眾所周知，全基因組關聯分析（GWAS）發現的很多變異位點基本為非編碼，這些變異位點1）要麼調控基因表達（eQTL）; 2）要麼影響增強子活性; 3)要麼影響轉錄因子（TF）結合特異性; 4)要麼啥也不是。
針對以上四種情況：
1）是否調控基因表達（eQTL）可通過GTEx（https://gtexportal.org/home/）查詢。
2）是否影響增強子活性可通過之前的推文查詢：感興趣的SNP/區域上是否有增強子/轉錄因子？增強子/轉錄因子調控哪個靶基因？（EnhancerDB）
3）是否影響轉錄因子（TF）結合特異性則可通過今天介紹的資料庫進行查詢：GVATdb（http://renlab.sdsc.edu/GVATdb/search.html）
上週Nature發了一篇文獻Systematic analysis of binding of transcription factors to noncoding variants。
該文獻針對95,886個常見變異位點（SNPs,歐洲和亞洲人群的MAF> 1％）與270個轉錄因子的結合特異性進行了大量的SNP-SELEX實驗，並以此構建了GVATdb資料庫。
下圖是針對轉錄因子或者SNP位點進行檢索的實驗結果圖：
每列的釋義如下：
oligo_auc：轉錄因子與40bp DNA 序列的結合得分, 用AUC(Area under Curve)值表示；
oligo_pval：對OBS進行25,000次蒙特卡洛隨機化後得到的p值。p<0.05表示TF與基因組片段的特異性“結合”；
Alt：SNP（hg19）的替代等位基因；
Ref：SNP（hg19）的參考等位基因；
ref_auc：ref 與 TF 的結合得分；
alt_auc：alt 與 TF 的結合得分；
pbs：結合傾向性得分，公式為：Ref 等位基因得分減去 Alt 等位基因得分，負值表示轉錄因子更傾向於結合 Alt 等位基因；
p-value：對 PBS 進行25,000次蒙特卡洛隨機化後得到的 p 值。 p<0.01 表示 TF 與 Ref 等位基因和 Alt 等位基因結合“存在差異”。
此外，對於沒有納入 SNP-SELEX 實驗的 SNP 位點，作者還建立了 deltaSVM 模型，用於預測未納入的 SNP 位點與 TF 的結合特異性，如下圖所示：
參考文獻：Yan J, Qiu Y, Dos Santos A M R, et al. Systematic analysis of binding of transcription factors to noncoding variants[J]. Nature, 2021: 1-5.
由於這個網站相當簡單易懂，本次推文就不多介紹啦，祝各位週末愉快~
