psiblast生成pssm矩阵及psiblast参数详解

本文介绍了PSI-BLAST,一种用于蛋白质序列比对的工具,特别适用于生成PSSM打分矩阵。详细解析了PSI-BLAST的命令行参数,包括-evalue、-query、-db、-out_ascii_pssm等,并提供了示例命令。通过指定迭代次数、数据库和输出文件,可以生成PSSM矩阵。

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PSI-BLAST : 敏感度更高的蛋白序列与蛋白序列之间的比对:一般用来生成pssm打分矩阵

其常用命令有USAGE
psiblast [-h] [-help] [-import_search_strategy filename]
[-export_search_strategy filename] [-db database_name]
[-dbsize num_letters] [-gilist filename] [-seqidlist filename]
[-negative_gilist filename] [-negative_seqidlist filename]
[-taxids taxids] [-negative_taxids taxids] [-taxidlist filename]
[-negative_taxidlist filename] [-entrez_query entrez_query]
[-subject subject_input_file] [-subject_loc range] [-query input_file]
[-out output_file] [-evalue evalue] [-word_size int_value]
[-gapopen open_penalty] [-gapextend extend_penalty]
[-qcov_hsp_perc float_value] [-max_hsps int_value]
[-xdrop_ungap float_value] [-xdrop_gap float_value]
[-xdrop_gap_final float_value] [-searchsp int_value]
[-sum_stats bool_value] [-seg SEG_options] [-soft_masking soft_masking]
[-matrix matrix_name] [-threshold float_value] [-culling_limit int_value]

### PSIBLAST 使用教程 PSIBLAST 是一种基于位置特异性打分矩阵PSSM)的蛋白质序列比对工具,特别适用于远缘同源序列搜索。通过多次迭代搜索,PSIBLAST 可以更深入地挖掘数据库中的潜在同源关系。 #### 安装与配置 为了使用 PSIBLAST,首先需要安装 NCBI BLAST+ 工具包并设置环境变量[^1]。假设已经完成这些前置工作,则可以直接调用 `psiblast` 命令执行操作。 #### 数据库准备 在运行 PSIBLAST 之前,需准备好待查询的目标数据库,并利用 `makeblastdb` 对其进行格式化处理: ```bash /home/user/ncbi-blast/bin/makeblastdb \ -in /path/to/protein_database.fasta \ -dbtype prot \ -title my_proteins_db \ -out /output/path/my_proteins_db \ -parse_seqids ``` 此命令会创建一系列索引文件以便后续高效检索[^4]。 #### 执行 PSIBLAST 查询 接下来展示一个基本的 PSIBLAST 搜索实例: ```bash /home/user/ncbi-blast/bin/psiblast \ -query query_sequence.fasta \ -db /output/path/my_proteins_db \ -evalue 0.001 \ -num_iterations 3 \ -outfmt "6 qseqid sseqid pident length mismatch gapopen qstart qend sstart send evalue bitscore" \ -out results.txt ``` 上述脚本指定了三项重要参数- `-query`: 输入FASTA格式的查询序列; - `-num_iterations`: 设定迭代次数,默认为三轮; - `-evalue`: 设置E-value阈值过滤不显著的结果; 此外还设置了输出格式(`outfmt`)以及保存路径(`results.txt`),便于后期分析解读。 #### 结果解析 每次迭代后都会更新 PSSM 并继续新一轮扫描直至达到预设循环数或无新成员加入为止。最终报告将列出所有符合条件的最佳匹配项及其相似度得分等信息[^3]。
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