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转录因子结合位点位置频率矩阵的聚类方法到研究
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内容提示：转录因子结合位点位置频率矩阵的聚类方法到研究
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转录因子结合位点位置频率矩阵的聚类方法到研究
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【求助】JASPAR软件预测转录因子结合位点结果分析
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问题已关闭悬赏丁当:2
用JASPAR软件预测Mycn与一个启动子的结合位点，不知道结果怎么分析？求解答1. Model ID代表什么呢？同一个转录因子，同一个启动子序列，两次预测出来的结果不同，对比了下发现 Model ID不一样，不知道这个有什么影响？2. Strand 有+1和-1，代表正义链，反义链，但具体的意义不太清楚，若针对结合位点进行下一步研究的话应该怎么做取舍？依据什么选择？3. 预测出的结合位点是否有7个及以上连续核苷酸才有继续研究的意义？
不知道邀请谁？试试他们
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这个可能挺难得，懂的人不多
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这个可能挺难得，懂的人不多发帖一个月，总算有回复的了，可能做这个的人确实不太多~ 还是期待大家多多交流，懂的不懂的都来讨论一下嘛
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楼主好，我这几天也在学这个软件，但是有很多不明白的地方，楼主有操作流程么，**一份
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我个人理解ID是转录因子提交时的号正，负1表示结合在正义链还是反义链这只是我个人理解我有一处不明白，下图的这个位置是做什么的，在吗弄
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自己顶一个
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我看那楼主最近也在看chip，我也在看。求交流经验
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我个人理解ID是转录因子提交时的号 正，负1表示结合在正义链还是反义链 这只是我个人理解 我有一处不明白，下图的这个位置是做什么的，在吗弄
这是程序运行时的算法选择，不用改动，按默认设置运行就可以了。
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楼主好，我这几天也在学这个软件，但是有很多不明白的地方，楼主有操作流程么，**一份我预测的方法是这样的：进入网站后选择Vertebrata，新的页面中在search栏输入要预测种属的转录因子，方框内打钩，右侧空白方框内粘贴fasta格式的启动子序列，点击SCAN，就可以看到结果了。
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亲，如果我搜索的物种的转录因子没有被JASPAR收录怎么办？下图的红色圈2中的矩阵序列怎么得到，亲
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亲，如果我搜索的物种的转录因子没有被JASPAR收录怎么办？ 下图的红色圈2中的矩阵序列怎么得到，亲
确实有些转录因子这里面搜不到，可以在其他网站试一试，但有的网站要收费。 关于矩阵的问题不太清楚呢
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我想看一段基因组序列可能会被哪些转录因子结合，用JASPAR数据库可以吗？看了好久都是一头雾水
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大家好！我对转录因子这方面很感兴趣，但很多都不懂，希望跟大家交流~~1、我是想看一段序列有哪些转录因子结合，&JASPAR matrix models:&这块该怎么选择呢？2、JASPAR是预测感兴趣的转录因子在一段序列上是否有结合是吗？3、另外如果我已经知道了一段序列都有哪些转录因子结合位点了，我该如何选择呢？4、能用CHip来验证哪些转录因子与这段序列结合吗？问题较多，希望大家不吝赐教，感谢！给大家推荐另外一个转录因子预测网站，叫ALGGEN-PROMO。可以预测都有哪些转录因子与一段序列结合，希望有帮助。
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楼主您好，Score分值是不是应该比较重要，多少分值才算有意义呢？
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楼主，我预测的predicted site sequence，为啥在我自己的启动子区域搜不到啊，您现在会分析了吗，可否帮我看一下结果
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+1的应该能找到吧
-1的找不到的话应该是反向互补的
你把序列转换一下再试试ai豆蔻 楼主，我预测的predicted site sequence，为啥在我自己的启动子区域搜不到啊，您现在会分析了吗，可否帮我看一下结果
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这个我也不是很清楚呢zhn062625 楼主您好，Score分值是不是应该比较重要，多少分值才算有意义呢？
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taylorsweet strand
+1的应该能找到吧
-1的找不到的话应该是反向互补的
你把序列转换一下再试试ai豆蔻 楼主，我预测的predicted site sequence，为啥在我自己的启动子区域搜不到啊，您现在会分析了吗，可否帮我看一下结果
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请问你回预测启动子的转录起始位点吗，回适应Plantpan这个软件吗
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ALGGEN-PROMO可以选择物种吗？好像只可以选择人的啊，还有一个选项是所有位点，预测出全部转录因子结合位点后太多了，都不知道怎么筛选哪个有用了
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你好，最近我在写文章分析启动子突变点对Putative binding sites for transcription factors 的影响，是不是得把所有的transcription factors 都得选择，就是选&ID&旁边的“TOGGLE”。然后看潜在的结合位点？但是这样发现很多很多结合位点，这样的话是不是需要看“SCORE”啊？比如说评分大于某个数才是非常有意义之类的？期待回复~谢谢~
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zhn062625 楼主您好，Score分值是不是应该比较重要，多少分值才算有意义呢？最近也在看这个Score
应该是有个界限吧?
