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揭秘基因調(diào)控的鑰匙:深度解析MEME-CHIP,你的motif分析神器
你是否好奇基因是如何被精確調(diào)控的?DNA中的“密碼片段"——motif,正是轉(zhuǎn)錄因子結(jié)合的關(guān)鍵位點(diǎn),它們?nèi)缤蜷_(kāi)關(guān),控制著生命活動(dòng)的節(jié)奏。今天,我們將帶你認(rèn)識(shí)一款強(qiáng)大的motif分析工具MEME-CHIP,從功能亮點(diǎn)到實(shí)操指南,一文掌握!
一、Motif分析:為什么選擇MEME-CHIP?
Motif是DNA、RNA或蛋白質(zhì)中頻繁出現(xiàn)的短序列模式,能通過(guò)結(jié)合其他分子調(diào)控基因表達(dá)。目前主流工具包括HOMER(Homer Software and Data Download)和MEME套件(Introduction - MEME Suite),而MEME-CHIP憑借三大優(yōu)勢(shì)脫穎而出:
1. 精準(zhǔn)發(fā)現(xiàn)新motif:基于EM算法,無(wú)需依賴(lài)已知數(shù)據(jù)庫(kù)即可高效識(shí)別全新motif。
2. 可視化交互體驗(yàn):結(jié)果頁(yè)面支持motif logo圖、反向互補(bǔ)序列查看,并一鍵跳轉(zhuǎn)至關(guān)聯(lián)工具(如CentriMo、SpaMo)的深度分析(圖2)。
3. 靈活使用場(chǎng)景:提供在線版(圖3)和本地版,支持大規(guī)模數(shù)據(jù)分析,且文檔詳盡,小白也能輕松上手。
對(duì)比HOMER:
· HOMER依賴(lài)已知數(shù)據(jù)庫(kù),新motif發(fā)現(xiàn)能力較弱;
· 結(jié)果展示以靜態(tài)列表為主,交互性不足;
· 僅支持本地部署,工具生態(tài)有限。
圖 1 MEME-CHIP網(wǎng)頁(yè)結(jié)果展示
圖 2 MEME主頁(yè)
圖 3 HOMER網(wǎng)頁(yè)結(jié)果頁(yè)面展示
二、MEME-CHIP核心功能一覽
作為MEME套件的明星工具,MEME-CHIP在ChIP-seq、ATAC-seq等分析中廣泛應(yīng)用,六大功能直擊研究痛點(diǎn):
全新motif挖掘:通過(guò)MEME和STREME算法,在序列中心區(qū)域(默認(rèn)100bp)鎖定潛在motif。
富集區(qū)域定位:CentriMo快速篩選顯著富集的motif。
數(shù)據(jù)庫(kù)比對(duì):Tomtom將新motif與JASPAR等數(shù)據(jù)庫(kù)匹配,揭示潛在功能。
智能分組:自動(dòng)聚類(lèi)相似motif,簡(jiǎn)化結(jié)果解讀。
空間規(guī)律分析:SpaMo探索motif間的間距分布模式。
可視化支持:生成GFF文件,一鍵在基因組瀏覽器中展示結(jié)合位點(diǎn)。
三、手把手教你運(yùn)行MEME-CHIP
本地版使用指南(Linux系統(tǒng))
1. 常用參數(shù)解析
2. 實(shí)戰(zhàn)命令示例
meme-chip -oc meme -meme-p 10 -meme-brief 2000 -meme-nmotifs 10 -minw 6 -maxw 20 -streme-nmotifs 10 meme.fasta
這條命令通過(guò)輸出目錄(-oc meme)、使用10個(gè)處理器加速M(fèi)EME運(yùn)行(-meme-p 10)、限制序列數(shù)量(-meme-brief 2000)、設(shè)置MEME搜索的最大motif數(shù)量(-meme-nmotifs 10)以及motif的最?。?minw 6)和最大寬度(-maxw 20),并限制STREME查找的motif數(shù)量(-streme-nmotifs 10),高效地從輸入序列文件meme.fasta中識(shí)別和分析motif。
該命令為主程序,還會(huì)有諸多子程序命令運(yùn)行(圖4)如富集centrimo,spamo分析motif建的間距關(guān)系。
圖 4 Meme- CHIP子命令
命令行解析:
i. -oc meme:輸出目錄為meme
ii. -meme-p 10:使用10個(gè)處理器運(yùn)行
iii. -meme-brief 2000:設(shè)置序列共2000條
iv. -meme-nmotifs 10:設(shè)置MEME搜索motif最大數(shù)量為10個(gè)
v. -minw 6:設(shè)置motif最小寬度為6
vi. -maxw 20:設(shè)置motif最大寬度為20
vii. -streme-nmotifs 10:設(shè)置STREME查找motif最大數(shù)量為10個(gè)
viii. meme.fasta:是輸入的序列文件
四、結(jié)果解讀:從數(shù)據(jù)到生物學(xué)意義
圖 5 MEME-CHIP輸出結(jié)果目錄(所有網(wǎng)頁(yè)結(jié)果都可點(diǎn)擊對(duì)應(yīng)按鈕“?"查看詳細(xì)介紹)
運(yùn)行完成后,輸出目錄包含以下核心文件:
1.meme-chip.html:交互式總覽頁(yè)面,整合所有分析結(jié)果,支持一鍵跳轉(zhuǎn)。
2.summary.tsv:結(jié)構(gòu)化摘要文件,可直接用Excel打開(kāi)或腳本解析。
3.combined.meme:MEME格式的motif文本文件,包含位點(diǎn)信息。
圖 6 meme-chip.html界面
圖 7 導(dǎo)航欄,點(diǎn)擊可跳轉(zhuǎn)對(duì)應(yīng)部分
導(dǎo)航欄鏈接介紹:
MOTIFS:查看聚類(lèi)后的motif及其logo圖、E值、反向互補(bǔ)序列。
