blast简介及其应用13.12.15

Blast(来自丁香园)BLAST序列相似性检索<zt>＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝Blast是通过比对(alignment)在数据库中寻找和你的查询序列(query)相似度很高的序列!通俗地说就是在已知的序列数据库中找和你的序列差不多的序列。

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。

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。

NCBI中Blast种类及利用简介NCBI中Blast种类简介1． Blast Assembled Genomes在一个选择的物种基因组序列中去搜索。

2．Basic Blast2.1 nucleotide blast--- 用核酸序列到核酸数据库中进行搜索，包括3个程序2.1.1 Blastn----核酸序列（n）到核酸序列数据库中搜索，是一种标准的搜索。

2.1.2 megablast----该程序利用“模糊算法”加速了比较速度,能够用于快速比较两大系列序列。

能够用来搜索一匹ESTs序列和大的cDNA或基因组序列, 适用于由于测序或其他缘故形成的轻微的不同的序列之间的比较2.1.3 discontiguous megablast----与megablast不同的是要紧用来比较来自不同物种之间的相似性较低的不合序列。

2.2 Protein Blast2.2.1 Blastp ---蛋白质序列到蛋白质序列数据库中搜索，是一种标准的搜索。

2.2.2 psi-blast---位点特异迭代BLAST —用蛋白查询来搜索蛋白资料库的一个程式。

所有被BLAST发觉的统计有效的对齐被总和起来形成一个多次对齐，从那个对齐，一个位置特异的分值矩阵成立起来。

那个矩阵被用来搜索资料库，以找到额外的显著对齐，那个进程可能被反复迭代一直到没有新的对齐能够被发觉。

2.2.3 PHI-BLAST---以常规的表达模型为专门位置进行PSI - BLAST检索,找出和待查询序列具有一样的表达模型且具有同源性的蛋白质序列。

2.3 Translating BLAST2.3.1 blastx----先将待查询的核酸序列按6 种读框翻译成蛋白质序列,然后将翻译出的蛋白质序列与NCBI 蛋白质序列数据库比较。

2.3.2 tblastn-----先将核酸序列数据库中的核酸序列按6 种读框翻译成蛋白质序列,然后将待查询的蛋白质序列与翻译结果进行比较。

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。

NCBI中Blast种类及使用简介NCBI中Blast种类简介1． Blast Assembled Genomes在一个选择的物种基因组序列中去搜索。

2．Basic Blast2.1 nucleotide blast--- 用核酸序列到核酸数据库中进行搜索，包括3个程序2.1.1 Blastn----核酸序列（n）到核酸序列数据库中搜索，是一种标准的搜索。

2.1.2 megablast----该程序使用“模糊算法”加快了比较速度,可以用于快速比较两大系列序列。

可以用来搜索一匹ESTs序列和大的cDNA或基因组序列, 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2.1.3 discontiguous megablast----与megablast不同的是主要用来比较来自不同物种之间的相似性较低的分歧序列。

