memes
1.0.0
Meme SuiteファミリーのツールファミリへのRインターフェイス。これは、DNA、RNA、およびタンパク質配列に関するモチーフ分析を実行するためのいくつかのユーティリティを提供します。 Memesは、Meme Suiteのローカルインストールを検出し、コマンドを実行し、結果をRに直接インポートすることで機能します。
ミームは現在、Bioconductor devel Branchで利用できます。
if ( ! requireNamespace( " BiocManager " , quietly = TRUE ))
install.packages( " BiocManager " )
# The following initializes usage of Bioc devel
BiocManager :: install( version = ' devel ' )
BiocManager :: install( " memes " )GitHubからMemesの開発バージョンを次のようにインストールできます。
if ( ! requireNamespace( " remotes " , quietly = TRUE ))
install.packages( " remotes " )
remotes :: install_github( " snystrom/memes " )
# To temporarily bypass the R version 4.1 requirement, you can pull from the following branch:
remotes :: install_github( " snystrom/memes " , ref = " no-r-4 " ) # Get development version from dockerhub
docker pull snystrom/memes_docker:devel
# the -v flag is used to mount an analysis directory,
# it can be excluded for demo purposes
docker run -e PASSWORD= < password > -p 8787:8787 -v < path > / < to > / < project > :/mnt/ < project > snystrom/memes_docker:develミームは、ミームスイートのローカルインストールに依存しています。 Meme Suiteのインストール手順については、Meme Suiteインストールガイドを参照してください。
ミームは、ローカルマシンのmeme/bin/ディレクトリの場所を知る必要があります。ミームスイートの場所を4つの方法でインストールすることをミームに伝えることができます。ミームは、有効なパスである場合、より具体的な定義を常に好みます。ここでは、それらは最も多くのものから最も特異的にランク付けされています。
meme_path引数へのインストールパスを手動で渡すoptions(meme_bin = "/path/to/meme/bin/")を使用してパスの設定MEME_BIN=/path/to/meme/bin/ .Renvironファイルに設定します~/meme/bin/ミームが指定された場所でインストールを検出できない場合、次のオプションに戻ります。
ミームを確認するには、ミームのインストールを検出できることを確認するには、上記の検索Herirarchyを使用して有効なミームインストールを見つけるcheck_meme_install()を使用します。ツールが欠落しているかどうかを報告し、見ているミームへのパスを印刷します。これは、インストールのトラブルシューティングの問題に役立ちます。
library( memes )
# Verify that memes detects your meme install
# (returns all green checks if so)
check_meme_install()
# > checking main install
# > ✓ /opt/meme/bin
# > checking util installs
# > ✓ /opt/meme/bin/dreme
# > ✓ /opt/meme/bin/ame
# > ✓ /opt/meme/bin/fimo
# > ✓ /opt/meme/bin/tomtom
# > ✓ /opt/meme/bin/meme
# > x /opt/meme/bin/streme # You can manually input a path to meme_path
# If no meme/bin is detected, will return a red X
check_meme_install( meme_path = ' bad/path ' )
# > checking main install
# > x bad/path | 関数名 | 使用 | シーケンス入力 | モチーフ入力 | 出力 |
|---|---|---|---|---|
runStreme() | モチーフ発見（短いモチーフ） | はい | いいえ | universalmotif_df |
runDreme() | モチーフ発見（短いモチーフ） | はい | いいえ | universalmotif_df |
runAme() | モチーフ濃縮 | はい | はい | data.frame（オプション： sequences列） |
runFimo() | モチーフスキャン | はい | はい | モチーフ位置の袋 |
runTomTom() | モチーフ比較 | いいえ | はい | universalmotif_df w/ best_match_motifおよびtomtom列* |
runMeme() | モチーフ発見（長いモチーフ） | はい | いいえ | universalmotif_df |
*注： universalmotif_dfを使用してrunTomTom()が実行されている場合、結果はuniversalmotif_df結果と追加の列として結合されます。これにより、 De-Novoが発見されたモチーフと試合を簡単に比較できます。
シーケンス入力は次のいずれかにすることができます
Biostrings::XStringSet （ get_sequence()ヘルパー関数を使用してグランジから生成できます）Biostrings::XStringSetオブジェクト（ get_sequence()によって生成された）モチーフ入力は次のことです。
