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這篇文章主要介紹“如何使用MEME挖掘序列中的de novo motif”，在日常操作中，相信很多人在如何使用MEME挖掘序列中的de novo motif問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對大家解答”如何使用MEME挖掘序列中的de novo motif”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學習吧！
對于de novo motif分析而言，我們只需要提供序列就可以了。由于peak的長度范圍存在一定的波動，通常選取peak中心，即峰值兩側固定長度的序列用于下游的motif分析。
同時為了提高運行效率，有時還會只挑選部分peak進行分析，比如按照p值或者富集倍數挑選最顯著的1000個peak的序列來進行motif預測。準備好輸入序列之后，就可以進行motif分析了。meme是一款最常用的工具，網址如下
http://meme-suite.org/tools/meme
操作簡單，只需要上傳序列，然后設置幾個參數值就可以了
輸出文件包含了兩個部分的結果
提供了motif的sequence logo， PFM, PWM矩陣等信息
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運行，基本用法如下
meme \
input.fna \
-oc out_dir \
-dna \
-mod zoops \
-nmotifs 3 \
-revcompmeme的算法使得這個工具可以同時得到motif和motif在輸入序列上的位置兩種信息，在輸出多個motif時，在輸入序列上sites越多的motif優先輸出，所以通常情況下只需要參考前3個motif就可以了，該工具更適用于motif種類較少的場景，比如分析某個轉錄因子的chip_seq或者m6A_seq的數據。
到此，關于“如何使用MEME挖掘序列中的de novo motif”的學習就結束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習，快去試試吧！若想繼續學習更多相關知識，請繼續關注億速云網站，小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章！
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