raxmlHPC-PTHREADS - Online în cloud

PROGRAM:

NUME

Utilizare - Probabilitate maximă axelerată aleatorie

DESCRIERE

Utilizați raxml cu suport AVX (1 CPU)

Aceasta este versiunea RAxML 8.2.4 lansată de Alexandros Stamatakis pe 02 octombrie 2015.

Cu contribuții foarte apreciate la cod de către: Andre Aberer (HITS) Simon Berger
(HITS) Alexey Kozlov (HITS) Kassian Kobert (HITS) David Dao (KIT și HITS)
Nick Pattengale (Sandia) Wayne Pfeiffer (SDSC) Akifumi S. Tanabe (NRIFS)

Vă rugăm să consultați și manualul RAxML

Vă rugăm să raportați erori prin grupul google RAxML! Vă rugăm să ne trimiteți toate fișierele de intrare, exact
invocare, detalii despre HW și sistemul de operare, precum și toate mesajele de eroare tipărite
la ecran.

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

-s sequenceFileName -n outputFileName -m substitutionModel

[-a weightFileName] [-A secondaryStructureSubstModel] [-b
bootstrapRandomNumberSeed] [-B wcCriterionThreshold] [-c numberOfCategories] [-C]
[-d] [-D] [-e probabilitateEpsilon] [-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 placement Threshold] [-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 slidingWindowSize]
[-x rapidBootstrapRandomNumberSeed] [-X] [-y] [-Y
quartetGroupingFileName|ancestralSequenceCandidatesFileName] [-z multipleTreesFile]
[-#|-N numberOfRuns|autoFC|autoMR|autoMRE|autoMRE_IGN]
[--mesquite][--silent][--no-seq-check][--no-bfgs]
[--asc-corr=stamatakis|felsenstein|lewis]
[--flag-check][--auto-prot=ml|bic|aic|aicc]
[--epa-keep-placements=număr][--epa-accumulated-threshold=prag]
[--epa-prob-threshold=prag] [--JC69][--K80][--HKY85]

-a Specificați un nume de fișier cu greutatea coloanei pentru a atribui greutăți individuale fiecărei coloane
alinierea. Aceste greutăți trebuie să fie numere întregi separate prin orice tip și număr de
spații albe într-un fișier separat, vezi fișierul „example_weights” pentru un exemplu.

-A Specificați unul dintre modelele de substituție a structurii secundare implementate în RAxML.
Se folosește aceeași nomenclatură ca și în manualul PHASE, modele disponibile: S6A, S6B,
S6C, S6D, S6E, S7A, S7B, S7C, S7D, S7E, S7F, S16, S16A, S16B

IMPLICIT: model GTR în 16 stări (S16)

-b Specificați un număr întreg (seed aleatoriu) și activați bootstrapping

IMPLICIT: OFF

-B specificați un număr în virgulă mobilă între 0.0 și 1.0 care va fi folosit ca limită
prag pentru criteriile de bootstopping bazate pe MR. Setarea recomandată este 0.03.

IMPLICIT: 0.03 (setare recomandată determinată empiric)

-c Specificați numărul de categorii de rate distincte pentru RAxML atunci când modelul ratei
eterogenitatea este setată la CAT. Tarifele individuale pe site sunt clasificate în
numberOfCategories evaluează categoriile pentru a accelera calculele.

IMPLICIT: 25

-C Activați ieșirea verbosă pentru opțiunile „-L” și „-fi”. Acest lucru va produce mai mult, ca
precum și fișiere de ieșire mai detaliate

IMPLICIT: OFF

-d porniți optimizarea ML din arborele de pornire aleatoriu

IMPLICIT: OFF

-D Criteriul de convergență a căutării ML. Acest lucru va întrerupe căutările ML dacă ruda
Robinson-Foulds distanța dintre arbori obținută din două SPR leneș consecutive
cicluri este mai mic sau egal cu 1%. Utilizare recomandată pentru seturi de date foarte mari în
termeni de taxoni. Pe copacii cu peste 500 de taxoni, acest lucru va produce timpul de execuție
îmbunătățiri de aproximativ 50% În timp ce produc doar copaci puțin mai rău.

IMPLICIT: OFF

-e setați precizia de optimizare a modelului în unități de probabilitate log pentru optimizarea finală a
topologie arborescentă

IMPLICIT: 0.1
pentru modelele care nu folosesc estimarea proporției de site-uri invariante

0.001 pentru modelele care folosesc estimarea proporției site-urilor invariante

-E specificați un nume de fișier de excludere, care conține o specificație a pozițiilor de aliniere
doriți să excludeți. Formatul este similar cu Nexus, fișierul trebuie să conțină intrări
cum ar fi „100-200 300-400”, pentru a exclude o singură coloană, scrieți, de exemplu, „100-100”, dacă
utilizați un model mixt, se va scrie un fișier model adaptat corespunzător.

