Hi,<div>you can use 
<a href="http://xldb.di.fc.ul.pt/tools/proteinon/">http://xldb.di.fc.ul.pt/tools/proteinon/</a> </div>First use the query "find assigned GO terms" and copy&paste the proteins acc into the input box,<div>then select the GO terms you want  and use the query "find shared ancestor terms".  </div>
<div><div><div><br></div><div>cheers,</div><div>Francisco Couto<br><br><div class="gmail_quote">On 22 March 2012 10:23, Jane Lomax <span dir="ltr"><<a href="mailto:jane@ebi.ac.uk">jane@ebi.ac.uk</a>></span> wrote:<br>
<blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">Could anyone recommend a tool for this user please?<br>
<br>
thanks,<br>
<br>
Jane<br>
<br>
<blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">
<br>
Respected Sir/Madam,<br>
I am currently working on a task that requires me to assess the shared GO terms between protein pairs. I have 30,000 protein pairs (PPI data) and I would like to determine the depth/level in the GO hierarchy that each protein pair shares. I am unable to determine which GO tool/software is suitable for this task. Could you please suggest what method I could employ to achieve this goal.<br>

<br>
Your support and response in this matter shall be highly appreciated.<br>
Thanking you.<br>
<br>
Sincerely,<br>
Saloni<br>
</blockquote>
<br>
______________________________<u></u>_________________<br>
go-friends mailing list<br>
<a href="mailto:go-friends@lists.stanford.edu" target="_blank">go-friends@lists.stanford.edu</a><br>
<a href="https://mailman.stanford.edu/mailman/listinfo/go-friends" target="_blank">https://mailman.stanford.edu/<u></u>mailman/listinfo/go-friends</a><br>
<br>
</blockquote></div><br></div></div></div>