यह कमांड raxmlHPC-PTHREADS है जिसे हमारे कई मुफ्त ऑनलाइन वर्कस्टेशन जैसे उबंटू ऑनलाइन, फेडोरा ऑनलाइन, विंडोज ऑनलाइन एमुलेटर या मैक ओएस ऑनलाइन एमुलेटर का उपयोग करके ऑनवर्क्स फ्री होस्टिंग प्रदाता में चलाया जा सकता है।
कार्यक्रम:
नाम
उपयोग - यादृच्छिक रूप से त्वरित अधिकतम संभावना
वर्णन
AVX समर्थन के साथ raxml का उपयोग करें (1 सीपीयू)
यह RAxML संस्करण 8.2.4 है जो 02 अक्टूबर 2015 को अलेक्जेंड्रोस स्टैमाटाकिस द्वारा जारी किया गया था।
आंद्रे एबेरर (HITS) साइमन बर्जर द्वारा बेहद सराहनीय कोड योगदान के साथ
(हिट्स) एलेक्सी कोज़लोव (हिट्स) कैसियन कोबर्ट (हिट्स) डेविड डाओ (किट और हिट्स)
निक पेटेंगले (सैंडिया) वेन फ़िफ़र (एसडीएससी) अकीफुमी एस. तानबे (एनआरआईएफएस)
कृपया आरएएक्सएमएल-मैनुअल भी देखें
कृपया RAxML Google समूह के माध्यम से बग की रिपोर्ट करें! कृपया हमें सभी इनपुट फ़ाइलें सटीक भेजें
मंगलाचरण, HW और ऑपरेटिंग सिस्टम का विवरण, साथ ही सभी त्रुटि संदेश मुद्रित
स्क्रीन पर।
raxmlHPC[-SSE3|-AVX|-पीथ्रेड्स|-पीथ्रेड्स-एसएसई3|-पीथ्रेड्स-एवीएक्स|-हाइब्रिड|-हाइब्रिड-एसएसई3|हाइब्रिड-एवीएक्स]
-s अनुक्रमफ़ाइलनाम -n आउटपुट फ़ाइल नाम -m प्रतिस्थापनमॉडल
[-एक वेटफ़ाइलनाम] [-एक सेकेंडरीस्ट्रक्चर सबस्टमॉडल] [-बी
BootstrapRandomNumberSeed] [-B wcCriterionThreshold] [-c numberOfCategories] [-C]
[-डी] [-डी] [-ई संभावनाएप्सिलॉन] [-ई बहिष्कृत फ़ाइलनाम] [-एफ
a|A|b|B|c|C|d|D|e|E|F|g|G|h|H|i|I|j|J|k|m|n|N|o|p| P|q|r|R|s|S|t|T|u|v|V|w|W|x|y]
[-एफ] [-जी ग्रुपिंगफाइलनाम] [-जी प्लेसमेंटथ्रेसहोल्ड] [-एच] [-एच] [-आई
प्रारंभिक पुनर्व्यवस्था सेटिंग] [-I ऑटोएफसी|ऑटोएमआर|ऑटोएमआरई|ऑटोएमआरई_आईजीएन] [-जे] [-जे
MR|MR_DROP|MRE|STRICT|STRICT_DROP|T_ ] [-के] [-के] [-एल एमआर|एमआरई|टी_ ]
[-M] [-o outGroupName1[,outGroupName2[,...]]][-O] [-p parsimonyRandomSeed] [-पी
प्रोटीनमॉडल] [-क्यू मल्टीपलमॉडलफाइलनेम] [-आर बाइनरीकॉन्स्ट्रेंटट्री] [-आर
बाइनरीमॉडलपैरामफाइल] [-एस सेकेंडरीस्ट्रक्चरफाइल] [-टी यूजरस्टार्टिंगट्री] [-टी
नंबरऑफथ्रेड्स] [-यू] [-यू] [-वी] [-वी] [-डब्ल्यू आउटपुटडायरेक्टरी] [-डब्ल्यू स्लाइडिंगविंडो साइज]
[-x RapidBootstrapRandomNumberSeed] [-X] [-y] [-Y
क्वार्टेटग्रुपिंगफ़ाइलनाम|ancestralSequenceCandidatesFileName] [-z multipleTreesFile]
[-#|-N numberOfRuns|autoFC|autoMR|autoMRE|autoMRE_IGN]
[--मेस्कुइट] [--साइलेंट] [--नो-सेक-चेक] [--नो-बीएफजीएस]
[--asc-corr=stamatakis|felsenstein|लुईस]
[--फ्लैग-चेक] [--ऑटो-प्रोट=एमएल|बीआईसी|एआईसी|एआईसीसी]
[--ईपीए-कीप-प्लेसमेंट=संख्या][--ईपीए-संचित-सीमा=सीमा]
[--epa-prob-threshold=threshold] [--JC69][--K80][--HKY85]
-a प्रत्येक कॉलम को अलग-अलग भार निर्दिष्ट करने के लिए एक कॉलम वजन फ़ाइल नाम निर्दिष्ट करें
संरेखण. वे भार किसी भी प्रकार और संख्या से अलग किए गए पूर्णांक होने चाहिए
एक अलग फ़ाइल में रिक्त स्थान, उदाहरण के लिए फ़ाइल "example_weights" देखें।
-A RAxML में कार्यान्वित द्वितीयक संरचना प्रतिस्थापन मॉडल में से एक को निर्दिष्ट करें।
PHASE मैनुअल में समान नामकरण का उपयोग किया जाता है, उपलब्ध मॉडल: S6A, S6B,
S6C, S6D, S6E, S7A, S7B, S7C, S7D, S7E, S7F, S16, S16A, S16B
डिफ़ॉल्ट: 16-स्टेट जीटीआर मॉडल (एस16)
-b एक पूर्णांक संख्या (यादृच्छिक बीज) निर्दिष्ट करें और बूटस्ट्रैपिंग चालू करें
डिफ़ॉल्ट: बंद
-B 0.0 और 1.0 के बीच एक फ़्लोटिंग पॉइंट संख्या निर्दिष्ट करें जिसे कटऑफ़ के रूप में उपयोग किया जाएगा
एमआर-आधारित बूटस्टॉपिंग मानदंड के लिए सीमा। अनुशंसित सेटिंग 0.03 है.
