| 植物启动子 | 您所在的位置：网站首页 › 启动子预测网站 › 植物启动子 |
|
写在前面
以前总看到问题是，基因结构可视化的问题；现在则变成了启动子元件的预测或者说可视化。这本身比较简单，也比较玄乎，所以我一直不是太乐意与别人讨论。但学院今天断网，手上的工作无法正常开展。正好有旧友也问起，那么我就写写。 其实，有了TBtools，这些分析，所有人都可以极其快速的完成 顺势作用元件分析的顾虑之所以说这个分析玄乎，在于他真的玄乎。顺势作用元件，基于其定义，并不一定就是启动子区域，也可以在内含子里面，还可以在邻近的基因里面。所以他跟启动子似乎并没有直接关系。只是，启动子从定义上来谈，就是RNA聚合酶（如pol II）被招募并结合的区域附近。这一区域应是有较多的转录因子（反式作用因子）和转录调节子，所以自然是存在较多的顺势作用元件。 说到这里，那么启动子区域的边界如何确定，又是玄乎的事情。几乎所有物种里面的UTR注释都是不全的，即使是拟南芥或者水稻，更或者人类。原因有很多。再从另一个方面来说。即使是同一个基因（locus），不同的转录本会有不同的转录起始位点，那么这个时候，哪一个TSS之上是所谓真实的启动子？ 总而言之，存在一个约定俗成（也就是大家都是看破不说破）的做法，取翻译起始密码子（ATG）上游1kb，或者2kb，或者更长一些。那么本文的做法就是，取2kb（注意，这个做法明显就是会包括一些UTR，然而似乎没有更好的做法） 实践一番 1.提取所有基因的启动子区域首先是准备好输入文件 基因组序列，即fasta序列 基因结构注释信息，如gff文件 image.png打开TBtools，使用gff3 序列提取工具，并设置到，只提取CDS上游2000bp的参数，如下 image.png 于是得到了拟南芥所有基因的CDS上游2kb（已经自动处理正反链） 2.提取目标基因集合的启动子序列这一步比较简单，直接使用TBtools image.png查看下提取出来的文件信息是否正确 image.png 数目没错，长度没错，不过都是小写的。 3.将序列全部转换成大写 image.png 4.提交到PlantCare网站进行顺势作用元件预测http://bioinformatics.psb.ugent.be/webtools/plantcare/html/ image.png 设置邮箱，选择要上传的文件（如果超过100kb，就用TBtools的Fasta Split 分割文件，逐个提交），点击上传，静等邮件 image.png 4. 整理和简化PlantCare分析结果大概过了15min之后，邮箱提示收到邮件，是一个压缩包，解压即是 每一个序列对应了一个网页可交互的结果，而我们直接查看汇总文件即可 image.png 使用Excel打开，基于表格中的信息，如最后一列，筛选并保留有一定查看目的元件，如响应类元件 image.png 筛选后 image.png 剩下900多个元件，还是很多，接下来充分利用Excel的筛选工具（或者自己手动逐个修改）将同一类的响应类元件给与同样的标签，大概花了10来分钟.... image.png 接下来整理成适合于TBtools可视化的文本信息 image.png 5.使用TBtools对顺势作用元件进行可视化首先需要准备一个序列长度文件，所有都是2000bp的启动子序列 image.png 随后是使用上一步得到的顺势作用元件位置信息，打开TBtools进行可视化 image.png 设置输入信息 image.png 点击Start即可得到图片...不过默认输出的图片有点长，基于JIGplot的特点，自己拖拽几下即可得到下图 image.png 可以看到，似乎有一个序列是AT1G35240.1带有明显增多的生长素响应元件？！具体生物学问题还是看做这个家族的人了。 6. 进化往往能告诉我们更多信息于是我们把基于蛋白序列做的进化树也加上去 然后，如果你对TBtools的JIGplot引擎熟悉的话，直接用panelEditor调整两个Panel即可，如果不熟悉，那就。。。手动拖吧 可以得到下图 image.png如果关注某个元件，如生长素响应，或者其他？ image.png 从预测结果来看？有部分ARF不受Auxin的直接诱导？少数的ARF可能会收到强烈有道？ 写在最后没想到，整理完这个教程花了一个来小时... 希望明天网络恢复正常。 |
| 今日新闻 |
| 推荐新闻 |
| 专题文章 |
| CopyRight 2018-2019 实验室设备网 版权所有 |