富集分析条形图也是我们在文献中常见的图形，一般都是使用R语言绘制的。但是使用R语言绘制条形图需要反转坐标轴、建立映射、设置坐标轴等。
原本，我并无写这一稿件的想法。主要原因有二：
如果要找合理解释，那么针对第一点，就是每天仍然有大量新接触生信数据分析的朋友；针对第二点，......在前两天我推的文稿《零基础快速完成基因功能注释 / GO / KEGG / PFAM...》中，评论区答应了下，阅读过5000，那就写一写富集分析。于是，如果不写，总是不对。如果要写，只能现在写。毕竟有些事情，现在不做，以后真的不会做。
对于这一块，完全陌生的朋友，尤其是不少生物学背景朋友，有必要温习一下数理统计基础。这一稿件只做原理最简单的但使用最广泛其速度最快的Over-Represence Analysis模式的富集分析讲演。其他模式，不涉及。
回到主题，先举个经典的抽球例子：
小红小绿小蓝三个人自称有超能力，可以用手摸摸球就分辨出黑球白球，于是我们找来黑袋子，放100个球，其中20个白球80个黑球，让三人分别无放回地抽取。
小红随机抽出来10个球，其中2个白球8个黑球，情况即，
抽球中白球比例与背景白球比例完全一致，说明小红抽球结果随机。
球放回去，小绿来抽球，抽出来的10个球，其中3个白球7个黑球，情况即，
这是经典的抽球案例，抽取到的白球个数的概率分布为超几何分布。基于此，我们可以简单计算抽取到比小绿抽取到球个数（或更多即更极端）的概率如何，在 R语言中计算，即
而对于小蓝的情况，那么概率如何？
在 TBtools 中也可以计算，只是写法有点区别
可以看到，尽管这只是一次抽球，小绿抽球中白球比例（或更极端情况）出现的概率是31.88%+，还是挺高的，于是我们有较高的把握说，小绿嘛，只是走了狗屎运。相反，小蓝抽球中白球比例或更极端情况出现的概率几乎为 0 ，我们几乎没啥把握说，小蓝走狗屎运....换句话说，我们有理由相信，或许小蓝真有抽白球的超能力.....
说了这么多，那么跟基因集合富集分析有啥关系？....基因集合功能富集分析。那么我们就需要有一个基因集合（如差异表达基因集合或ChIP-seq的Peaks或GWAS定位的系列区间），还有一个功能标签（如 生长素信号转导相关 ）。于是黑白球案例可以简单调整一下。假定现在这个物种一共有100个基因，其中20个基因与生长素信号转导相关，80个没有注释到与生长素信号转导相关（换句话说，约等于无关），我们做了对植株做了处理，和CK分别测定转录表达谱，通过差异表达分析，鉴定到10个差异表达基因，其中2个与生长素信号转导相关，而另外8个则没注释到生长素信号转导相关，简单画一下，即
好，剩下的两个就不替换了。整体上，ORA模式的富集分析，本身就是经典的抽球案例，感兴趣的自行替换就可以了。
基本原理，相信都搞清楚了。不过还是有两三点需要注意：
具体如何做物种所有基因的背景注释，请参考前述推文《零基础快速完成基因功能注释 / GO / KEGG / PFAM...》。
首先，打开 TBtools GO 富集分析界面
整体如上，一共三个文件：
具体示例如下
点击 Start ，随后等待即可。完成时会有弹窗提示。查看输出文件
（写到这里，突然觉得这些都没啥意思，不知为何....就不详细写了，大伙自己看看列名，猜猜吧）
很多时候，我们会选择，筛选第一列，只看 Biological Process。一般这些与我们的生物学认知会贴近一些。
基因集合功能富集分析，是一个常常被谈起的话题，甚至近期都有不少新方法或算法被提出。感兴趣的朋友可以去了解。这份教程，只与大伙说最简单，但也是使用最为广泛的一种富集分析模式。无论是不是 TBtools 用户，理论上来说，都可以轻松理解并掌握，从原理到实践。
写到一半，其实我已经不想写了。原因非常简单，这也是为什么在我之前，并没有一个人写出来 TBtools 类似的工具。不是写不了，而是不想写。有时候，随着能力增长和知识积累，往往不再愿意做一些简单的事情。或许这还涉及到年龄的增长，角色的转变，责任的变化....云云。
小时候，我以为写 TBtools 玩玩；
后来，我以为我会一直写下去；
现在，，，，，，
