Un motivo di interesse biologico è costituito da un insieme di caratteri nucleotidi o residui aminoacidici non contigui in sequenza, ma che si trovino sempre o spesso associati a una precisa struttura o funzione biologica.
I motivi possono essere codificati in semplici espressioni regolari o con allineamenti, consensus, profili, matrici, e Hidden Markov Models (paragrafo 4).
Le espressioni regolari sono formule che si possono usare per definire pattern testuali utilizzando le lettere dell’alfabeto e meta-caratteri < $ + * [ { ( ) ?. ai quali è associata una determinata funzione.
La sequenza consensus riporta in ogni posizione la base più rappresentata in un allineamento di sequenze che sicuramente codificano la funzione. Le sequenze consensus sono molto utili dal punto di vista mnemonico, ma il loro contenuto informativo
non è sufficiente a identificare in modo univoco tutte e sole le sequenze che possiedono la funzione ad esse associata.
Un motivo funzionale è ideale se può sempre e univocamente essere associato a una precisa struttura o funzione. Nella realtà invece molti motivi si trovano anche in sequenze che non presentano la funzione specificata e sono assenti in sequenze che invece sono funzionalmente correlate al motivo.
Un ramo importante della bioinformatica si occupa di sviluppare metodi per il riconoscimento di pattern di interesse biologico e di curare banche dati in cui tali pattern siano organizzati e resi disponibili per l'analisi strutturale e funzionale di nuove sequenze.