BLAST数据库检索.
NCBI在线BLAST使用方法与结果详解
N C B I在线B L A S T使用方法与结果详解IMB standardization office【IMB 5AB- IMBK 08- IMB 2C】N C B I在线B L A S T使用方法与结果详解BLAST（BasicLocalAlignmentSearchTool）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。
Blast中常用的程序介绍：1、BLASTP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。
2、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。
3、BLASTN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。
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。
NCBI的在线BLAST：下面是具体操作方法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。
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。
blast应用实例
blast应用实例Blast是一种常用的生物信息学工具，用于比对和分析生物序列。
它可以将一个或多个查询序列与数据库中的目标序列进行比对，通过比对结果提供有关序列相似性、保守区域和功能注释的信息。
以下是Blast应用的一些实例：1.从NCBI数据库搜索相似序列：Blast可以用于从NCBI的数据库中搜索与给定序列相似的序列。
例如，如果我们有一个未知的蛋白质序列，我们可以使用Blast将其比对到NCBI的非冗余蛋白质数据库上，以找到与之相似的蛋白质序列。
这对于鉴定新的蛋白质家族、推断功能等非常有用。
2.基因注释：Blast可以用于对新的基因序列进行功能注释。
例如，通过比对一个未知的DNA序列到已知的基因组序列数据库，我们可以获得对应的基因区域、编码蛋白质以及可能的功能信息。
这对于基因组学研究和药物研发很重要。
3.遗传多样性分析：Blast也可以用于研究不同物种或个体之间的遗传差异。
通过比对DNA或RNA序列，可以鉴定不同物种或个体之间的变异位点。
这对于研究进化、种群遗传学和物种鉴定具有重要意义。
4.病原体识别：Blast可以用于快速识别和鉴定病原体。
通过比对未知的病原体序列到已知的病原体数据库，可以确定其种类和亚型。
这对于疾病的诊断和流行病学研究非常有帮助。
5.系统发育分析：Blast在系统发育学中也被广泛应用。
通过比对多个物种的DNA或蛋白质序列，可以构建物种间的进化关系树。
这对于研究生物的进化历史和亲缘关系具有重要意义。
6.基因工程：Blast可以用于在已知的基因库中寻找与目标序列相似的基因。
这对于基因工程和生物治疗的设计和优化非常有用。
通过比对获取相关蛋白质、启动子、调控序列等信息，可以进行目标基因的定向改造和调节。
7.基因家族研究：Blast可以用于鉴定和研究特定基因家族。
通过比对已知基因家族的代表性成员，可以找到其他类似的基因序列。
这对于研究基因家族的进化、功能和调控具有重要意义。
8.转录因子结合位点预测：Blast可以用于识别和预测转录因子结合位点。
BLAST相似序列的数据库搜索
实习 4 ：BLAST相似序列的数据库搜索学号20090**** 姓名****** 专业年级生命生技****实验时间2012.6.19 提交报告时间2012.6.20实验目的：学习使用BLAST在数据库中搜索相似序列实验内容：使用NCBI上面的BLAST程序进行相似性序列搜索：1.把核酸序列利用BLASTN搜索相似核酸序列；2.把蛋白质序列对应的蛋白质利用BLASTP搜索相似蛋白质序列；3.把核酸序列利用BLAST搜索相似蛋白质序列并与BLASTP比较，体会差异：4.把蛋白质序列利用TBLASTN搜索相似核酸序列并与BLASTN比较，体会差异：5.把核酸序列利用TBLASTX搜索相似核酸序列并与BLASTN比较，体会差异。
作业：1. 找一条你感兴趣的核酸序列（可以是前面搜索到的同源核酸序列中任意一条），通过BLASTN搜索NR数据库，说明你的参数如何设置，分析搜索结果包含哪些信息。
答：使用的序列为：智人胰岛素（INS）>gi|297374822|ref|NM_001185098.1| Homo sapiens insulin (INS), transcript variant 3, mRNA。
Algorithm parameters设置如下：参数：Enter Query Sequence——NM_001185098Choose Search Set——Database: Nucleoctide collection(nr); Exclude: √Models(XM/XP),√Uncultured/environmental ample sequencesProgram Selection——Optimize fot: Highly similar sequences展开“Algorithm parameters”，依次设置：General Parameters——Max target sequence：100; Short queries：√; Expect threshold：10;Word size：28; Max matches in a query range:0Scoring Parameters——Matrix/Mismatch Scores:1,-2; Gap Costs: LinearFilters and Masking——Filter: √Low complexity