Repository: chaoszhang/ASTER
Branch: master
Commit: 989fb1b443b4
Files: 116
Total size: 15.0 MB

Directory structure:
gitextract_2ee5zeqm/

├── .github/
│   └── workflows/
│       ├── c-cpp-dev.yml
│       ├── c-cpp-temp.yml
│       └── c-cpp.yml
├── .gitignore
├── .gitmodules
├── LICENSE
├── README.md
├── example/
│   ├── caster/
│   │   ├── fasta_alignments/
│   │   │   ├── gene1.fa
│   │   │   ├── gene2.fa
│   │   │   ├── gene3.fa
│   │   │   ├── gene4.fa
│   │   │   └── gene5.fa
│   │   └── phylip_alignments/
│   │       ├── gene1.phy
│   │       ├── gene2.phy
│   │       ├── gene3.phy
│   │       ├── gene4.phy
│   │       └── gene5.phy
│   ├── caster-sliding-window/
│   │   ├── ape.fa
│   │   ├── mapping.tsv
│   │   ├── slidingwindow.tsv
│   │   └── slidingwindow.xlsx
│   ├── example.phylip
│   ├── genetree-contracted.nw
│   ├── genetree.nw
│   ├── genetrees.tre_1.fas
│   ├── genetrees.tre_2.fas
│   ├── genetrees.tre_3.fas
│   ├── list.txt
│   ├── multitree.nw
│   ├── multitree_genename.nw
│   ├── sancheck/
│   │   ├── Scoring/
│   │   │   ├── astral-pro.tsv
│   │   │   ├── concat.treefile
│   │   │   ├── gene.trees
│   │   │   ├── sancheck.bat
│   │   │   └── sancheck.sh
│   │   ├── ScoringNormal/
│   │   │   ├── astral-bs10-speices.tre
│   │   │   ├── genetrees-bs10.tre
│   │   │   ├── sancheck.bat
│   │   │   └── sancheck.sh
│   │   ├── TwostepAlgorithm/
│   │   │   ├── estimatedgenetre.nw
│   │   │   ├── sancheck.bat
│   │   │   └── sancheck.sh
│   │   ├── astralExample/
│   │   │   ├── sancheck.bat
│   │   │   └── sancheck.sh
│   │   ├── astralNonbinaryExample/
│   │   │   ├── sancheck.bat
│   │   │   └── sancheck.sh
│   │   ├── astralproExample/
│   │   │   ├── sancheck.bat
│   │   │   └── sancheck.sh
│   │   ├── casterExample/
│   │   │   ├── sancheck.bat
│   │   │   └── sancheck.sh
│   │   ├── wasterExample/
│   │   │   ├── sancheck-local.bat
│   │   │   └── sancheck-local.sh
│   │   └── wastralhExample/
│   │       ├── sancheck.bat
│   │       └── sancheck.sh
│   ├── waster/
│   │   ├── filename1.fa
│   │   ├── filename2.fa
│   │   ├── filename3.fq
│   │   ├── filename4.fq
│   │   └── input_list.txt
│   └── waster-walkthrough/
│       ├── Chimpanzee.fa
│       ├── Gorilla.fa
│       ├── Human.fq
│       ├── Orangutan.fa
│       └── input.tsv
├── make.bat
├── makefile
├── misc/
│   ├── caster-linux-walkthrough.md
│   ├── caster-sliding-window-walkthrough.md
│   ├── toolpick.xlsx
│   └── waster-linux-walkthrough.md
├── src/
│   ├── .vscode/
│   │   ├── c_cpp_properties.json
│   │   ├── launch.json
│   │   ├── settings.json
│   │   └── tasks.json
│   ├── algorithms.hpp
│   ├── argparser.hpp
│   ├── aster-gui.py
│   ├── astral-hybrid.cpp
│   ├── astral-pro.cpp
│   ├── astral.cpp
│   ├── biallelic-cuda.cu
│   ├── biallelic-cuda.cuh
│   ├── biallelic-cuda.hpp
│   ├── caster-pair.cpp
│   ├── caster-site.cpp
│   ├── castles.hpp
│   ├── codonSplit.py
│   ├── debug.cpp
│   ├── dstar-branch-merge-diag.cpp
│   ├── dstar-branch.cpp
│   ├── dstar.cpp
│   ├── genetreewithbinaryweight.hpp
│   ├── genetreewithhybridweight.hpp
│   ├── incbeta.c
│   ├── landmark.hpp
│   ├── merge-pairend.cpp
│   ├── monster.cpp
│   ├── multitree.hpp
│   ├── numerical.hpp
│   ├── runIqtreeRate.py
│   ├── sequence-pair.hpp
│   ├── sequence.hpp
│   ├── sequencenontrivialpi.hpp
│   ├── sequtils.hpp
│   ├── sister.cpp
│   ├── speciestree.hpp
│   ├── threadpool.hpp
│   ├── treeutils.hpp
│   ├── tutorial.hpp
│   ├── waster-old.cpp
│   └── waster.cpp
└── tutorial/
    ├── astral-pro3.md
    ├── astral4.md
    ├── caster-site.md
    ├── waster.md
    └── wastral.md

================================================
FILE CONTENTS
================================================

================================================
FILE: .github/workflows/c-cpp-dev.yml
================================================
name: C/C++ CI development branch sancheck

on:
  push:
    branches: [ "development" ]

jobs: 
  precheck-and-update-tutorial:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
    - uses: actions/checkout@v4
      with:
          token: ${{ secrets.MY_GITHUB_ACTION_TOKEN }}
    - name: make
      run: make tutorial
    - name: commit
      run: |
            git config --local user.email "github-actions[bot]@github.com"
            git config --local user.name "github-actions[bot]"
            git add tutorial/*
            git commit -m "update tutorials"
    - name: push
      uses: chaoszhang/github-push-action@master
      with: 
          github_token: ${{ secrets.MY_GITHUB_ACTION_TOKEN }}
          branch: temp
          force: true


================================================
FILE: .github/workflows/c-cpp-temp.yml
================================================
name: C/C++ CI development branch sancheck

on:
  push:
    branches: [ "temp" ]

jobs:
  linux-sancheck:

    runs-on: ubuntu-latest

    steps:
    - uses: actions/checkout@v4
    - name: make
      run: make
    - name: sancheck
      run: for c in example/sancheck/*/sancheck.sh; do sh $c; done
      
  macos-sancheck:

    runs-on: macos-latest

    steps:
    - uses: actions/checkout@v4
    - name: make
      run: make
    - name: sancheck
      run: for c in example/sancheck/*/sancheck.sh; do sh $c; done
      
  macosx86-sancheck:

    runs-on: macos-15-intel

    steps:
    - uses: actions/checkout@v4
    - name: make
      run: make
    - name: sancheck
      run: for c in example/sancheck/*/sancheck.sh; do sh $c; done
      
  windows-sancheck:
    runs-on: windows-latest

    steps:
    - uses: actions/checkout@v4
    - name: configure
      run: |
           choco install cygwin --params="/InstallDir:C:\tools\cygwin /NoStartMenu /Package:make,gcc-g++"
           echo "C:\tools\cygwin\bin" >> $GITHUB_PATH
    - name: make
      run: .\make.bat
    - name: sancheck
      run: foreach ($c in Get-ChildItem example\sancheck\*\sancheck.bat) {cmd.exe /c $c}
      
  auto-push:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
    - uses: actions/checkout@v4
      with:
          token: ${{ secrets.MY_GITHUB_ACTION_TOKEN }}
    - name: Wait for linux-sancheck to succeed
      uses: fountainhead/action-wait-for-check@v1.0.0
      id: wait-for-linux-sancheck
      with:
          token: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
          checkName: linux-sancheck
          timeoutSeconds: 1800
          intervalSeconds: 30
    - name: Halt if linux-sancheck failed
      if: steps.wait-for-linux-sancheck.outputs.conclusion != 'success'
      run: exit 1
    - name: Wait for macos-sancheck to succeed
      uses: fountainhead/action-wait-for-check@v1.0.0
      id: wait-for-macos-sancheck
      with:
          token: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
          checkName: macos-sancheck
          timeoutSeconds: 1800
          intervalSeconds: 30
    - name: Halt if macos-sancheck failed
      if: steps.wait-for-macos-sancheck.outputs.conclusion != 'success'
      run: exit 1
    - name: Wait for macosx86-sancheck to succeed
      uses: fountainhead/action-wait-for-check@v1.0.0
      id: wait-for-macosx86-sancheck
      with:
          token: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
          checkName: macosx86-sancheck
          timeoutSeconds: 1800
          intervalSeconds: 15
    - name: Halt if macosx86-sancheck failed
      if: steps.wait-for-macosx86-sancheck.outputs.conclusion != 'success'
      run: exit 1
    - name: Wait for windows-sancheck to succeed
      uses: fountainhead/action-wait-for-check@v1.0.0
      id: wait-for-windows-sancheck
      with:
          token: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
          checkName: windows-sancheck
          timeoutSeconds: 1800
          intervalSeconds: 10
    - name: Halt if windows-sancheck failed
      if: steps.wait-for-windows-sancheck.outputs.conclusion != 'success'
      run: exit 1
    - name: push
      uses: chaoszhang/github-push-action@master
      with: 
          github_token: ${{ secrets.MY_GITHUB_ACTION_TOKEN }}
          branch: master
          force: true


================================================
FILE: .github/workflows/c-cpp.yml
================================================
name: C/C++ CI

on:
  push:
    branches: [ "master" ]
  pull_request:
    branches: [ "master" ]

jobs:
  linux-build:

    runs-on: ubuntu-latest

    steps:
    - uses: actions/checkout@v4
    - name: make
      run: make
    - name: commit
      run: |
            git config --local user.email "github-actions[bot]@github.com"
            git config --local user.name "github-actions[bot]"
            git add *
            git commit -m "Update to newest version with binaries"
    - name: push
      uses: chaoszhang/github-push-action@master
      with: 
          github_token: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
          branch: Linux
          force: true
  macos-build:

    runs-on: macos-latest

    steps:
    - uses: actions/checkout@v4
    - name: make
      run: make
    - name: commit
      run: |
            git config --local user.email "github-actions[bot]@github.com"
            git config --local user.name "github-actions[bot]"
            git add *
            git commit -m "Update to newest version with binaries"
    - name: push
      uses: chaoszhang/github-push-action@master
      with: 
          github_token: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
          branch: MacOS
          force: true
  macosx86-build:

    runs-on: macos-15-intel

    steps:
    - uses: actions/checkout@v4
    - name: make
      run: make
    - name: commit
      run: |
            git config --local user.email "github-actions[bot]@github.com"
            git config --local user.name "github-actions[bot]"
            git add *
            git commit -m "Update to newest version with binaries"
    - name: push
      uses: chaoszhang/github-push-action@master
      with: 
          github_token: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
          branch: MacOSx86
          force: true
  windows-build:
    runs-on: windows-latest

    steps:
    - uses: actions/checkout@v4
    - name: configure
      run: |
           choco install cygwin --params="/InstallDir:C:\tools\cygwin /NoStartMenu /Package:make,gcc-g++"
           echo "C:\tools\cygwin\bin" >> $GITHUB_PATH
    - name: make
      run: .\make.bat
    - name: commit
      run: |
            git config --local user.email "github-actions[bot]@github.com"
            git config --local user.name "github-actions[bot]"
            git add *
            git commit -m "Update to newest version with binaries"
    - name: push
      uses: chaoszhang/github-push-action@master
      with: 
          github_token: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
          branch: Windows
          force: true


================================================
FILE: .gitignore
================================================
# Prerequisites
*.d

# Compiled Object files
*.slo
*.lo
*.o
*.obj

# Precompiled Headers
*.gch
*.pch

# Compiled Dynamic libraries
*.so
*.dylib
*.dll

# Fortran module files
*.mod
*.smod

# Compiled Static libraries
*.lai
*.la
*.a
*.lib

# Executables
*.out
*.app


================================================
FILE: .gitmodules
================================================
[submodule "standalone/TAPER"]
	path = standalone/TAPER
	url = https://github.com/chaoszhang/TAPER


================================================
FILE: LICENSE
================================================
                    GNU AFFERO GENERAL PUBLIC LICENSE
                       Version 3, 19 November 2007

 Copyright (C) 2007 Free Software Foundation, Inc. <https://fsf.org/>
 Everyone is permitted to copy and distribute verbatim copies
 of this license document, but changing it is not allowed.

                            Preamble

  The GNU Affero General Public License is a free, copyleft license for
software and other kinds of works, specifically designed to ensure
cooperation with the community in the case of network server software.

  The licenses for most software and other practical works are designed
to take away your freedom to share and change the works.  By contrast,
our General Public Licenses are intended to guarantee your freedom to
share and change all versions of a program--to make sure it remains free
software for all its users.

