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devono DNA motif finding 的意义

devono DNA motif finding 的意义# Biology - 生物学

k*g2015-05-31 07:05

1 楼

本人做bioinformatics，在帮人分析非transcription factor的ChIP-seq数据，对
literature中的一些分析非常不解，想请教一下。谢谢！
很多descriptive的paper会以如下方式做DNA motif分析
先在一堆candidate region比如ChIP-seq peak,里做devono motif finding，得到几个
motif sequence，比如说甲
然后比较甲和已知的transcription factor 的motif，说甲长得像A,B,C,D,....
最后写一些和transcription factor A B C D ... 相关的story
如果最后目的是知道有哪些transcription factor在那里的话，为什么不直接在
candidate regions 里 search 已知的 motif A B C D,略过denovo motif finding的
步骤呢？个人感觉加了这一步会lose information。直接search的话可以找到更多,而
且容易做enrichment test。

R*n2015-05-31 07:05

2 楼

从文章角度，你说的基本是现在story telling的八股文。
从生物角度， ABCD单一或combination在不同的过程中起的作用还未知，即便是有
reasonable的解释，也是一个复杂过程中的一个snapshot.TF binding可以是transient
也可以是相对stable。

【在 k********g 的大作中提到】

: 本人做bioinformatics，在帮人分析非transcription factor的ChIP-seq数据，对
: literature中的一些分析非常不解，想请教一下。谢谢！
: 很多descriptive的paper会以如下方式做DNA motif分析
: 先在一堆candidate region比如ChIP-seq peak,里做devono motif finding，得到几个
: motif sequence，比如说甲
: 然后比较甲和已知的transcription factor 的motif，说甲长得像A,B,C,D,....
: 最后写一些和transcription factor A B C D ... 相关的story
: 如果最后目的是知道有哪些transcription factor在那里的话，为什么不直接在
: candidate regions 里 search 已知的 motif A B C D,略过denovo motif finding的
: 步骤呢？个人感觉加了这一步会lose information。直接search的话可以找到更多,而

y*12015-05-31 07:05

3 楼

你说的motif prediction使用以下两种都是可行的方法。
A)已知的transcription factor binding sites，例如jaspar+FIMO
B) de novo motif finding，例如MEME
不过A)已知的binding sites信息量不是很大，像是Jaspar里，比较可信的也就是8-900
个左右。而使用B) de novo，虽然很comprehensive，但是也有很多限制的因素。例如
motif size的选择，或者找到motif后，也不知道是哪个transcription factor。
这些motif prediction都是对之后的实验有一定的指导作用。例如如果你做一个TF KO
的chipseq，如果你在peak中没有看到这个TFBS的enrichment，那一般来说实验肯定有
问题。不过因为这些都是纯序列的prediction，真正的信息量有限，不建议over
interpret。那些指着TFBS prediction直接发文章的，通常结果也不太可信。

【在 k********g 的大作中提到】

k*g2015-05-31 07:05

4 楼

多谢解释！

transient

【在 R****n 的大作中提到】

: 从文章角度，你说的基本是现在story telling的八股文。
: 从生物角度， ABCD单一或combination在不同的过程中起的作用还未知，即便是有
: reasonable的解释，也是一个复杂过程中的一个snapshot.TF binding可以是transient
: 也可以是相对stable。

k*g2015-05-31 07:05

5 楼

多谢解释！
我是统计出身，没太懂您说的对后续实验的指导意义，可以再解释一下吗？
这个project是做老鼠，还剩了一点material，不够做chip-seq。如果发现有有趣的
motif在某些target region里，有什么实验方法去validate少量的target吗？谢谢。
ps，有关tfbs prediction，作为statistician，我也觉得非常不靠谱。

900
KO

【在 y*******1 的大作中提到】

: 你说的motif prediction使用以下两种都是可行的方法。
: A)已知的transcription factor binding sites，例如jaspar+FIMO
: B) de novo motif finding，例如MEME
: 不过A)已知的binding sites信息量不是很大，像是Jaspar里，比较可信的也就是8-900
: 个左右。而使用B) de novo，虽然很comprehensive，但是也有很多限制的因素。例如
: motif size的选择，或者找到motif后，也不知道是哪个transcription factor。
: 这些motif prediction都是对之后的实验有一定的指导作用。例如如果你做一个TF KO
: 的chipseq，如果你在peak中没有看到这个TFBS的enrichment，那一般来说实验肯定有
: 问题。不过因为这些都是纯序列的prediction，真正的信息量有限，不建议over
: interpret。那些指着TFBS prediction直接发文章的，通常结果也不太可信。

y*12015-05-31 07:05

6 楼

可以试试ChIP-PCR去validate