NCBI中Blast序列比对小总结
Blast分析报告
Blast分析报告引言Blast（Basic Local Alignment Search Tool）是一种常用的生物信息学工具，用于比对和比较生物序列。
本报告旨在分析和解释Blast结果，帮助读者理解序列的相似性和演化关系。
方法为了进行Blast分析，首先需要准备两个序列：查询序列和参考序列。
查询序列是我们要研究的序列，而参考序列是已知的序列。
Blast会将查询序列与参考序列进行比对，并计算序列之间的相似性。
在本次分析中，我们使用了NCBI（National Center for Biotechnology Information）提供的在线Blast工具。
具体的分析步骤如下：1.登录NCBI网站并进入Blast页面。
2.将查询序列输入到指定的文本框中。
3.选择参考序列数据库。
4.点击“运行Blast”按钮，等待分析结果。
结果经过Blast分析，我们获得了以下结果：1.序列相似性分析：Blast会将查询序列与参考序列进行比对，并计算序列之间的相似性。
结果以百分比的形式表示相似度。
较高的相似度表明序列之间有较高的共同点。
2.演化关系分析：Blast还可以帮助我们了解序列之间的演化关系。
通过比较序列中的保守区域和变异区域，我们可以推断序列的起源和演化路径。
讨论根据Blast分析结果，我们可以得出以下结论：1.查询序列与参考序列的相似性较高。
根据相似性百分比可以判断两个序列之间的关系，例如亲缘关系或功能相似性。
2.查询序列可能与参考序列在演化上存在一定的共同点。
通过比较序列中的保守区域和变异区域，我们可以推断序列的起源和演化路径。
3.查询序列与参考序列之间的差异可能与物种间的差异相关。
通过进一步的分析，可以探究这些差异对生物体功能的影响。
结论本次Blast分析报告旨在帮助读者理解序列的相似性和演化关系。
通过Blast工具，我们可以快速准确地比对和比较生物序列。
通过对结果的分析，我们可以推断序列的起源和演化路径，并进一步探究序列间的差异对生物体功能的影响。
如何看懂NCBIBLAST输出结果
如何看懂NCBIBLAST输出结果NCBI BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）是一种用于比较生物序列之间的相似性的工具。
BLAST将一个查询序列与一个目标数据库中的序列进行比对，并输出比对结果。
下面将介绍如何看懂NCBI BLAST输出结果。
BLAST报告的不同部分提供了关于比对结果的详细信息。
以下是BLAST输出结果中的重要部分：1.查询信息：在输出结果的第一部分，会显示关于查询序列的信息，如查询序列的名称、长度以及描述。
这些信息可以帮助确认你是否正确提交了查询序列。
2.数据库信息：在查询信息的下方，输出结果会提供关于目标数据库的信息，包括数据库的名称、大小以及参与比对的序列数目。
这些信息可以帮助你了解比对参考的范围和样本数目。
3.参数信息：BLAST在进行比对时使用了一系列的参数，这些参数可以影响比对的灵敏度和特异性。
输出结果会显示用于比对的参数信息，包括比对算法、匹配得分、不匹配得分、开始扣分以及扩展扣分等。
这些参数提供了对比对结果的解释依据。
4.结果摘要：在参数信息的下方，会显示一个结果摘要表，提供了与查询序列最相似的多个数据库序列的信息。
这些信息包括数据库序列的名称、长度、比对得分以及比对的e值。
e值是一个表示比对结果的统计显著性的指标，越小表示比对结果越显著。
这些信息可以帮助你快速了解最相关的序列。
5.序列比对信息：在结果摘要之后，会显示每个比对的详细信息。
比对信息包括目标序列的名称和描述、比对长度、匹配得分、比对得分、e值以及比对图形。
比对图形以垂直线表示查询和目标序列之间的匹配，帮助你在比对中可视化相似区域。
6.比对统计信息：在序列比对信息之后，会显示比对的统计信息。
这些统计信息包括查询序列的覆盖率、比对序列的覆盖率以及总体比对得分。
这些信息对比对结果的解释和评估非常重要。
7.结果解释：在比对统计信息之后，会提供进一步解释和分析比对结果的信息。
如何看懂NCBIBLAST输出结果
如何看懂N C B I B L A S T输出结果公司内部档案编码：[OPPTR-OPPT28-OPPTL98-OPPNN08]如何看懂NCBI BLAST输出结果??2010-11-13 10:38:11|??分类：生物信息分析 |??标签：blast?? |字号大中小?订阅本文转自：???? 写在解读报告之前的，首先就使用Blast最终的目的是什么达成一致，Blast是通过两两比对，找到数据库中与输入序列最相似的序列，或者说是最相似的序列片段。
那么我们看比对结果就是看Blast从数据库中找到哪些相似的序列，然后就是如何相似，这些相似又可以告诉我们哪些信息等。
当然Blast可以衍生出许多的用途，但都是建立在找到相似性序列（片段）的基础上的。
最新的BLAST结果报告解读，本文以BLASTP为例子，说明如何来解读BLAST结果。
