KEGG for integration and interpretation of large-scale molecular data sets.
KEGG for integration and interpretation of large-scale molecular data sets.
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DOI：
10.1093/nar/gkr988
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发表时间：
2012-01
影响因子：
14.9
通讯作者：
Tanabe M
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Kanehisa M;Goto S;Sato Y;Furumichi M;Tanabe M
京都基因和基因组百科全书（KEGG，http://www.genome.jp/kegg/或http：//www.kegg.jp/）是整合基因组、化学和系统功能信息的数据库资源。特别是，来自完全测序的基因组的基因目录与细胞、生物体和生态系统的更高层次的系统功能有关。主要的努力已经进行手动创建这样的系统功能的知识库，通过捕获和组织实验知识的可计算的形式，即，在KEGG通路图，BRITE功能层次结构和KEGG模块的形式。还不断努力开发和改进跨物种注释程序，以便通过KEGG Orthology系统将基因组与分子网络联系起来。在这里，我们报告KEGG Mapper，一个用于KEGG PATHWAY，BRITE和MOTORY映射的工具集合，可以集成和解释大规模数据集。我们还报告了KEGG映射程序的一个变体，以扩展知识库，其中不同类型的数据和知识，如疾病基因和药物靶标，被集成为KEGG分子网络的一部分。最后，我们描述了最近的增强KEGG的内容，特别是在实践中和社会中使用的疾病和药物信息的纳入，以支持翻译生物信息学。
Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG, http://www.genome.jp/kegg/ or http://www.kegg.jp/) is a database resource that integrates genomic, chemical and systemic functional information. In particular, gene catalogs from completely sequenced genomes are linked to higher-level systemic functions of the cell, the organism and the ecosystem. Major efforts have been undertaken to manually create a knowledge base for such systemic functions by capturing and organizing experimental knowledge in computable forms; namely, in the forms of KEGG pathway maps, BRITE functional hierarchies and KEGG modules. Continuous efforts have also been made to develop and improve the cross-species annotation procedure for linking genomes to the molecular networks through the KEGG Orthology system. Here we report KEGG Mapper, a collection of tools for KEGG PATHWAY, BRITE and MODULE mapping, enabling integration and interpretation of large-scale data sets. We also report a variant of the KEGG mapping procedure to extend the knowledge base, where different types of data and knowledge, such as disease genes and drug targets, are integrated as part of the KEGG molecular networks. Finally, we describe recent enhancements to the KEGG content, especially the incorporation of disease and drug information used in practice and in society, to support translational bioinformatics.
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影响因子：
14.9
作者：
Kanehisa M;Araki M;Goto S;Hattori M;Hirakawa M;Itoh M;Katayama T;Kawashima S;Okuda S;Tokimatsu T;Yamanishi Y
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Yamanishi Y
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