cmscan - 클라우드에서의 온라인

프로그램:

이름

cmscan - 공분산 모델 데이터베이스에 대한 검색 시퀀스

개요

cmscan [옵션]

기술

cmscan 공분산 모델 모음에 대해 시퀀스를 검색하는 데 사용됩니다. 각각
시퀀스 , 해당 쿼리 시퀀스를 사용하여 CM의 대상 데이터베이스를 검색합니다.
, 가장 중요한 일치 항목이 있는 CM의 순위 목록을 출력합니다.
순서.

이 어플리케이션에는 XNUMXµm 및 XNUMXµm 파장에서 최대 XNUMXW의 평균 출력을 제공하는 둘 이상의 쿼리 시퀀스를 포함할 수 있습니다. FASTA 형식일 수 있습니다.
기타 여러 일반적인 시퀀스 파일 형식(genbank, embl 등) 또는
정렬 파일 형식(스톡홀름, 정렬된 fasta 등). 참조 --qformat option
전체 목록을 보려면

이 어플리케이션에는 XNUMXµm 및 XNUMXµm 파장에서 최대 XNUMXW의 평균 출력을 제공하는 다음을 사용하여 눌러야 합니다. cmpress 검색되기 전에 cmscan. 이
.i1{fimp}라는 접미사가 붙은 XNUMX개의 바이너리 파일을 생성합니다. 추가적으로, 틀림없이
E-값에 대해 보정됨 cm보정 압박을 받기 전에 cmpress.

쿼리 쿼리 시퀀스는 '-'(대시 문자)일 수 있습니다.
에서 읽다 파일 대신 파이프. NS 에서 읽을 수 없습니다
스트림에 의해 생성된 XNUMX개의 보조 바이너리 파일이 필요하기 때문입니다. cmpress.

출력 형식은 사람이 읽을 수 있도록 설계되었지만 종종 너무 방대하여
그것을 읽는 것은 비현실적이며 그것을 파싱하는 것은 고통입니다. NS --tblout 옵션은 출력을
간결하고 구문 분석하기 쉬운 간단한 표 형식입니다. 그만큼 -o 옵션 허용
/dev/null에서 버리는 것을 포함하여 기본 출력을 리디렉션합니다.

cmscan 특수 알고리즘을 사용하여 표적 서열의 5' 및 3' 말단을 재검토합니다.
탐지를 위해 잘린 히트, 실제 전체의 5' 및/또는 3' 끝 부분
대상 시퀀스 파일에 길이 상동 시퀀스가 ​​없습니다. 이러한 유형의 조회수
조립되지 않은 시퀀싱 읽기로 구성된 시퀀스 파일에서 가장 일반적입니다. 에 의해
기본적으로 대상의 첫 번째 잔여물을 포함하려면 5' 잘린 히트가 필요합니다.
에서 파생된 시퀀스 , 및 3' 잘린 히트는 다음을 포함하는 데 필요합니다.
파생된 표적 서열의 최종 잔기. 5' 및 3' 잘린 히트는 반드시
파생된 표적 서열의 첫 번째 및 마지막 잔기를 포함합니다. 그만큼 --anytrunc
옵션은 시퀀스 끝점의 적중 포함에 대한 요구 사항을 완화하고 잘립니다.
적중은 대상 시퀀스의 모든 위치에서 시작하고 중지할 수 있습니다. 중요한 것은
하지만, 함께 --anytrunc, 모델 보정이 수행되므로 적중 E-값의 정확성이 떨어집니다.
잘린 적중 가능성을 고려하지 않으므로 주의해서 사용하십시오. 그만큼 --notrunc
옵션을 사용하면 잘린 적중 감지를 끌 수 있습니다. --notrunc 실행을 줄일 것입니다
시간 cm스캔, 대상에 가장 중요한 많은 짧은 파일을 포함하는 파일
시퀀스. 잘린 적중 감지는 다음과 같은 경우 자동으로 꺼집니다. --최대, --아뇨,
--qdb, or --노밴드 옵션은 가속 HMM 사용에 의존하기 때문에 사용됩니다.
해당 옵션 중 하나에 의해 꺼지는 줄무늬 정렬 전략입니다.

