TFpredictor是一个全面、用户友好的交互式网络平台，旨在通过整合ATAC-seq、KnockTF、ChIP-seq等多组学数据，为用户提供一键式服务以预测转录因子的作用。该平台不仅简化了复杂的数据分析流程，还能够有效地指导实验室中的湿实验操作，提高研究效率与准确性。
Huang Chenshen1
1.1. Department of Gastrointestinal Surgery, Fujian Provincial Hospital, Fuzhou University
Affiliated Provincial Hospital, Fuzhou, China
Citation:文章正在撰写中
Introduction
目前，虽然有许多数据库可用于预测转录因子，但这些资源存在若干问题，影响了科研人员的使用效率和研究深度。首先，这些数据库分布广泛且零散，缺乏集中管理和整合，给用户带来了不便。一个重要原因在于，多数数据库未能针对科研人员的实际需求进行有效的搜索优化，使得相关信息的查找变得困难。其次，现有的数据库通常仅专注于转录因子的某一特定方面或特性，缺乏全面性和系统性，无法满足跨领域研究的需求。最后，大多数数据库对结果的可视化重视不足，导致即使获取了数据，科研人员也难以直观地理解和应用这些信息。鉴于此，构建一个能够综合上述研究成果、提供高效搜索、全面信息覆盖及优良数据可视化的综合型数据库显得尤为迫切。这样的平台不仅将极大提升科研效率，还将促进跨学科合作，加速生命科学领域的创新与发展。
ATAC-seq (Assay for Transposase-Accessible Chromatin using sequencing)：ATAC-seq 能够在全基因组范围内高通量地检测开放染色质区域，这些区域通常是转录因子结合的位点。高分辨率的数据有助于精确识别潜在的转录因子结合位点。不仅可以用于研究转录因子结合位点，还可以揭示染色质状态的变化，如启动子和增强子的活性变化，从而提供更全面的基因表达调控信息。
敲除TF后RNA测序 (Knockout TF RNA-seq)：通过敲除特定的转录因子，观察基因表达的变化，可以直接验证该转录因子的功能。这种方法可以明确转录因子在基因调控网络中的作用。其中，CRISPR-Cas9 技术具有高度的特异性，可以精确地靶向特定的转录因子，减少脱靶效应。这种方法可以在不同的细胞类型和组织中应用，有助于研究转录因子在不同生物学背景下的功能差异。并且可以观察到转录因子敲除后的即时和长期效应，揭示转录因子在不同时间点的作用。
ChIP-seq (Chromatin Immunoprecipitation followed by sequencing): ChIP-seq 可以直接检测特定转录因子在全基因组范围内的结合位点，提供详细的转录因子结合图谱。通过使用特异性的抗体富集转录因子结合的 DNA 片段，ChIP-seq 具有较高的灵敏度和特异性，能够准确识别转录因子的结合位点。适用于多种类型的样本，包括细胞系、组织和临床样本，可以研究不同条件下的转录因子结合模式。
综合应用的优势: ATAC-seq提供开放染色质区域的信息，揭示哪些区域可能被转录因子结合。ChIP-seq直接检测特定转录因子的结合位点，确认转录因子的具体结合位置。敲除TF后RNA测序验证转录因子的功能，观察基因表达的变化，确定转录因子的调控作用。通过整合这些技术的数据，可以构建更完整的基因调控网络，揭示转录因子在不同条件下的动态变化。例如，结合 ATAC-seq 和 ChIP-seq 数据，可以确定哪些开放染色质区域被特定转录因子结合，再通过敲除TF后RNA测序验证这些结合位点的功能。每种技术都能提供不同类型的数据，综合分析可以提高研究的深度和广度，为后续的实验设计和功能验证提供丰富的信息支持。例如，ATAC-seq 可以提供染色质可及性信息，ChIP-seq可以提供结合位点信息，而敲除TF后RNA测序可以提供基因表达变化信息，三者结合可以更全面地理解转录因子的调控机制。单一技术可能有其局限性，综合应用多种技术可以相互验证，提高结果的可靠性和准确性。例如，ChIP-seq 可能会受到抗体特异性的限制，而 ATAC-seq 和敲除TF后RNA测序可以提供额外的证据，增强结论的可信度。总之，ATAC-seq、敲除TF后RNA测序和ChIP-seq 各自具有独特的优点，通过综合应用这些技术，可以更全面、深入地研究转录因子的功能和调控机制，为基因表达调控的研究提供强有力的支持。
Statistics
Contact
Help
Acknowledgements
Thanks
Author contributions
Funding information
Joint Funds for the Innovation of Science and Technology, Fujian Province. (Grant number: 2023Y9299)
Competing Interests
We have declared that no competing interest exists.
References
[1] Feng C, Song C, Song S, Zhang G, Yin M, Zhang Y, Qian F, Wang Q, Guo M, Li C. KnockTF 2.0: a
comprehensive gene expression profile database with knockdown/knockout of transcription
(co-)factors in multiple species. Nucleic Acids Res. 2024 Jan 5;52(D1):D183-D193. doi:
10.1093/nar/gkad1016. PMID: 37956336; PMCID: PMC10767813.
[2] Corces MR, Granja JM, Shams S, Louie BH, Seoane JA, Zhou W, Silva TC, Groeneveld C, Wong CK,
Cho SW, Satpathy AT, Mumbach MR, Hoadley KA, Robertson AG, Sheffield NC, Felau I, Castro MAA,
Berman BP, Staudt LM, Zenklusen JC, Laird PW, Curtis C; Cancer Genome Atlas Analysis Network;
Greenleaf WJ, Chang HY. The chromatin accessibility landscape of primary human cancers. Science.
2018 Oct 26;362(6413):eaav1898. doi: 10.1126/science.aav1898. PMID: 30361341; PMCID:
PMC6408149.
[3] L'Yi S, Keller MS, Dandawate A, Taing L, Chen CH, Brown M, Meyer CA, Gehlenborg N. Cistrome
Explorer: an interactive visual analysis tool for large-scale epigenomic data. Bioinformatics.
2023 Feb 3;39(2):btad018. doi: 10.1093/bioinformatics/btad018. PMID: 36688700; PMCID:
PMC9900209.
[4] Keenan AB, Torre D, Lachmann A, Leong AK, Wojciechowicz ML, Utti V, Jagodnik KM, Kropiwnicki
E, Wang Z, Ma'ayan A. ChEA3: transcription factor enrichment analysis by orthogonal omics
integration. Nucleic Acids Res. 2019 Jul 2;47(W1):W212-W224. doi: 10.1093/nar/gkz446. PMID:
31114921; PMCID: PMC6602523.
Start preparation time 2024-11-01
Pilot run time 2024-11-20
Formal running time 2024-12-01