目前您知道了吗、
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，我也在纳闷结果中score以及relative score， 怎么确定这个标准，请问你弄明白了吗
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，我也在纳闷结果中score以及relative score， 怎么确定这个标准，请问你弄明白了吗
这个分数主要是相对的看 只要不是太低就行，主要是调整右下角的这个百分数
80%太多你就调整成90%等
看看是不是有些位点就会减少。关键就是相对的去看
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楼主，score得分怎么看，越高越好？10分以上的都有，不知道最高分和最低分predicted site sequence每个都不同，能不能有个共同的序列？这是转录因子的Sequence logo，最常见的结合序列是不是TCTTATCTC。。。
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微尘--m aaron-z
，我也在纳闷结果中score以及relative score， 怎么确定这个标准，请问你弄明白了吗
这个分数主要是相对的看 只要不是太低就行，主要是调整右下角的这个百分数
80%太多你就调整成90%等
看看是不是有些位点就会减少。关键就是相对的去看哦，这样啊，多谢
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关于丁香园蛋白质-DNA结构模型比较及其在转录因子结合位点预测中的应用--《复旦大学》2010年硕士论文
蛋白质-DNA结构模型比较及其在转录因子结合位点预测中的应用
【摘要】：转录因子结合位点预测研究是生物信息学的热点问题之一,其目的是发现基因上游调控区域中对基因表达产生关键影响的调控元件。转录因子结合位点作为一种转录调控元件,是基因组中具有调控功能的DNA序列片段,对其进行识别和预测将有助于解释基因表达调控的规律。随着序列比对算法研究的深入和计算机技术的发展,通过计算机平台进行转录因子结合位点的识别与预测日益成为-项重要的辅助研究手段。准确而快速的预测算法有助于生物学家了解各种转录因子的目标基因,进一步研究结合位点对基因转录调控的影响,为生物学实验提供有价值的参考信息。目前,在该领域已经开发出许多转录因子结合位点预测算法和软件,如著名的MEME、AlignACE以及BioProspector。
本文主要提出了一种基于蛋白质-DNA结构模型的转录因子结合位点预测算法,该算法克服了现有经典序列比对预测算法的两个不足之处,即：①识别精度受限于先验知识；②理论模型缺乏生物意义。算法以PDB数据库中的蛋白质-DNA复合物分子三维空间坐标文件为基础,建立相对应的化学、热动力学位置权重矩阵,以结构预测的方法识别目标转录因子的结合位点,并输出相应的结合位点序列集合。通过对转录因子结合位点数据库Jaspar的实验结果测试分析以及与现有经典结构模型预测算法比较,显示出本文算法是有效可行的。
本文所提出的结构模型预测算法通过位置权重矩阵描述转录因子在各种结构特征下对结合位点的识别特异性,为今后的转录因子-核酸相互作用研究提供重要的结构分析线索和量化工具。本文算法作为一种预测转录因子结合位点的计算机辅助手段,对于那些希望通过分子结构特征进行蛋白质-DNA相互作用研究的生物学家具有重要的借鉴意义。
【关键词】：
【学位授予单位】：复旦大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2010【分类号】：Q51【目录】：
摘要6-7Abstract7-9第一章 绪论9-18 1.1 生物信息学概述9-10 1.2 生物学背景知识10-12 1.3 转录因子结合位点预测方法的研究现状12-16
1.3.1 研究目的和意义12-13
1.3.2 研究方法13-15
1.3.3 现有算法的不足和问题15-16 1.4 本文的主要工作与安排16-18第二章 转录因子结合位点表示方法18-23 2.1 共有序列18-19 2.2 序列标识19-20 2.3 位置权重矩阵20-21 2.4 总结21-23第三章 蛋白质-DNA结构模型综述23-40 3.1 引言23-25 3.2 蛋白质-DNA结构模型介绍25-31
3.2.1 化学键配对结构模型25-27
3.2.2 原子配对自由能结构模型27-29
3.2.3 DNA分子形变自由能结构模型29-31 3.3 结构模型对传统序列比对预测算法的改进31-33 3.4 模型比较33-36
3.4.1 蛋白质研究对象适用性34-35
3.4.2 DNA随机序列集合的搜索计算复杂性35-36 3.5 结构模型未来发展方向36-38
3.5.1 模型的集成方法36
3.5.2 DNA随机序列搜索算法优化36-38