  When we speak of free software, we are referring to freedom, not
price.  Our General Public Licenses are designed to make sure that you
have the freedom to distribute copies of free software (and charge for
them if you wish), that you receive source code or can get it if you
want it, that you can change the software or use pieces of it in new
free programs, and that you know you can do these things.

  Developers that use our General Public Licenses protect your rights
with two steps: (1) assert copyright on the software, and (2) offer
you this License which gives you legal permission to copy, distribute
and/or modify the software.

  A secondary benefit of defending all users' freedom is that
improvements made in alternate versions of the program, if they
receive widespread use, become available for other developers to
incorporate.  Many developers of free software are heartened and
encouraged by the resulting cooperation.  However, in the case of
software used on network servers, this result may fail to come about.
The GNU General Public License permits making a modified version and
letting the public access it on a server without ever releasing its
source code to the public.

  The GNU Affero General Public License is designed specifically to
ensure that, in such cases, the modified source code becomes available
to the community.  It requires the operator of a network server to
provide the source code of the modified version running there to the
users of that server.  Therefore, public use of a modified version, on
a publicly accessible server, gives the public access to the source
code of the modified version.

  An older license, called the Affero General Public License and
published by Affero, was designed to accomplish similar goals.  This is
a different license, not a version of the Affero GPL, but Affero has
released a new version of the Affero GPL which permits relicensing under
this license.

  The precise terms and conditions for copying, distribution and
modification follow.

                       TERMS AND CONDITIONS

  0. Definitions.

  "This License" refers to version 3 of the GNU Affero General Public License.

  "Copyright" also means copyright-like laws that apply to other kinds of
works, such as semiconductor masks.

  "The Program" refers to any copyrightable work licensed under this
License.  Each licensee is addressed as "you".  "Licensees" and
"recipients" may be individuals or organizations.

  To "modify" a work means to copy from or adapt all or part of the work
in a fashion requiring copyright permission, other than the making of an
exact copy.  The resulting work is called a "modified version" of the
earlier work or a work "based on" the earlier work.

  A "covered work" means either the unmodified Program or a work based
on the Program.

  To "propagate" a work means to do anything with it that, without
permission, would make you directly or secondarily liable for
infringement under applicable copyright law, except executing it on a
computer or modifying a private copy.  Propagation includes copying,
distribution (with or without modification), making available to the
public, and in some countries other activities as well.

  To "convey" a work means any kind of propagation that enables other
parties to make or receive copies.  Mere interaction with a user through
a computer network, with no transfer of a copy, is not conveying.

  An interactive user interface displays "Appropriate Legal Notices"
to the extent that it includes a convenient and prominently visible
feature that (1) displays an appropriate copyright notice, and (2)
tells the user that there is no warranty for the work (except to the
extent that warranties are provided), that licensees may convey the
work under this License, and how to view a copy of this License.  If
the interface presents a list of user commands or options, such as a
menu, a prominent item in the list meets this criterion.

  1. Source Code.

  The "source code" for a work means the preferred form of the work
for making modifications to it.  "Object code" means any non-source
form of a work.

  A "Standard Interface" means an interface that either is an official
standard defined by a recognized standards body, or, in the case of
interfaces specified for a particular programming language, one that
is widely used among developers working in that language.

  The "System Libraries" of an executable work include anything, other
than the work as a whole, that (a) is included in the normal form of
packaging a Major Component, but which is not part of that Major
Component, and (b) serves only to enable use of the work with that
Major Component, or to implement a Standard Interface for which an
implementation is available to the public in source code form.  A
"Major Component", in this context, means a major essential component
(kernel, window system, and so on) of the specific operating system
(if any) on which the executable work runs, or a compiler used to
produce the work, or an object code interpreter used to run it.

  The "Corresponding Source" for a work in object code form means all
the source code needed to generate, install, and (for an executable
work) run the object code and to modify the work, including scripts to
control those activities.  However, it does not include the work's
System Libraries, or general-purpose tools or generally available free
programs which are used unmodified in performing those activities but
which are not part of the work.  For example, Corresponding Source
includes interface definition files associated with source files for
the work, and the source code for shared libraries and dynamically
linked subprograms that the work is specifically designed to require,
such as by intimate data communication or control flow between those
subprograms and other parts of the work.

  The Corresponding Source need not include anything that users
can regenerate automatically from other parts of the Corresponding
Source.

  The Corresponding Source for a work in source code form is that
same work.

  2. Basic Permissions.

  All rights granted under this License are granted for the term of
copyright on the Program, and are irrevocable provided the stated
conditions are met.  This License explicitly affirms your unlimited
permission to run the unmodified Program.  The output from running a
covered work is covered by this License only if the output, given its
content, constitutes a covered work.  This License acknowledges your
rights of fair use or other equivalent, as provided by copyright law.

  You may make, run and propagate covered works that you do not
convey, without conditions so long as your license otherwise remains
in force.  You may convey covered works to others for the sole purpose
of having them make modifications exclusively for you, or provide you
with facilities for running those works, provided that you comply with
the terms of this License in conveying all material for which you do
not control copyright.  Those thus making or running the covered works
for you must do so exclusively on your behalf, under your direction
and control, on terms that prohibit them from making any copies of
your copyrighted material outside their relationship with you.

  Conveying under any other circumstances is permitted solely under
the conditions stated below.  Sublicensing is not allowed; section 10
makes it unnecessary.

  3. Protecting Users' Legal Rights From Anti-Circumvention Law.

  No covered work shall be deemed part of an effective technological
measure under any applicable law fulfilling obligations under article
11 of the WIPO copyright treaty adopted on 20 December 1996, or
similar laws prohibiting or restricting circumvention of such
measures.

  When you convey a covered work, you waive any legal power to forbid
circumvention of technological measures to the extent such circumvention
is effected by exercising rights under this License with respect to
the covered work, and you disclaim any intention to limit operation or
modification of the work as a means of enforcing, against the work's
users, your or third parties' legal rights to forbid circumvention of
technological measures.

  4. Conveying Verbatim Copies.

  You may convey verbatim copies of the Program's source code as you
receive it, in any medium, provided that you conspicuously and
appropriately publish on each copy an appropriate copyright notice;
keep intact all notices stating that this License and any
non-permissive terms added in accord with section 7 apply to the code;
keep intact all notices of the absence of any warranty; and give all
recipients a copy of this License along with the Program.

  You may charge any price or no price for each copy that you convey,
and you may offer support or warranty protection for a fee.

  5. Conveying Modified Source Versions.

  You may convey a work based on the Program, or the modifications to
produce it from the Program, in the form of source code under the
terms of section 4, provided that you also meet all of these conditions:

    a) The work must carry prominent notices stating that you modified
    it, and giving a relevant date.

    b) The work must carry prominent notices stating that it is
    released under this License and any conditions added under section
    7.  This requirement modifies the requirement in section 4 to
    "keep intact all notices".

    c) You must license the entire work, as a whole, under this
    License to anyone who comes into possession of a copy.  This
    License will therefore apply, along with any applicable section 7
    additional terms, to the whole of the work, and all its parts,
    regardless of how they are packaged.  This License gives no
    permission to license the work in any other way, but it does not
    invalidate such permission if you have separately received it.

    d) If the work has interactive user interfaces, each must display
    Appropriate Legal Notices; however, if the Program has interactive
    interfaces that do not display Appropriate Legal Notices, your
    work need not make them do so.

  A compilation of a covered work with other separate and independent
works, which are not by their nature extensions of the covered work,
and which are not combined with it such as to form a larger program,
in or on a volume of a storage or distribution medium, is called an
"aggregate" if the compilation and its resulting copyright are not
used to limit the access or legal rights of the compilation's users
beyond what the individual works permit.  Inclusion of a covered work
in an aggregate does not cause this License to apply to the other
parts of the aggregate.

  6. Conveying Non-Source Forms.

  You may convey a covered work in object code form under the terms
of sections 4 and 5, provided that you also convey the
machine-readable Corresponding Source under the terms of this License,
in one of these ways:

    a) Convey the object code in, or embodied in, a physical product
    (including a physical distribution medium), accompanied by the
    Corresponding Source fixed on a durable physical medium
    customarily used for software interchange.

    b) Convey the object code in, or embodied in, a physical product
    (including a physical distribution medium), accompanied by a
    written offer, valid for at least three years and valid for as
    long as you offer spare parts or customer support for that product
    model, to give anyone who possesses the object code either (1) a
    copy of the Corresponding Source for all the software in the
    product that is covered by this License, on a durable physical
    medium customarily used for software interchange, for a price no
    more than your reasonable cost of physically performing this
    conveying of source, or (2) access to copy the
    Corresponding Source from a network server at no charge.

    c) Convey individual copies of the object code with a copy of the
    written offer to provide the Corresponding Source.  This
    alternative is allowed only occasionally and noncommercially, and
    only if you received the object code with such an offer, in accord
    with subsection 6b.

    d) Convey the object code by offering access from a designated
    place (gratis or for a charge), and offer equivalent access to the
    Corresponding Source in the same way through the same place at no
    further charge.  You need not require recipients to copy the
    Corresponding Source along with the object code.  If the place to
    copy the object code is a network server, the Corresponding Source
    may be on a different server (operated by you or a third party)
    that supports equivalent copying facilities, provided you maintain
    clear directions next to the object code saying where to find the
    Corresponding Source.  Regardless of what server hosts the
    Corresponding Source, you remain obligated to ensure that it is
    available for as long as needed to satisfy these requirements.

    e) Convey the object code using peer-to-peer transmission, provided
    you inform other peers where the object code and Corresponding
    Source of the work are being offered to the general public at no
    charge under subsection 6d.

  A separable portion of the object code, whose source code is excluded
from the Corresponding Source as a System Library, need not be
included in conveying the object code work.

  A "User Product" is either (1) a "consumer product", which means any
tangible personal property which is normally used for personal, family,
or household purposes, or (2) anything designed or sold for incorporation
into a dwelling.  In determining whether a product is a consumer product,
doubtful cases shall be resolved in favor of coverage.  For a particular
product received by a particular user, "normally used" refers to a
typical or common use of that class of product, regardless of the status
of the particular user or of the way in which the particular user
actually uses, or expects or is expected to use, the product.  A product
is a consumer product regardless of whether the product has substantial
commercial, industrial or non-consumer uses, unless such uses represent
the only significant mode of use of the product.

  "Installation Information" for a User Product means any methods,
procedures, authorization keys, or other information required to install
and execute modified versions of a covered work in that User Product from
a modified version of its Corresponding Source.  The information must
suffice to ensure that the continued functioning of the modified object
code is in no case prevented or interfered with solely because
modification has been made.

  If you convey an object code work under this section in, or with, or
specifically for use in, a User Product, and the conveying occurs as
part of a transaction in which the right of possession and use of the
User Product is transferred to the recipient in perpetuity or for a
fixed term (regardless of how the transaction is characterized), the
Corresponding Source conveyed under this section must be accompanied
by the Installation Information.  But this requirement does not apply
if neither you nor any third party retains the ability to install
modified object code on the User Product (for example, the work has
been installed in ROM).

  The requirement to provide Installation Information does not include a
requirement to continue to provide support service, warranty, or updates
for a work that has been modified or installed by the recipient, or for
the User Product in which it has been modified or installed.  Access to a
network may be denied when the modification itself materially and
adversely affects the operation of the network or violates the rules and
protocols for communication across the network.

  Corresponding Source conveyed, and Installation Information provided,
in accord with this section must be in a format that is publicly
documented (and with an implementation available to the public in
source code form), and must require no special password or key for
unpacking, reading or copying.

  7. Additional Terms.

  "Additional permissions" are terms that supplement the terms of this
License by making exceptions from one or more of its conditions.
Additional permissions that are applicable to the entire Program shall
be treated as though they were included in this License, to the extent
that they are valid under applicable law.  If additional permissions
apply only to part of the Program, that part may be used separately
under those permissions, but the entire Program remains governed by
this License without regard to the additional permissions.

  When you convey a copy of a covered work, you may at your option
remove any additional permissions from that copy, or from any part of
it.  (Additional permissions may be written to require their own
removal in certain cases when you modify the work.)  You may place
additional permissions on material, added by you to a covered work,
for which you have or can give appropriate copyright permission.

  Notwithstanding any other provision of this License, for material you
add to a covered work, you may (if authorized by the copyright holders of
that material) supplement the terms of this License with terms:

    a) Disclaiming warranty or limiting liability differently from the
    terms of sections 15 and 16 of this License; or

    b) Requiring preservation of specified reasonable legal notices or
    author attributions in that material or in the Appropriate Legal
    Notices displayed by works containing it; or

    c) Prohibiting misrepresentation of the origin of that material, or
    requiring that modified versions of such material be marked in
    reasonable ways as different from the original version; or

    d) Limiting the use for publicity purposes of names of licensors or
    authors of the material; or

    e) Declining to grant rights under trademark law for use of some
    trade names, trademarks, or service marks; or

    f) Requiring indemnification of licensors and authors of that
    material by anyone who conveys the material (or modified versions of
    it) with contractual assumptions of liability to the recipient, for
    any liability that these contractual assumptions directly impose on
    those licensors and authors.

