之前进哥已经基于爬虫做了这样一个app，用于多个数据库预测转录因子靶基因，但是后来遇到一些bug，排查之后进行了更新升级。

关于APP的介绍和数据来源请参照上文。

最近群里的同学反映APP预测靶基因时如果选择了KnockTF数据库就会中断报错，查看爬虫代码及KnockTF数据库网页之后发现端倪：这个数据库去年更新过，有些代码改变了，所以爬虫时对应的变量名称需要改变。但这个问题之前已经解决了，修改了代码，而且之前运行都没有问题。最近不知道是不是这个网站又有一些更新还是什么，网站本身出现了一些bug，也就是网页上数据集中显示的基因不全，不清楚什么原因。以STAT3（DataSet_01_084）为例，后面有几页基因没有显示，前面的都没有问题，而这几页实际上应该是有的，如下图：

于是乎，更改了数据检索和爬虫的策略，具体不多说了，反正进哥已经进行了更新，目前测试的几个转录因子都能正常爬取所有数据。

另外，因为KnockTF数据库本质上收录的是转录因子敲低或敲除数据集，进而进行基因差异表达分析预测可能的靶基因，所以这就涉及到差异分析里面的阈值log2FC，在更新之后的APP中我增加了这一个输入项，以便通过log2FC进一步筛选，如图如果选中KnockTF将会出现这个参数输入项：

此外，我们一般情况下研究的是转录因子是促进靶基因转录的，所以我又加了一个checkbox，即是否只关注下调的基因。

可视化方面，更新了花瓣图的可视化代码，原先应该是会报错，现在没问题了，如图：

需要补充说明的是，转录因子与靶基因之间的关系并不一定是正相关，也会是抑制作用，这一点我以前也存在想当然的误解，简单说来如下：

转录因子（Transcription Factors, TFs）和它们的靶基因（Target Genes）之间的调控关系可以是正相关，也可以是负相关，这取决于转录因子的功能以及它们在特定生物学过程中的作用。

正相关（激活作用）: 如果一个转录因子是一个激活因子，它会结合到靶基因的启动子或增强子区域，促进RNA聚合酶的结合和启动转录过程，从而增加该基因的表达。在这种情况下，转录因子活性的增加通常会导致靶基因表达水平的上升，表现为正相关。

负相关（抑制作用）: 如果一个转录因子是一个抑制因子，它会阻止RNA聚合酶的结合或者妨碍转录过程，从而减少该基因的表达。在这种情况下，转录因子活性的增加会导致靶基因表达水平的下降，表现为负相关。

在真实的生物系统中，一个转录因子可能同时具有激活和抑制作用，可以调控多个靶基因。因此，要准确地确定特定转录因子和靶基因间的关系，需要通过实验方法如基因敲除、转录因子结合位点分析（例如ChIP-seq），以及转录水平测量（例如RNA-seq）来确定。通过这些方法，研究者可以揭示转录因子对其靶基因是如何施加影响的，包括激活或抑制，以及这种影响的强度和生物学后果。

最后，如果大家有什么建议，可以留言，谢谢​！

最后是APP入口，祝科研顺利​！​