hhsearch - クラウド上のオンライン

プログラム：

NAME

hhsearch-クエリアライメントまたはクエリHMMを使用してHMMのデータベースを検索します

SYNOPSIS

hhsearch -i クエリー -d データベース [オプション]

DESCRIPTION

HHsearchバージョン2.0.16（2013年XNUMX月）クエリアライメントまたは
クエリHMM（C）Johannes Soeding、Michael Remmert、Andreas Biegert、Andreas Hauser Soding、
J.HMM-HMM比較によるタンパク質相同性の検出。 バイオインフォマティクス21：951-960（2005）。

-i
入力/クエリマルチプルアラインメント（a2m、a3m、FASTA）またはHMM

-d
hhm、HMMER、またはa3m形式の連結HMMのHMMデータベース、またはファイルに
拡張pal、HMMファイル名のリスト、XNUMX行にXNUMXつ。 複数のデータベース、HMM、またはpal
を持つファイル -d ' ...」

全体を通して「stdin」または「stdout」の場合があります。

出力 オプション：
-o
結果を標準形式でファイルに書き込みます（デフォルト= ）。

-オファス
重要な一致のペアワイズアラインメントをFASTA形式で記述します。
a3m、a2m、およびpsi形式での出力（例： -Oa3m)

-oa3m
重要な一致のMSAをa3m形式で書き込みます。a2m、psi、
およびhhm形式（例： -ああ)

-e 【0,1]
マルチプルアラインメントに含めるためのE値カットオフ（def = 0.001）

-seq
最大表示されるクエリ/テンプレートシーケンスの数（def = 1）オーバーフローに注意してください！ 全て
これらのシーケンスはメモリに保存されます。

-短所 クエリMSAのマスターシーケンスとしてコンセンサスシーケンスを表示する

-ノコン
アラインメントにコンセンサス配列を表示しない（デフォルト=表示）

-ノプレド
予測された二次構造を線形で表示しない（デフォルト=表示）

-nodssp
DSSP 2次構造を線形で表示しない（デフォルト=表示）

-ssconf
アラインメントで予測された二次構造の信頼性を示す

-p
要約およびアライメントリストの最小確率（def = 20）

-E
サマリーおよびアライメントリストの最大E値（def = 1E + 06）

-Z
サマリーヒットリストの最大行数（def = 500）

-z
サマリーヒットリストの最小行数（def = 10）

-B
アラインメントリスト内のアラインメントの最大数（def = 500）

-b
アラインメントリスト内のアラインメントの最小数（def = 10）

-アリウ [40、.. [
アライメントリストの80行あたりの列数（def = XNUMX）

-dbstrlen
hhrファイルに出力されるデータベース文字列の最大長

フィルタクエリのマルチプルアラインメント

id [0,100]最大ペアワイズ配列同一性（％）（def = 90）

-差分 [0、inf [
最も多様なシーケンスのセットを選択してMSAをフィルタリングし、少なくともこれだけの数を維持します
長さ50の各MSAブロックのシーケンス（def = 100）

-cov [0,100]クエリによる最小カバレッジ（％）（def = 0）

-qid [0,100]クエリを使用した最小シーケンスID（％）（def = 0）

-qsc [0,100]クエリを使用した列あたりの最小スコア（def = -20.0）

-ネフ [1、inf]
アラインメントのターゲットダイバーシティ（デフォルト=オフ）

入力 アラインメント フォーマット：
-M a2m use A2M / A3M（デフォルト）：大文字=一致; 小文字=挿入; '-' =削除; '。' =
インサートに合わせたギャップ（省略可能）