universalmotifオブジェクト、またはuniversalmotifオブジェクトのリストrunDreme() resultsオブジェクト（これにより、 runDreme()の結果がrunTomTom()に直接渡すことができます）list()として渡された（例list("path/to/database.meme", "dreme_results" = dreme_res) ））））））出力タイプ：
runDreme() 、 runStreme() 、 runMeme()およびrunTomTom()は、特別な列のあるuniversalmotif_dfです。 motif列には、行ごとに1つのエントリがあるuniversalmotifオブジェクトが含まれています。残りの列は、返された各モチーフの特性を説明しています。 motif列に保存されているモチーフのプロパティを変更するために、 update_motifs()およびto_list()実行するときに値が使用されるという点で、次の列名が特別です。 update_motifs()またはto_list()を呼び出すと、これらの変更がmotif列に伝播するため、これらの値を変更することに注意してください。
ミームは、R。univeralMotif_dfオブジェクトでモチーフを操作するためのフレームワークを提供するuniversalmotif_dfパッケージの周りに構築されています。To_df to_df()とto_list()関数をそれぞれ使用して、それぞれdata.frameとuniversalmotifリスト形式を相互変換できます。これにより、 universalmotifオブジェクトはconvert_motifs()を使用して他のモチーフタイプに変換できるため、他のすべてのBioconductor Motifパッケージでmemes結果を使用できます。
runTomTom()各入力モチーフのすべての一致データのdata.frameである特別な列： tomtomを返します。これはtidyr::unnest(tomtom_results, "tomtom")を使用して拡張し、 nest_tomtom()でrenestedすることができます。 runTomTom()によって返されたbest_match_プレフィックス付き列は、入力モチーフに最適なモチーフの値を示します。
suppressPackageStartupMessages(library( magrittr ))
suppressPackageStartupMessages(library( GenomicRanges ))
# Example transcription factor peaks as GRanges
data( " example_peaks " , package = " memes " )
# Genome object
dm.genome <- BSgenome.Dmelanogaster.UCSC.dm6 :: BSgenome.Dmelanogaster.UCSC.dm6 get_sequence関数は、 GRangesまたはGRangesListを入力として取り、それぞれBioStrings::XStringSetまたはXStringSetオブジェクトのリストとしてシーケンスを返します。 get_sequence各シーケンスのゲノム座標によって各FASTAエントリに名前を付けます。
# Generate sequences from 200bp about the center of my peaks of interest
sequences <- example_peaks % > %
resize( 200 , " center " ) % > %
get_sequence( dm.genome ) runDreme() XStringsetまたはFASTAファイルへのパスを入力として受け入れます。他のシーケンスまたはシャッフル入力シーケンスを制御データセットとして使用できます。
# runDreme accepts all arguments that the commandline version of dreme accepts
# here I set e = 50 to detect motifs in the limited example peak list
# In a real analysis, e should typically be < 1
dreme_results <- runDreme( sequences , control = " shuffle " , e = 50 )ミームは、UniversalMotifパッケージの周りに構築されています。結果は、data.frameとuniversalmotif_df形式間をシームレスに相互変換できるr data.frameですuniversalmotif to_list()使用してuniversalmotif list Formatに変換し、 to_df() data.frameフォーマットに変換します。 to_list()を使用すると、次のようなすべてのuniversalmotif関数を使用してmemes結果を使用できます。
library( universalmotif )
dreme_results % > %
to_list() % > %
view_motifs()
発見されたモチーフは、 runTomTom()を使用して既知のTFモチーフに一致させることができます。これは、.memeフォーマットされたファイル、 universalmotifリスト、またはrunDreme()の結果へのパスを入力として受け入れることができます。
TomTomは、.MEME形式ファイルまたはuniversalmotifオブジェクトへのパスとしてdatabaseパラメーターに渡すことができる既知のモチーフのデータベースを使用します。
オプションで、環境変数MEME_DB .Renvironでディスク上のファイルに設定するか、 optionsのmeme_db値を有効な.meme形式ファイルに設定でき、Memesはそのファイルをデータベースとして使用します。ミームは常に、グローバル変数設定よりも関数呼び出しにユーザー入力を好みます。
options( meme_db = system.file( " extdata/flyFactorSurvey_cleaned.meme " , package = " memes " ))
m <- create_motif( " CMATTACN " , altname = " testMotif " )
tomtom_results <- runTomTom( m ) tomtom_results
