如何看懂NCBI-BLAST输出结果
如何看懂NCBI BLAST输出结果
2010-11-13 10:38:11| 分类：生物信息分析| 标签：blast |字号大中小订阅
本文转自：
写在解读报告之前的，首先就使用Blast最终的目的是什么达成一致，Blast 是通过两两比对，找到数据库中与输入序列最相似的序列，或者说是最相似的序列片段。
那么我们看比对结果就是看Blast从数据库中找到哪些相似的序列，然后就是如何相似，这些相似又可以告诉我们哪些信息等。
当然Blast可以衍生出许多的用途，但都是建立在找到相似性序列（片段）的基础上的。
最新的BLAST结果报告解读，本文以BLASTP为例子，说明如何来解读BLAST 结果。
示例
BLAST地址：
比对用的例子：
>gi|16758036|ref|NP_445782.1| ribosomal protein L21 [Rattus norvegicus] MTNTKGKRRGTRYMFSRPFRKHGVVPLATYMRIYKKGDIVDIKGMGTVQKG MPHKCYHGKTGRVYNVTQH AVGIIVNKQVKGKILAKRINVRIEHIKHSKSRDSFLKRVKENDQKKKEAKEKG TWVQLNGQPAPPREAHF
VRTNGKEPELLEPIPYEFMA
数据选择：nr
比对时间：2009年9月9日12:46:23
解读报告前需要掌握的概念：
alignments 代表比对上的两个序列
hits 表示两个序列比对上的片段
Score 比对得分，如果序列匹配上得分，不一样，减分，分值越高，两个序列相似性越高
E Value 值越小，越可信，相对的一个统计值。
Length 输入序列的长度
Identities 一致性，就是两个序列有多少是一样的
Query 代表输入序列
Sbjct 代表数据库中的序列
结果详细说明
菜单与基本信息
NCBI Blast结果-菜单与基本信息
1.下一步操作的菜单，你可以调整参数，重新比对、保存你的搜索条件以便下次比对、调整报告显示的参数，以更符合你的要求、下载你比对的结果；
2.此次比对的标题，优先是你填写的，如果没有填写可能是你输入fasta序列头（大于号后面的），如果这个也没有找到，NCBI会自动生成一个；
3.你输入序列的信息，包括标识号、描述信息、类型、长度；
4.数据库的信息以及你选择的Blast程序；
5.查看其他报告，比如摘要、分类、距离树、结构、多重比对等。
Graphic Summary
Graphic Summary
1.保守域，Blastp时，如果与保守域数据库比对有结果时，方显示；
2.Distribution of 100 Blast Hits on the Query Sequence，图的说明，仔细研读，是hits在输入序列上的分布；
3.这里是消息显示框，当鼠标放在坐标下的横线上，会显示代表的hit的信息；
4.颜色比例尺，代表hit的得分（score）区间，可以简单的理解为红色的线表示有较好的比对结果；
5.输入序列的坐标；
6.每一条线段代表一个hit，在线段上点击，会链接到该hit详细的比对信息部分。
深入理解：由于blast是区段比对，对于给定的两个序列，blast会把具有相识性的片段（hit）找出来，显示的是hit的信息，所以要判断两个序列的相似性，不但要看比对上的片段（hit）的得分，还要看hit覆盖你输入序列的范围，正因
为此，这部分图形显示部分就像整个报告的鸟瞰图一样，hit在你输入序列上的分布。
本例是一个较短的蛋白质序列，所以不具有代表性，试想如果输入的是M 级的核酸序列，你就知道意味着什么了。
这里要记住仅仅高分的hit不能说明问题，还要关注hit在输入序列中的位置。
Descriptions
Descriptions
1.比对上序列的标识符，上面有到该序列详细信息的链接；
2.序列的表述信息，可以知道这个序列功能、基因、物种等信息；
3.比对得分，由高向低排列，上面有到比对详细信息的链接；
4.E value，由低向高排列；
5.该序列的其他链接，字母表示数据库，比如U表示unigene、G表示Gene数据库；
深入解读：简要的列表形式，便于阅读都比对上了哪些序列，（如果你经验丰富，从score的得分就大致可以判断序列的相似性）序列的相似情况。
Alignments
Alignments 比对详细信息
1.比对上的序列信息；
2.比对的各种得分，这里不做一一说明，不清楚请参看我的另一篇关于blast结果解析的文章（这里我最关注的是Identities，比对上（一致）的数字、一共有多少个，比对上所占的比例）
3.具体的比对序列显示，一目了然，知道了哪些序列比对上了，哪些序列是不一样的，这里也要注意序列的位置关系；
4.
