これは、Ubuntu Online、Fedora Online、Windows オンライン エミュレーター、MAC OS オンライン エミュレーターなど、複数の無料オンライン ワークステーションのいずれかを使用して、OnWorks 無料ホスティング プロバイダーで実行できるコマンド raxmlHPC-PTHREADS です。
プログラム：
NAME
使用 - 無作為化加速最尤法
DESCRIPTION
AVX サポート (1 cpu) で raxml を使用する
これは、8.2.4 年 02 月 2015 日に Alexandros Stamatakis によってリリースされた RAxML バージョン XNUMX です。
Andre Aberer (HITS) Simon Berger によるコードへの多大な貢献に感謝します。
(HITS) アレクセイ・コズロフ (HITS) カシアン・コベルト (HITS) デビッド・ダオ (KIT および HITS)
ニック・パッテンゲイル (サンディア) ウェイン・ファイファー (SDSC) 田辺昭史 (NRIFS)
RAxML マニュアルも参照してください。
RAxML Google グループからバグを報告してください。 すべての入力ファイルを正確に送信してください
呼び出し、ハードウェアとオペレーティング システムの詳細、出力されたすべてのエラー メッセージ
画面に。
raxmlHPC[-SSE3|-AVX|-PTHREADS|-PTHREADS-SSE3|-PTHREADS-AVX|-HYBRID|-HYBRID-SSE3|HYBRID-AVX]
-s シーケンスファイル名 -n 出力ファイル名 -m 置換モデル
[-a ウェイトファイル名] [-A セカンダリ構造サブモデル] [-b
ブートストラップランダム番号シード] [-B wcCriterionThreshold] [-c カテゴリ数] [-C]
[-d] [-D] [-e 可能性イプシロン] [-E 除外ファイル名] [-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 グループ ファイル名] [-G 配置しきい値] [-h] [-H] [-i
初期再配置設定] [-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 parsimonyRandomSeed] [-P
[proteinModel] [-q multipleModelFileName] [-r binaryConstraintTree] [-R
binaryModelParamFile] [-S SecondaryStructureFile] [-t userStartingTree] [-T
numberOfThreads] [-u] [-U] [-v] [-V] [-w outputDirectory] [-W slideWindowSize]
[-x RapidBootstrapRandomNumberSeed] [-X] [-y] [-Y
quartetGroupingFileName|ancestralSequenceCandidatesFileName] [-z multipleTreesFile]
[-#|-N 実行数|autoFC|autoMR|autoMRE|autoMRE_IGN]
[--mesquite][--silent][--no-seq-check][--no-bfgs]
[--asc-corr=スタマタキス|フェルゼンシュタイン|ルイス]
[--flag-check][--auto-prot=ml|bic|aic|aicc]
[--epa-keep-placements=number][--epa-accumulated-threshold=threshold]
[--epa-prob-threshold=しきい値] [--JC69][--K80][--HKY85]
-a 列の重みファイル名を指定して、個々の重みを各列に割り当てます。
アライメント。 これらの重みは、任意のタイプと数で区切られた整数でなければなりません。
別のファイル内の空白。例については、ファイル「example_weights」を参照してください。
-A RAxML で実装されている二次構造置換モデルの XNUMX つを指定します。
PHASE マニュアルと同じ命名法が使用され、利用可能なモデル: S6A、S6B、
S6C、S6D、S6E、S7A、S7B、S7C、S7D、S7E、S7F、S16、S16A、S16B
デフォルト: 16 ステート GTR モデル (S16)
