Commit 2cdaa878900267e30eeab4551454ce5f50a25b62 - seer

Merge tag 'upstream/1.1.4' Upstream version 1.1.4 Andreas Tille 6 years ago

42 changed file(s) with 1722 addition(s) and 1377 deletion(s). Raw diff Collapse all Expand all

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.gitignore less more

40	40	armadillo-*
41	41	mlpack-1.0.*
42	42	boost_1_*
43		gzstream

-0

.gitmodules less more

0	0	[submodule "dlib"]
1	1	path = dlib
2	2	url = https://github.com/davisking/dlib
	3	[submodule "gzstream"]
	4	path = gzstream
	5	url = https://github.com/kanedo/gzstream

-3

.travis.yml less more

10	10	- wget http://www.cs.unc.edu/Research/compgeom/gzstream/gzstream.tgz
11	11	- tar xzf gzstream.tgz
12	12	- pushd gzstream && make && popd
13		- wget http://sourceforge.net/projects/arma/files/armadillo-6.700.6.tar.gz
14		- tar xzf armadillo-6.700.6.tar.gz
15		- pushd armadillo-6.700.6 && CXX=/usr/bin/g++-4.9 cmake . && make && sudo make install && popd
	13	- wget https://www.dropbox.com/s/n0zxh86y5nk65km/armadillo-6.100.1.tar.gz?dl=0
	14	- mv 'armadillo-6.100.1.tar.gz?dl=0' armadillo-6.100.1.tar.gz && tar xf armadillo-6.100.1.tar.gz
	15	- pushd armadillo-6.100.1 && CXX=/usr/bin/g++-4.9 cmake . && make && sudo make install && popd
16	16
17	17	script: CXX=/usr/bin/g++-4.9 make CPPFLAGS="-I../gzstream -I../dlib -D DLIB_NO_GUI_SUPPORT=1 -D DLIB_USE_BLAS=1 -D DLIB_USE_LAPACK=1 -D NO_HDF5=1" SEER_LDLIBS="-L../gzstream -lgzstream -lz -larmadillo -lboost_program_options -llapack -lblas -lpthread" && make test

+13

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README.md less more

2	2	Sequence element enrichment analysis. This document contains
3	3	installation instuctions. Usage can be found on the [wiki](https://github.com/johnlees/seer/wiki/Usage), and more information in the [paper](http://www.nature.com/articles/ncomms12797).
4	4
5		Installation
6		==============
7		###Use a pre-compiled release
	5	## Installation
	6	### Use a pre-compiled release
8	7
9	8	Head to the [release](https://github.com/johnlees/seer/releases) page and download and unpack the tarball. If you have the dependencies installed use the dynamic version, otherwise use the static version (tested on Ubuntu only; static_all should work on other 64-bit Linux platforms).
10	9
11		###Use on a virtual machine
	10	### Use on a virtual machine
12	11
13	12	We have a virtual machine, containing SEER and other useful bioinformatics programs, which is available at
14	13	ftp://ftp.sanger.ac.uk/pub/pathogens/pathogens-vm/pathogens-vm.latest.ova
15	14	and can be imported as an appliance in [VirtualBox](https://www.virtualbox.org/).
16	15
17		###Compile source code
	16	### Compile source code
18	17
19	18	First clone the repository
20	19

31	30
32	31	Full installation instructions are available <a href="#installation-on-ubuntubiolinux">below</a>
33	32
34		Dependencies
35		--------------
	33	## Dependencies
36	34	seer currently depends on
37	35
38	36	- gzstream <http://www.cs.unc.edu/Research/compgeom/gzstream/>

48	46
49	47	You probably already have boost, HDF5 and dlib (as long as you did clone --recursive).
50	48
51		###Installation on Ubuntu/biolinux
	49	### Installation on Ubuntu/biolinux
52	50
53	51	Running the following commands will install seer
54	52

74	72	cd ..
75	73	cd src && make CXX=/usr/bin/g++-4.9
76	74
77		###General installation instructions
	75	If you are having trouble finding hdf5 (e.g. on Ubuntu 16.04) try
	76	running:
	77
	78	make CPPFLAGS="-I../gzstream -I../dlib -I/usr/include/hdf5/serial -D DLIB_NO_GUI_SUPPORT=1 -D DLIB_USE_BLAS=1 -D DLIB_USE_LAPACK=1"
	79
	80	### General installation instructions
78	81
79	82	gzstream
80	83

141	144	make CXX=g++-4.9
142	145
143	146
144		Usage, interpretation of results, and troubleshooting
145		=============
	147	## Usage, interpretation of results, and troubleshooting
146	148	See the [wiki](https://github.com/johnlees/seer/wiki/Usage)

+37

-11

scripts/R_mds.pl less more

5	5	use Getopt::Long;
6	6
7	7	my $usage_message = <<USAGE;
8		Usage: ./R_mds.pl -k <filtered_kmers.txt> -p <pheno_file>
	8	Usage: ./R_mds.pl -d <distances.csv> -p <pheno_file>
9	9
10	10	Projects distance matrix into lower number of dimensions
11	11	Requires R and rhdf5 to be installed, see github wiki for more details
12	12
	13	NB ensure order in dist matrix and pheno file is the same!
	14
13	15	Options
14	16
15	17	Required
16		-d, --dist Distance matrix output by kmds
	18	-d, --dist Distance matrix output by kmds/mash
17	19	-p, --pheno Phenotype file used by seer
18	20
19	21	Optional
20	22	-o, --output Output prefix (default 'all_structure')
21		--pc Number of dimensions to project into (default 3)
	23	--pc Number of dimensions to project into (default 10)
	24	--no_hdf5 Write output as csv, use if seer compiled with 'NO_HDF5'
22	25	-R R executable (default 'which R')
23	26	-h, --help Displays this message
24	27

31	34	#****************************************************************************************#
32	35
33	36	#* gets input parameters
34		my ($distance_file, $pheno, $output_prefix, $dimensions, $R_exec, $help);
	37	my ($distance_file, $pheno, $output_prefix, $dimensions, ,$no_hdf5, $R_exec, $help);
35	38	GetOptions ("dist\|d=s" => \$distance_file,
36	39	"pheno\|p=s" => \$pheno,
37	40	"output\|o=s" => \$output_prefix,
	41	"no_hdf5" => \$no_hdf5,
38	42	"pc=i" => \$dimensions,
39	43	"R=s" => \$R_exec,
40	44	"help\|h" => \$help

49	53	# Set defaults
50	54	if (!defined($dimensions))
51	55	{
52		$dimensions = 3;
	56	$dimensions = 10;
53	57	}
54	58	if (!defined($R_exec))
55	59	{

70	74	chomp $line_in;
71	75	my @fields = split(/\t/, $line_in);
72	76
73		push(@samples, $fields[1]);
	77	push(@samples, $fields[0]);
74	78	}
75
76		my @samples_out = sort @samples;
77	79
78	80	open(DIST, $distance_file) \|\| die("Could not open distance file $distance_file: $!\n");
79	81	my $dist_line = <DIST>;
80	82	my @dist_cols = split(",", $dist_line);
81	83
82		if(scalar(@dist_cols) != scalar(@samples_out))
	84	if(scalar(@dist_cols) != scalar(@samples))
83	85	{
84	86	die("Number of samples in $pheno does not match those in $distance_file\n");
85	87	}

98	100	close DIST;
99	101
100	102	open(SAMPLES, ">$output_prefix.samples") \|\| die("Could not write to $output_prefix.samples\n");
101		foreach my $sample (@samples_out)
	103	foreach my $sample (@samples)
102	104	{
103	105	print SAMPLES $sample . "\n";
104	106	}

107	109	#****************************************************************************************#
108	110	#* Rscript *#
109	111	#****************************************************************************************#
110		my $Rscript = <<RSCRIPT;
	112	my $Rscript;
	113	if ($no_hdf5)
	114	{
	115	$Rscript = <<RSCRIPT;
	116	distances <- read.csv("$distance_file", header=FALSE, stringsAsFactors=FALSE)
	117	projection <- cmdscale(distances, k = $dimensions, eig = T)
	118	covariates <- projection[["points"]]
	119
	120	for (i in 1:$dimensions)
	121	{
	122	covariates[,i] <- covariates[,i]/max(abs(covariates[,i]))
	123	}
	124
	125	write.table(covariates, file="$output_prefix", quote=F, sep=",", row.names=F, col.names=F)
	126
	127	pdf("scree_plot.pdf")
	128	plot(projection[[2]][1:30], type='l', xlab="Dimensions", ylab="Eigenvalue", main="Scree plot")
	129	dev.off()
	130	RSCRIPT
	131
	132	}
	133	else
	134	{
	135	$Rscript = <<RSCRIPT;
111	136	library(rhdf5)
112	137	distances <- read.csv("$distance_file", header=FALSE, stringsAsFactors=FALSE)
113	138	projection <- cmdscale(distances, k = $dimensions, eig = T)

126	151	plot(projection[[2]][1:30], type='l', xlab="Dimensions", ylab="Eigenvalue", main="Scree plot")
127	152	dev.off()
128	153	RSCRIPT
	154	}
129	155
130	156	open(RSCRIPT, ">$tmp_file_name") \|\| die("Could not open $tmp_file_name: $!\n");
131	157	print RSCRIPT $Rscript;

+88

-0

scripts/blastn_to_phandango.pl less more

	0	#!/usr/bin/perl -w
	1
	2	use strict;
	3	use warnings;
	4
	5	use Getopt::Long;
	6
	7	my $usage_message = <<USAGE;
	8	Usage: ./mapping_to_phandango.pl -b <blast_file> -a <fastlmm_kmers> > phandango.plot
	9
	10	Creates a plot file for visualisation in phandango
	11
	12	Options
	13
	14	Required
	15	-b, --blast blast results
	16	-a, --assoc fastlmm results
	17
	18	-h, --help Displays this message
	19
	20	USAGE
	21
	22	#****************************************************************************************#
	23	#* Main *#
	24	#****************************************************************************************#
	25
	26	#* gets input parameters
	27	my ($assoc_file, $blast_file, $help);
	28	GetOptions ("assoc\|a=s" => \$assoc_file,
	29	"blast\|b=s" => \$blast_file,
	30	"help\|h" => \$help
	31	) or die($usage_message);
	32
	33	if (defined($help) \|\| !defined($assoc_file) \|\| !defined($blast_file))
	34	{
	35	print $usage_message;
	36	}
	37	else
	38	{
	39	open(ASSOC, $assoc_file) \|\| die("Could not open assoc file $assoc_file: $!\n");
	40
	41	my @pvals;
	42	while (my $assoc_line = <ASSOC>)
	43	{
	44	chomp $assoc_line;
	45
	46	my (@assoc_fields) = split("\t", $assoc_line);
	47	push(@pvals, -log($assoc_fields[5])/log(10));
	48	}
	49
	50	close ASSOC;
	51
	52	open(BLAST, $blast_file) \|\| die("Could not open blast file $blast_file: $!\n");
	53
	54	my %points;
	55	while (my $blast_line = <BLAST>)
	56	{
	57	chomp $blast_line;
	58
	59	my (@blast_fields) = split("\t", $blast_line);
	60
	61	# Get position, check for reverse complement
	62	my $start = $blast_fields[8];
	63	my $end = $blast_fields[9];
	64
	65	if ($start > $end)
	66	{
	67	my $tmp = $start;
	68	$start = $end;
	69	$end = $tmp;
	70	}
	71
	72	$points{$blast_fields[0]}{pval} = $pvals[$blast_fields[0]-1];
	73	$points{$blast_fields[0]}{start} = $start;
	74	$points{$blast_fields[0]}{pos} = "$start..$end";
	75	}
	76
	77	# Sort and print the output
	78	my @keys = sort { $points{$a}{start} <=> $points{$b}{start} } keys(%points);
	79	foreach my $kmer (@keys)
	80	{
	81	print join("\t", "26", ".", $points{$kmer}{pos}, $points{$kmer}{pval}, "0") . "\n";
	82	}
	83	}
	84
	85	exit(0);
	86
	87

+29

-14

scripts/mapping_to_phandango.pl less more

17	17
18	18	Optional
19	19	-m, --map Minimum mapping quality
	20	--print_kmer Also print k-mer sequence in output
20	21
21	22	-h, --help Displays this message
22	23

27	28	#****************************************************************************************#
28	29
29	30	#* gets input parameters
30		my ($kmer_file, $sam_file, $min_qual, $help);
	31	my ($kmer_file, $print_kmer, $sam_file, $min_qual, $help);
31	32	GetOptions ("kmers\|k=s" => \$kmer_file,
	33	"print_kmer" => \$print_kmer,
32	34	"sam\|s=s" => \$sam_file,
33	35	"map\|m=s" => \$min_qual,
34	36	"help\|h" => \$help

49	51	open(KMERS, $kmer_file) \|\| die("Could not open kmer file $kmer_file: $!\n");
50	52
51	53	my $header = <KMERS>;
	54	my @header_fields = split("\t", $header);
	55	my $lrt = 0;
	56	if ($header_fields[4] eq "lrt_p_val")
	57	{
	58	$lrt = 1;
	59	}
52	60
53	61	my %points;
54	62	while (my $sam_line = <SAM>)

59	67	{
60	68	my ($kmer_id, $flag, $chrom, $pos, $map_qual, $cigar, $mate_chrom, $mate_pos, $insert_size, $sequence, $quality, @optional) = split("\t", $sam_line);
61	69
62		# Get position, check for reverse complement
63		my ($end, $start);
64		if ($flag & 16)
65		{
66		$end = $pos;
67		$start = $pos - length($sequence) + 1;
68		}
69		else
70		{
71		$start = $pos;
72		$end = $pos + length($sequence) - 1;
73		}
	70	# Get position
	71	my $start = $pos;
	72	my $end = $pos + length($sequence) - 1;
74	73
75	74	my $kmer = <KMERS>;
76	75	chomp $kmer;

79	78	if ($map_qual > $min_qual && !($flag & 4))
80	79	{
81	80	my ($kmer, $maf, $unadj, $adj, @other) = split("\t", $kmer);
	81	if ($lrt)
	82	{
	83	$adj = $other[0];
	84	}
	85
	86	if ($kmer ne $sequence)
	87	{
	88	print STDERR "WARNING: line $kmer_id sequence mismatch. Are input files in same order?\n";
	89	}
82	90
83	91	my $log_p = 386; # Exponent limit of a double
84	92	if ($adj > 0)

97	105	my @keys = sort { $points{$a}{start} <=> $points{$b}{start} } keys(%points);
98	106	foreach my $kmer (@keys)
99	107	{
100		print join("\t", "26", ".", $points{$kmer}{pos}, $points{$kmer}{pval}, "0") . "\n";
	108	if (defined($print_kmer))
	109	{
	110	print join("\t", "26", $kmer, $points{$kmer}{pos}, $points{$kmer}{pval}, "0") . "\n";
	111	}
	112	else
	113	{
	114	print join("\t", "26", ".", $points{$kmer}{pos}, $points{$kmer}{pval}, "0") . "\n";
	115	}
101	116	}
102	117	}
103	118

-3

src/Makefile less more

11	11	#FILTER_LDLIBS=-L$(PREFIX)/lib -lboost_program_options -mkl
12	12	# gcc
13	13	CXXFLAGS=-Wall -O3 -std=c++11
14		SEER_LDLIBS=-L../gzstream -L$(PREFIX)/lib -lhdf5 -lgzstream -lz -larmadillo -lboost_program_options -llapack -lblas -lpthread
	14	SEER_LDLIBS=-L../gzstream -L$(PREFIX)/lib -L/usr/local/hdf5/lib -lhdf5 -lgzstream -lz -larmadillo -lboost_program_options -llapack -lblas -lpthread
15	15	MAP_LDLIBS=-L$(PREFIX)/lib -lboost_program_options -lpthread
16	16	COMBINE_LDLIBS=-L../gzstream -L$(PREFIX)/lib -lgzstream -lz -lboost_program_options
17	17	FILTER_LDLIBS=-L$(PREFIX)/lib -lboost_program_options

39	39	STATIC_PROGRAMS=seer_static kmds_static map_back_static combineKmers_static filter_seer_static
40	40
41	41	CLASSES=sample.o significant_kmer.o kmer.o covar.o
42		COMMON_OBJECTS=$(CLASSES) seerCommon.o seerErr.o seerFilter.o seerIO.o seerChiFilter.o
43		SEER_OBJECTS=$(COMMON_OBJECTS) seerMain.o seerCmdLine.o seerContinuousAssoc.o seerBinaryAssoc.o logitFunction.o linearFunction.o
	42	COMMON_OBJECTS=$(CLASSES) seerCommon.o seerErr.o seerIO.o seerBasicFilter.o
	43	SEER_OBJECTS=$(COMMON_OBJECTS) seerMain.o seerCmdLine.o seerStats.o seerContinuousAssoc.o seerBinaryAssoc.o logitFunction.o linearFunction.o
44	44	KMDS_OBJECTS=$(COMMON_OBJECTS) kmdsMain.o kmdsStruct.o kmdsCmdLine.o
45	45	MAP_OBJECTS=fasta.o significant_kmer.o mapMain.o mapCmdLine.o
46	46	COMBINE_OBJECTS=combineInit.o combineCmdLine.o combineKmers.o

-1

src/filterCmdLine.cpp less more

60	60	{
61	61	// Report errors from boost library
62	62	std::cerr << "Error in command line input: " << e.what() << "\n";
63		std::cerr << "Run 'combineKmers --help' for full option listing\n\n";
	63	std::cerr << "Run 'filter_seer --help' for full option listing\n\n";
64	64	std::cerr << required << "\n" << other << "\n";
65	65
66	66	failed = 1;

-1

src/kmds.hpp less more

14	14
15	15	// Constants
16	16	// Default options
17		const int pc_default = 3;
	17	const int pc_default = 10;
18	18	const long int size_default = 1000000;
19	19
20	20	// Structs

-2

src/kmdsMain.cpp less more

68	68	}
69	69
70	70	arma::vec y = constructVecY(samples);
71		int continuous_phenotype = continuousPhenotype(samples);
72	71
73	72	// Normal operation
74	73	if (!vm.count("mds_concat"))

148	147
149	148	// apply filters here
150	149	int passed_filters = 0;
151		if (parameters.filter && passFilters(parameters, k, samples, y, continuous_phenotype, 0))
	150	if (parameters.filter && passBasicFilters(parameters, k))
152	151	{
153	152	passed_filters = 1;
154	153	filtered_file << dsm_line << "\n";

-8

src/kmer.cpp less more

7	7	#include "kmer.hpp"
8	8
9	9	// Initialisation
10		Kmer::Kmer(const std::string& sequence, const std::vector<std::string>& occurrences, const double pvalue, const double beta, const double se, const double maf)
11		: Significant_kmer(sequence, occurrences, maf, kmer_chi_pvalue_default, pvalue, beta, se, kmer_comment_default), _x_set(0), _use_firth(0)
	10	Kmer::Kmer(const std::string& sequence, const std::vector<std::string>& occurrences, const double pvalue, const double lrt_pvalue, const double beta, const double se, const double maf, const double log_likelihood)
	11	: Significant_kmer(sequence, occurrences, maf, kmer_chi_pvalue_default, pvalue, lrt_pvalue, beta, se, kmer_comment_default), _x_set(0), _log_likelihood(log_likelihood), _use_firth(0)
12	12	{
13	13	}
14	14
15	15	// Initialise without calculated information
16	16	Kmer::Kmer(const std::string& sequence, const std::vector<std::string>& occurrences)
17		: Significant_kmer(sequence, occurrences, kmer_maf_default, kmer_chi_pvalue_default, kmer_pvalue_default, kmer_beta_default, kmer_se_default, kmer_comment_default), _x_set(0), _use_firth(0)
	17	: Significant_kmer(sequence, occurrences, kmer_maf_default, kmer_chi_pvalue_default, kmer_pvalue_default, kmer_pvalue_default, kmer_beta_default, kmer_se_default, kmer_comment_default), _x_set(0), _log_likelihood(0), _use_firth(0)
18	18	{
19	19	}
20	20
21	21	// Initialise with default info only
22	22	Kmer::Kmer()
23		: Significant_kmer(kmer_seq_default, kmer_occ_default, kmer_maf_default, kmer_chi_pvalue_default, kmer_pvalue_default, kmer_beta_default, kmer_se_default, kmer_comment_default), _x_set(0), _use_firth(0)
	23	: Significant_kmer(kmer_seq_default, kmer_occ_default, kmer_maf_default, kmer_chi_pvalue_default, kmer_pvalue_default, kmer_pvalue_default, kmer_beta_default, kmer_se_default, kmer_comment_default), _x_set(0), _log_likelihood(0), _use_firth(0)
24	24	{
25	25	}
26	26

28	28	std::ostream& operator<<(std::ostream &os, const Kmer& k)
29	29	{
30	30	os << std::fixed << std::setprecision(3) << k.sequence() << "\t" << k.maf()
31		<< "\t" << std::scientific << k.unadj() << "\t" << k.p_val() << "\t" << k.beta()
32		<< "\t" << k.se();
	31	<< "\t" << std::scientific << k.unadj() << "\t" << k.p_val() << "\t" << k.lrt_p_val()
	32	<< "\t" << k.beta() << "\t" << k.se();
33	33
34	34	std::vector<double> covariates = k.covar_p();
35	35	for (auto it = covariates.begin(); it != covariates.end(); ++it)

141	141	}
142	142	}
143	143
144		int Kmer::num_occurrences() const
	144	size_t Kmer::num_occurrences() const
145	145	{
146		int total_occurrences;
	146	size_t total_occurrences;
147	147	if (_x_set)
148	148	{
149	149	total_occurrences = (int) accu(_x);