डिफ़ॉल्ट: 0.03 (अनुशंसित अनुभवजन्य रूप से निर्धारित सेटिंग)
-c दर के मॉडल के दौरान आरएएक्सएमएल के लिए अलग-अलग दर श्रेणियों की संख्या निर्दिष्ट करें
विविधता को कैट में सेट किया गया है, व्यक्तिगत प्रति-साइट दरों को वर्गीकृत किया गया है
गणनाओं में तेजी लाने के लिए numberOfCategories दर श्रेणियां।
डिफ़ॉल्ट: 25
-C "-L" और "-fi" विकल्पों के लिए वर्बोज़ आउटपुट सक्षम करें। इससे अधिक उत्पादन होगा, जैसे
साथ ही अधिक वर्बोज़ आउटपुट फ़ाइलें
डिफ़ॉल्ट: बंद
-d रैंडम स्टार्टिंग ट्री से एमएल अनुकूलन प्रारंभ करें
डिफ़ॉल्ट: बंद
-D एमएल खोज अभिसरण मानदंड। यदि रिश्तेदार है तो यह एमएल खोजों को तोड़ देगा
रॉबिन्सन-फ़ोल्ड्स द्वारा लगातार दो आलसी एसपीआर से प्राप्त पेड़ों के बीच की दूरी
चक्र छोटा या 1% के बराबर है। बहुत बड़े डेटासेट के लिए उपयोग की अनुशंसा की जाती है
कर की शर्तें. 500 से अधिक टैक्सा वाले पेड़ों पर इससे निष्पादन समय मिलेगा
लगभग 50% का सुधार हुआ जबकि केवल थोड़े खराब पेड़ मिले।
डिफ़ॉल्ट: बंद
-e अंतिम अनुकूलन के लिए लॉग संभावना इकाइयों में मॉडल अनुकूलन परिशुद्धता सेट करें
वृक्ष टोपोलॉजी
डिफ़ॉल्ट: 0.1
उन मॉडलों के लिए जो अपरिवर्तनीय साइटों के अनुपात का अनुमान लगाते हैं
अपरिवर्तनीय साइटों के अनुपात का उपयोग करने वाले मॉडल के लिए 0.001 अनुमान
-E एक बहिष्कृत फ़ाइल नाम निर्दिष्ट करें, जिसमें संरेखण स्थितियों का एक विनिर्देश शामिल है
आप बाहर करना चाहते हैं. प्रारूप नेक्सस के समान है, फ़ाइल में प्रविष्टियाँ होंगी
जैसे "100-200 300-400", एकल कॉलम लिखने को बाहर करने के लिए, उदाहरण के लिए, "100-100", यदि आप
मिश्रित मॉडल का उपयोग करें, एक उचित रूप से अनुकूलित मॉडल फ़ाइल लिखी जाएगी।
-f एल्गोरिदम चुनें:
"-एफए": तेजी से बूटस्ट्रैप विश्लेषण और एक कार्यक्रम में सर्वश्रेष्ठ स्कोरिंग एमएल ट्री की खोज
"-f A" चलाएँ: दिए गए रूटेड संदर्भ वृक्ष पर सीमांत पैतृक राज्यों की गणना करें
"-t" "-fb" के साथ: "-t" आधारित दिए गए पेड़ पर द्विविभाजन जानकारी बनाएं
कई पेड़ों पर
(उदाहरण के लिए, बूटस्ट्रैप से) "-z" द्वारा निर्दिष्ट फ़ाइल में
"-एफ बी": एक पेड़ पर बीआर-लेन स्केलर और अन्य मॉडल पैरामीटर (जीटीआर, अल्फा, आदि) को अनुकूलित करें
"-t" के साथ प्रदान किया गया।
पेड़ में शाखा की लंबाई होनी चाहिए। शाखा की लंबाई अनुकूलित नहीं की जाएगी,
बस एक ही सामान्य मूल्य द्वारा स्केल किया गया।
"-fc": जांचें कि क्या संरेखण RAxML द्वारा ठीक से पढ़ा जा सकता है "-f C": पैतृक
जियाजी के लिए अनुक्रम परीक्षण, उपयोगकर्ताओं को टैक्सोन नामों की एक सूची भी प्रदान करने की आवश्यकता होगी
-Y रिक्त स्थान "-fd" द्वारा अलग किया गया: नई तीव्र पहाड़ी-चढ़ाई
डिफ़ॉल्ट
"-एफ डी": आरईएल बूटस्ट्रैप्स के साथ तेजी से पहाड़ी पर चढ़ना "-एफई": मॉडल + शाखा को अनुकूलित करें
GAMMA/GAMMAI के तहत दिए गए इनपुट ट्री की लंबाई केवल "-f E": बहुत तेजी से निष्पादित होती है
प्रायोगिक वृक्ष खोज, वर्तमान में केवल "-एफ एफ" परीक्षण के लिए: तेजी से निष्पादित करें
प्रायोगिक वृक्ष खोज, वर्तमान में केवल "-fg" के परीक्षण के लिए: प्रति साइट लॉग की गणना करें
एक अयस्क से अधिक पेड़ों के गुजरने की संभावना
"-z" और उन्हें एक फ़ाइल में लिखें जिसे CONSEL द्वारा पढ़ा जा सके
मॉडल मापदंडों का अनुमान केवल पहले पेड़ पर लगाया जाएगा!
"-एफ जी": प्रति साइट लॉग की गणना करें, एक अयस्क से अधिक पेड़ों के गुजरने की संभावना
"-z" और उन्हें एक फ़ाइल में लिखें जिसे CONSEL द्वारा पढ़ा जा सके। मॉडल पैरामीटर
प्रत्येक पेड़ के लिए पुनः आकलन किया जाएगा
"-fh": "-t" के माध्यम से पारित सर्वोत्तम पेड़ के बीच लॉग संभावना परीक्षण (SH-परीक्षण) की गणना करें
और अन्य पेड़ों का एक समूह "-z" से होकर गुजरा, मॉडल मापदंडों का अनुमान लगाया जाएगा
केवल पहले पेड़ पर!
"-एफ एच": "-टी" के माध्यम से पारित सर्वोत्तम पेड़ के बीच लॉग संभावना परीक्षण (एसएच-परीक्षण) की गणना करें
और अन्य पेड़ों का एक समूह "-z" से होकर गुजरेगा, मॉडल पैरामीटर होंगे
प्रत्येक पेड़ के लिए पुनः अनुमान लगाया गया
"-fi": "-t" के साथ प्रदान किए गए पेड़ पर IC और TC स्कोर (सैलिचोस और रोकास 2013) की गणना करें
अनेक वृक्षों पर आधारित
(उदाहरण के लिए, बूटस्ट्रैप से) "-z" द्वारा निर्दिष्ट फ़ाइल में
"-एफ आई": बिना जड़ वाले पेड़ों के लिए एक सरल पेड़ जड़ने का एल्गोरिदम।
यह पेड़ को उस शाखा पर जड़ देता है जो उपवृक्ष को सर्वोत्तम रूप से संतुलित करती है
बाएँ और दाएँ उपवृक्ष की लंबाई (उपवृक्ष में शाखाओं का योग)। ए
इष्टतम संतुलन वाली शाखा हमेशा मौजूद नहीं होती है! आपको पेड़ निर्दिष्ट करना होगा
आप "-t" के माध्यम से रूट करना चाहते हैं।
"-fj": मूल संरेखण फ़ाइल से बूटस्ट्रैप्ड संरेखण फ़ाइलों का एक समूह उत्पन्न करें।
आपको "-बी" के साथ एक बीज और "-#" के साथ प्रतिकृति की संख्या निर्दिष्ट करने की आवश्यकता है
"-एफ जे": "-टी" के माध्यम से पारित किसी दिए गए पेड़ पर एसएच-जैसे समर्थन मूल्यों की गणना करें। "-एफके":
का उपयोग करके अनुपलब्ध डेटा वाले विभाजित डेटा सेट में लंबी शाखा लंबाई को ठीक करें
शाखा की लंबाई चोरी एल्गोरिथ्म।
यह विकल्प केवल "-t", "-M", और "-q" के संयोजन में काम करता है। यह प्रिंट आउट हो जाएगा
एक पेड़ जिसकी शाखाओं की लंबाई कम है, लेकिन संभावना स्कोर समान है।
"-एफएम": "-टी" और "-जेड" से होकर गुजरने वाले पेड़ों के दो समूहों के बीच द्विविभाजन की तुलना करें
क्रमश। यह सभी द्विविभाजनों के बीच पियर्सन सहसंबंध लौटाएगा
दो ट्री फ़ाइलों में पाया गया। एक फ़ाइल बुलाई गई
RAxML_bipartitionFrequences.outpuFileName मुद्रित किया जाएगा जिसमें शामिल है
दो सेटों की जोड़ी-वार द्विविभाजन आवृत्तियाँ
"-fn": द्वारा प्रदान की गई ट्री फ़ाइल में शामिल सभी पेड़ों के लॉग संभावना स्कोर की गणना करें
GAMMA या GAMMA+P-Invar के अंतर्गत "-z" मॉडल मापदंडों का अनुमान लगाया जाएगा
केवल पहला पेड़!
