核酸研究。2010年7月1日；38（Web服务器问题）：W286–W292。
TFM-Explorer:挖掘顺式-基因组中的调控区
,1 ,
1,2和1,2,* 劳里·托恩
1INRIA Lille-Nord Europe，40 av Halley，59650 Villeneuve d'Ascq和2LIFL（UMR CNRS 8022里尔大学1号），法国塞德克斯维伦纽夫59655
赫莱恩·图泽特
1INRIA里尔北欧，哈雷大街40号，维伦纽夫大街59650号，以及2LIFL（UMR CNRS 8022里尔大学1），59655维伦纽夫德阿斯克塞德克斯，法国
Jean-Stéphane Varré
1INRIA Lille-Nord Europe，40 av Halley，59650 Villeneuve d'Ascq和2LIFL（UMR CNRS 8022里尔大学1号），法国塞德克斯维伦纽夫59655
1INRIA Lille-Nord Europe，40 av Halley，59650 Villeneuve d'Ascq和2LIFL（UMR CNRS 8022里尔大学1号），法国塞德克斯维伦纽夫59655
通讯作者。 2010年2月23日收到；2010年5月10日修订；2010年5月12日接受。
摘要
DNA-结合转录因子（TF）在转录调控中起着核心作用，有助于阐明控制这一基本生物过程的复杂机制的计算方法非常有用。从这个角度来看，我们提出了TFM Explorer网络服务器，它是一个工具箱，可以在一组共享一些调控机制的基因上游调控序列中识别假定的TF结合位点。TFM-Explorer查找显示过度表达结合位点的本地区域。接受的生物体有人、鼠、鼠、鸡和果蝇。服务器使用了许多功能来帮助用户分析其数据：可视化基因组序列上选定的结合位点，以及选择顺式-监管模块。TFM-Explorer位于http://bioinfo.lifl.fr/TFM网站.
简介
解读顺式-调控元件是理解基因表达调控的关键。然而，生物信息学检测顺式-调控元件是一项众所周知的困难任务，尤其是在高等真核生物中。与转录因子结合位点（TFBS）相对应的基序信息含量较低，这是因为DNA与结合蛋白之间的亲和力不应太强，并且结合机制非常复杂。它由序列模式驱动，也由染色质结构和转录因子（TF）之间的协作驱动。成功的方法结合了几个互补的预测策略。他们利用数据库中可用的已知DNA-蛋白质结合基序、系统发育足迹和多物种比较、顺式-涉及协作TF的监管模块（CRM）。在存在一组共表达或共调控基因的情况下，寻找过表达的结合基序也很有成效。基本假设是，具有相似表达谱的基因应该在其上游调控区域共享共同的TFBS。这种方法可以在几个程序工具中使用。参见（参考。1–4)例如。一项详尽的调查最近出现在(5).
在本文中，我们介绍了TFM-Explorer工具箱。与其他工具相比，TFM-Explorer能够分析来自不同物种的一组同源上游序列，而无需任何预处理步骤，如对齐或保守性搜索。支持的生物体包括人类、小鼠、大鼠、鸡和果蝇。另一个特殊性是TFM-Explorer可以发现TFBS过度表达的局部区域，并使用空间守恒来提高预测的准确性。局部过度表达可以识别参与转录调控的短或长区域。空间保守性利用了这样一个事实，即基础TF的活性取决于核心启动子中的结合位点到转录起始位点（TSS）的距离(6)例如。
TFM-Explorer能够在TSS周围分析多达15 kb的可用物种的所有RefSeq基因。最后，TFM Explorer提供了许多功能来帮助用户分析他们的数据：基因组序列上所选TFBS的可视化和CRM的选择。
方法
TFBS由位置权重矩阵（PWM）建模，如Transfac中提供的(7)或贾斯帕(8)数据库。
过度代表的TFBS集群
该方法的第一步是在上游调控序列集中搜索局部超表达的TFBS。对于本任务，所有PWM均单独考虑。该算法的工作原理如下。
有关TFM-Explorer策略的更多详细信息，请参阅(10).
