raxmlHPC-PTHREADS - Online na nuvem

PROGRAMA:

NOME

Uso - Randomized Axelerated Maximum Likelihood

DESCRIÇÃO

Use raxml com suporte AVX (1 cpus)

Esta é a versão 8.2.4 RAxML lançada por Alexandros Stamatakis em 02 de outubro de 2015.

Com contribuições de código muito apreciadas por: Andre Aberer (HITS) Simon Berger
(HITS) Alexey Kozlov (HITS) Kassian Kobert (HITS) David Dao (KIT e HITS)
Nick Pattengale (Sandia) Wayne Pfeiffer (SDSC) Akifumi S. Tanabe (NRIFS)

Consulte também o manual RAxML

Por favor, reporte os bugs através do grupo RAxML do google! Por favor, envie-nos todos os arquivos de entrada, os exatos
invocação, detalhes do HW e sistema operacional, bem como todas as mensagens de erro impressas
para a tela.

raxmlHPC [-SSE3 | -AVX | -PTHREADS | -PTHREADS-SSE3 | -PTHREADS-AVX | -HYBRID | -HYBRID-SSE3 | HYBRID-AVX]

-s sequênciaFileName -n nome do arquivo de saída -m substituiçãoModelo

[-a weightFileName] [-A secondStructureSubstModel] [-b
bootstrapRandomNumberSeed] [-B wcCriterionThreshold] [-c numberOfCategories] [-C]
[-d] [-D] [-e probabilidadeEpsilon] [-E excludeFileName] [-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 groupingFileName] [-G posicionamentoThreshold] [-h] [-H] [-i
initialRearrangementSetting] [-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 numberOfRuns | autoFC | autoMR | autoMRE | autoMRE_IGN]
[--mesquite] [- silencioso] [- no-seq-check] [- no-bfgs]
[--asc-corr = stamatakis | felsenstein | lewis]
[--flag-check] [- auto-prot = ml | bic | aic | aicc]
[--epa-keep-placements = number] [- epa-Accumulated-threshold = threshold]
[--epa-prob-threshold = threshold] [--JC69] [- K80] [- HKY85]

-a Especifique um nome de arquivo de peso de coluna para atribuir pesos individuais a cada coluna de
o alinhamento. Esses pesos devem ser inteiros separados por qualquer tipo e número de
espaços em branco em um arquivo separado, consulte o arquivo "example_weights" para obter um exemplo.

-A Especifique um dos modelos de substituição de estrutura secundária implementados em RAxML.
É usada a mesma nomenclatura do manual PHASE, modelos disponíveis: S6A, S6B,
S6C, S6D, S6E, S7A, S7B, S7C, S7D, S7E, S7F, S16, S16A, S16B

PADRÃO: modelo GTR de 16 estados (S16)

-b Especifique um número inteiro (semente aleatória) e ative o bootstrap

PADRÃO: DESLIGADO

-B especifique um número de ponto flutuante entre 0.0 e 1.0 que será usado como corte
limite para os critérios de bootstopping baseados em MR. A configuração recomendada é 0.03.

PADRÃO: 0.03 (configuração recomendada determinada empiricamente)

-c Especifique o número de categorias de taxa distintas para RAxML quando o modelo de taxa
heterogeneidade é definida como CAT. As taxas individuais por local são categorizadas em
numberOfCategories classifica categorias para acelerar cálculos.

PADRÃO: 25

-C Habilite a saída detalhada para as opções "-L" e "-fi". Isso vai produzir mais, pois
bem como arquivos de saída mais detalhados

PADRÃO: DESLIGADO

-d iniciar a otimização de ML a partir da árvore inicial aleatória

PADRÃO: DESLIGADO

-D Critério de convergência da pesquisa de ML. Isso interromperá as pesquisas de ML se o parente
Distância de Robinson-Foulds entre as árvores obtida de dois SPR preguiçosos consecutivos
ciclos é menor ou igual a 1%. Uso recomendado para conjuntos de dados muito grandes em
termos de taxa. Em árvores com mais de 500 táxons, isso renderá tempo de execução
melhorias de aproximadamente 50% Embora produzindo apenas árvores ligeiramente piores.

PADRÃO: DESLIGADO

-e definir a precisão de otimização do modelo em unidades de log verossimilhança para otimização final de
topologia de árvore

PADRÃO: 0.1
para modelos que não usam a proporção de estimativa de sites invariantes

0.001 para modelos usando proporção de estimativa de sítios invariantes

-E especifique um nome de arquivo de exclusão, que contém uma especificação das posições de alinhamento
você deseja excluir. O formato é semelhante ao Nexus, o arquivo deve conter entradas
como "100-200 300-400", para excluir a gravação de uma única coluna, por exemplo, "100-100", se você
usar um modelo misto, um arquivo de modelo apropriadamente adaptado será escrito.

