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）为基础，采取类似模型的其他语言包括Occam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
ONTOLOGY在计算机专业里是什么意思!
本体论（Ontology）是关于领域内共享概念的形式化的规格说明，在语义Web中起重要作用，本体论语言形成关于本体的逻辑描述。
求问什么是本体(Ontology)转载
Ontology也称为本体，它最初是一个哲学范畴，后来随着人工智能的发展，被人工智能界赋予了新的定义。而在Web飞速发展的今天，Ontology的发展已由哲学、人工智能领域延伸到了图书馆学、情报学等其他各个领域，并受到专家和学者的关注。
Ontology在不同的领域有不同的定义，关注的焦点也不同：
人工智能领域：认为本体是一种知识的人工引擎。但本体究竟是什么仍是争论中的一个话题。美国Stanford大学的知识系统实验室（Knowledge System Laboratory）的学者Tom Gruber在1993年提出了第一个被广泛接受的定义：本体是概念化的显式的表示。之后Studer在Gruber的基础上于1998年扩展了本体的概念，即本体是共享概念模型的明确形式化规范说明。显然后一个定义更能够说明什么是本体。
这个定义的具体含义如下：
概念化：将客观世界中的一些现象抽象出来得到的模型。它是客观世界的抽象和简化。
明确：即显式地定义所使用的概念以及概念的约束。形式化：即精确的数学表述，能够为计算机读取。
共享：本体描述的概念应该是某个领域公认的概念集。
Ontology的种类
在介绍本体描述语言之前，我们先来看一下本体的种类。
Guarino提出了从详细程度与领域依赖度两个方面对Ontology进行划分。详细程度是一个相对的、比较模糊的概念，指描述或刻画建模对象的程度。详细程度高的称作参考（reference）Ontologies，详细程度低的称为共享（share）Ontologies。依照领域依赖程度，可以细分为顶层Ontology、领域Ontology、任务Ontology和应用Ontology四类。
顶层Ontologies描述的是最普遍的概念及概念之间的关系，如空间、时间、事件、行为等等，与具体的应用无关，其他种类的Ontologies都是该类Ontologies的特例；
领域Ontologies描述的是某个特定领域（如医药、地理等）中的概念及概念之间的关系；任务Ontologies描述的是特定任务或行为中的概念及概念之间的关系；
应用Ontologies描述的是依赖于特定领域和任务的概念及概念之间的关系
Ontology的用途
Ontology是共享概念的显示表述。它关注概念之间的内在的语义联系，一般具有交流、互用性、软件工程等三类用途。
交流是指人与人、组织与组织、以及人与组织之间的沟通。Ontology可以提供一组共同的词汇和概念，从而实现交流。在交流活动中，Ontology是一个标准化模型，任何大规模集成软件系统内，各种各样、背景不同的人必须对系统及其目标有一种共同的认识，因此必须建立起标准化模型，否则无法进行沟通；Ontology对软件系统中所用的术语所提供的明确定义，对于同一个事物在系统中有完全一致的认识，而且这种认识也是确定的；通过Ontology可以集成不同用户的不同观点，以形成更加全面完整的看法。
互用性是指系统间协同工作的能力。Ontology可以在完全不同的建模方法、范例、语言及软件工具之间进行翻译和转换，从而实现不同系统之间的相互操作和集成。
Ontology在软件工程方面的作用是从软件系统的设计和开发方面进行考虑的。Ontology可以在可重用性、可靠性、规格说明等方面在软件工程中发挥作用。
从Ontology的这些用途来看，Ontology可用于许多领域，如人工智能、知识工程、知识管理、语义检索、信息检索和提取、企业集成、自然语言翻译等各种信息系统。目前在上述领域中，对Ontology的应用探索开展得如火如荼。
本体论(ontology)和存在论之间有区别吗?
没有区别，它们是一样的。“本体论”和“存在论”都是ontology的中译，主要是研究“存在”/“是”/being/Sein。
本体论就是存在论。哲学上这个问题的争论实际上是概念模型的争论。现实中不同的系统有不同的存在，不存在终极意义上的“存在”问题。
人们生活在不同的系统之中，有时人们生活在现实系统（可以观察、感觉的系统），有时人们生活在虚拟系统；有时人们生活在企业工作系统，有时人们又生活在象棋游戏系统。
由于人们观察事物系统测量尺度不同、抽象的对象与关系不同，观察目的与观察环境不一致，因此人们在不同的系统中观察认识到的对象和对象属性也不一样。
因此我们平时所谓的存在、意义、知识，都必须相对特定的系统与确定观察范式而言的。没有离开一切系统和观察范式的抽象的形而上学实在、意义、属性和知识这样的东西。
数字1、2、3，符号+、－、×、÷，在现实或者说在三维世界中是看不到的，不存在的。但是作为自然数模型系统的要素，以及数字模型关系的主体间约定，这些东西有是真实存在的，存在于理性观念系统中，可以运用数学等理性手段加以证实。
经济人，作为经济主体的理想模型,不是现实的感觉的存在的。但是，作为经济学一般均衡模式的要素，它在经济认识系统中是真实存在、可以测量把握的。它们抽象出的共有属性——数量属性与数量关系属性、人在局限条件下追求个人利益最大化的属性，真实的存在于具体事物与具体的人身上。
当人们把数学关系式代入现实对象,将经济学一般均衡模式代入现实的人，它们都是可以从具体事物对象身上抽象出真实的和可以经验证实的与观念模型相近相似的属性。