生物信息学-blast
blast应用实例
![blast应用实例](https://img.taocdn.com/s3/m/ce154b42e97101f69e3143323968011ca300f7c7.png)
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。
生物信息学-BLAST
![生物信息学-BLAST](https://img.taocdn.com/s3/m/5fcf5c5dce84b9d528ea81c758f5f61fb73628bf.png)
南方医科大学实验报告姓名学号专业年级基础学院生物信息学教研室题目BLAST 日期实验者实验者一、实验目的一、实验目的1,了解BLAST算法原理算法原理2,掌握BLAST参数设定的意义参数设定的意义3,利用BLAST解决生物学问题,如寻找给定序列(DNA或者蛋白质)的同源序列。
或者蛋白质)的同源序列。
二、实验器材二、实验器材电脑电脑三、方法与步骤三、方法与步骤)或者用自己的序列。
给定人蛋白RBP4(NP_006735)或者用自己的序列。
1 限定物种为人(Homo sapiens ),在参考序列数据库中搜索,列出结果(具体比对不列)。
1)进入BLAST主页主页/Blast.cgi2)限定物种为人Homo sapiens 3)在参考序列数据库中搜索在参考序列数据库中搜索4)CLICK BLAST 2 分别限定物种为Mus musculus ,Rattus norvegicus ,Drosophila melanogaster ,Bos taurus ,Danio rerio,各列出E值最小的两条序列。
值最小的两条序列。
1)选择物种选择物种3)输入序列,选择数据库和BALST程序,点击BLAST 4)E值最小的两个序列值最小的两个序列5)其余物种依次重复其余物种依次重复四、结果与讨论四、结果与讨论限定物种为人(Homo sapiens ),在参考序列数据库中搜索,列出结果(具体比对不列)。
分别限定物种为Mus musculus ,Rattus norvegicus ,Drosophila melanogaster ,Bos taurus ,Danio rerio,各列出E值最小的两条序列。
值最小的两条序列。
Mus musculus Rattus norvegicus Drosophila melanogaster Bos taurus Danio rerio 。
化学实验知识:BLAST算法在生物信息学中的应用实验研究
![化学实验知识:BLAST算法在生物信息学中的应用实验研究](https://img.taocdn.com/s3/m/3b816e581fd9ad51f01dc281e53a580216fc50a4.png)
化学实验知识:“BLAST算法在生物信息学中的应用实验研究”随着生物学、计算机科学和统计学的发展,生物信息学已成为研究生物学和医学的重要工具之一。
生物信息学是一个跨学科的领域,它结合了分子生物学、计算机科学、统计学、化学、物理学等多个学科,并重点关注生物数据的获取、处理和分析。
在生物信息学中,BLAST算法是一个重要的工具。
BLAST是“基本局部序列比对工具”的缩写,在生物学中常用来进行DNA、RNA和蛋白质序列查询。
BLAST算法是一种算法,可以快速从已知的蛋白质、DNA,RNA数据库中找到与之匹配的序列。
BLAST算法有许多优点。
首先,它非常快速。
BLAST算法可以快速比对大量的序列,尤其适用于大规模的生物信息学研究。
其次,BLAST算法具有高灵敏度和高特异性。
即使在具有相似序列的情况下,BLAST算法仍然可以找到最好的匹配。
最后,BLAST算法易于使用。
BLAST算法的用户界面简单明了,方便使用者快速操作。
然而,BLAST算法也有一些限制。
首先,BLAST算法只能找到与查询序列非常相似的序列。
因此,BLAST算法并不适用于寻找较为远缘的同源序列。
其次,BLAST算法的结果需要人工解读。
由于BLAST算法找到的序列数量通常非常之多,结果需要经过专家的解读和筛选,才能得出有价值的结论。
目前,BLAST算法已经广泛应用于生物信息学的各个领域。
例如,在基因组学领域,BLAST算法被用来鉴定基因和分析遗传变异。
在蛋白质学领域,BLAST算法被用来预测蛋白资质和进行结构预测。
此外,BLAST算法还被用于药物发现和疫苗设计。
总之,BLAST算法是生物信息学研究的重要工具之一。
它具有快速、高效和易于使用等优点。
同时,BLAST算法也面临一些挑战,例如远程同源序列的识别和结果解读。
随着生物信息学的发展,BLAST算法还将不断优化和改进,为生物学和医学的研究工作提供更强大的支持。
生物信息学中的基因组序列比对算法
![生物信息学中的基因组序列比对算法](https://img.taocdn.com/s3/m/7bbe66a2b9f67c1cfad6195f312b3169a451eaf1.png)
生物信息学中的基因组序列比对算法1. 引言生物信息学是研究生物学信息的存储、分析和应用的学科,其中基因组序列比对算法是重要的研究方向之一。
基因组序列比对是将一个序列与一个或多个目标序列进行比较,以寻找相似性和差异性的过程。
本文将介绍生物信息学中常用的基因组序列比对算法,包括Smith-Waterman算法、Needleman-Wunsch算法和BLAST算法。