示例BLAST地址：&BLAST_PROGRAMS=blastp&PAGE_TYPE=BlastSearch&SHOW_DEFAULTS=on&L INK_LOC=blasthome比对用的例子：>gi||ref|| ribosomal protein L21 [Rattus norvegicus] MTNTKGKRRGTRYMFSRPFRKHGVVPLATYMRIYKKGDIVDIKGMGTVQKGMPHKCYHGKTGR VYNVTQH AVGIIVNKQVKGKILAKRINVRIEHIKHSKSRDSFLKRVKENDQKKKEAKEKGTWVQLNGQPA PPREAHFVRTNGKEPELLEPIPYEFMA数据选择：nr比对时间：2009年9月9日12:46:23解读报告前需要掌握的概念：alignments 代表比对上的两个序列hits 表示两个序列比对上的片段Score 比对得分，如果序列匹配上得分，不一样，减分，分值越高，两个序列相似性越高E Value 值越小，越可信，相对的一个统计值。
本地blast使用实验报告
本地blast使用实验报告本实验旨在通过使用本地blast工具对数据库中的序列进行比对分析，掌握本地blast的使用方法，并了解其在生物信息学研究中的应用。
实验材料与方法：（1）实验软件：本地blast软件（如ncbi-blast）（2）实验数据：需要进行比对分析的目标序列和数据库序列（3）实验步骤：a. 下载并安装本地blast软件。
b. 准备数据库序列和目标序列。
c. 使用blast程序对目标序列进行比对分析。
d. 获取比对结果并进行进一步分析和解释。
实验结果与分析：本地blast分析结果包括比对的得分、相似性、长度、E值等信息。
通过比对结果可以判断目标序列与数据库序列的相似程度，进一步了解目标序列在数据库中的亲缘关系与功能。
实验使用的本地blast软件可以通过指定不同的参数来调整比对的灵敏度和特异性。
一般而言，较低的E值和较高的比对得分可以表示目标序列与数据库序列的相似性较高。
另外，本地blast还可用于快速比对分析大规模的基因组和转录组数据。
通过本地blast，可以鉴定同源基因、预测新的基因家族、进行基因功能注释、分析遗传变异等。
本地blast的使用还需要注意以下几点：（1）数据库的选择：不同的数据库适用于不同的研究目的，需要根据实验的需求选择合适的数据库。
（2）参数设置：根据需要调整比对的灵敏度和特异性，以获得最佳的比对结果。
（3）结果解释：通过对比对结果的分析解释，了解目标序列的功能和进化关系。
实验结论：本地blast是一种常用的序列比对工具，通过比对目标序列与数据库序列，可以研究序列的相似性、亲缘关系和功能等。
本地blast的使用可以帮助生物信息学研究者进行基因家族预测、功能注释、遗传变异分析等研究工作，对于生物信息学的研究和应用具有重要的意义。
然而，本地blast也存在一些局限性，包括计算资源需求高、数据库维护与更新等问题。
因此，在使用本地blast进行分析时，需要根据实验的需求和条件，合理选择适当的数据库和参数设置，以获得准确、可靠的分析结果。
使用 NCBI 查找DNA引物设计BLAST序列比对
最近看到很多战友在论坛上询问如何查询基因序列、如何进行引物设计、如何使用BLAST 进行序列比对……，这些问题在 NCBI 上都可以方便的找到答案。
现在我就结合我自己使用 NCBI的一些经历（经验）跟大家交流一下 BCBI 的使用。
希望大家都能发表自己的使用心得，让我们共同进步！我分以下几个部分说一下 NCBI 的使用：Part one 如何查找基因序列、mRNA、PromoterPart two 如何查找连续的 mRNA、cDNA、蛋白序列Part three 运用 STS 查找已经公布的引物序列Part four 如何运用 BLAST 进行序列比对、检验引物特异性特别感谢本版版主，将这个帖子置顶！从发帖到现在，很多战友对该帖给与了积极的关注，在此向给我投票的（以及想给我投票却暂时不能投票的）各位战友表示真诚的感谢，谢谢各位战友！请大家对以下我发表的内容提出自己的意见。
关于NCBI 其他方面的使用也请水平较高的战友给予补充First of all，还是让我们从查找基因序列开始。
第一部分利用Map viewer 查找基因序列、mRNA 序列、启动子（Promoter）下面以人的 IL6（白细胞介素 6）为例讲述一下具体的操作步骤1．打开Map viewer 页面，网址为：/mapview/index.html 在 search 的下拉菜单里选择物种，for 后面填写你的目的基因。
操作完毕如图所示：2．点击“GO”出现如下页面：3．在步骤二图示的右下角有一个Quick Filter,下面是让你选择的几个复选框，在Gene 前面的小方框里打勾，然后点击Filter. 出现下图：说明一下：1、染色体的红色区域即为你的目的基因所处位置。
2、下面参考序列给出了三个，是不同的部门做出来的，经我验证，序列有微小的差异，但总体来说基本相同。
尽管你分别点击后，序列代码、序列代码等有所差异，但碱基基本一致，不影响大家研究分析序列。
NCBIBLAST比对结果详细分析
NCBI BLAST比对结果详细分析
NCBI Blast结果-菜单与基本信息 1.下一步操作的菜单，你可以调整参数，重新比对、保存你的搜索条件以便下次比对、调整报告显示的参数，
以更符合你的要求、下载你比对的结果; 2.此次比对的标题，优先是你填写的，如果没有填写可能是你输入fasta序列头(大于号后面的)，如果这个也没 有找到，NCBI 会自动生成一个; 3.你输入序列的信息，包括标识号、描述信息、类型、长度; 4.数据库的信息以及你选择的Blast程序; 5.查看其他报告，比如摘要、分类、距离树、结构、多重比对等。 Graphic Summary
