Kegg数据库是由京都大学开发的权威生物信息学资源，专注于药物和化学物质的系统性分类与关联分析。
这是一款面向科研人员和医药从业者的专业级数据库，提供从分子结构到代谢通路的全方位药物信息支持。
官网链接：https://www.kegg.jp/kegg/drug/
功能特点详述
- 全面的药物信息整合：Kegg数据库收录了全球主要药品命名标准（如INN、USAN）下的通用名、商品名及化学结构信息，同时涵盖日本与美国市场批准的药品数据。用户可通过多种关键词精准查询药物分类、作用靶点及其在体内的代谢途径，极大提升了药物信息检索的深度与广度。
- 药物相互作用与通路图谱支持：平台内置药物相互作用检查工具，帮助识别潜在的药理冲突；同时提供详细的信号通路和代谢通路图谱（KEGG Pathway），特别适用于新药研发、药效机制研究和系统药理学分析。
实际体验与优缺点分析
使用体验： Kegg数据库界面简洁，导航清晰，尽管整体设计偏学术风格、交互较为传统，但功能布局合理，专业用户可快速定位所需数据。搜索支持多字段筛选（如D组编号、药物名称、靶点蛋白等），结果页面结构化呈现化学结构式、ATC分类、代谢路径链接等关键信息，适合深度数据挖掘。学习成本适中，初次使用者可能需要一定时间熟悉其术语体系和路径浏览方式。优点：
- 数据权威且更新稳定，源自京都大学多年积累的生物信息学研究成果。
- 提供药物-靶点-通路三位一体的关联视图，对机制研究极具价值。
- 支持跨国药品命名与市场信息对照，便于国际化学术交流与比较研究。
- 网站主要为英文界面，虽部分内容支持中文阅读，但术语仍以英文为主，对非专业背景用户不够友好。
- 国内访问速度较慢，偶尔会出现加载延迟或图片资源无法显示的情况，影响使用流畅性。
适用人群
该数据库特别适合从事生命科学、药理学、药物研发、临床医学和生物信息学研究的专业人员。也适用于高校研究生及以上层次的学生在撰写论文、设计实验或进行药物机制分析时作为核心参考资料。具体应用场景包括：药物靶点筛选、代谢路径建模、药物相互作用评估以及新药开发中的通路富集分析。总结与简单评价
Kegg数据库以其权威性、系统性和深度整合的多维数据，在全球生物医学研究领域占据重要地位。虽然界面略显陈旧且访问体验受地域限制，但对于需要精准药物信息与通路分析的研究者而言，它依然是不可替代的核心工具之一。推荐科研机构用户将其纳入常规信息检索体系。访问链接
点击访问：Kegg数据库
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