
<p><strong>T-Coffee Documentation </strong></p><p><strong>Release Version_13.45.47.aba98c5 </strong></p><p><strong>Cedric Notredame </strong></p><p><strong>Aug 31, 2021 </strong></p><p>Contents </p><p></p><ul style="display: flex;"><li style="flex:1">1</li><li style="flex:1">T-Coffee Installation </li></ul><p></p><p>3</p><p>1.1 Installation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . <br>1.1.1 Unix/Linux Binaries . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.1.2 MacOS Binaries - Updated . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . <br>3444566677779</p><p></p><ul style="display: flex;"><li style="flex:1">1.1.3 </li><li style="flex:1">Installation From Source/Binaries downloader (Mac OSX/Linux) . . . . . . . . . . . . . . . </li></ul><p>1.2 Template based modes: PSI/TM-Coffee and Expresso . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . </p><p>1.2.1 Why do I need BLAST with T-Coffee? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.2 Using a BLAST local version on Unix . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.3 Using the EBI BLAST client . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.4 Using the NCBI BLAST client . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.5 Using another client . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . <br>1.3 Troubleshooting . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . <br>1.3.1 Third party packages . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3.2 M-Coffee parameters . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3.3 Structural modes (using PDB) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 1.3.4 R-Coffee associated packages . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 </p><p></p><ul style="display: flex;"><li style="flex:1">2</li><li style="flex:1">Quick Start Regressive Algorithm </li></ul><p></p><p>11 </p><p>2.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2.2 Installation from source . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 2.3 Examples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 <br>2.3.1 Fast and accurate . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 2.3.2 Slower and more accurate . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 2.3.3 Very Fast . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 <br>2.4 Regressive flags . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 </p><p>34<br>Quick Start Unistrap </p><p>15 </p><p>3.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 3.2 Examples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 </p><p>3.2.1 3.2.2 <br>Produce bootsrap replicates by shuffling sequences and guide tree sister nodes . . . . . . . . 16 Produce bootsrap replicates by shuffling the guide tree sister nodes . . . . . . . . . . . . . . 16 </p><p>3.2.3 Get list of supported methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 <br>3.3 unistrap flags . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 </p><p>Quick Start T-Coffee </p><p>19 </p><p>4.1 Basic Command Lines (or modes) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 <br>4.1.1 Protein sequences . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 </p><p><strong>i</strong></p><p>4.1.2 DNA sequences . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 4.1.3 RNA sequences . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 <br>4.2 Brief Overview of T-Coffee Tools . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 <br>4.2.1 Alignment methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 <br>4.2.1.1 T-Coffee . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 4.2.1.2 M-Coffee . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 4.2.1.3 Expresso . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 4.2.1.4 R-Coffee . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 4.2.1.5 Pro-Coffee . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 </p><p>4.2.2 </p><p>Evaluation tools . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 </p><p>4.2.2.1 TCS (MSA evaluation based on consistency) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 4.2.2.2 iRMSD/APDB (MSA structural evaluation) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 4.2.2.3 STRIKE (single structure MSA evaluation) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 </p><p>4.2.2.4 T-RMSD (structural clustering) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 <br>4.3 Tutorial (Practical Examples) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 </p><p>4.3.1 4.3.2 4.3.3 </p><p>Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 Materials . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 Procedures . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 </p><p></p><ul style="display: flex;"><li style="flex:1">5</li><li style="flex:1">T-Coffee Main Documentation </li></ul><p></p><p>27 </p><p>5.1 Before You Start. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 </p><p>5.1.1 5.1.2 5.1.3 </p><p>Foreword . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 Prerequisite for using T-Coffee . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 Let’s have a try. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 <br>5.2 What is T-Coffee ? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 </p><p>5.2.1 </p><p>What is T-Coffee? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 <br>5.2.1.1 What does it do? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 5.2.1.2 What can it align? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 5.2.1.3 How can I use it? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 5.2.1.4 Is there an online webserver? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 5.2.1.5 Is T-Coffee different from ClustalW? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 5.2.1.6 Is T-Coffee very accurate? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 </p><p>5.2.2 What T-Coffee can and cannot do for you ... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 </p><p>5.2.2.1 What T-Coffee can’t do . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 5.2.2.2 What T-Coffee can do . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 <br>5.2.3 How does T-Coffee alignment works? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 <br>5.3 Preparing Your Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 </p><p>5.3.1 </p><p>The reformatting utility: seq_reformat . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 <br>5.3.1.1 General introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 5.3.1.2 Modification options . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 5.3.1.3 Using a “cache” file . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 </p><p>5.3.1.3.1 5.3.1.3.2 5.3.1.3.3 </p><p>What is a cache in T-Coffee? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 Preparing a sequence/alignment cache . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 Preparing a library cache . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 </p><p>5.3.2 </p><p>Modifying the format of your data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 <br>5.3.2.1 Keeping/Protecting your sequence names . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 5.3.2.2 Changing the sequence format . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 5.3.2.3 Changing the case . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 </p><p>5.3.2.3.1 5.3.2.3.2 5.3.2.3.3 </p><p>Changing the case of your sequences . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 Changing the case of specific residues . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 Changing the case with a cache . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 </p><p>5.3.2.4 Coloring/Editing residues in an alignment . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 <br>5.3.2.4.1 5.3.2.4.2 </p><p>Changing the default colors . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 </p><p>Coloring specific types of residues/nucleic acids . . . . . . . . . . . . . . 36 </p><p><strong>ii </strong></p><p>5.3.2.4.3 5.3.2.4.4 5.3.2.4.5 <br>Coloring a specific residue of a specific sequence . . . . . . . . . . . . . 36 </p><p>Coloring according to the conservation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 Coloring an alignment using a cache . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 </p><p>5.3.3 </p><p>Modifying the data itself. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 <br>5.3.3.1 Modifiying sequences in your dataset . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 </p><p>5.3.3.1.1 5.3.3.1.2 5.3.3.1.3 5.3.3.1.4 5.3.3.1.5 5.3.3.1.6 </p><p>Converting residues . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 </p><p>Extracting sequences according to a pattern . . . . . . . . . . . . . . . . 38 Extracting/Removing specific sequences by names . . . . . . . . . . . . 38 Extracting the most informative sequences . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 Extracting/Removing sequences with the % identity . . . . . . . . . . . . 39 </p><p>Chaining important sequences . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41 </p><p>5.3.3.2 Modifying columns/blocks in your dataset . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41 <br>5.3.3.2.1 5.3.3.2.2 5.3.3.2.3 5.3.3.2.4 </p><p>Removing gapped columns . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41 Extracting specific columns . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41 Extracting entire blocks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42 Concatenating blocks or MSAs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43 </p><p>5.3.4 </p><p>Manipulating DNA sequences . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43 </p><p>5.3.4.1 Translating DNA sequences into protein sequences . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43 5.3.4.2 Back-translation with the bona fide DNA sequences . . . . . . . . . . . . . . . . . 43 5.3.4.3 Finding the bona fide sequences for the back-translation . . . . . . . . . . . . . . . 43 </p><p>5.3.5 Manipulating RNA Sequences . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43 </p><p>5.3.5.1 Producing a Stockholm output: adding predicted secondary structures . . . . . . . 43 <br>5.3.5.1.1 5.3.5.1.2 <br>Producing/Adding a consensus structure . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43 Adding a precomputed consensus structure to an alignment . . . . . . . . 44 <br>5.3.5.2 Analyzing a RNAalifold secondary structure prediction . . . . . . . . . . . . . . . 44 <br>5.3.5.2.1 5.3.5.2.2 </p><p>Visualizing compensatory mutations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44 Analyzing matching columns . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45 <br>5.3.5.3 Comparing alternative folds . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45 Phylogenetic Trees Manipulation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45 <br>5.3.6.1 Producing phylogenetic trees . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45 5.3.6.2 Comparing two phylogenetic trees . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 5.3.6.3 Scanning phylogenetic trees . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47 5.3.6.4 Pruning phylogenetic trees . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47 5.3.6.5 Tree Reformatting for MAFFT . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47 Manipulating structure files (PDB) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48 <br>5.3.7.1 Extracting a structure . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48 </p><p>5.3.7.2 Adapting extract_from_pdb to your own environment . . . . . . . . . . . . . . . . 48 <br>5.3.6 5.3.7 </p><p>5.4 Aligning Your Sequences . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 </p><p>5.4.1 </p><p>General comments on alignments and aligners . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 <br>5.4.1.1 What is a good alignment? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 5.4.1.2 The main methods and their scope . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 </p><p>5.4.1.2.1 5.4.1.2.2 5.4.1.2.3 </p><p>ClustalW is really everywhere... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 MAFFT/MUSCLE to align big datasets . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50 T-Coffee/ProbCons, slow but accurate !!! . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50 </p><p>5.4.1.3 Choosing the right package (without flipping a coin !) . . . . . . . . . . . . . . . . 50 </p><p>Protein Sequences . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51 <br>5.4.2.1 General considerations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51 </p><p>5.4.2.2 Computing a simple MSA (default T-Coffee) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52 5.4.2.3 Aligning multiple datasets/Combining multiple MSAs . . . . . . . . . . . . . . . . 52 5.4.2.4 Estimating the diversity in your alignment . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53 </p><p>5.4.2.5 Comparing alternative alignments . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53 </p><p>5.4.2.6 Comparing subsets of alternative alignments . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54 5.4.2.7 Modifying the default parameters of T-Coffee . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 <br>5.4.2 <br>5.4.2.7.1 </p><p>Can you guess the optimal parameters? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 </p><p><strong>iii </strong></p><p>5.4.2.7.2 5.4.2.7.3 5.4.2.7.4 </p><p>Changing the substitution matrix . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 Changing gap penalties . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56 Aligning (very) large datasets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57 </p><p></p><ul style="display: flex;"><li style="flex:1">5.4.3 </li><li style="flex:1">Protein sequences using 2D and/or 3D information . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57 </li></ul><p>5.4.3.1 Using 3D structures: Expresso/3D-Coffee . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57 <br>5.4.3.1.1 5.4.3.1.2 5.4.3.1.3 5.4.3.1.4 <br>Requirements to run Expresso/3D-Coffee . . . . . . . . . . . . . . . . . 57 </p><p>How does Expresso/3D-Coffee work? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57 Running Expresso/3D-Coffee . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57 Template search paramaters . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58 <br>5.4.3.2 Aligning sequences and structures . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58 </p><p>5.4.3.2.1 5.4.3.2.2 <br>Mixing sequence profile and structure templates . . . . . . . . . . . . . . 58 Aligning profile using structural information . . . . . . . . . . . . . . . . 59 </p><p>5.4.3.3 Using secondary structure predictions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59 </p><p>5.4.3.3.1 5.4.3.3.2 5.4.3.3.3 5.4.3.3.4 </p><p>Single sequence prediction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59 </p><p>Incorporation of the prediction in the alignment . . . . . . . . . . . . . . 59 Using other secondary structure predictions . . . . . . . . . . . . . . . . 60 </p><p>Output of the prediction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 </p><p>5.4.4 </p><p>RNA sequences using 2D and 3D Structure . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 </p><p>5.4.4.1 RNA sequences using 2D structure (R-Coffee) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 <br>5.4.4.1.1 5.4.4.1.2 5.4.4.1.3 </p><p>Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 </p><p>R-Coffee: aligning RNA sequences using secondary structures . . . . . . 61 </p><p>Improving R-Coffee . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61 </p><p>5.4.4.2 RNA Sequences using 2D and 3D structures (SARA-Coffee and RSAP-Coffee) . . 61 <br>5.4.4.2.1 5.4.4.2.2 5.4.4.2.3 5.4.4.2.4 </p><p>Running SARA/RSAP-Coffee . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61 </p><p>Estimating the accuracy of an RNA structure based alignment . . . . . . . 62 </p><p>Installing SARA-Coffee VM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62 Docker image for SARA-Coffee . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63 </p><p>5.4.5 </p><p>Aligning DNA sequences . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63 <br>5.4.5.1 Aligning DNA sequences . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63 </p><p>5.4.5.2 Pro-Coffee: Aligning functional DNA regions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64 </p><p>5.4.5.3 Splice variants . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64 5.4.5.4 Noisy coding DNA sequences... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65 Using many MSA methods at once . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65 <br>5.4.6.1 Using third party aligner via T-Coffee . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65 </p><p>5.4.6.2 Using all the methods at the same time: M-Coffee . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65 5.4.6.3 Using selected methods to compute your MSA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66 </p><p>Aligning profiles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66 <br>5.4.7.1 Aligning sequence(s) to profile(s) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66 </p><p>5.4.7.2 Computing very accurate (but slow) alignments with PSI/TM-Coffee . . . . . . . . 66 <br>5.4.6 5.4.7 </p><p>5.5 Evaluating Your Alignment . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67 </p><p>5.5.1 </p><p>Sequence Based Methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67 <br>5.5.1.1 The CORE index . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67 </p><p>5.5.1.1.1 5.5.1.1.2 </p><p>Computing the local CORE index . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68 </p><p>Computing the CORE index of any alignment . . . . . . . . . . . . . . . 68 </p><p>5.5.1.2 Transitive Consistency Score (TCS) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68 </p><p>5.5.1.2.1 5.5.1.2.2 5.5.1.2.3 5.5.1.2.4 5.5.1.2.5 5.5.1.2.6 </p><p>Evaluating an existing MSA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68 Filtering unreliable MSA positions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69 Weighting MSA for improved trees . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69 Using different libraries for TCS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70 Working with coding DNA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70 Summary of the output options . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71 </p><p>5.5.2 </p><p>Structural evaluation of MSAs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71 <br>5.5.2.1 APDB/iRMSD . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71 </p><p>5.5.2.1.1 </p><p>What is the APDB/iRMSD? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71 </p><p><strong>iv </strong></p><p>5.5.2.1.2 5.5.2.1.3 5.5.2.1.4 5.5.2.1.5 <br>How to efficiently use structural information? . . . . . . . . . . . . . . . 72 Evaluating an alignment with the iRMSD package . . . . . . . . . . . . . 72 </p><p>Evaluating alternative alignments . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72 </p><p>DEC - Distance Evolutionnary Conservation with msa2distances . . . . . 73 </p><p>5.5.2.2 STRIKE: Contact based evaluations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73 </p><p></p><ul style="display: flex;"><li style="flex:1">Evaluating a MSA according to your own criterion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74 </li><li style="flex:1">5.5.3 </li></ul><p></p><p>5.6 Downstream Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75 </p><p>5.6.1 </p><p>Contact Evaluations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75 <br>5.6.1.1 Contact Evaluation on proteins . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75 Clustering/Trees based on protein 3D structures . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75 </p><p>5.6.2.1 Generating a tree based on 3D intramolecular distances conservation . . . . . . . . 75 5.6.2.2 Generating a tree based on contact conservation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76 5.6.2.3 Visualizing contact/distance conservation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77 </p>
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