Alignments 比对详细信息
1.比对上的序列信息;
2.比对的各种得分，这里不做一一说明，这里我最关注的是Identities，比对上(一致)的数字、一共有多少个，比 对上所占的比例。
3.具体的比对序列显示，一目了然，知道了哪些序列比对上了，哪些序列是不一样的，这里也要注意序列的位 置关系;
5.复选框，可以选择感兴趣的比对序列，在⑥处进行相应的操作;
BLAST地址： blastp&PAGE_TYPE=BlastSearch&SHOW_DEFAULTS=on&LINK_LOC=blasthome 比对用的例子：
>gi|16758036|ref|NP_445782.1| ribosomal protein L21 [Rattus norvegicus] MTNTKGKRRGTRYMFSRPFRKHGVVPLATYMRIYKKGDIVDIKGMGTVQKGMPHKCYHGKTGRVYNVTQH AVGIIVNKQVKGKILAKRINVRIEHIKHSKSRDSFLKRVKENDQKKKEAKEKGTWVQLNGQPAPPREAHF VRTNGKEPELLEPIPYEFMA 数据选择：nr 比对时间：2009年9月9日12:46:23 解读报告前需要掌握的概念
Blast分析报告
Blast分析报告1. 简介Blast（Basic Local Alignment Search Tool）是一种常用的生物信息学工具，用于比对和对比两个或多个生物序列。
它可以帮助研究人员在生物信息学研究中进行序列比对、寻找同源序列以及进行功能注释等工作。
本文将引导您详细了解和使用Blast进行分析。
2. 安装和配置Blast软件首先，您需要从NCBI（National Center for Biotechnology Information）官方网站下载并安装Blast软件。
一旦安装完成，您需要设置Blast的环境变量，以便在命令行中能够直接调用Blast命令。
3. 准备序列数据在进行Blast分析之前，您需要准备好待比对的序列数据。
这些序列可以是蛋白质序列或核酸序列，可以从NCBI数据库或其他来源获取。
确保您已经将这些序列保存在合适的文件中，并准备好进行分析。
4. 运行Blast分析接下来，您将使用命令行界面来运行Blast进行分析。
以下是一个基本的Blast命令示例：blastn -query query.fasta -db database.fasta -out result.txt在这个示例中，blastn表示您要运行的Blast程序，query.fasta是您的查询序列文件，database.fasta是您的数据库文件，result.txt是结果输出文件。
您可以根据需要调整Blast命令的参数，例如，您可以指定比对算法、设置阈值、选择输出格式等。
详细的命令选项和参数可以通过blastn -help命令来查看。
5. 解读Blast结果当Blast分析完成后，您将获得一个结果文件，其中包含了比对结果的详细信息。
您可以使用文本编辑器或其他工具打开这个结果文件，并解读其中的内容。
在结果文件中，您将看到每个查询序列和数据库序列的比对结果，包括比对得分、相似度、匹配位置等信息。
根据这些信息，您可以判断查询序列与数据库序列之间的关系，进一步分析和解释结果。
blast 比对结果 解读
一、介绍blast比对技术blast比对技术是一种广泛应用于生物信息学领域的比对工具，能够对生物序列进行快速的比对和分析。
其基本原理是通过计算目标序列与已知序列的相似性，从而寻找可能的同源序列或者功能相似的序列。
blast比对技术被广泛应用于基因组学、蛋白质组学、转录组学等领域，是解析生物学序列和进行生物信息学分析的重要工具之一。
在进行blast比对分析时，我们通常会得到比对结果文件，下面将介绍如何解读blast比对结果。
二、blast比对结果格式blast比对结果一般以文本文件形式输出，包括多个字段，如query序列ID、subject序列ID、比对得分、相似度等信息。
以下是一个典型的blast比对结果的示例：Query_1 Subject_1 Score_1 Identity_1Query_2 Subject_2 Score_2 Identity_2Query_3 Subject_3 Score_3 Identity_3其中，Query表示查询序列的ID，Subject表示目标序列的ID，Score表示比对得分，Identity表示相似度。
根据这些信息，我们可以对比对结果进行解读和分析。
三、解读比对得分比对得分是比对结果中最重要的指标之一，在blast比对中常使用的得分算法包括bit-score和E-value。
bit-score是描述两条序列之间相似程度的一个数值，数值越大表示两条序列越相似。
E-value是指在随机情况下，得到某个比对得分的概率，E-value越小表示比对结果越显著。
通过分析比对得分，我们可以对比对结果的可靠性和显著性进行评估。
四、分析比对相似度相似度是描述两条序列之间相似程度的指标，通常以百分比形式呈现。
在blast比对结果中，相似度一般指两条序列之间的同义突变和插入缺失事件的比例。
较高的相似度通常说明两条序列具有较高的同源性，反之则说明两条序列差异较大。
