聽起來就像BLAST的工作一樣。現在，哪種風格將取決於您要執行的操作和可用的數據。一些選項：

1. PSI-BLAST ：如果您要查找蛋白質同源物，這通常是最佳選擇。它通過建立一個隱藏的馬爾可夫模型來描述您的查詢序列，並使用該模型查詢蛋白質數據庫來工作。優點是它可以多次迭代運行，從而使您有機會添加或刪除結果（因此，您可以添加真正陽性的結果而刪除錯誤的結果），從而最終構建出非常好的蛋白質模型。這遠比基於簡單同源性的方法強大得多，因為蛋白質通過蛋白質結構域起作用，並且簡單同源性不如特定的保守功能殘基重要。

   為此，請轉到NCBI 蛋白質爆炸頁面，然後選擇PSI-BLAST：

   

2. BLASTp ：簡單的蛋白質-蛋白質爆炸。它將基於序列相似性鑑定同源蛋白。是否還暗示功能同源性並不是那麼簡單，這取決於您調查的每種情況。

   如上所述，轉到NCBI 蛋白質爆炸頁面，但這一次使用默認值。

3. tBLASTn ：這是一個將蛋白質序列作為輸入並將其與DNA數據庫進行比較的工具，該數據庫可在所有6種可能的閱讀框中進行動態翻譯。當您對目標物種的蛋白信息了解不足時，非常適合查找同源序列。與目標核苷酸BLASTn相比，它的優點是更敏感並能夠找到更多的遠距離同源性，並且當您的目標物種距離較遠且註釋不正確時，仍可以使用該方法。

   NCBI的tBLASTn頁面。

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所有這些都可以通過 NCBI的BLAST頁面在線運行。如果要研究數百種蛋白質，建議您在本地安裝blast。然後，您可以從NCBI下載相關的靶序列並在本地重建blast數據庫（如果是，我建議您提出一個有關如何執行此操作的新問題），或者使用NCBI的遠程blast客戶端，該客戶端可以使用本地存儲的查詢文件並將在NCBI的服務器上運行blast。

現在，這些程序將返回所謂的高分對（HSP），即查詢序列中與目標對齊的區域。您可以使用多種選項來提高敏感性或特異性，但是對這些選項的討論將需要更多有關您正在做的事情的詳細信息，並且最好在新問題中使用。

一旦有了HSP，就可以相對容易地解析它們，以選擇具有給定範圍的序列相似性值和特定長度的區域。再一次，在獲得結果並顯示示例後，最好在單獨的問題中進行討論。