欢迎关注”生信修炼手册”!

MEME是一个motif分析的工具箱,提供了多种相关工具,网址如下

​http://meme-suite.org/index.html​

根据分析目的和功能,将相关工具划分成了以下4大类别

1. Motif Discovery

这部分工具用于预测输入序列上的motif信息,支持DNA,RNA或者蛋白序列,对应的功能称之为de novo motif discovery,包含的工具列表如下

  1. MEME
  2. DREME
  3. MEME-ChIP
  4. GLAM2
  5. MoMo

常见的应用场景是根据chip_seq等数据获取到的peak序列,挖掘这些序列中存在的模式特征。以​​MEME​​为例,输出结果示意如下

MEME:motif分析的综合性工具_应用场景

2. Motif Enrichment

这部分工具用于分析已知的motif在输入序列上的富集情况,包含的工具列表如下

  1. CentriMo
  2. AME
  3. SpaMo
  4. GOMo

常见的应用场景是根据ATAC_seq的peak序列,分析在这些序列中出现富集的已知motif。以​​CentriMo​​为例,输出结果示意如下

MEME:motif分析的综合性工具_应用场景_02

3. Motif Scanning

这部分工具用于分析输入序列上可能的motif出现的位置,包含的工具列表如下

  1. FIMO
  2. MAST
  3. MCAST
  4. GLAM2SCan

常见的应用场景是根据转录因子的motif,分析在某个基因的启动子区序列上是否存在对应的结合位点。以​​FIMO​​为例,输出结果示意如下

MEME:motif分析的综合性工具_html_03

4. Motif Comparison

这部分工具用于比较不同motif之间的相似性,包含了​​Tomtom​​这个工具。motif既包含了一致性序列,也包含了PFM矩阵信息,借助这个工具,可以有效的判断两个motif之间的相似性。经典的应用场景是将分析到的de novo motif与已知的motif数据库进行分析比对,查找相似的motif, 输出结果示意如下

MEME:motif分析的综合性工具_数据获取_04

MEME同时提供了在线版和本地版,功能强大的同时使用方式也较为简单,是motif分析的利器。

·end·

—如果喜欢,快分享给你的朋友们吧—


扫描关注微信号,更多精彩内容等着你!

MEME:motif分析的综合性工具_应用场景_05