-2

src/kmer.hpp less more

22	22	{
23	23	public:
24	24	// Initialisation
25		Kmer(const std::string& sequence, const std::vector<std::string>& occurrences, const double pvalue, const double beta, const double se, const double maf);
	25	Kmer(const std::string& sequence, const std::vector<std::string>& occurrences, const double pvalue, const double lrt_pvalue, const double beta, const double se, const double maf, const double log_likelihood);
26	26	Kmer(const std::string& sequence, const std::vector<std::string>& occurrences); // Initialise without calculated information
27	27	Kmer(); // defaults
28	28
29	29	// nonmodifying operations
30	30	int length() const { return _word.length(); }
31		int num_occurrences() const;
	31	size_t num_occurrences() const;
32	32	std::string occurrence(int i) const { return _samples[i]; }
33	33	std::vector<std::string> occurrence_vector() const { return _samples; }
34	34	arma::vec get_x() const { return _x; }
35	35	int has_x() const { return _x_set; }
	36	double log_likelihood() const { return _log_likelihood; }
36	37	int firth() const { return _use_firth; }
37	38
38	39	// Modifying operations
39	40	void add_comment(const std::string& new_comment); // this is defined in kmer.cpp
40	41	void add_x(const std::unordered_map<std::string,int>& sample_map, const int num_samples); // this is defined in kmer.cpp
	42	void log_likelihood(const double ll) { _log_likelihood = ll; }
41	43	void firth(const int use_firth) { _use_firth = use_firth; }
42	44
43	45	private:
44	46	arma::vec _x;
45	47	int _x_set;
	48	double _log_likelihood;
46	49	int _use_firth;
47	50
48	51	};

-2

src/linearFunction.cpp less more

7	7	#include "linkFunction.hpp"
8	8
9	9	/**
10		* Evaluate the logistic regression objective function given the estimated
	10	* Evaluate the linear regression objective function given the estimated
11	11	* parameters.
12	12	*/
13	13	double LinearLikelihood::operator()(const column_vector& parameters_in)

22	22	return result;
23	23	}
24	24
25		// Evaluate the gradient of the logistic regression objective function.
	25	// Evaluate the gradient of the linear regression objective function.
26	26	column_vector LinearLikelihoodGradient::operator()(const column_vector& parameters_in)
27	27	const
28	28	{

+18

-17

src/logitFunction.cpp less more

8	8
9	9	/**
10	10	* Evaluate the logistic regression objective function given the estimated
11		* parameters.
	11	* parameters. With thanks to mlpack http://mlpack.org/;
	12	* http://mlpack.org/papers/mlpack2013.pdf
12	13	*/
13	14	double LogitLikelihood::operator()(const column_vector& parameters_in)
14	15	const

25	26
26	27	// For the regularization, we ignore the first term, which is the intercept
27	28	// term.
28		const double regularization = 0.5 * lambda *
	29	double regularization = 0;
	30	if (parameters.n_elem > 1 && lambda > 0)
	31	{
	32	regularization = 0.5 * lambda *
29	33	arma::dot(parameters.col(0).subvec(1, parameters.n_elem - 1),
30	34	parameters.col(0).subvec(1, parameters.n_elem - 1));
	35	}
31	36
32		// Calculate vectors of sigmoids. The intercept term is parameters(0, 0) and
33		// does not need to be multiplied by any of the predictors.
34		const arma::vec exponents = parameters(0) + predictors *
35		parameters.col(0).subvec(1, parameters.n_elem - 1);
	37	// Calculate vectors of sigmoids
	38	const arma::vec exponents = predictors * parameters;
36	39	const arma::vec sigmoid = 1.0 / (1.0 + arma::exp(-exponents));
37	40
38		// Assemble full objective function. Often the objective function and the
39		// regularization as given are divided by the number of features, but this
40		// doesn't actually affect the optimization result, so we'll just ignore those
41		// terms for computational efficiency.
	41	// Assemble full objective function.
42	42	double result = 0.0;
43	43	for (size_t i = 0; i < responses.n_elem; ++i)
44	44	{

60	60	arma::vec gradient(parameters.n_elem);
61	61
62	62	// Regularization term.
63		arma::mat regularization;
64		regularization = lambda * parameters.col(0).subvec(1, parameters.n_elem - 1);
	63	arma::mat regularization(parameters.n_elem,1,arma::fill::zeros);
	64	if (parameters.n_elem > 1 && lambda > 0)
	65	{
	66	regularization.col(0).subvec(1, parameters.n_elem - 1) =
	67	lambda * parameters.col(0).subvec(1, parameters.n_elem - 1);
	68	}
65	69
66		const arma::vec sigmoids = 1 / (1 + arma::exp(-parameters(0, 0)
67		- predictors * parameters.col(0).subvec(1, parameters.n_elem - 1)));
	70	const arma::vec sigmoids = 1 / (1 + arma::exp(- predictors * parameters));
68	71
69		gradient[0] = arma::accu(responses - sigmoids);
70		gradient.col(0).subvec(1, parameters.n_elem - 1) = predictors.t() * (responses -
71		sigmoids) - regularization;
	72	gradient = predictors.t() * (responses - sigmoids) - regularization;
72	73
73	74	return arma_to_dlib(gradient);
74	75	}

+15

-7

src/seer.hpp less more

26	26	int parseCommandLine (int argc, char *argv[], boost::program_options::variables_map& vm);
27	27	void printHelp(boost::program_options::options_description& help);
28	28
	29	// seerStats headers
	30	double chiTest(Kmer& k, const arma::vec& y);
	31	double welchTwoSamplet(const Kmer& k, const arma::vec& y);
	32	double nullLogLikelihood(const arma::mat& x, const arma::vec& y, const int continuous);
	33	double likelihoodRatioTest(Kmer& k, const double null_ll, const int continuous = 0);
	34	double normalPval(double testStatistic);
	35
	36	int passStatsFilters(const cmdOptions& filterOptions, Kmer& k, const arma::vec& y, const int continuous_phenotype);
	37
29	38	// seerBinaryAssoc headers
30		void logisticTest(Kmer& k, const arma::vec& y);
31		void logisticTest(Kmer& k, const arma::vec& y_train, const arma::mat& mds);
	39	void logisticTest(Kmer& k, const arma::vec& y, const double null_ll);
	40	void logisticTest(Kmer& k, const arma::vec& y_train, const double null_ll, const arma::mat& mds);
32	41
33		void doLogit(Kmer& k, const arma::vec& y_train, const arma::mat& x_train);
	42	void doLogit(Kmer& k, const arma::vec& y_train, const arma::mat& x_design);
34	43	void newtonRaphson(Kmer& k, const arma::vec& y_train, const arma::mat& x_design, const bool firth = 0);
35	44
36	45	arma::mat varCovarMat(const arma::mat& x, const arma::mat& b);
37	46	arma::vec predictLogitProbs(const arma::mat& x, const arma::vec& b);
38	47
39	48	// seerContinuousAssoc headers
40		void linearTest(Kmer& k, const arma::vec& y_train);
41		void linearTest(Kmer& k, const arma::vec& y_train, const arma::mat& mds);
	49	void linearTest(Kmer& k, const arma::vec& y_train, const double null_ll);
	50	void linearTest(Kmer& k, const arma::vec& y_train, const double null_ll, const arma::mat& mds);
42	51
43		void doLinear(Kmer& k, const arma::vec& y_train, const arma::mat& x_train);
44		arma::vec predictLinearProbs(const arma::mat& x, const arma::vec& b);
	52	void doLinear(Kmer& k, const arma::vec& y_train, const arma::mat& x_design);
45	53

+33

-0

src/seerBasicFilter.cpp less more

	0	/*
	1	* File: seerFilter.cpp
	2	*
	3	* Can be filtered in kmds or seer
	4	* Filters kmers that won't be meaningfully associated.
	5	* Saves time over performing regressions on all, and reduces false positives
	6	*
	7	*/
	8
	9	#include "seercommon.hpp"
	10
	11	// k-mer length and frequency
	12	int passBasicFilters(const cmdOptions& filterOptions, const Kmer& k)
	13	{
	14	int passed = 1;
	15
	16	// Don't test long kmers
	17	if (k.length() > filterOptions.max_length)
	18	{
	19	passed = 0;
	20	}
	21
	22	// Impose min words
	23	// TODO may want to make this more sophisticated, make sure there are at
	24	// least ten words in each category
	25	if (passed && (k.num_occurrences() < filterOptions.min_words \|\| k.num_occurrences() > filterOptions.max_words))
	26	{
	27	passed = 0;
	28	}
	29
	30	return passed;
	31	}
	32

+34

-10

src/seerBinaryAssoc.cpp less more

7	7	#include "seer.hpp"
8	8
9	9	// Logistic fit without covariates
10		void logisticTest(Kmer& k, const arma::vec& y_train)
	10	void logisticTest(Kmer& k, const arma::vec& y_train, const double null_ll)
11	11	{
12	12	// Train classifier
13		arma::mat x_train = k.get_x();
	13	arma::mat x_train = arma::join_rows(arma::mat(y_train.n_rows,1,arma::fill::ones), k.get_x());
14	14	doLogit(k, y_train, x_train);
	15
	16	// Likelihood ratio test
	17	k.lrt_p_val(likelihoodRatioTest(k, null_ll));
15	18	}
16	19
17	20	// Logistic fit with covariates
18		void logisticTest(Kmer& k, const arma::vec& y_train, const arma::mat& mds)
	21	void logisticTest(Kmer& k, const arma::vec& y_train, const double null_ll, const arma::mat& mds)
19	22	{
20	23	// Train classifier
21		arma::mat x_train = arma::join_rows(k.get_x(), mds);
	24	arma::mat x_train = arma::join_rows(arma::mat(y_train.n_rows,1,arma::fill::ones), k.get_x());
	25	x_train = arma::join_rows(x_train, mds);
22	26	doLogit(k, y_train, x_train);
	27
	28	// Likelihood ratio test
	29	k.lrt_p_val(likelihoodRatioTest(k, null_ll));
23	30	}
24	31
25	32	// This uses BFGS optimisation by default. Invokes NR or Firth on error
26		void doLogit(Kmer& k, const arma::vec& y_train, const arma::mat& x_train)
27		{
28		arma::mat x_design = join_rows(arma::mat(x_train.n_rows,1,arma::fill::ones), x_train);
	33	void doLogit(Kmer& k, const arma::vec& y_train, const arma::mat& x_design)
	34	{
29	35	column_vector starting_point(x_design.n_cols);
30	36
31	37	if (k.firth())

44	50	{
45	51	// Use BFGS optimiser in dlib to maximise likelihood function by chaging the
46	52	// b vector, which will end in starting_point
	53	LogitLikelihood likelihood_fit(x_design, y_train); // store this, as it is used for computing the LRT
	54
47	55	dlib::find_max(dlib::bfgs_search_strategy(),
48	56	dlib::objective_delta_stop_strategy(convergence_limit),
49		LogitLikelihood(x_train, y_train), LogitLikelihoodGradient(x_train, y_train),
	57	likelihood_fit, LogitLikelihoodGradient(x_design, y_train),
50	58	starting_point, -1);
51	59
52		// Extract beta
	60	// Extract beta and likelihood
53	61	arma::vec b_vector = dlib_to_arma(starting_point);
54	62	k.beta(b_vector(1));
	63
	64	k.log_likelihood(likelihood_fit(starting_point));
55	65
56	66	// Extract p-value
57	67	//

172	182
173	183	arma::vec b1 = b0 + var_covar_mat * U;
174	184	parameter_iterations.push_back(b1);
	185
175	186	if (std::abs(b1(1) - b0(1)) < convergence_limit)
176	187	{
177	188	break;

196	207	}
197	208	else if (!failed)
198	209	{
199		k.beta(parameter_iterations.back()(1));
	210	// Add beta and log-likelihood
	211	column_vector converged_beta = arma_to_dlib(parameter_iterations.back());
	212
	213	LogitLikelihood likelihood_fit(x_design, y_train);
	214	if (k.firth())
	215	{
	216	k.log_likelihood(likelihood_fit(converged_beta) + 0.5*log(det(inv_covar(var_covar_mat))));
	217	}
	218	else
	219	{
	220	k.log_likelihood(likelihood_fit(converged_beta));
	221	}
	222
	223	k.beta(converged_beta(1));
200	224
201	225	double se = pow(var_covar_mat(1,1), 0.5);
202	226	k.standard_error(se);

-148

~~src/seerChiFilter.cpp~~ less more

0		/*
1		* File: seerChiFilter
2		*
3		* Implements chi^2 and welch two sample t test for seer and kmds filtering
4		*
5		*/
6
7		#include "seercommon.hpp"
8
9		const double normalArea = pow(2*M_PI, -0.5);
10
11		// Basic chi^2 test, using contingency table
12		double chiTest(Kmer& k, const arma::vec& y)
13		{
14		arma::mat x = k.get_x();
15
16		double chisq = 0;
17
18		// Contigency table
19		// unaffected affected
20		// present a b
21		// absent c d
22		//
23		// Use doubles for compatibility with det function in arma::mat
24		double a = 0, b = 0, c = 0, d = 0;
25
26		arma::vec::const_iterator j = y.begin();
27		for (arma::vec::const_iterator i = x.begin(); i!=x.end(); ++i)
28		{
29		if (*j == 0) {
30		if (*i == 0){
31		c++;
32		} else {
33		a++;
34		}
35		} else {
36		if (*i == 0){
37		d++;
38		} else {
39		b++;
40		}
41		}
42		j++;
43		}
44
45		arma::mat::fixed<2, 2> table = {a, b, c, d};
46		#ifdef SEER_DEBUG
47		arma::Mat<int>::fixed<2, 2> tab_out = {int (a), int (b), int (c), int(d)};
48		std::cerr << tab_out << "\n";
49		#endif
50
51		int N = accu(table);
52
53		if (N == 0)
54		{
55		throw std::logic_error("Empty table for chisq test\n");
56		}
57
58		// Treat as invalid if any entry is 0 or 1, or if more than one entry < 5
59		// Mark as needing to use Firth regression
60		int low_obs = 0;
61		for (auto obs = table.begin(); obs != table.end(); ++obs)
62		{
63		if (obs <= 1 \|\| (obs <= 5 && ++low_obs > 2))
64		{
65		k.add_comment("bad-chisq");
66		k.firth(1);
67		break;
68		}
69		}
70
71		// Without Yates' continuity correction
72		chisq = N * pow(det(table), 2);
73		for (int i = 0; i < 2; ++i)
74		{
75		chisq /= accu(table.row(i)) * accu(table.col(i));
76		}
77
78		// For df = 1, as here, chi^2 == N(0,1)^2 (standard normal dist.)
79		double p_value = normalPval(pow(chisq, 0.5));
80		#ifdef SEER_DEBUG
81		std::cerr << "chisq:" << chisq << "\n";
82		std::cerr << "chisq p: " << p_value << "\n";
83		#endif
84		return p_value;
85		}
86
87		// Welch two sample t-test, for continuous phenotypes
88		double welchTwoSamplet(const Kmer& k, const arma::vec& y)
89		{
90		arma::mat x = k.get_x();
91
92		// Subset into present and absent groups
93		arma::vec group1 = y.elem(find(x==0));
94		arma::vec group2 = y.elem(find(x==1));
95
96		// Calculate group means and variances
97		double p_val = 0;
98		if (group1.n_elem != 0 && group2.n_elem != 0)
99		{
100		double x1 = mean(group1);
101		double x2 = mean(group2);
102		double v1 = var(group1);
103		double v2 = var(group2);
104
105		// t and degrees freedom for test
106		double t = (x1 - x2)*pow((v1/group1.n_rows + v2/group2.n_rows), -0.5);
107		double df = pow((v1/group1.n_rows + v2/group2.n_rows), 2) / (pow(v1/group1.n_rows,2)/(group1.n_rows-1) + pow(v2/group2.n_rows,2)/(group2.n_rows-1));
108
109		// Calculate p-value from t distribution
110		boost::math::students_t t_dist(df);
111		p_val = 2 * (1 - boost::math::cdf(t_dist, t));
112		#ifdef SEER_DEBUG
113		std::cerr << "welch t:" << t << "df:" << df << "\n";
114		std::cerr << "welch p-val:" << p_val << "\n";
115		#endif
116		}
117
118		return p_val;
119		}
120
121		// Returns p-value for a test statistic that is >0 and standard normally distributed
122		double normalPval(double testStatistic)
123		{
124		double p_val = 0;
125		if (testStatistic < 5)
126		{
127		boost::math::normal s;
128
129		p_val = 2 * (1 - boost::math::cdf(s, testStatistic));
130		}
131		else
132		{
133		// For large z need to use a bound
134		// See http://stats.stackexchange.com/questions/13690/how-to-compute-the-probability-associated-with-absurdly-large-z-scores
135		//
136		// Upper bound
137		// S(z) <= phi(z)/z
138		// cdf = 1-(0.5 * S(z))
139		// At z = 5 correct to +/- 2.5%
140		#ifdef SEER_DEBUG
141		std::cerr << "using erfc bound rather than 'exact' function\n";
142		#endif
143		p_val = 2 * exp(-0.5pow(testStatistic,2))normalArea/testStatistic;
144		}
145
146		return p_val;
147		}

+27

-22

src/seerContinuousAssoc.cpp less more

7	7	#include "seer.hpp"
8	8
9	9	// Linear fit without covariates
10		void linearTest(Kmer& k, const arma::vec& y_train)
	10	void linearTest(Kmer& k, const arma::vec& y_train, const double null_ll)
11	11	{
12	12	// Train classifier
13		arma::mat x_train = k.get_x();
	13	arma::mat x_train = join_rows(arma::mat(y_train.n_rows,1,arma::fill::ones), k.get_x());
14	14	doLinear(k, y_train, x_train);
	15
	16	// Likelihood ratio test
	17	k.lrt_p_val(k.p_val());
15	18	}
16	19
17	20	// Linear fit with covariates
18		void linearTest(Kmer& k, const arma::vec& y_train, const arma::mat& mds)
	21	void linearTest(Kmer& k, const arma::vec& y_train, const double null_ll, const arma::mat& mds)
19	22	{
20	23	// Train classifier
21		arma::mat x_train = arma::join_rows(k.get_x(), mds);
	24	arma::mat x_train = join_rows(arma::mat(y_train.n_rows,1,arma::fill::ones), k.get_x());
	25	x_train = join_rows(x_train, mds);
22	26	doLinear(k, y_train, x_train);
	27
	28	// Likelihood ratio test
	29	k.lrt_p_val(k.p_val());
23	30	}
24	31
25	32	// Run linear fit
26		void doLinear(Kmer& k, const arma::vec& y_train, const arma::mat& x_train)
	33	void doLinear(Kmer& k, const arma::vec& y_train, const arma::mat& x_design)
27	34	{
28		// Set up design matrix
29		arma::mat x_design = join_rows(arma::mat(x_train.n_rows,1,arma::fill::ones), x_train);
	35	// To store gradient
30	36	arma::vec b;
	37
	38	// store this, used later for the LRT
	39	LinearLikelihood likelihood_fit(x_design, y_train);
31	40
32	41	try
33	42	{

43	52	// b vector, which will end in starting_point
44	53	dlib::find_min(dlib::bfgs_search_strategy(),
45	54	dlib::objective_delta_stop_strategy(convergence_limit),
46		LinearLikelihood(x_design, y_train), LinearLikelihoodGradient(x_design, y_train),
	55	likelihood_fit, LinearLikelihoodGradient(x_design, y_train),
47	56	starting_point, -1);
48	57
49		// Extract beta
	58	// Extract beta and likelihood
50	59	b = dlib_to_arma(starting_point);
51
52	60	}
53	61	catch (std::exception& e)
54	62	{

67	75	arma::solve(b, R, Q.t() * y_train);
68	76	}
69	77
	78	// Extract p-values
	79	double SSE = 2*likelihood_fit(arma_to_dlib(b));
	80	double MSE = SSE / (x_design.n_rows - 2);
	81
	82	// For LRT test
	83	k.log_likelihood(SSE);
	84
	85	// Can end here for null-ll
70	86	k.beta(b(1));
71	87
72		// Extract p-value
73		//
	88	// Wald test
74	89	// W = B_1 / SE(B_1) ~ N(0,1)
75	90	//
76	91	// SE(B_1) = MSE * (X'X)^-1
77	92	// MSE = sum(Y_i-Y'_i)^2 / n-2
78	93	//
79		double MSE = accu(square(y_train - predictLinearProbs(x_design, b))) / (x_train.n_rows - 2);
80	94	arma::mat var_covar_mat = inv_covar(x_design.t()*x_design);
81
82	95	double se = pow((var_covar_mat(1,1) * MSE), 0.5);
83	96	k.standard_error(se);
84	97

100	113	}
101	114	}
102	115
103		// returns y' = bx
104		arma::vec predictLinearProbs(const arma::mat& x, const arma::vec& b)
105		{
106		const arma::vec y = x * b;
107
108		return y;
109		}
110

-79

~~src/seerFilter.cpp~~ less more

0		/*
1		* File: seerFilter.cpp
2		*
3		* Filters kmers that won't be meaningfully associated.
4		* Saves time over performing regressions on all, and reduces false positives
5		*
6		*/
7
8		#include "seercommon.hpp"
9
10		// Wrapper to all filter functions
11		int passFilters(const cmdOptions& filterOptions, Kmer& k, const std::vector<Sample>& samples, const arma::vec& y, const int continuous_phenotype, const bool do_stats)
12		{
13		int pass = 0;
14
15		if (passBasicFilters(k, filterOptions.max_length, filterOptions.min_words, filterOptions.max_words))
16		{
17		// Don't bother with this if not running stats tests
18		pass = 1;
19
20		if (do_stats)
21		{
22		try // Some chi^2 tests may diverge - proceed anyway for now
23		{
24		pass = passStatsFilters(k, y, filterOptions.chi_cutoff, continuous_phenotype);
25		}
26		catch (std::exception& e)
27		{
28		std::cerr << "kmer " + k.sequence() + " failed chisq test with error: " + e.what() + "\n";
29		pass = 1;
30		}
31		}
32		}
33
34		return pass;
35		}
36
37		int passBasicFilters(const Kmer& k, const int max_length, const int min_words, const int max_words)
38		{
39		int passed = 1;
40
41		// Don't test long kmers
42		if (k.length() > max_length)
43		{
44		passed = 0;
45		}
46
47		// Impose min words
48		// TODO may want to make this more sophisticated, make sure there are at
49		// least ten words in each category
50		if (passed && (k.num_occurrences() < min_words \|\| k.num_occurrences() > max_words))
51		{
52		passed = 0;
53		}
54
55		return passed;
56		}
57
58		int passStatsFilters(Kmer& k, const arma::vec& y, const double chi_cutoff, const int continuous_phenotype)
59		{
60		int passed = 1;
61
62		if (continuous_phenotype)
63		{
64		k.unadj_p_val(welchTwoSamplet(k, y));
65		}
66		else
67		{
68		k.unadj_p_val(chiTest(k, y));
69		}
70
71		if (k.unadj() > chi_cutoff)
72		{
73		passed = 0;
74		}
75
76		return passed;
77		}
78