因此，TFM-Explorer返回一组选定的集群。簇的特征是与单个TF相对应的PWM，以及基因组序列上显示TFBS在相关PWM中显著过度表达的区域。每个集群都分配了一个P（P）-衡量其质量的价值。请注意，TFM-Explorer可以为同一PWM输出多个集群，对应于上游序列的不同区域。在这种情况下，每个集群都分配了自己的P（P）-值。
成对相关性
TFM资源管理器能够识别算法为过度表示的TFBS找到的一组重要聚类中的所有相关聚类对。相关性演算是基于与每个聚类相关联的输入序列的子集。假设用户给定的输入序列集包含n个序列。然后可以为每个簇分配一个大小为的二进制向量n个如下：我如果我第个输入序列包含集群区域中PWM的出现，否则为0。只要两个簇各自的二进制向量不是随机分布的，就认为它们是相关的。相关系数的值在-1和1之间。绝对值越高，两个簇之间的相关性越高。正值表示簇共享的序列比预期的多。例如，这对应于协同作用的TF。负值表示簇共享的序列少于预期的序列。在这种情况下，簇对应于显示不同调节机制的两个互补序列子集。
客户关系管理
还可以从所有潜在TFBS中选择和可视化CRM。这里，CRM被定义为选择PWM的TFBS的组合，无论它们的顺序或它们之间的成对距离如何。更准确地说，CRM由以下功能定义。
我们使用一种高效的线性运行时间算法来找出所有指定的CRM，这允许用户交互式地修改CRM的参数。
WEB服务器
实施和要求
TFM-Explorer是一个完全用Python编写的web工具，位于Apache web服务器上，实现客户机-服务器模型。一些Javascript和AJAX方法可以提供友好易用的界面。TFM-Explorer已在多种浏览器上进行了测试，包括Firefox、Safari、Chrome、Opera和Internet Explorer，并已通过w3C设施的验证。您必须在浏览器上启用Javascript才能使用所有可视化工具。
输入表单
TFM-Explorer需要一组调控上游DNA序列作为输入。这些序列可以以标准FASTA格式或使用基因的RefSeq登录号提供(11). 在这两种情况下，可以使用文件将数据上传到服务器上，也可以直接将其粘贴到表单中。
该系统接受来自以下生物体和集合的DNA序列和RefSeq登录号：人类(汞19)，鼠标(毫米9)，大鼠(rn4型)，鸡肉(加仑加仑3)和果蝇(立方分米).
用户还应指定TSS相关给定序列的位置。这些信息对于使用正确的背景模型分析数据至关重要。接受值范围为−10 000 bp至+5000 bp。
最后，必须选择用于扫描序列的PWM集。2009年JASPAR脊椎动物数据库的PWM(8)和6.0 TRANSFAC数据库(7)可用。
输出
TFM-Explorer运行可能需要几分钟时间。搜索结束后，结果将显示在新的网页上。每次运行都会分配一个唯一的标识符，结果将存储在服务器上一周。所有结果都可以下载为包含XML和CSV文件的存档，用于存储和自动解析。
主要结果页面
它包含由TFM-Explorer根据其P（P）-值。对于每个簇，有关PWM、相关转录因子、簇边界、PWM TFBS出现的序列数、P（P）-值和相关簇列表被给出。通过在结果中导航，可以获得有关每个集群的详细信息。
可点击的图形有助于可视化输入序列上所有簇的位置()系统地计算了所有簇之间的成对相关性，并以二维数组表示。
输入序列上簇的紧凑可视化。每个彩色矩形对应一个簇。给定矩阵使用唯一的颜色。
群集的详细结果
对于每个集群，都提供了其他信息。这包括与群集相关的PWM信息，如信息内容、序列徽标(12)、GC百分比、TFBS的位置和结合序列以及与其他簇的相关性列表。
TFBS和CRM的可视化
对于主结果页面中的一个或多个簇，可以可视化输入序列上的所有TFBS。此任务有一个交互式工具。默认情况下，将显示包含选定集群PWM的所有TFBS的输入序列图。该图纸附有以可导出文本格式显示的所有选定TFBS的位置和DNA序列。
用户可以选择其他PWM，修改输入序列区域的边界以进行调查，并刷新图形以显示更多TFBS或扩展其限制。除了TFBS的简单可视化之外，该工具还可以用于识别和显示CRM中出现的TFBS，方法是简单地指定CRM的功能，如前一节所述，并刷新图形().
