Local Blast序列比对教程
3_1.序列比对基础与BLAST入门
一、序列比对（alignment）的概念、目的
序列比对的主要目的在于阐明序列之间的同源 性关系，以及从已知序列预测新序列的结构和 功能。
序列比对基于一种生物学推断（进化论）： 相似性 同源性 相似的结构和功能
序列的全长进行比对。 局部比对（local alignment）对两条核苷酸或氨基酸序
列的一部分进行比对。
TKQDLELPKLAGTWHSMAMATNNISLMATLKAPLRVHITSEDNLEIVLHR VQENFDVNKYLGTWYEIEKIPTTFENGRCIQANYSLMENGNQELRADGTV
CGATCGATCGATCGATATATATATATGCATATATATGCATGCATGCATGCAT
序列比对要考虑的问题 2
2、是否存在插入和缺失？（gap，空位罚分的问题 教材Page71）
连字号(-)标记插入或缺失的事件。
ATGCATGCATGCATGCATATATATATATATATATGCATGCATGCATGCATGC | | | || | | | | | | | | | | |
算法（构建打分矩阵） 数学
编程
计算机
打分
搜索数据库
计算机
给出比对结果（比对分数、显著性检验）
问题
什么是序列比对？ 概念、目的、比对形式、 基本原理
序列比对有何用？ 应用
怎样进行序列比对？ 算法、程序
四、序列比对（alignment）的应用
序列比对的主要目的在于阐明序列之间的同源性关 系，以及从已知序列预测新序列的结构和功能。 评价实验结果（鉴定一条序列的身份） 为实验提供新思路指导进一步的实验设计 寻找和鉴定新基因的重要手段 蛋白质结构预测和分子设计的基础（同源建模） 研究生物进化和种属分类的基本方法(系统发生分析) 基因组信息分析
如何运用BLAST进行序列比对、检验引物特异性
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，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：=" 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）。
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。
Blast：大神教你轻松搞定序列比对
Blast：大神教你轻松搞定序列比对Blast (Basic Local Alignment Search T ool) 作为一种序列相似性比对工具，被认为是生物信息分析必须掌握的一款软件。
不管你是做两序列相似性的简单比对，还是引物特异性、基因组成环等个性化分析。
因此，许多看似高大上的基因分析，都可归类于序列间的比较，因此Blast是生信分析中基础性的工具。
今天小编要放大招了，重中之重，送给还在捶胸顿足被一堆数据吓哭的你。
本地Blast本地Blast是该款软件的本地模式，用户可在离线状态下完成目标序列的相似性比对分析。
此种模式不仅可以避免在线提交序列的繁琐和不稳定性，更重要的是能够为用户提供个性化的服务。
若用户需要指定特殊数据库或大量序列的比对，本地Blast则是最优选择。
那么，如何进行本地Blast呢？接下来小编为您献上做本地Blast的基本原则，若您能掌握以下要点，不管对快速应用本地blast还是未来拓展个性化都有很大帮助。
1掌握三个基本要素分别是数据库(database)、待比对序列(query)和目标序列(subject)。
基于这三个基本元素，本地Blast运行方式即是用户选定目标序列(subject)并将其构建成数据库，然后用待比对序列(query)在数据库中搜索，待比对序列遍历数据库中的每一条目标序列后得到最终比对结果。
本地Blast概述：本地Blast是一款集成软件，其中包括blastp、blastx和blastn等模块，通过调用不同的比对模块，blast 实现了五种可能的序列比方式：blastp：蛋白序列与蛋白库作比对，直接比对蛋白序列的同源性。
blastx：核酸序列与蛋白库作比对，将核酸序列先翻译成蛋白序列，再将其与蛋白库作比对。
blastn：核酸序列与核酸库的比对，直接比对核酸序列的同源性。