"-एफ एन": द्वारा प्रदान की गई ट्री फ़ाइल में शामिल सभी पेड़ों के लॉग संभावना स्कोर की गणना करें
GAMMA या GAMMA+P-Invar के अंतर्गत "-z" मॉडल मापदंडों का फिर से अनुमान लगाया जाएगा
प्रत्येक पेड़
"-एफओ": अनुमानी कटऑफ के बिना पुरानी और धीमी गति से तेजी से पहाड़ी पर चढ़ना "-एफपी": प्रदर्शन
शुद्ध चरणबद्ध एमपी एक अपूर्ण आरंभिक वृक्ष में नए अनुक्रमों को जोड़ना और बाहर निकलना
"-एफ पी": पारित फ़ाइल में निर्दिष्ट उप पेड़ों का फ़ाइलोजेनेटिक प्लेसमेंट निष्पादित करें
किसी दिए गए संदर्भ वृक्ष में "-z" के माध्यम से
जिसमें ये उपवृक्ष समाहित हैं जिन्हें "-t" का उपयोग करके पारित किया जाता है
विकासवादी प्लेसमेंट एल्गोरिथ्म.
"-fq": तेज़ चौकड़ी कैलकुलेटर "-fr": जोड़ीवार रॉबिन्सन-फोल्ड्स (आरएफ) की गणना करें
"-z" से होकर गुजरने वाली ट्री फ़ाइल में पेड़ों के सभी जोड़े के बीच की दूरी
यदि पेड़ों में नोड लेबल्स को पूर्णांक समर्थन मानों के रूप में दर्शाया गया है तो प्रोग्राम भी ऐसा करेगा
के दो स्वादों की गणना करें
भारित रॉबिन्सन-फ़ोल्ड्स (WRF) दूरी
"-एफ आर": एक बड़े संदर्भ वृक्ष के बीच सभी जोड़ीदार रॉबिन्सन-फोल्ड्स (आरएफ) दूरियों की गणना करें
"-t" से होकर गुज़रा
और कई छोटे पेड़ (जिनमें बड़े पेड़ के टैक्सा का एक उपसमूह होना चाहिए) वहां से गुजरे
"-z"।
यह विकल्प बहुत बड़ी फ़ाइलोजेनीज़ की संभाव्यता की जाँच करने के लिए है
जिसका अब दृष्टिगत निरीक्षण नहीं किया जा सकता।
"-fs": एक बहु-जीन विभाजित संरेखण को संबंधित में विभाजित करें
उपसंरेखण "-एफ एस": एक छोड़े गए का उपयोग करके साइट-विशिष्ट प्लेसमेंट पूर्वाग्रह की गणना करें
विकासवादी प्लेसमेंट एल्गोरिदम "-फीट" से प्रेरित परीक्षण: यादृच्छिक वृक्ष बनाएं
एक निश्चित शुरुआती पेड़ "-एफ टी" पर खोजें: एमएल का अंतिम संपूर्ण अनुकूलन करें
स्टैंड-अलोन मोड "-फू" में रैपिड बूटस्ट्रैप सर्च से ट्री: मॉर्फोलॉजिकल निष्पादित करें
अधिकतम संभावना का उपयोग करके वजन अंशांकन, यह एक वजन वेक्टर लौटाएगा।
आपको "-t" के माध्यम से एक रूपात्मक संरेखण और एक संदर्भ वृक्ष प्रदान करना होगा
"-fv": पूरी तरह से उपयोग करके पर्यावरणीय अनुक्रमों के एक समूह को एक संदर्भ वृक्ष में वर्गीकृत करें
प्रविष्टियाँ पढ़ें
आपको एक गैर-व्यापक संदर्भ वृक्ष और एक के साथ RAxML प्रारंभ करने की आवश्यकता होगी
सभी अनुक्रमों वाला संरेखण (संदर्भ + क्वेरी)
"-एफ वी": पूरी तरह से उपयोग करके पर्यावरणीय अनुक्रमों के एक समूह को एक संदर्भ वृक्ष में वर्गीकृत करें
प्रविष्टियाँ पढ़ें
आपको एक गैर-व्यापक संदर्भ वृक्ष और एक के साथ RAxML प्रारंभ करने की आवश्यकता होगी
सभी अनुक्रमों वाला संरेखण (संदर्भ + क्वेरी) चेतावनी: यह एक परीक्षण है
बहु-जीन/संपूर्ण-जीनोम डेटासेट के अधिक कुशल संचालन के लिए कार्यान्वयन!
"-fw": "-z" से गुज़रे पेड़ों के समूह पर ELW परीक्षण की गणना करें
मॉडल मापदंडों का अनुमान केवल पहले पेड़ पर लगाया जाएगा!
"-एफ डब्ल्यू": "-जेड" से गुजरे पेड़ों के समूह पर ईएलडब्ल्यू परीक्षण की गणना करें
प्रत्येक पेड़ के लिए मॉडल मापदंडों का फिर से अनुमान लगाया जाएगा
"-fx": जोड़ी-वार एमएल दूरियों की गणना करें, एमएल मॉडल पैरामीटर का अनुमान एक एमपी पर लगाया जाएगा
शुरुआती पेड़ या उपयोगकर्ता-परिभाषित पेड़ को "-t" के माध्यम से पारित किया जाता है, केवल GAMMA-आधारित के लिए अनुमति दी जाती है
दर विविधता के मॉडल
"-fy": पारसीमोनी का उपयोग करके पर्यावरणीय अनुक्रमों के एक समूह को एक संदर्भ वृक्ष में वर्गीकृत करें
आपको एक गैर-व्यापक संदर्भ वृक्ष और एक के साथ RAxML प्रारंभ करने की आवश्यकता होगी
सभी अनुक्रमों वाला संरेखण (संदर्भ + क्वेरी)
"-एफ" के लिए डिफ़ॉल्ट: नई तीव्र पहाड़ी चढ़ाई
-F बिना स्विच किए बहुत बड़े पेड़ों के लिए CAT मॉडल के अंतर्गत ML ट्री खोज सक्षम करें
अंत में गामा (स्मृति बचाता है)। इस विकल्प का उपयोग GAMMA के साथ भी किया जा सकता है
सर्वोत्तम स्कोरिंग एमएल ट्री के संपूर्ण अनुकूलन से बचने के लिए मॉडल
समाप्त।
डिफ़ॉल्ट: बंद
-g मल्टीफ़र्केटिंग बाधा वृक्ष का फ़ाइल नाम निर्दिष्ट करें जिसकी इस वृक्ष को आवश्यकता नहीं है
व्यापक होना, यानी इसमें सभी टैक्स शामिल नहीं होने चाहिए
-G निर्दिष्ट करके एमएल-आधारित विकासवादी प्लेसमेंट एल्गोरिदम हेयुरिस्टिक्स को सक्षम करें
थ्रेशोल्ड मान (प्रविष्टि शाखाओं का अंश धीमी गति का उपयोग करके मूल्यांकन किया जाएगा
एमएल के तहत सम्मिलन)।
-h यह सहायता संदेश प्रदर्शित करें.
