Merih Birtanem Zeren
    • Create new note
    • Create a note from template
      • Sharing URL Link copied
      • /edit
      • View mode
        • Edit mode
        • View mode
        • Book mode
        • Slide mode
        Edit mode View mode Book mode Slide mode
      • Customize slides
      • Note Permission
      • Read
        • Only me
        • Signed-in users
        • Everyone
        Only me Signed-in users Everyone
      • Write
        • Only me
        • Signed-in users
        • Everyone
        Only me Signed-in users Everyone
      • Engagement control Commenting, Suggest edit, Emoji Reply
    • Invite by email
      Invitee

      This note has no invitees

    • Publish Note

      Share your work with the world Congratulations! 🎉 Your note is out in the world Publish Note

      Your note will be visible on your profile and discoverable by anyone.
      Your note is now live.
      This note is visible on your profile and discoverable online.
      Everyone on the web can find and read all notes of this public team.
      See published notes
      Unpublish note
      Please check the box to agree to the Community Guidelines.
      View profile
    • Commenting
      Permission
      Disabled Forbidden Owners Signed-in users Everyone
    • Enable
    • Permission
      • Forbidden
      • Owners
      • Signed-in users
      • Everyone
    • Suggest edit
      Permission
      Disabled Forbidden Owners Signed-in users Everyone
    • Enable
    • Permission
      • Forbidden
      • Owners
      • Signed-in users
    • Emoji Reply
    • Enable
    • Versions and GitHub Sync
    • Note settings
    • Note Insights
    • Engagement control
    • Transfer ownership
    • Delete this note
    • Save as template
    • Insert from template
    • Import from
      • Dropbox
      • Google Drive
      • Gist
      • Clipboard
    • Export to
      • Dropbox
      • Google Drive
      • Gist
    • Download
      • Markdown
      • HTML
      • Raw HTML
Menu Note settings Versions and GitHub Sync Note Insights Sharing URL Create Help
Create Create new note Create a note from template
Menu
Options
Engagement control Transfer ownership Delete this note
Import from
Dropbox Google Drive Gist Clipboard
Export to
Dropbox Google Drive Gist
Download
Markdown HTML Raw HTML
Back
Sharing URL Link copied
/edit
View mode
  • Edit mode
  • View mode
  • Book mode
  • Slide mode
Edit mode View mode Book mode Slide mode
Customize slides
Note Permission
Read
Only me
  • Only me
  • Signed-in users
  • Everyone
Only me Signed-in users Everyone
Write
Only me
  • Only me
  • Signed-in users
  • Everyone
Only me Signed-in users Everyone
Engagement control Commenting, Suggest edit, Emoji Reply
  • Invite by email
    Invitee

    This note has no invitees

  • Publish Note

    Share your work with the world Congratulations! 🎉 Your note is out in the world Publish Note

