Predict Binding Sites of Transcription Factor && 富集分析

标题

**1.一般的来说，目前发现的2000个转录因子一般是分为基础性和调控性的，基础性有1300；基础的转录因子与RNA聚合酶一起和启动子区域特异性结合，发挥作用，开始转录；而特异性的一般是和增强子一起结合形成增强体，进而发挥复杂的生物学功效。

2.在学习中，我发现一般采用参照motif（转录因子模板）的位置权重矩阵对一段序列（一般是启动子区域的sequence）进行predict；

3还有就是对转录因子进行识别，因为毕竟并不是所有sequence匹配上的gene段都是binding sites，还需要更加精确和复杂的生物学构象才可以决定是否成为对应motify的结合区域，一般是对significance评估，设定阈值，筛选，得到靶序列。

ps:一般进行预测转录因子结合位点，可以上www.gene-regulation.com，可以免费预测。**

transcription factor的富集分析

是我最近看的一篇关于colorectal cancer基因芯片分析了解的，纯属个人观点，欢迎讨论~

1.首先和go，pathway富集一样，对筛选出来的显著基因进行累计超几何分布，或是Fisher精确检验等等的富集方法，FDR校正后卡阈值得到significant的转录因子集合位点；

2.对显著gene卡一个值p，具体根据研究和数据大小定，基因中启动子区域有超过p的筛出来；