Inferring transcription factor complexes from ChIP-seq data.
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DOI：
10.1093/nar/gkr341
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发表时间：
2011-08
影响因子：
14.9
通讯作者：
Bailey TL
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Whitington T;Frith MC;Johnson J;Bailey TL
染色质免疫沉淀和高通量测序(CHIP-SEQ)使研究人员能够以高分辨率确定单个转录因子(TF)的全基因组结合位置。这些信息可以被询问以研究TF行为的各个方面，包括控制TF结合的机制。在真核生物中，转铁蛋白之间的物理相互作用是转铁蛋白结合的一个重要方面，介导组织特异性基因的表达。我们开发了一种名为间隔基序分析(SpaMO)的算法，它能够推断给定的Tf和结合在DNA界面邻近位点的Tf之间的物理相互作用。该算法预测了我们测试的一半CHIP-SEQ数据集中的Tf相互作用，其中大多数预测都得到了文献中的直接证据或同源二聚化的证据的支持。通过这种方法获得的高分辨率基序间距信息可以帮助人们更好地理解单个TF复杂结构。SpaMo可以帮助研究人员从他们的Tf芯片序列数据中提取与结合机制相关的最大信息。SpaMo作为表情包套件(http://meme.nbcr.net).)的一部分，可供下载和互动使用
Chromatin immunoprecipitation followed by high-throughput sequencing (ChIP-seq) allows researchers to determine the genome-wide binding locations of individual transcription factors (TFs) at high resolution. This information can be interrogated to study various aspects of TF behaviour, including the mechanisms that control TF binding. Physical interaction between TFs comprises one important aspect of TF binding in eukaryotes, mediating tissue-specific gene expression. We have developed an algorithm, spaced motif analysis (SpaMo), which is able to infer physical interactions between the given TF and TFs bound at neighbouring sites at the DNA interface. The algorithm predicts TF interactions in half of the ChIP-seq data sets we test, with the majority of these predictions supported by direct evidence from the literature or evidence of homodimerization. High resolution motif spacing information obtained by this method can facilitate an improved understanding of individual TF complex structures. SpaMo can assist researchers in extracting maximum information relating to binding mechanisms from their TF ChIP-seq data. SpaMo is available for download and interactive use as part of the MEME Suite (http://meme.nbcr.net).
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