⑴ 转录测序中的nr，nt，swissprot，cog，kegg，go分别是什么意思
NR库属于非冗余蛋白序列数据库，是NCBI官方的蛋白序列数据库，数据来源于GenPept、SwissProt、PIR、PDF、PDB以及NCBI RefSeq，是默认的蛋白比对数据库。
NT数据库是美国国家生物技术信息中心NCBI官方的核酸序列数据库，NT库属于非冗余核酸序列数据库,数据来源于GenBank、EMBL 以及 DDBJ，是NCBI默认的核酸blast比对数据库。
SwissProt数据库是检查过的、手工注释的蛋白数据库，我们将Unigene注释到SwissProt数据库，以得到更加高质量的注释结果。
COG (clusters of orthologous groups)主要是原核生物和单细胞真核生物的直系同源物，KOG(clusters of euKaryotic Orthologous Groups)数据库包含了7个完整基因组的真核生物的直系同源家族蛋白, 构成每个 KOG 的蛋白集是被假定为来自于一个祖先蛋白，根据系统发生进行分类，一般COG指原核生物，KOG指真核生物，KOG与COG提供了相似的基因同源物的分类信息。
KEGG (Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes) 是处理基因组、生物通路、疾病、药物和化学物质之间联系的集成数据库。 KEGG用于生物信息研究等，包括基因组，代谢组学等其他组学的数据分析，涵盖了Drug Development(药物开发)、 Cellular Processes(细胞过程)、 Environmental Information Processing(环境信息处理)、Genetic Information Processing(遗传信息处理)、 Human Diseases(人类疾病), Metabolism(代谢)、 Organismal Systems(有机系统)等方面。
GO( Gene Ontology ): 基因本体。生物技术的发展迅速，数据越来越多，不同数据库命名标准不统一，为了解决不同的生物学数据库可能会使用不同的术语的问题，从而基因本体联合会(Gene Onotology Consortium)开发GO来描述基因在分子、细胞和组织水平的功能体现。GO的基本描述单元是GO terms。GO主要包括三个分支: 生物过程(biological processes)、分子功能(molecular function)和细胞组成(cellular components)，用于描述基因产物的功能。GO中使用了is_a、part_of和regulates三种互作关系。
⑵ 如何从众多go生物学分析中选取出需要的生物过程
1
如果肯下功夫，可以通过R语言获得基因本体论以及通路富集数据并将其可视化，所用的R包可以是GOSim（GO分析），或者clusterprofiler(GO&KEGG)
2
cytoscape
的插件cluego可以傻瓜式实现通路的图片展示，可以用来直接发文章（低分的至少可以）
3
关于GO和KEGG数据的获得，上DAVID就好
⑶ GO富集生物过程中模式规范过程什么意思
意思是个低一级范式的关系模式，通过模式分解可以转换为若干个高一级范式的关系模式
⑷ 什么是GO富集分析，常说的GO功能分析、功能分析、Pathway分析是什么意思
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着富集的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)。
⑸ 转录组分析中go分析中的f，p，c什么意思
一、func Open(name string) (file *File, err error)
再简单不过了，给一个路径给它，返回文件描述符，如果出现错误就会返回一个 *PathError。
这是一个只读打开模式，实际上就是 os.OpenFile() 的快捷操作，它的原型如下：
复制代码代码如下:
func Open(name string) (file *File, err error) {
return OpenFile(name, O_RDONLY, 0)
}
二、func OpenFile(name string, flag int, perm FileMode) (file *File, err error)
这个复杂点，需要提供文件路径、打开模式、文件权限。
打开标记：
O_RDONLY：只读模式(read-only)
O_WRONLY：只写模式(write-only)
O_RDWR：读写模式(read-write)
O_APPEND：追加模式(append)
O_CREATE：文件不存在就创建(create a new file if none exists.)
O_EXCL：与 O_CREATE 一起用，构成一个新建文件的功能，它要求文件必须不存在(used with O_CREATE, file must not exist)
O_SYNC：同步方式打开，即不使用缓存，直接写入硬盘
O_TRUNC：打开并清空文件
文件权限（unix权限位）：只有在创建文件时才需要，不需要创建文件可以设置为 0。os库虽然提供常量，但是我一般直接写数字，如0664。