基因功能富集分析已經成為生物信息學中幾乎每篇文章的必備套路。

差異表達得到的顯著的基因做一個基因功能富集分析，看看是否富集在一些感興趣的功能上；共表達分析得到的基因模塊，做一個基因功能富集分析，看看這個模塊主要跟哪些功能相關；相關分析得到的候選基因，做一個基因功能富集分析，看看這些與性狀相關的基因的有一些什么功能。

此外基因功能富集分析還可以用來幫助篩選基因，確定未知功能的基因簇的潛在功能等作用。

今天就給大家安利一個好用的基因功能富集分析網站 WebGestalt 。

相比應用較為廣泛的 DAVID （https://david.ncifcrf.gov/ ）WebGestalt 具有以下優勢：

1. 結果可視化更漂亮，比如可以得到 GO 注釋的有向無環圖，直接放在文章中，高大上又直觀；疾病注釋的結構圖等；

2. 操作更方便，點一點鼠標，就可以下載下來整理好的數據，而 DAVID 里面下載出來的東西還需要轉化之后用其他的軟件進行繪圖，甚是麻煩；

3. 輸入更優化，表現在對輸入的 gene symbol 數目沒有限制，DAVID 的數據庫目前不能接受大于 3 000 個 gene symbol 的輸入，基因數目一大就麻煩，還需要輸入幾次，還能夠識別的輸入類型更多樣；

4. 2017 年的更新版本還嵌入了第二代的功能富集分析方法 GSEA，拓撲網絡分析算法等。

接下來是手把手進行一次功能富集分析的操作教程，廢話不多說，上圖。

01

打開網站

界面介樣 ↓

02

選擇目標物種

目前 WebGestalt 網站支持 12 個不同的物種，具體包括 athaliana(擬南芥), btaurus（牛）, celegans（線蟲）, cfamiliaris（狗）, dmelangaster（黑腹果蠅）,drerlo（斑馬魚）, ggallus（原雞）, hsapiens（人類）, mmusculus（小鼠）, morvegicus（褐鼠）,scerevisiae（釀酒酵母）, sscrofa（野豬）。

03

選擇要使用的方法

2017 年 WebGestalt 進行了更新后，可以進行 overrepresentation enrichment analysis(ORA)，Gene Set Enrichment Analysis（GSEA）和 Network Topology based analysis(NTA)，其中 ORA 即我們常說的一代的功能富集分析，基于超幾何分布的思想，進行感興趣的基因列表和參考總集合的富集分析，也是今天我們主要操作的內容。

04

選擇進行功能富集分析的數據庫

在 ORA 的方法下，可以進行 gene ontology 基因本體即 GO 分析，pathway 通路分析包括 KEGG pathway，Wiki pathway, pathway common；network 網絡分析包括共表達分析，PPI 分析，micoRNA 靶基因分析，TF 的靶基因分析；disease 疾病的候選基因富集分析包括 DisgeNET 和 PharmGKB 數據庫提供的數據；phenotype 表型分析包括 Human Phenotype Ontology 和 Mammalian Phenotype Ontology 的數據；

durg 藥物靶標的富集分析等。

05

輸入基因列表

1. 選擇上傳的基因 ID 類型：

目前 WebGestalt 可以識別 324 中 ID 類型，你想要的都在這里 ^_^

2. 輸入 ID

輸入方式，可以直接復制粘貼，基因之間以換行符間隔，也可以直接上傳文件。

06

選擇參考集

根據自己的需求不同，選擇上傳參考集，或者選擇已經有的參考集。

這個時候，你就可以 Submit 啦……

結果是介樣的↓，點擊 Result Download 即可下載所有的結果啦。

這個鬼畜的模塊，其實就是 GO 的有向無環圖，可以把 GO term 之間的關系展現處理，現在網站用 Java Script 進行了在線交互，當你把鼠標放在上面的時候，可以看到每個里面的詳細參數。

另外啰嗦兩句在 advanced parameters 里面的參數設置問題，簡單說就是利用統計值進行篩選的參數，這在結果試圖也有體現，詳解如下：

好了，你也快去試一試吧！

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