「京都基因与基因组百科全书」（KEGG）对于生物学研究的意义是怎样的？
KEGG：连接基因与生命的桥梁，赋能生物学研究的深度探索
京都基因与基因组百科全书（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes，简称KEGG）绝非仅仅是一个简单的数据库，它更是现代生物学研究的基石，是连接基因组信息与生命现象的精密桥梁。其核心价值在于，它系统性地整合了来自基因组学、转录组学、蛋白质组学等多个层面的数据，并将其置于复杂的生命过程中加以解读，从而为我们揭示生命运作的内在逻辑提供了前所未有的视角。
一、 从基因到功能：解析生命活动的宏观蓝图
KEGG最令人称道之处，在于它能够将看似孤立的基因序列转化为具有生命意义的功能单元。这主要体现在以下几个方面：
代谢通路（Metabolic Pathways）： 这是KEGG的王牌模块。它以直观的图谱形式，描绘了细胞内发生的成千上万种化学反应。通过KEGG代谢通路图，研究者可以清晰地看到特定基因编码的酶在哪些代谢途径中扮演角色，这些途径又如何相互关联，共同维持细胞的生理功能。例如，当我们发现某个基因在特定疾病中表达异常时，KEGG可以帮助我们迅速定位它所参与的代谢通路，进而推断出疾病发生发展的分子机制，例如能量代谢紊乱、信号传导异常等。这对于药物靶点发现、代谢性疾病的诊断和治疗都具有至关重要的意义。
信号转导通路（Signal Transduction Pathways）： 生命活动离不开细胞间的通讯和信号的传递。KEGG的信号转导通路图谱，则系统性地呈现了细胞如何接收外界信号、将信号转化为内部响应、并最终调控基因表达和细胞行为的过程。这包括了激酶、磷酸酶、转录因子等关键信号分子的作用及其相互连接。研究者可以通过KEGG识别参与特定信号通路的基因，从而理解细胞在发育、免疫、应激等复杂过程中的决策机制。例如，在肿瘤研究中，许多癌基因和抑癌基因都与特定的信号通路密切相关，KEGG帮助我们绘制出这些通路，从而理解癌细胞的失控性生长和转移的根源。
疾病通路（Disease Pathways）： KEGG将基因和通路信息与人类疾病联系起来，为疾病的分子基础研究提供了宝贵的资源。它通过整合已知的致病基因信息和它们在特定通路中的作用，帮助研究者理解疾病的发生发展机制，并寻找潜在的治疗策略。例如，在神经退行性疾病的研究中，许多致病突变都与错误折叠的蛋白质的聚集有关，KEGG可以帮助我们追踪这些蛋白质在细胞内的处理过程，以及它们如何最终导致神经损伤。
二、 多维度关联：揭示基因组的内在联系
除了在通路层面的描绘，KEGG还致力于揭示不同层级生物信息之间的深层联系：
基因组与功能基因集（Functional Gene Sets）： KEGG将基因组中发现的数以万计的基因，按照其所属的功能进行分类和注释。它提供了丰富的基因本体（Gene Ontology，GO）和KEGG通路（KEGG Pathway）等功能注释信息，使得研究者能够将测序得到的基因列表，转化为具有生物学意义的功能模块。例如，在全基因组关联研究（GWAS）中，我们会发现许多与某个性状相关的SNP位点，KEGG可以帮助我们将这些位点关联的基因，进一步归类到特定的功能基因集，从而理解这些基因对性状的贡献。
物种间的比较基因组学（Comparative Genomics）： KEGG不仅仅局限于单一物种，它还提供了对不同物种基因组信息的比较分析能力。通过KEGG的物种数据库，我们可以比较不同生物体中同源基因的分布和功能，从而推断基因的演化历史、基因功能的保守性以及物种间的进化关系。这对于理解基因的起源、功能丧失或获得，以及物种适应环境的机制至关重要。例如，我们可以通过比较人类和黑猩猩的基因组，找出导致人类独特性状的基因差异。
蛋白质相互作用网络（ProteinProtein Interaction Networks）： KEGG也收录了部分已知的蛋白质相互作用信息，虽然它本身不是一个专门的蛋白质互作数据库，但它能够将蛋白质的功能与它们在网络中的位置联系起来。这有助于研究者理解蛋白质如何在复合物中协同工作，以及这些复合物如何执行特定的细胞功能。
三、 数据整合与可视化：提升研究效率与深度
KEGG强大的数据整合和可视化能力，极大地提升了生物学研究的效率和深度：
统一的命名和ID系统： KEGG为基因、蛋白质、通路、化合物等生物实体提供了一套统一的命名和ID系统，这消除了不同数据库之间因命名不一致而产生的混淆，使得跨数据库的数据整合和分析成为可能。
直观的通路图谱： 如前所述，KEGG的通路图谱是其核心优势之一。这些图谱不仅信息量丰富，而且设计得非常直观易懂，允许研究者通过点击图谱中的元素，跳转到更详细的基因或化合物信息页面，形成一个层层深入的研究路径。
