基因功能分類
GO-Analysis
只要是編碼基因,則一定在體內發揮某一種功能,如果一群基因或蛋白是樣本變化後的主要結果,將基因或蛋白按照功能進行分類,可直觀看出樣本變化體現出的功能特點。但是,這些功能特點並不一定都是重要的,需要通過統計學分析,找到其中重要的功能。而後,還要對挑選的重要功能分類進行驗證,以保證分析的準確性。
目前,對於多數物種來說,國際上最全面、最權威的基因功能分類方法是GO分類。大多數基因或蛋白都可以按照GO進行分類。通過統計分析,GO-Analysis可以定位出樣本變化中重要GO分類,其評價標準為Fiser精確檢驗後的顯著性水平P值<0.05,並通過多重比較檢驗,獲得FDR值,若GO的FDR<0.05,代表樣本變化是影響的最重要、且判斷最準確的GO。
此外,由於GO分類為層次分類,將層次較低、且P<0.05和FDR<0.05的GO突出定位的參數為Enrichment,該參數從大到小排列,將有助於篩選出對樣本影響非常具體、且有靶向性的功能。
研究方式
GO-Map
GO-Map以基因功能為研究單元,從全局角度,系統地概括功能間相互作用關係及所屬分層關係。GO-Map可系統地分析GO-Analysis發現的樣本顯著性基因功能間所屬關係,可直觀發現基因功能的協同作用模式,系統理解樣本性狀變化的本質。