iqtree - 클라우드의 온라인

프로그램:

이름

iqtree - 최대 가능성에 의한 효율적인 계통 발생 소프트웨어

개요

아이크트리 -s [옵션]

기술

Linux 1.3.11.1비트용 IQ-TREE 버전 64 빌드 1년 2016월 2011일 Copyright © 2015-XNUMX Nguyen
Lam Tung, Olga Chernomor, Arndt von Haeseler 및 Bui Quang Minh.

일반 옵션:
-? 또는 -h
이 도움말 대화 상자 인쇄

-s
PHYLIP/FASTA/NEXUS/CLUSTAL/MSF 형식의 입력 정렬

-성
BIN, DNA, AA, NT2AA, CODON, MORPH(기본값: 자동 감지)

-q
에지 연결 파티션 모델(NEXUS/RAxML 형식의 파일)

-종 좋다 -q 옵션이지만 파티션별 요금 허용

-sp Edge-unlinked 파티션 모델(예: -M RAxML의 옵션)

-t | 비온지 | 무작위의
시작 트리(기본값: 100개의 parsimony 나무 및 BIONJ)

-테 좋다 -t 그러나 사용자 트리 수정(트리 검색이 수행되지 않음)

-o
.treefile 작성을 위한 아웃그룹 분류군 이름

-사전
사용 출력 파일용(기본값: aln/partition)

-씨
일반적으로 디버깅 목적으로 사용되는 임의의 시드 번호

-v, -vv, -vvv
상세 모드, 화면에 더 많은 메시지 인쇄

현재 스토캐스틱 나무 검색 선택 연산:
-pl 계통 발생 가능성 라이브러리(PLL) 사용(기본값: 꺼짐)

-숫자
초기 parsimony 트리 수(기본값: 100)

-토파
최상의 parsimony 트리 수(기본값: 20)

-스프라드
parsimony SPR 검색 반경(기본값: 6)

-숫자 숫자
후보 트리 집합의 크기(기본값: 5)

-당
무작위 NNI에 대한 섭동 강도(기본값: 0.5)

-알니
보다 철저한 NNI 검색 수행(기본값: off)

-numstop
중지할 실패한 반복 횟수(기본값: 100)

-n <#반복>
반복 횟수를 <#iterations>로 수정합니다(기본값: auto).

-iqp IQP 트리 섭동 사용(기본값: 무작위 NNI)

-iqpnni
이전 IQPNNI 트리 검색 알고리즘으로 다시 전환

초고속 부트스트랩:
-bb <#복제>
초고속 부트스트랩(>=1000)

-wbt .ufboot 파일에 부트스트랩 트리 쓰기(기본값: 없음)

-wbtl 처럼 -wbt 뿐만 아니라 분기 길이 쓰기

-nm <#반복>
최대 반복 횟수(기본값: 1000)

-n단계 <#iterations> #UFBoot 중지 규칙에 대한 반복(기본값: 100)

-bcor
최소 상관 계수(기본값: 0.99)

-삐
동점을 끊는 RELL 입실론(기본값: 0.5)

표준 비매개변수 부트스트랩:
-b <#복제>
부트스트랩 + ML 트리 + 합의 트리(>=100)

-기원전 <#복제>
부트스트랩 + 합의 트리

-악 <#복제>
부트스트랩만

SINGLE BRANCH TEST :
-알트 <#복제>
SH 유사 근사우도비 검정(SH-aLRT)

-알트 0
매개변수 aLRT 테스트(Anisimova 및 Gascuel 2006)

-아바이
근사 베이즈 검정(Anisimova et al. 2011)

-lbp <#복제>
빠른 로컬 부트스트랩 확률

오토매틱 모델 선택:
-m 테스트만
표준 모델 선택(예: jModelTest, ProtTest)

-m TEST
처럼 -m 테스트용이지만 나무 재건이 뒤따랐습니다.

-m 새로 테스트하기만 하면 됩니다.
FreeRate(+R) 이질성을 포함한 새로운 모델 선택

-m 테스트뉴
처럼 -m TESTNEWONLY이지만 트리 재구성이 뒤따릅니다.

-m 테스트머전용
가장 적합한 파티션 구성표 선택(예: PartitionFinder)

-m 테스트 병합
처럼 -m TESTMERGEONLY이지만 트리 재구성이 뒤따릅니다.

-m 새로운 기능만 테스트하세요
처럼 -m TESTMERGEONLY이지만 FreeRate 이질성을 포함합니다.

-m 테스트뉴머지
처럼 -m TESTNEWMERGEONLY 후 트리 재구성

-rcluster
파티션 쌍의 백분율(완화된 클러스터링 alg.)

-mset 프로그램
다른 프로그램(예: raxml, phyml 또는
미르베이즈)

-mset m1,...,mk
쉼표로 구분된 목록(예: -mset WAG, LG, JTT)

-msub
특정 소스(예: 원자력,
미토콘드리아, 엽록체 또는 바이러스)

-mfreq f1,...,fk
상태 빈도 목록을 사용하여 검색을 제한합니다(기본 단백질: -mfreq FU, F;
코돈: -mfreq ,F1x4,F3x4,F)

-mrate r1,...,르크
사이트 간 비율 모델 목록을 사용하여 검색을 제한합니다(예: -mrate
E,I,G,I+G,R)

-cmin
FreeRate 모델 [+R]의 최소 카테고리 수(기본값: 2)

-cmax
FreeRate 모델 [+R]의 최대 카테고리 수(기본값: 10)

