转录因子预测和调控网络构建是生物信息学中的重要研究领域，主要目的是通过计算方法预测出可能的转录因子，并基于这些转录因子构建基因调控网络。
1. 转录因子预测：转录因子是一类能与特定DNA序列结合，从而影响基因表达的蛋白质。转录因子预测通常基于以下几种策略：一是基于序列比对的方法，通过比较已知转录因子的DNA结合域与未知蛋白质序列，寻找相似性高的区域；二是基于结构预测的方法，通过预测蛋白质的三维结构，找出可能的DNA结合口袋；三是基于机器学习的方法，利用大量的已知转录因子数据训练模型，然后用该模型预测未知蛋白质是否为转录因子。
2. 转录调控网络构建：转录调控网络是由一系列转录因子及其调控的基因构成的复杂系统。其构建过程通常包括以下几个步骤：首先，通过实验或计算方法确定哪些基因受哪些转录因子调控；然后，将这些调控关系用图形的形式表示出来，每个节点代表一个基因或转录因子，每条边代表一种调控关系；最后，通过数学模型分析网络的结构和动态行为，以理解基因表达调控的机制。
转录因子预测和调控网络构建在疾病诊断、药物设计、生物工程等领域有着广泛的应用前景。