通过分析比对相似度，我们可以判断查询序列与目标序列之间的同源关系。
在线blast的用法总结
在线b l a s t的用法总结-标准化文件发布号：（9556-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KIIBlast（Basic Local Alignment Search Tool）是一套在蛋白质数据库或DNA数据库中进行相似性比较的分析工具。
BLAST程序能迅速与公开数据库进行相似性序列比较。
BLAST结果中的得分是对一种对相似性的统计说明。
BLAST 采用一种局部的算法获得两个序列中具有相似性的序列NCBI的在线blast：/Blast.cgi本文详细出处参考：/475/举例一：核酸序列的比对1，进入在线blast界面，可以选择blast特定的物种（如人，小鼠，水稻等），也可以选择blast所有的核酸或蛋白序列。
不同的blast程序上面已经有了介绍。
这里以常用的核酸库作为例子。
（补充介绍下：1、BLASTN【 nucleotide blast】是核酸序列到核酸库中的一种查询。
库中存在的每条已知序列都将同所查序列作一对一地核酸序列比对。
2、BLASTP【protein blast】是蛋白序列到蛋白库中的一种查询。
库中存在的每条已知序列将逐一地同每条所查序列作一对一的序列比对。
3、BLASTX是核酸序列到蛋白库中的一种查询。
先将核酸序列翻译成蛋白序列（一条核酸序列会被翻译成可能的六条蛋白），再对每一条作一对一的蛋白序列比对。
4、TBLASTN是蛋白序列到核酸库中的一种查询。
与BLASTX相反，它是将库中的核酸序列翻译成蛋白序列，再同所查序列作蛋白与蛋白的比对。
5、TBLASTX是核酸序列到核酸库中的一种查询。
此种查询将库中的核酸序列和所查的核酸序列都翻译成蛋白（每条核酸序列会产生6条可能的蛋白序列），这样每次比对会产生36种比对阵列。
）2，粘贴fasta格式的序列。
选择一个要比对的数据库。
关于数据库的说明请看NCBI在线blast数据库的简要说明。
一般的话参数默认。
3，blast参数的设置。
使用 NCBI 查找DNA引物设计BLAST序列比对
最近看到很多战友在论坛上询问如何查询基因序列、如何进行引物设计、如何使用BLAST 进行序列比对……，这些问题在 NCBI 上都可以方便的找到答案。
现在我就结合我自己使用 NCBI的一些经历（经验）跟大家交流一下 BCBI 的使用。
希望大家都能发表自己的使用心得，让我们共同进步！我分以下几个部分说一下 NCBI 的使用：Part one 如何查找基因序列、mRNA、PromoterPart two 如何查找连续的 mRNA、cDNA、蛋白序列Part three 运用 STS 查找已经公布的引物序列Part four 如何运用 BLAST 进行序列比对、检验引物特异性特别感谢本版版主，将这个帖子置顶！从发帖到现在，很多战友对该帖给与了积极的关注，在此向给我投票的（以及想给我投票却暂时不能投票的）各位战友表示真诚的感谢，谢谢各位战友！请大家对以下我发表的内容提出自己的意见。
关于NCBI 其他方面的使用也请水平较高的战友给予补充First of all，还是让我们从查找基因序列开始。
第一部分利用Map viewer 查找基因序列、mRNA 序列、启动子（Promoter）下面以人的 IL6（白细胞介素 6）为例讲述一下具体的操作步骤1．打开Map viewer 页面，网址为：/mapview/index.html 在 search 的下拉菜单里选择物种，for 后面填写你的目的基因。
操作完毕如图所示：2．点击“GO”出现如下页面：3．在步骤二图示的右下角有一个Quick Filter,下面是让你选择的几个复选框，在Gene 前面的小方框里打勾，然后点击Filter. 出现下图：说明一下：1、染色体的红色区域即为你的目的基因所处位置。
2、下面参考序列给出了三个，是不同的部门做出来的，经我验证，序列有微小的差异，但总体来说基本相同。
尽管你分别点击后，序列代码、序列代码等有所差异，但碱基基本一致，不影响大家研究分析序列。
NCBI在线BLAST使用方法与结果详解
NCBI在线BLAST使用方法与结果详解NCBI（National Center for Biotechnology Information）是一个包含大量基因组学、生物信息学等相关数据和工具的数据库。
其中，BLAST （Basic Local Alignment Search Tool）是一种常用的序列比对工具，可用于在数据库中搜索相似序列。
一、BLAST简介BLAST是一种基于序列比对的方法，可用于确定一给定序列与数据库中序列的相似性。
其工作原理是将查询序列与数据库中的序列进行比对，并生成一个比对得分来衡量它们之间的相似程度。
通过BLAST的结果，可以获得序列的匹配位置、长度、相似性等信息，从而帮助研究人员进行更深入的生物学研究。
二、使用方法1. 打开NCBI网站首先，打开浏览器，输入NCBI的网址（https:///），进入NCBI的官方网站。
2. 进入BLAST页面在NCBI的主页上，找到“BLAST”或“BLAST and Alignments”选项，并点击进入BLAST页面。
3. 输入查询序列在BLAST页面上，找到“Enter Query Sequence”或“Enter accession number, gi, or FASTA sequence”等文本框，将需要查询的序列输入其中。