2. Smith-Waterman算法Smith-Waterman算法是一种动态规划算法,可以用于比对两个序列之间的相似性。
它的基本思想是通过构建一个得分矩阵,计算两条序列中各个位置之间的得分,然后根据得分确定最佳比对。
具体步骤如下:(1) 构建一个得分矩阵,矩阵的行和列分别表示两条序列的每个字符。
(2) 初始化得分矩阵,将第一行和第一列的得分设为0。
(3) 根据特定的得分规则,计算得分矩阵中每个位置的得分。
得分规则可以根据具体情况进行调整,常见的得分规则包括替换得分、插入得分和删除得分。
(4) 从得分矩阵中找出最高得分的位置,得到最佳比对的结束位置。
(5) 追溯最佳比对的路径,得到最佳比对的开始位置。
Smith-Waterman算法的优点是可以寻找到最佳比对的局部相似性,适用于比对包含插入或删除的序列。
3. Needleman-Wunsch算法Needleman-Wunsch算法是一种全局序列比对算法,通过构建一个得分矩阵和得分规则,计算两个序列的全局相似性。
具体步骤如下:(1) 构建一个得分矩阵,矩阵的行和列分别表示两条序列的每个字符。
(2) 初始化得分矩阵,将第一行和第一列的得分设为特定值。
(3) 根据特定的得分规则,计算得分矩阵中每个位置的得分。
(4) 从得分矩阵中找出最高得分的位置,得到最佳比对的结束位置。
(5) 追溯最佳比对的路径,得到最佳比对的开始位置。
Needleman-Wunsch算法的优点是可以寻找到全局最佳比对,适用于比对两个序列之间的整体相似性。
blastx原理
![blastx原理](https://img.taocdn.com/s3/m/1dc9069032d4b14e852458fb770bf78a65293ad5.png)
blastx原理
BlastX是生物信息学中一种常用的工具,用于在蛋白质序列数据库中搜索已知蛋白质序列与给定DNA序列的相似性。
以下是BlastX 的工作原理的简要概述:
1. 蛋白质序列数据库:BlastX使用的是蛋白质序列数据库,例如NCBI的非冗余蛋白质数据库(nr)。
2. 转换为六种阅读框:给定的DNA序列首先被翻译成六个可能的阅读框,这包括三个正向阅读框和三个反向阅读框。
每个阅读框都会生成一个蛋白质序列。
3. BLAST搜索:BlastX使用基于比对算法的方法,将每一个由DNA序列生成的蛋白质序列与蛋白质数据库中的蛋白质序列进行比对。
4. 得分和评估:BlastX计算比对的得分,考虑相同的氨基酸残基、相似的氨基酸残基和不同的氨基酸残基之间的替换。
得分越高,表示两个序列越相似。
5. E值:BlastX生成一个E值,该值表示在随机情况下获得相同或更好比对的期望频率。
E值越小,说明比对的结果越显著。
6. 输出:最终的结果以表格形式呈现,显示与查询DNA序列相似的蛋白质序列及其得分、E值等信息。
用户可以根据结果判断查询序列可能的功能和结构。
BlastX的主要优势在于其高效性和灵活性,使得研究人员能够快速地从大规模的蛋白质数据库中找到与给定DNA序列相似的蛋白质序列,从而推断DNA序列可能的功能。
生物信息学中的序列比对工具对比总结
![生物信息学中的序列比对工具对比总结](https://img.taocdn.com/s3/m/c4845b7f11661ed9ad51f01dc281e53a580251a2.png)
生物信息学中的序列比对工具对比总结序列比对是生物信息学中的核心技术之一,它是通过对比两个或多个生物序列的相似性和差异性来研究其结构、功能和演化关系的重要方法。
为了进行序列比对,科学家们开发了许多不同的序列比对工具。
本文将对一些常用的序列比对工具进行对比和总结。
1. BLAST (Basic Local Alignment Search Tool)BLAST 是最常用的序列比对工具之一。
它可以在短时间内快速比对大量生物序列。
BLAST 提供了多种不同的比对算法,包括常见的BLASTN(nucleotide序列比对)和BLASTP(蛋白质序列比对)。
BLAST 的优点是速度快、易用性好,适用于快速筛选大量相似序列。
2. ClustalWClustalW 是多序列比对的常用工具之一。
它使用多重序列比对算法,将多个序列的相似部分按照最佳的方式对齐。
ClustalW 可以在网页界面或命令行中使用,对于中小规模的序列比对非常高效。
3. MUSCLE (MUltiple Sequence Comparison by Log-Expectation)与ClustalW 类似,MUSCLE 也是一种常用的多序列比对工具。
它采用较新的比对算法,能够更加准确和高效地进行大规模序列比对。
MUSCLE 的优点是能处理大量序列,且能够生成高质量的比对结果。
4. MAFFT (Multiple Alignment using Fast Fourier Transform)MAFFT 是一种高性能的多序列比对工具,其算法基于快速傅立叶变换。
它可以处理大规模序列,且比对结果质量高。
MAFFT还提供了许多可选参数,以满足用户对比对过程的个性化需求。
5. T-Coffee (Tree-based Consistency Objective Function for Alignment Evaluation)T-Coffee 是一种基于树的多序列比对工具,它利用树模型来提高序列比对的准确性。
