hmmscan - Онлайн в облаке

ПРОГРАММА:

ИМЯ

hmmscan - поиск последовательностей белков по базе данных профилей белков

СИНТАКСИС

хммскан [опции]

ОПИСАНИЕ

хммскан используется для поиска последовательностей белков в наборах профилей белков. Для
каждая последовательность в , используйте эту последовательность запросов для поиска в целевой базе данных
профили в , и вывести ранжированные списки профилей с наиболее значимыми
соответствует последовательности.

The может содержать более одной последовательности запросов. Это может быть формат FASTA или
несколько других распространенных форматов файлов последовательностей (среди прочих, genbank, embl и uniprot) или
в форматах файлов выравнивания (стокгольмский, выровненный фаста и др.). Увидеть --qformat вариант
для полного списка.

The нужно нажимать с помощью госпожа прежде, чем его можно будет найти с помощью хммскан.
Это создает четыре двоичных файла с расширением .h3 {fimp}.

Запрос может быть '-' (символ тире), и в этом случае последовательности запросов
читать из труба вместо файла. В не может быть прочитан из
поток, потому что он должен иметь эти четыре вспомогательных двоичных файла, сгенерированных
госпожа.

Формат вывода разработан так, чтобы он был удобочитаем, но часто бывает настолько объемным, что
читать его непрактично, а разбирать - мучительно. В --tblout и --domtblout кредита
сохранять вывод в простых табличных форматах, которые являются краткими и удобными для анализа. В -o вариант
позволяет перенаправить основной вывод, в том числе выбросить его в / dev / null.

ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЕ ОПЦИИ

-h Помощь; напечатайте краткое напоминание об использовании командной строки и всех доступных параметрах.

ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЕ ОПЦИИ Для УПРАВЛЕНИЕ ВЫВОД

-o Направляйте основной вывод в удобном для чтения виде в файл вместо стандартного стандартного вывода.

--tblout
Сохраните простой табличный (с разделителями-пробелами) файл, в котором резюмируются выходные данные для каждой цели,
с одной строкой данных на каждую найденную гомологичную целевую модель.

--domtblout
Сохраните простой табличный файл (с разделителями-пробелами), в котором резюмируются выходные данные по доменам,
с одной строкой данных на гомологичный домен, обнаруженный в последовательности запросов для каждого
гомологичная модель.

--pfamtblout
Сохраните особенно сжатый табличный файл (с разделителями-пробелами), в котором резюмируются необходимые данные.
целевой вывод, с одной строкой данных на каждую найденную гомологичную целевую модель.

--акк В главном выводе, где это возможно для профилей, используйте присоединения вместо имен.
и / или последовательности.

--ноали
Пропустите секцию выравнивания из основного вывода. Это может значительно снизить производительность.
Объем.

--notextw
Не ограничивайте длину каждой строки в основном выводе. По умолчанию установлено ограничение 120.
символов в строке, что помогает четко отображать вывод на терминалах и
в редакторах, но может обрезать строки описания целевого профиля.

--textw
Установите ограничение длины строки основного вывода на символов в строке. По умолчанию
120. Воспользуйтесь функционалом

ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЕ ОПЦИИ Для СОСТАВЛЕНИЕ ОТЧЕТОВ ПОРОГОВ

Пороговые значения отчетов контролируют, какие попадания сообщаются в выходных файлах (основной вывод,
--tblout и --domtblout).

-E В выходных данных для каждой цели укажите целевые профили со значением E <= ,
по умолчанию 10.0, что означает, что в среднем будет зарегистрировано около 10 ложных срабатываний.
на запрос, так что вы можете увидеть верхнюю часть шума и решить для себя,
действительно шум.

-T Вместо того, чтобы устанавливать пороговые значения для выходных данных профиля по E-значению, вместо этого укажите цель отчета
профили с битовой оценкой> = .