-f selecionar algoritmo:

"-fa": análise rápida de bootstrap e busca pela árvore de ML com a melhor pontuação em um programa
execute "-f A": calcula estados ancestrais marginais em uma árvore de referência ROOTED fornecida
com "-t" "-fb": desenha informações de bipartição em uma árvore fornecida com base em "-t"
em várias árvores

(por exemplo, de um bootstrap) em um arquivo especificado por "-z"

"-f B": otimiza o escalador br-len e outros parâmetros do modelo (GTR, alfa, etc.) em uma árvore
fornecido com "-t".
A árvore deve conter comprimentos de galhos. Os comprimentos dos ramos não serão otimizados,
apenas dimensionado por um único valor comum.

"-fc": verifique se o alinhamento pode ser lido corretamente por RAxML "-f C": ancestral
teste de sequência para Jiajie, os usuários também precisarão fornecer uma lista de nomes de táxons por meio de
-Y separados por espaços em branco "-fd": nova escalada rápida

PADRÃO: LIGADO

"-f D": escalada rápida com bootstraps RELL "-fe": otimizar modelo + ramal
comprimentos para determinada árvore de entrada em GAMMA / GAMMAI apenas "-f E": executa muito rápido
pesquisa de árvore experimental, no momento apenas para testar "-f F": executar rápido
pesquisa de árvore experimental, no momento apenas para teste "-fg": computar por log do site
Probabilidades de uma ou mais árvores passarem por

"-z" e os grava em um arquivo que pode ser lido pelo CONSEL
Os parâmetros do modelo serão estimados apenas na primeira árvore!

"-f G": calcula as probabilidades de registro por site para uma ou mais árvores passadas por
"-z" e gravá-los em um arquivo que possa ser lido pelo CONSEL. Os parâmetros do modelo
será reestimado para cada árvore

"-fh": teste de probabilidade de registro de cálculo (teste SH) entre a melhor árvore passada por meio de "-t"
e um monte de outras árvores passadas por "-z" Os parâmetros do modelo serão estimados
na primeira árvore apenas!

"-f H": teste de probabilidade de registro de cálculo (teste SH) entre a melhor árvore passada por meio de "-t"
e um monte de outras árvores passadas via "-z" Os parâmetros do modelo serão
re-estimado para cada árvore

"-fi": calcula as pontuações IC e TC (Salichos e Rokas 2013) em uma árvore fornecida com "-t"
baseado em múltiplas árvores
(por exemplo, de um bootstrap) em um arquivo especificado por "-z"

"-f I": um algoritmo de enraizamento de árvore simples para árvores não enraizadas.
Ele enraíza a árvore enraizando-a no galho que melhor equilibra a subárvore
comprimentos (soma dos ramos nas subárvores) das subárvores esquerda e direita. UMA
ramo com um equilíbrio ideal nem sempre existe! Você precisa especificar a árvore
você deseja fazer root através de "-t".

"-fj": gera vários arquivos de alinhamento inicializados a partir de um arquivo de alinhamento original.
Você precisa especificar uma semente com "-b" e o número de réplicas com "- #"

"-f J": Calcula os valores de suporte do tipo SH em uma determinada árvore passada por meio de "-t". "-fk":
Corrija comprimentos de ramificação longos em conjuntos de dados particionados com dados ausentes usando o

algoritmo de roubo de comprimento de ramo.
Esta opção só funciona em conjunto com "-t", "-M" e "-q". Vai imprimir
uma árvore com ramos mais curtos, mas com a mesma pontuação de probabilidade.

"-fm": compara bipartições entre dois grupos de árvores passadas por "-t" e "-z"
respectivamente. Isso retornará a correlação de Pearson entre todas as bipartições
encontrado nos dois arquivos de árvore. Um arquivo chamado
RAxML_bipartitionFrequencies.outpuFileName será impresso contendo o
frequências de bipartição em pares dos dois conjuntos

"-fn": calcula a pontuação de probabilidade de log de todas as árvores contidas em um arquivo de árvore fornecido por
"-z" sob GAMMA ou GAMMA + P-Invar Os parâmetros do modelo serão estimados no
apenas a primeira árvore!