blast+ 参数
![blast+ 参数](https://img.taocdn.com/s3/m/f5583d3503768e9951e79b89680203d8ce2f6aca.png)
blast+ 参数blast+是一种广泛使用的生物信息学工具,用于比对和分析DNA或蛋白质序列。
它主要用于在基因组或蛋白质数据库中搜索相似序列,以便识别功能和相关性。
blast+具有多种参数和选项,可以根据用户的需求进行定制和优化。
本文将探讨一些常见的blast+参数以及它们的应用。
1.序列输入参数:- -query:指定要比对的查询序列文件。
可以是一个单独的序列,也可以是包含多个序列的文件。
可以使用FASTA或FASTQ格式。
- -db:指定数据库文件的路径或名称。
blast+支持多种类型的数据库,如nt(核酸序列数据库)和nr(非冗余蛋白质序列数据库)等。
2.比对算法和参数:- -program:指定比对算法,如blastn(用于DNA序列比对)、blastp(用于蛋白质序列比对)等。
- -evalue:设置期望值阈值。
期望值越小,比对结果越可靠,默认为10。
- -word_size:设置比对过程中匹配词的大小。
较大的值可以提高比对的准确性,但会增加计算时间。
默认为11。
- -gapopen和-gapextend:设置比对中出现间隙的惩罚分数。
这些参数用于控制比对中出现插入或删除的开放和扩展惩罚。
默认值为11和1。
3.输出格式参数:- -outfmt:设置输出格式。
blast+支持多种输出格式,如标准文本、XML、HTML和JSON等。
可以根据需要选择合适的格式。
4.结果过滤参数:- -max_target_seqs:设置返回比对结果的最大数量。
较小的值可以加快计算速度,默认为500。
- -min_identity:设置最低匹配相似性的阈值。
较高的值可以提高比对结果的质量,默认为0。
- -max_hsps:设置返回比对结果的最大数量。
较小的值可以加快计算速度,默认为0。
5.并行计算参数:- -num_threads:设置用于比对计算的线程数。
可以根据计算资源和比对任务的大小来选择合适的值。
6.数据库参数:- -gilist:指定一个GI列表文件,以限制比对搜索的范围。
blast和clustal的原理
![blast和clustal的原理](https://img.taocdn.com/s3/m/cea93bbe85868762caaedd3383c4bb4cf6ecb756.png)
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。
生物信息学 chapter05_blast(tingke)
![生物信息学 chapter05_blast(tingke)](https://img.taocdn.com/s3/m/4866e27d192e45361066f5a4.png)
步骤3:粘贴或上传序列
步骤4:选择数据库
nr = non-redundant (most general database) dbest = database of expressed sequence tags dbsts = database of sequence tag sites gss = genomic survey sequences htgs = high throughput genomic sequence
表 BLAST 子程序及其搜索功能简表
程序
查询序列
数据库类型 返回序列
ห้องสมุดไป่ตู้
搜索功能
blastn
核酸
核酸
核酸
用核酸查询序列与核酸数据库中的序列进 行比对
blastp
蛋白质
蛋白质
蛋白质
用蛋白质查询序列与蛋白质数据库中的序 列进行比对
blastx 核酸(翻译)
蛋白质
蛋白质
核酸查询序列先 6 框翻译成蛋白质序列后再 逐一与蛋白质数据库中的序列进行比对
Program Input blastn DNA blastp protein blastx DNA tblastn protein tblastx DNA
Database 1
DNA 1
protein 6
protein 6
DNA 36
DNA
Fig. 4.3
page 91
每种工具各自的特点:
blastn是用核酸序列来搜索核酸序列数据库, 最后返回相似度高的核酸序列。 blastp是用蛋白质序列来搜索蛋白质序列数据 库,最后返回相似度高的蛋白序列。 blastx能够在提交核酸序列后,自动根据可能 的阅读框架将其翻译成6种蛋白质序列,然后 逐一搜索蛋白质序列数据库,最后返回相似度 高的蛋白序列。
blast和clustal的原理
![blast和clustal的原理](https://img.taocdn.com/s3/m/1517575153d380eb6294dd88d0d233d4b14e3f91.png)
blast和clustal的原理Blast和Clustal都是生物信息学领域中常用的序列比对工具,具有不同的原理和应用场景。
Blast(基本局部比对搜寻工具)是一种常用的序列比对工具,其原理是通过将查询序列与已知序列库中的序列进行比对,从而找到最相似的序列,并计算相似性得分和E值。
Blast分为BLASTN、BLASTP、BLASTX、TBLASTN和TBLASTX五种不同的算法,针对不同类型的核酸或蛋白质序列进行比对。