regions; √Mask: mask for lookup table only搜索结果分析：使用智人胰岛素（INS）>gi|297374822|ref|NM_001185098.1| Homo sapiens insulin (INS), transcript variant 3, mRNA搜索NR数据库，搜索出100条符合条件的序列，序列来自的物种包括了Homo sapiens，Pan troglodytes，Gorilla gorilla，Pongo abelii，Pongo pygmaeus，Mus musculus等，其中根据得分高低排列，前7条序列如下所示：NM_001185098.1 Homo sapiens insulin (INS), transcript variant 3, mRNANM_001185097.1 Homo sapiens insulin (INS), transcript variant 2, mRNANM_000207.2 Homo sapiens insulin (INS), transcript variant 1, mRNANG_007114.1 Homo sapiens insulin (INS), RefSeqGene on chromosomeAC132217.15 Homo sapiens chromosome 11, clone RP11-889I17, complete sequenceBC005255.1 Homo sapiens insulin, mRNAJ00265.1 Human insulin gene, complete cds上述序列的“Max ident”均为100%或99%，且E-Value值很低，可见搜索出来的序列与QUERY序列匹配的相似度很高。
BLAST使用方法
BLAST使用方法BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）是一种用于比较生物学序列的工具，可以在数据库中查找类似序列，并计算它们之间的相似度。
BLAST可用于寻找相似的基因、蛋白质序列、DNA序列等，以及用于确定序列的功能和进化关系。
本文将介绍BLAST的使用方法。
2. 准备序列：在使用BLAST之前，你需要准备你想要比较的序列。
可以是DNA序列、蛋白质序列或其他生物学序列。
可以从公共数据库如NCBI的GenBank中获取序列，也可以使用你自己的实验数据。
3.选择数据库：BLAST使用数据库来存储和检索序列。
常见的数据库包括NCBI的NT数据库（核苷酸数据库），NR数据库（非冗余蛋白质数据库）等。
根据你的研究需要，选择适合你的数据库。
你也可以建立自己的数据库，将实验室内部的数据添加到其中。
4.运行BLAST：使用BLAST的命令行接口或网页界面，输入你的序列和数据库信息，运行BLAST。
下面是使用命令行接口运行BLAST的示例：`$ blastn -query sequence.fasta -db nt -out result.txt`在这个命令中，`blastn`是BLAST程序的名称，`sequence.fasta`是包含你的序列的FASTA文件，`nt`是数据库的名称，`result.txt`是结果输出的文件。
如果使用网页版BLAST，你只需将序列和数据库信息输入网页表单，点击运行即可。
5.解析结果：BLAST运行完成后，会生成一个结果文件，其中包含比对结果和相似度分数。
你可以使用BLAST提供的工具来解析和可视化这些结果，以便进一步分析。
结果中通常包括比对的相似度分数、比对的位点、比对的长度、匹配的碱基或氨基酸序列等。
通过分析结果，你可以确定序列的功能和进化关系，或者寻找可能的同源序列。
6.参数调整：BLAST提供了许多参数用于调整比对过程和结果的特性。
BLAST序列相似性检索
BLAST序列相似性检索<zt>序列类似性检索就是将新测定的核酸或蛋白质序列对核酸或蛋白质序列数据库进行检索，找出与之相似的序列，从而评判新测定的序列是重复别人的工作，还是在前人的基础上有所创新，或是发现了新的序列。
现在用于序列类似性检索的软件很多，下面主要介绍GenBank的序列类似性检索工具棗BLAST。
1. BLAST简介BLAST是Basic Local Alignment Search Tool的英文缩写，意即碱基局部对准检索工具，是一种序列类似性检索工具。
它采用统计学记分系统，能将真正配对的序列同随机产生的干扰序列区别开来；同时采用启发式算法系统，即采用的是局部对准算法(Local Alignment Algorithm)，而不是全序列对准算法(Global Alignment Algorithm)。
全序列对准算法是在检索结果中两个被比较序列所有片断均类似；而局部对准算法是找出两个被比较序列的“最类似”片断，并得出可能只包含两个序列的某个部分的对准结果。
在BLAST的基础上，NCBI又开发了BLAST 2.0、Gapped BLAST和PSI-BLAST。
BLAST 2.0•是一种新的BLAST 检索工具，它对BLAST作了改进，运行速度更快，灵敏度更高，同时具有Gapped BLAST和PSI-BLAST两种软件的新功能。
Gapped BLAST允许在对准的序列中引入空位(•碱基缺失或插入)，引入“空位”(Gaps)意味着在比较两个相关序列时不会出现中断(Break)现象。
这些空位对准的记分系统更能反映相关序列的类似程度。
PSI-BLAST的全称是Position-Specific •Iterated BLAST，意即特殊位置重复BLAST，它提供了自动、易用的概貌(Profile)检索，是查找序列同源(Sequence Homologues)的有效方法。
目前，PSI-BLAST•仅用于比较蛋白质查询序列与蛋白质数据库中的序列的类似程度。
BLAST数据库相似性搜索