+23

-13

src/seerIO.cpp less more

137	137
138	138	arma::mat readMDS(const std::string& file_name, const std::vector<Sample>& sample_names)
139	139	{
	140	std::map<std::string,unsigned int> mds_idx;
140	141	arma::mat MDS = readHDF5(file_name);
141	142
142	143	// Check that the sample names match up

147	148	if (samples_in)
148	149	{
149	150	arma::uvec keep_indices(sample_names.size());
150		unsigned int sample_row = 0;
151	151	unsigned int file_row = 0;
152	152
	153	// Read in sample file to get MDS row order
153	154	while (samples_in)
154	155	{
155	156	std::string sample_name;
156	157	samples_in >> sample_name;
157
158		// Must be ordered, and lines in sample_names be a subset of what
159		// is in the file. Otherwise a non-compatible mds will be returned
160		// which will throw
161		if (sample_name == sample_names.at(sample_row).iid())
162		{
163		keep_indices(sample_row) = file_row;
164		if (++sample_row >= sample_names.size())
165		{
166		break;
167		}
	158	if (samples_in)
	159	{
	160	mds_idx[sample_name] = file_row;
168	161	}
169	162	++file_row;
170	163	}
171	164
	165	// Get MDS rows (using sample file read above) in same sorted order as
	166	// sample vector
	167	unsigned int sample_row = 0;
	168	for (auto it = sample_names.begin(); it != sample_names.end(); ++it)
	169	{
	170	auto find_it = mds_idx.find(it->iid());
	171	if (find_it == mds_idx.end())
	172	{
	173	throw std::runtime_error("Could not find sample " + it->iid() + " in the pheno file");
	174	}
	175	else
	176	{
	177	keep_indices(sample_row) = find_it->second;
	178	}
	179	sample_row++;
	180	}
	181
172	182	// Only keep the rows where the pheno file has data
173		if (sample_row == sample_names.size())
	183	if (mds_idx.size() >= sample_names.size())
174	184	{
175	185	MDS = MDS.rows(keep_indices);
176	186	}

+30

-16

src/seerMain.cpp less more

88	88
89	89	// Disambiguate overloaded logistic functions by the type of parameter they
90	90	// take
91		void (*mdsLogitFunc)(Kmer&, const arma::vec&, const arma::mat&) = &logisticTest;
92		void (*logitFunc)(Kmer&, const arma::vec&) = &logisticTest;
93
94		void (*mdsLinearFunc)(Kmer&, const arma::vec&, const arma::mat&) = &linearTest;
95		void (*linearFunc)(Kmer&, const arma::vec&) = &linearTest;
	91	void (*mdsLogitFunc)(Kmer&, const arma::vec&, const double, const arma::mat&) = &logisticTest;
	92	void (*logitFunc)(Kmer&, const arma::vec&, const double) = &logisticTest;
	93
	94	void (*mdsLinearFunc)(Kmer&, const arma::vec&, const double, const arma::mat&) = &linearTest;
	95	void (*linearFunc)(Kmer&, const arma::vec&, const double) = &linearTest;
96	96
97	97	// Error check command line options
98	98	cmdOptions parameters = verifyCommandLine(vm, samples);
	99
	100	// calculate the null log-likelihood
	101	Kmer null_kmer;
	102	arma::mat x(y.n_rows, 1, arma::fill::ones);
	103	if (use_mds)
	104	{
	105	x = join_rows(x, mds);
	106	}
	107
	108	double null_ll = nullLogLikelihood(x, y, continuous_phenotype);
99	109
100	110	// Open the dsm kmer ifstream, and read through the whole thing
101	111	igzstream kmer_file;
102	112	openDsmFile(kmer_file, parameters.kmers);
103	113
104	114	// Write a header
	115	std::string header = "sequence\tmaf\tchisq_p_val\twald_p_val\tlrt_p_val\tbeta\tse";
105	116	if (use_mds)
106	117	{
107		std::cout << "sequence\tmaf\tunadj_p_val\tp_val\tbeta\tse";
	118	std::cout << header;
108	119	for (unsigned int i = 1; i <= mds.n_cols; ++i)
109	120	{
110	121	std::cout << "\tcovar" << i << "_p";

113	124	}
114	125	else
115	126	{
116		std::cout << "sequence\tmaf\tunadj_p_val\tp_val\tbeta\tse\tcomments";
	127	std::cout << header << "\tcomments";
117	128	}
118	129	if (parameters.print_samples)
119	130	{

123	134
124	135	long int input_line = 0;
125	136	long int tested_kmers = 0;
	137	long int significant_kmers = 0;
126	138	while (kmer_file)
127	139	{
128	140	// Parse a set of dsm lines

145	157	kmer_lines.push_back(k);
146	158	tested_kmers++;
147	159	}
148		else if (passFilters(parameters, k, samples, y, continuous_phenotype))
	160	else if (passBasicFilters(parameters, k) && passStatsFilters(parameters, k, y, continuous_phenotype))
149	161	{
150	162	#ifdef SEER_DEBUG
151	163	std::cerr << "kmer " + k.sequence() + " seems significant\n";

169	181	{
170	182	if (continuous_phenotype)
171	183	{
172		threads.push_back(std::thread(mdsLinearFunc, std::ref(kmer_lines[i]), std::cref(y), std::cref(mds)));
	184	threads.push_back(std::thread(mdsLinearFunc, std::ref(kmer_lines[i]), std::cref(y), null_ll, std::cref(mds)));
173	185	}
174	186	else
175	187	{
176		threads.push_back(std::thread(mdsLogitFunc, std::ref(kmer_lines[i]), std::cref(y), std::cref(mds)));
	188	threads.push_back(std::thread(mdsLogitFunc, std::ref(kmer_lines[i]), std::cref(y), null_ll, std::cref(mds)));
177	189	}
178	190	}
179	191	else
180	192	{
181	193	if (continuous_phenotype)
182	194	{
183		threads.push_back(std::thread(linearFunc, std::ref(kmer_lines[i]), std::cref(y)));
	195	threads.push_back(std::thread(linearFunc, std::ref(kmer_lines[i]), std::cref(y), null_ll));
184	196	}
185	197	else
186	198	{
187		threads.push_back(std::thread(logitFunc, std::ref(kmer_lines[i]), std::cref(y)));
	199	threads.push_back(std::thread(logitFunc, std::ref(kmer_lines[i]), std::cref(y), null_ll));
188	200	}
189	201	}
190	202	}

195	207	threads[i].join();
196	208
197	209	// Print in order when all threads complete
198		if (kmer_lines[i].p_val() < parameters.log_cutoff)
199		{
	210	if (kmer_lines[i].p_val() < parameters.log_cutoff \|\| kmer_lines[i].lrt_p_val() < parameters.log_cutoff)
	211	{
	212	significant_kmers++;
200	213	// Caclculate chisq value if not already done so in filtering
201	214	if (kmer_lines[i].unadj() == kmer_chi_pvalue_default)
202	215	{

230	243	// ...to here
231	244	}
232	245
233		std::cerr << "Read " << input_line << " total k-mers. Of these:\n";
234		std::cerr << "\tFiltered " << input_line - tested_kmers << " k-mers\n";
	246	std::cerr << "Read " << input_line - 1 << " total k-mers. Of these:\n";
	247	std::cerr << "\tPre-filtered " << input_line - tested_kmers - 1 << " k-mers\n";
235	248	std::cerr << "\tTested " << tested_kmers << " k-mers\n";
	249	std::cerr << "\tPrinted " << significant_kmers << " k-mers\n";
236	250	std::cerr << "Done.\n";
237	251	}
238	252

+255

-0

src/seerStats.cpp less more

	0	/*
	1	* File: seerChiFilter
	2	*
	3	* Implements chi^2 and welch two sample t test for seer and kmds filtering
	4	*
	5	*/
	6
	7	#include "seer.hpp"
	8
	9	const double normalArea = pow(2*M_PI, -0.5);
	10
	11	// Basic chi^2 test, using contingency table
	12	double chiTest(Kmer& k, const arma::vec& y)
	13	{
	14	arma::mat x = k.get_x();
	15
	16	double chisq = 0;
	17
	18	// Contigency table
	19	// unaffected affected
	20	// present a b
	21	// absent c d
	22	//
	23	// Use doubles for compatibility with det function in arma::mat
	24	double a = 0, b = 0, c = 0, d = 0;
	25
	26	arma::vec::const_iterator j = y.begin();
	27	for (arma::vec::const_iterator i = x.begin(); i!=x.end(); ++i)
	28	{
	29	if (*j == 0) {
	30	if (*i == 0){
	31	c++;
	32	} else {
	33	a++;
	34	}
	35	} else {
	36	if (*i == 0){
	37	d++;
	38	} else {
	39	b++;
	40	}
	41	}
	42	j++;
	43	}
	44
	45	arma::mat::fixed<2, 2> table = {a, b, c, d};
	46	#ifdef SEER_DEBUG
	47	arma::Mat<int>::fixed<2, 2> tab_out = {int (a), int (b), int (c), int(d)};
	48	std::cerr << tab_out << "\n";
	49	#endif
	50
	51	int N = accu(table);
	52
	53	if (N == 0)
	54	{
	55	throw std::logic_error("Empty table for chisq test\n");
	56	}
	57
	58	// Treat as invalid if any entry is 0 or 1, or if more than one entry < 5
	59	// Mark as needing to use Firth regression
	60	int low_obs = 0;
	61	for (auto obs = table.begin(); obs != table.end(); ++obs)
	62	{
	63	if (obs <= 1 \|\| (obs <= 5 && ++low_obs > 2))
	64	{
	65	k.add_comment("bad-chisq");
	66	k.firth(1);
	67	break;
	68	}
	69	}
	70
	71	// Without Yates' continuity correction
	72	chisq = N * pow(det(table), 2);
	73	for (int i = 0; i < 2; ++i)
	74	{
	75	chisq /= accu(table.row(i)) * accu(table.col(i));
	76	}
	77
	78	// For df = 1, as here, chi^2 == N(0,1)^2 (standard normal dist.)
	79	double p_value = normalPval(pow(chisq, 0.5));
	80	#ifdef SEER_DEBUG
	81	std::cerr << "chisq:" << chisq << "\n";
	82	std::cerr << "chisq p: " << p_value << "\n";
	83	#endif
	84	return p_value;
	85	}
	86
	87	// Welch two sample t-test, for continuous phenotypes
	88	double welchTwoSamplet(const Kmer& k, const arma::vec& y)
	89	{
	90	arma::mat x = k.get_x();
	91
	92	// Subset into present and absent groups
	93	arma::vec group1 = y.elem(find(x==0));
	94	arma::vec group2 = y.elem(find(x==1));
	95
	96	// Calculate group means and variances
	97	double p_val = 0;
	98	if (group1.n_elem != 0 && group2.n_elem != 0)
	99	{
	100	double x1 = mean(group1);
	101	double x2 = mean(group2);
	102	double v1 = var(group1);
	103	double v2 = var(group2);
	104
	105	// t and degrees freedom for test
	106	double t = (x1 - x2)*pow((v1/group1.n_rows + v2/group2.n_rows), -0.5);
	107	double df = pow((v1/group1.n_rows + v2/group2.n_rows), 2) / (pow(v1/group1.n_rows,2)/(group1.n_rows-1) + pow(v2/group2.n_rows,2)/(group2.n_rows-1));
	108
	109	// Calculate p-value from t distribution
	110	boost::math::students_t t_dist(df);
	111	p_val = 2 * (1 - boost::math::cdf(t_dist, std::abs(t)));
	112	#ifdef SEER_DEBUG
	113	std::cerr << "welch t:" << t << "df:" << df << "\n";
	114	std::cerr << "welch p-val:" << p_val << "\n";
	115	#endif
	116
	117	// Seen some errors where cdf = 0, p = 2
	118	// hack for now, but should just use regression on every site
	119	if (p_val > 1)
	120	{
	121	p_val = 1;
	122	}
	123	}
	124
	125	return p_val;
	126	}
	127
	128	// Fit null models for null log-likelihoods
	129	double nullLogLikelihood(const arma::mat& x, const arma::vec& y, const int continuous)
	130	{
	131	double null_ll = 0;
	132	Kmer null_kmer;
	133	if (x.n_cols > 1)
	134	{
	135	if (continuous)
	136	{
	137	doLinear(null_kmer, y, x);
	138	}
	139	else
	140	{
	141	doLogit(null_kmer, y, x);
	142	}
	143	null_ll = null_kmer.log_likelihood();
	144	}
	145	else
	146	{
	147	dlib::matrix<double,1,1> intercept;
	148
	149	if (continuous)
	150	{
	151	intercept(0) = mean(y);
	152	LinearLikelihood likelihood_fit(x, y);
	153	null_ll = 2*likelihood_fit(intercept);
	154	}
	155	else
	156	{
	157	intercept(0) = log(mean(y)/(1-mean(y))); // null is: intercept = log-odds of success
	158	LogitLikelihood likelihood_fit(x, y);
	159	null_ll = likelihood_fit(intercept);
	160	}
	161	}
	162	return null_ll;
	163	}
	164
	165	// Likelihood-ratio test
	166	double likelihoodRatioTest(Kmer& k, const double null_ll, const int continuous)
	167	{
	168	double log_likelihood = k.log_likelihood();
	169	double lrt_p = 1;
	170	if (log_likelihood == 0 \|\| null_ll == 0)
	171	{
	172	k.add_comment("zero-ll");
	173	}
	174	else
	175	{
	176	double lrt = 0;
	177	if (continuous)
	178	{
	179	// R0 = y - Xb for model 0 betas etc
	180	// Using LRT = n * (1-R1/R0) as a quick estimate for sigma
	181	// from econweb.rutgers.edu/klein/classes/fall08/e401/handouts/lrtests.pdf
	182	//
	183	// sigma = R0*R1 would be better, but doesn't matter too much as
	184	// I don't think this will be too useful
	185	//
	186	// Properly in:
	187	// MEASUREMENT SCIENCE REVIEW, Volume 9, Section 1, No. 1, 2009
	188	// 10.2478/v10048-009-0003-9
	189	// Exact Likelihood Ratio Test for the Parameters of the Linear
	190	// Regression Model with Normal Errors
	191	lrt = k.get_x().n_rows * (1-log_likelihood/null_ll);
	192	}
	193	else
	194	{
	195	lrt = pow(2*(log_likelihood - null_ll), 0.5);
	196	}
	197
	198	if (lrt > 0)
	199	{
	200	lrt_p = normalPval(lrt);
	201	}
	202	}
	203	return lrt_p;
	204	}
	205
	206	// Returns p-value for a test statistic that is >0 and standard normally distributed
	207	double normalPval(double testStatistic)
	208	{
	209	double p_val = 0;
	210	if (testStatistic < 5)
	211	{
	212	boost::math::normal s;
	213
	214	p_val = 2 * (1 - boost::math::cdf(s, testStatistic));
	215	}
	216	else
	217	{
	218	// For large z need to use a bound
	219	// See http://stats.stackexchange.com/questions/13690/how-to-compute-the-probability-associated-with-absurdly-large-z-scores
	220	//
	221	// Upper bound
	222	// S(z) <= phi(z)/z
	223	// cdf = 1-(0.5 * S(z))
	224	// At z = 5 correct to +/- 2.5%
	225	#ifdef SEER_DEBUG
	226	std::cerr << "using erfc bound rather than 'exact' function\n";
	227	#endif
	228	p_val = 2 * exp(-0.5pow(testStatistic,2))normalArea/testStatistic;
	229	}
	230
	231	return p_val;
	232	}
	233
	234	int passStatsFilters(const cmdOptions& filterOptions, Kmer& k, const arma::vec& y, const int continuous_phenotype)
	235	{
	236	int passed = 1;
	237
	238	if (continuous_phenotype)
	239	{
	240	k.unadj_p_val(welchTwoSamplet(k, y));
	241	}
	242	else
	243	{
	244	k.unadj_p_val(chiTest(k, y));
	245	}
	246
	247	if (k.unadj() > filterOptions.chi_cutoff)
	248	{
	249	passed = 0;
	250	}
	251
	252	return passed;
	253	}
	254

-9

src/seercommon.hpp less more

40	40	#include "covar.hpp"
41	41
42	42	// Constants
43		const std::string VERSION = "1.1.2";
	43	const std::string VERSION = "1.1.4";
44	44	// Default options
45	45	const double maf_default = 0.01;
46	46	const long int max_length_default = 100;

109	109	int fileStat(const std::string& filename);
110	110
111	111	// seerFilter headers
112		int passFilters(const cmdOptions& filterOptions, Kmer& k, const std::vector<Sample>& samples, const arma::vec& y, const int continuous_phenotype, const bool do_stats = 1);
113		int passBasicFilters(const Kmer& k, const int max_length, const int min_words, const int max_words);
114		int passStatsFilters(Kmer& k, const arma::vec& y, const double chi_cutoff, const int continuous_phenotype);
	112	int passBasicFilters(const cmdOptions& filterOptions, const Kmer& k);
115	113
116		// seerChiFilter headers
117		double chiTest(Kmer& k, const arma::vec& y);
118		double welchTwoSamplet(const Kmer& k, const arma::vec& y);
119		double normalPval(double testStatistic);
120

+15

-9

src/significant_kmer.cpp less more

17	17	{
18	18	}
19	19
20		Significant_kmer::Significant_kmer(const std::string& word, const std::vector<std::string>& samples, const double maf, const double unadj_p, const double adj_p, const double beta, const double se, const std::string& comments)
21		:_line_nr(0), _word(word), _samples(samples), _maf(maf), _unadj_p(unadj_p), _adj_p(adj_p), _beta(beta), _se(se), _comment(comments), _num_covars(default_covars)
	20	Significant_kmer::Significant_kmer(const std::string& word, const std::vector<std::string>& samples, const double maf, const double unadj_p, const double adj_p, const double lrt_p, const double beta, const double se, const std::string& comments)
	21	:_line_nr(0), _word(word), _samples(samples), _maf(maf), _unadj_p(unadj_p), _adj_p(adj_p), _adj_lrt_p(lrt_p), _beta(beta), _se(se), _comment(comments), _num_covars(default_covars)
22	22	{
23	23	}
24	24

26	26	// Sample vector is returned sorted
27	27	std::istream& operator>>(std::istream &is, Significant_kmer& sk)
28	28	{
29		double maf, unadj_p, adj_p, beta, se;
	29	double maf, unadj_p, adj_p, lrt_p, beta, se;
30	30	std::string sequence, sample, line_in, comments = "";
31	31	std::vector<std::string> sample_list;
32	32

39	39	line_stream >> maf;
40	40	line_stream >> unadj_p;
41	41	line_stream >> adj_p;
	42	line_stream >> lrt_p;
42	43	line_stream >> beta;
43	44	line_stream >> se;
44	45

56	57
57	58	// Ensure vector remains sorted on sample name
58	59	std::sort(sample_list.begin(), sample_list.end());
59		sk = Significant_kmer(sequence, sample_list, maf, unadj_p, adj_p, beta, se, comments);
	60	sk = Significant_kmer(sequence, sample_list, maf, unadj_p, adj_p, lrt_p, beta, se, comments);
60	61
61	62	return is;
62	63	}

64	65	// Print fields tab sep, identical to input. Doesn't print newline
65	66	std::ostream& operator<<(std::ostream &os, const Significant_kmer& k)
66	67	{
67		os << k.sequence() << "\t"
68		<< std::fixed << std::setprecision(3) << k.maf() << "\t"
69		<< std::scientific << k.unadj() << "\t" << k.p_val() << "\t" << k.beta() << "\t" << k.se()
70		<< "\t" << k.comments();
	68	os << std::fixed << std::setprecision(3) << k.sequence() << "\t" << k.maf()
	69	<< "\t" << std::scientific << k.unadj() << "\t" << k.p_val() << "\t" << k.lrt_p_val()
	70	<< "\t" << k.beta() << "\t" << k.se();
71	71
72	72	std::vector<std::string> samples_found = k.samples_found();
73	73	if (samples_found.size() > 0)

134	134	{
135	135	std::string col;
136	136	iss >> col;
137		if (col.length() > 0)
	137	if (col.length() > 0 && col != "samples_present") // Ignore samples present, which may appear after covars
138	138	{
139	139	num_cols++;
140	140	}
	141
	142	if (num_cols == 1 && col != "sequence")
	143	{
	144	throw std::runtime_error("Could not parse header row of input file");
	145	}
	146
141	147	}
142	148	while(iss);
143	149

-2

src/significant_kmer.hpp less more

13	13	#include <stdexcept>
14	14
15	15	const int default_covars = 0;
16		const int standard_cols = 7;
	16	const int standard_cols = 8;
17	17
18	18	// kmers have a sequence, and a list of samples they appear in
19	19	class Significant_kmer

22	22	// Initialisation
23	23	Significant_kmer();
24	24	Significant_kmer(const int num_covars);
25		Significant_kmer(const std::string& word, const std::vector<std::string>& samples, const double maf, const double unadj_p, const double adj_p, const double beta, const double se, const std::string& comments);
	25	Significant_kmer(const std::string& word, const std::vector<std::string>& samples, const double maf, const double unadj_p, const double adj_p, const double lrt_p, const double beta, const double se, const std::string& comments);
26	26
27	27	// nonmodifying operations
28	28	long int line_number() const { return _line_nr; }

31	31	double maf() const { return _maf; }
32	32	double unadj() const { return _unadj_p; }
33	33	double p_val() const { return _adj_p; }
	34	double lrt_p_val() const { return _adj_lrt_p; }
34	35	double beta() const { return _beta; }
35	36	double se() const { return _se; }
36	37	std::string comments() const { return _comment; }

41	42	// Modifying operations
42	43	void set_line_nr(const long int line_nr) { _line_nr = line_nr; }
43	44	void p_val(const double pvalue) { _adj_p = pvalue; }
	45	void lrt_p_val(const double lrt_pvalue) { _adj_lrt_p = lrt_pvalue; }
44	46	void unadj_p_val(const double chi_pvalue) { _unadj_p = chi_pvalue; }
45	47	void beta(const double b) { _beta = b; }
46	48	void standard_error(const double se) { _se = se; }

57	59	double _maf;
58	60	double _unadj_p;
59	61	double _adj_p;
	62	double _adj_lrt_p;
60	63	double _beta;
61	64	double _se;
62	65	std::vector<double> _covar_p;

