大肠杆菌E.coli K-12转录因子结合位点的理论预测

基于实验验证的22种大肠杆菌K12的转录因子结合位点序列,分析了转录因子结合位点每一位置的碱基保守性,提出了预测转录因子结合位点的位置权重矩阵打分函数算法(PWMSA)。利用self-consistency和cross-validation两种检验方法对此算法进行检验,self-consistency检验总的预测成功率达到87.59%,cross-validation检验成功率达到85.48%。对基因间序列进行搜索,获得了多个可能的转录因子结合位点。     

基于位点保守性参量和位置权重矩阵预测酵母转录因子结合位点

目的:改进转录因子结合位点的理论预测方法。方法:构建转录因子结合位点位置权重矩阵,以转录因子结合位点每一位置的碱基保守性指数Mi为参量,利用位置权重打分函数算法(PWMSA)对酵母五种转录因子结合位点进行预测。结果:利用self-consistency和cross-validation两种方法对此算法进行检验,均获得了较高的预测成功率,结果表明5种转录因子结合位点的预测成功率均超过80%。结论:与已有的三种预测转录因子结合位点的软件进行比较,PWMSA算法明显优于其他三种算法,核苷酸水平上的关联系数和结合位点水平上的关联系数分别提高了0.25和0.22。     

转录因子结合位点的计算分析方法

基因组上众多基因和非编码转录体按照特定的规律有序地表达是细胞正常生命活动的基础。转录调控是基因表达调控的关键步骤,转录因子结合在基因启动子序列中的转录因子结合位点,启动基因的转录和控制基因的转录效率。分析转录因子结合位点对研究基因调控系统有着重要意义,生物信息学在转录因子结合位点的研究中发挥着关键的作用。文章综述了分析蛋白质编码基因的转录因子结合位点的典型流程,总结了主要的算法、软件和资源,并简要评述了目前非编码RNA转录调控的研究现状。