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非关系型数据库（NoSQL）：

指的是分布式的、非关系型的、不保证遵循ACID原则的数据存储系统。NoSQL数据库技术与CAP理论、一致性哈希算法有密切关系。所谓CAP理论，简单来说就是一个分布式系统不可能满足可用性、一致性与分区容错性这三个要求。

一次性满足两种要求是该系统的上限。而一致性哈希算法则指的是NoSQL数据库在应用过程中，为满足工作需求而在通常情况下产生的一种数据算法，该算法能有效解决工作方面的诸多问题但也存在弊端，即工作完成质量会随着节点的变化而产生波动。

官方：基因本体（GO）知识库是有关基因功能的全球最大信息来源。 这些知识既是人类可读的，也是机器可读的，并且是生物医学研究中大规模分子生物学和遗传学实验的计算分析的基础。

在读懂基因本体论（Gene Ontology）前，我们先看看什么是本体论：

本体论（Ontology ）是探究世界的本原或基质的哲学理论 。

本体论通常处理的问题：存在哪些本质，如何将这些本质分组，在层次结构内关联以及如何根据相似性和差异进行细分 。

基因本体论（Gene Ontology）包含生物学领域知识体系本质的表示形式，本体通常由一组类（或术语或概念）组成，它们之间具有关系。 基因本体论（GO）从三个方面（GO domains）描述了我们对生物学领域的了解：

理解了上述的概念，现在举个例子，如果站在基因本体论GO的角度来解释一个基因的话：

基因产物：细胞色素C（cytochrome c）

分子功能：氧化还原酶活性

细胞组分：线粒体基质

生物过程：氧化磷酸化

自定义同义词类型也用于本体中。 例如，许多同义词被指定为系统同义词。 此类型的同义词是术语名称的确切同义词。

GO以图的形式构建，术语作为同种的节点，术语间的关系（对象属性）作为连接。

GO图中的节点与其他节点可以具有任意数量和类型的关系， 就像层次结构，例如，家谱或一个物种的分类法

一个节点可能与多个子节点（更特定的节点）具有连接，也可以具有多个父节点（较宽的节点）

利用关系与关系间的连接可以推断相应的分组注释，节点间关系的推断，这个会在后面详细研究：

上图表示：A is a B，B is part of C，所以可以推断 A is part of C

节点间总体与部分关系：

一个节点可能与一个节点有一部分关系。 下图说明了这一点：

上图： mitochondrion 是两个节点的父节点：it is an organelle and it is part of the cytoplasm ； organelle 有两个子节点: mitochondrion is an organelle, and organelle membrane is part of organelle

我们将上面的关系图简化表示为 箭头导向性图 ，这是图中常见的关系表示：

接下我们详细看看GO是怎样来描述这几种关系的：

如果我们说 A is a B ，则意味着节点A是节点B的子类型。例如，有丝分裂细胞周期是细胞周期，或者裂解酶活性是催化活性。

应该注意的是，a并不代表是实例。 从本体论上来说，一个实例是某个事物的具体示例。 例如 猫是哺乳动物，但加菲猫是猫的实例，而不是猫的亚型。 GO中的术语表示实体或现象的类别，而不是特定的表现形式（或实例）。 但是，如果我们知道猫是哺乳动物，则可以说猫的每个实例都是哺乳动物。

使用 is a 对批注进行分组是 安全的 。例如，如果将基因产物X注释为具有酪氨酸激酶活性，并且本体论证明酪氨酸激酶活性是激酶活性的一种（类型），那么我们可以安全地得出结论，基因产物X具有激酶活性。

利用上面得到结论，我们可以将 is a 关系和其他关系类型结合来推断，下图表示了可以推断的关系：

关系的一部分用于表示整个部分的关系。 part of 只有当B一定是A的一部分时，才会在A和B之间部分关系：无论B存在于何处，它都是A的一部分，B的存在意味着A的存在。但是，考虑到A的出现，我们不能肯定地说B的存在。

使用的 part of 进行分组注释是 安全的 。 例如，如果将基因产物X标注为位于线粒体内膜上，而本体论记录了线粒体内膜与线粒体之间的关系的一部分，则可以安全地得出结论X位于线粒体内。

利用上面得到结论，我们可以将 part of 关系和其他关系类型结合来推断，下图表示了可以推断的关系：

has part 是对关系部分的逻辑补充，它从父级的角度代表了“部分-整体”关系。

与 part of 一样，GO关系 has part 仅在A始终将B作为一部分的情况下使用，即A必定具有B的部分。 但是，如果B存在，我们不能肯定地说A存在。 即所有A都有B部分，但是A只是B的一部分。

使用 has part 注释进行分组是 不正确的 。 例如，我们可以在本体论中断言受体酪氨酸激酶活性具有部分激酶活性。 然而，将所有注释归类到受体酪氨酸激酶活性下的激酶活性将是不正确的。

利用上面得到结论，我们可以将 has part 关系和其他关系类型结合来推断，下图表示了可以推断的关系：

一种过程直接影响另一种过程或质量的表现，即前者调节后者。 调节的目标可以是另一种过程，例如调节途径或酶促反应，或者可以是质量，例如细胞大小或pH。 与 part of 关系类似，该关系专门用于表示必定的调节：如果同时存在A和B，则B总是调节A，但是A可能不总是受B调节，即所有B都调节A; 一些A受B调节。

