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iqtree-omp - 最大似然的高效系统发育软件（多处理器
版）

概要

iqtree-omp -s [配置]

商品描述

适用于 Linux 1.3.11.1 位的 IQ-TREE 多核版本 64 1 年 2016 月 XNUMX 日 版权所有 ©
2011-2015 Nguyen Lam Tung、Olga Chernomor、Arndt von Haeseler 和 Bui Quang Minh。

一般 选项：
-？ 或者 -h
打印此帮助对话框

-s
PHYLIP/FASTA/NEXUS/CLUSTAL/MSF 格式的输入对齐

-st
BIN、DNA、AA、NT2AA、CODON、MORPH（默认：自动检测）

-q
边缘链接分区模型（NEXUS/RAxML 格式的文件）

-spp 喜欢 -q 选项，但允许特定于分区的费率

-sp 边缘非链接分区模型（如 -M RAxML 选项）

-t | BIONJ | 随机的
起始树（默认：100 棵简约树和 BIONJ）

-茶 喜欢 -t 但修复用户树（不执行树搜索）

-o
用于编写 .treefile 的外群分类群名称

-预
使用用于输出文件（默认：aln/partition）

-nt <#cpu_cores>
要使用的内核/线程数（必需）

-种子
随机种子数，通常用于调试目的

-v, -vv, -vvv
详细模式，在屏幕上打印更多消息

NEW 随机 树 搜索 算法：
-锁相环 使用系统发育似然库 (PLL)（默认：关闭）

-numpars
初始简约树的数量（默认值：100）

-托帕斯
最佳简约树的数量（默认值：20）

-斯普拉德
简约 SPR 搜索的半径（默认值：6）

-numcand
候选树集的大小（默认：5）

-人
随机 NNI 的扰动强度（默认值：0.5）

-allnni
执行更彻底的 NNI 搜索（默认：关闭）

-数字停止
要停止的不成功迭代次数（默认值：100）

-n <#迭代>
将迭代次数固定为 <#iterations>（默认值：自动）

-IQP 使用 IQP 树扰动（默认：随机 NNI）

-iqpnni
切换回旧的 IQPNNI 树搜索算法

超快 引导程序：
-BB <#replicates>
超快引导 (>=1000)

-wbt 将引导树写入 .ufboot 文件（默认值：无）

-wbtl 喜欢 -wbt 还要写分支长度

-纳米 <#迭代>
最大迭代次数（默认值：1000）

-下一步 <#iterations> UFBoot 停止规则的 #Iterations（默认值：100）

-bcor
最小相关系数（默认值：0.99）

-哔哔声
RELL epsilon 打破平局（默认值：0.5）

标准 非参数 引导程序：
-b <#replicates>
Bootstrap + ML 树 + 共识树 (>=100)

-公元前 <#replicates>
Bootstrap + 共识树

-博 <#replicates>
仅引导程序

单盒 科 测试：
-警报 <#replicates>
SH 类近似似然比检验 (SH-aLRT)

-警报 0
参数 aLRT 测试（Anisimova 和 Gascuel 2006）

-阿巴耶斯
近似贝叶斯检验（Anisimova 等人，2011 年）

磅蛋白 <#replicates>
快速本地引导概率

自动化 模型 选择：
-m 仅测试
标准模型选择（如 jModelTest、ProtTest）

-m 测试
喜欢 -m TESTONLY 但随后是树重建

-m 测试新的
包括 FreeRate (+R) 异质性在内的新模型选择

-m 测试新
喜欢 -m TESTNEWONLY 但随后是树重建

-m 仅测试合并
选择最适合的分区方案（如 PartitionFinder）

-m 测试合并
喜欢 -m TESTMERGEONLY 但随后是树重建

-m 仅测试新合并
喜欢 -m TESTMERGEONLY 但包括 FreeRate 异质性

-m 测试新合并
喜欢 -m TESTNEWMERGEONLY 之后是树重建

-集群
分区对的百分比（宽松聚类算法）

-mset 程序
将搜索限制为其他程序支持的模型（即 raxml、phyml 或
贝叶斯）

-mset m1,...,mk
将搜索限制为逗号分隔列表中的模型（例如 -mset WAG、LG、JTT)

-msub 资源
将搜索限制在为特定来源（即核、
线粒体、叶绿体或病毒）

-mfreq f1,...,fk
将搜索限制为使用状态频率列表（默认蛋白质： -mfreq 傅,F;
密码子： -mfreq ,F1x4,F3x4,F)

