OmniPath — 文献策展信号通路整合层

INFOBOX — OmniPath 一屏速览

维度	内容
本质	文献策展信号通路的整合层（integration layer/gateway），非单一策展库本身
机构	Saez Lab（海德堡大学 / RWTH Aachen）+ Korcsmáros Lab（Earlham Institute）
首版	2016-11-29，Nature Methods 13(12):966-967（彼时整合 27 个库）
2.0 版	2021-03-22，Mol Syst Biol 17:e9923（整合 103 个资源）
五库架构	network / enzyme-PTM（enz_sub）/ complexes / annotations / intercell
规模（2021）	PPI 103,396｜酶-PTM 39,201｜复合物 22,005｜注释 5,475,532｜配体-受体 14,348
规模（2016 首版）	交互 36,557、蛋白 7,984、文献 41,237 篇、期刊 1,132 家
关键机制	curation_effort（唯一资源-文献对）+ 参考文献数过滤；intercell consensus_score
因果性	主打有向、有符号的 activity flow（stimulation/inhibition），区别于无向 PPI 库
获取	web service https://omnipathdb.org/ ＋ R(OmnipathR) ＋ Python(omnipath/pypath) ＋ Cytoscape
格式	TSV（默认）、JSON、CSV、BEL；历史快照归档
许可	无统一许可，逐资源继承；支持 license=commercial 过滤；pypath 软件 GPL
更新	每隔数月加资源、每年至少全量更新一次，每次更新前归档
反例消歧	≠ SIGNOR（单一策展库）≠ BioGRID/STRING（无向 PPI 或含预测）

§0 E-E-A-T 审核与免责声明

页面定位：本条为千方病案医数集「AI-Ready Wikipedia」条目，面向 AI 工程师、生物信息学者与多组学分析者，提供 OmniPath 的事实核验型综述：定位、规模、数据结构、访问方式、许可、生态与坑点。

E-E-A-T 声明：

• Experience（经验）：本条目综合 OmniPath 官方站（omnipathdb.org）、其两篇主论文与合作机构官方稿，逐条交叉核对硬数字；凡双口径冲突处显式并存（§7、§8）。
• Expertise（专业性）：涉及信号通路整合、因果网络、酶-底物关系、细胞间通讯等生物信息学概念，术语首现标注英文，并给出字段级字典（§4）。
• Authoritativeness（权威性）：一手来源为 Nature Methods（2016，PMID 27898060）与 Molecular Systems Biology（2021，PMID 33749993），辅以 EMBL-EBI 官方新闻稿与 GitHub 代码仓库。
• Trustworthiness（可信度）：所有硬数字标注年份与出处；查不到的项目在 §8 明确标为「遗留疑点」，绝不编造；明确区分 OmniPath 与单一策展库、无向 PPI 库。

免责声明：本条目为数据集元数据与使用指南，不构成任何生物学结论、药物建议或临床决策依据。OmniPath 为整合型先验知识库，其记录的正确性、完整性与许可合规性由使用者自行核验；文中数字随官方版本更新可能变化，请以 omnipathdb.org 实时数据与 archive.omnipathdb.org 归档为准。

审核信息：最后人工审核日期 2026-10-14；审核机构 千方病案医学编辑部。

§1 数据集概览

§1.0 📌 30 秒速览

• 一句话：OmniPath 是把上百个文献策展/高通量分子互作资源汇成一个统一层面的「信号通路整合层」，让你不必分别对接 SIGNOR、Reactome、PhosphoSitePlus、IntAct、STRING……
• 它整合出五个库：信号网络、酶-PTM 关系、蛋白复合物、分子注释、细胞间通讯角色。
• 它主打因果：最核心的 omnipath 数据集是有向、有符号的 activity flow（谁激活谁、谁抑制谁），这正是它与 BioGRID/STRING 这类无向互作库的根本差异。
• 它能被过滤：用 curation_effort 与参考文献数剔除低质量记录，用 license=commercial 只取可商用记录。
• 它持续生长：2016 首版 27 个库 → 2021 版 103 个资源，每隔数月增补、每年至少全量更新一次。
• 它有一手论文：Nature Methods 2016（设计蓝图）+ Mol Syst Biol 2021（含细胞间通讯的 2.0 版）。

§1.1 摘要

OmniPath 是一个分子生物学先验知识整合层，由德国/英国/荷兰多机构的研究团队（Saez Lab 与 Korcsmáros Lab）开发，用 Python 模块 pypath 汇集超过 100 个原始资源，构建五个统一数据库：信号网络（network）、酶-PTM 关系（enzyme–PTM, enz_sub）、蛋白复合物（complexes）、分子注释（annotations）与细胞间通讯角色（intercell）。它于 2016 年在 Nature Methods 发表设计蓝图，2021 年在 Molecular Systems Biology 发表整合了胞内-胞间信号的 2.0 版。其核心价值在于：把散落在各策展库、格式各异、许可各异的信号通路知识，统一标识符、去重合并、保留证据与许可，从而让多组学与单细胞分析可以直接以「因果网络」为骨架。

OmniPath 的关键定位词是 gateway（网关） 与 integration layer（整合层）——它不是一个新的原始策展库，而是站在众多策展库之上的一层。理解这一点，是理解其规模数字、许可结构与使用方式的前提（详见 §2.1 消歧）。

§1.2 战略价值

• 省去多库对接成本：研究者无需分别学习 SIGNOR、Reactome、PhosphoSitePlus、IntAct、STRING、DoRothEA、CollecTRI、CORUM 等资源的格式与标识符体系。
• 提供因果骨架：activity flow 数据携带方向与符号（激活/抑制），是因果推理工具（CARNIVAL、NicheNet、CellOracle 类）的首选输入。
• 打通胞内-胞间：2.0 版的 intercell 库定义了 transmitter/receiver/mediator 角色，把配体-受体连接与胞内通路连成一体，服务单细胞通讯分析。
• 许可透明可过滤：逐资源列出许可，并提供 license=commercial 参数，使企业用户能合规取数。
• 证据可追溯：每条记录携带 references 与 sources，可回溯到原始资源与文献。

§1.3 同类数据集横向对比

资源	类型	方向性	规模定位	与 OmniPath 的关系
OmniPath	整合层	有向/有符号（activity flow 子集）	PPI 10 万+、酶-PTM 3.9 万+	本条目主体
SIGNOR	单一策展库	有向/有符号	数量级低于 OmniPath	OmniPath 的上游资源之一
Reactome	单一通路库	有向（反应级）	2,883 通路 / 16,423 反应	OmniPath 的上游通路资源
BioGRID	PPI 库	无向（含高通量）	数量级巨大	OmniPath 的 PPI 上游之一
STRING	PPI 库	无向（含预测）	全蛋白组预测覆盖	OmniPath 的 PPI 上游之一
PhosphoSitePlus	修饰库	酶-底物	磷酸化海量位点	OmniPath 酶-PTM 上游（被大量转引）
CellPhoneDB	配体-受体库	有向（细胞群）	数百–数千对	与 OmniPath intercell 互补/可对接

要点：OmniPath 的独特性不在「更多原始数据」，而在「在别家之上做整合与归一」。对比时要比较「整合层 vs 单一库」「有向因果 vs 无向关联」两个维度（§2.1）。

§1.4 版本时间轴

时间	里程碑	关键信息
2016-11-27	EMBL-EBI 新闻稿	宣布 OmniPath，整合 27 个资源，41,000+ 篇文献
2016-11-29	Nature Methods 在线	设计蓝图论文，PMID 27898060
2016-12	Nature Methods 刊期	36,557 交互 / 7,984 蛋白
2019	Cytoscape 插件论文	Bioinformatics，PMID 31886476（2020 卷期）
2021-03-22	Mol Syst Biol 2.0 版	整合 103 资源，加入 intercell，PMID 33749993
持续	pypath 维护	2026 年仍在提交（.bumpversion.cfg 0.16.30→0.16.31，2026-02-18）

§1.5 典型应用场景

1. 通路活性推断：给定差异表达基因，用 OmniPath 网络 + CARNIVAL/DoRothEA 推断转录因子与通路活性。
2. 单细胞细胞间通讯：用 intercell 库 + OmnipathR 构建配体-受体网络，输入 NicheNet/CellPhoneDB。
3. 多组学因果整合：以 OmniPath 有向网络为先验，做因果通路分析。
4. 知识图谱构建：以五大库为骨架搭建生物医学知识图谱与图神经网络特征。
5. 药物机制注释：结合 drug target 注释理解化合物作用机制。
6. 基准与对照：作为「文献策展信号网络」的代表，与其他资源做覆盖度/一致性比较。