BLAST使用快速的启发式算法,可以在较短时间内进行大规模的序列比对。
在Blast中,首先通过预处理步骤将已知的序列库进行索引,然后将查询序列与序列库中的序列逐一比对,使用Smith-Waterman算法计算匹配得分和比对的长度。
然后,根据匹配得分和比对长度计算分数和E值,E值是指从巧合发生的随机事件中期望出现的次数。
如果E值较小,则说明匹配结果比较可信;如果E值较大,则匹配结果可能是随机出现的。
Clustal是一种用于多序列比对的工具,可以快速比对多个序列之间的异同,然后生成一棵树来描述序列之间的进化关系。
Clustal通过分析序列中的保守区域和变异区域,将各序列之间的相似性转换为距离,然后使用UPGMA算法构建进化关系树。
Clustal还可以通过调整序列中对应区域的位置来优化比对结果,从而提高比对的准确率。
Clustal比对的过程分为三个步骤:预处理、序列比对和树的构建。
预处理阶段可以将查询序列转换为合适的格式,在序列比对中,Clustal基于多种比对算法,包括Needleman-Wunsch算法、Smith-Waterman算法、Clustal Omega算法等,可以选择合适的算法来进行比对。
第三步是基于序列的相似性,生成树结构来描述序列之间的进化关系。
综上所述,Blast和Clustal是两款常用的序列比对工具,它们各有特点,可根据需要选择使用。
Blast适用于单序列比对和序列搜索,通过快速的启发式算法可以在较短时间内进行大规模的比对,适用于基因注释、蛋白质相互作用等领域的研究。
BLAST分析
![BLAST分析](https://img.taocdn.com/s3/m/a936dc9077a20029bd64783e0912a21614797fab.png)
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](https://img.taocdn.com/s3/m/9ad16e1e3d1ec5da50e2524de518964bce84d272.png)
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。
常用生物信息学软件BLAST
![常用生物信息学软件BLAST](https://img.taocdn.com/s3/m/4f869f48b307e87101f696b1.png)
Blast的主程序是blastall。程序的输入文件是query序列(-i 参数)和库文件(-d 参数),比对类型的 选择(-p 参数)和输出文件(-o 参数)由用户指定。其中“-p”参数有 5 种取值: -p blastp:蛋白序列与蛋白库做比对。 -p blastx:核酸序列对蛋白库的比对。 -p blastn:核酸序列对核酸库的比对。 -p tblastn:蛋白序列对核酸库的比对。 -p tblastx:核酸序列对核酸库在蛋白级别的比对。 这些元素就构成了blast的基本运行命令(以blastn为例): blastall -i query.fasta -d database_prefix -o blast.out -p blastn 其中如果"-o"参数缺省,则结果输出方式为屏幕输出。下面以一个blastn比对为例,来说明比对全过程: Query序列(query.fasta): >gi|45593933|gb|AY551259.1| Oryza sativa precursor microRNA 319c gene AGGAAGAGGAGCTCCTTTCGATCCAATTCAGGAGAGGAAGTGGTAGGATGCAGCTGCCGATTCATGGATA CCTCTGGAGTGCATGGCAGCAATGCTGTAGGCCTGCACTTGCATGGGTTTGCATGACCCGGGAGATGAAC CCACCATTGTCTTCCTCTATTGATTGGATTGAAGGGAGCTCCACATCTCT >gi|45593932|gb|AY551258.1| Oryza sativa precursor microRNA 319b gene CATATTCTTTTAATTTGATGGAAGAAGCGATCGATGGATGGAAGAGAGCGTCCTTCAGTCCACTCATGGG CGGTGCTAGGGTCGAATTAGCTGCCGACTCATTCACCCACATGCCAAGCAAGAAACGCTTGAGATAGCGA AGCTTAGCAGATGAGTGAATGAAGCGGGAGGTAACGTTCCGATCTCGCGCCGTCTTTGCTTGGACTGAAG GGTGCTCCCTCCTCCTCGATCTCTTCGATCTAATTAAGCTACCTTGACAT 库文件Database(db.seq,已经运行formatdb -i db.seq -p F -o T建库): >fake_seq AGGAAGAGGAGCTCCTTTCGTTCCAATTCAGGAGAGGAAGTGGTAGGATGCAGCTGCCGATTCATGGATA CCTCTGGAGTGCATGCAGCAATGCTGTAGGCCTGCACTTGCATGGGTTTGCATGACCCGGCGAGATGAAC CCACCATTGTCTTCCTCTATTGATTGGATTGAAGGGAGCTCCACATCTCT 