"-f N": calcula a pontuação de probabilidade de log de todas as árvores contidas em um arquivo de árvore fornecido por
"-z" sob GAMMA ou GAMMA + P-Invar Os parâmetros do modelo serão reestimados para
cada árvore

"-fo": escalada rápida mais lenta e antiga sem corte heurístico "-fp": executar
pura adição progressiva de MP de novas sequências a uma árvore inicial incompleta e saída
"-f P": executa uma colocação filogenética de subárvores especificadas em um arquivo passado
via "-z" em uma determinada árvore de referência

em que essas subárvores estão contidas, que é passado por meio de "-t" usando o
algoritmo de posicionamento evolutivo.

"-fq": calculadora de quarteto rápido "-fr": calcula em pares Robinson-Foulds (RF)
distâncias entre todos os pares de árvores em um arquivo de árvore passado por "-z"

se as árvores têm labales de nós representados como valores inteiros de suporte, o programa também
computar dois sabores de
a distância Robinson-Foulds (WRF) ponderada

"-f R": calcula todas as distâncias de Robinson-Foulds (RF) em pares entre uma grande árvore de referência
passou por "-t"

e muitas árvores menores (que devem ter um subconjunto dos táxons da árvore grande) passaram por
"-z".
Esta opção destina-se a verificar a plausibilidade de filogenias muito grandes
que não pode mais ser inspecionado visualmente.

"-fs": divide um alinhamento multi-gene particionado no respectivo
subalinhamentos "-f S": calcula o viés de posicionamento específico do site usando um deixar um de fora
teste inspirado no algoritmo de posicionamento evolutivo "-ft": do randomized tree
pesquisas em uma árvore inicial fixa "-f T": faz a otimização completa final do ML
árvore da pesquisa rápida de bootstrap no modo autônomo "-fu": executar morfológico
calibração de peso usando a probabilidade máxima, isso retornará um vetor de peso.

você precisa fornecer um alinhamento morfológico e uma árvore de referência via "-t"

"-fv": classifica um monte de sequências ambientais em uma árvore de referência usando
ler inserções
você precisará iniciar o RAxML com uma árvore de referência não abrangente e um
alinhamento contendo todas as sequências (referência + consulta)

"-f V": classifica um monte de sequências ambientais em uma árvore de referência usando
ler inserções
você precisará iniciar o RAxML com uma árvore de referência não abrangente e um
alinhamento contendo todas as sequências (referência + consulta) AVISO: isto é um teste
implementação para manuseio mais eficiente de conjuntos de dados multi-gene / genoma inteiro!

"-fw": teste de cálculo ELW em um grupo de árvores passadas via "-z"
Os parâmetros do modelo serão estimados apenas na primeira árvore!

"-f W": teste de cálculo ELW em um grupo de árvores passadas por "-z"
Os parâmetros do modelo serão reestimados para cada árvore

"-fx": calcula distâncias de ML em pares, os parâmetros do modelo de ML serão estimados em um MP
árvore de partida ou uma árvore definida pelo usuário passada por "-t", permitida apenas para GAMMA-based
modelos de taxa de heterogeneidade

"-fy": classifica um monte de sequências ambientais em uma árvore de referência usando parcimônia
você precisará iniciar o RAxML com uma árvore de referência não abrangente e um
alinhamento contendo todas as sequências (referência + consulta)

PADRÃO para "-f": nova subida rápida de colina

-F habilitar pesquisas de árvore de ML no modelo CAT para árvores muito grandes sem alternar para
GAMMA no final (economiza memória). Esta opção também pode ser usada com o GAMMA
modelos para evitar a otimização completa da árvore de ML com melhor pontuação em
o fim.

PADRÃO: DESLIGADO

-g especifique o nome do arquivo de uma árvore de restrição multifurcante que esta árvore não precisa
para ser abrangente, ou seja, não deve conter todos os taxa

-G habilitar as heurísticas de algoritmo de posicionamento evolutivo baseado em ML especificando um
valor limite (fração de ramos de inserção a serem avaliados usando
inserções sob ML).

-h Exibir esta mensagem de ajuda.

-H Desative a compactação de padrão.

PADRÃO: LIGADO

-i Configuração de rearranjo inicial para a aplicação subsequente de mudanças topológicas
fase

-I análise de bootstopping a posteriori. Usar:

"-I autoFC" para o critério baseado em frequência "-I autoMR" para a regra da maioria
critério de árvore de consenso "-I autoMRE" para a árvore de consenso de regra de maioria estendida
critério "-I autoMRE_IGN" para métricas semelhantes a MRE, mas inclui bipartições
abaixo do limite se eles são compatíveis

ou não. Isso emula o MRE, mas é mais rápido de calcular.

