第三章 BLAST原理及方法

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记忆法是一种有效的记忆技巧，可以帮助我们更快地记住大量信息。

这种方法的核心思想是将需要记忆的信息与已知的知识或图像联系起来，从而加深印象并提高记忆力。

以下是关于Blast记忆法的详细介绍和实践方法。

Blast记忆法的基本原理是通过将新信息与已有知识进行关联，从而提高记忆效果。

这种关联可以是逻辑关系、形象关系或者情感关系等。

通过这种方式，我们可以将原本孤立的信息串联起来，形成一个有组织的知识网络，从而提高记忆效率。

Blast记忆法的实践步骤如下：1.列出需要记忆的信息：首先，我们需要将要记忆的信息列出来，这些信息可以是单词、数字、概念等。

将这些信息按照一定的顺序排列，以便进行下一步的操作。

2.为每个信息寻找关联点：接下来，我们需要为每个信息找到一个关联点。

这个关联点可以是一个已知的事实、一个形象的图像或者一个情感的体验。

关联点的选择应该尽量简单明了，以便于记忆。

3.将信息与关联点进行关联：有了关联点之后，我们就可以将信息与关联点进行关联了。

关联的方式可以是将信息与关联点进行组合、对比或者类比等。

通过这种方式，我们可以将原本孤立的信息与已有知识联系起来，形成一个有组织的知识网络。

4.重复练习：为了巩固记忆效果，我们需要对已经关联的信息进行多次重复练习。

在重复练习的过程中，我们可以不断地调整关联点，使之更加符合自己的认知特点。

同时，我们还可以尝试使用不同的关联方式，以提高记忆效果。

5.定期复习：为了保持记忆效果，我们需要定期对已经学习的知识进行复习。

复习的频率可以根据个人的学习习惯和遗忘曲线来确定。

通过定期复习，我们可以巩固记忆效果，防止遗忘。

总之，Blast记忆法是一种有效的记忆技巧，可以帮助我们更快地记住大量信息。

通过将新信息与已有知识进行关联，我们可以加深印象并提高记忆力。

在实践中，我们需要根据自己的认知特点和学习需求来选择合适的关联点和关联方式。

同时，我们还需要通过重复练习和定期复习来巩固记忆效果，防止遗忘。

blast原理blast的原理就是将想要明确注释的sequence（这个sequence就是query）先打断，即⼀条sequence变成多条sub-sequence（sub-sequence也就是word），然后拿这些sub-sequence与数据库中的序列⽐较（数据库中的序列是已经注释过的），然后将这些word向两边延展，延展⽅式是将单个word（就是图中黄⾊的线）对应的sequence（就是图中⿊⾊的线）保持不变，拿其他word的信息mapping到⿊⾊线上。

联系到实际实验就是，我⼿头的pep⽂件中的34条蛋⽩质序列就是34个query(就是黄⾊线)，在blast中，先将这34条序列每⼀条都打断，然后与斑马雀.fa的数据库（就是⿊⾊线）相互匹配，所以得到的结果是某⼀条scaffold（⿊⾊线）与某⼀个gene（黄⾊线）的匹配情况。

⽬的是想知道在某个物种中，某些gene的分布情况。

由此产⽣的gff⽂件中的内容是：1.scaf_id2.gene_name3.scaf_len（整个⼀条sacffold的length）4.sacf_start（可以mapping到这个gene_name的word的起始位点）5.scaf_end（可以mapping到这个gene_name的word的终⽌位点，scaf_start与scaf_end之间的内容包括了exon和intron）6.block_number(是scaf_start与scaf_end之间的gene_name的exon个数)7.block_start(某个block的起始位点，此处可能有多个，如果block_number是3，则有3个block，也就有3个block_start)8.block_end(某个block的终⽌位点，此处可能有多个，如果block_number是3，则有3个block，也就有3个block_end)9.identify(某个block的identify，此处可能有多个，如果block_number是3，则有3个block，也就有3个identify)10.align_rate。

《生物信息学》第三章：序列比较（第二部分）BLAST搜索：BLAST的种类BLAST实际上是综合在一起的一组工具的统称，它不仅可用于直接对蛋白质序列数据库和核酸序列数据库进行搜索，而且可以将待搜索的核酸序列翻译成蛋白质序列后再进行搜索，或者反之，以提高搜索效率。

