Gene Ontology可分为分子功能（Molecular Function）,生物过程（biological process）和细胞组成（cellular component）三个部分.蛋白质或者基因可以通过ID对应或者序列注释的方法找到与之对应的GO号,而GO号可对于到Term,即功能类别或者细胞定位.
功能富集分析: 功能富集需要有一个参考数据集,通过该项分析可以找出在统计上显著富集的GO Term.该功能或者定位有可能与研究的目前有关.
GO功能分类是在某一功能层次上统计蛋白或者基因的数目或组成,往往是在GO的第二层次.此外也有研究都挑选一些Term,而后统计直接对应到该Term的基因或蛋白数.结果一般以柱状图或者饼图表示.
1.GO分析
根据挑选出的差异基因,计算这些差异基因同GO 分类中某（几）个特定的分支的超几何分布关系,GO 分析会对每个有差异基因存在的GO 返回一个p-value,小的p 值表示差异基因在该GO 中出现了富集.
GO 分析对实验结果有提示的作用,通过差异基因的GO 分析,可以找到富集差异基因的GO分类条目,寻找不同样品的差异基因可能和哪些基因功能的改变有关.
2.Pathway分析
根据挑选出的差异基因,计算这些差异基因同Pathway 的超几何分布关系,Pathway 分析会对每个有差异基因存在的pathway 返回一个p-value,小的p 值表示差异基因在该pathway 中出现了富集.
Pathway 分析对实验结果有提示的作用,通过差异基因的Pathway 分析,可以找到富集差异基因的Pathway 条目,寻找不同样品的差异基因可能和哪些细胞通路的改变有关.与GO 分析不同,pathway 分析的结果更显得间接,这是因为,pathway 是蛋白质之间的相互作用,pathway 的变化可以由参与这条pathway 途径的蛋白的表达量或者蛋白的活性改变而引起.而通过芯片结果得到的是编码这些蛋白质的mRNA 表达量的变化.从mRNA 到蛋白表达还要经过microRNA 调控,翻译调控,翻译后修饰（如糖基化,磷酸化）,蛋白运输等一系列的调控过程,mRNA 表达量和蛋白表达量之间往往不具有线性关系,因此mRNA 的改变不一定意味着蛋白表达量的改变.同时也应注意到,在某些pathway 中,如EGF/EGFR 通路,细胞可以在维持蛋白量不变的情况下,通过蛋白磷酸化程度的改变（调节蛋白的活性）来调节这条通路.所以芯片数据pathway 分析的结果需要有后期蛋白质功能实验的支持,如Western blot/ELISA,IHC（免疫组化）,over expression（过表达）,RNAi（RNA 干扰）,knockout（基因敲除）,trans gene（转基因）等.
3.基因网络分析
目的：根据文献,数据库和已知的pathway 寻找基因编码的蛋白之间的相互关系(不超过1000 个基因).
