這是一位果友提出來的問題，也可能是我們在生信分析何數據挖掘時候會產生的困惑：GEO跑出來的那些以疾病命名的通路有研究價值嗎？比如研究非腫瘤疾病跑出來胰腺癌（不考慮做共病）。如果我不想要排名第1的，應該怎么引出第2甚至更后面的通路呢？在生信分析或數據挖掘時，如果遇到以上問題，怎么解決呢？

這里其實是兩個問題。我們看看DeepSeek怎么回答的！

疾病命名通路的潛在研究價值

在GEO數據分析中，若研究非腫瘤疾病（如糖尿病、神經退行性疾病）卻富集到腫瘤相關通路（如"胰腺癌通路"），需要謹慎評估其生物學意義。

(1) 通路命名存在局限性。富集通常以典型疾病（如癌癥）命名通路，但是許多通路（如PI3K-AKT、MAPK等）實際上是基礎生物學過程，在多種疾病中共享。這種情況下，需要深入挖掘通路的核心基因（如胰腺癌通路可能本質上是細胞增殖或代謝重編程），使用更通用的通路注釋（如GO-BP、Hallmark基因集）避免疾病名稱干擾。

(2) 數據混雜因素（批次效應、樣本污染）。如果樣本來自不同批次或存在腫瘤污染（如胰腺組織樣本混入癌細胞），可能導致假陽性富集。這就要求在數據分析過程中，注意數據清洗，嚴格質控（PCA、批次校正，如ComBat）。單細胞數據驗證（如發現胰腺癌通路基因是否來自少數異常細胞）。

(3) 真正的生物學關聯。某些通路（如炎癥、代謝異常）在腫瘤和非腫瘤疾病中均發揮作用（如糖尿病與胰腺癌共享胰島素信號異常）。文獻挖掘（PubMed、STRING數據庫等）驗證基因-疾病關聯；構建調控網絡（如WGCNA+TF調控分析）尋找核心驅動基因。

如何繞過排名第1的通路，研究排名靠后的通路？

(1) 調整富集分析參數。GSEA/DAVID/clusterProfiler默認返回最顯著通路，但可以手動提取完整結果：

# clusterProfiler示例
kk <- enrichKEGG(geneList, pvalueCutoff = 0.2)  # 放寬p值閾值
kk_result <- as.data.frame(kk)
kk_result[order(kk_result$p.adjust), ]  # 按校正p值排序

還可以只展示關心的信號通路：

top10_pathways <- kk_result$ID[1:10]  # 取前10條通路
plot(barplot(kk, showCategory = 10))  # 可視化

(2) 使用更靈活的通路數據庫。Hallmark基因集（MSigDB）可避免疾病命名，聚焦核心生物學過程（如"炎癥反應"而非"胰腺癌"）。也可以基于最新文獻的基因集，構建疾病特異通路。

(3) 網絡分析（WGCNA+PPI）。若胰腺癌通路排名第1，但研究者更關注排名第2的氧化應激通路，可以通過WGCNA找出與目標表型最相關的模塊（可能對應排名第2的通路），或者通過PPI（蛋白互作網絡）篩選Hub基因，驗證其是否驅動目標通路。

通路名稱僅是生物學機制的標簽。我們要穿透命名表象，通過分析，從次要通路中挖掘普適規律。真正的創新往往隱藏在‘第二選擇’中！