raxmlHPC-PTHREADS - Online nel cloud

PROGRAMMA:

NOME

Utilizzo - Probabilità massima axelerata randomizzata

DESCRIZIONE

Usa raxml con supporto AVX (1 CPU)

Questa è la versione RAxML 8.2.4 rilasciata da Alexandros Stamatakis il 02 ottobre 2015.

Con contributi al codice molto apprezzati di: Andre Aberer (HITS) Simon Berger
(HITS) Alexey Kozlov (HITS) Kassian Kobert (HITS) David Dao (KIT e HITS)
Nick Pattengale (Sandia) Wayne Pfeiffer (SDSC) Akifumi S. Tanabe (NRIFS)

Si prega di consultare anche il manuale RAxML

Si prega di segnalare i bug tramite il gruppo google RAxML! Inviaci tutti i file di input, l'esatto
invocazione, dettagli dell'HW e del sistema operativo, nonché tutti i messaggi di errore stampati
da schermare.

raxmlHPC[-SSE3|-AVX|-PTHREADS|-PTHREADS-SSE3|-PTHREADS-AVX|-HYBRID|-HYBRID-SSE3|HYBRID-AVX]

-s sequenzaNomeFile -n nomefile di output -m sostituzioneModello

[-a WeightFileName] [-A secondaryStructureSubstModel] [-b
bootstrapRandomNumberSeed] [-B wcCriterionThreshold] [-c numeroDiCategorie] [-C]
[-d] [-D] [-e verosimiglianzaEpsilon] [-E requireFileName] [-f
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]
[-F] [-g raggruppamentoFileName] [-G placementThreshold] [-h] [-H] [-i
impostazioneriorganizzazioneiniziale] [-I autoFC|autoMR|autoMRE|autoMRE_IGN] [-j] [-J
MR|MR_DROP|MRE|STRICT|STRICT_DROP|T_ ] [-k] [-K] [-L MR|MRE|T_ ]
[-M] [-o outGroupName1[,outGroupName2[,...]]][-O] [-p parsimoniaRandomSeed] [-P
modelloproteina] [-q nomeFileModellomultiplo] [-r alberovincolobinario] [-R
fileParamodellobinario] [-S fileStrutturasecondaria] [-talberoInizioutente] [-T
numberOfThreads] [-u] [-U] [-v] [-V] [-w outputDirectory] [-W sliderWindowSize]
[-x rapidBootstrapRandomNumberSeed] [-X] [-y] [-Y
quartettoGroupingFileName|ancestralSequenceCandidatesFileName] [-z multipleTreesFile]
[-#|-N numeroOfRuns|autoFC|autoMR|autoMRE|autoMRE_IGN]
[--mesquite][--silent][--no-seq-check][--no-bfgs]
[--asc-corr=stamatakis|felsenstein|lewis]
[--flag-check][--auto-prot=ml|bic|aic|aicc]
[--epa-keep-placements=numero][--epa-accumulated-threshold=soglia]
[--epa-prob-soglia=soglia] [--JC69][--K80][--HKY85]

-a Specificare un nome file di peso colonna per assegnare pesi individuali a ciascuna colonna di
l'allineamento. Tali pesi devono essere numeri interi separati da qualsiasi tipo e numero di
spazi bianchi all'interno di un file separato, vedere il file "example_weights" per un esempio.

-A Specificare uno dei modelli di sostituzione della struttura secondaria implementati in RAxML.
Viene utilizzata la stessa nomenclatura del manuale PHASE, modelli disponibili: S6A, S6B,
S6C, S6D, S6E, S7A, S7B, S7C, S7D, S7E, S7F, S16, S16A, S16B

DEFAULT: modello GTR a 16 stati (S16)

-b Specifica un numero intero (seme casuale) e attiva il bootstrap

PREDEFINITA: OFF

-B specificare un numero in virgola mobile compreso tra 0.0 e 1.0 che verrà utilizzato come cutoff
soglia per i criteri di avvio basati su MR. L'impostazione consigliata è 0.03.

DEFAULT: 0.03 (impostazione consigliata determinata empiricamente)

-c Specificare il numero di categorie tariffarie distinte per RAxML quando modello di tasso
l'eterogeneità è impostata su CAT Le tariffe individuali per sito sono classificate in
numberOfCategories classifica le categorie per accelerare i calcoli.

PREDEFINITO: 25

-C Abilita l'output dettagliato per le opzioni "-L" e "-fi". Questo produrrà di più, come
oltre a file di output più dettagliati

PREDEFINITA: OFF

-d avvia l'ottimizzazione ML dall'albero di partenza casuale

PREDEFINITA: OFF

-D Criterio di convergenza della ricerca ML. Questo interromperà le ricerche ML se il parente
Distanza Robinson-Foulds tra gli alberi ottenuta da due pigri SPR . consecutivi
cicli è minore o uguale all'1%. Utilizzo consigliato per set di dati molto grandi in
termini di taxa. Su alberi con più di 500 taxa questo produrrà tempo di esecuzione
miglioramenti di circa il 50% Pur producendo alberi solo leggermente peggiori.

