The Innovation Life | 功能富集分析中的背景偏差：来自clusterProfiler的见解

背景：功能富集分析是组学数据分析中广泛使用的方法，但背景偏差问题长期存在且未受足够重视，导致分析结果掺杂噪声而非真实生物学发现。研究目的：本文旨在阐明背景基因集选择对分析结果的影响，提出通过"注释交集"策略纠正偏差，并呼吁期刊编辑、审稿人、研究者和软件开发人员共同关注此问题。结论：使用全基因组作为背景会使p值显著偏小，而采用所有表达基因作为背景并结合"注释交集"策略能有效纠正偏差，clusterProfiler是目前唯一实现此策略的工具，建议通过方法学改进确保富集分析结果更可靠精准。