绝大部分的生物功能富集检验，如GO、Pathway 或是GSEA 分析，从逻辑思维的角度是归纳，也就是从个体到一般。它们起到的是概括的作用，回答的问题是诸如：常规转录组分析中处理组与对照组，空间转录组分析中各个Cluster有哪些主要的生物学功能发生了变化？但是当拿到高通量的组学分析报告后，很多研究者往往又会面临下一个更为困难的问题：应该从何处入手，去验证这个结论呢？生物学假说的验证依赖真实实验，而受人力、物力与时间消耗所限，大规模的验证是不切实际的，需要有一种可信的方法来快速定位、寻找关键基因来作为下游实验的突破口。

GeneWalk[1]是哈佛医学院Churchman实验室在2021年2月发表的一个方法，在GO的基础上通过网络标识进一步分析归纳找到基因列表中最重要的基因及其最相关的功能，针对性解决上述难题。它的分析过程概括为首先基于各种生物学数据库，生成基因间互相调控的有向图，然后图中的每个节点(基因) 进行生物学功能注释，之后通过随机生成具有相同拓扑性质的图结构来衡量富集的生物学功能的显著性，最后将找到的关键基因归结为两类：调控基因与月光基因。从逻辑思维的角度，GeneWalk 是演绎，也就是从一般归结到个体。由于这个分析流程使用的数据库全面，求解统计学显著性引入了最前沿的算法，能够在纷繁的数据中快速锁定关键基因，无疑将大大提高后续研究的效率。

[1] 原文献：Genewalk identifies relevant gene functions for a biological context using network representation learning. Genome Biology，2021.

我司特色的GeneWalk分析结果提供网页版（html），表格，图片，PDF等多种形式文件，方便不同角度查看查证结果及后期文献发表。以下是典型图谱的示例：

* 调节基因：

对输入的差异基因列表的基因作图，每个点代表一个基因，横坐标为该基因与输入差异基因列表中有互作的基因个数，纵坐标与颜色代表该基因富集的GO Term 与总GO Term 的比值。点大小代表该基因富集的GO Term 个数，点击网页版图谱每个点可显示该基因具体坐标参数及注释。该图右上角的基因，为最重要的那些调节基因。

* 月光基因（多功能基因）：

横坐标为该基因的GO Term 个数，纵坐标与颜色代表该基因富集的GO Term 与总GO Term 的比值，点大小代表该基因与输入的差异基因列表中有互作的基因个数，点击网页版图谱每个点可显示该基因具体坐标参数及注释。该图右下角的基因，为最重要的那些月光基因，既是身兼多职的多功能基因，而这次富集的相关功能占比很小，功能相对明晰。

* 基因功能条状图：

对输入分析的差异基因列表中的每个基因，也会提供基因功能条状图，方便查看具体的功能。

注：红线是软件默认的 P 值阈值：0.1

此外，我司还会提供相关基因互作信息和功能注释表格，如果对某个特定的互作关系感兴趣，可以查阅详细的数据库记录来获取证据的来源与可信度。

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