1、KEGG簡介
KEGG 數據庫於 1995 年由 Kanehisa Laboratories 推出 0.1 版，目前發展為一個綜合性數據庫，其中最核心的為 KEGG PATHWAY 和 KEGG ORTHOLOGY 數據庫。在 KEGG ORTHOLOGY 數據庫中，將行使相同功能的基因聚在一起，稱為 Ortholog Groups (KO entries)，每個 KO 包含多個基因信息，並在一至多個 pathway 中發揮作用。而在 KEGG PATHWAY 數據庫中，將生物代謝通路划分為 6 類，分別為：細胞過程（Cellular Processes）、環境信息處理（Environmental Information Processing）、遺傳信息處理（Genetic Information Processing）、人類疾病（Human Diseases）、新陳代謝（Metabolism）、生物體系統（Organismal Systems），其中每類又被系統分類為二、三、四層。第二層目前包括有 43 種子 pathway；第三層即為其代謝通路圖；第四層為每個代謝通路圖的具體注釋信息。
KEGG目前含有18個數據庫，分為三大類(系統信息、基因組信息、化學信息)
2、KEGG簡單探索
首先打開KEGG數據庫，你會進入下面這個界面，我們直奔主題，點擊KEGG PATHWAY。 
點擊進去之后，你看到的界面是下面這樣的。
點擊cellular process，頁面迅速的跳到這部分的二級pathway了，這時你可以看到二級通路下面，更細化的通路。
再點擊三級分類的通路，就可以找到我們想要的pathway map了。比如點擊三級分類pathway map 的“cell cycle”，然后就進入了下面這樣的界面。
注意哈，一般默認是人的pathway，如果你像查看其他物種上的pathway，你需要點擊下拉三角形，選擇你所關心的物種。如下面圖中所示哈。
3、KEEGG代謝通路圖解讀
KEGG pathway中有着大量的通路圖，以PI3K-Akt signaling pathway（ko04151）為例，里面包含了大量的蛋白等化合物，以及它們之間相互作用的關系。 
總結：pathway 和 GO富集分析結果的解讀，應該從生物學意義的角度出發，P value 和 Q value只是個參考而已，那些不顯著的通路也值得解讀（從功能注釋的角度解讀，而不是從富集分析的角度解讀）。只要結果可以解釋，有意義，不用太迷信P value。
4、代謝通路可視化
以下三個圖是主要使用 pathview, KEGGREST和KEGGgraph這三個R包繪制的。我是根據例子教程繪制的，具體原理我還沒有弄明白。
原圖在KEGG的鏈接是http://www.genome.jp/kegg-bin/show_pathway?map01100
還有其他一些軟件：
clusterProfiler:https://www.bioconductor.org/packages/devel/bioc/vignettes/clusterProfiler/inst/doc/clusterProfiler.html
Reactome: http://www.reactome.org/
ReactomePA:https://www.bioconductor.org/packages/release/bioc/vignettes/ReactomePA/inst/doc/ReactomePA.html
5、KEGG API
https://www.kegg.jp/kegg/rest/keggapi.html
命名規范：
1）kegg genes
KEGG基因是所有完整基因組(見發布歷史)的基因目錄的集合，由公共資源生成，主要是NCBI RefSeq和GenBank。通過KOALA tool進行SSDB計算和KO分配(基因注釋)。
kegg genes命名規則：<org>:<gene>，其中<org>是三或四個字母的KEGG生物縮寫名，<gene>是基因標識符，通常是NCBI GeneID或INSDC Locus_tag
kegg genes 的來源：
2) Gene Annotation
KEGG基因的注釋涉及到KO標識符(K數)的分配。在內部是依據SSDB數據庫使用KOALA and GFIT工具。而對外部人員來說是用：
BlastKOALA: automatic KO assignment by BLASTP search
GhostKOALA: automatic KO assignment by GHOSTX search
參考資料
http://www.omicshare.com/forum/forum.php?mod=viewthread&tid=235&highlight=KEGG
http://www.omicshare.com/forum/forum.php?mod=viewthread&tid=330&highlight=KEGG
http://www.omicshare.com/forum/forum.php?mod=viewthread&tid=270&highlight=KEGG
http://www.omicshare.com/forum/thread-832-1-12.html（GO、PATHWAY富集分析中是否一定需要選擇顯著富集的通路）
https://github.com/dgrapov/TeachingDemos/blob/master/Demos/Pathway%20Analysis/KEGG%20Pathway%20Enrichment.md
轉載自https://mp.weixin.qq.com/s/pqbMXMkuqEXbLf31PTxGZQ