PREDEFINITA: OFF

-e impostare la precisione di ottimizzazione del modello in unità di log verosimiglianza per l'ottimizzazione finale di
topologia ad albero

PREDEFINITO: 0.1
per i modelli che non utilizzano la percentuale di stima dei siti invarianti

0.001 per i modelli che utilizzano la percentuale di stima dei siti invarianti

-E specificare un nome di file di esclusione, che contenga una specifica delle posizioni di allineamento
desideri escludere. Il formato è simile a Nexus, il file deve contenere voci
come "100-200 300-400", per escludere una singola colonna scrivi, ad esempio "100-100", se tu
utilizzare un modello misto, verrà scritto un file di modello opportunamente adattato.

-f seleziona algoritmo:

"-fa": analisi rapida Bootstrap e ricerca dell'albero ML con il punteggio migliore in un unico programma
esegui "-f A": calcola gli stati ancestrali marginali su un albero di riferimento RADICATO fornito
con "-t" "-fb": traccia informazioni sulla bipartizione su un albero fornito con "-t" basato
su più alberi

(ad es. da un bootstrap) in un file specificato da "-z"

"-f B": ottimizza lo scaler br-len e altri parametri del modello (GTR, alpha, ecc.) su un albero
fornito con "-t".
L'albero deve contenere le lunghezze dei rami. Le lunghezze dei rami non saranno ottimizzate,
appena ridimensionato da un unico valore comune.

"-fc": controlla se l'allineamento può essere letto correttamente da RAxML "-f C": ancestrale
test di sequenza per Jiajie, gli utenti dovranno anche fornire un elenco di nomi di taxon tramite
-Y separati da spazi bianchi "-fd": nuova salita rapida in salita

PREDEFINITA: ON

"-f D": salita rapida in salita con bootstrap RELL "-fe": ottimizzazione modello+ramo
lunghezze per un dato albero di input sotto GAMMA/GAMMAI solo "-f E": esecuzione molto veloce
ricerca albero sperimentale, al momento solo per il test "-f F": esecuzione veloce
ricerca albero sperimentale, al momento solo per test "-fg": calcolo per log del sito
Probabilità per uno o più alberi passati attraverso

"-z" e scrivili in un file che può essere letto da CONSEL
I parametri del modello verranno stimati solo sul primo albero!

"-f G": calcola per log del sito Probabilità per uno o più alberi passati attraverso
"-z" e scriverli in un file che può essere letto da CONSEL. I parametri del modello
verrà ricalcolato per ogni albero

"-fh": calcola il log di verosimiglianza test (SH-test) tra i migliori alberi passati tramite "-t"
e un mucchio di altri alberi passati tramite "-z" I parametri del modello saranno stimati
solo sul primo albero!

"-f H": calcola il log di verosimiglianza test (SH-test) tra i migliori alberi passati tramite "-t"
e un mucchio di altri alberi passati tramite "-z" I parametri del modello saranno
ristimato per ogni albero

"-fi": calcola i punteggi IC e TC (Salichos e Rokas 2013) su un albero provvisto di "-t"
basato su più alberi
(ad es. da un bootstrap) in un file specificato da "-z"

"-f I": un semplice algoritmo di rooting degli alberi per alberi senza root.
Radica l'albero radicandolo al ramo che meglio bilancia il sottoalbero
lunghezze (somma sui rami nei sottoalberi) del sottoalbero sinistro e destro. UN
non sempre esiste un ramo con un equilibrio ottimale! Devi specificare l'albero
vuoi eseguire il root tramite "-t".

"-fj": genera una serie di file di allineamento bootstrap da un file di allineamento originale.
Devi specificare un seme con "-b" e il numero di repliche con "-#"

"-f J": Calcola valori di supporto tipo SH su un dato albero passato tramite "-t". "-fk":
Correggi le lunghezze dei rami lunghi nei set di dati partizionati con dati mancanti usando il

Algoritmo di sottrazione della lunghezza del ramo.
Questa opzione funziona solo in combinazione con "-t", "-M" e "-q". Verrà stampato
un albero con rami più corti, ma con lo stesso punteggio di probabilità.

"-fm": confronta le bipartizioni tra due gruppi di alberi passati tramite "-t" e "-z"
rispettivamente. Ciò restituirà la correlazione di Pearson tra tutte le bipartizioni
trovato nei due file dell'albero. Un file chiamato
Verrà stampato RAxML_bipartitionFrequencies.outpuFileName che contiene il
frequenze di bipartizione a coppie dei due insiemi

"-fn": calcola il punteggio di verosimiglianza log di tutti gli alberi contenuti in un file albero fornito da
"-z" sotto GAMMA o GAMMA+P-Invar I parametri del modello saranno stimati sul
solo il primo albero!

