摘要：GO(Gene Ontology)是个标准化的生物信息本体库，被广泛地用来注释基因数据库，然而由于GO结构设计上的缺陷以及目前对基因数据库注释方法多采用手工方式，再加上基因的许多特性尚未发现，使得这种注释还不完全。该文尝试用概率决策树的方法来学习得到基因和GO本体的内在联系，进而预测基因的本体注释情况，也就是预测基因的未知特性，这样就可以引导基因数据库管理员去完善，修正基因数据库的本体注释，并指导生物学家有针对性地设计试验。作为一个应用，用MGI基因数据数据库做试验，分析表明用该方法得到的预测结果准确性比较高。

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