DAVID使用方法介绍
DAVID 使用
DAVID KnowledgebaseWhy Do We Propose DAVID Gene Concept?Due to the complex and distributed nature of biological research,our current knowledge is spread over many redundant databases maintained by independent groups.One gene could have different identifiers within one,or many,databases. Similarly,the biological terms associated with different gene identifiers for the same gene could be collected in different levels across different databases.Most gene functional annotation databases are in a gene-associated format, i.e.annotation contents usually associate with corresponding gene or protein identifiers.Such a format provides an opportunity to integrate heterogeneous annotation resources through their common gene identifiers.However,there are dozens of types of gene or protein sequence identifiers that are redundant across several independent groups,such as GenBank Accession;GenBank ID;RefSeq Accession;PIR ID;PIR Accession;UniProt ID;UniProt Accession; Affymetrix Probe ID;etc.The major challenge of integration comes from the weak cross-reference of different types of gene identifiers used by different functional annotation databases.Figure:The poor coverage and overlap of different types of protein identifiers across independent resources.As examples,four popular types of protein identifiers(PIR ID,UniProt Accession,RefSeq Protein,and GenPept Accession)are only covered partially by NCBI Entrez Gene(EG),UniProt UniRef100(UP),and PIR NRef100(NF).The DAVID gene collects and integrates all of them for better coverage and integration.DAVID Gene Concept:DAVID gene is a secondary gene cluster used to hold all different types of gene IDs belonging to the same gene.Each unique gene has a unique DAVID gene ID.DAVID Gene is conceptially equivalent to Entrez Gene,but with much broader data coverage cross most,if not all,of well known bioinformatics systems.How is DAVID Gene Constructed?An Example:A DAVID gene constructed by a single-linkage algorithmFigure:Two UniRef100clusters,two NRef100clusters,and one Entrez Gene cluster were systematically found sharing one or more protein identifiers with each other.The single linkage rule can further iteratively agglomerate them as a whole into one DAVID Genegene.Thus,for this particular example of tyrosine-protein phosphatase non-receptor type21(PTPN21),the resulting DAVID Gene is able to integrate all gene/protein identifiers more comprehensivelyas compared to each original gene cluster.Results:The process collects~50million individual gene/protein identifiers representing22identifier types,which are eventually agglomerated into over3.7million DAVID genes,for over90,000species.How Are Annotations Assigned to DAVID Gene?DAVID Knowledgebase:After the annotations are assigned to DAVID Genes,the annotations plus DAVID Genes are