--ДОМЕ
В выходных данных для каждого домена для целевых профилей, которые уже удовлетворяют требованиям для каждого домена.
порог отчетности профиля, отчет по отдельным доменам с условным E-значением
из <= . По умолчанию - 10.0. Условное значение E означает ожидаемое число
дополнительных ложноположительных доменов в меньшем пространстве поиска тех
сравнения, которые уже соответствовали порогу отчетности по профилю (и, следовательно,
должен уже иметь хотя бы один гомологичный домен).

--domT
Вместо того, чтобы устанавливать пороговые значения для каждого домена по E-значению, вместо этого сообщайте о доменах с
битовая оценка> = .

ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЕ ОПЦИИ Для ВКЛЮЧЕНИЕ ПОРОГОВ

Пороги включения более строгие, чем пороги отчетности. Контроль порогов включения
какие совпадения считаются достаточно надежными для включения в выходное выравнивание или
последующий раунд поиска. В хммскан, который не имеет вывода выравнивания (например,
хммпоиск or фммер), ни каких-либо итеративных шагов поиска (например, Джекхммер), пороги включения
имеют небольшой эффект. Они влияют только на то, какие домены будут отмечены как важные (!) Или
сомнительный (?) в выводе домена.

--incE
Используйте E-значение <= как порог включения для каждой цели. По умолчанию
0.01, что означает, что в среднем ожидается около 1 ложного срабатывания в каждом
100 поисков с разными последовательностями запросов.

--incT
Вместо использования E-значений для установки порога включения используйте бит
оценка> = как порог включения для каждой цели. Было бы необычно использовать
пороговые значения битовой оценки с хммскан, потому что вы не ожидаете ни одного балла
порог работы для разных профилей; разные профили имеют немного
различное ожидаемое распределение баллов.

--incdomE
Используйте условное E-значение <= в качестве порога включения для каждого домена, в
цели, которые уже достигли общего порога включения для каждой цели.
По умолчанию 0.01.

--incdomT
Вместо использования E-значений используйте битовую оценку> = в качестве домена
порог включения. Как и в случае с --incT выше, было бы необычно использовать один бит
порог оценки в хммскан.

ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЕ ОПЦИИ Для ДЛЯ МОДЕЛИ СЧЕТ ПОРОГ

Кураторские базы данных профилей могут определять конкретные пороговые значения битовой оценки для каждого профиля,
заменяет пороговые значения только на основании статистической значимости.

Чтобы использовать эти параметры, профиль должен содержать соответствующие (GA, TC и / или NC)
необязательная аннотация порогового значения баллов; это подобрано хммбилд из стокгольмского формата
файлы выравнивания. Каждый вариант пороговой обработки имеет две оценки: пороговое значение для каждой последовательности.
и порог для домена Они действуют так, как если бы -T --incT --domT
--incdomT был применен специально с использованием курируемых пороговых значений каждой модели.

--cut_ga
Используйте битовые оценки GA (сбор) в модели, чтобы установить для каждой последовательности (GA1) и для каждой последовательности.
доменная (GA2) отчетность и пороги включения. Пороги GA обычно
считается надежным тщательно подобранным порогом, определяющим членство в семье; для
Например, в Pfam эти пороги определяют, что включается в Pfam Full
выравнивания на основе поисков с моделями Pfam Seed.

--cut_nc
Используйте пороговые значения битовой оценки NC (шумоподавление) в модели, чтобы установить для каждой последовательности
(NC1) и пороговые значения для отчетности и включения по доменам (NC2). Пороги NC
обычно считается результатом из известных ложноположительных результатов с наивысшей оценкой.

--cut_tc
Используйте пороги оценки битов NC (доверенная отсечка) в модели, чтобы установить для каждой последовательности.
(TC1) и пороговые значения для отчетов и включения по доменам (TC2). Пороги TC
обычно считается результатом из известных истинно положительных результатов с наименьшей оценкой.
это прежде всего известные ложные срабатывания.