옵션

-h 돕다; 명령줄 사용 및 사용 가능한 모든 옵션에 대한 간략한 알림을 인쇄합니다.

-g 켜기 글 로컬 정렬 알고리즘, 쿼리 모델과 관련하여 전역
대상 데이터베이스와 관련하여 로컬입니다. 기본적으로 로컬 정렬은
대상 시퀀스와
모델. 로컬 모드에서 필요한 경우 두 개 이상의 하위 시퀀스에 걸쳐 정렬
(예: 쿼리 모델과 대상 시퀀스의 구조가 부분적으로만
공유), 구조에서 특정 대규모 삽입 및 삭제를 허용합니다.
일반 인델과 다르게 페널티를 받습니다. 로컬 모드는 경험적으로 더 잘 수행됩니다.
벤치마크하고 원격 상동성 감지에 훨씬 더 민감합니다.
경험적으로 glocal 검색은 local 검색보다 훨씬 적은 조회수를 반환하므로 glocal
일부 응용 프로그램에서는 필요할 수 있습니다.

-Z 검색 공간 크기가 다음과 같은 것처럼 E-값을 계산합니다. 메가베이스(Mb). 없이
이 옵션을 사용하면 각 쿼리 시퀀스에 대한 검색 공간 크기가 변경됩니다.
현재 쿼리 시퀀스의 길이에 2를 곱한 것으로 정의됩니다(왜냐하면 두 가닥 모두
시퀀스의 CM 수를 곱한 값이 검색됩니다. .

--devhelp
다음과 같이 인쇄 도움말 -h , 표시되지 않는 전문가 옵션도 포함
과 -h . 이러한 전문가 옵션은 광범위한
대부분의 사용자이므로 매뉴얼 페이지에 설명되어 있지 않습니다. 유일한 자원
그들이 실제로 무엇을 하는지 이해하기 위한 간단한 한 줄 설명 출력입니다.
언제 --devhelp 활성화되어 있고 소스 코드가 있습니다.

옵션 위한 제어 출력

-o 사람이 읽을 수 있는 기본 출력을 파일로 지정 기본 stdout 대신.

--tblout
찾은 적중을 요약하는 간단한 표 형식(공백으로 구분) 파일을 하나의 파일로 저장합니다.
적중 당 데이터 라인. 이 파일의 형식은 Infernal 사용자 섹션에 설명되어 있습니다.
안내서.

--acc 프로필에 사용할 수 있는 경우 기본 출력에서 ​​이름 대신 액세스를 사용합니다.
및/또는 시퀀스.

--노알리
기본 출력에서 ​​정렬 섹션을 생략합니다. 이것은 출력을 크게 줄일 수 있습니다
음량.

--notextw
기본 출력에서 ​​각 줄의 길이를 제한하지 않습니다. 기본값은 120으로 제한됩니다.
터미널에 출력을 깔끔하게 표시하는 데 도움이되는 행당 문자 및
편집기에서는 대상 프로필 설명 줄을 자를 수 있습니다.

--텍스트
주 출력의 라인 길이 제한을 다음으로 설정하십시오. 줄당 문자 수. 기본값은
120.

--말 수가 많은
필터를 포함하여 기본 출력에 추가 검색 파이프라인 통계를 포함합니다.
잘린 적중 감지 및 버려진 봉투 수에 대한 생존 통계
매트릭스 크기 오버플로로 인해.

옵션 제어 보고 임계 값

보고 임계값은 출력 파일(기본 출력 및
--tblout) 조회수는 통계적 유의성(E-값)에 따라 순위가 매겨집니다. 기본적으로 모든 히트
E-값 <= 10인 것이 보고됩니다. 다음 옵션을 사용하면 기본값을 변경할 수 있습니다.
E-value 보고 임계값 또는 대신 비트 점수 임계값 사용.