# > motif name altname consensus alphabet strand icscore type
# > 1 <mot:motif> motif testMotif CMATTACN DNA +- 13 PPM
# > bkg best_match_name best_match_altname
# > 1 0.25, 0.25, 0.25, 0.25 prd_FlyReg prd
# > best_db_name best_match_offset best_match_pval best_match_eval
# > 1 flyFactorSurvey_cleaned 0 9.36e-05 0.052
# > best_match_qval best_match_strand
# > 1 0.0353 +
# > best_match_motif
# > 1 <S4 class 'universalmotif' [package "universalmotif"] with 20 slots>
#> tomtom
#> 1 prd_FlyReg, tup_SOLEXA_10, CG13424_Cell, CG11085_Cell, BH2_Cell, CG13424_SOLEXA_2, Tup_Cell, Tup_SOLEXA, Bsh_Cell, Exex_SOLEXA, Odsh_SOLEXA, Unc4_Cell, Ubx_FlyReg, Unc4_SOLEXA, E5_Cell, inv_SOLEXA_5, BH2_SOLEXA, Zen_SOLEXA, CG33980_SOLEXA_2_10, BH1_SOLEXA, CG33980_SOLEXA_2_0, Hgtx_Cell, NK7.1_Cell, Slou_Cell, CG13424_SOLEXA, Zen2_Cell, AbdA_SOLEXA, Antp_SOLEXA, Btn_Cell, Dfd_SOLEXA, Eve_SOLEXA, Ftz_Cell, Hmx_SOLEXA, Hmx_Cell, CG34031_Cell, zen2_SOLEXA_2, En_Cell, Pb_SOLEXA, Slou_SOLEXA, Unpg_Cell, inv_SOLEXA_2, ovo_FlyReg, lim_SOLEXA_2, C15_SOLEXA, Ems_Cell, Btn_SOLEXA, Unpg_SOLEXA, Pb_Cell, Bsh_SOLEXA, Scr_SOLEXA, Zen2_SOLEXA, CG34031_SOLEXA, Eve_Cell, Pph13_Cell, BH1_Cell, CG11085_SOLEXA, CG32532_Cell, en_FlyReg, Dll_SOLEXA, Dfd_Cell, Dr_SOLEXA, Ap_Cell, Ro_Cell, CG4136_SOLEXA, CG33980_SOLEXA, Hbn_SOLEXA, Lbl_Cell, Otp_Cell, Rx_Cell, CG32532_SOLEXA, NK7.1_SOLEXA, Dr_Cell, Odsh_Cell, Al_SOLEXA, Antp_Cell, Hgtx_SOLEXA, Ftz_SOLEXA, Lab_SOLEXA, Dfd_FlyReg, Ap_SOLEXA, Awh_SOLEXA, 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bsh, Scr, zen2, CG34031, eve, Pph13, B-H1, CG11085, CG32532, en, Dll, Dfd, Dr, ap, ro, CG4136, CG33980, hbn, lbl, otp, Rx, CG32532, NK7.1, Dr, OdsH, al, Antp, HGTX, ftz, lab, Dfd, ap, Awh, CG11294, CG4136, E5, ro, PHDP, CG12361, ind, Scr, CG9876, CG18599, CG9876, otp, lbl, Ubx, Ubx, en, Pph13, Rx, CG15696, CG18599, ems, repo, Dll, C15, CG12361, abd-A, repo, zen, inv, en, Lim3, Lim1, CG15696, crc, lab, CG32105, bap, CG9437, abd-A, pho, CG33980, cad, CG4328, CG4328, Gsc, vri, Abd-B, Xrp1, al, exex, br, CG11294, Aef1, CG7745, PHDP, Awh, <S4 class 'universalmotif' [package "universalmotif"] with 20 slots>, <S4 class 'universalmotif' [package "universalmotif"] with 20 slots>, <S4 class 'universalmotif' [package "universalmotif"] with 20 slots>, <S4 class 'universalmotif' [package "universalmotif"] with 20 slots>, <S4 class 'universalmotif' [package "universalmotif"] with 20 slots>, <S4 class 'universalmotif' [package "universalmotif"] with 20 slots>, <S4 class 'universalmotif' [package 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with 20 slots>, <S4 class 'universalmotif' [package "universalmotif"] with 20 slots>, <S4 class 'universalmotif' [package "universalmotif"] with 20 slots>, <S4 class 'universalmotif' [package "universalmotif"] with 20 slots>, <S4 class 'universalmotif' [package "universalmotif"] with 20 slots>, <S4 class 'universalmotif' [package "universalmotif"] with 20 slots>, <S4 class 'universalmotif' [package "universalmotif"] with 20 slots>, <S4 class 'universalmotif' [package "universalmotif"] with 20 slots>, <S4 class 'universalmotif' [package "universalmotif"] with 20 slots>, <S4 class 'universalmotif' [package "universalmotif"] with 