-H पैटर्न संपीड़न अक्षम करें.
डिफ़ॉल्ट
-i टोपोलॉजिकल परिवर्तनों के बाद के अनुप्रयोग के लिए प्रारंभिक पुनर्व्यवस्था सेटिंग
चरण
-I एक पोस्टीरियर बूटस्टॉपिंग विश्लेषण। उपयोग:
आवृत्ति-आधारित मानदंड के लिए "-I autoFC" बहुमत-नियम के लिए "-I autoMR"।
विस्तारित बहुमत-नियम सर्वसम्मति वृक्ष के लिए सर्वसम्मति वृक्ष मानदंड "-I autoMRE"।
एमआरई के समान मेट्रिक्स के लिए मानदंड "-I autoMRE_IGN", लेकिन द्विविभाजन शामिल है
दहलीज के नीचे कि क्या वे संगत हैं
या नहीं। यह एमआरई का अनुकरण करता है लेकिन गणना करने में तेज़ है।
आपको "-z" के माध्यम से कई बूटस्ट्रैप प्रतिकृतियों वाली एक ट्री फ़ाइल भी पास करनी होगी
-j निर्दिष्ट करता है कि मध्यवर्ती ट्री फ़ाइलें मानक के दौरान फ़ाइल में लिखी जाएंगी
एमएल और बीएस वृक्ष खोज।
डिफ़ॉल्ट: बंद
-J "-जे एमआर" या विस्तारित बहुमत नियम के साथ बहुमत नियम सर्वसम्मति वृक्ष की गणना करें
"-J MRE" के साथ सर्वसम्मति वृक्ष या "-J STRICT" के साथ सख्त सर्वसम्मति वृक्ष। एक के लिए
कस्टम सर्वसम्मति सीमा >= 50%, T_ निर्दिष्ट करें , जहां 100 >= NUM >= 50.
विकल्प "-J STRICT_DROP" और "-J MR_DROP" एक एल्गोरिदम निष्पादित करेंगे जो पहचान करता है
ड्रॉपसेट जिसमें दुष्ट टैक्सा होता है जैसा कि पेटेंगले एट अल द्वारा प्रस्तावित है। कागज़ पर
"छिपी हुई फ़ाइलोजेनेटिक सर्वसम्मति को उजागर करना"। आपको एक पेड़ भी उपलब्ध कराना होगा
फ़ाइल जिसमें "-z" के माध्यम से कई बिना जड़ वाले पेड़ हैं
-k निर्दिष्ट करता है कि बूटस्ट्रैप्ड पेड़ों को शाखा की लंबाई के साथ मुद्रित किया जाना चाहिए।
बूटस्ट्रैप थोड़ा अधिक समय तक चलेगा, क्योंकि मॉडल पैरामीटर को अनुकूलित किया जाएगा
प्रत्येक रन का अंत क्रमशः GAMMA या GAMMA+P-Invar के अंतर्गत होता है।
डिफ़ॉल्ट: बंद
-K में कार्यान्वित बहु-राज्य प्रतिस्थापन मॉडल (अधिकतम 32 राज्य) में से एक को निर्दिष्ट करें
आरएएक्सएमएल। उपलब्ध मॉडल हैं: ऑर्डर किया हुआ, एमके, जीटीआर
डिफ़ॉल्ट: जीटीआर मॉडल
-L आईसी समर्थन द्वारा लेबल किए गए सर्वसम्मति वृक्षों और समग्र टीसी मूल्य की गणना करें
सैलिचोस और रोकास 2013 में प्रस्तावित। बहुमत नियम सर्वसम्मति वृक्ष की गणना करें
"-एल एमआर" या "-एल एमआरई" के साथ एक विस्तारित बहुमत नियम सर्वसम्मति वृक्ष। एक रिवाज के लिए
सर्वसम्मति सीमा >= 50%, निर्दिष्ट करें "-L T_ ", जहां 100 >= NUM >= 50. आप करेंगे
निःसंदेह, आपको एक ट्री फ़ाइल भी प्रदान करनी होगी जिसमें कई बिना जड़ वाले पेड़ हों
"-ज़"!
-m बाइनरी (मॉर्फोलॉजिकल), न्यूक्लियोटाइड, मल्टी-स्टेट या अमीनो एसिड का मॉडल
प्रतिस्थापन:
बाइनरी:
"-एम बिनकैट[एक्स]"
: साइट-विशिष्ट का अनुकूलन
विकासवादी दरें जिन्हें अलग-अलग संख्या में श्रेणियों में वर्गीकृत किया गया है
अधिक कम्प्यूटेशनल दक्षता के लिए दर श्रेणियां। अंतिम वृक्ष का मूल्यांकन किया जाएगा
ट्री खोज विकल्प के आधार पर स्वचालित रूप से BINGAMMA के अंतर्गत। साथ
वैकल्पिक "X" परिशिष्ट में आप आधार आवृत्तियों का एक एमएल अनुमान निर्दिष्ट कर सकते हैं।
"-एम बिनकटी[एक्स]"
: साइट-विशिष्ट का अनुकूलन
विकासवादी दरें जिन्हें अलग-अलग संख्या में श्रेणियों में वर्गीकृत किया गया है
अधिक कम्प्यूटेशनल दक्षता के लिए दर श्रेणियां। अंतिम वृक्ष का मूल्यांकन किया जाएगा
ट्री खोज विकल्प के आधार पर स्वचालित रूप से BINGAMMAI के अंतर्गत। साथ
वैकल्पिक "X" परिशिष्ट में आप आधार आवृत्तियों का एक एमएल अनुमान निर्दिष्ट कर सकते हैं।
"-एम ASC_BINCAT[X]"
: साइट-विशिष्ट का अनुकूलन
विकासवादी दरें जिन्हें अलग-अलग संख्या में श्रेणियों में वर्गीकृत किया गया है
अधिक कम्प्यूटेशनल दक्षता के लिए दर श्रेणियां। अंतिम वृक्ष का मूल्यांकन किया जाएगा
ट्री खोज विकल्प के आधार पर स्वचालित रूप से BINGAMMA के अंतर्गत। साथ
वैकल्पिक "X" परिशिष्ट में आप आधार आवृत्तियों का एक एमएल अनुमान निर्दिष्ट कर सकते हैं। एएससी
उपसर्ग निश्चितता पूर्वाग्रह की संभावना को ठीक कर देगा।
"-एम बिंगम्मा[एक्स]"
: दर विविधता का GAMMA मॉडल (अल्फा पैरामीटर का अनुमान लगाया जाएगा)।
वैकल्पिक "X" परिशिष्ट के साथ आप आधार आवृत्तियों का एक एमएल अनुमान निर्दिष्ट कर सकते हैं।
"-m ASC_BINGAMMA[X]" : दर विषमता का GAMMA मॉडल (अल्फा पैरामीटर होगा)
अनुमानित)।
एएससी उपसर्ग निश्चितता पूर्वाग्रह की संभावना को ठीक कर देगा। साथ
वैकल्पिक "X" परिशिष्ट में आप आधार आवृत्तियों का एक एमएल अनुमान निर्दिष्ट कर सकते हैं।
"-एम बिंगम्माई[एक्स]"
: बिंगम्मा के समान, लेकिन अपरिवर्तनीय साइटों के अनुपात के अनुमान के साथ।
वैकल्पिक "X" परिशिष्ट के साथ आप आधार आवृत्तियों का एक एमएल अनुमान निर्दिष्ट कर सकते हैं।
न्यूक्लियोटाइड्स:
"-एम जीटीआरसीएटी[एक्स]"
: जीटीआर + प्रतिस्थापन दरों का अनुकूलन + साइट-विशिष्ट का अनुकूलन
विकासवादी दरें जिन्हें अलग-अलग संख्या में श्रेणियों में वर्गीकृत किया गया है
अधिक कम्प्यूटेशनल दक्षता के लिए दर श्रेणियां। अंतिम वृक्ष हो सकता है
ट्री खोज विकल्प के आधार पर, GTRGAMMA के अंतर्गत मूल्यांकन किया गया। वैकल्पिक के साथ