calledDAVID Knowledgebase.Figure:Under DAVID Gene Concept,most major types of gene identifiers can be translated to a corresponding DAVID gene identifier.Thus,as long as annotation data are in gene-associated format,the heterogeneous annotation contents have a much better chance of being integrated by the common DAVID gene identifier,thus improving theintegration of annotation contents as a whole.Results:The DAVID Knowledgebase collects a wide range of annotation contents from dozens of databases including: Gene Ontology;Protein Domains;Bio-pathways;Gene Expression;Disease Association;PubMed;Protein-Protein interactions;Affymetrix;Gene General Features;NCI Thesaurus;Panther Family;and more.Hypothetical Illustration of DAVID Knowledgebase centralized by DAVID genesFigure:Illustration of the heterogeneous functional annotation sources integrated by DAVID genes.As long as they are in a gene-associated format,any functional annotation data sources can be linked by the common DAVID genes. Thus,a large collection of heterogeneous annotation sources can be integrated and fully cross-referenced.The Gene ID Type Converage in DAVID KnowledgebaseMore than20types of gene identifers were comprehensively collected by DAVID KnowledgebaseAnnotation Content Coverage in DAVID KnowledgebaseThe wide-range collection of heterogeneous functional annotations in the DAVID Knowledgebase.Over40functional categories from dozens of independent public sources(databases)are collected and integrated into the DAVIDKnowledgebaseDAVID Knowledgebase is Organized into Pairwise Text files.An Example:to query data from pairwise text formated files in DAVID KnowledgebaseThe DAVID Knowledgebase in a simple pairwise text format centralized by DAVID gene identifiers.Each independent annotation source and gene identifier system is separated into independent files in the same pairwise format of“did-to-annotation.”For this example,a user starts with Affymetrix identifier(affy_id)207849_at(IL2).The first step is to obtain the corresponding DAVID gene identifier(2864938).Then,with this DID(red),the annotation terms of interest(underlined)in different source files (OMIM,SMART,Pfam,GO Molecular Function,KEGG Pathway,BioCart Pathway,etc.)canbe queried sequentially.The Web Interface to Query the DAVID KnowledgebaseFrom genes to annotations。
Davis气象站使用基础手册
Vantage Pro2™ & Vantage Pro2 Plus ™使用手册昆明渠道科技目录：第一部分、Vantage Pro2& Vantage Pro2 Plus 安装指导 (4)第一章、介绍 (4)第二章、硬件组成 (4)2.1 Vantage Pro2自动气象站组成 (4)2.2 安装工具： (5)2.3 硬件安装步骤： (5)2.4 风速风向传感器安装 (5)2.5 检验主机中传感器连接 (7)第三章、有线站安装设置 (8)3.1 检验控制台通讯 (8)3.2 有线气象站通讯故障检验 (8)第四章、无线站安装设置 (9)4.1 电源安装 (9)4.2 检验无线通讯频道 (9)4.3 检验控制台通信 (9)4.4 检验主机传感器数据 (9)4.5 无线气象站通讯故障检验 (10)4.6 修改无线传输频道 (10)第五章、传感器安装 (11)5.1 太阳能板安装 (11)5.2 雨量桶安装 (11)5.3 雨量桶公制适配器安装 (11)5.6 安装注意事项 (12)第六章、维护保养 (14)6.1 太阳辐射和紫外光传感器维护 (14)6.2 清洗防辐射罩 (14)6.3 清洗雨量器 (14)第二部分、Vantage Pro2& Vantage Pro2 Plus 控制台使用说明 (15)第一章、Vantage Pro2控制台屏幕特征 (15)1.1 键盘和显示器 (15)1.2 控制台模式 (15)第二章、安装控制台 (15)2.1 控制台电源 (15)2.2 连接有线站 (16)2.3 控制台模式 (16)第三章、设置模式 (17)3.1 屏幕一：配置信息 (17)3.2 屏幕二：配置发送ID号 (17)3.3 屏幕三：转发 (17)3.4 屏幕四：时间和日期 (17)3.5 屏幕五：纬度设置 (17)3.6 屏幕六：经度设置 (18)3.7 屏幕七：时区设置 (18)3.8 屏幕八：日光存放设置 (18)3.9 屏幕九：日光存放状态 (18)3.10 屏幕十：海拔设置 (18)3.11 屏幕十一：风杯设置 (18)3.12 屏幕十二：雨量桶设置 (18)3.13 屏幕十三：雨季设置 (18)3.14 屏幕十四：传输设置 (18)3.15 清除命令 (19)第四章、浏览天气数据 (19)4.1 选择天气变量 (19)4.2 选择测量单位 (19)4.3 传感器数据显示 (19)4.4 校正、设置、和清除变量 (21)4.5 最大值和最小值模式 (22)第五章、报警模式 (22)5.1 设置报警 (23)5.2 设置时间报警 (23)5.3 清除报警设置 (23)第六章、图表模式 (23)6.1 观察图表 (23)第七章、故障维护 (23)7.1 简单故障排除 (23)第三部分、WeatherLink 汉字操作手册 (25)WeatherLink软件介绍 (26)WeatherLink软件安装 (26)通讯硬件连接 (30)WeatherLink软件使用 (31)第四部分、DAVIS气象站输出参数说明 (45)TM第一部分、Vantage Pro2& Vantage Pro2 Plus 安装指导第一章、介绍Vantage pro2型自动气象站是采取组件（ISS）采集外部天气数据和发送数据到Vantage Pro2控制台，分为有线和无线站，又分为标准站和加强站。
关于基因GO分析的DAVID简单使用
关于基因GO分析的DAVID简单使⽤
利⽤DAVID简单的进⾏GO富集度分析（这⾥只做简单的分析，即看基因是否存在在GO的三个过程⾥⾯）
⽐如我们有⼀组要分析的基因：TRPV6 CXADR PROM1 GRAMD2 SOX10 GPRIN2 VANGL2 GRHL1 BCL11A MROH8（这⾥⽤的是关于⼈的基因名）
⾸先打开DAVID⽹页，选择Functional Annotation：
在左边的框⾥⾯按提⽰输⼊，步骤1，输⼊你的ID号，这⾥可以是基因ID，也可以是基因名，或者是其它的，但是如果你是基因名，则在步骤2选择GENE SYMBOL
选好后，点提交：
点击确定，就出现下⾯：
选择⼈类的类型（Homo sapiens）,点击select Species:
点击右边的Gene_Ontology,在GO的三⼤类中，可以看出在BP中，我们提交的10个基因中有7个在BP中对应有GO Term项。
同理还有CC,MF的也可以看出。
本⼈还在学习当中，如有不对请指出。
david的词义解释
david的词义解释
David这个词是一个男性名字，来源于希伯来语，意思是“英俊”或“高大”。
在英语语境中，它通常被用作男性的名字，有时也被用作女性的名字，但这并不常见。
在更广泛的语境中，David这个词可以用来描述那些有领导能力、智慧、公正和诚实的人。
它也可以用来形容那些在困难和挑战面前坚韧不拔，永不放弃的人。
这个词也可以用来形容那些对知识有热爱和追求的人，以及那些对人类进步和知识有贡献的人。
此外，David这个词也可以用于描述那些有影响力的人，这些人可能是在商业、政治、文化、科学或其他领域中有着显著成就的人。
这些人通过他们的努力和才能，对世界产生了深远的影响。
在某些情况下，David这个词也可以用来形容那些在困难时期给予他人帮助和支持的人。
这些人可能是朋友、家人或陌生人，他们以无私的行为和关怀来帮助那些需要帮助的人。
总的来说，David这个词在各种情况下都有广泛的含义，它可以用来形容那些有优秀品质和特点的人，以及那些在特定情境中有影响力的人。
无论是在个人层面还是在社会层面，David这个词都有着丰富的含义和应用场景。
DAVIDMetascape：专注于基因功能注释和富集通路分析的网站
DAVIDMetascape：专注于基因功能注释和富集通路分析的⽹站本⽂⾸发于 ”百味科研芝⼠“ 微信公众号，转载请注明：百味科研芝⼠，Focus科研⼈的百味需求今天⼩编将为⼤家介绍两个功能富集分析⽹页版⼯具——DAVID和Metascape⽹站，这两个都是专注于基因功能注释和富集通路分析的⽹站。
DAVID⽹站界⾯介绍先看第⼀个⽹站——DAVID⽹站，官⽅⽹址为：https:///。
输⼊⽹址后进⼊⽹站主页，DAVID⽹站左侧区域是其四个常⽤的⼯具，⽽常⽤的是功能注释和ID转换⼯具。
操作步骤⾸先介绍DAVID⽹站的功能注释⼯具，点击“Functional Annotation”，在Step1中输⼊我们准备好的20个差异基因，按照步骤输⼊。
值得注意的是，DAVID⽹站的基因输⼊⾸先不能是单个基因，单个基因富集不到有意义的通路或者功能；DAVID⽹站的gene list限制输⼊不超过3000个基因；输⼊格式是每⾏⼀个基因名或者基因名⽤逗号隔开。
Step2中选择'OFFICIAL_GENE_SYMBOL', Step3中选择'Gene list'。
点击提交列表，跳转界⾯。
点击“Gene_Ontology”进⾏GO分析(基因本体论)，也就是对基因进⾏功能注释，勾选GO分析的三个参数：BP（⽣物学过程），CC（细胞组分），MF（分⼦功能）。
点击BP后⾯的“Chart”。
然后点击“Download File”,下载GO分析BP的数据，跳转页⾯。
全选后粘贴，保存在⼀个txt⽂件⾥⾯，⽤EXCEL打开查看如下。
同样的⽅法下载GO分析的CC、MF数据，保存在TXT⽂档⾥⾯。
例如本帖选择基因功能富集数量最多五个(数量相等情况下根据P-Value值选择)做条形图，最简单的⽅法是使⽤EXCEL来做，准备⼀个EXCEL表格，将GO号和count数据放在表格⾥⾯。
选中新建的列表，点击插⼊-图表-条形图-堆积条形图。
DAVID使用