+175

-175

test/filter_in.txt less more

0		sequence maf unadj_p_val p_val beta se covar1_p covar2_p covar3_p comments
1		AAAAAAAAAAAAAAAAAAAT 0.055 1.379e-02 4.776e-02 1.819e+00 9.189e-01 4.800e-01 9.382e-01 9.666e-01 bad-chisq
2		AAAAAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACGACGATTTAAATCGTCGTTTTTTTGTAGTACGACGGGCATGTCGTATATCTGAGGTGTAA 0.080 6.443e-03 1.346e-02 1.919e+00 7.764e-01 3.663e-01 9.671e-01 7.761e-01 bfgs-fail
3		AAAAAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAA 0.080 6.443e-03 1.346e-02 1.919e+00 7.764e-01 3.663e-01 9.671e-01 7.761e-01 bfgs-fail
4		AAAAAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAG 0.080 6.443e-03 1.346e-02 1.919e+00 7.764e-01 3.663e-01 9.671e-01 7.761e-01 bfgs-fail
5		AAAAAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTT 0.085 3.982e-03 9.981e-03 1.989e+00 7.721e-01 3.645e-01 9.618e-01 8.177e-01 bfgs-fail
6		AAAAAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCT 0.085 3.982e-03 9.981e-03 1.989e+00 7.721e-01 3.645e-01 9.618e-01 8.177e-01 bfgs-fail
7		AAAAAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTAT 0.085 3.982e-03 9.981e-03 1.989e+00 7.721e-01 3.645e-01 9.618e-01 8.177e-01 bfgs-fail
8		AAAAAAAAAAAAAAAAAATGCATAT 0.085 3.982e-03 9.981e-03 1.989e+00 7.721e-01 3.645e-01 9.618e-01 8.177e-01 bfgs-fail
9		AAAAAAAAAAAAAAAAAATGCAT 0.085 3.982e-03 9.981e-03 1.989e+00 7.721e-01 3.645e-01 9.618e-01 8.177e-01 bfgs-fail
10		AAAAAAAAAAAAAAAAAATGCA 0.085 3.982e-03 9.981e-03 1.989e+00 7.721e-01 3.645e-01 9.618e-01 8.177e-01 bfgs-fail
11		AAAAAAAAAAAAAAAAAATG 0.085 3.982e-03 9.981e-03 1.989e+00 7.721e-01 3.645e-01 9.618e-01 8.177e-01 bfgs-fail
12		AAAAAAAAAAAAAAAAAAT 0.100 1.784e-02 2.142e-02 1.343e+00 5.840e-01 3.693e-01 9.802e-01 8.779e-01 bfgs-fail
13		AAAAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACGACGATTTAAATCGTCGTTTTTTTGTAGTACGACGGGCATGTCGTATATCTGAGGTGTAAG 0.100 1.784e-02 2.303e-02 1.325e+00 5.830e-01 4.360e-01 9.382e-01 8.409e-01 bfgs-fail
14		AAAAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACGAC 0.100 1.784e-02 2.303e-02 1.325e+00 5.830e-01 4.360e-01 9.382e-01 8.409e-01 bfgs-fail
15		AAAAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAAC 0.100 1.784e-02 2.303e-02 1.325e+00 5.830e-01 4.360e-01 9.382e-01 8.409e-01 bfgs-fail
16		AAAAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAA 0.115 4.668e-03 7.813e-03 1.524e+00 5.730e-01 4.440e-01 8.681e-01 8.570e-01 bfgs-fail
17		AAAAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAG 0.115 4.668e-03 7.813e-03 1.524e+00 5.730e-01 4.440e-01 8.681e-01 8.570e-01 bfgs-fail
18		AAAAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTT 0.120 2.937e-03 5.542e-03 1.581e+00 5.700e-01 4.436e-01 8.702e-01 8.947e-01 bfgs-fail
19		AAAAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCT 0.120 2.937e-03 5.542e-03 1.581e+00 5.700e-01 4.436e-01 8.702e-01 8.947e-01 bfgs-fail
20		AAAAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTAT 0.130 4.631e-03 7.210e-03 1.401e+00 5.215e-01 4.380e-01 8.632e-01 9.925e-01 bfgs-fail
21		AAAAAAAAAAAAAAAAATGCATAT 0.130 4.631e-03 7.210e-03 1.401e+00 5.215e-01 4.380e-01 8.632e-01 9.925e-01 bfgs-fail
22		AAAAAAAAAAAAAAAAATGCAT 0.130 4.631e-03 7.210e-03 1.401e+00 5.215e-01 4.380e-01 8.632e-01 9.925e-01 bfgs-fail
23		AAAAAAAAAAAAAAAAATGCA 0.130 4.631e-03 7.210e-03 1.401e+00 5.215e-01 4.380e-01 8.632e-01 9.925e-01 bfgs-fail
24		AAAAAAAAAAAAAAAAATG 0.130 4.631e-03 7.210e-03 1.401e+00 5.215e-01 4.380e-01 8.632e-01 9.925e-01 bfgs-fail
25		AAAAAAAAAAAAAAAAAT 0.145 1.460e-02 1.692e-02 1.103e+00 4.617e-01 4.254e-01 8.504e-01 9.926e-01 bfgs-fail
26		AAAAAAAAAAAAAAAAA 0.175 3.743e-03 5.035e-03 1.214e+00 4.329e-01 4.415e-01 8.548e-01 8.861e-01 bfgs-fail
27		AAAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACGACGATTTAAATCGTCGTTTTTTTGTAGTACGACGGGCATGTCGTATATCTGAGGTGTAAGT 0.140 2.869e-01 2.909e-01 4.492e-01 4.253e-01 4.839e-01 8.594e-01 9.716e-01 bfgs-fail
28		AAAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACGACGATTTAAATCGTCGTTTT 0.140 2.869e-01 2.909e-01 4.492e-01 4.253e-01 4.839e-01 8.594e-01 9.716e-01 bfgs-fail
29		AAAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACGAC 0.140 2.869e-01 2.909e-01 4.492e-01 4.253e-01 4.839e-01 8.594e-01 9.716e-01 bfgs-fail
30		AAAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAAC 0.140 2.869e-01 2.909e-01 4.492e-01 4.253e-01 4.839e-01 8.594e-01 9.716e-01 bfgs-fail
31		AAAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAA 0.155 1.208e-01 1.251e-01 6.365e-01 4.150e-01 4.853e-01 8.472e-01 9.691e-01 bfgs-fail
32		AAAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAG 0.185 3.320e-01 3.402e-01 3.586e-01 3.760e-01 4.944e-01 8.582e-01 9.872e-01 NA
33		AAAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTT 0.190 2.614e-01 2.693e-01 4.125e-01 3.734e-01 4.941e-01 8.688e-01 9.826e-01 NA
34		AAAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCT 0.190 2.614e-01 2.693e-01 4.125e-01 3.734e-01 4.941e-01 8.688e-01 9.826e-01 NA
35		AAAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTAT 0.200 2.864e-01 2.939e-01 3.832e-01 3.650e-01 4.914e-01 8.630e-01 9.528e-01 NA
36		AAAAAAAAAAAAAAAATGCATAT 0.200 2.864e-01 2.939e-01 3.832e-01 3.650e-01 4.914e-01 8.630e-01 9.528e-01 NA
37		AAAAAAAAAAAAAAAATGCAT 0.200 2.864e-01 2.939e-01 3.832e-01 3.650e-01 4.914e-01 8.630e-01 9.528e-01 NA
38		AAAAAAAAAAAAAAAATGCA 0.200 2.864e-01 2.939e-01 3.832e-01 3.650e-01 4.914e-01 8.630e-01 9.528e-01 NA
39		AAAAAAAAAAAAAAAATG 0.200 2.864e-01 2.939e-01 3.832e-01 3.650e-01 4.914e-01 8.630e-01 9.528e-01 NA
40		AAAAAAAAAAAAAAAAT 0.215 4.162e-01 4.195e-01 2.846e-01 3.526e-01 4.865e-01 8.436e-01 9.457e-01 NA
41		AAAAAAAAAAAAAAAA 0.250 1.396e-01 1.407e-01 4.992e-01 3.389e-01 4.742e-01 8.688e-01 9.113e-01 NA
42		AAAAAAAAAAAAAAAGTGTTAAAATAAAGAATGTAAACGTTTACTTCAACTAAGGAGCTCATATGTTACTGCAAAAAGAACTAATTCCAATGATAGAAGC 0.065 1.003e-01 1.073e-01 1.090e+00 6.767e-01 4.461e-01 7.806e-01 8.882e-01 bfgs-fail
43		AAAAAAAAAAAAAAAGTGTTAAAATAAAGAATGTAAACGTTTACTT 0.065 1.003e-01 1.073e-01 1.090e+00 6.767e-01 4.461e-01 7.806e-01 8.882e-01 bfgs-fail
44		AAAAAAAAAAAAAAAGTGTTAAAATAAA 0.070 6.602e-02 7.803e-02 1.179e+00 6.691e-01 4.705e-01 8.135e-01 9.195e-01 bfgs-fail
45		AAAAAAAAAAAAAAAGTGTTAAAA 0.070 6.602e-02 7.803e-02 1.179e+00 6.691e-01 4.705e-01 8.135e-01 9.195e-01 bfgs-fail
46		AAAAAAAAAAAAAAAGT 0.075 4.301e-02 5.301e-02 1.284e+00 6.636e-01 4.553e-01 7.770e-01 9.185e-01 bfgs-fail
47		AAAAAAAAAAAAAAAG 0.090 4.172e-02 5.147e-02 1.143e+00 5.868e-01 5.056e-01 7.789e-01 9.206e-01 bfgs-fail
48		AAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACGACGATTTAAATCGTCGTTTTTTTGTAGTACGACGGGCATGTCGTATATCTGAGGTGTAAGTC 0.185 1.815e-01 1.739e-01 5.194e-01 3.819e-01 4.553e-01 8.548e-01 9.507e-01 bfgs-fail
49		AAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACGACGATTTAAATCGTCGTTTTTTTGTAGTACGACGGGCATGTCGTATATC 0.185 1.815e-01 1.739e-01 5.194e-01 3.819e-01 4.553e-01 8.548e-01 9.507e-01 bfgs-fail
50		AAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACGACGATTTAAATCGTCGTTTTTTTG 0.185 1.815e-01 1.739e-01 5.194e-01 3.819e-01 4.553e-01 8.548e-01 9.507e-01 bfgs-fail
51		AAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACGACGATTTAAATCGTCGTTTT 0.185 1.815e-01 1.739e-01 5.194e-01 3.819e-01 4.553e-01 8.548e-01 9.507e-01 bfgs-fail
52		AAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACGAC 0.190 1.374e-01 1.356e-01 5.656e-01 3.790e-01 4.660e-01 8.608e-01 9.580e-01 bfgs-fail
53		AAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACGA 0.190 1.374e-01 1.356e-01 5.656e-01 3.790e-01 4.660e-01 8.608e-01 9.580e-01 bfgs-fail
54		AAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACG 0.190 1.374e-01 1.356e-01 5.656e-01 3.790e-01 4.660e-01 8.608e-01 9.580e-01 bfgs-fail
55		AAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAAC 0.190 1.374e-01 1.356e-01 5.656e-01 3.790e-01 4.660e-01 8.608e-01 9.580e-01 bfgs-fail
56		AAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAA 0.210 8.728e-02 8.829e-02 6.240e-01 3.661e-01 4.822e-01 8.481e-01 9.464e-01 NA
57		AAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAGAACGACGATTTAAATCGTCGTTTTTTTGTAGTACGACGGGCATGTCGTATATCTGAGGTGTAAGTC 0.020 6.763e-02 2.379e-01 1.982e+00 1.680e+00 6.806e-01 9.106e-01 8.928e-01 bad-chisq
58		AAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAGAACGACGATTTAAATCGTCGTTTTTTTGTAGTACGACGGGCATGTCGTATA 0.020 6.763e-02 2.379e-01 1.982e+00 1.680e+00 6.806e-01 9.106e-01 8.928e-01 bad-chisq
59		AAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAGAACGACG 0.020 6.763e-02 2.379e-01 1.982e+00 1.680e+00 6.806e-01 9.106e-01 8.928e-01 bad-chisq
60		AAAAAAAAAAAAAAA 0.385 1.865e-03 2.396e-03 9.314e-01 3.068e-01 6.072e-01 9.797e-01 9.386e-01 NA
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62		AAAAAAAAAAAAAAGTGTTAAAATAAAGAATGTAAACGTTTACTT 0.105 2.560e-01 2.732e-01 5.374e-01 4.905e-01 5.197e-01 8.365e-01 8.727e-01 bfgs-fail
63		AAAAAAAAAAAAAAGTGTTAAAATAAA 0.110 1.877e-01 2.085e-01 6.109e-01 4.857e-01 5.400e-01 8.626e-01 8.852e-01 bfgs-fail
64		AAAAAAAAAAAAAAGTGTTAAAA 0.110 1.877e-01 2.085e-01 6.109e-01 4.857e-01 5.400e-01 8.626e-01 8.852e-01 bfgs-fail
65		AAAAAAAAAAAAAAGTTCAAAATGCAATAAAAATAATTGACTGAATAAACTACATATGTTAGAATAAAAACAAGGAAAAAGAAAGGGGTTTCATTGCATG 0.040 5.932e-02 1.118e-01 1.526e+00 9.600e-01 4.105e-01 6.984e-01 9.276e-01 bad-chisq
66		AAAAAAAAAAAAAAGTTCAAAATGCAATAAAAATAATTGACTGAATAAACTACATATGTTAGAATAAAAACAAGGAAAAAGAAAGGGGTTTCA 0.040 5.932e-02 1.118e-01 1.526e+00 9.600e-01 4.105e-01 6.984e-01 9.276e-01 bad-chisq
67		AAAAAAAAAAAAAAGTTCAAAATGCAATAAAAATAATTGACTGAATAAACTACATATGTTAGAATAAAAACAAGGAAAAAGAAAGG 0.040 5.932e-02 1.118e-01 1.526e+00 9.600e-01 4.105e-01 6.984e-01 9.276e-01 bad-chisq
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69		AAAAAAAAAAAAAAGTTCAAAATG 0.045 3.651e-02 7.759e-02 1.669e+00 9.458e-01 4.055e-01 6.478e-01 9.276e-01 bad-chisq
70		AAAAAAAAAAAAAAGTTCAAAAT 0.045 3.651e-02 7.759e-02 1.669e+00 9.458e-01 4.055e-01 6.478e-01 9.276e-01 bad-chisq
71		AAAAAAAAAAAAAAGT 0.165 8.715e-03 1.143e-02 1.102e+00 4.358e-01 5.330e-01 7.826e-01 8.222e-01 bfgs-fail
72		AAAAAAAAAAAAAAG 0.185 1.493e-02 1.838e-02 9.497e-01 4.028e-01 5.504e-01 8.143e-01 8.662e-01 NA
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74		AAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATATTAG 0.125 1.834e-03 4.234e-03 1.621e+00 5.666e-01 5.379e-01 7.851e-01 8.786e-01 bfgs-fail
75		AAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATATTA 0.130 1.137e-03 2.841e-03 1.687e+00 5.654e-01 4.903e-01 7.845e-01 8.269e-01 bfgs-fail
76		AAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACGACGATTTAAATCGTCGTTTTTTTGTAGTACGACGGGCATGTCGTATATCTGAGGTGTAAGTCC 0.205 3.884e-01 3.532e-01 3.367e-01 3.626e-01 4.493e-01 8.084e-01 9.819e-01 bfgs-fail
77		AAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACGACGATTTAAATCGTCGTTTTTTTGTAGTACGACGGGCATGTCGTATATC 0.205 3.884e-01 3.532e-01 3.367e-01 3.626e-01 4.493e-01 8.084e-01 9.819e-01 bfgs-fail
78		AAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACGACGATTTAAATCGTCGTTTTTTTG 0.205 3.884e-01 3.532e-01 3.367e-01 3.626e-01 4.493e-01 8.084e-01 9.819e-01 bfgs-fail
79		AAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACGACGATTTAAATCGTCGTTTT 0.205 3.884e-01 3.532e-01 3.367e-01 3.626e-01 4.493e-01 8.084e-01 9.819e-01 bfgs-fail
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81		AAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACGA 0.210 3.115e-01 2.878e-01 3.821e-01 3.594e-01 4.520e-01 8.114e-01 9.820e-01 bfgs-fail
82		AAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACG 0.210 3.115e-01 2.878e-01 3.821e-01 3.594e-01 4.520e-01 8.114e-01 9.820e-01 bfgs-fail
83		AAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAAC 0.210 3.115e-01 2.878e-01 3.821e-01 3.594e-01 4.520e-01 8.114e-01 9.820e-01 bfgs-fail
84		AAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAA 0.230 2.114e-01 1.970e-01 4.501e-01 3.489e-01 4.571e-01 8.013e-01 9.659e-01 NA
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86		AAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAGAACGACGATTTAAATCGTCGTTTTTTTGTAGTACGACGGGCATGTCGTATA 0.020 6.763e-02 2.379e-01 1.982e+00 1.680e+00 6.806e-01 9.106e-01 8.928e-01 bad-chisq
87		AAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAGAACGACG 0.020 6.763e-02 2.379e-01 1.982e+00 1.680e+00 6.806e-01 9.106e-01 8.928e-01 bad-chisq
88		AAAAAAAAAAAAAATGCA 0.410 1.633e-03 1.796e-03 9.467e-01 3.032e-01 4.803e-01 9.829e-01 8.097e-01 NA
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91		AAAAAAAAAAAAAGTGTTAAAATAAAGAATGTAAACGTTTACTT 0.115 2.951e-01 3.039e-01 4.807e-01 4.676e-01 4.956e-01 8.475e-01 8.782e-01 bfgs-fail
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93		AAAAAAAAAAAAAGTGTTAAAA 0.120 2.207e-01 2.352e-01 5.497e-01 4.631e-01 5.104e-01 8.738e-01 8.892e-01 bfgs-fail
94		AAAAAAAAAAAAAGTTCAAAATGCAATAAAAATAATTGACTGAATAAACTACATATGTTAGAATAAAAACAAGGAAAAAGAAAGGGGTTTCATTGCATGA 0.045 3.651e-02 7.286e-02 1.702e+00 9.489e-01 3.575e-01 6.424e-01 9.279e-01 bad-chisq
95		AAAAAAAAAAAAAGTTCAAAATGCAATAAAAATAATTGACTGAATAAACTACATATGTTAGAATAAAAACAAGGAAAAAGAAAGGGGTTTCA 0.045 3.651e-02 7.286e-02 1.702e+00 9.489e-01 3.575e-01 6.424e-01 9.279e-01 bad-chisq
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100		AAAAAAAAAAAAAGTT 0.055 6.589e-02 6.390e-02 1.493e+00 8.058e-01 3.369e-01 6.244e-01 8.821e-01 bfgs-fail
101		AAAAAAAAAAAAAGT 0.195 6.759e-03 7.875e-03 1.065e+00 4.007e-01 4.464e-01 7.831e-01 8.237e-01 NA
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112		AAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAGAACGACGATTTAAATCGTCGTTTTTTTGTAGTACGACGGGCATGTCGTATA 0.020 6.763e-02 2.379e-01 1.982e+00 1.680e+00 6.806e-01 9.106e-01 8.928e-01 bad-chisq
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	37	AAAAAAAAAAAAAAAATGCAT 0.200 2.864e-01 2.880e-01 2.838e-01 3.857e-01 3.630e-01 NA
	38	AAAAAAAAAAAAAAAATGCA 0.200 2.864e-01 2.880e-01 2.838e-01 3.857e-01 3.630e-01 NA
	39	AAAAAAAAAAAAAAAATG 0.200 2.864e-01 2.880e-01 2.838e-01 3.857e-01 3.630e-01 NA
	40	AAAAAAAAAAAAAAAAT 0.215 4.162e-01 4.170e-01 4.146e-01 2.845e-01 3.506e-01 NA
	41	AAAAAAAAAAAAAAAA 0.250 1.396e-01 1.415e-01 1.372e-01 4.953e-01 3.369e-01 NA
	42	AAAAAAAAAAAAAAAGTGTTAAAATAAAGAATGTAAACGTTTACTTCAACTAAGGAGCTCATATGTTACTGCAAAAAGAACTAATTCCAATGATAGAAGC 0.065 1.003e-01 1.144e-01 8.982e-02 1.065e+00 6.744e-01 NA
	43	AAAAAAAAAAAAAAAGTGTTAAAATAAAGAATGTAAACGTTTACTT 0.065 1.003e-01 1.144e-01 8.982e-02 1.065e+00 6.744e-01 NA
	44	AAAAAAAAAAAAAAAGTGTTAAAATAAA 0.070 6.602e-02 7.971e-02 5.670e-02 1.170e+00 6.677e-01 NA
	45	AAAAAAAAAAAAAAAGTGTTAAAA 0.070 6.602e-02 7.971e-02 5.670e-02 1.170e+00 6.677e-01 NA
	46	AAAAAAAAAAAAAAAGT 0.075 4.301e-02 5.562e-02 3.524e-02 1.267e+00 6.621e-01 NA
	47	AAAAAAAAAAAAAAAG 0.090 4.172e-02 5.119e-02 3.531e-02 1.143e+00 5.861e-01 NA
	48	AAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACGACGATTTAAATCGTCGTTTTTTTGTAGTACGACGGGCATGTCGTATATCTGAGGTGTAAGTC 0.185 1.815e-01 1.842e-01 1.780e-01 5.026e-01 3.784e-01 NA
	49	AAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACGACGATTTAAATCGTCGTTTTTTTGTAGTACGACGGGCATGTCGTATATC 0.185 1.815e-01 1.842e-01 1.780e-01 5.026e-01 3.784e-01 NA
	50	AAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACGACGATTTAAATCGTCGTTTTTTTG 0.185 1.815e-01 1.842e-01 1.780e-01 5.026e-01 3.784e-01 NA
	51	AAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACGACGATTTAAATCGTCGTTTT 0.185 1.815e-01 1.842e-01 1.780e-01 5.026e-01 3.784e-01 NA
	52	AAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACGAC 0.190 1.374e-01 1.403e-01 1.339e-01 5.551e-01 3.764e-01 NA
	53	AAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACGA 0.190 1.374e-01 1.403e-01 1.339e-01 5.551e-01 3.764e-01 NA
	54	AAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACG 0.190 1.374e-01 1.403e-01 1.339e-01 5.551e-01 3.764e-01 NA
	55	AAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAAC 0.190 1.374e-01 1.403e-01 1.339e-01 5.551e-01 3.764e-01 NA
	56	AAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAA 0.210 8.728e-02 8.998e-02 8.421e-02 6.172e-01 3.640e-01 NA
	57	AAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAGAACGACGATTTAAATCGTCGTTTTTTTGTAGTACGACGGGCATGTCGTATATCTGAGGTGTAAGTC 0.020 6.763e-02 2.239e-01 8.765e-03 2.034e+00 1.673e+00 bad-chisq
	58	AAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAGAACGACGATTTAAATCGTCGTTTTTTTGTAGTACGACGGGCATGTCGTATA 0.020 6.763e-02 2.239e-01 8.765e-03 2.034e+00 1.673e+00 bad-chisq
	59	AAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAGAACGACG 0.020 6.763e-02 2.239e-01 8.765e-03 2.034e+00 1.673e+00 bad-chisq
	60	AAAAAAAAAAAAAAA 0.385 1.865e-03 2.107e-03 1.697e-03 9.388e-01 3.053e-01 NA
	61	AAAAAAAAAAAAAAGTGTTAAAATAAAGAATGTAAACGTTTACTTCAACTAAGGAGCTCATATGTTACTGCAAAAAGAACTAATTCCAATGATAGAAGCT 0.105 2.560e-01 2.604e-01 2.506e-01 5.476e-01 4.866e-01 NA
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	63	AAAAAAAAAAAAAAGTGTTAAAATAAA 0.110 1.877e-01 1.930e-01 1.818e-01 6.271e-01 4.818e-01 NA
	64	AAAAAAAAAAAAAAGTGTTAAAA 0.110 1.877e-01 1.930e-01 1.818e-01 6.271e-01 4.818e-01 NA
	65	AAAAAAAAAAAAAAGTTCAAAATGCAATAAAAATAATTGACTGAATAAACTACATATGTTAGAATAAAAACAAGGAAAAAGAAAGGGGTTTCATTGCATG 0.040 5.932e-02 1.271e-01 4.825e-03 1.464e+00 9.597e-01 bad-chisq
	66	AAAAAAAAAAAAAAGTTCAAAATGCAATAAAAATAATTGACTGAATAAACTACATATGTTAGAATAAAAACAAGGAAAAAGAAAGGGGTTTCA 0.040 5.932e-02 1.271e-01 4.825e-03 1.464e+00 9.597e-01 bad-chisq
	67	AAAAAAAAAAAAAAGTTCAAAATGCAATAAAAATAATTGACTGAATAAACTACATATGTTAGAATAAAAACAAGGAAAAAGAAAGG 0.040 5.932e-02 1.271e-01 4.825e-03 1.464e+00 9.597e-01 bad-chisq
	68	AAAAAAAAAAAAAAGTTCAAAATGCAATAAAAATAATTGACT 0.045 3.651e-02 9.054e-02 2.755e-03 1.599e+00 9.447e-01 bad-chisq
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	70	AAAAAAAAAAAAAAGTTCAAAAT 0.045 3.651e-02 9.054e-02 2.755e-03 1.599e+00 9.447e-01 bad-chisq
	71	AAAAAAAAAAAAAAGT 0.165 8.715e-03 1.113e-02 7.115e-03 1.104e+00 4.347e-01 NA
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	75	AAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATATTA 0.130 1.137e-03 2.881e-03 6.122e-04 1.682e+00 5.643e-01 NA
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	78	AAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACGACGATTTAAATCGTCGTTTTTTTG 0.205 3.884e-01 3.894e-01 3.865e-01 3.077e-01 3.575e-01 NA
	79	AAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACGACGATTTAAATCGTCGTTTT 0.205 3.884e-01 3.894e-01 3.865e-01 3.077e-01 3.575e-01 NA
	80	AAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACGAC 0.210 3.115e-01 3.129e-01 3.092e-01 3.588e-01 3.555e-01 NA
	81	AAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACGA 0.210 3.115e-01 3.129e-01 3.092e-01 3.588e-01 3.555e-01 NA
	82	AAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACG 0.210 3.115e-01 3.129e-01 3.092e-01 3.588e-01 3.555e-01 NA
	83	AAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAAC 0.210 3.115e-01 3.129e-01 3.092e-01 3.588e-01 3.555e-01 NA
	84	AAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAA 0.230 2.114e-01 2.132e-01 2.089e-01 4.301e-01 3.455e-01 NA
	85	AAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAGAACGACGATTTAAATCGTCGTTTTTTTGTAGTACGACGGGCATGTCGTATATCTGAGGTGTAAGTCC 0.020 6.763e-02 2.239e-01 8.765e-03 2.034e+00 1.673e+00 bad-chisq
	86	AAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAGAACGACGATTTAAATCGTCGTTTTTTTGTAGTACGACGGGCATGTCGTATA 0.020 6.763e-02 2.239e-01 8.765e-03 2.034e+00 1.673e+00 bad-chisq
	87	AAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAGAACGACG 0.020 6.763e-02 2.239e-01 8.765e-03 2.034e+00 1.673e+00 bad-chisq
	88	AAAAAAAAAAAAAATGCA 0.410 1.633e-03 1.834e-03 1.499e-03 9.372e-01 3.008e-01 NA
	89	AAAAAAAAAAAAAAT 0.450 6.645e-03 7.038e-03 6.392e-03 7.893e-01 2.929e-01 NA
	90	AAAAAAAAAAAAAGTGTTAAAATAAAGAATGTAAACGTTTACTTCAACTAAGGAGCTCATATGTTACTGCAAAAAGAACTAATTCCAATGATAGAAGCTA 0.115 2.951e-01 2.984e-01 2.906e-01 4.815e-01 4.630e-01 NA
	91	AAAAAAAAAAAAAGTGTTAAAATAAAGAATGTAAACGTTTACTT 0.115 2.951e-01 2.984e-01 2.906e-01 4.815e-01 4.630e-01 NA
	92	AAAAAAAAAAAAAGTGTTAAAATAAA 0.120 2.207e-01 2.249e-01 2.155e-01 5.566e-01 4.586e-01 NA
	93	AAAAAAAAAAAAAGTGTTAAAA 0.120 2.207e-01 2.249e-01 2.155e-01 5.566e-01 4.586e-01 NA
	94	AAAAAAAAAAAAAGTTCAAAATGCAATAAAAATAATTGACTGAATAAACTACATATGTTAGAATAAAAACAAGGAAAAAGAAAGGGGTTTCATTGCATGA 0.045 3.651e-02 9.054e-02 2.755e-03 1.599e+00 9.447e-01 bad-chisq
	95	AAAAAAAAAAAAAGTTCAAAATGCAATAAAAATAATTGACTGAATAAACTACATATGTTAGAATAAAAACAAGGAAAAAGAAAGGGGTTTCA 0.045 3.651e-02 9.054e-02 2.755e-03 1.599e+00 9.447e-01 bad-chisq
	96	AAAAAAAAAAAAAGTTCAAAATGCAATAAAAATAATTGACTGAATAAACTACATATGTTAGAATAAAAACAAGGAAAAAGAAAGG 0.045 3.651e-02 9.054e-02 2.755e-03 1.599e+00 9.447e-01 bad-chisq
	97	AAAAAAAAAAAAAGTTCAAAATGCAATAAAAATAATTGACT 0.050 2.246e-02 6.522e-02 1.553e-03 1.720e+00 9.329e-01 bad-chisq
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	99	AAAAAAAAAAAAAGTTCAAAAT 0.050 2.246e-02 6.522e-02 1.553e-03 1.720e+00 9.329e-01 bad-chisq
	100	AAAAAAAAAAAAAGTT 0.055 6.589e-02 8.577e-02 5.410e-02 1.366e+00 7.952e-01 NA
	101	AAAAAAAAAAAAAGT 0.195 6.759e-03 8.383e-03 5.629e-03 1.052e+00 3.992e-01 NA
	102	AAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACGACGATTTAAATCGTCGTTTTTTTGTAGTACGACGGGCATGTCGTATATCTGAGGTGTAAGTCCT 0.245 9.868e-01 9.868e-01 9.868e-01 5.461e-03 3.305e-01 NA
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	104	AAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACGACGATTTAAATCGTCGTTTTTTTG 0.245 9.868e-01 9.868e-01 9.868e-01 5.461e-03 3.305e-01 NA
	105	AAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACGACGATTTAAATCGTCGTTTT 0.245 9.868e-01 9.868e-01 9.868e-01 5.461e-03 3.305e-01 NA
	106	AAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACGAC 0.250 8.696e-01 8.696e-01 8.696e-01 5.395e-02 3.287e-01 NA
	107	AAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACGA 0.250 8.696e-01 8.696e-01 8.696e-01 5.395e-02 3.287e-01 NA
	108	AAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACG 0.250 8.696e-01 8.696e-01 8.696e-01 5.395e-02 3.287e-01 NA
	109	AAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAAC 0.250 8.696e-01 8.696e-01 8.696e-01 5.395e-02 3.287e-01 NA
	110	AAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAA 0.270 6.773e-01 6.774e-01 6.769e-01 1.337e-01 3.214e-01 NA
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	112	AAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAGAACGACGATTTAAATCGTCGTTTTTTTGTAGTACGACGGGCATGTCGTATA 0.020 6.763e-02 2.239e-01 8.765e-03 2.034e+00 1.673e+00 bad-chisq
	113	AAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAGAACGACG 0.020 6.763e-02 2.239e-01 8.765e-03 2.034e+00 1.673e+00 bad-chisq
	114	AAAAAAAAAAAAGCATTTTACTATTTTATATATATAT 0.015 6.823e-01 7.910e-01 5.492e-02 3.183e-01 1.201e+00 bad-chisq
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	116	AAAAAAAAAAAAGCATTTTACTATTTTATATATAT 0.020 8.391e-01 8.394e-01 8.395e-01 -2.048e-01 1.010e+00 NA
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	119	AAAAAAAAAAAAGCATTTTACTATTTTATATA 0.020 8.391e-01 8.394e-01 8.395e-01 -2.048e-01 1.010e+00 NA
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	121	AAAAAAAAAAAAGCATTTTACTATTTTGTATATATATAT 0.010 8.864e-01 8.872e-01 7.279e-02 -2.017e-01 1.421e+00 bad-chisq
	122	AAAAAAAAAAAAGCATTTTACTATTTTGTATATATATA 0.010 8.864e-01 8.872e-01 7.279e-02 -2.017e-01 1.421e+00 bad-chisq
	123	AAAAAAAAAAAAGCATTTTACTATTTTGTATATATAT 0.010 8.864e-01 8.872e-01 7.279e-02 -2.017e-01 1.421e+00 bad-chisq
	124	AAAAAAAAAAAAGCATTTTACTATTTTGTATATATA 0.010 8.864e-01 8.872e-01 7.279e-02 -2.017e-01 1.421e+00 bad-chisq
	125	AAAAAAAAAAAAGCATTTTACTATTTTGTATAT 0.010 8.864e-01 8.872e-01 7.279e-02 -2.017e-01 1.421e+00 bad-chisq
	126	AAAAAAAAAAAAGCATTTTACTATTTTG 0.010 8.864e-01 8.872e-01 7.279e-02 -2.017e-01 1.421e+00 bad-chisq
	127	AAAAAAAAAAAAGTGTTAAAATAAAGAATGTAAACGTTTACTTCAACTAAGGAGCTCATATGTTACTGCAAAAAGAACTAATTCCAATGATAGAAGCTAA 0.115 2.951e-01 2.984e-01 2.906e-01 4.815e-01 4.630e-01 NA
	128	AAAAAAAAAAAAGTGTTAAAATAAAGAATGTAAACGTTTACTT 0.115 2.951e-01 2.984e-01 2.906e-01 4.815e-01 4.630e-01 NA
	129	AAAAAAAAAAAAGTGTTAAAATAAA 0.120 2.207e-01 2.249e-01 2.155e-01 5.566e-01 4.586e-01 NA
	130	AAAAAAAAAAAAGTGTTAAAA 0.120 2.207e-01 2.249e-01 2.155e-01 5.566e-01 4.586e-01 NA
	131	AAAAAAAAAAAAGTG 0.120 2.207e-01 2.249e-01 2.155e-01 5.566e-01 4.586e-01 NA
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	133	AAAAAAAAAAAAGTTCAAAATGCAATAAAAATAATTGACTGAATAAACTACATATGTTAGAATAAAAACAAGGAAAAAGAAAGGGGTTTCA 0.050 2.246e-02 6.522e-02 1.553e-03 1.720e+00 9.329e-01 bad-chisq
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-2