5.复选框，可以选择感兴趣的比对序列，在⑥处进行相应的操作；
6.对选择的序列进行操作，比如下载这些序列、画系统发育树、进行多重比对。
深度解读：blast是以hit为单位显示的结果，分段比对是其核心，所以对于每个hit所显示的信息应当有个深入的理解。
至于比对上的情况如何，不要迷信于那些数字，通过序列，你一眼就可以看出来。
最后就是注意5、6的操作，可以给你带来很大的便利。
小结
根据不同的目的，在blast结果中寻求的东西也是不同的，这里仅仅是对于默认结果做了一个说明，你还可以根据你的目的进行更多的操作，比如重新定义报告显示的内容、对与比对上的序列进行多重比对、做系统发育树等。
如果你是新手，最重要的就是把概念或者说碰到的英文单词弄懂。
一个个概念去理解，这是捷径。
本文转自：。
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.。
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。
blast结果的nr注释
当使用BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）对基因或蛋白质序列进行比对时，NR（NCBInr）数据库是一个常用的参考数据库。
NR数据库包含了从各种生物样本中测序得到的公开序列，这些样本包括细菌、古菌、真核生物和非编码RNA等。
BLAST比对结果通常包括与查询序列最佳匹配的序列，以及相关的注释信息。
NR注释通常包括以下内容：
1. 物种信息：与查询序列最佳匹配的序列属于哪个物种。
这有助于确定查询序列在生物分类上的位置。
2. 相似性信息：查询序列与NR数据库中的序列之间的相似性程度。
BLAST使用E值（Expected value）来量化相似性，E值越小，说明查询序列与数据库中的序列越相似。
3. 功能注释：NR数据库中的序列通常具有已知的功能注释，这些注释可以提供有关查询序列可能具有的生物学功能的线索。
4. 基因或蛋白质名称：如果查询序列与NR数据库中的序列具有较高的相似性，则可能会获得相关的基因或蛋白质名称，这有助于进一步了解查询序列的功能。
需要注意的是，NR数据库是一个大型数据库，其中包含了许多不同的基因和蛋白质序列。
因此，即使查询序列与NR数据库中的某个序列具有较高的相似性，也不一定能够获得精确的功能注释。
此外，由于生物多样性和进化速度的影响，不同物种之间的基因和蛋白质序列往往存在较大的差异，这也增加了功能预测的难度。
总之，NR注释对于理解查询序列的功能和进化关系具有重要意义。
通过分析BLAST比对结果中的NR注释，可以获得有关查询序列的物种、相似性、功能和名称等方面的信息，为进一步研究提供有价值的线索。
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。
如何看懂NCBIBLAST输出结果
如何看懂NCBIBLAST输出结果NCBI BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）是一种用于比较生物序列之间的相似性的工具。
BLAST将一个查询序列与一个目标数据库中的序列进行比对，并输出比对结果。
下面将介绍如何看懂NCBI BLAST输出结果。
BLAST报告的不同部分提供了关于比对结果的详细信息。
以下是BLAST输出结果中的重要部分：1.查询信息：在输出结果的第一部分，会显示关于查询序列的信息，如查询序列的名称、长度以及描述。
这些信息可以帮助确认你是否正确提交了查询序列。
2.数据库信息：在查询信息的下方，输出结果会提供关于目标数据库的信息，包括数据库的名称、大小以及参与比对的序列数目。
这些信息可以帮助你了解比对参考的范围和样本数目。
3.参数信息：BLAST在进行比对时使用了一系列的参数，这些参数可以影响比对的灵敏度和特异性。
输出结果会显示用于比对的参数信息，包括比对算法、匹配得分、不匹配得分、开始扣分以及扩展扣分等。
这些参数提供了对比对结果的解释依据。
4.结果摘要：在参数信息的下方，会显示一个结果摘要表，提供了与查询序列最相似的多个数据库序列的信息。
这些信息包括数据库序列的名称、长度、比对得分以及比对的e值。
e值是一个表示比对结果的统计显著性的指标，越小表示比对结果越显著。
这些信息可以帮助你快速了解最相关的序列。
5.序列比对信息：在结果摘要之后，会显示每个比对的详细信息。
