富集分析是一種在生物信息學領域常用的統計方法，用於檢測和分析基因集合中特定功能或特徵的富集程度。以下是富集分析的基本原理：
定義富集。富集指的是一個給定的生物學過程、通路或功能在前景基因集中出現的頻率顯著高於其在背景基因集中出現的頻率。
統計分析。常用的富集分析方法包括基因本體論富集分析(Gene Ontology Enrichment Analysis)、通路富集分析(Pathway Enrichment Analysis)、基因集富集分析(Gene Set Enrichment Analysis, GSEA)等。這些方法通過計算和分析，可以揭示基因集合與生物學功能和過程之間的關聯，從而揭示潛在的生物學意義。
超幾何分布的套用。富集分析中常用的統計學算法，如ORA(Over Representation Analysis)、FCS(Fisher's exact test)、PT(Permutation Test)、NT(Negative binomial Test)，通常利用超幾何分布來檢驗基因集合中某個功能類的顯著性。
通過富集分析，研究者可以找到有生物學意義的模式和功能，減少工作量，並實現功能和表型相關聯。以上是富集分析的基本原理，希望對你有所幫助。