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§2 医学与生物学背景

§2.1 关键消歧：整合层 vs 单一策展库 vs 无向 PPI 库

这是理解 OmniPath 最重要的一节。OmniPath 不是「一个数据库」，而是「数据库的数据库」。

（1）OmniPath 是整合层，不是原始策展库。

SIGNOR、Reactome、PhosphoSitePlus、IntAct 等各自由独立团队做原始文献策展，拥有自己的记录格式、标识符与许可。OmniPath 站在它们之上：用 pypath 抓取它们的公开导出，把蛋白/基因标识符统一（如统一到 UniProt/HGNC），把指向同一对分子的记录合并成一条，并保留其来源（sources）与文献（references）。因此：

• 一条 OmniPath 记录常常同时来自多个上游资源，sources 字段会列出它们。
• OmniPath 的规模数字（如 103,396 条 PPI）不等于任一上游库的规模，而是「合并后」的结果。
• 讨论「OmniPath 有多少条 XXX」时，必须说明是哪一年、哪个库的口径——2016 首版与 2021 版的数字差异巨大（§3.2）。

（2）OmniPath 主打「因果/方向性」，与无向 PPI 库分道扬镳。

• 有向、有符号（directed & signed）：OmniPath 的核心 omnipath 数据集记录的是「A 激活/抑制 B」这类 activity flow（活动流）关系，携带 is_directed、is_stimulation、is_inhibition 字段。SIGNOR 也是这类有向有符号库。
• 无向（undirected）：BioGRID、IntAct 等记录的是「A 与 B 存在物理/遗传互作」，不区分方向，也不携带激活/抑制符号。它们能告诉你「两个蛋白相互作用」，但不告诉你「谁控制谁」。
• 因此：做因果推理、通路活性、药物机制分析，应选有向有符号子集；做互作组覆盖、枢纽蛋白发现，可用无向库。

OmniPath 的巧妙之处在于：它同时容纳这些类别——omnipath 数据集取高质量的文献策展 activity flow；而 pathwayextra、kinaseextra、ligrecextra 等数据集则放入更宽泛（可信度分层较低）的互作。使用者按数据集名过滤即可在「严」与「宽」之间权衡。

（3）与单一策展库（如 SIGNOR）的具体差异。

维度	SIGNOR	OmniPath
身份	原始策展库	整合层（SIGNOR 是其上游之一）
数据来源	自建策展团队逐篇录入	汇集上百资源 + 归一化合并
规模	单库量级	多库合并量级（远大于单库）
文献追溯	逐条策展	逐条 references + sources（可回溯到上游）
更新	自有节奏	每隔数月加资源、每年至少全量更新

一句话：SIGNOR 是一家图书馆，OmniPath 是把上百家图书馆的目录合并、去重、统一编号后的总检索台。

（4）为什么「整合层」这个定位如此关键——三个直接后果。

• 后果一：数字口径必须带年份与资源类型。 因为 OmniPath 是动态合并多个上游，其「PPI 有多少条」会随上游更新、新增资源、去重规则变化而变。2016 说 36,557、2021 说 103,396，是两个不同时点的快照，不能混用（§3.0）。
• 后果二：许可呈现「拼布」形态。 整合层不改变上游的许可，只是把它们并列。因此 OmniPath 数据里同时存在 MIT、CC BY、CC BY-NC、GPL、甚至 No license 的记录。这就是为什么官方要提供 license=commercial 过滤参数——它是整合层才需要的机制（单一库往往只有一个许可）。
• 后果三：可信度分层必须靠「数据集名」。 因为不同上游的策展严格程度不同，OmniPath 用数据集名做分层：omnipath 是精选的文献策展 activity flow（最严），pathwayextra/kinaseextra/ligrecextra 是补充（较宽）。使用者通过选择数据集来在「准」与「全」之间调节，而不是依赖一个统一的质量分数。

（5）与「预测型」资源的区别。

除无向 PPI 库外，还有一类预测型资源（如用同源或结构推断的互作），它们可能没有文献直接支持。OmniPath 的资源分类体系（Literature curated / High-throughput / Prediction / Original experiment）正是用来标注每个上游属于哪一类——这也是整合层替使用者「先把关」的价值：至少你能按类别筛选，而不必逐个查每个库的方法学。

（6）常见误解清单。

误解	事实
「OmniPath 是最全的原始互作库」	它是整合层，原始数据来自上游
「OmniPath 只有文献策展数据」	它也纳入高通量与预测类上游，只是用数据集/类别分层
「OmniPath 的参考文献数就是证据强度」	会被跨库转引放大，官方明确警告
「OmniPath 数据都是无向的」	核心 omnipath 数据集是有向有符号
「OmniPath 有统一 license」	无统一许可，逐资源继承

§2.2 信号通路与因果网络的生物学背景

细胞的一切功能由信号通路（signaling pathway）控制：第一个分子接收信号（如配体结合受体），激活下一个分子（如激酶磷酸化底物），依次传递，最终改变转录、代谢或运动。信号通路出错——尤其是被持续激活——与癌症等疾病密切相关，许多靶向药正是「在通路上设路障」，阻断异常信号。

理解通路需要两类知识：一是物理互作（哪些蛋白真正接触/结合），二是因果流向（谁的活性变化导致谁的活性变化）。OmniPath 的价值就在于把这两类知识——尤其是后者——从上百个分散的来源中整理成统一、可计算、带证据的网络。

§2.3 支持的分析任务定义

任务	输入	输出	依赖 OmniPath 的哪个库
通路活性推断	差异表达/转录组	通路活性评分	network（有向 activity flow）
转录因子活性推断	表达式矩阵	TF 活性	network（dorothea / tfregulons）
细胞间通讯推断	单细胞转录组	配体-受体连接	intercell + network
酶-底物关系分析	蛋白/位点列表	上游激酶候选	enz_sub
复合物成员分析	蛋白列表	复合物归属	complexes
功能注释富集	蛋白列表	功能/定位/疾病注释	annotations
因果网络求解	表达式 + 网络	通路级因果模型	network（输入 CARNIVAL）

§2.4 使用人群画像

• 生物信息学家/计算生物学家：需要现成的先验网络做通路与网络分析。
• 单细胞分析者：需要配体-受体资源做细胞间通讯（CellPhoneDB/CellChat/NicheNet 生态）。
• AI/图学习研究者：需要带方向与符号的知识图谱做 GNN、因果学习。
• 药物发现团队：需要药物靶点、通路、酶-底物整合注释。
• 企业合规用户：需要逐资源许可透明 + 商用过滤参数。

§2.5 应用价值

• 降本：一次获取即覆盖上百资源，免去逐一对接与许可核验。
• 提质：去重合并 + 证据追溯，减少「多库重复计数」造成的假象（同时 OmniPath 也提醒：整合会放大被转引资源的权重，§7）。
• 因果：有向有符号网络支撑真正的机制推断，而非仅相关性关联。
• 可复现：pypath 开源、构建逻辑透明、历史数据归档。

§2.6 与人类疾病知识库的对照

OmniPath 本身不是疾病数据库，但它的 annotations 库整合了疾病、组织、定位等注释（含 DisGeNet 等来源），使之可与疾病基因集对照。2016 论文即以疾病-基因关联覆盖率 61%、癌症相关基因覆盖率 >80%、可成药蛋白覆盖 54% 作为质量证据（对应最大同类因果资源分别为 42%/55%/22%），说明整合层在覆盖面上显著优于任一单一来源。

§3 数据集规格

§3.0 规模口径抉择

使用 OmniPath 前，先明确你要引用的是哪个年份/哪种口径：

口径	时间	资源数	PPI/交互	说明
首版（Nature Methods）	2016	27 个库	36,557	7,984 蛋白、41,237 文献
2.0 版（Mol Syst Biol）	2021	103 个资源	103,396	五库完整、含 intercell
官网/README 描述	持续	「>100」「>150 original resources」	动态	与上两行的资源数口径并存（§8）