特定于皮肤的模块结果。TiGER中的模块被红色矩形包围。蓝色：E47；灰色：Lmo2复合物；绿色：MyoD；粉红色：Areb6。
帮助页面
所有页面都有上下文帮助链接（在网页上用[？]表示），这些链接提供了关于参数值、输入和输出格式的更详细解释。
使用示例
TFM-Explorer中实现的方法已被几个独立的研究小组成功使用(13–16). 我们在这里用三个简单的例子说明了该方法的相关性。我们还与Pscan获得的结果进行了一些比较(4)、oPOSSUM(三)和PASTAA(2). web服务器上的示例部分提供了所有数据集序列。
肌肉特异性基因分析
肌肉数据集最初由Wasserman和Fickket介绍(7)并且在文献中经常用于评估CRM预测工具的准确性。它也出现在一般评估文件中(18). 我们使用后一个来源，并在可用时检索RefSeq登录号。这导致了一组来自人类、小鼠、大鼠和鸡的19个基因。已知调节这些基因的TF有：Mef-2、Myf、Mzf、Sp1、SRF和Tef。
我们使用所有默认参数值启动了TFM-Explorer：JASPAR PWM，位置从−2000 bp到+200 bp。在TFM-Explorer排名的六个最重要的集群中，其中五个对应于前面提到的TF(). 在第8列，TFM-Explorer还在位置[−56:−2]为TBP识别集群，该位置对应于TATA-盒。在，我们显示了这些集群的TFBS的位置。该图形是通过TFM-Explorer可视化工具获得的。它清楚地表明，该方法能够识别大区域或短区域，并且一些TF具有TSS的首选位置。
肌肉特定数据集——集群可视化。每个彩色矩形对应于TFM-Explorer找到的TFBS。蓝色：SP1，粉色：SRF，灰色：EBF1，绿色：Myf，黄色：MZF1，洋红：MEF2A，红色：TBP。
表1。
肌肉特定数据集—TFM-Explorer发现的顶级簇
| 排名 | TF公司 | 位置 | P（P）-价值 |
|---|
| ⋆ 1 | SP1型 | [−1115:−0934] | 5.38e-10页 |
| ⋆ 2 | SRF公司 | [−0246:−0025] | 2009年5月9日 |
| 三 | EBF1（EBF1） | [−0982:−0773] | 2007年1月39日 |
| ⋆ 4 | 我的（Myf） | [−0143:−0015] | 2.89e-07 |
| ⋆ 5 | MZF1_1型 | [−1348:−0202] | 2007年3月5日 |
| ⋆ 6 | MEF2A公司 | [−0064:−0026] | 3.87e-07日 |
在，我们给出了使用Pscan（人类和小鼠基因）和oPOSSUM（人类基因）获得的结果。我们无法在此示例上运行PASTAA，因为它不接受JASPAR矩阵。从全球来看，TFM-Explorer对感兴趣的TF进行了更好的排名。
表2。
Pscan公司
| oPOSSUM公司
|
|---|
| 排名 | TF公司 | 排名 | TF公司 |
|---|
| 1 | 我的（Myf） | 1 | 我的（Myf） |
| 三 | SRF公司 | 三 | MZF1_1型 |
| 10 | MZF1_5型 | 6 | MZF1_5型 |
| 13 | SP1型 | 10 | MEF2A公司 |
| 19 | MEF2A公司 | | |
| 22 | MZF1_1型 | | |
皮肤特异性基因分析
第二个数据集与皮肤组织中优先表达的基因有关，可从TiGER数据库获得(19). 它由27个人类序列组成。我们使用了TRANSFAC中的脊椎动物基质（一些预期的PWM在Jaspar中不存在），并在TSS之前搜索了5000 bp的潜在TFBS。
TFM-Explorer提供的前四个集群(P（P）-低于3e-7的值）对应于参与调节皮肤特异性基因的四个TF(). 位置（TSS之前在1500bp和3200bp之间）与TiGER数据库中报告的数据一致。此外，集群2和集群3涉及两个TF AREB6和Lmo2，它们在TiGER数据库中引用的模块中的出现率最高（在49个模块中分别为24和36个模块）。我们进一步研究了这四个簇。为此，我们在涉及四个不同TF的位置−3112和−1528之间寻找最大长度为100的CRM。结果显示在发现的CRM与TiGER数据库中预测的一致。此外，该图显示CRM中的事件经常重叠，无论是在同一条链上还是在相反的链上(). 通过两两相关性的研究证实了这一观察结果。例如，Lmo2杂岩与Areb6的共有64%的产状，与MyoD的共有53%。这是因为Areb6和MyoD的PWM非常相似，E47和Lmo2复合体的PWM在反向补充时也对应相同的一致序列。TFM-Explorer中提供了这四个PWM的序列徽标.
