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GO是Gene Ontology的簡稱，是生物學家為了衡量基因的功能而而發起的一個項目，從分子功能（molecular function）、生物學過程（biological process）和細胞定位（cellular component）三個面對基因功能進行全面定義。
基因本體論，用於蛋白的功能分類！
Gene Ontology可分為分子功能（Molecular Function），生物過程（biological process）和細胞組成（cellular component）三個部分。蛋白質或者基因可以通過ID對應或者序列注釋的方法找到與之對應的GO號，而GO號可對於到Term，即功能類別或者細胞定位。
功能富集分析: 功能富集需要有一個參考數據集，通過該項分析可以找出在統計上顯著富集的GO Term。該功能或者定位有可能與研究的目前有關。
GO功能分類是在某一功能層次上統計蛋白或者基因的數目或組成，往往是在GO的第二層次。此外也有研究都挑選一些Term，而后統計直接對應到該Term的基因或蛋白數。結果一般以柱狀圖或者餅圖表示。
1.GO分析
根據挑選出的差異基因，計算這些差異基因同GO 分類中某（幾）個特定的分支的超幾何分布關系，GO 分析會對每個有差異基因存在的GO 返回一個p-value，小的p 值表示差異基因在該GO 中出現了富集。
GO 分析對實驗結果有提示的作用，通過差異基因的GO 分析，可以找到富集差異基因的GO分類條目，尋找不同樣品的差異基因可能和哪些基因功能的改變有關。
2.Pathway分析
根據挑選出的差異基因，計算這些差異基因同Pathway 的超幾何分布關系，Pathway 分析會對每個有差異基因存在的pathway 返回一個p-value，小的p 值表示差異基因在該pathway 中出現了富集。
Pathway 分析對實驗結果有提示的作用，通過差異基因的Pathway 分析，可以找到富集差異基因的Pathway 條目，尋找不同樣品的差異基因可能和哪些細胞通路的改變有關。與GO 分析不同，pathway 分析的結果更顯得間接，這是因為，pathway 是蛋白質之間的相互作用，pathway 的變化可以由參與這條pathway 途徑的蛋白的表達量或者蛋白的活性改變而引起。而通過芯片結果得到的是編碼這些蛋白質的mRNA 表達量的變化。從mRNA 到蛋白表達還要經過microRNA 調控，翻譯調控，翻譯后修飾（如糖基化，磷酸化），蛋白運輸等一系列的調控過程，mRNA 表達量和蛋白表達量之間往往不具有線性關系，因此mRNA 的改變不一定意味着蛋白表達量的改變。同時也應注意到，在某些pathway 中，如EGF/EGFR 通路，細胞可以在維持蛋白量不變的情況下，通過蛋白磷酸化程度的改變（調節蛋白的活性）來調節這條通路。所以芯片數據pathway 分析的結果需要有后期蛋白質功能實驗的支持，如Western blot/ELISA，IHC（免疫組化），over expression（過表達），RNAi（RNA 干擾），knockout（基因敲除），trans gene（轉基因）等。
3.基因網絡分析
目的：根據文獻，數據庫和已知的pathway 尋找基因編碼的蛋白之間的相互關系(不超過1000 個基因)。