NCBI网站BLAST使用方法介绍

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blastx用法

blastx用法

blastx用法blastx是一种生物信息学工具,用于在蛋白质数据库中查找和比对核酸序列的编码蛋白质序列。

blastx是Blast(Basic Local Alignment Search Tool)软件家族的一员,它使用NCBI(National Center for Biotechnology Information)的非冗余蛋白质序列数据库(nr)或其他用户指定的数据库进行比对。

blastx的用法包括以下几个步骤:1.准备核酸序列文件:将需要查询的核酸序列保存在一个文本文件中,一般是FASTA格式。

2.选择合适的数据库:根据研究目的和问题的特点,选择适当的蛋白质数据库。

通常使用NCBI的nr数据库,它包含了全球各个物种已知的非冗余蛋白质序列信息。

3.运行blastx:在命令行或者图形化界面中输入blastx的命令或进行相应的设置,指定核酸序列文件和数据库,然后运行blastx。

4.解析输出结果:blastx会生成一个比对结果文件,其中包含了核酸序列与蛋白质数据库中蛋白质序列的比对信息。

可以通过查看比对分数、E-value、比对位置等指标来评估比对的质量和可靠性。

5.进一步分析和解释:基于比对结果,进一步分析和解释核酸序列与已知蛋白质序列的关系和功能。

可以通过比对的结果来预测未知序列的功能、推断物种间的亲缘关系等。

除了上述基本用法,blastx还可以通过设置不同的参数来定制化分析,例如调整比对的严格度、限定比对结果的最小阈值、特定的序列过滤等。

此外,使用blastx,还可以进行基因功能注释、找到同源蛋白、寻找变异位点等研究。

同时,blastx也可以被用于大规模的基因组、转录组以及六框架的翻译产品比对。

总的来说,blastx是一种强大的工具,被广泛应用于生物信息学领域,有助于研究人员更好地理解基因组和蛋白质的功能与演化关系。

Blast分析报告

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。

NCBI在线BLAST使用方法与结果详解

NCBI在线BLAST使用方法与结果详解

NCBI在线BLAST使用方法与结果详解BLAST(Basic Local Alignment Search Tool)是一套在蛋白质数据库或DNA数据库中进行相似性比较的分析工具。