tblastn：蛋白序列对核算库的比对，现将核酸库翻译成蛋白库，再将蛋白序列与翻译后的蛋白库进行比对。
BLAST种类及使用方法
BLAST种类及使用方法BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）是一种常用的生物信息学工具，用于在数据库中和比对生物序列。
BLAST工具有多种不同的变体，每种都有不同的用途和适用范围。
下面将介绍几种常见的BLAST工具及其使用方法。
1.BLASTN：BLASTN用于比对核酸序列（DNA或RNA）。
它可以识别相似的核酸序列，并计算相似度和比对长度。
通过对两个序列之间的匹配和错配进行比较，BLASTN可以找到最佳的比对结果。
BLASTN对于找到相似的基因和寻找保守序列非常有用。
使用方法：a.输入待比对的核酸序列。
b.选择合适的数据库（如NCBI的NR数据库）。
c.选择期望的输出格式。
d.运行BLASTN比对。
e.分析比对结果，并根据需要进行相关的进一步分析。
2.BLASTP：BLASTP用于比对蛋白质序列。
它可以找到相似的蛋白质序列，并计算相似度和比对长度。
BLASTP通过比较两个蛋白质序列之间的氨基酸匹配和错配来找到最佳的比对结果。
BLASTP对于找到相似的蛋白质序列、预测蛋白质结构和功能非常有用。
使用方法：a.输入待比对的蛋白质序列。
b. 选择合适的数据库（如NCBI的RefSeq数据库）。
c.选择期望的输出格式。
d.运行BLASTP比对。
e.分析比对结果，并根据需要进行相关的进一步分析。
3.BLASTX：使用方法：a.输入待比对的核酸序列。
b. 选择合适的数据库（如NCBI的RefSeq数据库）。
c.选择期望的输出格式。
d.运行BLASTX比对。
e.分析比对结果，并根据需要进行相关的进一步分析。
4. BLAST2Seq：使用方法：a.输入两个待比对的生物序列。
b.选择合适的数据库（如NCBI的NR数据库）。
c.选择期望的输出格式。
d. 运行BLAST2Seq比对。
e.分析比对结果，并根据需要进行相关的进一步分析。
5.tBLASTn：tBLASTn用于比对核酸序列，并将其翻译成六个阅读框的蛋白质序列，然后与蛋白质序列进行比对。
blast检索的比对方法
blast检索的比对方法一、了解blast检索的基本原理。
blast检索其实就是通过将查询序列与数据库中的序列进行比对，找到相似的序列。
就好比你在一堆拼图里找和你手里那块最匹配的，blast就是帮你干这个事儿的小能手。
它会根据序列的相似性来打分，分数越高，说明匹配度就越高。
这个打分的过程就涉及到很多复杂的算法啦，不过咱不用太纠结那些，知道它大概是怎么回事就行。
比如说，它会考虑序列的长度、碱基或者氨基酸的匹配情况等等。
二、准备工作要做好。
在进行blast检索比对之前，咱得把准备工作做足了。
首先呢，你得有一个明确的查询序列，这个序列可以是DNA序列，也可以是蛋白质序列，得确保这个序列是准确无误的哦，不然比对出来的结果可就不靠谱啦。
然后呢，你还得选择合适的数据库。
不同的数据库包含的序列信息是不一样的，比如说NCBI的nr数据库，它包含了大量的非冗余蛋白质序列，如果你要比对蛋白质序列，选它就挺合适的。
还有像nt数据库，主要是核酸序列数据库。
选对数据库就像找对了方向，能让你的比对更有针对性。
三、选择合适的blast程序。
blast有好几种不同的程序呢，每种程序都有它自己的特点和适用范围。
比如说blastn，它主要是用于核酸序列之间的比对；blastp呢，就是专门用来比对蛋白质序列的；还有blastx，它是将核酸序列翻译成蛋白质序列后再和蛋白质数据库进行比对。
这就好比你有不同的工具，得根据具体的活儿来选合适的工具。
如果你不确定该用哪个程序，也没关系，一般来说，你可以先看看你的查询序列是什么类型的，然后再根据数据库的类型来选择。
比如说，你的查询序列是DNA序列，要比对的数据库也是核酸序列数据库，那blastn就挺合适的。
四、设置比对参数。
设置比对参数这一步也很重要哦。
参数设置得合理不合理，直接关系到比对结果的准确性和可靠性。
常见的参数有期望值（E值）、比对得分阈值等等。
E值呢，简单来说就是在数据库中随机找到与查询序列相似程度这么高的序列的概率。
blast用法
