什么是聚类分析和GO注释分析

你这个问题～～有点无厘头～聚类分析，我们可以简单的理解成为中国人可以聚成一类，美国人聚成另一类，这些都是根据他们不同的各自属性来聚类的。GO注释分析，翻译成中文好像是基因本体论分析，也就是gene ontology annotation，按照了三个大的标准（相当于前面所说的属性）将每个基因聚类（分别是根据基因的功能，参与代谢的过程，以及这个基因产物的定位）字都打错了，可见你很不严谨呀。一般两种方法，一是你自己来测，不过很花钱的（具体实验方法步骤可以到Google里通过gene sequencing来搜索）。如果别人已经测好了，或者现在数据库里有了，你可以到NCBI上找到。

该分析模块是对基因组预测编码基因后的基因本体功能分析。主要内容包括（1）通过NCBI NR, NT, Ensemble GO 等国际权威数据库识别新基因的功能。（2）结合其他NSAM方案，如比较基因组学的诸多分析方案，获得近源物种的同源基因，得到该当前物种的特有基因和可能参与的新功能，新代谢通路和信号转导通路。如果配合SNP和进化分析，可以获得基因的选择压和进化距离，进而分析该物种的进化起源。（3）比较多物种基因组中基因成分在gene和gene cluster层面上比较多物种基因成分的共性和差异性获得该未知物种不同条件下的转录组数据，分析转录组数据中基因的功能本体。

单库检索就是针对1个库进行检索，例如要找期刊文章，就版去期刊数据库。论权文就去论文数据库检索。

将检索概念先用自然语言表达成自由词，到机检数据库中进行检索，如果检出结果较多，可限定检索字段，如题名、关键词字段等与文献论述的主要内容密切相关的字段。浏览检索结果，查看密切相关文献的主题标引情况，获取该概念及相关概念的主题词表达形式。

扩展资料：

PubMed 支持基于 MeSH 的查询扩展，也有利用 UMLS 的同义词对 PubMed 查询进行扩展，QuExT执行面向概念的查询扩展，检索结果根据用户预先分配给概念类别的不同权重进行排序。

GO2PUB用基因本体中术语之间的语义继承对PubMed 查询进行语义扩展，基因名称、 符号和同义词都作为额外的关键词提交给查询处理器。

分类检索专指性低，通常文献的筛选量较大，机检中一般不单独使用，可与关键词等配合使用。课题检索中一个检索概念可能涉及多个类目，需注意相关类目的选择。

参考资料来源：百度百科-检索库

基因本体（Gene Ontology，GO）是一个在生物信息学领域中广泛使用的本体。它主要包括三个分支：细胞组件、分子功能和生物过程。基因本体是一个有向无环图（DAG）型的本体。目前，GO中使用了is_a和part_of两种关系。在生物信息领域， 搜寻信息的一个主要的瓶颈就是， 不同的生物学数据库可能会使用不同的术语，这让信息查找变得十分复杂，尤其是使得机器查找更是难上加难。比如在一些不同的医疗数据库中，可能会存在很多不一致的描述，给数据的分享和挖掘带来的很多麻烦。Gene Ontology就是为了解决这种问题而发起的一个项目。Gene Ontology 包括三个域：细胞组件（cellular component），细胞的每个部分和细胞外环境。分子功能（molecular function），基因产物在分子级别的主要活动，比如结合以及催化。生物过程（biological process），细胞内发生的，可以定义开始和结束的事件或行动。

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