    Your note will be visible on your profile and discoverable by anyone.
    Your note is now live.
    This note is visible on your profile and discoverable online.
    Everyone on the web can find and read all notes of this public team.
    See published notes
    Unpublish note
    Please check the box to agree to the Community Guidelines.
    View profile
    Engagement control
    Commenting
    Permission
    Disabled Forbidden Owners Signed-in users Everyone
    Enable
    Permission
    • Forbidden
    • Owners
    • Signed-in users
    • Everyone
    Suggest edit
    Permission
    Disabled Forbidden Owners Signed-in users Everyone
    Enable
    Permission
    • Forbidden
    • Owners
    • Signed-in users
    Emoji Reply
    Enable
    Import from Dropbox Google Drive Gist Clipboard
       owned this note    owned this note      
    Published Linked with GitHub
    Subscribed
    • Any changes
      Be notified of any changes
    • Mention me
      Be notified of mention me
    • Unsubscribe
    Subscribe
    # BLAST (Basic Local Alignment Search Tool) ## direct by Merih Birtanem Zeren ![image](https://hackmd.io/_uploads/S1srqf9wp.png) ### Giriş ##### BLAST Nedir? ##### Temel Yerel Hizalama Arama Aracı ##### BLAST, genetik ve moleküler biyolojide kullanılan bir araştırma aracıdır. Benzer dizileri bulma ve hizalama yapma amacı güder. ## Temel Prensipler #### BLAST'ın Temelleri BLAST, genetik ve moleküler biyoloji alanlarında kullanılan bir araştırma aracıdır. Temel amacı, bir veri kümesindeki bir diziyi (örneğin, DNA veya protein) alıp, bu diziyi büyük veritabanları içindeki diğer dizilerle karşılaştırarak benzerlikleri bulmaktır. ![image](https://hackmd.io/_uploads/ryLvqf9vT.png) #### İşte BLAST'ın temel prensipleri: 1. *Yerel Hizalama:* Veri kümesindeki bir bölgenin, veritabanındaki diğer dizilerle benzerliklerini bulur. 2. *Skorlama Sistemi:* Benzerlikleri değerlendirmek için bir skorlama sistemi kullanır, diziler arasındaki eşleşme ve uyuşmama durumlarını değerlendirir. 3. *Veritabanları ile Etkileşim:* Kullanıcı, BLAST'a bir sorgu dizisi ve bir veya birden fazla veritabanı seçer. BLAST, sorgu dizisini seçilen veritabanındaki diğer dizilerle karşılaştırır. 4. *İstatistiksel Analiz:* Çıktıları istatistiksel olarak analiz eder, benzerlik skorlarının rastgele olup olmadığını değerlendirir ve sonuçların güvenilirliğini belirler. BLAST'ın temel prensipleri, genetik araştırmalardan protein karşılaştırmalarına kadar birçok alanda hızlı ve etkili bir şekilde benzer dizileri bulmak ve analiz etmek üzerine odaklanır. ## BLAST Türleri blastp: bir protein dizisini aprotein dizisi veritabanıyla karşılaştırır. blastn: bir nükleotid dizisini anükleotid dizisi veritabanına karşı karşılaştırır. blastx: bir protein veritabanına karşı bir anükleotid dizisinin altı çerçeve çevirisini karşılaştırır tblastn: bir protein dizisini bir nükleotid veritabanının altı çerçeve çevirisiyle karşılaştırır tblastx: bir nükleotit dizisinin altı çerçeve çevirisini bir nükleotit veritabanının altı çerçeve çevirisiyle karşılaştırır. ![image](https://hackmd.io/_uploads/HJzj9GqD6.png) ## BLAST Nasıl Çalışır Blast aramaları, kullanıcı tarafından belirtilen dizilenmiş veritabanlarıyla eşleştirilecek bir sorgu dizisiyle başlar. Sorgu dizisini bir dizi kısa örtüşen "kelimeye" ayırarak başlar BLAST N için varsayılan kelime boyutu 28 nükleotittir BLAST P için varsayılan kelime boyutu 3 amino