KEGG数据库介绍

KEGG 数据库于 1995 年由 Kanehisa Laboratories 推出 0.1 版，目前发展为一个综合性数据库，其中最核心的为 KEGG PATHWAY 和 KEGG ORTHOLOGY 数据库。在 KEGG ORTHOLOGY 数据库中，将行使相同功能的基因聚在一起，称为 Ortholog Groups (KO entries)，每个 KO 包含多个基因信息，并在一至多个 pathway 中发挥作用。而在 KEGG PATHWAY 数据库中，将生物代谢通路划分为 6 类，分别为：细胞过程（Cellular Processes）、环境信息处理（Environmental Information Processing）、遗传信息处理（Genetic Information Processing）、人类疾病（Human Diseases）、新陈代谢（Metabolism）、生物体系统（Organismal Systems），其中每类又被系统分类为二、三、四层。第二层目前包括有 43 种子 pathway；第三层即为其代谢通路图；第四层为每个代谢通路图的具体注释信息。

KEGG目前含有18个数据库，分为三大类(系统信息、基因组信息、化学信息)

首先打开KEGG数据库，你会进入下面这个界面，我们直奔主题，点击KEGG PATHWAY。 

点击进去之后，你看到的界面是下面这样的。 

 点击cellular process，页面迅速的跳到这部分的二级pathway了，这时你可以看到二级通路下面，更细化的通路。 

再点击三级分类的通路，就可以找到我们想要的pathway map了。比如点击三级分类pathway map 的“cell cycle”，然后就进入了下面这样的界面。 

 注意哈，一般默认是人的pathway，如果你像查看其他物种上的pathway，你需要点击下拉三角形，选择你所关心的物种。如下面图中所示哈。

KEGG pathway中有着大量的通路图，以PI3K-Akt signaling pathway（ko04151）为例，里面包含了大量的蛋白等化合物，以及它们之间相互作用的关系。 

 总结：pathway 和 GO富集分析结果的解读，应该从生物学意义的角度出发，P value 和 Q value只是个参考而已，那些不显著的通路也值得解读（从功能注释的角度解读，而不是从富集分析的角度解读）。只要结果可以解释，有意义，不用太迷信P value。

以下三个图是主要使用 pathview, KEGGREST和KEGGgraph这三个R包绘制的。我是根据例子教程绘制的，具体原理我还没有弄明白。 

原图在KEGG的链接是http://www.genome.jp/kegg-bin/show_pathway?map01100

还有其他一些软件： clusterProfiler:https://www.bioconductor.org/packages/devel/bioc/vignettes/clusterProfiler/inst/doc/clusterProfiler.html Reactome: http://www.reactome.org/ ReactomePA:https://www.bioconductor.org/packages/release/bioc/vignettes/ReactomePA/inst/doc/ReactomePA.html

https://www.kegg.jp/kegg/rest/keggapi.html

命名规范：

KEGG基因是所有完整基因组(见发布历史)的基因目录的集合，由公共资源生成，主要是NCBI RefSeq和GenBank。通过KOALA tool进行SSDB计算和KO分配(基因注释)。

kegg genes命名规则：:，其中是三或四个字母的KEGG生物缩写名，是基因标识符，通常是NCBI GeneID或INSDC Locus_tag

kegg genes 的来源：

KEGG基因的注释涉及到KO标识符(K数)的分配。在内部是依据SSDB数据库使用KOALA and GFIT工具。而对外部人员来说是用：

BlastKOALA: automatic KO assignment by BLASTP search

GhostKOALA: automatic KO assignment by GHOSTX search

http://www.omicshare.com/forum/forum.php?mod=viewthread&tid=235&highlight=KEGG http://www.omicshare.com/forum/forum.php?mod=viewthread&tid=330&highlight=KEGG http://www.omicshare.com/forum/forum.php?mod=viewthread&tid=270&highlight=KEGG http://www.omicshare.com/forum/thread-832-1-12.html（GO、PATHWAY富集分析中是否一定需要选择显著富集的通路） https://github.com/dgrapov/TeachingDemos/blob/master/Demos/Pathway%20Analysis/KEGG%20Pathway%20Enrichment.md

转载自https://mp.weixin.qq.com/s/pqbMXMkuqEXbLf31PTxGZQ