1) 产生背景
---------------------------------------------------
2002年的时候，随着人类基因组项目不断推进，需要将大量ESTs(300万)
及mouse基因组的reads (130万)比对到人类基因组来进行注释，而这项任务需要在2周内完成 (90 CPU Linux
集群），因为blast工具速度相对偏慢，结果也不易处理，无法提供intron
的信息等，因此一款新的比对软件的开发迫在眉睫。为了完成这项任务，W.James
Kent(UCSC)开发了一款生物信息学软件BLAT全称为BLAST-Like Alignment Tool。blat的速度大概是blast
的500倍,且可以共线性输出结果，易解读。
2）大致原理
---------------------------------------------------
比对软件一般是分为两部分来完成的.首先是搜索阶段(search
stage)：搜索两个序列之间可能是同源的部分；然后是比对阶段(alignment
stage)：更加仔细的审视上述可能是同源的部分，对于按照一定的标准被确定是同源的部分进行比对(align)。
DNA上的BLAT被设计为快速发现长度>=25个碱基，相似性>=95％的序列。 蛋白质上的BLAT将发现长度>=20个碱基，相似性>=80％的序列。
3.1）将mRNA
比对到同种基因组来预测其在基因组上的坐标3.2）一个物种的蛋白或者mRNA比对到另外一个同源物种的数据库(
基因组)，来请确定同源区域，适用于进化不太远的物种。3.3）可以用来做蛋白序列间的比对，但是作者并不推荐。因为利用BLASTP足够灵敏胜任，而blat相对不足。
3.4）确定基因的外显子和内含子在基因上的分布
4)与blast的区别
---------------------------------------------------
4.1）blat是对目标数据库构建索引，然后通过查询序列(query sequence) 线性搜索；Blast是将查询序列索引化，然后线性搜索庞大的目标数据库；
4.2）blast是将搜索数据库中所有与子系列精确匹配的序列(hits)，作为种子，向两个方向继续延伸(extonsion)每个精确匹配，即延伸发生在一两个相邻位置hits
；blat则可以扩展任何数目的hits(perfect or near-perfect hits)。
4.3)
blast将两个序列之间的每个同源区域作为单独的比对结果返回 (often exons)，BLAT将它们’’缝合''在一起形成一个大的比对
(larger alignments ,typically genes）。blat有特殊的代码处理RNA/DNA比对过程中的内含子
。因此在RNA/DNA比对中，blast
返回的是一个包含每个exton的比对结果，而blat返回的结果是一个大的比对结果，可以给出正确的剪切位点(splice sites)。
5) 在linux中安装及命令的运用
---------------------------------------------------
这里不做重点介绍，详细可参考
https://www.cnblogs.com/adawong/articles/7460300.html
http://www.mamicode.com/info-detail-107191.html
基本命令为：blat database query [-参数] output
6) 格式解读(默认格式为例，M8格式会在blast结果中介绍)
第一列：ACTIONS，其中点击ucsc browser可以在浏览详细图解信息，detials可以参看序列比对的详细信息
第二列：QUERY，表示query的序列名称
第三列：SCORE，得分情况，得分越高说明比对越好 。参数以score排序
第四列：START，query比对的其实位置
第五列：END，query比对结束的位置
第六列：QSIZE，表示query序列长度
第七列：IDENTITY，比对相似率
第八列：CHRO，位于哪条染色体上
第九列：STRAND，表示位于染色体的正链还是负链
第10列：START，表示位于染色体的起始位置
第11列：END，表示位于染色体的终止位置
第12列：SPAN，表示的是比对位置在染色体上的跨度。
而在linux中默认输出格式为psl格式，因为blat可以输出多种格式，因此这里就不在一一介绍。
8）参考资源：
Systematic identification of novel protein domain families associated with nuclear functions
Using BLAT to find sequence similarity in closely related genomes
https://www.cnblogs.com/adawong/articles/7460300.html
http://genome.ucsc.edu/FAQ/FAQblat.html
https://baike.baidu.com/item/blat/2088564
https://en.wikipedia.org/wiki/BLAT_(bioinformatics)
