序列比对BLAST案列分析
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。
实验一利用BLAST的数据库比对分析
实验三利用BLAST的数据库比对分析2012454116郑俊昌一、实验目的1、学习BLAST序列相似性网络核酸蛋白数据库比对方法2、进行网络核酸蛋白数据库基因相似性分析二、实验内容1、BLAST工具介绍BLAST® (Basic Local Alignment Search Tool)工具是用查询的DNA或蛋白质序列与所以可能的序列数据库进行相似性搜索的多个程序。
BLAST程序运行速度快，打分合理，容易辨认出真正的匹配与随机背景的不同。
BLAST不仅可以进行局部亦可以进行全局搜索，易于发现一些分隔的相似区段。
BLAST的功能：BLAST对一条或多条序列(可以是任何形式的序列)在一个或多个核酸或蛋白序列库中进行比对。
BLAST还能发现具有缺口的比对上的序列。
BLAST可处理任何数量的序列, 包括蛋白序列和核算序列; 也可选择多个数据库但数据库必须是同一类型的, 即要么都是蛋白数据库要么都是核酸数据库。
下面介绍5个BLAST分析的程序：（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即六框翻译），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质（六框翻译），这样每次比对会产生36种比对阵列。
2、连接NCBI进行BLAST相似性分析BLAST可以通过登录NCBI的BLAST服务器进行，也可以下载BLAST程序及相关数据库后进行本地BLAST分析。
DNA序列比对同源性分析图解BLAST
1、进入网页：/BLAST/2、点击Search for short, nearly exact matches3、在search栏中输入引物系列：注：文献报道ABCG2的引物为5’-CTGAGATCCTGAGCCTTTGG-3’;5’-TGCCCATCACAACATCATCT-3’（1）输入方法可先输入上游引物，进行blast程序，同样方法在进行下游引物的blast程序。
这种方法叫繁琐，而且在结果分析特异性时要看能与上游引物的匹配的系列，还要看与下游引物匹配的系列——之后看两者的交叉。
（2）简便的做法是同时输入上下游引物：有以下两种方法。
输入上下游引物系列都从5’——3’。
A、输入上游引物空格输入下游引物B、输入上游引物回车输入下游引物4、在options for advanced blasting中：select from 栏通过菜单选择Homo sapiensExpect后面的数字改为105、在format中：select from 栏通过菜单选择Homo sapiens Expect后面的数字填上0 106、点击网页中最下面的“BLAST！”7、出现新的网页，点击Format！8、等待若干秒之后，出现results of BLAST的网页。
该网页用三种形式来显示blast的结果。
（1）图形格式：图中①代表这些序列与上游引物匹配、并与下游引物互补的得分值都位于40～50分图中②代表这些序列与上游引物匹配的得分值位于40～50分，而与下游引物不互补图中③代表这些序列与下游引物互补的得分值小于40分，而与上游引物不匹配通过点击相应的bar可以得到匹配情况的详细信息。
（2）结果信息概要：从左到右分别为：A、数据库系列的身份证：点击之后可以获得该序列的信息B、系列的简单描述C、高比值片段对（high-scoring segment pairs, HSP)的字符得分。
按照得分的高低由大到小排列。
得分的计算公式＝匹配的碱基×2＋0.1。
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。
如何做序列的blast分析
2021/6/7
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具体步骤
➢ 调整可选参数
7. Filter （选择性过滤条件）, 过滤器将锁定诸如组成低复杂序列区(如Alu序 列)，用一系列N（任意碱基）替代这些程序
• 过滤对绝大多数序列是有利的， 可以帮助避免那些假的数据库匹配
• 但某些情况下可信的匹配也会过滤掉
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具体步骤
➢ Blast输出结果
➢ 上部
• BLAST搜索的类型、关于查询内容和所搜索的数据库的描述以及一个分类连接可以 将结果按照物种进行分类
➢ 中部
• 数据库中序列与查询序列相匹配的项的列表，分为图像和列表两种描述方式
➢ 下部
• 一系列的两两序列比对， 4种衡量的分数：比特分数、期望分数、一致性百分比、 正性(相似性百分比)
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谢谢!