-b 整数 (乱数シード) を指定し、ブートストラップをオンにします
デフォルト: オフ
-B カットオフとして使用される 0.0 から 1.0 の間の浮動小数点数を指定します
MR ベースのブートストッピング基準のしきい値。 推奨設定は 0.03 です。
DEFAULT: 0.03 (経験的に決定された推奨設定)
-c レートのモデルの場合、RAxML の異なるレート カテゴリの数を指定します。
不均一性は CAT に設定されます サイトごとの個別料金は次のように分類されます
numberOfCategories は、計算を高速化するためにカテゴリを評価します。
デフォルト：25
-C 「-L」および「-fi」オプションの詳細出力を有効にします。 これにより、より多くのものが生成されます。
より詳細な出力ファイル
デフォルト: オフ
-d ランダムな開始ツリーから ML 最適化を開始する
デフォルト: オフ
-D ML 検索収束基準。 相対的な場合、これにより ML 検索が中断されます。
XNUMX つの連続した遅延 SPR から得られたツリー間のロビンソン フォールズ距離
サイクルは 1% 以下です。 の非常に大きなデータセットに推奨される使用法
分類群の用語。 500 を超える分類群を持つツリーでは、これにより実行時間が得られます
約 50% の改善 わずかに悪いツリーしか得られません。
デフォルト: オフ
-e の最終的な最適化のために対数尤度単位でモデルの最適化精度を設定します
ツリー トポロジ
デフォルト：0.1
不変部位推定の割合を使用しないモデルの場合
不変サイト推定の割合を使用するモデルの場合は 0.001
-E 配置位置の指定を含む除外ファイル名を指定します
除外したい。 形式は Nexus に似ています。ファイルにはエントリが含まれます。
「100-200 300-400」のように、単一の列の書き込みを除外します。たとえば、「100-100」のように、
混合モデルを使用すると、適切に適合されたモデル ファイルが書き込まれます。
-f アルゴリズムを選択:
"-fa": XNUMX つのプログラムでの迅速なブートストラップ分析と最高スコアの ML ツリーの検索
"-f A" を実行: 提供された ROOTED 参照ツリーで限界祖先状態を計算します
"-t" "-fb" を使用: "-t" ベースで提供されるツリーに XNUMX 分割情報を描画します
複数の木で
(例えば、ブートストラップから) "-z" で指定されたファイル内
"-f B": ツリーの br-len スケーラーとその他のモデル パラメーター (GTR、アルファなど) を最適化します。
「-t」で提供されます。
ツリーには枝の長さが含まれている必要があります。 枝の長さは最適化されません。
単一の共通値によってスケーリングされるだけです。
"-fc": RAxML でアライメントが正しく読み取れるかどうかをチェックします "-f C": 祖先
Jiajie のシーケンス テストでは、ユーザーは分類群名のリストも提供する必要があります。
-Y 空白で区切られた "-fd": 新しい急速な山登り
デフォルト：オン
"-f D": RELL ブートストラップによる急速な山登り "-fe": モデルとブランチの最適化
GAMMA/GAMMAI のみで指定された入力ツリーの長さ "-f E": 非常に高速に実行
実験的なツリー検索、現在はテスト用のみ "-f F": 高速に実行
実験的なツリー検索、現在はテスト用のみ "-fg": サイトごとのログを計算
XNUMX つまたは複数のツリーが通過する可能性
"-z" を指定して、CONSEL で読み取り可能なファイルに書き込みます。
モデル パラメータは、最初のツリーのみで推定されます。
"-f G": 経由で渡された XNUMX つ以上のツリーのサイト ログの尤度を計算します。
"-z" を付けて、CONSEL で読み取ることができるファイルに書き込みます。 モデル パラメータ
木ごとに再見積もりされます
"-fh": "-t" で渡された最良のツリー間の対数尤度検定 (SH-test) を計算します
「-z」を介して渡された他のツリーの束モデルパラメータが推定されます
最初のツリーのみ！
"-f H": "-t" で渡された最良のツリー間の対数尤度検定 (SH-test) を計算します
「-z」を介して渡された他のツリーの束モデルパラメータは
木ごとに再見積もり
"-fi": "-t" で提供されたツリーで IC および TC スコア (Salichos and Rokas 2013) を計算します。
複数の木に基づく
