了解生物信息学分析？

生物信息学分析大致可以分为三个境界：

1、只会机械的套用已有的方法，对算法和原理一无所知，无法运用结果解释分 析生物学问题；

2、了解生信检验的基本原理（作者在发明它时，最初的构想、原型、启发）， 可以根据实际情况选择不同的分析算法，采用最优解，能够解释生物学问题；

3、能够自由的组合、拼接已有的算法，必要时创造想要的算法。 回到芯片测序结果分析这个问题，去除芯片数据质量控制（这部分其实相当复杂）， 接下来就是差异基因筛选和基因功能注释分析了。基因功能注释属于芯片分析流 程中最末端的生物学解读部分，相当于是临门一脚吧。这部分也是整个分析流程 中最为灵活的部分，虽然它也有自身的一些套路。

生物功能富集检验的方法（分三代）：

这三种方法本质上的区别在于输入数据的形式

1、ORA：这是我们最常用的一种方法，这类方法以 Fisher's exact test 为代表。 这类方法最为简单， 它只需要输入一个由差异基因构成的列表，这个列表中所 有的基因都是平等的，没有权重或者顺序。

2、FCS：这类方法以 GSEA 为代表，它不光需要输入给定基因列表，而且需要赋予每个基因 一个感兴趣的统计量，一般来讲，那就是 t 统计量或者 Fold Change 之类，整个输入，是个排序列表。

3、PT：这类方法以 SPIA 为代表。它的输入需要在第一代或第二代方法的基础 上，结合实际的生物信号通路的拓扑结构，就是需要提供例如，C 基因在 A 和 B 基因上游，激活 A，且抑制 B，这类信息。这类方法非常理想，但是存在很多问 题，比如 pathway 的数据库尚未完善，生物系统的 pathway 是在不同条件下是不断变化的。