"X" परिशिष्ट में आप आधार आवृत्तियों का एक एमएल अनुमान निर्दिष्ट कर सकते हैं।
"-एम GTRCATI[X]"
: जीटीआर + प्रतिस्थापन दरों का अनुकूलन + साइट-विशिष्ट का अनुकूलन
विकासवादी दरें जिन्हें अलग-अलग संख्या में श्रेणियों में वर्गीकृत किया गया है
अधिक कम्प्यूटेशनल दक्षता के लिए दर श्रेणियां। अंतिम वृक्ष हो सकता है
ट्री खोज विकल्प के आधार पर, GTRGAMMAI के अंतर्गत मूल्यांकन किया गया। वैकल्पिक के साथ
"X" परिशिष्ट में आप आधार आवृत्तियों का एक एमएल अनुमान निर्दिष्ट कर सकते हैं।
"-एम ASC_GTRCAT[X]"
: जीटीआर + प्रतिस्थापन दरों का अनुकूलन + साइट-विशिष्ट का अनुकूलन
विकासवादी दरें जिन्हें अलग-अलग संख्या में श्रेणियों में वर्गीकृत किया गया है
अधिक कम्प्यूटेशनल दक्षता के लिए दर श्रेणियां। अंतिम वृक्ष हो सकता है
ट्री खोज विकल्प के आधार पर, GTRGAMMA के अंतर्गत मूल्यांकन किया गया। वैकल्पिक के साथ
"X" परिशिष्ट में आप आधार आवृत्तियों का एक एमएल अनुमान निर्दिष्ट कर सकते हैं। एएससी उपसर्ग
निश्चितता पूर्वाग्रह की संभावना को ठीक कर दूंगा।
"-एम जीटीआरगामा[एक्स]"
: जीटीआर + प्रतिस्थापन दरों का अनुकूलन + दर का गामा मॉडल
विषमता (अल्फा पैरामीटर का अनुमान लगाया जाएगा)।
वैकल्पिक "X" परिशिष्ट के साथ आप आधार आवृत्तियों का एक एमएल अनुमान निर्दिष्ट कर सकते हैं।
"-m ASC_GTRGAMMA[X]" : GTR + प्रतिस्थापन दरों का अनुकूलन + दर का GAMMA मॉडल
विषमता (अल्फा पैरामीटर का अनुमान लगाया जाएगा)। ASC उपसर्ग सही हो जाएगा
निर्धारण पूर्वाग्रह की संभावना। वैकल्पिक "X" परिशिष्ट के साथ आप ऐसा कर सकते हैं
आधार आवृत्तियों का एक एमएल अनुमान निर्दिष्ट करें।
"-एम GTRGAMMAI[X]"
: जीटीआरजीएएमएमए के समान, लेकिन अपरिवर्तनीय साइटों के अनुपात के अनुमान के साथ।
वैकल्पिक "X" परिशिष्ट के साथ आप आधार आवृत्तियों का एक एमएल अनुमान निर्दिष्ट कर सकते हैं।
बहु-राज्य:
"-एम मल्टीकैट[एक्स]"
: साइट-विशिष्ट का अनुकूलन
विकासवादी दरें जिन्हें अलग-अलग संख्या में श्रेणियों में वर्गीकृत किया गया है
अधिक कम्प्यूटेशनल दक्षता के लिए दर श्रेणियां। अंतिम वृक्ष का मूल्यांकन किया जाएगा
ट्री खोज विकल्प के आधार पर स्वचालित रूप से मल्टीगामा के अंतर्गत। साथ
वैकल्पिक "X" परिशिष्ट में आप आधार आवृत्तियों का एक एमएल अनुमान निर्दिष्ट कर सकते हैं।
"-एम मल्टीकाटी[एक्स]"
: साइट-विशिष्ट का अनुकूलन
विकासवादी दरें जिन्हें अलग-अलग संख्या में श्रेणियों में वर्गीकृत किया गया है
अधिक कम्प्यूटेशनल दक्षता के लिए दर श्रेणियां। अंतिम वृक्ष का मूल्यांकन किया जाएगा
ट्री खोज विकल्प के आधार पर स्वचालित रूप से मल्टीगैमई के अंतर्गत। साथ
वैकल्पिक "X" परिशिष्ट में आप आधार आवृत्तियों का एक एमएल अनुमान निर्दिष्ट कर सकते हैं।
"-एम ASC_MULTICAT[X]"
: साइट-विशिष्ट का अनुकूलन
विकासवादी दरें जिन्हें अलग-अलग संख्या में श्रेणियों में वर्गीकृत किया गया है
अधिक कम्प्यूटेशनल दक्षता के लिए दर श्रेणियां। अंतिम वृक्ष का मूल्यांकन किया जाएगा
ट्री खोज विकल्प के आधार पर स्वचालित रूप से मल्टीगामा के अंतर्गत। साथ
वैकल्पिक "X" परिशिष्ट में आप आधार आवृत्तियों का एक एमएल अनुमान निर्दिष्ट कर सकते हैं। एएससी
उपसर्ग निश्चितता पूर्वाग्रह की संभावना को ठीक कर देगा।
"-एम मल्टीगामा[एक्स]"
: दर विविधता का GAMMA मॉडल (अल्फा पैरामीटर का अनुमान लगाया जाएगा)।
वैकल्पिक "X" परिशिष्ट के साथ आप आधार आवृत्तियों का एक एमएल अनुमान निर्दिष्ट कर सकते हैं।
"-m ASC_MULTIGAMMA[X]" : दर विषमता का GAMMA मॉडल (अल्फा पैरामीटर होगा)
अनुमानित)।
एएससी उपसर्ग निश्चितता पूर्वाग्रह की संभावना को ठीक कर देगा। साथ
वैकल्पिक "X" परिशिष्ट में आप आधार आवृत्तियों का एक एमएल अनुमान निर्दिष्ट कर सकते हैं।
"-एम मल्टीगैम्मई[एक्स]"
: मल्टीगामा के समान, लेकिन अपरिवर्तनीय साइटों के अनुपात के अनुमान के साथ।
वैकल्पिक "X" परिशिष्ट के साथ आप आधार आवृत्तियों का एक एमएल अनुमान निर्दिष्ट कर सकते हैं।
आप बहु-राज्य क्षेत्रों को एन्कोड करने के लिए 32 अलग-अलग वर्ण वाले राज्यों का उपयोग कर सकते हैं
निम्नलिखित क्रम में उपयोग किया जाना चाहिए: 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, ए, बी, सी, डी, ई,
एफ, जी, एच, आई, जे, के, एल, एम, एन, ओ, पी, क्यू, आर, एस, टी, यू, वी यानी, यदि आपके पास 6 विशिष्ट हैं
वर्ण बताता है कि आप इन्हें एन्कोड करने के लिए 0, 1, 2, 3, 4, 5 का उपयोग करेंगे। प्रतिस्थापन
बहु-राज्य क्षेत्रों के लिए मॉडल का चयन "-K" विकल्प के माध्यम से किया जा सकता है
अमीनो अम्ल:
"-m PROTCATmatrixName[F|X]"
: निर्दिष्ट एए मैट्रिक्स + प्रतिस्थापन दरों का अनुकूलन + का अनुकूलन
साइट विशिष्ट
विकासवादी दरें जिन्हें अलग-अलग संख्या में श्रेणियों में वर्गीकृत किया गया है
अधिक कम्प्यूटेशनल दक्षता के लिए दर श्रेणियां। अंतिम वृक्ष हो सकता है
पेड़ के आधार पर PROTGAMMAmatrixName[F|X] के अंतर्गत स्वचालित रूप से मूल्यांकन किया जाता है
खोज विकल्प. वैकल्पिक "X" परिशिष्ट के साथ आप एक एमएल अनुमान निर्दिष्ट कर सकते हैं
आधार आवृत्तियाँ.