blast用法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和比对生物序列（如DNA、RNA、蛋白质等）。
以下是使用BLAST的基本步骤和用法：1. 准备输入序列：首先，准备待查询的序列数据。
可以是DNA序列、蛋白质序列或其他类型的生物序列。
2. 选择BLAST程序：根据要比对的序列类型，选择合适的BLAST程序。
常见的BLAST程序包括blastn（用于DNA比对）、blastp（用于蛋白质比对）、blastx（用于DNA与蛋白质相互比对）等。
3. 选择数据库：确定要在哪个数据库中进行比对。
BLAST提供了多个数据库选项，如NCBI提供的nr数据库（非冗余蛋白质序列数据库）。
4. 运行BLAST：使用命令行或图形界面工具，输入BLAST命令或设置相应的参数进行比对。
例如，可以使用以下命令运行blastp程序进行蛋白质比对：```blastp -query input.fasta -db database -out output.txt```其中，`input.fasta`是输入序列文件，`database`是要比对的数据库，`output.txt`是输出结果文件。
5. 解析和分析结果：BLAST运行完成后，会生成比对结果文件。
可以使用相应的工具或脚本来解析、过滤和分析结果，以获取所需信息（如相似性、E值、比对长度等）。
6. 结果解释和进一步分析：根据比对结果，可以进一步解释和分析序列的功能、同源性等信息。
可以使用其他生物信息学工具和数据库来进一步研究和验证结果。
需要注意的是，BLAST具有多个参数和选项，可以根据具体的研究目的和需求进行调整和优化。
建议参考相关的文档、教程或使用BLAST 提供的帮助命令（如`blastn -help`）来了解更多详细的用法和参数设置。
blast使用指南
blast使用指南Blast使用指南Blast（Basic Local Alignment Search Tool）是一种常用于生物信息学研究中的序列比对分析工具。
它可以根据输入的查询序列，在数据库中搜索相似序列，并给出比对结果。
本文将为大家提供一份Blast使用指南，帮助大家更好地使用Blast进行序列比对分析。
一、什么是Blast？Blast是一种基于局部比对算法的工具，它可以在大规模的数据库中快速搜索相似的序列。
通过比对查询序列和数据库中的序列，Blast 可以找到相似度较高的序列，从而推测它们之间的功能和结构的相似性。
二、Blast的使用步骤1. 准备查询序列在使用Blast之前，首先需要准备查询序列。
查询序列可以是DNA 序列或蛋白质序列，可以通过实验测序或从已有的数据库中获取。
确保查询序列的准确性和完整性非常重要，因为查询序列的质量将直接影响到Blast的结果。
2. 选择合适的Blast程序和数据库Blast有多个版本和程序可供选择，根据具体的研究目的和需求，选择合适的Blast程序和数据库非常重要。
常用的Blast程序包括Blastn（用于DNA序列比对）、Blastp（用于蛋白质序列比对）等。
数据库则可以选择NCBI的nr数据库、UniProt数据库等。
3. 运行Blast程序在选择好Blast程序和数据库后，可以通过命令行或图形界面来运行Blast程序。
对于初学者来说，推荐使用图形界面，因为图形界面更直观、易于操作。
在运行Blast程序时，需要输入查询序列文件和选择合适的参数设置，如比对算法、期望阈值、返回结果的数量等。
4. 解读Blast结果Blast运行完毕后，会生成一个结果文件。
这个结果文件包含了查询序列和数据库中相似序列的比对结果。
通过分析比对结果，可以了解到查询序列与数据库中序列的相似性程度、可能的功能和结构等信息。
需要注意的是，Blast结果并不是绝对准确的，需要结合实验数据和其他信息进行综合分析。
如何本地化进行blast序列比对
如何本地化进行blast序列比对1、基本概念相似性(Similarity)是指序列比对过程中用来描述检测序列和目标序列之间相同或相似碱基或氨基酸残基占全部比对碱基或氨基酸残基的比例的高低，属于量的判断。
同源性(Homology)是指从某一共同祖先经趋异进化而形成的不同序列。
只有当两个蛋白质在进化关系上具有共同的祖先时，才可称它们为同源的，属于质的判断。
相似性和同源性的关系当相似程度高于50%时，比较容易推测检测序列和目标序列可能是同源序列；而当相似性程度低于20%时，就难以确定或者根本无法确定其是否具有同源性。
