用語の検索結果の画面において、用語の右側に表示された遺伝子数をクリックすることで、その用語をアノテーションに持つ遺伝子の一覧を表示できます。このとき、遺伝子数が多い場合は一覧が表示されません。生物種を選択して、フィルターをかける必要があります。
一覧が表示されます。この結果をファイルとして保存するには、 “gene association format” をクリックします。こうして取得されたリストは、マイクロアレイデータを解析する際に役立ちます。
検索結果には、選択した用語（例の場合は、GO:0043066 negative regulation of apoptotic process）と、その子供の用語をアノテーションに持つ遺伝子も含まれています。例の場合、GO:0071866 negative regulation of apoptotic process in bone marrow をアノテーションに持つ2個の遺伝子が含まれています。
AmiGO では、特定の用語（キーワード）が GO に登録されているかどうかの検索が行えます。ボックスに検索したい用語を入力し、「送信」ボタンをクリックします。
下図のような検索結果が表示されます。必ずしも検索した単語が登録されているとは限らないため、その単語を含む用語や、似ている用語、シノニムなどが表示されます。検索結果の各用語の右側に表示されている xxxx gene products は、その用語をアノテーションに持つ遺伝子の数です。この例の場合、 アポトーシス抑制 (GO:0043066 negative regulation of apoptotic process) をアノテーションに持つ遺伝子が、3579個存在するということが示されています。（標準のフィルター無しの設定では、すべての生物種における結果の合計値です。）
整理するために階層構造になっています。用語と用語に親子関係があるとも言えます。例えば、「細胞」の中に「細胞内領域」があり、「細胞内領域」の中に「核」があり、「核」の中に「染色体」があるといった具合です。
これらの用語の階層構造は、 AmiGO の Tree Browser で見ることができます。
階層構造の上位の用語ほど、あいまいな用語になっています。また、下位のものほど、より意味の限定された用語になっています。用語に親子関係があると何が便利かというと、階層構造をたどることで、あいまいな用語でまとめて検索ができる点です。
例えば、アポトーシス促進 (GO:0043065 positive regulation of apoptotic process) と、アポトーシス抑制 (GO:0043066 negative regulation of apoptotic process) は、その共通の親であるアポトーシス作用 (GO:0006915 apoptotic process) という用語でまとめて検索できます。
GOの階層構造は、Directed acyclic graph (DAG) という特殊な階層構造で、親を複数持つことができます。しかし、マイクロアレイデータのアノテーションを扱う上で、特に意識する必要はないと思います。
Gene Ontology (GO) に登録されている用語は、大きく下記の3種類にまず分類されています。
「生物学的機能」と訳されることが多いですが、分かりにくいかもしれません。例としては、アポトーシス (GO:0006915 : apoptotic process) や、細胞周期 (GO:0007049 : cell cycle) など、主に細胞内で起こるイベントが登録されています。
細胞膜 (GO:0044425 : membrane part)、核 (GO:0005634 : nucleus)、 染色体 (GO:0005694 : chromosome) といった細胞を構成する名称が登録されています。
MAPキナーゼ活性 (GO:0004707 : MAP kinase activity) など、分子の機能を表す用語が登録されています。biological process との区分が分かりにくいかもしれません。
通常、これらの区分を意識する必要はないと思います。なお、教科書や論文で使用されている用語が全てGOに登録されているとは限りません。特定の用語が GO に登録されているかどうか確認する場合は、 AmiGO で検索を行います。
オントロジー[1]とは、もともとは、工学や情報科学の分野で使用されていた考え方です。このオントロジーを使って、生物学的な言葉（単語、用語）を整理したものが Gene Ontology (GO) です。
論文などで、「GO」というと、時々、遺伝子の機能を説明するデータベースのように扱われていることもありますが、あくまで「用語集」であると理解しておいた方がよいでしょう。
確かに、GO を使ったデータベースとして、 AmiGO などがあります。これは、GOに含まれる特定のターム（用語）に対して、それをアノテーションに持つ遺伝子を逆引きできるようにしたものです。果物を例に考えると、「赤」という用語でデータベースを検索すると、「赤」をアノテーションに持っていることが登録されている「りんご」や「いちご」が表示されるというイメージです。
しかし、特定の遺伝子に GO を割り当てる（関連づける）作業を AmiGO が行っているわけではありません。その作業は、MGIなどの各コンソーシアムで行われています。上記の例でいうと、「りんご」に「赤」や「丸」、「甘」、「酸」などの用語を関連づける作業（＝アノテーション）となります。このとき、各自が自由な用語を使ってアノテーションを行うと、後々、整理に困ります。そこで、あらかじめ使用できる用語を限定しておき、その限定された用語（用語集）を使って、アノテーションを行うようになったのです。遺伝子にアノテーションする場合に用いる用語集が、「GO」というわけです。
[1] http://www.atmarkit.co.jp/aig/04biz/ontology.html