在数学和计算机科学领域，一条定向的非循环图（DAG）是一个有限的指导图，没有定向周期。在另一个单词中，它由有限的大量节点和边缘组成，每个边沿从一个节点指向另一个节点，使得在给定节点处是不可能的V.然后沿着一个方向一致的边序列最后循环回到节点V.一次。类似地，DAG是一个有向图，它有一个拓扑排序，即一系列节点，每个边在序列中从前面指向后面。dag是一类非常重要的图，它是部分图、部分树，有各种各样的应用，比如那些在“事件”之间相关的优先级。使用DAGs，图中的许多问题变得更简单，如游戏评估、表达树评估和路径分析。

Go通常被组织为功能术语的树状层次结构，其中每个术语可以具有更具体的父类别的子项。事实上，Go层次结构是一个表现因子而不是一棵树，因为一个学期可以有几个父母。实际上，因为去涵盖了生物学知识和关系的三个领域，只定义了每种知识内都定义，因此实际上是由他们的名称空间确定的三个非重叠DAG：生物过程，分子功能和细胞组分。

Creative Proteomics提供的DAGs包括以下部分:

• 节点。每个节点意味着一些对象或数据。
• 定向边缘。从一个节点到另一个节点的定向边沿表示这两个节点之间的某种类型的关系。箭头通常意味着“基于”。
• 根节点。至少一个节点将没有父项。这是DAG的根源。
• 叶节点。一个或多个节点将没有孩子术语。它们被称为叶子或叶节点。

自去DAG的每一项的一个或多个其他条款的关系被定义在相同的领域,其他领域,有时,有见地的分析调查的结果重要的术语是如何分布的图。绘制了由最显著的GO项诱导的子图。在这些图中，重要节点被描述为矩形。绘制的图是由这些重要节点生成的上位诱导图。这些曲线图用于查看重要的GO项如何在层次结构中分布。它是一种非常有用的工具，可以实现各种富集方法的行为，并更好地理解哪些重要的氧化石墨烯条款真正值得关注。

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