提示：引用数字务必带年份与论文出处；跨年直接比较会得出错误结论。

§3.1 五大数据库总览

库名	数据集（dataset 参数）	内容	2021 关键规模
network	omnipath, pathwayextra, kinaseextra, ligrecextra, dorothea, tfregulons, tf_mirna, mirnatarget, lncrna_mrna	分子互作（PPI、转录调控、miRNA 等）	PPI 103,396（12,469 蛋白）
enzyme–PTM	enz_sub	酶-底物（修饰）关系	39,201 条；1,821 酶；16,467 位点
complexes	complexes	蛋白复合物	22,005 个
annotations	annotations	功能/定位/组织/疾病/结构注释	5,475,532 条
intercell	intercell	细胞间通讯角色（transmitter/receiver/mediator）	54,330 条；5,781 蛋白

§3.2 网络库细分与规模

OmniPath 的 network 库由多个数据集组成，可信度与范围各异：

数据集	内容	定位
omnipath	高质量文献策展 activity flow	最严：有向、有符号、有文献
pathwayextra	通路库补充互作	中等可信
kinaseextra	激酶-底物补充	中等可信
ligrecextra	配体-受体补充	中等可信
dorothea	转录因子-靶基因（DoRothEA，18 sources）	TF 调控
tfregulons	TF 调控子	TF 调控
tf_mirna	TF–miRNA	1,803 条（2 资源）
mirnatarget	miRNA–mRNA	6,213 条（5 资源）
lncrna_mrna	lncRNA–mRNA	3 资源

转录调控直接来自 6 个文献策展资源 + DoRothEA；miRNA–mRNA 来自 5 个文献策展资源；TF–miRNA 来自 2 个资源；lncRNA–mRNA 来自 3 个资源（2021 口径）。

§3.3 数据格式与接口

项	说明
Web service	https://omnipathdb.org/，任何 HTTP 客户端可查询
默认格式	TSV（制表符分隔）
其它格式	JSON、CSV（通过 format 参数等）
导出格式	BEL（Biological Expression Language）
R 客户端	OmnipathR（Bioconductor；另含 20 个独立于 OmniPath 的资源接口）
Python 客户端	omnipath（PyPI，返回 pandas DataFrame）；pypath（PyPI pypath-omnipath，构建器）
Cytoscape	OmniPath 插件
联合网络	MetaPKN（代谢 + 信号联合网络）
归档	http://archive.omnipathdb.org/（README.txt 记更新日志）
救援仓库	https://rescued.omnipathdb.org/（标记失效记录的替代来源）

§3.4 网络查询参数摘要

参数	作用
datasets / dataset	选定数据集（omnipath、pathwayextra、enz_sub、complexes、annotations、intercell 等）
format	输出格式（json、csv 等；默认 TSV）
license	commercial 时只返回允许商用的记录
fields	指定返回字段
organisms	物种（默认人类；可请求同源翻译）
genesymbols	是否附带基因符号列

具体参数随版本演进，请以官方 webservice.rst 与客户端文档为准（§8 遗留疑点：未实测逐参数）。

§3.5 标注/证据机制

• references：每条记录携带其支持的文献（PubMed 等），2016 口径平均每条交互 2.88 篇文献。
• sources：列出贡献该记录的上游资源名。
• curation_effort：唯一「资源-文献」对的数量，是过滤低质量记录的常用指标。
• consensus_score（intercell 专有）：某类别下标注该蛋白的资源数（多资源一致更可信）。

§3.6 标识符与实体体系

OmniPath 是分子层级知识库：核心实体是蛋白质/基因（默认人类，UniProt/HGNC 体系），并扩展到 miRNA、lncRNA、复合物。它不含患者个体数据，因此 patient_count 标为「不适用」。

§3.7 更新与发布周期

• 增补节奏：每隔数月增加新资源。
• 全量更新：所有资源每年至少更新一次。
• 归档：每次更新前把数据归档到 archive.omnipathdb.org，并记入更新日志。
• 软件版本：pypath 采用三段式版本号（bumpversion 管理），2026 年仍在提交（约 0.16.x）。

§3.8 物种与同源翻译

• 人类：原始数据以人类为核心。
• 小鼠：81% 互作可映射（翻译成功率约 80%）。
• 大鼠：31% 互作可映射（翻译成功率约 30%）。
• 方法：基于 NCBI HomoloGene 的同源映射；翻译结果继承人类策展偏倚（§7）。

§3.9 构建与工具链规格

工具	角色	许可/来源
pypath	数据库构建器	GPL；PyPI pypath-omnipath；GitHub saezlab/pypath
OmnipathR	R 客户端	Bioconductor；GitHub saezlab/OmnipathR
omnipath	Python 客户端	PyPI；GitHub saezlab/omnipath
OmniPath Cytoscape 插件	可视化	Cytoscape App Store

§3.10 深度溯源链

原始文献（PubMed）
   └─ 上游策展资源（SIGNOR / Reactome / PhosphoSitePlus / IntAct / STRING / DoRothEA / CORUM …）
        └─ pypath 抓取 + 标识符归一 + 去重合并（保留 sources/references）
             └─ 五大数据库（network / enz_sub / complexes / annotations / intercell）
                  └─ web service（omnipathdb.org） / OmnipathR / omnipath / Cytoscape
                       └─ 归档 archive.omnipathdb.org（每次更新快照）

可追溯性：因为保留了 sources 与 references，用户可从任一条 OmniPath 记录回溯到上游资源、再回溯到原始文献——这是整合层相对「黑箱预测库」的核心优势。

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§4 数据结构

§4.0 概念模型

OmniPath 的数据可以概念性地组织成一棵树（实际以 web service 数据集为单位分发）：

OmniPath（整合层）
├── network/                       # 分子互作网络
│   ├── omnipath                  # 高质量文献策展 activity flow（有向有符号）
│   ├── pathwayextra              # 通路库补充
│   ├── kinaseextra               # 激酶-底物补充
│   ├── ligrecextra               # 配体-受体补充
│   ├── dorothea                  # TF-靶基因（DoRothEA）
│   ├── tfregulons                # TF 调控子
│   ├── tf_mirna                  # TF-miRNA
│   ├── mirnatarget               # miRNA-mRNA
│   └── lncrna_mrna               # lncRNA-mRNA
├── enzyme-PTM/
│   └── enz_sub                   # 酶-底物（修饰）关系
├── complexes/
│   └── complexes                 # 蛋白复合物
├── annotations/
│   └── annotations               # 功能/定位/组织/疾病/结构注释
└── intercell/
    └── intercell                 # 细胞间通讯角色（transmitter/receiver/mediator）

§4.1 DAIMS 字段字典（network / enz_sub / intercell 核心字段）

network（互作）核心字段：

字段	类型	含义	备注
source	string	互作源分子	默认基因符号/UniProt
target	string	互作靶分子
is_directed	bool	是否有方向	activity flow 为真
is_stimulation	bool	是否激活	有符号网络的符号之一
is_inhibition	bool	是否抑制	有符号网络的符号之一
sign	int	符号（+/−/不确定）	stimulation/inhibition 的汇总
curation_effort	int	唯一「资源-文献」对数	常用过滤指标
n_references / references	int/string	参考文献数/列表	剔除 0 得纯文献策展子集
sources	string	贡献该记录的上游资源	整合层痕迹
consensus_stimulation / consensus_inhibition	int	激活/抑制共识度
is_ stimulation 不一致记录	—	有正负冲突的记录	需谨慎解释

enz_sub（酶-底物）核心字段：

字段	类型	含义
enzyme	string	施加修饰的酶（如激酶）
substrate	string	被修饰的底物
residue_type	string	残基类型（如 S/T/Y）
residue_offset	int	残基位置
modification	string	修饰类型（磷酸化/去磷酸化/泛素化…）
is_stimulation / is_inhibition	bool	修饰方向（磷酸化 vs 去磷酸化）
sources / references	string	来源与文献

intercell（细胞间通讯）核心字段：

字段	类型	含义
entity	string	被注释的蛋白
role	string	角色（transmitter / receiver / mediator）
category	string	功能类别（如 ligand、receptor、transporter…）
consensus_score	int	标注该类别一致的资源数
sources	string	贡献资源
locational / main / minor / specific	bool/string	类别层级（8 主 + 17 通用 + 994 特定 + 10 定位，2021 口径）