-E 대상별 출력에서 ​​E-값이 <=인 대상 시퀀스를 보고합니다. . 이 어플리케이션에는 XNUMXµm 및 XNUMXµm 파장에서 최대 XNUMXW의 평균 출력을 제공하는
기본값은 10.0이며 평균적으로 약 10개의 오탐지가 보고됨을 의미합니다.
쿼리당, 노이즈의 상단을 확인하고 스스로 결정할 수 있습니다.
정말 소음.

-T E-값에 대한 CM당 출력 임계값을 지정하는 대신 대상 시퀀스를
>=의 비트 점수 .

옵션 위한 포함 임계 값

포함 임계값은 보고 임계값보다 엄격합니다. 포함 임계값 제어
가능한 후속 작업에 포함될 만큼 충분히 신뢰할 수 있는 것으로 간주되는 히트
검색 라운드 또는 조회수에서 의심스러운("?") 대신 중요한("!")로 표시됨
출력.

--incE
<=의 E-값 사용 적중 포함 임계값으로 사용됩니다. 기본값은 0.01입니다.
즉, 평균적으로 1개당 약 100개의 오탐이 예상됩니다.
다양한 쿼리 순서로 검색합니다.

--incT
포함 임계값을 설정하기 위해 E-값을 사용하는 대신 비트를 사용하십시오.
점수 >= 적중 포함 임계값으로 사용됩니다. 기본적으로 이 옵션은 설정되어 있지 않습니다.

옵션 위한 모델별 SCORE 임계값

선별된 CM 데이터베이스는 각 CM에 대해 특정 비트 점수 임계값을 정의할 수 있습니다.
통계적 유의성만을 기반으로 하는 임계값.

이러한 옵션을 사용하려면 프로필에 적절한(GA, TC 및/또는 NC)
선택적 점수 임계값 주석; 이것은 의해 선택됩니다 cmbuild 스톡홀름 형식에서
정렬 파일. 각 임계값 옵션의 점수는 다음과 같습니다. 비트, 그리고 마치 -T
--incT 각 모델의 선별된 임계값을 사용하여 구체적으로 적용되었습니다.

--cut_ga
모델의 GA(수집) 비트 점수를 사용하여 적중 보고 및 포함 설정
임계값. GA 임계값은 일반적으로 신뢰할 수 있는 선별된 임계값으로 간주됩니다.
가족 구성원을 정의하는 기준점; 예를 들어 Rfam에서는 다음 임계값이
Rfam Seed를 사용한 검색을 기반으로 Rfam Full 정렬에 포함되는 항목 정의
모델.

--cut_nc
모델의 NC(노이즈 컷오프) 비트 점수 임계값을 사용하여 적중 보고 설정
및 포함 임계값. NC 임계값은 일반적으로 다음의 점수로 간주됩니다.
가장 높은 점수를 받은 알려진 오탐지.

--cut_tc
모델에서 TC(신뢰할 수 있는 컷오프) 비트 점수 임계값을 사용하여 적중 보고 설정
및 포함 임계값. TC 임계값은 일반적으로 다음의 점수로 간주됩니다.
모든 알려진 오 탐지보다 가장 낮은 점수의 알려진 참 긍정입니다.

옵션 제어 L' 가속 관로

Infernal 1.1 검색은 XNUMX단계 필터 파이프라인에서 가속화됩니다. 처음 XNUMX개
스테이지는 프로파일 HMM을 사용하여 스테이지 XNUMX CM CYK로 전달되는 엔벨로프를 정의합니다.
필터. 모든 필터를 통과한 봉투에는 CM을 사용하여 최종 점수가 할당됩니다.
내부 알고리즘.

프로파일 HMM 필터는 cmbuild 프로그램에 저장됩니다. .

