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Na hierarquia de dados, informações e conhecimento, métodos computacionais desempenham um papel importante no processamento inicial de dados para extrair informações, mas eles sozinhos tornam-se menos eficazes para compilar conhecimento a partir de informações. O recurso Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) (http://www.kegg.jp/ ou http://www.genome.jp/kegg/) foi desenvolvido como uma base de conhecimento de referência para auxiliar nesse último processo. Em particular, os mapas de caminhos do KEGG são amplamente utilizados para a interpretação biológica de sequências genômicas e outros dados de alto rendimento. A ligação de genomas a caminhos é feita através do sistema KEGG Orthology, uma coleção de grupos di-ortólogos definidos manualmente identificados por números K. Para automatizar melhor esse processo de interpretação, os módulos KEGG definidos por expressões booleanas de números K foram expandidos e melhorados. Uma vez que os genes em um genoma são anotados com números K, os módulos KEGG podem ser avaliados computacionalmente, revelando capacidades metabólicas e outras características fenotípicas. Os módulos de reação, que representam unidades químicas de reações, foram usados para analisar princípios de design de redes metabólicas e também para melhorar a definição de números K e anotações associadas. Para bioinformática translacional, o recurso KEGG MEDICUS foi desenvolvido integrando rótulos de medicamentos (inserts de pacotes) utilizados na sociedade.
Kanehisa et al. (Qui,) estudaram essa questão.