GO富集分析，全称为Gene Ontology enrichment analysis，是一种生物信息学方法，用于确定一组基因或蛋白质是否在某些特定的生物学过程、细胞组分或分子功能中过度代表。简单来说，就是通过比较实验数据和背景数据，看哪些生物学过程、细胞组分或分子功能在实验数据中的出现频率高于在背景数据中的出现频率，从而推测这些生物学过程、细胞组分或分子功能可能与我们的实验条件或观察结果有关。
GO富集分析的过程主要包括以下几个步骤：
1. 获取实验数据：这是进行GO富集分析的第一步，通常是一组差异表达的基因或蛋白质。
2. 获取背景数据：这是一组包含了所有可能被研究的基因或蛋白质的数据，例如某个物种的所有基因或蛋白质。
3. 计算富集度：通过比较实验数据和背景数据，计算出每个生物学过程、细胞组分或分子功能在实验数据中的出现频率，并与在背景数据中的出现频率进行比较，得出富集度。
4. 多重假设检验校正：由于我们同时对多个生物学过程、细胞组分或分子功能进行了检验，因此需要进行多重假设检验校正，以控制假阳性率。
5. 结果解读：最后一步是解读富集分析的结果，找出那些在实验数据中过度代表的生物学过程、细胞组分或分子功能，进一步推测它们可能与我们的实验条件或观察结果有关。
GO富集分析是生物信息学中常用的一种方法，可以帮助我们从大量的基因或蛋白质数据中找到有生物学意义的信息，为后续的研究提供线索。