asittir-Elde edilen sonuçlar kullanılan puanlama matrisine bağlıdır. BLOSUM 62 matrisi BLASTP için varsayılan puanlama matrisidir ![image](https://hackmd.io/_uploads/rkkaczcDT.png) ## BLASTP Algoritması Sorgu dizisi, hareketli bir pencere kullanılarak tüm olası 3 harfli kelimelere ayrılır BLOSUM62 matrisinden amino asitlerin değerleri toplanarak her kelime için sayısal puan hesaplanır Skoru 12 veya daha fazla olan kelimeler ilk BLASTP arama setinde toplanır. Arama kümesi, kelimelerden bir konumda farklı olan eşanlamlılar eklenerek genişletilir. Arama kümesine yalnızca bir eşik değerinin üzerinde puan alan eşanlamlılar eklenir. NCBI BLASTP eşanlamlılar için varsayılan 10 eşik değerini kullanır Sorgu dizisi, hareketli bir pencere kullanılarak tüm olası 3 harfli kelimelere ayrılır BLOSUM62 matrisinden amino asitlerin değerleri toplanarak her kelime için sayısal puan hesaplanır Skoru 12 veya daha fazla olan kelimeler ilk BLASTP arama setinde toplanır. Arama kümesi, kelimelerden bir konumda farklı olan eşanlamlılar eklenerek genişletilir. Arama kümesine yalnızca bir eşik değerinin üzerinde puan alan eşanlamlılar eklenir. NCBI BLASTP eşanlamlılar için varsayılan 10 eşik değerini kullanır ![image](https://hackmd.io/_uploads/BJq0cMqPp.png) BLAST, bu arama setini kullanarak bir veritabanını tarar ve eşiğin üzerinde puan alan kelime isabetlerini/eşleşmelerini belirler. Bu kısa eşleşmeler tohum görevi görür. BLAST algoritması, eşleşmeyi yakın sekans komşuluğunda genişletmeye çalışır BLAST, eşleşmeleri genişlettikçe puanlama matrislerini kullanarak çalışan bir ham puan tutar. Her yeni amino asit ham puanı artırır ya da azaltır Yanlış eşleşmeler ve iki hizalama arasındaki boşluklar için cezalar atanır. BLAST, bu arama setini kullanarak bir veritabanını tarar ve eşiğin üzerinde puan alan kelime isabetlerini/eşleşmelerini belirler. Bu kısa eşleşmeler tohum görevi görür. BLAST algoritması, eşleşmeyi yakın sekans komşuluğunda genişletmeye çalışır BLAST, eşleşmeleri genişlettikçe puanlama matrislerini kullanarak çalışan bir ham puan tutar. Her yeni amino asit ham puanı artırır ya da azaltır İki hizalama arasındaki uyumsuzluklar ve boşluklar için cezalar atanır. NCBI varsayılan ayarlarında, bir boşluk 11'lik bir başlangıç cezası getirir ve bu ceza her eksik amino asit için 1 artar. Puan belirli bir seviyenin altına düştüğünde, hizalama sona erer ve blast hizalamayı genişletmeye çalışmayı durdurur. Başlangıçta bir kelime isabeti tarafından tohumlanan genişletilmiş bir dizi hizalaması üretilir -bir hsp veya yüksek puanlı segment çifti olarak adlandırılır Eşik puanının üzerinde kümülatif puanı olan tüm HSP'ler BLAST sonuçlarında rapor edilir. Ham skorlar daha sonra kullanılan skorlama matrisi için düzeltilerek bit skorlarına dönüştürülür. ![image](https://hackmd.io/_uploads/BkAyoMqwT.png) The Blast çıktısı Her hizalama için bit puanlarını (S) içeren bir tablo ve E-değeri veya "beklenti puanı" puan (S) bir hizalamanın kalitesinin bir ölçüsüdür (hizalanmış her bir kalıntı için ikame ve boşluk puanlarının toplamı olarak hesaplanır) E-değeri (E) veya beklenti değeri, hizalamanın öneminin bir ölçüsüdür. E-değeri, farklı hizalamaların sayısıdır. Bir veritabanı aramasında tesadüfen ortaya çıkması beklenen S'ye eşdeğer veya daha iyi puanlara sahip hizalamalar. E-değeri ne kadar düşükse, hizalama sonucu o kadar önemlidir. En yüksek bit puanlarına ve en düşük E-değerlerine sahip hizalamalar