一文秒懂Blast結果圖(附序列比對網址)!教你快速上手,絕對實用!

2021-01-14 挑圈聯靠

眾所周知，同源性是預測基因和蛋白質功能的主要線索，而序列同源性的判斷則離不開兩個或多個序列之間相似性的檢測。一般來說，序列間的相似度越高，它們是同源序列的可能性就越高。


其中，序列比對無疑是評估序列相似性的最簡單方法。顯然，Blast就是序列比對檢測的中堅力量。Blast自1990年首次亮相以來，憑藉從各大資料庫（EST、PDB資料庫等）獲取信息的能力，迅速成為序列比對界的領頭羊。



老實說，Blast的界面非常友好，點擊相應模塊後，大家只需在序列框中丟上自己的靶序列，勾選好物種基因組，點擊搜索即可！



可看著結果界面湧現出的幾十個、數百個甚至數千個候選匹配序列，不少選擇困難症的童鞋表示頭疼不已：結果辣麼多，究竟哪個才是最優解？本文以NM_001206932為例，分解BLAST結果頁面，讓大家迅速擺脫Blast新手身份。



首先會看到一個表頭，即本次比對的基本信息，如比對類型、序列長度、所選的資料庫等等。如果所選的資料庫不合適，請及時迷途知返哦。



接下來就是Blast的結果顯示圖（Graphic Summary）：顏色比例尺，其中相似度從高到低排列分別為：紅、紫、綠、藍、黑，紅色區域越多則表示有較好的比對結果。



而在Blast結果的描述區域，兩個衡量標準最為重要：Max Score和E值（E value），前者匹配片段越長，相似性越高則Score值越大；後者是得到上述Score值的概率的大小。E值越小表示隨機情況下得到該Score值的可能性越低。



而點擊相應注釋名稱，又或者在結果顯示圖（Graphic Summary）中點擊對應的線條，均可以查看比對結果的詳細信息。


其中，Expect(E值)、Identities（一致性）、Gaps（缺失或插入）三項是評價blast結果的標準。E值接近零或者為零時，具體上就是完全匹配了；一致性：匹配上的鹼基數佔總序列長的百分數。



如此，就可對Blast結果做到了如指掌，然而有些急性子的科研者卻對Blast的運行速度有些瞧不上眼，因而又挖掘出了序列比對的新神器Blat，不僅讓序列比對速度翻倍增長，而且其共線性輸出結果更加簡單易讀。詳情請查看文章《Blast太慢？可以試試Blat》。



功能：多序列比對相似性展示

網址：http://cotton.hzau.edu.cn/EN/tools/BioERCP/simitrix.php


  

功能：運行速度比較快的多序列比對

網址：http://www.ebi.ac.uk/Tools/msa/muscle/#




功能：DNA、RNA、蛋白的多序列比對

網址：http://www.ebi.ac.uk/Tools/msa/clustalo/




功能：應用較廣泛的多序列比對

網址：http://www.ebi.ac.uk/Tools/msa/clustalw2/




功能：準確度高,速度慢的多序列比對

網址：http://www.ebi.ac.uk/Tools/msa/tcoffee/



參考文獻：https://bitesizebio.com/37866/crash-course-blast-searching/

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