先来看E值的计算公式:
E=kmne−λSE=kmne^{- \lambda S} E=kmne−λS
k,λk, \lambdak,λ 是两个修正参数,与数据库和算法有关,用来平衡不同打分矩阵和搜索空间对搜索结果的影响(The parameters K and λ represent natural scales for the search space and the scoring system respectively.)
mmm:目标序列长度
nnn:数据库总残基数
SSS:得分

再来看NCBI中对E值的定义:

The Expect value (E) is a parameter that describes the number of hits one can “expect” to see by chance when searching a database of a particular size. It decreases exponentially as the Score (S) of the match increases. Essentially, the E value describes the random background noise. For example, an E value of 1 assigned to a hit can be interpreted as meaning that in a database of the current size one might expect to see 1 match with a similar score simply by chance.

期望值(E)是一个参数,它描述在搜索特定大小的数据库时偶然可以“期望”看到的hit数量。 随着分数(S)的增加,它呈指数下降。 本质上,E值描述了随机背景噪声。 例如,某个hit的E值为1可以解释为:在当前大小的数据库中,在随机的情况下,偶然出现的匹配结果数为1。

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