不知道你的基因与哪个通路挂钩？试试这个更新到第四代的数据库吧！

哪些数据库是好的数据库，我认为很重要的一点是能够持续更新，持续更新说明被用户所需要。今天跟大家介绍的这个关于信号通路的数据库，已经更新到了第四代，在我上学是时候就经常用他来查一下信号通路。

更新到第四代之后，发现数据库整合更为全面，页面打开速率也很快，就是画质依然感人。

PathDIP

http://ophid.utoronto.ca/pathDIP/

PathDIP是一个人类信号通路注释和通路富集分析的综合网站，旨在解决以下四个难题：

（1）现有信号通路数据库对蛋白编码基因的覆盖率低，导致分析结果明显偏好；

（2）现有路径数据库的重叠度低，导致不同数据库的富集分析结果不同；

（3）缺乏关于现有信号通路的相互作用信息；

（4）高比例的基因没有其路径关联信息（所谓 '路径孤儿'），其中许多是疾病基因和药物靶点。

如果你手上拿着一个文献都比较少的基因，并坚信有着非同一般的作用，可以用这个数据库挖一挖，看看能够搭上哪个信号通路。此外，pathDIP 4重点改进人类蛋白质和16种非人类生物（猫、鸡、牛、狗、鸭、苍蝇、几内亚猪、马、鼠、猪、兔、大鼠、羊、火鸡、蠕虫和酵母）的基因注释和分析，做不同模式生物的同学也可以用。

主页面以上图所示，最上方选择生物类型，左侧输入基因ID，可以是Uniprot ID\Gene Symbol\Entrez Gene ID。右侧展现出了PathDIP整合的22个数据库。下方是两种搜索的方式，一种是Core pathway memberships，Core pathway是由专家利用22个信号通路数据库的数据处理产生，并用Core pathway注释了独特的蛋白质编码基因。第二种是Extended pathway association，扩展的信号通路途径包括上述的Core pathway和生物相关的PPI，这些信号通路包括PPI网络上覆盖核core pathway注释预测的结果。

我们以明星分子TP53为例，进行一下检索。

首先，我们看到的是我们搜索的基因ID在数据库中有几种存在形式，我们可以看到TP53只有一种。

紧接着我们看到非常长的两个表格，是关于该基因的pathway的富集分析，这样的结果其实并不是非常直观，于是数据库还提供了了三种分析选项。

第一种，Gene pathway Mathix。

将基因所参与的信号通路的名称已经所在数据库的信息以表格的形式呈现出来，比较直观的告诉你这个基因参与了多少信号通路，哪些信号通路比较重要。

第二种，Word Enrichment分析。

以表格的形式展现出，该基因相关的信号通路的语言或单词是什么，便于你理解这个基因的功能。

还可以以文字云的形式进行展现，我们可以看到P53与凋亡、肿瘤、细胞周期、DNA损伤、感染、衰老关系更为密切。

第三种与第二种分析非常相似，是对该基因的注释进行文字分析，单一基因比较明确的话，这两者的分析结果会非常相似。

比如注释云的结果除了感染和DNA损伤没有凸显以外，其他的相关性还是比较一致的。

以上就是我今天的分享，希望能够对你有用。

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