motif是比较有特征的短序列，会多次出现的，一般认为它的生物学意义重大，做完CHIP-seq分析之后，一般都会寻找motif 。查找有两种，一种是de novo的，要求的输入文件的fasta序列，一般是根据peak的区域的坐标提取好序列 。另一种是依赖于数据库的搜寻匹配，很多课题组会将现有的ChIP-seq数据进行整合，提供更全面，更准确的motif数据库。
motif的定义如下：
motif: recurring pattern. eg, sequence motif, structure motif or network motif
DNA sequence motif: short, recurring patterns in DNA that are presumed to have a biological function.
从上边的定义可以看出，其实motif这个单词就是形容一种反复出现的模式，而序列motif往往是DNA上的反复出现的模式，并被假设拥有生物学功能。而且，经常是一些具有序列特异性的蛋白的结合位点（如，转录因子）或者是涉及到重要生物过程的（如，RNA 起始，RNA 终止， RNA 剪切等等）。
摘抄自：http://blog.163.com/zju_whw/blog/static/225753129201532104815301/
motif最先是通过实验的方法发现的，换句话说，不是说有了ChIP-seq才有了motif分析，起始很早人们就开始研究motif了！例如，‘TATAAT’ box在1975年就被pribnow发现了，它与‘上游的‘TTGACA’motif是RNA聚合酶结合位点的特异性序列。而且，当时的人们就知道，不是所有的结合位点都一定完美地与motif匹配，大部分都只匹配了12个碱基中的7-9个。结合位点与motif的匹配程度往往也与蛋白质与DNA的结合强弱有关。目前被人们识别出来的motif也越来越多，如TRANSFAC和JASPAR数据库都有着大量转录因子的motif。而随着ChIP-seq数据的大量产出，motif的研究会进一步深入，有一些课题组会将现有的ChIP-seq数据进行整合，提供更全面，更准确的motif数据库。
从算法上来讲，这是很复杂的，我就不多说了，我这里主要讲best practice：
一篇文献列出了2014年以前的近乎所有知名的A survey of motif finding Web tools for detecting binding site motifs in ChIP-Seq data 链接见：https://biologydirect.biomedcentral.com/articles/10.1186/1745-6150-9-4
最常用的是 meme工具套件 ：
http://meme-suite.org/ 输入文件是fasta序列，需要对peaks进行转换，根据bed的基因坐标从基因组里面提取对应的序列咯： http://bedtools.readthedocs.io/en/latest/content/tools/getfasta.html
它里面集成了4个寻找motif 的工具，每个工具都是一篇文章，里面有详细描述具体原理，但是整个网页给人的感觉是too busy，让初学者无从下手。
把自己的fasta序列上传上去即可，还是选取我们本次系列教程的数据
$ ls -lh *fasta
-rw-r--r-- 1 Jimmy 197121 18M Jul 7 19:40 GSM1278641_Xu_MUT_rep1_BAF155_MUT_sequence.fasta
-rw-r--r-- 1 Jimmy 197121 9.9M Jul 7 19:38 GSM1278643_Xu_MUT_rep2_BAF155_MUT_sequence.fasta
-rw-r--r-- 1 Jimmy 197121 26M Jul 7 19:41 GSM1278645_Xu_WT_rep1_BAF155_sequence.fasta
-rw-r--r-- 1 Jimmy 197121 14M Jul 7 19:41 GSM1278647_Xu_WT_rep2_BAF155_sequence.fasta
然后就可以看到所有结果啦，大家可以试试看。
另外一个比较常见的寻找motif工具，是HOMER 这个软件附带的一个perl脚本findMotifsGenome.pl ，但是这个工具不是很好安装，而且对服务器资源要求还有一点，所以我这里就不推荐了。
安装使用如下：
## Download and install homer (Hypergeometric Optimization of Motif EnRichment)
## // http://homer.salk.edu/homer/
## // http://blog.qiubio.com:8080/archives/3024
## pre-install: Ghostscript，seqlogo,blat
cd ~/biosoft
mkdir homer && cd homer
wget http://homer.salk.edu/homer/configureHomer.pl
perl configureHomer.pl -install
perl configureHomer.pl -install hg19
如果是对MACS找到的peaks记录文件，还需提取对应的列给HOMER作为输入文件：
awk '{print $4"\t"$1"\t"$2"\t"$3"\t+"}' sample_peaks.bed >sample_homer.bedfindMotifsGenome.pl sample_homer.bed hg19 motifDir -len 8,10,12
最后得到的文件夹里面有一个详细的网页版报告，所以很多人都喜欢用这个软件，而且HOMER 这个软件是一个大杂烩，能解决几乎所有的高通量测序数据的分析。
最后值得一提的就是现在流行的R的bioconductor系列包，也可以寻找motif：
一般的R包都可以直接从BED文件里面记录的基因坐标来找motif，有点需要输入fasta序列，就需要自己根据bed的基因坐标从基因组里面提取对应的序列咯：
rGADEM (motif discovery): http://bioconductor.org/packages/devel/bioc/html/rGADEM.html
MotIV (motif validation): http://bioconductor.org/packages/devel/bioc/html/MotIV.html
还有一个PICS (ChIP-seq): 虽然不是bioconductor的包 http://www.rglab.org/pics-probabilistic-inference-for-chip-seq/ 貌似国内被墙了，无法打开