"-f N": calcola il punteggio di log verosimiglianza di tutti gli alberi contenuti in un file albero fornito da
"-z" sotto GAMMA o GAMMA+P-Invar I parametri del modello verranno ristimati per
ogni albero

"-fo": salita rapida vecchia e più lenta senza cutoff euristico "-fp": perform
pura aggiunta graduale di nuove sequenze a un albero di partenza incompleto e uscita
"-f P": esegue un posizionamento filogenetico dei sottoalberi specificati in un file passato
tramite "-z" in un dato albero di riferimento

in cui sono contenuti questi sottoalberi che viene passato tramite "-t" usando il
Algoritmo di posizionamento evolutivo.

"-fq": calcolatrice veloce per quartetto "-fr": calcola Robinson-Foulds (RF) a coppie
distanze tra tutte le coppie di alberi in un file albero passato tramite "-z"

se gli alberi hanno etichette dei nodi rappresentate come valori di supporto interi, anche il programma lo farà
calcolare due gusti di
la distanza ponderata Robinson-Foulds (WRF)

"-f R": calcola tutte le distanze Robinson-Foulds (RF) a coppie tra un grande albero di riferimento
passato per "-t"

e molti alberi più piccoli (che devono avere un sottoinsieme dei taxa del grande albero) passavano per
"-z".
Questa opzione è intesa per verificare la plausibilità di filogenesi molto grandi
che non può più essere ispezionato visivamente.

"-fs": suddivide un allineamento partizionato multi-gene nei rispettivi
suballineamenti "-f S": calcola il bias di posizionamento specifico del sito usando un tralasciare uno
test ispirato all'algoritmo di posizionamento evolutivo "-ft": do randomized tree
ricerche su un albero di partenza fisso "-f T": eseguire l'ottimizzazione finale completa di ML
albero dalla ricerca rapida bootstrap in modalità stand-alone "-fu": eseguire morphological
calibrazione del peso utilizzando la massima verosimiglianza, questo restituirà un vettore di peso.

è necessario fornire un allineamento morfologico e un albero di riferimento tramite "-t"

"-fv": classifica un gruppo di sequenze ambientali in un albero di riferimento usando approfondite
leggi gli inserimenti
dovrai avviare RAxML con un albero di riferimento non completo e un
allineamento contenente tutte le sequenze (riferimento + query)

"-f V": classifica un gruppo di sequenze ambientali in un albero di riferimento usando approfondite
leggi gli inserimenti
dovrai avviare RAxML con un albero di riferimento non completo e un
allineamento contenente tutte le sequenze (riferimento + query) ATTENZIONE: questo è un test
implementazione per una gestione più efficiente di set di dati multi-gene/intero genoma!

"-fw": calcola il test ELW su un gruppo di alberi passati tramite "-z"
I parametri del modello verranno stimati solo sul primo albero!

"-f W": calcola il test ELW su un gruppo di alberi passati tramite "-z"
I parametri del modello verranno rivalutati per ogni albero

"-fx": calcola le distanze ML a coppie, i parametri del modello ML saranno stimati su un MP
albero di partenza o un albero definito dall'utente passato tramite "-t", consentito solo per GAMMA-based
modelli di eterogeneità tariffaria

"-fy": classifica un gruppo di sequenze ambientali in un albero di riferimento usando la parsimonia
dovrai avviare RAxML con un albero di riferimento non completo e un
allineamento contenente tutte le sequenze (riferimento + query)

DEFAULT per "-f": nuova salita rapida in salita

-F abilitare le ricerche di alberi ML sotto il modello CAT per alberi molto grandi senza passare a
GAMMA alla fine (salva memoria). Questa opzione può essere utilizzata anche con GAMMA
modelli al fine di evitare l'ottimizzazione completa dell'albero ML con il punteggio migliore in
fine.

PREDEFINITA: OFF

-g specificare il nome del file di un albero dei vincoli multiforcante di cui questo albero non ha bisogno
essere completo, cioè non deve contenere tutti i taxa

-G abilitare l'euristica dell'algoritmo di posizionamento evolutivo basato su ML specificando a
valore di soglia (frazione di rami di inserzione da valutare con slow
inserzioni sotto ML).

-h Visualizza questo messaggio di aiuto.

-H Disabilita la compressione del modello.