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部分资料从网络收集整 理而来，供大家参考，
感谢您的关注！
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具体步骤
➢ Blast输出结果
query
database
program taxonomy
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➢ Blast输出结果
具体步骤
每一个条带表示数据库中的一个与查询 序列相匹配的蛋白质或核酸序列，被标 以不同颜色表示亲缘关系的远近(根据比 对的分)，最接近匹配用红色表示。
wordsize字段长度13改变字段长度可以影响搜索精度和速度matrix打分矩阵14compositionaladjustments默认选择一般来说可改善e值的统计计算和提高灵敏度减少返回的假阳性结果的数目15filter选择性过滤条件过滤器将锁定诸如组成低复杂序列区如alu序列用一系列n任意碱基替代这些程序16过滤对绝大多数序列是有利的可以帮助避免那些假的数据库匹配blast搜索的类型关于查询内容和所搜索的数据库的描述以及一个分类连接可以将结果按照物种进行分类一系列的两两序列比对4种衡量的分数
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。
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 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。
NCBI中Blast序列比对结果解释
NCBI中Blast序列比对结果解释2011-07-26 20:30:12| 分类：生物信息学|字号大中小订阅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人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。
如何运用BLAST进行序列比对、检验引物特异性
序列比对，绝大多数战友都会想到BLAST，但BLAST的使用确实又是一个很大的难题，因为他的功能比较强悍，里面涉及到的知识比较多，而且比对结束后输出的结果参数（指标）又很多。
如果把BLAST的使用详细的都讲出来，我想我发帖发到明天也发不完，更何况我自己也不是完全懂得BLAST的使用。
所以我在这里也就“画龙点睛”——以比对核酸序列为例来给大家介绍一下BLAST的使用，也算是BLAST的入门课程吧。
请看帖的战友好好体会，如果你用心看，在看帖完毕之后BLAST的基本使用（包括其他序列的比对）应该没有问题了。
一、打开BLAST页面，http://www.ncbi.nlm.nih.go/BLAST/ 打开后如图所示：（缩略图，点击图片链接看原图）对上面这个页面进行一下必要的介绍：BLAST的这个页面主体部分（左面）包括了三部分：BLAST Assembled Genomes、Basic BLAST、Specialized BLAST。
相信大家可以看懂这三个短语的意思，我就不多说了；我要说的是，可以认为这是三种序列比对的方法，或者说是BLAST的三条途径。
第一部分BLAST Assembled Genomes就是让你选择你要比对的物种，点击相应物种之后即可进入比对页面。
第二部分Basic BLAST包含了5个常用的BLAST，每一个都附有简短的介绍。
第三部分Specialized BLAST是一些特殊目的的BLAST，如IgBLAST、SNP等等，这个时候你就需要在Specialized BLAST部分做出适当的选择了。
总之，这是一个导航页面，它的目的是让你根据自己的比对目的选择相应的BLAST途径。
下面以最基本的核酸序列比对来谈一下BLAST的使用，期间我也会含沙射影的说一下其他序列比对的方法。
二、点击Basic BLAST部分的nucleotide blast链接到一个新的页面。
打开后如图所示：screen.width-333)this.width=screen.width-333" width=640 height=462 title="Click to iew full ２.JPG (849 X 613)" border=0 align=absmiddle> 介绍一下上述页面：Enter Query Sequence部分是让我们输入序列的，你可以直接把序列粘贴进去，也可以上传序列，还可以选择你要比对的序列的范围（留空就代表要比对你要输入的整个序列）。
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。
