iqtree-omp - Dalam Talian di Awan

JADUAL:

NAMA

iqtree-omp - perisian filogenetik yang cekap dengan kemungkinan maksimum (multiprocessor
version)

SINOPSIS

iqtree-omp -s [PILIHAN]

DESCRIPTION

IQ-TREE multicore versi 1.3.11.1 untuk Linux 64-bit dibina 1 Feb 2016 Hak Cipta ©
2011-2015 Nguyen Lam Tung, Olga Chernomor, Arndt von Haeseler dan Bui Quang Minh.

UMUM PILIHAN:
-? atau -h
Mencetak dialog bantuan ini

-s
Penjajaran input dalam format PHYLIP/FASTA/NEXUS/CLUSTAL/MSF

-st
BIN, DNA, AA, NT2AA, CODON, MORPH (lalai: auto-pengesan)

-q
Model partition berpaut tepi (fail dalam format NEXUS/RAxML)

-spp Suka -q pilihan tetapi membenarkan kadar khusus partition

-sp Model partition yang dinyahpaut tepi (seperti -M pilihan RAxML)

-t | BIONJ | RANDOM
Pokok permulaan (lalai: 100 pokok parsimoni dan BIONJ)

-teh Suka -t tetapi membetulkan pokok pengguna (tiada carian pokok dilakukan)

-o
Nama takson kumpulan luar untuk menulis .treefile

-pra
menggunakan untuk fail output (lalai: aln/partition)

-nt <#cpu_cores>
Bilangan teras/benang untuk digunakan (DIPERLUKAN)

-benih
Nombor benih rawak, biasanya digunakan untuk tujuan penyahpepijatan

-v, -vv, -vvv
Mod verbose, mencetak lebih banyak mesej ke skrin

BAHARU STOKASTIC POKOK CARIAN ALGORITMA:
-pll Gunakan perpustakaan kemungkinan filogenetik (PLL) (lalai: mati)

-numpar
Bilangan pokok parsimoni awal (lalai: 100)

-toppar
Bilangan pokok parsimoni terbaik (lalai: 20)

-sprrad
Jejari untuk carian SPR parsimoni (lalai: 6)

-numcand
Saiz set pokok calon (lalai: 5)

-pers
Kekuatan gangguan untuk NNI rawak (lalai: 0.5)

-allnni
Lakukan carian NNI yang lebih teliti (lalai: mati)

-numstop
Bilangan lelaran yang tidak berjaya untuk dihentikan (lalai: 100)

-n <#iterasi>
Betulkan bilangan lelaran kepada <#iteration> (lalai: auto)

-iqp Gunakan gangguan pokok IQP (lalai: NNI rawak)

-iqpnni
Beralih kembali kepada algoritma carian pokok IQPNNI lama

ULTRACEPAT BOOTSTRAP:
-bb <#replicates>
Tali but ultrapantas (>=1000)

-wbt Tulis pepohon bootstrap ke fail .ufboot (lalai: tiada)

-wbtl suka -wbt tetapi juga menulis panjang cawangan

-nm <#iterasi>
Bilangan maksimum lelaran (lalai: 1000)

-langkah <#iteration> #Lelaran untuk peraturan berhenti UFBoot (lalai: 100)

-bcor
Pekali korelasi minimum (lalai: 0.99)

-beps
RELL epsilon untuk memutuskan seri (lalai: 0.5)

STANDARD BUKAN PARAMETRIK BOOTSTRAP:
-b <#replicates>
Bootstrap + pokok ML + pokok konsensus (>=100)

-bc <#replicates>
Bootstrap + pokok konsensus

-bo <#replicates>
Bootstrap sahaja

SINGLE CAWANGAN UJIAN:
-alrt <#replicates>
Ujian nisbah kebarangkalian anggaran seperti SH (SH-aLRT)

-alrt 0
Ujian aLRT parametrik (Anisimova dan Gascuel 2006)

