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找“转录因子”结合位点？查“靶基因”调控？ChIP-Atlas 3.0一个工具全搞定转录因子是转录调控中的主要反式作用因子。因此，阐明TF-靶标相互作用是理解复杂特征（疾病、生长发育等）背后的调节回路的关键一步。此前，我们分享过几个转录因子的数据库：TRRUST、Jaspar、动物转录因子数据库AnimalTFDB v4.0、植物转录因子数据库PlantTFDB ，今天接着介绍另外一个数据库ChIP-Atlas，也可以用于找转录因子靶基因外，当然它的功能不止这一点，听我娓娓道来。 2024年，国际知名期刊Nucleic Acids Research发表《ChIP-Atlas 3.0: a data-mining suite to explore chromosome architecture together with large-scale regulome data》的文章，系统阐述了ChIP-Atlas 3.0的更新情况。v1.0版本最初只有组蛋白修饰和转录因子的ChIP-seq数据以及染色质可及性的DNase-seq数据，v2.0增加了ATAC-seq和DNA甲基化BS-seq的数据。ChIP-Atlas 3.0是一个全面升级的数据挖掘套件，通过整合来自六种典型模式生物的超过 376,000个公共ChIP-seq、ATAC-seq、DNase-seq和Bisulfite-seq实验数据，旨在深入分析表观基因组景观。 这次更新的核心亮点是引入了整合的“注释轨道（Annotation Tracks）”部分，使用户能够将染色体构象（如Hi-C）、转录调控元件及与疾病相关的基因组变异（如GWAS SNP）与常规调控组数据并行可视化，从而更清晰地解析染色质结构。此外，新增的在线“差异分析（Diff Analysis）”工具允许用户比较查询的表观基因组数据，以识别差异结合、开放或甲基化区域，这为理解转录调控机制、遗传疾病研究及药物发现提供了强有力的资源支持。 
1. Peak浏览器（Peak Browser）：在IGV上可视化TF结合、组蛋白标记、染色质可及性和DNA甲基化等 2. 富集分析（Enrichment Analysis）：识别一组给定基因组位点和基因的共同表观遗传特征 3. 差异分析（Diff Analysis）：检测差异峰或差异甲基化区域 4. 靶基因（Target Genes）：搜索给定转录因子结合的靶基因 5. 共定位（Colocalization）：预测与给定转录因子形成复合物的潜在伴侣蛋白 6. 数据集搜索（Dataset Search）：根据给定关键词找到实验数据集  ChIP-Atlas官网 基于最新的ChIP-Atlas 3.0文献资料，将ChIP-Atlas功能划分为四个核心应用场景，对应不同的科研需求： 1. 寻找“谁调控了谁”？（靶基因与转录因子预测） 这是ChIP-Atlas最经典也是最高频的用途。 正向预测（已知TF找下游）：如果你研究某个转录因子（如MYC），想知道它控制了哪些基因。 3.0升级点：以前只能找启动子附近的基因，现在结合Hi-C数据，能找到远端增强子调控的靶基因，解决“远距离调控”难题。 功能模块：Target Genes  反向溯源（已知基因找上游）：如果你有一组差异表达基因（来自RNA-seq），想知道是哪个转录因子导致了它们的变化。 功能模块：Enrichment Analysis。  2. 挖掘“小伙伴”关系（共定位分析） 蛋白互作预测：转录因子往往不是单打独斗的。ChIP-Atlas 可以分析特定转录因子与哪些其他因子在基因组上“共定位”（Colocalization）。 应用场景：比如你发现蛋白A很重要，通过分析发现它总是和蛋白 B 出现在同一个位置，提示它们可能形成了复合物。  3. “大家来找茬”（差异分析Diff Analysis —— 3.0 新功能） 对比研究：这是3.0版本最大的亮点之一。你可以直接比较两组数据。 可能发现： 哪些地方的染色质变“松”了（ATAC-seq差异）？ 哪些地方的甲基化水平变了（Bisulfite-seq差异）？ 哪些转录因子的结合位点发生了转移？  4. 机制解释与可视化（GWAS/SNP 功能注释） 解释非编码区突变：很多疾病相关的突变（SNP）不在基因上，而在基因之间的“荒漠区”。  图：ChIP-Atlas 3.0注释轨道浏览示例。图中在IGV基因组浏览器中显示了人类 (hg38)血液中PELATON基因座周围的数据，包括转录因子和组蛋白修饰H3K27ac ChIP-seq的Peak-call数据 (ChIP-Atlas 1.0)、ATAC-seq和亚硫酸氢盐测序(Bisulfite-seq)实验数据(ChIP-Atlas 2.0)，以及ChromHMM、eQTL和GWAS SNP轨道数据 (ChIP-Atlas 3.0)。 5. 懒人数据下载（高质量数据清洗） 对于生信分析师，下载原始数据自己跑流程太痛苦。ChIP-Atlas提供了统一流程处理好的 BigWig和Bed文件。 用途：直接下载下来，用于训练深度学习模型，或者整合到自己的本地数据库中。 ChIP-Atlas数据提供了详细的教程供用户使用。以“Target Genes”为例，点开后页面跳转如下。  点击右上角的“Tutorial”，弹出三个选项，点击PDF，就可以查到详细的教程。   ChIP-Atlas: Target Genes教程 这里以转录因子找靶基因为例，简单做个示范。有需要的小伙伴，可以自己根据教程文件自行探索。 点击“Target Genes”。  跳转如下界面：  依次选择基因组，输入检索目标，选择参数，点击View。  弹出如下界面：  以下面圆圈为例，它代表肌管中的MYOD1结合在SMARCD3基因TSS ±5 kb区域，且其 ChIP-seq峰值的MACS2得分大于1,000。 点击右侧绿色，可以了解更多关于STRING数据库中MYOD1-SMARCD3相互作用的信息。  跳转页面，可以在STRING网站上查看MYOD1与SMARCD3相互作用的详细信息。  回到ChIP-seq数据，点击第三个数据集SRX341011:Myotube。  跳转SRX341011的详细信息，可可视化、分析、下载相关数据。如需要可视化，需要先打开IGV软件。  IGV输入靶基因“SMARCD3”，点击Go。  跳转，可以看到MYOD1结合在SMARCD3的基因上。  此外，还可以把相关数据bw文件下载下来，进行分析。 今天的介绍就到这里了，如需做转录因子、组蛋白修饰相关的研究欢迎联系我们，爱基百客提供领先的表观组学技术服务（ATAC-seq、ChIP-seq、CUT&Tag、WGBS等）
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