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-2

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0	0	seer: sequence element enrichment analysis
1	1	Detected binary phenotype
2		Read 201 total k-mers. Of these:
3		Filtered 201 k-mers
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	3	Pre-filtered 200 k-mers
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	5	Printed 0 k-mers
5	6	Done.

-1

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0		sequence maf unadj_p_val p_val beta se comments
	0	sequence maf chisq_p_val wald_p_val lrt_p_val beta se comments

-2

test/test2.e.txt less more

0	0	seer: sequence element enrichment analysis
1	1	Detected binary phenotype
2		Read 201 total k-mers. Of these:
3		Filtered 27 k-mers
	2	Read 200 total k-mers. Of these:
	3	Pre-filtered 26 k-mers
4	4	Tested 174 k-mers
	5	Printed 174 k-mers
5	6	Done.

+175

-175

test/test2.o.txt less more

0		sequence maf unadj_p_val p_val beta se comments
1		AAAAAAAAAAAAAAAAAAAT 0.055 1.379e-02 4.747e-02 1.830e+00 9.233e-01 bad-chisq
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59		AAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAGAACGACG 0.020 6.763e-02 2.239e-01 2.034e+00 1.673e+00 bad-chisq
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-2

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1	1	Detected binary phenotype
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3		Filtered 106 k-mers
	2	Read 200 total k-mers. Of these:
	3	Pre-filtered 105 k-mers
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5	6	Done.

+96

-96

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	7	AAAAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTT 0.120 7.071e-01 7.216e-01 7.216e-01 4.498e+00 1.262e+01 NA
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	9	AAAAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTAT 0.130 6.639e-01 6.715e-01 6.715e-01 5.172e+00 1.219e+01 NA
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	18	AAAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACGAC 0.140 7.733e-01 7.653e-01 7.653e-01 3.530e+00 1.182e+01 NA
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	23	AAAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCT 0.190 9.282e-01 9.307e-01 9.307e-01 9.097e-01 1.046e+01 NA
	24	AAAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTAT 0.200 8.765e-01 8.789e-01 8.789e-01 1.563e+00 1.026e+01 NA
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	39	AAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAA 0.210 8.499e-01 8.575e-01 8.575e-01 1.808e+00 1.007e+01 NA
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-2

test/test5.e.txt less more

0	0	seer: sequence element enrichment analysis
1	1	Detected binary phenotype
2		Read 201 total k-mers. Of these:
3		Filtered 23 k-mers
	2	Read 200 total k-mers. Of these:
	3	Pre-filtered 22 k-mers
4	4	Tested 178 k-mers
	5	Printed 178 k-mers
5	6	Done.