因此BLAST可以分为BLASTp，BLASTn，BLASTx，tBLASTn 和tBLASTx。

BLASTp也就是用蛋白质序列搜索蛋白质序列数据库，BLASTn是用核酸序列搜索核酸序列数据库，这是最直接也是最常用的两种BLAST。

BLASTx是将核酸序列按6条链翻译成蛋白质序列后搜索蛋白质序列数据库。

为什么是按6条链翻译？在无法得知翻译起始位点在情况下，翻译可能是从第一个碱基开始，三个三个的往后翻译，也可能是从第2个碱基开始，也可能从第3个碱基开始。

另外还有可能是从这条链的互补链上开始，这样又有三个可能的开始位置，加起来一共会产生6条可能被翻译出来的蛋白质序列。

这6条中有些是真实存在的，有些是不存在，但是谁真谁假我们无从知晓，所以6条序列都要到数据库中去搜索一下试试。

接下来的问题是，既然是核酸序列，为什么不做BLASTn直接到核酸数据库里去搜索，而是要到蛋白质数据库里搜索呢？我们说这样做是有意义的，比如，从核酸序列数据库里找不到跟你手里这条核酸序列相似的序列，或找到了相似的序列但这些找到的序列无法提供有意义的注释信息。

这时，就可以去蛋白质数据库试试，看看这条核酸序列的翻译产物能不能从蛋白质数据库里找到相似的序列以及有意义的注释信息。

或者说，你不是想找跟你这条核酸序列相似的核酸序列，而是想找跟你这条核酸序列编码蛋白质相似的蛋白质序列，这时就要做BLASTx。

反之，当你不是想找跟你手上这条蛋白质序列相似的蛋白质序列，而是想找跟编码这条蛋白质序列的核酸序列相似的核酸序列的时候，就要做tBLASTn。

tBLASTn是用蛋白质序列搜核酸序列数据库，核酸数据库中的核酸序列要按6条链翻译成蛋白质序列后再被搜索。

blast序列比对原理序列比对是生物信息学中的一项重要任务，它能够帮助科学家们找到DNA、RNA或蛋白质序列中的相似性和差异性。

BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）是一种常用的序列比对算法，它能够高效地在大规模数据库中搜索相似序列。

BLAST算法的基本原理是通过寻找序列之间的局部相似性来进行比对。

在进行比对之前，首先需要建立一个参考序列库，这个库中包含了大量已知的DNA、RNA或蛋白质序列。

然后，通过将待比对序列与参考序列库中的序列进行比对，找到相似度较高的序列。

BLAST算法的核心思想是通过计算序列之间的匹配得分来评估它们的相似性。

匹配得分是根据序列中的匹配和错配情况来计算的，匹配得分越高说明序列之间的相似度越高。

在计算匹配得分的过程中，BLAST算法使用了一种称为“seed”的技术，它能够在序列中找到一些特定的模式或子序列。

通过比对这些子序列，BLAST算法能够更快地找到序列之间的相似性。

BLAST算法的具体实现包含了两个主要步骤：预处理和比对。

在预处理步骤中，BLAST算法会将参考序列库中的序列进行编码和索引，以便加快比对的速度。

这个过程称为“建索引”。

在比对步骤中，BLAST算法会将待比对序列与参考序列库进行比对，找到相似度较高的序列。

比对的过程中，BLAST算法会使用一种称为“哈希表”的数据结构来加速搜索过程。

BLAST算法的比对结果可以用一个称为“比对矩阵”的表格来表示。

比对矩阵中的每个元素表示两个序列之间的匹配得分，通过比对矩阵可以判断序列之间的相似性。

比对矩阵中的高分数表示序列之间的相似性较高，低分数表示序列之间的相似性较低。

BLAST算法的优势在于其高效的比对速度和准确的比对结果。

通过使用哈希表和预处理技术，BLAST算法能够在大规模数据库中快速地搜索相似序列。

此外，BLAST算法还能够根据用户的需求进行不同类型的序列比对，包括蛋白质比对、DNA比对和RNA比对等。

blast简介及格式解读及练习题01blast产生背景双序列比对可以采用是基于动态规划算法的Needleman-Wunsch（NW）和Smith-Waterman algorithm（SW）算法，虽然精度高，但计算消耗大。