각각의 연속 필터는 이전 필터보다 느리지만 성능은 더 좋습니다.
높은 점수의 CM 히트를 포함할 수 있는 하위 시퀀스와 그렇지 않은 하위 시퀀스를 구별합니다.
아니다. 처음 3개의 HMM 필터 단계는 HMMER1에서 사용된 것과 동일합니다. 1단계(FXNUMX)
긴 시퀀스에 대해 수정된 로컬 HMM SSV 필터입니다. 2단계(F2)는 로컬 HMM입니다.
비터비 필터. 3단계(F3)는 로컬 HMM 정방향 필터입니다. 처음 세 개 각각
단계는 로컬 모드에서 프로필 HMM을 사용하여 대상 하위 시퀀스를 정렬할 수 있습니다.
HMM의 모든 지역. 4단계(F4)는 대상이 필요한 글로컬 HMM 필터입니다.
전체 길이 프로파일 HMM에 정렬하기 위한 하위 시퀀스입니다. 5단계(F5)는 글로컬 HMM입니다.
엔벨로프 정의 필터는 HMMER3의 도메인 식별 추론을 사용하여 정의합니다.
봉투 경계. 2에서 5까지의 각 단계 후에 바이어스 필터 단계(F2b, F3b, F4b 및
F5b) 편향으로 인해 필터를 통과한 것으로 보이는 시퀀스를 제거하는 데 사용됩니다.
컴포지션만. F1에서 F5b 단계까지 남아 있는 봉투는 다음과 같이 전달됩니다.
로컬 CM CYK 필터. CYK 필터는 HMM에서 파생된 제약 조건(대역)을 사용합니다.
필요한 계산 수를 줄이고 시간을 절약하기 위해 봉투 정렬.
CYK를 통과하는 모든 엔벨로프는 다시 HMM을 사용하여 로컬 CM Inside 알고리즘으로 점수를 매깁니다.
가속을 위한 밴드.

하위 시퀀스에 필요한 최소 점수를 정의하는 기본 필터 임계값
각 단계에서 살아남을 수 있는 탐색 공간(Z)의 크기를 기준으로 정의됩니다.
현재 쿼리 시퀀스의 길이에 2를 곱한 것입니다(두 가닥 모두
검색됨)에 있는 프로필 수를 곱한 값 . 그러나 다음 중 하나라도 해당된다면 -Z or --FZ
옵션을 사용하면 검색 공간이 다음으로 간주됩니다. 목적을 위해
필터 임계값을 정의합니다.

더 큰 데이터베이스의 경우 필터가 더 엄격하여 더 많은 가속이 가능하지만
잠재적으로 더 큰 민감도 손실이 발생합니다. 그 근거는 더 큰 데이터베이스의 경우
통계적 유의성을 얻으려면 적중의 점수가 더 높아야 하므로 필터링이 더 엄격해집니다.
낮은 점수의 중요하지 않은 히트를 제거하는 것은 허용됩니다.

가능한 모든 검색 공간 크기 및 모든 필터 단계에 대한 P-값 임계값은 다음과 같습니다.
다음에 나열됩니다. (P값 임계값 0.01은 가장 높은 점수를 받은 사람의 약 1%가
nonhomologous subsequence는 필터를 통과할 것으로 예상됩니다.) Z는 다음의 수로 정의됩니다.
전체 표적 서열 파일의 뉴클레오티드는 2배가 됩니다.
각 모델로 검색했습니다.

Z가 2Mb 미만인 경우: F1은 0.35입니다. F2 및 F2b는 꺼져 있습니다. F3, F3b, F4, F4b 및 F5는 0.02이고;
F6은 0.0001입니다.

Z가 2Mb와 20Mb 사이인 경우: F1은 0.35입니다. F2 및 F2b는 꺼져 있습니다. F3, F3b, F4, F4b 및 F5
0.005; F6은 0.0001입니다.

Z가 20Mb에서 200Mb 사이인 경우: F1은 0.35입니다. F2와 F2b는 0.15이고; F3, F3b, F4, F4b 및 F5
0.003; F6은 0.0001입니다.

Z가 200Mb에서 2Gb 사이인 경우: F1은 0.15입니다. F2와 F2b는 0.15이고; F3, F3b, F4, F4b, F5,
F5b는 0.0008이고; F6은 0.0001입니다.

Z가 2Gb와 20Gb 사이인 경우: F1은 0.15입니다. F2 및 F2b는 0.15이고; F3, F3b, F4, F4b, F5 및
F5b는 0.0002이고; F6은 0.0001입니다.