比对信息包括目标序列的名称和描述、比对长度、匹配得分、比对得分、e值以及比对图形。
比对图形以垂直线表示查询和目标序列之间的匹配，帮助你在比对中可视化相似区域。
6.比对统计信息：在序列比对信息之后，会显示比对的统计信息。
这些统计信息包括查询序列的覆盖率、比对序列的覆盖率以及总体比对得分。
这些信息对比对结果的解释和评估非常重要。
7.结果解释：在比对统计信息之后，会提供进一步解释和分析比对结果的信息。
新手上路，一文秒懂Blast结果图（附序列比对网址）
新手上路，一文秒懂Blast结果图（附序列比对网址）转载请注明：解螺旋·临床医生科研成长平台众所周知，同源性是预测基因和蛋白质功能的主要线索，而序列同源性的判断则离不开两个或多个序列之间相似性的检测。
一般来说，序列间的相似度越高，它们是同源序列的可能性就越高。
其中，序列比对无疑是评估序列相似性的最简单方法。
显然，Blast就是序列比对检测的中坚力量。
Blast自1990年首次亮相以来，凭借从各大数据库（EST、PDB数据库等）获取信息的能力，迅速成为序列比对界的领头羊。
老实说，Blast的界面非常友好，点击相应模块后，大家只需在序列框中丢上自己的靶序列，勾选好物种基因组，点击搜索即可！可看着结果界面涌现出的几十个、数百个甚至数千个候选匹配序列，不少选择困难症的童鞋表示头疼不已：结果辣么多，究竟哪个才是最优解？本文以NM_001206932为例，分解BLAST结果页面，让大家迅速摆脱Blast新手身份。
Blast结果解析首先会看到一个表头，即本次比对的基本信息，如比对类型、序列长度、所选的数据库等等。
如果所选的数据库不合适，请及时迷途知返哦。
接下来就是Blast的结果显示图（Graphic Summary）：颜色比例尺，其中相似度从高到低排列分别为：红、紫、绿、蓝、黑，红色区域越多则表示有较好的比对结果。
而在Blast结果的描述区域，两个衡量标准最为重要：Max Score 和E值（E value），前者匹配片段越长，相似性越高则Score值越大；后者是得到上述Score值的概率的大小。
E值越小表示随机情况下得到该Score值的可能性越低。
而点击相应注释名称，又或者在结果显示图（Graphic Summary）中点击对应的线条，均可以查看比对结果的详细信息。
其中，Expect(E值)、Identities（一致性）、Gaps（缺失或插入）三项是评价blast结果的标准。
E值接近零或者为零时，具体上就是完全匹配了；一致性：匹配上的碱基数占总序列长的百分数。
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（Basic Local Alignment Search Tool）是一种广泛使用的生物信息学工具，用于比对和分析DNA、RNA或蛋白质序列。
它可以对已知和未知序列进行，找到与查询序列相似的序列，并提供有关相似性和功能的信息。
使用NCBI在线BLAST可以分为四个主要步骤：选择BLAST程序，输入查询序列，选择目标数据库，解析和分析结果。
第一步：选择BLAST程序NCBI提供了多种BLAST程序可供选择，包括BLASTN（DNA对DNA的比对）、BLASTP（蛋白质对蛋白质的比对）、BLASTX（DNA对蛋白质的比对）等。
根据实际需求选择相应的BLAST程序。
第二步：输入查询序列在查询序列的文本框中输入待比对的序列。
可以输入单个序列，也可以上传包含多个序列的文件。
如果输入的序列是DNA或RNA序列，需要选择相应的序列类型。
此外，还可以选择是否使用掩码序列或低复杂性筛选来优化比对结果。
第三步：选择目标数据库用户可以选择目标数据库来与查询序列相似的序列。
NCBI提供了多个常用的数据库，如nr（非冗余蛋白质数据库）、nt（核酸数据库）等。
此外，还可以选择特定的物种数据库来限制比对范围。
第四步：解析和分析结果在BLAST运行完成后，会生成一个结果页面，其中包含了比对结果的详细信息。
结果页面包括比对统计信息、序列比对图、E值、分数等。
通过分析这些信息，可以了解查询序列与目标数据库中的序列之间的相似性和可能的功能。
此外，NCBI在线BLAST还提供了一些高级选项，例如使用特定的算法或参数来进行比对、设置比对阈值、选择比对输出格式等。
这些选项可以根据实际需求进行调整。
总结起来，使用NCBI在线BLAST可以通过选择BLAST程序、输入查询序列、选择目标数据库以及解析和分析结果来比对和分析序列。