总之不能把相似性和同源性混为一谈。
所谓“具有50%同源性”，或“这些序列高度同源”等说法，都是不确切的，应避免使用。
序列相似性比较和同源性分析序列相似性分析：就是用来计算待研究序列与某序列之间的相似性程度，常用的软件包有BLAST、FASTA等；序列同源性分析：是将待研究与来自不同物种的序列中进行进化分析，以确定该序列与其它序列间的亲源关系。
常用的程序包有Phylip及Mega等进化分析软件；全局比对与局部比对全局比对寻找序列在全长范围内最佳比对。
常用算法如：Needleman-Wunsch algorithm(Needle)在线程序如： Needle局部比对寻找序列在局部区域的最高比对打分。
常用算法如：Smith-Waterman algorithm， blast,fasta等在线程序如： WaterNeedle及Water的在线程序也可以本地安装Emboss执行以上程序局部相似性比对的生物学基础蛋白质功能位点往往是由较短的序列片段组成的，尽管在序列的其它部位可能有插入、删除等突变，但这些关键的功能部位的序列往往具有相当大的保守性。
而局部比对往往比整体比对对这些功能区段具有更高的灵敏度，因此其结果更具生物学意义。
BLAST程序常用的两个评价指标Score：使用打分矩阵对匹配的片段进行打分，这是对各对氨基酸残基（或碱基）打分求和的结果，一般来说，匹配片段越长、相似性越高则Score值越大，结果越可信。
BLAST种类及使用方法
BLAST种类及使用方法BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）是一种广泛使用的序列比对算法，可用于比较DNA，RNA或蛋白质序列的相似性。
它是生物信息学领域中最常用的工具之一，可以帮助研究人员识别新的序列，注释基因功能，鉴定物种间的进化关系等。
1.BLASTN：BLASTN用于比对DNA序列。
它可以将一个查询DNA序列与已知的DNA序列数据库进行比较，找到相似的序列。
BLASTN通常用于物种鉴定、基因组注释和寻找同源基因等方面的研究。
2.BLASTP：BLASTP用于比对蛋白质序列。
它可以将一个查询蛋白质序列与已知的蛋白质数据库进行比较，找到相似的蛋白质序列。
BLASTP 通常用于寻找同源蛋白质，预测蛋白质功能和结构，以及识别蛋白质家族等方面的研究。
3.BLASTX：BLASTX用于比对DNA序列与蛋白质数据库的比对。
它通过将DNA序列翻译成蛋白质序列，然后与已知的蛋白质数据库进行比对，找到相似的蛋白质序列。
BLASTX通常用于从未知的DNA序列中预测蛋白质编码区域，注释基因功能等方面的研究。
4. TBlastN：TBlastN用于比对蛋白质序列与DNA数据库的比对。
与BLASTX相反，TBlastN将已知的蛋白质序列与DNA数据库进行比对，找到相似的DNA序列。
TBlastN通常用于寻找蛋白质在基因组中的编码区域，确定启动子和转录因子结合位点等方面的研究。
5. TBlastX：TBlastX用于比对转录本与转录本数据库的比对。
它可以将一个查询转录本序列与已知的转录本数据库进行比对，找到相似的转录本。
TBlastX通常用于寻找新的转录本和预测基因表达模式等方面的研究。
使用BLAST有以下几个步骤：1.准备查询序列：将待比对的DNA、RNA或蛋白质序列准备成文本文件，确保序列格式正确，并确保序列长度适合比对任务。
2. 选择数据库：根据研究需求，选择适当的数据库。
blast matches方法
blast matches方法
猜你想了解的是BLAST Matches方法，它是一种用于比对生物序列的算法。
BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）全称是基本局部比对搜索工具，可用于数据库相似性搜索。
其主要步骤如下：
1. 打开BLAST，点击“Nucleotide-nucleotide BLAST（blastn）”或“Search for short, nearly exact matches”。
2. 新页面完全显示后，将引物序列直接拷贝到“Search”框，可以通过以下3种方法进行拷贝：
- 直接拷贝上游引物序列，然后直接将下游引物序列拷贝在上游引物后面。