Z가 20Gb보다 큰 경우: F1은 0.06입니다. F2 및 F2b는 0.02이고; F3, F3b, F4, F4b, F5 및 F5b
0.0002입니다. F6은 0.0001입니다.

이러한 임계값은 여러 내부 벤치마크 테스트의 성능을 기반으로 선택되었습니다.
다른 가능한 설정.

일반 필터링 수준을 제어하기 위한 다섯 가지 옵션이 있습니다. 이러한 옵션은
가장 덜 엄격한 것(가장 느리지만 가장 민감한 것)에서 가장 엄격한 것(가장 빠르지만 가장 덜 민감한 것)까지의 순서
예민한): --최대, --아뇨, --중간, --기본, (이것이 기본 설정입니다) --rfam. and
--흠. 와 --기본 필터 임계값은 데이터베이스 크기에 따라 다릅니다. 참조
자세한 내용은 아래에서 각 개별 옵션에 대한 설명을 참조하세요.

또한 전문 사용자는 다음을 사용하여 각 필터 단계 점수 임계값을 정밀하게 제어할 수 있습니다.
전에, --F1, --F1b, --F2, --F2b, --F3, --F3b, --F4, --F4b, --F5, --F5b, and --F6 옵션. 처럼
각 단계를 켜거나 끌 수도 있습니다. --noF1, --doF1b, --noF2, --noF2b, --noF3,
--noF3b, --noF4, --noF4b, --noF5, and --noF6. 옵션. 이 옵션은 표시됩니다.
경우 --devhelp 옵션은 표시된 옵션의 수를 유지하는 데 사용됩니다. -h
합리적이며 소수의 사용자에게만 유용할 것으로 예상되기 때문입니다.

특별한 경우로, 염기쌍이 XNUMX인 경우 HMM 프로필
CM 검색 대신 검색이 실행됩니다. HMM 알고리즘은 CM보다 효율적입니다.
XNUMX차 알고리즘이 없는 모델의 경우 CM 알고리즘의 이점이 손실됩니다.
구조(제로 염기쌍). 이러한 프로필 HMM 검색은 이전보다 훨씬 빠르게 실행됩니다.
CM이 검색합니다. 다음을 사용하여 HMM 전용 검색을 강제할 수 있습니다. --흠만 옵션. 이상
HMM 전용 검색에 대한 자세한 내용은 이용안내를 참조하세요.

--최대 모든 필터를 끄고 모든 전체 길이 대상에 대해 밴딩되지 않은 내부를 실행합니다.
순서. 이렇게 하면 감도가 어느 정도 증가하지만 속도 면에서 매우 큰 비용이 듭니다.

--nohmm
모든 HMM 필터 단계(F1 ~ F5b)를 끕니다. QDB를 사용하는 CYK 필터는
모든 전체 길이의 표적 서열에 대해 실행되며 P-값 임계값을 시행합니다.
0.0001. CYK에서 살아남는 각 하위 시퀀스는 Inside로 전달되며
또한 QDB를 사용합니다(단, 더 느슨한 세트). 이렇게 하면 민감도가 다소 증가합니다.
속도에 큰 비용이 듭니다.

--미드 HMM SSV 및 Viterbi 필터 단계(F1~F2b)를 끕니다. 남은 HMM 설정
필터 임계값(F3 ~ F5b)을 기본적으로 0.02로 변경 가능 과
--Fmid 순서. 이것은 상당한 속도 비용으로 감도를 증가시킬 수 있습니다.

--기본
기본 필터링 전략을 사용합니다. 이 옵션은 기본적으로 켜져 있습니다. 필터
임계값은 데이터베이스 크기에 따라 결정됩니다.

--rfam 대규모 데이터베이스(20Gb 이상)를 위해 고안된 엄격한 필터링 전략을 사용합니다. 이것
민감도에 대한 잠재적 비용으로 검색을 가속화합니다.