DAVID使⽤DAVID KnowledgebaseWhy Do We Propose DAVID Gene Concept?Due to the complex and distributed nature of biological research,our current knowledge is spread over many redundant databases maintained by independent groups.One gene could have different identifiers within one,or many,databases. Similarly,the biological terms associated with different gene identifiers for the same gene could be collected in different levels across different databases.Most gene functional annotation databases are in a gene-associated format, i.e.annotation contents usually associate with corresponding gene or protein identifiers.Such a format provides an opportunity to integrate heterogeneous annotation resources through their common gene identifiers.However,there are dozens of types of gene or protein sequence identifiers that are redundant across several independent groups,such as GenBank Accession;GenBank ID;RefSeq Accession;PIR ID;PIR Accession;UniProt ID;UniProt Accession; Affymetrix Probe ID;etc.The major challenge of integration comes from the weak cross-reference of different types of gene identifiers used by different functional annotation databases.Figure:The poor coverage and overlap of different types of protein identifiers across independent resources.As examples,four popular types of protein identifiers(PIR ID,UniProt Accession,RefSeq Protein,and GenPept Accession)are only covered partially by NCBI Entrez Gene(EG),UniProt UniRef100(UP),and PIR NRef100(NF).The DAVID gene collects and integrates all of them for better coverage and integration.DAVID Gene Concept:DAVID gene is a secondary gene cluster used to hold all different types of gene IDs belonging to the same gene.Each unique gene has a unique DAVID gene ID.DAVID Gene is conceptially equivalent to Entrez Gene,but with much broader data coverage cross most,if not all,of well known bioinformatics systems.How is DAVID Gene Constructed?An Example:A DAVID gene constructed by a single-linkage algorithmFigure:Two UniRef100clusters,two NRef100clusters,and one Entrez Gene cluster were systematically found sharing one or more protein identifiers with each other.The single linkage rule can further iteratively agglomerate them as a whole into one DAVID Genegene.Thus,for this particular example of tyrosine-protein phosphatase non-receptor type21(PTPN21),the resulting DAVID Gene is able to integrate all gene/protein identifiers more comprehensivelyas compared to each original gene cluster.Results:The process collects~50million individual gene/protein identifiers representing22identifier types,which are eventually agglomerated into over3.7million DAVID genes,for over90,000species.How Are Annotations Assigned to DAVID Gene?DAVID Knowledgebase:After the annotations are assigned to DAVID Genes,the annotations plus DAVID Genes are called DAVID Knowledgebase.Figure:Under DAVID Gene Concept,most major types of gene identifiers can be translated