BLAST数据库相似性搜索姓名________ 学号______________ 组号_____ 日期________年___月___日1.以人血红蛋白beta亚基（HBB_HUMAN）为检测序列，搜索Swiss-Prot数据库，找出灵长目动物（Primates）中与HBB_HUMAN序列相似性高于90%（Identity>90%）的beta珠蛋白（beta globin）。
2.以人血红蛋白alpha亚基（HBA_HUMAN）为检测序列，用BlastP搜索Swiss-Prot数据库，改变种子序列字长（Word size）和计分矩阵（Scoring matrix），找出人珠蛋白家族12个成员。
3.以人血红蛋白alpha亚基（HBA_HUMAN）为检测序列，用PSI-Blast搜索Swiss-Prot数据库，找出人珠蛋白家族成员脑红蛋白（Neuroglobin）。
4.以人血红蛋白alpha亚基（HBA_HUMAN）为检测序列，用DELTA-Blast搜索Swiss-Prot数据库，找出人珠蛋白家族成员脑红蛋白（Neuroglobin）。
5.以人血红蛋白alpha亚基（HBA_HUMAN）为检测序列，用tBlastN搜索RefSeq数据库中人珠蛋白家族mRNA序列，提取其编码区序列，进行多序列比对，分析结果。
6.以人血红蛋白alpha亚基（HBA_HUMAN）为检测序列，搜索RefSeq数据库中人、小鼠和大鼠三个物种珠蛋白家族mRNA序列，提取其编码区序列，进行多序列比对，分析结果。
7.查阅Blast网站帮助文档和相关文献，结合Blast算法，归纳总结Blast数据库相似性搜索的用法8.结合本人课题研究中的实例，说明Blast具体应用。
9.本地BLAST（选做题）1)下载玉米转录因子蛋白质序列和编码区核苷酸序列数据，构建本地BLAST数据库。
2)以拟南芥转录因子SPL3蛋白质序列为检索序列，用BlastP搜索玉米转录因子蛋白质序列中相似序列，用tBlastN搜索玉米转录因子编码区序列中相似序列，分析结果。
生物序列的同源性搜索blast简介及其应用
序列同源性分析： 是将待研究序列加入到一组与之同源，但来自不同物种 的序列中进行多序列同时比较，以确定该序列与其它序 列间的同源性大小。这是理论分析方法中最关键的一步。 完成这一工作必须使用多序列比较算法。常用的程序包 有CLUSTAL等；
生物序列的同源性搜索blast简介及其应用
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2020/11/26
生物序列的同源性搜索blast简介及其 应用
•生物信息学常见的应用与软件
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序列数据的保存格式与相关数据库资源 在数据库中进行序列相似性搜索 多序列比对 进化树构建与分子进化分析 Motif的寻找与序列的模式识别 RNA二级结构，蛋白质二、三级结构的预测 基因芯片的数据分析
核酸序列6框翻译成蛋白质序列后和蛋白 质数据库中的序列逐一搜索。
蛋白质序列和核酸数据库中的核酸序列6 框翻译后的蛋白质序列逐一比对。
核酸序列6框翻译成蛋白质序列，再和核 酸数据库中的核酸序列6框翻译成的蛋 白质序列逐一进行比对。
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生物序列的同源性搜索blast简介及其 应用
Blast相关的问题
结果页面（一）
•图形示意结果
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生物序列的同源性搜索blast简介及其 应用
结果页面（二）
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•目标序列描述部分
•带有genbank的链接，点击可以进入
•匹配情况，分值，e
相应的genbank序列
生物序列的同源性搜索blast值简介及其
应用
结果页面（三）
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生物信息学 实验三 数据库搜索-BLAST
实验三数据库搜索—BLAST1. Nucleotide BLAST在Nucleotide中输入登录号搜索人类MAPK9（NM_139069.2）基因，send to 为coding sequences，作为Query 序列，或者下载complete sequences，在Blastn 中限制序列搜索范围为272-1420（编码区）。
分别用megablast, discontiguous megablast 和 blastn 进行搜索。
这三个搜索的参数不同之处，主要体现在单词单位，megablast的单词单位默认为28，可选范围从16-256， discontiguous megablast的单词单位默认为11，可选为11和12， blastn单词单位默认为11，可选范围为7,11和15。
Megablast 可以快速搜索到与query 高度相似的序列；discontiguous megablast用于寻找与 query 高度相似的序列; blastn则用于寻找与 query 有一定相似度的序列。
单词单位越小，敏感度越高，也就是说，Megablast敏感度最差，discontiguous megablast 居中，blastn 最高。
Megablast的搜索速度最快，discontiguous megablast居中，blastn最差。
