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GO 和 KEGG 的区别1、属性不同
Go（又称 Golang）是 Google 的 Robert Griesemer，Rob Pike 及 Ken Thompson 开发的一种静态强类型、编译型语言 。功能：内存安全 ， GC（垃圾回收），结构形态及 CSP-style 并发计算 。
KEGG 是了解高级功能和生物系统（如细胞、 生物和生态系统） ， 从分子水平信息，尤其是大型分子数据集生成的基因组测序和其他高通量实验技术的实用程序数据库资源，是国际最常用的生物信息数据库之一 ， 以“理解生物系统的高级功能和实用程序资源库”著称 。
2、性质不同
go是计算机编程语言 。
KEGG基因组破译方面的数据库 。
扩展资料：
Go的语法接近C语言，但对于变量的声明有所不同 。Go支持垃圾回收功能 。Go的并行模型是以东尼·霍尔的通信顺序进程（CSP）为基?。扇±嗨颇Ｐ偷钠渌镅园∣ccam和Limbo 。
但它也具有Pi运算的特征 ， 比如通道传输 。在1.8版本中开放插件（Plugin）的支持，这意味着现在能从Go中动态加载部分函数 。
与C相比，Go并不包括如枚举、异常处理、继承、泛型、断言、虚函数等功能，但增加了 切片(Slice) 型、并发、管道、垃圾回收、接口（Interface）等特性的语言级支持 。Go 2.0版本将支持泛型，对于断言的存在 ， 则持负面态度 ， 同时也为自己不提供类型继承来辩护 。
不同于Java，Go内嵌了关联数组（也称为哈希表（Hashes）或字典（Dictionaries）），就像字符串类型一样 。
KEGG是一个整合了基因组、化学和系统功能信息的数据库 。把从已经完整测序的基因组中得到的基因目录与更高级别的细胞、物种和生态系统水平的系统功能关联起来是KEGG数据库的特色之一 。
人工创建了一个知识库，这个知识库是基于使用一种可计算的形式捕捉和组织实验得到的知识而形成的系统功能知识库 。它是一个生物系统的计算机模拟 。
与其他数据库相比，KEGG 的一个显著特点就是具有强大的图形功能 ， 它利用图形而不是繁缛的文字来介绍众多的代谢途径以及各途径之间的关系 ， 这样可以使研究者能够对其所要研究的代谢途径有一个直观全面的了解 。
参考资料来源：百度百科-go
参考资料来源：百度百科-KEGG
GO(Gene Ontology)Ontology 首先是出现于哲学领域生物信息go语言的一个词汇生物信息go语言 ， 后来广泛用于计算机领域 ， 发挥了很重要的作用 ， 再后来这个概念被引入生物领域 。
gene Ontology 是生物中Ontology中一个重要应用 。go项目最初是由研究三种模式生物（果蝇、小鼠和酵母）基因组的研究者共同发起 。是生物信息分析中很重要的一个方法
go是在生物领域应用非常广，可以帮助生物学家对基因产物进行准确的定义（功能、位置），节省时间 。
因为在最开始的时候，生物学家们更多是专注于自己研究的物种/课题，而且每个生物学家对功能等的定义是存在差异的，导致不同实验室/物种不能实现直接的对接（比如A物种内的x基因的功能使用的是a这个词汇进行注释，而B物种内的x基因的功能却使用的是与a同义的词汇b进行注释，这种情况计算机无法识别），就像讲两种语言的人，无法直接进行语言交流 。这种情况导致的问题是，出现了一种阻碍，让问题复杂化了 。所以就有了Ontology在生物领域中的应用，实现“书同文” 。
go定义了基因/基因产物的功能（通过术语）且定义了它们各自之间功能是怎样联系的（关系） 。它组成了一个具有大量term的词汇库，并定义各种term之间的关系（is_a part_of R） 。
GO通过三个方面的术语对基因/基因产物的功能进行描述：分子功能(molecular function) -由基因/基因产物行使的分子水平上的功能； 细胞组件(cellular component)-基因/基因产物产生功能时其在细胞结构上的位置；生物学过程(biological process)-在哪个生物学通路/生物过程发挥作用 。
目前，GO 注释主要有两种方法：
（1）序列相似性比对（BLAST）：例如blast2go（将blast结果转化为GO注释）
（2）结构域相似性比对（InterProScan）
blast2go的本地化教程：
在blast2go软件正确安装的情况下 ， 使用blast2go进行go注释，出现无法得到注释结果的问题：
另外还有可能出错的原因是，blast2go无法识别blast高的版本号，当使用高版本的blast的时候，直接将版本号给修改为低版本的就行了，例如（BLASTX 2.2.25 ）
GO 的图形是一个有向无环图
生物信息学中GO是什么意思GO是Gene Ontology的简称，是生物学家为了衡量基因的功能而而发起的一个项目，从分子功能（molecular function）、生物学过程（biological process）和细胞定位（cellular component）三个面对基因功能进行全面定义；下面有个详细介绍，你可以参考下 。
go是什么意思一是一种编程语言，另一个是动词，表示走的意思 。
简介
