FASTA和BLAST是目前功能最全，使用最廣的同源性數據庫搜索軟件包。它們在Needleman

的動態算法的基礎上做了很多技術上的改進, 如采用啟發性算法, 使得在精確度犧牲較小的情況下, 速度快了很多。

FASTA 是 D.J. Lipman and W.R. Person

在1985年提出一個全局聯配算法(FASTP?FASTN?FASTA)。{ Science 227, 1435-1441,

1985;?PNAS 85, 2444-2448,

1988}

BLAST(Basic Local Alignment Search Tool

) 是 D.J. Lipman 和 S.F. Altschul等人1990年提出的，最初被設計用于序列局部比對。 {J. Mol.

Biol. 215, 403-410, 1990}

兩個算法都經過多次改進，變得越來越相象。

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第一步：將待研究序列(query

sequence)分解成一些重疊的，固定長度的 words (對于蛋白質序列，這種長度一般取 1 至 3 個殘基，DNA 序列取 4

至 6)，這種長度就稱為ktup (or: k-tuple)

例：?R K T U R K

R K TU

R K

K

T

T U

U R

· · ·

對每一條數據庫序列，作相同的處理。然后，尋找待研究序列和庫序列的共有words, 進而定出一些全同片段。

FASTA采用了一種稱為“hash” 或 “look-up

table”的技術來加快這個過程。

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第二步： 選取一些得分超過一定閾值的連續全同片段對(比如說10 對)

，并使每對片段的alignment盡可能向兩端無gap地延伸(只要能使得分增加)，其中最高的相似性得分記為 “init1

score”.

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第三步： 嘗試著將緊鄰的片段對連成一個更長，有更高得分(initn

score)的片段對(甚至可以有gap)，并去掉那些明顯不屬于最佳全局alignment 的片段對。

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第四步：最后，在一定寬度(32個殘基)的“條帶”范圍內，用Needleman的動態規劃算法尋找最佳的全局alignment,

對應的得分成為“opt score” 。

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第一步：和FASTA的做法一樣，將待研究序列分解成一些重疊的，固定長度的

words (這種長度在BLAST中稱為w，對于蛋白質序列，取w=3,

DNA序列取w=11)，不同的是，BLAST進一步選出那些配對時得分最少為T的words，形成一個擴展的word list,

以w=2, T=8為例

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第二步：掃描數據庫序列，找出能和expanded list

的words完全匹配的地方。

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第三步： 對于每一個匹配的 word,

向兩個方向盡量擴展alignment，直到不能再擴展(導致score下降)，這時得到的聯配片段對稱為 HSP (High

Scoring Sequence Pair )。設定一個閾值S，記下在數據庫搜索中所有得分超過S的 HSP

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第四步： 對記下的HSP作統計學分析。

幾個參數和概念及設置

ktup：

嚴格的兩序列alignment是以“殘基”為單位進行的。但是為了提高速度，先找出那些完全匹配的片段，然后以這些片段為單位來進行alignment。要求的這種片段的最小長度就稱為Ktup值；

Ktup設置得小，則敏感度高，能找到哪些序列相似性不高，但確實有同源關系的序列，缺點是所花計算時間較長，并可能將一些無關的序列也找出來(假陽性)；ktup

大，則反之。

一般地，對于蛋白質查詢，ktup設為2，對于DNA，則設為6。

假設數據庫中的某條序列(seqX)中的某個片段全同于以下序列：

>QQQQ_2

ctcctatgagtgttaaccttgatgcctgaaagaactggaaattatgaagatagattcaga

毫無疑問，當用序列QQQQ_2 作為query

sequence來搜索數據庫時，肯定能找到庫序列seqX。

如果我們人為地將序列QQQQ_2

每5個殘基改變一個，序列變成QQQQ_3。

QQQQ_2:

ctcctatgagtgttaaccttgatgcctgaaagaactggaaattatgaagatagattcaga

QQQQ_3:

ctccaatgaatgttcacctagatgactgacagaaatggacattaagaagctagaatcagc

這時候，用序列QQQQ_3 作為query

sequence來搜索數據庫時，不管是FASTA還是BLAST，都找不到庫序列seqX，盡管實際上QQQQ_3同seqX的一個片段有高達80%的相似性

HSP

HSP 的定義： The pairs whose scores can not

be improved by extension or trimming are called high-scoring

segment pairs or HSPs.

E-value

稱為期望值，計算公式為：

E=K?m?n?e-λS

其意義為：若查詢序列為一條隨機序列，對于同樣的數據庫，有希望找到 E

條相似性得分為 S的HSP片段。

上面公式中的m?n

是搜索空間的大小，K和λ參數與打分系統有關，一般通過Monte Carlo模擬得出。

顯然，E的值越小，說明結果越有意義。當 E遠小于 1時，E值可看做幾率

E 值小于 0.01的序列可以認定為同源序列;

E值介于1和10之間的序列也是一些值得注意的序列。

進行蛋白質序列同源搜索時，E值上限的默認設置是10.0，進行核酸序列同源搜索時E值上限的默認設置是2.0 。

很多

FASTA和BLAST的版本和服務器允許用戶根據自己的需要設置E值上限。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的cath数据库fasta备注_数据库（同源）搜索软件 FASTA 和 BLAST的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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