《表1 预测过程的流程：基于比较基因组学的簸箕柳DNA模体预测》

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《基于比较基因组学的簸箕柳DNA模体预测》

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在分子生物学中，同源性，即高度相关的结构和功能，一直是研究热点。蛋白质和DNA都是线性序列，可以认为序列中的字符顺序是表达了特定功能的基本块，因此尽管模体只有一小段序列，但是可以认为它是“通用序列”。所以，模体是在基因研究中一种典型的基于位置的表达[11]，它是一个分子家族的关键性位置的标记。围绕如何发现模体的问题，3种主流的生物学已经相对成熟[12]:1) 原始模体发现法（de novo Motif Finding）[13]；2) 模体实体扫描法，即在特定启动区扫描和查找模体[14]；3) 计算机模体发现算法，利用统计方法对预测可靠性进行评估[15]。近几年，一批专门用于模体发现的算法被发布，包括RBP-motif[16]、DRIMUST[17]和MEME suite[18]，其中利用MEME进行模体发现是应用最广泛的方法。平行地，一批模体数据库也被建立，例如:TRANSFAC[19]、JASPAR[20]、cisRED[21]和最新的TFBSshape[22]。在这些数据库中，TRANS-FAC和JASPAR也是著名的转录因子数据库（TF Database），收录并维护了一大批被生物试验验证了的序列数据。表1列出了一些重要的模体发现软件、服务及数据库。该研究设计了一种新的计算机模体发现算法，即基于位置的基因序列匹配算法，对簸箕柳的DNA模体进行了预测。该研究使用了美国俄亥俄州立大学的AtcisDB项目的数据[23]，该项目发布了模式生物拟南芥（Arabidopsis thaliana）的最新调控网络，其中AtcisDB中收集了超过33 000个调控元件，AtFTDB将1 770个转录因子分为50个小类，AtRegNet记录了16 184个调控关系。