可变剪切因子 motif 分析

可变剪切因子 motif 分析

可变剪切调控因子与转录因子类似,具有特定的 RNA 结合 motif,是一种 RNA-binding protein。

  • 相同点:

    • 都是蛋白质的序列结合区域

    • 有特定的序列 motif

  • 不同点:

    • TF 的 motif 主要结合在 promoter 和 enhancer,负责基因转录

    • ASF 的 motif 主要结合在 gene 的 intro 区域,负责可变剪切

(一)获取可变剪切因子 motif

  1. 直接从 MEME 数据库中获取 motif 文件

MEME 工具含有多个 motif 数据库,具体可用数据库可参看:https://meme-suite.org/meme/db/motifs

image-20241023134025115

所有 motif 数据库可直接下载使用:https://meme-suite.org/meme/doc/download.html

image-20241023134312186

在 motif 数据库详情页面可查看下载压缩包中具体文件所在路径:

image-20241023134521265

此处使用的 PTBP1 示例文件可以直接在 MEME 下载 CISBP-RNA 数据库(http://cisbp-rna.ccbr.utoronto.ca/)信息,并从中提取对应剪切因子的 motif,其中 MEME 中提供了 CISBP-RNA 数据库的 RNA motif 和 DNA motif 。

MEME version 5.5.5 (Thu Sep 14 08:48:04 2023 +1000)

ALPHABET= ACGU

Background letter frequencies (from uniform background):
A 0.25000 C 0.25000 G 0.25000 U 0.25000

MOTIF M227_0.6 PTBP1

letter-probability
### 转录因子 motif 的生物信息学分析工具与数据库 #### 工具介绍 MEME Suite 是一种广泛使用的工具集合,专门设计用于发现和分析 DNA 或蛋白质序列中的保守 motif。其中的关键工具有以下几个: - **MEME**: 发现一组输入序列中的保守 motif[^2]。 - **STREME**: 寻找简单的、较短的 motif[^2]。 - **CentriMo**: 鉴定在特定位置(如转录起始位点附近)富集的 motif。 - **AME**: 进行 motif 富集分析,评估某些 motif 是否显著存在于目标序列集中[^2]。 - **FIMO**: 扫描序列并定位已知 motif 出现的位置。 - **Tomtom**: 对比不同 motif 库之间的相似性,帮助确认新发现 motif 的身份[^2]。 此外,MEME-CHIP 提供了一种综合方法来处理 ChIP-seq 数据或其他大规模 DNA 数据集,自动完成从预处理到 motif 分析的一系列操作[^4]。 #### 常见数据库 以下是几个常用的转录因子 motif 和绑定位点 (TFBS) 数据库: - **PAZAR**: 统一独立收集的转录因子结合位点及其 motif 信息,适用于多种物种的数据检索[^1]。 - **YeasTract**: 特别针对酵母菌的转录因子、结合位点及 motif 数据,并提供相应的分析工具[^1]。 - **FlyReg**: 主要面向果蝇的研究者,收录了基于 DNase I footprint 方法获得的 TFBS 数据。 - **PlantCARE**: 收录植物 cis-acting regulatory elements 的信息,适合于植物基因表达调控研究。 - **JASPAR**: 开源且高质量的人类和其他脊椎动物转录因子结合 profile 数据库,支持 motif 富集分析等功能[^3]。 - **Animal TFDB 4.0**: 整合了大量关于动物转录因子的信息资源,包括结构域特征、motif 及其潜在的功能注释。 #### 动手实践建议 对于初学者来说,可以从以下方面入手学习如何使用这些工具和数据库: 1. 使用 MEME 来探索未知序列中存在的保守 motif; 2. 利用 AME 实施 motif 富集测试,判断某组序列是否富含某种类型的调节元件; 3. 结合 JASPAR 等数据库查询已发表过的 motif 记录,辅助解释实验观察现象; ```python from meme import run_meme_chip # 示例代码调用 MEME-CHIP 处理 FASTA 文件 fasta_file = 'input_sequences.fasta' output_dir = './meme_results' run_meme_chip(fasta_file, output_dir) ``` 以上脚本展示了如何通过 Python 接口运行 MEME-CHIP 平台对指定文件夹内的核酸序列执行全面解析。 ---
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