-evalue 设置多少

`-evalue`是Blast中一个非常重要的参数，它控制着比对结果的可靠性。一般来说，`-evalue`值越小，比对结果越可靠，但也会增加比对时间。所以在选择`-evalue`值时需要根据具体情况进行权衡。

如果`-evalue`值太大，可能会导致比对结果中包含大量的噪声序列或者不能满足实验的要求。如果`-evalue`值太小，可能会导致漏报或者过滤掉一些真正有意义的序列。一般来说，`-evalue`值的选取需要根据实验的目的和比对的数据集来确定。

对于常见的比对任务，如同源比对或者同源蛋白质比对，一般建议`-evalue`值设置在0.001以下。对于一些特殊的比对任务，如同源基因比对或者非同源比对，可能需要更严格的阈值，建议`-evalue`值设置在0.0001以下。当然，如果数据集比较小，也可以尝试更严格的阈值，以获得更可靠的比对结果。

相关问题

-evalue 数据集很小 推荐一个数值

如果数据集比较小，一般可以尝试更严格的`-evalue`阈值，以获得更可靠的比对结果。建议将`-evalue`值设置在0.0001以下，比如可以设置为0.00001或者更小的值。当然，具体的数值要根据实际情况进行调整，比如比对的序列长度、序列相似性等都会影响比对结果的可靠性，需要进行综合考虑。如果设置的阈值过低，可能会漏报一些真正有意义的序列，因此需要根据实验目的和比对数据集进行权衡。

blast evalue设置一般是多数

在进行 BLAST 比对时，E-value 是一个非常重要的参数，它代表了在随机模型下，期望在比对结果中发现与查询序列相似性得分相同或更高的序列数。一般来说，E-value 的设定应该根据具体情况来确定。对于较为相似的序列，E-value 可以设置得较小，例如 1e-5 或更小，以确保较高的相似性得分。而对于较为不相似的序列，E-value 可以设置得较大，例如 0.1 或更大，以允许一些较小的相似性得分出现。总之，E-value 的设置应该根据实际情况进行调整，以获得最佳的比对结果。