Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) is a knowledge base for systematic analysis of gene functions in terms of the networks of genes and molecules. The major component of KEGG is the PATHWAY database that consists of graphical diagrams of biochemical pathways including most of the known metabolic pathways and some of the known regulatory pathways. The pathway information is also represented by the ortholog group tables summarizing orthologous and paralogous gene groups among different organisms. KEGG maintains the GENES database for the gene catalogs of all organisms with complete genomes and selected organisms with partial genomes, which are continuously re-annotated, as well as the LIGAND database for chemical compounds and enzymes. Each gene catalog is associated with the graphical genome map for chromosomal locations that is represented by Java applet. In addition to the data collection efforts, KEGG develops and provides various computational tools, such as for reconstructing biochemical pathways from the complete genome sequence and for predicting gene regulatory networks from the gene expression profiles. The KEGG databases are daily updated and made freely available (http://www.genome.ad.jp/kegg/).

KEGG (Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes) is a knowledge base for systematic analysis of gene functions, linking genomic information with higher order functional information. The genomic information is stored in the GENES database, which is a collection of gene catalogs for all the completely sequenced genomes and some partial genomes with up-to-date annotation of gene functions. The higher order functional information is stored in the PATHWAY database, which contains graphical representations of cellular processes, such as metabolism, membrane transport, signal transduction and cell cycle. The PATHWAY database is supplemented by a set of ortholog group tables for the information about conserved subpathways (pathway motifs), which are often encoded by positionally coupled genes on the chromosome and which are especially useful in predicting gene functions. A third database in KEGG is LIGAND for the information about chemical compounds, enzyme molecules and enzymatic reactions. KEGG provides Java graphics tools for browsing genome maps, comparing two genome maps and manipulating expression maps, as well as computational tools for sequence comparison, graph comparison and path computation. The KEGG databases are daily updated and made freely available (http://www.genome.ad.jp/kegg/ ).

KEGG (http://www.kegg.jp/ or http://www.genome.jp/kegg/) is an encyclopedia of genes and genomes. Assigning functional meanings to genes and genomes both at the molecular and higher levels is the primary objective of the KEGG database project. Molecular-level functions are stored in the KO (KEGG Orthology) database, where each KO is defined as a functional ortholog of genes and proteins. Higher-level functions are represented by networks of molecular interactions, reactions and relations in the forms of KEGG pathway maps, BRITE hierarchies and KEGG modules. In the past the KO database was developed for the purpose of defining nodes of molecular networks, but now the content has been expanded and the quality improved irrespective of whether or not the KOs appear in the three molecular network databases. The newly introduced addendum category of the GENES database is a collection of individual proteins whose functions are experimentally characterized and from which an increasing number of KOs are defined. Furthermore, the DISEASE and DRUG databases have been improved by systematic analysis of drug labels for better integration of diseases and drugs with the KEGG molecular networks. KEGG is moving towards becoming a comprehensive knowledge base for both functional interpretation and practical application of genomic information.

KEGG ( http://www.genome.jp/kegg/ ) is a database of biological systems that integrates genomic, chemical and systemic functional information. KEGG provides a reference knowledge base for linking genomes to life through the process of PATHWAY mapping, which is to map, for example, a genomic or transcriptomic content of genes to KEGG reference pathways to infer systemic behaviors of the cell or the organism. In addition, KEGG provides a reference knowledge base for linking genomes to the environment, such as for the analysis of drug-target relationships, through the process of BRITE mapping. KEGG BRITE is an ontology database representing functional hierarchies of various biological objects, including molecules, cells, organisms, diseases and drugs, as well as relationships among them. KEGG PATHWAY is now supplemented with a new global map of metabolic pathways, which is essentially a combined map of about 120 existing pathway maps. In addition, smaller pathway modules are defined and stored in KEGG MODULE that also contains other functional units and complexes. The KEGG resource is being expanded to suit the needs for practical applications. KEGG DRUG contains all approved drugs in the US and Japan, and KEGG DISEASE is a new database linking disease genes, pathways, drugs and diagnostic markers.

KEGG (http://www.kegg.jp/ or http://www.genome.jp/kegg/) is an integrated database resource for biological interpretation of genome sequences and other high-throughput data. Molecular functions of genes and proteins are associated with ortholog groups and stored in the KEGG Orthology (KO) database. The KEGG pathway maps, BRITE hierarchies and KEGG modules are developed as networks of KO nodes, representing high-level functions of the cell and the organism. Currently, more than 4000 complete genomes are annotated with KOs in the KEGG GENES database, which can be used as a reference data set for KO assignment and subsequent reconstruction of KEGG pathways and other molecular networks. As an annotation resource, the following improvements have been made. First, each KO record is re-examined and associated with protein sequence data used in experiments of functional characterization. Second, the GENES database now includes viruses, plasmids, and the addendum category for functionally characterized proteins that are not represented in complete genomes. Third, new automatic annotation servers, BlastKOALA and GhostKOALA, are made available utilizing the non-redundant pangenome data set generated from the GENES database. As a resource for translational bioinformatics, various data sets are created for antimicrobial resistance and drug interaction networks.

