【生物信息学】基因富集分析

基因富集分析（Gene Enrichment Analysis） 是一种生物信息学方法，用于确定一组基因（例如差异表达基因或特定生物学条件下活跃的基因）是否在某些功能注释、基因本体分类（Gene Ontology，GO）、通路数据库（如 KEGG、Reactome）或其他预定义的基因集中特别富集。其主要目的是揭示基因组数据背后的生物学意义，帮助研究者更好地理解基因表达模式与生物学功能之间的关系。

核心步骤

1. 基因集合准备：从实验数据（如 RNA-seq、微阵列数据）中筛选出感兴趣的基因集合，例如差异表达基因。

2. 注释数据库选择：

   • Gene Ontology (GO)：功能分类，包括生物学过程（BP）、分子功能（MF）、细胞组分（CC）。
   • 通路数据库：KEGG、Reactome、BioCarta 等。
   • 自定义基因集：如实验数据或文献中定义的特定基因列表。

3. 富集分析方法：

   • 超几何检验：例如 Fisher 精确检验，用于评估感兴趣基因是否在特定注释中富集。
   • GSEA (Gene Set Enrichment Analysis)：基于整个基因列表的排序信息，无需预先定义差异基因。
   • ORA (Over-Representation Analysis)：基于显著性筛选出的基因集合。
   • 定量方法：结合基因表达水平计算富集程度。

4. 显著性评估：对富集的基因集计算 p 值，并进行多重假设校正（如 Benjamini-Hochberg 方法），控制假阳性率。

5. 结果解释与可视化：用条形图、气泡图、网络图等方式展示分析结果，以直观体现功能富集的基因集和通路。

应用场景

• 理解生物学机制：揭示特定基因群体在生物学过程中的作用。
• 疾病相关研究：分析差异表达基因的功能，探索疾病机制。
• 药物靶点发现：富集分析有助于寻找潜在的治疗靶点。
• 多组学整合：结合转录组、蛋白质组或代谢组数据进行功能探索。

常用工具

• DAVID (Database for Annotation, Visualization, and Integrated Discovery)：功能注释和富集分析。
• Metascape：用于整合基因和通路富集分析。
• Enrichr：多种注释数据库的在线富集分析。
• clusterProfiler：R 语言包，支持多种富集分析。
• GSEA软件包：用于排序基因集合的分析。

基因富集分析在现代生物学研究中至关重要，是挖掘高通量组学数据背后生物学意义的核心工具。