Este es el comando tigr-glimmer3 que se puede ejecutar en el proveedor de alojamiento gratuito de OnWorks utilizando una de nuestras múltiples estaciones de trabajo en línea gratuitas, como Ubuntu Online, Fedora Online, emulador en línea de Windows o emulador en línea de MAC OS.
PROGRAMA:
NOMBRE
tigr-glimmer - Encuentra / puntúa genes potenciales en el archivo de genoma usando el modelo de probabilidad en
archivo icm
SINOPSIS
tigr-glimmer3 [archivo-genoma] [archivo-icm] [[opciones]]
DESCRIPCIÓN
tigr-resplandor es un sistema para encontrar genes en el ADN microbiano, especialmente los genomas de
bacterias y arqueas. tigr-resplandor (Localizador de genes y modelador de Markov interpolado) utiliza
modelos de Markov interpolados (IMM) para identificar las regiones codificantes y distinguirlas de
ADN no codificante. El enfoque IMM, descrito en nuestro artículo de investigación de ácidos nucleicos sobre tigre-
luz tenue 1.0 y en nuestro artículo posterior sobre tigr-resplandor 2.0, usa una combinación de Markov
modelos de 1º a 8º orden, ponderando cada modelo según su poder predictivo.
tigr-resplandor 1.0 y 2.0 utilizan modelos de Markov no homogéneos de 3 períodos en sus IMM.
tigr-resplandor es el buscador de genes microbianos principal en TIGR, y se ha utilizado para anotar
los genomas completos de B. burgdorferi (Fraser et al., Nature, diciembre de 1997), T. pallidum
(Fraser et al., Science, julio de 1998), T. maritima, D. radiodurans, M. tuberculosis y
proyectos que no son de TIGR, incluidos C. trachomatis, C. pneumoniae y otros. Sus análisis de
algunos de estos genomas y otros están disponibles en el sitio de la base de datos microbiana de TIGR.
Una versión especial de tigr-resplandor diseñado para eucariotas pequeños, GlimmerM, se utilizó para
encontrar los genes en el cromosoma 2 del parásito de la malaria, P. falciparum .. GlimmerM es
descrito en SL Salzberg, M. Pertea, AL Delcher, MJ Gardner y H. Tettelin,
"Modelos de Markov interpolados para el hallazgo de genes eucariotas", Genomics 59 (1999), 24-31.
Haga clic aquí (http://www.tigr.org/software/glimmerm/) para visitar el sitio de GlimmerM, que
incluye información sobre cómo descargar el sistema GlimmerM.
La tigr-resplandor El sistema consta de dos programas principales. El primero de ellos es el entrenamiento
programa, build-imm. Este programa toma un conjunto de entrada de secuencias y construye y produce
el IMM para ellos. Estas secuencias pueden ser genes completos o simplemente orfs parciales. Para un nuevo
genoma, estos datos de entrenamiento pueden consistir en aquellos genes con fuertes aciertos en la base de datos, así como
marcos de lectura abiertos muy largos que, estadísticamente, es casi seguro que sean genes. los
El segundo programa es glimmer, que utiliza este IMM para identificar genes putativos en un
genoma. tigr-resplandor resuelve automáticamente los conflictos entre la mayoría de los genes superpuestos mediante
eligiendo uno de ellos. También identifica genes que se sospecha que realmente se superponen, y
los marca para que el usuario los examine más de cerca. Estos genes candidatos `` sospechosos '' han sido
un porcentaje muy pequeño del total de todos los genomas analizados hasta el momento. tigr-resplandor
es un programa que ...
OPCIONES
-C n Utilice n como porcentaje de GC del modelo independiente
Nota: n debe ser un porcentaje, p. Ej., -C 45.2
-f Utiliza energía de unión a ribosomas para elegir el codón de inicio
+f Utilice el primer codón en orf como codón de inicio
-g n Establecer la longitud mínima del gen en n
-i nombre de archivo
Utilice nombre de archivo a selecciona regiones of bases que están off límites so que no bases
within que cafe will be examinado
-l Suponga genoma lineal en lugar de circular, es decir, no envolvente
-L nombre de archivo
Utilice el nombre de archivo para especificar una lista de orfs que deben puntuarse por separado, sin
reglas superpuestas
-M La entrada es un archivo multifasta de genes separados que se puntuarán por separado, sin
reglas superpuestas
-o n Establezca la longitud mínima de superposición en n. Las superposiciones más cortas que esto se ignoran.
-p n Establezca el porcentaje mínimo de superposición en n%. Superposiciones más cortas que este porcentaje de
* ambas * cadenas se ignoran.
-q n Establezca la longitud máxima de orf que se puede rechazar debido a la
columna de puntuación de probabilidad a (n - 1)
-r No use la columna de puntuación de probabilidad independiente
+r Utilice una columna de puntuación de probabilidad independiente
-r No use la columna de puntuación de probabilidad independiente
-s s Utilice la cadena s como patrón de unión al ribosoma para encontrar los codones de inicio.
+S Utilice un modelo intergénico independiente más estricto que no dé probabilidades a
codones de parada en marco. (La opción está obsoleta ya que ahora es el único comportamiento
-t n Establezca la puntuación de umbral para llamar como gen a n. Si la puntuación en el marco> = n, entonces
a la región se le asigna un número y se la considera un gen potencial.
-w n Utilice puntuaciones "débiles" en genes provisionales n o más. Las puntuaciones débiles ignoran la
puntuación de probabilidad independiente.
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