物学数据，这些技术可以帮助科学家更深入地理解基因组的功能，并探索与各种生物过程相关的关键分子机制。
本文将为读者提供生物大数据技术在基因组功能注释研究中的使用教程。
首先，我们将介绍生物大数据技术常用的数据库和工具。
其中，最常用的数据库之一是基因组数据库，如NCBI和ENSEMBL。
这些数据库提供了大量的基因组序列和注释信息，包括基因定位、基因功能、基因调控和蛋白质互作等。
此外，还有一些特定物种的数据库，如TAIR（拟南芥）、FlyBase（果蝇）和WormBase（秀丽隐杆线虫），可以帮助科学家深入了解特定物种的基因组。
除了基因组数据库，还有一些用于功能注释的工具和数据库，如DAVID、Gene Ontology（GO）、KEGG（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes）和Reactome。
这些工具和数据库可以帮助科学家对基因组数据进行分类、富集分析和通路分析，以识别与特定生物过程相关的基因集。
例如，使用GO数据库，科学家可以将基因分为分子功能、生物过程和细胞组成等不同类别，以探索这些基因在哪些方面起作用。
KEGG和Reactome数据库可以提供关于基因参与的信号通路和代谢途径的信息，从而帮助科学家揭示分子机制。
此外，生物大数据技术还包括一些基于机器学习和人工智能的方法，如深度学习和神经网络。
这些方法可以用来预测基因的功能和相互作用。
例如，通过训练大规模的基因组数据，可以构建一个神经网络模型，该模型可以根据已知的基因功能和相互作用预测未知基因的功能和相互作用。
这种方法可以帮助科学家在没有实验证据的情况下预测基因的功能。
在使用生物大数据技术进行基因组功能注释研究时，我们需要注意一些技术和数据处理的常见问题。
首先，对于大规模基因组数据的处理，计算资源和存储容量是一个重要的考虑因素。
