DAVID数据库下载GO和KEGG所需数据集
见如下文章：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/657096321
该文章只提了如何下载KEGG数据集，下载GO数据集的话，则是如下：
下载下来分别是GO的三个数据集文件。
R语言和RStudio（R语言的开发环境）安装和下载
建议参考如下文章：
https://www.bilibili.com/read/cv26777416/
GO和KEGG富集分析
推荐视频（必看！）
在进行该文章复现之前，希望大家能对GO和KEGG富集分析有一个大概的了解，推荐把以下前置知识看完，总共也才用时十几分钟。
B站：https://www.bilibili.com/video/BV16GpmeSEkD/，主要把什么是富集分析，为什么需要富集分析，以及什么是GO和KEGG富集分析讲清楚了。
up主补充在评论区的知识点：P值大小可以简单的理解为可信度的高低，p值越小可信度越高。在本次的例子中，P值越小，我们就越有把握说某个基因是差异基因；p值越大，结果不具有可信度，就没把握说某个基因是差异基因。
因此在统计学上通常以p=0.05为标准，小于0.05结果可信度高，大于0.05的数据一般用不了
B站：https://www.bilibili.com/video/BV1zF41197XB/，这个讲了常见GO富集分析的结果图有哪些，怎么看结果图（譬如横纵坐标有什么意义），还讲了如何快速从Log P转为P值，以及如何利用微生信在线做图。
但是up主讲错了一点，就是metascape可以勾选多条条件，譬如把Go的CC、BP、MF都勾选上，然后去富集分析。
做出来的图长这样：
B站：https://www.bilibili.com/video/BV1HU4y1m7Vu/，详细讲解了GO数据集的各个数值代表的意义。
B站：https://www.bilibili.com/video/BV1Fg411n7hx/，讲了怎麽从metascape下载KEGG的数据集。
其他补充：Fold Enrichment≈富集因子≈Rich Factor。而FDR是另一种指标，一般KEGG气泡图的横坐标是前者。
B站：https://www.bilibili.com/video/BV1zG411A7kG/，教你KEGG富集分析后如何挑选核心通路，进而挑选核心靶点。
选择合适的蛋白受体
https://cloud.tencent.com/developer/article/1793665
b站：分子对接 - 怎么从PDB数据库选蛋白结构 https://www.bilibili.com/video/BV1E64y1Z77W
如下视频对于小白不是很推荐，不是说视频不好，而是初学者暂时用不到：
R代码
待更