to a corresponding DAVID gene identifier.Thus,as long as annotation data are in gene-associated format,the heterogeneous annotation contents have a much better chance of being integrated by the common DAVID gene identifier,thus improving theintegration of annotation contents as a whole.Results:The DAVID Knowledgebase collects a wide range of annotation contents from dozens of databases including: Gene Ontology;Protein Domains;Bio-pathways;Gene Expression;Disease Association;PubMed;Protein-Proteininteractions;Affymetrix;Gene General Features;NCI Thesaurus;Panther Family;and more.Hypothetical Illustration of DAVID Knowledgebase centralized by DAVID genesFigure:Illustration of the heterogeneous functional annotation sources integrated by DAVID genes.As long as they are in a gene-associated format,any functional annotation data sources can be linked by the common DAVID genes. Thus,a large collection of heterogeneous annotation sources can be integrated and fully cross-referenced.The Gene ID Type Converage in DAVID KnowledgebaseMore than20types of gene identifers were comprehensively collected by DAVID KnowledgebaseAnnotation Content Coverage in DAVID KnowledgebaseThe wide-range collection of heterogeneous functional annotations in the DAVID Knowledgebase.Over40functional categories from dozens of independent public sources(databases)are collected and integrated into the DAVID KnowledgebaseDAVID Knowledgebase is Organized into Pairwise Text files.An Example:to query data from pairwise text formated files in DAVID KnowledgebaseThe DAVID Knowledgebase in a simple pairwise text format centralized by DAVID gene identifiers.Each independent annotation source and gene identifier system is separated into independent files in the same pairwise format of“did-to-annotation.”For this example,a user starts with Affymetrix identifier(affy_id)207849_at(IL2).The first step is to obtain the corresponding DAVID gene identifier(2864938).Then,with this DID(red),the annotation terms of interest(underlined)in different source files (OMIM,SMART,Pfam,GO Molecular Function,KEGG Pathway,BioCart Pathway,etc.)canbe queried sequentially.The Web Interface to Query the DAVID KnowledgebaseFrom genes to annotations。
DAVID三维扫描仪使用手册
这个视图显示了一个三维视图中的所有收集或加载扫描结果。 它可以让你 查看一个封闭的 360 度模型。
2
3、 右侧栏
在右边你可以看到展开的菜单，有如下信息和工具： 1. List of Scans 扫描清单 2. Scan Properties 扫描性能 3. Working Directory 工作目录
4、投影仪的设置 发货前投影仪已经进行了最优设置。我们建议不要对在投影仪显示屏上目录进行 任何更改。 你可以在屏目上进行恢复进行随时的重置操作： 1）选择“复位“ 2）注意一定要先关闭“autokeystone”,设置手动 Keystone 值为 0 更多详细信息，请参看投影仪的用户手册 3）、在 Window 扩展窗口里投影仪的设置（你个操作系统不同，将会有不同操作） 在桌面空白处点击鼠标右键，选择“像素”或“属性”（取决于你 window 的版 本）。图示
欢迎登陆华科网站 ,；欢迎加入德国 David 激光三维扫描仪中国地区技术交流 QQ 群，群号 297528366， 欢迎进入群共享下载并共享技术资料和扫描的作品。 欢迎登陆德国 David 公司网站
西安华科光电有限公司 2013 年 4 月
三维扫描仪使用手册
（简易版）
目录
