理由二：
GO（gene ontology）对大家而言也许会是一个相对陌生的名词，但是它已经成为生物信息领域中一个极为重要的方法和工具，并正在逐步改变着我们对 biological data的组织和理解方式，它的存在已经大大加快了我们对所拥有的生物数据的整合和利用 ， 我们应该逐步学会理解和掌握这种思想和工具 。
众所周知，sequence based biology中的核心内容即是对序列的Annotation（注释），其中主要包含structural annotation和functional annotation，前者涉及分析sequence在genome中的locus以及exon，intron，promoter等的location，而后者则是推断序列编码产物的功能
随着多种生物genome的相继解码，同时大量ESTs以及gene expression profile date的积累，使得annotation的工作量和复杂度大大增加 。然而另一方面 ， 大多数基因在不同真核生物中拥有共同的主要生物功能，通过在某些物种中获得的基因或者蛋白质（shared protein）的生物学信息，可以用以解释其他物种中对应的基因或蛋白（especially in comparative genomics） 。由于这些繁复的功能信息主要是包含在积累的文献之中，如何有效的提取和综合这些信息就是我们面临的核心困难，这也是GO所要着力解决的问题 。通过建立一套具有动态形式的控制字集（controlled vocabulary），来解释真核基因及蛋白在细胞内所扮演的角色，并随着生命科学研究的进步，不断积累和更新 。一个ontology会被一个控制字集来描述并给予一定的名称 ， 通过制定“本体”ontologies并运用统计学方法及自然语言处理技术，可以实现知识管理的专家系统控制
总结：
Gene Ontology（GO）包含了基因参与的生物过程 ， 所处的细胞位置，发挥的分子功能三方面功能信息，并将概念粗细不同的功能概念组织成DAG（有向无环图）的结构 。
Gene Ontology是一个使用有控制的词汇表和严格定义的概念关系，以有向无环图的形式统一表示各物种的基因功能分类体系，从而较全面地概括了基因的功能信息，纠正了传统功能分类体系中常见的维度混淆问题 。
在基因表达谱分析中，GO常用于提供基因功能分类标签和基因功能研究的背景知识 。利用GO的知识体系和结构特点，旨在发掘与基因差异表达现象关联的单个特征基因功能类或多个特征功能类的组合 。
原文：
使用Go实现一个数据库连接池开始本文之前，我们看一段Go连接数据库的代码：
本文内容我们将解释连接池背后是如何工作的，并 探索 如何配置数据库能改变或优化其性能 。
转自：
整理：地鼠文档：
那么sql.DB连接池是如何工作的呢?
需要理解的最重要一点是 ， sql.DB池包含两种类型的连接——“正在使用”连接和“空闲”连接 。当您使用连接执行数据库任务(例如执行SQL语句或查询行)时 ， 该连接被标记为正在使用，任务完成后，该连接被标记为空闲 。
当您使用Go执行数据库操作时，它将首先检查池中是否有可用的空闲连接 。如果有可用的连接，那么Go将重用这个现有连接，并在任务期间将其标记为正在使用 。如果在您需要空闲连接时池中没有空闲连接，那么Go将创建一个新的连接 。
当Go重用池中的空闲连接时，与该连接有关的任何问题都会被优雅地处理 。异常连接将在放弃之前自动重试两次，这时Go将从池中删除异常连接并创建一个新的连接来执行该任务 。
连接池有四个方法，我们可以使用它们来配置连接池的行为 。让我们一个一个地来讨论 。
SetMaxOpenConns()方法允许您设置池中“打开”连接(使用中+空闲连接)数量的上限 。默认情况下，打开的连接数是无限的 。
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