PREDEFINITA: ON

-i Impostazione riarrangiamento iniziale per la successiva applicazione di modifiche topologiche
fase

-I analisi di avvio a posteriori. Utilizzo:

"-I autoFC" per il criterio basato sulla frequenza "-I autoMR" per la regola di maggioranza
criterio dell'albero di consenso "-I autoMRE" per l'albero di consenso esteso della regola di maggioranza
criterio "-I autoMRE_IGN" per metriche simili a MRE, ma includono bipartizioni
sotto la soglia se sono compatibili

o no. Questo emula MRE ma è più veloce da calcolare.

Devi anche passare un file ad albero contenente diverse repliche bootstrap tramite "-z"

-j Specifica che i file dell'albero intermedi devono essere scritti su file durante lo standard
Ricerche ad albero ML e BS.

PREDEFINITA: OFF

-J Calcola l'albero di consenso della regola di maggioranza con "-J MR" o regola di maggioranza estesa
albero di consenso con "-J MRE" o albero di consenso rigoroso con "-J STRICT". Per un
soglia di consenso personalizzata >= 50%, specificare T_ , dove 100 >= NUM ​​>= 50.
Le opzioni "-J STRICT_DROP" e "-J MR_DROP" eseguiranno un algoritmo che identifica
gocce contenenti taxa canaglia come proposto da Pattengale et al. sul giornale
"Scoprire il consenso filogenetico nascosto". Dovrai anche fornire un albero
file contenente diversi alberi UNROOTED tramite "-z"

-k Specifica che gli alberi bootstrap devono essere stampati con le lunghezze dei rami. Il
i bootstrap dureranno un po' più a lungo, perché i parametri del modello saranno ottimizzati al
fine di ogni corsa rispettivamente in GAMMA o GAMMA+P-Invar.

PREDEFINITA: OFF

-K Specificare uno dei modelli di sostituzione multistato (max 32 stati) implementati in
RAxML. I modelli disponibili sono: ORDERED, MK, GTR

PREDEFINITA: modello GTR

-L Calcola alberi di consenso etichettati dai supporti IC e il valore TC complessivo come
proposto in Salichos e Rokas 2013. Calcola un albero di consenso della regola di maggioranza con
"-L MR" o un albero di consenso della regola di maggioranza estesa con "-L MRE". Per una consuetudine
soglia di consenso >= 50%, specificare "-L T_ ", dove 100 >= NUM ​​>= 50. Avrai
ovviamente è anche necessario fornire un file albero contenente diversi alberi UNROOTED tramite
"-z"!

-m Modello di binario (morfologico), nucleotidico, multistato o aminoacido
Sostituzione:

BINARIO:

"-m BINCAT[X]"
: Ottimizzazione di site-specific

tassi evolutivi che sono classificati in numero di categorie distinte
categorie tariffarie per una maggiore efficienza di calcolo. L'albero finale potrebbe essere valutato
automaticamente in BINGAMMA, a seconda dell'opzione di ricerca dell'albero. Con il
appendice "X" facoltativa è possibile specificare una stima ML delle frequenze di base.

"-m BINCATI[X]"
: Ottimizzazione di site-specific

tassi evolutivi che sono classificati in numero di categorie distinte
categorie tariffarie per una maggiore efficienza di calcolo. L'albero finale potrebbe essere valutato
automaticamente in BINGAMMAI, a seconda dell'opzione di ricerca ad albero. Con il
appendice "X" facoltativa è possibile specificare una stima ML delle frequenze di base.

"-m ASC_BINCAT[X]"
: Ottimizzazione di site-specific

tassi evolutivi che sono classificati in numero di categorie distinte
categorie tariffarie per una maggiore efficienza di calcolo. L'albero finale potrebbe essere valutato
automaticamente in BINGAMMA, a seconda dell'opzione di ricerca dell'albero. Con il
appendice "X" facoltativa è possibile specificare una stima ML delle frequenze di base. L'ASC
prefisso correggerà la probabilità di bias di accertamento.

"-m BINGAMMA[X]"
: Modello GAMMA di eterogeneità di velocità (il parametro alfa sarà stimato).

Con l'appendice facoltativa "X" è possibile specificare una stima ML delle frequenze di base.

"-m ASC_BINGAMMA[X]" : Modello GAMMA di eterogeneità di velocità (il parametro alfa sarà
stimato).
Il prefisso ASC correggerà la probabilità di bias di accertamento. Con il
appendice "X" facoltativa è possibile specificare una stima ML delle frequenze di base.

"-m BINGAMMAI[X]"
: Uguale a BINGAMMA, ma con stima della proporzione di siti invariabili.

Con l'appendice facoltativa "X" è possibile specificare una stima ML delle frequenze di base.

NUCLEOTIDI:

"-m GTRCAT[X]"
: GTR + Ottimizzazione dei tassi di sostituzione + Ottimizzazione del sito specifico

tassi evolutivi che sono classificati in numero di categorie distinte
categorie tariffarie per una maggiore efficienza di calcolo. L'albero finale potrebbe essere
valutato sotto GTRGAMMA, a seconda dell'opzione di ricerca dell'albero. Con l'optional
Nell'appendice "X" è possibile specificare una stima ML delle frequenze di base.