(例えば、ブートストラップから) "-z" で指定されたファイル内
"-f I": ルート化されていないツリーの単純なツリー ルート化アルゴリズム。
サブツリーのバランスが最適なブランチでツリーをルート化することにより、ツリーをルート化します
左右のサブツリーの長さ (サブツリー内のブランチの合計)。 あ
最適なバランスのブランチが常に存在するとは限りません! ツリーを指定する必要があります
「-t」でルート化します。
"-fj": オリジナルの alignemnt ファイルからブートストラップされたアライメント ファイルの束を生成します。
「-b」でシードを指定し、「-#」で複製数を指定する必要があります
"-f J": "-t" 経由で渡された特定のツリーで SH のようなサポート値を計算します。 "-fk":
を使用して、データが欠落している分割データ セットの長い枝の長さを修正します。
枝の長さを盗むアルゴリズム。
このオプションは、「-t」、「-M」、および「-q」と組み合わせてのみ機能します。 プリントアウトします
枝の長さが短いが、同じ尤度スコアを持つツリー。
"-fm": "-t" と "-z" を介して渡された XNUMX つのツリーの束の間で XNUMX 分割を比較します。
それぞれ。 これにより、すべての XNUMX 分割間のピアソン相関が返されます。
XNUMX つのツリー ファイルにあります。 というファイル
RAxML_bipartitionFrequencies.outpuFileName が出力されます。
XNUMX つのセットのペアワイズ XNUMX 分割度数
"-fn": によって提供されるツリー ファイルに含まれるすべてのツリーの対数尤度スコアを計算します。
GAMMA または GAMMA+P-Invar の下の "-z" モデル パラメータは、
最初の木のみ！
"-f N": によって提供されるツリー ファイルに含まれるすべてのツリーの対数尤度スコアを計算します。
GAMMA または GAMMA+P-Invar の下の "-z" モデル パラメータは、
それぞれの木
"-fo": ヒューリスティック カットオフを使用しない、古くて遅い急な山登り "-fp": 実行
不完全な開始ツリーへの新しいシーケンスの純粋な段階的 MP 追加と終了
"-f P": 渡されたファイルで指定されたサブツリーの系統学的配置を実行します
「-z」を介して特定の参照ツリーに
これらのサブツリーが含まれており、「-t」を介して
進化的配置アルゴリズム。
"-fq": 高速カルテット計算機 "-fr": ペアワイズ ロビンソン フォールズ (RF) を計算
「-z」を介して渡されたツリー ファイル内のすべてのツリー ペア間の距離
ツリーが整数サポート値として表されるノード ラベルを持っている場合、プログラムも
の XNUMX つのフレーバーを計算する
重み付けされたロビンソン フォールズ (WRF) 距離
"-f R": 大きな参照ツリー間のペアワイズ ロビンソン フォールズ (RF) 距離をすべて計算します。
「-t」経由で渡される
そして、多くの小さな木 (大きな木の分類群のサブセットを持っている必要があります) を介して渡されます
「-z」。
このオプションは、非常に大きな系統発生の妥当性を確認することを目的としています
もはや肉眼で調べることはできません。
"-fs": マルチ遺伝子分割アラインメントをそれぞれに分割します
subalignments "-f S": XNUMX つを除外してサイト固有の配置バイアスを計算します
進化的配置アルゴリズムに触発されたテスト "-ft": ランダム化されたツリーを実行します
XNUMX つの固定開始ツリーの検索 "-f T": ML の最終的な完全な最適化を行います
スタンドアロン モードでの高速ブートストラップ検索からのツリー "-fu": モルフォロジーを実行
最尤法を使用した重みのキャリブレーション。これにより、重みベクトルが返されます。
「-t」を介して形態学的アライメントと参照ツリーを提供する必要があります
"-fv": 徹底的に使用して一連の環境シーケンスを参照ツリーに分類します
挿入物を読む
非包括的な参照ツリーと RAxML を開始する必要があります。
すべての配列を含むアラインメント (参照 + クエリ)
"-f V": 徹底的に使用して一連の環境シーケンスを参照ツリーに分類します
挿入物を読む
非包括的な参照ツリーと RAxML を開始する必要があります。
すべての配列を含むアラインメント (参照 + クエリ) 警告: これはテストです
複数遺伝子/全ゲノムデータセットをより効率的に処理するための実装!
