在生信分析中，富集分析是快速了解兴趣基因及其功能倾向性最重要的方法之一，主要有两种方式：①一种是基于筛选的差异基因，判断上调或下调基因在GO或KEGG通路的富集情况，即GO分析或KEGG分析。②另一种方式是不筛选差异，根据基因表达量或与表型相关度排序，判断基因集是否倾向于落在参考基因集的顶部或底部，从而判断基因集对表型差异的影响，即GSEA富集分析。
在富集分析中，在线数据库往往能为理解分析逻辑、验证分析结果提供重要辅助。基于此，我们将以经典的富集分析在线数据库DAVID为工具，通过实际操作详细阐释富集分析的具体方法，帮助大家更直观地掌握这类核心分析技能。
数据库简介
网址：https://david.ncifcrf.gov/
DAVID数据库，作为一款免费且高效的在线工具，提供了一套全面的功能注释工具，以帮助理解大型基因列表背后的生物学意义。其全称为The Database for Annotation, Visualization and Integrated Discovery，即注释、可视化、综合发现数据库。对于任何给定的基因列表，DAVID数据库可以轻松实现诸如功能注释、功能富集分析、功能聚类、基因名称转换等相关操作，这为了解大量基因背后的生物学意义提供了便利。
DAVID 工具可以实现以下功能：
● 确定富集的生物学分类，如 GO 术语。
● 发现富集的功能相关基因组。
● 聚类冗余的注释术语。
● 在 BioCarta 和 KEGG 通路图上可视化基因。
● 以 2D 形式显示多基因与 GO 术语的关系。
● 列出相互作用的蛋白质和可视化结果。
下面以实操案例为基础，带你一步步掌握DAVID的使用技巧！
具体操作步骤
Step 1：上传数据
点击点击导航栏中的“Start Analysis”或首页的“Functioal Annotation”，跳转进入分析页面。
选择「Upload」→ 粘贴或者上传基因列表文件。
在“Select Identifier”中选择“OFFICIAL_GENE_SYMBOL”（需注意按照你所提交的基因格式进行选择）
在“Select Species”选择待分析的物种（需注意此处物种名应为拉丁名），如：人（Homo sapiens）
在“List Type”中勾选“Gene List”
点击“Submit List”提交基因列表
Step 2：选择分析模块
提交后，出现下图结果：
点击“Functional Annotation Tool”，可以看到一个分析结果的汇总。
点击旁边的“+”按钮即可展开相应的各个选项，按需勾选即可，后面括号所示内容即为各个版块分别勾选的内容数目
点击“Chart”即可看到相应分析结果
需要选择的GO和KEGG分析分别在“Gene_Ontology”和“Pathways”选项中，其余不需要分析的选项可取消。
Step 3：提交分析任务
点击“Functional Annotation Chart”，即可得到完整的富集分析结果。（另外两个可以展现不同的注释结果）
点击“Options”可以选择分析参数
● Count ≥2（至少2个基因命中同一条目才显示）
● EASE Score <0.05（类似FDR校正，控制多重检验误差）
选择好后，点击“Rerun Using Options”，重新运行结果。
结果解读：
● “Category”列显示富集的分类（如BP: Cell cycle）
● “Count”为命中该条目的基因数
● “%”表示占输入基因的比例
● “P-Value”和“FDR”用于判断显著性（FDR<0.05为有效）
右键点击“Download File”，点击“链接另存为”即可保存分析结果。
Step4： 结果解读与应用
1. 重点关注高排名条目：优先分析排名前5%-10%的显著富集项（如FDR<0.01）
2. 交叉验证关键基因：
将富集条目中的高频基因（如出现在多个GO term中的基因）标记为候选靶点；
结合文献或实验验证其表达水平及功能（如qPCR、Western blot）。
3. 绘制高级图表：
将导出的结果表，用R语言或Python绘制火山图+富集热图做进一步的分析；
推荐工具：clusterProfiler包（R）、ggplot2。
常见问题与解决方案
| 问题 | 可能原因与解决办法 |
| 无显著富集结果 | ① 输入基因太少（建议≥20个） ② 背景基因过大（缩小背景范围） ③ 尝试降低Count阈值至1 |
| 部分条目无意义 | 检查基因符号是否正确；排除非编码RNA或假基因干扰 |
| 运行超时 | 减少同时勾选的分析模块；分批次提交大数据集 |
总结
富集分析算是纯数据库生信分析的难点。DAVID通过简单的上传-点击操作，即可完成复杂的功能富集分析，是科研工作者不可或缺的利器。掌握其核心逻辑后，大家不仅能快速定位关键通路，还能为后续实验设计提供明确方向。
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