可以直接复制粘贴序列，或选择上传文件的方式输入。
4. 选择数据库在BLAST页面上，找到“Choose Search Set”或“Database”等选项，选择需要比对的数据库。
NCBI提供了多个数据库，如“nr”（非冗余蛋白数据库）、“nt”（非冗余核酸数据库）等，根据研究需要选择合适的数据库。
5. 设置参数根据需要，可以通过“Algorithm parameters”等选项来设置比对参数，如设置匹配的阈值、比对的方式等。
6. 运行BLAST设置完成后，点击“BLAST”或“Run BLAST”等按钮运行BLAST。
NCBI中Blast序列比对小总结
NCBI中Blast可以用来进行序列比对、检验引物特异性Blast导航主页面主体包括三部分BLAST Assembled Genomes选择你要对比的物种，点击物种之后即可进入对比页面BasicBLAST包含5个常用的Blast，每一个都附有简单介绍SpecializedBLAST是一些特殊目的的Blast，如Primer-BLAST、IgBLAST根据需要做出选择本学期学习了最基本的核苷酸序列的比对点击BasicBLAST部分的nucleotide链接到一个新的页面，打开后的页面特征：大体上包括三个部分EnterQuerySequence部分可以让我们输入序列，其中的JobTitle部分可以为本次工作命一个名字ChooseSearchSet部分可以选择要与目的序列比对的物种或序列种类。
其中的EntrezQuery可以对比对结果进行适当的限制。
ProgramSelection部分可以选择本次对比的精确度，种内种间等等。
其次Blast按钮下面有一个“Algorithmparameters”算法参数，可设置参数。
点击Blast后，出现的页面大体上包括四个部分一．"所询问和比对序列的简单信息1．"询问序列的简单信息——名称、描述、分子类型、序列长度2．"所比对数据库的名称、描述和所用程序二．"GraphicSummary——blast结果图形显示相似度颜色图（黑、蓝、绿、粉红、红，相似度由低到高）三．"Descriptions——blast结果描述区1．"到其他数据库的链接2．"描述以表格的形式呈现（以匹配分值从大到小排序）(1)Accession下程序比对的序列名称，点击相应的可以进入更为详细的mapviewer(2)Descriptions下是对所比对序列的简单描述接下来是5个结果数值：(3)Max score匹配分值，点击可进入第四部分相应序列的blast的详细比对结果(4)Total score总体分值(5)Query coverage覆盖率(6)E value——E（Expect）值，表示随机匹配的可能性。
blastx比对结果的每一列的解读
blastx比对结果的每一列的解读blastx比对是一种常用的生物信息学方法，用于将蛋白质序列与已知的蛋白质数据库进行比对，从而推断出目标序列的可能功能和类似物。
解读blastx比对结果的每一列可以提供关于目标序列的重要信息。
以下是每一列的解读：1. 序列名（Query ID）：这一列显示了进行比对的目标序列的标识符。
通常，序列名是唯一的，帮助我们区分不同的目标序列。
2. 序列长度（Query Length）：这一列显示了目标序列的长度。
较长的序列可能意味着更多的功能模块，而较短的序列可能具有更特定的功能。
3. 序列匹配（Subject ID）：这一列显示了比对结果中与目标序列相匹配的蛋白质序列在数据库中的标识符。
可以通过检查匹配到的序列的标识符来推断目标序列的相似性和可能的功能。
4. 匹配长度（Subject Length）：这一列显示了比对结果中匹配到的蛋白质序列的长度。
较长的匹配长度可能意味着较高的保守性和功能重叠。
5. 比对起始位置（Start）和结束位置（End）：这两列显示了目标序列在匹配到的蛋白质序列中的比对起始和结束位置。
这些信息帮助我们确定目标序列与蛋白质序列的共同区域。
6. E值（E-value）：这一列显示了比对的统计学显著性，即比对结果的期望值。
较小的E值表示比对结果更可能是真实的，可能具有更高的相关性。
7. 相似性（% Identity）：这一列显示了目标序列与匹配到的蛋白质序列之间的相似性百分比。
较高的相似性表明目标序列可能具有相似的功能和结构。
8. 比对覆盖率（Query Coverage）：这一列显示了目标序列在比对结果中的覆盖率百分比。
较高的覆盖率表示目标序列与匹配到的蛋白质序列在相似区域上具有更多的一致性。
通过解读blastx比对结果的每一列，我们可以获得关于目标序列的重要信息，如序列长度、相似性和可能的功能等。
这些信息对于理解目标序列的生物学含义和功能进行进一步研究非常有帮助。
blast比对结果解读
blast比对结果解读blast比对是一种常用的生物信息学工具，它能够比较两个或多个序列之间的相似性。
通过对blast比对的结果进行解读，我们可以初步了解待比对序列与数据库中已知序列的相似性和相关信息。
在解读blast比对结果时，我们可以从几个关键方面入手，包括查询覆盖率、引物或探针匹配、E值、位点一致性和生物学含义等。
本文将一步一步回答围绕着blast比对结果解读的几个主题。
一、查询覆盖率：查询覆盖率是指待比对序列在blast比对中与数据库序列的匹配程度。