"-fw": "-z" 経由で渡された一連のツリーで ELW テストを計算します
モデル パラメータは、最初のツリーのみで推定されます。
"-f W": "-z" 経由で渡された一連のツリーで ELW テストを計算します
各ツリーのモデル パラメータが再推定されます
"-fx": ペアごとの ML 距離を計算します。ML モデル パラメーターは MP で推定されます
開始ツリーまたは「-t」を介して渡されるユーザー定義ツリー。GAMMA ベースでのみ許可されます
レート不均一性のモデル
"-fy": 倹約を使用して一連の環境シーケンスを参照ツリーに分類します
非包括的な参照ツリーと RAxML を開始する必要があります。
すべての配列を含むアラインメント (参照 + クエリ)
"-f" のデフォルト: 新しい急速な山登り
-F に切り替えることなく、非常に大きなツリーの CAT モデルで ML ツリー検索を有効にします。
最後に GAMMA (メモリを節約)。 このオプションは GAMMA でも使用できます。
で最高スコアの ML ツリーの徹底的な最適化を回避するためのモデル
終わり。
デフォルト: オフ
-g このツリーが必要としない多分岐制約ツリーのファイル名を指定します
包括的であること、すなわち、すべての分類群を含んではならない
-G を指定して、ML ベースの進化的配置アルゴリズムのヒューリスティックを有効にします。
しきい値 (slow を使用して評価される挿入分岐の割合
ML の下の挿入)。
-h このヘルプメッセージを表示します。
-H パターン圧縮を無効にします。
デフォルト：オン
-i トポロジ変更を後で適用するための初期再配置設定
相
-I 事後ブートストッピング分析。 使用する：
頻度ベースの基準の場合は「-I autoFC」、多数決ルールの場合は「-I autoMR」
拡張多数決コンセンサス ツリーのコンセンサス ツリー基準「-I autoMRE」
MRE と同様のメトリックの基準「-I autoMRE_IGN」ですが、XNUMX 分割が含まれます
互換性があるかどうかのしきい値の下
か否か。 これは MRE をエミュレートしますが、計算が高速です。
「-z」を介して、いくつかのブートストラップ複製を含むツリー ファイルを渡す必要もあります。
-j 標準化中に中間ツリー ファイルがファイルに書き込まれることを指定します。
ML および BS ツリー検索。
デフォルト: オフ
-J 「-J MR」または拡張多数決ルールを使用して多数決ルール コンセンサス ツリーを計算します
「-J MRE」を使用したコンセンサス ツリーまたは「-J STRICT」を使用した厳密なコンセンサス ツリー。 のために
カスタム コンセンサスしきい値 >= 50%、T_ を指定、ここで 100 >= NUM >= 50。
オプション「-J STRICT_DROP」および「-J MR_DROP」は、識別するアルゴリズムを実行します
Pattengale らによって提案された不正な分類群を含むドロップセット。 論文で
「隠された系統学的コンセンサスを明らかにする」. ツリーも用意する必要があります
「-z」を介していくつかのルート化されていないツリーを含むファイル
-k ブートストラップされたツリーを枝の長さで出力するように指定します。 の
モデルのパラメータが最適化されるため、ブートストラップは少し長く実行されます
それぞれ GAMMA または GAMMA+P-Invar の下での各実行の終わり。
デフォルト: オフ
-K に実装されているマルチステート置換モデル (最大 32 ステート) の XNUMX つを指定します。
RAxML。 利用可能なモデルは次のとおりです: ORDERED、MK、GTR
デフォルト: GTR モデル
-L IC サポートによってラベル付けされたコンセンサス ツリーと、全体的な TC 値を次のように計算します。
Salichos and Rokas 2013 で提案されています。
「-L MR」または「-L MRE」を使用した拡張多数決ルール コンセンサス ツリー。 カスタムの場合
コンセンサスしきい値 >= 50%、「-L T_」を指定"、ここで 100 >= NUM >= 50 です。
もちろん、複数のルート化されていないツリーを含むツリー ファイルを提供する必要もあります。
「～ズ」！
-m バイナリ (形態学的)、ヌクレオチド、マルチステート、またはアミノ酸のモデル
代替：
バイナリ：
"-m BINCAT[X]"
: サイトスペシフィックの最適化
numberOfCategories に分類される進化速度
計算効率を高めるレート カテゴリ。 最終的なツリーが評価される可能性があります
ツリー検索オプションに応じて、BINGAMMA の下に自動的に。 とともに
オプションの「X」付録を使用すると、基本周波数の ML 推定を指定できます。
"-m BINCATI[X]"
: サイトスペシフィックの最適化
numberOfCategories に分類される進化速度
計算効率を高めるレート カテゴリ。 最終的なツリーが評価される可能性があります
ツリー検索オプションに応じて、BINGAMMAI の下に自動的に。 とともに