-速率 r1,...,rk
将搜索限制为使用跨站点速率模型列表（例如 -速率
E、I、G、I+G、R）

-cmmin
FreeRate 模型的最小 #categories [+R]（默认值：2）

-cmax
FreeRate 模型的最大 #categories [+R]（默认值：10）

???优点 AIC|AICc|BIC
要使用的最佳标准（默认值：全部）

-mtree 对每个考虑的模型执行全树搜索

-mredo 忽略先前计算的模型结果（默认值：否）

-疯了 MX1,...,MXK
还要考虑的混合模型列表

-mdef
模型定义 NEXUS 文件（参见手册）

代换 型号：
-m

DNA：HKY（默认）、JC、F81、K2P、K3P、K81uf、TN/TrN、TNef、
TIM、TIMEf、TVM、TVMef、SYM、GTR 或 6 位模型规范（例如，010010 =
香港）

蛋白质：WAG（默认）、泊松、cpREV、mtREV、Dayhoff、mtMAM、
JTT、LG、mtART、mtZOA、VT、rtREV、DCMut、PMB、HIVb、HIVw、JTTDCMut、FLU、Blosum62

蛋白质混合物：C10、...、C60、EX2、EX3、EHO、UL2、UL3、EX_EHO、LG4M、LG4X、
联合TTCF4G

二进制：JC2（默认）、GTR2

经验密码子：KOSI07、SCHN05

机制密码子：GY（默认）、MG、MGK、GY0K、GY1KTS、GY1KTV、GY2K、
MG1KTS、MG1KTV、MG2K

半经验密码子：XX_YY 其中 XX 是经验模型，YY 是机械模型

形态/SNP：MK（默认），有序

否则：包含用户模型参数的文件名
（速率参数和状态频率）

-m +F 或 +FO 或 +FU 或 +FQ（默认：自动）
计数、优化、用户定义、等状态频率

-m +F1x4 或 +F3x4
密码子频率

-m +ASC
形态学/SNP 数据的确定偏差校正

-m “混合{m1，...mK}”
具有 K 个分量的混合模型

-m “FMIX{f1,...fK}”
具有 K 个分量的频率混合模型

-mwopt 打开优化混合权重（默认值：无）

率 异质性：
-m +I 或 +G[n] 或 +I+G[n] 或 +R[n]
Invar、Gamma、Invar+Gamma 或 FreeRate 模型，其中“n”是类别数
（默认：n=4）

-a
站点速率的 Gamma 形状参数（默认值：估计）

-g中值
Gamma 率类别的计算平均值（默认值：平均值）

--测试-阿尔法
+I+G 模型参数的更彻底估计

-i
不变位点的比例（默认：估计）

-mh 使用 Meyer & von Haeseler (2003) 将特定站点的费率计算为 .mhrate 文件
方法

测试 OF 模型 同质性：
-m 最白
使用 Weiss & von Haeseler (2003) 的测试模型 (GTR+G) 同质性假设
方法

-ns <#模拟>
#模拟获得零分布（默认值：1000）

共识 重建：
-t
用于共识重建的输入树集

-minsup
[0,1] 范围内的最小分割支持； 0.5 多数规则共识（默认值：0，即
扩展共识）

-双
丢弃开始时的树木

-和 计算共识树到 .contree 文件

-净 计算共识网络到 .nex 文件

-sup
分配支持值到 .suptree

-suptag
节点名称（或所有）以分配节点出现的树 ID

罗宾逊-福兹 距离：
-rf_all
计算树木的全对全 RF 距离

-射频
计算存储在其中的两组树之间的所有 RF 距离和


-rf_adj
计算相邻树的 RF 距离

树 拓扑 测试：
-z
评估一组用户树

-zb <#replicates>
对通过的树执行 BP、KH、SH、ELW 测试 -z

-zw 还执行加权 KH 和加权 SH 测试

生成 随机 树木：
-r
在 Yule-Harding 模型下创建一个随机树。

-en
在 Uniform 模型下创建一个随机树。

-rcat
创建一个随机的毛毛虫树。

-rbal
创建一个随机平衡树。

-rcsg
创建一个随机的圆形分割网络。

-rlen
随机树的最小、平均和最大分支长度。

其他事项：
-重量 将局部最优树写入 .treels 文件

-bfix 修复通过的用户树的分支长度 -茶

-blmin 优化的最小分支长度（默认 0.000001）

-blmax 优化的最大分支长度（默认 100）

-wsl 将站点日志可能性写入 .sitelh 文件

-wslr 为每个速率类别编写站点对数似然

-wslm 为每个混合类编写站点对数似然

-wslmr 为每个混合+速率类编写站点对数似然

-fconst f1,...,fN
将恒定模式添加到对齐中（N=#nstates）

使用 onworks.net 服务在线使用 iqtree-omp