+179

-179

test/test5.o.txt less more

0		sequence maf unadj_p_val p_val beta se covar1_p covar2_p covar3_p comments
1		AAAAAAAAAAAAAAAAAAAT 0.034 2.162e-05 3.964e-11 1.862e+00 2.818e-01 4.097e-50 7.912e-27 6.002e-02 bfgs-fail
2		AAAAAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACGACGATTTAAATCGTCGTTTTTTTGTAGTACGACGGGCATGTCGTATATCTGAGGTGTAA 0.035 2.322e-07 6.657e-15 2.317e+00 2.974e-01 2.198e-50 3.034e-27 2.498e-01 bfgs-fail
3		AAAAAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAA 0.036 7.217e-08 2.851e-15 2.341e+00 2.964e-01 2.291e-50 3.967e-27 2.549e-01 bfgs-fail
4		AAAAAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAG 0.038 2.078e-05 3.556e-13 1.829e+00 2.514e-01 2.937e-50 7.387e-27 1.456e-01 bfgs-fail
5		AAAAAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTT 0.039 1.614e-05 3.095e-13 1.832e+00 2.512e-01 2.678e-50 6.507e-27 1.461e-01 bfgs-fail
6		AAAAAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCT 0.039 1.251e-05 2.568e-13 1.837e+00 2.510e-01 2.571e-50 6.613e-27 1.475e-01 bfgs-fail
7		AAAAAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTAT 0.042 1.333e-05 1.849e-13 1.750e+00 2.377e-01 3.082e-50 1.040e-26 1.353e-01 bfgs-fail
8		AAAAAAAAAAAAAAAAAATGCATAT 0.043 2.389e-05 3.677e-13 1.704e+00 2.344e-01 3.182e-50 1.098e-26 1.267e-01 bfgs-fail
9		AAAAAAAAAAAAAAAAAATGCAT 0.044 1.145e-05 1.874e-13 1.720e+00 2.337e-01 2.604e-50 9.679e-27 1.278e-01 bfgs-fail
10		AAAAAAAAAAAAAAAAAATGCA 0.044 1.145e-05 1.874e-13 1.720e+00 2.337e-01 2.604e-50 9.679e-27 1.278e-01 bfgs-fail
11		AAAAAAAAAAAAAAAAAATG 0.044 2.042e-05 3.723e-13 1.676e+00 2.305e-01 2.674e-50 1.017e-26 1.203e-01 bfgs-fail
12		AAAAAAAAAAAAAAAAAAT 0.055 1.166e-02 8.863e-09 1.094e+00 1.901e-01 2.087e-50 1.071e-26 4.141e-02 bfgs-fail
13		AAAAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACGACGATTTAAATCGTCGTTTTTTTGTAGTACGACGGGCATGTCGTATATCTGAGGTGTAAG 0.051 8.449e-07 1.059e-15 1.766e+00 2.202e-01 3.339e-51 8.333e-28 2.404e-01 bfgs-fail
14		AAAAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACGAC 0.052 6.558e-07 8.409e-16 1.771e+00 2.200e-01 3.118e-51 8.176e-28 2.420e-01 bfgs-fail
15		AAAAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAAC 0.052 1.198e-06 1.358e-15 1.737e+00 2.174e-01 2.999e-51 7.973e-28 2.244e-01 bfgs-fail
16		AAAAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAA 0.055 2.341e-07 2.230e-16 1.751e+00 2.133e-01 2.967e-51 1.221e-27 2.412e-01 bfgs-fail
17		AAAAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAG 0.062 3.561e-05 4.309e-14 1.423e+00 1.884e-01 5.203e-51 2.832e-27 1.391e-01 bfgs-fail
18		AAAAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTT 0.063 2.880e-05 3.678e-14 1.426e+00 1.882e-01 4.725e-51 2.530e-27 1.397e-01 bfgs-fail
19		AAAAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCT 0.063 2.327e-05 2.992e-14 1.429e+00 1.881e-01 4.533e-51 2.557e-27 1.411e-01 bfgs-fail
20		AAAAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTAT 0.085 8.350e-08 1.320e-19 1.494e+00 1.649e-01 2.244e-50 3.645e-26 1.661e-01 bfgs-fail
21		AAAAAAAAAAAAAAAAATGCATAT 0.085 1.384e-07 2.532e-19 1.474e+00 1.640e-01 2.359e-50 3.791e-26 1.596e-01 bfgs-fail
22		AAAAAAAAAAAAAAAAATGCAT 0.086 5.523e-08 9.059e-20 1.488e+00 1.635e-01 1.812e-50 3.363e-26 1.609e-01 bfgs-fail
23		AAAAAAAAAAAAAAAAATGCA 0.086 5.523e-08 9.059e-20 1.488e+00 1.635e-01 1.812e-50 3.363e-26 1.609e-01 bfgs-fail
24		AAAAAAAAAAAAAAAAATG 0.087 9.174e-08 1.737e-19 1.468e+00 1.626e-01 1.895e-50 3.484e-26 1.552e-01 bfgs-fail
25		AAAAAAAAAAAAAAAAAT 0.099 8.217e-05 9.767e-15 1.132e+00 1.462e-01 1.565e-50 2.668e-26 7.195e-02 bfgs-fail
26		AAAAAAAAAAAAAAAAA 0.110 3.317e-05 3.395e-16 1.143e+00 1.401e-01 7.458e-51 1.170e-26 8.631e-02 NA
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28		AAAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACGACGATTTAAATCGTCGTTTT 0.080 2.377e-03 8.394e-06 7.277e-01 1.633e-01 5.078e-50 1.059e-27 4.470e-02 bfgs-fail
29		AAAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACGAC 0.081 1.741e-03 5.688e-06 7.393e-01 1.629e-01 4.781e-50 1.011e-27 4.603e-02 bfgs-fail
30		AAAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAAC 0.081 2.354e-03 7.513e-06 7.265e-01 1.622e-01 4.660e-50 1.024e-27 4.375e-02 bfgs-fail
31		AAAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAA 0.087 2.560e-03 4.741e-06 7.171e-01 1.567e-01 4.154e-50 1.124e-27 5.327e-02 bfgs-fail
32		AAAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAG 0.109 4.691e-01 8.132e-03 3.541e-01 1.338e-01 5.655e-50 4.996e-27 1.629e-02 NA
33		AAAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTT 0.109 4.422e-01 7.458e-03 3.576e-01 1.337e-01 5.383e-50 4.809e-27 1.645e-02 NA
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38		AAAAAAAAAAAAAAAATGCA 0.138 3.008e-02 1.569e-06 5.812e-01 1.210e-01 1.212e-49 1.290e-26 3.128e-02 NA
39		AAAAAAAAAAAAAAAATG 0.139 3.569e-02 2.147e-06 5.724e-01 1.208e-01 1.233e-49 1.306e-26 3.049e-02 NA
40		AAAAAAAAAAAAAAAAT 0.156 1.786e-01 1.262e-04 4.374e-01 1.141e-01 7.998e-50 1.170e-26 1.948e-02 NA
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43		AAAAAAAAAAAAAAAGTGTTAAAATAAAGAATGTAAACGTTTACTT 0.097 1.762e-15 5.864e-16 1.358e+00 1.678e-01 6.473e-53 2.302e-25 3.378e-03 bfgs-fail
44		AAAAAAAAAAAAAAAGTGTTAAAATAAA 0.098 5.476e-16 7.031e-17 1.400e+00 1.677e-01 5.620e-53 2.215e-25 4.237e-03 bfgs-fail
45		AAAAAAAAAAAAAAAGTGTTAAAA 0.098 4.082e-16 6.001e-17 1.403e+00 1.676e-01 5.585e-53 2.395e-25 4.105e-03 bfgs-fail
46		AAAAAAAAAAAAAAAGT 0.111 1.425e-18 2.141e-16 1.318e+00 1.604e-01 2.899e-51 7.277e-26 4.401e-03 NA
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52		AAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACGAC 0.176 6.241e-23 4.859e-05 5.667e-01 1.395e-01 2.852e-40 4.823e-29 4.065e-02 NA
53		AAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACGA 0.177 2.370e-22 9.785e-05 5.404e-01 1.387e-01 1.459e-40 6.486e-29 3.711e-02 NA
54		AAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACG 0.177 1.762e-22 9.560e-05 5.413e-01 1.387e-01 1.717e-40 6.377e-29 3.724e-02 NA
55		AAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAAC 0.177 3.411e-22 1.178e-04 5.328e-01 1.384e-01 1.306e-40 7.049e-29 3.578e-02 NA
56		AAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAA 0.189 1.958e-18 1.159e-03 4.263e-01 1.312e-01 3.258e-42 1.960e-28 4.446e-02 NA
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58		AAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAGAACGACGATTTAAATCGTCGTTTTTTTGTAGTACGACGGGCATGTCGTATA 0.019 2.207e-09 2.994e-03 4.272e+00 1.439e+00 1.768e-51 2.440e-26 1.699e-03 bad-chisq
59		AAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAGAACGACG 0.019 1.588e-09 2.898e-03 4.285e+00 1.439e+00 1.728e-51 2.568e-26 1.684e-03 bad-chisq
60		AAAAAAAAAAAAAAA 0.415 7.746e-25 1.283e-14 6.825e-01 8.853e-02 2.365e-43 4.518e-28 5.596e-02 NA
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63		AAAAAAAAAAAAAAGTGTTAAAATAAA 0.151 1.756e-24 4.382e-23 1.361e+00 1.376e-01 3.006e-54 4.170e-24 1.554e-03 NA
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65		AAAAAAAAAAAAAAGTTCAAAATGCAATAAAAATAATTGACTGAATAAACTACATATGTTAGAATAAAAACAAGGAAAAAGAAAGGGGTTTCATTGCATG 0.109 1.943e-49 4.637e-09 3.205e+00 5.465e-01 2.801e-18 1.034e-35 4.308e-03 bfgs-fail
66		AAAAAAAAAAAAAAGTTCAAAATGCAATAAAAATAATTGACTGAATAAACTACATATGTTAGAATAAAAACAAGGAAAAAGAAAGGGGTTTCA 0.109 1.943e-49 4.637e-09 3.205e+00 5.465e-01 2.801e-18 1.034e-35 4.308e-03 bfgs-fail
67		AAAAAAAAAAAAAAGTTCAAAATGCAATAAAAATAATTGACTGAATAAACTACATATGTTAGAATAAAAACAAGGAAAAAGAAAGG 0.110 8.940e-50 3.879e-09 3.222e+00 5.467e-01 8.326e-18 7.883e-36 4.428e-03 bfgs-fail
68		AAAAAAAAAAAAAAGTTCAAAATGCAATAAAAATAATTGACT 0.110 6.062e-50 3.308e-09 3.232e+00 5.460e-01 8.081e-18 7.666e-36 4.387e-03 bfgs-fail
69		AAAAAAAAAAAAAAGTTCAAAATG 0.110 6.062e-50 3.308e-09 3.232e+00 5.460e-01 8.081e-18 7.666e-36 4.387e-03 bfgs-fail
70		AAAAAAAAAAAAAAGTTCAAAAT 0.111 2.785e-50 1.911e-09 3.269e+00 5.439e-01 7.443e-18 5.283e-36 4.884e-03 bfgs-fail
71		AAAAAAAAAAAAAAGT 0.255 3.647e-72 2.801e-29 1.476e+00 1.314e-01 1.487e-30 2.117e-30 2.707e-03 NA
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76		AAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACGACGATTTAAATCGTCGTTTTTTTGTAGTACGACGGGCATGTCGTATATCTGAGGTGTAAGTCC 0.224 1.328e-27 1.974e-05 5.409e-01 1.268e-01 1.588e-37 1.313e-29 3.052e-02 NA
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85		AAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAGAACGACGATTTAAATCGTCGTTTTTTTGTAGTACGACGGGCATGTCGTATATCTGAGGTGTAAGTCC 0.024 3.069e-11 1.039e-05 3.688e+00 8.364e-01 1.902e-52 5.530e-27 4.574e-04 bad-chisq
86		AAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAGAACGACGATTTAAATCGTCGTTTTTTTGTAGTACGACGGGCATGTCGTATA 0.025 2.205e-11 1.014e-05 3.692e+00 8.363e-01 1.955e-52 6.389e-27 4.524e-04 bad-chisq
87		AAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAGAACGACG 0.025 1.584e-11 9.635e-06 3.700e+00 8.361e-01 1.909e-52 6.706e-27 4.473e-04 bad-chisq
88		AAAAAAAAAAAAAATGCA 0.461 1.777e-48 5.752e-16 7.181e-01 8.869e-02 8.318e-40 3.903e-25 7.841e-02 NA
89		AAAAAAAAAAAAAAT 0.489 2.057e-41 3.340e-13 6.338e-01 8.703e-02 2.427e-41 2.455e-25 5.026e-02 NA
90		AAAAAAAAAAAAAGTGTTAAAATAAAGAATGTAAACGTTTACTTCAACTAAGGAGCTCATATGTTACTGCAAAAAGAACTAATTCCAATGATAGAAGCTA 0.164 2.985e-24 2.695e-22 1.258e+00 1.296e-01 3.321e-54 1.287e-23 6.145e-04 NA
91		AAAAAAAAAAAAAGTGTTAAAATAAAGAATGTAAACGTTTACTT 0.165 2.190e-24 1.634e-22 1.265e+00 1.295e-01 2.954e-54 1.220e-23 5.775e-04 NA
92		AAAAAAAAAAAAAGTGTTAAAATAAA 0.166 6.307e-25 1.865e-23 1.292e+00 1.295e-01 2.494e-54 1.212e-23 7.050e-04 NA
93		AAAAAAAAAAAAAGTGTTAAAA 0.166 4.614e-25 1.538e-23 1.294e+00 1.294e-01 2.460e-54 1.310e-23 6.768e-04 NA
94		AAAAAAAAAAAAAGTTCAAAATGCAATAAAAATAATTGACTGAATAAACTACATATGTTAGAATAAAAACAAGGAAAAAGAAAGGGGTTTCATTGCATGA 0.141 2.170e-65 8.899e-15 4.399e+00 5.671e-01 4.219e-02 4.912e-40 1.102e-02 bfgs-fail
95		AAAAAAAAAAAAAGTTCAAAATGCAATAAAAATAATTGACTGAATAAACTACATATGTTAGAATAAAAACAAGGAAAAAGAAAGGGGTTTCA 0.141 2.170e-65 8.899e-15 4.399e+00 5.671e-01 4.219e-02 4.912e-40 1.102e-02 bfgs-fail
96		AAAAAAAAAAAAAGTTCAAAATGCAATAAAAATAATTGACTGAATAAACTACATATGTTAGAATAAAAACAAGGAAAAAGAAAGG 0.141 9.450e-66 7.955e-15 4.592e+00 5.909e-01 1.584e-01 1.595e-39 1.312e-02 bfgs-fail
97		AAAAAAAAAAAAAGTTCAAAATGCAATAAAAATAATTGACT 0.142 6.232e-66 7.324e-15 4.592e+00 5.902e-01 1.564e-01 1.559e-39 1.301e-02 bfgs-fail
98		AAAAAAAAAAAAAGTTCAAAATG 0.142 6.232e-66 7.324e-15 4.592e+00 5.902e-01 1.564e-01 1.559e-39 1.301e-02 bfgs-fail
99		AAAAAAAAAAAAAGTTCAAAAT 0.142 2.709e-66 5.153e-15 4.604e+00 5.883e-01 1.562e-01 1.054e-39 1.454e-02 bfgs-fail
100		AAAAAAAAAAAAAGTT 0.145 5.469e-64 1.173e-14 3.394e+00 4.395e-01 1.551e-03 1.632e-37 1.334e-02 bfgs-fail
101		AAAAAAAAAAAAAGT 0.302 2.900e-82 9.505e-30 1.379e+00 1.218e-01 1.015e-23 9.352e-32 1.672e-03 NA
102		AAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACGACGATTTAAATCGTCGTTTTTTTGTAGTACGACGGGCATGTCGTATATCTGAGGTGTAAGTCCT 0.253 2.742e-16 3.018e-02 2.513e-01 1.159e-01 2.259e-42 1.149e-27 1.025e-02 NA
103		AAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACGACGATTTAAATCGTCGTTTTTTTGTAGTACGACGGGCATGTCGTATATC 0.253 4.374e-16 3.578e-02 2.430e-01 1.158e-01 1.675e-42 1.323e-27 1.008e-02 NA
104		AAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACGACGATTTAAATCGTCGTTTTTTTG 0.253 3.437e-16 3.537e-02 2.436e-01 1.158e-01 1.892e-42 1.317e-27 1.010e-02 NA
105		AAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACGACGATTTAAATCGTCGTTTT 0.254 2.699e-16 3.493e-02 2.443e-01 1.158e-01 2.147e-42 1.309e-27 1.012e-02 NA
106		AAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACGAC 0.262 8.528e-19 3.151e-04 4.118e-01 1.143e-01 1.598e-40 5.360e-29 1.636e-02 NA
107		AAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACGA 0.263 6.139e-18 8.619e-04 3.788e-01 1.137e-01 5.267e-41 9.762e-29 1.487e-02 NA
108		AAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACG 0.263 6.139e-18 8.619e-04 3.788e-01 1.137e-01 5.267e-41 9.762e-29 1.487e-02 NA
109		AAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAAC 0.264 9.968e-18 9.958e-04 3.737e-01 1.135e-01 4.244e-41 1.081e-28 1.455e-02 NA
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111		AAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAGAACGACGATTTAAATCGTCGTTTTTTTGTAGTACGACGGGCATGTCGTATATCTGAGGTGTAAGTCCT 0.025 7.923e-11 2.424e-06 3.403e+00 7.218e-01 2.812e-52 6.422e-27 4.756e-04 bfgs-fail
112		AAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAGAACGACGATTTAAATCGTCGTTTTTTTGTAGTACGACGGGCATGTCGTATA 0.025 5.698e-11 2.354e-06 3.407e+00 7.217e-01 2.887e-52 7.393e-27 4.703e-04 bfgs-fail
113		AAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAGAACGACG 0.026 4.097e-11 2.214e-06 3.415e+00 7.215e-01 2.816e-52 7.744e-27 4.648e-04 bfgs-fail
114		AAAAAAAAAAAAGCATTTTACTATTTTATATATATATATATATATAT 0.012 4.010e-01 6.728e-01 1.541e-01 3.648e-01 2.976e-50 8.783e-27 5.543e-03 bfgs-fail
115		AAAAAAAAAAAAGCATTTTACTATTTTATATATATATATATATATA 0.013 4.586e-01 7.535e-01 1.107e-01 3.526e-01 3.023e-50 8.770e-27 5.561e-03 bfgs-fail
116		AAAAAAAAAAAAGCATTTTACTATTTTATATATATATATATATAT 0.017 1.949e-01 2.294e-01 3.884e-01 3.232e-01 2.423e-50 9.731e-27 5.736e-03 bfgs-fail
117		AAAAAAAAAAAAGCATTTTACTATTTTATATATATATATATAT 0.019 6.324e-02 5.179e-02 6.196e-01 3.186e-01 1.971e-50 1.037e-26 6.270e-03 bfgs-fail
118		AAAAAAAAAAAAGCATTTTACTATTTTATATATATAT 0.036 2.765e-03 3.965e-08 1.337e+00 2.432e-01 6.933e-51 4.650e-27 2.304e-02 bfgs-fail
119		AAAAAAAAAAAAGCATTTTACTATTTTATATATATA 0.036 2.246e-03 3.176e-08 1.344e+00 2.428e-01 6.863e-51 4.858e-27 2.303e-02 bfgs-fail
120		AAAAAAAAAAAAGCATTTTACTATTTTATATATAT 0.038 1.689e-02 4.919e-07 1.151e+00 2.286e-01 6.291e-51 4.285e-27 1.725e-02 bfgs-fail
121		AAAAAAAAAAAAGCATTTTACTATTTTATATATA 0.038 1.416e-02 3.903e-07 1.159e+00 2.281e-01 5.935e-51 4.234e-27 1.742e-02 bfgs-fail
122		AAAAAAAAAAAAGCATTTTACTATTTTATATAT 0.038 1.184e-02 3.178e-07 1.166e+00 2.278e-01 5.846e-51 4.391e-27 1.748e-02 bfgs-fail
123		AAAAAAAAAAAAGCATTTTACTATTTTATATA 0.039 9.873e-03 2.164e-07 1.180e+00 2.273e-01 5.411e-51 4.213e-27 1.772e-02 bfgs-fail
124		AAAAAAAAAAAAGCATTTTACTATTTTATA 0.041 1.701e-02 6.065e-07 1.092e+00 2.190e-01 4.963e-51 4.374e-27 1.547e-02 bfgs-fail
125		AAAAAAAAAAAAGCATTTTACTATTTTGTATATATATAT 0.030 6.222e-05 3.693e-03 -6.454e-01 2.223e-01 1.371e-49 6.931e-27 6.964e-03 bfgs-fail
126		AAAAAAAAAAAAGCATTTTACTATTTTGTATATATATA 0.030 3.824e-05 2.612e-03 -6.665e-01 2.214e-01 1.458e-49 6.893e-27 6.984e-03 bfgs-fail
127		AAAAAAAAAAAAGCATTTTACTATTTTGTATATATAT 0.031 1.371e-05 1.231e-03 -7.022e-01 2.173e-01 1.646e-49 6.456e-27 7.006e-03 bfgs-fail
128		AAAAAAAAAAAAGCATTTTACTATTTTGTATATATA 0.032 2.179e-05 1.411e-03 -6.901e-01 2.162e-01 1.595e-49 6.202e-27 6.998e-03 bfgs-fail
129		AAAAAAAAAAAAGCATTTTACTATTTTGTATAT 0.032 5.266e-05 3.436e-03 -6.241e-01 2.133e-01 1.467e-49 6.614e-27 6.886e-03 bfgs-fail
130		AAAAAAAAAAAAGCATTTTACTATTTTG 0.033 3.276e-05 2.494e-03 -6.427e-01 2.125e-01 1.577e-49 6.709e-27 6.922e-03 bfgs-fail
131		AAAAAAAAAAAAGTGTTAAAATAAAGAATGTAAACGTTTACTTCAACTAAGGAGCTCATATGTTACTGCAAAAAGAACTAATTCCAATGATAGAAGCTAA 0.170 5.037e-25 1.247e-23 1.276e+00 1.273e-01 1.339e-54 9.944e-24 4.452e-04 NA
132		AAAAAAAAAAAAGTGTTAAAATAAAGAATGTAAACGTTTACTT 0.171 3.688e-25 7.491e-24 1.282e+00 1.273e-01 1.186e-54 9.410e-24 4.168e-04 NA
133		AAAAAAAAAAAAGTGTTAAAATAAA 0.172 1.054e-25 8.294e-25 1.308e+00 1.272e-01 9.921e-55 9.270e-24 5.090e-04 NA
134		AAAAAAAAAAAAGTGTTAAAA 0.172 7.697e-26 6.811e-25 1.311e+00 1.272e-01 9.776e-55 1.001e-23 4.878e-04 NA
135		AAAAAAAAAAAAGTG 0.173 1.590e-25 1.175e-24 1.299e+00 1.267e-01 1.070e-54 1.009e-23 4.895e-04 NA
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137		AAAAAAAAAAAAGTTCAAAATGCAATAAAAATAATTGACTGAATAAACTACATATGTTAGAATAAAAACAAGGAAAAAGAAAGGGGTTTCA 0.147 7.347e-68 2.483e-15 4.502e+00 5.687e-01 2.213e-01 8.510e-39 1.398e-02 bfgs-fail
138		AAAAAAAAAAAAGTTCAAAATGCAATAAAAATAATTGACTGAATAAACTACATATGTTAGAATAAAAACAAGGAAAAAGAAAGG 0.147 3.168e-68 4.988e-15 4.795e+00 6.125e-01 6.360e-01 9.722e-38 1.768e-02 bfgs-fail
139		AAAAAAAAAAAAGTTCAAAATGCAATAAAAATAATTGACT 0.148 2.079e-68 4.608e-15 4.794e+00 6.116e-01 6.308e-01 9.357e-38 1.754e-02 bfgs-fail
140		AAAAAAAAAAAAGTTCAAAATGCA 0.148 1.364e-68 4.306e-15 4.795e+00 6.111e-01 6.300e-01 9.094e-38 1.780e-02 bfgs-fail
141		AAAAAAAAAAAAGTTCAAAATG 0.148 1.364e-68 4.306e-15 4.795e+00 6.111e-01 6.300e-01 9.094e-38 1.780e-02 bfgs-fail
142		AAAAAAAAAAAAGTTCAAAAT 0.149 5.868e-69 3.098e-15 4.806e+00 6.092e-01 6.313e-01 6.053e-38 1.984e-02 bfgs-fail
143		AAAAAAAAAAAAGTT 0.153 1.293e-66 3.709e-15 3.355e+00 4.266e-01 5.507e-03 6.288e-37 1.660e-02 bfgs-fail
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151		AAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAGAACGACGATTTAAATCGTCGTTTTTTTGTAGTACGACGGGCATGTCGTATA 0.027 5.797e-09 1.115e-07 2.296e+00 4.321e-01 3.793e-52 6.006e-27 7.136e-04 bfgs-fail
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153		AAAAAAAAAAAGAAAGATAGTTTAACCTATGAAAAAATCACTAAAAATTTTTGCTACATCTAAATAGTTTGACCTCTTCGGGGTTGCTTTGGTCGTTGGG 0.066 5.096e-27 1.832e-15 2.712e+00 3.409e-01 7.003e-59 9.408e-32 2.717e-13 bfgs-fail
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157		AAAAAAAAAAAGCATTTTACTATTTTATATATATATATATATATATCATAAGATAAGTTTTTTATAAAGACACGCAAATGAGTATAAATCAGCTAATTTT 0.010 1.105e-05 2.065e-02 3.354e+00 1.449e+00 1.058e-50 2.921e-26 4.735e-03 bad-chisq
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160		AAAAAAAAAAAGCATTTTACTATTTTATATATATATATATATAT 0.051 8.637e-03 6.725e-04 6.505e-01 1.913e-01 7.329e-51 2.085e-26 7.732e-03 bfgs-fail
161		AAAAAAAAAAAGCATTTTACTATTTTATATATATATATATATA 0.051 6.169e-03 4.778e-04 6.663e-01 1.908e-01 7.040e-51 2.243e-26 7.815e-03 bfgs-fail
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163		AAAAAAAAAAAGCATTTTACTATTTTATATATATATATATA 0.060 2.307e-04 1.552e-06 8.813e-01 1.834e-01 3.605e-51 3.075e-26 1.297e-02 bfgs-fail
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	62	AAAAAAAAAAAAAAGTGTTAAAATAAAGAATGTAAACGTTTACTT 0.149 6.165e-24 3.870e-22 7.165e-26 1.331e+00 1.376e-01 3.558e-54 4.274e-24 1.247e-03 NA
	63	AAAAAAAAAAAAAAGTGTTAAAATAAA 0.151 1.756e-24 4.382e-23 4.170e-27 1.361e+00 1.376e-01 3.006e-54 4.170e-24 1.554e-03 NA
	64	AAAAAAAAAAAAAAGTGTTAAAA 0.151 1.281e-24 3.642e-23 3.280e-27 1.363e+00 1.375e-01 2.972e-54 4.515e-24 1.496e-03 NA
	65	AAAAAAAAAAAAAAGTTCAAAATGCAATAAAAATAATTGACTGAATAAACTACATATGTTAGAATAAAAACAAGGAAAAAGAAAGGGGTTTCATTGCATG 0.109 1.943e-49 4.637e-09 6.233e-16 3.205e+00 5.465e-01 2.801e-18 1.034e-35 4.308e-03 bfgs-fail
	66	AAAAAAAAAAAAAAGTTCAAAATGCAATAAAAATAATTGACTGAATAAACTACATATGTTAGAATAAAAACAAGGAAAAAGAAAGGGGTTTCA 0.109 1.943e-49 4.637e-09 6.233e-16 3.205e+00 5.465e-01 2.801e-18 1.034e-35 4.308e-03 bfgs-fail
	67	AAAAAAAAAAAAAAGTTCAAAATGCAATAAAAATAATTGACTGAATAAACTACATATGTTAGAATAAAAACAAGGAAAAAGAAAGG 0.110 8.940e-50 3.879e-09 4.570e-16 3.222e+00 5.467e-01 8.326e-18 7.883e-36 4.428e-03 bfgs-fail
	68	AAAAAAAAAAAAAAGTTCAAAATGCAATAAAAATAATTGACT 0.110 6.062e-50 3.308e-09 2.476e-16 3.232e+00 5.460e-01 8.081e-18 7.666e-36 4.387e-03 bfgs-fail
	69	AAAAAAAAAAAAAAGTTCAAAATG 0.110 6.062e-50 3.308e-09 2.476e-16 3.232e+00 5.460e-01 8.081e-18 7.666e-36 4.387e-03 bfgs-fail
	70	AAAAAAAAAAAAAAGTTCAAAAT 0.111 2.785e-50 1.911e-09 4.033e-17 3.269e+00 5.439e-01 7.443e-18 5.283e-36 4.884e-03 bfgs-fail
	71	AAAAAAAAAAAAAAGT 0.255 3.647e-72 2.801e-29 2.449e-34 1.476e+00 1.314e-01 1.487e-30 2.117e-30 2.707e-03 NA
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	86	AAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAGAACGACGATTTAAATCGTCGTTTTTTTGTAGTACGACGGGCATGTCGTATA 0.025 2.205e-11 1.014e-05 3.333e-20 3.692e+00 8.363e-01 1.955e-52 6.389e-27 4.524e-04 bad-chisq
	87	AAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAGAACGACG 0.025 1.584e-11 9.635e-06 2.298e-20 3.700e+00 8.361e-01 1.909e-52 6.706e-27 4.473e-04 bad-chisq
	88	AAAAAAAAAAAAAATGCA 0.461 1.777e-48 5.752e-16 2.756e-16 7.181e-01 8.869e-02 8.318e-40 3.903e-25 7.841e-02 NA
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	95	AAAAAAAAAAAAAGTTCAAAATGCAATAAAAATAATTGACTGAATAAACTACATATGTTAGAATAAAAACAAGGAAAAAGAAAGGGGTTTCA 0.141 2.170e-65 8.899e-15 1.826e-29 4.399e+00 5.671e-01 4.219e-02 4.912e-40 1.102e-02 bfgs-fail
	96	AAAAAAAAAAAAAGTTCAAAATGCAATAAAAATAATTGACTGAATAAACTACATATGTTAGAATAAAAACAAGGAAAAAGAAAGG 0.141 9.450e-66 7.955e-15 3.731e-30 4.592e+00 5.909e-01 1.584e-01 1.595e-39 1.312e-02 bfgs-fail
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	98	AAAAAAAAAAAAAGTTCAAAATG 0.142 6.232e-66 7.324e-15 2.016e-30 4.592e+00 5.902e-01 1.564e-01 1.559e-39 1.301e-02 bfgs-fail
	99	AAAAAAAAAAAAAGTTCAAAAT 0.142 2.709e-66 5.153e-15 2.968e-31 4.604e+00 5.883e-01 1.562e-01 1.054e-39 1.454e-02 bfgs-fail
	100	AAAAAAAAAAAAAGTT 0.145 5.469e-64 1.173e-14 6.208e-25 3.394e+00 4.395e-01 1.551e-03 1.632e-37 1.334e-02 bfgs-fail
	101	AAAAAAAAAAAAAGT 0.302 2.900e-82 9.505e-30 6.846e-34 1.379e+00 1.218e-01 1.015e-23 9.352e-32 1.672e-03 NA
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	108	AAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACG 0.263 6.139e-18 8.619e-04 8.063e-04 3.788e-01 1.137e-01 5.267e-41 9.762e-29 1.487e-02 NA
	109	AAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAAC 0.264 9.968e-18 9.958e-04 9.345e-04 3.737e-01 1.135e-01 4.244e-41 1.081e-28 1.455e-02 NA
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	112	AAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAGAACGACGATTTAAATCGTCGTTTTTTTGTAGTACGACGGGCATGTCGTATA 0.025 5.698e-11 2.354e-06 3.063e-16 3.407e+00 7.217e-01 2.887e-52 7.393e-27 4.703e-04 bfgs-fail
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	114	AAAAAAAAAAAAGCATTTTACTATTTTATATATATATATATATATAT 0.012 4.010e-01 6.728e-01 6.705e-01 1.541e-01 3.648e-01 2.976e-50 8.783e-27 5.543e-03 bfgs-fail
	115	AAAAAAAAAAAAGCATTTTACTATTTTATATATATATATATATATA 0.013 4.586e-01 7.535e-01 7.523e-01 1.107e-01 3.526e-01 3.023e-50 8.770e-27 5.561e-03 bfgs-fail
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	118	AAAAAAAAAAAAGCATTTTACTATTTTATATATATAT 0.036 2.765e-03 3.965e-08 4.204e-09 1.337e+00 2.432e-01 6.933e-51 4.650e-27 2.304e-02 bfgs-fail
	119	AAAAAAAAAAAAGCATTTTACTATTTTATATATATA 0.036 2.246e-03 3.176e-08 3.125e-09 1.344e+00 2.428e-01 6.863e-51 4.858e-27 2.303e-02 bfgs-fail
	120	AAAAAAAAAAAAGCATTTTACTATTTTATATATAT 0.038 1.689e-02 4.919e-07 1.219e-07 1.151e+00 2.286e-01 6.291e-51 4.285e-27 1.725e-02 bfgs-fail
	121	AAAAAAAAAAAAGCATTTTACTATTTTATATATA 0.038 1.416e-02 3.903e-07 9.148e-08 1.159e+00 2.281e-01 5.935e-51 4.234e-27 1.742e-02 bfgs-fail
	122	AAAAAAAAAAAAGCATTTTACTATTTTATATAT 0.038 1.184e-02 3.178e-07 7.072e-08 1.166e+00 2.278e-01 5.846e-51 4.391e-27 1.748e-02 bfgs-fail
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	125	AAAAAAAAAAAAGCATTTTACTATTTTGTATATATATAT 0.030 6.222e-05 3.693e-03 3.388e-03 -6.454e-01 2.223e-01 1.371e-49 6.931e-27 6.964e-03 bfgs-fail
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	127	AAAAAAAAAAAAGCATTTTACTATTTTGTATATATAT 0.031 1.371e-05 1.231e-03 1.078e-03 -7.022e-01 2.173e-01 1.646e-49 6.456e-27 7.006e-03 bfgs-fail
	128	AAAAAAAAAAAAGCATTTTACTATTTTGTATATATA 0.032 2.179e-05 1.411e-03 1.255e-03 -6.901e-01 2.162e-01 1.595e-49 6.202e-27 6.998e-03 bfgs-fail
	129	AAAAAAAAAAAAGCATTTTACTATTTTGTATAT 0.032 5.266e-05 3.436e-03 3.187e-03 -6.241e-01 2.133e-01 1.467e-49 6.614e-27 6.886e-03 bfgs-fail
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	131	AAAAAAAAAAAAGTGTTAAAATAAAGAATGTAAACGTTTACTTCAACTAAGGAGCTCATATGTTACTGCAAAAAGAACTAATTCCAATGATAGAAGCTAA 0.170 5.037e-25 1.247e-23 5.351e-27 1.276e+00 1.273e-01 1.339e-54 9.944e-24 4.452e-04 NA
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	137	AAAAAAAAAAAAGTTCAAAATGCAATAAAAATAATTGACTGAATAAACTACATATGTTAGAATAAAAACAAGGAAAAAGAAAGGGGTTTCA 0.147 7.347e-68 2.483e-15 1.154e-32 4.502e+00 5.687e-01 2.213e-01 8.510e-39 1.398e-02 bfgs-fail
	138	AAAAAAAAAAAAGTTCAAAATGCAATAAAAATAATTGACTGAATAAACTACATATGTTAGAATAAAAACAAGGAAAAAGAAAGG 0.147 3.168e-68 4.988e-15 1.494e-33 4.795e+00 6.125e-01 6.360e-01 9.722e-38 1.768e-02 bfgs-fail
	139	AAAAAAAAAAAAGTTCAAAATGCAATAAAAATAATTGACT 0.148 2.079e-68 4.608e-15 8.072e-34 4.794e+00 6.116e-01 6.308e-01 9.357e-38 1.754e-02 bfgs-fail
	140	AAAAAAAAAAAAGTTCAAAATGCA 0.148 1.364e-68 4.306e-15 4.783e-34 4.795e+00 6.111e-01 6.300e-01 9.094e-38 1.780e-02 bfgs-fail
	141	AAAAAAAAAAAAGTTCAAAATG 0.148 1.364e-68 4.306e-15 4.783e-34 4.795e+00 6.111e-01 6.300e-01 9.094e-38 1.780e-02 bfgs-fail
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-2

