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生物信息学分析 FAQ
CHAPTER ONE ABOUT GENE ONTOLOGY ANNOTATION 3
什么是 GO ？3
GO 和 KEGG 注释之前，为什么要先进行序列比对（BLAST ）？3
GO 注释的意义？3
GO 和 GOslim 的区别4
为什么有些蛋白没有 GO 注释信息？4
为什么 GO Level 2 的统计饼图里蛋白数目和差异蛋白总数不一致？4
什么是差异蛋白的功能富集分析WHY ？4
GO 注释结果文件解析 5
Sheet TopBlastHits 5
Sheet protein2GO/protein2GOslim 5
Sheet BP/MF/CC 6
Sheet Level2_BP/Level2_MF/Level2_CC6
CHAPTER TWO ABOUT KEGG PATHWAY ANNOTATION 7
WHY KEGG pathway annotation?7
KEGG 通路注释的方法流程？7
KEGG 通路注释的意义？7
为什么有些蛋白没有 KEGG 通路注释信息？8
什么是差异蛋白的通路富集分析WHY ？8
KEGG 注释结果文件解析8
Sheet query2map8
Sheet map2query9
Sheet TopMapStat 9
CHAPTER THREE ABOUT FEATURE SELECTION CLUSTERING 10
WHY Feature Selection? 10
1
聚类分析（Clustering ） 10
聚类结果文件解析 10
CHAPTER FOUR ABOUT PROTEIN-PROTEIN INTERACTION NETWORK 12
蛋白质相互作用网络分析的意义 12
蛋白质相互作用 VS 生物学通路？ 12
蛋白质相互作用网络分析结果文件解析 12
2
CHAPTER ONE ABOUT GENE ONTOLOGY ANNOTATION
什么是 GO ？
随着多种生物基因组的相继解码，同时大量 ESTs 以及 gene expression profile date 的积累，使得 annotation 的工
作量和复杂度大大增加。然而另一方面，大多数基因在不同真核生物中拥有共同的主要生物功能，通过在某些物种中获
得的基因或者蛋白质（shared protein ）的生物学信息，可以用以解释其他物种中对应的基因或蛋白（especially in
comparative genomics ）。由于这些繁复的功能信息主要是包含在积累的文献之中，如何有效的提取和综合这些信息
就是我们面临的核心困难，这也是 GO 所要着力解决的问题。通过建立一套具有动态形式的控制字集（controlled
vocabulary ），来解释真核基因及蛋白在细胞内所扮演的角色，并随着生命科学研究的进步，不断积累和更新。一个
ontology 会被一个控制字集来描述并给予一定的名称，通过制定 “本体”ontologies 并运用统计学方法及自然语言处
理技术，可以实现知识管理的专家系统控制。
到目前为止，Gene Ontology (GO) 数据库中有 3 大独立的 ontology ：biological process 生物过程, molecular
function 分子功能 ，cellular component 细胞组分。而这三个 ontology 下面又可以独立出不同的亚层次，层层向下
构成一个 ontologies 的树型分支结构。可以说， GO 是生物学的统一化工具。
由于 GO 是一种整合性的分类系统，
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