  All other non-permissive additional terms are considered "further
restrictions" within the meaning of section 10.  If the Program as you
received it, or any part of it, contains a notice stating that it is
governed by this License along with a term that is a further
restriction, you may remove that term.  If a license document contains
a further restriction but permits relicensing or conveying under this
License, you may add to a covered work material governed by the terms
of that license document, provided that the further restriction does
not survive such relicensing or conveying.

  If you add terms to a covered work in accord with this section, you
must place, in the relevant source files, a statement of the
additional terms that apply to those files, or a notice indicating
where to find the applicable terms.

  Additional terms, permissive or non-permissive, may be stated in the
form of a separately written license, or stated as exceptions;
the above requirements apply either way.

  8. Termination.

  You may not propagate or modify a covered work except as expressly
provided under this License.  Any attempt otherwise to propagate or
modify it is void, and will automatically terminate your rights under
this License (including any patent licenses granted under the third
paragraph of section 11).

  However, if you cease all violation of this License, then your
license from a particular copyright holder is reinstated (a)
provisionally, unless and until the copyright holder explicitly and
finally terminates your license, and (b) permanently, if the copyright
holder fails to notify you of the violation by some reasonable means
prior to 60 days after the cessation.

  Moreover, your license from a particular copyright holder is
reinstated permanently if the copyright holder notifies you of the
violation by some reasonable means, this is the first time you have
received notice of violation of this License (for any work) from that
copyright holder, and you cure the violation prior to 30 days after
your receipt of the notice.

  Termination of your rights under this section does not terminate the
licenses of parties who have received copies or rights from you under
this License.  If your rights have been terminated and not permanently
reinstated, you do not qualify to receive new licenses for the same
material under section 10.

  9. Acceptance Not Required for Having Copies.

  You are not required to accept this License in order to receive or
run a copy of the Program.  Ancillary propagation of a covered work
occurring solely as a consequence of using peer-to-peer transmission
to receive a copy likewise does not require acceptance.  However,
nothing other than this License grants you permission to propagate or
modify any covered work.  These actions infringe copyright if you do
not accept this License.  Therefore, by modifying or propagating a
covered work, you indicate your acceptance of this License to do so.

  10. Automatic Licensing of Downstream Recipients.

  Each time you convey a covered work, the recipient automatically
receives a license from the original licensors, to run, modify and
propagate that work, subject to this License.  You are not responsible
for enforcing compliance by third parties with this License.

  An "entity transaction" is a transaction transferring control of an
organization, or substantially all assets of one, or subdividing an
organization, or merging organizations.  If propagation of a covered
work results from an entity transaction, each party to that
transaction who receives a copy of the work also receives whatever
licenses to the work the party's predecessor in interest had or could
give under the previous paragraph, plus a right to possession of the
Corresponding Source of the work from the predecessor in interest, if
the predecessor has it or can get it with reasonable efforts.

  You may not impose any further restrictions on the exercise of the
rights granted or affirmed under this License.  For example, you may
not impose a license fee, royalty, or other charge for exercise of
rights granted under this License, and you may not initiate litigation
(including a cross-claim or counterclaim in a lawsuit) alleging that
any patent claim is infringed by making, using, selling, offering for
sale, or importing the Program or any portion of it.

  11. Patents.

  A "contributor" is a copyright holder who authorizes use under this
License of the Program or a work on which the Program is based.  The
work thus licensed is called the contributor's "contributor version".

  A contributor's "essential patent claims" are all patent claims
owned or controlled by the contributor, whether already acquired or
hereafter acquired, that would be infringed by some manner, permitted
by this License, of making, using, or selling its contributor version,
but do not include claims that would be infringed only as a
consequence of further modification of the contributor version.  For
purposes of this definition, "control" includes the right to grant
patent sublicenses in a manner consistent with the requirements of
this License.

  Each contributor grants you a non-exclusive, worldwide, royalty-free
patent license under the contributor's essential patent claims, to
make, use, sell, offer for sale, import and otherwise run, modify and
propagate the contents of its contributor version.

  In the following three paragraphs, a "patent license" is any express
agreement or commitment, however denominated, not to enforce a patent
(such as an express permission to practice a patent or covenant not to
sue for patent infringement).  To "grant" such a patent license to a
party means to make such an agreement or commitment not to enforce a
patent against the party.

  If you convey a covered work, knowingly relying on a patent license,
and the Corresponding Source of the work is not available for anyone
to copy, free of charge and under the terms of this License, through a
publicly available network server or other readily accessible means,
then you must either (1) cause the Corresponding Source to be so
available, or (2) arrange to deprive yourself of the benefit of the
patent license for this particular work, or (3) arrange, in a manner
consistent with the requirements of this License, to extend the patent
license to downstream recipients.  "Knowingly relying" means you have
actual knowledge that, but for the patent license, your conveying the
covered work in a country, or your recipient's use of the covered work
in a country, would infringe one or more identifiable patents in that
country that you have reason to believe are valid.

  If, pursuant to or in connection with a single transaction or
arrangement, you convey, or propagate by procuring conveyance of, a
covered work, and grant a patent license to some of the parties
receiving the covered work authorizing them to use, propagate, modify
or convey a specific copy of the covered work, then the patent license
you grant is automatically extended to all recipients of the covered
work and works based on it.

  A patent license is "discriminatory" if it does not include within
the scope of its coverage, prohibits the exercise of, or is
conditioned on the non-exercise of one or more of the rights that are
specifically granted under this License.  You may not convey a covered
work if you are a party to an arrangement with a third party that is
in the business of distributing software, under which you make payment
to the third party based on the extent of your activity of conveying
the work, and under which the third party grants, to any of the
parties who would receive the covered work from you, a discriminatory
patent license (a) in connection with copies of the covered work
conveyed by you (or copies made from those copies), or (b) primarily
for and in connection with specific products or compilations that
contain the covered work, unless you entered into that arrangement,
or that patent license was granted, prior to 28 March 2007.

  Nothing in this License shall be construed as excluding or limiting
any implied license or other defenses to infringement that may
otherwise be available to you under applicable patent law.

  12. No Surrender of Others' Freedom.

  If conditions are imposed on you (whether by court order, agreement or
otherwise) that contradict the conditions of this License, they do not
excuse you from the conditions of this License.  If you cannot convey a
covered work so as to satisfy simultaneously your obligations under this
License and any other pertinent obligations, then as a consequence you may
not convey it at all.  For example, if you agree to terms that obligate you
to collect a royalty for further conveying from those to whom you convey
the Program, the only way you could satisfy both those terms and this
License would be to refrain entirely from conveying the Program.

  13. Remote Network Interaction; Use with the GNU General Public License.

  Notwithstanding any other provision of this License, if you modify the
Program, your modified version must prominently offer all users
interacting with it remotely through a computer network (if your version
supports such interaction) an opportunity to receive the Corresponding
Source of your version by providing access to the Corresponding Source
from a network server at no charge, through some standard or customary
means of facilitating copying of software.  This Corresponding Source
shall include the Corresponding Source for any work covered by version 3
of the GNU General Public License that is incorporated pursuant to the
following paragraph.

  Notwithstanding any other provision of this License, you have
permission to link or combine any covered work with a work licensed
under version 3 of the GNU General Public License into a single
combined work, and to convey the resulting work.  The terms of this
License will continue to apply to the part which is the covered work,
but the work with which it is combined will remain governed by version
3 of the GNU General Public License.

  14. Revised Versions of this License.

  The Free Software Foundation may publish revised and/or new versions of
the GNU Affero General Public License from time to time.  Such new versions
will be similar in spirit to the present version, but may differ in detail to
address new problems or concerns.

  Each version is given a distinguishing version number.  If the
Program specifies that a certain numbered version of the GNU Affero General
Public License "or any later version" applies to it, you have the
option of following the terms and conditions either of that numbered
version or of any later version published by the Free Software
Foundation.  If the Program does not specify a version number of the
GNU Affero General Public License, you may choose any version ever published
by the Free Software Foundation.

  If the Program specifies that a proxy can decide which future
versions of the GNU Affero General Public License can be used, that proxy's
public statement of acceptance of a version permanently authorizes you
to choose that version for the Program.

  Later license versions may give you additional or different
permissions.  However, no additional obligations are imposed on any
author or copyright holder as a result of your choosing to follow a
later version.

  15. Disclaimer of Warranty.

  THERE IS NO WARRANTY FOR THE PROGRAM, TO THE EXTENT PERMITTED BY
APPLICABLE LAW.  EXCEPT WHEN OTHERWISE STATED IN WRITING THE COPYRIGHT
HOLDERS AND/OR OTHER PARTIES PROVIDE THE PROGRAM "AS IS" WITHOUT WARRANTY
OF ANY KIND, EITHER EXPRESSED OR IMPLIED, INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO,
THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A PARTICULAR
PURPOSE.  THE ENTIRE RISK AS TO THE QUALITY AND PERFORMANCE OF THE PROGRAM
IS WITH YOU.  SHOULD THE PROGRAM PROVE DEFECTIVE, YOU ASSUME THE COST OF
ALL NECESSARY SERVICING, REPAIR OR CORRECTION.

  16. Limitation of Liability.

  IN NO EVENT UNLESS REQUIRED BY APPLICABLE LAW OR AGREED TO IN WRITING
WILL ANY COPYRIGHT HOLDER, OR ANY OTHER PARTY WHO MODIFIES AND/OR CONVEYS
THE PROGRAM AS PERMITTED ABOVE, BE LIABLE TO YOU FOR DAMAGES, INCLUDING ANY
GENERAL, SPECIAL, INCIDENTAL OR CONSEQUENTIAL DAMAGES ARISING OUT OF THE
USE OR INABILITY TO USE THE PROGRAM (INCLUDING BUT NOT LIMITED TO LOSS OF
DATA OR DATA BEING RENDERED INACCURATE OR LOSSES SUSTAINED BY YOU OR THIRD
PARTIES OR A FAILURE OF THE PROGRAM TO OPERATE WITH ANY OTHER PROGRAMS),
EVEN IF SUCH HOLDER OR OTHER PARTY HAS BEEN ADVISED OF THE POSSIBILITY OF
SUCH DAMAGES.

  17. Interpretation of Sections 15 and 16.

  If the disclaimer of warranty and limitation of liability provided
above cannot be given local legal effect according to their terms,
reviewing courts shall apply local law that most closely approximates
an absolute waiver of all civil liability in connection with the
Program, unless a warranty or assumption of liability accompanies a
copy of the Program in return for a fee.

                     END OF TERMS AND CONDITIONS

            How to Apply These Terms to Your New Programs

  If you develop a new program, and you want it to be of the greatest
possible use to the public, the best way to achieve this is to make it
free software which everyone can redistribute and change under these terms.

  To do so, attach the following notices to the program.  It is safest
to attach them to the start of each source file to most effectively
state the exclusion of warranty; and each file should have at least
the "copyright" line and a pointer to where the full notice is found.

    <one line to give the program's name and a brief idea of what it does.>
    Copyright (C) <year>  <name of author>

    This program is free software: you can redistribute it and/or modify
    it under the terms of the GNU Affero General Public License as published
    by the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or
    (at your option) any later version.

    This program is distributed in the hope that it will be useful,
    but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
    MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the
    GNU Affero General Public License for more details.

    You should have received a copy of the GNU Affero General Public License
    along with this program.  If not, see <https://www.gnu.org/licenses/>.

Also add information on how to contact you by electronic and paper mail.

  If your software can interact with users remotely through a computer
network, you should also make sure that it provides a way for users to
get its source.  For example, if your program is a web application, its
interface could display a "Source" link that leads users to an archive
of the code.  There are many ways you could offer source, and different
solutions will be better for different programs; see section 13 for the
specific requirements.

  You should also get your employer (if you work as a programmer) or school,
if any, to sign a "copyright disclaimer" for the program, if necessary.
For more information on this, and how to apply and follow the GNU AGPL, see
<https://www.gnu.org/licenses/>.


