Oligo表是motif发现的基础,HOMER通过分析oligo的富集情况来识别motif。 (2) Oligo自动归一化(Oligo Autonormalization,可选) 功能:对Oligo表进行归一化,消除序列偏差(如A-rich或T-rich区域)。 示例: 如果目标序列中存在大量A-rich区域,HOMER会调整oligo的频率,使其与背景序列一致。 参数: 通过-olen <#>指定oligo...
Motif的发现主要有两种策略,一种是基于de novo从头预测的方法,另一种是基于已知的known motif的搜索。 策略一:De novo motif finding。这种策略用于在没有先验知识的情况下从给定的序列集合中发现新的motif。 HOMER通过使用基于富集统计的方法来执行de novo从头预测。它会在输入的序列集合中搜索具有富集信号的motif。
在knownResults.txt中，Motif是可能与转录因子结合的DNA片段，Name一列就是可能会与你给定的DNA片段结合...
如果一个Motif是富集的,那么属于这个Motif的Oligo 也应该会富集。首先,HOMER 会搜索可能富集的Oligo 。HOMER 允许错配 。 使用参数-mis <#> 调节允许的错配数目 四Mask and Repeat 当最优oligo被优化成motif后,motif 对应的序列从要分析的数据中移除,接下来再分析最优的…..直到 25(默认值,"-S <#>")个m...
HOMER (Hypergeometric Optimization of Motif EnRichment)基于Perl和C++编写,主要用于Motif查找及ChIP-Seq分析。HOMER使用ZOOPS评分(0或1发生在每条序列上)与超几何富集计算来确定motif富集,也包含发现de novo motif的算法。 HOMER motif分析主要包括: 启动子motif分析:需下载启动子数据包 ...
爱基默认的motif分析软件是HOMER,其利用了已知的数据库信息和高通量数据的背景,在motif富集分析上的准确性相对较高。富集类的项目,如ChIP-seq、ATAC-seq、DAP-seq、RIP-seq、meRIP-seq、meDIP-seq爱基的标准流程中均会提供motif预测分析。如您需要相关技术,欢迎各位老师咨询哟~ ...
转录因子motif是一些很短的模序(~10bp),在大基因组里很容易出现随机比对,而且是以position weight matrix (PWM)格式来呈现,说明它的可变性,因此研究motif有哪些binding区域是没有意义的,因为很难找到一个方法(阈值)来判断真正的比对和随机的比对。 换个思路,如果做富集分析,那就稳了,给定一个指定的区域(promoter...
HOMER是一套基于 C++ 和 Perl 语言的用于 motif 查找和二代数据分析的工具,一般需要两个序列作为参数:● 参考序列:hg19、mm10 等基因组序列、promoter 序列、自定义的 FASTA 序列● 所要分析的序列:DNA 或 RNA 序列HOMER 适用于在大规模数据中寻找 DNA 或 RNA 序列的 motif。那什么是 motif 呢?motif:反复出...
例如,研究人员可以使用HOMER来分析ChIP-Seq数据,识别转录因子的结合位点,并进一步研究这些结合位点与基因表达调控的关系。此外,HOMER还可以用于Motif富集分析,帮助研究人员发现与特定生物学过程相关的Motif模式。 综上所述,HOMER是一款功能强大、准确性高的生物信息学分析软件。它能够满足研究人员在Motif查找和ChIP-Seq分析...
2.3.1 Motif 富集分析 Motif 富集分析使用超几何分布和二项式分布。一般情况下，序列较多或者背景序列远远多于目标序列，二项式分布计算比较快，因此findMotifsGenome.pl默认使用二项式分布；当自定义背景序列时，这时序列较少，使用超几何检验比较好("-h")。findMotifs.pl用于启动子分析，并且默认使用超...