Plant TF Binding Motif Shift 我们手上只有一个物种的所有蛋白序列(每个基因一个代表性转录本对应的蛋白序列),首先第一件事是确定哪些基因是TF,同时能初步获得这些 TF 的 Binding Motifs。实现逻辑上,使用 TBtools 之前的 Best ID Convert 功能,映射拟南芥的 TF ,最后提取拟南芥对应 TF 的 Binding Motifs (从 Pl...
knownResults/ directory: 对应knownResults.html 中结果 homerResults.html输出示例 输出结果按照p-value排序,最后一列是一个链接到motif文件的超链接,可以从这个文件中找到包含此motif的其他序列。倒数第二列Best Match/Details 为与de novo motif最匹配的已知motif。Simiar motifs 可链接到与该motif相似的其他motif。
转录因子motif是一些很短的模序(~10bp),在大基因组里很容易出现随机比对,而且是以position weight matrix (PWM)格式来呈现,说明它的可变性,因此研究motif有哪些binding区域是没有意义的,因为很难找到一个方法(阈值)来判断真正的比对和随机的比对。 换个思路,如果做富集分析,那就稳了,给定一个指定的区域(promoter...
01 酵母单杂交诱饵选择方法(Y1HGold-pAbAi系统) 1. 启动子片段形式:选择感兴趣元件比较集中的区域(建议200-300bp左右); 2. motif形式:选择感兴趣motif进行串联。 注意事项:插入序列中不要同时含有BstbI/BbsI 02 常用的启动子预测软件 (Plantcare顺式作用元件预测结果示例) (NEW PLACE顺式作用元件预测结果示例) ...
【姐妹篇,更新:转录因子motif TSS区域富集分析 | motif enrichment | HOMER | FIMO | MEME】 转录因子motif是一些很短的模序(~10bp),在大基因组里很容易出现随机比对,而且是以position weight matrix (PWM)格式来呈现,说明它的可变性,因此研究motif有哪些binding区域是没有意义的,因为很难找到一个方法(阈值)来...
基于转录因子的 Binding Motif 检索基因集合启动子区域是否存在 Binding Sites 逻辑上,我们可以通过这类相互调控关系,构建一个初步的基因间转录调控网络,结合差异表达或者共表达网络分析,或许能让我们得到更多信息。 至于操作,使用 TBtools 分析来做则确实简单。
基于转录因子的 Binding Motif 检索基因集合启动子区域是否存在 Binding Sites 逻辑上,我们可以通过这类相互调控关系,构建一个初步的基因间转录调控网络,结合差异表达或者共表达网络分析,或许能让我们得到更多信息。至于操作,使用 TBtools 分析来做则确实简单。
Life·Intelligence 0 28529 转录因子motif TSS区域富集分析 | motif enrichment | HOMER | FIMO | MEME 2019-12-08 18:27 −2024年04月30日 conda install bioconda::meme # https://jaspar.elixir.no/matrix/MA0077.1/ fimo --alpha 1 --max-strand -oc target --thresh 1 --no-qva... ...
常用的启动子预测软件 (Plantcare顺式作用元件预测结果示例) (NEW PLACE顺式作用元件预测结果示例) 温馨提示:由于不同建库材料基因表达的时空特异性差异,以及转录因子在总转录水平中的占比较低(约3-5%),推荐所研究的诱饵与建库取材的表达谱相匹配,更有助于通过单杂交技术筛选上游调控因子。
HOMER motif分析主要包括: 启动子motif分析:需下载启动子数据包 基因组motif分析:需下载基因组数据包 使用已知序列(fasta文件)进行motif分析 ChIP分析等 HOMER软件安装 个人感觉,建议以官方文档为基础,勿过度依赖conda!!! 仔细阅读报错信息 + 善用百度/Google可以解决绝大部分问题。