================================================
FILE: README.md
================================================
# Accurate Species Tree EstimatoR (ASTER❋)

[<img src="misc/ASTER.png" width="250"/>](misc/ASTER.png)

A family of optimatization algorithms for species tree inference:
1. [ASTRAL-IV](tutorial/astral4.md) (from unrooted gene tree ***topologies*** with integrated CASTLES-II for branch lengths)
2. [ASTRAL-Pro3](tutorial/astral-pro3.md) (from unrooted gene ***family*** tree topologies with integrated CASTLES-Pro)
3. [Weighted ASTRAL](tutorial/wastral.md) (from unrooted gene trees with branch ***lengths*** and/or ***supports***)
4. [CASTER-site](tutorial/caster-site.md) (from ***whole genome alignments*** or aligned sequences)
5. [CASTER-pair](tutorial/caster-site.md) (from ***whole genome alignments*** or aligned sequences)
6. [WASTER](tutorial/waster.md) (from ***raw reads***)
7. SISTER (from optical-map-like distance data or shape data)
8. D\* statistic (interspecific hybridization detection)

# Announcements

## Available on Bioconda

We thank Dirk-Jan M. van Workum, Joshua Zhuang, and many other contributors who make ASTER available on [Bioconda](https://bioconda.github.io/recipes/aster/README.html).

## Integrated in Phylosuite

Many ASTER tools have been integrated in [PhyloSuite](http://phylosuite.jushengwu.com/), an integrated and scalable desktop platform for streamlined molecular sequence data management and evolutionary phylogenetics studies.

## GUI for Windows users

Please check out our software with GUI for ASTRAL, ASTRAL-Pro, and wASTRAL. Simply download the [zip file](https://github.com/chaoszhang/ASTER/archive/refs/heads/Windows.zip), extract the contents, enter `exe` folder, and click `aster-gui.exe`.
 
## Bug Reports

Contact ``chaozhang@pku.edu.cn``, [``aster-users@googlegroups.com``](https://groups.google.com/forum/#!forum/aster-users), or post on [ASTER issues page](https://github.com/chaoszhang/ASTER/issues).

# Documentations
- The rest of this README file
- Program specific tutorials (see EXECUTION section)
- Forums (feel free to ask questions or ask for help running ASTER):
  - [User group discussions](https://groups.google.com/forum/#!forum/aster-users)
  - [ASTER issues page](https://github.com/chaoszhang/ASTER/issues)
  - QQ group: 130635706

