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Read an HMMER3 formatted profile HMM

Usage

read_hmm(file)

Arguments

file

Path to a profile HMM generated with HMMER3

Value

A base::list().

Examples

read_hmm(padlocdev_example("padloc-db/hmm/PDLC00150.hmm"))
#> $header
#> $header$`HMMER3/f`
#> [1] "[3.3 | Nov 2019]"
#> 
#> $header$NAME
#> [1] "HamA1_00001"
#> 
#> $header$LENG
#> [1] "310"
#> 
#> $header$ALPH
#> [1] "amino"
#> 
#> $header$ACC
#> [1] "PDLC00150"
#> 
#> $header$DESC
#> [1] "DUF1837"
#> 
#> $header$MAXL
#> integer(0)
#> 
#> $header$RF
#> [1] "no"
#> 
#> $header$MM
#> [1] "no"
#> 
#> $header$CONS
#> [1] "yes"
#> 
#> $header$CS
#> [1] "no"
#> 
#> $header$MAP
#> [1] "yes"
#> 
#> $header$DATE
#> [1] "Thu Jan  7 16:34:27 2021"
#> 
#> $header$COM
#> integer(0)
#> 
#> $header$NSEQ
#> [1] "49"
#> 
#> $header$EFFN
#> [1] "1.187317"
#> 
#> $header$CKSUM
#> [1] "1833952886"
#> 
#> $header$GA
#> integer(0)
#> 
#> $header$TC
#> integer(0)
#> 
#> $header$NC
#> integer(0)
#> 
#> $header$`STATS LOCAL MSV`
#> [1] "-10.8865  0.70101"
#> 
#> $header$`STATS LOCAL VITERBI`
#> [1] "-11.9205  0.70101"
#> 
#> $header$`STATS LOCAL FORWARD`
#> [1] "-5.4252  0.70101"
#> 
#> 
#> $model
#> $model$compo
#> # A tibble: 1 × 20
#>   A      C     D     E     F     G     H     I     K     L     M     N     P    
#>   <chr>  <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
#> 1 2.665… 4.51… 2.85… 2.56… 3.09… 3.11… 3.49… 2.74… 2.50… 2.33… 3.67… 3.01… 3.68…
#> # ℹ 7 more variables: Q <chr>, R <chr>, S <chr>, T <chr>, V <chr>, W <chr>,
#> #   Y <chr>
#> 
#> $model$match_emissions
#> # A tibble: 310 × 26
#>     node A     C     D     E     F     G     H     I     K     L     M     N    
#>    <int> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
#>  1     1 2.50… 4.57… 3.06… 2.54… 3.83… 3.39… 3.67… 3.21… 2.39… 2.87… 2.98… 2.64…
#>  2     2 2.59… 4.69… 3.07… 2.51… 3.92… 3.19… 3.64… 3.32… 2.21… 2.95… 3.26… 3.00…
#>  3     3 2.36… 4.64… 3.06… 2.43… 3.85… 3.43… 3.65… 2.87… 2.29… 2.89… 3.56… 2.93…
#>  4     4 2.67… 4.18… 3.96… 3.39… 1.85… 3.74… 3.92… 2.48… 3.28… 2.20… 3.06… 3.23…
#>  5     5 2.65… 5.04… 2.62… 2.22… 4.33… 3.00… 3.63… 3.79… 2.16… 3.32… 2.77… 2.50…
#>  6     6 2.50… 4.67… 3.13… 2.58… 3.89… 3.20… 3.71… 3.00… 2.30… 2.82… 3.77… 2.91…
#>  7     7 2.60… 5.13… 2.60… 2.17… 4.46… 3.41… 2.79… 3.94… 2.01… 3.42… 4.17… 2.69…
#>  8     8 2.63… 4.35… 2.87… 2.28… 4.24… 3.43… 3.62… 3.57… 2.11… 2.88… 4.02… 2.33…
