Это задание выполнялось с помощью сайта NCBI: https://blast.ncbi.nlm.nih.gov/
Необходимо было найти гомологичные белки. Именно для выполнения этой цели мне пришлось
воспользоваться BLAST. Параметры, которые я использовал для поиска гомологов белка из 3 практикума:

Так как результат выполнения хранится ограниченное количество времени, я скачал его в виде
текстового файла: Ссылка на результат работы программы (.txt)
Я взял 6 первых найденных белков и выровнял их как в прошлом практикуме. Ссылка на проект

Для того, чтобы определить гомологичные белки построим дерево на основании множественного выравнивания:

Да данном дереве AFVA_ASPFN отделён от других белков. Это связано с тем, что у него имеется инсерция (вставка), хотя также можно полагать, что у общего предка организмов, чьи белки мы рассматриваем (за исключением AFVA_ASPFN), произошла делеция. Возможно это связано и с какими-то другими процессами,
но всё же, с высокой вероятностью AFVA_ASPFN гомологичен с другими белками (очень сильное сходство на протяжении всей последовательности, что с очень высокой вероятностью не может являться случайностью)

В этом задании необходимо было найти гомологи белка с координатами [1:193] из полипротеина коронавируса
(с которым мы работали в 9 практикуме)
Ссылка на результат работы программы (.txt)
Ссылка на проект Jalview

В задании необходимо было произвести предыдущий поиск, но только по вирусам. Так как E-value прямо пропорционально размеру базы данных мы можем рассчитать доль вирусных белков в Swiss-Prot. Для этого необходимо поделить E-value при поиске с фильтром, на E-value без фильтра. Я взял 4 пары белков и везде получил значение, равное 0,04 или 4%. Следовательно, доля вирусных белков в Swiss-prot равна 4%.