# INSTALLATION
For most users, installing ASTER is ***very*** easy!
Install using one of three approaches:
  - You simply need to download the zip file for [Windows](https://github.com/chaoszhang/ASTER/archive/refs/heads/Windows.zip)/[MacOS ARM](https://github.com/chaoszhang/ASTER/archive/refs/heads/MacOS.zip)/[MacOS X86](https://github.com/chaoszhang/ASTER/archive/refs/heads/MacOSx86.zip)/[Linux](https://github.com/chaoszhang/ASTER/archive/refs/heads/Linux.zip) and extract the contents to a folder of your choice.
  - Alternatively, you can clone the [github repository](https://github.com/chaoszhang/ASTER.git) and checkout the branch named Windows/MacOS/Linux.
  - For MacOS/Linux users, you can also install ASTER using [conda](https://bioconda.github.io/recipes/aster/README.html#package-aster):
    ```
	conda install aster
	```

Binary files should be in the `exe` folder for Windows or `bin` folder otherwise. If you are lucky, these may just work as is and you may not need to build at all.

## For Linux/MacOS/WSL users
1. In terminal, `cd` into the downloaded directory and run `make`.
  - If you see `*** Installation complete! ***` then you are done!
  - If you see `Command 'g++' not found` then before rerunning `make`,
    - Debian (Ubuntu) users try
      ```
      sudo apt update
      sudo apt install g++
      ```
    - CentOS (RedHat) users try
      ```
      sudo yum update
      sudo yum install gcc-c++
      ```
    - Unix (MacOS) users should be prompted for installing `g++` and please click "install". If no prompt, try `g++`. Please ensure that Clang version is at least 14.
2. Binary files should be in the `bin` folder.

## For Windows users
- Executables for x86-64 are available in `exe` folder and it is **very likely** that they already work.
- [Windows Subsystem for Linux (WSL)](https://docs.microsoft.com/en-us/windows/wsl/install) is HIGHLY recommanded if you need to install on your own! Please follow instructions in "For Linux/Unix/WSL users" section.
- To compile windows excutables:
  1. Download [MinGW](https://sourceforge.net/projects/mingw-w64/) and install ***posix*** version for your architecture (eg. x86-64)
  2. Add path to `bin` folder of MinGW to [system environment variable `PATH`](https://www.google.com/search?q=Edit+the+system+environment+variables+windows)
  3. Double click `make.bat` inside the downloaded directory

# EXECUTION
Please click the link below:
1. [ASTRAL-IV](tutorial/astral4.md)
2. [ASTRAL-Pro3](tutorial/astral-pro3.md)
3. [Weighted ASTRAL](tutorial/wastral.md)
4. [CASTER-site](tutorial/caster-site.md)
5. [CASTER-pair](tutorial/caster-site.md)
6. [WASTER](tutorial/waster.md)

# HELP ME CHOOSE A SUITABLE TOOL
## Chao's preference in a nutshell
[<img src="misc/toolpick.png" width="500"/>](misc/toolpick.png)

## FAQ
Q: I want to reconstruct a phylogenetic tree without alignments.

A: I recommend **WASTER**, which can accurately infer family-level species tree with short reads with even 1.5X coverage. This tool can also be used to build an adequate order-level guide tree for CACTUS. (You will be amazed by how accurate this "guide tree" is!)

Q: I have a supermatrix of SNPs in fasta/phylip format and I want a "quick-and-dirty" run to get an adequate phylogenetic tree.

A: I recommend **CASTER-site**, which is usually 1-2 magnitudes faster than concatenation-based maximum likelihood methods yet more accurate in presence of incomplete lineage sorting with enough data.

Q: My dataset has a lot of muti-copy genes (e.g. plants) and I want to make an effort to utilize these precious signals.

A: I highly recommend **ASTRAL-Pro3**, which takes as input non-rooted non-labelled gene family trees. ASTRAL-Pro3 does not need to know the homology relationships of genes, but you still need to reconstruct gene family trees by yourself using RAxML/IQTree/Fasttree.

Q: I have aligned genomes (>10M sites) and the average nucleotide identity is >80% between closely related species (e.g. birds, mammals, or abundant taxon sampling).

A: I recommend **CASTER-site** (faster) and **CASTER-pair** (slower). Those methods are usually 1-2 magnitudes faster than concatenation-based maximum likelihood methods yet more accurate in presence of incomplete lineage sorting. Please run both and select the species tree that makes more sense.

Q: I have gene trees with branch lengths and Bootstrap/Baysian supports and I know that horizontal gene transfers and hybridizations are rare.

A: I recommend **Weighted ASTRAL**. It utilizes branch lengths and supports to improve accuracy.

Q: I have gene trees but they do not satisfy the requirements for wASTRAL.

A: You can still use **ASTRAL-IV**. By the way, ASTRAL-IV is also useful for finding the supertree.

# Publication
Chao Zhang, Rasmus Nielsen, Siavash Mirarab, ASTER: A Package for Large-scale Phylogenomic Reconstructions, Molecular Biology and Evolution, 2025, msaf172, https://doi.org/10.1093/molbev/msaf172

# Contributors
- Chao Zhang
- Siavash Mirarab
- Yasamin Tabatabaee
- Tandy Warnow
- Rasmus Nielsen

(Contributors are listed in chronological order)

# ACKNOWLEGEMENT
ASTER code uses Regularized Incomplete Beta Function by Lewis Van Winkle under zlib License.

================================================
FILE: example/caster/fasta_alignments/gene1.fa
================================================
>Human
CCGTTTTCAGGTAAGACCCGTCGGATTTCCTATAGTGCGCTCTAGAAAGGGGCATTACTGCGAATATCAGATTATTCGGGGAGACTCCAAATTGCTGCCTTGACAGAGCGGACGGCCTCCCCGACGAGGCCTATCGAATTGGAGCGATGATCCTTCTCGAAGCCTGGATTTGAATATGTTTCGAATCGTTAACCACTTACTCTGGCGAGGACCCCGCTATAAAACCGATACGTTCATTTGACGTCACTCAGGCGGACACCGTCGCGAAGAAGAAGTTGGGGCATGGTAGCGGAAATGGTTAGTGCCGTTAGACTCCACCTTAAGGAGTACGACGGGCGCTACCGTACACAGCGCTTCTTAACTTGGGCCAAGGAGATGTGATACCGAAGCAGTTGAACAACGGCACATAGTTTGTCAATGGCATGGGGAATGCGCGTTACAACCTAAGTTCGCTCCTAGCTATAAGTAACCTTTGGATCACTGATAACACATACGTGCCG
>Chimpanzee
CCGTTTTCAGGTAAGACCCGTCGGGTTTCCTATAGTGCGCTCTAGAAAGGGGCATTACTGCGAATATCAGATTATTCGGGGAGACTCCAAATTGCTGCCTTGATAGAGCGGACGGCCTCCCCGACGAGCCCTATCGAATTGGAGCGATGATCCTTCTCGAAGCCTGGATTTGAATATGTTTCGAATCGTTAACCGCTTACTCTGGCGAGGACCTCGCTATAAAACCGATACGTTCATTTGACGTCACTCAGGCGCACACCGTCGCGAAGAAGAAGTTGGGGCATGGTAGCGGAAATGGTTAGTGCCGTTAGACTCCACCTTAAGGAGTACGACGGGCGCTACCGAACACAGCGCTTCTTAACTTGGGCCAAGGAGATGTGATACCGAAGCAGTTGAACTACGGTACATAGTTTGTCAATGGCATGGGGAATGCGCGTTACAACCTAAGTTCGCTCCTAGCTATAAGTAACTTTTGGATCACTGATAACACATACGGGCCG
>Gorilla
CCGTATTCAGGTAAGACCCGTCGGGTTTCCTATAGTGCGCTCTAGAAAGGGGCATTACAGCGAATATCAGATTATTCGGGGAGACTCCAAATTGCTGCCTTGATAGAGCGGACGGCCTCCCCGACGAGCCCTATCGAATTGGAGCGATGATCCTTCTCGATGCCTGGATTTGAACACGTTTCGAATCGTTAACCGCTTACTCTGGCGAGGACCCCGCTATAAAACCGATACGTTCATTTGACGTCACTCAGGCGGACACCGTCGCGAAGAAGAAGTTGGGGCATGGTAGCGGAAATGGTTAGTGTCGTTAGACTCCACCTTAAGGAGTACGACGGGCGCTACCGCACACAGCGCTTCTTAACTTGGGCCAAGGAGATGTGATACCGAAGCAGTTGAACAACGGCACATAGTTTGTCAATGGCATGGGGAATGCGCGTTACAACCTAAGTTCGCTCCTAGCTATAAGTAACTTTTGGATCGCTGATAACACATACGGGCCG
>Orangutan
CCGTTTTCAGGTAAGACCCGTCGCGTTTCCTATAGTGCGCTCTAGAAAGGGGCATTACTGCGAATAGCAGATTATACGGGGAGACTACAAATTGCTGCCTTGATAGAGCGGACGGCCTCCCCGACGAGCCCTATCGAATTGGAGCAATGATCCTTCTCGAAGCCTGGATTTGAATATGTTTCGTATCGTTTACCGCTTACTCTGGCGATGGCCCCGCTATAAAACCGATACGATCATTTGACGTCACTCATGCGGACACCGTCGCGAGGAAGAAGTTGGGCCGTGGTAGCGGAAATGGTTAGTGCCGTTAGACTCCACCTTAAGGAGTAGGACGGGCGCTACCGTACTCAGCGCTACTTAACTTGGGCCAAGGAGATGTTATACCGAAGCAGATGAAAAACGGCACAGAGTTTGTCAATGGCATGGGGAATGCGCGTTACAACCTAAATTCGCTCCTAGCTATAAGTAACTTTTGGATCGCTGATACCACAGACGGGCCG


================================================
FILE: example/caster/fasta_alignments/gene2.fa
================================================
>Human
GATTCAACACACTCTAAGCCGCGGCACTCAATTCTCGGAAGAAGCAGGCCCTTGATATCACCAACGAGTTTGCTATATTCGTGCATGCCCGGAGATAGGCGCCAGTGGCCGGGCGGCGAAGAGTGGCGGGATCCCCCTAAGTATTTGAGCCGACCTATTCCTCTCAGTGTCAGACCCATCAAAGAATGTACAAAGTGACCCTTACAAGTACTTAGACCAGCCTCTAAACCGAACATTCCGATACTGGCCAAATTGCAGAACAGATGCGGCAGTGGCTGCGTCTCTCTGTCATGATACAAGGCGTTCTCTAGCAGTTGACCATCCTGTTGCAACAGCCTACTCCTCAAGCTCTGAGACTACCCCCCTTTATCAGGTTAGGCACCTGCCGTGGAATATAGTGGATGAAGAATCACGGCCTTCGTCTATCTGACATCCCGGATAAGGTTCCCTAGGAGCGAGTCTATCCTCGACACTGAAACGTGGTGCACAATGCCGCGAAT
>Chimpanzee
GATTCAACACACTCTAAGCCGCGGCACTCAATTCTCGGAAGAAGCAGGCCCTTGATATCACCAACGTGTTTGCTATATTCGTGCATGCCCGGAGATAGGCGCCAGTGGCCGGGCGGCGAAGAGTGGCGGGATCCCCCTAAGTATTTGAGCCGACCTATTCCTCTCAGTGTCAGACCCATCAAAGAATGTACAAAGTGACCCTTACAAGTACTTAGACCAGCCTCTAAACCGAACATTCCGATACTGGCCAAATTGTAGAACAGATGCGGCAGTGGCTGCGTCTCTCTGTCATGATACAAGGCGTTCTCTAGCAGTTGACCATCCTGTTGCAACAGCCTACTCCTCAAGCTCTGAGACTACCCCCCTTTATCGGGTTAGGCACCTGCCGTGGAATATAGTGGATGAAGAATCACGGCCTTCGTCTATCTGACATCCCGGATAAGGTTCCCTAGGAGCGAGTCTATCCTCGACACTGAAACGTGGTGCAGAATGCCGCGAAT