"-m GTRCATI[X]"
: GTR + Ottimizzazione dei tassi di sostituzione + Ottimizzazione del sito specifico

tassi evolutivi che sono classificati in numero di categorie distinte
categorie tariffarie per una maggiore efficienza di calcolo. L'albero finale potrebbe essere
valutato sotto GTRGAMMAI, a seconda dell'opzione di ricerca dell'albero. Con l'optional
Nell'appendice "X" è possibile specificare una stima ML delle frequenze di base.

"-m ASC_GTRCAT[X]"
: GTR + Ottimizzazione dei tassi di sostituzione + Ottimizzazione del sito specifico

tassi evolutivi che sono classificati in numero di categorie distinte
categorie tariffarie per una maggiore efficienza di calcolo. L'albero finale potrebbe essere
valutato sotto GTRGAMMA, a seconda dell'opzione di ricerca dell'albero. Con l'optional
Nell'appendice "X" è possibile specificare una stima ML delle frequenze di base. Il prefisso ASC
correggerà la probabilità di bias di accertamento.

"-m GTRGAMMA[X]"
: GTR + Ottimizzazione dei tassi di sostituzione + Modello di tasso GAMMA

eterogeneità (sarà stimato il parametro alfa).
Con l'appendice facoltativa "X" è possibile specificare una stima ML delle frequenze di base.

"-m ASC_GTRGAMMA[X]" : GTR + Ottimizzazione dei tassi di sostituzione + Modello del tasso GAMMA
eterogeneità (sarà stimato il parametro alfa). Il prefisso ASC verrà corretto
la probabilità di bias di accertamento. Con l'appendice opzionale "X" puoi
specificare una stima ML delle frequenze di base.

"-m GTRGAMMAI[X]"
: Uguale a GTRGAMMA, ma con stima della proporzione di siti invariabili.

Con l'appendice facoltativa "X" è possibile specificare una stima ML delle frequenze di base.

MULTISTATO:

"-m MULTICAT[X]"
: Ottimizzazione di site-specific

tassi evolutivi che sono classificati in numero di categorie distinte
categorie tariffarie per una maggiore efficienza di calcolo. L'albero finale potrebbe essere valutato
automaticamente in MULTIGAMMA, a seconda dell'opzione di ricerca ad albero. Con il
appendice "X" facoltativa è possibile specificare una stima ML delle frequenze di base.

"-m MULTICATI[X]"
: Ottimizzazione di site-specific

tassi evolutivi che sono classificati in numero di categorie distinte
categorie tariffarie per una maggiore efficienza di calcolo. L'albero finale potrebbe essere valutato
automaticamente in MULTIGAMMAI, a seconda dell'opzione di ricerca ad albero. Con il
appendice "X" facoltativa è possibile specificare una stima ML delle frequenze di base.

"-m ASC_MULTICAT[X]"
: Ottimizzazione di site-specific

tassi evolutivi che sono classificati in numero di categorie distinte
categorie tariffarie per una maggiore efficienza di calcolo. L'albero finale potrebbe essere valutato
automaticamente in MULTIGAMMA, a seconda dell'opzione di ricerca ad albero. Con il
appendice "X" facoltativa è possibile specificare una stima ML delle frequenze di base. L'ASC
prefisso correggerà la probabilità di bias di accertamento.

"-m MULTIGAMMA[X]"
: Modello GAMMA di eterogeneità di velocità (il parametro alfa sarà stimato).

Con l'appendice facoltativa "X" è possibile specificare una stima ML delle frequenze di base.

"-m ASC_MULTIGAMMA[X]" : Modello GAMMA di eterogeneità di velocità (il parametro alfa sarà
stimato).
Il prefisso ASC correggerà la probabilità di bias di accertamento. Con il
appendice "X" facoltativa è possibile specificare una stima ML delle frequenze di base.

"-m MULTIGAMMA[X]"
: Uguale a MULTIGAMMA, ma con stima della proporzione di siti invariabili.

Con l'appendice facoltativa "X" è possibile specificare una stima ML delle frequenze di base.

