信号通路查询，除了KEGG你还知道什么?
信号通路研究，是我们做基础科研接触最多的一个方面，不管是设计课题写基金还是发表文章，都需要对信号通路有一定的了解。我们常在文章里面见到各种各样的信号通路，今天我们就来梳理下查询信号通路的各种数据库。
KEGG Pathway（http://www.genome.jp/kegg/pathway.html）
KEGG是一个综合性的网站，由日本京都大学生物信息学中心的Kanehisa实验室于1995年建立，Pathway通路数据库是大家最为熟悉的、用的最多的一个，
常见于SCI文章中：
其实，除了信号通路外还有疾病、药物、小分子化合物等多个数据库，是最经典的数据库之一。
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2. BioCarta Pathway（https://cgap.nci.nih.gov/Pathways/BioCarta_Pathways）
BioCarta Pathway是另外一个常用的数据库，数据库中的通路图是这个样子的：
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3. Reactome pathway（http://www.reactome.org/）
Reactome数据库偏重于生化反应，也包括了各种通路，在文章中出现频率也很高，我们看一下Reactome的结构。
这是通路图总览
假如我们想看神经退行性疾病（比如阿尔茨海默症AD）相关的通路或者分子，就分别双击左侧的Disease，Neurodegenerative Diseases，Deregulated CDK……in Alzheimer's disease models，选项如下：
，在右侧就出现了通路图：
单击左下角的Molecules就看到了具体的分子：
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以上介绍的KEGG、Biocarta和Reactome是我们最常用的三大数据库，我们一般叫“通路三剑客”，知名度高，但是图片美观程度一般。
4. CST pathway （https://www.cellsignal.com/common/content/content.jsp?id=science-pathways）
这个是Cell Signaling Technology公司的，通路齐全且美观，所以很多实验室把通路图拿来当挂历用：
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5. Sabiosciences Pathway Central（http://www.sabiosciences.com/pathwaycentral.php）
Sabiosciences是Qiagen的子公司，其通路图也非常漂亮：
通路图注册后可以直接下载PPT格式的。
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今天就先介绍这5个常用的数据库，通路有关的数据库或者网站太多了，大家如果感兴趣可以留言告诉大家。
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