查询覆盖率可以通过比对结果中的两个指标来评估，即比对长度和查询覆盖率百分比。
比对长度表示匹配的碱基对数，查询覆盖率百分比则是指比对长度与查询序列长度的比值。
较高的查询覆盖率通常意味着待比对序列与数据库序列具有较高的相似性，而较低的查询覆盖率则可能表明待比对序列与数据库序列存在较大区别。
二、引物或探针匹配：在解读blast比对结果时，我们可以关注引物或探针的匹配情况。
引物或探针匹配的结果可以用来评估待比对序列与数据库序列之间是否存在所需的相似性。
如果比对结果中显示待比对序列与数据库序列的引物或探针完全匹配，那么说明待比对序列很可能具有与数据库序列类似的特征。
三、E值：E值是指期望值，用来评估待比对序列与数据库序列之间的匹配巧合程度。
E值越小，表示待比对序列与数据库序列之间的匹配越显著，也就是说两个序列之间的相似性越高。
在解读blast比对结果时，我们可以根据E值的大小来判断待比对序列与数据库序列之间的相似性。
四、位点一致性：位点一致性是指待比对序列与数据库序列在特定位点上的相同碱基数目。
位点一致性可以通过比对结果中的一致性百分比来评估，即一致性碱基数目与比对长度的比值。
较高的位点一致性表明待比对序列与数据库序列在特定位点上具有较高的相似性。
五、生物学含义：最后，解读blast比对结果时我们还可以关注待比对序列与数据库序列之间的生物学含义。
通过比对结果，我们可以了解待比对序列与数据库序列之间的功能和结构相似性，进而推测待比对序列可能具有的功能和结构特征。
实验一利用BLAST的数据库比对分析
实验一利用BLAST的数据库比对分析引言:BLAST (Basic Local Alignment Search Tool) 是一种常用的生物信息学工具，用于比对和分析生物序列。
BLAST利用数据库中已知的序列信息，来对输入的待比对序列进行比对。
BLAST数据库比对分析是生物信息学研究中非常重要的一部分，在基因组学、蛋白质组学和进化生物学等领域有着广泛的应用。
方法:BLAST数据库比对分析的基本步骤包括：选择合适的数据库，准备待比对序列，进行BLAST比对分析，解析比对结果。
下面将详细介绍每个步骤：1.选择合适的数据库:BLAST数据库包含各种物种的基因组、转录组和蛋白质序列等信息。
在进行比对分析之前，需要选择适合的数据库来进行比对。
常用的数据库包括NCBI的nr数据库、nt数据库和UniProt数据库等。
根据具体的研究目的和物种，选择最合适的数据库进行比对。
2.准备待比对序列:准备待比对的序列是BLAST分析的关键步骤。
可以通过实验测序或者从公共数据库中获取待比对的序列信息。
在准备序列时，需要注意序列的长度、质量和格式等要求。
3.进行BLAST比对分析:在进行BLAST比对分析之前，需要先设置比对参数。
比对参数包括比对算法、比对类型、比对阈值等。
根据研究需求，选择合适的比对参数进行比对分析。
然后，将待比对的序列输入到BLAST工具中进行比对。
BLAST会将待比对序列与数据库中的序列进行全局或局部比对，找到最相似的序列。
4.解析比对结果:比对分析结束后，可以从比对结果中获取有关待比对序列与数据库中相似序列的信息。
比对结果包括比对得分、比对位置、比对序列的长度等。
可以根据比对结果进一步分析序列的同源性、进化关系等。
结果与讨论:BLAST数据库比对分析结果可以帮助我们了解待比对序列与已知序列的相似性和同源性。
比对结果中较高的比对得分和较长的比对长度表明待比对序列与数据库中的序列具有较高的相似性。
此外，比对结果还可以帮助我们鉴定新的序列、预测序列的功能和进行系统进化分析等。
NCBI中Blast序列比对小总结
NCBI中Blast可以用来进行序列比对、检验引物特异性Blast导航主页面主体包括三部分BLAST Assembled Genomes选择你要对比的物种，点击物种之后即可进入对比页面BasicBLAST包含5个常用的Blast，每一个都附有简单介绍SpecializedBLAST是一些特殊目的的Blast，如Primer-BLAST、IgBLAST根据需要做出选择本学期学习了最基本的核苷酸序列的比对点击BasicBLAST部分的nucleotide链接到一个新的页面，打开后的页面特征：大体上包括三个部分EnterQuerySequence部分可以让我们输入序列，其中的JobTitle部分可以为本次工作命一个名字ChooseSearchSet部分可以选择要与目的序列比对的物种或序列种类。
其中的EntrezQuery可以对比对结果进行适当的限制。
ProgramSelection部分可以选择本次对比的精确度，种内种间等等。
其次Blast按钮下面有一个“Algorithmparameters”算法参数，可设置参数。
点击Blast后，出现的页面大体上包括四个部分一．"所询问和比对序列的简单信息1．"询问序列的简单信息——名称、描述、分子类型、序列长度2．"所比对数据库的名称、描述和所用程序二．"GraphicSummary——blast结果图形显示相似度颜色图（黑、蓝、绿、粉红、红，相似度由低到高）三．"Descriptions——blast结果描述区1．"到其他数据库的链接2．"描述以表格的形式呈现（以匹配分值从大到小排序）(1)Accession下程序比对的序列名称，点击相应的可以进入更为详细的mapviewer(2)Descriptions下是对所比对序列的简单描述接下来是5个结果数值：(3)Max score匹配分值，点击可进入第四部分相应序列的blast的详细比对结果(4)Total score总体分值(5)Query coverage覆盖率(6)E value——E（Expect）值，表示随机匹配的可能性。
