理解BLAST_FDR和PSI-BLAST_FDR:开源序列分析工具新进展

需积分: 9 0 下载量 29 浏览量 更新于2024-12-12 收藏 213KB ZIP 举报
资源摘要信息:"BLAST_FDR和PSI-BLAST_FDR是BLAST(Basic Local Alignment Search Tool)和PSI-BLAST(Position-Specific Iterated BLAST)的变体,这两个工具是生物信息学领域中广泛使用的本地序列比对程序。BLAST用于查找数据库中的序列,以找到与查询序列具有相似性的序列。PSI-BLAST则是BLAST的扩展,它通过迭代搜索过程来识别与查询序列具有相似的序列模式的序列,特别适用于发现远亲序列关系。BLAST_FDR和PSI-BLAST_FDR这两个变体引入了一个新的参数评估标准,即错误发现率(False Discovery Rate, FDR)。 错误发现率(FDR)是一种统计方法,用于控制多重假设检验问题中第二类错误的发生。在BLAST_FDR和PSI-BLAST_FDR中,FDR方法被用来确定阈值,从而决定哪些序列对是统计上显著的。这种方法与传统的E值阈值标准不同,E值是一种衡量比对结果随机出现的概率的指标。E值越小,表示比对结果与随机产生的结果相比越不可能是偶然的,因此更可能代表真正的生物学意义。 开源软件是指源代码可以被公众获取,并且允许用户自由使用、修改和分享的软件。开源软件的开发和使用通常受到相应的开源许可证约束,这些许可证规定了可以怎样使用源代码以及修改后的源代码。开源软件社区鼓励合作开发,并且通常具有开放性的特点,允许用户访问源代码以促进透明性和社区合作。 在本文件中提到的src和include文件夹通常用于代码的组织。src文件夹通常包含源代码文件,而include文件夹则包含头文件或者声明文件,它们定义了程序中的函数和类的接口,使得源代码文件可以在编译时引用这些接口。在开源软件项目中,开发者可以查看和编辑这些文件,以及在满足开源许可证的前提下自由地使用和分享。 BLAST_FDR和PSI-BLAST_FDR的开源实现为生物信息学研究者提供了一个更加灵活和精确的工具集,以便于他们能够更有效地处理序列比对和分析过程中的多重假设问题。通过利用FDR方法来控制错误发现率,研究人员可以更准确地筛选出具有统计学意义的序列比对结果,从而提高研究的可靠性和效率。同时,由于它们是开源的,这为社区提供了参与改进和完善工具的可能性,可以促进研究工具的进步和发展。"