今天我们讲解JASPAR 数据库(http://jaspar.genereg.net/)的使用!
JASPAR是一个免费公开的转录因子数据库,在该数据库中收录了转录因子的mitif信息,可以用来预测转录因子与序列的结合区域。网址如下
R包ggseqlogo 绘制seq logo图和Seq logo 在线绘制工具—Weblogo介绍了如何用R脚本和在线工具绘制seq logo图,用于展现转录因子或修饰酶等结合序列的偏好性。
在之前的文章中,对motif的几个基本概念进行了简单介绍。一致性序列采用IUPAC碱基表示标准来描述motif的序列信息,sequence logo是结合碱基分布频率和一致性序列的一种直观展示形式。本文对motif的碱基分布频率进行详细介绍。
PWM矩阵是表示motif的一种方式,全称是position-specific weight matrix (PSWM) 或者是position-specific scoring matrix (PSSM)。比如CTCF的motif序列为(来自于JASPAR数据库):
unibind采用了ChIP-eat这个工具对ReMap数据库中转录因子的chip_seq数据进行分析,对于来自JASPAR数据库中的人类转录因子,通过结合chip_seq数据的分析结果和转录因子的PWM等模型来准确预测转录因子结合位点,该数据库网址如下
但是没有能坚持下来,其实文章给的配套github代码非常齐全了,就是需要花时间钻研和解读。
最近大量跑chip-seq,看到一篇2016Cell的文章《Cistrome and Epicistrome Features Shape the Regulatory DNA Landscape》感觉图3好惊艳。
对于转录因子而言,我们最想知道的信息就是其对应的靶基因。转录因子相关数据库非常的多,有些数据库直接提供了靶基因的信息,比如TRANSFAC, 有些数据库只提供了motif的信息,比如JASPAR, 我们只能通过软件预测在基因的启动子序列上是否有对应的motif, 从而识别转录因子的靶基因。
我们可以使用 rGREAT 包中提供的 GREAT Bioconductor 接口。
转录因子(Transcription factor,TF)是一类能够以序列特异性方式结合DNA并对基因转录起关键调控作用的蛋白质,在各种生物过程和疾病发生中起非常关键的作用。鉴定、分类和注释转录因子以及分析转录因子的调控和功能等一直是研究的热点和基础,它们在生物体内形成一套指导基因表达的复杂系统引得众多科学家浓厚的研究兴趣。
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我们在日常分析中,有时会比较不同物种间motif序列结构的保守性。今天小编教大家使用R包“ motifStack ”绘制美观的motif序列结构图!
ATACseq 应该在较小的保护区(如转录因子结合位点)周围生成较短的片段(我们的无核小体区域)。
适用于分析数据量较大的序列上的motif信息。首先通过MEME和DREME两款软件预测de novo motif, 然后利用CentriMo识别在序列的中心区域显著富集的motif, 同时采用Tomtom软件将预测到的de novo motif与指定数据库的已知motif进行比对,确定二者的相似度。最后利用FIMO软件预测motif在输入序列上的结合位点。
transcription factors表示转录因子的名称,对应的基因,家族,序列等基本信息,DNA motifs代表该转录因子结合区域的保守模式,DNA binding sites代表该转录因子实际的结合区域,target genes代表转录因子调控的靶基因。
在做motif分析时,经常用Fimo扫描基因组序列得到motif对应的序列位置,进而进行下一步的分析。说明文档可参考:http://meme-suite.org/doc/fimo.html