КОНТРОЛЬ OF УСКОРЕНИЕ ТРУБОПРОВОД

Поиск HMMER3 ускоряется в трехступенчатом конвейере фильтрации: фильтр MSV,
Фильтр Витерби и Прямой фильтр. Первый фильтр самый быстрый и самый
приблизительный; последний - это полный алгоритм прямого подсчета очков. Также есть фильтр смещения
шаг между MSV и Витерби. Цели, которые проходят все этапы конвейера ускорения
затем подвергаются постобработке - идентификация домена и оценка с использованием
Алгоритм вперед / назад.

Изменение пороговых значений фильтра только удаляет или включает цели из рассмотрения; изменение
пороговые значения фильтра не изменяют битовые оценки, E-значения или выравнивания, все из которых
определяется исключительно при постобработке.

--Максимум Отключите все фильтры, включая фильтр смещения, и запустите полный вперед / назад
постобработка для каждой цели. Это несколько увеличивает чувствительность, при большом
стоимость в скорости.

--F1
Установите пороговое значение P для шага фильтра MSV. По умолчанию 0.02, что означает
ожидается, что примерно 2% негомологичных мишеней с наибольшим количеством очков пройдут
фильтр.

--F2
Установите пороговое значение P для шага фильтра Витерби. По умолчанию 0.001.

--F3
Установите пороговое значение P для шага прямого фильтра. По умолчанию 1e-5.

--нобии
Выключите фильтр смещения. Это несколько увеличивает чувствительность, но может
высокая скорость, особенно если запрос имеет смещенный состав остатка (например,
область повторяющейся последовательности, или если это мембранный белок с большими участками
гидрофобность). Без фильтра смещения слишком много последовательностей могут пройти через фильтр.
с предвзятыми запросами, что приводит к более медленной, чем ожидалось, производительности, поскольку
вычислительно-интенсивные алгоритмы прямого / обратного
загрузить.

ДРУГИЕ ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЕ ОПЦИИ

--ненуль2
Отключите корректировку баллов null2 для смещенной композиции.

-Z Утвердите, что общее количество целей в ваших поисках , для целей
вычислений E-значения для каждой последовательности, а не фактического количества целей
видел.

--domZ
Утвердите, что общее количество целей в ваших поисках , для целей
расчетов условного E-значения для каждой области, а не количества целей
которые превысили пороговые значения для отчетности.

--семя
Установите начальное число случайных чисел на . Для некоторых шагов постобработки требуется Monte
Карло моделирование. По умолчанию используется фиксированное начальное число (42), поэтому результаты
точно воспроизводимый. Любое другое положительное целое число даст другое (но также
воспроизводимые) результаты. При выборе 0 используется произвольно выбранное начальное число.

--qformat
Убедитесь, что файл последовательности запросов имеет формат . Принятые форматы включают
Fasta, Embl, генбанк, ддбж, унипрот, Стокгольм, пфам, a2m и AFA.

--Процессор
Установите количество параллельных рабочих потоков равным . По умолчанию HMMER устанавливает это значение
количество ядер ЦП, которое он обнаруживает на вашем компьютере, то есть пытается максимизировать
использование имеющихся у вас ядер процессора. Параметр выше, чем количество
доступные ядра не имеют большого значения, но вы можете захотеть установить его на что-то
меньше. Вы также можете контролировать это число, установив переменную среды,
ХММЕР_NCPU.

Эта опция доступна только в том случае, если HMMER был скомпилирован с поддержкой потоков POSIX.
Это значение по умолчанию, но оно могло быть отключено для вашего сайта или компьютера на
некоторая причина.

--ларек
Для отладки версии MPI master / worker: пауза после запуска, чтобы включить
разработчик, чтобы присоединить отладчики к запущенным основным и рабочим процессам. послать
SIGCONT сигнал для отмены паузы. (Под gdb: (GDB) сигнал СЛЕДУЮЩИЙ)

(Доступно, только если во время компиляции была включена дополнительная поддержка MPI.)

--mpi Запустите в режиме главного / рабочего MPI, используя мпирун.

(Доступно, только если во время компиляции была включена дополнительная поддержка MPI.)

Используйте hmmscan онлайн с помощью сервисов onworks.net