什么是blast算法？

BLAST（Basic Local Alignment Search Tool，基本局部比对搜索工具）是一种常用的生物信息学算法，用于在资料库中搜索已知生物序列与待查询序列的相似性。BLAST算法最早由斯蒂芬·阿尔·斯卡尔科夫和戈达夫·D·阿尔·斯坦特在1990年提出，至今仍然是生物信息学领域最流行和有效的研究工具之一。

BLAST算法通过在资料库中寻找局部相似的序列片段，因此找到与待查询序列最相关的序列。它基于序列片段的局部比对，而非全局比对，因此可见能够快速准确地找到相似序列。BLAST算法包括BLASTP（蛋白质序列比对）、BLASTN（核酸序列比对）、BLASTX（核酸翻译为蛋白质序列比对）等多个版本，适用于不同类型的序列比对。

BLAST算法的原理是将待查询序列与资料库中的每个序列段进行局部比对，并根据比对判断计算出相似性得分。通过设定阈值，可以筛选出与待查询序列最相似的序列，并生成比对判断报告。BLAST算法的速度快、准确性高，非常适用于大规模生物资料库的序列比对研究。

由于生物信息学频繁变化，BLAST算法也在不断发展。现在的BLAST算法不仅在基本局部比对上做了很多改进，还引入了一些新的功能和特性，使其更加适用于各种不同类型的生物信息学研究。

相关tag标签：

生物信息学, 序列研究, 资料库搜索