hhsearch - 클라우드에서의 온라인

프로그램:

이름

hhsearch - 쿼리 정렬 또는 쿼리 HMM을 사용하여 HMM 데이터베이스 검색

개요

hh 검색 -i 질문 -d 데이터베이스 [옵션]

기술

HHsearch 버전 2.0.16(2013년 XNUMX월) 쿼리 정렬을 사용하여 HMM 데이터베이스 검색 또는
query HMM (C) Johannes Soeding, Michael Remmert, Andreas Biegert, Andreas Hauser Soding,
J. HMM-HMM 비교에 의한 단백질 상동성 검출. Bioinformatics21:951-960 (2005).

-i
다중 시퀀스 정렬(a2m, a3m, FASTA) 또는 HMM 입력/쿼리

-d
hhm, HMMER 또는 a3m 형식의 연결된 HMM의 HMM 데이터베이스 또는 파일에
extension pal, HMM 파일 이름 목록, 한 줄에 하나씩. 여러 dbs, HMM 또는 pal
파일 -d ' ...'

전체에서 'stdin' 또는 'stdout'일 수 있습니다.

산출 옵션 :
-o
파일에 표준 형식으로 결과 쓰기(기본값= )

-오파스
FASTA 형식으로 중요한 일치 항목의 쌍별 정렬 쓰기
a3m, a2m 및 psi 형식의 출력(예: -아아3분)

-oa3분
중요한 일치 항목의 MSA를 a3m 형식으로 작성 a2m, psi,
및 hhm 형식(예: -흠)

-e [0,1]
다중 정렬에 포함하기 위한 E-값 컷오프(def=0.001)

-seq
최대 표시된 쿼리/템플릿 시퀀스 수(def=1) 오버플로에 주의하십시오! 모두
이러한 시퀀스는 메모리에 저장됩니다.

-단점 쿼리 MSA의 마스터 시퀀스로 컨센서스 시퀀스 표시

-노콘
정렬에서 컨센서스 시퀀스를 표시하지 않음(기본값=표시)

-노프레드
정렬에서 예측된 2차 구조를 표시하지 않음(기본값=표시)

-nodssp
정렬에 DSSP 2차 구조를 표시하지 않음(기본값=표시)

-ssconf
정렬에서 예측된 2차 구조에 대한 신뢰도 표시

-p
요약 및 정렬 목록의 최소 확률(def=20)

-E
요약 및 정렬 목록의 최대 E-값(def=1E+06)

-Z
요약 적중 목록의 최대 줄 수(def=500)

-z
요약 적중 목록의 최소 행 수(def=10)

-B
정렬 목록의 최대 정렬 수(def=500)

-b
정렬 목록의 최소 정렬 수(def=10)

-알리우 [40,..[
정렬 목록의 줄당 열 수(def=80)

-dbstrlen
hhr 파일에 인쇄할 데이터베이스 문자열의 최대 길이

필터 쿼리 다중 시퀀스 정렬

-신분증 [0,100] 최대 쌍별 서열 동일성(%)(def=90)

-차이 [0, 정보[
가장 다양한 시퀀스 집합을 선택하여 MSA를 필터링하고 최소한 이만큼 유지
길이가 50인 각 MSA 블록의 seq(def=100)

-코브 [0,100] 쿼리 포함 최소 적용 범위(%)(def=0)

-qid [0,100] 쿼리와의 최소 서열 동일성(%)(def=0)

-qsc [0,100] 쿼리가 있는 열당 최소 점수(def=-20.0)

-네프 [1,INF]
정렬의 대상 다양성(기본값=꺼짐)

입력 조정 형식 :
-M a2m은 A2M/A3M을 사용합니다(기본값): 대문자 = 일치; 소문자 = 삽입; '-' = 삭제; '.' =
삽입물에 정렬된 간격(생략 가능)

-M 먼저
FASTA 사용: 첫 번째 시퀀스에 잔기가 있는 열은 일치 상태입니다.

-M [0,100]
FASTA 사용: X% 미만의 간격이 있는 열은 일치 상태입니다.

-태그 His-, C-myc-, FLAG-태그 및 트립신 인식 서열을 중화하지 마십시오.
배경 분포

흠-흠 조정 옵션 :
-norealign
MAC 알고리즘으로 표시된 적중을 재정렬하지 마십시오(def=realign).

-막트 [0,1[
MAC 재정렬을 위한 사후 확률 임계값(def=0.350) 매개변수 제어
정렬 욕심: 0:글로벌 >0.1:로컬

-글로브/-위치
검색/순위 지정을 위해 전역/로컬 정렬 모드 사용(def=local)

-알트
이 많은 중요한 대체 정렬을 표시합니다(def=2).

