如何使用MEME挖掘序列中的de novo motif

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對(duì)于de novo motif分析而言，我們只需要提供序列就可以了。由于peak的長(zhǎng)度范圍存在一定的波動(dòng)，通常選取peak中心，即峰值兩側(cè)固定長(zhǎng)度的序列用于下游的motif分析。

同時(shí)為了提高運(yùn)行效率，有時(shí)還會(huì)只挑選部分peak進(jìn)行分析，比如按照p值或者富集倍數(shù)挑選最顯著的1000個(gè)peak的序列來(lái)進(jìn)行motif預(yù)測(cè)。準(zhǔn)備好輸入序列之后，就可以進(jìn)行motif分析了。meme是一款最常用的工具，網(wǎng)址如下

http://meme-suite.org/tools/meme

操作簡(jiǎn)單，只需要上傳序列，然后設(shè)置幾個(gè)參數(shù)值就可以了

輸出文件包含了兩個(gè)部分的結(jié)果

1. motif

提供了motif的sequence logo， PFM, PWM矩陣等信息

2. motif location

提供了motif在輸入序列上的位置信息，示意如下

在線工具最大支持80M的輸入序列，更大的文件就需要本地版軟件來(lái)運(yùn)行，基本用法如下

meme  \
input.fna \
-oc out_dir \
-dna \
-mod zoops \
-nmotifs 3 \
-revcomp

meme的算法使得這個(gè)工具可以同時(shí)得到motif和motif在輸入序列上的位置兩種信息，在輸出多個(gè)motif時(shí)，在輸入序列上sites越多的motif優(yōu)先輸出，所以通常情況下只需要參考前3個(gè)motif就可以了，該工具更適用于motif種類較少的場(chǎng)景，比如分析某個(gè)轉(zhuǎn)錄因子的chip_seq或者m6A_seq的數(shù)據(jù)。

到此，關(guān)于“如何使用MEME挖掘序列中的de novo motif”的學(xué)習(xí)就結(jié)束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實(shí)踐的搭配能更好的幫助大家學(xué)習(xí)，快去試試吧！若想繼續(xù)學(xué)習(xí)更多相關(guān)知識(shí)，請(qǐng)繼續(xù)關(guān)注億速云網(wǎng)站，小編會(huì)繼續(xù)努力為大家?guī)?lái)更多實(shí)用的文章！