植物启动子-顺式作用元件-批量提取-预测-可视化分析

写在前面

以前总看到问题是,基因结构可视化的问题;现在则变成了启动子元件的预测或者说可视化。这本身比较简单,也比较玄乎,所以我一直不是太乐意与别人讨论。但学院今天断网,手上的工作无法正常开展。正好有旧友也问起,那么我就写写。
其实,有了TBtools,这些分析,所有人都可以极其快速的完成

顺势作用元件分析的顾虑

之所以说这个分析玄乎,在于他真的玄乎。顺势作用元件,基于其定义,并不一定就是启动子区域,也可以在内含子里面,还可以在邻近的基因里面。所以他跟启动子似乎并没有直接关系。只是,启动子从定义上来谈,就是RNA聚合酶(如pol II)被招募并结合的区域附近。这一区域应是有较多的转录因子(反式作用因子)和转录调节子,所以自然是存在较多的顺势作用元件。
说到这里,那么启动子区域的边界如何确定,又是玄乎的事情。几乎所有物种里面的UTR注释都是不全的,即使是拟南芥或者水稻,更或者人类。原因有很多。再从另一个方面来说。即使是同一个基因(locus),不同的转录本会有不同的转录起始位点,那么这个时候,哪一个TSS之上是所谓真实的启动子
总而言之,存在一个约定俗成(也就是大家都是看破不说破)的做法,取翻译起始密码子(ATG)上游1kb,或者2kb,或者更长一些。那么本文的做法就是,取2kb(注意,这个做法明显就是会包括一些UTR,然而似乎没有更好的做法)

实践一番

1.提取所有基因的启动子区域

首先是准备好输入文件

  • 基因组序列,即fasta序列
  • 基因结构注释信息,如gff文件
image.png

打开TBtools,使用gff3 序列提取工具,并设置到,只提取CDS上游2000bp的参数,如下

image.png

于是得到了拟南芥所有基因的CDS上游2kb(已经自动处理正反链)

2.提取目标基因集合的启动子序列

这一步比较简单,直接使用TBtools


image.png

查看下提取出来的文件信息是否正确


image.png

数目没错,长度没错,不过都是小写的。
3.将序列全部转换成大写
image.png
4.提交到PlantCare网站进行顺势作用元件预测

http://bioinformatics.psb.ugent.be/webtools/plantcare/html/

image.png

设置邮箱,选择要上传的文件(如果超过100kb,就用TBtools的Fasta Split 分割文件,逐个提交),点击上传,静等邮件
image.png

4. 整理和简化PlantCare分析结果

大概过了15min之后,邮箱提示收到邮件,是一个压缩包,解压即是
每一个序列对应了一个网页可交互的结果,而我们直接查看汇总文件即可

image.png

使用Excel打开,基于表格中的信息,如最后一列,筛选并保留有一定查看目的元件,如响应类元件
image.png

筛选后
image.png

剩下900多个元件,还是很多,接下来充分利用Excel的筛选工具(或者自己手动逐个修改)将同一类的响应类元件给与同样的标签,大概花了10来分钟....
image.png

接下来整理成适合于TBtools可视化的文本信息
image.png

5.使用TBtools对顺势作用元件进行可视化

首先需要准备一个序列长度文件,所有都是2000bp的启动子序列

image.png

随后是使用上一步得到的顺势作用元件位置信息,打开TBtools进行可视化
image.png

设置输入信息
image.png

点击Start即可得到图片...不过默认输出的图片有点长,基于JIGplot的特点,自己拖拽几下即可得到下图
image.png

可以看到,似乎有一个序列是AT1G35240.1带有明显增多的生长素响应元件?!具体生物学问题还是看做这个家族的人了。

6. 进化往往能告诉我们更多信息

于是我们把基于蛋白序列做的进化树也加上去
然后,如果你对TBtools的JIGplot引擎熟悉的话,直接用panelEditor调整两个Panel即可,如果不熟悉,那就。。。手动拖吧
可以得到下图


image.png

如果关注某个元件,如生长素响应,或者其他?


image.png

从预测结果来看?有部分ARF不受Auxin的直接诱导?少数的ARF可能会收到强烈有道?

写在最后

没想到,整理完这个教程花了一个来小时...
希望明天网络恢复正常。

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