tablonun en üstünde listelenir. ## Bir BLAST Sonucu Nasıl Görünür ![image](https://hackmd.io/_uploads/BkfWiGqvp.png) Sorgu dizisi - şeklin üst kısmında numaralandırılmış kırmızı çubuk. Veritabanı isabetleri kırmızı çubuğun altında sorguyla hizalanmış olarak gösterilmiştir. Hizalanan diziler arasında en çok benzerleri sorguya en yakın olarak gösterilir. Bu durumda, üç yüksek puanlama vardır sorgu dizisinin çoğuyla hizalanan veritabanı eşleşmeleri. Sonraki on iki çubuk sorgunun iki bölgesine hizalanan daha düşük puanlı eşleşmeleri temsil eder, yaklaşık 3-60 kalıntıları ve 220-500 kalıntıları. Bu çubukların çapraz çizgili kısımları iki benzerlik bölgesinin aynı protein üzerinde olduğunu gösterir, ancak bu araya giren bölge eşleşmiyor. Kalan çubuklar daha düşük puanları göstermektedir hizalamalar. Çubukların üzerine fare ile gelindiğinde o dizinin tanım satırı görüntülenir. grafiğin üzerindeki pencerede gösterilecektir. ![image](https://hackmd.io/_uploads/rJQGof9vT.png) BLAST raporunda tek satırlık açıklamalar Her satır dört alandan oluşur: (a) dikey çubuklarla ayrılmış gi numarası, veritabanı tanımı, erişim numarası ve eşleşen sekans için lokus adı (ek 1); (b) sekansın kısa bir metinsel açıklaması, tanım. Bu genellikle dizinin türetildiği organizma, dizinin türü (örneğin, mRNA veya DNA) hakkında bilgi içerir, ve işlev veya fenotip hakkında bazı bilgiler. Tanım satırı, görüntüyü kompakt tutmak için genellikle tek satırlık açıklamalarda kesilir; (c) bit cinsinden hizalama puanı. Daha yüksek puanlı isabetler listenin en üstünde bulunur; ve (d) istatistiksel anlamlılığın bir tahminini sağlayan e-değeri. Listedeki ilk isabet için gi numarası 116365, veritabanı tanımı ise sp (SWISS-PROT için), erişim numarası P26374, lokus adı RAE2_HUMAN, tanım satırı rab proteinleri, skor 1216 ve e-değeri 0,0'dır. İlk 17 eşleşmenin çok düşük e-değerlerine (1'den çok daha az) sahip olduğunu ve ya RABproteinleri ya da GDP ayrışma inhibitörleri olduğunu unutmayın. Diğer veritabanı eşleşmeleri 0,5 ve üzeri gibi çok daha yüksek e-değerlerine sahiptir, bu da şu anlama gelir Bu dizilerin sadece şans eseri eşleşmiş olabileceği. ![image](https://hackmd.io/_uploads/Sk_Qsf9vp.png) BLAST raporundan çift yönlü bir dizi hizalaması Hizalamadan önce dizi tanımlayıcısı, tam tanım satırı ve amino asit cinsinden eşleşen dizi. Daha sonra bit puanı gelir (ham puan parantezler) ve ardından E-değeri. Bir sonraki satır, aşağıdaki sayılar hakkında bilgi içerir Bu hizalamadaki özdeş kalıntılar (Özdeşlikler), muhafazakar ikamelerin sayısı (Pozitifler) ve varsa hizalamadaki boşlukların sayısı. Son olarak, gerçek hizalama, üstte sorgu ile gösterilir ve veritabanı eşleşmesi aşağıda Sbjct olarak etiketlenir. Sol ve sağdaki sayılar amino asit dizisindeki pozisyonu ifade eder. Bir veya daha fazla Bir sekans içindeki çizgiler (-) ekleme veya çıkarmaları gösterir. Dizideki amino asit kalıntıları Düşük karmaşıklık nedeniyle maskelenen sorgu dizisi X'lerle değiştirilir (bkz, örneğin, dördüncü ve son bloklar). İki dizi arasındaki çizgi, iki dizi arasındaki diziler arasındaki benzerlikler. Sorgu ve konu aynı amino aside sahipse belirli bir konumda, kalıntının kendisi gösterilir. Muhafazakar ikameler, tarafından değerlendirildiği gibi ikame matrisi, + ile gösterilir. ## Detaylı Kullanım Sunumu İçin; ### Kaynakça ### https://slideplayer.com/slide/16115779/ ### https://teresas.ac.in/wp-content/uploads/2018/10/BLAST-ppt.pdf

