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看我写的教程不如看官网(\滑稽）：http://homer.ucsd.edu/homer/ 1. Installation cd $HOME/software mkdir homer cd homer wget http://homer.ucsd.edu/homer/configureHomer.pl perl configureHomer.pl -install export PATH=$HOME/software/homer/bin/:$PATH # 最好写到.bashrc里 2. Data donwload perl $HOME/software/homer/configureHomer.pl -list # 列出可供下载的数据包，按需下载 # perl $HOME/software/homer/configureHomer.pl -install mouse # perl $HOME/software/homer/configureHomer.pl -install mm8 perl $HOME/software/homer/configureHomer.pl -install hg19 # 我只需要人类的数据 perl $HOME/software/homer/configureHomer.pl -install human-p # 人类启动子数据 3. Find TF目前我只用过findMotifs.pl这个功能，可以根据给定的基因ID或者fasta文件寻找已知的或潜在的转录因子结合区域，即motif，并给出对应的TF和统计数据。 养成好习惯，记得先 --help~ findMotifs.pl --help两种用法： findMotifs.pl [additoinal options] findMotifs.pl targets.fa fasta motifResults/ -fasta background.fa如果已获得差异基因，直接使用第一种用法就行了，比较简单。 参数设置： -start：TSS上游多少bp作为启动子区域，带负号，默认-300 -end：TSS下游多少bp作为启动子区域，不用带正号，默认50 物种类型 输出目录其他的好像也不用怎么设置，功能都挺齐全的昂，GO、KEGGG、MsigDB富集分析、染色体区域、蛋白质相互作用以及我不了解的东东，略fancy~ 示例： 测试数据：https://github.com/JiahaoWongg/Files/blob/main/homer_geneID.txt 鉴于github访问时好时坏。。。 ENSG00000271798.1 ENSG00000228350.1 ENSG00000169903.7 ENSG00000072163.19 ENSG00000242110.8 ENSG00000162639.16 ENSG00000133131.15 ENSG00000171617.14 ENSG00000258757.1 ENSG00000145604.16 ENSG00000100297.16 ENSG00000285160.1 ENSG00000011143.17 ENSG00000276043.5 ENSG00000117480.16 ENSG00000196260.5 ENSG00000185379.20 ENSG00000186185.14 ENSG00000129173.13 ENSG00000279347.1 ENSG00000127324.9 ENSG00000076770.14 ENSG00000186283.14 ENSG00000105427.10 ENSG00000273132.1 ENSG00000226065.1 ENSG00000122642.11geneID最好用ENSEMBL，当然如果不是软件也会给你转换。 启动子范围我选择-800~200，另外需要指定文件输出目录，这里为out。 findMotifs.pl homer_geneID.txt human out -start -800 -end 200跑的还挺慢的吧，两个小时？ 结果： $ ls out biocyc.txt homerMotifs.motifs10 knownResults.html prosite.txt biological_process.txt homerMotifs.motifs12 knownResults.txt reactome.txt cellular_component.txt homerMotifs.motifs8 lipidmaps.txt seq.autonorm.tsv chromosome.txt homerResults molecular_function.txt smart.txt cosmic.txt homerResults.html motifFindingParameters.txt smpdb.txt gene3d.txt interactions.txt msigdb.txt wikipathways.txt geneOntology.html interpro.txt pathwayInteractionDB.txt gwas.txt kegg.txt pfam.txt homerMotifs.all.motifs knownResults prints.txt这里主要看homerResults文件夹，为预测的潜在的TF结合motif，至于已存在的TF结果knownResults我还没研究。 可以用浏览器打开homerResults.html进行查看。 