【13】ChIP-Atlasの二次解析による多彩な転写因子認識配列の解明および更なるデータベース化

発表者

○田原沙絵子（筑波大）、土屋貴穂（筑波大）、尾崎遼（筑波大）

※氏名の前の「○」は、代表発表者であることを表します。

DOI

doi:10.18908/togo2020.p013

概要

転写因子認識配列の多様性を捉えることは、複雑な遺伝子発現制御機構を紐解く上で重要である。公共ChIP-seqデータを統合した二次データベースの整備により、転写因子結合部位の情報を網羅的に得やすくなった。一方で、転写因子認識配列のデータベースは、位置特異的重み行列（PWM）を用いるのが主流であり、ゲノム上の局所的な配列情報が失われる問題があった。そこで、PWMでは捉えられない転写因子認識配列の多様性を捉えることを目指し、ChIP-Atlasに集約された約10万のChIP-seqデータに対して我々が開発したMOCCSを適用した。MOCCSではChIP-seqデータのピーク情報から、ゲノム上の塩基配列情報を損失せずに、転写因子認識配列とその結合特異性スコアをk-merごとに算出できる。様々な細胞型における各転写因子の認識配列とその結合特異性スコアを解析し、細胞型ごとの転写因子認識配列の多様性が明らかとなった。現在、生物種や細胞型による転写因子認識配列の多様性を閲覧・比較できるデータベースを構築している。本発表では、種間・細胞型間の転写因子認識配列の比較や変異の影響予測などの応用の方向性、今後の課題について議論したい。

発表資料

• ChIP-Atlasの二次解析による多彩な転写因子認識配列の解明および更なるデータベース化（PDF：1.46MB）