>Gorilla
GATTCAACACACCCTAACCCGCGGCACTCAATTCTCGGAAGAAGCAGGCCCTTCATATCACCAACGAGTTCGCTATATTCGTGCCTGCCCGGAGATAGGCGCCAGTGGCCGGGCGGCGAAGAGTGGCGGGATCCCCCTAAGTATTTGAGCCGACCTATTCCTCTCAGGGTTAGACCCATCAAAGAATGTACAAAGTGACCCTTACGAGTACTTAGACCAGCCTGTAAACCGAACATTCGAATACTGTCCAAATTGTAGAACAGATGCGGCAGTGGCTGCGTCTCTCTGTCATGTTACAAGGCGTTCTCTAGCAGTTGACCATCCTGTTGCAGCAGCCTACTCCTCAAGCTCTGAGACTACCCCCCCTTATCGGGTTAGGCACCTGCCGTGGAATATAGTGGATGAAGAATCACGGCCCTCGTCTATTTGACATCCCGGACAAGGTTCCCGAGGAGCGAGTCTATCCTCGACACTGAAAAGTGGTGCAGAAAGCCGCGAAT
>Orangutan
GATTCAACACACTCTAAGCCGTGGCACTTAATTCTCGGAAGAAGCAGGCCCTTCAAATCACCAACGAGTTCGCCATATTCGTGCATGCCCGGAGATAGGCGCCAGTGGCCGGGCGGCGAAGAGTCGCGTGATCCCCCTAAGTATTTGAGCCGACCTATACCTCTCAGGGTTAGACCCATCAAAGAATGTACAAAGTGACCCTTACGAGTACTTAGACCCGCCTCTAAACCGAACATTCGGATACAGGCCAAATGGTAGAACAGATGCGGCAGTGGCTGCGTCTCTCTGTCAAGATACAATGGGTTCTCTAGCATTTGACCATCCTGTAGCAACAGCCTACTACTCAAGCTCTGAGACTATCCCCCTTTATCGGGTTAGGCACCTGCCGAGGAATATAGTGGATGAAGAATCACGGCCTTCGTCTAACTGACATCCCAGATAAGGTTCCCTAGGAGCGAGTCTATCCTCGACACTGAAACGTGGTGCAGAATGCCGCGAAT


================================================
FILE: example/caster/fasta_alignments/gene3.fa
================================================
>Human
CGGACGCGAGGCGGACCTCAACATTTCTCTAAGGCTTCCCACTAAATTAACACTAGATTTACGCATGTTCAGAGCTAAGAAAACATGAGCGAGATGGTGGCGTGTAACTCCACCGCGATCCGTCATATAATATCCGTGTGATTGGTGGTCAGTTGCAGGCAAAAAACAGAGAAGAAAACTAACAACCTAGAATAGTCCCGTACTAGGTAGCAAGTGGTATGAGCTTTCTTAAAAAGTTTTGTGTTGAATATCGTTAACATGAGTCCAGATCCACGCCATATTCAGCCCTTACTGTCCAGAACGCATAGTAGCCGCTTAACGGCCCAAGAGGGGACCTACCGGGGCCCTTGGGGATACGATCTAATACGCACATATTAAAGACACTTCATCCTTGTTCGAATGAAACACCATGGAGCCCGCCGGATTAATATCTGTACGCATGCGTTAAATGTGGGAGGGTTGTGGGCGATGTTACAGATACGACAATCAGGTCGCGAAGT
>Chimpanzee
CGGACGCGAGGCGGACCTCAACATTTCTCTAAGGCTTCCCACTAAATTAACAATAGATCTACGGATGTTCAGAGCTAAGAAAATATGAGCGAGATGGTGGCGTGTAACTCCACCGCGATCCGTCATATAATATCCGTGTGATTGGTGGTCAGTTGCAGGCAAAAAACAGTGAAGAAAACTAACAACCTAGAATAGTCCCGTACTAGGTAGCAAGTGGTATGAGCTTTCTTAAGAAGTTTTGTGTTGAATATCGTTAACATGAGTCCAGATCCACGCCATATTCAGCCCTTACTGTCCAGAACGCATAGTAGCCGCTTAACGGCCCAAGAGGGGACCTACCGGGGCCCTTGGGGATACGATCTAATACGCACATATTAAGGACCCTTGCTCCTTGTTCGAATGGAACACCATGGAGCCCGCAGGATTAATATCTGTACGCATGCGTTAAATGTTGGAGGGTTGTGGGCGATGTTACAGATACGACAATCAGGTCGCGAAGT
>Gorilla
CGGACGCGAGGCGGACCTCAACATTTCTCTAAGGCTTCCCACTAAATTAACAATAGATTGACGGATGTTCAGAGCTAAGAAAATATGAGCGAGATGGTGGCGTGTAACTCCACCACGATCTGTCATATGATATCCGTGTGATTGGTGGTCAGTGGCAGGCAATAAACAGTTAAGAAAACTAACAACCTTGAATAGTCTCGTACTAGGTAGCAAGTGGTATGAGCTTTCTTAAAAAGTTTTGTGTTGAATATCGTTAACATGAGTCCAGATCCACACCATATTCAGCCCTTACTGGCCAGAACGCATAGTAGCCGCTTAACGGCCCAAGAGTGGACCTACCGGGGCCCTTGGGGATACGATCTAATACGCACATATTAATGACACTTGCTCCTTGTTCGACTGAAACACCATGGAGCCCGCCGGATTAATATCTGTACGCATGCGTTAAATGTGGGAGGGTTGTGGGCGATGTTACAGATACGACAATCAGGTCGCGAAGT
>Orangutan
CGGACGCAAGGCGGACGTCCACATTTCTCTAAGGCTTCCCACTAAATTAACAATAGATTTACGGAGGTTCAGAGCTAGGAAAGTATGAGCGAGATGGTGGCGTGTAACTCCACCACGATCCGTCATATAATATCCGTGTGATTGGTGGTCAGTGGCAGGCAATAAACCGTGAAGAAAACTAACAAACTAGAATAGTCCCGTATTAGGTAGCAAGTGGTATGAGCTTTCTTAAAAAGTTTTGTGTCGAATATCGTTAACATGAGTCTAGTTCCGCGCCATATTCAGCCCTTACTGTCCAGAACGCATAGTGGCCGCTTAACACCCCAAGAGCGGACCTACCGGGGCCCTTGGGGATACGATCTAATACGCACATACTAAAGACACTTGCTCCTTGTTCGACTAAAACACCATGGAGCCCGCCGGATTAATATCTGTACGCATGCGTTAAATGTGGTAGGGTTGTGGGCGCTGTTACAGATACGACAATCAGGTCGCGTAGT


================================================
FILE: example/caster/fasta_alignments/gene4.fa
================================================
>Human
GCGACGCTCTAAGACCTGTTCAGTGTCTAGACCCGAGTGGAGTAGCTGCTTTGATTCTCCGGGTAACTGTCTATCCACCGGGTACCGTGCGAACTAATAGCTACTACCAAGAGAAGAAAGCAGAATGGAGATGACGCTGAATGGTTAACCCATAGGATGTGTTACTAAGTATAACCCGCCTGTGTTCAATATAGGCGGGGTTTCATGTGCGCTTGCTAATGAAGCCTCGTCGGAAATTGCTTTCATTTTCTCTAGTTAATGTCAATACGTATTATATCGAAGGGGAATGGTTTCTAGGAACACCGGGTCTGTAAAGCAATTGTATTGTGGCTCAAGAGCGGGTCCATAACTCCTCACGTCAGGGTACATGGGCGGCCTTTCACCATGTATAAAAACTACTGCCGAGGAGGCGAGTTCCACTAAAGGACAGAGCAGCGGAGGGCTGGCCATACTTAAGGAAAGGTAACAGAACGGAAGGAAAGACAGAGAAAAGGATTAGA
>Chimpanzee
GCCACGCTCTAAGACCTGTTCAGTGTATAGACCCGAGTGGATTGGCTGCTTTGATTCTCCGGGTAACTGTCTATCCACCGGGTACCGTGCGAACTAATAGCTACTACCAAGGGAAGAAAGCAAAATGGAGATGACGCTGAATGGTTAACCCAAAGGATGTGTTCCTAAGTATAACCCGCCTGTGTTCAATATAGGCGGGGTTTCATGTGCGCTTGCTAATGAAGCCTCGTCGGAAATTGCTTTCATTTTCTCTAGTTAATGTCAATACGTATTATATCGAAGGGGAATGGTTTCTAGGAACACCGGGTCTGTAAAGCAATTGTATTGTGGCTCAAGAGCGGGTCCATAACTCCTCACGTCAGGTTACATGGGCGGCCTTTCACCATGTATAAAAACTACTGCCGAGGAGGCGAGTTCCACTAAAGGACAGAGCAGCGGAGGGCTGGCCATACTTAAGGAAAGGTAACAGAACGGAAGGAAAGACAGAGAAAAGGATTAGA
>Gorilla
GCCACGCTCTAAGTCCTGTTCAGTGTCAAGACCCGAGTGGATTGGCTGCTTTGTTTCTCCGGGTAACTCTCTATCCACCGGGTACCGTGCGAACTAATAGCTACTACCAAGGGAAGAAAGCAAAATGGAGATGACGCTGAATGGTTAACCCAAAGGATGTGTTACTAAGTATAACCCGCCTGTGTTCAATATAGGCGGGGTTTCATGTGCGCTTGCTAATGAAGCCTCGTCGGAAATTGCTTTCAATTTCTCTAGTTAATGGCAATACGTATTATATCGAAGGGGAATGGTTTCTAGGTACACCGGGTCTGTAAAGCAATTGTATTGTGGCTCAAGAGCGGGTCCATAACTCCTCACGTCAGGGTACATGGGCGGCCTTTCACCATGTATAAAAACTACGGCCGAGGAGGCGAGTTCCACTAAAGGACATAGCAGCCGAGGGCTGGCCATACTTAAGGAAAGGTAACAGAACGGAAGGAAAGACAGAGAAATGGATTAGA
>Orangutan
CCCACGCTCTAAGTCCTGTTCAGTGTCAAGACCCGAGTGGATTGGGTGCTTTGTTTCTCCGGGTAACTGTCTATCCACCGGGTACCGTGCGAACTAATAGCTAATACCAAGGGAAGAAAGCTAAATGGAGATGACGCTGAAGGGTTAACCCAAAGGATGAGTTACTAAGTATAACCCGCCCGTGTTCGATATAGGCGGGGTATCATGTGCGCTTGCTAACGAAGCCTCGTGGGAAATAGCTTCCAATTTCTCTAGTTAATGTCAATACGTATTATATCGAAGGGAAATGGATTCTAGGTACACCGGGTCTGTAACGCAATTGTATTGTGGCTCGAGAGTGGGTCCATAACTCCTCACGTCAGGGTACATGGGCGGCCTTTGACCATGTATAAAAACAACGGCCGATGAGGCGACTTCCACTAAAGGAGAGAGCAGCGGAGGGCTGGCCATACTTAAGGAAAGGTAACAGAACGGAAGGAAAGACAGAGAAATGGATTAGA


================================================
FILE: example/caster/fasta_alignments/gene5.fa
================================================
>Human
CTTCATTGCCGTCGGCGCAATCCTTCGCACACCAAGGGTATTATAGCCATGTTCGCCGCTTTTGCCCTAGACTACTGCAAGCACCCTCCGGATCGCGAGCTAGAGCGTCCATCGCTGCCTAAGAATATACTTGCACAAATAGCCACTCCATTACTCATTCAAAATGCCGTCGGTCGACCGTCGGTGTCCCATACTCCGTTTCGTCCCTCCCACATAATTTAATGGGGGGAAGACATTTGACGTGCGTATGACCAGAAGCTTTCCACTGCCGAGACAATGCGGCATTGATAACTCGCCTTGAGTACATACGATGTCCTATTCAATAATCATACATTTCCCAGTGAAGTTGGCATTGGCTCATGCACTACTCGTGAATCGCTCTGGTGCGAAGTGTGGAGGCTGACTAAGTCACTAGATCAACCCCGCCCAATCCTAAAATGGCAACTTCGTTGAGTGTTCCTCGGGGTATATACTTCCAATATGATATTCAGTTAGAGAGT
>Chimpanzee
CTTCATTGCCGTCGGCGCAATCCTTCGCACACCAAGGGTTTTATAGCCATGTTCGCCGCTTTTGACCTAGTCTACTGCAAGCACCCTCCGGATCGCGAGCTAGTGCGTCCATCGCTGCCTAAGAATATACTTGCACAAATAGCCACTCCATTACTCATTCAAAATGCCGCCGGTCGACCGTCGGTGTCCCACACTCCGTTTCGTCCCTCCCACATAATTTAATGGGGGGAAGACATATGACGTGCGTATGACCAGAAGCTTTCCACTGCCGAGACAATGCGGCATTGATAACTCGCCTTGAGTACATACGATGTCCTATTCAATAATCATACATTTCCCAGTGAAGTTGGCATTGCCTCATGCACTACTCGTGAATCGCTCTGGTGCGAAGTGTGGAGGCTGACTAAGTCACTAGATCAACCCCGCCCAATCCTAAAATGGCAACTTCGTTGAGTGTTCCTCGGGGTATATACTTCCAATATGATATTCAGTTAGAGAGT
>Gorilla
CTTTATTGCCGTCGGCGCAATCCTTCGCACACCAAGGGTATTATAGCCATGTTCGCCGCTTTTGCCCTAGACTACTGCGAGCACCCTCCAGATCGCGAGCTACTGCGTCCATCGCTGCGTAAGAGTATACTTGCACAAATAGCCACTCTATTACTCATTCAAAATGCCGCCGGTCGACCGTCGGTGTCCCATACTCCGTTTCGTCCCGCCCAGATAATTTACTGGGGGGAAGACATTTGACGTGCGTATGACCAGAAGCTTTCCACTGCCGAGACAATGCGGCATTGATAACTCGCCTTGAGTACATACGATGTCCTATTCTATAATCATACATTTCCCAGTGAAGTTGGCATTGCCTCATGCAGTACTCGTGAATCGCTCTGGTGCGAAGTGTGGAGGCTGACTAAGTCACTAGATCAACCCCGCCCAATACTAAAATGGCAACTGCGTTGAGTGTTCCTCGGGGTATAAACTTCCAATATGATATTCAGTTAGAGAGT
>Orangutan
CTTCATTGCCGTCGGCGCAATCCTTCGCACACCAAGGGTAGCATAGCCATGTTCGTCGCTTTTGCGCTAGACTACTGCAAGCACCCTCCAGATCGCGAGCTACTGCGTCCATCGCTGCCTAAGAGTATACTTGCACAAATAGCCACTCCATTACTCATTCAAAATGCCGCCGGTCGACCGTCGGTGTCCCATACTCCGGTTCGTCCCTCCCAGATAACTTAAAGGGGGCAAGACATTTGACGTGCGTATGACCAGAAGCTTTCCAATACCGAGACAATCCGGCATTGATAACACTCCTTGAGTACATACGATGTCCTATTCAATAATCATACATTTGCCAGTGAAGTCGGTATTGCGTCATGCACGACTCGTGGATCGCTCTGGTGCGAAGTATGGAGGCCGACTAAGTCACTAGATCAACCCCGCCCAATCCTAAAATGGCAACTGCGTTGAGTGTTCCTCGGGGTATATACTTCAAATATGATATTCAGTTAGAGAGT


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FILE: example/caster/phylip_alignments/gene1.phy
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4 500
Human CCGTTTTCAGGTAAGACCCGTCGGATTTCCTATAGTGCGCTCTAGAAAGGGGCATTACTGCGAATATCAGATTATTCGGGGAGACTCCAAATTGCTGCCTTGACAGAGCGGACGGCCTCCCCGACGAGGCCTATCGAATTGGAGCGATGATCCTTCTCGAAGCCTGGATTTGAATATGTTTCGAATCGTTAACCACTTACTCTGGCGAGGACCCCGCTATAAAACCGATACGTTCATTTGACGTCACTCAGGCGGACACCGTCGCGAAGAAGAAGTTGGGGCATGGTAGCGGAAATGGTTAGTGCCGTTAGACTCCACCTTAAGGAGTACGACGGGCGCTACCGTACACAGCGCTTCTTAACTTGGGCCAAGGAGATGTGATACCGAAGCAGTTGAACAACGGCACATAGTTTGTCAATGGCATGGGGAATGCGCGTTACAACCTAAGTTCGCTCCTAGCTATAAGTAACCTTTGGATCACTGATAACACATACGTGCCG
