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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。
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生物信息学是一门新兴的交叉学科, 计算机科学如何更快更好地发挥其在生物信息学中的作用是计算机研究和开发人员面临的一个重要的新课题.生物信息学的范围很大程度上依赖于专家们在统计学和模式识别方面的工作。对于那些不能完全理解生物学数据的出处及其含义的人来说, 在生物信息学的研究工作中寻找规律、进行预测非常困难。如果提供了算法、数据库、用户界面以及统计学工具, 生物信息学有可能进行许多激动人心的工作,比较DNA 序列, 生成有潜在意义的结果。在生物信息学中, 现在考虑得较多的部分——序列比较、序列数据库搜索、序列分析——比仅仅设计和建立数据库要复杂得多。生物信息家或计算生物学家不仅仅是捕获、处理和呈现出数据, 还包括从统计学、物理学、计算机科学和工程学等各种定量领域中获得灵感。
Ontology 首先是出现于哲学领域的一个词汇，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
GO分析和KEGG分析是生物信息学中常用的两种方法。它们都是用来研究基因功能的。基本概念:GO分析是通过对基因的序列信息进行分析来确定基因的功能的。KEGG分析是通过对基因的表达信息进行分析来确定基因的功能的。GO分析和KEGG分析的主要区别在于它们所依据的数据不同。GO分析是基于序列信息的，而KEGG分析是基于表达信息的。这意味着GO分析可以在基因还没有被表达的情况下就可以确定其功能，而KEGG分析则必须等到基因被表达出来之后才能进行分析。