Technical/Simulation/Codon/codeml.ctl

   1       seqfile = mc.paml\r
   2      treefile = 10s.trees\r
   3 \r
   4       outfile = mlc           * main result file name\r
   5         noisy = 3  * 0,1,2,3,9: how much rubbish on the screen\r
   6       verbose = 0  * 0: concise; 1: detailed, 2: too much\r
   7       runmode = 0  * 0: user tree;  1: semi-automatic;  2: automatic\r
   8                    * 3: StepwiseAddition; (4,5):PerturbationNNI; -2: pairwise\r
   9 \r
  10       seqtype = 1  * 1:codons; 2:AAs; 3:codons-->AAs\r
  11     CodonFreq = 2  * 0:1/61 each, 1:F1X4, 2:F3X4, 3:codon table\r
  12                    * 4:F1x4MG, 5:F3x4MG, 6:FMutSel0, 7:FMutSel\r
  13 \r
  14         ndata = 1  * number of data sets or loci\r
  15         model = 0\r
  16                    * models for codons:\r
  17                       * 0:one, 1:b, 2:2 or more dN/dS ratios for branches\r
  18                    * models for AAs or codon-translated AAs:\r
  19                       * 0:poisson, 1:proportional, 2:Empirical, 3:Empirical+F\r
  20                       * 6:FromCodon, 7:AAClasses, 8:REVaa_0, 9:REVaa(nr=189)\r
  21 \r
  22       NSsites = 0 2  * 0:one w; 1:NearlyNeutral; 2:PositiveSelection; 3:discrete;\r
  23                    * 4:freqs; 5:gamma; 6:2gamma; 7:beta; 8:beta&w+; 9:beta&gamma;\r
  24                    * 10:beta&gamma+1; 11:beta&normal>1; 12:0&2normal>1;\r
  25                    * 13:3normal>0;\r
  26 \r
  27         clock = 0  * 0:no clock, 1:global clock; 2:local clock\r
  28        aaDist = 0  * 0:equal, +:geometric; -:linear, 1-6:G1974,Miyata,c,p,v,a\r
  29    aaRatefile = wag.dat * for aa seqs under model = 3 (empirical+F)\r
  30                    * dayhoff.dat, jones.dat, wag.dat, mtmam.dat, or your own\r
  31 \r
  32         icode = 0  * 0:universal code; 1:mammalian mt; 2-10:see below\r
  33         Mgene = 0\r
  34                    * codon: 0:rates, 1:separate; 2:diff pi, 3:diff kappa, 4:all diff\r
  35                    * AA: 0:rates, 1:separate\r
  36 \r
  37 *       NShmm = 0  * 1: hidden Markov model\r
  38 \r
  39     fix_kappa = 0    * 1: kappa fixed, 0: kappa to be estimated\r
  40         kappa = 2.5  * initial or fixed kappa\r
  41     fix_omega = 0    * 1: omega or omega_1 fixed, 0: estimate\r
  42         omega = 0.8  * initial or fixed omega, for codons or codon-based AAs\r
  43 \r
  44     fix_alpha = 1  * 0: estimate gamma shape parameter; 1: fix it at alpha\r
  45         alpha = 0.  * initial or fixed alpha, 0:infinity (constant rate)\r
  46        Malpha = 0  * different alphas for genes\r
  47         ncatG = 10  * # of categories in dG of NSsites models\r
  48 \r
  49         getSE = 0  * 0: don't want them, 1: want S.E.s of estimates\r
  50  RateAncestor = 0  * (0,1,2): rates (alpha>0) or ancestral states (1 or 2)\r
  51    Small_Diff = 1e-6\r
  52     cleandata = 0  * remove sites with ambiguity data (1:yes, 0:no)?\r
  53   fix_blength = 1  * 0: ignore, -1: random, 1: initial, 2: fixed\r
  54        method = 0  * Optimization method 0: simultaneous; 1: one branch a time\r
  55 \r
  56 * Genetic codes: 0:universal, 1:mammalian mt., 2:yeast mt., 3:mold mt.,\r
  57 * 4: invertebrate mt., 5: ciliate nuclear, 6: echinoderm mt., \r
  58 * 7: euplotid mt., 8: alternative yeast nu. 9: ascidian mt., \r
  59 * 10: blepharisma nu., 11: Yang's regularized code\r
  60 * These codes correspond to transl_table 1 to 11 of GenBank.\r