DNA序列比对同源性分析图解BLAST
1、进入网页：/BLAST/2、点击Search for short, nearly exact matches3、在search栏中输入引物系列：注：文献报道ABCG2的引物为5’-CTGAGATCCTGAGCCTTTGG-3’;5’-TGCCCATCACAACATCATCT-3’（1）输入方法可先输入上游引物，进行blast程序，同样方法在进行下游引物的blast程序。
这种方法叫繁琐，而且在结果分析特异性时要看能与上游引物的匹配的系列，还要看与下游引物匹配的系列——之后看两者的交叉。
（2）简便的做法是同时输入上下游引物：有以下两种方法。
输入上下游引物系列都从5’——3’。
A、输入上游引物空格输入下游引物B、输入上游引物回车输入下游引物4、在options for advanced blasting中：select from 栏通过菜单选择Homo sapiensExpect后面的数字改为105、在format中：select from 栏通过菜单选择Homo sapiens Expect后面的数字填上0 106、点击网页中最下面的“BLAST！”7、出现新的网页，点击Format！8、等待若干秒之后，出现results of BLAST的网页。
该网页用三种形式来显示blast的结果。
（1）图形格式：图中①代表这些序列与上游引物匹配、并与下游引物互补的得分值都位于40～50分图中②代表这些序列与上游引物匹配的得分值位于40～50分，而与下游引物不互补图中③代表这些序列与下游引物互补的得分值小于40分，而与上游引物不匹配通过点击相应的bar可以得到匹配情况的详细信息。
（2）结果信息概要：从左到右分别为：A、数据库系列的身份证：点击之后可以获得该序列的信息B、系列的简单描述C、高比值片段对（high-scoring segment pairs, HSP)的字符得分。
按照得分的高低由大到小排列。
得分的计算公式＝匹配的碱基×2＋0.1。
blast比对结果解读
blast比对结果解读Blast比对结果解读需要根据具体情况和数据进行分析和解释。
Blast比对是一种用于序列比对的常用工具，可以将待比对的序列与数据库中的序列进行比较，寻找相似性和相关性。
以下是对Blast比对结果进行解读的常见步骤：1. 比对的参数：首先要了解使用的比对参数，如匹配得分、不匹配惩罚、开放缝隙惩罚和延伸惩罚等。
这些参数将影响比对结果的准确性和可靠性。
2. 比对结果摘要：查看比对结果的摘要信息，通常会包括比对的数据库、比对的序列长度、比对的序列ID和描述、比对的匹配位置和得分等。
这些信息能够初步了解比对的情况。
3. 相似序列：观察比对结果中与待比对序列相似的序列。
这些序列可能是同源序列、同一家族的序列或具有功能关联的序列。
4. 比对位点：检查比对位点的位置和得分，以确定相似序列中的保守区域和变异区域。
保守区域通常是序列中高度保守的功能区域，变异区域可能是序列中的差异或变异。
5. 比对质量：衡量比对的质量和可靠性。
可以检查比对的覆盖度、匹配度、比对得分等指标。
更好的比对结果应具有较高的覆盖度和匹配度，得分也相对较高。
6. 比对统计：可以根据比对结果统计某个序列在数据库中的分布情况，如相对频率、物种分布等。
这些统计信息可以用于揭示该序列的生物学意义和特征。
7. 结果验证：如果有需要，可以进行实验验证或其他的分析（如蛋白质结构预测、进化树构建等）来验证比对结果的准确性和可靠性。
综上所述，对于Blast比对结果的解读需要结合具体的问题和数据进行分析和判断，只有综合考虑多个方面的信息，才能对比对结果有一个全面的理解。
ncbi序列比对方法与操作实例
NCBI序列比对方法与操作实例一、序列比对方法概述1. 序列比对的概念序列比对是指通过对两个或多个生物序列进行比较分析，找到它们之间的相似性和差异性。
序列比对是生物信息学中的重要工具之一，可以帮助研究人员理解DNA、RNA、蛋白质等生物分子的结构和功能，进而推动生物医药和生物科学领域的发展。
2. 序列比对的意义在生物学研究中，通过对不同生物序列进行比对分析，可以揭示它们之间的进化关系、基因结构、功能和调控机制等重要信息，有助于揭示生物系统的内在规律。
序列比对还可以在分子生物学实验设计、基因工程、疾病诊断、新药开发等方面发挥重要作用。
3. 序列比对的方法常用的序列比对方法包括全局比对、局部比对和多序列比对等，其中全局比对适用于寻找整个序列间的相似段，局部比对适用于寻找两个序列中的部分匹配段，多序列比对则适用于比较多个序列之间的相似性和差异性。
二、NCBI序列比对工具介绍1. NCBI数据库NCBI（National Center for Biotechnology Information）是美国国家生物技术信息中心，是全球生物学信息资源的重要提供者之一。