"-m PROTCATImatrixName[F|X]"
: निर्दिष्ट एए मैट्रिक्स + प्रतिस्थापन दरों का अनुकूलन + का अनुकूलन
साइट विशिष्ट
विकासवादी दरें जिन्हें अलग-अलग संख्या में श्रेणियों में वर्गीकृत किया गया है
अधिक कम्प्यूटेशनल दक्षता के लिए दर श्रेणियां। अंतिम वृक्ष हो सकता है
पेड़ के आधार पर PROTGAMMAImatrixName[F|X] के अंतर्गत स्वचालित रूप से मूल्यांकन किया जाता है
खोज विकल्प. वैकल्पिक "X" परिशिष्ट के साथ आप एक एमएल अनुमान निर्दिष्ट कर सकते हैं
आधार आवृत्तियाँ.
"-m ASC_PROTCATmatrixName[F|X]"
: निर्दिष्ट एए मैट्रिक्स + प्रतिस्थापन दरों का अनुकूलन + का अनुकूलन
साइट विशिष्ट
विकासवादी दरें जिन्हें अलग-अलग संख्या में श्रेणियों में वर्गीकृत किया गया है
अधिक कम्प्यूटेशनल दक्षता के लिए दर श्रेणियां। अंतिम वृक्ष हो सकता है
पेड़ के आधार पर PROTGAMMAmatrixName[F|X] के अंतर्गत स्वचालित रूप से मूल्यांकन किया जाता है
खोज विकल्प. वैकल्पिक "X" परिशिष्ट के साथ आप एक एमएल अनुमान निर्दिष्ट कर सकते हैं
आधार आवृत्तियाँ. एएससी उपसर्ग निश्चितता की संभावना को ठीक कर देगा
पक्षपात।
"-m PROTGAMMAmatrixName[F|X]"
: निर्दिष्ट एए मैट्रिक्स + प्रतिस्थापन दरों का अनुकूलन + दर का गामा मॉडल
विषमता (अल्फा पैरामीटर का अनुमान लगाया जाएगा)।
वैकल्पिक "X" परिशिष्ट के साथ आप आधार आवृत्तियों का एक एमएल अनुमान निर्दिष्ट कर सकते हैं।
"-m ASC_PROTGAMMAmatrixName[F|X]" : निर्दिष्ट AA मैट्रिक्स + प्रतिस्थापन का अनुकूलन
दरें + दर का गामा मॉडल
विषमता (अल्फा पैरामीटर का अनुमान लगाया जाएगा)। ASC उपसर्ग सही हो जाएगा
निर्धारण पूर्वाग्रह की संभावना। वैकल्पिक "X" परिशिष्ट के साथ आप ऐसा कर सकते हैं
आधार आवृत्तियों का एक एमएल अनुमान निर्दिष्ट करें।
"-m PROTGAMMAImatrixName[F|X]"
: PROTGAMMAmatrixName[F|X] के समान, लेकिन अपरिवर्तनीय के अनुपात के अनुमान के साथ
साइटों।
वैकल्पिक "X" परिशिष्ट के साथ आप आधार आवृत्तियों का एक एमएल अनुमान निर्दिष्ट कर सकते हैं।
उपलब्ध एए प्रतिस्थापन मॉडल: डेहॉफ, डीसीएमयूटी, जेटीटी, एमटीआरईवी, डब्ल्यूएजी, आरटीआरईवी, सीपीआरईवी,
VT, BLOSUM62, MTMAM, LG, MTART, MTZOA, PMB, HIVB, HIVW, JTTDCMUT, FLU, STMTREV,
DUMMY, DUMMY2, AUTO, LG4M, LG4X, PROT_FILE, GTR_UNLINKED, GTR वैकल्पिक "F" के साथ
यदि आप अनुभवजन्य आधार आवृत्तियों का उपयोग करना चाहते हैं तो परिशिष्ट निर्दिष्ट कर सकते हैं। ऑटोफ़ और
AUTOX अब समर्थित नहीं है, यदि आप AUTO निर्दिष्ट करते हैं तो यह प्रोट सबस्ट का परीक्षण करेगा।
अब अनुभवजन्य आधार आवृत्तियों के साथ और बिना मॉडल! कृपया ध्यान दें कि
विभाजित मॉडल में आप प्रति-जीन एए मॉडल भी निर्दिष्ट कर सकते हैं
विभाजन फ़ाइल (विवरण के लिए मैनुअल देखें)। यह भी ध्यान दें कि यदि आप एए जीटीआर का अनुमान लगाते हैं
विभाजित डेटासेट पर पैरामीटर, उन्हें आपस में जोड़ा जाएगा (संयुक्त रूप से अनुमानित)।
अति-पैरामीटरीकरण से बचने के लिए सभी विभाजन
-M व्यक्तिगत प्रति-विभाजन शाखा लंबाई के अनुमान पर स्विच करें। असर ही होता है
जब "-q" के साथ संयोजन में उपयोग किया जाता है तो अलग-अलग विभाजनों के लिए शाखा की लंबाई होगी
अलग-अलग फ़ाइलों के लिए मुद्रित शाखा की लंबाई के भारित औसत की गणना की जाती है
संबंधित विभाजन लंबाई का उपयोग करना
डिफ़ॉल्ट: बंद
-n आउटपुट फ़ाइल का नाम निर्दिष्ट करता है।
-o एकल आउटग्रुप का नाम या आउटग्रुप की अल्पविराम से अलग की गई सूची निर्दिष्ट करें, उदाहरण के लिए
"-ओ चूहा" या "-ओ चूहा, चूहा", उस स्थिति में जब एकाधिक समूह मोनोफिलेटिक नहीं होते हैं
सूची में पहला नाम आउटग्रुप के रूप में चुना जाएगा, बीच में रिक्त स्थान न छोड़ें
टैक्सन नाम!