一、 概述与软件介绍-----------1 二、 硬件安装-----------------4 三、 结构光扫描：-------------10 四、 纹理---------------------20 五、 形状融合-----------------21
前言
本手册是西安华科光电有限公司根据用户经常提的问题，以 及德国 David 公司提供的技术资料，做的简易版手册；本手册主要 针对初学用户，所以以图文并茂方式撰写；手册中有许多不足地方， 欢迎指正。本手册将陆续修正与更新，请关注。
【精心总结】《David X.方法》的架构以及读后
“我很胖，我穿的很糟糕，我不好看。
我从来不担心这个，因为女人不在乎。
她们需要我。
”“我告诉她们我是世界上最棒的人。
我是一个好人，我聪明，我风趣，我床上功夫很棒。
我知道我的生活处于什么状况，我爱我的人格，如果我是一个女人的话，一定要找向我这样的男人。
”“我要我想要的东西，并且我并不以为耻。
”“当一个女的让我别盯着她胸部看的时候，我就是更卖力的凝视她的胸部。
我不在乎女人如何认为我。
为什么女人要穿紧身、性感的衣服？为了不让我看她吗？我他妈的想看哪就看哪，她要是不喜欢就给老子爬。
我是一个真正的男人，我看到漂亮的女人，勃起了。
那是理所应当的。
不那样看女人，是对女人的凌辱！”晴朗凉爽的下午，前后花了一个多钟头，看完了这本精短的《David X.方法》。
感谢国境的翻译，虽达不到本青年素来苛求自己的完美标准，但通篇读来比较流畅，谢谢他的辛苦工作。
我想对于David X.方法，具有第一说服力的就是这样的事实：David X.本人其貌不扬，甚至可以说是丑胖，又非亿万富翁或娱乐圈名人，却真格地拥有傲视群雄的把妹战果。
很多聪明、帅气、幽默的男人都跑来向他学习把妹技术。
从这个角度上说，《DavidX.方法》比《约会倍增术》和《杂耍人方法》都要有说服力——不信你就拿着那些照片比照一下。
这真正体现了泡学的魔力！我读过这本《David X.方法》之后，大多数的观点我并不觉得有多新鲜，毕竟跟其他PUA们的看法都是一致的，当然，DavidX.将这些共识性的泡学观点组织成了他自己的一套体系。
下面我就以我个人的看法总结一下他的这个体系结构。
我认为David X.方法的最基本的核心就是“自我”，尽管他没有直接这样说。
其实，《杂耍人方法》中也类似的，也是围绕着“自我”这个核心的（关于这个我以后会专门发帖论述的）。
这里的“自我”并不是指“自私”的意思，而是指，你要活出真我，要对自己诚实，要自信、自尊、自重、自立。
这个观点与我前不久在《培养安全感的关键》帖子中的观点不谋而合，我说过：“要活得真实，要敢于表达自己的观点、敢于流露出自己的情感。
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DAVID使用说明文档一、DAVID简介DA VID （the Database for Annotation，Visualization and Integrated Discovery）的网址是/。
DA VID是一个生物信息数据库，整合了生物学数据和分析工具，为大规模的基因或蛋白列表（成百上千个基因ID或者蛋白ID列表）提供系统综合的生物功能注释信息，帮助用户从中提取生物学信息。
DA VID这个工具在2003年发布，目前版本是v6.7。
和其他类似的分析工具，如GoMiner，GOstat等一样，都是将输入列表中的基因关联到生物学注释上，进而从统计的层面，在数千个关联的注释中，找出最显著富集的生物学注释。
最主要是功能注释和信息链接。
二、分析工具：DAVID需要用户提供感兴趣的基因列表，在基因背景下，使用提供的分析工具，提取该列表中含有的生物信息。
这里说的基因列表和背景文件的选取对结果至关重要。
1.基因列表：这个基因列表可能是上游的生物信息分析产生的基因ID列表。
对于富集分析而言，一般情况下，大量的基因组成的列表有更高的统计意义，对富集程度高的特殊Terms有更高的敏感度。
富集分析产生的p-value在相同或者数量相同的基因列表中具有可比性。
DAVID对于基因列表的格式要求为每行一个基因ID或者是基因ID用逗号分隔开。
基因列表的质量会直接影响到分析结果。
这里定性给出好的基因列表应该具有的特点，一个好的基因列表至少要满足以下的大部分的要求：（1）包含与研究目的相关的大部分重要的基因（如标识基因）。
（2）基因的数量不能太多或者太少，一般是100至10000这个数量级。
（3）大部分基因可以较好的通过统计筛选，例如，在控制组和对照组样品间选择显著差异表达基因时，使用的t-test标准：fold changes >=2 && P-values <=0.05。
（4）大部分是上下调的基因都涉及到特定的某一生物过程，而不是随机的散布到所有可能的生物过程中。
（5）一个好的基因列表比起随机产生的一个基因列表，应该含有更丰富的生物信息。
（6）在同样的条件下，列表具有高度可重复性。
（7）高通量数据的质量能够被其他独立的实验证实。
以上（2），（3），（6）&（7）是来自上游的数据标准，DAVID会自动检查其余的各项要求，即（1），（4）&（7）。
2.基因背景：在一项研究中，如果一个生物过程不正常，那么通过高通量筛选技术，对该过程共同作用的基因有更大的可能性被选为相关的一组。
富集分析正是以此为基础。
为检测富集的程度，必须选取一个背景来进行对比。
基因背景的选取有一个指导原则，就是必须构建一个足够大的，研究者可能涉及的所有基因的集合。
用户使用默认的背景文件（默认为该物种的所有基因），或者是上传一个基因列表文件作为基因背景。
3.DAVID为实现各项功能分析，提供了以下4个分析内容（共6个分析工具）：（1）Gene Name Batch Viewer这个工具能够实现将基因ID迅速翻译成基因名称，从而给研究者对于基因ID列表一个直观的印象，初步判断基因列表是否符合要求目的。
图1中显示了该工具的分析结果，具体说明图1中标注。
图1 Gene Name Batch Viewer的分析结果（2）Gene Functional Classification这个工具是Gene Name Batch Viewer工具的延伸。
由于基因名称并不能显著体现基因的功能，所以我们需要更加有效的功能分类工具。
该工具基于它们共同的注释信息，而不是基因名称，采用全新的模糊聚类算法，能够实现将功能相关的基因聚到一起作为一个单元，在生物学网络水平上去研究这些基因群。
对聚类结果打分，分值越高，代表该组内的基因在基因列表中越重要。
同时还提供了2-D View，以热图形式展现聚类到同一组的基因和该组内各个Term之间的关系。
结果见图2，将列表中的基因ID作为聚类对象，将功能相关的基因分组显示。
图3是以热图形式展示的gene-term关系。
