hhsearch: en línea en la nube

PROGRAMA:

NOMBRE

hhsearch: busca en una base de datos de HMM con una alineación de consulta o consulta HMM

SINOPSIS

hhbuscar -i pregunta -d base de datos de CRISPR Medicine News [opciones]

DESCRIPCIÓN

HHsearch versión 2.0.16 (enero de 2013) Busque una base de datos de HMM con una alineación de consulta o
consultar HMM (C) Johannes Soeding, Michael Remmert, Andreas Biegert, Andreas Hauser Soding,
J. Detección de homología de proteínas mediante comparación HMM-HMM. Bioinformatics 21: 951-960 (2005).

-i
alineación de secuencia múltiple de entrada / consulta (a2m, a3m, FASTA) o HMM

-d
Base de datos HMM de HMM concatenados en formato hhm, HMMER o a3m, O, si el archivo tiene
extensión pal, lista de nombres de archivos HMM, uno por línea. Varios dbs, HMM o pal
con archivos -d ' ... '

puede ser 'stdin' o 'stdout' en todo momento.

Salida opciones:
-o
escribir resultados en formato estándar en el archivo (predeterminado = )

-De como
escribir alineaciones por pares de coincidencias significativas en formato FASTA Análogo para
salida en formato a3m, a2m y psi (p. ej. -Oa3m)

-oa3m
escribir MSA de coincidencias significativas en formato a3m Análogo para salida en a2m, psi,
y formato hhm (p. ej. -ohhm)

-e [ 0,1 ]
Corte del valor E para inclusión en alineación múltiple (def = 0.001)

-sec
máx. número de secuencias de consulta / plantilla mostradas (def = 1) ¡Cuidado con los desbordamientos! Todos
estas secuencias se almacenan en la memoria.

-contras mostrar la secuencia de consenso como secuencia maestra de la consulta MSA

-noconos
no muestra la secuencia de consenso en las alineaciones (predeterminado = mostrar)

-nopred
no muestra la estructura secundaria predicha en las alineaciones (predeterminado = mostrar)

-asiente
no muestra la estructura secundaria DSSP 2 en las alineaciones (predeterminado = mostrar)

-ssconf
mostrar confidencias para la estructura secundaria predicha en alineaciones

-p
probabilidad mínima en lista de resumen y alineación (def = 20)

-E
valor E máximo en lista de resumen y alineación (def = 1E + 06)

-Z
número máximo de líneas en la lista de aciertos resumida (def = 500)

-z
número mínimo de líneas en la lista de resultados resumida (def = 10)

-B
número máximo de alineaciones en la lista de alineación (def = 500)

-b
número mínimo de alineaciones en la lista de alineación (def = 10)

-aliw [40, .. [
número de columnas por línea en la lista de alineación (def = 80)

-dbstren
longitud máxima de la cadena de la base de datos que se imprimirá en el archivo hhr

Filtrar consulta de alineación de secuencia múltiple

-carné de identidad [0,100] máxima identidad de secuencia por pares (%) (def = 90)

-diferencia [0, inf [
filtrar MSA seleccionando el conjunto más diverso de secuencias, manteniendo al menos esta cantidad
seqs en cada bloque MSA de longitud 50 (def = 100)

-cov [0,100] cobertura mínima con consulta (%) (def = 0)

-qid [0,100] identidad de secuencia mínima con consulta (%) (def = 0)

-qsc [0,100] puntuación mínima por columna con consulta (def = -20.0)

-neff [1, inf]
diversidad de objetivos de alineación (predeterminado = desactivado)

Entrada alineación formato:
-M a2m use A2M / A3M (predeterminado): mayúsculas = Coincidir; minúscula = Insertar; '-' = Eliminar; '.' =
espacios alineados con inserciones (pueden omitirse)

-M first
use FASTA: las columnas con residuo en la primera secuencia son estados coincidentes

-M [ 0,100 ]
use FASTA: las columnas con menos del X% de espacios son estados de coincidencia

-etiquetas NO neutralice la secuencia de reconocimiento de His-, C-myc-, FLAG-tags y tripsina para
distribución de fondo

HMM-HMM alineación opciones:
-norealizar
NO realinee los hits mostrados con el algoritmo MAC (def = realinear)

-macto [0,1 [
umbral de probabilidad posterior para la realineación MAC (def = 0.350) Controles de parámetros
codicia de alineación: 0: global> 0.1: local

-globo/ -loc
use el modo de alineación global / local para buscar / clasificar (def = local)

-alta
presentarse ante tantas alineaciones alternativas significativas (def = 2)

-vit usar el algoritmo de Viterbi para buscar / clasificar (predeterminado)