3.5.3 更广泛的结构特征应用38 3.6 总结与展望38-40第四章 基于蛋白质-DNA结构模型的转录因子结合位点预测算法40-63 4.1 引言40-42 4.2 方法42-47
4.2.1 氢键自由能42-43
4.2.2 DNA分子形变自由能43-44
4.2.3 构建氢键配对特征和DNA形变特征位置权重矩阵44-46
4.2.4 基于原子聚类模型的位置权重矩阵46
4.2.5 转录因子结合位点位置权重矩阵46-47 4.3 实验47-61
4.3.1 平均权重参数下算法性能比较48-52
4.3.2 权重参数优化问题52-53
4.3.3 计算最优权重参数53
4.3.4 回文特点转录因子的权重参数优化53-57
4.3.5 HTH家族转录因子的权重参数优化57-60
4.3.6 实验结果总结60-61 4.4 总结与展望61-63第五章 结束语63-65 5.1 论文的主要成果63 5.2 问题与展望63-65参考文献65-74硕士期间发表论文74-75致谢75-76
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李婷婷;蒋博;汪小我;张学工;;[J];生物物理学报;2008年05期
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【共引文献】
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王勇;陈克平;姚勤;;[J];安徽农业科学;2008年02期
王勇;陈克平;姚勤;;[J];安徽农业科学;2009年33期
王雯雯;武栓虎;;[J];北京交通大学学报;2009年06期
秦洋;王立宏;武栓虎;宋宜斌;;[J];北京交通大学学报;2009年06期
石鸥燕;杨文万;;[J];包头医学院学报;2006年03期
向浏欣;谭军;;[J];才智;2009年20期
曾彦达;石晓艳;马凤鸣;;[J];东北农业大学学报;2012年01期
詹青;王亚东;;[J];智能计算机与应用;2011年04期
张焕萍;王惠南;卢光明;钟元;张志强;;[J];东南大学学报(自然科学版);2009年01期
郭子龙;纪兆华;涂华伟;梁艳春;;[J];电脑知识与技术;2008年15期
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【相似文献】
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陈叙龙,张清敏,张毓琪,张宝东,陈素平;[J];环境化学;1994年03期
周晓慧;[J];承德医学院学报;1998年02期
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张文众;李永宁;方瑾;梁春来;张倩男;;[A];全国生化/工业与卫生毒理学学术会议论文集[C];2010年
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微oyf81815
同一个基因的启动子都是可长可短的，只是不同长度可能启动子的活性不一样。真核生物一般都是认为在第一外显子上游的2kb以内（也有2kb以外的）。转录因子不同的预测方法（除了PROMO，还可用Jaspar 、TFSEARCH、TRANSFAC等数据库）结果都不一样，
这个目前好像还查不到吧，只有查文献看别人的报道。因为如果可以根据结构或功能域去查的话，很多信号通路的研究都不用那么复杂了
软件不知道 网站倒是有 你去google搜tfscan或者tfsearch 就是去ncbi把一个基因的上游1，2K bp的序列输进去 就会找出来的 不过都是预测的 而且不能确定是促进还是抑制
A，RNA聚合酶结合的地方是启动子，与起始密码子不一致，编码区是以起始密码子为开头的。RNA聚合酶和RNA结合后要在链上滑行扫描直到发现起始密码子。
A、②过程转录，需要的主要的酶是RNA聚合酶，它的结合位点是基因的首端的启动子，A正确；B、HIV病毒没有细胞结构，也没有核糖体，所以体内不能进行③翻译过程，B错误；C、mRNA上的遗传密码子有64种，其中决定氨基酸的密码子只有61种，还有3种是终
一般来说，以DNA为模板的DNA聚合酶和RNA聚合酶都的结合位点都在DNA上。 但是也有以RNA为模板的DNA聚合酶和RNA聚合酶 （也就是反转录酶和RNA依赖的RNA聚合酶）,它们的结合位点在RNA上. 也就是说，模版是谁，结合位点就在谁上。 2.结合位点就是启
基因转录有正调控和负调控之分。如细菌基因的负调控机制是当一种阻遏蛋白(repressor protein)结合在受调控的基因上时，基因不表达；而从靶基因上去除阻遏蛋白后，RNA聚合酶识别受调控基因的启动子，使基因得以表达，这是正调控。这种阻遏蛋白是
