ChIPBase v3.0: the encyclopedia of transcriptional regulations of non-coding RNAs and protein-coding genes.
ChIPBase v3.0: the encyclopedia of transcriptional regulations of non-coding RNAs and protein-coding genes.
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ChIPBase v3.0：非编码RNA和蛋白质编码基因转录调控的百科全书
DOI：
10.1093/nar/gkac1067
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发表时间：
2023-01-06
影响因子：
14.9
通讯作者：
Yang, Jianhua
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Huang, Junhong;Zheng, Wujian;Zhang, Ping;Lin, Qiao;Chen, Zhirong;Xuan, Jiajia;Liu, Chang;Wu, Di;Huang, Qiaojuan;Zheng, Lingling;Liu, Shurong;Zhou, Keren;Qu, Lianghu;Li, Bin;Yang, Jianhua
摘要非编码RNA（ncRNA）是生物过程的重要调控因子。虽然已经发现了成千上万的ncRNA，但大多数ncRNA的转录机制和网络尚未得到充分研究。在这项研究中，我们将ChIPBase更新到3.0版（https：//rnasysu.com/chipbase3/），以提供最全面的ncRNA和蛋白质编码基因（PCG）转录调控图谱。ChIPBase通过分析155000个ChIP-seq数据集，在171600个基因和13000个调控因子之间确定了151187000个调控关系，这代表了30倍的扩展。此外，我们从头鉴定了约29000个转录因子的基序矩阵。此外，我们还构建了一个新的“增强子”模块，预测了在1300条件下，1837200个调控区域作为平衡增强子、活性增强子或超级增强子发挥作用。重要的是，我们构建了详尽的共表达图谱之间的调节和他们的靶基因整合的表达谱的65000正常和15000肿瘤样本。我们建立了一个“疾病”模块，以获得基因调控区域中疾病相关变异的图谱。我们还构建了一个“EpiInter”模块来探索表观转录组和表观基因组之间的潜在相互作用。最后，我们设计了“网络”模块来提供广泛的、以基因为中心的监管网络。ChIPBase将作为一个有用的资源，以促进综合探索和扩大我们对转录调控的理解。
Abstract Non-coding RNAs (ncRNAs) are emerging as key regulators of various biological processes. Although thousands of ncRNAs have been discovered, the transcriptional mechanisms and networks of the majority of ncRNAs have not been fully investigated. In this study, we updated ChIPBase to version 3.0 (https://rnasysu.com/chipbase3/) to provide the most comprehensive transcriptional regulation atlas of ncRNAs and protein-coding genes (PCGs). ChIPBase has identified ∼151 187 000 regulatory relationships between ∼171 600 genes and ∼3000 regulators by analyzing ∼55 000 ChIP-seq datasets, which represent a 30-fold expansion. Moreover, we de novo identified ∼29 000 motif matrices of transcription factors. In addition, we constructed a novel ‘Enhancer’ module to predict ∼1 837 200 regulation regions functioning as poised, active or super enhancers under ∼1300 conditions. Importantly, we constructed exhaustive coexpression maps between regulators and their target genes by integrating expression profiles of ∼65 000 normal and ∼15 000 tumor samples. We built a ‘Disease’ module to obtain an atlas of the disease-associated variations in the regulation regions of genes. We also constructed an ‘EpiInter’ module to explore potential interactions between epitranscriptome and epigenome. Finally, we designed ‘Network’ module to provide extensive and gene-centred regulatory networks. ChIPBase will serve as a useful resource to facilitate integrative explorations and expand our understanding of transcriptional regulation.
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