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TRANSFAC常用于预测启动子上的转录因子结合位点。自从免费版本停止服务后,找了好久,终于找到一款基于TRANSFAC R.3.4 的免费在线预测软件TFbind(http://tfbind.hgc.jp/),但是这款软件预测结果呈现形式实在是非常不友好。基于此,本人利用Python程序,写了一个小程序,优化了TFbind的预测结果的展现形式,并存储于xlsx文件中;此外,这个小程序可以直接将存贮在记事本(.txt文档)的fasta格式或SnapGene(.dna文档)的启动子序列递交到TFbind在线软件,一键完成预测。
小程序存贮在百度网盘:
链接:https://pan.baidu.com/s/1hsJZOmgic4uPGV3JiFk1JA
提取码:zzty
使用说明:下列两种方法任选一种方法。
选择1. 将启动子序列下载,以fasta格式存储在记事本中,并将此文件和tfbind_pro_from_txt.exe放置再同一文件夹下,双击该程序,按照提示进行操作,结果在新生成的.xlsx文档中。
选择2. 将启动子序列下载,用SnapGene以.dna格式存储,并将此文件和tfbind_pro_from_snapgene.exe放置再同一文件夹下,双击该程序,按照提示进行操作,结果在新生成的.xlsx文档中。
注意事项:
1. 本程序有2个版本,即tfbind_pro_from_snapgene.exe和tfbind_pro_from_txt.exe,分别适用于启动子序列存贮在SnapGene构建的.dna文档和以fasta格式存储的.txt文档,请注意选择合适的版本。
2. txt文档中,只能有一个启动子序列,不要放置多个,否则会报错。
3. 本程序仅适用于win10操作系统。
致谢:
1. python 社区(https://www.python.org/).
2. Eric Gazoni & Charlie Clark who created and maintaines openpyxl package (https://openpyxl.readthedocs.io/en/stable/).
3. Biopython Contributors (https://biopython.org/wiki/Participants).
4. BeautifulSoup、snapgene_reader、pandas软件包的开发者、维护团队及资助者。
5. Dr. Wingender et al who developed TRANSFAC R.3.4.
6. T.Tsunoda and T.Takagi. who deleloped and maintains TFbind (Estimating Transcription Factor Bindability on DNA. BIOINFORMATICS, Vol.15, No.7/8, pp.622-630, 1999.).
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