Go是谷歌2009年发布的第二款编程语言 。2009年7月份，谷歌曾发布了Simple语言，它是用来开发Android应用的一种BASIC语言 。谷歌资深软件工程师罗布·派克(Rob Pike)表示，“Go让我体验到了从未有过的开发效率 。”派克表示，和今天的C或C一样，Go是一种系统语言 。他解释道，“使用它可以进行快速开发，同时它还是一个真正的编译语言，我们之所以现在将其开源，原因是我们认为它已经非常有用和强大 。”2007年，谷歌把Go作为一个20%项目开始研发，即让员工抽出本职工作之外时间的20%，投入在该项目上 。除了派克外，该项目的成员还其它一些谷歌工程师 。派克表示，编译后Go代码的运行速度与C语言非常接近，而且编译速度非常快，就像在使用一个交互式语言 。现有编程语言均未专门对多核处理器进行优化 。派克表示，Go就是谷歌工程师为这类程序编写的一种语言 。它不是针对编程初学者设计的，但学习使用它也不是非常困难 。Go支持面向对象，而且具有真正的封装(closures)和反射(reflection)等功能 。在学习曲线方面，派克认为Go与Java类似 ， 对于Java开发者来说 ， 应该能够轻松学会Go 。之所以将Go作为一个开源项目发布 ， 目的是让开源社区有机会创建更好的工具来使用该语言 ， 例如Eclipse IDE中的插件 。目前还没有支持Go的IDE 。在目前谷歌公开发布的所有网络应用中 ， 均没有使用Go 。但是谷歌已经使用该语言开发了几个内部项目 。派克表示，Go是否会对谷歌即将推出的Chrome OS产生影响，现在还言之尚早，不过Go的确可以和Native Client配合使用 。他表示，“Go可以让应用完美的运行在浏览器内 。”例如，使用Go可以更高效的实现Wave，无论是在前端还是后台 。
gene ontology
GO（gene ontology）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，也正是我们在六月论题中所着重探讨的 。应该说，这二者是相互关联的 。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 。到目前为止 ， Gene Ontology Consortium（GO的发起组织）的数据库中有3大独立的ontology被建立起来：biological process生物过程, molecular function分子功能及cellular component细胞组分 。而这三个ontology下面又可以独立出不同的亚层次 ， 层层向下构成一个ontologies的树型分支结构 。可以说 ， GO是生物学的统一化工具 。
“go”在英汉词典中的解释(来源：百度词典)：
GO
abbr.
1. =general order 通令
go
KK: []
【生物信息go语言 生物信息学语言】DJ: []
vi.
1. 去;离去
2. 行走;旅行;移动[Q]
3. 做(事);从事(活动)[ v-ing]
4. 变为,成为[L]
5. 处于...的状态[L]
6. 衰退;受损;磨损
7. 开始;开动
8. (机器等)运转
9. 通到;延及;至[W][Q]
10. 相配[W]
11. 【数】(除)得整数商[W]
12. 被放置;容得下[W][Q]
13. 售出;归给[( for/to)]
14. (与must, can, have to 连用)被去掉;被放弃;被辞退
15. (消息等)被传递,流传[W][ that]
16. 被接受;被准许;有效[W]
17. 进行;结果[Q]
18. 发出声响;(钟)报时
19. 完结;死
vt.
1. 拿...打赌[( on)]
2. 【口】(常用于否定句)忍耐
n.
1. 【口】轮到的机会[C]
2. 【口】尝试[C][( at)]
3. 【口】精力;精神[U]
4. 【口】意外的事态[S]
5. 去;进行[U]
6. 【口】时髦东西[the S]
话说楼主你问的是哪个方面的啊~
GO数据库介绍（转载）类似于语义网络 。是为了生物界有一个统一的数据交流语言 。因为在生物学界，存在在种种同名异义、异议同名的现象 。为此产生了GO项目 。
GO是用一套统一的词汇表来描述生物学中的分子功能、生物过程和细胞成分 。其思想大概过程：对于一个基因产品（蛋白质或RNA），用某些词汇来描述它是干什么的或位于细胞哪里、或者参与了哪个生物过程 ， 而这些词汇就是来自GO的Term 。
（1）提供生物学功能（术语）的逻辑结构及其相互之间的关系，表现为有向无环图
（2）给特定的基因产物（蛋白质，非编码RNA或大分子复合体，简称为'基因'）起一个特定的名字（唯一标识该基因）
Gene Ontology（GO）中最基本的概念是term 。GO里面的每一个entry都有一个唯一的数字标记 ， 形如GO:nnnnnnn，还有一个term名，比如"cell", "fibroblast growth factor receptor binding"，或者"signal transduction" 。每个term都属于一个ontology，总共有三个ontology，它们分别是
细胞成分：细胞的部分或其细胞外环境;
分子功能：基因产物在分子水平上的元素活性，例如结合或催化;
生物过程：具有确定开始和结束的分子事件的操作或集合 ， 与综合生活单元的功能有关
理由一：
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 。
根据GO的知识体系，使用“功能类”（或者叫做“功能模块”）这一概念具有以下优点：我们认为，单个基因的表达情况的改变不足以反映特定功能/通路的整体变化情况 。因为类似人类社会的组织结构，生物体的功能的实现决不仅仅是依靠一两个基因功能的改变来实现的 。因此过分着重单个基因表达变化，将会在后期结果处理中严重干扰对于结果的合理分析，导致偏倚性加大，而且是无法避免的 。因此利用GO的结构体系，把参与同样功能/通路的基因进行“功能类”层面的抽象和整合 ， 提供比基因更高一层次的抽象结论，对理解疾病的发病机制或药物的作用机理等更有帮助 。
但是该方法也存在一定的不足，由于生物体内部的调控网络可能具有“scale-free network”的特点，个别功能重要的基因（主效基因）具有“Hub节点”的重要特性，它的功能改变可能对于整个网络来说是至关重要的 ， 在这点上，这些重要的基因又具有一定的“自私独裁”特点 。而“功能类”之观点模糊了这种差别特性，过于强调“共性”，而忽视了“个性”，这也是“功能类”的一个不足之处，这就需要结合相关的生物学知识才能够实现
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：
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