Igenebook的博客

今天，小编就给大家介绍一个预测目标区段是否具有m6A修饰位点以及位点具体位置的网站，为大家的MeRIP-qPCR或者SELECT实验保驾护航。

还在苦恼没有好用的转录因子数据库？还处于只知道JASPAR数据库的境地？现在已经悄咪咪的出现了20+转录因子整合数据库知道不？不知道没关系，小编来告诉你！

本文主要介绍了单细胞标记的marker基因数据库 Cell Marker2.0，包括其优势、使用方法、在线分析工具及数据下载功能等具体使用指南，希望可以为您的单细胞研究提供有力支持。

Motif预测分析是一种在生物信息学和计算生物学中广泛应用的技术，用于识别DNA、RNA或蛋白质序列中具有生物学功能的短保守序列模式。接下来让我们一起了解其分析的目的、在不同富集类实验中的区别与常用分析软件。

特别值得一提的是，它支持双向搜索功能，用户既可以从细胞类型出发查询对应的marker基因，也能够输入marker基因来查找相关的细胞类型，极大地提升了研究效率，为植物单细胞研究人员提供了一个全面、高效且便捷的数据资源平台，有力地推动了植物单细胞研究的发展进程。这些数据库各自具有独特优势，共同为单细胞研究提供了全面、丰富的数据资源和强大的分析工具，推动着单细胞研究在医学和农学等领域不断深入发展，帮助科研人员更高效地探究细胞的奥秘，为相关疾病的治疗、药物研发以及植物品种改良等方面奠定坚实基础。

泛基因组的提出弥补了这一不足，它通过整合多个个体的基因组信息，构建出包含核心基因组（所有个体共有的基因）和可变基因组（部分个体特有的基因）的综合基因组框架，从而揭示种群内的遗传多样性和进化规律。基于泛基因组的优势，可以想见未来泛基因组会成为参考基因组的新标准。基因组包含生物体的全套遗传信息，研究中通常会将一个物种中重要的品系或者最先测出的基因组作为参考基因组，并以此为基础进行个体或群体水平的遗传变异分析。将新增个体（如B）的基因组与参考基因组比对，整合新发现的序列，生成更新后的泛基因组（AB）。

构成每个KOG的蛋白被假定为来自于一个祖先蛋白，这些蛋白可能是orthologs（来自于不同物种的由垂直家系进化而来的蛋白，通常保留与原始蛋白相同的功能）或者paralogs（在一定物种中来源于基因复制的蛋白，可能进化出新的与原来有关的功能）。不仅提供了蛋白质相互作用网络的可视化，还能提供蛋白质家族、途径、亚细胞定位等信息，并且具有一些分析工具，如聚类分析、GO富集分析和KEGG富集分析等，可帮助使用者更好地分析网络图，找到有意义的生物学命题。通过鉴定蛋白与该数据库的比对，可以预测蛋白质的功能。

总之，PlantPAN为我们提供了一个强大的植物启动子和转录因子动态调控的信息，我们可以查找不同植物的基因ID以及对应的注释信息以及启动子和调控信息，还可以输入基因集，去探索基因集的调控关系，还可以进行跨物种分析，得到不同物种的基因启动子区域相似性信息以及转录因子结合位点信息、CpG岛和串联重复信息。点击Network construction的view可以看出来，这一组基因分别被AT2G46590调控，而且还给出了不同颜色标识，点击每个基因前面的□，可以得到转录因子可以结合该基因的具体位点信息。

勾选想要分析的版本，点击页面右边Scan，将前面找到的CXCL1-pro序列输入进去（如果不是启动子，想分析其他区域序列，请注意输入的序列范围需<3Kb）。如果出现一个转录因子多个motif，小数点后面的数字越大，表明版本越新（常见的转录因子，不同版本motif展示图可能差异不大，但是实际motif矩阵是不一样的，不同版本motif矩阵预测结果不一定一致）。在没有进行前期ChIP-seq的基础上，如何对感兴趣的转录因子（TF）以及靶基因pro进行验证，以及如何筛选靶点，也成为了许多老师困惑的地方。

目前分析的主要方案都是利用eggNOG-mapper（我们也是使用这个分析），对基因组蛋白文件进行同源比对，随后调用eggNOG收录的KEGG注释。对拥有注释的蛋白取交集（29296）和并集（45599）发现两者具有较高的重叠，但也有一定的独特注释（加上KofamKOALA，相比单纯的eggNOG-mapper注释多了5k）。两个数据库绝大多数蛋白都享有相同的k号，但也有少部分蛋白的注释不太一致（见红框），推测可能与数据库收录情况有关，鉴于这两者都是常用且被认可的数据库，私认为可以考虑并集整合。