--흠만
검색에는 필터 프로필 HMM만 사용하고 CM은 사용하지 마세요. 필터만
F1~F3 단계는 엄격한 P-값 임계값(0.02)을 사용하여 실행됩니다.
F1, F0.001의 경우 2, F0.00001의 경우 3). 또한 바이어스 구성 필터는 다음과 같습니다.
F1 단계 이후에 사용됨(P=0.02 생존 역치). 살아남는 모든 히트
보고 임계값 이상의 HMM E-값 또는 비트 점수를 가진 모든 단계는
출력됩니다. 사용자는 다음을 사용하여 HMM 전용 필터 임계값 및 옵션을 변경할 수 있습니다.
--흠F1, --흠F2, --흠F3, --흠노비아스, --hmmnonull2, and --흠최대. 기본적으로,
염기쌍이 XNUMX인 모델에 대한 검색은 HMM 전용 모드에서 실행됩니다. 이것은 할 수 있습니다
꺼지고 이러한 모델에 대한 CM 검색이 --놈몬리 옵션을 선택합니다.

--FZ
데이터베이스가 다음과 같은 경우 사용되는 기본값으로 필터 임계값을 설정합니다. 메가베이스(Mb).
함께 사용하는 경우 20000(20Gb)보다 크면 이 옵션은 다음과 같은 효과가 있습니다.
--rfam.

--Fmid
와 더불어 --미드 옵션은 HMM 필터 임계값(F3 ~ F5b)을 다음으로 설정합니다. . By
기본 0.02입니다.

기타 옵션

--notrunc
잘린 적중 감지를 끕니다.

--anytrunc
잘린 적중이 대상 시퀀스의 모든 위치에서 시작하고 끝날 수 있도록 허용합니다. 에 의해
기본적으로 5' 잘린 적중은 대상 시퀀스의 첫 번째 잔기를 포함해야 합니다.
및 3' 잘린 적중은 표적 서열의 최종 잔기를 포함해야 합니다. 와 함께
이 옵션을 사용하면 시작 부분까지 확장되는 더 적은 전체 길이 조회수를 관찰할 수 있습니다.
쿼리 CM의 끝.

--nonnull3
편향된 구성에 대한 null3 CM 점수 수정을 끕니다. 이 수정은
HMM 필터 단계에서는 사용되지 않습니다.

--mxsize
허용되는 최대 CM DP 매트릭스 크기를 다음으로 설정합니다. 메가바이트. 기본적으로 이 크기
128MB입니다. 이것은 대부분의 검색에 대해 충분히 커야 합니다.
특히 더 작은 모델의 경우. 만약에 cmsearch CYK에서 엔벨로프를 만나거나
더 큰 매트릭스가 필요한 내부 스테이지에서는 봉투가 할인됩니다.
고려 사항. 이 동작은 비용이 많이 드는 것을 방지하는 추가 필터와 같습니다.
(느린) CM DP 계산이지만 민감도에 대한 잠재적인 비용이 발생합니다. 만약에 참고하세요
cmsearch 실행되고 있다 다중 코어 시스템의 여러 스레드 다음 각각
스레드는 최대 크기의 할당된 행렬을 가질 수 있습니다. 언제든지 Mb.

--smx크기
허용되는 최대 CM 검색 DP 매트릭스 크기를 다음으로 설정합니다. 메가바이트. 기본적으로
이 크기는 128Mb입니다. 이 옵션은 CM이 HMM을 사용하지 않는 경우에만 관련이 있습니다.
줄무늬 행렬, 즉 --최대, --아뇨, --qdb, --fqdb, --비밴드, or
--f노밴드 옵션도 사용됩니다. 만약 cmsearch 실행되고 있다
멀티코어 시스템의 여러 스레드가 있는 경우 각 스레드에는 할당된 스레드가 있을 수 있습니다.
최대 크기의 매트릭스 언제든지 Mb.

--cyk 모든 안타의 최종 점수를 결정하려면 Inside가 아닌 CYK 알고리즘을 사용하십시오.

--acyk CYK 알고리즘을 사용하여 히트를 정렬합니다. 기본적으로 Durbin/Holmes 최적 정확도
예상 정확도를 최대화하는 정렬을 찾는 알고리즘이 사용됩니다.
모든 정렬된 잔기의.

