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转录因子数据库及使用方法介绍——AnimalTFDB v4.0

 外科黄文斌 2023-08-03 发布于广东

什么是转录因子:在分子生物学中,转录因子(英语:Transcription factor,缩写为TF)是指能够结合在某基因上游特异核苷酸序列上的蛋白质[1][2];它包含一个或多个DNA结合域(DNA-binding domain, DBDs)。

转录因子的作用:转录因子一般有不同的功能区域,如DNA结合结构域与效应结构域。转录因子不单与基因上游的启动子区域结合,也可以和其它转录因子形成转录因子复合体来影响基因的转录,可以产生很复杂而精细的影响。结合在DNA上的启动子以及增强子之类控制转录的区域上,促进或者抑制DNA上的遗传信息向RNA转录的过程。转录因子的这一机能可以单独,或者通过与其它蛋白质形成复合体来完成。

目前已经有比较完备的数据库用于辅助研究转录因子,今天跟大家介绍一个使用较为广泛的动物转录因子数据库:AnimalTFDB。

AnimalTFDB是第一个最全面的动物转录因子数据库http://bioinfo.life./AnimalTFDB4/#/,其中包括183个动物全基因组转录因子 (TF) 和转录辅助因子(transcription cofactors)的分类和注释。

从2011年发布至2022年更新至v4.0,期间一直持续更新。在最新版本v4.0中,有27万个 TF 并根据 DNA 结合域(DBD)分为73个家族和6个类别。同时还有15万个转录辅助因子,分为82个家族和6个类别。

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图1 AnimalTFDB简介及其工作流

如何通过AnimalTFDB进行转录因子相关分析:

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Family

http://bioinfo.life./AnimalTFDB4/#/Family

以类别和家族对转录因子/转录辅助因子进行分类(图2),可以查看特定家族的转录因子信息;介绍了各个转录家族的详细信息,文献来源及在各物种中的分布情况(图3)

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图2 Family界面

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图3 TF family: AP-2 界面

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Search

http://bioinfo.life./AnimalTFDB4/#/Search

首页上的搜索框及上方导航栏中的Search按钮都可以使用Ensembl ID、Entrez ID或Gene Symbol等进行检索;此外搜索界面可以根据mRNA/protein表达水平(仅包含人,收录了TCGA, GTEX,EBI Cellline数据库的信息)进行检索(图4)

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图4 高级搜索界面

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转录因子预测

http://bioinfo.life./AnimalTFDB4/#/TF_Predict

Predict TF:可以对蛋白序列进行转录因子预测,在Input中输入fasta格式的蛋白序列即可预测(图5);最多可同时输入1000个蛋白序列进行预测;

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图5 Predict TF界面(*虽然该界面上标注为至多10000个蛋白序列,实际上只允许1000个蛋白序列同时预测)

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转录因子结合位点预测

http://bioinfo.life./AnimalTFDB4/#/TFBS_Predict

基于核酸序列预测可结合的转录因子及位点;整合了TRANSFAC,JASPAR,HOCOMOCO,CIS-BP和hTFtarget数据库的TF motif矩阵,用MEME (http:///index.html)进行TF预测(图6)

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图6 Predict TFBS,输入fasta格式核酸序列预测可结合的TF,结果可以导出

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Blast

http://bioinfo.life./AnimalTFDB4/#/Blast

可使用蛋白/核酸序列在数据库中搜索转录因子,来找到其同源基因和研究不多的转录因子的功能(图7)

可以选择所有物种或特定物种的蛋白序列作为BLAST的比对数据库。

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图7 Blast比对

AnimalTFDB v4.0数据库结合欧易转录组分析结果使用:对于该网站包含的物种(可通过首页的TF species下载检索),可以基于我们常规分析结果中的基因id/序列在线预测/检索该基因的TF和TFBS,之后通过欧易云平台中的网络图交互工具https://cloud./task/detail/interactive_network/构建gene和TF之间的调控网络。

以上就是AnimalTFDB v4.0数据库的介绍以及相关使用方法,后续我们会再对植物相关的TF数据库PlantTFDBhttp://planttfdb./进行介绍,敬请期待~

参考文献:

[1]. Latchman DS. Transcription factors: an overview. The International Journal of Biochemistry & Cell Biology. December 1997, 29 (12): 305-12.

[2]. Karin M. Too many transcription factors: positive and negative interactions. The New Biologist. February 1990, 2 (2): 126-31.

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