三个搜索所搜索到的相似序列的数量，相似性范围和分值范围都有很大差异，具Methods Number Identity（%）Max score Megablast154172-10073.1-2122 discontiguous megablast652763-10044.6-2073 blastn116676310044.6-2073截取30bp的片段进行blastn搜索，默认参数设置如下图：搜索后，实际参数如下图，主要对word size, expect value进行了调整，这是因为我们了选中automatically adjust parameters for short input sequences，在所搜索的片段长度比较小时，数据库中随机情况下找到高度相似甚至相同的局部比对（HSPs）的可能性非常高，系统自动将 word size 调小，提高敏感度，而将 E-value 调大，确保有搜索结果出现。
3. 数据库的搜索——BLAST工具的应用
NCBI
Step 3: choose the database
nr数据库是合并了若干个主要的蛋白质或DNA数据库得到 的。这些数据库中经常包含有相同的序列，但nr数据库只 收录其中的一个序列(即使在nr数据库中出现看上去一样的 序列，实际上还是具有一些细节上的区别)。 nr数据库是在 要搜索现有的绝大多数序列时典型和常用的数据库。
?序列对位排列sequencealignment?将两条或多条序列对位排列突出相似的结构区域?用核苷酸或蛋白质序列进行数据库检索sequencebaseddatabasesearchingncbi序列1序列2两条dna序列对位排列分析ncbi两条蛋白质序列对位排列分析ncbi?分析功能?分析物种进化?检测突变?检测突变插入或缺失插入或缺失用途ncbi?序列延长?序列定位?基因表达谱分析?序列对位排列分析的种类?序列对库对位排列分析?从数据库中寻找同源序列?主要涉及核苷酸数据库和蛋白质数据库?两序列对位排列分析?两序列对位排列分析ncbi?多序列对位排列分析最流行的序列数据库快速搜索程序blastfasta??何为何为blastblast
正因为存在这样的关系，很多时候对序列的相似性和同源 性就没有做很明显的区分，造成经常等价混用两个名词。 所以有出现A序列和B序列的同源性为80％一说。
NCBI
序列相似性比较和序列同源性分析
序列相似性比较：
就是将待研究序列与DNA或蛋白质序列库进行比较，用于 确定该序列的生物属性，也就是找出与此序列相似的已知 序列是什么。需要使用两两序列比较算法。常用的程序包 有BLAST、FASTA等；
DNA potentially encodes six proteins
5’ CAT CAA 5’ ATC AAC 5’ TCA ACT
blast和clustal的原理
blast和clustal的原理一、引言Blast和Clustal是生物信息学领域中常用的两种序列比对工具。
Blast 主要用于快速查找数据库中与给定序列相似的序列，而Clustal则用于多个序列之间的比对。
本文将分别介绍Blast和Clustal的原理。
二、Blast原理1. 基本概念Blast全称为Basic Local Alignment Search Tool，是一种常用的序列比对工具。
其基本思想是通过寻找两条序列之间最长的局部匹配来确定它们之间的相似性程度。
2. 搜索算法Blast搜索算法主要分为两步：预处理和搜索。
预处理阶段，将数据库中所有序列进行预处理，生成索引文件。
这个过程称为建立BLAST数据库。
这个过程通常耗时较长，但只需要执行一次。
搜索阶段，将查询序列与索引文件进行比对，并找出最佳匹配结果。
这个过程通常很快，可以在几秒钟内完成。
3. 基本流程Blast基本流程如下：（1）将查询序列切成多个长度相等的片段；（2）将每个片段与数据库中所有序列进行比对，并计算得分；（3）根据得分排序，并选择最高得分的前N条结果返回。
4. 常用算法Blast有多种算法，其中最常用的是BLASTP、BLASTN、BLASTX、TBLASTN和TBLASTX。
（1）BLASTP：用于比对蛋白质序列与蛋白质数据库中的序列；（2）BLASTN：用于比对核酸序列与核酸数据库中的序列；（3）BLASTX：用于比对核酸序列的翻译产物与蛋白质数据库中的序列；（4）TBLASTN：用于比对蛋白质序列与核酸数据库中的翻译产物；（5）TBLASTX：用于比对核酸序列与核酸数据库中的翻译产物。
三、Clustal原理1. 基本概念Clustal全称为Cluster Analysis，是一种常用的多序列比对工具。
其基本思想是通过寻找多条序列之间最长的共同片段来确定它们之间的相似性程度。
2. 比对算法Clustal比对算法主要分为两步：预处理和多重比对。
Blast软件及常用数据库介绍
blastall:通用检索命令 -p（program name）：为需要使用的程序名 blastn：为核酸序列对比搜索程序 -d（database name）：指定所使用的数据库 的名称 -i （input file）：待搜索的序列文件 -o（output file）：指定保存结果的文件
2011-12-22
对比对结果分析比对结果登入ncbi主页点击进入对核酸进行blast点击进入直接输入fasta格式的未知核酸序或者本地上传一个fasta格式的核酸序列文件选择一个合适的数据库进行比对点击运行图形结果匹配序列列表输入的序列在库里比对到的序列genebank库包含了所有已知的核酸序列和蛋白质序列以及与它们相关的文献著作和生物学注释它是由美国国立生物技术信息中心ncbi建立和维护的
12
2011-12-22
blast软件及常用数据库介绍
如何在windows操作系统下安装使用本 操作系统下安装使用本 如何在 软件？ 地BLAST软件？ 软件
STEP3
执行Blast比对
2011-12-22
blast软件及常用数据库介绍
13
具体步骤 1.将所需比对的序列转化为fasta格式
2.执行比对命令
BLAST软件及常用数据库介绍 软件及常用数据库介绍
制作人：faneds
BLAST的概述：
