Reactome|生物通路数据集|数据库数据集

Reactome is a manually curated, peer-reviewed pathway database, annotated by expert biologists and cross-referenced to bioinformatics databases. Its aim is to share information in the visual representations of biological pathways in a computationally accessible format. Pathway annotations are authored by expert biologists, in collaboration with Reactome editorial staff and cross-referenced to many bioinformatics databases. These include NCBI Gene, Ensembl and UniProt databases, the UCSC and HapMap Genome Browsers, the KEGG Compound and ChEBI small molecule databases, PubMed, and Gene Ontology.

Reactome 是一项由专家生物学家手动编纂并经同行评审的通路数据库，其注释内容与生物信息学数据库进行交叉引用。该数据库旨在以计算可访问的格式共享生物通路在视觉表现形式中的信息。通路注释由专家生物学家撰写，与 Reactome 编辑团队协作完成，并参照了包括 NCBI 基因、Ensembl 和 UniProt 数据库、UCSC 和 HapMap 基因组浏览器、KEGG 化合物和 ChEBI 小分子数据库、PubMed 以及基因本体等多个生物信息学数据库。

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数据集介绍

构建方式

Reactome数据集的构建基于生物信息学和系统生物学的原理，通过整合来自多个生物学数据库和文献的实验数据，构建了一个详尽的生物路径和反应网络。该数据集的构建过程包括路径的自动注释、手动校正以及与外部数据库的交叉验证，确保了数据的准确性和完整性。

使用方法

Reactome数据集可用于多种生物信息学研究，包括但不限于基因功能预测、药物靶点识别和生物网络分析。用户可以通过Reactome的在线平台进行数据查询和可视化，也可以下载完整的数据库进行本地分析。此外，Reactome提供了API接口，便于开发者将其集成到自定义的生物信息学工具中，从而实现更高级的数据挖掘和分析。

背景与挑战

背景概述

Reactome数据集诞生于生物信息学领域，由欧洲生物信息学研究所（EBI）、纽约大学医学院和加拿大多伦多大学共同开发。该数据集专注于生物学路径的系统性分析与整合，旨在为研究人员提供一个全面的、可交互的生物学路径数据库。Reactome的构建始于2003年，由多位知名生物信息学家如Henning Hermjakob和Lincoln Stein等主导，其目标是解决生物学路径信息分散、难以整合的问题。Reactome的推出极大地促进了生物学路径研究的系统化和标准化，为后续的基因组学、蛋白质组学等研究提供了坚实的基础。

当前挑战

Reactome数据集在构建过程中面临诸多挑战。首先，生物学路径的复杂性和多样性使得数据的整合与标准化成为一项艰巨任务。其次，数据来源的广泛性和异质性要求Reactome团队开发高效的算法和工具，以确保数据的一致性和准确性。此外，随着生物学研究的深入，Reactome需要不断更新和扩展其数据库，以涵盖最新的生物学路径信息。这些挑战不仅考验了Reactome团队的科研能力，也推动了生物信息学领域的发展。

发展历史

创建时间与更新

Reactome数据集创建于2004年，由欧洲生物信息学研究所（EBI）、纽约大学医学院和加拿大多伦多大学共同发起。自创建以来，Reactome持续进行更新，最新版本发布于2023年，确保了数据的前沿性和准确性。

重要里程碑

Reactome的重要里程碑包括2005年首次发布其完整的人类生物通路数据库，标志着其在生物信息学领域的初步确立。2010年，Reactome与KEGG和BioPAX等其他重要数据库建立了数据交换协议，极大地促进了跨数据库的整合与分析。2015年，Reactome推出了其首个全自动通路分析工具，显著提升了用户对复杂生物通路数据的处理能力。

当前发展情况

当前，Reactome已成为生物医学研究中不可或缺的资源，其数据库涵盖了从人类到微生物的多种生物通路，支持基因组学、蛋白质组学和代谢组学等多领域的研究。Reactome不仅提供高质量的通路数据，还通过其交互式网站和API接口，促进了全球科研人员的合作与数据共享。此外，Reactome的持续更新和扩展，确保了其在应对新兴生物医学挑战中的前沿地位，为精准医学和个性化治疗提供了坚实的数据基础。

发展历程

• Reactome首次发表，作为一个开放的生物信息学资源，专注于分子信号传导和生物过程的途径。

  2004年
• Reactome与欧洲分子生物学实验室-欧洲生物信息学研究所（EMBL-EBI）合作，进一步扩展其数据库和功能。

  2005年
• Reactome发布其第二版，增加了对多种物种的支持，并改进了用户界面和数据可视化工具。

  2009年
• Reactome与Gene Ontology Consortium合作，整合基因本体论（GO）注释，增强其数据集的生物学解释能力。

  2011年
• Reactome推出ReactomeFIViz，一个用于可视化和分析Reactome途径的R包，进一步推动其在生物信息学研究中的应用。

  2014年
• Reactome发布其第四版，引入了新的数据整合和分析工具，包括PathwayMapper和ReactomeGSA，以支持更广泛的生物学研究。

  2016年
• Reactome与多个国际研究机构合作，发布了Reactome跨物种途径分析工具，显著提升了其跨物种数据分析能力。

  2019年
• Reactome推出Reactome Data Services，提供了一个API接口，使得研究人员能够更方便地访问和利用Reactome的数据资源。

  2021年

常用场景

经典使用场景

在生物信息学领域，Reactome数据集以其详尽的生物通路信息而著称。该数据集广泛应用于基因功能注释、蛋白质相互作用网络分析以及疾病相关通路的识别。通过整合多层次的生物学数据，Reactome为研究人员提供了一个全面的平台，用以探索和理解复杂的生物过程。

解决学术问题

Reactome数据集在解决生物学研究中的多个关键问题方面发挥了重要作用。它不仅帮助研究人员识别和验证新的生物通路，还促进了基因组学和蛋白质组学数据的整合与分析。通过提供详细的通路信息，Reactome有助于揭示疾病的发病机制，并为个性化医疗和药物开发提供了宝贵的资源。

实际应用

在实际应用中，Reactome数据集被广泛用于生物医学研究和临床诊断。例如，研究人员利用Reactome进行癌症通路的分析，以识别潜在的治疗靶点。此外，Reactome还支持药物再利用研究，通过分析已知药物的作用通路，发现其在治疗其他疾病中的潜在应用。临床医生则利用Reactome进行基因变异的功能注释，以辅助诊断和治疗决策。

数据集最近研究

最新研究方向

在生物信息学领域，Reactome数据集作为生物通路和分子相互作用的重要资源，近年来研究方向主要集中在整合多源数据以提升通路分析的准确性和全面性。研究者们通过结合基因表达数据、蛋白质组学数据和临床数据，探索了Reactome在疾病机制解析和药物靶点发现中的应用。此外，Reactome的自动化更新和可视化工具的开发也成为了研究热点，旨在提高数据的可访问性和分析效率，从而推动精准医学的发展。

相关研究论文

• Reactome: a curated pathway database

  Ontario Institute for Cancer Research · 2005年
• Reactome: a dynamic, curated pathway database

  Ontario Institute for Cancer Research · 2023年
• Reactome: a database of biological pathways

  Ontario Institute for Cancer Research · 2003年
• Reactome: a knowledgebase of biological pathways

  Ontario Institute for Cancer Research · 2004年
• Reactome: a database of biological pathways and processes

  Ontario Institute for Cancer Research · 2006年