如何看懂NCBI BLAST输出结果
如何看懂NＣBI BLAＳT输出结果20１0-11－1310:38:11| 分类：生物信息分析｜标签：blａst |字号大中小订阅本文转自:ｈｔtp://boyun.sｈ.cn/ｂio/？ｐ=1632写在解读报告之前的,首先就使用Ｂlaｓt最终的目的是什么达成一致，Blast 是通过两两比对，找到数据库中与输入序列最相似的序列,或者说是最相似的序列片段。
那么我们看比对结果就是看Blast从数据库中找到哪些相似的序列，然后就是如何相似，这些相似又可以告诉我们哪些信息等。
当然Ｂlaｓt可以衍生出许多的用途，但都是建立在找到相似性序列（片段）的基础上的。
最新的BLAST结果报告解读,本文以BLASTP为例子,说明如何来解读BＬAＳT 结果。
示例BＬASＴ地址:hｔtp://bｌaｓt.ncbｉ．ｎｌｍ.nih.ｇov/Ｂlast．cｇｉ?PＲOGRAM=blａｓtｐ&BL ＡST_ＰＲOGRＡＭS=ｂlａstp&ＰAGE_ＴＹPE＝ＢｌastSeａｒch&ＳHＯＷ＿DＥＦＡULTS=on＆LIＮK_LOＣ=blastｈoｍe比对用的例子：>gi|16７58036|ｒef|NＰ_445７82.１｜ribｏsomal ｐroｔein L21 ［Ｒatｔus norvｅgicus］ﻫMＴNTKGKRRGTRYＭＦSRＰFRKＨGVＶＰＬＡTYMRＩＹＫＫGDIVDIKGＭGTVＱKＧMＰHＫＣYHGKＴGRVＹNVTＱHAＶＧIIVNＫQＶＫGKILＡKＲINVRIEＨＩＫHＳKＳRＤSFLKRＶＫEＮDQK ＫKEAKEＫＧTWＶQＬＮGＱＰAPＰREAHFVＲTNGKEPELLEPIPYＥFMA数据选择：nｒ比对时间:2００9年9月9日１2:46:23解读报告前需要掌握的概念:aliｇｎｍｅｎts 代表比对上的两个序列ｈits 表示两个序列比对上的片段Ｓｃore 比对得分，如果序列匹配上得分，不一样,减分，分值越高,两个序列相似性越高E Ｖalue 值越小，越可信，相对的一个统计值。
在线blast的用法总结
Blast（Basic Local Alignment Search Tool）是一套在蛋白质数据库或DNA数据库中进行相似性比较的分析工具。
BLAST程序能迅速与公开数据库进行相似性序列比较。
BLAST结果中的得分是对一种对相似性的统计说明。
BLAST 采用一种局部的算法获得两个序列中具有相似性的序列NCBI的在线blast：本文详细出处参考：475/举例一：核酸序列的比对1，进入在线blast界面，可以选择blast特定的物种（如人，小鼠，水稻等），也可以选择blast所有的核酸或蛋白序列。
不同的blast程序上面已经有了介绍。
这里以常用的核酸库作为例子。
（补充介绍下：1、BLASTN【 nucleotide blast】是核酸序列到核酸库中的一种查询。
库中存在的每条已知序列都将同所查序列作一对一地核酸序列比对。
2、BLASTP【protein blast】是蛋白序列到蛋白库中的一种查询。
库中存在的每条已知序列将逐一地同每条所查序列作一对一的序列比对。
3、BLASTX是核酸序列到蛋白库中的一种查询。
先将核酸序列翻译成蛋白序列（一条核酸序列会被翻译成可能的六条蛋白），再对每一条作一对一的蛋白序列比对。
4、TBLASTN是蛋白序列到核酸库中的一种查询。
与BLASTX相反，它是将库中的核酸序列翻译成蛋白序列，再同所查序列作蛋白与蛋白的比对。
5、TBLASTX是核酸序列到核酸库中的一种查询。
此种查询将库中的核酸序列和所查的核酸序列都翻译成蛋白（每条核酸序列会产生6条可能的蛋白序列），这样每次比对会产生36种比对阵列。
）2，粘贴fasta格式的序列。
选择一个要比对的数据库。
关于数据库的说明请看NCBI在线blast数据库的简要说明。
一般的话参数默认。
3，blast参数的设置。
注意显示的最大的结果数跟E值，E值是比较重要的。
筛选的标准。
最后会说明一下。
4，注意一下你输入的序列长度。
注意一下比对的数据库的说明。
在NCBI使用心得
在NCBI使用心得在NCBI（国家生物技术信息中心）上工作几年以来，我积累了丰富的使用经验。
NCBI是一个具有丰富的生物医学数据库和工具的资源中心，为科学家和研究人员提供了丰富的信息和资源，使他们能够进行各种生物医学研究和学术工作。
此外，NCBI还提供了一些其他有用的数据库和工具，如GenBank、BLAST、ClinVar等。
GenBank是一个包含大量DNA序列的数据库，我经常使用它来查找特定基因的序列。
BLAST是一个序列比对工具，可以帮助我找到与我的序列相似的其他序列，这对于我进行基因功能研究非常有帮助。
ClinVar则是一个用于共享患者遗传变异信息的数据库，我可以在这里找到与疾病相关的遗传变异信息。
除了这些数据库，NCBI还提供了一些实用的工具，如Primer-BLAST、ORF finder等。
Primer-BLAST是一个用于设计引物的工具，我可以输入我的目标基因序列，然后它就会为我设计出一组合适的引物。