运行命令: blastall -i query.fasta -d db.seq -o blast.out -p blastn 运行结果: BLASTN 2.2.8 [Jan-05-2004] Reference: Altschul, Stephen F., Thomas L. Madden, Alejandro A. Schaffer, Jinghui Zhang, Zheng Zhang, Webb Miller, and David J. Lipman (1997), "Gapped BLAST and PSI-BLAST: a new generation of protein database search programs", Nucleic Acids Res. 25:3389-3402. Query= gi|45593933|gb|AY551259.1| Oryza sativa precursor microRNA 319c gene, complete sequence
blast的对比分析流程
![blast的对比分析流程](https://img.taocdn.com/s3/m/cf0353910d22590102020740be1e650e52eacf07.png)
blast的对比分析流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成,希望大家下载以后,能够帮助大家解决实际的问题。
文档下载后可定制随意修改,请根据实际需要进行相应的调整和使用,谢谢!并且,本店铺为大家提供各种各样类型的实用资料,如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等,如想了解不同资料格式和写法,敬请关注!Download tips: This document is carefully compiled by theeditor. I hope that after you download them,they can help yousolve practical problems. The document can be customized andmodified after downloading,please adjust and use it according toactual needs, thank you!In addition, our shop provides you with various types ofpractical materials,such as educational essays, diaryappreciation,sentence excerpts,ancient poems,classic articles,topic composition,work summary,word parsing,copy excerpts,other materials and so on,want to know different data formats andwriting methods,please pay attention!使用blast进行对比分析的流程对比分析是生物信息学研究的一个重要环节,而blast则是进行对比分析的常用工具。
blast 比对结果 解读
![blast 比对结果 解读](https://img.taocdn.com/s3/m/5c29a6b39f3143323968011ca300a6c30c22f1cf.png)
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。
基因组序列比对分析及相关软件的使用
![基因组序列比对分析及相关软件的使用](https://img.taocdn.com/s3/m/798210806037ee06eff9aef8941ea76e58fa4a82.png)
基因组序列比对分析及相关软件的使用基因组序列比对分析是一种常见的生物信息学分析方法,广泛用于研究DNA、RNA或蛋白质序列的相似性和差异性,以及基因组结构和功能等方面的研究。
下面将介绍基因组序列比对分析的基本原理和常用的比对软件的使用方法。
常用的比对软件:1. BLAST(Basic Local Alignment Search Tool)BLAST是一种常用的比对软件,可以快速比对两个序列之间的相似性。
BLAST将查询序列与参考序列进行比对,并给出一个比对得分(称为E值)来表示两个序列的相似性。
BLAST包含多种版本,如BLASTn用于DNA-DNA序列比对,BLASTp用于蛋白质序列比对等。
使用方法:b.准备查询序列和参考序列。
c.打开BLAST软件,选择相应的版本(如BLASTn)。
d.在查询序列窗口中输入查询序列,点击“运行”按钮开始比对。
e.在结果中查看比对得分(E值)和匹配的位置信息。
2. Bowtie / Bowtie2Bowtie和Bowtie2是一对基因组序列比对软件,用于比较长的DNA序列。
Bowtie使用索引来加快比对速度,可以在较短的时间内进行大规模比对。
Bowtie2相比Bowtie具有更高的准确性和更好的感受性。
使用方法:b.准备查询序列和参考序列。
c.构建索引文件,将参考序列转换为索引文件格式。