A grand challenge in the post-genomic era is a complete computer representation of the cell and the organism, which will enable computational prediction of higher-level complexity of cellular processes and organism behavior from genomic information.Toward this end we have been developing a knowledge-based approach for network prediction, which is to predict, given a complete set of genes in the genome, the protein interaction networks that are responsible for various cellular processes.KEGG at http://www.genome.ad.jp/kegg/ is the reference knowledge base that integrates current knowledge on molecular interaction networks such as pathways and complexes (PATHWAY database), information about genes and proteins generated by genome projects (GENES/SSDB/KO databases) and information about biochemical compounds and reactions (COMPOUND/GLYCAN/REACTION databases).These three types of database actually represent three graph objects, called the protein network, the gene universe and the chemical universe.New efforts are being made to abstract knowledge, both computationally and manually, about ortholog clusters in the KO (KEGG Orthology) database, and to collect and analyze carbohydrate structures in the GLYCAN database.

The number of complete and draft genomes is rapidly growing in recent years, and it has become increasingly important to automate the identification of functional properties and biological roles of genes in these genomes. In the KEGG database, genes in complete genomes are annotated with the KEGG orthology (KO) identifiers, or the K numbers, based on the best hit information using Smith–Waterman scores as well as by the manual curation. Each K number represents an ortholog group of genes, and it is directly linked to an object in the KEGG pathway map or the BRITE functional hierarchy. Here, we have developed a web-based server called KAAS (KEGG Automatic Annotation Server: http://www.genome.jp/kegg/kaas/) i.e. an implementation of a rapid method to automatically assign K numbers to genes in the genome, enabling reconstruction of KEGG pathways and BRITE hierarchies. The method is based on sequence similarities, bi-directional best hit information and some heuristics, and has achieved a high degree of accuracy when compared with the manually curated KEGG GENES database.

The increasing amount of genomic and molecular information is the basis for understanding higher-order biological systems, such as the cell and the organism, and their interactions with the environment, as well as for medical, industrial and other practical applications. The KEGG resource (http://www.genome.jp/kegg/) provides a reference knowledge base for linking genomes to biological systems, categorized as building blocks in the genomic space (KEGG GENES) and the chemical space (KEGG LIGAND), and wiring diagrams of interaction networks and reaction networks (KEGG PATHWAY). A fourth component, KEGG BRITE, has been formally added to the KEGG suite of databases. This reflects our attempt to computerize functional interpretations as part of the pathway reconstruction process based on the hierarchically structured knowledge about the genomic, chemical and network spaces. In accordance with the new chemical genomics initiatives, the scope of KEGG LIGAND has been significantly expanded to cover both endogenous and exogenous molecules. Specifically, RPAIR contains curated chemical structure transformation patterns extracted from known enzymatic reactions, which would enable analysis of genome-environment interactions, such as the prediction of new reactions and new enzyme genes that would degrade new environmental compounds. Additionally, drug information is now stored separately and linked to new KEGG DRUG structure maps.

In the hierarchy of data, information and knowledge, computational methods play a major role in the initial processing of data to extract information, but they alone become less effective to compile knowledge from information. The Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) resource (http://www.kegg.jp/ or http://www.genome.jp/kegg/) has been developed as a reference knowledge base to assist this latter process. In particular, the KEGG pathway maps are widely used for biological interpretation of genome sequences and other high-throughput data. The link from genomes to pathways is made through the KEGG Orthology system, a collection of manually defined ortholog groups identified by K numbers. To better automate this interpretation process the KEGG modules defined by Boolean expressions of K numbers have been expanded and improved. Once genes in a genome are annotated with K numbers, the KEGG modules can be computationally evaluated revealing metabolic capacities and other phenotypic features. The reaction modules, which represent chemical units of reactions, have been used to analyze design principles of metabolic networks and also to improve the definition of K numbers and associated annotations. For translational bioinformatics, the KEGG MEDICUS resource has been developed by integrating drug labels (package inserts) used in society.

Abstract KEGG (https://www.kegg.jp/) is a manually curated resource integrating eighteen databases categorized into systems, genomic, chemical and health information. It also provides KEGG mapping tools, which enable understanding of cellular and organism-level functions from genome sequences and other molecular datasets. KEGG mapping is a predictive method of reconstructing molecular network systems from molecular building blocks based on the concept of functional orthologs. Since the introduction of the KEGG NETWORK database, various diseases have been associated with network variants, which are perturbed molecular networks caused by human gene variants, viruses, other pathogens and environmental factors. The network variation maps are created as aligned sets of related networks showing, for example, how different viruses inhibit or activate specific cellular signaling pathways. The KEGG pathway maps are now integrated with network variation maps in the NETWORK database, as well as with conserved functional units of KEGG modules and reaction modules in the MODULE database. The KO database for functional orthologs continues to be improved and virus KOs are being expanded for better understanding of virus-cell interactions and for enabling prediction of viral perturbations.