还不会用BCRANK包？三分钟带你搞定转录因子结合位点识别，助你轻松应对基因组功能研究！

还不会用BCRANK包？三分钟带你搞定转录因子结合位点识别，助你轻松应对基因组功能研究！ by R语言学徒

有了 BCRANK包，轻松搞定TFBS 分析，如果同学们遇到任何生信问题，随时来找小师妹讨论哦！

在本次学习中，我们将从 BCRANK 包的安装开始，逐步掌握如何用它预测 DNA 序列中的 motif，并学习如何可视化位权矩阵，以及如何定位与 motif 匹配的结合位点。通过实际操作，同学们将了解 BCRANK 的工作流程，掌握核心命令和常见分析步骤。相信通过今天的学习，同学们会更加熟练地使用 BCRANK 包，在基因组调控和生物信息学分析领域中迈出重要的一步！接下来，让我们一起开启 BCRANK 的学习之旅吧！

本次介绍的R包在服务器上能更加流畅地运行，如果没有服务器，欢迎联系我们进行服务器租赁~

定制生信分析

云服务器租赁

(加微信备注99领取试用)

BCRANK包介绍

BCRANK 包用于识别基因组序列中的转录因子结合位点（TFBS）。它通过迭代算法优化从一组候选序列中提取的核苷酸序列模型，进而预测转录因子的潜在结合位点。BCRANK 包特别适用于处理长的或较复杂的序列。常用函数包括 bcrank（执行预测）、matchingSites（提取预测位点）等，能够方便地将结果进一步分析，如结合位点的序列、位置和评分。这个工具在生物信息学中广泛应用，帮助研究调控元件及其功能。

BCRANK包安装

需要R语言版本为4.4，在控制台中输入以下命令：

if (!require("BiocManager", quietly = TRUE))    install.packages("BiocManager")BiocManager::install("BCRANK") #在BiocManager环境下安装BCRANK包

查看是否安装成功：

packageVersion("BCRANK") # 查看BCRANK版本

显示为1.66.0版本，则表示已经安装了BCRANK包。

除此之外，后续示例还需要使用seqLogo包，我们可以提前安装，安装命令如下：

BiocManager::install("seqLogo") # 在BiocManager环境下安装seqLogo

使用BCRANK包识别给定DNA序列中的潜在转录因子结合位点

本篇文章文章所使用的代码、示例数据或基因集等，关注公众号回复【666】获取哦~编号：241123

载入需要用到的包和数据

首先，我们需要载入本次学习的主角——BCRANK包，代码如下：

library(BCRANK) # 载入BCRANK包

除此之外，后续进行序列可视化还需要用到seqLogo包，我们可以提前载入：

library(seqLogo) #载入seqLogo包

BCRANK包需要包含已排序序列的 FASTA 文件作为输入。本文中我们将采用从人类肝细胞系 HepG2 中进行全基因组 ChIP-chip 实验得到的 2500 个排序区域数据作为示例。

载入示例数据的命令如下：

fastaFile <- system.file("Exfiles/USF1_small.fa", package="BCRANK") # 加载示例 FASTA 文件，文件中包含从人类肝细胞系 HepG2 中的全基因组 ChIP-chip 实验中获得的 2500 个排序区域。

使用bcrank（）函数预测DNA序列中的motif

载入示例数据后，我们就可以使用BCRANK包中的核心函数bcrank（）来预测DNA序列中的motif，在 DNA 中，motif 通常是一些短的核苷酸序列，它们与特定的生物功能相关，如转录因子识别和结合位点。代码如下:

set.seed(0) # 设置随机数生成器种子，确保结果可重复BCRANKout <- bcrank(fastaFile, restarts=25, use.P1=TRUE, use.P2=TRUE) # 运行 BCRANK 算法，使用的输入文件是 fastaFile，restarts 参数设为 5，使用了 P1 和 P2 方法来优化 motif 发现过程