-M 最初の
FASTAを使用：最初のシーケンスに残基がある列は一致状態です

-M 【0,100]
FASTAを使用：ギャップがX％未満の列は一致状態です

-タグ His-、C-myc-、FLAG-tags、およびトリプシン認識シーケンスを中和しないでください
バックグラウンド分布

HMM-HMM アラインメント オプション：
-norealign
表示されたヒットをMACアルゴリズムで再調整しないでください（def = realign）

-マクト [0,1 [
MAC再調整の事後確率しきい値（def = 0.350）パラメーター制御
アラインメントの貪欲さ：0：グローバル> 0.1：ローカル

-グロブ/ -loc
検索/ランク付けにグローバル/ローカルアライメントモードを使用する（def = local）

-alt
この多くの重要な代替アライメントを表示します（def = 2）

-vit 検索/ランク付けにビタビアルゴリズムを使用（デフォルト）

-マック 検索/ランク付けに最大精度（MAC）アルゴリズムを使用する

-前方
検索にフォワード確率を使用する

-除く
アライメントからクエリ位置を除外します（例：「1-33,97-168」）

-シフト [-1,1]
スコアオフセット（def = -0.03）

-corr 【0,1]
ペア相関の項の重み（def = 0.10）

-sc アミノ酸スコア（tja：列jのテンプレートHMM）（def = 1）

0 = log2 Sum（tja * qia / pa）（pa：aaバックグラウンド周波数）

1 = log2 Sum（tja * qia / pqa）（pqa = 1/2 *（pa + ta））

2 = log2 Sum（tja * qia / ta）（ta：テンプレートのav。aafreqs）

3 = log2 Sum（tja * qia / qa）（qa：av。aafreqs in query）

5局所アミノ酸組成補正

-ssm {0、..、4}
0：ssスコアなし1,2：アライメント後またはアライメント中のssスコア[デフォルト= 2] 3,4：ss
アラインメント後またはアラインメント中のスコアリング、予測値と予測値

-ssw [0,1]列スコアと比較したssスコアの重み（def = 0.11）

-ssa [0,1] SS置換行列=（1-ssa）* I + ssa * full-SS-substition-matrix
[def = 1.00）

ギャップ コスト オプション：
-ギャップ [0、inf [
遷移疑似カウント混合（def = 1.00）

-ギャップ [0、inf [
オープンギャップの遷移疑似カウント混合（デフォルト= 0.15）

-ギャップ 【0,1.5]
拡張ギャップの遷移疑似カウント混合（def = 1.00）

-ギャップ ] 0、inf]
削除のギャップオープンペナルティを増減する係数（def = 0.60）

-ギャップ ] 0、inf]
インサートのギャップオープンペナルティを増減する係数（def = 0.60）

-ギャップ ] 0、inf]
削除のギャップ拡張ペナルティを増減する係数（def = 0.60）

-ガピ ] 0、inf]
インサートのギャップ延長ペナルティを増減する係数（def = 0.60）

-egq [0、inf [クエリ残基にアラインされたエンドギャップのペナルティ（ビット）（def = 0.00）

-例 テンプレート残基に整列されたエンドギャップの[0、inf [ペナルティ（ビット）（def = 0.00）

疑似カウント （pc） オプション：
-pcm {0、..、3}
PC混合物の位置依存性 'tau'（pcモード、デフォルト= 2）0：疑似カウントなし：
tau = 0 1：定数tau = a 2：多様性に依存：tau = a /（1 +
（（Neff [i] -1）/ b）^ c）（Neff [i]：列i周辺のローカルMSAの有効なシーケンスの数）
3：一定の多様性疑似カウント

-pca [0,1]全体的な疑似カウント混合（def = 1.0）

-PCB [1、inf [のNeffしきい値 -pcm 2（def = 1.5）

-pcc [0,3]絶滅指数c -pcm 2（def = 1.0）

コンテキスト固有 疑似カウント：
-nocontxt
コンテキスト固有の疑似カウントの代わりにsubstitution-matrixを使用する

-context コンテキスト固有の疑似カウントを計算するためのコンテキストファイル
（デフォルト= ./ data / context_data.lib）

-cslib
高速データベースプレフィルタリング用の列状態ファイル（デフォルト= ./ data / cs219.lib）

-csw [0、inf] cs疑似カウントモードでの中央位置の重み（def = 1.6）

-csb [0,1] cs pcモード（def = 0.9）での位置の重み減衰パラメーター

その他 オプション：
-CPU
使用するCPUの数（共有メモリSMPの場合）（デフォルト= 1）

-v
詳細モード：0：画面出力なし1：警告のみ2：詳細

-最大解像度
HMM列の最大数（def = 15002）

-最大メモリ [1、inf [GB単位の最大使用可能メモリ（def = 3.0）

-スコア すべてのペアワイズ比較のスコアをファイルに書き込みます

-落ち着いて {0、..、3} 0：クエリ1：テンプレート2：両方の経験的スコアキャリブレーション

デフォルト3：ニューラルネットワークベースのEVDパラメータの推定

例：hhsearch -i a.1.1.1.a3m -d scop70_1.71.hhm

onworks.netサービスを使用してオンラインでhhsearchを使用する