一直都搞不清楚这两者的具体区别。
其实初学者搞不清楚很正常，因为它们的本质是相通的，都是对基因进行归类注释的数据库。
建议初学者自己使用一下这两个数据库，应该很快就能明白其中的区别。
以下以一个案例来详细说明两者的区别：
推荐一个没有任何基础的人都能使用的gene set注释工具
http://www.webgestalt.org/option.php
GCLC
TFPI
HSPB6
TSPOAP1
ITGA2B
OSBPL7
BAIAP2L1
NOS2
PAX6
CD4
PIK3C2A
PRICKLE3
RGPD5
PLEKHB1
EHD2
RRAGD
FAS
PNPLA6
ATP6V1H
RRM2B
FSTL4
LAMA3
SYNE2
SLC2A3
PSD
DGAT2
SEZ6
SLC6A16
CHI3L2
GSTO2
SEC61A2
TLE2
SLC9A7
ZMYND12
NGEF
METTL22
RASGRP2
PITX1
GAL
DRD4
PTPN3
MYO3B
LNX1
ACAP1
PANX2
LLGL2
CLCN4
FMO4
TPD52
NMRK2
MAP2
RBFOX1
MYH7B
RAPGEF3
RFX3
IGSF9B
CROCCP3
OVGP1
SNX10
HSD17B2
HSD17B14
FTL
MT3
LPCAT2
TESC
LYZ
GOLGA3
EFNB1
MYO15A
ZFHX4
JAK2
ERMP1
HSD17B7P2
CATSPERG
PICK1
ACR
PVALB
PROCR
SGK2
EEF1A2
SIRPB1
MROH8
LIPG
LAMA1
NOL4
GPR143
把以上gene copy到txt里，命名为gene.txt
选项如下：
提交。。。
结果如下：
这是一种GO的分析结果，可以看到我们的基因被归类到一个一个的叫GO term的东西里。
GO数据库是一个树状的结构，顶层有三个根节点，分别问：BP，MF和CC。（具体是啥百度一下即可知）
同样我们把 Select Functional Database 改成 “pathway”，选“KEGG”就可以做道谢通路富集了。
KEGG数据库是网状的，由很多张以下的图组成，都是人工注释的。
以上使用的都是ORA方法，还有一种著名的工具叫做GSEA （Select Method of Interest里选择）。
GSEA 还可以利用每个基因的 rank 信息，来做富集分析。
总结一下：
GO数据库的基础就是一个一个的GO term，它们是树状的结构，存在冗余。GO database的root node有三个，分别为BP、CC、MF。KEGG就是人工注释的一张又一张代谢通路，是网状的。
GO term是一个纯粹的基因集，没有定义里面基因的相互关系；KEGG不仅有基因集，还定义了基因和代谢物之间的复杂的相互关系，所以才能叫做pathway。
论相似性，从纯基因集的角度，GO的BP和KEGG有较高的相似性。
进阶推荐：
想用R做GO和KEGG注释的可以看我的其他文章。
R获取指定GO term和KEGG pathway的gene list基因集
GSEA - Gene set enrichment analysis 基因集富集 | ORA - Over-Representation Analysis
参考：