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转录因子靶基因预测，不用到处搜了，都在这了
我们在做分子机制时，确定了某些分子比如circ、lnc、或者mRNA时，希望知道他的上游调控分子是什么，是哪个转录因子调控他的表达，需要预测转录因子-靶基因调控关系。或者，我们确定了一个重要蛋白，要看看他调控的蛋白是什么，再者我们研究ceRNA机制，我们希望miRNA的靶基因是一个转录因子，比如Myc，因为转录因子的改变极容易引起一系列基因的表达变化，进而引起通路变化，轻松导致细胞表型发生改变。
在与老师讨论高通量测序的结果时，我们不得不去面对一个严酷的事实。老师们原以为，做了表达谱筛选实验，筛选出部分差异基因/lnc/circRNA，然后进行验证不就可以了嘛。拿到数据时会发现没那么简单。
因为，如果您样品准备的合适，测序实验操作也没问题时，您可能会找到几百个，一两千个差异基因，肿瘤样品高达三四千个差异表达基因。看到数据时的老师要蒙了，怎么这么多差异基因/lnc/circRNA，我要挑哪个分子验证，我要挑哪个分子做机制。哪个分子才是这个处理下的核心分子，关键分子呢？其实想一想，既然观察到细胞表型（比如增殖、凋亡、迁移）或者组织有明显的改变，想必中间定不是几个基因或者一二十个差异基因能改变的了的，恐怕真的要几百、上千个基因的变化才足以引起细胞/组织可观察的表型变化吧。
老师问我哪个基因是最重要的，可以用来研究的、说实话，我不知道，该挑哪个分子。我会开始自责，作为一个分析人员，怎么能不会这个问题，收了老师的钱，怎么能不帮他们解决呢，良心何安啊。不久，心情恢复，想想，我可以帮老师做各样能做的分析，比如各类数据库的挖掘，出各种能出的图（备注：不额外收费），几乎随叫随到，从不知疲倦。想想有些老师在别的公司受到的非人的待遇，我应该可以自我安慰了。想想没有哪个公司的分析人员能告诉你，挑哪个分子做，就能做出机制。然而，这个问题总不能一直困扰我们。与其抓阄碰运气的选一个，不如寻找更多的信息提供一下参考也好嘛。于是，我觉得是不是可以结合一些数据库进行一下数据的整合预测呢。
今天谈转录因子。转录因子靶基因预测最有效的实验还是ChIP-seq。In brief, 使用转录因子的抗体，抓取与其可以结合的DNA片段，通过分析检测这些DNA片段定位到哪个基因上，即可以推断，该转录因子可能调控哪个基因。
有些网站可以辅助进行预测，比如http://bioinfo.life.hust.edu.cn/hTFtarget#!/。今天我们介绍的GTRD http://gtrd.biouml.org/数据库。该数据库为俄罗斯某学者整理，论文发表于2016年，数据持续更新中。不知道他们是为了发文章，还是觉得应该为科研出份力，但他们做的工作我很喜欢，在SRA、ENCODE、GEO等资源库收集一切可以下载的ChIP-seq数据，然后在自己服务器上跑程序鉴定结合位点，并将数据公开下载。
这个库主要收集各个模式物种转录因子。以下是该数据库目前收录物种、样品量、转录因子数量统计表。
从表中看出人共有7239个ChIP-seq数据，涉及852个转录因子（约占已知转录因子一半）。数据量还是很可观的，而且我相信，您在苦苦寻找的转录因子或者正在研究的转录因子很可能就在其中。
该数据给出了简单的网页搜索，可以查询转录因子的靶基因，搜索方式如图：
然，本人感觉并不好用，于是将其鉴定结果进行下载，并重新注释。您可以在后台回复相应数字、获取转录因子靶基因下载链接。直接在对应表格中寻找。
该数据老师可以直接找到对应的转录因子，去查看涉及到哪些靶基因。需要说明的是转录因子与靶基因的结合具有时空动态性。这里列出的靶基因也是在当时的实验条件下是这样的，是不是在您的实验中也发生这样的靶基因关系呢，或许是，或许不是，但别的实验条件/细胞可以发生，至少证明这个关系对理论上是可以的，您的实验中也很有可能存在这样的关系。
回到最初的话题，筛选到大量的差异基因，该如何评估基因的重要性呢。假如您想要确定一个转录因子，可以在差异基因中筛选差异表达的转录因子，而后分别预测他们的靶基因，当然靶基因也是有差异表达的，进一步可以预测这些靶基因涉及到的pathway通路或生物学过程等，这时我们或许会更能了解，哪个转录因子在所有差异基因是关键的，地位是重要的，据此可以挑选出这个重要基因，而后进行后续机制研究。（看起来简单，操作很难？找我们就好了。）
那么其他差异基因能否可以依照此办法进行功能重要性评估呢？But，普通基因没有这种明显的靶基因关系。不容易去寻找他们的靶基因，但问题总要解决的，其他基因的分析我们在后续讨论，有需要可以关注我们公众号！！
上海生因生物专业提供基因组测序、微生物测序、转录组测序（RNAseq）、外外泌体RNA测序，高通量测序数据标准分析、个性化分析，各类图表绘制，及GEO、TCGA数据挖掘服务。有需要的联系我们。
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