ChIP-Seq数据挖掘系列-3: Motif 分析(3) - 利用ChIP-Seq结果在基因组区域中寻找富集的Motifs

2019年6月13日 816次阅读 来源: _eason_

《ChIP-Seq数据挖掘系列-3: Motif 分析(3) - 利用ChIP-Seq结果在基因组区域中寻找富集的Motifs》 HOMER

# findMotifsGenome.pl: 在基因组区域中寻找富集Motifs

HOMER 最初设计的目的用于ChIP-Seq peaks 中寻找富集motifs 。

#命令

findMotifsGenome.pl <peak/BED file> <genome> <output directory> -size # [options]

#1. 设定寻找motif 的区域大小 (-size # or -size given, default: 200)
如果想在提供的peak中寻找motifs，使用参数-size given。然而，对于转录因子peaks，大多数motifs 被发现位于peak 中心 +/- 50-75 bp的范围内，所以最好根据peak 的大小将寻找motif的区域设为固定值。

#2. 输入文件格式
格式： HOMER peak/Positions 文件和BED 格式文件

HOMER peak文件有至少5列：

  • Column1: Peak ID
  • Column2: 染色体
  • Column3: 起始位置
  • Column4: 终止位置
  • Column5: 链的方向(+/- or 0/1, where 0=”+”, 1=”-“)

BED 格式文件至少有6列：

  • Column1: 染色体
  • Column2: 起始位置
  • Column3: 终止位置
  • Column4: Peak ID
  • Column5: not used
  • Column6: 链的方向 (+/- or 0/1, where 0=”+”, 1=”-“)

Peak/Position 和 BED两种格式之间可以相互转换，使用Homer自带脚本：pos2bed.pl 或bed2pos.pl

#3. 自定义背景
因为HOMER 使用一个不同的motif 寻找算法，因此使用不同的背景会产生不同的结果。例如，如果将某种实验的peak与另一种实验peak相比较，可以再创建一个peak/BED文件(参数：”-bg <peak/BED file>”)，将会对背景进行移除GC-bias操作和自动标准化。

#4. findMotifsGenome.pl工作流程
4.1 确认peak/BED 文件
4.2 根据peak/BED 文件提取序列，过滤掉序列中N >70%的序列。
4.3 计算peak 对应序列GC/CpG含量
4.4 根据设定的大小准备背景序列
用于寻找motif 区域大小使用(“-size <#>”)设置。HOMER 一般选取基因TSS +/- 50kb区域分成设定大小；然后计算这些背景序列GC/CpG% 储存起来用于后续分析。

4.5 随机选择背景区域用于寻找motif
因为HOMER 使用一个不同的motif 寻找算法，它需要使用背景序列区域作为对照。默认情况下，HOMER 可能选择50000 或 peaks总数两倍的随机背景序列，可以使用参数-N <#>自定义。HOMER 会选择和目标数据一致GC 含量分布的序列作为背景序列。例如，目标序列是GC高含量的，那么背景序列也会如此。
设定-bg <peak/BED file>自定义背景，

4.6 序列差异自动标准化
自动标准化是HOMER 用以移除由短寡聚序列引进的序列偏好性，主要用于消除某些特定基因组序列、实验误差和测序偏好引起的不平衡。HOMER 假定目标数据和背景序列在1-mers, 2-mers, 3-mers, etc上是没有差异的。短寡聚序列长度是通过参数-nlen <#>设定。一个例子，目标数据和背景序列中 A’s是一样的；先计算目标序列中各种短寡聚序列的偏好性，然后调整每条背景序列的权重来标准化这些偏好性，当然权重矫正是按照较小的步长一步一步进行矫正。如果目标序列富含A，那么背景序列中富含A的序列权重高于A含量一般的序列。

4.7 检查已知motifs富集情况
HOMER 会检索已知 motifs 在目标序列和背景基因富集情况。结果输出到文件：knownResults.html

4.8 重头预测motif
默认情况，HOMER 寻找长度为 8, 10, 和12 bp的motifs ，可以通过-len <#,#,#>自定义。

5 findMotifsGenome.pl结果文件

  • homerMotifs.motifs<#> : 对应各个长度的motif结果
  • homerMotifs.all.motifs : 各个长度的motif结果合并到了一起
  • motifFindingParameters.txt : 文件保存了程序运行参数
  • knownResults.txt : 已知motif 的富集结果
  • seq.autonorm.tsv : 短核苷酸自动矫正情况
  • homerResults.html : 重新预测的motif 的富集结果

《ChIP-Seq数据挖掘系列-3: Motif 分析(3) - 利用ChIP-Seq结果在基因组区域中寻找富集的Motifs》 peakMotifs.output