图2 Gene Functional Classification的分析结果图3 2-D View展示gene-term关系（3）Functional Annotation该工具是DA VID最核心的分析内容，包含了三个子工具：Functional Annotation Chart该工具提供gene-term的富集分析。
相比于其他富集分析软件而言，DA VID在该功能上最显著的特点是，注释范围的可扩展性：从最初的GO注释，扩展到现在超过40中的注释种类，包括GO注释，KEGG注释，蛋白相互作用，蛋白功能区域，疾病相关，生物代谢通路，序列特点，异构体，基因功能总结，基因在组织里的表达和论文等。
用户可以根据需要选择其中的某些或者所有种类的注释信息。
结果中以基因列表中富集的Terms为对象，将信息按照DA VID计算出来的p-value排列，同时链接指向更多的信息，见图4。
图4 Functional Annotation Chart的分析结果Functional Annotation Clustering该工具使用类似于Gene Functional Classification工具的模糊聚类方法，基于注释共同出现的程度作聚类，对被注释上的Terms做聚类，即Terms被分成多组，并将给出聚类的分值。
分值越高，代表该组内的基因在基因列表中越重要。
同时还提供了2-D View，以热图形式展现聚类到同一组的基因和该组内各个Term之间的关系。
结果中（见图5），即被注释上的Terms作为聚类对象，用户可以根据聚类的分值找到重要的Terms。
图5 Functional Annotation Clustering的分析结果Functional Annotation Table该工具实现了基因的功能注释，将输入列表中每个基因在选定数据库中的注释以表格形式呈现。
结果见图6。
.图6 Functional Annotation Table的分析结果（4）Gene ID Conversion该工具实现不同数据库的基因标识间的转换。
包含NCBI, PIR 和 Uniprot/SwissProt等重要数据库的基因标识信息。
结果如图7所示，左边的表格显示转换的情况，右边表格以列表呈现转换结果，和基因名称注释等。
图7 Gene ID Conversion分析结果总结：对于以上6项分析工具各有偏重点，下面给出一个指示图（见图8），帮助用户选择DAVID的各项分析工具。
图8 DAVID各项分析工具的选择指示图三、使用步骤：1.向DA VID网站提交一个基因列表。
首先登录到网站/的首页（见图9）。
点击页面顶端的“Start Analysis”在弹出页面的左边有一个面板“Gene List Manager”，在该面板的“upload”标签下提交基因列表（基因列表的格式为每行一个基因或者行内的多个基因以逗号分隔，可以将基因列表黏贴到输入窗口或者以文件形式上传）；接着选取输入基因列表的ID类型；最后确定列表的类型，是基因列表还是作为背景文件。
点击use，进入分析。
图9 网站首页上传的数据可以供所有的分析模块共享，而不需要重复上传。
基因列表文件可以选取如图10中所示的Demolist1 和Demolist2。
本文中使用DA VID提供的Demolist1作为基因列表。
附件一是人的血瘀和正常样品之间的显著差异表达基因列表，可供使用。
如果你要做的是全基因组背景或者是接近全基因组背景的研究，就不需要上传那个背景文件，网站会自动根据上传的基因列表类型，选择对应物种的所有基因作为背景文件。
如果你要自己设定背景，也可以在“upload”标签中上传，然后在“Background”标签中选定所需的列表作为背景。
本文中选取默认的背景文件，即人的全基因作为背景。
图10 上传数据窗口在“List”标签中，可以看到所有上传的列表。
在图11所示的右侧中，选择分析项。
图11 Lsit标签和分析工具选择窗口（1）选择Gene Name Batch Viewer这项分析，弹出的窗口显示分析结果，即基因ID和对应的基因名称、相关基因以及所属物种。
用户可以据此初步判断，列表中是否含有感兴趣的基因（见图12）。
Species栏指向物种相关的ncbi信息网页。
图12 Gene Name Batch Viewer分析结果点击Related Genes栏中的RG，将会出现跟该行基因功能相关的基因列表，如图13所示的结果。
图13 功能相关基因列表（2）选择“Gene ID Conversion Tool”这项分析工具，在弹出窗口（见图14）中，选择目的标识类型，然后点击“Submit to Conversion Tool”，弹出结果窗口，详细说明见图15。
（参照网页/helps/conversion.html#result）图14 Gene ID Conversion Tool窗口图15 Gene ID Conversion Tool结果说明文件（3）选择“Gene Functional Classification”这项分析工具，弹出的结果和具体说明见图16（具体说明参照网页/helps/functional_classification.html#textmode）。
图16 Gene Functional Classfication（3）选择“Functional Annotation Tool”这项分析工具,会弹出图17所示窗口（具体说明参照/helps/functional_annotation.html#summary）。
图17 Functional Annotation Tool界面点击页面底部的三个选项“Functional Annotation Clustering”、“Functional Annotation Chart”、“Functional Annotation Table”:选择Functional Annotation Clustering这一项分析，可以对被注释上的Terms做聚类，弹出结果见图18，图中绿色的图标可以显示2-D view热图（详见之前提到）。
图18 Functional Annotation Clustering分析结果选择“Functional Annotation Chart“这一项分析，可以实现Terms的富集分析。
结果见图19（具体说明见网页/helps/functional_annotation.html#E3）。
图19 Functional Annotation Chart结果展示选择“Functional Annotation Table “这项分析，可以实现对基因的所有选定数据库注释。