blast的原理就是將想要明確注釋的sequence（這個sequence就是query）先打斷，即一條sequence變成多條sub-sequence（sub-sequence也就是word），然后拿這些sub-sequence與數據庫中的序列比較（數據庫中的序列是已經注釋過的），然后將這些word向兩邊延展，延展方式是將單個word（就是圖中黃色的線）對應的sequence（就是圖中黑色的線）保持不變，拿其他word的信息mapping到黑色線上。
聯系到實際實驗就是，我手頭的pep文件中的34條蛋白質序列就是34個query(就是黃色線)，在blast中，先將這34條序列每一條都打斷，然后與斑馬雀.fa的數據庫（就是黑色線）相互匹配，所以得到的結果是某一條scaffold（黑色線）與某一個gene（黃色線）的匹配情況。目的是想知道在某個物種中，某些gene的分布情況。
由此產生的gff文件中的內容是：
1.scaf_id
2.gene_name
3.scaf_len（整個一條sacffold的length）
4.sacf_start（可以mapping到這個gene_name的word的起始位點）
5.scaf_end（可以mapping到這個gene_name的word的終止位點，scaf_start與scaf_end之間的內容包括了exon和intron）
6.block_number(是scaf_start與scaf_end之間的gene_name的exon個數)
7.block_start(某個block的起始位點，此處可能有多個，如果block_number是3，則有3個block，也就有3個block_start)
8.block_end(某個block的終止位點，此處可能有多個，如果block_number是3，則有3個block，也就有3個block_end)
9.identify(某個block的identify，此處可能有多個，如果block_number是3，則有3個block，也就有3個identify)
10.align_rate