2.2 Protein Blast2.2.1 Blastp ---蛋白质序列到蛋白质序列数据库中搜索，是一种标准的搜索。

2.2.2 psi-blast---位点特异迭代BLAST —用蛋白查询来搜索蛋白资料库的一个程式。

所有被BLAST发现的统计有效的对齐被总和起来形成一个多次对齐，从这个对齐，一个位置特异的分值矩阵建立起来。

这个矩阵被用来搜索资料库，以找到额外的显著对齐，这个过程可能被反复迭代一直到没有新的对齐可以被发现。

2.2.3 PHI-BLAST---以常规的表达模型为特别位置进行PSI - BLAST检索,找出和待查询序列具有一样的表达模型且具有同源性的蛋白质序列。

2.3 Translating BLAST2.3.1 blastx----先将待查询的核酸序列按6 种读框翻译成蛋白质序列,然后将翻译出的蛋白质序列与NCBI 蛋白质序列数据库比较。

2.3.2 tblastn-----先将核酸序列数据库中的核酸序列按6 种读框翻译成蛋白质序列,然后将待查询的蛋白质序列与翻译结果进行比较。

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。

基因测序分析软件的选择与使用教程基因测序分析软件在生物信息学研究中扮演着至关重要的角色。

随着测序技术的快速发展，越来越多的数据被产生出来，需要强大而高效的分析软件来处理和解读这些数据。

本文将介绍基因测序分析软件的选择与使用教程，帮助读者更好地了解与应用这些工具。

一、基因测序分析软件的选择选择适合自己的基因测序分析软件是非常重要的，不同软件具有不同的功能和适用范围。

以下是一些常用的基因测序分析软件及其特点：1. BLAST：BLAST（基本局限序列比对搜索工具）是一种用于序列比对的基本工具。

它可以比较两个或多个序列，并通过计算相似性来评估它们之间的关系。

BLAST非常适合于寻找相关基因序列、片段或蛋白质序列。

2. Bowtie：Bowtie是一款用于序列比对的高效软件。

它能够在基因组数据中查找与给定序列片段相匹配的位置，并生成对应的比对结果。

Bowtie在处理大规模测序数据方面表现出色。

3. TopHat：TopHat是一款用于分析RNA测序数据的软件。

它能够从原始测序数据中鉴定基因表达模式，并帮助研究者理解基因调控机制。

TopHat对于RNA测序数据的分析和重组定位特别有用。

4. Cufflinks：Cufflinks是一个用于RNA测序数据分析的流行软件包。

它可以将测序数据定量转化为基因表达水平，并帮助识别新转录本和剪接变异。

Cufflinks在基因组学研究中具有广泛应用。

根据具体研究需求和测序数据类型选择适合的软件是至关重要的。

在选择之前，建议研究者先对自己的数据类型、分析目标和软件特点进行充分了解。

此外，网络上有许多生物信息学研究者的博客和论坛，可以从中获得宝贵的经验和指导。

二、基因测序分析软件的使用教程选择好适合的基因测序分析软件后，正确使用软件以获取准确的结果是至关重要的。

以下是一些基本的使用教程，供参考：1. 学习软件命令：大部分基因测序分析软件都是通过命令行界面运行的。

研究者需要先学习软件的命令语法和参数设置，以正确使用软件。

BLAST相关术语及参数详解BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）是一种用于序列比对的常用算法和程序。

它可以在数据库中和比对两个序列，并根据相似度进行排序。

BLAST包含一些相关的术语和参数，下面将对其进行详细解释和说明。

1.序列：BLAST用于比对和的数据单位，可以是蛋白质或核酸序列。

2.比对：将查询序列与数据库中的参考序列进行比较，并确定相似度、匹配位置和分数。

3. 数据库：包含参考序列的集合，可以是蛋白质数据库（如NCBI NR）或核酸数据库（如GenBank）等。

4.查询：待比对的目标序列，由用户提供。

5.相似度：比对后序列之间的相似性程度。

BLAST使用分数和百分比的形式表示相似度，分数越高，相似度越高。

6.插入：在比对过程中，为了使两个序列对齐，可能会在其中一个序列中插入一些“缺失”的字符。

7.缺失：在比对过程中，由于插入或删除操作，导致序列之间的位置不对齐，出现缺失。

8.匹配：在比对过程中，两个序列之间相同的字符，表示两个序列在该位置上具有相同碱基或氨基酸。

9.分数：BLAST使用分数来评估两个序列之间的相似性程度。

分数越高，表示两个序列越相似。

10.E值：期望值，表示在随机情况下，出现当前比对的得分或更高得分的概率。

E值越小，表示比对结果越可信。

11.阈值：用于筛选比对结果的最小分数值或E值。

低于阈值的比对将被排除。

12. Bit score：比对结果的分数，以位（bit）为单位。

Bit score 越高，表示比对结果越可信。

13.靶序列：在数据库中时，将查询序列与之比对的参考序列。

14.检索：从数据库中返回与查询序列相似的参考序列。

15.空间：指定比对程序在数据库中的范围。

可以是整个数据库，也可以是特定的序列子集。

16.高分值段对（HSPs）：在BLAST比对结果中，指在两个序列中同时出现的相似部分。

17. 元数据库：元数据库是一个包含多个数据库的组合，可用于BLAST。

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。

BLAST生物信息学程序简介
BLAST全称Basic Local Alignment Search Tool [1] ，即基于局部序列比对算法的搜索工具。

是由美国国家生物技术信息中心(National Center for Biotechnology Information，NCBI)开发和管理的一套生物大分子一级结构序列比对程序。