字段说明：字段名随版本可能微调；上表为语义级字典，精确列名请以 web service 与客户端返回为准（§8）。

§4.2 规模关键统计

指标	2016 首版	2021 版
整合资源数	27 个库	103 个资源
交互/PPI	36,557	103,396
蛋白节点	7,984	12,469（PPI）/ 20,365（注释覆盖）
参考文献	41,237 篇 / 1,132 期刊	—
酶-PTM 关系	—	39,201（1,821 酶 / 16,467 位点）
蛋白复合物	—	22,005
注释记录	—	5,475,532
细胞间通讯注释	—	54,330（5,781 蛋白）
配体-受体连接	—	14,348（有向唯一）
覆盖人蛋白组	~39%	PPI 53%（SwissProt）

§4.3 数据层级与关系

• 分子级：蛋白/基因为主，辅以 miRNA、lncRNA 与复合物。
• 关系级：互作边（network）、修饰关系（enz_sub）、复合物成员关系（complexes）、角色注释（intercell）。
• 注释级：蛋白/复合物/miRNA 的功能、定位、组织、疾病、结构等属性（annotations）。
• 跨库连接：同一蛋白可同时出现在 network、enz_sub、complexes、annotations、intercell 中，可据此把胞内信号与胞间通讯串起来。

§4.4 缺失值与「信息性缺失」

• 缺方向：并非所有互作都有方向；无向记录不可用于因果推断。
• 缺符号：有向但无激活/抑制符号的记录，只能表达「影响」而非「激活/抑制」。
• 缺文献：部分记录 references 为空（来自无参考文献的高通量来源）；剔除它们可得纯文献策展子集。
• 缺上下文：多数记录不带组织/细胞类型元数据（§7 偏倚）。
• 「三态」逻辑：is_stimulation/is_inhibition 可同时为假（未知符号），也可冲突（不同资源符号相反，OmniPath 会标记不一致）。

§5 使用与划分建议

§5.1 按可信度选取子集

OmniPath 官方推荐的过滤逻辑：

1. 只要最严的文献策展因果网络 → 取 omnipath 数据集（activity flow，有向有符号，有文献）。
2. 要更大覆盖但接受较低可信 → 追加 pathwayextra、kinaseextra、ligrecextra。
3. 要 TF 调控 → 取 dorothea / tfregulons。
4. 要 miRNA/lncRNA 调控 → 取 mirnatarget / tf_mirna / lncrna_mrna。
5. 要细胞间通讯 → 取 intercell + omnipath（用于下游胞内通路分析）。

§5.2 过滤策略建议

场景	建议过滤
高精度因果推断	datasets=omnipath + curation_effort>=1（或参考文献数阈值）
覆盖优先的富集分析	多数据集合并，不设参考文献阈值
商用产品	必须 license=commercial
单细胞通讯	intercell 取 consensus_score 较高项 + omnipath 下游
跨物种	显式指定小鼠/大鼠，并注意翻译覆盖率（81%/31%）

§5.3 泄漏与偏倚风险（重点）

• 整合放大偏倚：被多个下游资源转引的原始资源（如 PhosphoSitePlus）在多库重复出现，导致参考文献计数与 curation_effort 被系统性夸大。若把参考文献数当作「独立证据数」，会高估这类记录的可靠性。官方 FAQ 明确提示此点。
• 同一蛋白跨数据集重复：合并不当会让同一关系在多个数据集重复出现，评估时应去重。
• 符号冲突：同一对分子在不同资源可能被标为激活与抑制，直接取用会引入噪声。
• 上游偏倚继承：OmniPath 只做整合，不纠正上游的策展偏倚（研究热度、模式系统偏好）。
• 版本漂移：跨版本比较时固定同一归档快照，否则记录增减会干扰结论。

§5.4 验证与外部核验

• 内部一致性：对同一关系，用 sources 计数（多少资源支持）与 references 计数交叉核验。
• 外部核验：与 SIGNOR、Reactome、CellPhoneDB 等单一库对照，看交集与差异。
• 生物实验核验：关键结论应回到湿实验验证，绝不把整合层记录当作实验事实。
• 版本锁：长期流水线应固定归档版本号（archive.omnipathdb.org），确保可复现。

§4.5 五大库字段级对照（进阶）

为便于跨库合并分析，下表给出各库「连接键」与「可对齐实体」：

库	主连接键	可对齐实体	典型下游用途
network	source/target（基因符号或 UniProt）	蛋白/基因、miRNA、lncRNA	通路活性、因果网络
enz_sub	enzyme + substrate + 位点	蛋白（酶/底物）	上游激酶推断
complexes	复合物 ID + 成员	蛋白、复合物	复合物归属
annotations	entity（蛋白/复合物/miRNA）	蛋白、复合物、miRNA	功能/定位/疾病注释富集
intercell	entity + role + category	蛋白	细胞间通讯网络

跨库合并要点：把 intercell 的 transmitter/receiver 蛋白与 network 的有向边连接，即可从「谁分泌什么配体」一路追到「信号如何穿过胞内通路改变下游靶标」——这正是 2021 论文强调的「胞内-胞间一体」分析范式。

§4.6 记录合并与去重的内部逻辑

虽然 pypath 的具体实现细节随版本演进，但整合层的通用逻辑是：

1. 抓取：从各上游获取公开导出。
2. 归一：把五花八门的标识符统一（UniProt/HGNC 等）。
3. 匹配：把指向同一对分子（同一方向、同一符号语义）的记录视为同一关系。
4. 合并：合并其 sources 与 references，并计算 curation_effort。
5. 标记冲突：当不同上游对同一对分子给出相反符号时，保留分歧并标记。

关键含义：一条合并记录的「参考文献数」是各上游贡献的叠加，所以它衡量的是「被多少文献/资源提及」，而不是「被多少独立实验证实」。

§4.7 与「单一库」数据模型的差异

维度	单一策展库（如 SIGNOR）	整合层（OmniPath）
一条记录对应	一次策展事件	多个上游合并结果
来源字段	自身	sources（列出上游）
许可	单一	逐记录继承
过滤维度	库内质量分	数据集名 + curation_effort + license
覆盖广度	有限但深	广但深浅不一
更新	自有节奏	汇总上游节奏

理解这张表，就能明白为什么不能把 OmniPath 的行数直接与单一库比较——它们的「一行」语义不同。

---

§6 AI 就绪指南 ⭐

§6.0 快速启动

# -*- coding: utf-8 -*-
# 依赖：pip install omnipath pandas
# 用途：用 Python 客户端拉取 OmniPath 有向因果网络
import omnipath as op

# 1) 取高质量文献策展 activity flow（有向、有符号）
inter = op.interactions.OmniPath.get(
    interactions=True,
    references=True,
    genesymbols=True,
)
print(inter.shape)
print(inter[["source_genesymbol", "target_genesymbol",
             "is_directed", "is_stimulation", "is_inhibition"]].head())

# 2) 仅取允许商业使用的记录
inter_commercial = op.interactions.OmniPath.get(license="commercial")

# 3) 取酶-底物关系
enz = op.requests.Enzsub.get()
print(enz.shape)

# 4) 取细胞间通讯角色
ic = op.requests.Intercell.get()
print(ic.shape)

§6.1 Web service 直接查询

# 默认 TSV；加 format=json 得 JSON
curl "https://omnipathdb.org/interactions?datasets=omnipath&fields=source_genesymbol,target_genesymbol,is_directed,is_stimulation,is_inhibition"

# 只取可商用的记录
curl "https://omnipathdb.org/interactions?datasets=omnipath&license=commercial"

# 酶-底物
curl "https://omnipathdb.org/enz_sub"

# 细胞间通讯
curl "https://omnipathdb.org/intercell"

# R / Bioconductor：OmnipathR
# BiocManager::install("OmnipathR")
library(OmnipathR)
inter <- omnipath()                      # 默认高质量策展集
inter_com <- omnipath(license = "commercial")
enz <- enzyme_substrate()

§6.2 数据获取与版本固定

# 无需注册、无申请审核；直接查询 web service
# 历史版本归档（可复现）：http://archive.omnipathdb.org/README.txt
curl "https://archive.omnipathdb.org/README.txt" | head

可复现纪律：长期流水线应记录查询日期 + 归档快照；OmniPath 每隔数月增补、每年至少全量更新一次，不固定版本的结果会漂移。

§6.3 预处理全流程

# # 依赖：pip install omnipath pandas networkx
import omnipath as op
import pandas as pd
import networkx as nx

inter = op.interactions.OmniPath.get(interactions=True, references=True, genesymbols=True)

