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三分子遗传学研究（第9页）

四、关联分析后分析

（一）GO注释

目前对基因功能的注释，基因本体数据库（geneontology，GO）是常用的数据库。

基因本体数据库是GO组织（geneontologyconsortium）在2000年构建的一个结构化标准的生物学模型，皆在建立基因及其产物的标准词汇体系，涵盖了基因的细胞组分（cellularponent）、分子功能（molecularfunction）和生物学过程（biologicalprocess）三个部分。

GO数据库最初收录的基因信息来源于3个模式生物学数据库：果蝇、酵母和小鼠，随后相继收录了更多数据，其中包括国际上主要的植物、动物和微生物基因组数据库。

1.GO注释的特点

GO注释是通过控制注释词汇的层次结构来从不同层面去查找和使用基因注释信息；从整体上看GO注释是一个有向无环图，包括三个分支：生物学过程（biologicalprocess）、分子功能（molecularfunction）和细胞组分（cellularponent）。

注释中每个节点都是基因或者蛋白的一种描述，节点之间保持严格的关系。

有两种GO数据库的检索方式：用关键字检索和用序列检索。

2.GO注释的意义和方法

对一组基因直接注释的结果是得到大量的功能节点，而这些功能节点可能有概念上的交替现象，从而导致分析结果的冗余，不利于下一步的精细计算，因此需要对功能节点进行过滤和筛选，以便获得更有意义的功能信息。

GO注释的方法通常是分析一组基因在某个功能节点上是否过出现？在研究中通常基于一组相关基因去分析，所以在注释分析中增加了可靠性分析，更能识别与生物现象相关的生物过程。

常用的方法有：超几何分布和Fisher精确检验。

3.分析工具

基于不同的算法原理，把目前常用的注释分析工具可以分为三类：单一分析、基因集分析和模块分析。

目前使用最多的免费分析工具有：DAVID（https：david.ncifcrf.gov）和WedGestalt（http：.webgestalt.cc）等。

（二）通路分析（Pathwayanalysis）

在精神疾病的病理机制研究中，个体的遗传风险只能解释疾病的一部分。

然而，大量研究发现遗传变异不是随机的，而是集中在某些相关的通路上，发挥生物学功能是基因通路和网络，而非单个的基因。

因此基于生物通路去研究精神疾病可能会得到疾病的病理学机制以及目标性干预药物。

很多研究者已经从研究单个核苷酸转向研究生物通路以及基因网络。

通路分析在候选基因分析、全基因组关联分析以及全外显子分析后常被用来做生物信息学的数据挖掘。

Pathway分析对研究结果有提示作用，比如通过对差异基因的通路分析，可以获得差异基因富集的通路条目，寻找差异基因可能和哪些生物通路的改变有关。

与GO分类法不同，通路分析利用的资源是很多研究已经清楚基因之间的相互作用，即生物通路。

常常我们把一组候选基因或者易感基因（如基因表达发生变化的基因）导入通路分析软件中，得到表达差异的基因存在于哪些已知的通路中，计算差异基因与通路的超几何分布特征，通路分析会对每个有差异基因存在的通路返回一个

P

值，

P

1.主要的生物通路数据库

（1）京都基因与基因组百科全书（KyotoEncyclopediaofGenesandGenomes，KEGG）

该数据库是向公众开放最为著名的生物通路资源，对每一种生物学通路都有专门的图示说明。

该数据库也是系统分析基因功能、基因组信息的数据库，它整合了基因组学、生物化学以及系统功能组学的信息，有助于研究者把基因及表达信息作为一个整体网络进行研究。

KEGG还提供基于Java的图形工具访问基因组图谱、比较基因组图谱和操作表达图谱，以及其他序列比较、图形比较和通路计算的工具。

（2）PathwayCommons

该数据库来自多个生物体的公开可用的通路数据的一个收集。

它提供了一个基于网络的界面，使得生物学家能够浏览并搜索以一种共同语言表征的来自多个来源的通路的一个全面收集。

一个下载链接提供了标准格式或者整合大量通路信息的集合；一个网络服务能够用于查询和访问所有数据。

数据库提供者能够通过一个共同的数据仓库分享他们的通路数据。

通路包括生物化学反应、复杂装配、运输和催化事件，涉及蛋白质、DNA、RNA、小分子和复合物的物理相互作用。