PROGRAMS:運(yùn)行的各程序的對(duì)應(yīng)命令行。
INPUT FILES:輸入的文件信息。
Program information:Linux運(yùn)行的命令行。
Summary in TSV Format:tsv格式的結(jié)果,點(diǎn)擊“?"可查看各列解釋。
Motifs in MEME Text Format:text格式結(jié)果,點(diǎn)擊“?"可查看文件解釋。
圖 8 motif詳細(xì)信息
motif展示信息介紹:
Discovery/Enrichment Program:對(duì)應(yīng)的是motif發(fā)現(xiàn)/富集工具,點(diǎn)擊可跳轉(zhuǎn)對(duì)應(yīng)工具的分析結(jié)果網(wǎng)頁(yè)。
E-value:顯著性E-value。
Distribution:為Centrimo分析發(fā)現(xiàn)序列與motif最佳匹配的分布圖,點(diǎn)擊會(huì)跳轉(zhuǎn)Centrimo分析結(jié)果網(wǎng)頁(yè)。
SpaMo & FIMO:展示的是SpaMo和FIMO的分析結(jié)果,點(diǎn)擊Motif Spacing Analysis跳轉(zhuǎn)Spamo分析網(wǎng)頁(yè),點(diǎn)擊Motif Sites in GFF3展示FIMO分析結(jié)果中的GFF3文件。
Reverse Complement:展示motif反向互補(bǔ)序列。
Show 7 More:展示該類(lèi)所有motif,點(diǎn)擊“?",可了解聚類(lèi)分析過(guò)程。
Centrimo Group:點(diǎn)擊跳轉(zhuǎn)Centrimo分析結(jié)果,及上面提到的centrimo_out中的內(nèi)容。
主要文件夾網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容:
1.centrimo_out為CentriMo的輸出結(jié)果目錄,CentriMo是motif富集工具,用于分析在輸入序列上出現(xiàn)富集的已知motif。
圖 9 centrimo.html界面
ID:motif的名稱(chēng)。
Alt ID:motif的標(biāo)識(shí)符,來(lái)源于motif數(shù)據(jù)庫(kù)文件。
Consensus:基于motif頻率矩陣計(jì)算的共識(shí)序列。
E-value:表示在輸入序列中,至少有一個(gè)區(qū)域與motif的最佳匹配程度相同的預(yù)期數(shù)量。E值是調(diào)整后的 p 值乘以輸入文件中moif的數(shù)量。
Region Width:最富集區(qū)域的寬度。
Region Matches:序列中匹配到該motif的數(shù)量。
右側(cè)Options為交互式界面可調(diào)整左側(cè)基因概率曲線圖的樣式。
右側(cè)Matching sequences展示所有選定motif中顯著區(qū)域內(nèi)至少有一個(gè)最佳匹配的序列標(biāo)識(shí)符。“交集"(Intersection)子標(biāo)題給出了文本框中的標(biāo)識(shí)符數(shù)量及其占輸入序列總數(shù)的百分比;“并集"(Union)子標(biāo)題列出了在任何選定motif的顯著區(qū)域內(nèi)至少有一個(gè)最佳匹配的序列數(shù)量及其占輸入序列總數(shù)的百分比。
2.fimo_out是fimo工具掃描motif后的輸出結(jié)果,數(shù)字標(biāo)號(hào)對(duì)應(yīng)的是motif編號(hào),如圖10所示,fimo.html中主要為各motif的詳細(xì)信息,如寬度,起始位置等。
圖 10 fimo.html界面
3.meme_out是MEME-CHIP重要輸出文件之一,如圖11,主要有各個(gè)查找到的motif的logo圖,位置信息等。
圖 11 meme.html界面
4. spamo_out是SpaMo工具的輸出目錄,用于分析motif之間的間距關(guān)系,如圖12中的Spacing Analysis使用logo圖形式展示了間距分析結(jié)果。
圖 12 spamo.html界面
5.streme_out是STREME工具的輸出目錄,專(zhuān)門(mén)用于在輸入序列中發(fā)現(xiàn)短的、重復(fù)的motif,如圖13所示,所展示logo圖明顯較其他分析工具的motif要短。
圖 13 streme.html界面
五、學(xué)術(shù)影響力:MEME-CHIP的科研背書(shū)
核心文獻(xiàn):
The MEME Suite(截止2025年2月21日星期五,引用3725次):奠定工具生態(tài)基礎(chǔ)。
MEME-ChIP: motif analysis of large DNA datasets(截止2025年2月21日星期五,引用1830次):專(zhuān)為高通量數(shù)據(jù)優(yōu)化。
適用場(chǎng)景:從轉(zhuǎn)錄因子結(jié)合模式到基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建,MEME-CHIP助你解鎖數(shù)據(jù)深層價(jià)值。
參考文獻(xiàn)
[1]Bailey T L, Johnson J, Grant C E, et al. The MEME suite[J]. Nucleic acids research, 2015, 43(W1): W39-W49.
[2]Machanick P, Bailey T L. MEME-ChIP: motif analysis of large DNA datasets[J]. Bioinformatics, 2011, 27(12): 1696-1697.
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