不过，貌似并没有提供预测结果的汇总，我这里写了一个R函数，用于提取汇总homerResults里的结果： subString summaryHomer(out) motif match score count ratio p_value motif1 TCAGGTGAAGGG ZNF467(Zf) 0.635 4 0.07% 1e-8 motif2 YSGTGGAYTRYT ZNF354C 0.746 3 0.04% 1e-7 motif3 TTCTVAATGC BARHL1 0.558 8 2.98% 1e-7 motif4 TATTKTCC NFATC2 0.772 9 6.70% 1e-5 motif5 CCTAACTGTTGG BMYB(HTH) 0.640 2 0.02% 1e-5 motif6 TCKGTAGA OSR1 0.704 10 9.54% 1e-5 motif7 AGCGGGAC E2F6(E2F) 0.765 7 3.79% 1e-5 motif8 TGGCGATC MZF1 0.707 8 6.11% 1e-4 motif9 TGAGCMGRGATA GATA3(Zf) 0.605 3 0.26% 1e-4 motif10 GCGAGCTTGC Nr2e3 0.613 4 0.85% 1e-4 motif11 ACCAGATT TWIST1 0.723 3 0.40% 1e-4 motif12 CYGSYGCWWAMC PB0112.1_E2F2_2 0.577 2 0.12% 1e-3 motif13 ACTGTGCCATTC AR-halfsite(NR) 0.599 2 0.15% 1e-3 motif14 CCGTCATCAT YY2 0.665 1 0.00% 1e-3 motif15 TCCTTATTCG SOX14 0.620 1 0.00% 1e-3 motif16 GTGATCGGTA CUX2 0.677 1 0.00% 1e-3 motif17 ATTGGCGTAT Oct2(POU,Homeobox) 0.703 1 0.00% 1e-3 motif18 CGATTGAATG ZNF24 0.705 1 0.00% 1e-3 motif19 CGATGGCAGT HIC1(Zf) 0.731 1 0.00% 1e-3 motif20 GACTGTATAG ZBTB32 0.684 1 0.00% 1e-3 motif21 TTAGTAGCAC PB0155.1_Osr2_2 0.705 1 0.00% 1e-3 motif22 AGTACGCGCT HIF1A 0.640 1 0.00% 1e-3 motif23 CGAAGATGAT POL008.1_DCE_S_I 0.608 1 0.00% 1e-3 motif24 ACTTATATGG SRF 0.728 1 0.00% 1e-3 motif25 TTTATCGCAT CDX2 0.758 1 0.00% 1e-3 motif26 TTTCTGTACG ZBTB32 0.727 1 0.00% 1e-3 motif27 GGGTCGATCA PB0030.1_Hnf4a_1 0.621 1 0.00% 1e-3 motif28 CATAAATTCG PB0171.1_Sox18_2 0.706 1 0.00% 1e-3 motif29 CCTCAGTGTGTC ZSCAN4 0.581 1 0.00% 1e-3 motif30 TAACCAGGATGT SPDEF(ETS) 0.781 1 0.00% 1e-3 motif31 CTTGGGCAGTAC PB0133.1_Hic1_2 0.679 1 0.00% 1e-3 motif32 GGGGGTTGGGTC KLF4 0.681 1 0.00% 1e-3 motif33 TCCAAAAGAGCT ZBTB26 0.613 1 0.00% 1e-3 motif34 AGCTGTGCTTTA Gfi1b 0.732 1 0.00% 1e-3 motif35 CGTGAATGAAGC PB0028.1_Hbp1_1 0.674 1 0.00% 1e-3 motif36 GTTTATTCTGGG Foxq1 0.650 1 0.00% 1e-3 motif37 TCCCCACTGGAG EBF1 0.679 1 0.00% 1e-3 motif38 TTTAGAGGAGGC PB0203.1_Zfp691_2 0.629 1 0.00% 1e-3 motif39 GCTGGCATGTCT HIC1(Zf) 0.724 1 0.00% 1e-3 motif40 GGCATGGGGCTC CTCFL 0.671 1 0.00% 1e-3 motif41 CTGGGGCGCAGT ZNF692(Zf) 0.648 1 0.00% 1e-3 motif42 AGAGGACGGCCG YY1(Zf) 0.588 1 0.00% 1e-3 motif43 AAGCTTGGGAGG Nr2e3 0.741 1 0.00% 1e-3 motif44 TCGCCCACGAGA Egr2(Zf) 0.683 1 0.00% 1e-3 motif 预测的motif序列，正链 match 预测的TF score 匹配度，1为完全匹配 count 你输入的基因中包含该motif的基因个数 ratio 你输入的基因中包含该motif的基因个数占总输入基因个数的比例 p_value 置信度接下来，敲除？过表达？ 后来又加了提取汇总knownResults里的结果的函数： summaryHomerKnown |
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