与各种组学数据的结合： KEGG最强大的应用在于其与各种高通量组学数据的结合。研究者可以利用KEGG的工具，将RNAseq（转录组学）、ChIPseq（表观遗传学）、代谢组学等数据映射到KEGG通路图谱上，从而识别出在特定条件下发生显著变化的基因或通路。这种“通路富集分析”（Pathway Enrichment Analysis）是理解复杂生物系统响应的常用方法，能够帮助我们快速发现关键的生物学过程。
四、 对生物学研究的深远影响
总而言之，KEGG对于生物学研究的意义是全方位的：
加速基础研究的进程： 通过提供系统性的基因功能注释和通路信息，KEGG极大地缩短了研究者从原始基因数据到功能性理解的路径，加速了基础生物学问题的探索。
推动疾病研究的深入： KEGG为疾病的分子机制研究提供了丰富的资源和分析工具，有助于发现新的疾病标志物和治疗靶点。
促进生物技术的发展： 在合成生物学、生物制造等领域，KEGG提供的代谢通路信息是设计和优化微生物生产能力的关键。
促进跨学科合作： KEGG作为一种通用的生物学语言和工具，也促进了生物学家、医学家、计算机科学家之间的交流与合作。
正如一位经验丰富的生物信息学家所言，如果你想理解一个基因在生命中的作用，或者想知道一个生物体是如何运作的，KEGG几乎是你第一个需要打开的工具箱。它不是一个终点，而是一个起点，一个通往生命奥秘更深处的绝佳入口。它的存在，让生物学不再是碎片化知识的堆砌，而是成为一个由相互关联、有序运作的系统构成的宏伟画卷。
京都基因与基因组百科全书（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes，简称KEGG）绝非仅仅是一个简单的数据库，它更是现代生物学研究的基石，是连接基因组信息与生命现象的精密桥梁。其核心价值在于，它系统性地整合了来自基因组学、转录组学、蛋白质组学等多个层面的数据，并将其置于复杂的生命过程中加以解读，从而为我们揭示生命运作的内在逻辑提供了前所未有的视角。
一、 从基因到功能：解析生命活动的宏观蓝图
KEGG最令人称道之处，在于它能够将看似孤立的基因序列转化为具有生命意义的功能单元。这主要体现在以下几个方面：
代谢通路（Metabolic Pathways）： 这是KEGG的王牌模块。它以直观的图谱形式，描绘了细胞内发生的成千上万种化学反应。通过KEGG代谢通路图，研究者可以清晰地看到特定基因编码的酶在哪些代谢途径中扮演角色，这些途径又如何相互关联，共同维持细胞的生理功能。例如，当我们发现某个基因在特定疾病中表达异常时，KEGG可以帮助我们迅速定位它所参与的代谢通路，进而推断出疾病发生发展的分子机制，例如能量代谢紊乱、信号传导异常等。这对于药物靶点发现、代谢性疾病的诊断和治疗都具有至关重要的意义。
信号转导通路（Signal Transduction Pathways）： 生命活动离不开细胞间的通讯和信号的传递。KEGG的信号转导通路图谱，则系统性地呈现了细胞如何接收外界信号、将信号转化为内部响应、并最终调控基因表达和细胞行为的过程。这包括了激酶、磷酸酶、转录因子等关键信号分子的作用及其相互连接。研究者可以通过KEGG识别参与特定信号通路的基因，从而理解细胞在发育、免疫、应激等复杂过程中的决策机制。例如，在肿瘤研究中，许多癌基因和抑癌基因都与特定的信号通路密切相关，KEGG帮助我们绘制出这些通路，从而理解癌细胞的失控性生长和转移的根源。
疾病通路（Disease Pathways）： KEGG将基因和通路信息与人类疾病联系起来，为疾病的分子基础研究提供了宝贵的资源。它通过整合已知的致病基因信息和它们在特定通路中的作用，帮助研究者理解疾病的发生发展机制，并寻找潜在的治疗策略。例如，在神经退行性疾病的研究中，许多致病突变都与错误折叠的蛋白质的聚集有关，KEGG可以帮助我们追踪这些蛋白质在细胞内的处理过程，以及它们如何最终导致神经损伤。
二、 多维度关联：揭示基因组的内在联系
除了在通路层面的描绘，KEGG还致力于揭示不同层级生物信息之间的深层联系：
基因组与功能基因集（Functional Gene Sets）： KEGG将基因组中发现的数以万计的基因，按照其所属的功能进行分类和注释。它提供了丰富的基因本体（Gene Ontology，GO）和KEGG通路（KEGG Pathway）等功能注释信息，使得研究者能够将测序得到的基因列表，转化为具有生物学意义的功能模块。例如，在全基因组关联研究（GWAS）中，我们会发现许多与某个性状相关的SNP位点，KEGG可以帮助我们将这些位点关联的基因，进一步归类到特定的功能基因集，从而理解这些基因对性状的贡献。
物种间的比较基因组学（Comparative Genomics）： KEGG不仅仅局限于单一物种，它还提供了对不同物种基因组信息的比较分析能力。通过KEGG的物种数据库，我们可以比较不同生物体中同源基因的分布和功能，从而推断基因的演化历史、基因功能的保守性以及物种间的进化关系。这对于理解基因的起源、功能丧失或获得，以及物种适应环境的机制至关重要。例如，我们可以通过比较人类和黑猩猩的基因组，找出导致人类独特性状的基因差异。
