Überblick
Pfad- und Ontologiedatenbanken bieten strukturierte Darstellungen biologischen Wissens. Sie verwandeln die komplexe, vernetzte Natur zellulärer Prozesse in berechenbare Formate, die abgefragt, analysiert und visualisiert werden können. Die Gen-Ontologie (GO) bietet ein kontrolliertes Vokabular zur Beschreibung von Genprodukten in drei Bereichen: zelluläre Komponente, molekulare Funktion und biologischer Prozess. KEGG (Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes) bildet Gene auf Stoffwechsel- und Signalwege ab. Reactome ist eine quelloffene, kuratierte Pfaddatenbank, die Reaktionen in der Humanbiologie abdeckt.
Schlüsselkonzepte
Die Gen-Ontologie ist als gerichteter azyklischer Graph strukturiert, in dem Begriffe durch Eltern-Kind-Beziehungen (ist-ein, Teil-von, reguliert) verbunden sind. Annotationen assoziieren Genprodukte mit GO-Begriffen, gestützt durch Evidenzcodes. KEGG-Pfadkarten sind manuell gezeichnete Diagramme, in denen Knoten Gene, Proteine oder Verbindungen darstellen und Kanten Interaktionen oder Reaktionen repräsentieren. KEGG Orthology (KO) gruppiert funktionell verwandte Gene über Spezies hinweg. Reactome stellt Pfade als geordnete Sätze molekularer Reaktionen dar, jede mit detaillierten Eingabe-Ausgabe-Beziehungen, und enthält Werkzeuge für die Pfadanalyse von Omics-Daten.
Anwendungen
Ontologie- und Pfaddatenbanken ermöglichen die hochrangige Interpretation experimenteller Daten. Die Anreicherungsanalyse von GO-Begriffen oder KEGG-Pfaden identifiziert biologische Prozesse, die in Genlisten aus Stoffwechselweg-Studien oder differentiellen Expressionsexperimenten überrepräsentiert sind. Querverweise der Enzymklassifikation und Nomenklatur sind für die metabolische Rekonstruktion in KEGG integriert. Zellsignalisierungs- und Signaltransduktionswege in Reactome bieten mechanistischen Kontext für Phosphoproteomik und Perturbations-Screens.
Praktisches Protokoll
Um eine Liste differentiell exprimierter Gene mit KEGG auf Pfade abzubilden, navigieren Sie zu kegg.jp und klicken Sie auf “KEGG Mapper” > “Search & Color Pathway”. Fügen Sie Ihre Genliste ein (mit Entrez-Gen-IDs oder UniProt-Accessions) und wählen Sie den Zielorganismus (z. B. “hsa” für Mensch). KEGG färbt die übereinstimmenden Gene auf jeder Pfadkarte ein und zeigt sofort an, welche Pfade angereichert sind. Für eine strengere statistische Analyse verwenden Sie das webbasierte KEGG-Anreicherungswerkzeug oder DAVID (david.ncifcrf.gov): Laden Sie Ihre Genliste hoch, wählen Sie die Spezies und führen Sie funktionelles Annotations-Clustering durch, um Anreicherungs-p-Werte und Falscherkennungsraten zu erhalten. Für die GO-Anreicherungsanalyse verwenden Sie die Gene-Ontology-Ressource (geneontology.org): Fügen Sie Ihre Genliste ein, wählen Sie den Evidenzcode-Filter (z. B. “IEA” für höhere Konfidenz ausschließen) und betrachten Sie die angereicherten Begriffe als hierarchischen Baum oder Balkendiagramm. Als konkretes Beispiel: Ein Forscher, der RNA-seq an Lebergewebe eines Mausmodells für nicht-alkoholische Fettlebererkrankung durchführt, identifiziert 500 hochregulierte Gene. Die Übermittlung an KEGG Mapper zeigt eine Überrepräsentation des “PPAR-Signalwegs” (p = 10-8), des “Fettsäurestoffwechsels” (p = 10-6) und der “oxidativen Phosphorylierung” (p = 10-4). Die GO-Anreicherung bestätigt die Anreicherung des “lipid metabolic process” (GO:0006629) und des “mitochondrial electron transport” (GO:0006120) und bietet eine systemweite Sicht der dem Krankheitsphänotyp zugrunde liegenden metabolischen Umprogrammierung. Kombinierte GO- und KEGG-Analysen liefern somit komplementäre Ansichten, GO zeigt mechanistische Details (z. B. spezifische Transporter oder Enzyme), während KEGG zeigt, wie diese Komponenten in größere Pfadkarten integriert sind.
