JASPAR 2026:扩展转录因子结合概况,并整合深度学习模型
Damla Ovek Baydar1, Ieva Rauluseviciute1, Dina R Aronsen1
1Norwegian Centre for Molecular Biosciences and Medicine (NCMBM), Nordic EMBL Partnership, University of Oslo, Oslo 0318, Norway.
现在,JASPAR数据库包括扩展的转录因子 (TF) 集合和TF-DNA相互作用的新型深度学习模型. 这一更新增强了对基因调节和TF结合性质的理解.
科学领域:
- 基因组学就是基因组学.
- 生物信息学是一种生物信息学.
- 分子生物学分子生物学
背景情况:
- JASPAR是一个长期以来的开放访问数据库,提供对转录因子 (TF) 的精选DNA结合配置文件.
- TF结合概况对于理解基因调节至关重要.
- 以前的JASPAR版本已经为科学界服务了20多年.
研究的目的:
- 更新和扩展JASPAR数据库以新的转录因子结合概况.
- 介绍一个新的深度学习集合,用于建模TF-DNA相互作用.
- 增强TF注释,并为监管序列模拟提供工具.
主要方法:
- 对于TF绑定配置文件的新和更新的位置频率矩阵 (PFMs) 的手动策划.
- 更新TF结合点预测和多种物种的基因组轨迹.
- 在ChIP-seq数据上进行深度学习模型 (BPNet) 的训练和解释,用于TF-DNA相互作用建模.
- 聚类图案来总结TF的绑定属性.
主要成果:
- 扩大CORE (12%的增长) 和UNVALIDATED (60%的增长) 收集与新的PFMs.
- 1259个深度学习模型的整合,产生了240个主要和113个替代动机模式.
- 更新了TF结合部位预测,基因组轨迹和TF结合特征集群.
- 包括基于文献的人类TF目标信息和inMOTIFin模拟软件.
结论:
- JASPAR 2026版本显著增强了研究转录因子结合和基因调节的资源.
- 新的深度学习集合代表了对TF-DNA相互作用建模的范式转变.
- 这些全面的更新为未来的基因组研究提供了坚实的基础.
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