- 直接拷贝上游引物序列，在上游引物序列后加一空格，然后直接将下游引物序列拷贝在空格后面。
- 直接拷贝上游引物序列，换行，然后直接拷贝下游引物序列。
3. 点击“BLAST！”，新页面完全出来以后，点击“Format！”。
4. 查找有没有和1-19、20-37同时完全匹配的基因，如果下游引物序列所对应的基因片段的3'端正好和上游引物序列的3'端的1或2个碱基互补，那就可能是19-37或18-37。
如果有，则说明引物序列正确。
需要注意的是，上、下游引物的长度在查看Blast结果时有用。
你还可以查询BLAST 的官方网站，以获取更详细的信息和使用说明。
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
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。
blast序列比对
Blast序列比对概述Blast（Basic Local Alignment Search Tool）是一种常用的序列比对算法，用于在数据库中查找与输入序列具有相似性的序列。
原理Blast算法基于局部序列比对的思想，通过计算相似性分数和期望值来评估输入序列和数据库中序列的相似程度。
Blast算法的主要步骤包括： 1. 建立序列数据库：将数据库中的序列按照一定的规则进行预处理，以提高比对的效率。
2. 构建查询序列：将输入序列转化为符号序列，并进行预处理。
3. 搜索匹配序列：使用快速搜索算法，在数据库中查找与查询序列相似的序列片段。
4. 扩展匹配序列：通过比对匹配序列和查询序列的局部区域，扩展匹配序列的范围。
5. 评估比对结果：根据比对序列的相似性和期望值，评估比对结果的可靠性。
应用领域Blast算法在生物信息学领域被广泛应用于以下方面： - 序列比对：通过比对已知序列和未知序列的相似性，从而判断未知序列的功能和结构。
- 基因预测：通过与已知基因相似的序列进行比对，从而预测未知序列中的基因位置和功能。
- 物种鉴定：通过比对已知物种的序列和未知物种的序列相似性，从而确定未知物种的分类和演化关系。
- 疾病诊断：通过比对患者的基因序列和已知疾病基因的序列相似性，从而确定患者是否患有特定的遗传性疾病。
Blast软件Blast算法有多个软件版本可供使用，其中最常用的包括：- Bl2seq：用于比对两个序列之间的相似性。
- Blastn：用于比对核酸序列。
- Blastp：用于比对蛋白质序列。
- Tblastn：用于比对从已知蛋白质序列推导的DNA序列与核酸数据库中的DNA序列的相似性。
- Tblastx：用于比对从已知DNA序列推导的蛋白质序列与蛋白质数据库中的蛋白质序列的相似性。
使用方法以下是使用Blast进行序列比对的一般步骤： 1. 准备输入序列：将输入序列保存为FASTA格式的文件。
2. 选择合适的Blast软件版本：根据比对的类型和输入序列的特性，选择合适的Blast软件版本。
BLAST使用教程
BLAST (Basic Local Alignment Search Tool)NCBI采用的一套对蛋白质数据库或DNA数据库中进行相似性比较的分析工具(当然很多其它生物学数据库都提供了BLAST检索入口)。
您只需提交您的序列，通过BLAST查询就顷刻间从公开数据库中无数的的序列里找到相似序列。
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。
如果您想进一步了解BLAST算法，您可以参考NCBI的BLAST Course ，该页有BLAST算法的介绍。
BLAST功能是什么？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能比对上的序列。
BLAST是基于Altschul等人在J.Mol.Biol上发表的方法(J.Mol.Biol.215:403-410(1990)),在序列数据库中对查询序列进行同源性比对工作。
从最初的BLAST发展到现在NCBI提供的BLAST2.0,已将有缺口的比对序列也考虑在内了。
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。
所查询的序列和调用的数据库则可以是任何形式的组合,既可以是核酸序列到蛋白库中作查询,也可以是蛋白序列到蛋白库中作查询,反之亦然。
