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Inference of plant gene regulatory networks using data-driven methods: A practical overview.
Biochimica et Biophysica Acta (BBA) - Gene Regulatory Mechanisms ( IF 4.7 ) Pub Date : 2019-10-31 , DOI: 10.1016/j.bbagrm.2019.194447
Shubhada R Kulkarni 1 , Klaas Vandepoele 1
Affiliation  

Transcriptional regulation is a complex and dynamic process that plays a vital role in plant growth and development. A key component in the regulation of genes is transcription factors (TFs), which coordinate the transcriptional control of gene activity. A gene regulatory network (GRN) is a collection of regulatory interactions between TFs and their target genes. The accurate delineation of GRNs offers a significant contribution to our understanding about how plant cells are organized and function, and how individual genes are regulated in various conditions, organs or cell types. During the past decade, important progress has been made in the identification of GRNs using experimental and computational approaches. However, a detailed overview of available platforms supporting the analysis of GRNs in plants is missing. Here, we review current databases, platforms and tools that perform data-driven analyses of gene regulation in Arabidopsis. The platforms are categorized into two sections, 1) promoter motif analysis tools that use motif mapping approaches to find TF motifs in the regulatory sequences of genes of interest and 2) network analysis tools that identify potential regulators for a set of input genes using a range of data types in order to generate GRNs. We discuss the diverse datasets integrated and highlight the strengths and caveats of different platforms. Finally, we shed light on the limitations of the above approaches and discuss future perspectives, including the need for integrative approaches to unravel complex GRNs in plants.

中文翻译:

使用数据驱动方法推断植物基因调控网络:实用概述。

转录调控是一个复杂而动态的过程,在植物的生长发育中起着至关重要的作用。基因调节的关键组成部分是转录因子(TFs),它可协调基因活性的转录控制。基因调节网络(GRN)是TF及其靶基因之间调节相互作用的集合。GRN的准确描绘为我们对植物细胞的组织和功能以及在各种条件,器官或细胞类型下如何调控单个基因的理解做出了重要贡献。在过去的十年中,使用实验和计算方法在鉴定GRN方面取得了重要进展。但是,缺少支持植物中GRN分析的可用平台的详细概述。这里,我们回顾了当前的数据库,平台和工具,它们对拟南芥中的基因调控进行数据驱动的分析。该平台分为两个部分:1)启动子基序分析工具,该工具使用基序映射方法在感兴趣的基因的调控序列中找到TF基序; 2)网络分析工具,使用一系列范围识别一组输入基因的潜在调控子数据类型以生成GRN。我们讨论了集成的各种数据集,并强调了不同平台的优势和警告。最后,我们阐明了上述方法的局限性,并讨论了未来的观点,包括需要采用综合方法来阐明植物中复杂GRN的需求。该平台分为两个部分:1)启动子基序分析工具,该工具使用基序映射方法在感兴趣的基因的调控序列中找到TF基序; 2)网络分析工具,使用一系列范围识别一组输入基因的潜在调控子数据类型以生成GRN。我们讨论了集成的各种数据集,并强调了不同平台的优势和警告。最后,我们阐明了上述方法的局限性,并讨论了未来的观点,包括需要采用综合方法来阐明植物中复杂GRN的需求。该平台分为两个部分:1)启动子基序分析工具,该工具使用基序映射方法在感兴趣的基因的调控序列中找到TF基序; 2)网络分析工具,使用一系列范围识别一组输入基因的潜在调控子数据类型以生成GRN。我们讨论了集成的各种数据集,并强调了不同平台的优势和警告。最后,我们阐明了上述方法的局限性,并讨论了未来的观点,包括需要采用综合方法来阐明植物中复杂GRN的需求。1)启动子基序分析工具,该工具使用基序映射方法在感兴趣的基因的调控序列中找到TF基序; 2)网络分析工具,使用一系列数据类型来识别一组输入基因的潜在调控子,以生成GRN 。我们讨论了集成的各种数据集,并强调了不同平台的优势和警告。最后,我们阐明了上述方法的局限性,并讨论了未来的观点,包括需要采用综合方法来阐明植物中复杂GRN的需求。1)启动子基序分析工具,该工具使用基序映射方法在感兴趣的基因的调控序列中找到TF基序; 2)网络分析工具,使用一系列数据类型来识别一组输入基因的潜在调控子,以生成GRN 。我们讨论了集成的各种数据集,并强调了不同平台的优势和警告。最后,我们阐明了上述方法的局限性,并讨论了未来的观点,包括需要采用综合方法来阐明植物中复杂GRN的需求。
更新日期:2020-03-26
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