Blast，全称Basic Local Alignment Search Tool， 即“基于局部比对算法的搜索工具” ，能够实现 比较两段核酸或者蛋白序列之间的同源性的功能， 具有较快的比对速度和较高的比对精度，适用于 多种序列比对的情况，在常规双序列比对分析中 应用最为广泛。
3.对比对结果分析
2011-12-22
blast软件及常用数据库介绍
BLAST分析
BLAST分析BLAST是一种常用的生物信息学工具，用于比对和比较生物序列。
它可以在数据库中查找相似的序列，并根据序列的相似性和匹配程度得出比对结果。
BLAST分析广泛应用于基因组学、蛋白质组学和普通生物学研究中。
BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）基本本地序列比对工具，是目前最流行的序列比对算法之一、BLAST有几个不同的变体，包括BLASTp（对蛋白质序列进行比对）、BLASTn（对核酸序列进行比对）、BLASTx（对核酸序列进行翻译比对）和tBLASTn（对蛋白质序列进行翻译比对）。
BLAST由两个主要步骤构成：查询和数据库比对。
首先，用户输入一个查询序列，这个序列可以是DNA序列、蛋白质序列或其他生物序列。
然后，该查询序列与数据库中的序列进行比对。
数据库可以是全局数据库（如GenBank）或局部数据库（用户自定义的数据库或者特定物种的数据库）。
BLAST算法的核心是利用k-mer（k个连续核苷酸或氨基酸）来识别相似性区域，然后计算两个序列的匹配分数。
BLAST将查询序列分成更小的片段，称为word，然后在数据库中具有相同或相似word的序列。
通过计算匹配的word间的得分，并找到分数最高的匹配，BLAST可以确定最可能的候选序列。
最后，BLAST评估比对的置信度，并提供相关的统计数据。
BLAST分析是生物信息学和基因组学研究中常用的工具之一、它可以帮助研究人员找到与他们感兴趣的序列相似的其他序列，并用于寻找同源基因、确定蛋白质功能和预测基因家族等应用。
BLAST还可以用于比较两个物种之间的基因组，并帮助研究人员了解物种之间的进化关系和功能差异。
BLAST的应用领域非常广泛。
在基因组学研究中，BLAST可以用于基因预测、基因组注释和跨物种比较。
在蛋白质组学研究中，BLAST可以用于确定蛋白质序列的同源性、预测蛋白质的结构和功能。
此外，BLAST还可以用于病原菌鉴定、药物设计、分子进化研究和分子标记分析等方面。
blast分类及特点
blast分类及特点Blast分类及特点Blast（Basic Local Alignment Search Tool）是一种常用的生物信息学工具，用于在数据库中搜索相似序列。
它通过比较待查询的序列与数据库中已知的序列进行比对，从而找到最相似的序列。
Blast分类及特点主要分为以下几个方面：1. BlastP：BlastP用于比对蛋白质序列。
它通过比较待查询的蛋白质序列与数据库中已知的蛋白质序列进行比对，从而找到最相似的序列。
BlastP常用于寻找蛋白质的同源序列，以及预测蛋白质的功能。
2. BlastN：BlastN用于比对核酸序列。
它通过比较待查询的核酸序列与数据库中已知的核酸序列进行比对，从而找到最相似的序列。
BlastN常用于寻找DNA序列的同源序列，以及寻找同源基因。
3. BlastX：BlastX用于比对核酸序列与蛋白质序列的比对。
它通过将待查询的核酸序列翻译成蛋白质序列，然后与数据库中已知的蛋白质序列进行比对，从而找到最相似的序列。
BlastX常用于寻找未知的核酸序列的蛋白质编码区域。
4. TblastN：TblastN用于比对蛋白质序列与核酸序列的比对。
它通过将待查询的核酸序列翻译成蛋白质序列，然后与数据库中已知的蛋白质序列进行比对，从而找到最相似的序列。
TblastN常用于寻找未知的核酸序列中的蛋白质编码区域。
Blast具有以下特点：1. 快速：Blast是一种高效的序列比对工具，它利用了一系列的优化算法，如索引技术和快速查找算法，以提高比对速度。
2. 灵敏：Blast能够在大规模数据库中快速搜索相似序列，它采用了一种基于局部比对的策略，即先找到局部相似的片段，然后通过扩展这些片段来找到最终的比对结果。
3. 准确：Blast通过计算比对序列的得分来评估序列的相似性，得分越高代表相似性越高。
Blast使用了一种统计方法来计算得分，并通过设定一个阈值来判断比对结果的可靠性。
4. 可定制性：Blast提供了丰富的参数选项，用户可以根据自己的需求进行定制。
Blast提供的检索功能(5种)
BLAST 提供的检索功能：
①BLASTn: 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。
②BLASTp: 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。
③BLASTx: 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6条蛋白），再对每一条作一对一的蛋白序列比对。
④TBLASTn: 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。
⑤TBLASTx : 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。
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。
Blast中常用的程序介绍：1、BLASTP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。
2、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。
