近几年，高通量测序技术已经应用到科学研究的方方面面，大家经常会有这样一种感觉，虽然KEGG数据库的信息很全面，但图片整体分辨率不高，配色方案有些差强人意，且应用起来不是特别友好。
今天小编就给大家推荐一个更有利于数据挖掘，简化与生物学途径相关的数据搜索与研究的通路分析工具：Reactome数据库 （https://reactome.org/）。由Google学术中的搜索结果可知，该工具已在科学研究中被广泛应用，受到广大科研工作者的青睐，赶快Get起来吧！！
Reactome 是一个开源、免费、数据经过手动筛选和同行评审的通路数据库。通路注释由生物学专家与 Reactome 编辑人员合作编写，并与许多生物信息学数据库交叉引用，确保所有结果都有原始文献的支持。Reactome数据库交叉引用了100多个不同的在线生物信息学资源，包括NCBI、Ensembl和UniProt数据库、UCSC基因组浏览器、ChEBI小分子数据库和PubMed文献数据库等。Reactome 被临床医生、遗传学家、基因组学研究人员和分子生物学家用来解释高通量研究的结果，被生物信息学家用来开发从基因组研究中挖掘知识的新算法，以及被系统生物学家用来构建正常和疾病变异通路的预测模型。所有数据和软件均可免费下载，可以在R中下载ReactomeGSA包进行多组学分析，也可在Cytoscape中下载ReactomeFIVIz进行通路分析。
截至2021年4月发表的V80版本，Reactome数据库现收录了包括人在内的16个物种的数据（如上图所示，Mycobacterium tuberculosis未在列），其中包括14,108个人类反应，2,580个通路，涉及11,084个蛋白质，13,869个复合物，1,987个小分子和532种药物。这些注释得到了34,703篇文献的支持。Reactome将这些反应映射到 77,392 种直系同源蛋白上，在 15 个非人物种中创造了 18,830 条直系同源通路。V80 包含 5,422 种蛋白质变体（突变蛋白质）及其翻译后修饰形式的注释，这些蛋白质衍生自 352 种蛋白质，已用于注释疾病特异性的 1,601 种反应和 695 种途径。
Reactome数据库
三种常见应用
01
信息搜索
可在首页搜索框中输入感兴趣的基因、蛋白、复合物、通路等关键词进行检索。可按自己关注的物种，分子类型等进行筛选。
02
Pathway Browser
在首页
在搜索框输入感兴趣的分子名称“MHC”，选择“MHC Class I”，可以看到这个基因集在2个通路中，
通路中各图标代表的意思可以点击
查看。
在“Molecules”可以看到通路中有哪些分子，
选中感兴趣的分子，该分子会标记为蓝框，可在“Structures”查看分子的高级结构，右上角圆圈里的7代表相互作用的分子数据，
也可
图标在“Export diagram”
中选择PPTX下载，此时下载的图片可以在powerpoint中进行编辑（与通路有关，有些没有PPTX格式的）。
03
Analysis Tools
当我们从公司得到高通量分析的初步结果后，可以根据一定的条件找到一些关心的基因（比如差异显著的top20的基因），这时可以通过该模块进行深入的分析。以“Analyse gene list”分析为例，输入测试数据之后，可以得到通路富集的结果，可选择pValue或FDR小于0.05的进行可视化展示。
当输入的数据有表达量数据时，还可用热图显示表达量情况。
关于Reactome网站就介绍到这里，如果您还对KEGG数据库感兴趣，可以
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参考文献：
Gillespie, Marc et al. “The reactome pathway knowledgebase 2022.” Nucleic acids research vol.
50,D1(2022):D687-D692. doi:10.1093/nar/gkab1028
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