目前，KEGG是有关Pathway的主要公共数据库。根据挑选出的差异基因，计算这些差异基因同Pathway 的超几何分布关系，Pathway 分析会对每个有差异基因存在的pathway 返回一个p-value，小的p 值表示差异基因在该pathway 中出现了富集，并计算误判率。Pathway 分析对实验结果有提示的作用，通过差异基因的Pathway 分析，可以得到与主流表达趋势相关的所有基因参与的显著、靶向的Pathway，寻找不同样品的差异基因可能和哪些细胞通路的改变有关，同时将上下调的差异基因映射到每一个pathway map上，定位关键通路的关键基因。
1. 对靶基因预测得到的miRNA的靶基因进行显著性Pathway分析，得到具有显著性、靶向性的Pathway以及显著性Pathway对应的靶基因。（信号通路富集）
2. 对富集得到的显著性信号通路以柱状图的形式展示。（信号通路柱状图）
3. 对所有信号通路中的差异基因都进行Pathway Mapping注释，在KEGG的信号通路界面对差异基因进行投影，上调标记为红色，下调标记为紫色。（Pathway Mapping注释）
4. 基于KEGG数据库，对富集得到的显著性信号通路进行归类，展示差异信号通路主要参与的Top和Middle的类别。(Pathway归类)
5. 对富集得到的显著性功能以点图的形式展示。(Pathway点图)
2. 对富集得到的显著性信号通路以柱状图的形式展示。（信号通路柱状图）
3. 对所有信号通路中的差异基因都进行Pathway Mapping注释，在KEGG的信号通路界面对差异基因进行投影，上调标记为红色，下调标记为紫色。（Pathway Mapping注释）
4. 基于KEGG数据库，对富集得到的显著性信号通路进行归类，展示差异信号通路主要参与的Top和Middle的类别。(Pathway归类)
5. 对富集得到的显著性功能以点图的形式展示。(Pathway点图)
