सेमीबिल्ड - क्लाउड में ऑनलाइन

कार्यक्रम:

नाम

सेमीबिल्ड - संरचनात्मक रूप से एनोटेटेड आरएनए एकाधिक अनुक्रम से सहप्रसरण मॉडल का निर्माण करें
संरेखण

SYNOPSIS

सेमीबिल्ड [विकल्प]

वर्णन

प्रत्येक एकाधिक अनुक्रम संरेखण के लिए एक सहप्रसरण मॉडल बनाएं और इसे सहेजें
एक नई फ़ाइल .

संरेखण फ़ाइल स्टॉकहोम या SELEX प्रारूप में होनी चाहिए, और इसमें सर्वसम्मति होनी चाहिए
द्वितीयक संरचना एनोटेशन. सेमीबिल्ड निर्धारित करने के लिए सर्वसम्मति संरचना का उपयोग करता है
सीएम की वास्तुकला.

हो सकता है '-' (डैश), जिसका अर्थ है इस इनपुट को पढ़ना stdin एक फ़ाइल के बजाय।
'-' का उपयोग करने के लिए, आपको संरेखण फ़ाइल स्वरूप को भी निर्दिष्ट करना होगा --सूचना , जैसे की
--सूचना स्टॉकहोल्म (हमारे कार्यान्वयन में वर्तमान सीमा के कारण, MSA फ़ाइल
गैर-वापसी योग्य इनपुट स्ट्रीम में स्वरूपों का स्वतः पता नहीं लगाया जा सकता है।)

शायद नहीं '-' (स्टडआउट), क्योंकि सीएम फ़ाइल को भेजा जा रहा है stdout संघर्ष होगा
प्रोग्राम के अन्य टेक्स्ट आउटपुट के साथ।

सीएम(ओं) को लिखने के अलावा , सेमीबिल्ड प्रत्येक के लिए एक पंक्ति भी आउटपुट करता है
स्टडआउट करने के लिए मॉडल बनाया गया। प्रत्येक पंक्ति में निम्नलिखित फ़ील्ड हैं: "aln": का सूचकांक
सीएम के निर्माण के लिए संरेखण का उपयोग किया गया; "आईडीएक्स": सीएम का सूचकांक ; "नाम":
मुख्यमंत्री का नाम; "nseq": सीएम बनाने के लिए प्रयुक्त संरेखण में अनुक्रमों की संख्या;
"eff_nseq": मॉडल बनाने के लिए उपयोग किए गए अनुक्रमों की प्रभावी संख्या; "एलेन": लंबाई
सीएम के निर्माण के लिए प्रयुक्त संरेखण का; "क्लीन": संरेखण से स्तंभों की संख्या
सर्वसम्मति (मिलान) कॉलम के रूप में परिभाषित; "बीपीएस": सीएम में बेसपेयर्स की संख्या; "बिफ़्स":
सीएम में द्विभाजन की संख्या; "रिल एन्ट्रॉपी: सीएम": की कुल सापेक्ष एन्ट्रॉपी
मॉडल को सर्वसम्मति स्तंभों की संख्या से विभाजित किया गया; "रिल एन्ट्रॉपी: एचएमएम": कुल सापेक्ष
माध्यमिक संरचना की अनदेखी करते हुए मॉडल की एन्ट्रापी को आम सहमति की संख्या से विभाजित किया जाता है
कॉलम. "विवरण": मॉडल/संरेखण का विवरण।

विकल्प

-h मदद करना; कमांड लाइन उपयोग और उपलब्ध विकल्पों का एक संक्षिप्त अनुस्मारक प्रिंट करें।

-n नए सीएम का नाम बताइए . डिफ़ॉल्ट संरेखण के नाम का उपयोग करना है (यदि कोई है)।
में मौजूद है ), या, ऐसा न होने पर, का नाम . If
एक से अधिक संरेखण शामिल हैं, -n काम नहीं करता, और हर संरेखण
में एक नाम अवश्य अंकित होना चाहिए (जैसा कि स्टॉकहोम #=GF आईडी एनोटेशन में है)।

-F अनुमति देना अधिलेखित किया जाना. इस विकल्प के बिना, यदि पहले ही
मौजूद, सेमीबिल्ड त्रुटि के साथ बाहर निकलता है।

-o फाइल करने के लिए सारांश आउटपुट को निर्देशित करें , बजाय करने के लिए स्टडआउट

-O प्रत्येक मॉडल के निर्माण के बाद, एनोटेटेड स्रोत संरेखण को एक फ़ाइल में पुनः सहेजें
स्टॉकहोम प्रारूप में. अनुक्रमों को किस सापेक्ष अनुक्रम भार के साथ एनोटेट किया जाता है
नियुक्त किये गये। संरेखण को एक संदर्भ एनोटेशन लाइन के साथ भी एनोटेट किया जाता है
यह दर्शाता है कि कौन से कॉलम सर्वसम्मति के रूप में सौंपे गए थे। यदि स्रोत संरेखण था
संदर्भ एनोटेशन ("#=जीसी आरएफ") ​​इसे सर्वसम्मति अवशेष के साथ प्रतिस्थापित किया जाएगा
सर्वसम्मति कॉलम और '.' के लिए मॉडल कॉलम सम्मिलित करने के लिए, जब तक कि --हाथ
विकल्प का उपयोग सर्वसम्मति की स्थिति निर्दिष्ट करने के लिए किया गया था, जिस स्थिति में यह होगा
अपरिवर्तित।

--देवसहायता प्रिंट सहायता, साथ में -h , लेकिन इसमें ऐसे विशेषज्ञ विकल्प भी शामिल हैं जो नहीं हैं
के साथ प्रदर्शित किया गया -h . इन विशेषज्ञ विकल्पों के लिए प्रासंगिक होने की उम्मीद नहीं है
अधिकांश उपयोगकर्ताओं आदि का वर्णन मैनुअल पेज में नहीं किया गया है। केवल
वे वास्तव में क्या करते हैं यह समझने के लिए संसाधन संक्षिप्त एक-पंक्ति हैं
विवरण आउटपुट कब --देवसहायता सक्षम है, और स्रोत कोड।

विकल्प नियंत्रित आदर्श निर्माण

ये विकल्प नियंत्रित करते हैं कि संरेखण में सर्वसम्मति कॉलम कैसे परिभाषित किए जाते हैं।

--तेज़ सर्वसम्मत स्तंभों को स्वचालित रूप से उन स्तंभों के रूप में परिभाषित करें जिनमें अंश >= है सिम्फैक of
अंतराल के विपरीत अवशेष। (इसके लिए नीचे देखें --सिम्फैक विकल्प.) यह है
चूक।

--हाथ यह निर्धारित करने के लिए संदर्भ समन्वय एनोटेशन (#=जीसी आरएफ लाइन, स्टॉकहोम में) का उपयोग करें
कॉलम सर्वसम्मति हैं, और जो सम्मिलित हैं। कोई भी गैर-अंतराल वर्ण इंगित करता है
सर्वसम्मति स्तंभ. (उदाहरण के लिए, सर्वसम्मति कॉलम को "x" से चिह्नित करें, और कॉलम डालें
"." के साथ) इस विकल्प को बुलाया गया था --आरएफ इनफर्नल के पिछले संस्करणों में (0.1
1.0.2 के माध्यम से)।

--सिम्फैक
सर्वसम्मति कॉलम को परिभाषित करने के लिए आवश्यक अवशेष अंश सीमा को परिभाषित करें जब
उपयोग नही कर रहा --हाथ। डिफ़ॉल्ट 0.5 है. प्रत्येक कॉलम में प्रतीक अंश है
सापेक्ष अनुक्रम भार को ध्यान में रखकर गणना की गई। इसे इस पर सेट करना
0.0 का अर्थ है कि प्रत्येक संरेखण कॉलम को सर्वसम्मति के रूप में सौंपा जाएगा, जो हो सकता है
कुछ मामलों में उपयोगी. इसे 1.0 पर सेट करने का अर्थ है कि केवल वे कॉलम जिनमें 0 अंतराल शामिल हैं
सर्वसम्मति के रूप में सौंपा जाएगा। यह विकल्प प्रतिस्थापित करता है --गैपथ्रेश विकल्प
इनफर्नल के पिछले संस्करणों से (0.1 से 1.0.2 तक), साथ में के बराबर (1.0 -
). उदाहरण के लिए किसी आदेश के लिए व्यवहार को पुन: उत्पन्न करना सेमीबिल्ड --गैपथ्रेश 0.8
पिछले संस्करण में, उपयोग करें सेमीबिल्ड --सिम्फैक 0.2 इस संस्करण के साथ.

--noss द्वितीयक संरचना एनोटेशन, यदि कोई हो, को अनदेखा करें और एक सीएम बनाएं
शून्य बेसपेयर. यह मॉडल एक प्रोफ़ाइल HMM और के समान होगा सेमीसर्च और
सेमीस्कैन प्रोग्राम इसके लिए एचएमएम एल्गोरिदम का उपयोग करेंगे जो सीएम एल्गोरिदम से तेज़ हैं
नमूना। इसके अतिरिक्त, शून्य बेसपेयर मॉडल को कैलिब्रेट करने की आवश्यकता नहीं है सेमीकैलिब्रेट
दौड़ने से पहले सेमीसर्च इसके साथ। --noss यदि कोई विकल्प नहीं है तो विकल्प का उपयोग किया जाना चाहिए
में द्वितीयक संरचना एनोटेशन .

--खोज
फ़ाइल में RIBOSUM मैट्रिक्स का उपयोग करके, अनुसंधान के अनुसार उत्सर्जन स्कोर को पैरामीटराइज़ करें .
- --खोज सक्षम, सभी संरेखण बिल्कुल एक होना चाहिए
अनुक्रम या --बुलाना विकल्प भी सक्षम होना चाहिए. प्रत्येक क्रम में सभी स्थितियाँ
सर्वसम्मत "कॉलम" माने जाएंगे। दरअसल, इनके लिए उत्सर्जन स्कोर
मॉडलिंग में अंतर के कारण मॉडल राइबोसम स्कोर के समान नहीं होंगे
इनफर्नल और रिसर्च के बीच रणनीति, लेकिन वे यथासंभव समान होंगी।
RIBOSUM मैट्रिक्स फ़ाइलें "मैट्रिसेस/" उपनिर्देशिका में इनफर्नल के साथ शामिल हैं
शीर्ष-स्तरीय "राक्षसी-xxx" निर्देशिका। राइबोसम मैट्रिसेस प्रतिस्थापन स्कोर हैं
अलग एकल स्ट्रैंड वाले संरचनात्मक आरएनए के लिए विशेष रूप से प्रशिक्षित मैट्रिसेस
अवशेष और आधार जोड़ी प्रतिस्थापन स्कोर। अधिक जानकारी के लिए अनुसंधान देखें
प्रकाशन (क्लेन एंड एड्डी, बीएमसी बायोइनफॉरमैटिक्स 4:44, 2003)।

अन्य आदर्श निर्माण विकल्प

--शून्य
से एक शून्य मॉडल पढ़ें . शून्य मॉडल प्रत्येक आरएनए की संभावना को परिभाषित करता है
पृष्ठभूमि अनुक्रम में न्यूक्लियोटाइड, डिफ़ॉल्ट प्रत्येक न्यूक्लियोटाइड के लिए 0.25 का उपयोग करना है।
शून्य फ़ाइलों का प्रारूप उपयोगकर्ता गाइड में निर्दिष्ट है।

--पूर्व
इससे पहले एक डिरिचलेट पढ़ें , डिफ़ॉल्ट मिश्रण डिरिचलेट को प्रतिस्थापित करना।
पूर्व फ़ाइलों का प्रारूप उपयोगकर्ता गाइड में निर्दिष्ट है।

उपयोग --देवसहायता अतिरिक्त, अन्यथा अप्रलेखित, मॉडल निर्माण विकल्प देखने के लिए।

विकल्प नियंत्रित RELATIVE वजन

सेमीबिल्ड बारीकी से संबंधित वजन कम करने के लिए एक तदर्थ अनुक्रम भार एल्गोरिथ्म का उपयोग करता है
अनुक्रम और वज़न दूर से संबंधित हैं। इससे मॉडल कम बनने का प्रभाव पड़ता है
असमान फ़ाइलोजेनेटिक प्रतिनिधित्व द्वारा पक्षपाती। उदाहरण के लिए, दो समान अनुक्रम होंगे
आम तौर पर प्रत्येक को एक अनुक्रम से आधा वजन प्राप्त होता है। ये विकल्प नियंत्रण करते हैं
कौन सा एल्गोरिदम उपयोग किया जाता है.

--wpb हेनिकॉफ़ स्थिति-आधारित अनुक्रम भार योजना का उपयोग करें [हेनिकॉफ़ और हेनिकॉफ़,
जे. मोल. बायोल। 243:574, 1994]। यह डिफ़ॉल्ट है।

--wgsc गेरस्टीन/सोनहैमर/चोथिया वेटिंग एल्गोरिथम का प्रयोग करें [गेर्स्टीन एट अल, जे. मोल।
बायोल। 235:1067, 1994].

--कोई नहीं
अनुक्रम भार को बंद करें; उदाहरण के लिए सभी अनुक्रम भारों को स्पष्ट रूप से 1.0 पर सेट करें।

--दिया गया
इनपुट संरेखण फ़ाइल में एनोटेशन में दिए गए अनुक्रम भार का उपयोग करें। अगर कोई नहीं
वज़न दिए गए थे, मान लें कि वे सभी 1.0 हैं। डिफ़ॉल्ट नया निर्धारित करना है
गेर्स्टीन/सोनहैमर/चोथिया एल्गोरिथम द्वारा अनुक्रम भार, किसी को भी अनदेखा करना
एनोटेटेड वजन.

--wblosum
अनुक्रमों को भारित करने के लिए डिफ़ॉल्ट के बजाय BLOSUM फ़िल्टरिंग एल्गोरिदम का उपयोग करें
जीएससी भार. किसी दिए गए प्रतिशत पहचान पर अनुक्रमों को क्लस्टर करें (देखें)। --विड);
प्रत्येक क्लस्टर को 1.0 का कुल भार दें, जो सदस्यों के बीच समान रूप से वितरित हो
उस क्लस्टर का.

--विडो
के व्यवहार को नियंत्रित करता है --wblosum प्रतिशत निर्धारित करके वेटेज विकल्प
संरेखण को क्लस्टर करने के लिए पहचान .

विकल्प नियंत्रित प्रभावी दृश्य नंबर

सापेक्ष भार निर्धारित होने के बाद, उन्हें कुल प्रभावी के योग के लिए सामान्यीकृत किया जाता है
क्रम संख्या, eff_nseq. यह संख्या अनुक्रमों की वास्तविक संख्या हो सकती है
संरेखण, लेकिन यह लगभग हमेशा उससे छोटा होता है। डिफ़ॉल्ट एन्ट्रापी भारोत्तोलन
तरीका (--ईएनटी) सूचना सामग्री को कम करने के लिए प्रभावी अनुक्रम संख्या को कम करता है
(सापेक्ष एन्ट्रापी, या सच्चे होमोलॉग पर औसत अपेक्षित स्कोर) प्रति सर्वसम्मति की स्थिति। NS
लक्ष्य सापेक्ष एन्ट्रापी को दो-पैरामीटर फ़ंक्शन द्वारा नियंत्रित किया जाता है, जहां दो
पैरामीटर के साथ व्यवस्थित हैं --रे और --एसिग्मा.

--ईंट प्रभावी अनुक्रम संख्या निर्धारित करने के लिए एन्ट्रॉपी वेटिंग रणनीति का उपयोग करें
एक लक्ष्य माध्य मिलान स्थिति सापेक्ष एन्ट्रापी देता है। यह विकल्प डिफ़ॉल्ट है, और
से बंद किया जा सकता है --एनोन. डिफ़ॉल्ट लक्ष्य माध्य मिलान स्थिति सापेक्ष
कम से कम 0.59 बेसपेयर वाले मॉडल के लिए एन्ट्रॉपी 1 बिट है और मॉडल के लिए 0.38 बिट है
शून्य बेसपेयर के साथ, लेकिन इसके साथ बदल गया --यहाँ. 0.59 या 0.38 बिट्स का डिफ़ॉल्ट है
यदि मॉडल की कुल सापेक्ष एन्ट्रापी (सारांश मिलान) स्वचालित रूप से बदल जाती है
राज्य सापेक्ष एन्ट्रापी) एक कटऑफ से कम है, जो डिफ़ॉल्ट रूप से 6.0 बिट है, लेकिन
विशेषज्ञ के साथ बिना दस्तावेज के बदला जा सकता है --पूर्व विकल्प। यदि आप वास्तव में चाहते हैं
उस विकल्प के साथ खेलें, स्रोत कोड से परामर्श लें।

--एनोन
एन्ट्रॉपी वेटिंग रणनीति बंद करें। प्रभावी अनुक्रम संख्या बस है
संरेखण में अनुक्रमों की संख्या.

--रे
लक्ष्य माध्य मिलान स्थिति सापेक्ष एन्ट्रापी को इस प्रकार सेट करें . डिफ़ॉल्ट रूप से लक्ष्य
कम से कम 0.59 वाले मॉडल के लिए प्रति मैच स्थिति सापेक्ष एन्ट्रापी 1 बिट है
बेसपेयर और शून्य बेसपेयर वाले मॉडल के लिए 0.38।

--eminseq
न्यूनतम अनुमत प्रभावी अनुक्रम संख्या को इस प्रकार परिभाषित करें .

--एह्मरे
लक्ष्य एचएमएम माध्य मिलान स्थिति सापेक्ष एन्ट्रापी को इस प्रकार सेट करें . एन्ट्रॉपी के लिए
बेसपेयरिंग मिलान स्थिति की गणना सीमांत बेसपेयर उत्सर्जन का उपयोग करके की जाती है
सम्भावनाएँ

--सेट
एन्ट्रॉपी वेटिंग के लिए प्रभावी अनुक्रम संख्या इस प्रकार सेट करें .

विकल्प नियंत्रित फ़िल्टर P7 हम्म निर्माण

प्रत्येक सीएम के लिए वह सेमीबिल्ड निर्माण, एक साथ वाला फ़िल्टर p7 HMM इनपुट से बनाया गया है
संरेखण भी. ये विकल्प फ़िल्टर HMM निर्माण को नियंत्रित करते हैं:

--p7ere
फ़िल्टर p7 HMM के लिए लक्ष्य माध्य मिलान स्थिति सापेक्ष एन्ट्रॉपी सेट करें . By
डिफ़ॉल्ट लक्ष्य सापेक्ष एन्ट्रापी प्रति मैच स्थिति 0.38 बिट है।

--पी7एमएल फ़िल्टर HMM के रूप में CM से निर्मित अधिकतम संभावना p7 HMM का उपयोग करें। यह एचएमएम करेगा
यथासंभव सीएम के समान बनें (जबकि आवश्यक रूप से माध्यमिक से अनभिज्ञ हों)।
संरचना)।

उपयोग --देवसहायता अतिरिक्त, अन्यथा अनिर्दिष्ट देखने के लिए, HMM निर्माण विकल्प फ़िल्टर करें।

विकल्प नियंत्रित फ़िल्टर P7 हम्म अंशांकन

प्रत्येक फ़िल्टर HMM के निर्माण के बाद, सेमीबिल्ड उपयोग करने के लिए उपयुक्त ई-वैल्यू पैरामीटर निर्धारित करता है
छानने के दौरान सेमीसर्च और सेमीस्कैन अनुक्रमों के एक सेट का नमूना लेकर और उन्हें खोजकर
प्रत्येक HMM फ़िल्टर कॉन्फ़िगरेशन और एल्गोरिदम के साथ।

--ईएमएन स्थानीय MSV फ़िल्टर HMM अंशांकन के लिए नमूना अनुक्रमों की संख्या निर्धारित करें .
डिफ़ॉल्ट रूप से 200.

--ईवीएन स्थानीय विटर्बी फ़िल्टर एचएमएम अंशांकन के लिए नमूना अनुक्रमों की संख्या निर्धारित करें
. डिफ़ॉल्ट रूप से 200.

--एल्फएन स्थानीय फॉरवर्ड फ़िल्टर एचएमएम अंशांकन के लिए नमूना अनुक्रमों की संख्या निर्धारित करें
. डिफ़ॉल्ट रूप से 200.

--ईजीएफएन ग्लोकल फॉरवर्ड फिल्टर एचएमएम अंशांकन के लिए नमूना अनुक्रमों की संख्या निर्धारित करें
सेवा मेरे . डिफ़ॉल्ट रूप से 200.

उपयोग --देवसहायता अतिरिक्त, अन्यथा अनिर्दिष्ट देखने के लिए, HMM अंशांकन विकल्प फ़िल्टर करें।

विकल्प के लिए परिष्कृत THE इनपुट संरेखण

--परिष्कृत
अपेक्षा का उपयोग करते हुए सीएम के निर्माण से पहले संरेखण को परिष्कृत करने का प्रयास करें-
अधिकतमीकरण (ईएम)। एक सीएम को पहले हमेशा की तरह प्रारंभिक संरेखण से बनाया जाता है। तब,
संरेखण में अनुक्रमों को इष्टतम रूप से पुन: संरेखित किया गया है (एचएमएम बैंडेड सीवाईके के साथ)।
एल्गोरिथ्म, इष्टतम का अर्थ है सीएम को दिए गए बैंड) और एक नया सीएम बनाया गया है
परिणामी संरेखण से. फिर अनुक्रमों को नए सीएम के साथ पुन: संयोजित किया जाता है, और a
नया सीएम उस संरेखण से बनाया गया है। यह अभिसरण तक जारी रहता है,
विशेष रूप से जब दो क्रमिक पुनरावृत्तियों के लिए संरेखण नहीं हैं
काफी भिन्न (सभी अनुक्रमों का सारांशित बिट स्कोर)।
दो क्रमिक पुनरावृत्तियों के बीच संरेखण 1% से कम बदलता है)। अंतिम
संरेखण (सीएम बनाने के लिए उपयोग किया जाने वाला संरेखण जिस पर लिखा जाता है ) is
करने के लिए लिखा .

-l - --परिष्कृत करें, स्थानीय संरेखण एल्गोरिदम चालू करें, जो संरेखण की अनुमति देता है
यदि आवश्यक हो तो दो या दो से अधिक अनुक्रमों का विस्तार करें (उदाहरण के लिए यदि क्वेरी की संरचनाएँ
मॉडल और लक्ष्य अनुक्रम केवल आंशिक रूप से साझा किए जाते हैं), कुछ बड़े की अनुमति देते हैं
संरचना में सम्मिलन और विलोपन पर सामान्य से भिन्न दंड दिया जाएगा
indels. डिफ़ॉल्ट रूप से क्वेरी मॉडल को लक्ष्य अनुक्रमों के साथ विश्व स्तर पर संरेखित करना है।

--गिब्स
के व्यवहार को संशोधित करता है --परिष्कृत इसलिए ईएम के स्थान पर गिब्स सैंपलिंग का उपयोग किया जाता है।
अंतर यह है कि संरेखण चरण के दौरान संरेखण आवश्यक नहीं है
इष्टतम, इसके बजाय प्रत्येक अनुक्रम के लिए एक संरेखण (पार्सट्री) का नमूना लिया जाता है
इनसाइड एल्गोरिथम द्वारा निर्धारित संरेखण का पिछला वितरण। इस कारण
यह नमूनाकरण चरण --गिब्स गैर-नियतात्मक है, इसलिए अलग-अलग उसी के साथ चलते हैं
संरेखण से भिन्न परिणाम प्राप्त हो सकते हैं। यह सच नहीं है जब --परिष्कृत प्रयोग किया जाता है
के बिना --गिब्स विकल्प, जिस स्थिति में अंतिम संरेखण और सीएम हमेशा रहेगा
जो उसी। कब --गिब्स सक्षम है --बीज विकल्प का उपयोग बीज बोने के लिए किया जा सकता है
यादृच्छिक संख्या जनरेटर पूर्वानुमानित रूप से, परिणामों को प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य बनाता है। का लक्ष्य
la --गिब्स विकल्प विशेषज्ञ आरएनए संरेखण क्यूरेटर को संरचनात्मक परिष्कृत करने में मदद करना है
उन्हें वैकल्पिक उच्च स्कोरिंग संरेखण का निरीक्षण करने की अनुमति देकर संरेखण।

--बीज
यादृच्छिक संख्या जनरेटर को सीड करें , एक पूर्णांक >= 0. यह विकल्प केवल कर सकता है
के साथ संयोजन में उपयोग किया जाना चाहिए --गिब्स. If का गैर-शून्य, स्टोकेस्टिक नमूनाकरण है
संरेखण प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य होंगे; एक ही आदेश एक ही परिणाम देगा. अगर
0 है, यादृच्छिक संख्या जनरेटर मनमाने ढंग से और स्टोकेस्टिक है
नमूने एक ही कमांड के रन दर रन भिन्न हो सकते हैं। डिफ़ॉल्ट बीज 0 है.

--साइको - --परिष्कृत करें, CYK एल्गोरिथम के साथ संरेखित करें। डिफ़ॉल्ट रूप से इष्टतम सटीकता
एल्गोरिदम का उपयोग किया जाता है. इस पर अधिक जानकारी है cmAlign मैनुअल पेज।

--नोट्रंक
- --परिष्कृत करें, काटे गए संरेखण एल्गोरिथ्म को बंद करें। वहां और अधिक है
इस पर जानकारी cmAlign मैनुअल पेज।

उपयोग --देवसहायता अतिरिक्त, अन्यथा अनिर्दिष्ट, संरेखण शोधन विकल्प देखने के लिए
साथ ही अन्य आउटपुट फ़ाइल विकल्प और एकल के लिए एकाधिक मॉडल बनाने के विकल्प
संरेखण।

onworks.net सेवाओं का उपयोग करके ऑनलाइन cmbuild का उपयोग करें