BLAST程序能迅速与公开数据库进行相似性序列比较。

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。

Blast中常用的程序介绍: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。

4、TBLASTN是蛋白序列到核酸库中的一种查询。

与BLASTX相反,它是将库中的核酸序列翻译成蛋白序列,再同所查序列作蛋白与蛋白的比对。

5、TBLASTX是核酸序列到核酸库中的一种查询。

此种查询将库中的核酸序列和所查的核酸序列都翻译成蛋白(每条核酸序列会产生6条可能的蛋白序列),这样每次比对会产生36种比对阵列。

下面是具体操作方法1,进入在线BLAST界面,可以选择blast特定的物种(如人,小鼠,水稻等),也可以选择blast所有的核酸或蛋白序列。

不同的blast程序上面已经有了介绍。

这里以常用的核酸库作为例子。

2,粘贴fasta格式的序列。

选择一个要比对的数据库。

关于数据库的说明请看NCBI在线blast数据库的简要说明。

一般的话参数默认。

3,blast参数的设置。

注意显示的最大的结果数跟E值,E值是比较重要的。

筛选的标准。

最后会说明一下。

4,注意一下你输入的序列长度。

注意一下比对的数据库的说明。

5,blast结果的图形显示。

没啥好说的。

6,blast结果的描述区域。

NCBI在线BLAST使用方法与结果详解

NCBI在线BLAST使用方法与结果详解

NCBI正在线BLAST使用要领与截止详解之阳早格格创做BLAST(Basic Local Alignment Search Tool)是一套正在蛋黑量数据库或者DNA数据库中举止相似性比较的分解工具.BLAST步调能赶快与公启数据库举止相似性序列比较.BLAST截止中的得分是对于一种对于相似性的统计证明.BLAST 采与一种局部的算法赢得二个序列中具备相似性的序列.Blast中时常使用的步调介绍:1、BLASTP是蛋黑序列到蛋黑库中的一种查询.库中存留的每条已知序列将逐一天共每条所查序列做一对于一的序列比对于.2、BLASTX是核酸序列到蛋黑库中的一种查询.先将核酸序列翻译成蛋黑序列(一条核酸序列会被翻译成大概的六条蛋黑),再对于每一条做一对于一的蛋黑序列比对于.3、BLASTN是核酸序列到核酸库中的一种查询.库中存留的每条已知序列皆将共所查序列做一对于一天核酸序列比对于.4、TBLASTN是蛋黑序列到核酸库中的一种查询.与BLASTX差异,它是将库中的核酸序列翻译成蛋黑序列,再共所查序列做蛋黑与蛋黑的比对于.5、TBLASTX是核酸序列到核酸库中的一种查询.此种查询将库中的核酸序列战所查的核酸序列皆翻译成蛋黑(每条核酸序列会爆收6条大概的蛋黑序列),那样屡屡比对于会爆收36种比对于阵列.底下是简直支配要领1,加进正在线BLAST界里,不妨采用blast特定的物种(如人,小鼠,火稻等),也不妨采用blast所有的核酸或者蛋黑序列.分歧的blast步调上头已经有了介绍.那里以时常使用的核酸库动做例子.2,粘揭fasta要领的序列.采用一个要比对于的数据库.闭于数据库的证明请瞅NCBI正在线blast数据库的简要证明.普遍的话参数默认.3,blast参数的树立.注意隐现的最大的截止数跟E值,E值是比较要害的.筛选的尺度.末尾会证明一下.4,注意一下您输进的序列少度.注意一下比对于的数据库的证明.5,blast截止的图形隐现.出啥佳道的.6,blast截止的形貌天区.注意分值与E值.分值越大越靠前了,E值越小也是那样.7,blast截止的仔细比对于截止.注意比对于到的序列少度.评介一个blast截止的尺度主要有三项,E值(Expect),普遍性(Identities),缺得或者拔出(Gaps).加上少度的话,便有四个尺度了.如图中隐现,比对于到的序列少度为1405,瞅Identities那一值,才匹配到1344bp,而输进的序列少度也是为1344bp(瞅上头的图),便证明比对于到的序列要少一面.由Qurey(起初1)战Sbjct(起初35)的起初位子可知,5'端是是多了一段的.偶尔也要注意3'端的.附:E值(Expect):表示随机匹配的大概性,E值越大,随机匹配的大概性也越大.E值交近整或者为整时,具原上便是实足匹配了.普遍性(Identities):或者相似性.匹配上的碱基数占总序列少的百分数.缺得或者拔出(Gaps):拔出或者缺得.用"—"去表示.。

BLAST使用方法

BLAST使用方法

BLAST使用方法BLAST(Basic Local Alignment Search Tool)是一种用于比较生物学序列的工具,可以在数据库中查找类似序列,并计算它们之间的相似度。

BLAST可用于寻找相似的基因、蛋白质序列、DNA序列等,以及用于确定序列的功能和进化关系。

本文将介绍BLAST的使用方法。

2. 准备序列:在使用BLAST之前,你需要准备你想要比较的序列。

可以是DNA序列、蛋白质序列或其他生物学序列。

可以从公共数据库如NCBI的GenBank中获取序列,也可以使用你自己的实验数据。

3.选择数据库:BLAST使用数据库来存储和检索序列。

常见的数据库包括NCBI的NT数据库(核苷酸数据库),NR数据库(非冗余蛋白质数据库)等。

根据你的研究需要,选择适合你的数据库。

你也可以建立自己的数据库,将实验室内部的数据添加到其中。

4.运行BLAST:使用BLAST的命令行接口或网页界面,输入你的序列和数据库信息,运行BLAST。

下面是使用命令行接口运行BLAST的示例:`$ blastn -query sequence.fasta -db nt -out result.txt`在这个命令中,`blastn`是BLAST程序的名称,`sequence.fasta`是包含你的序列的FASTA文件,`nt`是数据库的名称,`result.txt`是结果输出的文件。

如果使用网页版BLAST,你只需将序列和数据库信息输入网页表单,点击运行即可。

5.解析结果:BLAST运行完成后,会生成一个结果文件,其中包含比对结果和相似度分数。

你可以使用BLAST提供的工具来解析和可视化这些结果,以便进一步分析。

结果中通常包括比对的相似度分数、比对的位点、比对的长度、匹配的碱基或氨基酸序列等。

通过分析结果,你可以确定序列的功能和进化关系,或者寻找可能的同源序列。

6.参数调整:BLAST提供了许多参数用于调整比对过程和结果的特性。

NCBI网站BLAST使用方法介绍完整版

NCBI网站BLAST使用方法介绍完整版

息学方法
BLAST
宿主菌
细胞转化
几周的时间 蛋白质分离纯化及性质测定
Gene family Or
Protein Family
几分钟的时间
Function annotation

