[논문 리뷰] Ab initio identification of putative human transcription factor binding sites by comparative genomics

Davide Corà, Carl Herrmann외 4명|ArXiv.org|2005. 05. 03.

Genomics and Chromatin Dynamics참고 문헌 33인용 수 6

한 줄 요약

이 연구는 인간과 쥐 게놈의 보존된 상류 영역을 스캔하여 인간 전사 인자 결합 부위를 *ab initio*로 식별하기 위한 비교 게놈학적 접근을 제시한다. 공보존된 유전자 집합에서 과도하게 나타나는 5–8bp 모티프를 탐지하고, 유전자 기능 분류(Gene Ontology)의 부유 분석 및 마이크로어레이 데이터로부터의 공발현을 필터링하여, 기존의 것과 새로운 후보 조절 모티프를 식별한다. 이 방법은 전사 인자의 사전 지식 없이도 기능적으로 관련된 이소형 조절 요소를 우선순위 정렬하는 데 그 힘을 입증한다.

ABSTRACT

We discuss a simple and powerful approach for the ab initio identification of cis-regulatory motifs involved in transcriptional regulation. The method we present integrates several elements: human-mouse comparison, statistical analysis of genomic sequences and the concept of coregulation. We apply it to a complete scan of the human genome. By using the catalogue of conserved upstream sequences collected in the CORG database we construct sets of genes sharing the same overrepresented motif (short DNA sequence) in their upstream regions both in human and in mouse. We perform this construction for all possible motifs from 5 to 8 nucleotides in length and then filter the resulting sets looking for two types of evidence of coregulation: first, we analyze the Gene Ontology annotation of the genes in the set, searching for statistically significant common annotations; second, we analyze the expression profiles of the genes in the set as measured by microarray experiments, searching for evidence of coexpression. The sets which pass one or both filters are conjectured to contain a significant fraction of coregulated genes, and the upstream motifs characterizing the sets are thus good candidates to be the binding sites of the TF's involved in such regulation. In this way we find various known motifs and also some new candidate binding sites.

연구 동기 및 목표

• 사전에 조절 인자에 대한 지식이 없이 인간 전사 인자 결합 부위를 *ab initio*로 발견하는 방법을 개발하는 것.
• 인간과 쥐 게놈 간 진화적 보존성을 활용하여 기능적으로 관련된 이소형 조절 모티프를 우선순위 정렬하는 것.
• 공통된 상류 모티프를 공유하는 유전자 집합을 식별하고, 기능적 어노테이션 및 발현 데이터를 통해 그 생물학적 일관성을 검증하는 것.
• 다양한 생물학적 증거를 통합하여 실제 조절 모티프를 무작위 서열 패턴에서 구분하는 것.

제안 방법

• 보존된 상류 영역를 담고 있는 CORG 데이터베이스를 사용하여 인간과 쥐의 전체 게놈 상류 서열을 비교한다.
• 보존된 상류 영역 내 모든 가능한 5–8bp DNA 모티프에 대해 과도성 여부를 검사한다.
• 양쪽 종에서 동일한 과도하게 나타나는 모티프를 공유하는 유전자들을 가설적 조절 집합으로 묶는다.
• 유전자 기능 분류(GO) 부유 분석을 통해 통계적으로 유의미한 공통된 생물학적 기능을 탐지하기 위해 모티프 집합을 필터링한다.
• 마이크로어레이 기반의 공발현 분석을 적용하여 유전자 집합 간의 상관된 발현 패턴을 탐지한다.
• 최소한 하나의 필터(GO 부유 또는 공발현)를 통과한 모티프를 고신뢰도 후보 전사 인자 결합 부위로 우선순위 정한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 인간 상류 영역 내에서 인간과 쥐 간에 진화적으로 보존되고 특정 유전자 집합에서 과도하게 나타나는 짧은 DNA 모티프는 무엇인가?
• RQ2 동일한 보존된 상류 모티프를 공유하는 유전자가 유전자 기능 분류(GO)로 애노테이션된 바에 따라 유의미한 기능적 유사성을 보이는가?
• RQ3 동일한 상류 모티프를 공유하는 유전자들이 마이크로어레이 실험에서 공발현 패턴을 보이는가?
• RQ4 GO 어노테이션과 발현 프로파일의 통합 증거가 생물학적으로 관련된 전사 인자 결합 부위 식별에 기여하는가?
• RQ5 새로운 또는 이전에 특성화되지 않은 모티프 중에서 전사 인자 결합 후보로 고신뢰도로 식별되는 것은 무엇인가?

주요 결과

• 이 방법은 기존의 전사 인자 결합 모티프를 성공적으로 식별하여 생물학적 관련성을 입증한다.
• 다수의 모티프 집합이 공통된 유전자 기능 분류(GO) 용어에 통계적으로 유의미한 부유를 보이며, 관련 유전자 간의 기능적 일관성을 시사한다.
• 많은 모티프 집합이 마이크로어레이 데이터에서 공발현 패턴을 보이며, 핵심적으로 조절되는 유전자 조절에 기여하는 것으로 지지된다.
• 보존성, 과도성, 기능적 증거를 통합함으로써, 단순한 서열 보존성만을 고려할 때보다 후보 모티프 선택의 특이도가 크게 향상된다.
• 기존에 알려진 전사 인자와 연관되지 않은 새로운 후보 모티프 집합을 식별하여, 향후 기능적 검증을 위한 새로운 조절 요소를 제안한다.