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富集去后FoldEnrichment的计算方法富集，可以得到富集分析的结果。在结果中，我们可以看到两列是GeneRatio和BgRatio，GO和pathway富集分析都涉及后台；在做分析时,分析工具会提供一些数据，供用户选择或使用定制的genelist 。

1、RNA-Seq(9【go富集分析里的count,go数据库富集分析】最广为人知的富集分析方法是将上调和下调的基因分离或组合，使GO和KEGG 富集分析。往往有一些数据集，使用差异基因无法得出结果。那是因为富集没有任何通路，这很正常。试试GSEA，不是取不同的基因，而是取所有的基因作为输入。GSEA和GO的区别，KEGG 分析: GO，KEGG 分析更多的是依赖于不同的基因，但实际上对于某些基因是分析(忽略差异不显著的基因)，而GSEA是从所有基因的表达矩阵中找出协同差异的。所以差异不大的基因GO可以考虑，KEGG 富集是定性的分析， GSEA考虑了表达或其他测量水平的影响。

2、GO 富集结果整体可视化GO(GeneOntology)是基因功能的国际标准分类体系。本文的目的是从分子功能、生物过程和细胞成分三个方面来定义和描述基因和蛋白质的功能，建立一个适用于各种物种并能随着研究的深入而更新的语言词汇标准。

GO 分析的操作在此不再赘述。网上有很多相关的帖子，基本上常规种都可以用clusterProfiler包解决。今天我要讲的是如何可视化GO 分析的结果。对于GO 富集结果的可视化，最常用的方式是用柱状图和气泡图展示一些关注的项目。以上两种呈现形式是最常见的，可以很好的展现关注的项目。我们都知道有时候GO 富集有很多词条。如果要整体预览，有没有办法显示所有词条都涉及哪些功能？

3、2020-12-17水稻、小麦GO 富集分析RNAseq常规的方法是先筛选出差异表达的基因，然后对筛选出的差异表达基因做GO富集-2/ 。在去GO富集-2/之前，先确定你所研究的物种在GO富集-2/软件包中是否有基因与GO的对应关系。如果没有，就需要根据物种的功能注释文件提取基因和GO的对应关系。当然，如果你对一些新组装的基因感兴趣，也可以通过运行blast2go等电子注释方法，获得基因对应的GO信息。

4、玩转单细胞高级分析|单细胞富集分析篇