如何运用KEGG数据库查询信号通路（入门版）

之前几篇文章，因为小编终于完成了研究生期间的第一个实验，整理数据图片的过程中，写了一些自己的小心得，就在前天，我终于写好了这篇论文的初稿，郑重的发给了老师，等着他老人家的修改意见。

虽然整篇论文的立题和研究意义谈不上多么高大上，但是就像自己的孩子一样，当你看到它转为PDF格式后成品的样子，内心还是很自豪。忘记是哪个名人说的，第一次最难忘，科研生涯的处女座，尽管有诸多不完美，但也要祝福各位焦头烂额的朋友们，熬过难关，就是晴天。

因为自己也是个小白，一路撞墙，每次看公众号里大神们发的文章，好多我都是一头雾水，我在不断努力能让自己看的懂他们写的东西，我相信应该也有很多人跟我一样。所以我今天想跟大家分享的内容是对于刚刚步入科研的同学应该会接触到的信号通路。

所谓的信号通路，你可以把它理解成每个细胞里的生产线，细胞内有很多个生产线，每个生产线上都有很多个分子，这些分子互相合作生成某个“产品”，这个产品会对细胞产生某种影响，这就是通路。

刚刚接触信号通路时，我们很有可能误把信号转导通路误以为就是通路的全部。其实，二者是包含和被包含的关系，信号通路的内容更大。

信号通路主要包括metabolic pathway（代谢通路，比如说三羧酸循环），generegulation pathway（基因调控途径，比如说基因的丢失扩增）和signaltransduction pathway(信号转导通路，比如G蛋白介导的细胞信号转导途径)以及一些药物或疾病的相关分子之间的作用关系。

导师们都很喜欢在论文里加上一条信号通路，进入实验室后不久，导师会给你课题的大方向，那么如何查找相关通路呢？

除了阅读文献查询，KEGG数据库也是研究信号通路的一个很好的帮手。KEGG（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes），网站是http://www./kegg/，是日本京东大学生物信息学中心的Kanehisa实验室建立了一个生物信息学数据库，其中包括16个子数据库。

数据库的维护人员会不定期的根据最近出版的一些权威的论文和实验室数据对该数据库进行更新，基本上1-2天就会更新一次，来保证数据库的信息与科研成果保持同步。目前我们看到的KEGG数据库就是2019年5月1日更新的。

进入KEGG数据库，点击左侧的KEGG overview就可以看到KEGG的整体介绍，以及不同颜色的KEGG所代表的不同分类信息。

我们可以根据自己所要查询的信息，在不同子数据库里具体查询，也可以在总页面的上方输入关键字查询，输入的信息越相信，查询到的结果越快捷精确。你也可以在搜索某种基因时加上简称的标识，比较常用的人类是hsa，小鼠是mmu，这样可以缩小查询范围。

接下来，跟大家介绍如何在KEGG数据库中查询信号通路？在KEGG数据库中，我们以TGF-β信号通路为例，pathway的表现方式有以下几种：

一种表现形式是map，map通路图都是白色的背景，黑色的字体，没有其他颜色填充，是每一个信号通路图最原始最独立也是最完整的一种表现形式。左上角写着通路的名字，每一个矩形方框代表通路上的具体的某个基因，可以点击方框进入其他界面具体查询。

第二种表现形式是KO，我们可以从map形式直接切换到这种形式，进入到该种模式后会发现，相同的通路图，方框里却有了淡蓝色的填充色，同样也可以点击具体方框查询基因信息。

同时，也可以在下拉栏中选择具体的研究物种，这时候的方框填充颜色就变成了浅绿色。我们在日常实验中，选用这种方式的居多。

以上是为了给大家介绍常用的几种pathway的表现形式，日常查询时，其实可以直接在KEGG pathway中选择物种，输入关键字进行查询：1、可以搜索信号通路名称；2、也可以输入某种疾病或者表现形式进行查询，比如autophagy、lung cancer；3、更可以搜索某个基因或某几个基因的名称。

比如我想查询P53、AMPK、mTOR所在的通路图，网页会按照相关性的顺序排列，一般会选择筛选页面的第一个，红色字体就是我们输入的基因在通路中的位置和所在的通路名称。