EM 算法的 Matlab 实现，搭配 De novo motif 发现，算是生信圈里比较经典的一套组合了。代码结构清晰，文档也挺详细，适合你边看边跑着玩。
EM 算法的核心就是反复迭代找最优解，说白了就两个步骤：猜一猜（E 步），修一修（M 步）。用在 motif 发现上，基本就是从一堆序列里挖出“有意思”的小片段，比如转录因子结合位点。
De novo motif 发现比较像无监督学习，没标签全靠算法自己摸索。有点像从一堆歌词里找出高频押韵的句子。常见方法像是Gibbs 采样、MEME，都是围着概率模型打转的。
这份资源的 MATLAB 代码就不错，逻辑清楚，参数设置也比较灵活。你可以自己改改迭代次数、motif 长度之类的，还能顺手加个结果可视化，plot()一下看个直观图。
文档写得蛮扎实，从 EM 算法讲起，再到 motif 的意义，落到代码实现。初学者看完基本就能上手了；老司机拿来调参数跑数据也挺香。
哦对，资源里还有个小彩蛋，像是输入样本序列或可视化图。建议你下载下来仔细看看，跑一跑代码，感受一下 motif 是怎么“蹦”出来的。
如果你对算法感兴趣，或者正在搞转录调控相关的，这套代码资源蛮值得收藏的。