当与数据库比对的时候，该算法就显得不切实际。

因此TASTA，blast采用启发式算法使得通过大幅度丢失灵敏度来减少运行时间。

与FASTA软件相比，blast通过把搜索限制在狭隘的矩阵对角线条带上，来改进FASTA进行数据库搜索的速度。

02blast的大致原理blast 程序首先查询query序列的所有子序列，储存在哈希表中。

收索数据库中所有与子序列精确匹配的序列，作为种子，向两个方向继续延伸每个精确匹配。

期间不允许有空位和错配的情况。

然后在限制性区域内；连接延伸的匹配序列，期间允许空位和错配，比对分值要大于设定的阈值。

阈值越大，需要匹配的计算越小，软件计算速度越快。

仅仅对对延伸匹配进行连接的区域(限制性区域)，而不是整个矩阵，是blast 相对于其他算法速度提高的关键，是以牺牲对角线带以外的任何匹配信息为代价，因此并不能确保query序列与数据库比对结果是最优的比对结果。

03blast的格式解读因为blast可以进行本地化，网上教程很多，这里不再详细介绍。

根据不同的参数可以输出多种比对格式，例如HTML, plain text, XML 等。

因为输出的格式多样，我们以常用的M8格式进行简单的介绍。

这12列对应的信息分别是Query id：查询序列ID标识Subject id：比对上的目标序列ID标识% identity：序列比对的一致性百分比alignment length：符合比对的比对区域的长度mismatches：比对区域的错配数gap openings：比对区域的gap数目q. start：比对区域在查询序列(Query id)上的起始位点q. end：比对区域在查询序列(Query id)上的终止位点s. start：比对区域在目标序列(Subject id)上的起始位点s. end：比对区域在目标序列(Subject id)上的终止位点e-value：比对结果的期望值，将比对序列随机打乱重新组合，和数据库进行比对，如果功能越保守，则该值越低；该E值越高说明比对的高得分值是由GC区域，重复序列导致的。

blast比对原理引言：在生物信息学领域，比对是一项基础且重要的任务。

它可以用于确定两个或多个生物序列之间的相似性，并揭示它们之间的进化关系。

BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）是一种常用的比对工具，它能够快速且准确地在数据库中搜索与给定序列相似的序列，被广泛应用于DNA、RNA和蛋白质序列的分析和注释。

一、BLAST的基本原理BLAST采用的是局部比对算法，其基本原理是通过寻找两个序列之间的最佳匹配来衡量相似性。

BLAST算法主要分为两个步骤：预处理和搜索。

1.1 预处理在预处理阶段，BLAST会将数据库中的序列分割成一系列较短的片段，称为k-mer。

k-mer是指长度为k的连续子序列，通过将数据库序列分割成k-mer，可以大大减少比对的计算量。

BLAST还会为每个k-mer计算一个哈希值，以便后续的搜索阶段能够快速地定位匹配。

1.2 搜索在搜索阶段，BLAST会将待比对的序列也分割成k-mer，并计算每个k-mer的哈希值。

然后，BLAST会在数据库中查找具有相同哈希值的序列片段。

这样，BLAST可以快速地筛选出具有潜在相似性的候选序列。

二、BLAST的比对过程BLAST比对过程主要分为两个阶段：种子扩展和最优比对。

2.1 种子扩展在种子扩展阶段，BLAST会寻找两个序列之间的初始匹配片段，这些片段被称为种子。

种子的选择是基于两个序列之间的局部相似性。

通过比较种子的得分，BLAST可以确定两个序列是否具有进一步的相似性。

2.2 最优比对在最优比对阶段，BLAST会根据种子扩展的结果，使用动态规划算法计算最佳比对路径。

该路径表示两个序列之间的最佳匹配。

BLAST 根据比对路径计算比对得分，并将比对结果输出。

三、BLAST的优化策略为了提高比对的速度和准确性，BLAST采用了一系列的优化策略。

3.1 剪枝策略当BLAST在搜索阶段找到一对具有相同哈希值的序列片段时，并不意味着它们是真正的匹配。