点击上方蓝字关注生信宝典，换个角度学生信。GeneOntology富集分析是高通量数据分析的标配，不管是转录组、甲基化、ChIP-seq还是重测序，都会用到对一个或多个集合的基因进行功能富集分析。
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GeneOntology富集分析是高通量数据分析的标配，不管是转录组、甲基化、ChIP-seq还是重测序，都会用到对一个或多个集合的基因进行功能富集分析。分析结果可以指示这个集合的基因具有什么样的功能偏好性，进而据此判断相应的生物学意义。
GOEAST，去东方
今天向大家推荐一款，中科院遗传所王秀杰老师组2008年发表的在线工具GOEAST，访问网站是http://omicslab.genetics.ac.cn/GOEAST/index.php。GOEAST自发表以来一直在更新维护，并且每周与Gene Ontology网站同步GO注释数据库，保证分析结果的时效性和准确性。文章从发表至今，被引用504次，总访问量近140万次，总使用量近87万次。
这款工具最初是为芯片研究开发的，有一些芯片分析特有的功能。但这次我们用到的是GOEAST的Advance-Btach-Genes功能。同时GOEAST还支持多个GO富集分析结果的比较和自定义背景数据集。
GOEAST使用很简单，用户只需提交常见的一组Gene Symbol或Gene ID，选择对应的物种 (支持动植物真菌细菌等59个物种)，等待平均10分钟即可获得结果。也可以输入邮箱，给自己的提交取一个名字，把多组基因分别上传，等着去邮箱查收结果就好了。
点击提交后，出现如下跳转页面。这页会自动更新程序运行信息，通常10分钟左右即可获得结果。如果你填写了邮箱，也可以关掉此页面，在邮件中打开即可。
结果页如下所示，包含3个PDF图(蓝色带下划线的Biological Process, Cellular Component, Molecular Function)和一个富集分析表格。
展示的富集分析图为常见的树形图样式，每个方格代表一个GO条目，连线代表它们之间的层级关系，颜色越深表示富集越显著。
上述的树图，能反应富集的GO条目之间的层级关系，但图会较大，看着不太方便。通常会使用泡泡图来展示其中一部分最为富集的结果。这时就需要用到刚才生成的表格数据，点击Plain Text Format下载表格数据，格式如下：
选择前面15行存储为文件goeast.txt作为测试 (注意是tab键分割的txt文件)，用R语言学习 - 富集分析泡泡图 （文末有彩蛋）和富集分析DotPlot，可以服中提到的方法绘图 (两篇文章结合着看，效果更佳)。
sp_enrichmentPlot.sh -f goeast.txt -o log_odds_ratio -T numeric -v Term -c p -s q -l p -a 12 -x "Log odds ratio" -y "GO description" -w 12 -P "c(0.75,0.45)"
后期的文章图修改可参考教师节献礼 - 文章用图的修改和排版
命令行下的基因富集分析
如果你是在命令行下做富集分析，出门左拐找clusterprofiler。
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