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在线GO富集分析 — Gene Ontology功能注释
免费在线进行Gene Ontology（GO）功能富集分析。上传差异基因列表，一键完成BP、CC、MF三大类别的富集检验，生成气泡图和柱状图。
🧪 免费在线使用什么是GO富集分析？
GO富集分析（Gene Ontology Enrichment Analysis）是功能基因组学中最核心的分析之一。它通过统计检验，判断一组感兴趣的基因（如差异表达基因）是否在某些GO功能条目（GO Term）中显著富集，从而揭示这些基因共同参与的生物功能。
Gene Ontology将基因功能分为三个独立的本体论类别：生物过程（BP）、细胞组分（CC）和分子功能（MF）。通过GO富集分析，研究者可以从"哪些基因变了"升级到"哪些功能变了"，实现从数据到生物学意义的跨越。
📌 GO三大类别
- 生物过程（BP, Biological Process）：基因参与的生物过程，如细胞周期、免疫应答、信号转导
- 细胞组分（CC, Cellular Component）：基因产物所在的细胞位置，如细胞膜、线粒体、细胞核
- 分子功能（MF, Molecular Function）：基因产物的分子活性，如DNA结合、蛋白激酶活性、转录因子活性
什么时候使用GO富集分析？
🔬 典型应用场景
- 差异基因功能解读：差异分析后，了解上下调基因参与了哪些生物学过程
- 疾病机制研究：发现疾病相关的关键功能通路
- 药物靶点发现：识别药物处理后显著变化的生物功能
- 发育生物学：追踪不同发育阶段活跃的生物过程
- 论文发表：GO富集气泡图和柱状图是组学论文的标配
- 多组学整合：将不同组学层面发现的基因集进行功能比较
如何使用在线GO富集分析工具
- 准备基因列表：准备差异表达基因的Gene Symbol或Entrez ID列表
- 上传数据：粘贴基因列表或上传文件
- 选择物种：选择您的物种（人、小鼠、大鼠等）
- 选择类别：选择BP、CC、MF中的一类或多类
- AI辅助：告诉AI您的分析需求，自动配置参数
- 查看结果：获取富集表格、气泡图和柱状图
💡 AI提示示例："帮我对这500个上调基因做GO BP富集分析，P值阈值用0.01，展示前20个最显著的结果，用气泡图显示。"
常见问题
- GO富集分析需要输入什么？
- 最基本的输入是一个基因列表（通常来自差异分析）。还需要一个背景基因集（通常是所有检测到的基因）。BioInfo AI会自动使用物种全基因组作为背景。
- P值多重检验校正用哪种方法？
- 常用BH（Benjamini-Hochberg）FDR校正。由于GO富集涉及大量统计检验，必须进行多重检验校正。FDR < 0.05是常用阈值。
- 支持哪些物种？
- 支持常见模式生物：人（Homo sapiens）、小鼠（Mus musculus）、大鼠（Rattus norvegicus）、斑马鱼、果蝇、线虫、拟南芥等，以及有GO注释的其他物种。
- GO富集和KEGG富集有什么区别？
- GO富集关注基因功能注释的三个方面（BP/CC/MF），覆盖面广；KEGG富集关注已知的生物学通路，更注重通路层面的理解。两者互补，常同时使用。