    Import from clipboard

    Paste your markdown or webpage here...

    Advanced permission required

    Your current role can only read. Ask the system administrator to acquire write and comment permission.

    This team is disabled

    Sorry, this team is disabled. You can't edit this note.

    This note is locked

    Sorry, only owner can edit this note.

    Reach the limit

    Sorry, you've reached the max length this note can be.
    Please reduce the content or divide it to more notes, thank you!

    Import from Gist

    Import from Snippet

    or

    Export to Snippet

    Are you sure?

    Do you really want to delete this note?
    All users will lose their connection.

    Create a note from template

    Create a note from template

    Oops...
    This template has been removed or transferred.
    Upgrade
    All
    • All
    • Team
    No template.

    Create a template

    Upgrade

    Delete template

    Do you really want to delete this template?
    Turn this template into a regular note and keep its content, versions, and comments.

    This page need refresh

    You have an incompatible client version.
    Refresh to update.
    New version available!
    See releases notes here
    Refresh to enjoy new features.
    Your user state has changed.
    Refresh to load new user state.

    Sign in

    Forgot password

    or

    By clicking below, you agree to our terms of service.

    Sign in via Facebook Sign in via Twitter Sign in via GitHub Sign in via Dropbox Sign in with Wallet
    Wallet ( )
    Connect another wallet

    New to HackMD? Sign up

    Help

    • English
    • 中文
    • Français
    • Deutsch
    • 日本語
    • Español
    • Català
    • Ελληνικά
    • Português
    • italiano
    • Türkçe
    • Русский
    • Nederlands
    • hrvatski jezik
    • język polski
    • Українська
    • हिन्दी
    • svenska
    • Esperanto
    • dansk

    Documents

    Help & Tutorial

    How to use Book mode

    Slide Example

    API Docs

    Edit in VSCode

    Install browser extension

    Contacts

    Feedback

    Discord

    Send us email

    Resources

    Releases

    Pricing

    Blog

    Policy

    Terms

    Privacy

    Cheatsheet

    Syntax Example Reference
    # Header Header 基本排版
    - Unordered List
    • Unordered List
    1. Ordered List
    1. Ordered List
    - [ ] Todo List
    • Todo List
    > Blockquote
    Blockquote
    **Bold font** Bold font
    *Italics font* Italics font
    ~~Strikethrough~~ Strikethrough
    19^th^ 19th
    H~2~O H2O
    ++Inserted text++ Inserted text
    ==Marked text== Marked text
    [link text](https:// "title") Link
    ![image alt](https:// "title") Image
    `Code` Code 在筆記中貼入程式碼
    ```javascript
    var i = 0;
    ```
    var i = 0;
    :smile: :smile: Emoji list
    {%youtube youtube_id %} Externals
    $L^aT_eX$ LaTeX
    :::info
    This is a alert area.
    :::

    This is a alert area.

    Versions and GitHub Sync
    Get Full History Access

    • Edit version name
    • Delete

    revision author avatar     named on  

    More Less

    Note content is identical to the latest version.
    Compare
      Choose a version
      No search result
      Version not found
    Sign in to link this note to GitHub
    Learn more
    This note is not linked with GitHub
     

    Feedback

    Submission failed, please try again

    Thanks for your support.

    On a scale of 0-10, how likely is it that you would recommend HackMD to your friends, family or business associates?

    Please give us some advice and help us improve HackMD.

     

    Thanks for your feedback

    Remove version name

    Do you want to remove this version name and description?

    Transfer ownership

    Transfer to
      Warning: is a public team. If you transfer note to this team, everyone on the web can find and read this note.

        Link with GitHub

        Please authorize HackMD on GitHub
        • Please sign in to GitHub and install the HackMD app on your GitHub repo.
        • HackMD links with GitHub through a GitHub App. You can choose which repo to install our App.
        Learn more  Sign in to GitHub

        Push the note to GitHub Push to GitHub Pull a file from GitHub

          Authorize again
         

        Choose which file to push to

        Select repo
        Refresh Authorize more repos
        Select branch
        Select file
        Select branch
        Choose version(s) to push
        • Save a new version and push
        • Choose from existing versions
        Include title and tags
        Available push count

        Pull from GitHub

         
        File from GitHub
        File from HackMD

        GitHub Link Settings

        File linked

        Linked by
        File path
        Last synced branch
        Available push count

        Danger Zone

        Unlink
        You will no longer receive notification when GitHub file changes after unlink.

        Syncing

        Push failed

        Push successfully