海南台风了，办公室电脑只能提前关机。于是我也干不了活了。翻翻一些文献，看到一张图，我觉得很不错。
于是想着，拿来分享最好。我知道，绝大多数人，我的意思是几乎所有人，除非一线且经验非常丰富的人，甚至除非是有开发相关功能工具的人，比如我在 TBtools 里面写的 Find Best Homology，之外，大概率都不会知道，如果你就是基于 BLAST 来查找感兴趣的物种的同源基因？或者是通过最优比对来试图推测基因的功能，是一件多么危险的事情。
下面这张图可以很好说明问题。
其中「query」就是我们的查询序列，而「closest」就是最接近或者你可以认为是相似的序列。显而易见：
A：最优比对可以推断query功能或者分支（实际上，TBtools Find Best Homology 就是这个判断方法，目前似乎还没有人复制 TBtools 这个操作，不过咱们也习惯被复制了）；
B：从树的枝长信息就可以看出，query 对应的最优比对，其实属于更祖先的节点，而不是他归属的节点，为什么？因为演化速率的问题。这种情况，你可能就无法知道specific的功能了；
C：显而易见，最优比对其实是另外一个分支的；
D：B和C的问题其实都是分支演化速率变化导致的。但是D图的，那么其实query的最优就是四选一，然而每两个可能就是不同功能。所以......query 是这四个的最优同源吗？这就很难说了。
写在最后
好，今天就分享这么多。说实话，你真的应该用 TBtools 的 Find Best Homology，这个简化了太多操作，同时给你“正确”答案。你知道，很多软件会给你很大参数，他们并不想直接给你正确答案。但是，是否有必要？这是一个问题。