运行时间可能较长，需要同学们耐心等待，如果希望预测的准确度提高，可以适当提高restarts 参数的值。

BCRANKout # 运行结束后，显示 BCRANK 算法输出结果，列出了预测的前 5 个 DNA motif 及其得分

结果如上图，显示了前5个DNA motif的得分，可知得分最高的motif为“GTCACGTG”序列

接下来我们可以把这个motif的预测结果提取出来进行可视化分析，代码如下：

topMotif <- toptable(BCRANKout, 1) # 提取 BCRANK 结果中得分最高的 motiftopMotif # 显示得分最高的 motif 及其相关信息，如位权矩阵和搜索路径

显示结果上图，可以看到“GTCACGTG”这个motif的搜索路线，以及位权矩阵，我们可以使用seqLogo包把位权矩阵可视化，代码如下：

weightMatrixNormalized <- BCRANK::pwm(topMotif,  normalize=TRUE) # 生成归一化的位权矩阵（PWM），将 motif 的权重值标准化，使之更适合可视化seqLogo(weightMatrixNormalized) # 使用 seqLogo 包来可视化位权矩阵，显示出每个碱基在 motif 各个位置的权重信息

显示结果如下图：

使用matchingSites()函数预测DNA序列的结合位点

通过以上的分析，我们已经找到了得分最高的motif，接下来我们可以使用BCRANK中的matchingSites()函数来在DNA序列中查找和报告与该motif匹配的结合位点。代码如下：

# 提取得分最高的motif共识序列topConsensus <- as.character(toptable(BCRANKout)[1,"Consensus"])# 打印最高得分的motif共识序列print(topConsensus)# 输出为 "GTCACGTG"# 查找输入fasta文件中与topConsensus ("GTCACGTG") 匹配的结合位点bindingSites <- matchingSites(fastaFile, topConsensus)# 统计预测到的结合位点数量nrSites <- nrow(bindingSites)# 输出结合位点的数量    cat("Number predicted binding sites:", nrSites, "\n")# 输出：预测的结合位点数量为 842print(bindingSites[1:15,]) # 打印前 15 个结合位点的详细信息

结果如下图：

上图显示了 DNA 序列中预测的结合位点信息。每一行代表一个结合位点，包含区域（染色体或片段位置）、序列编号、起始和结束位置、链的方向（正链“+”或反链“-”）以及匹配的序列。比如，第1行和第2行表示同一区域的不同链上的匹配序列，由于共识序列是回文结构，因此在正链和反链上都报告了相同的结合位点。

以上就是对 BCRANK 包的所有介绍了，通过本文，我们了解了 BCRANK 包在识别基因组序列中的转录因子结合位点（TFBS）方面的应用。BCRANK 通过迭代算法优化从候选序列中提取的核苷酸序列模型，预测潜在的结合位点，并生成位置权矩阵，便于进一步分析和可视化。希望同学们能够继续深入学习和探索 BCRANK 包，通过不断的实践和应用，大家一定能在转录调控及基因组功能研究中取得不错的进展和成果。

同学们如果觉得自己写代码麻烦，可以体验一下我们的云生信小工具，只需输入数据，即可轻松生成所需图表。立即访问云生信（http://www.biocloudservice.com/home.html），开启便捷的生信之旅！

如果您的时间和精力有限或者缺乏相关经验，并且对生信分析和服务器有所需要的话，我们非常乐意为您提供如下服务：免费思路评估、付费生信分析和方案设计以及服务器租赁等，有意向的小伙伴欢迎咨询师妹哦！

师妹手把手带你复现IF5.8《Cancer Cell International》杂志的高分文章中相关性热图和散点图

是谁还不会用孟德尔随机化？这篇文章教你！高分SCI不是梦！！

师妹教你R包EnhancedVolcano超详尽，让你的火山图喷发姿势更帅

ixxmu / mp_duty

还不会用BCRANK包？三分钟带你搞定转录因子结合位点识别，助你轻松应对基因组功能研究！ #6010

还不会用BCRANK包？三分钟带你搞定转录因子结合位点识别，助你轻松应对基因组功能研究！ by R语言学徒