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启动子分析-----------转录因子结合位点

作者:高考题库网
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2021-02-27 22:07
tags:

-

2021年2月27日发(作者:wonderful)


启动子分析


-----------


转录因子结 合位点








启动子分析


-----------


转录因子结合位点








启动子是


DNA

分子可以与


RNA


聚合酶特异结合的部位,


也就是使转录开始的部位。在基因表达的调控中,转录的起


始是个关键。常常某 个基因是否应当表达决定于在特定的启


动子起始过程。启动子一般可分为两类

< p>
:





(1)


一类是


RNA


聚合酶可 以直接识别的启动子。这类启动子


应当总是能被转录。但实际上也不都如此,外来蛋白质 可对


其有影响,即该蛋白质可直接阻断启动子,也可间接作用于


邻近的


DNA


结构,使聚合酶不能和启动子结合。



(2)


另一类启动子在和聚合酶结和时需要有蛋白 质辅助因子


的存在。这种蛋白质因子能够识别与该启动子顺序相邻或甚

< br>至重叠的


DNA


顺序。







因此,


RNA


聚合酶能否与启动子相互作用 是起始转录的关


键问题,


似乎是蛋白质分子如何能识别


DNA


链上特异序列。


例如,

< br>RNA


聚合酶分子上是否有一个活性中心能够识别出


DN A


双螺旋上某特异序列的化学结构


?


不 同启动子对


RNA


聚合酶的亲和力各不同。这就可能对调控转录 起始的频率,


亦即对基因表达的程度有重要不同。


DNA


链上从启动子直到


终止子为止的长度称为一个转录单位。一个转录单位 可以包


括一个基因,也可以包括几个基因。启动子预测软件大体分


为三类,第一类是启发式的方法,它利用模型描述几种转录


因子结合部位定向及其侧翼 结构特点,它具有挺高的特异


性,但未提供通用的启动子预测方法;第二类是根据启动子


与转录因子结合的特性,从转录因子结合部位的密度推测出


启动 子区域,这方法存在较高的假阳性;另一类是根据启动


子区自身的特征来进行测定,这种 方法的准确性比较高。同


时,


还可以结合是否存在


CpG


岛,


而对启动子预测的准确性


做出辅助性的推测。




启动子预测软件有:


PromoterScan Promoter 2.0


NNPP EMBOSS Cpgplot CpG Prediction




启动子及转录因子结合位点数据库及预测工具




冷泉港启动子分析程序介绍





/links/ch_09_t_






在线预测和分析基因启动子(


promoter









一般在 公共数据库中,如


NCBI



UCSC



Ensembl


< br>出的人类基因序列都没有对基因进行详细的标注。不过,有


很多在线工具,可以预 测和分析基因序列上的启动子、内含


子、


UTR


区等。在这里就简单总结收集一些网站,备用。









1. NCBI


上的


Finding Promoter

< p>


NCBI


推荐的)










/Cl ass/NAWBIS/Modules/DNA/











Promoter Scan from the Bioinformatics and Molecular


Analysis section of









NIH.








TFSearch from the Computational Biology Research


Center of Japan.








DRAGON Gene Start Finder from the DRAGON


Genome Explorer site.








2. Promoter 2.0 Prediction Server










/services/Promo ter/










Promoter2.0 predicts transcription start sites of


vertebrate PolII









promoters in DNA sequences. It has been developed as


an evolution of









simulated transcription factors that interact with


sequences in promoter









regions. It builds on principles that are common to neural


networks and









genetic algorithms.








3. TFSEARCH



/research/db/










Searching Transcription Factor Binding Sites (ver 1.3)








4. Neural Network Promoter Prediction (


伯克利大学


)









:9005/seq_tools /










5. The Markov Chain Promoter Prediction Server(


杜克


大学


)









/gen ...


ter/










6. Neural Network Promoter Prediction (BIosino


:中国


生物信息



)









/










7. Core- Promoter Prediction Program



by Michael


Zhang











/to ols/genefinder/CPROMOTER/


m


)< /p>


PROMOTER FINDING AND ANALYSIS PROGRAMS ON


THE INTERNET



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