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如何使用motif分析的综合性工具MEME,很多新手对此不是很清楚,为了帮助大家解决这个难题,下面小编将为大家详细讲解,有这方面需求的人可以来学习下,希望你能有所收获。
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MEME是一个motif分析的工具箱,提供了多种相关工具,
根据分析目的和功能,将相关工具划分成了以下4大类别
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
MEME
DREME
MEME-ChIP
GLAM2
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
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
CentriMo
AME
SpaMo
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
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
FIMO
MAST
MCAST
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
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。
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