通过权衡算法和参数选择，在特定数据库中找到与查询序列相似的序列，从而获得有关其相似性和功能的信息。
如何看懂NCBIBLAST输出结果
如何看懂N C B I B L A S T输出结果公司内部档案编码：[OPPTR-OPPT28-OPPTL98-OPPNN08]如何看懂NCBI BLAST输出结果??2010-11-13 10:38:11|??分类：生物信息分析 |??标签：blast?? |字号大中小?订阅本文转自：???? 写在解读报告之前的，首先就使用Blast最终的目的是什么达成一致，Blast是通过两两比对，找到数据库中与输入序列最相似的序列，或者说是最相似的序列片段。
那么我们看比对结果就是看Blast从数据库中找到哪些相似的序列，然后就是如何相似，这些相似又可以告诉我们哪些信息等。
当然Blast可以衍生出许多的用途，但都是建立在找到相似性序列（片段）的基础上的。
最新的BLAST结果报告解读，本文以BLASTP为例子，说明如何来解读BLAST结果。
示例BLAST地址：&BLAST_PROGRAMS=blastp&PAGE_TYPE=BlastSearch&SHOW_DEFAULTS=on&L INK_LOC=blasthome比对用的例子：>gi||ref|| ribosomal protein L21 [Rattus norvegicus] MTNTKGKRRGTRYMFSRPFRKHGVVPLATYMRIYKKGDIVDIKGMGTVQKGMPHKCYHGKTGR VYNVTQH AVGIIVNKQVKGKILAKRINVRIEHIKHSKSRDSFLKRVKENDQKKKEAKEKGTWVQLNGQPA PPREAHFVRTNGKEPELLEPIPYEFMA数据选择：nr比对时间：2009年9月9日12:46:23解读报告前需要掌握的概念：alignments 代表比对上的两个序列hits 表示两个序列比对上的片段Score 比对得分，如果序列匹配上得分，不一样，减分，分值越高，两个序列相似性越高E Value 值越小，越可信，相对的一个统计值。
如何看懂NCBI-BLAST输出结果
如何看懂NCBI BLAST输出结果2010-11-13 10:38:11| 分类：生物信息分析| 标签：blast |字号大中小订阅本文转自：写在解读报告之前的，首先就使用Blast最终的目的是什么达成一致，Blast 是通过两两比对，找到数据库中与输入序列最相似的序列，或者说是最相似的序列片段。
那么我们看比对结果就是看Blast从数据库中找到哪些相似的序列，然后就是如何相似，这些相似又可以告诉我们哪些信息等。
当然Blast可以衍生出许多的用途，但都是建立在找到相似性序列（片段）的基础上的。
最新的BLAST结果报告解读，本文以BLASTP为例子，说明如何来解读BLAST 结果。
示例BLAST地址：比对用的例子：>gi|16758036|ref|NP_445782.1| ribosomal protein L21 [Rattus norvegicus] MTNTKGKRRGTRYMFSRPFRKHGVVPLATYMRIYKKGDIVDIKGMGTVQKG MPHKCYHGKTGRVYNVTQH AVGIIVNKQVKGKILAKRINVRIEHIKHSKSRDSFLKRVKENDQKKKEAKEKG TWVQLNGQPAPPREAHFVRTNGKEPELLEPIPYEFMA数据选择：nr比对时间：2009年9月9日12:46:23解读报告前需要掌握的概念：alignments 代表比对上的两个序列hits 表示两个序列比对上的片段Score 比对得分，如果序列匹配上得分，不一样，减分，分值越高，两个序列相似性越高E Value 值越小，越可信，相对的一个统计值。
Length 输入序列的长度Identities 一致性，就是两个序列有多少是一样的Query 代表输入序列Sbjct 代表数据库中的序列结果详细说明菜单与基本信息NCBI Blast结果-菜单与基本信息1.下一步操作的菜单，你可以调整参数，重新比对、保存你的搜索条件以便下次比对、调整报告显示的参数，以更符合你的要求、下载你比对的结果；2.此次比对的标题，优先是你填写的，如果没有填写可能是你输入fasta序列头（大于号后面的），如果这个也没有找到，NCBI会自动生成一个；3.你输入序列的信息，包括标识号、描述信息、类型、长度；4.数据库的信息以及你选择的Blast程序；5.查看其他报告，比如摘要、分类、距离树、结构、多重比对等。