-f selectați algoritmul:

„-fa”: analiză rapidă Bootstrap și căutarea arborelui ML cu cel mai bun punctaj într-un singur program
rulați „-f A”: calculați stările ancestrale marginale pe un arbore de referință ROOTED furnizat
cu „-t” „-fb”: trageți informații de bipartiție pe un arbore furnizat cu „-t”.
pe mai mulți copaci

(de exemplu, dintr-un bootstrap) într-un fișier specificat de „-z”

„-f B”: optimizați scalatorul br-len și alți parametri ai modelului (GTR, alfa etc.) pe un arbore
prevăzut cu „-t”.
Arborele trebuie să conțină lungimi de ramuri. Lungimile ramurilor nu vor fi optimizate,
doar scalat de o singură valoare comună.

„-fc”: verificați dacă alinierea poate fi citită corect de RAxML „-f C”: ancestral
test de secvență pentru Jiajie, utilizatorii vor trebui, de asemenea, să furnizeze o listă de nume de taxon prin
-Y separate prin spații albe „-fd”: noua urcare rapidă pe deal

IMPLICIT: PORNIT

„-f D”: urcare rapidă la deal cu bootstraps RELL „-fe”: optimizare model+ramură
lungimi pentru arborele de intrare dat sub GAMMA/GAMMAI numai „-f E”: executați foarte rapid
căutare experimentală în arbore, în prezent doar pentru testarea „-f F”: executați rapid
căutare experimentală în arbore, în prezent numai pentru testarea „-fg”: calculează pe jurnal de site
Probabil că au trecut unul sau mai mulți copaci

„-z” și scrieți-le într-un fișier care poate fi citit de CONSEL
Parametrii modelului vor fi estimați doar pe primul arbore!

„-f G”: calculează pe jurnal de site Probabilitățile pentru unul sau mai mulți copaci trecuți prin
„-z” și scrieți-le într-un fișier care poate fi citit de CONSEL. Parametrii modelului
vor fi reestimate pentru fiecare arbore

„-fh”: testul de probabilitate a jurnalului de calcul (testul SH) între cel mai bun arbore trecut prin „-t”
și o grămadă de alți copaci trecuți prin „-z” Parametrii modelului vor fi estimați
numai pe primul copac!

„-f H”: testul de probabilitate a jurnalului de calcul (test SH) între cel mai bun arbore trecut prin „-t”
și o grămadă de alți copaci trecuți prin „-z” Parametrii modelului vor fi
reestimat pentru fiecare arbore

„-fi”: calculați scorurile IC și TC (Salichos și Rokas 2013) pe un arbore prevăzut cu „-t”
bazat pe mai mulți arbori
(de exemplu, dintr-un bootstrap) într-un fișier specificat de „-z”

„-f I”: un algoritm simplu de înrădăcinare a arborilor pentru arbori nerădăcinați.
Înrădăcinează copacul prin înrădăcinarea acestuia la ramura care echilibrează cel mai bine subarborele
lungimile (suma peste ramurile din subarborele) ale subarborelui din stânga și din dreapta. A
ramură cu echilibru optim nu există întotdeauna! Trebuie să specificați arborele
doriți să rootați prin „-t”.

„-fj”: generează o grămadă de fișiere de aliniere bootstrap dintr-un fișier de aliniere original.
Trebuie să specificați o sămânță cu „-b” și numărul de replici cu „-#”

„-f J”: Calculați valorile suport asemănătoare SH pe un arbore dat transmis prin „-t”. „-fk”:
Remediați lungimi mari de ramuri în seturi de date partiționate cu date lipsă utilizând

algoritmul de furare a lungimii ramurilor.
Această opțiune funcționează numai împreună cu „-t”, „-M” și „-q”. Se va imprima
un copac cu ramuri mai scurte, dar cu același scor de probabilitate.

„-fm”: comparați bipartițiile dintre două mănunchiuri de copaci trecuți prin „-t” și „-z”
respectiv. Aceasta va returna corelația Pearson între toate bipartițiile
găsite în cele două fișiere arbore. Un fișier numit
RAxML_bipartitionFrequencies.outpuFileName va fi tipărit care conține
frecvențele de bipartiție în perechi ale celor două mulțimi

„-fn”: calculează scorul de probabilitate al tuturor arborilor din fișierul arbore furnizat de
„-z” sub GAMMA sau GAMMA+P-Invar Parametrii modelului vor fi estimați pe
numai primul copac!