オプションの「X」付録を使用すると、基本周波数の ML 推定を指定できます。
"-m ASC_BINCAT[X]"
: サイトスペシフィックの最適化
numberOfCategories に分類される進化速度
計算効率を高めるレート カテゴリ。 最終的なツリーが評価される可能性があります
ツリー検索オプションに応じて、BINGAMMA の下に自動的に。 とともに
オプションの「X」付録を使用すると、基本周波数の ML 推定を指定できます。 ASC
プレフィックスは確認バイアスの可能性を修正します。
「-mビンガンマ[X]」
: レート不均一性の GAMMA モデル (アルファ パラメータが推定されます)。
オプションの「X」付録を使用すると、基本周波数の ML 推定を指定できます。
"-m ASC_BINGAMMA[X]" : レート不均一性の GAMMA モデル (アルファ パラメータは
推定）。
ASC プレフィックスは、確認バイアスの可能性を修正します。 とともに
オプションの「X」付録を使用すると、基本周波数の ML 推定を指定できます。
「-m ビンガムマイ[X]」
: BINGAMMA と同じですが、不変サイトの割合を推定します。
オプションの「X」付録を使用すると、基本周波数の ML 推定を指定できます。
ヌクレオチド:
"-m GTRCAT[X]"
：GTR＋代替率の最適化＋サイトスペシフィックの最適化
numberOfCategories に分類される進化速度
計算効率を高めるレート カテゴリ。 最終的なツリーは
ツリー検索オプションに応じて、GTRGAMMA で評価されます。 オプションで
「X」付録では、基本周波数の ML 推定を指定できます。
"-m GTRCATI[X]"
：GTR＋代替率の最適化＋サイトスペシフィックの最適化
numberOfCategories に分類される進化速度
計算効率を高めるレート カテゴリ。 最終的なツリーは
ツリー検索オプションに応じて、GTRGAMMAI で評価されます。 オプションで
「X」付録では、基本周波数の ML 推定を指定できます。
"-m ASC_GTRCAT[X]"
：GTR＋代替率の最適化＋サイトスペシフィックの最適化
numberOfCategories に分類される進化速度
計算効率を高めるレート カテゴリ。 最終的なツリーは
ツリー検索オプションに応じて、GTRGAMMA で評価されます。 オプションで
「X」付録では、基本周波数の ML 推定を指定できます。 ASC プレフィックス
確認バイアスの可能性を修正します。
"-m GTRGAMMA[X]"
: GTR + 代替率の最適化 + 率の GAMMA モデル
不均一性（アルファパラメータが推定されます）。
オプションの「X」付録を使用すると、基本周波数の ML 推定を指定できます。
"-m ASC_GTRGAMMA[X]" : GTR + 代替率の最適化 + 率の GAMMA モデル
不均一性（アルファパラメータが推定されます）。 ASC プレフィックスは修正されます
確認バイアスの可能性。 オプションの「X」付録を使用すると、次のことができます
基本周波数の ML 推定を指定します。
"-m GTRGAMMAI[X]"
: GTRGAMMA と同じですが、不変サイトの割合を推定します。
オプションの「X」付録を使用すると、基本周波数の ML 推定を指定できます。
マルチステート:
"-m MULTICAT[X]"
: サイトスペシフィックの最適化
numberOfCategories に分類される進化速度
計算効率を高めるレート カテゴリ。 最終的なツリーが評価される可能性があります
ツリー検索オプションに応じて、MULTIGAMMA の下に自動的に。 とともに
オプションの「X」付録を使用すると、基本周波数の ML 推定を指定できます。
"-m MULTICATI[X]"
: サイトスペシフィックの最適化
numberOfCategories に分類される進化速度
計算効率を高めるレート カテゴリ。 最終的なツリーが評価される可能性があります
ツリー検索オプションに応じて、MULTIGAMMAI の下に自動的に。 とともに
オプションの「X」付録を使用すると、基本周波数の ML 推定を指定できます。
"-m ASC_MULTICAT[X]"
: サイトスペシフィックの最適化
numberOfCategories に分類される進化速度
計算効率を高めるレート カテゴリ。 最終的なツリーが評価される可能性があります
ツリー検索オプションに応じて、MULTIGAMMA の下に自動的に。 とともに
オプションの「X」付録を使用すると、基本周波数の ML 推定を指定できます。 ASC
プレフィックスは確認バイアスの可能性を修正します。
"-m マルチガンマ[X]"
: レート不均一性の GAMMA モデル (アルファ パラメータが推定されます)。
オプションの「X」付録を使用すると、基本周波数の ML 推定を指定できます。
"-m ASC_MULTIGAMMA[X]" : レート不均一性の GAMMA モデル (アルファ パラメータは
推定）。