-O संरेखण में पूरी तरह से अनिर्धारित अनुक्रम के लिए जाँच अक्षम करें। कार्यक्रम होगा
"-O" निर्दिष्ट होने पर त्रुटि संदेश के साथ बाहर न निकलें।
डिफ़ॉल्ट: जाँच सक्षम
-p पारसीमोनी अनुमान के लिए एक यादृच्छिक संख्या बीज निर्दिष्ट करें। यह आपको अनुमति देता है
आपके परिणाम पुन: प्रस्तुत करें और मुझे प्रोग्राम को डीबग करने में मदद मिलेगी।
-P उपयोगकर्ता-परिभाषित एए (प्रोटीन) प्रतिस्थापन मॉडल का फ़ाइल नाम निर्दिष्ट करें। यह फ़ाइल
420 प्रविष्टियाँ होनी चाहिए, पहली 400 एए प्रतिस्थापन दरें होंगी (यह अवश्य होनी चाहिए)।
एक सममित मैट्रिक्स बनें) और अंतिम 20 अनुभवजन्य आधार आवृत्तियाँ हैं
-q फ़ाइल नाम निर्दिष्ट करें जिसमें संरेखण के लिए मॉडलों का असाइनमेंट शामिल है
प्रतिस्थापन के अनेक मॉडलों के लिए विभाजन। कृपया इस फ़ाइल के सिंटैक्स के लिए
मैनुअल से परामर्श लें.
-r बाइनरी बाधा वृक्ष का फ़ाइल नाम निर्दिष्ट करें। इस पेड़ की जरूरत नहीं है
व्यापक, यानी इसमें सभी टैक्स शामिल नहीं होने चाहिए
-R पहले से मौजूद बाइनरी मॉडल पैरामीटर फ़ाइल का फ़ाइल नाम निर्दिष्ट करें
का उपयोग करके RAxML के साथ उत्पन्न किया गया -f ई वृक्ष मूल्यांकन विकल्प। फ़ाइल का नाम होना चाहिए
हो: RAxML_binaryModelParameters.runID
-s PHYLIP प्रारूप में संरेखण डेटा फ़ाइल का नाम निर्दिष्ट करें
-S द्वितीयक संरचना फ़ाइल का नाम निर्दिष्ट करें. फ़ाइल में "." हो सकता है के लिए
संरेखण कॉलम जो स्टेम का हिस्सा नहीं बनते हैं और अक्षर "()<>[]{}" हैं
स्टेम क्षेत्रों और स्यूडोगाँठों को परिभाषित करें
-t न्यूविक प्रारूप में उपयोगकर्ता आरंभिक ट्री फ़ाइल नाम निर्दिष्ट करें
-T केवल पाथ्रेड्स संस्करण! उन थ्रेड्स की संख्या निर्दिष्ट करें जिन्हें आप चलाना चाहते हैं। यह सुनिश्चित कर लें
आपकी मशीन पर मौजूद सीपीयू की अधिकतम संख्या पर "-T" सेट करें, अन्यथा, वहां
प्रदर्शन में भारी कमी होगी!
-u दर के GAMMA मॉडल के पृथक सन्निकटन के लिए माध्यिका का उपयोग करें
विविधता
डिफ़ॉल्ट: बंद
-U बड़े गैप पर गैप कॉलम के लिए एसईवी-आधारित कार्यान्वयन का उपयोग करके मेमोरी को बचाने का प्रयास करें
संरेखण तकनीक यहां वर्णित है:
http://www.biomedcentral.com/1471-2105/12/470 यह केवल डीएनए और/या के लिए काम करेगा
प्रोटीन डेटा और केवल कोड के SSE3 या AVX-वेक्सटोराइज़्ड संस्करण के साथ।
-v संस्करण जानकारी प्रदर्शित करें
-V साइट मॉडल के बीच दर विषमता को अक्षम करें और बिना दर विषमता वाले मॉडल का उपयोग करें
बजाय। केवल तभी काम करता है जब आप दर विविधता का CAT मॉडल निर्दिष्ट करते हैं।
डिफ़ॉल्ट: दर विविधता का उपयोग करें
-w उस निर्देशिका का पूर्ण (!) पथ जिसमें RAxML अपनी आउटपुट फ़ाइलें लिखेगा
डिफ़ॉल्ट: वर्तमान निर्देशिका
-W केवल लीव-वन-आउट साइट-विशिष्ट प्लेसमेंट पूर्वाग्रह एल्गोरिदम के लिए स्लाइडिंग विंडो आकार
"-एफ एस" के साथ संयोजन में उपयोग किए जाने पर प्रभावी
डिफ़ॉल्ट: 100 साइटें
-x एक पूर्णांक संख्या (यादृच्छिक बीज) निर्दिष्ट करें और तीव्र बूटस्ट्रैपिंग चालू करें सावधानी:
संस्करण 7.0.4 के विपरीत आरएएक्सएमएल मॉडल के तहत तेजी से बीएस प्रतिकृति का संचालन करेगा
दर विविधता जिसे आपने "-m" के माध्यम से निर्दिष्ट किया है, CAT के अंतर्गत डिफ़ॉल्ट रूप से नहीं
-X नीचे दिए गए "-y" विकल्प के समान, हालाँकि पारसीमोनी खोज अधिक सतही है।
आरएएक्सएमएल केवल एक यादृच्छिक चरणबद्ध जोड़ ऑर्डर पार्सिमोनी ट्री करेगा
कोई अतिरिक्त एसपीआर किए बिना पुनर्निर्माण। इसके लिए यह मददगार हो सकता है
बहुत व्यापक संपूर्ण-जीनोम डेटासेट, क्योंकि यह टोपोलॉजिकल रूप से अधिक उत्पन्न कर सकता है
विभिन्न आरंभिक वृक्ष.
डिफ़ॉल्ट: बंद
-y यदि आप केवल RAxML के साथ एक पारसीमोनी शुरुआती पेड़ की गणना करना चाहते हैं तो "-y" निर्दिष्ट करें
आरंभिक वृक्ष की गणना के बाद प्रोग्राम बाहर निकल जाएगा
डिफ़ॉल्ट: बंद
-Y चार समूहों को परिभाषित करते हुए एक चौकड़ी समूहीकरण फ़ाइल नाम पास करें जिसमें से चौकड़ी बनाई जाए
फ़ाइल इनपुट प्रारूप में निम्नलिखित रूप में 4 समूह होने चाहिए: (चिकन, मानव,
लोच), (गाय, कार्प), (चूहा, चूहा, सील), (व्हेल, मेंढक); केवल संयोजन में काम करता है
साथ में -f क्यू !