„-f N”: calculează scorul de probabilitate log al tuturor arborilor conținuti într-un fișier arbore furnizat de
„-z” sub GAMMA sau GAMMA+P-Invar Parametrii modelului vor fi reestimați pentru
fiecare copac

„-fo”: urcarea rapidă a dealului, mai veche și mai lentă, fără limită euristică „-fp”: efectuați
Adăugarea MP în pas pură a unor noi secvențe la un arbore de pornire incomplet și ieșire
„-f P”: efectuează o plasare filogenetică a subarborilor specificati într-un fișier trecut
prin „-z” într-un arbore de referință dat

în care sunt conținute acești subarbori care este trecut prin „-t” folosind
algoritm de plasare evolutiv.

„-fq”: calculator rapid de cvartet „-fr”: calculează perechi Robinson-Foulds (RF)
distanțele dintre toate perechile de arbori dintr-un fișier arbore trecute prin „-z”

dacă arborii au noduri labale reprezentate ca valori întregi suport, programul va fi de asemenea
calcula două arome de
distanța ponderată Robinson-Foulds (WRF).

„-f R”: calculează toate distanțele Robinson-Foulds (RF) în perechi între un arbore de referință mare
trecut prin „-t”

și mulți copaci mai mici (care trebuie să aibă un subset de taxoni ai copacului mare) au trecut
„-z”.
Această opțiune este destinată verificării plauzibilității filogeniilor foarte mari
care nu mai poate fi inspectat vizual.

„-fs”: împărțiți o aliniere partiționată cu mai multe gene în respectiva
subaliniamente „-f S”: calculează prejudecățile de plasare specifice site-ului folosind o excludere
test inspirat din algoritmul evolutiv de plasare „-ft”: face tree randomized
căutări pe un arbore de pornire fix „-f T”: faceți o optimizare finală completă a ML
arbore din căutarea rapidă bootstrap în modul de sine stătător „-fu”: executați morfologic
calibrarea greutății folosind probabilitatea maximă, aceasta va returna un vector de greutate.

trebuie să furnizați o aliniere morfologică și un arbore de referință prin „-t”

„-fv”: clasifică o grămadă de secvențe de mediu într-un arbore de referință folosind minuțios
citiți inserții
va trebui să porniți RAxML cu un arbore de referință necuprinzător și un
aliniere care conține toate secvențele (referință + interogare)

„-f V”: clasificați o grămadă de secvențe de mediu într-un arbore de referință folosind minuțios
citiți inserții
va trebui să porniți RAxML cu un arbore de referință necuprinzător și un
aliniere care conține toate secvențele (referință + interogare) AVERTISMENT: acesta este un test
implementare pentru o manipulare mai eficientă a seturilor de date cu mai multe gene/tot genom!

„-fw”: calculează testul ELW pe o grămadă de copaci trecuți prin „-z”
Parametrii modelului vor fi estimați doar pe primul arbore!

„-f W”: calculează testul ELW pe o grămadă de copaci trecuți prin „-z”
Parametrii modelului vor fi reestimați pentru fiecare arbore

„-fx”: calculează distanțele ML în funcție de perechi, parametrii modelului ML vor fi estimați pe un MP
arbore de pornire sau un arbore definit de utilizator transmis prin „-t”, permis numai pentru baza GAMMA
modele de eterogenitate ratei

„-fy”: clasifică o grămadă de secvențe de mediu într-un arbore de referință folosind parcimonie
va trebui să porniți RAxML cu un arbore de referință necuprinzător și un
aliniere care conține toate secvențele (referință + interogare)

IMPLICIT pentru „-f”: nouă urcare rapidă a dealurilor

-F activați căutările de arbori ML sub modelul CAT pentru arbori foarte mari fără a trece la
GAMMA în final (economisește memorie). Această opțiune poate fi folosită și cu GAMMA
modele pentru a evita optimizarea minuțioasă a arborelui ML cu cel mai bun punctaj în
sfarsit.

IMPLICIT: OFF

-g specificați numele fișierului unui arbore de constrângeri multifurcat de care acest arbore nu are nevoie
a fi cuprinzător, adică nu trebuie să conțină toți taxonii

-G activați euristica algoritmului de plasare evolutivă bazată pe ML prin specificarea a
valoarea de prag (fracțiunea ramurilor de inserție care trebuie evaluată folosind slow
inserții sub ML).

-h Afișează acest mesaj de ajutor.

-H Dezactivați compresia modelului.

IMPLICIT: PORNIT

-i Setarea inițială de rearanjare pentru aplicarea ulterioară a modificărilor topologice
fază

-I analiza bootstopping a posteriori. Utilizare:

„-I autoFC” pentru criteriul bazat pe frecvență „-I autoMR” pentru regula majorității
criteriul arborelui de consens „-I autoMRE” pentru arborele de consens al regulii majorității extinse
criteriul „-I autoMRE_IGN” pentru valori similare cu MRE, dar includ bipartiții
sub pragul dacă sunt compatibile

sau nu. Aceasta emulează MRE, dar este mai rapid de calculat.