# 1) 只保留有向记录（因果分析前提）
di = inter[inter["is_directed"] == True].copy()

# 2) 剔除无文献记录 → 纯文献策展子集
if "references" in di.columns:
    di = di[di["references"].notna() & (di["references"] != "")]

# 3) 去重（按 源→靶 合并，保留最大 curation_effort）
key = ["source_genesymbol", "target_genesymbol"]
di = (di.sort_values("curation_effort", ascending=False)
        .drop_duplicates(subset=key))

# 4) 构造有符号网络：把符号折叠成一条边的属性
def sign_of(r):
    if r.get("is_stimulation") and not r.get("is_inhibition"):
        return 1
    if r.get("is_inhibition") and not r.get("is_stimulation"):
        return -1
    return 0   # 未知或冲突

G = nx.DiGraph()
for _, r in di.iterrows():
    G.add_edge(r["source_genesymbol"], r["target_genesymbol"],
               sign=sign_of(r),
               curation_effort=int(r.get("curation_effort", 0)))
print(G.number_of_nodes(), G.number_of_edges())

§6.4 转 PyTorch 图数据

# 依赖：pip install torch omnipath networkx
# 用途：把 OmniPath 有向网络转成 PyG 风格的边索引（示例，不含 PyG 依赖）
import torch, networkx as nx
import omnipath as op

inter = op.interactions.OmniPath.get(interactions=True, genesymbols=True)
di = inter[inter["is_directed"] == True]
G = nx.from_pandas_edgelist(
    di, source="source_genesymbol", target="target_genesymbol",
    create_using=nx.DiGraph)

nodes = list(G.nodes())
idx = {n: i for i, n in enumerate(nodes)}
edges = list(G.edges())
edge_index = torch.tensor(
    [[idx[u] for u, v in edges], [idx[v] for u, v in edges]],
    dtype=torch.long)
print("nodes:", len(nodes), "edges:", edge_index.shape[1])
# 之后可搭配节点特征（表达量、注释）做 GNN / 因果学习

注意：信号网络是有向图，做 GNN 时应使用有向消息传递（如 GCN 需对称化，GAT/DirGCN 可保留方向）。

§6.5 坑点 8 个

坑点 1：把 OmniPath 当作单一策展库直接引用。
OmniPath 是整合层，一条记录可能来自多个上游资源。正确做法：引用时说明「OmniPath 整合版 + 年份」，并在需要溯源时读 sources 字段。

坑点 2：把整合后的规模数字与单一库直接比较。
103,396 条 PPI 是多个库合并后的结果，不能与 SIGNOR 单库数量直接对比来论证「某库更大」。比较必须同口径。

坑点 3：把无向互作当作因果使用。
omnipath 数据集有向有符号，但 pathwayextra/kinaseextra 等更宽泛的互作未必有方向或符号。因果分析前务必过滤 is_directed，并注意符号可能缺失或冲突。

坑点 4：把参考文献数当作独立证据数。
被多资源转引的原始资源（如 PhosphoSitePlus）会使参考文献计数被系统性夸大。官方 FAQ 明确警告：这类指标随数据库整合而失真。

坑点 5：忽略许可碎片化，直接商用。
OmniPath 数据无统一许可，逐条继承上游资源许可，部分为 CC BY-NC 或无许可。商用必须用 license="commercial" 过滤，并逐资源核验（omnipathdb.org/info.html）。

坑点 6：以为数据是组织/细胞类型特异的。
OmniPath 是通用网络，不区分组织/细胞类型；官方建议用组学数据（如 HPA、GEO、Expression Atlas）自行上下文化（上下文限制网络到目标细胞表达的蛋白）。

坑点 7：跨物种翻译不看覆盖率。
小鼠仅 81%、大鼠仅 31% 的互作可映射；把人类网络直接投影到其他物种会大量丢边，且继承人类策展偏倚。

坑点 8：不固定版本导致结果不可复现。
OmniPath 持续更新（每隔数月增补资源，每年至少全量更新一次）。长期流水线应锁定 archive.omnipathdb.org 快照，否则同一脚本在不同时间得到不同网络。

§6.6 模型与工具推荐

用途	推荐工具
通路活性推断	CARNIVAL、PROGENy
转录因子活性	DoRothEA + VIPER（Dorothea 已整合进 OmniPath）
细胞间通讯	NicheNet、CellPhoneDB、CellChat、ICELLNET、NATMI、cell2cell
图学习	GCN/GAT/DirGCN（有向消息传递）
联合代谢-信号	MetaPKN

§6.7 计算资源需求

任务	规模	建议
拉取网络	10 万级边	单机内存即可（GB 级以下）
注释库	500 万+ 条	需要数 GB 内存，注意分块
图神经网络	万级节点	单 GPU 足够
单细胞通讯	依赖单细胞数据规模	中等算力

§6.8 质量核验清单

• [ ] 记录了查询日期与（如适用）归档版本号
• [ ] 明确了使用的数据集（omnipath / pathwayextra / …）
• [ ] 因果分析前过滤了 is_directed
• [ ] 商用场景使用了 license=commercial 并核验了上游许可
• [ ] 未把参考文献数当作独立证据数
• [ ] 跨物种分析检查了同源覆盖率
• [ ] 关键结论回到原始文献/实验核验

§6.9 端到端最小工作流（可复跑）

# 依赖：python3 + omnipath pandas networkx
# 目标：拉取有向网络 → 过滤 → 导出边表 → 统计符号分布
set -e
python3 - <<'PY'
import omnipath as op, pandas as pd, networkx as nx
inter = op.interactions.OmniPath.get(interactions=True, references=True, genesymbols=True)
di = inter[inter["is_directed"] == True].copy()
di = di[di["references"].fillna("") != ""]
key = ["source_genesymbol", "target_genesymbol"]
di = di.sort_values("curation_effort", ascending=False).drop_duplicates(subset=key)
di.to_csv("omnipath_directed_edges.tsv", sep="\t", index=False)

# 符号分布
n_stim = int((di["is_stimulation"] == True).sum())
n_inh  = int((di["is_inhibition"] == True).sum())
print("edges:", len(di), "stimulation:", n_stim, "inhibition:", n_inh)

G = nx.from_pandas_edgelist(di, "source_genesymbol", "target_genesymbol", create_using=nx.DiGraph)
print("nodes:", G.number_of_nodes(), "edges:", G.number_of_edges())
PY

§6.10 与 CARNIVAL/DoRothEA 的对接示例

# R：用 OmnipathR 取 DoRothEA（TF 调控子）作为 VIPER 输入级别
library(OmnipathR)
dorothea <- dorothea_ptms()
# 也可取 CollecTRI
ctri <- collectri()

# 取 intercell 构建配体-受体网络
ligrec <- import_intercell_network(
  interactions_param = list(datasets = "omnipath"),
  ligand_param = list(categories = "ligand"),
  receptor_param = list(categories = "receptor")
)
print(nrow(ligrec))

§6.11 常见报错与处置

现象	可能原因	处置
拉取到大量无向边	用了宽数据集	过滤 is_directed 或改用 omnipath
符号字段全为假	该数据集不含符号	换有符号数据集或显式建模未知
商用后记录骤减	license=commercial 过滤严格	预期行为，逐资源核验许可
小鼠网络边数骤减	同源映射仅 ~81%	属正常，检查映射率
结果与上次不同	官方已更新	锁定 archive 快照
内存占用大	注释库 500 万+ 条	分块或只取字段

§6.12 数据上下文化（通用→特异）

OmniPath 网络是通用的，官方推荐流程为：

1. 取 OmniPath 通用网络。
2. 取你的细胞类型/组织的表达谱（如 HPA、GEO、Expression Atlas、CCLE）。
3. 只保留在该上下文中表达的蛋白对应的节点/边。
4. 再跑通路活性或通讯分析。

# 示意：把网络限制到表达蛋白子集
expressed = set(open("expressed_genes.txt").read().split())
sub = di[di["source_genesymbol"].isin(expressed) & di["target_genesymbol"].isin(expressed)]
print("context edges:", len(sub))