  • homerResults/ directory: 对应homerResults.html中结果
  • knownResults.html : 已知motif 的富集结果
  • knownResults/ directory: 对应knownResults.html 中结果

#6 Interpreting motif finding results
#7 motif 寻找的一些重要参数

  • Masked vs. Unmasked Genome (“-mask” or hg18 vs. hg18r)
    一般使用masked 版本

  • Region Size (“-size <#>”, “-size <#>,<#>“, “-size given“, default: 200)
    -size -300,100：peak上游100bp，下游300bp区域。根据不同的实验数据选择。

  • Motif length (“-len <#>” or “-len <#>,<#>,…”, default 8,10,12)
    如果要寻找长Motif ，建议先寻找短的Motif(<15bp)；寻找长的Motif 耗时和占据大量计算机资源，建议减小寻找Motif 的区域，例如”-len 20 -size 50″。

  • Mismatches allowed in global optimization phase (“-mis <#>”, default: 2)
    允许错配可以提升灵敏度，如果寻找12-15 bp Motif ，可以设置3-4bp的错配。

  • Number of motifs to find (“-S <#>”, default 25)
    并不是越多越好。

  • Normalize CpG% content instead of GC% content (“-cpg”)
    考虑到HOMER 可能卡在CGCGCGCG这样的motifs。

  • Region level autonormalization (“-nlen <#>”, default 3, “-nlen 0” to disable)
    消除短寡聚核苷酸引入的不平衡。

  • Motif level autonormalization (-olen <#>, default 0 i.e. disabled)
    对Region level autonormalization参数的补充。

  • User defined background regions (“-bg <peak file of background regions>”)
    自定义背景序列

  • Hypergeometric enrichment scoring (“-h”)
    findMotifsGenome.pl默认使用二项式分布对motifs打分，这是因为背景序列远远多于目标序列时，运算比较快。当背景序列比较少的时候，建议使用超几何检验的方法。

  • Find enrichment of individual oligos (“-oligo”)
    输出寡聚核苷酸富集情况到文件oligo.length.txt

  • Force findMotifsGenome.pl to re-preparse genome for the given region size (“-preparse”).

  • Only search for motifs on + strand (“-norevopp”)

  • Search for RNA motifs (“-rna”)

  • Mask motifs (“-mask <motif file>”)

  • Optimize motifs (“-opt <motif file>”)

  • Dump FASTA files (“-dumpFasta”)
    根据peak文件输出 target.fa 和 background.fa

#8. findMotifsGenome.pl使用实例：
8.1 数据包准备

$perl configureHomer.pl -list

$perl configureHomer.pl -install mm10

8.2 构建HOMER Peak/Positions 文件
#input.test.bed

#peakName   #chromsome  #startingPosition   #endPosition    #strand

1   chr2    5214158 5215219 +
2   chr2    8345384 8345769 +
3   chr2    8647810 8648265 +
4   chr2    8943836 8944187 +
5   chr2    10036538    10036796    +
6   chr3    12362628    12362865    +
7   chr3    13105367    13105590    +
8   chr3    15619314    15619600    +
9   chr3    19819943    19820193    +
10  chr3    22236595    22236910    +

8.3 运行程序

$ perl findMotifsGenome.pl input.test.bed mm10 /homerResult/ -size 200 -len 8,10,12

常用参数：
-bg：自定义背景序列
-size: 用于motif寻找得片段大小，默认200bp；-size given 设置片段大小为目标序列长度；越大需要得计算资源越多
-len：motif大小设置，默认8,10,12；越大需要得计算资源越多
-S：结果输出多少motifs, 默认25
-mis：motif错配碱基数，默认2bp
-norevopp：不进行反义链搜索motif
-nomotif：关闭重投预测motif
-rna: 输出RNA motif，使用RNA motif数据库
-h：使用超几何检验代替二项式分布
-N：用于motif寻找得背景序列数目，default=max(50k, 2x input)；耗内存参数

参考：
Finding Enriched Motifs in Genomic Regions

ChIP-Seq 数据挖掘系列文章目录：
ChIP-Seq数据挖掘系列-1:Motif 分析(1)-HOMER 安装
ChIP-Seq数据挖掘系列-2: Motif 分析(2) – HOMER Motif 分析基本步骤
ChIP-Seq数据挖掘系列-3: Motif 分析(3) – 利用ChIP-Seq结果在基因组区域中寻找富集的Motifs
ChIP-Seq数据挖掘系列-4: liftOver – 基因组坐标在不同基因组注释版本间转换
ChIP-Seq数据挖掘系列-5.1: ngs.plot 可视化ChIP-Seq 数据
ChIP-Seq数据挖掘系列-5.2: ngs.plot 画图工具ngs.plot.r 和 replot.r 参数详解

    原文作者：_eason_
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