手把手教你看富集分析结果之GO富集

GO和KEGG富集分析作为差异基因富集分析的双生花，从基因功能和通路分析两个侧重点解读差异基因的生物学功能，是数据解读的两大重要工具。

上次我们从认识KEGG信号通路图里的常见符号，数字以及图标的颜色三个方面介绍了KEGG信号通路图的基础知识（手把手教你看KEGG通路图！），使我们能读懂KEGG复杂信号通路这本天书，基于该结果解读我们研究的生物学问题。下面我们认识一下GO富集分析的真面目。

GO，Gene Ontology，是基因功能国际标准分类体系。它旨在建立一个适用于各种物种的，对基因和蛋白质功能进行限定和描述的，并能随着研究不断深入而更新的语言词汇标准。GO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。我们使用GOseq软件，基于 Wallenius non-central hyper-geometric distribution数学模型，对差异基因进行GO富集分析。

案例

GO富集分析的结果主要有两种展现形式：柱状图和DAG（有向无环图），柱状图主要是对富集结果的统计，故在此我们主要挖掘反映GO term上下层级关系以及富集程度的DAG图，实例如下：

1.认识DAG图里的符号

2. 认识DAG图里的数字

3.认识DAG图里的颜色

图形的颜色反映了差异基因在GO term的富集程度，颜色越深富集越显著，红色最显著，黄色次之，无色代表富集不显著。   

通过以上三点我们看懂GO富集的天书，但是看懂不是目的，结合生物学问题对天书的解读是关键，基本原则如下：

•  GO term分为三大类，每一类从不同的层面解释基因的生物学功能，我们可以结合生物学问题的特殊性，有针对性的关注GO term：例如我们期望从离子通道这一层面解释植物耐旱，耐盐的的机理，我们可以优先关注细胞组成里面膜蛋白。

• GO term间具有包含关系，GO term之间可以构建复杂的结构网络。

  GO term 层级越低，功能描述越具体，越是低层级，越能解释生物学的问题，所以我们要关注显著富集的低层级GO term，以便具体而详尽的解释生物学问题。

• GO富集分析的统计假设，并不能完全代基因功能的重要程度。要结合生物学问题、结合基因的功能注释，才能判断其中的基因变化是否有重要的生物学意义。

综上可知，GO富集分析结果的解读，应该从生物学意义的角度出发，Pvalue 和 Q value只是个参考而已（那些不显著的GO term也值得解读），真的不用太迷信哦！

记住，解决生物学问题才是数据解读的真正目的，富集分析只是从统计学上寻找核心基因。数据的功能注释角度的解读比统计学角度的解度更重要！！！

关于奥维森

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文案 | 吉老师

编辑 | 王小纪