Visión General
Las bases de datos de rutas y ontologías proporcionan representaciones estructuradas del conocimiento biológico. Transforman la naturaleza compleja e interconectada de los procesos celulares en formatos computables que pueden ser consultados, analizados y visualizados. La Ontología Génica (GO) proporciona un vocabulario controlado para describir productos génicos en tres dominios: componente celular, función molecular y proceso biológico. KEGG (Enciclopedia de Genes y Genomas de Kioto) mapea genes a rutas metabólicas y de señalización. Reactome es una base de datos de rutas de código abierto y curada que cubre reacciones en biología humana.
Conceptos Clave
La Ontología Génica está estructurada como un grafo acíclico dirigido donde los términos están conectados por relaciones padre-hijo (es-un, parte-de, regula). Las anotaciones asocian productos génicos con términos GO, respaldadas por códigos de evidencia. Los Mapas de Rutas KEGG son diagramas dibujados manualmente donde los nodos representan genes, proteínas o compuestos y las aristas representan interacciones o reacciones. La Ortología KEGG (KO) agrupa genes funcionalmente relacionados entre especies. Reactome representa las rutas como conjuntos ordenados de reacciones moleculares, cada una con relaciones detalladas de entrada-salida, e incluye herramientas para el análisis de rutas de datos ómicos.
Aplicaciones
Las bases de datos de ontologías y rutas permiten la interpretación de alto nivel de datos experimentales. El análisis de enriquecimiento de términos GO o rutas KEGG identifica procesos biológicos sobrerrepresentados en listas de genes de estudios de rutas metabólicas o experimentos de expresión diferencial. Las referencias cruzadas de clasificación y nomenclatura de enzimas están integradas en KEGG para la reconstrucción metabólica. Las rutas de señalización y transducción de señales celulares en Reactome proporcionan contexto mecánico para fosfoproteómica y cribados de perturbación.
Protocolo Práctico
Para mapear una lista de genes expresados diferencialmente a rutas usando KEGG, navegue a kegg.jp y haga clic en “KEGG Mapper” > “Search & Color Pathway”. Pegue su lista de genes (usando IDs de Entrez Gene o accesos de UniProt) y seleccione el organismo objetivo (ej., “hsa” para humano). KEGG colorea los genes coincidentes en cada diagrama de ruta, revelando inmediatamente qué rutas están enriquecidas. Para un análisis estadístico más riguroso, use la herramienta de enriquecimiento KEGG basada en web o DAVID (david.ncifcrf.gov): cargue su lista de genes, seleccione la especie y ejecute el agrupamiento de anotación funcional para obtener valores de p de enriquecimiento y tasas de falso descubrimiento. Para el análisis de enriquecimiento GO, use el Recurso de Ontología Génica (geneontology.org): pegue su lista de genes, seleccione el filtro de código de evidencia (ej., excluya “IEA” para mayor confianza) y vea los términos enriquecidos como un árbol jerárquico o gráfico de barras. Como ejemplo concreto, un investigador que realiza RNA-seq en tejido hepático de un modelo de ratón con enfermedad del hígado graso no alcohólico identifica 500 genes sobreexpresados. Al enviarlos a KEGG Mapper se revela sobrerrepresentación de la “ruta de señalización PPAR” (p = 10-8), “Metabolismo de ácidos grasos” (p = 10-6) y “Fosforilación oxidativa” (p = 10-4). El enriquecimiento GO confirma el enriquecimiento de “proceso metabólico lipídico” (GO:0006629) y “transporte electrónico mitocondrial” (GO:0006120), proporcionando una visión a nivel de sistemas de la reprogramación metabólica subyacente al fenotipo de la enfermedad. Los análisis combinados de GO y KEGG proporcionan así visiones complementarias, GO revela detalles mecánicos (ej., transportadores o enzimas específicos), mientras que KEGG muestra cómo estos componentes se integran en mapas de rutas más grandes.
