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基因调控网络通过调节基因的表达量和时间-空间分布特征影响生物发育,维持内稳态和疾病发生发展。因此,明确基因调控网络的拓扑学原理有助于对机制深入探讨。**基因调控网络由转录因子与其直接靶基因之间的相互作用组成。**每一种调控相互作用都代表着转录因子与靶基因附近特定DNA结合位点。
在这里,我们提出一个计算方法,称为iRegulon,以识别目标基因的重要调控因子。
iRegulon插件主要使用近10000个TF motifs数据库和1000个ChIP-seq数据集或“tracks”来检测富集的TF motifs或ChIPseq峰。接下来,它将富集的TF motifs和“tracks”与靶点基因联系起来。iRegulon作为一个Cytoscape插件,支持人类、小鼠和果蝇基因。(可理解成tracks是和motifs差不多的数据库)
我们先了解下一些基本概念~
DNA→mRNA→蛋白质是典型的中心法则之一。而DNA转录的开始就需要转录因子的参与。从定义上来说,转录因子是一群能与基因5‘端上游特定的序列专一性结合,从而保证目的基因以特定的方式转录翻译成蛋白质。
转录因子的本质是与DNA特异性结合的一系列蛋白质。一般有不同的功能区域,如DNA结合结构域与效应结构域
调控转录因子活性。
介导蛋白与蛋白互作(PPI)。
具有调节组蛋白相关底物的酶学活性
motif: recurring pattern. eg, sequence motif, structure motif or network motif
DNA sequence motif: short, recurring patterns in DNA that are presumed to have a biological function
从上边的定义可以看出,其实motif这个单词就是形容一种反复出现的模式,而序列motif往往是DNA上的反复出现的模式,并被假设拥有生物学功能。
我们使用术语”motif”或“pattern”在模型的意义上代表一个TF结合位点的特异性,而且,经常是一些具有序列特异性的蛋白的结合位点(如,转录因子)或者是涉及到重要生物过程的(如,RNA 起始,RNA 终止, RNA 剪切等等)
通过motif 序列,我们可以研究相应转录因子的功能,预测潜在的结合位点等等,因而搜索、计算出motif,成为转录因子研究的重要一步
第一步是排序,根据PWM库(PWM is a matrix representation of a regulatory motif)对22284个人基因进行排序,对每个基因,我们用隐马可夫模型(Hidden Markov Model)搜寻转录起始点(TSS)附近(如500bp,20kb或10kb)的区域的顺式调控模块(CRM)
如果从N个PWM库开始,就可以建立N个基因排序,每个基因排序都把最有可能的目标基因的motif排在最前面。然后在10种其它同源物种中重复上述工作,每个PWM的最终排序就通过这10个物种的综合排序获得。
这里有两种PWM库,一个是6K库,一个是10K库。这些库包含来自不同物种的PWM,以及没与TF对应的PWM。最终结果得到一个SQLite数据库,这个库里包含有N个基因排序。
今天我举的例子是利用插件的常用情况:如何预测靶基因的转录因子??
首先准备靶基因
只有一列,选择source node
即可
Apps
--iRegulon
--Predict regulators and targets
结果主要分三个部分:Motifs,Tracks,Transcription Factors
如选择第三行后,出现下方的内容
Curcumin suppresses LGR5(+) colorectal cancer stem cells by inducing autophagy and via repressing TFAP2A-mediated ECM pathway - PubMed (nih.gov)
大家可模仿一下这篇文献,先构建好miRNA网络,再根据文献对应参数,就可以出来和文章一样的网络图!
Identification of MicroRNA-Target Gene-Transcription Factor Regulatory Networks in Colorectal Adenoma Using Microarray Expression Data (nih.gov)
参考:
iRegulon webpage · Tutorial (aertslab.org)
iRegulon: From a Gene List to a Gene Regulatory Network Using Large Motif and Track Collections (plos.org)
Discovering protein-binding RNA motifs with a generative model of RNA sequences - ScienceDirect
The Human Transcription Factors - ScienceDirect
转录因子结合位点生物信息学研究进展 (chinagene.cn)
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