**E值和P值是BLAST比对结果中用来评估查询序列与数据库中匹配序列显著性的两个统计指标，它们之间存在数学关系**。
在BLAST算法中，E值表示在所有可能的比对中，预期随机出现至少与观察到的比对一样好（或更好）的比对数目的期望值。其计算公式为：
\\[ E = K cdot m \cdot n \cdot (e^{-\lambda S}) \\]
其中，K 和 λ 是由数据库和算法决定的常量，m 代表目标序列的长度，n 代表数据库的大小，S 代表比对得分。一般来说，E值小于某个阈值（例如10^-5）被认为是可信的比对结果。
P值则定义为在进行相同比对时，随机序列的得分大于等于查询序列得分的概率。P值越小，表示随机产生同样或更好的比对结果的可能性越小，因此比对结果的显著性越高。
E值和P值之间的关系可以通过以下公式表达：
\\[ P = 1 - e^{-E} \\]
这表明了给定E值的高分序列段（HSP）的概率，也就是说，一个具有特定E值的比对结果，其对应的P值可以通过上述公式计算得出。
总的来说，E值和P值都是用于评价BLAST比对结果显著性的指标，它们之间通过数学公式相互关联。在实际应用中，通常使用E值来快速判断比对结果的可信度，而P值则提供了更精确的概率描述。
在BLAST算法中，E值表示在所有可能的比对中，预期随机出现至少与观察到的比对一样好（或更好）的比对数目的期望值。其计算公式为：
\\[ E = K cdot m \cdot n \cdot (e^{-\lambda S}) \\]
其中，K 和 λ 是由数据库和算法决定的常量，m 代表目标序列的长度，n 代表数据库的大小，S 代表比对得分。一般来说，E值小于某个阈值（例如10^-5）被认为是可信的比对结果。
P值则定义为在进行相同比对时，随机序列的得分大于等于查询序列得分的概率。P值越小，表示随机产生同样或更好的比对结果的可能性越小，因此比对结果的显著性越高。
E值和P值之间的关系可以通过以下公式表达：
\\[ P = 1 - e^{-E} \\]
这表明了给定E值的高分序列段（HSP）的概率，也就是说，一个具有特定E值的比对结果，其对应的P值可以通过上述公式计算得出。
总的来说，E值和P值都是用于评价BLAST比对结果显著性的指标，它们之间通过数学公式相互关联。在实际应用中，通常使用E值来快速判断比对结果的可信度，而P值则提供了更精确的概率描述。