--wcx
각 CM에 대해 히트의 예상 최대 길이인 W 매개변수를 다음으로 설정합니다.
모델의 컨센서스 길이의 배입니다. 기본적으로 W 매개변수는
CM 파일을 생성하고 모델의 전환 확률을 기반으로 계산되었습니다.
by cmbuild. 다음을 사용하여 모델의 기본 W가 무엇인지 확인할 수 있습니다. cmstat. 이
옵션은 여러 위치에서 필터링 파이프라인에 영향을 미치므로 주의해서 사용해야 합니다.
눈에 띄지 않는 방식으로 다른 단계. 전문 사용자에게만 권장됩니다.
구성하는 데 사용되는 상동체보다 훨씬 더 긴 히트를 검색합니다.
모델 cm빌드, 예를 들어 큰 인트론이나 기타 큰 삽입이 있는 것입니다. 그것
와 함께 사용할 수 없습니다. --아뇨, --fqdb or --qdb 옵션 때문에
이러한 경우 W는 쿼리 종속 밴드에 의해 제한됩니다.

--toponly
대상 서열의 맨 위(Watson) 가닥만 검색합니다. . 기본적으로,
두 가닥이 모두 검색됩니다. 이렇게 하면 검색 공간 크기(Z)가 절반으로 줄어듭니다.

--바닥만
대상 서열의 하단(Crick) 가닥만 검색합니다. . By
기본적으로 두 가닥이 모두 검색됩니다. 이렇게 하면 검색 공간 크기(Z)가 절반으로 줄어듭니다.

--qformat
쿼리 시퀀스 데이터베이스 파일이 형식에 맞는지 확인 . 허용되는 형식
들 파스타, 상징, 젠 뱅크, ddbj, 스톡홀름, 팸, 오전 2시, 아파, 클러스터, and 필립
기본값은 파일 형식을 자동 감지하는 것입니다.

--glist
다음에서 모델의 하위 집합을 구성합니다. 대신에 글로컬 정렬 모드에서
로컬 모드, 즉 파일에 나열된 모델 . 다른 모든 모델 구성
(목록에 없는 것 ) 로컬 모드에서. 이 옵션은 다음과 호환되지 않습니다. -g.
입양 부모로서의 귀하의 적합성을 결정하기 위해 미국 이민국에 다음 모델의 유효한 이름을 나열해야 합니다. , 각각은 임의의 문자로 구분됩니다.
공백 문자(예: 개행 문자).

--cpu
병렬 작업자 스레드 수를 다음으로 설정하십시오. . 기본적으로 Infernal은 이것을 설정합니다.
컴퓨터에서 감지한 CPU 코어 수에 따라
사용 가능한 프로세서 코어를 최대한 활용하십시오. 환경 보다 높은
사용 가능한 코어 수는 값이 거의 없지만 다음과 같이 설정할 수 있습니다.
뭔가 덜. 환경을 설정하여 이 숫자를 제어할 수도 있습니다.
변수, INFERNAL_NCPU. 이 옵션은 Infernal이 컴파일된 경우에만 사용할 수 있습니다.
POSIX 스레드 지원. 이것이 기본값이지만 다음 시간에 꺼졌을 수 있습니다.
어떤 이유로 사이트 또는 컴퓨터의 컴파일 타임.

--마구간
MPI 마스터/작업자 버전 디버깅: 시작 후 일시 중지, 활성화하려면
개발자가 실행 중인 마스터 및 작업자 프로세스에 디버거를 연결합니다. 보내다
일시 중지를 해제하는 SIGCONT 신호. (gdb에서: (GDB) 신호 서명) (만
컴파일 타임에 선택적 MPI 지원이 활성화된 경우 사용할 수 있습니다.)

--mpi 다음을 사용하여 MPI 마스터/작업자 모드에서 실행 mpirun. (MPI 옵션인 경우에만 사용 가능)
지원은 컴파일 타임에 활성화되었습니다.)

onworks.net 서비스를 사용하여 온라인으로 cmscan 사용