定制化代谢通路富集分析平台

GSEA是一种无阈值方法，可根据其差异表达等级或其他分数对所有基因进行分析，无需事先进行基因过滤。当基因组中的所有或大多数基因（例如，RNA-seq数据）可获得rank时推荐使用GSEA进行通路富集分析， 然而，当有一小部分基因具有rank可用时，如，在确定显着突变的基因的实验中，GSEA并不合适。GESA使用基于一个置换矩阵检验来分析rank gene list。GSEA搜索基因在rank gene list的顶部或底部富集通路，这比单凭偶然的机会所能预料到的还要多。 例如，如果很顶端的差异表达基因参与细胞周期，这表明细胞周期通路在实验中受到调控。相反，如果细胞周期基因在整个rank gene list中随机分散，则细胞周期途径可能不会受到显着调节。选择基因标识符：在不同的数据库中，基因可能会有不同的标识符。定制化代谢通路富集分析平台

KEGG数据库是系统分析基因产物在细胞中的代谢途径以及这些基因产物功能的数据库。KEGG该数据库有助于把基因及表达信息作为一个整体的网络进行研究。KEGG整合了基因组、化学分子和生化系统等方面的数据，包括代谢通路、药物、疾病、基因序列及基因组等。在生物体内，不同的基因产物相互协调来行使生物学功能，对差异表达基因的通路注释分析有助于进一步解读基因的功能。对差异表达基因KEGG的注释结果按照KEGG中通路类型进行分类。分析差异表达蛋白在某一通路上是否过出现即为差异表达蛋白的通路富集分析。定制化代谢通路富集分析平台通路分析的好坏取决于你实验设计的好坏。

京都基因与基因组百科全书，是系统分析基因功能与基因组信息的数据库，它整合了基因组学、生物化学和系统功能组学的信息，有助于研究者把基因及表达信息的过程作为一个网络进行整体研究。特点：KEGG主要的特点是将基因与各种生化反应联系在了一起。它提供的整合代谢途径查询十分出色，还提供基于Java的图形工具访问基因组图谱，提供其他序列比较、图形比较和通路计算的工具。KEGG目前共包含了19个子数据库，他们被分类为系统信息、基因组信息和化学信息三个类别。基因本体数据库是GO组织在2000年构建的一个结构化的标准生物模型，旨在建立基因及其产物知识的标准词汇体系，涵盖了基因的细胞组分，分子功能 、生物学过程。Term是GO里面的基本描述单元。

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。基因通路富集分析一般通过柱状图或者气泡图也就可以进行展示了。

目前富集工具的原理其实就是计数，对上1个基因就是1，2个基因就是2，它们在 “平等的对待每一个基因”。然而，在真实的生命活动中，每一个基因都起着不同的作用，甚至某些必须基因的失调会导致细胞的死亡，因此这些基因相较于其他基因可能对生命活动起着更加重要的作用。比如下面的FOXO信号通路，假如某两次分析（假设都是输入100个基因）和该通路都是对上了4个基因，一次是左边红框中的4个基因，另一次是右边红框中的4个基因，传统的富集分析方法都是以“平等”的方式对待基因的（都是靠计数），因此，从数学上来说，两次分析在FOXO信号通路的结果是完全一样的。但是，实际上，左边4个基因和右边四个基因对该通路的影响很可能是不一样的。基因通路富集分析的实验重复非常重要，尤其是生物学重复，请至少做3个生物学重复吧。定制化代谢通路富集分析平台

通过基因通路富集分析，我们可以初步分析基因可能参与的生物学过程或者信号通路。定制化代谢通路富集分析平台

富集分析的优点：基于完备的统计学理论, 结果稳健、可靠。缺点：使用了基因数目信息，而没有利用基因表达水平或表达差异值，为了获得感兴趣或者差异表达基因，需要人为的设置阈值；ORA法通常使用很明显的基因，而忽略差异不明显的基因。在获得感兴趣的基因时, 往往需要选取合适的阈值, 有可能会丢失明显性较低但比较关键的基因, 导致检测灵敏性的降低；将基因同等对待，ORA法假设每个基因都是独自的，忽视了基因在通路内部生物学意义的不同(如调控和被调控基因的不同)及基因间复杂的相互作用；ORA假设通路与通路间是独自的，但这个前提假设是错误的。定制化代谢通路富集分析平台

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