NCBI数据库中包含大量生物信息数据，包括基因组序列、蛋白质序列、原始文献、生物信息学工具等。
2. NCBI序列比对工具NCBI提供了一系列用于序列比对的工具，其中包括BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）、BLAT（BLAST-Like Alignment Tool）、ClustalW、MAFFT等。
这些工具可以帮助研究人员进行序列比对分析，找到感兴趣的生物序列在数据库中的同源序列或相似序列。
三、NCBI序列比对操作实例以BLAST工具为例，介绍NCBI序列比对的操作步骤。
1. 打开NCBI全球信息湾打开NCBI全球信息湾（），在全球信息湾首页的搜索栏中输入“BLAST”，进入BLAST工具的页面。
2. 输入查询序列在BLAST工具的页面中，选择适当的数据库，粘贴或上传待比对的查询序列，可以选择标准蛋白数据库、EST数据库、基因组数据库等作为比对的对象。
如何做序列的blast分析
➢ Blast具有非常广泛的运用
➢ 确定特定的蛋白质或核酸序列有哪些已知的直系同源或旁系同源序列 ➢ 确定哪些蛋白质和基因在特定的物种中出现 ➢ 确定一个DNA或蛋白质序列身份 ➢ 发现新基因 ➢ 确定一个特定基因或蛋白质有哪些已经发现了的变种 ➢ 研究可能存在多种剪切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氨基酸残基
• 数据库有相同的序列，但nr 数据库只收录一个
• 典型和常用的数据库
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具体步骤
➢ 选择要搜索的数据库（blastn）
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具体步骤
➢ 调整可选参数
1. Limit by Entrez Query
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可以用任何一种范围限定词 来限定NCBI BLAST搜索的范围
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具体步骤
➢ Blast输出结果
query
database
program taxonomy
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➢ Blast输出结果
具体步骤
每一个条带表示数据库中的一个与查询 序列相匹配的蛋白质或核酸序列，被标 以不同颜色表示亲缘关系的远近(根据比 对的分)，最接近匹配用红色表示。
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具体步骤
➢ Blast输出结果，改变格式
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➢ BLAST搜索策略总图示例
2021/6/7
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BLAST 搜索的一些策略
➢如何处理过多的结果 •在“limit Entrez query”窗口输入“refseq”，这样所有返回结果都带 有一个refseq号，可去掉冗余的数据库匹配结果。 •利用生物体的种类对数据库返回结果作出限制。 •利用序列的一部分进行搜索。如利用独立的结构域序列就可进行多 结构域蛋白的检索。 •调整打分矩阵使其更恰当地体现你的query和数据库匹配之间的相似 度。 •调整期望值。降低E值可减少返回的数据库中的匹配项。
实验三：利用Blast进行序列相似性比对(1)
3. 以大肠杆菌的胶原蛋白酶名称为pHK08_29的基因做为查 询序列 (1) 用Blastn能在nr/nt数据库中检索到多少条与之同源的序 列。其中大肠杆菌、弗累克斯讷氏杆菌、沙门氏菌各有多 少条序列。
(2) 换用megablast或discontiguous megablast，观察检索结 果的改变。 (3) 尝试修改Blastn的参数，观测对检索结果的影数据库中检索到多少 条与之同源的序列。 4. 用blast2分析YP_003683100与ADH70594、 YP_004926582、 YP_004925874、 YP_003273209、 YP_003646515、 YP_003514536、 ABP47302、 ADD45443、 ADW07065、 ADG78176、 ACY21316、 ABM16043、 EHP75935、 BAC74107、 YP_00407863之间的相似性.
