2025最新基因转录因子预测网站推荐，权威数据库大全

一、转录因子预测的核心原理与流程

转录因子（Transcription Factor, TF）通过与DNA特定序列结合调控基因表达，其预测依赖于启动子序列分析、结合位点特征匹配和多源数据验证。核心步骤如下：

1. 获取启动子序列：通过NCBI等工具提取基因上游调控区（如人类基因通常选择-2000至+200 bp范围）。
2. 结合位点预测：利用算法（如位置权重矩阵PWM）匹配已知转录因子结合基序。
3. 数据交叉验证：结合ChIP-Seq、基因表达相关性、保守性分析等多维度数据提升准确性。

二、国内首选转录因子预测工具推荐

以下工具基于中文研究团队开发，数据覆盖全面且支持本土化需求：

1. hTFtarget

• 网址：http://bioinfo.life.hust.edu.cn/hTFtarget
• 特点：
  • 整合超过23,000个ChIP-seq数据集和RNA-seq数据，覆盖人类和小鼠转录因子。
  • 提供TF-靶基因互作网络可视化及疾病关联分析。
  • 支持批量基因输入，适用于高通量筛选。

2. KnockTF

• 网址：https://bio.liclab.net/KnockTFv2/index.php
• 特点：
  • 专注于基因敲除/敲降后的转录因子调控变化。
  • 包含癌症、免疫、干细胞等领域特异性数据库。
  • 提供差异表达TF的富集分析和通路注释。

3. TRRUST数据库

• 网址：https://www.grnpedia.org/trrust
• 特点：
  • 人工管理的高置信度数据库，涵盖800+人类TF和11237篇文献支持。
  • 支持“关键调控因子”预测功能，可识别多基因共调控TF。
  • 提供疾病与通路关联数据，适用于机制研究。

4. Cistrome DB

• 网址：http://cistrome.org/db/#/
• 特点：
  • 集成ChIP-Seq和DNase-Seq数据，覆盖染色质可及性与TF结合位点。
  • 支持跨物种比对，适用于进化保守性分析。

三、国际权威数据库与工具

1. JASPAR

• 网址：https://jaspar.genereg.net/
• 特点：
  • 开放获取的TF结合位点模型库，包含非冗余DNA结合谱。
  • 提供“Scan”功能直接预测启动子区结合位点，支持自定义阈值。
  • 包含植物和动物数据，适用性广泛。

2. TRANSFAC

• 网址：https://genexplain.com/transfac
• 特点：
  • 商业数据库，包含最全面的TF结合位点注释。
  • 提供MATCH工具进行启动子扫描，支持高级参数设置。

3. PROMO

• 网址：http://alggen.lsi.upc.es/cgi-bin/promo_v3/promo/promoinit.cgi ?dirDB=TF_8.3
• 特点：
  • 免费工具，支持多物种启动子分析，界面简洁易用。
  • 输出结果包含结合位点位置、序列及匹配评分。

4. TransFind

• 网址：http://transfind.cs.univie.ac.at/
• 特点：
  • 基于进化保守性优化预测，可计算同源物种结合位点一致性。
  • 支持基因组尺度分析，适用于大规模筛选。

四、植物转录因子预测专用工具

1. PlantTFDB（中国版）

• 网址：http://planttfdb.cbi.pku.edu.cn/
• 特点：
  • 覆盖拟南芥、水稻、杨树等20+植物物种。
  • 提供基因结构、表达谱和三维结构预测。

2. PlantTFDB（德国版）

• 网址：http://plntfdb.bio.uni-potsdam.de/v2.0/
• 特点：
  • 包含蓝藻、绿藻等非模式物种数据。
  • 支持基因家族分类与进化树分析。

五、优化预测结果的策略

1. 多工具交叉验证：使用韦恩图取交集，减少假阳性。
2. 结合实验数据：如ChIP-Seq（见Cistrome）或基因共表达网络（WGCNA）。
3. 保守性过滤：选择跨物种保守的结合位点提升可靠性。

六、常见问题与解答

问：预测结果与实验不符怎么办？

• 原因：算法局限性或细胞类型特异性差异。
• 解决：结合ATAC-Seq（开放染色质数据）或单细胞表达谱优化。

问：如何获取基因启动子序列？

• 方法：使用NCBI Gene数据库输入基因名（如TP53），选择“Genomic Context”提取上游序列。

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