De asemenea, trebuie să treceți un fișier arbore care conține mai multe replici bootstrap prin „-z”

-j Specifică faptul că fișierele arborescente intermediare vor fi scrise în fișier în timpul standardului
Căutări în arbore ML și BS.

IMPLICIT: OFF

-J Calculați arborele de consens al regulii majorității cu „-J MR” sau cu regula majorității extinse
arbore de consens cu „-J MRE” sau arbore de consens strict cu „-J STRICT”. Pentru o
prag personalizat de consens >= 50%, specificați T_ , unde 100 >= NUM ​​>= 50.
Opțiunile „-J STRICT_DROP” și „-J MR_DROP” vor executa un algoritm care identifică
picături care conțin taxoni necinstiți, așa cum sunt propuse de Pattengale și colab. în hârtie
„Descoperirea consensului filogenetic ascuns”. De asemenea, va trebui să furnizați un copac
fișier care conține mai mulți arbori NEROOTED prin „-z”

-k Specifică faptul că arborii bootstrapped trebuie tipăriți cu lungimi de ramuri. The
Bootstraps-urile vor rula puțin mai mult, deoarece parametrii modelului vor fi optimizați la
sfârşitul fiecărei curse sub GAMMA sau, respectiv, GAMMA+P-Invar.

IMPLICIT: OFF

-K Specificați unul dintre modelele de substituție cu mai multe stări (maximum 32 de stări) implementate în
RAxML. Modelele disponibile sunt: ​​COMANDAT, MK, GTR

IMPLICIT: model GTR

-L Calculați arbori de consens etichetați de suporturile IC și valoarea totală a TC ca
propus în Salichos și Rokas 2013. Calculați un arbore de consens al regulii majorității cu
„-L MR” sau un arbore de consens pentru regulile majorității extinse cu „-L MRE”. Pentru un obicei
prag de consens >= 50%, specificați „-L T_ ", unde 100 >= NUM ​​>= 50. Veți
desigur, trebuie să furnizați și un fișier arbore care conține mai mulți arbori NEROOTĂ prin
"-z"!

-m Model de acid binar (morfologic), nucleotidic, cu mai multe stări sau aminoacizi
Substituţie:

BINAR:

„-m BINCAT[X]”
: Optimizarea site-ului specific

rate evolutive care sunt clasificate în numberOfCategories distincte
categorii de rate pentru o mai mare eficiență de calcul. Arborele final ar putea fi evaluat
automat sub BINGAMMA, în funcție de opțiunea de căutare în arbore. Cu
apendicele opțional „X” puteți specifica o estimare ML a frecvențelor de bază.

„-m BINCATI[X]”
: Optimizarea site-ului specific

rate evolutive care sunt clasificate în numberOfCategories distincte
categorii de rate pentru o mai mare eficiență de calcul. Arborele final ar putea fi evaluat
automat sub BINGAMMAI, în funcție de opțiunea de căutare în arbore. Cu
apendicele opțional „X” puteți specifica o estimare ML a frecvențelor de bază.

„-m ASC_BINCAT[X]”
: Optimizarea site-ului specific

rate evolutive care sunt clasificate în numberOfCategories distincte
categorii de rate pentru o mai mare eficiență de calcul. Arborele final ar putea fi evaluat
automat sub BINGAMMA, în funcție de opțiunea de căutare în arbore. Cu
apendicele opțional „X” puteți specifica o estimare ML a frecvențelor de bază. ASC
prefixul va corecta probabilitatea de părtinire a verificării.

„-m BINGAMMA[X]”
: Model GAMMA al eterogenității ratei (va fi estimat parametrul alfa).

Cu apendicele opțional „X” puteți specifica o estimare ML a frecvențelor de bază.

„-m ASC_BINGAMMA[X]” : model GAMMA de eterogenitate a ratei (parametrul alfa va fi
estimat).
Prefixul ASC va corecta probabilitatea de părtinire a verificării. Cu
apendicele opțional „X” puteți specifica o estimare ML a frecvențelor de bază.

„-m BINGAMMAI[X]”
: La fel ca BINGAMMA, dar cu estimarea proporției de situri invariabile.

Cu apendicele opțional „X” puteți specifica o estimare ML a frecvențelor de bază.

NUCLEOTIDE:

„-m GTRCAT[X]”
: GTR + Optimizarea ratelor de substituție + Optimizarea site-ului specific

rate evolutive care sunt clasificate în numberOfCategories distincte
categorii de rate pentru o mai mare eficiență de calcul. Arborele final ar putea fi
evaluat sub GTRGAMMA, în funcție de opțiunea de căutare în arbore. Cu opționalul
Anexa „X” puteți specifica o estimare ML a frecvențelor de bază.