蛋白质相互作用网络（ProteinProtein Interaction Networks）： KEGG也收录了部分已知的蛋白质相互作用信息，虽然它本身不是一个专门的蛋白质互作数据库，但它能够将蛋白质的功能与它们在网络中的位置联系起来。这有助于研究者理解蛋白质如何在复合物中协同工作，以及这些复合物如何执行特定的细胞功能。
三、 数据整合与可视化：提升研究效率与深度
KEGG强大的数据整合和可视化能力，极大地提升了生物学研究的效率和深度：
统一的命名和ID系统： KEGG为基因、蛋白质、通路、化合物等生物实体提供了一套统一的命名和ID系统，这消除了不同数据库之间因命名不一致而产生的混淆，使得跨数据库的数据整合和分析成为可能。
直观的通路图谱： 如前所述，KEGG的通路图谱是其核心优势之一。这些图谱不仅信息量丰富，而且设计得非常直观易懂，允许研究者通过点击图谱中的元素，跳转到更详细的基因或化合物信息页面，形成一个层层深入的研究路径。
与各种组学数据的结合： KEGG最强大的应用在于其与各种高通量组学数据的结合。研究者可以利用KEGG的工具，将RNAseq（转录组学）、ChIPseq（表观遗传学）、代谢组学等数据映射到KEGG通路图谱上，从而识别出在特定条件下发生显著变化的基因或通路。这种“通路富集分析”（Pathway Enrichment Analysis）是理解复杂生物系统响应的常用方法，能够帮助我们快速发现关键的生物学过程。
四、 对生物学研究的深远影响
总而言之，KEGG对于生物学研究的意义是全方位的：
加速基础研究的进程： 通过提供系统性的基因功能注释和通路信息，KEGG极大地缩短了研究者从原始基因数据到功能性理解的路径，加速了基础生物学问题的探索。
推动疾病研究的深入： KEGG为疾病的分子机制研究提供了丰富的资源和分析工具，有助于发现新的疾病标志物和治疗靶点。
促进生物技术的发展： 在合成生物学、生物制造等领域，KEGG提供的代谢通路信息是设计和优化微生物生产能力的关键。
促进跨学科合作： KEGG作为一种通用的生物学语言和工具，也促进了生物学家、医学家、计算机科学家之间的交流与合作。
正如一位经验丰富的生物信息学家所言，如果你想理解一个基因在生命中的作用，或者想知道一个生物体是如何运作的，KEGG几乎是你第一个需要打开的工具箱。它不是一个终点，而是一个起点，一个通往生命奥秘更深处的绝佳入口。它的存在，让生物学不再是碎片化知识的堆砌，而是成为一个由相互关联、有序运作的系统构成的宏伟画卷。
网友意见
KEGG和DAVID是目前常用的信号通路查阅网站。大多数做pathway分析的，都会用到它们。
然而16年Nat Methods就有人比较过这些pathway分析网站：DAVID数据库更新慢，跟不上最新的pathway文献结果，导致预测pathway并不准确。KEGG早就停止数据库下载，更新也不及时。
这两家做pathway分析非常早，很出名，大家都爱用。可当时再怎么好的网站，无论从数据还是算法上，经过这么多年更新换代，已经被很多新网站超越了。
就好像一件以前很时髦的衣服，你不想扔，缝缝补补穿在身上，加入每一年的潮流元素，过了这么多年，还不如重新买件衣服。
这种事情在生物学网站工具里还挺多。
比如大家做基因敲除时，设计sgRNA爱用MIT自带的设计工具，这个工具完全靠blast序列比对，没有实验数据支持。
然而从13年到现在，很多研究组在细胞里随机设计sg，从不同sgRNA的基因敲除效率反推，知道更符合实验规律的sg设计原理，同时结合染色质开放还是沉默这些信息（染色质开放区，sgRNA更易结合），大大提高sgRNA敲基因的效率。
有段时间连MIT也出了更新版，和旧版同时存在，有人还在用MIT最初始的版本。
再比如我之前做同源基因比对，用到这个领域常用的orthoMCL，安装的时候简直吐血。这个软件是2013年出的，当时调用了blastp SQL等其他工具，而今其他工具都升级，orthoMCL却没升级，拿旧版的软件调用新版工具，非常酸爽。
后来问了专门做进化的，改用orthofinder。
回到这个问题。
KEGG这些工具对于学习粗浅pathway知识非常有用，但是很多信息已经老旧了，如果要准确了解知识，可以查最新的review；如果做pathway分析，用新一些的工具。
KEGG引文量确实高，因为它老牌它出名，大家爱引用它。一般研究，拿它就够用了，深入做哪条通路的话，还是找下review吧。
如果想比较各pathway工具优劣，可以参考2016年的这篇Nat Methods：Impact ofoutdated gene annotations on pathway enrichment analysis，可以从中挑选更适合自己的分析工具。
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