ASC プレフィックスは、確認バイアスの可能性を修正します。 とともに
オプションの「X」付録を使用すると、基本周波数の ML 推定を指定できます。
"-m マルチガンマイ[X]"
: MULTIGAMMA と同じですが、不変部位の割合を推定します。
オプションの「X」付録を使用すると、基本周波数の ML 推定を指定できます。
マルチステート領域をエンコードするために、最大 32 の異なる文字ステートを使用できます。
次の順序で使用する必要があります: 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
文字は、これらをエンコードするために 0、1、2、3、4、5 を使用することを示します。 代用
マルチステート領域のモデルは、「-K」オプションで選択できます
アミノ酸：
"-m PROTCATmatrixName[F|X]"
: 指定された AA マトリックス + 置換率の最適化 + の最適化
サイト固有の
numberOfCategories に分類される進化速度
計算効率を高めるレート カテゴリ。 最終的なツリーは
ツリーに応じて、PROTGAMMAmatrixName[F|X] の下で自動的に評価されます
検索オプション。 オプションの「X」付録を使用すると、次の ML 推定値を指定できます
基本周波数。
"-m PROTCATImatrixName[F|X]"
: 指定された AA マトリックス + 置換率の最適化 + の最適化
サイト固有の
numberOfCategories に分類される進化速度
計算効率を高めるレート カテゴリ。 最終的なツリーは
ツリーに応じて、PROTGAMMAImatrixName[F|X] の下で自動的に評価されます
検索オプション。 オプションの「X」付録を使用すると、次の ML 推定値を指定できます
基本周波数。
"-m ASC_PROTCATmatrixName[F|X]"
: 指定された AA マトリックス + 置換率の最適化 + の最適化
サイト固有の
numberOfCategories に分類される進化速度
計算効率を高めるレート カテゴリ。 最終的なツリーは
ツリーに応じて、PROTGAMMAmatrixName[F|X] の下で自動的に評価されます
検索オプション。 オプションの「X」付録を使用すると、次の ML 推定値を指定できます
基本周波数。 ASC プレフィックスは確認の可能性を修正します
バイアス。
"-m PROTGAMMAmatrixName[F|X]"
: 指定された AA マトリックス + 置換率の最適化 + 率の GAMMA モデル
不均一性（アルファパラメータが推定されます）。
オプションの「X」付録を使用すると、基本周波数の ML 推定を指定できます。
"-m ASC_PROTGAMMAmatrixName[F|X]" : 指定された AA マトリックス + 置換の最適化
レート + レートの GAMMA モデル
不均一性（アルファパラメータが推定されます）。 ASC プレフィックスは修正されます
確認バイアスの可能性。 オプションの「X」付録を使用すると、次のことができます
基本周波数の ML 推定を指定します。
"-m PROTGAMMAImatrixName[F|X]"
: PROTGAMMAmatrixName[F|X] と同じですが、不変量の割合の推定値があります
サイト。
オプションの「X」付録を使用すると、基本周波数の ML 推定を指定できます。
利用可能なAA代替モデル：DAYHOFF、DCMUT、JTT、MTREV、WAG、RTREV、CPREV、
VT、BLOSUM62、MTMAM、LG、MTART、MTZOA、PMB、HIVB、HIVW、JTTDCMUT、FLU、STMTREV、
DUMMY、DUMMY2、AUTO、LG4M、LG4X、PROT_FILE、GTR_UNLINKED、GTR オプションの「F」付き
経験的な基本周波数を使用する場合は、付録で指定できます。 オートフと
AUTOX はサポートされなくなりました。AUTO を指定すると、prot subst がテストされます。
経験的基本周波数の有無にかかわらずモデルが登場！ ご了承ください。
分割されたモデルに加えて、遺伝子ごとの AA モデルを指定できます
パーティションファイル (詳細はマニュアルを参照)。 また、AA GTR を見積もる場合は、
分割されたデータセットのパラメーター、それらはリンクされます (一緒に推定されます)
過度のパラメータ化を避けるためのすべてのパーティション
-M 個々のパーティションごとの分岐長の推定をオンにします。 効果があるだけ
「-q」と組み合わせて使用すると、個々のパーティションの分岐長は
別のファイルに出力されます 枝の長さの加重平均は、次のように計算されます
それぞれのパーティション長を使用
デフォルト: オフ
-n 出力ファイルの名前を指定します。
-o 単一の outgrpoup の名前または outgroup のコンマ区切りリストを指定します。
「-o Rat」または「-o Rat,Mouse」、複数のアウトグループが単系統ではない場合
