Poner los nuevos hallazgos en el contexto del conocimiento disponible en la literatura es un enfoque para lidiar con el aumento de resultados de datos de alto rendimiento. Además, el conocimiento previo puede aumentar el rendimiento y la estabilidad de los algoritmos bioinformáticos, por ejemplo, los métodos para la reconstrucción de redes. En esta revisión, examinamos paquetes de software para el marco de computación estadística R, que permiten la integración de datos de vías para análisis bioinformáticos adicionales. Se identifican diferentes enfoques para integrar y visualizar datos de vías y los paquetes se estratifican en función de sus características según varios aspectos diferentes: se consideran las estrategias de importación de datos, la extensión de los datos disponibles, las dependencias de herramientas externas, la integración con pasos de análisis adicionales y las opciones de visualización. Un total de 12 paquetes que integran datos de vías se revisan en este manuscrito. Estos se complementan con cinco paquetes específicos de R para visualización y seis paquetes de conexión, que proporcionan acceso a herramientas externas.