Você também precisa passar um arquivo de árvore contendo várias réplicas de bootstrap via "-z"

-j Especifica que os arquivos da árvore intermediária devem ser gravados em arquivo durante o padrão
Pesquisas em árvores de ML e BS.

PADRÃO: DESLIGADO

-J Calcule a árvore de consenso da regra da maioria com "-J MR" ou regra da maioria estendida
árvore de consenso com "-J MRE" ou árvore de consenso estrito com "-J STRICT". Para
limite de consenso personalizado> = 50%, especifique T_ , onde 100> = NUM> = 50.
As opções "-J STRICT_DROP" e "-J MR_DROP" irão executar um algoritmo que identifica
dropsets que contêm taxa desonestos, conforme proposto por Pattengale et al. No papel
"Descobrindo consenso filogenético oculto". Você também precisará fornecer uma árvore
arquivo contendo várias árvores UNROOTED via "-z"

-k Especifica que as árvores inicializadas devem ser impressas com comprimentos de galhos. o
os bootstraps serão executados um pouco mais, porque os parâmetros do modelo serão otimizados no
final de cada execução sob GAMMA ou GAMMA + P-Invar respectivamente.

PADRÃO: DESLIGADO

-K Especifique um dos modelos de substituição multiestado (máximo de 32 estados) implementado em
RAxML. Os modelos disponíveis são: ORDERED, MK, GTR

PADRÃO: modelo GTR

-L Calcule árvores de consenso rotuladas por suportes de IC e o valor geral de TC como
proposto em Salichos e Rokas 2013. Calcule uma árvore de consenso de regra de maioria com
"-L MR" ou uma árvore de consenso de regra de maioria estendida com "-L MRE". Por um costume
limite de consenso> = 50%, especifique "-L T_ ", onde 100> = NUM> = 50. Você irá
claro também precisa fornecer um arquivo de árvore contendo várias árvores UNROOTED via
"-z"!

-m Modelo de binário (morfológico), nucleotídeo, multiestado ou aminoácido
Substituição:

BINÁRIO:

"-m BINCAT [X]"
: Otimização de sites específicos

taxas evolutivas que são categorizadas em numberOfCategories distintas
categorias de taxas para maior eficiência computacional. A árvore final pode ser avaliada
automaticamente em BINGAMMA, dependendo da opção de pesquisa em árvore. Com o
no apêndice opcional "X", você pode especificar uma estimativa de ML das frequências básicas.

"-m BINCATI [X]"
: Otimização de sites específicos

taxas evolutivas que são categorizadas em numberOfCategories distintas
categorias de taxas para maior eficiência computacional. A árvore final pode ser avaliada
automaticamente em BINGAMMAI, dependendo da opção de pesquisa em árvore. Com o
no apêndice opcional "X", você pode especificar uma estimativa de ML das frequências básicas.

"-m ASC_BINCAT [X]"
: Otimização de sites específicos

taxas evolutivas que são categorizadas em numberOfCategories distintas
categorias de taxas para maior eficiência computacional. A árvore final pode ser avaliada
automaticamente em BINGAMMA, dependendo da opção de pesquisa em árvore. Com o
no apêndice opcional "X", você pode especificar uma estimativa de ML das frequências básicas. O ASC
O prefixo corrigirá a probabilidade de viés de averiguação.

"-m BINGAMMA [X]"
: Modelo GAMMA de heterogeneidade de taxa (parâmetro alfa será estimado).

Com o apêndice opcional "X", você pode especificar uma estimativa de ML das frequências básicas.

"-m ASC_BINGAMMA [X]": modelo GAMMA de heterogeneidade de taxa (parâmetro alfa será
estimado).
O prefixo ASC corrigirá a probabilidade de viés de averiguação. Com o
no apêndice opcional "X", você pode especificar uma estimativa de ML das frequências básicas.

"-m BINGAMMAI [X]"
: O mesmo que BINGAMMA, mas com estimativa de proporção de sítios invariáveis.

Com o apêndice opcional "X", você pode especificar uma estimativa de ML das frequências básicas.

NUCLEOTÍDEOS:

"-m GTRCAT [X]"
: GTR + Otimização de taxas de substituição + Otimização de site-specific

taxas evolutivas que são categorizadas em numberOfCategories distintas
categorias de taxas para maior eficiência computacional. A árvore final pode ser
avaliado sob GTRGAMMA, dependendo da opção de busca em árvore. Com o opcional
No apêndice "X" você pode especificar uma estimativa de ML de frequências básicas.

