众所周知，全基因组关联分析（GWAS）发现的很多变异位点基本为非编码，这些变异位点1）要么调控基因表达（eQTL）; 2）要么影响增强子活性; 3)要么影响转录因子（TF）结合特异性; 4)要么啥也不是。
针对以上四种情况：
1）是否调控基因表达（eQTL）可通过GTEx（https://gtexportal.org/home/）查询。
2）是否影响增强子活性可通过之前的推文查询：感兴趣的SNP/区域上是否有增强子/转录因子？增强子/转录因子调控哪个靶基因？（EnhancerDB）
3）是否影响转录因子（TF）结合特异性则可通过今天介绍的数据库进行查询：GVATdb（http://renlab.sdsc.edu/GVATdb/search.html）
上周Nature发了一篇文献Systematic analysis of binding of transcription factors to noncoding variants。
该文献针对95,886个常见变异位点（SNPs,欧洲和亚洲人群的MAF> 1％）与270个转录因子的结合特异性进行了大量的SNP-SELEX实验，并以此构建了GVATdb数据库。
下图是针对转录因子或者SNP位点进行检索的实验结果图：
每列的释义如下：
oligo_auc：转录因子与40bp DNA 序列的结合得分, 用AUC(Area under Curve)值表示；
oligo_pval：对OBS进行25,000次蒙特卡洛随机化后得到的p值。p<0.05表示TF与基因组片段的特异性“结合”；
Alt：SNP（hg19）的替代等位基因；
Ref：SNP（hg19）的参考等位基因；
ref_auc：ref 与 TF 的结合得分；
alt_auc：alt 与 TF 的结合得分；
pbs：结合倾向性得分，公式为：Ref 等位基因得分减去 Alt 等位基因得分，负值表示转录因子更倾向于结合 Alt 等位基因；
p-value：对 PBS 进行25,000次蒙特卡洛随机化后得到的 p 值。 p<0.01 表示 TF 与 Ref 等位基因和 Alt 等位基因结合“存在差异”。
此外，对于没有纳入 SNP-SELEX 实验的 SNP 位点，作者还建立了 deltaSVM 模型，用于预测未纳入的 SNP 位点与 TF 的结合特异性，如下图所示：
参考文献：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.
由于这个网站相当简单易懂，本次推文就不多介绍啦，祝各位周末愉快~