BLAST
Web Access
Text
Wang LS, Gao PJ, cellulase,et al.
? RPS BLAST
– searches a database of PSSMs – tool for conserved domain searches
Basic Local Alignment Search Tool
? Widely used similarity search tool
? Heuristic approach based on
ACATGGACCCT ...
Protein Words
Query : GTQITVEDLFYNIATRRKALKN
WGoTrdQsize = 3 (default)
TQI
Word size can only be 2 or 3
Make a lookup table of words
QIT ITV
Basic Local Alignment Search Tool
?Why use sequence similarity? ?BLAST algorithm ?BLAST statistics ?BLAST output ?Examples
Why Do We Need Sequence Similarity Searching?
11-mer
GTACTGGACAT
WORD SIZE

BLAST使用方法

BLAST使用方法

BLAST使用方法一、BLAST的安装和准备工作2.获取待比对的序列文件,可以是FASTA格式的DNA或蛋白质序列。

二、BLAST的常用参数和选项1. Program:指定使用哪种BLAST程序(如BLASTn、BLASTp等)。

2. Database:指定使用哪个数据库进行比对。

3. Query:指定待比对的序列文件。

4. E-value:期望值。

一种描述比对结果误差率的指标,值越小表示结果越可信。

通常情况下,E-value小于0.01被认为是显著结果。

5. Word size:BLAST在比对时使用的核心词的长度。

长度越大表示查全率(sensitivity)越高,但速度会减慢。

6. Gap open:允许在比对过程中插入空位(如插入一个碱基)。

Gap open参数定义了开放一个空位的惩罚分数。

7. Gap extension:允许空位的延伸。

Gap extension参数定义了延伸一个空位的惩罚分数。

三、使用BLAST进行比对1.命令行方式:-打开命令行界面,并定位到BLAST软件的安装目录。

- 输入命令,指定BLAST程序、数据库、查询文件和其他参数。

例如:blastn -db nt -query query.fasta -out output.txt -evalue 0.01-运行命令,BLAST将开始进行比对并生成结果文件。

2.网页方式(以NCBIBLAST为例):- 打开NCBI网站的BLAST页面()。

-选择需要使用的BLAST程序(如BLASTn、BLASTp等)。

-上传待比对的序列文件,或者粘贴序列文本到输入框中。

-选择适当的数据库和其他参数。

-点击“BLAST”按钮,等待比对完成。

四、解读BLAST结果1. E-value:表示在随机比对中获得与查询序列相似度更高的结果的期望概率。

E-value越小表示比对结果越显著。

2. Bitscore:用于表示比对结果的质量。

Bitscore越高表示比对结果越可信。

Blast程序使用方法在中国医学科学院高性能计算平台上,提供了两种...

Blast程序使用方法在中国医学科学院高性能计算平台上,提供了两种...

Blast程序使用方法在中国医学科学院高性能计算平台上,提供了两种Blast的使用方式:一、浏览器方式打开浏览器,输入http://124.17.99.21/wwwblast/可以看到Blast的主页面鼠标左键点击Regular BLAST without client-server support进入序列比对界面:通过Program 下拉菜单可以选择所用的比对程序,通过Database下拉菜单可以选择比对数据库,这里我们选择blastn程序和env_nt数据库。

接下来在文本框中输入需要比对的序列:设置完成后,鼠标左键点击“Search”按钮,开始搜索过程。

搜索结束后,得到类似下图的比对结果,完整结果参看BLASTN result.doc。

二、命令行方式LoadLever作业脚本方式提交作业,用户只需要修改输入序列和需要比对的数据库即可。

[loadl@f01n01 /gpfs/home/loadl/lltest]$ vi blast.cmd#!/bin/sh# @ error = /gpfs/home.AIX/loadl/lltest/blast.$(Hostname).$(jobid).err# @ output = /gpfs/home.AIX/loadl/lltest/blast.$(Hostname).$(jobid).out# @ requirements = (Pool == 1)# @ queue/gpfs/application/blast/bin/blastall -p blastp -d /gpfs/tmp/benchmarks/blast/swissprot -i /gpfs/tmp/benchmarks/blast/short100运行如下命令提交作业:[loadl@f01n01 /gpfs/home/loadl/lltest]$ llsubmit blast.cmdllsubmit: The job "f01n01.171" has been submitted.作业成功提交后可以看到系统返回的作业编号"f01n01.171"。