"-m GTRCATI [X]"
: GTR + Otimização de taxas de substituição + Otimização de site-specific

taxas evolutivas que são categorizadas em numberOfCategories distintas
categorias de taxas para maior eficiência computacional. A árvore final pode ser
avaliada em GTRGAMMAI, dependendo da opção de busca em árvore. Com o opcional
No apêndice "X" você pode especificar uma estimativa de ML de frequências básicas.

"-m ASC_GTRCAT [X]"
: GTR + Otimização de taxas de substituição + Otimização de site-specific

taxas evolutivas que são categorizadas em numberOfCategories distintas
categorias de taxas para maior eficiência computacional. A árvore final pode ser
avaliado sob GTRGAMMA, dependendo da opção de busca em árvore. Com o opcional
No apêndice "X" você pode especificar uma estimativa de ML de frequências básicas. O prefixo ASC
irá corrigir a probabilidade de viés de apuração.

"-m GTRGAMMA [X]"
: GTR + Otimização de taxas de substituição + modelo GAMMA de taxa

heterogeneidade (parâmetro alfa será estimado).
Com o apêndice opcional "X", você pode especificar uma estimativa de ML das frequências básicas.

"-m ASC_GTRGAMMA [X]": GTR + Otimização de taxas de substituição + modelo GAMMA de taxa
heterogeneidade (parâmetro alfa será estimado). O prefixo ASC irá corrigir
a probabilidade de viés de averiguação. Com o apêndice opcional "X" você pode
especifique uma estimativa de ML de frequências de base.

"-m GTRGAMMAI [X]"
: O mesmo que GTRGAMMA, mas com estimativa de proporção de sítios invariáveis.

Com o apêndice opcional "X", você pode especificar uma estimativa de ML das frequências básicas.

MULTI-ESTADO:

"-m MULTICAT [X]"
: Otimização de sites específicos

taxas evolutivas que são categorizadas em numberOfCategories distintas
categorias de taxas para maior eficiência computacional. A árvore final pode ser avaliada
automaticamente em MULTIGAMMA, dependendo da opção de pesquisa em árvore. Com o
no apêndice opcional "X", você pode especificar uma estimativa de ML das frequências básicas.

"-m MULTICATI [X]"
: Otimização de sites específicos

taxas evolutivas que são categorizadas em numberOfCategories distintas
categorias de taxas para maior eficiência computacional. A árvore final pode ser avaliada
automaticamente em MULTIGAMMAI, dependendo da opção de pesquisa em árvore. Com o
no apêndice opcional "X", você pode especificar uma estimativa de ML das frequências básicas.

"-m ASC_MULTICAT [X]"
: Otimização de sites específicos

taxas evolutivas que são categorizadas em numberOfCategories distintas
categorias de taxas para maior eficiência computacional. A árvore final pode ser avaliada
automaticamente em MULTIGAMMA, dependendo da opção de pesquisa em árvore. Com o
no apêndice opcional "X", você pode especificar uma estimativa de ML das frequências básicas. O ASC
O prefixo corrigirá a probabilidade de viés de averiguação.

"-m MULTIGAMMA [X]"
: Modelo GAMMA de heterogeneidade de taxa (parâmetro alfa será estimado).

Com o apêndice opcional "X", você pode especificar uma estimativa de ML das frequências básicas.

"-m ASC_MULTIGAMMA [X]": modelo GAMMA de heterogeneidade de taxa (o parâmetro alfa será
estimado).
O prefixo ASC corrigirá a probabilidade de viés de averiguação. Com o
no apêndice opcional "X", você pode especificar uma estimativa de ML das frequências básicas.

"-m MULTIGAMMAI [X]"
: O mesmo que MULTIGAMMA, mas com estimativa de proporção de sítios invariáveis.

Com o apêndice opcional "X", você pode especificar uma estimativa de ML das frequências básicas.

Você pode usar até 32 estados de caracteres distintos para codificar regiões de vários estados, eles
deve ser usado na seguinte ordem: 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 ou seja, se você tiver 6 distintos
estados de caracteres que você usaria 0, 1, 2, 3, 4, 5 para codificá-los. A substituição
modelo para as regiões multiestaduais pode ser selecionado através da opção "-K"

AMINOÁCIDOS:

"-m PROTCATmatrixName [F | X]"
: matriz AA especificada + Otimização das taxas de substituição + Otimização de
site especifico

taxas evolutivas que são categorizadas em numberOfCategories distintas
categorias de taxas para maior eficiência computacional. A árvore final pode ser
avaliado automaticamente sob PROTGAMMAmatrixName [F | X], dependendo da árvore
opção de pesquisa. Com o apêndice opcional "X", você pode especificar uma estimativa de ML de
frequências básicas.

