03 功能富集与 Reactome 通路
差异蛋白列表本身只是中间产物。真正有用的是"这些蛋白对应哪些通路"。本章用 02 DEP 差异分析 的结果，走一遍 GO + Reactome + GSEA。
思路和 bulk RNA-seq 03 富集 完全一致，只是输入从基因换成了蛋白（通过 gene symbol 映射到 Entrez ID）。
真实示例
配套脚本 prot03_enrichment_sci.R 在 UbiLength 的 Ubi6 vs Ctrl 差异蛋白上跑 GO BP、Reactome、GSEA：
Rscript scripts/proteomics/prot03_enrichment_sci.R
每张图看什么
图 1：GO biological process 富集 dotplot。泛素化相关通路（蛋白降解、泛素连接酶活性）排在最前面，符合实验设计。
图 2：Reactome 通路富集。Reactome 的通路粒度比 GO 更细，适合定位到具体的信号级联。
图 3：GO term 相似度网络。共享蛋白的 term 连在一起，帮助去冗余。
图 4：分别对上调和下调蛋白做 GO 富集。上调蛋白富集在泛素化相关通路，下调蛋白富集在代谢或稳态维持通路。
图 5：GSEA 瀑布图。 不依赖阈值，直接看整条通路的蛋白是否整体偏向一个方向。
图 6：最强 NES 的 term 的 running-score 图。
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