kegg解析とは？初心者向けにやさしく解説する基礎ガイド共起語・同意語・対義語も併せて解説！

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高岡智則

年齢：33歳性別：男性職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当）居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション出身地：神奈川県川崎市身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる）血液型：A型誕生日：1992年11月20日最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分）家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）

kegg解析とは？

kegg解析とは、遺伝子の集合がどのような生物学的経路に関与しているかを調べるための方法です。KEGGというデータベースを使い、遺伝子の配列情報や発現データを経路に紐付けて、どの経路が重要になっているかを探します。 KEGGは「Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes」の略で、遺伝子・代謝経路・薬物相互作用など、生命活動の全体像を1つの地図として整理しています。

kegg解析の基本イメージ

人の細胞を例にすると、ある病気のときに特定の遺伝子が活発になったり抑制されたりします。kegg解析はそのリストを使い、どの経路が過剰に関与しているかを示します。結果として、病気の仕組みを「経路のつながり」で理解する手がかりが得られます。

実際の使い方の流れ

Step 1: 学習のための前提として、研究対象の遺伝子リストを用意します。遺伝子名やIDを正確にそろえることが大切です。

Step 2: 解析対象の生物種を決めます。人かマウスかなど、背景データが変わると結果も変わります。

Step 3: KEGG Mapper や KAAS、あるいはRのパッケージを用いて、遺伝子をKEGGのIDに対応づけます。ここで「どの経路に紐づくか」が表示されます。

Step 4: 得られた経路リストの中から、統計的な富集分析を使って「有意に enrich（濃縮している経路）」を見つけます。これにより、背景となる全体の遺伝子数に対して、どの経路が特に関係しているかがわかります。

Step 5: 結果を解釈します。研究仮説と照らし合わせ、どの経路が病気の進行や治療標的になり得るかを考えます。結果はグラフや表で表すと理解しやすくなります。

実際の例とポイント

例えば、ある疾患の研究で100個程度の遺伝子リストが得られたとします。kegg解析を行うと、「代謝経路」「シグナル伝達経路」「薬物代謝経路」が特に富裕している」という結果が出ることがあります。ここでのポイントは、結果が必ずしも“原因”を示すわけではなく、“関連性”を示すという点です。経路の数が多すぎると解釈が難しくなるため、背景として選ぶ遺伝子セットや閾値を適切に設定することが大切です。

用語とツールの実用ガイド

・KEGG: 遺伝子の機能を経路に結びつける地図として使われます。

・KEGG Mapper、KAAS、pathview などのツール: 遺伝子を経路に対応づけ、可視化します。使い方はそれぞれ少しずつ異なるので、公式の手順を確認しましょう。

項目	説明
入力データ	遺伝子リスト（ID、名前、オントロジーなど）
出力	富集経路のリストと統計的な指標
注意点	背景セットの選択、ID変換の正確さ、解釈の限界

最後に、kegg解析は「どの経路が関与しているか」を見つける強力な手法ですが、結果を直感的に解釈するには、研究文脈と他のデータ（実験結果、臨床情報など）を組み合わせることが大切です。初心者は、まず小さなデータセットで練習し、公式のガイドラインを読んで段階的に理解を深めるとよいでしょう。

kegg解析の同意語

KEGG解析: KEGGデータベースを用いた機能・経路の解析全般を指す日本語表現。
KEGGパスウェイ解析: KEGGの経路情報（パスウェイ）を用いて、どの遺伝子リストがどの経路に関与するかを評価する解析。
KEGG経路解析: KEGGの経路データを基に遺伝子集合の関与する経路を解明する解析。
KEGG機能解析: KEGGの機能カテゴリを基に、遺伝子セットの生物学的機能を解釈する解析。
KEGG経路機能解析: KEGG経路と機能の関連性を評価する解析。
KEGGエンリッチメント解析: 遺伝子セットがKEGGの経路において過剰に富んでいるかを検出するエンリッチメント（富集）解析。
KEGGエンリッチメント分析: KEGG経路エンリッチメントを評価する分析手法。
KEGG富集解析: KEGG経路の富集（エンリッチメント）を検出する解析。
KEGGデータベース解析: KEGGデータベースの情報を用いて機能や経路を解釈・解析する手法。
KEGGデータ活用解析: KEGGデータを活用して機能・経路を解析する手法。
KEGG経路マッピング: 遺伝子をKEGGの経路へ対応づけて可視化・解釈する作業。
KEGG経路マッピング解析: KEGG経路マッピングを用いた解析手法。
kegg解析: KEGGデータベースを用いた解析全般を指す日本語表現の別形。
KEGGベースの機能解析: KEGGを基盤として遺伝子集合の機能を解釈する解析。
KEGG経路エンリッチメント解析: KEGG経路におけるエンリッチメントを検出する解析。
KEGG経路エンリッチメント分析: KEGG経路エンリッチメントを評価する分析手法。

