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  BLAST是一個被廣泛使用於分析生物資訊的程式,因為它可以兼顧我們在做搜尋時的速度以及搜尋結果的精確度。因為當我們所要搜尋的目標資料庫非常龐大的時候,速度就變成一項很需要考量的因素。在像BLAST和FASTA這些快速演算法被開發之前,我們是使用動態規劃演算法來作資料庫的序列搜尋,這真的非常的耗時。BLAST使用啟發式搜尋來找出相關的序列,在速度上比完全只使用動態規劃大約快上50倍左右,不過它不像動態規劃能夠保證搜尋到的序列(Database sequence)和所要找的序列(Query sequence)之間的相關性,BLAST的工作就是儘可能找出資料庫中和所要查詢的序列相關的資訊而已,精確度稍微低一點。此外,BLAST比FASTA更快速,因為BLAST只對比較少出現或是較重要的一些關鍵字作更進一步的分析,而FASTA是考慮所有共同出現在所要搜尋的序列和目標序列的字。從下面介紹的演算法可以更進一步的瞭解。

  這邊我們以蛋白質對蛋白質序列搜尋所用的程式BLASTP之實做的步驟,來了解BLAST這程式的主要思想。

  由NCBI管理的BLAST網站允許任何人使用瀏覽器來在包含大部分新測序的物種的不停更新的DNA或蛋白質資料庫中進行相似性搜尋。這個伺服器包含很多程式,最重要的幾個如下:

  已知一個蛋白的氨基酸序列,通過這個程式可以找出在使用者選擇的蛋白質資料庫中與其最相似的序列。

  已知一段已經轉錄的序列,藉由這個程式對這段序列的6個ORF對上使用者所選擇的蛋白質資料庫, 比對最相似的序列。其功用可以找出在基因體DNA(genomic DNA)上轉譯出蛋白質的序列。

  已知一段蛋白質的氨基酸序列,藉由這個程式可將此序列,對使用者所選擇的已轉錄序列資料庫(包含這個資料庫的6個ORF),比對出最相似的序列。

  已知一段已轉錄的序列,藉由這個程式對這已知序列的6個ORF,對上使用者所選擇的已轉錄序列資料庫(亦包含6個ORF),比對出最相似的序列,因為這個程式比對來源的6個ORF,與資料庫的6個ORF,所以會執行相當久。

  這個程式用來搜尋蛋白質的"遠親".首先,一個使用者提交的蛋白質序列的所有"近親"的列表被建立起來,然後這些蛋白質被結合在一個作為對序列的某種平均的"特徵序列"當中。再然後用這個特徵序列在蛋白質資料庫中進行搜尋,就會找出更大的一組蛋白質的列表。這個蛋白質列表有一個不同的特徵序列,這個序列被用來迭代地執行上述過程。  通過在搜尋中包含相關的蛋白質,PSI-BLAST對於尋找已知蛋白進化上的"遠親"的靈敏度要比一般的blastp高很多。

  Focuses search around pattern (motif)
生物資訊學中,BLAST(英語:Basic Local Alignment Search Tool)它是一個用來比對生物序列的一級結構(如不同蛋白質的氨基酸序列或不同基因的DNA序列)的演算法。 已知一個包含若干序列的資料庫,BLAST可以讓研究者在其中尋找與其感興趣的序列相同或類似的序列。 例如如果某種非人動物的一個以前未知的基因被發現,研究者一般會在人類基因組中做一個BLAST搜尋來確認人類是否包含類似的基因(通過序列的相似性)。BLAST演算法以及實現它的程式由美國國家生物技術資訊中心(NCBI)的Eugene Myers、Stephen Altschul、Warren Gish、David J. Lipman及Webb Miller博士開發的。