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CCTAACCCTAACCCTAACCCTAACCCTAACCCTAACCCAACCCTAACCCTAACCCTAACCCTAACCC
Human genome statistics CCCTAACCCCTAACCCTAACCCTAACCCTAACCCTAACCTAACCCTAACCCTAACCCTAACCCTAAC
: NCBI’s tool
科学的方法:可以认我们研究我们不懂的数据!——比较的方法
BLAST and Molecular Evolution
3000 Myr
BLAST Screening
1000 Myr
先找到相似的序列
540 Myr
再找出相似序列间的关系
MLH1
MutL
Human
Fly
Worm
Yeast
DNA Polymerase Replication
N
N OPOPOPO
O
H
H
H
H
OH
H
N
N OPOPOPO
O
H
H
H
H
H
H
NH2 N
N
NH2 N
N
传统分子技术必然会让位于BLAST为主的生物信息技术
Sanger’s ddNTP Sequencing
What does this sequence mean?
details)
Nucleotide Words
Query: GTACTGGACATGGACCCTACAGGAA
11-mer
GTACTGGACAT
WORD SIZE
default
minimum
Make a lookup TACTGGACATG
table of words
blastn
11
ACTGGACATGG
• To identify and annotate sequences • To evaluate evolutionary relationships • Other:
– model genomic structure (e.g., Spidey) – check primer specificity in silico
Global vs Local Alignment
Seq1: WHEREISWALTERNOW
(16aa)
Seq2: HEWASHEREBUTNOWISHERE (21aa)
Global
Seq1: 1
W--HEREISWALTERNOW 16
W HERE
Seq2: 1 HEWASHEREBUTNOWISHERE
7
mCeTgaGblGasAt CATG2G8 A
8
TGGACATGGAC
GGACATGGACC GACATGGACCC
ACATGGACCCT ...
Protein Words
Query: GTQITVEDLFYNIATRRKALKN
WGoTrdQsize = 3 (default)
TQI
Word size can E 5 W HERE
Seq2: 3 WASHERE 9
Local
Seq1: 1 W--HERE 5 W HERE
Seq2: 15 WISHERE 21
The Flavors of BLAST
• Standard BLAST
– traditional “contiguous” word hit – position independent scoring – nucleotide, protein and translations (blastn, blastp,
BLAST
Basic Local Alignment Search Tool
Lushan Wang 2010.11.24
生物信息的获取方式
• 1、以生物学信息为主检索数据——Entrez • 2、以序列为主检索相关信息——BLAST • 生物信息学时代BLAST相当于分子生物学
进代的“PCR”技术
– DNA vs DNA blastn
– DNA translation vs Protein blastx
– Protein vs Protein blastp – Protein vs DNA translation tblastn – DNA translation vs DNA translation tblastx
限 制
目标基因

重组 基因
传统分子生 物学方法
现代生物信 息学方法
BLAST
宿主菌
细胞转化
几周的时间 蛋白质分离纯化及性质测定
Gene family Or
Protein Family
几分钟的时间
Function annotation

BLAST
Bioinfomatics database
• RPS BLAST
– searches a database of PSSMs – tool for conserved domain searches
Basic Local Alignment Search Tool
• Widely used similarity search tool • Heuristic approach based on Smith Waterman algorithm • Finds best local alignments • Provides statistical significance • All combinations (DNA/Protein) query and database.
Basic Local Alignment Search Tool
• Why use sequence similarity? • BLAST algorithm • BLAST statistics • BLAST output • Examples
Why Do We Need Sequence Similarity Searching?
Program blastx
Query
N PPP
Database
P
PPP PPP
PPP PPP
tblastn
P
PPP N
tblastx
N PPP
N
PPP
How BLAST Works
• Make lookup table of “words” for query • Scan database for hits • Ungapped extensions of hits (initial HSPs) • Gapped extensions (no traceback) • Gapped extensions (traceback; alignment
Bacteria
Pancreatic carcinoma
Alzheimer’s Disease
Ataxia
Colon
telangiectasia cancer
如何找出序列间的相似性?
Seq 1 Seq 2
Global alignment
Seq 1 Seq 2
Local alignment
Global vs Local Alignment
Web Access
Text
Wang LS, Gao PJ, cellulase,et al.
Entrez
Sequence
BLAST
Structure
VAST