"-m PROTCATImatrixName [F | X]"
: matriz AA especificada + Otimização das taxas de substituição + Otimização de
site especifico

taxas evolutivas que são categorizadas em numberOfCategories distintas
categorias de taxas para maior eficiência computacional. A árvore final pode ser
avaliado automaticamente sob PROTGAMMAImatrixName [F | X], dependendo da árvore
opção de pesquisa. Com o apêndice opcional "X", você pode especificar uma estimativa de ML de
frequências básicas.

"-m ASC_PROTCATNome Matriz [F | X]"
: matriz AA especificada + Otimização das taxas de substituição + Otimização de
site especifico

taxas evolutivas que são categorizadas em numberOfCategories distintas
categorias de taxas para maior eficiência computacional. A árvore final pode ser
avaliado automaticamente sob PROTGAMMAmatrixName [F | X], dependendo da árvore
opção de pesquisa. Com o apêndice opcional "X", você pode especificar uma estimativa de ML de
frequências básicas. O prefixo ASC corrigirá a probabilidade de averiguação
viés.

"-m PROTGAMMAmatrixName [F | X]"
: matriz AA especificada + Otimização das taxas de substituição + modelo GAMMA de taxa

heterogeneidade (parâmetro alfa será estimado).
Com o apêndice opcional "X", você pode especificar uma estimativa de ML das frequências básicas.

"-m ASC_PROTGAMMAmatrixName [F | X]": matriz AA especificada + Otimização de substituição
taxas + modelo GAMMA de taxa
heterogeneidade (parâmetro alfa será estimado). O prefixo ASC irá corrigir
a probabilidade de viés de averiguação. Com o apêndice opcional "X" você pode
especifique uma estimativa de ML de frequências de base.

"-m PROTGAMMAImatrixName [F | X]"
: O mesmo que PROTGAMMAmatrixName [F | X], mas com estimativa da proporção de invariável
locais.

Com o apêndice opcional "X", você pode especificar uma estimativa de ML das frequências básicas.

Modelos de substituição AA disponíveis: DAYHOFF, DCMUT, JTT, MTREV, WAG, RTREV, CPREV,
VT, BLOSUM62, MTMAM, LG, MTART, MTZOA, PMB, HIVB, HIVW, JTTDCMUT, GRIPE, STMTREV,
DUMMY, DUMMY2, AUTO, LG4M, LG4X, PROT_FILE, GTR_UNLINKED, GTR Com o opcional "F"
apêndice você pode especificar se deseja usar frequências de base empírica. AUTOF e
AUTOX não é mais compatível; se você especificar AUTO, ele testará o prot subst.
modelos com e sem frequências de base empíricas agora! Por favor, note que para
modelos particionados, você também pode especificar o modelo AA por gene no
arquivo de partição (consulte o manual para obter detalhes). Observe também que se você estimar AA GTR
parâmetros em um conjunto de dados particionado, eles serão vinculados (estimados em conjunto) entre
todas as partições para evitar o excesso de parametrização

-M Ative a estimativa de comprimentos de ramificação por partição individuais. Só tem efeito
quando usado em combinação com "-q", os comprimentos de ramificação para partições individuais serão
impresso em arquivos separados Uma média ponderada dos comprimentos dos ramos é calculada por
usando os respectivos comprimentos de partição

PADRÃO: DESLIGADO

-n Especifica o nome do arquivo de saída.

-o Especifique o nome de um único grupo externo ou uma lista separada por vírgulas de grupos externos, por exemplo
"-o Rat" ou "-o Rat, Mouse", no caso de grupos externos múltiplos não serem monofiléticos
o primeiro nome da lista será selecionado como grupo externo, não deixe espaços entre
nomes de táxons!

-O Desative a verificação de sequência completamente indeterminada no alinhamento. O programa vai
não sai com uma mensagem de erro quando "-O" é especificado.

PADRÃO: verificação habilitada

-p Especifique uma semente de número aleatório para as inferências de parcimônia. Isso permite que você
reproduzir seus resultados e me ajudar a depurar o programa.