È possibile utilizzare fino a 32 stati di caratteri distinti per codificare regioni multi-stato, essi
devono essere utilizzati nel seguente ordine: 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, A, B, C, D, E,
F, G, H, I, J, K, L, M, N, O, P, Q, R, S, T, U, V cioè, se hai 6 distinti
il carattere afferma che useresti 0, 1, 2, 3, 4, 5 per codificarli. La sostituzione
il modello per le regioni multistato può essere selezionato tramite l'opzione "-K"

AMINOACIDI:

"-m PROTCATNomematrice[F|X]"
: matrice AA specificata + Ottimizzazione dei tassi di sostituzione + Ottimizzazione di
specifico del sito

tassi evolutivi che sono classificati in numero di categorie distinte
categorie tariffarie per una maggiore efficienza di calcolo. L'albero finale potrebbe essere
valutato automaticamente sotto PROTGAMMAmatrixName[F|X], a seconda dell'albero
opzione di ricerca. Con l'appendice facoltativa "X" è possibile specificare una stima ML di
frequenze di base.

"-m PROTCATImatrixName[F|X]"
: matrice AA specificata + Ottimizzazione dei tassi di sostituzione + Ottimizzazione di
specifico del sito

tassi evolutivi che sono classificati in numero di categorie distinte
categorie tariffarie per una maggiore efficienza di calcolo. L'albero finale potrebbe essere
valutato automaticamente sotto PROTGAMMAImatrixName[F|X], a seconda dell'albero
opzione di ricerca. Con l'appendice facoltativa "X" è possibile specificare una stima ML di
frequenze di base.

"-m ASC_PROTCATNomematrice[F|X]"
: matrice AA specificata + Ottimizzazione dei tassi di sostituzione + Ottimizzazione di
specifico del sito

tassi evolutivi che sono classificati in numero di categorie distinte
categorie tariffarie per una maggiore efficienza di calcolo. L'albero finale potrebbe essere
valutato automaticamente sotto PROTGAMMAmatrixName[F|X], a seconda dell'albero
opzione di ricerca. Con l'appendice facoltativa "X" è possibile specificare una stima ML di
frequenze di base. Il prefisso ASC correggerà la probabilità di accertamento
pregiudizio.

"-m PROTGAMMANomematrice[F|X]"
: matrice AA specificata + Ottimizzazione dei tassi di sostituzione + Modello di tasso GAMMA

eterogeneità (sarà stimato il parametro alfa).
Con l'appendice facoltativa "X" è possibile specificare una stima ML delle frequenze di base.

"-m ASC_PROTGAMMAmatrixName[F|X]" : matrice AA specificata + Ottimizzazione della sostituzione
tariffe + modello GAMMA di tariffa
eterogeneità (sarà stimato il parametro alfa). Il prefisso ASC verrà corretto
la probabilità di bias di accertamento. Con l'appendice opzionale "X" puoi
specificare una stima ML delle frequenze di base.

"-m PROTGAMMAInomematrice[F|X]"
: Uguale a PROTGAMMAmatrixName[F|X], ma con stima della proporzione dell'invariabile
siti.

Con l'appendice facoltativa "X" è possibile specificare una stima ML delle frequenze di base.

Modelli di sostituzione AA disponibili: DAYHOFF, DCMUT, JTT, MTREV, WAG, RTREV, CPREV,
VT, BLOSUM62, MTMAM, LG, MTART, MTZOA, PMB, HIVB, HIVW, JTTDCMUT, INFLUENZA, STMTREV,
DUMMY, DUMMY2, AUTO, LG4M, LG4X, PROT_FILE, GTR_UNLINKED, GTR Con la "F" opzionale
appendice è possibile specificare se si desidera utilizzare frequenze di base empiriche. AUTOF e
Gli AUTOX non sono più supportati, se specifichi AUTO testerà prot subst.
modelli con e senza frequenze di base empiriche ora! Si prega di notare che per
modelli partizionati è inoltre possibile specificare il modello AA per gene nel
file di partizione (consultare il manuale per i dettagli). Nota anche che se stimi AA GTR
parametri su un set di dati partizionato, saranno collegati (stimati congiuntamente) attraverso
tutte le partizioni per evitare un'eccessiva parametrizzazione

-M Attiva la stima delle lunghezze dei rami individuali per partizione. Ha solo effetto
se usato in combinazione con "-q" Le lunghezze dei rami per le singole partizioni saranno
stampato su file separati Una media pesata delle lunghezze dei rami è calcolata da
utilizzando le rispettive lunghezze di partizione

PREDEFINITA: OFF

-n Specifica il nome del file di output.

-o Specificare il nome di un singolo outgroup o un elenco separato da virgole di outgroup, ad es
"-o Rat" o "-o Rat, Mouse", nel caso in cui più outgroup non siano monofiletici
il primo nome nell'elenco sarà selezionato come outgroup, non lasciare spazi tra
nomi di taxon!

-O Disabilita il controllo per la sequenza completamente indeterminata nell'allineamento. Il programma sarà
non uscire con un messaggio di errore quando viene specificato "-O".

DEFAULT: controllo abilitato

-p Specificare un seme di numero casuale per le inferenze di parsimonia. Questo ti permette di
riprodurre i risultati e mi aiuterà a eseguire il debug del programma.