PWM标志V$AREB6_03、V$MYOD_Q6（顶部）、V$LMO2COM_01和V$E47_01（底部），从左到右。
表3。
| 排名 | TF公司 | 位置 | P（P）-价值 |
|---|
| 1 | E47型 | [−2989:−1528] | 1.33e-15号机组 |
| 2 | 区域6 | [−3112:−1797] | 8.53e-11日 |
| 三 | Lmo2复合物 | [−3022:−2355] | 8.81e-10 |
| 4 | MyoD公司 | [−2953:−2537] | 2007年2月27日 |
表4。
| 脉宽调制 | 职位 | 圣。 | 顺序 |
|---|
| V$AREB6_03 | −3106 | + | CCGCACCTGCC公司 |
| V$AREB6_03 | −3055 | + | GCACACCTGGAT公司 |
| 伏$E47_01 | −3107 | + | accgcacctggctc公司 |
| 伏$E47_01 | −3057 | − | AAGCACACCTGGATT公司 |
| V$LMO2COM_01 | −3106 | − | CCGCACCTGCC公司 |
| V$LMO2COM_01 | −3055 | − | GCACACCTGGAT公司 |
| V$MYOD_Q6 | −3105 | + | CGCACCTGGC公司 |
我们仅与PASTAA进行了比较。事实上，oPOSSUM不接受TRANSFAC矩阵，Pscan在TSS之前最多分析1000 bp。结果见.PASTAA标识五个TF，TFM-Explorer标识六个TF。此外，TiGER提供的CRM中涉及最多的TF与TFM-Explorer的排名更好。
表5。
| TFM浏览器 | 帕斯塔 | | |
|---|
| 等级 | 等级 | TF公司 | 客户关系管理 |
|---|
| 2 | | 区域6 | 36 |
| 三 | 17 | Lmo2复合物 | 24 |
| 1 | 1 | E47型 | 7 |
| 4 | | MyoD公司 | 6 |
| 12 | 厄尔巴哈 | 三 |
| 18 | 18 | Srebp公司 | 2 |
| 21 | | 希腊 | 1 |
| 8 | 麋鹿-1 | 1 |
神经特异性基因分析
第三组数据与脑组织中高表达而其他组织中低表达的基因有关，来自(20). 作者选择了9个突触前基因，这些基因显示出强烈的神经元表达。我们用TRANSFAC PWM对这九个基因启动了TFM-Explorer。由于预期的簇数很高，我们更改了参数并选择了4的比率，以获得具有更高TFBS密度的簇。
TFM Explorer给出的大多数簇都涉及已知调节突触前特异性基因的转录因子。此外，聚类之间的成对相关演算揭示了其中一些聚类之间的显著相关性。出现了两组集群，如所示有趣的是，这些集合涉及与实验确定的调控元件区域相对应的两个不同区域(20) (，坐标差与(20)由于零的位置不同）。
与中给出的两组相关簇相对应的TFBS的出现.棕色：CP2；橙色：Sp1；粉红色：Sp1；青色：v-Jun；红色：NGFI-C；灰色：CREB。
表6。
| 排名 | TF公司 | 位置 | P值 |
|---|
| 2 | 转速1 | [−1062:−0957] | 7.50e-06日 |
| 8 | NGFI-C公司 | [−0211:−0012] | 8.57e-05日 |
| 22 | CP2型 | [−1296:−0937] | 2004年5月20日 |
| 三 | 裂缝 | [−0163:−0023] | 2005年1月20日 |
| 15 | 转速1 | [−1211:−1168] | 2.72e-04日 |
| 25 | v-Jun公司 | [−0199:−0023] | 5.78e-04年 |
该数据集与使用FASTA序列作为输入的CRM分析有关，这超出了上述三种软件的范围。因此，我们没有进行任何比较。
下载
我们已经介绍了TFM-Explorer web服务器。TFM-Explorer也可以在Cecill许可证下下载。这个用Python编写的命令行应用程序提供了TFM-Explorer的高度可配置使用，可以计算新物种的新背景模型，添加PWM，并将TFM-Explorer集成到自动生物信息管道中。它在Windows、Linux和Mac OS下运行。
利益冲突声明。未声明。
参考文献
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