kegg
时间: 2025-06-23 18:11:58 浏览: 16
### KEGG 数据库及其生物信息学分析工具
KEGG(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes)是一个综合性的数据库资源,专注于系统生物学研究。它提供了多种类型的生物数据,包括基因组序列、化学物质以及代谢路径等[^5]。
#### 1. KEGG 的主要组成部分
KEGG 主要由以下几个部分组成:
- **KEGG PATHWAY**: 提供手工绘制的细胞过程和代谢网络图谱,用于理解分子相互作用和反应关系[^5]。
- **KEGG GENOME**: 收录了完整的基因组信息,支持比较基因组学的研究[^5]。
- **KEGG COMPOUND**: 包含已知的小分子化合物的信息,适用于药物开发和代谢工程领域[^5]。
#### 2. 生物信息学分析工具
为了更好地利用 KEGG 中的数据,许多第三方工具被开发出来以满足不同的需求:
##### (1)KAAS (KEGG Automatic Annotation Server)
KAAS 是一种在线服务,能够自动将蛋白质序列映射到 KEGG Orthology (KO) 组,并进一步关联至相应的通路和其他功能注释[^6]。
```bash
curl -F "sequence=@your_protein_sequence.fasta" https://www.genome.jp/tools-bin/kaasLite.cgi?mode=blastatlas&org_list=all_bacteria > kaas_output.txt
```
##### (2)KOBAS (Knowledge-based Omics Analysis System)
KOBAS 能够执行基因集合的功能富集分析,特别是基于 KEGG 通路的分析。它可以识别哪些信号传导或代谢通路在给定的一组基因中显著富集[^7]。
##### (3)Pathway Tools
尽管 Pathway Tools 并不完全依赖于 KEGG 数据库,但它可以从多个来源导入数据并构建本地化的代谢网络模型。对于希望深入挖掘特定物种代谢特性的研究人员来说非常有用[^8]。
#### 3. 结合其他工具扩展应用范围
除了上述专用工具外,还可以借助一些通用编程框架增强对 KEGG 数据的操作能力。例如 Python 库 `biopython` 提供了一个接口可以直接访问远程 KEGG API;而 R 包如 `clusterProfiler` 则允许用户轻松完成 GO 富集测试的同时也支持调用 KEGG 数据进行更复杂的下游分析[^9]。
```r
library(clusterProfiler)
data(geneList, package="DOSE")
eg <- enrichKEGG(gene = names(geneList)[abs(geneList) > 2],
organism = 'hsa',
pvalueCutoff = 0.05,
qvalueCutoff = 0.2)
print(eg)
dotplot(eg)
```
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