-P Specificare il nome file di un modello di sostituzione AA (proteine) definito dall'utente. Questa vita
deve contenere 420 voci, le prime 400 sono i tassi di sostituzione AA (questo deve
essere una matrice simmetrica) e le ultime 20 sono le frequenze base empiriche

-q Specificare il nome del file che contiene l'assegnazione dei modelli all'allineamento
partizioni per più modelli di sostituzione. Per la sintassi di questo file per favore
consultare il manuale.

-r Specificare il nome file di un albero dei vincoli binario. questo albero non ha bisogno di essere
completo, cioè non deve contenere tutti i taxa

-R Specificare il nome file di un file di parametri del modello binario che è stato precedentemente
generato con RAxML utilizzando il -f e opzione di valutazione dell'albero. Il nome del file dovrebbe
essere: RAxML_binaryModelParameters.runID

-s Specificare il nome del file di dati di allineamento in formato PHYLIP

-S Specificare il nome di un file di struttura secondaria. Il file può contenere "." per
colonne di allineamento che non fanno parte di una radice e caratteri "()<>[]{}" per
definire regioni staminali e pseudonodi

-t Specificare un nome file dell'albero di partenza dell'utente in formato Newick

-T SOLO VERSIONE PTHREADS! Specificare il numero di thread che si desidera eseguire. Assicurati che
imposta "-T" al massimo sul numero di CPU che hai sulla tua macchina, altrimenti, lì
sarà un enorme calo delle prestazioni!

-u utilizzare la mediana per l'approssimazione discreta del modello GAMMA del tasso
eterogeneità

PREDEFINITA: OFF

-U Prova a risparmiare memoria utilizzando l'implementazione basata su SEV per colonne gap su grandi gappy
allineamenti La tecnica è descritta qui:
http://www.biomedcentral.com/1471-2105/12/470 Funzionerà solo per DNA e/o
dati PROTEIN e solo con la versione SSE3 o AVX-vextorized del codice.

-v informazioni sulla versione

-V Disabilitare il modello dell'eterogeneità del tasso tra i siti e utilizzarne uno senza eterogeneità del tasso
Invece. Funziona solo se si specifica il modello CAT dell'eterogeneità dei tassi.

DEFAULT: utilizzare l'eterogeneità del tasso

-w Percorso COMPLETO (!) della directory in cui RAxML scriverà i suoi file di output

DEFAULT: directory corrente

-W Dimensioni della finestra di scorrimento solo per l'algoritmo di bias di posizionamento specifico del sito tralasciando
efficace se usato in combinazione con "-f S"

PREDEFINITA: 100 siti

-x Specificare un numero intero (seme casuale) e attivare il bootstrap rapido ATTENZIONE:
a differenza della versione 7.0.4 RAxML condurrà rapide repliche BS sotto il modello di
valutare l'eterogeneità specificata tramite "-m" e non per impostazione predefinita in CAT

-X Uguale all'opzione "-y" di seguito, tuttavia la ricerca sulla parsimonia è più superficiale.
RAxML eseguirà solo un albero di parsimonia dell'ordine di addizione graduale randomizzato
ricostruzione senza eseguire ulteriori SPR. Questo può essere utile per
set di dati dell'intero genoma molto ampi, poiché questo può generare topologicamente di più
diversi alberi di partenza.

PREDEFINITA: OFF

-y Se vuoi calcolare solo un albero iniziale di parsimonia con RAxML specifica "-y", il
il programma uscirà dopo il calcolo dell'albero di partenza

PREDEFINITA: OFF

-Y Passare un nome di file di raggruppamento di quartetti definendo quattro gruppi da cui disegnare i quartetti
Il formato di input del file deve contenere 4 gruppi nella seguente forma: (Pollo, Umano,
Loach), (mucca, carpa), (topo, ratto, foca), (balena, rana); Funziona solo in combinazione
con -f Q !

-z Specifica il nome del file di un file contenente più alberi, ad esempio da un bootstrap
che deve essere usato per disegnare valori di bipartizione su un albero provvisto di "-t", It
può anche essere usato per calcolare le probabilità di log per sito in combinazione con "-fg" e
leggere un mucchio di alberi per un paio di altre opzioni ("-fh", "-fm", "-fn").

-#|-N Specifica il numero di esecuzioni alternative su alberi di partenza distinti In combinazione
con l'opzione "-b", questo invocherà un'analisi boostrap multipla Nota che "-N"
è stato aggiunto come alternativa poiché "-#" a volte causava problemi con alcuni
Sistemi di invio dei lavori MPI, poiché "-#" viene spesso utilizzato per avviare i commenti. Se tu
vuoi usare i criteri di avvio specificare "-# autoMR" o "-# autoMRE" o "-#
autoMRE_IGN" per i criteri basati sull'albero delle regole di maggioranza (vedi -I opzione) o "-#
autoFC" per il criterio basato sulla frequenza. L'avvio automatico funzionerà solo in
combinazione con "-x" o "-b"

DEFAULT: 1 analisi singola

--mesquite Stampa file di output che possono essere analizzati da Mesquite.