„-m GTRCAT[X]”
: GTR + Optimizarea ratelor de substituție + Optimizarea site-ului specific

rate evolutive care sunt clasificate în numberOfCategories distincte
categorii de rate pentru o mai mare eficiență de calcul. Arborele final ar putea fi
evaluat sub GTRGAMMAI, în funcție de opțiunea de căutare în arbore. Cu opționalul
Anexa „X” puteți specifica o estimare ML a frecvențelor de bază.

„-m ASC_GTRCAT[X]”
: GTR + Optimizarea ratelor de substituție + Optimizarea site-ului specific

rate evolutive care sunt clasificate în numberOfCategories distincte
categorii de rate pentru o mai mare eficiență de calcul. Arborele final ar putea fi
evaluat sub GTRGAMMA, în funcție de opțiunea de căutare în arbore. Cu opționalul
Anexa „X” puteți specifica o estimare ML a frecvențelor de bază. Prefixul ASC
va corecta probabilitatea de părtinire a constatării.

„-m GTRGAMMA[X]”
: GTR + Optimizarea ratelor de substituție + Modelul GAMMA al ratei

eterogenitatea (se va estima parametrul alfa).
Cu apendicele opțional „X” puteți specifica o estimare ML a frecvențelor de bază.

„-m ASC_GTRGAMMA[X]” : GTR + Optimizarea ratelor de substituție + modelul GAMMA al ratei
eterogenitatea (se va estima parametrul alfa). Prefixul ASC se va corecta
probabilitatea unei părtiniri de constatare. Cu apendicele opțional „X” puteți
specificați o estimare ML a frecvențelor de bază.

„-m GTRGAMMAI[X]”
: La fel ca GTRGAMMA, dar cu estimarea proporției de situri invariabile.

Cu apendicele opțional „X” puteți specifica o estimare ML a frecvențelor de bază.

MULTISTATĂ:

„-m MULTICAT[X]”
: Optimizarea site-ului specific

rate evolutive care sunt clasificate în numberOfCategories distincte
categorii de rate pentru o mai mare eficiență de calcul. Arborele final ar putea fi evaluat
automat sub MULTIGAMMA, în funcție de opțiunea de căutare în arbore. Cu
apendicele opțional „X” puteți specifica o estimare ML a frecvențelor de bază.

„-m MULTICATI[X]”
: Optimizarea site-ului specific

rate evolutive care sunt clasificate în numberOfCategories distincte
categorii de rate pentru o mai mare eficiență de calcul. Arborele final ar putea fi evaluat
automat sub MULTIGAMMAI, în funcție de opțiunea de căutare în arbore. Cu
apendicele opțional „X” puteți specifica o estimare ML a frecvențelor de bază.

„-m ASC_MULTICAT[X]”
: Optimizarea site-ului specific

rate evolutive care sunt clasificate în numberOfCategories distincte
categorii de rate pentru o mai mare eficiență de calcul. Arborele final ar putea fi evaluat
automat sub MULTIGAMMA, în funcție de opțiunea de căutare în arbore. Cu
apendicele opțional „X” puteți specifica o estimare ML a frecvențelor de bază. ASC
prefixul va corecta probabilitatea de părtinire a verificării.

„-m MULTIGAMMA[X]”
: Model GAMMA al eterogenității ratei (va fi estimat parametrul alfa).

Cu apendicele opțional „X” puteți specifica o estimare ML a frecvențelor de bază.

„-m ASC_MULTIGAMMA[X]” : model GAMMA al eterogenității ratei (parametrul alfa va fi
estimat).
Prefixul ASC va corecta probabilitatea de părtinire a verificării. Cu
apendicele opțional „X” puteți specifica o estimare ML a frecvențelor de bază.

„-m MULTIGAMMAI[X]”
: La fel ca MULTIGAMMA, dar cu estimarea proporției de situri invariabile.

Cu apendicele opțional „X” puteți specifica o estimare ML a frecvențelor de bază.

Puteți utiliza până la 32 de stări distincte de caractere pentru a codifica regiuni cu mai multe stări, acestea
trebuie folosit în următoarea ordine: 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 adică, dacă aveți 6 distincte
stări de caractere pe care le-ar folosi 0, 1, 2, 3, 4, 5 pentru a le codifica. Inlocuirea
modelul pentru regiunile cu mai multe state poate fi selectat prin opțiunea „-K”.

