直奔主题，先上应用总结：
优点：利用AlphaFold3预测转录因子蛋白与靶基因启动子DNA互作，目前大概是生信预测类中最准确的方法。充分使用该工具，会让互作机制研究会更容易些，make it easier，和基云的服务理念一致。建议结合其他生信分析网站，如JASPAR、hTFtarget等网站（干实验数据），或充分整合自己项目的ChIP-Seq互作组数据（湿实验数据），进行初步分析，然后再用AlphaFold3进行预测验证，将会提高互作机制研究的成功率。
缺点：AlphaFold3毕竟是基于序列和AI大模型的建模预测，本身仅供参考。另外，真实世界的分子互作，有很多影响因素，比如序列修饰、互作受环境条件、遗传背景等，可供AlphaFold3训练的语料非常有限。因此，基于AlphaFold3的互作预测，需要小心求证。另外，AlphaFold3使用，需要Google和Gmail邮箱才能顺利使用，会限制很多科研工作者的正常使用。
策略：我们紧跟互作机制研究热点，专注互作机制研究，使用AlphaFold3工具进行预测分析。另外，我们长期聚焦互作机制研究的湿实验技术服务，如ChIP-Seq互作组检测、ChIP-qPCR互作蛋白验证、修饰互作验证、环境条件互作验证、互作调控机制探索等实验，协助轻松突破互作机制研究，让科研成果更上一层楼。
正文实操如下：
转录因子（Transcription Factor，TF）是一类蛋白质分子，它们能够与基因上游的特定序列（即转录因子结合位点）专一性结合，从而调控基因的转录过程。转录因子在真核生物的转录起始中起关键作用，与RNA聚合酶Ⅱ等形成转录起始复合体，参与转录起始的调控。
那么如何用AlphaFold3预测候选转录因子与候选靶基因启动子的互作呢？
第一步，获取靶基因的基因的启动子系列。
点击FASTA。
默认启动子区域位于转录起始位点上游2kb左右。
第二步，获取MYC的候选转录因子名称。以SP1为例。
第三步，获取候选转录因子SP1的蛋白质序列。
第三步，访问 AlphaFold Server和输入数据进行预测。
如图所示操作添加蛋白质、DNA、RNA、配体和离子（金属离子）。
将SP1转录因子序列和MYC启动子序列输入。
当上传完数据之后，点击”Continue and preview job”。
随后弹出一个确认信息框，点击“Confirm and submit job”即可提交作业，一般运行约10 分钟左右。
第四步，结果。转录因子SP1与靶基因MYC启动子互作预测结果。可下载数据。颜色越蓝表示预测的置信度越高，越橙则越低。（笔者看了一下，下图右图的横纵坐标数值为输入蛋白质氨基酸数目和输入启动子序
列长度之和）。
注：pLDDT：基于 0-100 量表的每个原子置信度估计，其中较高的值表示置信度较高。pTM和 ipTM 分数：预测模板建模（pTM）分数和界面预测模板建模（ipTM）分数均来自称为模板建模（TM）分数的度量。pTM 分数高于 0.5 表示整体预测的复合物折叠可能与真实结构相似。ipTM 衡量复合物内亚基相对位置的预测准确性，高于 0.8 的值表示置信度高的高质量预测，而低于 0.6 的值则表明可能是失败的预测。ipTM 分数在 0.6 到 0.8 之间为灰色区域，预测可能正确或不正确。对于小结构或短链，TM 分数非常严格，因此当涉及少于 20 个标记时，pTM 分数赋值低于 0.05；在这些情况下，PAE 或 pLDDT 可能更能指示预测质量。这些cif文件可以用PyMol类似的软件打开，然后进行后续分析。
此外，又预测了另一个转录因子ZN549与MYC启动子的互作，结果如下
如遇AlphaFold3实操问题，欢迎评论留言进行探讨！
优点：利用AlphaFold3预测转录因子蛋白与靶基因启动子DNA互作，目前大概是生信预测类中最准确的方法。充分使用该工具，会让互作机制研究会更容易些，make it easier，和基云的服务理念一致。建议结合其他生信分析网站，如JASPAR、hTFtarget等网站（干实验数据），或充分整合自己项目的ChIP-Seq互作组数据（湿实验数据），进行初步分析，然后再用AlphaFold3进行预测验证，将会提高互作机制研究的成功率。
缺点：AlphaFold3毕竟是基于序列和AI大模型的建模预测，本身仅供参考。另外，真实世界的分子互作，有很多影响因素，比如序列修饰、互作受环境条件、遗传背景等，可供AlphaFold3训练的语料非常有限。因此，基于AlphaFold3的互作预测，需要小心求证。另外，AlphaFold3使用，需要Google和Gmail邮箱才能顺利使用，会限制很多科研工作者的正常使用。
策略：我们紧跟互作机制研究热点，专注互作机制研究，使用AlphaFold3工具进行预测分析。另外，我们长期聚焦互作机制研究的湿实验技术服务，如ChIP-Seq互作组检测、ChIP-qPCR互作蛋白验证、修饰互作验证、环境条件互作验证、互作调控机制探索等实验，协助轻松突破互作机制研究，让科研成果更上一层楼。
正文实操如下：
转录因子（Transcription Factor，TF）是一类蛋白质分子，它们能够与基因上游的特定序列（即转录因子结合位点）专一性结合，从而调控基因的转录过程。转录因子在真核生物的转录起始中起关键作用，与RNA聚合酶Ⅱ等形成转录起始复合体，参与转录起始的调控。
那么如何用AlphaFold3预测候选转录因子与候选靶基因启动子的互作呢？
第一步，获取靶基因的基因的启动子系列。
点击FASTA。
默认启动子区域位于转录起始位点上游2kb左右。
第二步，获取MYC的候选转录因子名称。以SP1为例。
第三步，获取候选转录因子SP1的蛋白质序列。
第三步，访问 AlphaFold Server和输入数据进行预测。
如图所示操作添加蛋白质、DNA、RNA、配体和离子（金属离子）。
将SP1转录因子序列和MYC启动子序列输入。
当上传完数据之后，点击”Continue and preview job”。
随后弹出一个确认信息框，点击“Confirm and submit job”即可提交作业，一般运行约10 分钟左右。
第四步，结果。转录因子SP1与靶基因MYC启动子互作预测结果。可下载数据。颜色越蓝表示预测的置信度越高，越橙则越低。（笔者看了一下，下图右图的横纵坐标数值为输入蛋白质氨基酸数目和输入启动子序
列长度之和）。
注：pLDDT：基于 0-100 量表的每个原子置信度估计，其中较高的值表示置信度较高。pTM和 ipTM 分数：预测模板建模（pTM）分数和界面预测模板建模（ipTM）分数均来自称为模板建模（TM）分数的度量。pTM 分数高于 0.5 表示整体预测的复合物折叠可能与真实结构相似。ipTM 衡量复合物内亚基相对位置的预测准确性，高于 0.8 的值表示置信度高的高质量预测，而低于 0.6 的值则表明可能是失败的预测。ipTM 分数在 0.6 到 0.8 之间为灰色区域，预测可能正确或不正确。对于小结构或短链，TM 分数非常严格，因此当涉及少于 20 个标记时，pTM 分数赋值低于 0.05；在这些情况下，PAE 或 pLDDT 可能更能指示预测质量。这些cif文件可以用PyMol类似的软件打开，然后进行后续分析。
此外，又预测了另一个转录因子ZN549与MYC启动子的互作，结果如下
如遇AlphaFold3实操问题，欢迎评论留言进行探讨！