#>  9     9 2.63… 4.14… 3.97… 3.39… 3.08… 3.71… 3.11… 2.05… 3.29… 2.31… 3.24… 3.65…
#> 10    10 2.67… 4.21… 3.91… 3.16… 3.34… 3.74… 4.05… 1.82… 3.24… 1.90… 3.32… 3.64…
#> # ℹ 300 more rows
#> # ℹ 13 more variables: P <chr>, Q <chr>, R <chr>, S <chr>, T <chr>, V <chr>,
#> #   W <chr>, Y <chr>, MAP <chr>, CONS <chr>, RF <chr>, MM <chr>, CS <chr>
#> 
#> $model$insert_emissions
#> # A tibble: 311 × 21
#>     node A     C     D     E     F     G     H     I     K     L     M     N    
#>    <dbl> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
#>  1     1 2.68… 4.42… 2.77… 2.73… 3.46… 2.40… 3.72… 3.29… 2.67… 2.69… 4.24… 2.90…
#>  2     2 2.68… 4.42… 2.77… 2.73… 3.46… 2.40… 3.72… 3.29… 2.67… 2.69… 4.24… 2.90…
#>  3     3 2.68… 4.42… 2.77… 2.73… 3.46… 2.40… 3.72… 3.29… 2.67… 2.69… 4.24… 2.90…
#>  4     4 2.68… 4.42… 2.77… 2.73… 3.46… 2.40… 3.72… 3.29… 2.67… 2.69… 4.24… 2.90…
#>  5     5 2.68… 4.42… 2.77… 2.73… 3.46… 2.40… 3.72… 3.29… 2.67… 2.69… 4.24… 2.90…
#>  6     6 2.68… 4.42… 2.77… 2.73… 3.46… 2.40… 3.72… 3.29… 2.67… 2.69… 4.24… 2.90…
#>  7     7 2.68… 4.42… 2.77… 2.73… 3.46… 2.40… 3.72… 3.29… 2.67… 2.69… 4.24… 2.90…
#>  8     8 2.68… 4.42… 2.77… 2.73… 3.46… 2.40… 3.72… 3.29… 2.67… 2.69… 4.24… 2.90…
#>  9     9 2.68… 4.42… 2.77… 2.73… 3.46… 2.40… 3.72… 3.29… 2.67… 2.69… 4.24… 2.90…
#> 10    10 2.68… 4.42… 2.77… 2.73… 3.46… 2.40… 3.72… 3.29… 2.67… 2.69… 4.24… 2.90…
#> # ℹ 301 more rows
#> # ℹ 8 more variables: P <chr>, Q <chr>, R <chr>, S <chr>, T <chr>, V <chr>,
#> #   W <chr>, Y <chr>
#> 
#> $model$state_transitions
#> # A tibble: 311 × 8
#>     node m_m     m_i     m_d     i_m     i_i     d_m     d_d    
#>    <dbl> <chr>   <chr>   <chr>   <chr>   <chr>   <chr>   <chr>  
#>  1     1 0.02845 3.96966 4.69201 0.61958 0.77255 0.70163 0.68473
#>  2     2 0.02665 4.03404 4.75639 0.61958 0.77255 0.72249 0.66464
#>  3     3 0.02615 4.05282 4.77517 0.61958 0.77255 0.69904 0.68729
#>  4     4 0.02555 4.07571 4.79805 0.61958 0.77255 0.41003 1.08954
#>  5     5 0.02126 4.25756 4.97991 0.61958 0.77255 0.52516 0.89517
#>  6     6 0.02126 4.25756 4.97991 0.61958 0.77255 0.52516 0.89517
#>  7     7 0.02126 4.25756 4.97991 0.61958 0.77255 0.52516 0.89517
#>  8     8 0.02126 4.25756 4.97991 0.61958 0.77255 0.52516 0.89517
#>  9     9 0.02126 4.25756 4.97991 0.61958 0.77255 0.52516 0.89517
#> 10    10 0.02126 4.25756 4.97991 0.61958 0.77255 0.52516 0.89517
#> # ℹ 301 more rows
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