GCG及EMBOSS等软件包中包含有五种BLAST：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。
如何使用NCBI中的Blast
如何使用NCBI中的BlastNCBI（National Center for Biotechnology Information）是一个提供生物信息学数据库和工具的综合性资源平台。
其中，BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）是一种经典的序列比对工具，用于比对和分析DNA、RNA和蛋白质序列的相似性。
使用NCBI中的BLAST可以有多种方式，包括在线使用和本地使用。
下面将对这两种使用方式进行详细介绍。
一、在线使用NCBIBLASTNCBI提供了一个在线的BLAST界面，用户可以直接在浏览器中使用。
具体步骤如下：1. 打开NCBI网站，点击"Blast"选项卡，然后选择需要比对的序列类型，例如，DNA、蛋白质或者其他。
2. 复制并粘贴待比对的序列到"Enter Query Sequence"文本框中。
或者，您也可以选择上传一个FASTA格式的文件。
3.选择适当的数据库。
NCBI提供了多个数据库供选择，根据您的研究目的选择合适的数据库。
4.配置其他参数。
您可以选择不同的比对算法、设置匹配参数、设定范围等。
5.点击"BLAST"按钮开始比对。
该过程可能需要一些时间，取决于比对数据的大小和服务器的负载情况。
6.一旦比对完成，系统将生成一个结果页面，显示比对结果。
您可以查看比对的统计信息、序列相似性分析、注释信息等。
7.针对一些结果，您可以选择进一步分析和操作，例如，设计引物、进行序列比对、构建进化树等。
二、本地使用NCBIBLAST3.准备待比对的序列，并保存到FASTA格式的文件中。
4.打开终端或命令提示符，并导航到BLAST软件的安装目录。
5. 运行BLAST命令。
根据您的比对需求，运行适当的BLAST命令，例如，“blastn”用于DNA比对，”blastp”用于蛋白质比对。
6.设置适当的输入参数，包括查询序列文件、目标数据库、比对算法等。
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Local Blast
Accessory Application→BLAST→Local BLAST。选择blastx 在相应的输出文件目录下， 找到blastx的相应结果，可以 直接打开，查看比对结果
Local Blast
Blastx比对结果
定义一个输出文件，txt文件即可 期望值, e-格式
Local Blast
Accessory Application→BLAST→Local BLAST。选择blastn 在相应的输出文件目录下， 找到blastn的相应结果，可以 直接打开，查看比对结果
Local Blast
BLAST序列比对
BioEdit使用简要介绍
BioEdit安装
打开BioEdit7.0.9.0-setup.exe，next，直到选择安装目录
BioEdit安装
选择完安装目录，next到最后一步，完成安装。
导入query序列
打开BioEdit，导入Query_sequence.fasta文件。File→Open… 注意文件类型选择All Files (*.*)
创建比对数据库
导入nirS_nucleotide.fasta核酸数据库和nirS_protein.fa蛋白数据库，分别 创建本地的nirS的核算数据库和蛋白数据库。 Accessory Application→BLAST→Create a local nucleotide database file / Create a local protein database file
Local Blast
Accessory Application→BLAST→Local BLAST
选择本地核酸/蛋白数据库
Program： blastn : 核酸→核酸 blastp : 蛋白→蛋白 tblastn: 蛋白→翻译的核酸 tlastx: 翻译的核酸→蛋白 tblastx: 翻译的核酸→翻译的核酸 导入待比对的序列,如 Query_sequence.fasta