test/test6.e.txt less more

0	0	seer: sequence element enrichment analysis
1	1	Detected binary phenotype
2		Read 201 total k-mers. Of these:
3		Filtered 27 k-mers
	2	Read 200 total k-mers. Of these:
	3	Pre-filtered 26 k-mers
4	4	Tested 174 k-mers
	5	Printed 174 k-mers
5	6	Done.

+175

-175

test/test6.o.txt less more

0		sequence maf unadj_p_val p_val beta se covar1_p covar2_p covar3_p comments
1		AAAAAAAAAAAAAAAAAAAT 0.055 1.379e-02 4.776e-02 1.819e+00 9.189e-01 4.800e-01 9.382e-01 9.666e-01 bad-chisq
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3		AAAAAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAA 0.080 6.443e-03 1.346e-02 1.919e+00 7.764e-01 3.663e-01 9.671e-01 7.761e-01 bfgs-fail
4		AAAAAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAG 0.080 6.443e-03 1.346e-02 1.919e+00 7.764e-01 3.663e-01 9.671e-01 7.761e-01 bfgs-fail
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9		AAAAAAAAAAAAAAAAAATGCAT 0.085 3.982e-03 9.981e-03 1.989e+00 7.721e-01 3.645e-01 9.618e-01 8.177e-01 bfgs-fail
10		AAAAAAAAAAAAAAAAAATGCA 0.085 3.982e-03 9.981e-03 1.989e+00 7.721e-01 3.645e-01 9.618e-01 8.177e-01 bfgs-fail
11		AAAAAAAAAAAAAAAAAATG 0.085 3.982e-03 9.981e-03 1.989e+00 7.721e-01 3.645e-01 9.618e-01 8.177e-01 bfgs-fail
12		AAAAAAAAAAAAAAAAAAT 0.100 1.784e-02 2.142e-02 1.343e+00 5.840e-01 3.693e-01 9.802e-01 8.779e-01 bfgs-fail
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15		AAAAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAAC 0.100 1.784e-02 2.303e-02 1.325e+00 5.830e-01 4.360e-01 9.382e-01 8.409e-01 bfgs-fail
16		AAAAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAA 0.115 4.668e-03 7.813e-03 1.524e+00 5.730e-01 4.440e-01 8.681e-01 8.570e-01 bfgs-fail
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18		AAAAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTT 0.120 2.937e-03 5.542e-03 1.581e+00 5.700e-01 4.436e-01 8.702e-01 8.947e-01 bfgs-fail
19		AAAAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCT 0.120 2.937e-03 5.542e-03 1.581e+00 5.700e-01 4.436e-01 8.702e-01 8.947e-01 bfgs-fail
20		AAAAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTAT 0.130 4.631e-03 7.210e-03 1.401e+00 5.215e-01 4.380e-01 8.632e-01 9.925e-01 bfgs-fail
21		AAAAAAAAAAAAAAAAATGCATAT 0.130 4.631e-03 7.210e-03 1.401e+00 5.215e-01 4.380e-01 8.632e-01 9.925e-01 bfgs-fail
22		AAAAAAAAAAAAAAAAATGCAT 0.130 4.631e-03 7.210e-03 1.401e+00 5.215e-01 4.380e-01 8.632e-01 9.925e-01 bfgs-fail
23		AAAAAAAAAAAAAAAAATGCA 0.130 4.631e-03 7.210e-03 1.401e+00 5.215e-01 4.380e-01 8.632e-01 9.925e-01 bfgs-fail
24		AAAAAAAAAAAAAAAAATG 0.130 4.631e-03 7.210e-03 1.401e+00 5.215e-01 4.380e-01 8.632e-01 9.925e-01 bfgs-fail
25		AAAAAAAAAAAAAAAAAT 0.145 1.460e-02 1.692e-02 1.103e+00 4.617e-01 4.254e-01 8.504e-01 9.926e-01 bfgs-fail
26		AAAAAAAAAAAAAAAAA 0.175 3.743e-03 5.035e-03 1.214e+00 4.329e-01 4.415e-01 8.548e-01 8.861e-01 bfgs-fail
27		AAAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACGACGATTTAAATCGTCGTTTTTTTGTAGTACGACGGGCATGTCGTATATCTGAGGTGTAAGT 0.140 2.869e-01 2.909e-01 4.492e-01 4.253e-01 4.839e-01 8.594e-01 9.716e-01 bfgs-fail
28		AAAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACGACGATTTAAATCGTCGTTTT 0.140 2.869e-01 2.909e-01 4.492e-01 4.253e-01 4.839e-01 8.594e-01 9.716e-01 bfgs-fail
29		AAAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACGAC 0.140 2.869e-01 2.909e-01 4.492e-01 4.253e-01 4.839e-01 8.594e-01 9.716e-01 bfgs-fail
30		AAAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAAC 0.140 2.869e-01 2.909e-01 4.492e-01 4.253e-01 4.839e-01 8.594e-01 9.716e-01 bfgs-fail
31		AAAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAA 0.155 1.208e-01 1.251e-01 6.365e-01 4.150e-01 4.853e-01 8.472e-01 9.691e-01 bfgs-fail
32		AAAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAG 0.185 3.320e-01 3.402e-01 3.586e-01 3.760e-01 4.944e-01 8.582e-01 9.872e-01 NA
33		AAAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTT 0.190 2.614e-01 2.693e-01 4.125e-01 3.734e-01 4.941e-01 8.688e-01 9.826e-01 NA
34		AAAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCT 0.190 2.614e-01 2.693e-01 4.125e-01 3.734e-01 4.941e-01 8.688e-01 9.826e-01 NA
35		AAAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTAT 0.200 2.864e-01 2.939e-01 3.832e-01 3.650e-01 4.914e-01 8.630e-01 9.528e-01 NA
36		AAAAAAAAAAAAAAAATGCATAT 0.200 2.864e-01 2.939e-01 3.832e-01 3.650e-01 4.914e-01 8.630e-01 9.528e-01 NA
37		AAAAAAAAAAAAAAAATGCAT 0.200 2.864e-01 2.939e-01 3.832e-01 3.650e-01 4.914e-01 8.630e-01 9.528e-01 NA
38		AAAAAAAAAAAAAAAATGCA 0.200 2.864e-01 2.939e-01 3.832e-01 3.650e-01 4.914e-01 8.630e-01 9.528e-01 NA
39		AAAAAAAAAAAAAAAATG 0.200 2.864e-01 2.939e-01 3.832e-01 3.650e-01 4.914e-01 8.630e-01 9.528e-01 NA
40		AAAAAAAAAAAAAAAAT 0.215 4.162e-01 4.195e-01 2.846e-01 3.526e-01 4.865e-01 8.436e-01 9.457e-01 NA
41		AAAAAAAAAAAAAAAA 0.250 1.396e-01 1.407e-01 4.992e-01 3.389e-01 4.742e-01 8.688e-01 9.113e-01 NA
42		AAAAAAAAAAAAAAAGTGTTAAAATAAAGAATGTAAACGTTTACTTCAACTAAGGAGCTCATATGTTACTGCAAAAAGAACTAATTCCAATGATAGAAGC 0.065 1.003e-01 1.073e-01 1.090e+00 6.767e-01 4.461e-01 7.806e-01 8.882e-01 bfgs-fail
43		AAAAAAAAAAAAAAAGTGTTAAAATAAAGAATGTAAACGTTTACTT 0.065 1.003e-01 1.073e-01 1.090e+00 6.767e-01 4.461e-01 7.806e-01 8.882e-01 bfgs-fail
44		AAAAAAAAAAAAAAAGTGTTAAAATAAA 0.070 6.602e-02 7.803e-02 1.179e+00 6.691e-01 4.705e-01 8.135e-01 9.195e-01 bfgs-fail
45		AAAAAAAAAAAAAAAGTGTTAAAA 0.070 6.602e-02 7.803e-02 1.179e+00 6.691e-01 4.705e-01 8.135e-01 9.195e-01 bfgs-fail
46		AAAAAAAAAAAAAAAGT 0.075 4.301e-02 5.301e-02 1.284e+00 6.636e-01 4.553e-01 7.770e-01 9.185e-01 bfgs-fail
47		AAAAAAAAAAAAAAAG 0.090 4.172e-02 5.147e-02 1.143e+00 5.868e-01 5.056e-01 7.789e-01 9.206e-01 bfgs-fail
48		AAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACGACGATTTAAATCGTCGTTTTTTTGTAGTACGACGGGCATGTCGTATATCTGAGGTGTAAGTC 0.185 1.815e-01 1.739e-01 5.194e-01 3.819e-01 4.553e-01 8.548e-01 9.507e-01 bfgs-fail
49		AAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACGACGATTTAAATCGTCGTTTTTTTGTAGTACGACGGGCATGTCGTATATC 0.185 1.815e-01 1.739e-01 5.194e-01 3.819e-01 4.553e-01 8.548e-01 9.507e-01 bfgs-fail
50		AAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACGACGATTTAAATCGTCGTTTTTTTG 0.185 1.815e-01 1.739e-01 5.194e-01 3.819e-01 4.553e-01 8.548e-01 9.507e-01 bfgs-fail
51		AAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACGACGATTTAAATCGTCGTTTT 0.185 1.815e-01 1.739e-01 5.194e-01 3.819e-01 4.553e-01 8.548e-01 9.507e-01 bfgs-fail
52		AAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACGAC 0.190 1.374e-01 1.356e-01 5.656e-01 3.790e-01 4.660e-01 8.608e-01 9.580e-01 bfgs-fail
53		AAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACGA 0.190 1.374e-01 1.356e-01 5.656e-01 3.790e-01 4.660e-01 8.608e-01 9.580e-01 bfgs-fail
54		AAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACG 0.190 1.374e-01 1.356e-01 5.656e-01 3.790e-01 4.660e-01 8.608e-01 9.580e-01 bfgs-fail
55		AAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAAC 0.190 1.374e-01 1.356e-01 5.656e-01 3.790e-01 4.660e-01 8.608e-01 9.580e-01 bfgs-fail
56		AAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAA 0.210 8.728e-02 8.829e-02 6.240e-01 3.661e-01 4.822e-01 8.481e-01 9.464e-01 NA
57		AAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAGAACGACGATTTAAATCGTCGTTTTTTTGTAGTACGACGGGCATGTCGTATATCTGAGGTGTAAGTC 0.020 6.763e-02 2.379e-01 1.982e+00 1.680e+00 6.806e-01 9.106e-01 8.928e-01 bad-chisq
58		AAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAGAACGACGATTTAAATCGTCGTTTTTTTGTAGTACGACGGGCATGTCGTATA 0.020 6.763e-02 2.379e-01 1.982e+00 1.680e+00 6.806e-01 9.106e-01 8.928e-01 bad-chisq
59		AAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAGAACGACG 0.020 6.763e-02 2.379e-01 1.982e+00 1.680e+00 6.806e-01 9.106e-01 8.928e-01 bad-chisq
60		AAAAAAAAAAAAAAA 0.385 1.865e-03 2.396e-03 9.314e-01 3.068e-01 6.072e-01 9.797e-01 9.386e-01 NA
61		AAAAAAAAAAAAAAGTGTTAAAATAAAGAATGTAAACGTTTACTTCAACTAAGGAGCTCATATGTTACTGCAAAAAGAACTAATTCCAATGATAGAAGCT 0.105 2.560e-01 2.732e-01 5.374e-01 4.905e-01 5.197e-01 8.365e-01 8.727e-01 bfgs-fail
62		AAAAAAAAAAAAAAGTGTTAAAATAAAGAATGTAAACGTTTACTT 0.105 2.560e-01 2.732e-01 5.374e-01 4.905e-01 5.197e-01 8.365e-01 8.727e-01 bfgs-fail
63		AAAAAAAAAAAAAAGTGTTAAAATAAA 0.110 1.877e-01 2.085e-01 6.109e-01 4.857e-01 5.400e-01 8.626e-01 8.852e-01 bfgs-fail
64		AAAAAAAAAAAAAAGTGTTAAAA 0.110 1.877e-01 2.085e-01 6.109e-01 4.857e-01 5.400e-01 8.626e-01 8.852e-01 bfgs-fail
65		AAAAAAAAAAAAAAGTTCAAAATGCAATAAAAATAATTGACTGAATAAACTACATATGTTAGAATAAAAACAAGGAAAAAGAAAGGGGTTTCATTGCATG 0.040 5.932e-02 1.118e-01 1.526e+00 9.600e-01 4.105e-01 6.984e-01 9.276e-01 bad-chisq
66		AAAAAAAAAAAAAAGTTCAAAATGCAATAAAAATAATTGACTGAATAAACTACATATGTTAGAATAAAAACAAGGAAAAAGAAAGGGGTTTCA 0.040 5.932e-02 1.118e-01 1.526e+00 9.600e-01 4.105e-01 6.984e-01 9.276e-01 bad-chisq
67		AAAAAAAAAAAAAAGTTCAAAATGCAATAAAAATAATTGACTGAATAAACTACATATGTTAGAATAAAAACAAGGAAAAAGAAAGG 0.040 5.932e-02 1.118e-01 1.526e+00 9.600e-01 4.105e-01 6.984e-01 9.276e-01 bad-chisq
68		AAAAAAAAAAAAAAGTTCAAAATGCAATAAAAATAATTGACT 0.045 3.651e-02 7.759e-02 1.669e+00 9.458e-01 4.055e-01 6.478e-01 9.276e-01 bad-chisq
69		AAAAAAAAAAAAAAGTTCAAAATG 0.045 3.651e-02 7.759e-02 1.669e+00 9.458e-01 4.055e-01 6.478e-01 9.276e-01 bad-chisq
70		AAAAAAAAAAAAAAGTTCAAAAT 0.045 3.651e-02 7.759e-02 1.669e+00 9.458e-01 4.055e-01 6.478e-01 9.276e-01 bad-chisq
71		AAAAAAAAAAAAAAGT 0.165 8.715e-03 1.143e-02 1.102e+00 4.358e-01 5.330e-01 7.826e-01 8.222e-01 bfgs-fail
72		AAAAAAAAAAAAAAG 0.185 1.493e-02 1.838e-02 9.497e-01 4.028e-01 5.504e-01 8.143e-01 8.662e-01 NA
73		AAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATATTAGCAAAA 0.125 1.834e-03 4.234e-03 1.621e+00 5.666e-01 5.379e-01 7.851e-01 8.786e-01 bfgs-fail
74		AAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATATTAG 0.125 1.834e-03 4.234e-03 1.621e+00 5.666e-01 5.379e-01 7.851e-01 8.786e-01 bfgs-fail
75		AAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATATTA 0.130 1.137e-03 2.841e-03 1.687e+00 5.654e-01 4.903e-01 7.845e-01 8.269e-01 bfgs-fail
76		AAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACGACGATTTAAATCGTCGTTTTTTTGTAGTACGACGGGCATGTCGTATATCTGAGGTGTAAGTCC 0.205 3.884e-01 3.532e-01 3.367e-01 3.626e-01 4.493e-01 8.084e-01 9.819e-01 bfgs-fail
77		AAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACGACGATTTAAATCGTCGTTTTTTTGTAGTACGACGGGCATGTCGTATATC 0.205 3.884e-01 3.532e-01 3.367e-01 3.626e-01 4.493e-01 8.084e-01 9.819e-01 bfgs-fail
78		AAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACGACGATTTAAATCGTCGTTTTTTTG 0.205 3.884e-01 3.532e-01 3.367e-01 3.626e-01 4.493e-01 8.084e-01 9.819e-01 bfgs-fail
79		AAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACGACGATTTAAATCGTCGTTTT 0.205 3.884e-01 3.532e-01 3.367e-01 3.626e-01 4.493e-01 8.084e-01 9.819e-01 bfgs-fail
80		AAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACGAC 0.210 3.115e-01 2.878e-01 3.821e-01 3.594e-01 4.520e-01 8.114e-01 9.820e-01 bfgs-fail
81		AAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACGA 0.210 3.115e-01 2.878e-01 3.821e-01 3.594e-01 4.520e-01 8.114e-01 9.820e-01 bfgs-fail
82		AAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACG 0.210 3.115e-01 2.878e-01 3.821e-01 3.594e-01 4.520e-01 8.114e-01 9.820e-01 bfgs-fail
83		AAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAAC 0.210 3.115e-01 2.878e-01 3.821e-01 3.594e-01 4.520e-01 8.114e-01 9.820e-01 bfgs-fail
84		AAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAA 0.230 2.114e-01 1.970e-01 4.501e-01 3.489e-01 4.571e-01 8.013e-01 9.659e-01 NA
85		AAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAGAACGACGATTTAAATCGTCGTTTTTTTGTAGTACGACGGGCATGTCGTATATCTGAGGTGTAAGTCC 0.020 6.763e-02 2.379e-01 1.982e+00 1.680e+00 6.806e-01 9.106e-01 8.928e-01 bad-chisq
86		AAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAGAACGACGATTTAAATCGTCGTTTTTTTGTAGTACGACGGGCATGTCGTATA 0.020 6.763e-02 2.379e-01 1.982e+00 1.680e+00 6.806e-01 9.106e-01 8.928e-01 bad-chisq
87		AAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAGAACGACG 0.020 6.763e-02 2.379e-01 1.982e+00 1.680e+00 6.806e-01 9.106e-01 8.928e-01 bad-chisq
88		AAAAAAAAAAAAAATGCA 0.410 1.633e-03 1.796e-03 9.467e-01 3.032e-01 4.803e-01 9.829e-01 8.097e-01 NA
89		AAAAAAAAAAAAAAT 0.450 6.645e-03 6.730e-03 8.011e-01 2.956e-01 4.906e-01 8.730e-01 8.226e-01 NA
90		AAAAAAAAAAAAAGTGTTAAAATAAAGAATGTAAACGTTTACTTCAACTAAGGAGCTCATATGTTACTGCAAAAAGAACTAATTCCAATGATAGAAGCTA 0.115 2.951e-01 3.039e-01 4.807e-01 4.676e-01 4.956e-01 8.475e-01 8.782e-01 bfgs-fail
91		AAAAAAAAAAAAAGTGTTAAAATAAAGAATGTAAACGTTTACTT 0.115 2.951e-01 3.039e-01 4.807e-01 4.676e-01 4.956e-01 8.475e-01 8.782e-01 bfgs-fail
92		AAAAAAAAAAAAAGTGTTAAAATAAA 0.120 2.207e-01 2.352e-01 5.497e-01 4.631e-01 5.104e-01 8.738e-01 8.892e-01 bfgs-fail
93		AAAAAAAAAAAAAGTGTTAAAA 0.120 2.207e-01 2.352e-01 5.497e-01 4.631e-01 5.104e-01 8.738e-01 8.892e-01 bfgs-fail