-P Especifique o nome do arquivo de um modelo de substituição AA (Proteína) definido pelo usuário. Este ficheiro
deve conter 420 entradas, as primeiras 400 sendo as taxas de substituição AA (isso deve
ser uma matriz simétrica) e as últimas 20 são as frequências de base empíricas

-q Especifique o nome do arquivo que contém a atribuição de modelos para alinhamento
partições para vários modelos de substituição. Para a sintaxe deste arquivo, por favor
consulte o manual.

-r Especifique o nome do arquivo de uma árvore de restrição binária. esta árvore não precisa ser
abrangente, ou seja, não deve conter todos os táxons

-R Especifique o nome do arquivo de um arquivo de parâmetro de modelo binário que foi anteriormente
gerado com RAxML usando o -f A opção de avaliação da árvore. O nome do arquivo deve
ser: RAxML_binaryModelParameters.runID

-s Especifique o nome do arquivo de dados de alinhamento no formato PHYLIP

-S Especifique o nome de um arquivo de estrutura secundária. O arquivo pode conter "." para
colunas de alinhamento que não fazem parte de um radical e caracteres "() <> [] {}" para
definir regiões de tronco e pseudo-nós

-t Especifique um nome de arquivo de árvore de início de usuário no formato Newick

-T APENAS VERSÃO PTHREADS! Especifique o número de threads que deseja executar. Tenha certeza de
defina "-T" para no máximo o número de CPUs que você tem em sua máquina, caso contrário, lá
será uma grande diminuição de desempenho!

-u use a mediana para a aproximação discreta do modelo GAMMA de taxa
heterogeneidade

PADRÃO: DESLIGADO

-U Tente economizar memória usando a implementação baseada em SEV para colunas de lacuna em grandes lacunas
alinhamentos A técnica é descrita aqui:
http://www.biomedcentral.com/1471-2105/12/470 Isso só funcionará para DNA e / ou
Dados PROTEIN e apenas com a versão SSE3 ou AVX-vextorizada do código.

-v Exibir informações de versão

-V Desative a heterogeneidade de taxa entre o modelo de sites e use um sem heterogeneidade de taxa
em vez de. Só funciona se você especificar o modelo CAT de heterogeneidade de taxa.

PADRÃO: usar heterogeneidade de taxa

-w Caminho COMPLETO (!) Para o diretório no qual RAxML deve gravar seus arquivos de saída

PADRÃO: diretório atual

-W Tamanho da janela deslizante apenas para algoritmo de polarização de posicionamento específico do site deixe um de fora
eficaz quando usado em combinação com "-f S"

PADRÃO: 100 sites

-x Especifique um número inteiro (semente aleatória) e ative a inicialização rápida CUIDADO:
ao contrário da versão 7.0.4, RAxML conduzirá réplicas BS rápidas sob o modelo de
taxa de heterogeneidade que você especificou por meio de "-m" e não por padrão em CAT

-X Igual à opção "-y" abaixo, porém a busca parcimoniosa é mais superficial.
RAxML só fará uma árvore de parcimônia de ordem de adição gradual aleatória
reconstrução sem realizar quaisquer SPRs adicionais. Isso pode ser útil para
conjuntos de dados de genoma inteiro muito amplos, uma vez que isso pode gerar topologicamente mais
diferentes árvores iniciais.

PADRÃO: DESLIGADO

-y Se você deseja calcular apenas uma árvore inicial de parcimônia com RAxML, especifique "-y", o
o programa sairá após o cálculo da árvore inicial

PADRÃO: DESLIGADO

-Y Passe um nome de arquivo de agrupamento de quarteto definindo quatro grupos dos quais desenhar quartetos
O formato de entrada do arquivo deve conter 4 grupos na seguinte forma: (Frango, Humano,
Loach), (Vaca, Carpa), (Rato, Rato, Foca), (Baleia, Rã); Só funciona em combinação
com -f q!

-z Especifique o nome do arquivo de um arquivo contendo várias árvores, por exemplo, de um bootstrap
que deve ser usado para desenhar valores de bipartição em uma árvore fornecida com "-t",
também pode ser usado para calcular as probabilidades de log por site em combinação com "-fg" e
para ler um monte de árvores para algumas outras opções ("-fh", "-fm", "-fn").

