转录因子数据库及使用方法介绍——AnimalTFDB v4.0

2023-08-01 10:35:03, 欧易生物上海欧易生物医学科技有限公司

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.hust.edu.cn/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。

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：

Family

（http://bioinfo.life.hust.edu.cn/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）。

图2 Family界面

图3 TF family: AP-2 界面

Search

（http://bioinfo.life.hust.edu.cn/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）。

图4 高级搜索界面

转录因子预测

（http://bioinfo.life.hust.edu.cn/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；

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）

转录因子结合位点预测

（http://bioinfo.life.hust.edu.cn/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://meme-suite.org/index.html)进行TF预测（图6）。

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

Blast

（http://bioinfo.life.hust.edu.cn/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。

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.oebiotech.cn/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PlantTFDB（http://planttfdb.gao-lab.org/）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.