AMINOACIZI:

„-m PROTCATmatrixName[F|X]”
: matricea AA specificată + Optimizarea ratelor de substituție + Optimizarea
site specific

rate evolutive care sunt clasificate în numberOfCategories distincte
categorii de rate pentru o mai mare eficiență de calcul. Arborele final ar putea fi
evaluat automat sub PROTGAMMAmatrixName[F|X], în funcție de arbore
opțiunea de căutare. Cu apendicele opțional „X” puteți specifica o estimare ML a
frecvențele de bază.

„-m PROTCATImatrixName[F|X]”
: matricea AA specificată + Optimizarea ratelor de substituție + Optimizarea
site specific

rate evolutive care sunt clasificate în numberOfCategories distincte
categorii de rate pentru o mai mare eficiență de calcul. Arborele final ar putea fi
evaluat automat sub PROTGAMMAImatrixName[F|X], în funcție de arbore
opțiunea de căutare. Cu apendicele opțional „X” puteți specifica o estimare ML a
frecvențele de bază.

„-m ASC_PROTCATmatrixName[F|X]”
: matricea AA specificată + Optimizarea ratelor de substituție + Optimizarea
site specific

rate evolutive care sunt clasificate în numberOfCategories distincte
categorii de rate pentru o mai mare eficiență de calcul. Arborele final ar putea fi
evaluat automat sub PROTGAMMAmatrixName[F|X], în funcție de arbore
opțiunea de căutare. Cu apendicele opțional „X” puteți specifica o estimare ML a
frecvențele de bază. Prefixul ASC va corecta probabilitatea de constatare
părtinire.

„-m PROTGAMMAmatrixName[F|X]”
: matricea AA specificată + Optimizarea ratelor de substituție + modelul GAMMA al ratei

eterogenitatea (se va estima parametrul alfa).
Cu apendicele opțional „X” puteți specifica o estimare ML a frecvențelor de bază.

„-m ASC_PROTGAMMAmatrixName[F|X]”: matricea AA specificată + Optimizarea substituției
tarife + model GAMMA de tarif
eterogenitatea (se va estima parametrul alfa). Prefixul ASC se va corecta
probabilitatea unei părtiniri de constatare. Cu apendicele opțional „X” puteți
specificați o estimare ML a frecvențelor de bază.

„-m PROTGAMMAImatrixName[F|X]”
: La fel ca PROTGAMMAmatrixName[F|X], dar cu estimarea proporției de invariabil
site-uri.

Cu apendicele opțional „X” puteți specifica o estimare ML a frecvențelor de bază.

Modele de înlocuire AA disponibile: 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 Cu opțional „F”
anexă puteți specifica dacă doriți să utilizați frecvențe de bază empirice. AUTOF și
AUTOX nu mai sunt acceptate, dacă specificați AUTO va testa prot subst.
modele cu și fără frecvențe de bază empirice acum! Vă rugăm să rețineți că pentru
modele partiționate, puteți specifica, în plus, modelul AA per genă în
fișier de partiție (consultați manualul pentru detalii). De asemenea, rețineți că dacă estimați AA GTR
parametrii dintr-un set de date partiționat, aceștia vor fi legați (estimați în comun) peste tot
toate partițiile pentru a evita supraparametrizarea

-M Activați estimarea lungimilor de ramuri individuale pe partiție. Are doar efect
atunci când este utilizat în combinație cu „-q” Lungimile ramurilor pentru partițiile individuale vor fi
imprimat în fișiere separate Se calculează o medie ponderată a lungimilor ramurilor
folosind lungimile partițiilor respective

IMPLICIT: OFF

-n Specifică numele fișierului de ieșire.

-o Specificați numele unui singur outgrpoup sau a unei liste separate prin virgulă de outgroups, de ex.
„-o șobolan” sau „-o șobolan, șoarece”, în cazul în care mai multe grupuri externe nu sunt monofiletice
primul nume din listă va fi selectat ca grup extern, nu lăsați spații între ele
nume de taxoni!

-O Dezactivați verificarea pentru o secvență complet nedeterminată în aliniere. Programul va
nu ieșiți cu un mesaj de eroare când este specificat „-O”.

IMPLICIT: verificarea activată

-p Specificați o sămânță de număr aleatoriu pentru inferențe de parcimonie. Acest lucru vă permite să
reproduce rezultatele tale și mă va ajuta să depanez programul.

-P Specificați numele de fișier al unui model de substituție AA (proteine) definit de utilizator. Acest fișier
trebuie să conțină 420 de intrări, primele 400 fiind ratele de înlocuire AA (aceasta trebuie
fie o matrice simetrică) iar ultimele 20 sunt frecvențele de bază empirice

-q Specificați numele fișierului care conține alocarea modelelor la aliniere
partiții pentru mai multe modele de substituție. Pentru sintaxa acestui fișier vă rugăm
consultati manualul.