kegg解析の対義語・反対語

未解析: まだ分析されていない状態。KEGG解析の最も自然な対義語。
生データ: 加工・解析前の未処理データ。KEGG解析の対義的要素として考えられる。
非解析: 解析が行われていない状態を指す表現。
解釈: データの意味づけ・理解を指す行為。解析とは異なるアプローチで、対義語として使われることがある。
総括: 全体を要約・まとめる行為。詳細な分解・分析に対する高レベルの視点の反対語として位置づけられることがある。
統合: データを統合して全体像を作る行為。分解・抽出を重視する解析の反対の方向性を持つ語。
構築: 要素を組み立てて作る行為。分析を分解・評価する動きの対義語として用いられることがある。

kegg解析の共起語

KEGG: Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes。遺伝子・タンパク質が関与する代謝経路・シグナル伝達経路を整理したデータベース。KEGG解析はこの情報を使って遺伝子リストの機能的意味を解釈します。
パスウェイ解析: 生物の経路（パスウェイ）を特定・解釈する解析の総称。KEGGパスウェイを含む経路情報を用いて機能を解釈します。
経路解析: パスウェイ解析と同義で、代謝経路・シグナル伝達経路の特定・可視化を目的とした解析。研究の文脈で同義語として使われます。
富集分析: 特定の遺伝子集合がどの経路や機能カテゴリに有意に富んでいるかを統計的に検定する手法。p値やFDRで有意性を評価します。
遺伝子セット富集分析: 遺伝子セット全体の偏りを評価する分析。KEGG経路やGOセットなどの機能セットが上位に来るかを検証します。
GO解析: Gene Ontologyの用語を用いて遺伝子機能を解釈する解析。生物学的プロセス・分子機能・細胞成分を対象にします。
GO用語: GOの用語（生物学的プロセス・分子機能・細胞成分）を指す用語。富集分析の結果解釈に使われます。
PPIネットワーク: タンパク質同士の相互作用を表すネットワークを作成・解析する手法。KEGGの経路解釈と連携します。
蛋白質相互作用: タンパク質同士の結合・相互作用を指す表現。KEGG解析と関連する補助情報として用いられます。
蛋白質-蛋白質相互作用: 同義表現。タンパク質間相互作用を指します。
オミクスデータ: ゲノム・トランスクリプトーム・プロテオーム・メタボロームなどの包括的データ。KEGG解析はこれらのデータから機能解釈を行います。
RNA-seqデータ: 転写産物の発現量を測定するデータ。KEGG解析の入力として広く使われます。
マイクロアレイデータ: マイクロアレイによる遺伝子発現データ。KEGG解析に用いられる古典的データ形式の一つです。
遺伝子発現データ: 遺伝子の発現量を表すデータ。KEGG解析では差次的発現遺伝子リストの作成後に使用されます。
遺伝子アノテーション: 遺伝子IDを機能・経路情報の対応づけ。KEGG解析を行う前処理として重要です。
Pathview: KEGG経路を可視化するRパッケージ。発現データを経路図に重ねて表示します。
clusterProfiler: Rの代表的なパッケージ。KEGG富集分析・GO解析を実施するツールとして広く使われます。
R言語: 統計解析・データ処理に使われるプログラミング言語。KEGG解析の実装にも頻繁に使われます。
Python: データ処理・解析に用いられる別言語。KEGG解析のスクリプト作成にも使われます。
p値: 統計的有意性を表す指標。KEGG富集分析では経路が偶然に起こる確率を示します。
多重検定補正: 複数の仮説検定を同時に行う際の偽陽性を抑える補正。例：FDR、Bonferroni補正。
FDR: 偽発見率。多重検定補正の指標の一つ。KEGG解析の結果の有意性判断に使われます。