20 slots>, <S4 class 'universalmotif' [package "universalmotif"] with 20 slots>, <S4 class 'universalmotif' [package "universalmotif"] with 20 slots>, <S4 class 'universalmotif' [package "universalmotif"] with 20 slots>, <S4 class 'universalmotif' [package "universalmotif"] with 20 slots>, <S4 class 'universalmotif' [package "universalmotif"] with 20 slots>, <S4 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[package "universalmotif"] with 20 slots>, <S4 class 'universalmotif' [package "universalmotif"] with 20 slots>, <S4 class 'universalmotif' [package "universalmotif"] with 20 slots>, <S4 class 'universalmotif' [package "universalmotif"] with 20 slots>, <S4 class 'universalmotif' [package "universalmotif"] with 20 slots>, <S4 class 'universalmotif' [package "universalmotif"] with 20 slots>, <S4 class 'universalmotif' [package "universalmotif"] with 20 slots>, <S4 class 'universalmotif' [package "universalmotif"] with 20 slots>, <S4 class 'universalmotif' [package "universalmotif"] with 20 slots>, <S4 class 'universalmotif' [package "universalmotif"] with 20 slots>, <S4 class 'universalmotif' [package "universalmotif"] with 20 slots>, <S4 class 'universalmotif' [package "universalmotif"] with 20 slots>, <S4 class 'universalmotif' [package "universalmotif"] with 20 slots>, <S4 class 'universalmotif' [package "universalmotif"] with 20 slots>, <S4 class 'universalmotif' [package 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with 20 slots>, <S4 class 'universalmotif' [package "universalmotif"] with 20 slots>, <S4 class 'universalmotif' [package "universalmotif"] with 20 slots>, <S4 class 'universalmotif' [package "universalmotif"] with 20 slots>, <S4 class 'universalmotif' [package "universalmotif"] with 20 slots>, <S4 class 'universalmotif' [package "universalmotif"] with 20 slots>, <S4 class 'universalmotif' [package "universalmotif"] with 20 slots>, <S4 class 'universalmotif' [package "universalmotif"] with 20 slots>, <S4 class 'universalmotif' [package "universalmotif"] with 20 slots>, <S4 class 'universalmotif' [package "universalmotif"] with 20 slots>, <S4 class 'universalmotif' [package "universalmotif"] with 20 slots>, <S4 class 'universalmotif' [package "universalmotif"] with 20 slots>, <S4 class 'universalmotif' [package "universalmotif"] with 20 slots>, <S4 class 'universalmotif' [package "universalmotif"] with 20 slots>, <S4 class 'universalmotif' [package "universalmotif"] with 20 slots>, <S4 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'universalmotif' [package "universalmotif"] with 20 slots>, <S4 class 'universalmotif' [package "universalmotif"] with 20 slots>, <S4 class 'universalmotif' [package "universalmotif"] with 20 slots>, <S4 class 'universalmotif' [package "universalmotif"] with 20 slots>, <S4 class 'universalmotif' [package "universalmotif"] with 20 slots>, <S4 class 'universalmotif' [package "universalmotif"] with 20 slots>, <S4 class 'universalmotif' [package "universalmotif"] with 20 slots>, <S4 class 'universalmotif' [package "universalmotif"] with 20 slots>, <S4 class 'universalmotif' [package "universalmotif"] with 20 slots>, <S4 class 'universalmotif' [package "universalmotif"] with 20 slots>, <S4 class 'universalmotif' [package "universalmotif"] with 20 slots>, <S4 class 'universalmotif' [package "universalmotif"] with 20 slots>, <S4 class 'universalmotif' [package "universalmotif"] with 20 slots>, <S4 class 'universalmotif' [package "universalmotif"] with 20 slots>, <S4 class 'universalmotif' 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flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, flyFactorSurvey_cleaned, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 3, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, -1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, -2, 0, 0, 0, -3, 0, 4, 1, 0, 0, 0, 0, -2, 0, -2, 1, 0, -2, 1, 0, 2, -1, 0, 9.36e-05, 0.000129, 0.00013, 0.000194, 0.000246, 0.000247, 0.000319, 0.000364, 0.000427, 0.000435, 0.000473, 0.000473, 0.000556, 0.000643, 0.000694, 0.000728, 0.000748, 0.000748, 0.000785, 0.000828, 0.000849, 0.000868, 0.000868, 0.000868, 0.00102, 0.00113, 0.00116, 0.00116, 0.00116, 0.00116, 0.00116, 0.00116, 0.00118, 0.00126, 0.00134, 0.00141, 0.00144, 0.00145, 0.00145, 0.00154, 0.00161, 0.00165, 0.00173, 0.00177, 0.00177, 0.00179, 0.00179, 0.0019, 0.00191, 0.00191, 0.00191, 0.00203, 0.00203, 0.00203, 0.00212, 0.00214, 0.00219, 0.00232, 0.00242, 0.00247, 0.0026, 0.00264, 0.00264, 0.00268, 0.00282, 0.00282, 0.00282, 0.00282, 0.00282, 0.00286, 0.00286, 0.00296, 0.00305, 0.00316, 0.0032, 0.0032, 0.00326, 0.00326, 0.00341, 0.00348, 0.00348, 0.00348, 0.00348, 0.00348, 0.00348, 0.0035, 0.00359, 0.00359, 0.00359, 0.00364, 0.00372, 0.00372, 0.00372, 0.00387, 0.00387, 0.00412, 0.00415, 0.00424, 0.00424, 0.00439, 0.00452, 0.00452, 0.00467, 0.00483, 0.00497, 0.00497, 0.00528, 0.00549, 0.0059, 0.00597, 0.00624, 0.00635, 0.00709, 0.00761, 0.0079, 0.00856, 0.00859, 0.00912, 0.00935, 0.0097, 0.00974, 0.0101, 0.0109, 0.0116, 0.0123, 0.0123, 0.0127, 0.0138, 0.0138, 0.014, 0.014, 0.0147, 0.0148, 0.0155, 0.0165, 0.0166, 0.0177, 0.052, 0.0718, 0.0725, 0.108, 0.137, 0.137, 0.177, 0.202, 0.238, 0.242, 0.263, 0.263, 0.309, 0.357, 0.386, 0.405, 0.416, 0.416, 0.436, 0.46, 0.472, 0.483, 0.483, 0.483, 0.566, 0.629, 0.646, 0.646, 0.646, 0.646, 0.646, 0.646, 0.654, 0.702, 0.745, 0.785, 0.8, 0.808, 0.808, 0.858, 0.897, 0.92, 0.961, 0.985, 0.985, 0.993, 0.993, 1.05, 1.06, 1.06, 1.06, 1.13, 1.13, 1.13, 1.18, 1.19, 1.22, 1.29, 1.34, 1.38, 1.45, 1.47, 1.47, 1.49, 1.57, 1.57, 1.57, 1.57, 1.57, 1.59, 1.59, 1.65, 1.7, 1.76, 1.78, 1.78, 1.81, 1.81, 1.9, 1.94, 1.94, 1.94, 1.94, 1.94, 1.94, 1.95, 2, 2, 2, 2.02, 2.07, 2.07, 2.07, 2.15, 2.15, 2.29, 2.31, 2.36, 2.36, 2.44, 2.52, 2.52, 2.6, 2.68, 2.76, 2.76, 2.94, 3.05, 3.28, 3.32, 3.47, 3.53, 3.94, 4.23, 4.39, 4.76, 4.77, 5.07, 5.2, 5.39, 5.41, 5.61, 6.06, 6.42, 6.81, 6.81, 7.03, 7.66, 7.65, 7.78, 7.78, 8.15, 8.26, 8.59, 9.18, 9.2, 9.85, 0.0353, 0.0353, 0.0353, 0.0353, 0.0353, 0.0353, 0.0353, 0.0353, 