alignments 代表比對上的兩個(gè)序列

hits 表示兩個(gè)序列比對上的片段

Score 比對得分，如果序列匹配上得分，不一樣，減分，分值越高，兩個(gè)序列相似性越高

E Value 值越小，越可信，相對的一個(gè)統(tǒng)計(jì)值。這與你所使用的數(shù)據(jù)庫大小有關(guān)

Length 輸入序列的長度

Identities 一致性，就是兩個(gè)序列有多少是一樣的

Query 代表輸入序列

Sbjct 代表數(shù)據(jù)庫中的序列

blast是區(qū)段比對，對于給定的兩個(gè)序列，blast會(huì)把具有相識性的片段（hit）找出來，顯示的是hit的信息

E值的經(jīng)驗(yàn)解釋如下。如果e<1e-50（或1×10-50），那么數(shù)據(jù)庫匹配應(yīng)該是同源關(guān)系的結(jié)果，這是一個(gè)非常高的置信度。如果e介于0.01和1e-50之間，則可以將匹配視為同源性的結(jié)果。如果e介于0.01和10之間，則認(rèn)為匹配不重要，但可能暗示存在暫時(shí)的遠(yuǎn)程同源關(guān)系。需要額外的證據(jù)來確認(rèn)暫時(shí)的關(guān)系。如果e>10，考慮中的序列要么不相關(guān)，要么通過極遠(yuǎn)的關(guān)系相關(guān)，這些關(guān)系低于當(dāng)前方法的檢測極限。

由于e值受數(shù)據(jù)庫大小的比例影響，一個(gè)明顯的問題是，隨著數(shù)據(jù)庫的增長，給定序列匹配的e值也會(huì)增加。由于兩個(gè)序列之間真正的進(jìn)化關(guān)系保持不變，隨著數(shù)據(jù)庫的增長，序列匹配的可信度降低意味著隨著數(shù)據(jù)庫的擴(kuò)大，人們可能會(huì)“失去”先前檢測到的同系物。因此，需要一種替代E值計(jì)算的方法。

蛋白質(zhì)由20種不同的aas組成，如果你將兩個(gè)不相關(guān)的蛋白質(zhì)序列（或任何其他隨機(jī)a a序列）與任何長度對齊，你將擁有5%的隨機(jī)特性（對于DNA和RNA序列，隨機(jī)特性為25%，因?yàn)樗鼈兪怯刹煌瑝A基a、t、c、g組成的）。

Identities?35%意味著序列中35%的aa與數(shù)據(jù)庫中的其他序列匹配。取決于你在尋找什么：——如果你有未知的蛋白質(zhì)序列，你想知道同源序列，關(guān)于身份的信息（甚至35%）是有價(jià)值的，——如果你知道蛋白質(zhì)，你需要確認(rèn)序列，身份35%是小的，可能表明在你的分析過程中出了問題。

BLASTP中還有一個(gè)基于相似性的參數(shù)ppos。ppos是pident+（相似但不相同的aa匹配的百分比）。兩個(gè)pident高于20%和ppos高于30%的aa序列非常接近，可以稱為同源序列。在NA序列中，PIDENT 40%及以上是可以的。

p值：取決于查詢和db長度，但我認(rèn)為小于10^-5的p值表示一個(gè)關(guān)系。

bitscore：很大程度上取決于查詢長度。將bitscore與您的qlen進(jìn)行比較，我認(rèn)為如果一個(gè)命中的bitscore等于或大于qlen的0.7，那么查詢和主題就足夠接近了。

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http://boyun.sh.cn/bio/?p=1453

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