基因功能分析

GO-Analysis

只要是编码基因，则一定在体内发挥某一种功能，如果一群基因或蛋白是样本变化后的主要结果，将基因或蛋白按照功能进行分类，可直观看出样本变化体现出的功能特点。但是，这些功能特点并不一定都是重要的，需要通过统计学分析，找到其中重要的功能。而后，还要对挑选的重要功能分类进行验证，以保证分析的准确性。

对于多数物种来说，国际上最全面、最权威的基因功能分类方法是GO分类。大多数基因或蛋白都可以按照GO进行分类。通过统计分析，GO-Analysis可以定位出样本变化中重要GO分类，其评价标准为Fiser精确检验后的显著性水平P值<0.05，并通过多重比较检验，获得FDR值，若GO的FDR<0.05，代表样本变化是影响的最重要、且判断最准确的GO。

此外，由于GO分类为层次分类，将层次较低、且P<0.05和FDR<0.05的GO突出定位的参数为Enrichment，该参数从大到小排列，将有助于筛选出对样本影响非常具体、且有靶向性的功能。

GO-Map

GO-Map以基因功能为研究单元，从全局角度，系统地概括功能间相互作用关系及所属分层关系。GO-Map可系统地分析GO-Analysis发现的样本显著性基因功能间所属关系，可直观发现基因功能的协同作用模式，系统理解样本性状变化的本质。