-빛 검색/순위 지정에 Viterbi 알고리즘 사용(기본값)

-맥 검색/순위 지정을 위해 최대 정확도(MAC) 알고리즘 사용

-앞으로
검색을 위해 순방향 확률 사용

-제외
정렬에서 쿼리 위치를 제외합니다(예: '1-33,97-168').

-시프트 [-1,1]
점수 오프셋(def=-0.03)

-corr [0,1]
쌍 상관관계에 대한 항의 가중치(def=0.10)

-Sc 아미노산 점수(tja: j열의 템플릿 HMM)(def=1)

0 = log2 Sum(tja*qia/pa) (pa: aa 배경 주파수)

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

2 = log2 Sum(tja*qia/ta) (ta: 템플릿의 평균 aa 주파수)

3 = log2 Sum(tja*qia/qa) (qa: 쿼리의 평균 aa 주파수)

5 국소 아미노산 조성 보정

-ssm {0,..,4}
0: ss 득점 없음 1,2: 정렬 후 또는 동안 ss 득점 [기본값=2] 3,4: ss
정렬 후 또는 정렬 중 스코어링, 예측 대 예측

-ssw [0,1] 열 점수와 비교한 ss 점수의 가중치(def=0.11)

-ssa [0,1] SS 치환 행렬 = (1-ssa)*I + ssa*full-SS-substition-matrix
[데프=1.00)

갭 비용 옵션 :
-갭 [0, 정보[
Transition pseudocount 혼합물(def=1.00)

-갭 [0, 정보[
열린 갭에 대한 전환 유사 카운트 혼합물(기본값=0.15)

-입을 크게 벌리다 [0,1.5]
갭 확장을 위한 Transition pseudocount 혼합물(def=1.00)

-갭 ]0, 정보]
삭제에 대한 갭 오픈 패널티를 늘리거나 줄이기 위한 요소(def=0.60)

-갭 ]0, 정보]
인서트에 대한 갭 오픈 페널티를 증가/감소시키는 요인(def=0.60)

-가프 ]0, 정보]
삭제에 대한 간격 확장 페널티를 늘리거나 줄이기 위한 요소(def=0.60)

-가피 ]0, 정보]
인서트에 대한 간격 확장 페널티를 늘리거나 줄이기 위한 요소(def=0.60)

-egq [0,inf[ 쿼리 잔여물에 맞춰 정렬된 끝 간격에 대한 패널티(비트)(def=0.00)

-egt [0,inf[ 템플릿 잔기에 정렬된 끝 간격에 대한 패널티(비트)(def=0.00)

의사 카운트 (PC) 옵션 :
-PCM {0,..,3}
PC 혼화제 'tau'의 위치 의존성(pc 모드, 기본값=2) 0: 의사 계수 없음:
tau = 0 1: 상수 tau = a 2: 다양성 종속: tau = a/(1 +
((Neff[i]-1)/b)^c) (Neff[i]: 열 i 주위의 로컬 MSA에서 유효 seq의 수)
3: 일정한 다양성 의사 카운트

-pca [0,1] 전체 pseudocount 혼합물(def=1.0)

- PCB [1,inf[ Neff 임계값 -PCM 2(데프=1.5)

-PCC [0,3] 소멸 지수 c -PCM 2(데프=1.0)

상황별 의사 수:
-nocontxt
상황별 의사 수 대신 대체 행렬 사용

-contxt 컨텍스트별 의사 수를 계산하기 위한 컨텍스트 파일
(기본값=./data/context_data.lib)

-cslib
빠른 데이터베이스 사전 필터링을 위한 열 상태 파일(기본값=./data/cs219.lib)

-csw [0,inf] cs pseudocount 모드에서 중앙 위치의 가중치(def=1.6)

-csb [0,1] cs pc 모드의 위치에 대한 가중치 감쇠 매개변수(def=0.9)

기타 옵션 :
-CPU
사용할 CPU 수(공유 메모리 SMP의 경우)(기본값=1)

-v
verbose 모드: 0: 화면 출력 없음 1: 경고만 2: verbose

-최대값
최대 HMM 열 수(def=15002)

-맥스멤 [1,inf[ 최대 사용 가능한 메모리(GB)(def=3.0)

-점수 모든 쌍별 비교에 대한 점수를 파일에 기록

-침착한 {0,..,3} 0의 경험적 점수 보정:쿼리 1:템플릿 2:둘 다

기본값 3: EVD 매개변수의 신경망 기반 추정

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

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