Chimpanzee CCGTTTTCAGGTAAGACCCGTCGGGTTTCCTATAGTGCGCTCTAGAAAGGGGCATTACTGCGAATATCAGATTATTCGGGGAGACTCCAAATTGCTGCCTTGATAGAGCGGACGGCCTCCCCGACGAGCCCTATCGAATTGGAGCGATGATCCTTCTCGAAGCCTGGATTTGAATATGTTTCGAATCGTTAACCGCTTACTCTGGCGAGGACCTCGCTATAAAACCGATACGTTCATTTGACGTCACTCAGGCGCACACCGTCGCGAAGAAGAAGTTGGGGCATGGTAGCGGAAATGGTTAGTGCCGTTAGACTCCACCTTAAGGAGTACGACGGGCGCTACCGAACACAGCGCTTCTTAACTTGGGCCAAGGAGATGTGATACCGAAGCAGTTGAACTACGGTACATAGTTTGTCAATGGCATGGGGAATGCGCGTTACAACCTAAGTTCGCTCCTAGCTATAAGTAACTTTTGGATCACTGATAACACATACGGGCCG
Gorilla CCGTATTCAGGTAAGACCCGTCGGGTTTCCTATAGTGCGCTCTAGAAAGGGGCATTACAGCGAATATCAGATTATTCGGGGAGACTCCAAATTGCTGCCTTGATAGAGCGGACGGCCTCCCCGACGAGCCCTATCGAATTGGAGCGATGATCCTTCTCGATGCCTGGATTTGAACACGTTTCGAATCGTTAACCGCTTACTCTGGCGAGGACCCCGCTATAAAACCGATACGTTCATTTGACGTCACTCAGGCGGACACCGTCGCGAAGAAGAAGTTGGGGCATGGTAGCGGAAATGGTTAGTGTCGTTAGACTCCACCTTAAGGAGTACGACGGGCGCTACCGCACACAGCGCTTCTTAACTTGGGCCAAGGAGATGTGATACCGAAGCAGTTGAACAACGGCACATAGTTTGTCAATGGCATGGGGAATGCGCGTTACAACCTAAGTTCGCTCCTAGCTATAAGTAACTTTTGGATCGCTGATAACACATACGGGCCG
Orangutan CCGTTTTCAGGTAAGACCCGTCGCGTTTCCTATAGTGCGCTCTAGAAAGGGGCATTACTGCGAATAGCAGATTATACGGGGAGACTACAAATTGCTGCCTTGATAGAGCGGACGGCCTCCCCGACGAGCCCTATCGAATTGGAGCAATGATCCTTCTCGAAGCCTGGATTTGAATATGTTTCGTATCGTTTACCGCTTACTCTGGCGATGGCCCCGCTATAAAACCGATACGATCATTTGACGTCACTCATGCGGACACCGTCGCGAGGAAGAAGTTGGGCCGTGGTAGCGGAAATGGTTAGTGCCGTTAGACTCCACCTTAAGGAGTAGGACGGGCGCTACCGTACTCAGCGCTACTTAACTTGGGCCAAGGAGATGTTATACCGAAGCAGATGAAAAACGGCACAGAGTTTGTCAATGGCATGGGGAATGCGCGTTACAACCTAAATTCGCTCCTAGCTATAAGTAACTTTTGGATCGCTGATACCACAGACGGGCCG


================================================
FILE: example/caster/phylip_alignments/gene2.phy
================================================
4 500
Human GATTCAACACACTCTAAGCCGCGGCACTCAATTCTCGGAAGAAGCAGGCCCTTGATATCACCAACGAGTTTGCTATATTCGTGCATGCCCGGAGATAGGCGCCAGTGGCCGGGCGGCGAAGAGTGGCGGGATCCCCCTAAGTATTTGAGCCGACCTATTCCTCTCAGTGTCAGACCCATCAAAGAATGTACAAAGTGACCCTTACAAGTACTTAGACCAGCCTCTAAACCGAACATTCCGATACTGGCCAAATTGCAGAACAGATGCGGCAGTGGCTGCGTCTCTCTGTCATGATACAAGGCGTTCTCTAGCAGTTGACCATCCTGTTGCAACAGCCTACTCCTCAAGCTCTGAGACTACCCCCCTTTATCAGGTTAGGCACCTGCCGTGGAATATAGTGGATGAAGAATCACGGCCTTCGTCTATCTGACATCCCGGATAAGGTTCCCTAGGAGCGAGTCTATCCTCGACACTGAAACGTGGTGCACAATGCCGCGAAT
Chimpanzee GATTCAACACACTCTAAGCCGCGGCACTCAATTCTCGGAAGAAGCAGGCCCTTGATATCACCAACGTGTTTGCTATATTCGTGCATGCCCGGAGATAGGCGCCAGTGGCCGGGCGGCGAAGAGTGGCGGGATCCCCCTAAGTATTTGAGCCGACCTATTCCTCTCAGTGTCAGACCCATCAAAGAATGTACAAAGTGACCCTTACAAGTACTTAGACCAGCCTCTAAACCGAACATTCCGATACTGGCCAAATTGTAGAACAGATGCGGCAGTGGCTGCGTCTCTCTGTCATGATACAAGGCGTTCTCTAGCAGTTGACCATCCTGTTGCAACAGCCTACTCCTCAAGCTCTGAGACTACCCCCCTTTATCGGGTTAGGCACCTGCCGTGGAATATAGTGGATGAAGAATCACGGCCTTCGTCTATCTGACATCCCGGATAAGGTTCCCTAGGAGCGAGTCTATCCTCGACACTGAAACGTGGTGCAGAATGCCGCGAAT
Gorilla GATTCAACACACCCTAACCCGCGGCACTCAATTCTCGGAAGAAGCAGGCCCTTCATATCACCAACGAGTTCGCTATATTCGTGCCTGCCCGGAGATAGGCGCCAGTGGCCGGGCGGCGAAGAGTGGCGGGATCCCCCTAAGTATTTGAGCCGACCTATTCCTCTCAGGGTTAGACCCATCAAAGAATGTACAAAGTGACCCTTACGAGTACTTAGACCAGCCTGTAAACCGAACATTCGAATACTGTCCAAATTGTAGAACAGATGCGGCAGTGGCTGCGTCTCTCTGTCATGTTACAAGGCGTTCTCTAGCAGTTGACCATCCTGTTGCAGCAGCCTACTCCTCAAGCTCTGAGACTACCCCCCCTTATCGGGTTAGGCACCTGCCGTGGAATATAGTGGATGAAGAATCACGGCCCTCGTCTATTTGACATCCCGGACAAGGTTCCCGAGGAGCGAGTCTATCCTCGACACTGAAAAGTGGTGCAGAAAGCCGCGAAT
Orangutan GATTCAACACACTCTAAGCCGTGGCACTTAATTCTCGGAAGAAGCAGGCCCTTCAAATCACCAACGAGTTCGCCATATTCGTGCATGCCCGGAGATAGGCGCCAGTGGCCGGGCGGCGAAGAGTCGCGTGATCCCCCTAAGTATTTGAGCCGACCTATACCTCTCAGGGTTAGACCCATCAAAGAATGTACAAAGTGACCCTTACGAGTACTTAGACCCGCCTCTAAACCGAACATTCGGATACAGGCCAAATGGTAGAACAGATGCGGCAGTGGCTGCGTCTCTCTGTCAAGATACAATGGGTTCTCTAGCATTTGACCATCCTGTAGCAACAGCCTACTACTCAAGCTCTGAGACTATCCCCCTTTATCGGGTTAGGCACCTGCCGAGGAATATAGTGGATGAAGAATCACGGCCTTCGTCTAACTGACATCCCAGATAAGGTTCCCTAGGAGCGAGTCTATCCTCGACACTGAAACGTGGTGCAGAATGCCGCGAAT


================================================
FILE: example/caster/phylip_alignments/gene3.phy
================================================
4 500
Human CGGACGCGAGGCGGACCTCAACATTTCTCTAAGGCTTCCCACTAAATTAACACTAGATTTACGCATGTTCAGAGCTAAGAAAACATGAGCGAGATGGTGGCGTGTAACTCCACCGCGATCCGTCATATAATATCCGTGTGATTGGTGGTCAGTTGCAGGCAAAAAACAGAGAAGAAAACTAACAACCTAGAATAGTCCCGTACTAGGTAGCAAGTGGTATGAGCTTTCTTAAAAAGTTTTGTGTTGAATATCGTTAACATGAGTCCAGATCCACGCCATATTCAGCCCTTACTGTCCAGAACGCATAGTAGCCGCTTAACGGCCCAAGAGGGGACCTACCGGGGCCCTTGGGGATACGATCTAATACGCACATATTAAAGACACTTCATCCTTGTTCGAATGAAACACCATGGAGCCCGCCGGATTAATATCTGTACGCATGCGTTAAATGTGGGAGGGTTGTGGGCGATGTTACAGATACGACAATCAGGTCGCGAAGT
Chimpanzee CGGACGCGAGGCGGACCTCAACATTTCTCTAAGGCTTCCCACTAAATTAACAATAGATCTACGGATGTTCAGAGCTAAGAAAATATGAGCGAGATGGTGGCGTGTAACTCCACCGCGATCCGTCATATAATATCCGTGTGATTGGTGGTCAGTTGCAGGCAAAAAACAGTGAAGAAAACTAACAACCTAGAATAGTCCCGTACTAGGTAGCAAGTGGTATGAGCTTTCTTAAGAAGTTTTGTGTTGAATATCGTTAACATGAGTCCAGATCCACGCCATATTCAGCCCTTACTGTCCAGAACGCATAGTAGCCGCTTAACGGCCCAAGAGGGGACCTACCGGGGCCCTTGGGGATACGATCTAATACGCACATATTAAGGACCCTTGCTCCTTGTTCGAATGGAACACCATGGAGCCCGCAGGATTAATATCTGTACGCATGCGTTAAATGTTGGAGGGTTGTGGGCGATGTTACAGATACGACAATCAGGTCGCGAAGT
Gorilla CGGACGCGAGGCGGACCTCAACATTTCTCTAAGGCTTCCCACTAAATTAACAATAGATTGACGGATGTTCAGAGCTAAGAAAATATGAGCGAGATGGTGGCGTGTAACTCCACCACGATCTGTCATATGATATCCGTGTGATTGGTGGTCAGTGGCAGGCAATAAACAGTTAAGAAAACTAACAACCTTGAATAGTCTCGTACTAGGTAGCAAGTGGTATGAGCTTTCTTAAAAAGTTTTGTGTTGAATATCGTTAACATGAGTCCAGATCCACACCATATTCAGCCCTTACTGGCCAGAACGCATAGTAGCCGCTTAACGGCCCAAGAGTGGACCTACCGGGGCCCTTGGGGATACGATCTAATACGCACATATTAATGACACTTGCTCCTTGTTCGACTGAAACACCATGGAGCCCGCCGGATTAATATCTGTACGCATGCGTTAAATGTGGGAGGGTTGTGGGCGATGTTACAGATACGACAATCAGGTCGCGAAGT
Orangutan CGGACGCAAGGCGGACGTCCACATTTCTCTAAGGCTTCCCACTAAATTAACAATAGATTTACGGAGGTTCAGAGCTAGGAAAGTATGAGCGAGATGGTGGCGTGTAACTCCACCACGATCCGTCATATAATATCCGTGTGATTGGTGGTCAGTGGCAGGCAATAAACCGTGAAGAAAACTAACAAACTAGAATAGTCCCGTATTAGGTAGCAAGTGGTATGAGCTTTCTTAAAAAGTTTTGTGTCGAATATCGTTAACATGAGTCTAGTTCCGCGCCATATTCAGCCCTTACTGTCCAGAACGCATAGTGGCCGCTTAACACCCCAAGAGCGGACCTACCGGGGCCCTTGGGGATACGATCTAATACGCACATACTAAAGACACTTGCTCCTTGTTCGACTAAAACACCATGGAGCCCGCCGGATTAATATCTGTACGCATGCGTTAAATGTGGTAGGGTTGTGGGCGCTGTTACAGATACGACAATCAGGTCGCGTAGT


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FILE: example/caster/phylip_alignments/gene4.phy
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4 500
Human GCGACGCTCTAAGACCTGTTCAGTGTCTAGACCCGAGTGGAGTAGCTGCTTTGATTCTCCGGGTAACTGTCTATCCACCGGGTACCGTGCGAACTAATAGCTACTACCAAGAGAAGAAAGCAGAATGGAGATGACGCTGAATGGTTAACCCATAGGATGTGTTACTAAGTATAACCCGCCTGTGTTCAATATAGGCGGGGTTTCATGTGCGCTTGCTAATGAAGCCTCGTCGGAAATTGCTTTCATTTTCTCTAGTTAATGTCAATACGTATTATATCGAAGGGGAATGGTTTCTAGGAACACCGGGTCTGTAAAGCAATTGTATTGTGGCTCAAGAGCGGGTCCATAACTCCTCACGTCAGGGTACATGGGCGGCCTTTCACCATGTATAAAAACTACTGCCGAGGAGGCGAGTTCCACTAAAGGACAGAGCAGCGGAGGGCTGGCCATACTTAAGGAAAGGTAACAGAACGGAAGGAAAGACAGAGAAAAGGATTAGA
Chimpanzee GCCACGCTCTAAGACCTGTTCAGTGTATAGACCCGAGTGGATTGGCTGCTTTGATTCTCCGGGTAACTGTCTATCCACCGGGTACCGTGCGAACTAATAGCTACTACCAAGGGAAGAAAGCAAAATGGAGATGACGCTGAATGGTTAACCCAAAGGATGTGTTCCTAAGTATAACCCGCCTGTGTTCAATATAGGCGGGGTTTCATGTGCGCTTGCTAATGAAGCCTCGTCGGAAATTGCTTTCATTTTCTCTAGTTAATGTCAATACGTATTATATCGAAGGGGAATGGTTTCTAGGAACACCGGGTCTGTAAAGCAATTGTATTGTGGCTCAAGAGCGGGTCCATAACTCCTCACGTCAGGTTACATGGGCGGCCTTTCACCATGTATAAAAACTACTGCCGAGGAGGCGAGTTCCACTAAAGGACAGAGCAGCGGAGGGCTGGCCATACTTAAGGAAAGGTAACAGAACGGAAGGAAAGACAGAGAAAAGGATTAGA
Gorilla GCCACGCTCTAAGTCCTGTTCAGTGTCAAGACCCGAGTGGATTGGCTGCTTTGTTTCTCCGGGTAACTCTCTATCCACCGGGTACCGTGCGAACTAATAGCTACTACCAAGGGAAGAAAGCAAAATGGAGATGACGCTGAATGGTTAACCCAAAGGATGTGTTACTAAGTATAACCCGCCTGTGTTCAATATAGGCGGGGTTTCATGTGCGCTTGCTAATGAAGCCTCGTCGGAAATTGCTTTCAATTTCTCTAGTTAATGGCAATACGTATTATATCGAAGGGGAATGGTTTCTAGGTACACCGGGTCTGTAAAGCAATTGTATTGTGGCTCAAGAGCGGGTCCATAACTCCTCACGTCAGGGTACATGGGCGGCCTTTCACCATGTATAAAAACTACGGCCGAGGAGGCGAGTTCCACTAAAGGACATAGCAGCCGAGGGCTGGCCATACTTAAGGAAAGGTAACAGAACGGAAGGAAAGACAGAGAAATGGATTAGA
Orangutan CCCACGCTCTAAGTCCTGTTCAGTGTCAAGACCCGAGTGGATTGGGTGCTTTGTTTCTCCGGGTAACTGTCTATCCACCGGGTACCGTGCGAACTAATAGCTAATACCAAGGGAAGAAAGCTAAATGGAGATGACGCTGAAGGGTTAACCCAAAGGATGAGTTACTAAGTATAACCCGCCCGTGTTCGATATAGGCGGGGTATCATGTGCGCTTGCTAACGAAGCCTCGTGGGAAATAGCTTCCAATTTCTCTAGTTAATGTCAATACGTATTATATCGAAGGGAAATGGATTCTAGGTACACCGGGTCTGTAACGCAATTGTATTGTGGCTCGAGAGTGGGTCCATAACTCCTCACGTCAGGGTACATGGGCGGCCTTTGACCATGTATAAAAACAACGGCCGATGAGGCGACTTCCACTAAAGGAGAGAGCAGCGGAGGGCTGGCCATACTTAAGGAAAGGTAACAGAACGGAAGGAAAGACAGAGAAATGGATTAGA


================================================
FILE: example/caster/phylip_alignments/gene5.phy
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4 500