94		AAAAAAAAAAAAAGTTCAAAATGCAATAAAAATAATTGACTGAATAAACTACATATGTTAGAATAAAAACAAGGAAAAAGAAAGGGGTTTCATTGCATGA 0.045 3.651e-02 7.286e-02 1.702e+00 9.489e-01 3.575e-01 6.424e-01 9.279e-01 bad-chisq
95		AAAAAAAAAAAAAGTTCAAAATGCAATAAAAATAATTGACTGAATAAACTACATATGTTAGAATAAAAACAAGGAAAAAGAAAGGGGTTTCA 0.045 3.651e-02 7.286e-02 1.702e+00 9.489e-01 3.575e-01 6.424e-01 9.279e-01 bad-chisq
96		AAAAAAAAAAAAAGTTCAAAATGCAATAAAAATAATTGACTGAATAAACTACATATGTTAGAATAAAAACAAGGAAAAAGAAAGG 0.045 3.651e-02 7.286e-02 1.702e+00 9.489e-01 3.575e-01 6.424e-01 9.279e-01 bad-chisq
97		AAAAAAAAAAAAAGTTCAAAATGCAATAAAAATAATTGACT 0.050 2.246e-02 5.079e-02 1.832e+00 9.377e-01 3.514e-01 5.898e-01 9.280e-01 bad-chisq
98		AAAAAAAAAAAAAGTTCAAAATG 0.050 2.246e-02 5.079e-02 1.832e+00 9.377e-01 3.514e-01 5.898e-01 9.280e-01 bad-chisq
99		AAAAAAAAAAAAAGTTCAAAAT 0.050 2.246e-02 5.079e-02 1.832e+00 9.377e-01 3.514e-01 5.898e-01 9.280e-01 bad-chisq
100		AAAAAAAAAAAAAGTT 0.055 6.589e-02 6.390e-02 1.493e+00 8.058e-01 3.369e-01 6.244e-01 8.821e-01 bfgs-fail
101		AAAAAAAAAAAAAGT 0.195 6.759e-03 7.875e-03 1.065e+00 4.007e-01 4.464e-01 7.831e-01 8.237e-01 NA
102		AAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACGACGATTTAAATCGTCGTTTTTTTGTAGTACGACGGGCATGTCGTATATCTGAGGTGTAAGTCCT 0.245 9.868e-01 9.328e-01 2.821e-02 3.343e-01 4.964e-01 7.845e-01 9.308e-01 NA
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	65	AAAAAAAAAAAAAAGTTCAAAATGCAATAAAAATAATTGACTGAATAAACTACATATGTTAGAATAAAAACAAGGAAAAAGAAAGGGGTTTCATTGCATG 0.040 5.932e-02 1.118e-01 4.537e-05 1.526e+00 9.600e-01 4.105e-01 6.984e-01 9.276e-01 bad-chisq
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	75	AAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATATTA 0.130 1.137e-03 2.841e-03 6.038e-04 1.687e+00 5.654e-01 4.903e-01 7.845e-01 8.269e-01 bfgs-fail
	76	AAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACGACGATTTAAATCGTCGTTTTTTTGTAGTACGACGGGCATGTCGTATATCTGAGGTGTAAGTCC 0.205 3.884e-01 3.532e-01 3.500e-01 3.367e-01 3.626e-01 4.493e-01 8.084e-01 9.819e-01 bfgs-fail
	77	AAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACGACGATTTAAATCGTCGTTTTTTTGTAGTACGACGGGCATGTCGTATATC 0.205 3.884e-01 3.532e-01 3.500e-01 3.367e-01 3.626e-01 4.493e-01 8.084e-01 9.819e-01 bfgs-fail
	78	AAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACGACGATTTAAATCGTCGTTTTTTTG 0.205 3.884e-01 3.532e-01 3.500e-01 3.367e-01 3.626e-01 4.493e-01 8.084e-01 9.819e-01 bfgs-fail
	79	AAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACGACGATTTAAATCGTCGTTTT 0.205 3.884e-01 3.532e-01 3.500e-01 3.367e-01 3.626e-01 4.493e-01 8.084e-01 9.819e-01 bfgs-fail
	80	AAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACGAC 0.210 3.115e-01 2.878e-01 2.839e-01 3.821e-01 3.594e-01 4.520e-01 8.114e-01 9.820e-01 bfgs-fail
	81	AAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACGA 0.210 3.115e-01 2.878e-01 2.839e-01 3.821e-01 3.594e-01 4.520e-01 8.114e-01 9.820e-01 bfgs-fail
	82	AAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACG 0.210 3.115e-01 2.878e-01 2.839e-01 3.821e-01 3.594e-01 4.520e-01 8.114e-01 9.820e-01 bfgs-fail
	83	AAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAAC 0.210 3.115e-01 2.878e-01 2.839e-01 3.821e-01 3.594e-01 4.520e-01 8.114e-01 9.820e-01 bfgs-fail
	84	AAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAA 0.230 2.114e-01 1.970e-01 1.926e-01 4.501e-01 3.489e-01 4.571e-01 8.013e-01 9.659e-01 NA
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	86	AAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAGAACGACGATTTAAATCGTCGTTTTTTTGTAGTACGACGGGCATGTCGTATA 0.020 6.763e-02 2.379e-01 1.112e-04 1.982e+00 1.680e+00 6.806e-01 9.106e-01 8.928e-01 bad-chisq
	87	AAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAGAACGACG 0.020 6.763e-02 2.379e-01 1.112e-04 1.982e+00 1.680e+00 6.806e-01 9.106e-01 8.928e-01 bad-chisq
	88	AAAAAAAAAAAAAATGCA 0.410 1.633e-03 1.796e-03 1.458e-03 9.467e-01 3.032e-01 4.803e-01 9.829e-01 8.097e-01 NA
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	91	AAAAAAAAAAAAAGTGTTAAAATAAAGAATGTAAACGTTTACTT 0.115 2.951e-01 3.039e-01 2.964e-01 4.807e-01 4.676e-01 4.956e-01 8.475e-01 8.782e-01 bfgs-fail
	92	AAAAAAAAAAAAAGTGTTAAAATAAA 0.120 2.207e-01 2.352e-01 2.262e-01 5.497e-01 4.631e-01 5.104e-01 8.738e-01 8.892e-01 bfgs-fail
	93	AAAAAAAAAAAAAGTGTTAAAA 0.120 2.207e-01 2.352e-01 2.262e-01 5.497e-01 4.631e-01 5.104e-01 8.738e-01 8.892e-01 bfgs-fail
	94	AAAAAAAAAAAAAGTTCAAAATGCAATAAAAATAATTGACTGAATAAACTACATATGTTAGAATAAAAACAAGGAAAAAGAAAGGGGTTTCATTGCATGA 0.045 3.651e-02 7.286e-02 2.361e-05 1.702e+00 9.489e-01 3.575e-01 6.424e-01 9.279e-01 bad-chisq
	95	AAAAAAAAAAAAAGTTCAAAATGCAATAAAAATAATTGACTGAATAAACTACATATGTTAGAATAAAAACAAGGAAAAAGAAAGGGGTTTCA 0.045 3.651e-02 7.286e-02 2.361e-05 1.702e+00 9.489e-01 3.575e-01 6.424e-01 9.279e-01 bad-chisq
	96	AAAAAAAAAAAAAGTTCAAAATGCAATAAAAATAATTGACTGAATAAACTACATATGTTAGAATAAAAACAAGGAAAAAGAAAGG 0.045 3.651e-02 7.286e-02 2.361e-05 1.702e+00 9.489e-01 3.575e-01 6.424e-01 9.279e-01 bad-chisq
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	99	AAAAAAAAAAAAAGTTCAAAAT 0.050 2.246e-02 5.079e-02 1.291e-05 1.832e+00 9.377e-01 3.514e-01 5.898e-01 9.280e-01 bad-chisq
	100	AAAAAAAAAAAAAGTT 0.055 6.589e-02 6.390e-02 3.728e-02 1.493e+00 8.058e-01 3.369e-01 6.244e-01 8.821e-01 bfgs-fail
	101	AAAAAAAAAAAAAGT 0.195 6.759e-03 7.875e-03 5.237e-03 1.065e+00 4.007e-01 4.464e-01 7.831e-01 8.237e-01 NA
	102	AAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACGACGATTTAAATCGTCGTTTTTTTGTAGTACGACGGGCATGTCGTATATCTGAGGTGTAAGTCCT 0.245 9.868e-01 9.328e-01 9.327e-01 2.821e-02 3.343e-01 4.964e-01 7.845e-01 9.308e-01 NA
	103	AAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACGACGATTTAAATCGTCGTTTTTTTGTAGTACGACGGGCATGTCGTATATC 0.245 9.868e-01 9.328e-01 9.327e-01 2.821e-02 3.343e-01 4.964e-01 7.845e-01 9.308e-01 NA
	104	AAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACGACGATTTAAATCGTCGTTTTTTTG 0.245 9.868e-01 9.328e-01 9.327e-01 2.821e-02 3.343e-01 4.964e-01 7.845e-01 9.308e-01 NA
	105	AAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACGACGATTTAAATCGTCGTTTT 0.245 9.868e-01 9.328e-01 9.327e-01 2.821e-02 3.343e-01 4.964e-01 7.845e-01 9.308e-01 NA
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	108	AAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACG 0.250 8.696e-01 8.247e-01 8.246e-01 7.344e-02 3.316e-01 4.904e-01 7.833e-01 9.380e-01 NA
	109	AAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAAC 0.250 8.696e-01 8.247e-01 8.246e-01 7.344e-02 3.316e-01 4.904e-01 7.833e-01 9.380e-01 NA
	110	AAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAA 0.270 6.773e-01 6.411e-01 6.406e-01 1.511e-01 3.241e-01 4.842e-01 7.764e-01 9.519e-01 NA
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	112	AAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAGAACGACGATTTAAATCGTCGTTTTTTTGTAGTACGACGGGCATGTCGTATA 0.020 6.763e-02 2.379e-01 1.112e-04 1.982e+00 1.680e+00 6.806e-01 9.106e-01 8.928e-01 bad-chisq
	113	AAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAGAACGACG 0.020 6.763e-02 2.379e-01 1.112e-04 1.982e+00 1.680e+00 6.806e-01 9.106e-01 8.928e-01 bad-chisq
	114	AAAAAAAAAAAAGCATTTTACTATTTTATATATATAT 0.015 6.823e-01 7.220e-01 4.935e-04 4.318e-01 1.214e+00 4.796e-01 7.715e-01 9.468e-01 bad-chisq
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	116	AAAAAAAAAAAAGCATTTTACTATTTTATATATAT 0.020 8.391e-01 9.382e-01 9.382e-01 -8.000e-02 1.031e+00 5.114e-01 7.913e-01 9.217e-01 bfgs-fail
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	118	AAAAAAAAAAAAGCATTTTACTATTTTATATAT 0.020 8.391e-01 9.382e-01 9.382e-01 -8.000e-02 1.031e+00 5.114e-01 7.913e-01 9.217e-01 bfgs-fail
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	121	AAAAAAAAAAAAGCATTTTACTATTTTGTATATATATAT 0.010 8.864e-01 8.680e-01 6.554e-04 -2.372e-01 1.428e+00 5.119e-01 7.799e-01 9.218e-01 bad-chisq
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	123	AAAAAAAAAAAAGCATTTTACTATTTTGTATATATAT 0.010 8.864e-01 8.680e-01 6.554e-04 -2.372e-01 1.428e+00 5.119e-01 7.799e-01 9.218e-01 bad-chisq
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	126	AAAAAAAAAAAAGCATTTTACTATTTTG 0.010 8.864e-01 8.680e-01 6.554e-04 -2.372e-01 1.428e+00 5.119e-01 7.799e-01 9.218e-01 bad-chisq
	127	AAAAAAAAAAAAGTGTTAAAATAAAGAATGTAAACGTTTACTTCAACTAAGGAGCTCATATGTTACTGCAAAAAGAACTAATTCCAATGATAGAAGCTAA 0.115 2.951e-01 3.039e-01 2.964e-01 4.807e-01 4.676e-01 4.956e-01 8.475e-01 8.782e-01 bfgs-fail
	128	AAAAAAAAAAAAGTGTTAAAATAAAGAATGTAAACGTTTACTT 0.115 2.951e-01 3.039e-01 2.964e-01 4.807e-01 4.676e-01 4.956e-01 8.475e-01 8.782e-01 bfgs-fail
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	130	AAAAAAAAAAAAGTGTTAAAA 0.120 2.207e-01 2.352e-01 2.262e-01 5.497e-01 4.631e-01 5.104e-01 8.738e-01 8.892e-01 bfgs-fail
	131	AAAAAAAAAAAAGTG 0.120 2.207e-01 2.352e-01 2.262e-01 5.497e-01 4.631e-01 5.104e-01 8.738e-01 8.892e-01 bfgs-fail
	132	AAAAAAAAAAAAGTTCAAAATGCAATAAAAATAATTGACTGAATAAACTACATATGTTAGAATAAAAACAAGGAAAAAGAAAGGGGTTTCATTGCATGAG 0.050 2.246e-02 5.397e-02 1.393e-05 1.801e+00 9.344e-01 3.593e-01 6.842e-01 9.787e-01 bad-chisq
	133	AAAAAAAAAAAAGTTCAAAATGCAATAAAAATAATTGACTGAATAAACTACATATGTTAGAATAAAAACAAGGAAAAAGAAAGGGGTTTCA 0.050 2.246e-02 5.397e-02 1.393e-05 1.801e+00 9.344e-01 3.593e-01 6.842e-01 9.787e-01 bad-chisq
	134	AAAAAAAAAAAAGTTCAAAATGCAATAAAAATAATTGACTGAATAAACTACATATGTTAGAATAAAAACAAGGAAAAAGAAAGG 0.050 2.246e-02 5.397e-02 1.393e-05 1.801e+00 9.344e-01 3.593e-01 6.842e-01 9.787e-01 bad-chisq
	135	AAAAAAAAAAAAGTTCAAAATGCAATAAAAATAATTGACT 0.055 1.379e-02 3.811e-02 7.555e-06 1.919e+00 9.255e-01 3.542e-01 6.309e-01 9.801e-01 bad-chisq
	136	AAAAAAAAAAAAGTTCAAAATGCA 0.055 1.379e-02 3.811e-02 7.555e-06 1.919e+00 9.255e-01 3.542e-01 6.309e-01 9.801e-01 bad-chisq
	137	AAAAAAAAAAAAGTTCAAAATG 0.055 1.379e-02 3.811e-02 7.555e-06 1.919e+00 9.255e-01 3.542e-01 6.309e-01 9.801e-01 bad-chisq
	138	AAAAAAAAAAAAGTTCAAAAT 0.055 1.379e-02 3.811e-02 7.555e-06 1.919e+00 9.255e-01 3.542e-01 6.309e-01 9.801e-01 bad-chisq
	139	AAAAAAAAAAAAGTT 0.060 4.186e-02 4.602e-02 2.268e-02 1.589e+00 7.966e-01 3.347e-01 6.554e-01 9.229e-01 bfgs-fail
	140	AAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACGACGATTTAAATCGTCGTTTTTTTGTAGTACGACGGGCATGTCGTATATCTGAGGTGTAAGTCCTC 0.290 3.637e-01 3.917e-01 3.918e-01 -2.700e-01 3.152e-01 5.267e-01 8.373e-01 9.031e-01 NA
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	142	AAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACGACGATTTAAATCGTCGTTTTTTTGTAGTACGACGGGCATGTCGTATATC 0.295 4.451e-01 4.785e-01 4.787e-01 -2.223e-01 3.136e-01 5.263e-01 8.204e-01 8.992e-01 NA
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57		AAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAGAACGACGATTTAAATCGTCGTTTTTTTGTAGTACGACGGGCATGTCGTATA 0.020 6.763e-02 2.379e-01 1.982e+00 1.680e+00 8.928e-01 bad-chisq
58		AAAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAGAACGACG 0.020 6.763e-02 2.379e-01 1.982e+00 1.680e+00 8.928e-01 bad-chisq
59		AAAAAAAAAAAAAAA 0.385 1.865e-03 2.396e-03 9.314e-01 3.068e-01 9.386e-01 NA
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61		AAAAAAAAAAAAAAGTGTTAAAATAAAGAATGTAAACGTTTACTT 0.105 2.560e-01 2.732e-01 5.374e-01 4.905e-01 8.727e-01 bfgs-fail
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63		AAAAAAAAAAAAAAGTGTTAAAA 0.110 1.877e-01 2.085e-01 6.109e-01 4.857e-01 8.852e-01 bfgs-fail
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65		AAAAAAAAAAAAAAGTTCAAAATGCAATAAAAATAATTGACTGAATAAACTACATATGTTAGAATAAAAACAAGGAAAAAGAAAGGGGTTTCA 0.040 5.932e-02 1.118e-01 1.526e+00 9.600e-01 9.276e-01 bad-chisq
66		AAAAAAAAAAAAAAGTTCAAAATGCAATAAAAATAATTGACTGAATAAACTACATATGTTAGAATAAAAACAAGGAAAAAGAAAGG 0.040 5.932e-02 1.118e-01 1.526e+00 9.600e-01 9.276e-01 bad-chisq
67		AAAAAAAAAAAAAAGTTCAAAATGCAATAAAAATAATTGACT 0.045 3.651e-02 7.759e-02 1.669e+00 9.458e-01 9.276e-01 bad-chisq
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69		AAAAAAAAAAAAAAGTTCAAAAT 0.045 3.651e-02 7.759e-02 1.669e+00 9.458e-01 9.276e-01 bad-chisq
70		AAAAAAAAAAAAAAGT 0.165 8.715e-03 1.143e-02 1.102e+00 4.358e-01 8.222e-01 bfgs-fail
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74		AAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATATTA 0.130 1.137e-03 2.841e-03 1.687e+00 5.654e-01 8.269e-01 bfgs-fail
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79		AAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAACGAC 0.210 3.115e-01 2.878e-01 3.821e-01 3.594e-01 9.820e-01 bfgs-fail
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83		AAAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAA 0.230 2.114e-01 1.970e-01 4.501e-01 3.489e-01 9.659e-01 NA
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109		AAAAAAAAAAAAATGCATATTTATCTTAGCAAAA 0.270 6.773e-01 6.411e-01 1.511e-01 3.241e-01 9.519e-01 NA
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