0.0353, 0.0353, 0.0353, 0.0353, 0.0353, 0.0353, 0.0353, 0.0353, 0.0353, 0.0353, 0.0353, 0.0353, 0.0353, 0.0353, 0.0353, 0.0353, 0.0353, 0.0353, 0.0353, 0.0353, 0.0353, 0.0353, 0.0353, 0.0353, 0.0353, 0.0368, 0.0369, 0.0369, 0.0369, 0.0369, 0.0369, 0.0372, 0.0372, 0.0372, 0.0372, 0.0372, 0.0372, 0.0372, 0.0372, 0.0372, 0.0372, 0.0372, 0.0372, 0.0372, 0.0372, 0.0372, 0.0379, 0.0379, 0.0381, 0.0396, 0.0396, 0.0396, 0.0396, 0.0396, 0.0396, 0.0396, 0.0396, 0.0396, 0.0396, 0.0396, 0.0396, 0.0396, 0.0396, 0.0396, 0.0396, 0.0396, 0.0396, 0.0396, 0.0396, 0.0396, 0.0396, 0.0396, 0.0396, 0.0396, 0.0396, 0.0396, 0.0396, 0.0396, 0.0396, 0.0396, 0.0396, 0.0396, 0.0396, 0.0396, 0.0396, 0.0404, 0.0404, 0.0424, 0.0424, 0.0424, 0.0424, 0.0435, 0.0439, 0.0439, 0.0449, 0.046, 0.0464, 0.0464, 0.0489, 0.0504, 0.0536, 0.0538, 0.0557, 0.0562, 0.0622, 0.0662, 0.0681, 0.0727, 0.0727, 0.0765, 0.0778, 0.0797, 0.0797, 0.0819, 0.0877, 0.0923, 0.0964, 0.0964, 0.0987, 0.106, 0.106, 0.106, 0.106, 0.11, 0.111, 0.114, 0.121, 0.121, 0.128, +, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, +, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, +, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, +, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, -, +, -, -, -, -, -, -, -, +, -, -, -, +, -, -, -, -, -, -, -, +, -, +, -, -, -, +, +, +, -, -
# >
# > [Hidden empty columns: family, organism, nsites, bkgsites, pval, qval,
# > eval.]runTomTom() runDreme()結果data.frameに列として結果を追加します。
full_results <- dreme_results % > %
runTomTom()AMEは、標的シーケンスで既知のモチーフの濃縮をテストするために使用されます。 runAme() MEME_DBエントリを.Renvironまたはoptions(meme_db = "path/to/database.meme")でモチーフデータベースとして使用します。あるいは、 runTomTom()と同様のすべての有効な入力を受け入れます。
# here I set the evalue_report_threshold = 30 to detect motifs in the limited example sequences
# In a real analysis, evalue_report_threshold should be carefully selected
ame_results <- runAme( sequences , control = " shuffle " , evalue_report_threshold = 30 )
ame_results
# > # A tibble: 2 x 17
# > rank motif_db motif_id motif_alt_id consensus pvalue adj.pvalue evalue tests
# > <int> <chr> <chr> <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <int>
# > 1 1 /usr/lo… Eip93F_… Eip93F ACWSCCRA… 5.14e-4 0.0339 18.8 67
# > 2 2 /usr/lo… Cf2-PB_… Cf2 CSSHNKDT… 1.57e-3 0.0415 23.1 27
# > # … with 8 more variables: fasta_max <dbl>, pos <int>, neg <int>,
# > # pwm_min <dbl>, tp <int>, tp_percent <dbl>, fp <int>, fp_percent <dbl> view_tomtom_hits使用すると、入力モチーフをTomtomのトップヒットに比較できます。これらの試合の手動での検査は重要です。時には、トップマッチが必ずしも正しい割り当てではないことがあります。 top_n変更すると、ランクの降順で追加の試合を表示できます。
full_results % > %
view_tomtom_hits( top_n = 1 )
# > $m01_AGAGC 
runAme()の結果をヒートマップとして表示すると便利です。 plot_ame_heatmap()異なる領域タイプ間の濃縮の分析のための複雑な視覚化を作成できます（詳細については、ビネットを参照）。ここにヒートマップの簡単な例があります。
ame_results % > %
plot_ame_heatmap()
FIMOツールは、既知のモチーフとの一致を識別するために使用されます。 runFimoモチーフマッチのゲノム座標を含むGRangesオブジェクトとしてこれらのヒットを返します。
# Query MotifDb for a motif
e93_motif <- MotifDb :: query( MotifDb :: MotifDb , " Eip93F " ) % > %
universalmotif :: convert_motifs()