§7 质量评估与局限性

§7.1 已知偏倚表

偏倚	来源	影响	缓解
文献策展偏倚	上游资源偏好研究热点与模式系统	冷门蛋白/通路覆盖不足	结合组学数据上下文化
整合放大偏倚	多资源转引同一原始库	参考计数/curation_effort 失真	不把计数当独立证据数
同源投影偏倚	HomoloGene 映射	小鼠/大鼠结果继承人类偏倚	检查覆盖率、谨慎解读
符号冲突	不同资源标注相反	因果推断噪声	剔除冲突记录或显式建模
时间漂移	持续更新	结果不可复现	固定归档快照

§7.2 数据质量机制

OmniPath 的「质量」来自其整合与证据保留机制：统一标识符、去重合并、保留 sources/references、提供 curation_effort 与 consensus_score。它不做独立的一手策展，因此质量上限受上游资源约束——这也是其定位的题中之义（gateway 而非 curator）。

§7.3 泛化性

• 跨物种：人类 → 小鼠 81%、大鼠 31%，泛化有限。
• 跨组织：通用网络，不保证组织特异正确性。
• 跨版本：结构稳定，但记录随更新增减。
• 跨领域：以信号通路为核心，代谢需经 MetaPKN 等扩展。

§7.4 伦理

OmniPath 不含任何人类受试者数据、患者记录或个人信息，因此不涉及隐私与知情同意的伦理问题。其伦理关注点在于科研诚信：引用需致谢上游资源与原始文献，商用需遵守逐资源许可。

§7.5 公平性

「公平性」在知识库语境下体现为覆盖公平：强势疾病（癌症）与热门蛋白被过度表征，罕见病与冷门蛋白覆盖不足。使用者若做全基因组分析，需意识到这种表征不均。

§7.6 数据漂移

资源增补与上游更新会造成记录漂移；sign 冲突记录随整合变化。生产环境应监控版本并定期重算。

§7.7 DAIMS 24 项评估

#	维度	评分	说明
1	文档完整性	5	官网 + 论文 + 客户端文档齐全
2	可获取性	5	web service 直接查询，无门槛
3	许可清晰度	3	无统一许可，逐资源继承，需逐条核验
4	版本管理	5	归档 archive.omnipathdb.org + 更新日志
5	溯源能力	5	sources + references 可回上游与文献
6	数据规模	5	2021 版十万级 PPI、百万级注释
7	数据结构规范性	5	字段清晰、多格式导出
8	注释质量	4	依赖上游策展质量
9	因果/方向信息	5	activity flow 有向有符号（核心优势）
10	置信度机制	4	curation_effort / consensus_score
11	物种覆盖	3	人类为主，小鼠/大鼠有限
12	组织/细胞特异性	2	通用网络，无上下文
13	工具生态	5	R/Python/Cytoscape/MetaPKN
14	社区活跃度	4	GitHub 持续更新
15	可复现性	4	有归档，但需自行锁定
16	数据完整度（缺值）	4	部分无方向/无符号/无文献
17	整合正确性	4	依赖标识符映射质量
18	无偏性	3	继承上游策展偏倚
19	时效性	4	每年至少全量更新一次
20	互操作性	5	可对接 NicheNet/CellPhoneDB 等
21	临床相关性	2	研究工具，非临床直接可用
22	隐私合规	5	无个人数据
23	基准/评测	3	无统一 leaderboard，靠案例研究
24	长期可维护性	4	活跃维护但依赖上游存续

综合：OmniPath 在可获取、溯源、因果信息、生态上表现优异；短板在许可碎片化、上下文缺失与偏倚继承——这些正是使用前必须理解的边界。

§7.8 与单一库的对照核验

• 与 SIGNOR 对照：OmniPath 的 omnipath 数据集应与其有大量交集（SIGNOR 是上游之一）。
• 与 Reactome 对照：通路覆盖可交叉验证。
• 与 CellPhoneDB 对照：配体-受体连接数量差异明显（OmniPath 2021 论文案例中 OmniPath+OmniPath 达 4,473 条，远大于 PC+Ramilowski 的 523 条）。

§8 基准与生态

§8.1 论文自带的用例基准

案例	数据	关键数值
SARS-CoV-2 感染	Calu3 肺上皮（GSE147507），117 个过表达配体 → 选 12 个	JAK-STAT、MAPK 通路；靶点 CASP3、TNF
溃疡性结肠炎（UC）	Smillie 2019 scRNA-seq，5 种细胞类型	肌成纤维细胞–Treg 连接 472（健康）/478（UC）；Treg 下游蛋白 835（健康）/1,971（UC）
配体-受体数量对比	不同组合	PC+Ramilowski 523｜PC+OmniPath 3,136｜OmniPath+OmniPath 4,473

§8.2 SOTA 与选型总结

• 要最严因果网络 → omnipath 数据集。
• 要最大配体-受体覆盖 → OmniPath intercell（论文证明其配体-受体连接数远超 PC/Ramilowski）。
• 要 TF 活性 → DoRothEA（已整合）+ VIPER。
• 要单细胞通讯端到端 → OmnipathR + NicheNet。

§8.3 评测协议建议

1. 固定快照版本。
2. 明确数据集与过滤（is_directed、curation_effort、license）。
3. 报告蛋白/边数、覆盖率（相对人蛋白组）。
4. 与至少一个外部库（SIGNOR/Reactome/CellPhoneDB）对照。
5. 说明符号冲突处理方式。

§8.4 相关数据集表

名称	类型	与 OmniPath 关系
SIGNOR	有向有符号策展库	上游资源之一
Reactome	通路库	上游资源之一
PhosphoSitePlus	PTM 库	上游/被大量转引
IntAct	PPI 库（无向）	上游资源之一
BioGRID	PPI 库（无向）	上游资源之一
STRING	PPI 库（含预测）	上游资源之一
DoRothEA	TF 调控	已整合
CollecTRI	TF 调控	相关
CORUM	复合物库	上游资源之一
CellPhoneDB	配体-受体	生态互补

§8.5 关键论文 Top 8

1. Türei, Korcsmáros & Saez-Rodriguez (2016) Nature Methods 13(12):966-967 — 设计蓝图。
2. Türei et al. (2021) Mol Syst Biol 17:e9923 — 2.0 版（含 intercell）。
3. Ceccarelli, Türei, Gábor, Saez-Rodriguez (2020) Bioinformatics 36(1) — Cytoscape 插件。
4. 相关综述与工具：NicheNet（Nat Methods 2020）、CellPhoneDB、CellChat、CARNIVAL 等。
5. 上游资源代表作：SIGNOR、Reactome、PhosphoSitePlus、IntAct 各自主论文。

§8.6 社区活跃度

• GitHub：saezlab/pypath 持续提交（2026 年仍活跃）。
• 客户端：OmnipathR（Bioconductor）、omnipath（PyPI）定期维护。
• 工作流教程：workflows.omnipathdb.org（>10 个）。
• 反馈渠道：omnipathdb@gmail.com、各仓库 issue。

§8.7 生态快照

层	组件
构建	pypath
分发	web service、OmnipathR、omnipath、Cytoscape 插件
下游工具	NicheNet、CellPhoneDB、CellChat、ICELLNET、NATMI、cell2cell、CARNIVAL、PROGENy
扩展	MetaPKN（代谢+信号）、rescued.omnipathdb.org（失效记录）

---

§9 相关资源与引用

§9.1 官方资源列表

资源	地址
官网 / web service	https://omnipathdb.org/
资源与许可明细	https://omnipathdb.org/info.html
历史归档	http://archive.omnipathdb.org/ （README.txt 记更新日志）
工作流教程	https://workflows.omnipathdb.org/
救援记录	https://rescued.omnipathdb.org/
R 客户端（OmnipathR）	https://r.omnipathdb.org/
Python 客户端（omnipath）	https://github.com/saezlab/omnipath
构建器（pypath）	https://github.com/saezlab/pypath
Cytoscape 插件	https://apps.cytoscape.org/apps/omnipath
MetaPKN	https://metapkn.omnipathdb.org/
联系邮箱	omnipathdb@gmail.com

§9.2 引用与 BibTeX

@article{turei2016omnipath,
  title   = {OmniPath: guidelines and gateway for literature-curated signaling pathway resources},
  author  = {T{\"u}rei, D{\'e}nes and Korcsm{\'a}ros, Tam{\'a}s and Saez-Rodriguez, Julio},
  journal = {Nature Methods},
  volume  = {13},
  number  = {12},
  pages   = {966--967},
  year    = {2016},
  doi     = {10.1038/nmeth.4077}
}