-abayes
anggaran ujian Bayes (Anisimova et al. 2011)

-lbp <#replicates>
Kebarangkalian bootstrap tempatan yang pantas

AUTOMATIK MODEL PILIHAN:
-m SECARA UJI
Pemilihan model standard (seperti jModelTest, ProtTest)

-m UJIAN
suka -m SECARA UJI tetapi diikuti dengan pembinaan semula pokok

-m TESTNEWONLY
Pemilihan model baharu termasuk FreeRate (+R) heterogeniti

-m TESTNEW
suka -m TESTNEWONLY tetapi diikuti dengan pembinaan semula pokok

-m TESTMERGEONLY
Pilih skema partition paling sesuai (seperti PartitionFinder)

-m TESTMERGE
suka -m TESTMERGEONLY tetapi diikuti dengan pembinaan semula pokok

-m TESTNEWMERGEONLY
suka -m TESTMERGEONLY tetapi termasuk heterogenity FreeRate

-m TESNEWMERGE
suka -m TESTNEWMERGEONLY diikuti dengan pembinaan semula pokok

-rcluster
Peratusan pasangan partition (alg. pengelompokan santai)

-mset program
Hadkan carian kepada model yang disokong oleh program lain (iaitu, raxml, phyml atau
mrbayes)

-mset m1,...,mk
Hadkan carian kepada model dalam senarai yang dipisahkan koma (cth -mset WAG,LG,JTT)

-msub sumber
Hadkan carian kepada model AA yang direka untuk sumber tertentu (iaitu, nuklear,
mitokondria, kloroplas atau virus)

-mfreq f1,...,fk
Hadkan carian untuk menggunakan senarai frekuensi keadaan (protein lalai: -mfreq FU,F;
kodon: -mfreq ,F1x4,F3x4,F)

-marah r1,...,rk
Hadkan carian untuk menggunakan senarai model kadar merentas tapak (cth -marah
E,I,G,I+G,R)

-cmin
Min #categories untuk model FreeRate [+R] (lalai: 2)

-cmax
#categories maks untuk model FreeRate [+R] (lalai: 10)

???merit AIC|AICc|BIC
Kriteria keoptimuman untuk digunakan (lalai: semua)

-mtree Melakukan carian pokok penuh untuk setiap model yang dipertimbangkan

-mredo Mengabaikan keputusan model yang dikira lebih awal (lalai: tidak)

-gila mx1,...,mxk
Senarai model campuran untuk turut dipertimbangkan

-mdef
Fail definisi model NEXUS (lihat Manual)

PENGGANTIAN MODEL:
-m

DNA: HKY (lalai), JC, F81, K2P, K3P, K81uf, TN/TrN, TNef,
TIM, TIMEf, TVM, TVMef, SYM, GTR atau spesifikasi model 6 digit (cth, 010010 =
HKY)

Protein: WAG (lalai), Poisson, cpREV, mtREV, Dayhoff, mtMAM,
JTT, LG, mtART, mtZOA, VT, rtREV, DCMut, PMB, HIVb, HIVw, JTTDCMut, FLU, Blosum62

Campuran protein: C10,...,C60, EX2, EX3, EHO, UL2, UL3, EX_EHO, LG4M, LG4X,
JTTCF4G

Perduaan: JC2 (lalai), GTR2

Kodon empirikal: KOSI07, SCHN05

Kodon mekanikal: GY (lalai), MG, MGK, GY0K, GY1KTS, GY1KTV, GY2K,
MG1KTS, MG1KTV, MG2K

Kodon separuh empirik: XX_YY dengan XX adalah empirikal dan YY ialah model mekanistik

Morfologi/SNP: MK (default), ORDERED

Jika tidak: Nama fail yang mengandungi parameter model pengguna
(parameter kadar dan frekuensi keadaan)

-m +F atau +FO atau +FU atau +FQ (lalai: auto)
dikira, dioptimumkan, ditentukan pengguna, kekerapan keadaan sama