-z एकाधिक पेड़ों वाली फ़ाइल का फ़ाइल नाम निर्दिष्ट करें, उदाहरण के लिए बूटस्ट्रैप से
इसका उपयोग "-t" के साथ प्रदान किए गए पेड़ पर द्विविभाजन मान खींचने के लिए किया जाएगा
इसका उपयोग "-fg" और के संयोजन में प्रति साइट लॉग संभावनाओं की गणना करने के लिए भी किया जा सकता है
कुछ अन्य विकल्पों ("-fh", "-fm", "-fn") के लिए पेड़ों का एक समूह पढ़ने के लिए।
-#|-एन संयोजन में अलग-अलग शुरुआती पेड़ों पर वैकल्पिक रन की संख्या निर्दिष्ट करें
"-बी" विकल्प के साथ, यह एक मल्टीपल बूस्ट्रैप विश्लेषण शुरू करेगा ध्यान दें कि "-एन"
इसे एक विकल्प के रूप में जोड़ा गया है क्योंकि "-#" कभी-कभी कुछ समस्याओं का कारण बनता है
एमपीआई जॉब सबमिशन सिस्टम, चूंकि "-#" का प्रयोग अक्सर टिप्पणियाँ शुरू करने के लिए किया जाता है। अगर आप
बूटस्टॉपिंग मानदंड का उपयोग करना चाहते हैं तो "-# autoMR" या "-# autoMRE" या "-# निर्दिष्ट करें
बहुमत-नियम वृक्ष आधारित मानदंड के लिए autoMRE_IGN" (देखें)। -I विकल्प) या "-#
autoFC" आवृत्ति-आधारित मानदंड के लिए। बूटस्टॉपिंग केवल में काम करेगा
"-x" या "-b" के साथ संयोजन
डिफ़ॉल्ट: 1 एकल विश्लेषण
--मेसकाइट आउटपुट फ़ाइलें प्रिंट करें जिन्हें मेस्काइट द्वारा पार्स किया जा सकता है।
डिफ़ॉल्ट: बंद
--चुप समान अनुक्रमों और पूरी तरह से संबंधित चेतावनियों का प्रिंटआउट अक्षम करता है
संरेखण में अनिर्धारित साइटें
डिफ़ॉल्ट: बंद
--नो-सीक-चेक समान अनुक्रमों और पूरी तरह से इनपुट एमएसए की जाँच करना अक्षम करता है
अनिर्धारित साइटें.
इस विकल्प को सक्षम करने से समय की बचत हो सकती है, विशेष रूप से बड़े फ़ाइलोजेनोमिक के लिए
संरेखण। इसका उपयोग करने से पहले, "-fc" का उपयोग करके संरेखण की जांच करना सुनिश्चित करें
विकल्प!
डिफ़ॉल्ट: बंद
--नहीं-बीएफजीएस अविभाजित पर जीटीआर दरों को अनुकूलित करने के लिए बीएफजीएस पद्धति के स्वचालित उपयोग को अक्षम करता है
डीएनए डेटासेट
डिफ़ॉल्ट: बीएफजीएस चालू
--asc-corr यह निर्दिष्ट करने की अनुमति देता है कि आप किस प्रकार के निर्धारण पूर्वाग्रह सुधार का उपयोग करना चाहते हैं।
3 कर रहे हैं
उपलब्ध प्रकार: --asc-corr=लेविस: पॉल लुईस द्वारा मानक सुधार
--asc-corr=फ़ेलसेनस्टीन: जो फेल्सनस्टीन द्वारा प्रस्तुत एक सुधार जो इसकी अनुमति देता है
स्पष्ट रूप से निर्दिष्ट करें
उन अपरिवर्तनीय साइटों की संख्या (यदि ज्ञात हो) जिनके लिए कोई सुधार करना चाहता है।
--asc-corr=stamatakis: मेरे द्वारा प्रस्तुत एक सुधार जो स्पष्ट रूप से अनुमति देता है
उल्लिखित करना
प्रत्येक वर्ण के लिए अपरिवर्तनीय साइटों की संख्या (यदि ज्ञात हो) जिसे कोई सही करना चाहता है
के.
--झंडा-जांच इस विकल्प का उपयोग करते समय, RAxML केवल यह जाँच करेगा कि क्या सभी कमांड लाइन फ़्लैग करती हैं
निर्दिष्ट उपलब्ध हैं और फिर बाहर निकलें
सभी अमान्य कमांड लाइन फ़्लैगों को सूचीबद्ध करने वाले संदेश के साथ या बताते हुए संदेश के साथ
कि सभी झंडे वैध हैं.
--ऑटो-प्रोट=ml|bic|aic|aicc स्वचालित प्रोटीन मॉडल चयन का उपयोग करते समय आप चुन सकते हैं
इन मॉडलों को चुनने का मानदंड।
आरएएक्सएमएल सभी उपलब्ध प्रोट सबस्ट का परीक्षण करेगा। LG4M, LG4X और को छोड़कर मॉडल
जीटीआर-आधारित मॉडल, अनुभवजन्य आधार आवृत्तियों के साथ और बिना। आप चुन सकते हैं
एमएल स्कोर आधारित चयन और बीआईसी, एआईसी और एआईसीसी मानदंड के बीच।
डिफ़ॉल्ट: एमएल
--ईपीए-कीप-प्लेसमेंट=संख्या उन संभावित प्लेसमेंट की संख्या निर्दिष्ट करें जिन्हें आप रखना चाहते हैं
EPA एल्गोरिथम में प्रत्येक पढ़ने के लिए।
ध्यान दें, मुद्रित वास्तविक मान सेटिंग्स पर भी निर्भर होंगे
--ईपीए-संभावना-सीमा=द्वार !
डिफ़ॉल्ट: 7
--ईपीए-संभावना-सीमा=द्वार क्षमता को शामिल करने के लिए एक प्रतिशत सीमा निर्दिष्ट करें
पढ़ने के स्थान के आधार पर
इस पढ़ने के लिए अधिकतम प्लेसमेंट भार। यदि आप यह मान 0.01 प्लेसमेंट पर सेट करते हैं
जिनका प्लेसमेंट भार अधिकतम प्लेसमेंट का 1 प्रतिशत है, वह अभी भी रहेगा
यदि की सेटिंग है तो फ़ाइल में मुद्रित करें --ईपीए-कीप-प्लेसमेंट इसकी अनुमति देता है
डिफ़ॉल्ट: 0.01
--ईपीए-संचित-सीमा=द्वार एक संचित संभावना भार सीमा निर्दिष्ट करें
जिसके लिए पढ़ने के अलग-अलग प्लेसमेंट मुद्रित किए जाते हैं
दायर करना। किसी पठन के लिए प्लेसमेंट उनके प्लेसमेंट के योग तक मुद्रित किए जाएंगे
वज़न सीमा मान तक पहुंच गया है. ध्यान दें, यह विकल्प न तो हो सकता है
के साथ संयोजन में प्रयोग किया जाता है --ईपीए-संभावना-सीमा न ही साथ --ईपीए-कीप-प्लेसमेंट!
--जेसी69 निर्दिष्ट करें कि सभी डीएनए विभाजन ज्यूक्स-कैंटर मॉडल के तहत विकसित होंगे
डीएनए विभाजन के लिए अन्य सभी मॉडल विशिष्टताओं को ओवरराइड करता है।
डिफ़ॉल्ट: बंद
--K80 निर्दिष्ट करें कि सभी डीएनए विभाजन K80 मॉडल के तहत विकसित होंगे, यह सभी को ओवरराइड करता है
डीएनए विभाजन के लिए अन्य मॉडल विशिष्टताएँ।
डिफ़ॉल्ट: बंद
--HKY85 निर्दिष्ट करें कि सभी डीएनए विभाजन HKY85 मॉडल के तहत विकसित होंगे, यह ओवरराइड है
डीएनए विभाजन के लिए अन्य सभी मॉडल विशिष्टताएँ।
डिफ़ॉल्ट: बंद
यह RAxML संस्करण 8.2.4 है जो 02 अक्टूबर 2015 को अलेक्जेंड्रोस स्टैमाटाकिस द्वारा जारी किया गया था।
आंद्रे एबेरर (HITS) साइमन बर्जर द्वारा बेहद सराहनीय कोड योगदान के साथ
(हिट्स) एलेक्सी कोज़लोव (हिट्स) कैसियन कोबर्ट (हिट्स) डेविड डाओ (किट और हिट्स)
निक पेटेंगले (सैंडिया) वेन फ़िफ़र (एसडीएससी) अकीफुमी एस. तानबे (एनआरआईएफएस)
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