???메리트 AIC|AICc|BIC
사용할 최적성 기준(기본값: 모두)

-엠트리 고려되는 각 모델에 대한 전체 트리 검색 수행

-mredo 이전에 계산된 모델 결과 무시(기본값: no)

-매드 mx1,...,mxk
고려해야 할 혼합 모델 목록

-mdef
모델 정의 NEXUS 파일(매뉴얼 참조)

치환 MODEL :
-m

DNA: HKY(기본값), JC, F81, K2P, K3P, K81uf, TN/TrN, TNef,
TIM, TIMef, TVM, TVMef, SYM, GTR 또는 6자리 모델 사양(예: 010010 =
홍콩)

단백질: WAG(기본값), 푸아송, cpREV, mtREV, Dayhoff, mtMAM,
JTT, LG, mtART, mtZOA, VT, rtREV, DCMut, PMB, HIVb, HIVw, JTTDCMut, FLU, Blosum62

단백질 혼합물: C10,...,C60, EX2, EX3, EHO, UL2, UL3, EX_EHO, LG4M, LG4X,
JTTCF4G

바이너리: JC2(기본값), GTR2

실험 코돈: KOSI07, SCHN05

기계적 코돈: GY(기본값), MG, MGK, GY0K, GY1KTS, GY1KTV, GY2K,
MG1KTS, MG1KTV, MG2K

반 경험적 코돈: XX_YY 여기서 XX는 경험적, YY는 기계론적 모델입니다.

형태/SNP: MK(기본값), ORDERED

그렇지 않은 경우: 사용자 모델 매개변수를 포함하는 파일 이름
(속도 매개변수 및 상태 주파수)

-m +F 또는 +FO 또는 +FU 또는 +FQ(기본값: 자동)
계산, 최적화, 사용자 정의, 동일한 상태 빈도

-m +F1x4 또는 +F3x4
코돈 빈도

-m +ASC
형태학적/SNP 데이터에 대한 확인 편향 보정

-m "믹스{m1,...mK}"
K 성분의 혼합물 모델

-m "FMIX{f1,...fK}"
K 구성 요소가 있는 주파수 혼합 모델

-mwopt 혼합 중량 최적화 켜기(기본값: 없음)

율 이질:
-m +I 또는 +G[n] 또는 +I+G[n] 또는 +R[n]
Invar, Gamma, Invar+Gamma 또는 FreeRate 모델에서 'n'은 범주 수입니다.
(기본값: n=4)

-a
사이트 요금에 대한 감마 모양 매개변수(기본값: 추정치)

-g 중앙값
감마율 범주에 대한 계산 평균(기본값: 평균)

--테스트 알파
+I+G 모델 매개변수에 대한 보다 철저한 추정

-i
불변 부위의 비율(기본값: 추정치)

-mh Meyer & von Haeseler(2003)를 사용하여 사이트별 요금을 .mhrate 파일로 계산
방법

TEST OF 모델 동종:
-m 제일
Weiss & von Haeseler(2003)를 사용한 테스트 모델(GTR+G) 동질성 가정
방법

-ns <#시뮬레이션>
# null 분포를 얻기 위한 시뮬레이션(기본값: 1000)

의견 일치 재건:
-t
합의 재구성을 위한 입력 트리 세트

- 민섭
범위 [0,1]의 최소 분할 지원; 다수결 합의의 경우 0.5(기본값: 0, 즉
확장된 합의)

-비
폐기 처음에 나무

-CON 합의 트리를 .contree 파일로 계산

-그물 합의 네트워크를 .nex 파일로 계산

-저녁을 먹다
에 대한 지원 값 할당 .suptree에

-suptag
노드가 발생하는 트리 ID를 할당하는 노드 이름(또는 ALL)

로빈슨-폴즈 거리:
-rf_all
나무의 전체 RF 거리 계산

-rf
에 저장된 두 트리 세트 사이의 모든 RF 거리 계산 그리고


-rf_adj
인접 트리의 RF 거리 계산

나무 토폴로지 TEST :
-z
사용자 트리 세트 평가

-zb <#복제>
통과한 트리에 대해 BP,KH,SH,ELW 테스트 수행 -z

-zw 가중 KH 및 가중 SH 테스트도 수행

생성 중 RANDOM 나무:
-r
Yule-Harding 모델에서 랜덤 트리를 생성합니다.

-루
균일 모델에서 랜덤 트리를 생성합니다.

-rcat
무작위 애벌레 나무를 만듭니다.

-rbal
무작위 균형 트리를 만듭니다.

-rcsg
임의의 원형 분할 네트워크를 만듭니다.

-rlen
랜덤 트리의 최소, 평균 및 최대 분기 길이.

여러 가지 잡다한:
-중량 로컬 최적 트리를 .treels 파일에 작성

-blfix 통해 전달된 사용자 트리의 분기 길이 수정 -테

-블민 최적화를 위한 최소 분기 길이(기본값 0.000001)

-blmax 최적화를 위한 최대 분기 길이(기본값 100)

-wsl .sitelh 파일에 사이트 로그 가능성 쓰기

-wslr 비율 카테고리당 사이트 로그 가능성 작성

-wslm 혼합물 등급당 사이트 로그 가능성 작성

-wslmr 혼합물 + 속도 등급당 사이트 로그 가능성 작성

-fconst f1,...,fN
정렬에 상수 패턴 추가(N=#nstates)

onworks.net 서비스를 사용하여 iqtree 온라인 사용