d. 打开终端或命令提示符窗口,输入相应的命令来运行Bowtie或Bowtie2e.在结果中查看比对得分、匹配的位置信息和SAM/BAM格式文件。
3. BWA(Burrows-Wheeler Aligner)BWA是一种用于DNA和RNA序列比对的软件,可以高效地进行大规模比对和可变位点检测。
BWA将参考序列转换为索引,然后将查询序列与索引进行比对,以找到最佳比对结果。
使用方法:b.准备查询序列和参考序列。
c.构建索引文件,将参考序列转换为索引文件格式。
d.打开终端或命令提示符窗口,输入相应的命令来运行BWA。
生物信息学中的基因组序列分析工具使用指南
![生物信息学中的基因组序列分析工具使用指南](https://img.taocdn.com/s3/m/9265f84adf80d4d8d15abe23482fb4daa58d1d2c.png)
生物信息学中的基因组序列分析工具使用指南随着高通量测序技术的发展,大量的基因组序列数据被不断产生。
为了从这些序列数据中获取有用的信息,生物学家们需要利用生物信息学工具对基因组序列进行分析。
本文将为您提供生物信息学中常用的基因组序列分析工具的使用指南。
一、BLAST(Basic Local Alignment Search Tool)BLAST是一种用于序列比对的常用工具。
它能够通过比对查询序列与已知序列数据库中的序列,来找到相似的序列并进行注释。
以下是使用BLAST的基本步骤:1. 准备查询序列:将待比对的查询序列保存为文本文件的形式,可以是单个序列或多个序列。
2. 选择BLAST程序:根据不同的比对目的,选择合适的BLAST程序,如blastn用于核酸与核酸的比对,blastp用于蛋白质与蛋白质的比对。
3. 选择数据库:根据需求选择适合的数据库,如NCBI核酸数据库(nt)或非冗余蛋白质数据库(nr)等。
4. 运行BLAST:使用命令行界面或图形界面,输入相应的参数,运行BLAST程序。
5. 分析结果:根据比对结果,分析相似序列的特征、功能等信息。
二、MAFFT(Multiple Alignment using Fast Fourier Transform)MAFFT是一种用于多序列比对的工具,能够同时比对多个序列,识别共有的区域,并预测不同序列间的变异位置。
以下是使用MAFFT 的基本步骤:1. 准备序列:将待比对的序列保存为文本文件的形式,可以是核酸序列或蛋白质序列。
2. 运行MAFFT:使用命令行界面,输入相应的参数,运行MAFFT 程序。
3. 分析比对结果:根据比对结果,分析序列间的共有区域和变异位置,推断序列的进化关系或寻找保守结构。
三、MEME(Multiple EM for Motif Elicitation)MEME是一种用于寻找DNA、RNA或蛋白质序列中共有模体(motif)的工具。
blast生物信息学名词解释
![blast生物信息学名词解释](https://img.taocdn.com/s3/m/b97425883086bceb19e8b8f67c1cfad6185fe941.png)
blast生物信息学名词解释
嘿,你知道什么是 blast 吗?这可真是个超级重要的生物信息学名
词啊!blast 就像是一把神奇的钥匙,能打开生物信息世界的大门。
比
如说,当你面对海量的基因序列,就像置身于一个巨大的基因海洋中,blast 就是那艘能带你航行其中的船(这就好像在茫茫大海中找到正确
的航向一样)。
想象一下,研究人员们每天都在和各种基因数据打交道,那可真是
一团乱麻啊!这时候,blast 闪亮登场啦!它能快速地在这些数据中找
到相似的部分。
你看,就好比你在一堆拼图中迅速找到能拼在一起的
那几块(是不是很厉害呀)!
有一次,我和我的生物学家朋友聊天,他就特别兴奋地跟我说:“哎呀,blast 可太好用啦,没有它,我的研究都不知道该怎么进行下去!”我当时就很好奇,问他:“blast 到底是怎么做到的呀?”他耐心地
给我解释说,blast 会把你要查询的序列和数据库中的序列进行比对,
然后告诉你它们之间的相似程度。
哇塞,这听起来就好酷啊!
blast 还能帮助我们发现新的基因功能呢!就好像你在一个满是宝藏
的山洞里,blast 就是那盏能照亮宝藏的灯(是不是很神奇呢)。
它能
让我们找到那些隐藏在数据深处的秘密。
在生物信息学的领域里,blast 真的是不可或缺的工具。
它就像是一
个超级英雄,默默地守护着生物研究的世界,帮助科学家们解开一个
又一个的谜题。
所以呀,blast 可不仅仅是一个名词,它更是生物信息学的灵魂所在啊!我觉得,blast 就是生物信息学中最闪亮的那颗星,没有之一!你难道不这么认为吗?。
常用生物软件大汇总
![常用生物软件大汇总](https://img.taocdn.com/s3/m/75fa7565e3bd960590c69ec3d5bbfd0a7956d50f.png)
常用生物软件大汇总生物软件是指由计算机技术应用于生物学研究的软件工具。
随着生物学研究的深入,生物软件层出不穷,涵盖了生物信息学、分子建模、基因组学、蛋白质研究、系统生物学等多个领域。
下面是一份常用生物软件的大汇总。
1.生物信息学软件:-BLAST:用于比对核酸或蛋白质序列的工具,常用于序列相似性分析和序列注释。
- ClustalW:用于多序列比对的软件,可以研究序列间的保守性和变异性。