3、BLASTN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。
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。
下面是具体操作方法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。
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。
5，blast结果的图形显示。
没啥好说的。
6，blast结果的描述区域。
实验6 利用Blast 进行数据库相似性搜索
实验6 利用Blast 进行数据库相似性搜索一、实验目的本实验要求掌握Blast的基本比对方法，Blast 的参数设置及Blast 结果分析。
二、实验工具Blast 程序：/BLAST/或 ／。
三、实验作业1 ．对于查询同源性较远的相似性序列，采用蛋白质查询为什么比DNA 好？答、蛋白质序列是直接与生物功能相关，其序列才能直接的显示物种间的同源性1、由于同源性较远，原核与真核生物的基因结构不同，真核生物基因结构中包括有内含子在蛋白质结构中不会含对应的氨基酸序列；2、由于物种的密码子的扩张、无义密码子的重定义以及密码子的偏好性的差异等导致具有相似氨基酸序列，其DNA的比对结果可能差异较大；3、当前生物学较多的生物技术尚未解决，如四核苷酸决定一氨基酸或者五核苷酸决定一氨基酸等未解决的机制等，导致CDS区按照软件既定程序预测到的氨基酸之间存在差异。
2 . PsiBlast 优点在于能搜索同源性较远的相似序列，它的不足之处是什么？答：特异位点迭代对比程序在蛋白质数据库中循环收索查询蛋白质，所有多次迭代比对，直到前一次psiblast发现的统计显著蛋白值序列整合成新计分矩阵，通过多次迭代比对，知道不在发现统计学显著的蛋白质。
其高敏感性的特点为收索直系同源蛋白提供线索。
不足之处同源性直接相关的结构域会因大部分非结构域的可变区大量突变或恢复突变影响物种同源性的分析。
3 ．已知如下序列：aatcaacaaa acttatcatt caatatctcg ccgcaagaac aaatcgtcat tcccaagtcgaacaaatgat tgttgaatct tctccaatct tggaagcttt tggtaatgca aaaacaattagaaataataa ctcttctaga tttggtaaat ttattgaaat tcaatttaat agagaaggtcatatttctgg tgctagaatt ataaattgta agtttttcca gaaaaaaaag aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa aaattgagta ttaatatttt tttatttcac tttttttttt catcaaccct cttgtcaaaa ttttttattt tttttatttc tacaaattct atcaaaccat accaaaaaaa aaaaagaett attagaaaaa tctagaattt cacatcaagc tagttca利用blastn 程序，nr 数据库进行数据库搜索，解释第二条alignment 结果含义并指出编码的是何种蛋白质。
blastn名词解释
blastn名词解释Blastn是一种生物信息学工具，它是基于序列互相比对的算法，用于在DNA序列数据库中查找相似序列。
Blastn的全称是“基础局部序列比对工具（Basic Local Alignment Search Tool for Nucleotide）”。
下面将详细介绍blastn的原理、应用和优势。
一、blastn原理Blastn使用了一种快速和高效的算法，称为局部序列比对。
它主要通过两个步骤实现：预处理和比对。
1. 预处理：在该步骤中，Blastn将目标序列划分成一系列短序列片段，称为单词。
然后，它构建了一个包含目标序列片段的索引数据库，以加速后续的比对过程。
2. 比对：在比对过程中，Blastn将查询序列与目标数据库中的序列逐一进行比对。
它采用了一种称为“双指针法”的策略，将查询序列的两个指针从头到尾扫描目标数据库中的序列，找出最佳匹配的局部序列比对。
在比对完成后，Blastn通过计算匹配序列的相似度，为结果排序并生成一个相似度排序列表。
二、blastn应用Blastn广泛应用于基因组学、转录组学和亚基组学等领域的研究和分析中。
下面列举了几个主要的应用场景：1. 基因功能注释：Blastn可以将未知功能的DNA序列与已知功能的数据库进行比对，从而预测其可能的功能和结构。
2. 基因家族鉴定：Blastn可以将未知序列与已知的基因家族数据库进行比对，确定其所属的基因家族，从而揭示其功能和进化关系。
3. 物种鉴定：Blastn可以将未知序列与已知的物种序列数据库进行比对，鉴定出未知物种的种属信息。
4. 基因突变分析：Blastn可以将突变后的DNA序列与正常的参考序列进行比对，从而分析出突变的位置和类型，研究基因变异对生物表型的影响。
三、blastn的优势Blastn相对于其他序列比对工具，具有以下几个优势：1. 快速性能：Blastn采用了高效的局部序列比对算法，可以在较短的时间内完成大规模序列的比对任务。
新版blast本地化构建+数据库下载+序列间的相似性检索
新版blast本地化构建+数据库下载+序列间的相似性检索Ethnobotany前面记录了blast-2.2.23-ia32-win32的本地化构建及相似性检索，NCBI新近对blast程序做了一些修改推出了blast+，这里结合网上资料、blast+的user manual对blast+的本地化构建及使用作一引荐。
