BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）是生物信息学中用于序列比对的核心工具，由美国国家生物技术信息中心（NCBI）开发和维护。无论是通过网页进行在线分析，还是通过编程语言（如MATLAB）进行自动化处理，掌握BLAST的使用都能极大提升研究效率。本文将提供一份从在线操作到MATLAB集成的详细攻略，并辅以关键步骤的图解说明。
第一部分：NCBI BLAST在线使用教程（图解攻略）
在线BLAST是最常用、最便捷的方式，尤其适合单次或非批量的序列分析。
第1步：访问入口与选择程序
1. 打开NCBI BLAST主页（https://blast.ncbi.nlm.nih.gov/）。
2. 根据你的序列类型和比对目的，选择合适的BLAST程序：
* 核苷酸序列：常用 blastn（比对核苷酸库）或 blastx（将核苷酸翻译为蛋白质后比对蛋白库）。
- 蛋白质序列：常用
blastp（比对蛋白质库）。
- 其他：如
tblastn（用蛋白序列比对翻译后的核苷酸库）、tblastx等。
第2步：输入查询序列与设置参数
1. 输入序列：在“Enter Query Sequence”框中，可以直接粘贴FASTA格式的序列（以‘>’开头的描述行和序列行），或直接粘贴纯序列，也可以上传序列文件或输入序列编号（如GenBank Accession）。
（图解提示：此处可配图展示输入框和FASTA格式示例）
- 选择数据库：在“Choose Search Set”部分，从下拉菜单中选择目标数据库（如人类基因组
Human genomic+transcript、非冗余蛋白库nr等）。 - 调整算法参数：点击“Algorithm parameters”展开详细设置，关键参数包括：
- Expect threshold (E值)：默认值10，值越小要求匹配越显著。一般研究可设为0.001或0.0001。
- Word Size：字长，影响速度和灵敏度，通常默认即可。
- Scoring Matrix：评分矩阵（如BLOSUM62），对于蛋白比对很重要。
- Filter：过滤低复杂度区域，默认开启，通常建议保持。
（图解提示：此处可配图展示参数展开区域，高亮关键参数）
第3步：提交任务与解读结果
1. 点击页面底部的“BLAST”蓝色按钮提交任务。
2. 等待结果页面刷新。页面会动态显示搜索进度，完成后自动跳转。
3. 解读结果页面：结果页通常包含以下几个关键部分：
* 图形概览：以不同颜色条带显示匹配序列的位置和相似度得分。
- 描述列表：列出显著匹配的序列，包括序列标识、描述、总分、E值、覆盖率等，是筛选结果的核心区域。
- 序列比对详情：点击描述列表中的“Alignment”，可以查看查询序列与匹配序列的逐行比对详情，包括一致性符号。
（图解提示：此处可配图展示结果页面的三大核心区域，并用箭头标注）
第二部分：在MATLAB中调用NCBI BLAST
对于需要批量处理、自动化分析或与MATLAB数据处理流程集成的研究，可以通过MATLAB生物信息学工具箱（Bioinformatics Toolbox）调用BLAST。
前提条件
确保已安装MATLAB及Bioinformatics Toolbox。
方法一：通过blastncbi或blastpncbi等函数进行在线查询
此方法直接在MATLAB命令窗口或脚本中向NCBI服务器提交搜索，并返回结果对象。
`matlab
% 示例：使用 blastn 在线搜索核苷酸序列
% 1. 定义查询序列（FASTA格式字符串）
querySeq = ‘>mySequence\nATCGATCGATCGATCGATCG’;
% 2. 调用 blastncbi 函数
blastResult = blastncbi(querySeq, ‘blastn’); % ‘blastn’可替换为’blastp’等
% 注意：在线搜索需要网络连接，且受NCBI服务器政策限制（如请求频率）。
% 结果对象 ‘blastResult’ 包含了从网页结果中解析出的关键信息。
% 3. 访问结果
hits = blastResult.Hits; % 获取匹配序列的列表
for i = 1:min(5, length(hits)) % 查看前5个显著匹配
fprintf(‘Hit %d: %s (E-value: %g)\n’, i, hits(i).Name, hits(i).EValue);
end`
方法二：构建本地BLAST数据库并进行搜索（推荐用于批量分析）
为避免网络延迟和服务器限制，可以下载序列数据库到本地，使用makeblastdb和blastn等命令行工具，或在MATLAB中调用系统命令执行。更集成化的方式是使用工具箱函数。
`matlab
% 示例框架：本地BLAST搜索流程
% 1. 准备本地数据库（假设已有FASTA格式数据库文件 ‘myDatabase.fasta’）
% 通常需要在系统命令行使用NCBI BLAST+工具包构建：
% makeblastdb -in myDatabase.fasta -dbtype nucl -out myBlastDB
% 将上述命令通过MATLAB的 system() 函数执行。
% 2. 在MATLAB中配置搜索
querySeqStruct = struct(‘Header’, ‘myQuery’, ‘Sequence’, ‘ATCGATCG...’);
% 3. 使用 getblast 函数（或更低层的 blastreadlocal）进行搜索
% 注：具体函数可能随工具箱版本更新，请查阅最新文档。
% 一种常见模式是编写一个调用本地BLAST可执行文件（如blastn）的脚本，
% 并使用 system() 命令运行，然后读取输出的结果文件（如XML格式）。
% 示例代码结构：
% cmd = sprintf(‘blastn -query myQuery.fasta -db myBlastDB -out results.xml -outfmt 5’);
% [status, cmdout] = system(cmd);
% if status == 0
% blastData = blastread(‘results.xml’); % 读取结果
% end`
关键注意事项
1. 网络与权限：在线方法需要稳定网络，并遵守NCBI的使用条款，避免高频请求。
2. 本地部署：本地BLAST需要从NCBI下载并安装独立的“BLAST+”命令行工具，并正确设置系统路径。
3. 结果解析：MATLAB返回的BLAST结果是一个结构体对象，熟练使用其字段（如Hits、Alignments）是进行后续自动化分析的关键。
4. MATLAB版本：不同版本的Bioinformatics Toolbox对BLAST的支持函数可能有差异，建议以官方文档为准。
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对于快速、交互式的单次搜索，在线BLAST网页工具无疑是首选，其直观的界面和丰富的可视化结果便于解读。而对于需要处理成百上千条序列、将BLAST嵌入自动化分析流程、或需要在无网络环境下工作的场景，掌握通过MATLAB调用BLAST（尤其是搭建本地数据库）的技能将带来巨大便利。两者结合使用，可以全面覆盖从探索性分析到大规模计算研究的各种需求。
（注：文中提及的MATLAB代码为示例框架，实际使用时请根据您的具体数据、MATLAB版本和工具箱函数进行调整，并参考MathWorks官方文档获取最准确的信息。）
