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摘要:
转录因子在细胞内的各种生物通路中起着重要的调控作用.在人基因组中有1 000多个注释为DNA结合蛋白的编码基因,其中部分基因已被证明为转录因子,对它们调控的生物通路也相对比较清楚.其余的大多数DNA结合蛋白可能是潜在的转录因子,但它们的功能并不明确.鉴于转录因子与其所调控的靶基因在基因表达水平上密切关联,本文从基因共表达网络出发建立了1个预测转录因子功能的新方法——co-expression-based transcription factor function prediction (TF-coEx).首先,利用大规模高通量表达芯片数据建立了不同条件下人全基因组的基因共表达网络,并通过网络划分获得包含转录因子的一系列基因共表达模块.之后,通过对模块内基因的功能富集分析,并整合不同网络的模块功能富集结果,对所有潜在的转录因子编码基因进行了功能预测.通过与已知功能的对比,我们证明TF-coEx的预测效果显著好于随机.此外,对预测分值最大的50个结果的文献验证显示,54%的预测有实验证据支持.方法的预测结果为进一步设计具体的实验来验证潜在转录因子的功能提供了方向.
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文献信息
篇名 TF-coEx:一种基于基因共表达网络的转录因子功能预测新方法
来源期刊 复旦学报(自然科学版) 学科 生物学
关键词 转录因子 基因表达芯片 网络 模块 功能预测
年,卷(期) 2012,(6) 所属期刊栏目 生命科学
研究方向 页码范围 803-812
页数 分类号 Q34
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 田卫东 复旦大学生物统计研究所 7 7 2.0 2.0
2 陈靖祺 复旦大学生物统计研究所 1 0 0.0 0.0
3 柳靓婧 复旦大学生物统计研究所 1 0 0.0 0.0
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节点文献
转录因子
基因表达芯片
网络
模块
功能预测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
复旦学报(自然科学版)
双月刊
0427-7104
31-1330/N
16开
上海市邯郸路220号
4-193
1955
chi
出版文献量(篇)
2978
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