1blast+的本地化构建链接到：ftp:///blast/executables/blast+/LATEST下载ncbi-blast-2.2.23+-ia32-win32.tar.gz（绿色版），解压到d盘，并将文件夹更名为blast（我习惯这样做，因为在dos中写命令时方便），这样就安装完毕了，blast下具2个文件即bin 和doc。
2 数据库下载2.1法1：直接从NCBI下载subject序列去掉txt的扩展名做成数据库即*db，然后将query 序列的txt扩展名掉做成查询文件*in。
（格式必须是fasta，名字可以自己随便命名）2.2法2：从NCBI中的ftp库下载所需要的某一个库或几个库，其链接为ftp:///blast/db/2.3法3：利用新版blast自带的update_blastdb.pl进行下载，这需要安装perl程序。
2.3.1 perl程序的下载和安装可google“Perl for Windows”获得，也可直接按此连接/releases.html下载并，安装到任何盘均可。
2.3.2运行update_blastdb.pl进行下载2.3.2.1开始>运行>cmd+确认>进入dos系统>输入以下命令打开bin文件夹。
2.3.2.2接着输入下述命令回车查看操作帮助（这一步可以不做，不妨碍后续操作）2.3.2.3还可输入下述命令回车查看NCBI中的库（无需登录NCBI你就可以看到你所需要的库）2.3.2.4以下载载体库（vector）为例演示如何下载库。
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矩阵集合----- PAM-N 如，PAM60矩阵用于比较相距60个PAM单位的 序列。计算方法是PAM1自乘60次。 思考题：经过100次PAM后，是否每个氨 基酸都发生了变化？为什么？
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模块氨基酸替换矩阵
BLOSUM 62
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BLOSUM90
BLOSUM80 BLOSUM62
• 确定一个DNA或者蛋白质序列身份。如通过芯片实验得到 一个感兴趣的基因，那么就可以通过将这个DNA序列在一 个蛋白质数据库中进行搜索，来寻找哪些蛋白质与该DNA 编码的蛋白质具有相关性。
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• 确定一个特定基因或者蛋白质有哪些已经发现的变种。例 如，很多病毒都具有极强的突变能力。HIV-1 pol有哪些已 知的变异体？
没有开始的带“>”的单行，只有序列数据，中间不允许空 行。
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2）Bare Sequence
1 qikdllvsss tdldttlvlv naiyfkgmwk tafnaedtre mpfhvtkqes kpvqmmcmnn 61 sfnvatlpae kmkilelpfa sgdlsmlvll pdevsdleri ektinfeklt ewtnpntmek 121 rrvkvylpqm kieekynlts vlmalgmtdl fipsanltgi ssaeslkisq avhgafmels 181 edgiemagst gviedikhsp eseqfradhp flflikhnpt ntivyfgryw sp 也可以是GBFF格式中的序列数据，即可以带数字和空格，但序列中间也不 允许空行。
BLOSUM45
PAM30
PAM120
PAM180
PAM240
低趋异度
高趋异度
小鼠和大鼠RBP
小鼠和细菌的lipocalin
相似度越低的序列，在比对的时候，采 用PAM矩阵时，后面的数字越大，采用 BLOSUM矩阵时，后面的数字越小。
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序列相似性搜索
BLAST
7
主要内容
• 一、BLAST简介 • 二、BLAST算法 • 三、BLAST一般使用方法 • 四、BLAST搜索实例
思考题：如果查询序列有100个字符，那么应 该会得到多少个“字”？
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模块氨基酸替换矩阵
BLOSUM 62
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(T=11)
第一步
GTW
GTW 6,5,11 22
GSW 6,1,11 18
ATW 0,5,11 16
NTW 0,5,11 16
GTY 6,5,2 13
GNM
10
DAW
10
• 假设我们现在得到了一个比对结果，那么在这个 结果的基础上，搜索的数据库越大，比对的E值应 该是越小还是越大？（作业）
• E值与哪些参数有关？
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三、BLAST一般使用方法
• (1) 得到并输入查询序列 • (2) 选择BLAST程序 • (3) 选择搜索的数据库 • (4) 选项选择 • Then click “BLAST”
• 由于现在数据库信息量很大，这样简单重复的分析非常耗 时。所以开发了一些近似的算法以提高速度，目前使用最 广泛的序列对数据库相似性搜索的应用程序是FASTA和 BLAST。
• BLAST算法跟之前讲的动态规划法算法有所不同，处理二、BLAST算法
“The central idea of the BLAST algorithm is to confine attention to segment pairs that contain a word pair of length w with a score of at least T.”
