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.).