GO富集分析对老师们来说想必都不陌生，几乎在任何项目中都会出现。今天就给大家介绍一款简单易学又好用的富集分析小软件---BiNGO。它是Cytoscape软件中很出色的一个插件。它提供的结果中除了文本格式的富集分析结果外，还会将结果以网络图的形式展现，非常美观。
第一， 安装BiNGO插件。
打开Cytoscape软件，点击选项栏“Apps”-“AppManager”，选择“BinGO”，点击“Install”，就可以下载了。可能会稍微有一点慢，请耐心等待一下。
下载完成后，在“Apps”的下拉菜单中就可以点击“BiNGO”来使用了。
第二， 准备相关文件。
首先，您手上必须要有很多需要做GO分析的基因，数量宜多不宜少，太少的话做富集分析的意义不大。其次，还需要准备2个文件：GO注释文件和GO分类文件。这两个文件可以到GO官网中下载。当然，也可以利用BiNGO插件自带的注释文件和分类文件，只是更新不会很及时。
第三， 导入数据。
打开BiNGO后会出现如下界面，按照顺序依次填入相关信息。
3.1 起一个简单易懂好辨识的名字。
3.2 选择“Paste Genes from Text”，将所要分析的基因复制到红框内，可以采用换行符或空格分隔。
3.3 设置p值，一般默认为0.05，可以根据需要来更改。
3.4 导入GO功能分类文件，选择“Custom”，然后导入之前下载好的ontology文件即可。
3.5 选择
namespace，一般常用的方法是按照”biological_process”、”cellular_component”、“molecular_function”分别来做。
3.6 导入GO注释文件，同上，选择“Custom”，导入下载好的注释文件。需要注意一点，注释文件必须命名为”gene_association.***”格式，***可以随意命名，如果命名不正确会导致分析不能正常进行。
3.7 选择BINGO结果放置的路径
除上述需要修改的参数外，其他参数选择默认值即可。
3.8 设置完成后，点击最下方的“Start BiNGO”就开始分析啦，如果出现如下提示，点击确定即可。
第四， 结果展示：
4.1 GO富集分析的结果为“.bgo”结尾的文件，可在设置的输出结果文件夹内用txt打开查看。
x：所分析的基因富集到该GO term中的数量；
n：基因组中富集到该GO term中的数量；
X：所分析基因的总数
N：基因组中基因的总数
4.2 GO富集分析的层级网络图。每一个圈代表了一个GOterm；颜色是根据富集度即”corrp-value”进行着色的，颜色越深表示富集度越显著；箭头的方向则表示层级关系。
以上便是利用Cytoscape的BINGO插件进行GO分析的全部流程，是不是很简单？赶紧动手实践一下吧。