Altschul et al. (1990)
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这个算法可以描述为3个步骤
• 第一步: 编译一组阈值高于T的 word pairs (w=3)。 • 例： 对于人 RBP 查询序列…FSGTWYAMAKKDP… • 得到一列 words (w=3) ： • FSG SGT GTW TWY WYA YAM AMA …
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随机事件与统计显著意义的事件
• HSP是否有生物学意义呢？序列相似性不一定就是有生物 学意义的，随机也会产生一定的相似性序列。
• 一段序列的出现是不是随机事件？ • 简单的一个模型：假设一个数据库有100条数据，每个数
据长度是4，随机给一条长度为4的序列（GGAC）在数据库 中能找到的概率有多大呢？（大约32％，这个值叫P 【probability】值）。【每个字符（ATGC）出现的概率 同等：1/4】。
• 可以进行全局（长度接近）和局部的比对。 • 相似性是查找确认同源序列的最基本步骤。同源序列一般
具有统计显著的相似性。
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课堂练习
• 应用动态规划法算法，打分系统是否对双序列比对结果有 影响？为什么？
• 双序列比对的动态规划算法的时间复杂度？ • 用点阵法确认一条rna序列是否具有发夹状结构。 • 点阵法为什么要进行去噪处理，用什么方法？
KENFDKARFSGTWYAMAKKDPEG 50 RBP (query) MKGLDIQKVAGTWYSLAMAASD. 44 lactoglobulin (hit)
extend
extend
Hit!
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搜索量
T值
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• 最初是不考虑空位插入，但在生物的进化过程中碱基的插 入或缺失突变是普遍存在的，因此比对结果通常会出现一 些无空位但不连续的区域，若将有些高分分值片段对通过 一些相似性较低且有空位的片段连接起来，就能组成一些 更长的或许更有实际生物学意义的比对。
回顾——数据库搜索
• 互联网上存放大量免费的生物学数据库，并有基本的数据 分析工具。
• NCBI包含生物大分子序列的各种最基本数据库。 • Entrez是NCBI的检索系统，提供关键词检索功能，可检
索该网站所有的子数据库。 • 参考序列数据库（RefSeq）包括核酸和蛋白质序列，是
高质量的非冗余的数据库。 • GenBank数据格式（GBFF）包含序列大量的相关信息。
1
DNA
protein
1
protein
DNA
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protein
protein
6
DNA
DNA
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DNA
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文献
• /
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• 三、BLAST一般使用方法 • (1) 得到并输入查询序列 • (2) 选择BLAST程序 • (3) 选择搜索的数据库 • (4) 选项选择 • Then click “BLAST”
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一、BLAST简介与意义
BLAST (Basic Local Alignment Search Tool) allows rapid sequence comparison of a query sequence against a database. The BLAST algorithm is fast, accurate, and web-accessible.
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BLAST的应用
• 确定直系同源序列或旁系同源序列。如当一个新的细菌基 因组被测序后，几千种蛋白质被确定，其中有多少蛋白质 是同源的？从这里面预测出的基因中有多少是在GenBank 中找不到显著性同源物的？
• 确定哪些蛋白质和基因在特定的物种中出现。植物中是否 也存在象RBP这样的脂质运载蛋白？鱼类中是否有反转录 酶基因（如HIV-1 pol基因）？
• 研究可能存在多种剪接方式的表达序列标签。 • 寻找对于一个蛋白质的功能和/或结构起关键作用的氢键氨
基酸残基。 • 发现“新基因”。例如，一个对于全基因组DNA的
BLAST搜索可能会发现一个DNA所编码的蛋白质是以前 所没有报道过的。
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数据库搜索相似序列的算法
• 数据库搜索相似序列的基础是序列的相似性比对，就是将 查询序列与数据库里面的序列逐一的两两比对分析。
“>”开始的单行加分行的序列字符串，中间不允许空行。
/BLAST/blastcgihelp.shtml
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2）Bare Sequence
QIKDLLVSSSTDLDTTLVLVNAIYFKGMWKTAFNAEDTREMPFHVTKQESKPVQMMCMNNSFNVATLPAE KMKILELPFASGDLSMLVLLPDEVSDLERIEKTINFEKLTEWTNPNTMEKRRVKVYLPQMKIEEKYNLTS VLMALGMTDLFIPSANLTGISSAESLKISQAVHGAFMELSEDGIEMAGSTGVIEDIKHSPESEQFRADHP FLFLIKHNPTNTIVYFGRYWSP
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网站上的简单说明
• The Basic Local Alignment Search Tool (BLAST) finds regions of local similarity between sequences. The program compares nucleotide or protein sequences to sequence databases and calculates the statistical significance of matches. BLAST can be used to infer functional and evolutionary relationships between sequences as well as help identify members of gene families. （作业：翻译）
• 基于上述思路，改进的BLAST算法允许空位出现，在多个 HSP中，找一个最好的得分最高的片段对（maximal segment pair，MSP），以此为基础运行动态规划法将这 一片段向序列的两端延伸，最终产生一个记分较高的最佳 比对结果，且可能有空位插入。