KEGG(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes)是历史最悠久、使用最广泛的通路数据库之一。它的特点是横向整合:把基因组、通路、化合物、酶反应、疾病、药物组织在同一套编号体系下,可以从任一入口串到其他信息。代谢通路的建模是它的经典优势。
子库结构
| 子库 | 内容 | 编号前缀 |
|---|---|---|
| KEGG PATHWAY | 通路图(代谢、信号、疾病) | map / hsa |
| KEGG GENES | 各物种基因目录 | hsa:1956 |
| KEGG COMPOUND | 小分子化合物 | C00031 |
| KEGG REACTION | 酶催化反应 | R00299 |
| KEGG ENZYME | 酶命名(EC 号) | EC 2.7.1.1 |
| KEGG DRUG | 药物信息 | D00001 |
| KEGG DISEASE | 疾病与基因关联 | H00001 |
| KEGG MODULE | 功能模块(通路的功能单元) | M00001 |
| KEGG ORTHOLOGY | 直系同源组(跨物种映射的基础) | K04361 |
KEGG ORTHOLOGY(KO)是跨物种分析的关键:把不同物种的同源基因归到同一个 K 编号,使通路可以在物种间映射。做非模式生物的通路分析时,先映射到 KO 是标准做法。
REST API
# 列出人类所有通路
curl "https://rest.kegg.jp/list/pathway/hsa"
# 取某通路的详细信息
curl "https://rest.kegg.jp/get/hsa04010" # MAPK signaling pathway
# 取通路中的基因列表
curl "https://rest.kegg.jp/link/hsa/hsa04010"
# 标识符转换
curl "https://rest.kegg.jp/conv/hsa/uniprot:P00533"
# 取化合物结构(MOL 格式)
curl "https://rest.kegg.jp/get/C00031/mol"
import requests
def kegg_pathway_genes(pid="hsa04010"):
r = requests.get(f"https://rest.kegg.jp/link/hsa/{pid}")
return [line.split("\t")[1] for line in r.text.strip().split("\n")]
genes = kegg_pathway_genes("hsa04010")
print(f"MAPK 通路含 {len(genes)} 个基因")
# 反查:某基因参与哪些通路
r = requests.get("https://rest.kegg.jp/link/pathway/hsa:1956") # EGFR
for line in r.text.strip().split("\n")[:10]:
print(line)
Python 生态中 bioservices、KEGGREST(R)等包提供了更方便的封装。
许可:必须先弄清楚
这是使用 KEGG 时最容易出问题的地方:
- 网页浏览与 REST API:学术用途免费使用。
- 批量下载(FTP):需要付费订阅。
- 商业使用:需要商业许可,包括在营利机构内部使用、整合进商业产品或服务。
- 不要想当然:很多论文和开源工具使用了 KEGG 数据,但这不代表商业项目可以照做。公司内部集成前必须与法务确认。
正因如此,需要在商业环境中做通路分析时,Reactome(CC BY 4.0,见 260《Reactome》)通常是更省心的选择。功能上两者互补,许可上 Reactome 明显更宽松。
在药物研发中的用法
- 代谢通路分析:这是 KEGG 最强的部分。研究药物代谢、代谢性疾病靶点、代谢重编程时,它的覆盖和组织方式仍是最好的。
- 药物机制查询:KEGG DRUG 记录了药物的靶点、通路、代谢酶、相互作用,可以快速了解一个已上市药物的作用位置。
- 疾病通路:KEGG DISEASE 把疾病与具体的通路异常关联起来。
- 酶反应查询:需要知道某个酶催化什么反应、底物产物是什么时,REACTION 与 ENZYME 子库很直接。
- 富集分析:KEGG 通路富集是转录组分析的标准步骤之一(用 clusterProfiler、GSEApy 等工具)。
注意
- 通路边界是人为划定的:同一个基因常出现在多个通路中,富集分析时会造成结果重叠。
- 更新节奏:更新持续但不算快,最新研究进展可能未纳入。
- 信号通路不如 Reactome 详细:KEGG 的信号通路图较为概略,缺少反应级的细节和修饰形式区分。
- 物种映射需谨慎:通过 KO 映射到其他物种时,直系同源不保证功能相同。
上手提示
- 代谢通路是它的经典优势,信号通路细节不如 Reactome;
- 批量下载与商业使用都需要付费许可,集成前务必与法务确认;
- 商业环境的通路分析优先考虑 Reactome(CC BY 4.0);
- 跨物种分析先映射到 KO 编号。
延伸资源
- 开放许可替代:260《Reactome》;功能注释:262《Gene Ontology》;
- 基因集资源:263《MSigDB》;互作网络:258《STRING》。