实验三：利用Blast进行序列相似性比对
具体步骤
1.登陆blast主页 /BLAST/ 2.根据数据类型，选择合适的程序 3.填写表单信息 4.提交任务 5.查看和分析结果
1. 以大麦Mlo基因（Z83834）为查询序列 (1) 用Blastn能在nr/nt数据库中检索到多少条与之同源的序 列？有多少条是禾本科中的？ (2) 换用megablast或discontiguous megablast，观察检索结 果的改变。 (3) 尝试修改Blastn的参数，观测对检索结果的影响。 (4) 找出Mlo基因的编码蛋白序列，用Blastp检索到的与 Mlo蛋白同源的序列与用PSI-Blast检索到的同源序列是否 有差别？ (5) 使用BlastX预测Mlo基因的编码蛋白。 2. 用bl2seq分析大麦和小麦Mlo基因mRNA序列编码区和蛋白 质产物的同源性
BLAST如何分析
BLAST如何分析请问一下，我有一个EST，BLASTX分析出来后没有相似序列，属于新的EST。
于是我又做BLASTN分析，得到如下的结果：下面是第一条的情况AM270052.1 Aspergillus niger contig An03c0110, complete genomeScore = 303 bits (157), Expect = 1e-78Identities = 159/160 (99%), Gaps = 0/160 (0%)Strand=Plus/MinusQuery 1042 GAGTACAATCTAAATCCCTTAACGAGGAACAATTGGAGGGCAAGTCTGGTGCCAGCAGCC 1101||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||Sbjct 2554 GAGTACAATCTAAATCCCTTAACGAGGAACAATTGGAGGGCAAGTCTGGTGCCAGCAGCC 2495Query 1102 GCGGTAATTCCAGCTCCAATAGCGTATATTGAAGTTGTTGCAGTTAAAAAGCTCGTAGTT 1161|||||||||||||||||||||||||||||| |||||||||||||||||||||||||||||Sbjct 2494 GCGGTAATTCCAGCTCCAATAGCGTATATTAAAGTTGTTGCAGTTAAAAAGCTCGTAGTT 2435Query 1162 GAACCTTGGGTCTGGCTGGCCGGTCCGCCTCACCGCGAGT 1201||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||Sbjct 2434 GAACCTTGGGTCTGGCTGGCCGGTCCGCCTCACCGCGAGT 2395请问一下高手，我这个EST该怎么算呢，算新的？困惑迷茫中！忘高手给予指导！从结果看，好像是同一条序列？！simonchoe wrote:从结果看，好像是同一条序列？！complete genomeStrand=Plus/Minus因此是基因组中负链上的序列。
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MRCLVVLLAA LALSQASGIT RIPLHKGKTL RKALKERGLL EDFLQRQQYA VSSKYSSLGK VAREPLTSYL DSQYFGKIYI
• 首选分析1),2)中的字母组成可知，1)为核酸序列， 2)为氨基酸序列；
• 其次根据个人喜好分别登陆NCBI，EMBL，DDBJ相 关位点进行序列比对（Blast）
最相似的5个发序布列人的默检认索核号酸序列比对 考入核酸序列
得分最高的序 列，最可能是 查询的序列的 全长，点击
DDBJ查询2）的结果
2）中序列是氨基酸序列，所以 选取Blastp进入蛋白质/氨基酸序该序列为chymosin凝乳酶的一部分 列比考对入界2面）中序列
NCBI
基因名称 拷贝1）中的序列粘贴到对话框
发布时间
核酸比对发布人员 蛋白质/氨基酸比对
匹配率最高最高 先做1）题选择核酸比对
最相似的序列检索号
2）
则2）中序列为Chymosin凝乳酶的一部分
对话框中考入2）中序列
核酸序列比对 蛋白质/氨基酸序列比对
2）中序列选择蛋白质/氨基酸比对
前两个匹配率相等， 名字相同，可任选一 个
序列比对BLAST案列分析
• 1）运用Blast工具检索一下序列的信息：基因名称、 发布时间、发布人员和与其最相似的5个序列的检 索号
atggggccaa gctactgctc tcctctcttc ctctgtctcc tgctgtgcgg gggcacggag ctgtgctgtg ccctgcctct gtggctcttg cccggtggaa ctgcgaaccc agtgacgtct • 2）综合运用BLAST方法检索以下信息属于什么基因
EMபைடு நூலகம்L
选择核酸查询
检索号
发布默时认间为蛋白质数据库比对 基因名称
相似度发布人 最高的5 个序列 检索号
考入1）中核酸序列
耐心等待 查询核酸序列
匹配率最高 的序列即为 所查询的序 列
EMBL
默认为蛋白质数据库比对
拷贝入2）中氨基酸序列
该序列为chymosin凝乳酶的一部分
DDBJ
基因名称
发布时间