众所周知，一个转录因子能同时控制多个基因的表达，同时转录因子的功能作用也可能受多个调控因子的影响。转录因子对基因表达的调控至关重要，如何去科学的预测靶基因的转录因子，这是我们在做转录因子研究的时候需要考虑的问题。这里给大家罗列了几个常用的转录因子预测在线工具：

Datasets	Source	Evidence
motifmap	http://motifmap.ics.uci.edu/	motifs
hTFtarget	http://bioinfo.life.hust.edu.cn/hTFtarget#!/	ChIP-Seq data
KnockTF	https://bio.liclab.net/KnockTF/index.php	Knockdown/knockout
TTRUST	https://www.grnpedia.org/trrust/	Pubmed
Cistrome	http://cistrome.org/db/#/	ChIP-Seq and DNase-Seq
ENCODE	https://maayanlab.cloud/Harmonizome/dataset/ENCODE+Transcription+Factor+Targets	ChIP-Seq data
Jaspar	https://maayanlab.cloud/Harmonizome/dataset/JASPAR+Predicted+Transcription+Factor+Targets	motifs

• 关于转录因子调控基序（motif）就不多说了，学过分子生物学的同学应该知道，motifmap和Jaspar主要基于motif进行转录因子预测；
• 因为转录因子是和DNA结合的，因此通过ChIP实验可以拉下与转录因子结合的DNA片段，结合高通量测序可以得到所有的靶基因，hTFtarget、Cistrome和ENCODE在线工具主要基于该技术；
• 另外转录因子会调控基因表达，因此敲低转录因子之后相关靶基因表达会发生改变，KnockTF就是整理了众多转录因子敲低的GEO数据集；
• 与前一点相似，在没有调低转录因子的样本中，转录因子应该也与靶基因表达之间存在相关性。因此可以基于大样本的高通量数据进行表达相关性分析。

关于这些转录因子数据库的使用介绍，大家自行查找或看一下我的B站视频介绍，当然我网站上面也有一些数据库介绍。

https://www.jingege.wang/?s=%E8%BD%AC%E5%BD%95%E5%9B%A0%E5%AD%90

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现在进入正题，也就是这个转录因子预测小工具的使用及数据来源，使大家使用的时候明明白白。

1. 首先打开之后是这个样子，非常之简单，相关设置如下图：

2. 等待几十秒之后可以得到结果：

3. 贴心的给出可视化结果，小于等于5个数据集使用Venn图可视化，更多的话以花瓣图进行可视化，Venn图相关参数自行摸索，基于VennDiagram包：

这是6个数据集交集的flower plot，我没有给出图形参数设置，偷个懒，默认出图还是不错的：

4. 其实针对单个在线工具，还会有很多其他参数，所以为了方便大家进一步筛选，app也提供了单个数据集的下载：

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最后说一下这个app的原理：

• 对于hTFtarget、KnockTF、TTRUST和Cistrome，基于网页爬虫，所以结果是和网页搜索应该一致，对于Cistrome DB，爬虫速度相对较慢，尤其是存在多个转录本的时候。
• 对于ENCODE和Jaspar，是基于Harmonizonme数据库整理好的数据集，然后上传到我的云服务器。
• 对于相关性分析，基于Xena browser上面提供的TCGA/GTEx数据集，提取转录因子数据之后上传到我的云服务器，再基于相关性分析计算靶基因与转录因子表达的相关性。

转录因子的靶基因，看这一个数据库就够——Harmonizonme

That’s all！

Enjoy！！！

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