-Mac utilice el algoritmo de Máxima Precisión (MAC) para buscar / clasificar

-hacia adelante
utilizar la probabilidad de avance para la búsqueda

-excluido
excluir posiciones de consulta de la alineación, por ejemplo, '1-33,97-168'

-cambio [-uno]
compensación de puntuación (def = -0.03)

-corr [ 0,1 ]
peso del término para correlaciones de pares (def = 0.10)

-Carolina del Sur puntuación de aminoácidos (tja: plantilla HMM en la columna j) (def = 1)

0 = log2 Sum (tja * qia / pa) (pa: aa frecuencias de fondo)

1 = log2 Suma (tja * qia / pqa) (pqa = 1/2 * (pa + ta))

2 = log2 Sum (tja * qia / ta) (ta: av. Aa freqs in template)

3 = log2 Sum (tja * qia / qa) (qa: av. Aa freqs in query)

5 corrección de composición de aminoácidos local

-ssm {0, .., 4}
0: sin puntuación ss 1,2: puntuación ss después o durante la alineación [predeterminado = 2] 3,4: ss
puntuación después o durante la alineación, predicho vs. predicho

-ssw [0,1] peso de la puntuación ss en comparación con la puntuación de la columna (def = 0.11)

-ssa [0,1] Matriz de sustitución SS = (1-ssa) * I + ssa * matriz-de-sustitución-SS-completa
[def = 1.00)

Gap cost opciones:
-gapb [0, inf [
Adición de pseudocontento de transición (def = 1.00)

-brecha [0, inf [
Adición de pseudocontento de transición para espacio abierto (predeterminado = 0.15)

-mirar boquiabierto [ 0,1.5 ]
Adición de pseudocontento de transición para ampliar el espacio (def = 1.00)

-brecha ] 0, inf]
factor para aumentar / reducir la penalización de apertura de espacio para eliminaciones (def = 0.60)

-brecha ] 0, inf]
factor para aumentar / reducir la penalización por apertura de espacio para inserciones (def = 0.60)

-brecha ] 0, inf]
factor para aumentar / reducir la penalización de extensión de brecha para eliminaciones (def = 0.60)

-gapi ] 0, inf]
factor para aumentar / reducir la penalización de extensión de espacio para inserciones (def = 0.60)

-egq [0, inf [penalización (bits) para los espacios finales alineados con los residuos de la consulta (def = 0.00)

-egt [0, inf [penalización (bits) para los espacios finales alineados con los residuos de la plantilla (def = 0.00)

Pseudocuenta (ordenador personal) opciones:
-pcm {0, .., 3}
dependencia de la posición del aditivo de pc 'tau' (modo pc, predeterminado = 2) 0: sin pseudo recuentos:
tau = 0 1: constante tau = a 2: dependiente de la diversidad: tau = a / (1 +
((Neff [i] -1) / b) ^ c) (Neff [i]: número de secuencias efectivas en MSA local alrededor de la columna i)
3: pseudocuentas de diversidad constante

-pca [0,1] mezcla de pseudocontento general (def = 1.0)

-tarjeta de circuito impreso [1, inf [Valor umbral neff para -pcm 2 (def = 1.5)

-pcc [0,3] exponente de extinción c para -pcm 2 (def = 1.0)

Específico del contexto pseudo-recuentos:
-sin contexto
usar matriz de sustitución en lugar de pseudocontentos específicos del contexto

-contexto archivo de contexto para calcular pseudocontentos específicos del contexto
(predeterminado =. / data / context_data.lib)

-cslib
archivo de estado de columna para un filtrado previo rápido de la base de datos (predeterminado =. / data / cs219.lib)

-csw [0, inf] peso de la posición central en el modo de pseudoconteo cs (def = 1.6)

-csb [0,1] parámetro de caída de peso para posiciones en modo cs pc (def = 0.9)

Otros opciones:
-UPC
número de CPU a utilizar (para SMP de memoria compartida) (predeterminado = 1)

-v
modo detallado: 0: sin salida de pantalla 1: solo advertencias 2: detallado

-maxres
número máximo de columnas HMM (def = 15002)

-maxmem [1, inf [memoria máxima disponible en GB (def = 3.0)

-puntuaciones escribir puntajes para todas las comparaciones por pares en el archivo

-calma {0, .., 3} calibración de puntuación empírica de 0: consulta 1: plantilla 2: ambos

predeterminado 3: estimación basada en la red neuronal de los parámetros de EVD

Ejemplo: hhsearch -i a.1.1.1.a3m -d scop70_1.71.hhm

Utilice hhsearch en línea utilizando los servicios de onworks.net