Bu, Ubuntu Online, Fedora Online, Windows çevrimiçi emülatörü veya MAC OS çevrimiçi emülatörü gibi birden fazla ücretsiz çevrimiçi iş istasyonumuzdan birini kullanarak OnWorks ücretsiz barındırma sağlayıcısında çalıştırılabilen hmmemit komutudur.
Program:
ADI
hmmemit - bir HMM profilinden örnek diziler
SİNOPSİS
hmmmm [seçenekler] hmm dosyası
TANIM
The hmmmm profildeki HMM(ler)den program örnekleri (yayar) dizileri hmm dosyası, ve
bunları çıktıya yazar. Örnekleme dizileri çeşitli amaçlar için faydalı olabilir,
kıyaslamalar veya testler için sentetik gerçek pozitifler oluşturmak dahil.
Varsayılan, çekirdek olasılık modelinden hizalanmamış bir diziyi örneklemektir.
her dizinin bir tam uzunlukta alandan oluştuğu anlamına gelir. Alternatif olarak, -c
seçeneği, basit bir çoğunluk kuralı konsensüs dizisi yayınlayabilirsiniz; veya ile -a seçenek, sen
bir hizalama yayınlayabilir (bu durumda, muhtemelen -N başka bir şeye
model başına varsayılan 1 diziden daha fazla).
Diğer bir seçenek olarak, -p seçeneği, tam olarak yapılandırılmış bir diziden bir dizi örnekleyebilirsiniz.
HMMER arama profili. Bu, HMMER'in tanımına göre bir "homolog diziyi" örneklemek anlamına gelir,
homolog olmayan yan diziler, yerel hizalamalar ve başına çoklu alanlar dahil
uzunluk modeline ve profil için seçilen hizalama moduna bağlı olarak sıra.
The hmm dosyası bir HMM kitaplığı içerebilir, bu durumda her HMM sırayla kullanılacaktır.
'-' (tire) olabilir, bu da bu girdiyi şuradan okumak anlamına gelir: stdin bir dosyadan ziyade.
ORTAK SEÇENEKLER
-h Yardım; komut satırı kullanımı ve mevcut tüm seçenekler hakkında kısa bir hatırlatma yazdırın.
-o Çıktı dizilerini dosyaya yönlendirin , yerine stdout'u.
-N Örnek tek bir dizi yerine model başına diziler.
SEÇENEKLER KONTROL NE TO yaymak
Varsayılan örneklemedir N çekirdek modelden diziler. Alternatif olarak, seçebilirsiniz
aşağıdaki alternatiflerden biri (ve yalnızca biri).
-a içindeki her HMM için bir hizalama yayınlayın. hmm dosyası hizalanmamış örnekleme yerine
sıralar birer birer.
-c Diziden bir dizi örneklemek yerine, çoğulluk kuralı bir konsensüs dizisi yayınlayın.
profil HMM'nin olasılık dağılımı. Konsensüs dizisi tarafından oluşturulur
her eşleşme durumunda maksimum olasılık kalıntısının seçilmesi.
-C Daha gösterişli bir çoğulluk kuralı konsensüs dizisi yayar. -c seçenek. eğer maksimum
olasılık kalıntısı p'ye sahiptir en az küçük harf 'herhangi bir' kalıntı (n veya x) olarak gösterin; Eğer
p >= en az ve minu küçük harf kalıntısı olarak göster; ve eğer p >= minu olarak göster
bir büyük harf kalıntısı. varsayılan ayarları minu ve en az her ikisi de 0.0'dır, bu
anlamına geliyor -C ile aynı çıktıyı verir -c sen de ayarlamazsan minu ve en az sana ne
istemek.
-p Çekirdekten değil, örtük arama profilinden hizalanmamış dizileri örnekleyin
modeli. Çekirdek model sadece homolog durumlardan oluşur (başlangıç arasındaki
ve bir HMMER Plan7 modelinin son durumları). Profil, homolog olmayan N'yi içerir,
C ve J durumları, yerel/glokal ve tek/çoklu algoritma yapılandırması ve
hedef uzunluk modeli Bu nedenle bir profilden örneklenen diziler şunları içerebilir:
homolog olmayan ve aynı zamanda homolog diziler ve birden fazla içerebilir
homolog dizi segmenti. Varsayılan olarak, profil çoklu vuruş yerel modundadır ve
hedef dizi uzunluğu L=400 için yapılandırılır.
SEÇENEKLER KONTROL EMİSYON DAN PROFİLLER
Bu seçenekler, -p seçeneği.
-L Ortalama bir uzunluk oluşturmak için profilin hedef dizi uzunluğu modelini yapılandırın.
aşağı yukarı 400 varsayılanı yerine.
--yerel
Profili çoklu vuruş yerel hizalama için yapılandırın.
--tek yerel
Tek parça yerel hizalama için profili yapılandırın (Smith/Waterman).
--küresel
Profili çoklu vuruş genel hizalaması için yapılandırın.
--tek uluslu
Unihit glocal hizalama için profili yapılandırın.
SEÇENEKLER KONTROL FANTEZİ UZLAŞMA EMİSYON
Bu seçenekler, -C seçenek.
--dakika
Ayarlar en az zayıf korunmuş kalıntıları küçük harf olarak göstermek için eşik. (0 <=
x <= 1)
--min
Ayarlar minu güçlü bir şekilde korunmuş kalıntıları büyük harf olarak göstermek için eşik. (0
<= x <= 1)
DİĞER SEÇENEKLER
--tohum
Rastgele sayı üretecini şu şekilde tohumlayın , bir tamsayı >= 0. sıfırdan farklı, herhangi
stokastik simülasyonlar tekrarlanabilir olacaktır; aynı komut aynı şeyi verecek
Sonuçlar. Eğer 0 ise, rastgele sayı üreteci keyfi olarak ekilir ve
stokastik simülasyonlar, aynı komutun çalıştırılmasından çalıştırılmasına değişiklik gösterecektir. Varsayılan
0: keyfi bir tohum kullanın, çok farklı hmmmm koşular farklı üretecek
örnekleri.
onworks.net hizmetlerini kullanarak hmmemit'i çevrimiçi kullanın
