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.2006年2月15日;22(4):423-9.
doi:10.1093/bioinformatics/bti815。 Epub 2005年12月6日。

基于假设的方法从染色质免疫沉淀数据中识别调节蛋白的结合特异性

附属公司

基于假设的方法从染色质免疫沉淀数据中识别调节蛋白的结合特异性

Kenzie D Macisaac公司等。 生物信息学. .

摘要

动机:全基因组染色质免疫沉淀(ChIP-ChIP)以低分辨率检测体内转录调节物与DNA的结合。Motif发现算法可用于发现免疫沉淀蛋白可能识别的结合区域中的序列模式。然而,当已知时,发现的基序通常与蛋白质的结合特异性不一致。

结果:我们提出了一种强有力的分析ChIP-ChIP数据的方法,称为主题,该方法用于测试有关蛋白质序列特异性的假设。使用约束局部优化来细化假设。交叉验证为选择假设和ChIP-ChIP数据的最佳权重以及选择最佳精炼假设提供了原则性标准。我们演示了如何从36个结构域家族中推导蛋白质的假设。使用THEME和这些假设,我们分析了14种人类和小鼠蛋白质的ChIP芯片数据集。在所有情况下,所识别的基序与蛋白质结合特异性方面的已发表数据一致。

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