# TARGET miniAGRP # Using neural net t04-2621-IDGaaH13-3-13-7-13-9-13-11-ebghtl-stride-seeded.net # This is a 4-layer network, with # window units # 3 13 # 7 13 # 9 13 # 11 6 (1 EBGHTL ) # The input amino acid frequencies were determined from # alignment miniAGRP.t04-thin90.a2m.gz # with weighted counts, using HenikoffWeight(1.3 bits/column, 1) # The weighting was determined by the posterior distribution # after regularizing with /projects/compbio/lib/recode3.20comp. # Counts were regularized to probabilities using # /projects/compbio/lib/recode3.20comp # Total sequence weight for alignment was 1.85826 # Pos AA E B G H T C 10N 1S 5N 5N 5N 5N 5N 5N 1 C 0.061 0.007 0.007 0.022 0.145 0.758 2 V 0.227 0.031 0.012 0.061 0.107 0.563 3 R 0.286 0.032 0.018 0.063 0.142 0.459 4 L 0.309 0.033 0.058 0.110 0.181 0.309 5 H 0.358 0.021 0.076 0.128 0.182 0.234 6 E 0.256 0.012 0.147 0.181 0.230 0.175 7 S 0.143 0.009 0.137 0.254 0.288 0.170 8 C 0.122 0.022 0.135 0.203 0.348 0.170 9 L 0.069 0.023 0.093 0.213 0.384 0.218 10 G 0.043 0.008 0.041 0.120 0.410 0.377 11 Q 0.074 0.016 0.010 0.037 0.283 0.580 12 Q 0.142 0.034 0.006 0.021 0.173 0.624 13 V 0.194 0.048 0.010 0.015 0.208 0.525 14 P 0.170 0.046 0.016 0.017 0.289 0.462 15 C 0.114 0.052 0.020 0.018 0.377 0.419 16 C 0.102 0.062 0.011 0.020 0.356 0.449 17 D 0.026 0.014 0.007 0.022 0.539 0.391 18 P 0.013 0.011 0.047 0.219 0.567 0.143 19 A 0.019 0.015 0.079 0.227 0.527 0.133 20 A 0.028 0.012 0.140 0.385 0.354 0.081 21 T 0.050 0.016 0.124 0.497 0.210 0.102 22 C 0.077 0.029 0.088 0.556 0.126 0.124 23 Y 0.088 0.010 0.048 0.674 0.082 0.098 24 C 0.083 0.007 0.038 0.629 0.113 0.130 25 R 0.061 0.004 0.048 0.694 0.116 0.078 26 F 0.077 0.006 0.075 0.672 0.114 0.056 27 F 0.074 0.006 0.060 0.698 0.114 0.047 28 N 0.098 0.003 0.065 0.634 0.125 0.076 29 A 0.131 0.003 0.059 0.637 0.085 0.085 30 F 0.236 0.007 0.065 0.515 0.086 0.091 31 C 0.423 0.008 0.059 0.222 0.118 0.170 32 Y 0.358 0.014 0.031 0.173 0.145 0.278 33 C 0.252 0.020 0.009 0.072 0.146 0.501 34 R 0.086 0.011 0.006 0.037 0.151 0.709