@article{turei2021integrated,
  title   = {Integrated intra- and intercellular signaling knowledge for multicellular omics analysis},
  author  = {T{\"u}rei, D{\'e}nes and Valdeolivas, Alberto and Gul, Lejla and Palacio-Escat, Nicol{\`a}s and
             Klein, Michal and Ivanova, Olga and {\"O}lbei, M{\'a}rton and G{\'a}bor, Attila and
             Theis, Fabian and M{\'o}dos, Dezs{\H{o}} and Korcsm{\'a}ros, Tam{\'a}s and Saez-Rodriguez, Julio},
  journal = {Molecular Systems Biology},
  volume  = {17},
  pages   = {e9923},
  year    = {2021},
  doi     = {10.15252/msb.20209923}
}

@article{ceccarelli2020omnipath,
  title   = {Bringing Data From Curated Pathway Resources to Cytoscape With OmniPath},
  author  = {Ceccarelli, Francesco and T{\"u}rei, D{\'e}nes and G{\'a}bor, Attila and Saez-Rodriguez, Julio},
  journal = {Bioinformatics},
  volume  = {36},
  number  = {1},
  year    = {2020},
  pmid    = {31886476}
}

§9.3 引用指南

引用 OmniPath 数据时，应同时致谢：① OmniPath 本体（上述论文）；② 你实际使用的上游资源（其 sources 字段可查）；③ 若做商用，核验逐资源许可。这是整合层数据使用的规范做法。

§10 AI 使用声明卡

§10.1 AI 模型列表

本条目由写作代理在人工核验框架下生成：内容基于官方站与两篇主论文的一手事实，AI 负责结构化整理与叙述，未添加未经核验的数字。

§10.2 AI 参与范围

• 参与：检索、事实抽取、章节组织、术语中英对照、表格与示例代码起草。
• 未参与：原始文献结论、许可条款、规模数字的最终裁定（以官方为准）。

§10.3 输入来源列表

1. https://omnipathdb.org/ （官网）
2. https://omnipathdb.org/info.html （资源与许可）
3. Türei, Korcsmáros & Saez-Rodriguez (2016) Nature Methods, PMID 27898060
4. Türei et al. (2021) Mol Syst Biol 17:e9923, PMID 33749993
5. EMBL-EBI 新闻稿（2016-11-27）
6. https://github.com/saezlab/pypath （构建器仓库）

§10.4 人工校验表

核验项	结果
官方站可访问	是
首版论文存在	是（PMID 27898060）
2.0 论文存在	是（PMID 33749993）
机构	Saez Lab + Korcsmáros Lab
硬数字	均标注年份与出处
双口径冲突	已在 §8 声明
遗留疑点	已声明（§8）

§10.5 AI 生成章节标注

§1–§8 的结构化叙述与表格、§6 示例代码为 AI 起草、人工核验；数字以官方一手来源为准。

§10.6 最后人工审核日期

最后人工审核日期：2026-10-14（与 §0 审核日期一致）

页面状态：published

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FAQ — 常见问题

Q1：OmniPath 到底是一个数据库还是很多数据库？
它是整合层：汇集 100+ 个原始资源，构建五个整合数据库（network / enzyme-PTM / complexes / annotations / intercell）。它不是某一个原始策展库。

Q2：OmniPath 和 SIGNOR 有什么区别？
SIGNOR 是单一策展库，OmniPath 是整合层且 SIGNOR 是其上游之一。OmniPath 的规模是多个库合并后的结果，远大于任一单库。

Q3：OmniPath 和 BioGRID/STRING 有什么区别？
核心差异在方向性：OmniPath 主打的 activity flow 是有向有符号（激活/抑制），适合因果推断；BioGRID/STRING 是无向互作（STRING 还含预测），适合覆盖与枢纽发现。

Q4：OmniPath 有多少条蛋白互作？
按 2021 口径为 103,396 条（12,469 个蛋白节点，覆盖人蛋白组 53%）；2016 首版为 36,557 条。务必带年份。

Q5：OmniPath 整合了多少资源？
2016 首版 27 个库；2021 版 103 个资源；官方描述为「>100」甚至「>150」。三口径并存（§8）。

Q6：可以商用吗？
数据无统一许可，逐条继承上游许可。可用 license="commercial" 参数只取允许商用的记录；商用前须逐资源核验（info.html）。

Q7：如何获取数据？
通过 web service（https://omnipathdb.org/）、R 包 OmnipathR、Python 包 omnipath、或 Cytoscape 插件；无需注册。

Q8：数据是什么格式？
默认 TSV，另支持 JSON、CSV、BEL 等导出。

Q9：更新频率如何？
每隔数月增加资源，所有资源每年至少更新一次；每次更新前归档。

Q10：数据是组织或细胞类型特异的吗？
不是。它是通用网络；官方建议用组学数据自行上下文化。

Q11：有置信度吗？
有 curation_effort（唯一资源-文献对）与参考文献数；intercell 有 consensus_score。但这些指标不等于生物学重要性。

Q12：为什么参考文献数可能失真？
被多个下游资源转引的原始库（如 PhosphoSitePlus）会使计数被系统性夸大，不能当作独立证据数。

Q13：支持小鼠/大鼠吗？
支持，通过同源翻译：小鼠约 81%、大鼠约 31% 的互作可映射。

Q14：什么是 transmitter/receiver/mediator？
intercell 库定义的细胞间通讯角色：发射者、接收者与中介者，是传统 ligand/receptor 概念的一般化。

Q15：怎么溯源某条记录？
读 sources（贡献资源）与 references（文献）字段，可回溯到上游库与原始论文。

Q16：pypath 是什么？
构建 OmniPath 数据库的 Python 模块（GPL），也可用来构建自定义网络。

Q17：OmniPath 有临床用途吗？
作为研究工具可辅助机制研究，但不构成临床决策依据，且不含患者数据。

Q18：如何保证结果可复现？
固定 archive.omnipathdb.org 的快照版本并记录查询日期。

Q19：OmniPath 会不会包含冲突记录？
会。同一对分子在不同资源可能被标为激活与抑制，OmniPath 会保留并对不一致标记，使用时需处理。

Q20：为什么 OmniPath 覆盖不到某些冷门蛋白？
因为它继承上游策展的文献偏倚——热门基因/通路被过度表征。

Q21：OmniPath 与 CollecTRI、DoRothEA 是什么关系？
DoRothEA 与 CollecTRI 是 TF 调控资源，DoRothEA 已被整合进 OmniPath 的 network 库（作为 dorothea 数据集）。

Q22：intercell 库的 category 有多少？
2021 口径共计 1,170 个功能类别，分为 8 个主要类别、17 个次要通用类别、994 个特定类别与 10 个定位类别。

Q23：为什么整合会「放大」某些资源？
因为一个原始库（如 PhosphoSitePlus）的数据被许多其他库收录，导致在不同上游重复出现，合并后参考文献计数虚高。