-MEGA:用于分子进化分析的软件,可以构建进化树和进行序列比对。
-EMBOSS:一个开源的生物信息学软件套件,提供了一系列分析工具,如序列比对、序列注释、基因预测等。
-GROMACS:广泛应用于分子动力学模拟的软件,用于研究蛋白质和其他生物大分子的结构和动力学性质。
2.基因组学软件:- UCSC Genome Browser:用于浏览和分析基因组数据的工具,提供了丰富的基因组注释信息和功能预测。
- Ensembl:一个集成了多个物种基因组数据和功能注释的数据库,针对多物种基因组比对和注释提供了丰富的工具。
- TopHat和Cufflinks:用于RNA-Seq数据分析的工具,可以进行基因表达量估计和剪接变异分析。
- NCBI GenBank和EMBL:两个常用的基因序列数据库,包含了大量基因组和蛋白质序列数据。
3.蛋白质研究软件:-PyMOL:一个用于可视化蛋白质结构的工具,可以进行蛋白质结构的可视化、分析和交互式操作。
- Rosetta:用于蛋白质结构预测和蛋白质折叠研究的软件,可以通过模拟和优化预测蛋白质的三维结构。
- Swiss-model:一个用于模拟蛋白质结构的工具,可以根据已知的蛋白质结构进行模拟和预测。
-PDB:以蛋白质结构为基础的数据库,提供了大量已知的蛋白质结构数据。
4.系统生物学软件:- Cytoscape:用于生物网络分析的工具,可以可视化和分析蛋白质-蛋白质相互作用网络、基因调控网络等。
-MATLAB和R:两个常用的统计和计算工具,可以用于生物网络建模、模拟和数据分析。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
筛选结果
点击开始搜索
其他一些显示格式参数
18
提交任务
返回查询号(request id)
修改完显示格式后点 击进入结果界面
可以修改显示结果格式
19
结果页面(一)
图形示意结果
20
结果页面(二)
目标序列描述部分
带有genbank的链接,点击可以进入 相应的genbank序列
匹配情况,分值,e值
21
结果页面(三)
匹配序列列表
31
分析过程(八)
具体匹配情况
32
单机版的Blast使用(一)
为什么使用单机版的Blast? 1.特殊的数据库要求。 2.涉及序列的隐私与价值。 3.批量处理 4.其他原因??
33
单机版的Blast使用(二)
单机版Blast的基本操作过程 1.下载单机版的Blast程序 ftp:///blast/executables/ 目录下,下载对应的操作系统版本。 2.解压程序包(blast.tar.gz) 命令是: $ tar zxvf blast.tar.gz
5
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。完成这一工作只需要使用两两序列 比较算法。常用的程序包有BLAST、FASTA等;
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;
6
Blast简介(一)
BLAST 是由美国国立生物技术信息 中心(NCBI)
开发的一个基于序列相似性的数据库搜 索程序。 BLAST是“局部相似性基本查询工 具”(Basic Local Alignment Search Tool)的 缩写。
7
Blast简介(二)
Blast 是一个序列相似性搜索的程序包, 其中包含了很多个独立的程序,这些程序 是根据查询的对象和数据库的不同来定义 的。比如说查询的序列为核酸,查询数据 库亦为核酸序列数据库,那么就应该选择 blastn程序。
42
PSI-blast
Position specific iterative BLAST (PSI-BLAST) 位 点特异的迭代blast搜索,主要针对蛋白序列。第 一次blast搜索后,结果中最相似的序列重新构建 PSSM (位点特异性打分矩阵),然后再使用该矩 阵进行第二轮blast搜索,再调整矩阵,搜索,如 此迭代。 最终高度保守的区域就会得到比较高的分值, 而不保守的区域则分数降低,趋近0。 这样可以提高blast搜索的灵敏度。
9
Blast相关的问题
怎么获得blast服务,怎么使用的问题?
为什么使用blast,可以获得什么样的信息? 其他问题:实际使用时选择哪种方式(网 络,本地化),参数的选择,结果的解 释…
10
Blast资源
1.NCBI主站点:
/BLAST/(网络版) ftp:///blast/ (单机版)
37
单机版的Blast使用(六)
以下是一个典型的blastn分析命令: (待分析序列seq.fa,数据库nt_db) $./blastall –p blastn –i seq.fa -d nt_db –w 7 –e 10 –o
程序名 输入 数据库 窗口 e值 输出
seq.blastn.out 该命令的意思是,对seq.fa文件中的核酸序列对 nt_db数据库执行blastn搜索,窗口大小是7,e值 限制是10,输出的结果保存到文件seq.blastn.out 中。
41
Megablast
megablast采用了贪婪算法(greedy algorithm),它连接了多个查询序列进行一 次搜索比对,这样节省了很多搜索数据库 的时间。主要针对核酸序列。是blast经过 优化后,适用于由于测序或者其他原因形 成的轻微的差别的序列之间的比较,比一 般的相似性搜索程序要快10倍,可以很快 的完成两组大数据的比对。
