1、研究背景
利用RNA-seq数据进行差异基因表达分析是发现特定调控机制的一种常用方法。Geneontology（GO）及KEGGpathway富集分析是研究参与常见的生物反应或具有相关功能的基因的主要流程。然而，依赖于差异表达基因的传统方法只能检测到少数显著差异的GOterms及pathways，这些并不足以解释所有的基因调控机制。
2、研究方法
本研究中，作者提出了一种将附近或重叠的基因与差异表达的lncRNAs（DElncRNAs）及传统分析方法获得的DEG列表相结合的方法，进行功能性的富集分析。为了验证这种分析方法的可行性，作者通过实验的方法进行了验证，敲除斑马鱼胚胎神经元发育过程中的Birc5aMO，之后利用RNA-seq实验检测DEGs及DElncRNAs。
分析流程如下图：
3、研究结果
利用融合DE基因与lncGenes的分析方法，可获得更多的显著差异的GOterms及KEGGpathways。
在GO富集分析中加入lncGenes后，与神经元相关的GOterms发生了显著性改变。
与只分析DE基因相比，利用DE基因及lncGenes进行KEGGpathway富集分析，可以获得更多的KEGGpathways。
4、研究意义
本文融合基因与lncRNAs的表达水平变化进行生物学的功能富集分析，结果表明ncRNAs在调控基因表达中发挥着重要作用。分析得到的额外的显著差异的GOterms及KEGGpathways对于理解胚胎神经元发育过程中birc5a的发育有着重要的意义。
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