咖啡时间14_ 2024年第一次TRANSFAC调研

发布人

此视频是 2024 年 1 月 23 日线上举办的的“TRANSFAC 茶歇”现场会议的视频记录。
以下是Youtube上的原视频链接：https://www.youtube.com/watch?v=VAJNrGm4Gvk

此次活动由GeneXplain 有限公司首席执行官 Alexander Kel 博士主持。

&quot;与 TRANSFAC 共进咖啡时间 &quot;的系列活动旨在为同行业学者们解答有关应用生物信息学领域的问题。
有关 &quot;与 TRANSFAC 共进咖啡时间 &quot;活动的更多信息，也可访问geneXplain官网 https://genexplain.com/ask。

本次“与 TRANSFAC 一起喝咖啡休息”主题为：

您的第一个 TRANSFAC 分析

首席执行官Alexander Kel博士介绍了启动子的基本原理及转录因子结合位点的分析和鉴定，以下是重要主题及其时间戳：

02:32 GeneXplain平台中的基因列表分析（在重点基因的启动子中搜索TFBS）

04:48 将差异表达基因（DEGs）表上传到geneXplain平台

07:55 从基因列表中保存单个基因以进行进一步的单基因启动子分析

08:33 预测单个基因启动子中的转录因子结合位点（TFBS）（对列表中包含 1 个基因的基因集进行位点搜索）

14:30 所研究基因启动子模型中发现的位点的可视化

16:25 在全基因组浏览器可视化中打开找到的位点轨迹

17:37 将基因、重复和变异轨迹拖放到基因组浏览器可视化中

19:19 导出获得的结果：保存找到的站点表并将找到的站点导出为 BED 文件

22:29 - 属性分数和核心分数是什么意思？ 它是否给出了预测转录因子的 p 值？ 我们可以根据什么来选择 TFs？

23:41 真核基因调控模型

28:37 矩阵是如何构建的？ 位点预测的附加模型

30:41 从计数矩阵到频率（概率）矩阵。 网站的对数几率分数（用于 HOMER）

34:08 MATCH站点分数：乘以信息向量

36:01 分数截止值选择（为比赛分析选择哪些截止值）

37:44 MATCH 分析中使用的配置文件：矩阵及其截止值的集合

40:38 MATCH 算法与对数几率或加法算法的比较

41:31 蛋白质-蛋白质相互作用补偿各个位点的实际结合能。 为什么截止值根本不应该是固定的并且可以由算法自动找到

44:38 使用描述研究状况的基因集，例如对条件没有反应的 DEGs 和未改变的基因（有和无序列）

46:06 自动截止点识别，最大化在“是”和“否”组中找到的位点之间的差异

47:15 使用 No set（未改变的基因）对基因集进行站点搜索

47:55 用于站点搜索的配置文件

51:51 是否可以在考虑多个 TF 相互作用的情况下搜索它们的基序？

53:17 使用 No set 和 cutoffs 优化的基因集分析输出表

54:53 输入基因集中基因启动子模型中发现位点的可视化

59:26 启动子浏览间隔是固定的吗？ （TSS 上游 1000 bp，下游 100 bp？）

01:04:18 如果我们没有特定基因的任何 ChIP-seq 数据，是否可以找到 TF？

01:07:46 如何从使用工具预测的矩阵中回溯特定的 TF？ 我如何知道哪种蛋白质实际上在调节我的基因？ 我可以将哪些过滤器应用于与该矩阵对应的所有 TF，以便为我的情况选择最可能的一个？

01:12:56 仅根据分数，如何选择 TFs，因为 TRANSFAC 给出了巨大的 TF 列表，如何设置过滤器？


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