ncbi是不管这个事情的。 一般情况下，参见：/question/2602409.html 笼统的说就是RNA POL结合位点下游一点地方就是转录起点位置。 （ORF=Open Reading Frame是指蛋白质的翻译区，不要和RNA的转录区搞混）
一米的天堂
1 引物延伸实验(primer extension experiment) 2 核酸酶S1作图（Mapping RNA with Nuclease S1） 3 5'RACE 加预测ABS:Annotated regulatory binding sites from orthologous promoters:
ACTIVITY:Functional DNA/RNA site activity:
CisRed:Human regulatory DNA sequence motifs:
DBD:Transcription factor prediction database:
DBTBS:Bacillus subtilis promoters and transcription factors:
DoOP:Database of orthologous promoters: chordates and plants:
DPInteract: Binding sites for E. coli DNA-binding proteins:
EPD: Eukaryotic promoter database:
Extra-TRAIN:Extragenic regions and transcriptional regulators in bacteria and archaea:
HemoPDB:Hematopoietic promoter database:
HTPSELEX:Transcription factor binding site sequences obtained using high-throughput SELEX method:
InsulatorDB:Insulator regulatory elements in vertebrate genomes:
JASPAR:PSSMs for transcription factor DNA-binding sites:
MAPPER: Putative transcription factor binding sites in various genomes:
MPromDB:Mammalian promoter database:
PLACE:Plant cis-acting regulatory DNA elements:
PlantCARE:Plant promoters and cis-acting regulatory elements:
PlantProm:Plant promoter sequences for RNA polymerase II:
PRODORIC:Prokaryotic database of gene regulation networks:
PromEC:E. coli promoters with experimentally-identified transcriptional start sites:
SELEX_DB: DNA and RNA binding sites for various proteins, found by systematic evolution of ligands by exponential enrichment:
TESS:Transcription element search system:
TiProD:Tissue-specific promoter database:
TRACTOR db:Transcription factors in gamma-proteobacteria database:
TRANSCompel?:Composite regulatory elements affecting gene transcription in eukaryotes:
TRANSFAC?:Transcription factors and binding sites:
TRED:Transcriptional regulatory element database:
TRRD:Transcription regulatory regions of eukaryotic genes:
Human TF repertoire:
luscombe laboratory:
Teichmann laboratory:
Ensembl Compara database:
Ensembl Genome Browser:
Gene Ontology Home:
RegulonDB:
sUPERFAMily:
TRAnsFAC: http://www.
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