"BLAST"是美国国立医学图书馆（U.S. National Library of Medicine）的注册商标。

程序可将输入的核酸碱基或蛋白质氨基酸序列与数据库中的已知来源序列进行比对，输出序列之间的同源性信息，从而辅助判断输入的序列来源或与已知序列的进化关系。

目前这套软件包含五种基本功能：
核酸序列对核酸序列库比对（blastn）：直接将输入的核酸序列与数据库中的核酸序列进行比对。

核酸序列对蛋白质序列库比对（blastx）：自动将输入的核酸序列翻译为蛋白质氨基酸序列后（根据可能的读码框和编码链的差别，一段核酸序列可能翻译为六种氨基酸序列），比对数据库中的蛋白质序列。

蛋白质序列对蛋白质序列库比对（blastp）：直接将输入的蛋白质氨基酸序列与数据库中的氨基酸序列进行比对。

蛋白序列对核酸序列库比对（tblastn）：将输入的蛋白质氨基酸序列，与由核酸数据库中的序列翻译而来的潜在的蛋白质氨基酸序列进行比对。

核酸序列的翻译序列对核酸序列库的翻译序列的比对（tblastx）：自动将输入的核酸序列翻译为蛋白质氨基酸序列后，与由核酸数据库中的序列翻译而来的潜在的蛋白质氨基酸序列进行比对。

生物信息学数据分析的工具与技术研究生物信息学是对生物学数据进行处理和分析的一门科学，随着基因组学、转录组学、蛋白质组学和代谢组学等高通量技术的快速发展，生物信息学在生物学研究中发挥了重要的作用。

为了从海量的生物学数据中获得有用的信息，研究人员使用各种工具和技术进行数据分析。

本文将介绍几种常用的生物信息学数据分析工具与技术。

1. BLASTBLAST（Basic Local Alignment Search Tool）是一种用于比对和识别生物序列相似性的计算工具。

BLAST可以在数据库中搜索与已知序列相似的序列，并给出相似性计算得分。

BLAST被广泛应用于DNA、RNA和蛋白质序列的比对和注释，是生物信息学研究中最重要的工具之一。

2. R语言R语言是一种开源的统计分析软件，被广泛应用于生物信息学数据分析。

R语言提供了丰富的统计分析和数据可视化的函数和包，能够处理各种类型的生物学数据，如基因表达数据、基因组测序数据等。

研究人员可以利用R语言进行数据清洗、预处理、统计分析和结果可视化等工作。

3. PythonPython是一种通用的高级编程语言，也被广泛应用于生物信息学数据分析。

Python生态系统中有许多强大的包和库，如numpy、pandas和matplotlib等，能够快速高效地处理和分析大规模的生物学数据。

Python还提供了丰富的生物信息学工具包，如Biopython和scikit-learn等，用于生物序列分析、结构预测和机器学习等领域。

4. RNA-seq数据分析工具RNA-seq（RNA测序）是一种用于检测和量化转录组的高通量测序技术，对于研究基因表达调控和生物进化等方面具有重要意义。

在RNA-seq数据分析中，常用的工具包括Tophat/Cufflinks、DESeq和edgeR等。

它们能够将原始的RNA测序数据转化为基因表达水平，帮助研究人员发现差异表达基因和通路分析等。

5. GWAS分析工具GWAS（全基因组关联研究）是一种通过比较大量个体基因组中的单核苷酸多态性（SNPs）与表型特征关联性的方法，用于发现与疾病或复杂性状相关的遗传变异。