RAxML-NG の使い方

Windows でRAxML-NG を使う

RAxML-NG の導入

wls2 を使えばMPI 版のRAxML-NG を導入できる。

$ sudo apt-get install cmake

$ sudo apt-get install bison

$ sudo apt-get install flex

$ sudo apt-get install clang-tidy

$ git clone --recursive https://github.com/amkozlov/raxml-ng

$ cd raxml-ng

$ mkdir build && cd build

$ cmake -DUSE_MPI=ON ..

$ make

$ cd bin

$ ./raxml-ng-mpi

bin フォルダ内のraxml-ng-mpi を作業しやすいフォルダかbin にうつせば終了

modeltest-ng の導入

モデル推定はmodeltest-ng を使う

$ git clone https://github.com/ddarriba/modeltest

$ mkdir build && cd build

$ cmake -DENABLE_MPI=ON ..

$ make

解析する

作業フォルダは /mnt/c/raxmlng とする。ここではNon-parametric standard bootstrap で解析を行う。

Modeltest-ng でモデル推定

$ ./modeltest-ng-mpi -d nt -i [file name] -o [file name] -p 6 -q [file name]

-d nt: nt でデータタイプを核酸に指定

-i [file name]: でinput file を指定

-o [file name]: 出力ファイル名の指定

-p @: スレッド数の指定

-q [file name]: RAxML 形式のpartition file を指定

出力されるファイルで確認すべきは4つ

modeltest.part.aic: AIC モデルで推定されたBest model

modeltest.part.aicc: AICc モデルで推定されたBest model　※RAxML-NG ではこのベストモデルを使う。

modeltest.part: BIC モデルで推定されたBest model

modeltest.out: モデル推定の要約

単一領域をRAxML-NG で解析 

(1): ML tree とBootstrap を同時に実行)

$./raxml-ng-mpi --msa [file name].phy --model [best model] --bs-trees 1000 --threads @ --all

--msa [file name].phy: 解析に使うデータセットfasta もok

--bs-trees: non-parametric bootstrap analysis を@回実行する (すごく遅い!)

--support: best tree にbs 値をmap する

--thread @: CPU の数を入力

--model [best model]: Modeltest-NG で出力されたモデルを指定する

--all: ML best tree とBootstrapping をやる

(2): ML tree とBootstrap を独立して実行

この手法のメリットは先にML Best tree だけを出力し、樹形を編集している間にBS 解析を行うことができる点にある。

そこまで急いでいないなら (1) の方法をするのが基本。

a. ML Best Tree を出力, --search コマンドだが、コマンドを指定する必要は無く、bootstrap を指定しないことで動作する

$./raxml-ng-mpi --msa [file name].phy --model [best model]

b. Bootstrap (nonparametric standard bootstrap)

$./raxml-ng-mpi --bootstrap --bs-trees 1000 --msa ITS.fas --model [best model]

c. ML Best Tree にBS 値をマッピング

$./raxml-ng-mpi --support --tree @ --bs-trees @ --threads @

--support: BS 値をbest tree にマッピングする宣言

--tree @: best tree を指定「@@@.raxml.bestTree 」

--bs-trees @: bootstrap ファイルを指定「@.raxml.bootstraps」

d. 作業フォルダにBest tree にNonparametric standard bootstrap にBS が付与された「@.raxml.bestTree.raxml.support」が出力される。

　※RAxML-NG で解析 (2) の--all コマンドはこの一連の作業をオートでやってくれる

多遺伝子領域をRAxML-NG で解析

 (1): ML tree とBootstrap を同時に実行)

$./raxml-ng-mpi --msa [file name].phy --model [file name] --bs-trees 1000 --threads @ --all

--msa [file name].phy: 解析に使うデータセットfasta もok

--bs-trees: non-parametric bootstrap analysis を@回実行する (すごく遅い!)

--support: best tree にbs 値をmap する

--thread @: CPU の数を入力

--model [file name]:  Modeltest-NG で出力された「modeltest.part.aicc」を使う。

--all: ML best tree とBootstrapping をやる

(2): ML tree とBootstrap を独立して実行

この手法のメリットは先にML Best tree だけを出力し、樹形を編集している間にBS 解析を行うことができる点にある。

そこまで急いでいないなら (1) の方法をするのが基本。

a. ML Best Tree を出力, --search コマンドだが、コマンドを指定する必要は無く、bootstrap を指定しないことで動作する

$./raxml-ng-mpi --msa [file name].phy --model [file name]

b. Bootstrap (nonparametric standard bootstrap)

$./raxml-ng-mpi --bootstrap --bs-trees 1000 --msa ITS.fas --model [file name]

c. ML Best Tree にBS 値をマッピング

$./raxml-ng-mpi --support --tree @ --bs-trees @ --threads @

--support: BS 値をbest tree にマッピングする宣言

--tree @: best tree を指定「@@@.raxml.bestTree 」

--bs-trees @: bootstrap ファイルを指定「@.raxml.bootstraps」

d. 作業フォルダにBest tree にNonparametric standard bootstrap にBS が付与された「@.raxml.bestTree.raxml.support」が出力される。

　※RAxML-NG で解析 (2) の--all コマンドはこの一連の作業をオートでやってくれる

以下以前の説明バージョン

1．事前にアライメントデータをIQ-TREE Online (http://iqtree.cibiv.univie.ac.at/) でModel Selection からモデル推定する

2．IQ-TREE では標準でBIC モデルで選ばれたベストモデルが出力されるが、RAｘML で使う場合はcorrected Akaike information criterion (AICc) で選択されたモデルを選ぶと良い

※ IQ-TREE Online でのモデル推定は使い方は後述

3．出力された情報を元にモデルを選択する

4．Bootstraping ではNumber of replicates を100 に設定することでブートストラップを100 回行うことができる (オンライン版は最大で100)

5．Submit ボタンを押すと解析が始まる

時間がかかるためE-mail アドレスを入力すると解析完了後にメールで通知される