富集分析（Enrichment Analysis）是一种生物信息学工具，用于分析一组基因或蛋白质在某个生物学过程、通路或功能类别中的富集程度。这种分析通常用于基因表达数据，如高通量测序数据，帮助研究者理解这些基因或蛋白质在特定生物学背景下的功能。
以下是富集分析的基本步骤：
1. 选择基因集：研究者通常选择一组感兴趣的基因，这些基因可能通过实验或生物信息学方法筛选得到。
2. 背景基因集：研究者还需要一个背景基因集，这通常是整个基因组或者所有检测到的基因。
3. 统计显著性：计算每个功能类别中目标基因集与背景基因集的比例，并使用统计方法（如超几何检验）来确定这种比例差异是否具有统计学意义。
4. 结果解读：如果某个功能类别在目标基因集中显著富集，这意味着这些基因在这个生物学过程或通路中可能扮演着重要角色。
富集分析可以帮助研究者：
确定基因或蛋白质的功能。
验证实验结果。
发现新的生物学通路或过程。
了解疾病机制。
常见的富集分析包括：
基因本体（Gene Ontology, GO）富集分析。
KEGG通路富集分析。
Reactome通路富集分析。
这些分析工具为生物信息学研究和生物学研究提供了强大的支持。