ENTER Sequences
Here
计算机怎么会读我们读不懂的数据? TAACCCTAACCCTAACCCTAACCCTAACCCTAACCCTAACCCTAACCCTAACCCTAACCCTAACCCT
• www, standalone, and network clients
NucleotideTranslated BLAST P rotein
Particularly useful for nucleotide sequences without protein annotations, such as ESTs or genomic DNA
blastx, tblastn, tblastx)
• Megablast
– optimized for large batch searches – can use discontiguous words
• PSI-BLAST
– constructs PSSMs automatically; uses as query – very sensitive protein search
AACCCTAACCCTAACCCTAACCCCTAACCCTAACCCTAAACCCTAAACCCTAACCCTAACCCTAACC ACCCTAACCCCAACCCCAACCCCAACCCCAACCCCAACCCCAACCCTAACCCCTAACCCTAACCCTA CTACCCTAACCCTAACCCTAACCCTAACCCTAACCCTAACCCCTAACCCCTAACCCTAACCCTAACC ACCCTAACCCTAACCCTAACCCCTAACCCTAACCCTAACCCTAACCCTCGCGGTACCCTCAGCCGGC CCCGCCCGGGTCTGACCTGAGGAGAACTGTGCTCCGCCTTCAGAGTACCACCGAAATCTGTGCAGAG AACGCAGCTCCGCCCTCGCGGTGCTCTCCGGGTCTGTGCTGAGGAGAACGCAACTCCGCCGGCGCAG CAGAGAGGCGCGCCGCGCCGGCGCAGGCGCAGACACATGCTAGCGCGTCGGGGTGGAGGCGTGGCGC CGCAGAGAGGCGCGCCGCGCCGGCGCAGGCGCAGAGACACATGCTACCGCGTCCAGGGGTGGAGGCG CGCAGGCGCAGAGAGGCGCACCGCGCCGGCGCAGGCGCAGAGACACATGCTAGCGCGTCCAGGGGTG GCGTGGCGCAGGCGCAGAGACGCAAGCCTACGGGCGGGGGTTGGGGGGGCGTGTGTTGCAGGAGCAA CGCACGGCGCCGGGCTGGGGCGGGGGGAGGGTGGCGCCGTGCACGCGCAGAAACTCACGTCACGGTG CGGCGCAGAGACGGGTAGAACCTCAGTAATCCGAAAAGCCGGGATCGACCGCCCCTTGCTTGCAGCC CACTACAGGACCCGCTTGCTCACGGTGCTGTGCCAGGGCGCCCCCTGCTGGCGACTAGGGCAACTGC GCTCTCTTGCTTAGAGTGGTGGCCAGCGCCCCCTGCTGGCGCCGGGGCACTGCAGGGCCCTCTTGCT TGTATAGTGGTGGCACGCCGCCTGCTGGCAGCTAGGGACATTGCAGGGTCCTCTTGCTCAAGGTGTA GCAGCACGCCCACCTGCTGGCAGCTGGGGACACTGCCGGGCCCTCTTGCTCCAACAGTACTGGCGGA TAGGGAAACACCCGGAGCATATGCTGTTTGGTCTCAGTAGACTCCTAAATATGGGATTCCTGGGTTT AGTAAAAAATAAATATGTTTAATTTGTGAACTGATTACCATCAGAATTGTACTGTTCTGTATCCCAC CAATGTCTAGGAATGCCTGTTTCTCCACAAAGTGTTTACTTTTGGATTTTTGCCAGTCTAACAGGTG CCCTGGAGATTCTTATTAGTGATTTGGGCTGGGGCCTGGCCATGTGTATTTTTTTAAATTTCCACTG ATTTTGCTGCATGGCCGGTGTTGAGAATGACTGCGCAAATTTGCCGGATTTCCTTTGCTGTTCCTGC TAGTTTAAACGAGATTGCCAGCACCGGGTATCATTCACCATTTTTCTTTTCGTTAACTTGCCGTCAG
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