-r Specificați numele fișierului unui arbore de constrângeri binar. acest copac nu trebuie să fie
cuprinzător, adică nu trebuie să conțină toți taxonii

-R Specificați numele fișierului unui fișier de parametri binar al modelului care a fost anterior
generat cu RAxML folosind -f Opțiunea de evaluare a arborelui. Numele fișierului ar trebui
fi: RAxML_binaryModelParameters.runID

-s Specificați numele fișierului de date de aliniere în format PHYLIP

-S Specificați numele unui fișier de structură secundară. Fișierul poate conține „.” pentru
coloane de aliniere care nu fac parte dintr-o tulpină și caractere „()<>[]{}” la
definiți regiunile tulpinii și pseudonodurile

-t Specificați un nume de fișier arbore de pornire de utilizator în format Newick

-T NUMAI VERSIUNEA PTHREADS! Specificați numărul de fire pe care doriți să le rulați. Asigura-te ca
setați „-T” la cel mult numărul de procesoare pe care le aveți pe mașina dvs., în caz contrar, acolo
va fi o scădere uriașă a performanței!

-u utilizați mediana pentru aproximarea discretă a modelului GAMMA al ratei
eterogenitate

IMPLICIT: OFF

-U Încercați să economisiți memorie utilizând implementarea bazată pe SEV pentru coloanele cu goluri pe spații mari
alinieri Tehnica este descrisă aici:
http://www.biomedcentral.com/1471-2105/12/470 Acest lucru va funcționa numai pentru ADN și/sau
Date PROTEIN și numai cu versiunea SSE3 sau AVX-vextorizată a codului.

-v Afișează informații despre versiune

-V Dezactivați modelul de eterogenitate a ratei între site-uri și utilizați unul fără eterogenitate a ratei
in schimb. Funcționează numai dacă specificați modelul CAT de eterogenitate a ratei.

IMPLICIT: eterogenitatea ratei de utilizare

-w Calea COMPLETĂ (!) către directorul în care RAxML își va scrie fișierele de ieșire

IMPLICIT: directorul curent

-W Dimensiunea ferestrei glisante numai pentru algoritmul de prejudecată de plasare specifică site-ului exclus
eficient atunci când este utilizat în combinație cu „-f S”

IMPLICIT: 100 de site-uri

-x Specificați un număr întreg (seed aleatoriu) și activați bootstrapping rapid ATENȚIE:
spre deosebire de versiunea 7.0.4, RAxML va efectua replici rapide BS sub modelul de
eterogenitatea ratei pe care ați specificat-o prin „-m” și nu implicit sub CAT

-X La fel ca și opțiunea „-y” de mai jos, însă căutarea cu parcimonie este mai superficială.
RAxML va face doar un arbore de parcimonie cu ordine de adăugare în trepte aleatoriu
reconstrucție fără a efectua SPR-uri suplimentare. Acest lucru poate fi de ajutor pentru
seturi de date foarte largi ale întregului genom, deoarece acest lucru poate genera mai mult din punct de vedere topologic
arbori de pornire diferiți.

IMPLICIT: OFF

-y Dacă doriți să calculați doar un arbore de pornire a parcimoniei cu RAxML, specificați „-y”.
programul va ieși după calcularea arborelui de pornire

IMPLICIT: OFF

-Y Treceți un nume de fișier de grupare a cvartetelor care definește patru grupuri din care să desenați cvartete
Formatul de introducere a fișierului trebuie să conțină 4 grupuri în următoarea formă: (Pui, Om,
Loach), (vacă, crap), (șoarece, șobolan, focă), (balenă, broască); Funcționează doar în combinație
cu -f q !

-z Specificați numele de fișier al unui fișier care conține mai mulți arbori, de exemplu dintr-un bootstrap
care va fi folosit pentru a desena valori de bipartiție într-un arbore prevăzut cu „-t”, It
poate fi folosit și pentru a calcula probabilitățile de jurnal pe site în combinație cu „-fg” și
pentru a citi o grămadă de copaci pentru alte câteva opțiuni ("-fh", "-fm", "-fn").

-#|-N Specificați numărul de rulări alternative pe arbori de pornire distincti În combinație
cu opțiunea „-b”, aceasta va invoca o analiză multiplă boostrap. Rețineți că „-N”
a fost adăugat ca alternativă, deoarece „-#” uneori a cauzat probleme cu anumite
Sisteme de trimitere a locurilor de muncă MPI, deoarece „-#” este adesea folosit pentru a începe comentariile. daca tu
doriți să utilizați criteriile de pornire, specificați „-# autoMR” sau „-# autoMRE” sau „-#
autoMRE_IGN" pentru criteriile bazate pe arborele majoritar (a se vedea -I opțiune) sau „-#
autoFC" pentru criteriul bazat pe frecvență. Bootstopping va funcționa numai în
combinație cu „-x” sau „-b”

IMPLICIT: 1 singură analiză

--mesquite Imprimați fișiere de ieșire care pot fi analizate de Mesquite.

