BLAST是一種在生物信息學中常用的序列比對算法，用於發現蛋白質或核酸的相似序列。在BLAST的結果中，E值（E-value）是一個重要的指標，它代表了隨機匹配的可能性。E值越小，表明隨機序列與目標序列相似度超過當前序列的可能性越低，因此E值越低，結果越可靠。通常認為，當E值小於10^-5時，兩序列具有較高的同源性，而當E值小於10^-6時，兩序列的同源性非常高，幾乎不需要進一步的確認。
E值的計算公式為：E=K*m*n*(e^-lambda*S)，其中K和lambda是與資料庫和算法相關的常量，m是目標序列的長度，n是資料庫的大小，S是BLAST結果中的S值。當E值接近零或為零時，基本上表示完全匹配。
在BLASTP搜尋中，可以通過調整f參數來比較不同閾值水平下的影響。E值的計算是基於隨機條件下得分至少為某個特定值S的HSP（High-scoring Segment Pair）的期望值。隨著S的增加，E值成指數下降，當E值接近零時，一個比對隨機發生的可能性接近於0。