功能富集分析（Functional Enrichment Analysis）是一种生物信息学方法，用于研究一组基因或蛋白质的功能相关性。这种分析方法主要用于识别在给定的基因列表中过度代表的生物学过程、通路或分子功能。
一般来说，功能富集分析包括以下几个步骤：
1. 提供一个基因列表：这个列表通常来自实验数据，例如差异表达基因的列表。
2. 获取注释信息：将基因列表中的每个基因映射到其相关的生物学功能上。这通常通过使用基因本体论（Gene Ontology, GO）或其他数据库来完成。
3. 计算统计学显著性：对于每个生物学功能，计算该功能在给定基因列表中的富集程度。这通常通过 Fisher's Exact Test 或 Hypergeometric Test 来完成，并返回一个 p 值来表示显著性。
4. 校正多重假设检验：由于我们通常会测试多个生物学功能，因此需要进行多重假设检验校正，如 Benjamini-Hochberg 方法，以控制假阳性率。
5. 解读结果：最后，根据显著性水平和富集分数，选择出显著富集的生物学功能，并对其进行解读和讨论。
功能富集分析可以帮助我们理解一组基因或蛋白质可能参与的生物学过程和功能，从而推断出潜在的分子机制和疾病关联。