ORF finder则是一个用于查找开放阅读框（ORF）的工具，我可以通过输入一个DNA序列来找到其中的ORF，这对于我研究基因组学非常有用。
在使用NCBI的过程中，我发现它有几个优点。
首先，它提供了广泛的资源，几乎涵盖了生物医学研究的各个方面。
不论我是想查找文献、序列还是工具，我都可以在NCBI上找到我需要的一切。
其次，NCBI的界面简洁清晰，使用起来非常方便。
无论是进行文献还是进行序列比对，我都可以很快地完成。
此外，NCBI还提供了详细的帮助文档和指南，以帮助我更好地使用它的各种功能。
然而，NCBI也存在一些不足之处。
首先，有时候结果过于庞大，尤其是在关键词较为模糊的情况下。
这使得我需要花费更多的时间来筛选结果，以找到我真正需要的信息。
此外，有时候有些数据库的更新速度较慢，很难及时获取到最新的数据。
这对于一些基于实时数据的研究来说是一个挑战。
尽管如此，总体而言，我对NCBI的使用经验非常积极。
NCBI-Blast 比对方法
BLAST比对
每个设计网站blast使用的底层数据库有差别（NCBI数据一直在更新，不同时段有不同的数据版本，网站blast数据库不一定实时更新），导致blast结果不一。
因此在设计时我们舍弃网站本身blast选项，直接以NBCI-blast比对靶点。
打开BLAST网站：
填入核酸序列，选择比对数据库点击“blast”。
人、小鼠有快速选项，若为其他物种，则点击“others”，“nr/nt”默认，物种输入指定的即可，下方给出三大物种指令：
Norway rat (taxid:10116)；house mouse (taxid:10090) ；Homo sapiens (taxid:9606)
结果界面，Max Score列数值除以2表示匹配的碱基数；完全匹配的全部都是TP53基因的15个转录本，所以，靶点位于同源区；其次，非完全靶向的Max Score最大值为30.2，也就是跟基因SIPA1L2实际结合15个碱基，错配四个，符合特异性原则，该靶点blast结果OK。
以上即靶点设计及比对的流程，该方法同样适合非编码RNA，选择多个网站设计的共有靶点以及设计2~3个靶点进行验证，更加有利于筛选出有效靶点。
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NCBI中Blast可以用来进行序列比对、检验引物特异性Blast导航主页面主体包括三部分
BLAST Assembled Genomes选择你要对比的物种，点击物种之后即可进入对比页面Basic BLAST包含5个常用的Blast，每一个都附有简单介绍
Specialized BLAST是一些特殊目的的Blast，如Primer-BLAST、IgBLAST
根据需要做出选择
本学期学习了最基本的核苷酸序列的比对
点击Basic BLAST部分的nucleotide链接到一个新的页面，打开后的页面特征：
大体上包括三个部分
Enter Query Sequence部分可以让我们输入序列，其中的Job Title部分可以为本次工作命一个名字
Choose Search Set部分可以选择要与目的序列比对的物种或序列种类。
其中的Entrez Query可以对比对结果进行适当的限制。
Program Selection部分可以选择本次对比的精确度，种内种间等等。
其次Blast按钮下面有一个“Algorithm parameters”算法参数，可设置参数。
点击Blast后，出现的页面大体上包括四个部分
一．所询问和比对序列的简单信息
1．询问序列的简单信息——名称、描述、分子类型、序列长度
2．所比对数据库的名称、描述和所用程序
二．Graphic Summary——blast结果图形显示
相似度颜色图（黑、蓝、绿、粉红、红，相似度由低到高）三．Descriptions——blast结果描述区
1．到其他数据库的链接
2．描述以表格的形式呈现（以匹配分值从大到小排序）
(1)Accession下程序比对的序列名称，点击相应的可以进入更为详细的map viewer
(2)Descriptions下是对所比对序列的简单描述
接下来是5个结果数值：
(3)Max score匹配分值，点击可进入第四部分相应序列的blast的详细比对结果
(4)Total score总体分值
(5)Query coverage覆盖率
(6)E value——E（Expect）值，表示随机匹配的可能性。
E值越大，随机匹配的可能性也越大。
E值接近零或为零时，具本上就是完全匹配了。
(7)Max ident——匹配一致性，即匹配上的碱基数占总序列长的百分数。
(8)Links——到其他数据库的链接。
四．各序列blast的详细比对结果
数据库中不同序列比对的详细结果，每一个结果大体上包括3部分
1.所比对序列的名称、简单描述、长度。
到其他数据库的链接。
2.比对结果的5个数值：
(1)score打分矩阵计算出来的值，由搜索算法决定的，值越大说明询问序列跟目标序列匹配程度越大
(2)Expect是输入序列被随机搜索出来的概率，该值越小越好。
(3)Identities是相似程度，即输入序列和搜索到序列的匹配率
(4)Gaps就是空白,即比对序列只有一条链上有碱基
(5)strand=plus/minus即询问序列和数据库里面序列的互补链匹配
3．输入序列和库中对比到的序列每个碱基的详细对比。