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蛋白DNA互作调控网络探究中表观组数据分析的核心--peak。它到底是指什么？如何来的？该如何选择运用到文章中呢？

近日，陕西师范大学肖光辉课题组在期刊Developmental Cell（IF=10.7）发表题为Strigolactone promotes cotton fiber cell elongation by de-repressing DWARF53 on linolenic acid biosynthesis的文章，本研究利用ChIP-seq、DAP-seq、RNA-seq、Y1H/Y2H、Dual-LUC、EMSA等技术方法探究GhD53在棉花纤维发育中的作用及调控机制。爱基百客为该研究提供DA

分析发现，大多数基因（44.2%）被1到5个TF结合，而只有1.1%的基因被超过20个TF结合（Fig.2d）。与相邻序列相比，转录因子结合位点（TFBS）显示出较低的甲基化水平（Fig.1f）和较高的染色质可及性（Fig.1g），这表明表观遗传标记可能在调节转录因子结合中起作用，而转录因子的结合也可能影响这些表观遗传标记。用户可以在SoyTFBase中搜索特定TF的靶基因，或搜索调控特定基因的TF（Fig.7f），并使用“比较”工具发现不同基因的共同TF调控因子，或不同TF的共同靶基因（Fig.7g）。

一文教您如何进行DAP-seq的数据挖掘，筛选验证位点：从分析前思路→分析思路→如何筛选验证位点。

DAP-seq与转录组结合表明，2080个基因是FvRIF介导的调控的直接靶点，包括与果实成熟的各个方面相关的基因。DNA亲和纯化测序技术（DAP-seq）是体外研究DNA与蛋白结合情况的技术，将蛋白质体外表达技术与高通量测序技术相结合，使用体外表达的TF蛋白对裸露的全基因组DNA片段进行孵育，以确定结合序列。（3）比对完成后会生成bam文件，利用软件对bam文件进行call peak，简单来看就是看在哪些位置有reads的显著性堆积，这个位置能体现出研究的转录因子结合的位置在哪里；

通过RNA-seq进行的表达分析（图7E）和RT-qPCR（图7F）显示，相对于野生型，在突变系（Fvrif-6和Fvrif-13）的果实中，FvMYB10、FvSEP3和FvSPT表现出降低的表达水平，而FvARF2表现出增加的表达水平。分别得到Fvrif-6与WT的差异基因以及Fvrif-13和WT的差异基因信息。其中，769个基因（37.0%）代表FvRIF正向调控的靶标，在Fvrif系中下调，而1,311个基因（63.0%）被认为是FvRIF负向调控的靶标，在Fvrif突变系中上调（图4A）。

丝状真菌Neurospora crassa，通过分泌一系列植物细胞壁降解酶、重塑代谢以适应分泌酶的生产，以及使植物生物质成分的运输和细胞内利用，非常高效地分解植物生物质。尽管已经鉴定了参与植物生物质利用的一些酶和转录调控因子，但目前尚不清楚丝状真菌如何感知和整合植物细胞壁中编码的营养信息，以实现对复杂碳源的最佳利用。

禾本科植物，如水稻（Oryza sativa）和玉米（Zea mays）的胚乳，不仅是种子发芽和幼苗早期生长的能量来源，也是人类食物、畜禽饲料及工业用途的重要原料。胚乳的发展经历两个主要阶段：一是细胞发展阶段，此时细胞会经历大量的分裂与分化；二是籽粒灌浆阶段，细胞在此期间积累淀粉和蛋白质等储存物质。三个关键转录因子，即NAKED ENDOSPERM1 (NKD1)、NKD2和OPAQUE2 (O2)，在玉米胚乳的细胞发展和储存物质积累中扮演了核心角色。这些转录因子的突变体在胚乳灌浆过程中展现出一系列相似

蛋白质和DNA互作研究技术可以帮助我们研究转录因子结合的DNA序列到底是什么。目前应用较多的是染色质免疫共沉淀技术（ChIP-seq），但该实验对抗体要求较高，适用范围受到限制。另一种技术即DNA亲和纯化测序（DAP-seq），具有与ChIP-seq同样的功能，但该技术对样本量要求低，具有快速、高通量、节约时间成本等优势，更加适用于植物转录因子的研究。

通过DAP-seq和RNA-seq联合分析发现ZmCCT可以调节玉米光周期依赖性开花和胁迫响应。

很多小伙伴对于ChIP-seq、CUT&Tag和DAP-seq如何选择比较纠结？结合技术特点，我们谈谈它们的差异点以及如何选择。ChIP-seq历史最悠久，技术比较成熟稳定。它首先利用染色质免疫共沉淀技术特异性地富集目的蛋白结合的DNA片段，并对其进行纯化与文库构建；然后对富集到的DNA片段进行高通量测序。最后，利用生信分析在全基因组范围内获取与转录因子、组蛋白等互作的DNA区段信息。ChIP-seq实验流程CUT&Tag和DAP-seq技术是近几年发展起来的新技术。

本研究主要利用DAP-seq与ATAC-seq联合分析来揭示乌龙茶树杂种优势形成的分子机制。