上期介绍了刚刚更新的AnimalTFDB v4.0数据库，不仅收录的转录因子非常全面，而且同时提供了检索转录因子的强大工具，可以通过转录因子家族和物种进行List检索。😘

本期我们介绍一下其他检索方法，以及如何预测转录因子和转录因子结合位点。🧐

1️⃣ 点击Search进入检索界面。

2️⃣ 这里我们可以通过基础信息进行检索。

3️⃣ 大家可以输入Ensembl ID，Entrez ID或者Gene Symbol等进行查找。

4️⃣ 提交后会出现检索结果，大家可以点击export导出到本地使用，格式为.tsv。

1️⃣ 大家也可以通过mRNA/protein表达进行检索，这里收录了TCGA, GTEX，EBI Cellline等表达数据。🥳

2️⃣ 这里可以选择你需要的数据集。比如LUSC (Lung Squamous Cell Carcinoma)。🔍

Note! 这里的表达数据只有人的，如果你需要检索别的物种，还是需要通过之前介绍的方法检索。😅

3️⃣ 同样的，提交后会出现检索结果，大家可以点击export导出到本地使用，格式为.tsv。🧐

在Input list中输入你要检索的Ensembl ID，Entrez ID或者Gene Symbol等进行批量查找吧。👀

另一个比较重要的功能就是转录因子预测，这里我们点击Predict TF进行预测，在Input中输入你的蛋白序列，就可以得到结果啦。😁

有时候我们拿到一段序列希望知道，有哪些潜在转录因子以及他们的结合位点在哪里，这个时候我们就可以用这个工具了，在Input中输入FASTA格式的序列后，就可以得到结果啦。👇

Note! 这里的数据是整合了TRANSFAC, JASPAR, HOCOMOCO, CIS-BP hTFtarget和MEME等数据库进行的比对。

有时候大家检索一通也没有找到你的转录因子，那么你的转录因子可能被研究的比较少，这个时候你可以使用Blast工具进行比对。🥲

本次更新还有一些新的功能，如翻译后修饰，变异及突变，自噬调节等。这里我们做一个简单的介绍，以下以转录因子FOXO3为例：👇

🌟 如何引用：👇

Shen WK, Chen SY, Gan ZQ, et al. AnimalTFDB 4.0: a comprehensive animal transcription factor database updated with variation and expression annotations [published online ahead of print, 2022 Oct 21]. Nucleic Acids Res. 2022;gkac907. doi:10.1093/nar/gkac907

最后祝大家早日不卷!~