PREDEFINITA: Spento

--silenzioso Disabilita la stampa degli avvisi relativi a sequenze identiche e del tutto
siti indeterminati nell'allineamento

PREDEFINITA: Spento

--no-controllo-seq Disabilita il controllo dell'ingresso MSA per sequenze identiche e completamente
siti indeterminati.
Abilitare questa opzione può far risparmiare tempo, in particolare per la filogenomica di grandi dimensioni
allineamenti. Prima di usarlo, assicurati di controllare l'allineamento usando il "-fc"
opzione!

PREDEFINITA: Spento

--no-bfgs Disabilita l'uso automatico del metodo BFGS per ottimizzare i tassi GTR su non partizionato
set di dati del DNA

PREDEFINITO: BFGS attivo

--asc-corr Consente di specificare il tipo di correzione del bias di accertamento che si desidera utilizzare.
Ci sono 3

tipologie disponibili: --asc-corr=Lewis: la correzione standard di Paul Lewis
--asc-corr=felsenstein: una correzione introdotta da Joe Felsenstein che permette di
specificare esplicitamente

il numero di siti invariabili (se noti) per i quali si desidera correggere.

--asc-corr=stamakis: una correzione da me introdotta che permette di esplicitare
specificare
il numero di siti invariabili per ogni carattere (se noto) che si vuole correggere
per.

--controllo flag Quando si utilizza questa opzione, RAxML controllerà solo se tutti i flag della riga di comando
specificati sono disponibili e quindi esci

con un messaggio che elenca tutti i flag della riga di comando non validi o con un messaggio che indica
che tutti i flag sono validi.

--auto-protezione=ml|bic|aic|aicc Quando si utilizza la selezione automatica del modello di proteine ​​è possibile scegliere il
criterio per la scelta di questi modelli.

RAxML testerà tutti i prot subst disponibili. modelli tranne LG4M, LG4X e
Modelli basati su GTR, con e senza frequenze di base empiriche. Puoi scegliere
tra la selezione basata sul punteggio ML e i criteri BIC, AIC e AICc.

PREDEFINITA: ml

--epa-keep-posizionamenti=numero specifica il numero di potenziali posizionamenti che desideri mantenere
per ogni lettura nell'algoritmo EPA.

Si noti che i valori effettivi stampati dipenderanno anche dalle impostazioni per
--epa-prob-soglia=soglia !

PREDEFINITO: 7

--epa-prob-soglia=soglia specificare una soglia percentuale per l'inclusione del potenziale
posizionamenti di una lettura a seconda del

peso massimo di posizionamento per questa lettura. Se imposti questo valore su 0.01 posizionamenti
che hanno un peso di posizionamento dell'1% del posizionamento massimo sarà comunque
stampato su file se l'impostazione di --epa-keep-posizionamenti lo permette

PREDEFINITO: 0.01

--epa-accumulato-soglia=soglia specificare una soglia di ponderazione di probabilità accumulata
per cui vengono stampati diversi posizionamenti di lettura

archiviare. I posizionamenti per una lettura verranno stampati fino alla somma del loro posizionamento
pesi ha raggiunto il valore di soglia. Nota che questa opzione non può essere né
usato in combinazione con --epa-prob-soglia né con --epa-keep-posizionamenti!

--JC69 specificare che tutte le partizioni del DNA evolveranno secondo il modello Jukes-Cantor, questo
sovrascrive tutte le altre specifiche del modello per le partizioni del DNA.

PREDEFINITA: Spento

--K80 specificare che tutte le partizioni del DNA si evolveranno sotto il modello K80, questo sovrascrive tutto
altre specifiche del modello per le partizioni del DNA.

PREDEFINITA: Spento

--HKY85 specificare che tutte le partizioni del DNA si evolveranno sotto il modello HKY85, questo sovrascrive
tutte le altre specifiche del modello per le partizioni del DNA.

PREDEFINITA: Spento

Questa è la versione RAxML 8.2.4 rilasciata da Alexandros Stamatakis il 02 ottobre 2015.

Con contributi al codice molto apprezzati di: Andre Aberer (HITS) Simon Berger
(HITS) Alexey Kozlov (HITS) Kassian Kobert (HITS) David Dao (KIT e HITS)
Nick Pattengale (Sandia) Wayne Pfeiffer (SDSC) Akifumi S. Tanabe (NRIFS)

Usa raxmlHPC-PTHREADS online utilizzando i servizi onworks.net