也可以选择tblastn
作为演示, 我们这里选blastp
25
分析过程(二)
3.填入序列(copy+paste) Fasta格式,或者纯序列 4.选择搜索区域,这里我们要 搜索整个序列,不填 5.选择搜索数据库,这里我们 选nr(非冗余的蛋白序列库)。 是否搜索保守区域数据库 (cdd),蛋白序列搜索才有。 我们选上
35
单机版的Blast使用(四)
核酸序列: $ ./formatdb –i sequence.fa –p F –o T/F –n db_name 蛋白序列: $ ./formatdb –i sequence.fa –p T –o T/F –n db_name
36
单机版的Blast使用(五)
4.执行Blast比对 获得了单机版的Blast程序,解压开以后, 如果有了相应的数据库(db),那么就可 以开始执行Blast分析了。 单机版的Blast程序包,把基本的blast分析, 包括blastn,blastp,blastx等都整合到了 blastall一个程序里面。
16
Blast任务提交表单(二)
2.设置各种参数部分
设置搜索的范围,entrez关键词, 或者选择特定物种
一些过滤选项,包括简 单重复序列,人类基因 组中的重复序列等
E值上限 窗口大小 如果你对blast的命令行选项熟悉的话,可以在这里加入更多的参数
17
Blast任务提交表单(三)
3.设置结果输出显示格式 E值范围 选择需要显示的选项 以及显示的文件格式 显示数目 Alignment的显 示方式
生物序列的相似性搜索
-blast简介及其应用
内容提要
1.基本概念 相似性,同源性 2.Blast介绍 Blast资源和相关问题 3.Blast的应用 网络版 单机版 4.深入了解Blast(改进程序,算法基础) 5.其他的序列相似性搜索工具(fasta)
2
生物序列的相似性
相似性: 是指一种很直接的数量关系,比如部 分相同或相似的百分比或其它一些合适 的度量。比如说,A序列和B序列的相似 性是80%,或者4/5。这是个量化的关 系。当然可进行自身局部比较。14源自NCBI提供的Blast服务
登陆ncbi的 blast主页
核酸序列
蛋白序列
翻译序列
底下有其他一些针对 特殊数据库的和查看 以往的比对结果等
15
Blast任务提交表单(一)
1.序列信息部分
序列范围 (默认全部)
填入查询(query)的序列
选择搜索数据库 如果接受其他参数默认 设置,点击开始搜索
26
分析过程(三)
6.限制条件,我们限制 在病毒里面找。
7.其他选项保持默认值
打分矩阵
27
分析过程(四)
8.输出格式选项保持 默认值
9.点击开始搜索
28
分析过程(五)
10.查询序列的一些 相关信息 在cdd库里面找到 两个保守区域, 点击可以进入
29
分析过程(六)
图形结果
30
分析过程(七)
单机版 单机版的blast可以通过NCBI的ftp站点获 得,有适合不同平台的版本(包括linux, dos等)。获得程序的同时必须获取相应 的数据库才能在本地进行blast分析。单机 版的优点是可以处理大批的数据,可以自 己定义数据库,但是需要耗费本地机的大 量资源,此外操作也没有网络版直观、方 便,需要一定的计算机操作水平。
3
生物序列的同源性
同源性: 指从一些数据中推断出的两个基因或蛋 白质序列具而共同祖先的结论,属于质的 判断。就是说A和B的关系上,只有是同 源序列,或者非同源序列两种关系。而说 A和B的同源性为80%都是不科学的。
4
相似性和同源性关系
序列的相似性和序列的同源性有一定的关系,一 般来说序列间的相似性越高的话,它们是同源序 列的可能性就更高,所以经常可以通过序列的相 似性来推测序列是否同源。 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。
详细的比对上的序列的排列情况
22
一个具体的例子(blastp)
假设以下为一未知蛋白序列
>query_seq MSDNGPQSNQRSAPRITFGGPTDSTDNNQNGGRNGARPKQRRPQGLPNNTAS WFTALTQHGKEELRFPRGQGVPINTNSGPDDQIGYYRRATRRVRGGDGKMKEL SPRWYFYYLGTGPEASLPYGANKEGIVWVATEGALNTPKDHIGTRNPNNNAATV LQLPQGTTLPKGFYAEGSRGGSQASSRSSSRSRGNSRNSTPGSSRGNSPARM ASGGGETALALLLLDRLNQLESKVSGKGQQQQGQTVTKKSAAEASKKPRQKRT ATKQYNVTQAFGRRGPEQTQGNFGDQDLIRQGTDYKHWPQIAQFAPSASAFFG MSRIGMEVTPSGTWLTYHGAIKLDDKDPQFKDNVILLNKHIDAYKTFPPTEPKKDK KKKTDEAQPLPQRQKKQPTVTLLPAADMDDFSRQLQNSMSGASADST QA
34
单机版的Blast使用(三)
3.获取Blast数据库 a.直接从ncbi下载 ftp:///blast/db/ b.用Blast程序包提供的formatdb工具自己格 式化序列数据成数据库。 假设有一序列数据(sequence.fa,多序列,fasta 格式),欲自己做成Blast数据库,典型的命令 如下: