हम्म्मेमिट - क्लाउड में ऑनलाइन

कार्यक्रम:

नाम

hmmemit - प्रोफ़ाइल HMM से नमूना अनुक्रम

SYNOPSIS

हम्मेमिट [विकल्प] हम्मफाइल

वर्णन

RSI हम्मेमिट प्रोफ़ाइल HMM(s) से प्रोग्राम नमूने (उत्सर्जित) अनुक्रम हम्मफाइल, तथा
उन्हें आउटपुट के लिए लिखता है। नमूनाकरण अनुक्रम विभिन्न उद्देश्यों के लिए उपयोगी हो सकते हैं,
जिसमें बेंचमार्क या परीक्षणों के लिए सिंथेटिक वास्तविक सकारात्मकताएँ बनाना शामिल है।

डिफ़ॉल्ट मुख्य संभाव्यता मॉडल से एक असंरेखित अनुक्रम का नमूना लेना है, जो
इसका मतलब है कि प्रत्येक अनुक्रम में एक पूर्ण लंबाई वाला डोमेन होता है। वैकल्पिक रूप से, के साथ -c
विकल्प, आप एक साधारण बहुमत-नियम सर्वसम्मति अनुक्रम का उत्सर्जन कर सकते हैं; या के साथ -a विकल्प, आप
एक संरेखण उत्सर्जित कर सकता है (इस स्थिति में, आप संभवतः सेट भी करना चाहेंगे -N किसी और चीज़ के लिए
प्रति मॉडल 1 अनुक्रम के इसके डिफ़ॉल्ट से)।

एक अन्य विकल्प के रूप में, के साथ -p विकल्प से आप पूरी तरह से कॉन्फ़िगर किए गए अनुक्रम का नमूना ले सकते हैं
HMMER खोज प्रोफ़ाइल। इसका मतलब है HMMER की परिभाषा के अनुसार एक 'समजात अनुक्रम' का नमूना लेना,
जिसमें गैर-समजात फ़्लैंकिंग अनुक्रम, स्थानीय संरेखण और एकाधिक डोमेन शामिल हैं
प्रोफ़ाइल के लिए चुने गए लंबाई मॉडल और संरेखण मोड के आधार पर अनुक्रम।

RSI हम्मफाइल इसमें एचएमएम की एक लाइब्रेरी हो सकती है, ऐसी स्थिति में प्रत्येक एचएमएम का उपयोग बारी-बारी से किया जाएगा।

हो सकता है '-' (डैश), जिसका अर्थ है इस इनपुट को पढ़ना stdin एक फ़ाइल के बजाय।

आम विकल्प

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

-o आउटपुट अनुक्रमों को फ़ाइल में निर्देशित करें , के बजाय stdout.

-N नमूना केवल एक के बजाय प्रति मॉडल अनुक्रम।

विकल्प नियंत्रित क्या बात सेवा मेरे फेंकना

डिफ़ॉल्ट नमूना लेना है N कोर मॉडल से अनुक्रम. वैकल्पिक रूप से, आप चुन सकते हैं
निम्नलिखित विकल्पों में से एक (और केवल एक)।

-a प्रत्येक एचएमएम के लिए एक संरेखण उत्सर्जित करें हम्मफाइल असंरेखित नमूनाकरण के बजाय
एक समय में एक क्रम।

-c किसी अनुक्रम का नमूना लेने के बजाय, बहुलता-नियम सर्वसम्मति अनुक्रम का उत्सर्जन करें
प्रोफाइल एचएमएम की संभाव्यता वितरण। सर्वसम्मति अनुक्रम किसके द्वारा बनता है?
प्रत्येक मैच स्थिति पर अधिकतम संभाव्यता अवशेष का चयन करना।

-C की तुलना में एक कट्टर बहुलता-नियम सर्वसम्मति अनुक्रम का उत्सर्जन करें -c विकल्प। यदि अधिकतम
संभाव्यता अवशेष में पी है मीनल इसे लोअर केस 'कोई' अवशेष (एन या एक्स) के रूप में दिखाएं; अगर
पी >= मीनल तथा minu इसे लोअरकेस अवशेष के रूप में दिखाएँ; और यदि पी >= minu के रूप में दिखाओ
एक ऊपरी मामला अवशेष. की डिफ़ॉल्ट सेटिंग्स minu और मीनल दोनों 0.0 हैं, जो
साधन -C जैसा ही आउटपुट देता है -c जब तक आप भी सेट न हो जाएं minu और मीनल आप को क्या
चाहते हैं।

-p अंतर्निहित खोज प्रोफ़ाइल से असंरेखित अनुक्रमों का नमूना लें, कोर से नहीं
नमूना। मूल मॉडल में केवल समजात अवस्थाएँ (शुरुआत के बीच) शामिल हैं
और HMMER प्लान7 मॉडल की अंतिम अवस्थाएँ)। प्रोफ़ाइल में गैर-समरूप एन शामिल है,
सी, और जे बताता है, स्थानीय/ग्लोकल और यूनी/मल्टीहिट एल्गोरिदम कॉन्फ़िगरेशन, और
लक्ष्य लंबाई मॉडल. इसलिए प्रोफ़ाइल से नमूना किए गए अनुक्रम शामिल हो सकते हैं
गैर-समजात और साथ ही समजात अनुक्रम, और इसमें एक से अधिक भी हो सकते हैं
सजातीय अनुक्रम खंड. डिफ़ॉल्ट रूप से, प्रोफ़ाइल मल्टीहिट स्थानीय मोड में है, और
लक्ष्य अनुक्रम लंबाई L=400 के लिए कॉन्फ़िगर की गई है।

विकल्प नियंत्रित उत्सर्जन से प्रोफाइल

इन विकल्पों के लिए आवश्यक है कि आपने इसे सेट किया हो -p विकल्प.

-L औसत लंबाई उत्पन्न करने के लिए प्रोफ़ाइल के लक्ष्य अनुक्रम लंबाई मॉडल को कॉन्फ़िगर करें
लगभग 400 के डिफ़ॉल्ट के बजाय।

--स्थानीय
मल्टीहिट स्थानीय संरेखण के लिए प्रोफ़ाइल कॉन्फ़िगर करें।

--एकस्थानीय
यूनिहिट स्थानीय संरेखण (स्मिथ/वाटरमैन) के लिए प्रोफ़ाइल कॉन्फ़िगर करें।

--ग्लोकल
मल्टीहिट ग्लोकल संरेखण के लिए प्रोफ़ाइल कॉन्फ़िगर करें।

--यूनिग्लोकल
यूनीहिट ग्लोकल संरेखण के लिए प्रोफ़ाइल कॉन्फ़िगर करें।

विकल्प नियंत्रित फैंसी आम सहमति उत्सर्जन

इन विकल्पों के लिए आवश्यक है कि आपने इसे सेट किया हो -C विकल्प.

--मिनल
सेट करता है मीनल कमजोर रूप से संरक्षित अवशेषों को निचले मामले के रूप में दिखाने के लिए सीमा। (0 <=
एक्स <= 1)

--मीनु
सेट करता है minu दृढ़ता से संरक्षित अवशेषों को ऊपरी मामले के रूप में दिखाने के लिए सीमा। (0
<= x <= 1)

अन्य विकल्प

--बीज
यादृच्छिक संख्या जनरेटर को सीड करें , एक पूर्णांक >= 0. यदि शून्येतर है, कोई भी
स्टोकेस्टिक सिमुलेशन प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य होंगे; वही आदेश वही देगा
परिणाम। अगर 0 है, यादृच्छिक संख्या जनरेटर को मनमाने ढंग से वरीयता दी जाती है, और
स्टोकेस्टिक सिमुलेशन एक ही कमांड के रन से रन के लिए अलग-अलग होंगे। डिफ़ॉल्ट
0 है: एक मनमाना बीज का उपयोग करें, इसलिए अलग हम्मेमिट रन अलग उत्पन्न होंगे
नमूने हैं।

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