IMPLICIT: Dezactivat

--tăcut Dezactivează imprimarea avertismentelor legate de secvențe identice și în întregime
locuri nedeterminate în aliniament

IMPLICIT: Dezactivat

--no-seq-check Dezactivează verificarea MSA de intrare pentru secvențe identice și în întregime
site-uri nedeterminate.
Activarea acestei opțiuni poate economisi timp, în special pentru filogenomice mari
aliniamente. Înainte de a utiliza acest lucru, asigurați-vă că verificați alinierea folosind „-fc”
opțiune!

IMPLICIT: Dezactivat

--no-bfgs Dezactivează utilizarea automată a metodei BFGS pentru a optimiza ratele GTR pe nepartiționați
seturi de date ADN

IMPLICIT: BFGS activat

--asc-corr Permite specificarea tipului de corecție a părtinirii constatării pe care doriți să o utilizați.
Există 3

tipuri disponibile: --asc-corr=lewis: corecția standard de Paul Lewis
--asc-corr=felsenstein: o corecție introdusă de Joe Felsenstein care permite să
specificați în mod explicit

numărul de site-uri invariabile (dacă se cunoaște) pentru care se dorește să se corecteze.

--asc-corr=stamakis: o corecție introdusă de mine care permite în mod explicit
specifica
numărul de site-uri invariabile pentru fiecare caracter (dacă se știe) pe care se dorește să se corecteze
pentru.

--verificare-steagul Când utilizați această opțiune, RAxML va verifica doar dacă toate linia de comandă sunt marcate
specificate sunt disponibile și apoi ieșiți

cu un mesaj care listează toate indicatoarele nevalide ale liniei de comandă sau cu un mesaj care indică
că toate steagurile sunt valide.

--auto-prot=ml|bic|aic|aicc Când utilizați selecția automată a modelului de proteine, puteți alege
criteriu de selectare a acestor modele.

RAxML va testa toate subst. prot disponibile. modele cu excepția LG4M, LG4X și
Modele bazate pe GTR, cu și fără frecvențe de bază empirice. Poti alege
între selecția bazată pe scorul ML și criteriile BIC, AIC și AICc.

IMPLICIT: ml

--epa-keep-placements=număr specificați numărul de destinații de plasare potențiale pe care doriți să le păstrați
pentru fiecare citire în algoritmul EPA.

Rețineți că, valorile reale imprimate vor depinde și de setările pentru
--epa-prob-threshold=prag !

IMPLICIT: 7

--epa-prob-threshold=prag specificați un prag procentual pentru includerea potențialului
plasarea unei citiri în funcție de

greutatea maximă de plasare pentru această citire. Dacă setați această valoare la 0.01 destinații de plasare
care au o pondere de plasare de 1 la sută din plasarea maximă vor fi în continuare
imprimat în fișier dacă setarea de --epa-keep-placements permite asta

IMPLICIT: 0.01

--epa-acumulat-threshold=prag specificați un prag de pondere de probabilitate acumulată
pentru care sunt tipărite diferite plasări de citire

la dosar. Locațiile pentru o citire vor fi tipărite până la suma plasării lor
ponderi a atins valoarea de prag. Rețineți că această opțiune nu poate fi
folosit in combinatie cu --epa-prob-threshold nici cu --epa-keep-placements!

--JC69 specificați că toate partițiile ADN vor evolua sub modelul Jukes-Cantor, asta
suprascrie toate celelalte specificații ale modelului pentru partițiile ADN.

IMPLICIT: Dezactivat

--K80 specificați că toate partițiile ADN vor evolua sub modelul K80, acest lucru le depășește pe toate
alte specificații de model pentru partițiile ADN.

IMPLICIT: Dezactivat

--HKY85 specificați că toate partițiile ADN vor evolua sub modelul HKY85, aceasta suprascrie
toate celelalte specificații ale modelului pentru partițiile ADN.

IMPLICIT: Dezactivat

Aceasta este versiunea RAxML 8.2.4 lansată de Alexandros Stamatakis pe 02 octombrie 2015.

Cu contribuții foarte apreciate la cod de către: Andre Aberer (HITS) Simon Berger
(HITS) Alexey Kozlov (HITS) Kassian Kobert (HITS) David Dao (KIT și HITS)
Nick Pattengale (Sandia) Wayne Pfeiffer (SDSC) Akifumi S. Tanabe (NRIFS)

Utilizați raxmlHPC-PTHREADS online folosind serviciile onworks.net