リストの最初の名前がアウトグループとして選択されます。間にスペースを入れないでください
分類群の名前！
-O アラインメントで完全に未決定のシーケンスのチェックを無効にします。 プログラムは
"-O" が指定された場合、エラー メッセージで終了しません。
デフォルト: チェック有効
-p 節約推論の乱数シードを指定します。 これにより、次のことが可能になります。
結果を再現して、プログラムのデバッグに役立ててください。
-P ユーザー定義の AA (タンパク質) 置換モデルのファイル名を指定します。 このファイル
最初の 420 は AA 代替レートです (これは必須です)。
対称行列である必要があります)、最後の 20 は経験的な基本周波数です。
-q モデルのアラインメントへの割り当てを含むファイル名を指定します
複数の代替モデルのパーティション。 このファイルの構文については、
マニュアルを参照してください。
-r 二分制約木のファイル名を指定します。 このツリーは必要ありません
包括的、すなわちすべての分類群を含んではならない
-R 以前に作成されたバイナリ モデル パラメータ ファイルのファイル名を指定します。
を使用して RAxML で生成された -f e ツリー評価オプション。 ファイル名は
: RAxML_binaryModelParameters.runID
-s アライメント データ ファイルの名前を PHYLIP 形式で指定します。
-S 二次構造ファイル名を指定します。 ファイルには「.」を含めることができます。 為に
ステムの一部を形成しない位置合わせ列と文字「()<>[]{}」を
ステム領域とシュードノットを定義する
-t ユーザー開始ツリーのファイル名を Newick 形式で指定します
-T PTHREADS バージョンのみ! 実行するスレッドの数を指定します。 必ず
"-T" をマシンに搭載されている CPU の数以下に設定します。
パフォーマンスが大幅に低下します。
-u レートの GAMMA モデルの離散近似に中央値を使用する
異質性
デフォルト: オフ
-U 大きなgappyのギャップ列にSEVベースの実装を使用してメモリを節約してみてください
アラインメント テクニックはここで説明されています:
http://www.biomedcentral.com/1471-2105/12/470 これは DNA および/または
PROTEIN データで、SSE3 または AVX-vextorized バージョンのコードのみ。
-v バージョン情報を表示
-V サイト モデル間のレートの不均一性を無効にし、レートの不均一性のないモデルを使用する
代わりは。 レート不均一性の CAT モデルを指定した場合にのみ機能します。
デフォルト: レートの不均一性を使用
-w RAxML が出力ファイルを書き込むディレクトリへのフル (!) パス
デフォルト: 現在のディレクトリ
-W leave-one-out サイト固有の配置バイアス アルゴリズムのみのスライディング ウィンドウ サイズ
「-f S」と組み合わせて使用すると効果的
デフォルト: 100 サイト
-x 整数 (ランダム シード) を指定し、高速ブートストラップをオンにします。
バージョン 7.0.4 とは異なり、RAxML は次のモデルで迅速な BS 複製を実行します。
「-m」を介して指定した不均一性をレートします。デフォルトでは CAT ではありません
-X 以下の「-y」オプションと同じですが、節約検索はより表面的です。
RAxML は、ランダム化された段階的な加算順序の節約ツリーのみを実行します
追加の SPR を実行せずに再構築します。 これは役に立つかもしれません
非常に広範な全ゲノム データセット。
開始ツリーが異なります。
デフォルト: オフ
-y RAxML を使用して節約開始ツリーのみを計算する場合は、「-y」を指定します。
プログラムは開始ツリーの計算後に終了します
デフォルト: オフ
-Y カルテットを描画する XNUMX つのグループを定義するカルテット グループ ファイル名を渡します
ファイル入力形式には、次の形式の 4 つのグループが含まれている必要があります: (Chicken、Human、
ドジョウ)、(ウシ、コイ)、(ネズミ、ネズミ、アザラシ)、(クジラ、カエル); 組み合わせてのみ動作します
-f ク！
-z ブートストラップなどからの複数のツリーを含むファイルのファイル名を指定します
これは、「-t」で提供されるツリーに XNUMX 分割値を描画するために使用されます。
「-fg」および「-fg」と組み合わせて、サイトごとのログの可能性を計算するためにも使用できます
いくつかの他のオプション (「-fh」、「-fm」、「-fn」) のツリーの束を読み取る。
-#|-N 異なる開始ツリーでの代替ランの数を指定します 組み合わせで
「-b」オプションを使用すると、複数のブーストラップ分析が呼び出されます。「-N」に注意してください。
「-#」は時々特定の問題を引き起こすため、代替として追加されました
「-#」はコメントの開始によく使用されるため、MPI ジョブ送信システム。 もし、あんたが
