Spørsmål:
Gitt en transkripsjonsfaktor, hvilke gener regulerer den?
jaslibra
2017-06-13 06:38:39 UTC
view on stackexchange narkive permalink

Jeg har en liste over transkripsjonsfaktorer, og jeg er interessert i å finne ut hvilke gener som kan transkriberes som et resultat av dannelsen av transkripsjonsfaktorkomplekser med den transkripsjonsfaktoren.

Eventuelle ideer om gode databaser ? Jeg har sett at ENCODE er vert for data fra CHIPseq-eksperimenter, men jeg er ikke sikker på om jeg kan finne konklusjoner angående interaksjoner fra dette nettstedet. Jeg leter etter en database med kjente eller antatte transkripsjon / geninteraksjoner.

Takk på forhånd.

Det er utfordrende å kjenne alle de sanne målene for en TF. Se [dette svaret] (https://bioinformatics.stackexchange.com/a/14306/1852).
Fire svar:
burger
2017-06-13 06:53:42 UTC
view on stackexchange narkive permalink

MSigDB har en samling (C3: TFT) av gensett som tilsvarer transkripsjonsfaktormål.

Harmonizome har funksjonelle termer for gener ekstrahert fra over hundre offentlig tilgjengelige ressurser.

sjcockell
2017-06-13 14:06:01 UTC
view on stackexchange narkive permalink

iRegulon tar en sekvensbasert tilnærming for å finne transkripsjonsfaktormål. Det er en Cytoscape-app som du kan bruke til å finne regulatorene til en gitt genliste, eller målene for en bestemt transkripsjonsfaktor.

Transkripsjonsfaktorbindingssteder forutsies ved hjelp av en samling posisjonsvektmatriser (PWM) fra en rekke kilder, inkludert Jaspar og TRANSFAC.

iRegulon: Fra en geneliste til et genregulerende nettverk ved bruk av stort motiv og spor samlinger PLoS Comput Biol. 2014 24. juli; 10 (7): e1003731. doi: 10.1371 / journal.pcbi.1003731. eCollection 2014 jul.

Michael Schubert
2017-06-13 14:25:06 UTC
view on stackexchange narkive permalink

Generelt er det to alternativer for å identifisere mål for transkripsjonsfaktorer: eksperimentell (ChIP-seq) og sekvensbasert prediksjon.

TF-binding fra eksperimentelle data

The are flere prosjekter som produserer bindende data om transkripsjonsfaktorer og kvantifiserer toppene deres gjennom genomet. Fordelen her er at du vet at binding faktisk skjer, i motsetning til motivspådommer. Men du trenger de tilsvarende eksperimentene.

Du nevnte allerede KODER, som sannsynligvis er den største produsenten av slike data. NIHs veikart Epigenomics er en annen, men det fokuserer mindre på TF.

Hvis du har en genliste og vil vite hvilken transkripsjonsfaktor som sannsynligvis var involvert, kan du gjøre en anrikningstest av genet ditt i kjente TF-mål. ChEA (ChIP Enrichment Analysis) -databasen gjør dette.

Prediksjon ved hjelp av motiver

En annen mulighet er å se på bindende motiver og se om genlisten din er beriket med disse. Disse vil imidlertid være inaktive i en gitt vevs- eller celletype hvis kromatinet er pakket eller metyleringstilstanden til promotoren er ugunstig.

Eksempler på disse er JASPAR og TRANSFAC -databaser, eller MSigDB-motivgenet (som burger nevnt). Du kan også spørre om disse funksjonene ved hjelp av Ensembl-genomdatabasen ( BioMart, REST).

Beregning av berikelse i gensett

Mest sannsynlig er en analyse du vil utføre, å beregne berikelsen i genlisten din, f.eks som du fikk fra differensialuttrykk under to forhold.

Den mest praktiske måten er å bruke Enrichr-plattformen, som er en webside som godtar en genliste og vil beregne berikelse i ChEA, JASPAR, TRANSFAC, etc. Du kan også laste ned gensettene deres.

rightskewed
2017-06-14 14:50:01 UTC
view on stackexchange narkive permalink

TRUSST er en manuelt kurert database med rundt 790 TF-er og deres målgener. TRUSST-nettsted



Denne spørsmålet ble automatisk oversatt fra engelsk.Det opprinnelige innholdet er tilgjengelig på stackexchange, som vi takker for cc by-sa 3.0-lisensen den distribueres under.
Loading...