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NEA和 EnrichNet是两个基于网络距离的富集分析方法．它们的主要思路都是去检验一个给定基因列表在网络中与待检测的生物通路的基因功能集相对于随机是否具有明显短的网络距离．这两个方法的区别是NEA直接计算了给定基因列表与待检测基因功能集在网络中的平均连接度，并通过对网络进行随机重调的方式，来评估该统计量的明显程度;而EnrichNet采用重启型随机游走(random walk with restart,RWR)的算法来计算给定基因列表与待检测基因功能集在网络中的距离．然后利用随机网络与背景统计值进行比较来评估统计明显水平．但由于网络的复杂性及对网络进行随机重调的计算效率问题，这两个方法在实际应用过程中具有计算效率低的缺点。常规的或者公司给的富集分析的结果里面给的GO分析和KEGG分析的结果就是使用ORA的算法来做的。石家庄定制化KEGG通路注释服务电话

离群样本指的是和其他样本差异过大的样本，一般是实验问题或者技术问题造成，比如说污染或者混样。当然，也有可能是极端生物学现象，比如说样本有异常扩增的表型。我们可以用PCA或者无监督聚类的方式找到这种离群值。通路分析可以在有无离群值的情况下的进行，确保分析结果的鲁棒性。系统性移除离群值有助于降低实验的变异度。试验敏感度：一些实验方法的敏感度会发生变化。举个例子，对于基因表达定量分析，显然测序深度越高，重复数越多，得到的差异表达基因也就越可靠。虽然大部分人没有钱测5个样本，但是3个还得保证吧。如果你研究可变剪切，那么对你的测序深度要求就更高了。石家庄定制化KEGG通路注释服务电话富集分析的原理，一个生物过程通常是由一组基因共同参与，而不是由单个基因独自完成。

随着高通量技术的发展，生物医学相关研究领域进入了组学时代，单个基因的研究已经不能满足研究人员的需要。然而，如此庞大的数据使得信息的有效提取和分析带来了新的挑战。以测序数据为例，测序结果分析往往会得到差异表达的基因或蛋白列表。但对许多研究人员来说，将这一长串基因或蛋白与某个待研究的生物学现象及其潜在机制联系起来是很困难的。应对这一挑战的一种方法就是将一个基因或者蛋白列表分成多个部分，从而减少分析的复杂度。研究人员为了解决分成哪些类，开发了多个注释数据库。为了解决怎么分成不同类，研究者通常会对基因功能进行富集分析, 期望发现在生物学过程中起关键作用的生物通路, 从而揭示和理解生物学过程的基本分子机制，在这过程中开发了多种软件。功能富集分析可以将成百上千个基因、蛋白或者其他分子分到不同的通路中，以减少分析的复杂度。另外，在两种不同实验条件下，的通路显然比简单的基因或蛋白列表更有说服力。

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。根据基因注释数据库的知识， 对基因进行分类；经过聚类后，去除冗余的结果，得到的基因富集结果。

我们常规的做的或者公司给的富集分析的结果里面给的GO分析和KEGG分析的结果就是使用ORA的算法来做的。这个算法采取的类似于一刀切的逻辑思维，我们需要对差异的结果设置一个标准(通常也就是我们差异表达的条件)。如果达到这个标准了，那就可以当作候选分析的基因。我们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。所以这个算法的主要输入条件其实就是基因名即可。一般而言ORA使用的背景数据集就是GO和KEGG这些。对于ORA的可视化方面的话，由于富集的差异筛选也是基于P值来进行筛选的。所以一般通过柱状图或者气泡图也就可以进行展示了。基因通路富集分析常见的就是GO功能注释和KEGG通路富集分析。石家庄定制化KEGG通路注释服务电话

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。石家庄定制化KEGG通路注释服务电话

京都基因与基因组百科全书（Kyoto encyclopedia of genes and genomes, KEGG）是系统分析基因功能、基因组信息的数据库，整合了基因组学、生物化学及系统功能组学的信息，有助于研究者把基因及表达信息作为一个整体进行研究。目前KEGG共包含了19个子数据库，富集分析常用在KEGG Pathway通路中。单基因富集分析并不是说拿单个基因来进行富集分析，一个基因根本没法进行统计检验。而是基于单个基因来抓取与其相关的基因，然后用这些相关的基因来进行功能富集，有两种方法：差异法和相关法。差异法：根据给定的一个基因的表达值对样本进行分组，然后计算组间的差异表达基因，进而利用差异基因进行富集分析。相关法：计算给定的一个基因的表达值与其他基因之间的相关性，将具有明显相关的基因作为一个进行富集分析。石家庄定制化KEGG通路注释服务电话

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