kegg富集通路图怎么看

一、kegg富集通路图怎么看

1、KEGG富集分析，一种在高通量测序数据解析中不可或缺的分析方法。它基于1995年Kanehisa实验室建立的京都基因与基因组百科全书（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes）数据库。此数据库包含多个子数据库，如基因组、生化反应、生化物质、疾病与药物以及广为使用的PATHWAY通路信息。

2、在进行组学实验后，得到生信分析报告时，KEGG富集分析能揭示基因表达模式与特定生物学过程或疾病关联性。通过比较实验样品与参照数据库，识别显著富集的通路或途径。

3、要解读KEGG富集通路图，首先需理解图中的节点和边代表的含义。节点通常表示基因、化合物或生物过程，边则表示它们之间的相互作用或关系。不同颜色和大小的节点与边代表不同程度的富集或关联强度。

4、在分析结果中，通过颜色编码识别显著富集的通路或途径。通常，颜色越深表示富集程度越高。结合统计指标如P值或FDR（False Discovery Rate）评估富集的显著性。

5、通过KEGG富集分析，研究者能深入理解基因表达变化背后的生物学机制，揭示可能的疾病相关通路或生物学过程。分析结果为后续的实验设计、药物研发及疾病治疗提供重要线索。

二、善用KEGG数据库挖掘目的基因

1、KEGG数据库是一个综合性生物信息学资源，包含基因组、代谢途径、疾病和药物等信息，旨在帮助研究人员理解生物系统的功能和组成。数据库内设多个子库，包括基因组数据库、代谢途径数据库、疾病数据库、药物数据库等。KEGG还提供KEGG Pathway、KEGG BRITE、KEGG Orthology等工具，用于生物信息学分析和研究。

2、在KEGG官网，用户可通过搜索框、简介与引用、KEGG子库列表和分析工具等功能进行探索。其中，KEGG PATHWAY部分是重点，包含代谢途径、遗传信息处理、环境信息处理、细胞过程、有机系统、人类疾病、药物开发等七大分类，每个分类下又有多个子类。

3、KEGG通路由五位数字标识，后跟map、ko、ec、rn和生物代码等，代表通路类型。KEGG数据库内的通路不是孤立的，而是相互联系的，通路之间往往有重叠或交错的关系。在转录组、表观组研究中，通常关注map编号和ko编号。

4、KEGG数据库的富集分析结果文件包括KEGG注释结果和富集分析结果。KEGG注释结果文件根据基因比对数据库后的K号提供相关通路信息。富集分析结果文件显示了富集实验中注释到的基因、基因比例、背景基因比例、P值、校正后的P值、Q值以及基因名称和数量等信息。

5、在分析结果可视化方面，KEGG数据库提供了丰富的图示，如KEGG通路图和富集分析图等。爱基百客云平台可以实现无代码完成富集分析结果的可视化，方便用户理解和使用。对于希望深入了解KEGG数据库和分析方法的用户，可以参考相关教程，如“富集分析不求人，零代码可视化GO/KEGG分析结果”。

三、KEGG数据库

1、KEGG，这个集成了基因组、化学和系统功能的综合数据库，独特之处在于它将基因组数据与细胞、物种和生态系统水平的系统功能紧密关联，通过图形化的形式呈现复杂的代谢途径及其相互关系，为研究者提供了直观全面的了解途径。KEGG起源于1995年的Kanehisa Laboratories，至今已发展为包含KEGG PATHWAY和KEGG ORTHOLOGY等核心部分的数据库。

2、KEGG ORTHOLOGY以执行相同功能的基因聚类为特点，称为Ortholog Groups（KO），每个KO包含多个基因，并在多个途径中发挥作用。PATHWAY数据库则分为六大类：细胞过程、环境信息处理、遗传信息处理、人类疾病、新陈代谢和生物体系统，层层细分，如第二层有43种子途径，第三层为详细图解，第四层提供详细注释。

3、在KEGG的代谢通路图中，酶通常用方框表示，内有EC编号，代谢物则用小圆圈标记，点击可查看化合物编号。通路图区分两种类型：白色小框的reference pathway概括性强，如map00010，而绿色小框species-specific pathway则针对特定物种，如酵母的sce00010，这些绿色框包含更详细的信息。KEGG的富集分析会统计物种特定的代谢变化，上调的用红色边框标识，下调的用绿色边框标识，以便于研究者解读。