ブートストッピング基準を使用したい場合は、「-# autoMR」または「-# autoMRE」または「-#」を指定します
多数決ルール ツリー ベースの基準については、autoMRE_IGN" (参照 -I オプション) または "-#
頻度ベースの基準の「autoFC」。ブートストッピングは、
「-x」または「-b」との組み合わせ
デフォルト: 1 回の分析
--メスキート Mesquite で解析できる出力ファイルを出力します。
デフォルト: オフ
- 静けさ 同一配列に関連する警告の出力を無効にし、完全に
アライメント内の未定のサイト
デフォルト: オフ
--no-seq-check 入力 MSA の同一配列のチェックを無効にし、完全に
未定のサイト。
このオプションを有効にすると、特に大規模な系統ゲノムの場合に時間を節約できます
アライメント。 これを使用する前に、「-fc」を使用してアライメントを確認してください。
オプション！
デフォルト: オフ
--no-bfgs BFGS 方式の自動使用を無効にして、パーティション分割されていない場合の GTR レートを最適化します。
DNA データセット
デフォルト: BFGS オン
--asc-corr 使用する確認バイアス補正のタイプを指定できます。
3あり
利用可能なタイプ: --asc-corr=ルイス: ポール・ルイスによる標準補正
--asc-corr=フェルゼンシュタイン: Joe Felsenstein によって導入された修正で、
明示的に指定する
修正したい不変サイト (既知の場合) の数。
--asc-corr=スタマタキス: 明示的に許可する、私が導入した修正
指定する
修正したい各文字の不変サイトの数 (既知の場合)
のため。
--フラグチェック このオプションを使用すると、RAxML はすべてのコマンド ライン フラグが有効かどうかのみをチェックします。
指定されたものが使用可能になり、終了します
すべての無効なコマンド ライン フラグをリストするメッセージ、または次のようなメッセージが表示されます。
すべてのフラグが有効であること。
--auto-prot=ml|bic|aic|aicc 自動タンパク質モデル選択を使用する場合、
これらのモデルを選択する基準。
RAxML は、利用可能なすべての prot subst をテストします。 LG4M、LG4X、および
GTR ベースのモデル (経験的な基本周波数の有無にかかわらず)。 あなたが選ぶことができます
ML スコアに基づく選択と、BIC、AIC、および AICc 基準との間。
デフォルト: ミリリットル
--epa-keep-placements=数 保持したい潜在的なプレースメントの数を指定します
EPA アルゴリズムの読み取りごとに。
印刷される実際の値は、の設定にも依存することに注意してください。
--epa-prob-threshold=しきい値 !
デフォルト：7
--epa-prob-threshold=しきい値 可能性を含めるための割合のしきい値を指定する
に応じた読み取りの配置
この読み取りの最大配置重み。 この値を 0.01 プレースメントに設定した場合
プレースメント ウェイトが最大プレースメントの 1% である
の設定の場合、ファイルに出力 --epa-keep-placements それを可能にする
デフォルト：0.01
--epa 累積しきい値=しきい値 累積尤度重みしきい値を指定する
読み取りの異なる配置が印刷されている
ファイルへ。 読み取りの配置は、それらの配置の合計まで印刷されます
重みがしきい値に達しました。 このオプションは、どちらも指定できないことに注意してください。
と組み合わせて使用 --epa-prob-threshold とも --epa-keep-placements!
--JC69 すべての DNA パーティションが Jukes-Cantor モデルの下で進化することを指定します。
DNA パーティションの他のすべてのモデル仕様をオーバーライドします。
デフォルト: オフ
--K80 すべての DNA パーティションが K80 モデルで進化することを指定します。これはすべてをオーバーライドします。
DNA パーティションの他のモデル仕様。
デフォルト: オフ
--HKY85 すべての DNA パーティションが HKY85 モデルで進化することを指定します。これはオーバーライドします
DNA パーティションの他のすべてのモデル仕様。
デフォルト: オフ
これは、8.2.4 年 02 月 2015 日に Alexandros Stamatakis によってリリースされた RAxML バージョン XNUMX です。
Andre Aberer (HITS) Simon Berger によるコードへの多大な貢献に感謝します。
(HITS) アレクセイ・コズロフ (HITS) カシアン・コベルト (HITS) デビッド・ダオ (KIT および HITS)
ニック・パッテンゲイル (サンディア) ウェイン・ファイファー (SDSC) 田辺昭史 (NRIFS)
onworks.net サービスを使用してオンラインで raxmlHPC-PTHREADS を使用する
