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对于de novo motif分析而言，我们只需要提供序列就可以了。由于peak的长度范围存在一定的波动，通常选取peak中心，即峰值两侧固定长度的序列用于下游的motif分析。
同时为了提高运行效率，有时还会只挑选部分peak进行分析，比如按照p值或者富集倍数挑选最显著的1000个peak的序列来进行motif预测。准备好输入序列之后，就可以进行motif分析了。meme是一款最常用的工具，网址如下
http://meme-suite.org/tools/meme
操作简单，只需要上传序列，然后设置几个参数值就可以了
输出文件包含了两个部分的结果
1. motif
提供了motif的sequence logo， PFM, PWM矩阵等信息
2. motif location
提供了motif在输入序列上的位置信息，示意如下
在线工具最大支持80M的输入序列，更大的文件就需要本地版软件来运行，基本用法如下
代码语言：javascript复制meme
input.fna
-oc out_dir
-dna
-mod zoops
-nmotifs 3
-revcompmeme的算法使得这个工具可以同时得到motif和motif在输入序列上的位置两种信息，在输出多个motif时，在输入序列上sites越多的motif优先输出，所以通常情况下只需要参考前3个motif就可以了，该工具更适用于motif种类较少的场景，比如分析某个转录因子的chip_seq或者m6A_seq的数据。
·end·
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