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ORA和FCS方法在进行通路的富集分析时, 都将通路中的每个基因视作独自个体，而实际上通路内的基因需要通过调控、被调控、相互作用等复杂的关系一起来影响细胞的发育、分化或疾病等生物学过程。因而，在进行通路的富集分析时，尤其是基因表达的通路富集分析时，有必要考虑到通路中基因的生物学属性。例如，在一个调控通路中，上游基因的表达水平改变显然要远大于下游基因的表达水平改变对整个通路的影响。基于通路拓扑结构的PT富集分析方法就是把基因在通路中的位置(上下游关系)，与其他基因的连接度和调控作用类型等信息综合在一起来评估每个基因对通路的贡献并给予相应的权重，然后再把基因的权重整合入功能富集分析。不同的PT方法在具体的权重打分时，采用了不同的方式。KEGG的另一个数据库LIGAND，包含关于化学物质、酶分子、酶反应等信息。西安代做kegg pathway富集分析平台

基因信息分析：序列比对的基本问题是比较两个或两个以上符号序列的相似性或不相似性。从生物学的初衷来看，这一问题包含了以下几个意义：从相互重叠的序列片断中重构DNA的完整序列。在各种试验条件下从探测数据中决定物理和基因图存贮，遍历和比较数据库中的DNA序列，比较两个或多个序列的相似性，在数据库中搜索相关序列和子序列，寻找核苷酸的连续产生模式，找出蛋白质和DNA序列中的信息成分。序列比对考虑了DNA序列的生物学特性，如序列局部发生的插入，删除和替代，序列的目标函数获得序列之间突变集很小距离加权和或很大相似性和，对齐的方法包括全局对齐，局部对齐，代沟惩罚等。两个序列比对常采用动态规划算法，这种算法在序列长度较小时适用，然而对于海量基因序列，这一方法就不太适用，甚至采用算法复杂性为线性的也难以奏效。嘉兴代做基因通路富集分析怎么样把所有候选分析的基因都选出来，把基因名都输入到算法里面，再结合背景数据库就得到分析的结果了。

除了对特定gene set的分析，反过来GSEA也可以用于发现两组样本从表达或其它度量水平分别与哪些特定生物学意义的基因集有明显关联，或者发现哪些基因集的表达模式或其他模式更接近于表型A、哪些更接近于表型B。这些特定的基因可以从GO、KEGG、Reactome、hallmark或MSigDB等基因集中获取，其中MSigDB数据库整合了上述所有基因集。研究者也可自定义gene set (即新发现的基因集或其它感兴趣的基因的)。GSEA分析似乎与GO分析类似但又有所不同。GO分析更加依赖差异基因，实则是对一部分基因的分析 (忽略差异不明显的基因)，而GSEA是从全体基因的表达矩阵中找出具有协同差异 (concordant differences)的基因集，故能兼顾差异较小的基因。因此二者的应用场景略有区别。另外GO富集是定性的分析，GSEA考虑到了表达或其它度量水平的值的影响。另外，对于时间序列数据或样品有定量属性时，GSEA的优势会更明显，不需要每个分组分别进行富集，直接对整体进行处理。可以类比于之前的WGCNA分析。

目前研究者已开发了相当多的功能富集分析算法和工具，面对如此多的方法，使用者往往无从下手．因而，有必要建立一套合适的评价标准来对富集分析方法进行综合客观的评估，从而有针对性地选择合适的方法.一个理想的功能富集分析方法应该能够灵敏地检测到靶通路(P值低)并且靶通路的排名比较靠前，此外应该控制好假阳性率。为此，用于评估功能富集分析方法的标准数据集应具有以下性质:每个数据集应有注释的靶通路(金标准);标准数据集中包含的数据集应具有多样性和大样本的特征:多样性意味着每个数据集的靶通路之间的相关性较低，大样本则要求具有一定量的数据集．对于一个方法来说，灵敏度与精确度不可兼得，同时较高的灵敏度也会导致较高的假阳性问题。选择合适的基因集大小：对于那些基因数不怎么多的通路，建议在分析中排除。

富集分析的NT法：网络拓扑结构，目前NT法有一些不同的思路：基于生物网络拓扑结构的富集分析方法，利用数据库中的基因相互作用关系来间接地把基因的生物学属性整合入功能的富集分析。利用网络拓扑结构来计算基因对特定生物通路的重要性并给予相应的权重， 然后再利用传统的ORA 或 FCS 方法来评估特定生物通路的富集程度，如 GANPA 和 LEGO 等；直接把基因列表中的功能富集问题利用网络转化为基因对的功能富集问题，如 NOA 等。优点：与传统方法相比，基于网络的基因功能富集分析方法加入了系统层面的基因重要性程度及关联信息，使得预测结果更加准确可靠。缺点：算法过于复杂，计算速度较慢。基因经过分类后，能够帮助认知寻找到的基因是否具有某方面的共性(如功能、组成等等)。苏州定制化靶基因KEGG通路富集分析报价

基因通路富集分析中一般而言ORA使用的背景数据集就是GO和KEGG这些。西安代做kegg pathway富集分析平台

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