# > See system.file("LICENSE", package="MotifDb") for use restrictions.
# Scan for the E93 motif within given sequences
fimo_results <- runFimo( sequences , e93_motif , thresh = 1e-3 )
# Visualize the sequences matching the E93 motif
plot_sequence_heatmap( fimo_results $ matched_sequence ) 
また、Memesは、Rの外側のMeme Suiteを使用して生成された結果のインポートをサポートします（たとえば、Meme-Suite.orgでジョブを実行したり、コマンドラインで実行したりします）。これにより、ダウンストリームミーム機能を備えた既存のミームスイート結果を使用できます。
| ミームツール | 関数名 | ファイルタイプ |
|---|---|---|
| streme | importStremeXML() | streme.xml |
| ドレーム | importDremeXML() | dreme.xml |
| トムトム | importTomTomXML() | tomtom.xml |
| AME | importAme() | ame.tsv* |
| フィモ | importFimo() | fimo.tsv |
| ミーム | importMeme() | meme.txt |
* importAME() AMEが使用されたmethod = "fisher"の場合、「sequences.tsv」出力を使用することもできます。これはオプションです。
Meme Suiteは現在、Windowsをサポートしていませんが、CygwinまたはWindows Linuxサブシテム（WSL）の下にインストールできます。 CygwinまたはWSLにミームがインストールされている場合は、CygwinまたはWSL内でRを実行してMemesを使用する必要があることに注意してください。
別の解決策は、Meme Suiteがインストールされた状態で仮想環境を実行するためにDockerを使用することです。 Memes Dockerコンテナを提供します
それは、Meme Suite、R Studio、およびすべてのmemes依存関係が事前にインストールされたものに照らされています。
Memesは、別のグループによって開発されたMeme Suiteのいくつかのツールの選択のラッパーです。ミームを引用することに加えて、使用するツールに対応するミームスイートツールを引用してください。
分析でrunDreme()使用する場合は、引用してください。
Timothy L. Bailey、「ドレーム：転写因子チップスデータのモチーフ発見」、Bioinformatics、27（12）：1653-1659、2011。Full Text
分析でrunTomTom()使用する場合は、引用してください。
Shobhit Gupta、Ja Stamatoyannopolous、Timothy Bailey、William Stafford Noble、「モチーフ間の類似性の定量化」、Genome Biology、8（2）：R24、2007。Full Text
分析でrunAme()使用する場合は、引用してください。
ロバート・マクリーイとティモシー・L・ベイリー、「モチーフ濃縮分析：統一されたフレームワークとメソッド評価」、BMC Bioinformatics、11：165、2010、DOI：10.1186/1471-2105-11-165。全文
分析でrunFimo()使用する場合は、引用してください。
チャールズ・E・グラント、ティモシー・L・ベイリー、ウィリアム・スタッフォード・ノーブル、「フィモ：与えられたモチーフの発生のためのスキャン」、バイオインフォマティクス、27（7）：1017-1018、2011。フルテキスト
Meme Suiteは非営利の使用には無料ですが、営利のユーザーはライセンスを購入する必要があります。詳細については、Meme Suite Copyrightページを参照してください。
