GO的主要用途之一是对基因组进行富集分析。例如，给定一组在特定条件下上调的基因，富集分析将使用该基因组的注释发现哪些GO术语被过度表示（或未充分表示）。
富集分析工具
用户可以直接从GOC网站的主页进行浓缩分析。此服务连接到PANTHER分类系统的分析工具，该分类系统使用GO注释进行最新维护。PANTHER分类系统在Mi H等人，PMID：23868073中有详细说明。支持基因ID的列表可以从PANTHER网站获得。
使用GO富集分析工具
1.粘贴或键入要分析的基因的名称，每行一个或用逗号分隔。该工具可以处理MOD特异性基因名称和UniProt ID（例如，Rad54或P38086）。
2.选择GO方面（分子功能，生物过程，细胞成分）进行分析（生物过程是默认的）。
3.选择你的基因来自的物种（默认为智人）。
4.按提交按钮。注意，在后面的步骤中，您将能够上传REFERENCE（又称“背景”）列表。
5.您将被重定向到PANTHER网站上的结果。这些结果是根据你在步骤3中选择的基因组中所有蛋白质编码基因的集合的富集度得出的。
6.（可选但强烈推荐）添加自定义引用列表并重新运行分析。在结果页面顶部的PANTHER分析摘要的“引用列表”行上按“更改”按钮，上传引用列表文件，然后按“启动分析”按钮重新运行分析。参考列表应该是选择较小分析列表的所有基因的列表。例如，在差异表达基因的列表中，参考列表应该只包含在实验中完全
解释结果表
结果页面显示一个表，该表列出了重要的共享GO术语（或GO术语的父母），用于描述用户在前一页上输入的一组基因、背景频率、样本频率、预期p值、每个术语过度/低表示的指示以及p值。此外，结果页面显示分析中使用的所有条件。任何未解决的基因名称都将列在表格的顶部。
背景频率和采样频率
背景频率是在整个背景集中注释到GO术语的基因数量，而样本频率是在输入列表中注释到GO术语的基因数量。例如，如果输入列表包含10个基因，并且富集了背景集包含6442个基因的酿酒酵母的生物过程，那么如果10个输入基因中有5个被注释为GO术语：DNA修复，那么DNA修复的样本频率将是5/10。然而，如果在所有的酿酒酵母基因组中有100个基因被注释为DNA修复，那么背景频率将是100/6442。
被高估或被低估
符号+和-表示一个术语的过度或低度表示。
P值
P值是指在注释到特定GO术语的列表中的总n个基因中，考虑到注释到该GO术语的基因在整个基因组中的比例，至少看到x个基因的概率或机会。也就是说，将用户列表中的基因共享的GO术语与注释的背景分布进行比较。p值越接近零，与基因组相关联的特定GO术语就越显著(即，观察到的特定GO术语对一组基因的注释偶然发生的可能性越小)。
换言之，当搜索过程本体时，如果一个组中的所有基因都与“DNA修复”相关，这个术语将是有意义的。然而，由于基因组中的所有基因（带有GO注释）都间接地与顶级术语“bio._process”相关联，所以如果一个组中的所有基因都与这个非常高水平的术语相关联，那么这并不显著。
外部工具
有许多不同的工具可以提供丰富功能。其中一些是基于网络的，另一些可能需要用户下载应用程序或安装本地环境。工具使用的算法不同，执行的统计测试也不同。
浓缩工具的一些其他示例包括：
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。
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。