Q24：我能用 pypath 建自己的网络吗？
可以。pypath 是灵活可定制的构建器，支持 ID 翻译与自定义资源组合。

Q25：MetaPKN 是什么？
OmniPath 生态中的代谢-信号联合网络工具（由 Aurelien Dugourd 开发），把代谢网络与信号网络合并。

Q26：rescued.omnipathdb.org 是什么？
用于存放失效/不可用记录替代来源的「救援」仓库。

Q27：如何引用才能合规？
同时引用 OmniPath 论文 + 你实际用到的上游资源 + 原始文献；商用还需核验逐资源许可。

Q28：OmniPath 会保存历史版本吗？
会。每次更新前归档到 archive.omnipathdb.org，并有更新日志 README.txt。

Q29：为什么官网说「数据无许可」但又给许可表？
因为再分发的数据整体没有统一许可，而各条记录继承上游许可——官网的许可表正是逐资源的许可清单。

Q30：OmniPath 适合做药物靶点发现吗？
可作为网络/通路/注释骨架辅助分析，但结论需独立验证；annotations 库含药物靶点类注释。

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事实清单

下表为本条目全部硬数字与关键事实，均来自一手来源；标注口径年份。

#	事实	数值/内容	来源/口径
1	首版发表	2016-11-29 Nature Methods 13(12):966-967	PMID 27898060
2	2.0 发表	2021-03-22 Mol Syst Biol 17:e9923	PMID 33749993
3	首版整合资源	27 个库	2016 EMBL-EBI 稿
4	2.0 整合资源	103 个资源	2021 MSB
5	首版交互数	36,557	2016
6	首版蛋白数	7,984	2016
7	首版文献数	41,237 篇 / 1,132 期刊	2016
8	平均文献/交互	2.88	2016
9	PPI 数	103,396	2021
10	PPI 蛋白节点	12,469	2021
11	PPI 覆盖人蛋白组	53%（SwissProt）	2021
12	酶-PTM 关系	39,201	2021
13	酶数	1,821	2021
14	修饰位点数	16,467	2021
15	磷酸化占比	94%	2021
16	去磷酸化占比	3%	2021
17	蛋白复合物	22,005	2021
18	复合物来源文献	4,077 篇	2021
19	注释记录	5,475,532（摘要亦称 400 万+）	2021
20	注释覆盖蛋白	20,365	2021
21	注释覆盖复合物	19,566	2021
22	注释覆盖 miRNA	182	2021
23	细胞间通讯注释	54,330	2021
24	细胞间通讯蛋白	5,781	2021
25	功能类别总数	1,170（8 主 + 17 通用 + 994 特定 + 10 定位）	2021
26	配体-受体连接	14,348（有向唯一）	2021
27	miRNA–mRNA	6,213（5 资源）	2021
28	TF–miRNA	1,803（2 资源）	2021
29	小鼠同源映射	81% 互作（~80% 成功）	2021
30	大鼠同源映射	31% 互作（~30% 成功）	2021
31	数据集	network / enz_sub / complexes / annotations / intercell	官网
32	网络数据集	omnipath 等 9 个	官网
33	许可	无统一许可，逐资源继承；商用过滤参数	FAQ
34	软件许可	pypath：GPL	GitHub
35	pypath 版本	约 0.16.x（2026 仍活跃）	GitHub
36	更新机制	每隔数月加资源，每年至少全量更新一次，更新前归档	FAQ
37	覆盖人蛋白组（首版）	~39%	2016
38	疾病-基因关联覆盖	61%	2016
39	癌症基因覆盖	>80%	2016
40	可成药蛋白覆盖	54%	2016

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术语表

中文	英文	释义
整合层	integration layer	站在多个原始资源之上做统一化的一层
网关	gateway	访问众多策展资源的统一入口
先验知识库	prior knowledge database	用作分析先验的既有知识集合
活动流	activity flow	有向、有符号的因果影响关系
有向	directed	区分源与靶
有符号	signed	携带激活/抑制方向
无向	undirected	不区分方向（如物理互作）
蛋白-蛋白互作	protein-protein interaction (PPI)	两蛋白间的物理/遗传互作
酶-PTM 关系	enzyme-PTM relationship	酶对底物施加翻译后修饰
翻译后修饰	post-translational modification (PTM)	蛋白合成后的化学修饰
激酶	kinase	催化磷酸化的酶
底物	substrate	被酶修饰的分子
蛋白复合物	protein complex	多个蛋白组成的稳定装配体
细胞间通讯	intercellular communication	细胞之间通过分子传递信号
配体	ligand	结合受体的分子
受体	receptor	接收配体的分子
发射者	transmitter	发出信号的细胞/分子角色
接收者	receiver	接收信号的细胞/分子角色
中介者	mediator	介导细胞间信号的分子
转录因子	transcription factor (TF)	调控基因转录的蛋白
调控子	regulon	一个 TF 调控的靶基因集合
策展	curation	人工从文献中整理录入知识
策展工作量	curation_effort	唯一「资源-文献」对数
共识分数	consensus_score	多资源一致的标注数
同源翻译	homology translation	把人类数据映射到其他物种
标识符归一	identifier normalization	把不同命名统一到标准 ID
富集分析	enrichment analysis	检验某集合是否显著富集
图神经网络	graph neural network (GNN)	在图上学习的神经网络

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附录

附录 A：五大数据库速查

库	dataset 参数	一句话
网络	omnipath / pathwayextra / kinaseextra / ligrecextra / dorothea / tfregulons / tf_mirna / mirnatarget / lncrna_mrna	分子互作（含因果活动流）
酶-PTM	enz_sub	酶-底物修饰关系
复合物	complexes	蛋白装配体
注释	annotations	功能/定位/组织/疾病/结构
细胞间通讯	intercell	发射/接收/中介角色

附录 B：访问方式对照

方式	群体	特点
web service	任意	HTTP 查询，TSV/JSON/CSV/BEL
OmnipathR	R 用户	Bioconductor，含 NicheNet 集成
omnipath	Python 用户	pandas DataFrame
pypath	构建/自定义	自建网络与 ID 翻译
Cytoscape 插件	可视化	直接载入网络
MetaPKN	代谢+信号	联合网络

附录 C：上游资源示例（部分）

资源	类别	许可（示例）
SIGNOR	文献策展（有向）	见官方
Reactome	通路	上游通路资源
PhosphoSitePlus	PTM	被大量转引
IntAct	互作（含高通量）	CC BY 4.0
BioGRID	高通量互作	MIT
STRING	互作（含预测）	见官方
DoRothEA	TF 调控	Composite
CORUM	复合物	CC BY-NC 4.0
CellPhoneDB	配体-受体	MIT
HPA	组织表达注释	CC BY-SA 3.0

完整 100+ 资源及其许可见 https://omnipathdb.org/info.html （info.html 明确：查不到许可者默认无许可）。

附录 D：过滤与参数速查

目的	做法
最严因果网络	datasets=omnipath + is_directed=True
纯文献子集	剔除 references 为空的记录
商用	license=commercial
高质量	提高 curation_effort / 参考文献阈值
细胞通讯	intercell + consensus_score 排序
跨物种	指定 mouse/rat 并检查覆盖率

附录 E：双口径与遗留疑点（存照）

项	口径 A	口径 B	处理
资源总数	2016：27 库	2021：103 资源 / 官网 >100 或 >150	按年份/语境分述
注释记录数	MSB 摘要 400 万+	MSB 正文 5,475,532	以正文为准并标注两口径
许可	FAQ：无统一许可	info.html：统一元数据表	表述为「无统一许可 + 商用过滤」
pypath 版本	README 未标	.bumpversion.cfg 0.16.31	标「约 0.16.x」
Python 最低版本	3.9	3.10	标「以最新 pyproject.toml 为准」
当前数据版本号	未实抓	—	遗留疑点
download.html	404	—	数据集清单以首页+论文+GitHub 为准

附录 F：建议互链点（库内条目）

条目	slug	rid	关系
Reactome	reactome	424	OmniPath 上游通路资源
IntAct	intact	582	OmniPath 上游 PPI 资源
STRING	string	414	OmniPath 上游 PPI 资源

互链 URL 形如 https://www.qianfanghub.com/ai-ready-dataset/reactome/424（以 DB url_name 反查为准）。此表仅供编辑部互链参考，不写入 frontmatter。

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尾注

1. OmniPath 官方首页与 FAQ：https://omnipathdb.org/
2. 资源与许可明细：https://omnipathdb.org/info.html
3. Türei D, Korcsmáros T, Saez-Rodriguez J (2016) Nature Methods 13(12):966-967；doi:10.1038/nmeth.4077；PMID 27898060
4. Türei D, et al. (2021) Mol Syst Biol 17:e9923；doi:10.15252/msb.20209923；PMID 33749993
5. Ceccarelli F, et al. (2020) Bioinformatics 36(1)；PMID 31886476
6. EMBL-EBI 新闻稿「Omnipath: a clear view on signalling pathways」2016-11-27
7. 构建器仓库：https://github.com/saezlab/pypath
8. 归档与更新日志：http://archive.omnipathdb.org/README.txt
9. 工作流教程：https://workflows.omnipathdb.org/
10. 本条目对双口径硬数字的处理与遗留疑点，见附录 E。

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条目编制说明：本条目为千方病案医数集「AI-Ready Wikipedia」规范化条目，采用十主章节（§0–§10）+ FAQ + 事实清单 + 术语表 + 附录 + 尾注结构。所有硬数字均经官方站、两篇主论文与合作机构官方稿交叉核验；双口径冲突与遗留疑点已在附录 E 逐条存照，未编造任何未经核验的数据。

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