高通量测序在这几年火速发展,常规的RNA-seq分析是我们先找到合适的相关基因,然后进行下游靶基因的验证。其实,研究调控基因上游的转录因子更能加深后期机制研究的深度。通过转录因子注释和表达量聚类分析,再结合WGCNA分析确定候选转录因子与所关注的性状之间的相关性,建立以转录因子为hub gene的调控网络,这是一个非常系统的机制研究思路。
1写在前面 上期介绍了刚刚更新的AnimalTFDB v4.0数据库,不仅收录的转录因子非常全面,而且同时提供了检索转录因子的强大工具,可以通过转录因子家族和物种进行List检索。😘 本期我们介绍一下其他检索方法,以及如何预测转录因子和转录因子结合位点。🧐 2通过基础信息检索 1️⃣ 点击Search进入检索界面。 📷 ---- 2️⃣ 这里我们可以通过基础信息进行检索。 📷 ---- 3️⃣ 大家可以输入Ensembl ID,Entrez ID或者Gene Symbol等进行查找。 📷 ---- 4️⃣
增强子作为基因组上的顺式作用元件,在调控网络中发挥重要作用。随着研究的不断深入,科学家提出了超级增强子super-enhancer的概念,将基因组上富集了增强子的区域定义为超级增强子。
seqLogo是1990年发表的一个可视化工具,还是基于grid作图的工具。可以输入从MEME,JASPAR等数据库下载的PPM矩阵(需把header处理掉),即可出图。
今天和大家分享的是2020年3月发表在Int. J. Mol. Sci.(IF:4.556)上的一篇文章,“Transcriptomic and Network Analysis Identififies Shared and Unique Pathways across Dementia Spectrum Disorders”,作者使用AD,VaD和FTD患者额叶皮层的转录组数据,通过网络、通路和转录因子分析确定痴呆症相关基因、通路,以及三种痴呆症之间的异同。
该课程由 2 个部分组成。这将引导您完成正常 ATACseq 分析工作流程的每个步骤。它涵盖比对、QC、peak calling、基因组富集测试、基序富集和差异可及性测试。
WebGestalt同样是高引用率富集分析工具,现引用量超过 2,500(几版加起来),支持3种算法进行富集:
之前在公众号中分享过绘制LOGO的R包"gglogo",详情请戳蓝字“绘制序列标识图-gglogo”。今天再给大家分享一个R包-"ggseqlogo",绘制序列LOGO完全无需美颜。这个R包是ggplot2的扩展包,应用起来简单明了,下边就给大家详细测试下,看看是不是那么美,那么好!
目的: 1、分析该转录因子结合位点。 2、分析该转录因子可能作用的基因及信号通路
单细胞代码解析-妇科癌症单细胞转录组及染色质可及性分析1:https://cloud.tencent.com/developer/article/2055573
(HNSCC)从Cancer Genome Atlas下载(TCGA)数据库(https://gdc-portal.nci.nih.gov/)。根据口腔的解剖学定义,387个口腔样本(336个OSCC样品和51个正常对照样品) 从587个HNSCC数据中提取。 mRNA和miRNA表达数据包括327个OSCC样本和31个非癌样本已下载。原始lncRNAs和mRNAs 数据(HUGO基因命名委员会(HGNC)数据库 (http://www.genenames.org/)包含2775个lncRNA和19004他们的靶mRNA。
之前的教程提供了Cytoscape基础和视频、R igraph包的网络构建方法,那么在我们得到network图之后,还可以进行深一步分析,今天给大家带来基于Cytoscape软件下MCODE增强包的模块化分析。
通过学习,我们知道这个RcisTarget包内置的motifAnnotations_hgnc是16万行,可以看到每个基因有多个motif。而且下载好的 hg19-tss-centered-10kb-7species.mc9nr.feather 文件,也是 24453个motifs的基因排序信息。但是我们留下来了一个悬念,如何从几万个注释结果里面挑选到最后100个富集成功的motif呢?