如果将基因产物X注释为参与调节糖酵解的过程，则不能得出结论X参与糖酵解是 不正确的 。 但是，某些工具使用调节关系来对批注进行分组, 这可用于基因集富集, 所得的基因集包括与分组术语有因果关系的过程中涉及的基因。

利用上面得到结论，我们可以将 regulates 关系和其他关系类型结合来推断，下图表示了可以推断的关系：

GO的结构可以用下图来表示，这个图也叫有向无环图（Directed Acyclic Graph ，DAG）。

如上图所示，三个GO域（细胞成分，生物学过程和分子功能）分别由一个单独的根本体术语表示。

一个域中的所有术语都可以将其父源追溯到一个根术语，通过到本体根的中间术语可能存在许多不同的路径。

这三个根节点是不相关的，并且没有公共的父节点，这意味着来自不同本体的术语之间没有任何关系。但是，GO本体之间也存在其他关系，例如，分子功能术语“细胞周期蛋白依赖性蛋白激酶活性”是生物过程“细胞周期”的一部分。GO本体间相关 >

modelsgo

============================

package main

import (

"githubcom/astaxie/beego/orm"

)

type User struct {

Id int

Name string

Profile Profile `orm:"rel(one)"` // OneToOne relation

}

type Profile struct {

Id int

Age int16

User User `orm:"reverse(one)"` // 设置反向关系(可选)

}

func init() {

// 需要在init中注册定义的model

ormRegisterModel(new(User), new(Profile))

}

maingo

==============

package main

import (

"fmt"

"githubcom/astaxie/beego/orm"

_ "githubcom/go-sql-driver/mysql"

)

func init() {

//ormRegisterModel(new(User))

ormRegisterDataBase("default", "mysql", "ta3:ta3@/ta3charset=utf8")

ormRunSyncdb("default", false, true) // true 改成false，如果表存在则会给出提示，如果改成false则不会提示 ， 这句话没有会报主键不存在的错误

}

func main() {

o := ormNewOrm()

oUsing("default") // 默认使用 default，你可以指定为其他数据库

user := User{Id: 1}

err := oRead(&user)

if err == ormErrNoRows {

fmtPrintln("查询不到")

} else if err == ormErrMissPK {

fmtPrintln("找不到主键")

} else {

fmtPrintln(userId, userName)

}

}

执行结果：

create table `user`

-- --------------------------------------------------

-- Table Structure for `mainUser`

-- --------------------------------------------------

CREATE TABLE IF NOT EXISTS `user` (

`id` integer AUTO_INCREMENT NOT NULL PRIMARY KEY,

`name` varchar(255) NOT NULL,

`profile_id` integer NOT NULL UNIQUE

) ENGINE=InnoDB;

create table `profile`

-- --------------------------------------------------

-- Table Structure for `mainProfile`

-- --------------------------------------------------

CREATE TABLE IF NOT EXISTS `profile` (

`id` integer AUTO_INCREMENT NOT NULL PRIMARY KEY,

`age` smallint NOT NULL

) ENGINE=InnoDB;

查询不到

第二次再执行：

table `user` already exists, skip

table `profile` already exists, skip

查询不到

如果 ormRunSyncdb("default", false, true)改成 ormRunSyncdb("default", false, false)

则执行结果不会提示。

高级！能用上go语言了吗？不会是Android Studio吧？！

如果是Apk是连不上SQL的，访问WebService，手机做SQL服务一般用WEB，不用WAP，手机可以直接访问WEB，无论什么编写的，如果是特殊需要，那就用WebService去返回查询结果

我对这个也不算非常了解，简单说下我的经验，仅供参考。

首先其实有很多pathway都与肿瘤相关，一般来说与肿瘤发生相关的pathway包括细胞信号转导（akt，notch，MAPK等）、细胞损伤修复（ATM，NHEJ等）、细胞周期调控（Cdk）、基因表达调控（如 p53）以及细胞迁移等，而且它们之间一般都有交叉。虽然大多数pathway都或多或少参与肿瘤发生，但是直接相关的一般是我提到的这些，主要作用于cancer的发生，成熟以及迁移。

其次，通过你这个图上列出来的这个肿瘤基因有可能参与的过程，我觉得有可能参与肿瘤发生的包括：regulation of cell morphogenesis（因为肿瘤细胞形成中细胞形态会发生变化）；regulation of gene expression（比如p53就会抑制与cancer发生相关基因的表达，但这个功能实在太宽泛了，可以说所有细胞活动都和基因表达相关，请问你这个基因是transcript factor吗？如果是的话这就很可能是它直接参与cancer development的原因）；positive regulation of peptidase activity （和前面那点一样，这种广谱性影响蛋白质变化的过程可以参与任何方面）；response to corticosteroid （有可能通过response to一些皮质类激素调节cell signal）；positive regulation of macromolecule biosynthetic process（调节大分子生物合成也可能影响蛋白质表达）；anatomical structure formation involved in morphogenesis （同在morphogenesis的解释）。

最后说明一点，仅仅通过这种方法其实并不会很大的缩小范围，但是如果结合你的目的蛋白的功能研究（如果之前有相关文献报道或者你已知目的蛋白具有酶活性）或定位分析，就可以大大缩小范围了。

希望能对你有所帮助，如果有进一步问题，我们可以继续讨论。

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