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

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

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

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

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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