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              熱門看點:NCBI-BLAST在線使用教程詳細攻略(圖解)

              來源:CSDN 時間:2023-03-02 09:39:25

              NCBI-BLAST在線使用教程詳細攻略(圖解)


              (相關資料圖)

              BLAST是“局部相似性基本查詢工具”(Basic Local Alignment Search Tool)的縮寫。是由美國國立生物技術信息中心(NCBI)開發的一個基于序列相似性的數據庫搜索程序。該程序將DNA/蛋白質序列與公開數據庫所有序列進行匹配比對,從而找到相似序列。

              BLAST功能是什么?

              BLAST可用于推斷序列之間的功能和進化關系,以及幫助鑒定基因家族的成員。BLAST還能發現具有缺口的能比對上的序列。BLAST可處理任何數量的序列,包括蛋白序列和核算序列;也可選擇多個數據庫但數據庫必須是同一類型的,即要么都是蛋白數據庫要么都是核酸數據庫。所查詢的序列和調用的數據庫則可以是任何形式的組合,既可以是核酸序列到蛋白庫中作查詢,也可以是蛋白序列到蛋白庫中作查詢,反之亦然。

              主要的五種BLAST程序:

              程序名

              查詢序列

              數據庫

              搜索方法

              Nucleotide BLAST

              核酸

              核酸

              庫中存在的每條已知序列都將同所查序列作一對一地核酸序列比對。

              Protein BLAST

              蛋白質

              蛋白質

              庫中存在的每條已知序列將逐一地同每條所查序列作一對一的序列比對。

              BLASTX

              核酸

              蛋白質

              先將核酸序列翻譯成蛋白序列(一條核酸序列會被翻譯成可能的六條蛋白),再對每一條作一對一的蛋白序列比對。

              TBLASTN

              蛋白質

              核酸

              將庫中的核酸序列翻譯成蛋白序列,再同所查序列作蛋白與蛋白的比對。

              TBLASTX

              核酸

              核酸

              此種查詢將庫中的核酸序列和所查的核酸序列都翻譯成蛋白(每條核酸序列會產生6條可能的蛋白序列),這樣每次比對會產生36種比對陣列。

              通常根據查詢序列的類型(蛋白或核酸)來決定選用何種BLAST。假如是核酸-核酸查詢,有兩種BLAST供選擇,通常默認為BLASTN。如要用TBLASTX也可,但記住此時不考慮缺口。

              BLAST適用于本地查詢。可以下載公共數據庫,對于該數據庫的更新和維護是必不可少的。如果要直接到網上查詢也可以(即NET BLAST),但如果自己的序列很有價值的話,還是謹慎為宜。

              使用NCBI-BLAST在線比對及結果分析(圖解)

              1.進入blastn(https://blast.ncbi.nlm.nih.gov/Blast.cgi)

              2.輸入查詢序列

              3.設置比對參數(根據需要,選擇比對的數據庫)

              4.設置算法參數(注意顯示的最大的結果數跟E值,E值是比較重要的篩選標準。)

              5.點擊BLAST運行

              6.BLAST結果分析

              1) 比對基本情況:輸入序列類型,長度,比對數據庫等。

              2) 比對結果圖形顯示

              3) 比對結果描述:注意分值與E值。分值越大越靠前,E值越小也是這樣。

              4)

              總結:評價一個blast結果的標準主要有三項,E值(Expect),一致性(Identities),缺失或插入(Gaps)。加上長度(length)的話,就有四個標準了。

              Score:序列比對過程中計算的得分值,得分越高,序列匹配結果越好。

              Expect:表示隨機匹配的可能性。E值越小,序列越相似,E值越大,隨機匹配的可能性也越大。E值接近零或為零時,具本上就是完全匹配了。

              Identities:序列相似性,匹配上的堿基數占總序列長的百分數。

              Gaps:插入或缺失。用"—"來表示。

              責任編輯:

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