5名非转移性肠癌患者(olonic adenocarcinoma (COAD), n = 2; rectal adenocarcinoma (READ), n = 3):手术获取肿瘤样本和邻近正常组织,经质控后获得54103个细胞的单细胞转录组测序数据用于后续分析。
上期推文【scATAC-seq3:常用工具—SnapATAC简介】当中,我们主要对SnapATAC这一个工具的特点进行了简单的介绍。在本期推文当中,我们将继续上一次的话题,简单介绍scATAC-seq的上游分析流程,即最常用的Cellranger和用于SnapATAC分析的上游分析软件snaptools。
近些年来,过去被视作冗余垃圾的Noncoding RNAs被发现在基因表达调控中发挥了重要作用
本课程介绍 Bioconductor 中的 ChIPseq 分析。该课程由 4 个部分组成。这将引导您完成正常 ChIPseq 分析工作流程的每个步骤。它涵盖比对、QC、peak calling、基因组富集测试、基序富集和差异 ChIP 分析。
本课程[1]介绍 Bioconductor 中的 ChIPseq 分析。该课程由 4 个部分组成。这将引导您完成正常 ChIPseq 分析工作流程的每个步骤。它涵盖比对、QC、peak calling、基因组富集测试、基序富集和差异 ChIP 分析。
NGS技术的进步催生了新的实验设计、分析类型和极高通量测序数据的生成。对于这些数据的质量评估,每一步分析结果的评估是后续结果可信度的衡量和保障。不少生信工具都可以给样品生成一个评估结果,如FastQC、Qualimap 和RSeQC等 (39个转录组分析工具,120种组合评估)。但是这时又出现了一个难题,那就是几乎所有的质控工具都是针对单个样本生成一个报告,这就要求用户自己去逐一查找各个QC结果,这无疑是个十分耗时、重复又复杂的事,而且还不能快速看出所有样本的异同。
今天给大家介绍的 3DSNP 是一个集成数据库,通过探索人类非编码突变在基因和调控元件之间的远端相互作用来注释突变。其整合了千人基因组计划中 3D 染色质的相互作用,不同细胞类型中的局部染色质特征以及连锁不平衡(LD)信息。同时也提供了信息丰富的可视化工具,以显示局部和三维的染色质特征以及突变之间的遗传关联。这个网站也将不同功能类别的数据被集成到一个量化评分系统中,以便我们从大量数据中选择相对重要的突变。
问题:在多发性骨髓瘤(MM)中 NK 细胞的细胞毒性降低。潜在的分子机制尚不清楚。
汽车开始联网后,被黑客盯上的可能性也越来越高。如果控制发动机、制动器及方向盘等电子控制单元(ECU)被黑客远程入侵,造成的影响无法估量。如果汽车正在行驶之中,很可能会造成事故。 指出这种威胁的是美国华盛顿大学的Tadayoshi Kohno等人2011年发表的论文。论文中指出,黑客能够攻击车载通信设备的软件漏洞,远程打开车门锁、启动发动机。黑客可在自己家中攻击正在行驶的车辆,随意操作发动机等。 在威胁日益变成现实的形势下,日本、欧洲、美国的各大公司开始借助公共机构及IT业界
本文[1]介绍了Seurat 5.0.0中的加权最近邻(WNN)分析方法,这是一种用于整合和分析多模态单细胞数据的无监督框架。
英文标题 Identification of epigenetic modulators in human breast cancer by integrated analysis of DNA methylation and RNA-Seq data
Seurat 4.0 ||您的单细胞数据分析工具箱上新啦 Seurat 4.0 ||单细胞多模态数据整合算法WNN Seurat 4.0 || 分析scRNA和膜蛋白数据
Seurat软件学习1-多个模型得数据进行整合:https://cloud.tencent.com/developer/article/2130078
转录因子(Transcription Factors, TFs)指能够以序列特异性方式结合DNA并且调节转录的蛋白质。转录因子通过识别特定的DNA序列来控制染色质和转录,以形成指导基因组表达的复杂系统。尽管众多科学家对理解转录因子如何控制基因表达有着浓厚的兴趣,精准定位转录因子在基因组上的特异性结合位点,以及转录因子结合后最终如何参与转录调节仍然具有挑战性。
同时测量多种模式的数据,也称为多模式分析,代表了单细胞基因组学的一个令人兴奋的前沿,迫切需要新的算法来定义基于多种数据类型的细胞状态。每种模式的不同信息内容,即使是在同一数据集的不同细胞中,也是分析和整合多模式数据集的挑战。在(Hao等人,bioRxiv 2020)[1]中,我们引入了"加权邻近分析"(WNN),一个无监督的框架,以了解每个细胞中每个数据类型的相对效用,从而能够对多种模式数据进行整合分析。
chromVAR 是一个 R 包,于2017年发表于Nature Methods上,用于分析来自单细胞或bulk ATAC 或 DNAse-seq 数据的稀疏染色质可及性数据。该软件包旨在识别与单个细胞或样品之间染色质可及性的可变性相关的基序或其他基因组注释。
解释任何单细胞测序数据的起点都是对给定数据集中的细胞簇进行注释。由于缺乏专门设计的工具以及在单细胞ATAC-seq数据中使用不直观的顺式和跨式调控元素(unintuitive cis- and trans-regulatory ),因此单细胞ATAC-seq数据中的细胞类型标注具有挑战性。本技术说明探索并演示了三种不同的策略,这些策略对于在单个细胞ATAC-seq数据中标注细胞类型所需的生物信息学专业知识的数量有所不同。
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