- # | -N Especifique o número de execuções alternativas em árvores iniciais distintas em combinação
com a opção "-b", isso invocará uma análise de boostrap múltipla. Observe que "-N"
foi adicionado como uma alternativa, uma vez que "- #" às vezes causava problemas com certos
Sistemas de envio de trabalhos MPI, uma vez que "- #" costuma ser usado para iniciar comentários. Se você
deseja usar os critérios de bootstopping, especifique "- # autoMR" ou "- # autoMRE" ou "- #
autoMRE_IGN "para os critérios baseados na árvore da regra da maioria (ver -I opção) ou "- #
autoFC "para o critério baseado em frequência. O bootstopping só funcionará em
combinação com "-x" ou "-b"

PADRÃO: 1 análise única

--mesquite Arquivos de saída de impressão que podem ser analisados ​​pelo Mesquite.

PADRÃO: Desligado

- silencioso Desativa a impressão de avisos relacionados a sequências idênticas e inteiramente
locais indeterminados no alinhamento

PADRÃO: Desligado

--no-seq-check Desativa a verificação do MSA de entrada para sequências idênticas e inteiramente
sites indeterminados.
Ativar esta opção pode economizar tempo, em particular para grandes grupos filogenômicos
alinhamentos. Antes de usar isso, certifique-se de verificar o alinhamento usando o "-fc"
opção!

PADRÃO: Desligado

--no-bfgs Desativa o uso automático do método BFGS para otimizar as taxas GTR em não particionado
Conjuntos de dados de DNA

PADRÃO: BFGS em

--asc-corr Permite especificar o tipo de correção de viés de apuração que você deseja usar.
Existem 3

tipos disponíveis: --asc-corr=lewis: a correção padrão de Paul Lewis
--asc-corr=Felsenstein: uma correção introduzida por Joe Felsenstein que permite
especificar explicitamente

o número de sites invariáveis ​​(se conhecido) que se deseja corrigir.

--asc-corr=Stamatakis: uma correção introduzida por mim que permite explicitamente
especificamos
o número de sites invariáveis ​​para cada caractere (se conhecido) que se deseja corrigir
para.

--flag-check Ao usar esta opção, RAxML irá apenas verificar se todos os sinalizadores de linha de comando
especificados estão disponíveis e, em seguida, saem

com uma mensagem listando todos os sinalizadores de linha de comando inválidos ou com uma mensagem informando
que todos os sinalizadores são válidos.

--auto-prot=ml| bic | aic | aicc Ao usar a seleção automática do modelo de proteína, você pode escolher o
critério de seleção desses modelos.

RAxML testará todos os subst. Prot disponíveis. modelos exceto para LG4M, LG4X e
Modelos baseados em GTR, com e sem frequências de base empíricas. Você pode escolher
entre a seleção baseada na pontuação de ML e os critérios BIC, AIC e AICc.

PADRÃO: ml

--epa-keep-placements=número especifique o número de canais em potencial que deseja manter
para cada leitura no algoritmo EPA.

Observe que os valores reais impressos também dependerão das configurações para
--epa-prob-limiar=limiar !

PADRÃO: 7

--epa-prob-limiar=limiar especificar um limite percentual para incluir o potencial
posicionamentos de uma leitura dependendo do

peso máximo de colocação para esta leitura. Se você definir este valor para 0.01 canais
que têm um peso de posicionamento de 1 por cento do posicionamento máximo ainda será
impresso para arquivo se a configuração de --epa-keep-placements permite isso

PADRÃO: 0.01

--epa-acumulado-limite=limiar especificar um limite de peso de probabilidade acumulado
para o qual diferentes colocações de leitura são impressas

arquivar. Os canais para uma leitura serão impressos até a soma de seus canais
pesos atingiu o valor limite. Observe que esta opção não pode ser
usado em combinação com --epa-prob-limiar nem com --epa-keep-placements!

--JC69 especificar que todas as partições de DNA irão evoluir sob o modelo Jukes-Cantor, este
substitui todas as outras especificações de modelo para partições de DNA.

PADRÃO: Desligado

- K80 especificar que todas as partições de DNA irão evoluir no modelo K80, isso substitui todos
outras especificações de modelo para partições de DNA.

PADRÃO: Desligado

--HKY85 especificar que todas as partições de DNA irão evoluir sob o modelo HKY85, isso substitui
todas as outras especificações de modelo para partições de DNA.

PADRÃO: Desligado

Esta é a versão 8.2.4 RAxML lançada por Alexandros Stamatakis em 02 de outubro de 2015.

Com contribuições de código muito apreciadas por: Andre Aberer (HITS) Simon Berger
(HITS) Alexey Kozlov (HITS) Kassian Kobert (HITS) David Dao (KIT e HITS)
Nick Pattengale (Sandia) Wayne Pfeiffer (SDSC) Akifumi S. Tanabe (NRIFS)

Use raxmlHPC-PTHREADS online usando serviços onworks.net