App TRAN001 基于转录因子结合位点数据重构转录调控网络

App TRAN001 基于转录因子结合位点数据重构转录调控网络

基于二代测序技术，研究者可以根据研究需要针对单一或多个转录因子同时进行转录因子在靶基因调控序列上的结合位点分析。高通量全基因组范围的检测也使得TFBS的识别发现趋向于高精细度和灵敏度，比传统Chip-on-chip解析度更高。通过高通量监测转录因子在靶基因调控区序列上的结合情况可以分析在特定发育时期中发挥作用的转录因子，以及受到激活或抑制表达的靶基因；本方案可以凭借转录因子的Chip-seq数据构建细胞特定时期、或处理条件下的转录调控网络，发现共调控转录调控因子的相互作用，探索转录因子结合位点与增强子特征的关联；另外，本方案可以对转录因子结合数据(Chip-seq)与对应实验条件下的全基因表达谱数据(Microarray)进行联合分析，探索并有关转录调控的模式以及信号通路模块。

方案特点与主要分析内容：

(1) Chip-seq数据分析，识别基因组上转录因子的结合位点

通过不同转录因子的结合数据分析，我们可以探索发现这些转录因子是如何整合于细胞的基因调控网络功能中；本方案将采用蒙特卡洛模拟识别转录因子特异结合位点片段，即判断与随机相比能够真正结合与调控序列上的zei少短序列read的数量。peak搜索算法主要原理是：以500bp为移动搜索区间，搜索具有zei大数量的Chip片段的基因位置；我们会计算Chip峰值强度Ip，进而得到TFBS。

我们建议客户采用Chip-qPCR对随机情况和阳性结果分别进行短序列片段计数的阈值验证，说明转录结合位点处短序列出现数量(Read overlapped count)阈值的可靠性 （参看图例-1，不同转录因子在基因组上的结合强度分布）。

图例-1

(2). 转录结合位点（TFBS）的Motif（基序）分析

为了了解转录因子TFBS的特异性，本方案将对同一转录因子的强结合峰值处的上下游~100bp区间内序列进行Motif探测；重复序列经过屏蔽处理；每个转录因子可能会发现一组不同的Motif序列特征（图例-2）；通过不同转录因子的motif分析，可能会发现转录因子共调控的TFBS特征； 

 

图例-2 针对每个转录因子的Motif分析得到各自的TFBS基序特征

(3). 多转录结合位点组合分析

对于不同TF的结合位点会出现共同定位的情况，本方案可以分析区别哪些TF的TFBS是真实地具有组合共调控功能的，哪些TFBS的共调控是随机产生。通过Fisher方法，我们可分析多转录因子在一个结合域上表现出的共调控的可信度，并通过Benjamini-Hochberg方法进行校正.

• . 可进一步选择分析共调控位点和其他TFBS位点所具有的染色质修饰模式

图例-3：TFBS上的染色质修饰模式

(4). 转录因子-靶基因关联性分析

根据TFBS距离转录起始位点距离定量估计转录因子（TF）与该基因（靶基因）的关联强度，即调控关系强度；通过与随机TFBS-TSS距离分布相对比，计算靶基因与转录因子TF关联强度；并根据该强度构建调控网络(图例-4)。

(5). 转录因子结合数据与表达谱数据关联分析

根据(4)计算得到TF-gene关联强度矩阵, 并对其进行K-mean聚类；通过表达谱分析获得差异表达基因，并计算差异基因在聚类簇中的转录因子-靶基因关联强度。

图例-4 根据转录因子-靶基因关强度构建调控网络 

 

更多详情：http://www.biogenius.cn/htm/solution/BigData/regulation/51.html

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