-m +F1x4 atau +F3x4
Frekuensi kodon

-m +ASC
Pembetulan bias penentuan untuk data morfologi/SNP

-m "CAMPURAN{m1,...mK}"
Model campuran dengan komponen K

-m "FMIX{f1,...fK}"
Model campuran frekuensi dengan komponen K

-mwopt Hidupkan pengoptimuman berat campuran (lalai: tiada)

KADAR HETEROGENEITI:
-m +I atau +G[n] atau +I+G[n] atau +R[n]
Model Invar, Gamma, Invar+Gamma atau FreeRate dengan 'n' ialah bilangan kategori
(lalai: n=4)

-a
Parameter bentuk gamma untuk kadar tapak (lalai: anggaran)

-gmedian
Pengiraan min untuk kategori kadar Gamma (lalai: min)

--ujian-alfa
Anggaran yang lebih teliti untuk parameter model +I+G

-i
Perkadaran tapak invariable (lalai: anggaran)

-mh Mengira kadar khusus tapak untuk .mhrate fail menggunakan Meyer & von Haeseler (2003)
kaedah

UJIAN OF MODEL HOMOGENEITI:
-m TERBAIK
Andaian kehomogenan model ujian (GTR+G) menggunakan Weiss & von Haeseler (2003)
kaedah

-NS <#simulasi>
#Simulasi untuk mendapatkan pengagihan nol (lalai: 1000)

MUAFAKAT PEMBINAAN SEMULA:
-t
Set pokok input untuk pembinaan semula konsensus

-minsup
Sokongan pecahan min dalam julat [0,1]; 0.5 untuk konsensus peraturan majoriti (lalai: 0, ie
konsensus lanjutan)

-bi
Membuang pokok pada permulaan

-con Mengira pokok konsensus kepada fail .contree

-bersih Mengira rangkaian konsensus kepada fail .nex

-sup
Menetapkan nilai sokongan untuk kepada .suptree

-suptag
Nama nod (atau SEMUA) untuk menetapkan ID pepohon di mana nod berlaku

ROBINSON-FOULDS JARAK:
-rf_all
Mengira semua-ke-semua jarak RF pokok dalam

-rf
Mengira semua jarak RF antara dua set pokok yang disimpan dan


-rf_adj
Mengira jarak RF pokok bersebelahan dalam

POKOK TOPOLOGI UJIAN:
-z
Menilai satu set pepohon pengguna

-zb <#replicates>
Menjalankan ujian BP,KH,SH,ELW untuk pokok yang dilalui -z

-zw Juga melakukan ujian berwajaran-KH dan berwajaran-SH

MENJANA RAWAK POKOK:
-r
Buat pokok rawak di bawah model Yule-Harding.

-ms
Buat pepohon rawak di bawah model Seragam.

-rcat
Buat pokok ulat rawak.

-rbal
Buat pokok seimbang rawak.

-rcsg
Buat rangkaian pemisahan bulat rawak.

-rlen
min, min, dan panjang cawangan maks bagi pokok rawak.

PELBAGAI:
-wt Tulis pokok optimum setempat ke dalam fail .treels

-blfix Betulkan panjang cawangan pepohon pengguna yang dilalui -teh

-blmin Panjang cawangan min untuk pengoptimuman (lalai 0.000001)

-blmax Panjang cawangan maksimum untuk pengoptimuman (lalai 100)

-wsl Tulis kemungkinan log tapak ke fail .sitelh

-wslr Tulis kemungkinan log tapak bagi setiap kategori kadar

-wslm Tulis kemungkinan log tapak setiap kelas campuran

-wslmr Tulis kemungkinan log tapak setiap kelas campuran+kadar

-fconst f1,...,fN
Tambahkan corak malar ke dalam penjajaran (N=#nstates)

Gunakan iqtree-omp dalam talian menggunakan perkhidmatan onworks.net