Human CTTCATTGCCGTCGGCGCAATCCTTCGCACACCAAGGGTATTATAGCCATGTTCGCCGCTTTTGCCCTAGACTACTGCAAGCACCCTCCGGATCGCGAGCTAGAGCGTCCATCGCTGCCTAAGAATATACTTGCACAAATAGCCACTCCATTACTCATTCAAAATGCCGTCGGTCGACCGTCGGTGTCCCATACTCCGTTTCGTCCCTCCCACATAATTTAATGGGGGGAAGACATTTGACGTGCGTATGACCAGAAGCTTTCCACTGCCGAGACAATGCGGCATTGATAACTCGCCTTGAGTACATACGATGTCCTATTCAATAATCATACATTTCCCAGTGAAGTTGGCATTGGCTCATGCACTACTCGTGAATCGCTCTGGTGCGAAGTGTGGAGGCTGACTAAGTCACTAGATCAACCCCGCCCAATCCTAAAATGGCAACTTCGTTGAGTGTTCCTCGGGGTATATACTTCCAATATGATATTCAGTTAGAGAGT
Chimpanzee CTTCATTGCCGTCGGCGCAATCCTTCGCACACCAAGGGTTTTATAGCCATGTTCGCCGCTTTTGACCTAGTCTACTGCAAGCACCCTCCGGATCGCGAGCTAGTGCGTCCATCGCTGCCTAAGAATATACTTGCACAAATAGCCACTCCATTACTCATTCAAAATGCCGCCGGTCGACCGTCGGTGTCCCACACTCCGTTTCGTCCCTCCCACATAATTTAATGGGGGGAAGACATATGACGTGCGTATGACCAGAAGCTTTCCACTGCCGAGACAATGCGGCATTGATAACTCGCCTTGAGTACATACGATGTCCTATTCAATAATCATACATTTCCCAGTGAAGTTGGCATTGCCTCATGCACTACTCGTGAATCGCTCTGGTGCGAAGTGTGGAGGCTGACTAAGTCACTAGATCAACCCCGCCCAATCCTAAAATGGCAACTTCGTTGAGTGTTCCTCGGGGTATATACTTCCAATATGATATTCAGTTAGAGAGT
Gorilla CTTTATTGCCGTCGGCGCAATCCTTCGCACACCAAGGGTATTATAGCCATGTTCGCCGCTTTTGCCCTAGACTACTGCGAGCACCCTCCAGATCGCGAGCTACTGCGTCCATCGCTGCGTAAGAGTATACTTGCACAAATAGCCACTCTATTACTCATTCAAAATGCCGCCGGTCGACCGTCGGTGTCCCATACTCCGTTTCGTCCCGCCCAGATAATTTACTGGGGGGAAGACATTTGACGTGCGTATGACCAGAAGCTTTCCACTGCCGAGACAATGCGGCATTGATAACTCGCCTTGAGTACATACGATGTCCTATTCTATAATCATACATTTCCCAGTGAAGTTGGCATTGCCTCATGCAGTACTCGTGAATCGCTCTGGTGCGAAGTGTGGAGGCTGACTAAGTCACTAGATCAACCCCGCCCAATACTAAAATGGCAACTGCGTTGAGTGTTCCTCGGGGTATAAACTTCCAATATGATATTCAGTTAGAGAGT
Orangutan CTTCATTGCCGTCGGCGCAATCCTTCGCACACCAAGGGTAGCATAGCCATGTTCGTCGCTTTTGCGCTAGACTACTGCAAGCACCCTCCAGATCGCGAGCTACTGCGTCCATCGCTGCCTAAGAGTATACTTGCACAAATAGCCACTCCATTACTCATTCAAAATGCCGCCGGTCGACCGTCGGTGTCCCATACTCCGGTTCGTCCCTCCCAGATAACTTAAAGGGGGCAAGACATTTGACGTGCGTATGACCAGAAGCTTTCCAATACCGAGACAATCCGGCATTGATAACACTCCTTGAGTACATACGATGTCCTATTCAATAATCATACATTTGCCAGTGAAGTCGGTATTGCGTCATGCACGACTCGTGGATCGCTCTGGTGCGAAGTATGGAGGCCGACTAAGTCACTAGATCAACCCCGCCCAATCCTAAAATGGCAACTGCGTTGAGTGTTCCTCGGGGTATATACTTCAAATATGATATTCAGTTAGAGAGT


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>Human
ATGGTTGGGTACGTCCTTCGAAGGGGATCATGGTCATACAAGTTGGCATGGTTACGCCCGGCAACGTTTTCATGAGATCGCCGATGTATATAACTTGCGGATAACAATCGCATGACGTATAATCCAAGTACGAACTAATGGCCCCACGGCCTCCCATATTCAGACAGTGTGCCTCAGTCCCCTTTTAGGCAATGTATATCAAATTCACGGTCTATATTGTAATGAACCCATGTCTTACCGGATAGTGATACTAAGATATGGGGTGCCATGTTTTGGCTGTAACAGTCATTATCGATATAAAGGCACATTCAGACAAGCAATTCTCAGTGATTGTCGTAGACCAGAGACGTAATTTAATCGATGCTTGTGCAGAGTATATAGCGCAGAAATCAACGGGGCGTATGAAGGAAGCCTTTGACGAATTCTTATATTCCTGGTCTCTGTAGCATCTGAGACAGTTTATACTGGCGTTATGGATCCACTCAGTAAAATCGAGGGAATTAGGATCTGTCACACTGCGCCTAGATACCGACGATCGCAGGTGAAACTAAGGAAACGAGCATTAAACTATTTCTCAAAGTTGTGGAAGATCGAAAAAAACGAAAGAAATATCTTATTAGGCAATCCCCCTAAGATACCAGTAACGAACGGGGAGGCGGCACTTGCGCTCCGTCTGGTGATACATCCATGAAGTCTGCGAAGTTCAGTAATTTCTAAGCACATTCAGTAAAGTAGTGTACTCAATTCTCGCGAGCTTTTTGCCATAAATGTTCCTAGGATCATTACGGTGAAATATGCGTTGACCAACAACCAAAAACAGAAATGGAATCCGACTAAATTGATCGCCTAATAGCCGTTGGGGGTGTATAACCTACTCCATTCAGCCTCAAGGATGAATATTACATACAAAAAGGCAGCATAAATTACTAGATTTTCATTACGGGTGTAAATCTAAAACGTTTATTGGTCATAAAATGTTATTATTAAAGTAATGATACCTCTTTCACTATTTGTCTGTCTAATCACATCACATACAAATGGAGACTATACGCTGCATGCAACTCCTTCCTACAATACTGACGCGTTCGATCGCCCATAGCTTAGAATCAGTTGGTATGAGCATAGGGAGCCCAGGCATAACCATCATTTCGTGCAACCTATTTCTCACTTGTTCATCATGTCTATATACGAGTAGGAAATCAGCGGTGAAGTCATCTGTTAAACTGAGGACTCATAGAACCTTCTGTGCGCCATTTAGGGGATGAAATTCACGTCGCGAAAGTGTACGCGTCCTCCTATGTTCACTGGGTGTGCGAGCTGATCCGCTAATCGAAAGCGGTGCGGGTTAACACACGCACTTAAATGCCGTAACACTCATGTGAATATTGGACGGCGATTGGTGAAGGTCGAAGTTCGACTGAAATATTATGAGTTCTTTACATGGTCTGCACCTGCAAACAGCAGACGATTTCTCGCAGTGCATACGGAAGTCGACCGACGTAGGGAAGTGCAGAATCACCACACTTTAGAAACGACGCGACTGGCGTTACCCGATATACCCTAGAGGCCATTACTCGGCATGTAAGATTATTTAGTTATGATCCGTAGTAGTGCCACCCGATATTGCATCGGTGCTGCGACGGAATTGTGATGTATACGGCTACGGAAACGTTAAAAGACCGACGGATAAAAATCTCCGATTTGTTTTATTATATTATATAAGTCAGTGTATGTGGTTTGATACCACAGCTTCACGAACACGGTCCCGCGGGGTTCGGCAGTATCAAATTAAAGAGTTGACGGAAGGTATCATCGTCAAGTAGTCAAAGAGTTTTCGATCGTTATTTGGGTTCGATATGCAGAATTGGGGCACTTCAAGAGGAGTCCGACTCTGAGTAAGTGACGTGTTGGGCTCACCGCGAACGTTCTAAGATTGTGTTAGAAATAATGTAAGAAAGATGTGTTGCACAACTAAGGAGATAAATGATATTGGTTGAAGGGACGCCACCCGCGATGGATGTTATCCCCAGAGTTACTAACGAACTCTCTGACCGGTTACCGCCCTGCCCAATAGTGCGGGAACCGACCCTTAGTTGAGCCCGTGATGGTTACACTCCATGCCTGGGTATCACTCATCACAGCTCTTCCAGGTCATTCGTCAGTTGACAGTATGGTGTGCGCACGGTTGGTTTCGTAATTGAAGGGTACTAAAATAGATTAAATTACATAAAAAATACTCTCGGTCTGCACAACAACAGCCTGTTTGTAAGCTAGCATGACTATACCCTTGCCCTACCGGAGCCGTACTACATGAACATCTACATTGCAAGTCCTGTAGTACCGGAGAATTGTATGTGCATAAGAAATAATTGGAGGTACCCGACTTTTTCTAGCACAGTCGGTCACGTGCTCGTCTATAAGAGCTTCCGCTTTGGTAGAAATAAATGTCAGTTAGCTACTAATACAAGATTCAAAAGTCCAGACGAAAGACTCGCGCAAGCTGTAGCCAGCATGTTGAGATTAGTGTCCTCCAGATTGCCTGGCAGTACTTGTGGAAGAGATGACGAGCCTAAAAGAGCAGTGCATGGCATGTACCTGGCCTTCCTTAAAACAGTATACACAGTGAGTAATAGGAATGTAGTTAAAGCAACTTGAAACCAGAGAAGCGCGATGTCTAGGGATCGAGTGTATCACTGCAGGGCTGCAGTCGAAGTTTGGAGTGAGAAATGCCAGTCGGGCTTCTGAGTTTCATGCACGGGGTGCTGCGTAATGTAGATGGTCGATATCCATACCAAATAAATTCATATGTGTAGGGATCGCCATTTATCGCTCGCTACCATAGGTAGGTAAGACCTGAGCTTTCGTACATCTCTTGAACGATACAGGACGGTAGGTTAATACCTGACTAAATGTACCCTCTAGTTGCTTAACACGTCGAATTACTATCTAACAGCAATAATTTCGCGGCTTATAGGGAGAGATTGGAACGCATATGACATGGCGGCTGAACTTGAGGCCGAACTTTTAACTTGTAACCTAGGTGACAAACTTTACACCTGATCTGTAGGTGTAGGAACTTAACATAAGATATATCGCGCTTATACTCTTGGGTGCACGGCGATTTGGCCGAGTACGACATTGCCGGAGATACAATGTAACCGGAAGCGTGTCTTAAATGTAGACCCGGTAGGCCATATAATGCACACCGTCATTAACCTCGGGTAAGTAATTCTTTTCAATTGTTTCCATTGCTGAGGATGGCCGTGATGTACACTTGCCACAGATGCCGCTTCGACAACAAAGACTAAGGATAAATCTCTAATTTAAAAAAGTGGACAAAAATAAGAGGTTGACCATACGCCTTCAAGTCGTCAAGCGTCAATGTCATTAGCTTATCCTAATCTATTGACCCTCCCCTTAATATCGGGGGACAAGGTATAAGTAAACCACACCATGGCCACCTTGCTAGGAAGTCCTACATCACCTCGACGTTTTTTGGCTAAGCTCTCCGCCAGTCTGACCTGCTATCCACCCACTTGACGCAATCGTGTATGATATGCATACACTAAACCAAAAAGGCCTCAAGTAGCGGTTCCTTCCCCCTTCCGAGACGAACTATGCACAGACATTGGACCGATCATATTTCGGCTAGCGAAAAAAGGTTTGTTACGACGTGTGCCCTTCAGACGTTACAGAAACCCAGAGTAGTTTCATAGGAGAAAGATAAACCTATCATTGATGTAGTGACAGGATACTCATATACCAACGTGGGGTGATTCATTGGTAGGCCTGTATAGCAGACCTGCCCTTATCGAGTCACCGTGTAGATCTTATGTTATGACCAGCCTGGAAGGACGATGGACCATCTCGTGATAAAGGAGCCTCGGTTCCGGCCGATACAACACCGTACTCGTCGTGCAGCACACTGAAGAACGGAGAACCAGCTTCATTCAACACTGCGGGGGTCTATGAGAATCCAGGGTGAACGAAGCTGACTGTGTCTACAGTGGCCTGACCATAAGCTAAGTAGTAGCGTCACTACGAATAGAAGGAGATGGATGTGTAGGCAGAGTACTTTATCCTACTAGTATTTCGATATAGTGCAACGAGATCTTTGTAACGAGCAACTACTGGCGAGACACTCTTGAGATTTCAATTAATCTAGGGTATAGCAATGCTGTTAGATCCGGTAGAAATTCATGTCATTTAATCTGTCGTGGCATTTACAATTACCCATCACGTTCGATGTTCGGAAGGTGGTTGCCATTGCAGTCGCGTTGGGCCCAATCGATGGGACAAGTACGGGTCGTCAGGTAAAACTTGCATGTTGTCGGCGGTTGAATGACTGGTTCCCGTATCTTTCTGTCGTAAACTTTGGGGTCGACCTTCCCTTAACTATTTAGCCTTATCAAAGCCGACACATTTCATCCGTGAGATACCGACTCAGACAATCTCTACGGTTACTACATAAGTGACTTGTACCAGCTATTACGACTCCATCCCGTATACTTTAGTAAACGGTAGCCAGGGGACTCTCGATGTCTGCTAAGTTGGTTCATCCGTAAAACTCATCTTAAGGAGACCGTGTTGGGAGTTGTAGGTAATAGGCAGTAGGTCATCCATGTTACCGGAGACGATACTAATATTCACACGGGTCGAGCATTGTAACAAGGAACTCATGCTCCATCTTAGAGACCTTTCAATGCCTGACATCTGCTGTCAACTATGCATTAGAGTCTTATGGTCTAGCAATGTACTCTGTCTCAACTATATATGGATGGGGTCTAAATCTTATAGCGTAGTTGTAGGCGCTCGCTTTGCTAGGTCTTGGTTTGTCGATGGATTTCATTGTTCGATAGCATATACGACTGGAAGAAAGTTGGGTATGCCGCAAGCGAGGGATATCGAGTGGGCGCTCTACCTCTGTTGCTTGCAACGGCGGGACACGAACGACTTGATTGGATGGTATCCGTGAGACGCATCATTATAAGCAATACGGG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
>Chimpanzee
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
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
>Orangutan
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


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FILE: example/caster-sliding-window/mapping.tsv
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Chimpanzee	B
Bonobo	B
Gorilla	C
Orangutan	Outgroup
Mouse	Outgroup


================================================
FILE: example/caster-sliding-window/slidingwindow.tsv
================================================
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101  367
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50      GTTGCTATCGAAGATCGAAGTAGGTTGCGGGCAACATCCTACGGAGTGCCTTAATTCGATAAAGCGGTACGGCGATGTGAACCAGACGTGAAAAAGCACATGCTTACCATATGCCTAACTATTAGCCTATCTAACGACTAACCAAGGAGGTATGTCGTAAAAGATAATAGTGCAAGACGACAGCAAATGGGAGGCTACTGGCGCTAGTGGGGGGTCAGGCAGTGCGTTGGAAACCCATGCCTCACCAAGTGATCGTTCCGGGTAGGTGGACATAGGGCGTTATCTCTCTCGACGCCCTTTTCGTTTGTACGCAGGCCTAGATTCAATGACCGGTAATGGCCGATCGTTGTGGACATATGGTAAATCA     
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2       AATACTAGCACATGGGGCTGGCGGTTACGGCCAACATCTCACACAGCTCCGTGGGTCGAAAAACGGGTCCAGTCAGCACAACCAGGCGTGGAAGAGGACACTTTTATCACAAACCCCACAACCAGCCCAAGTGAATACCGATCGAAAAAATGTAACATAGAGGATAGCAACGCAAGAGGGCAAGAATCGAGAAGCCCCTGGAGACAGTGAGAGGGCAGCGAGTTCGGTGTGGACCCATACGTCCCTAAGTAAGCCTTTGACGAACTAGGACATAAAAGGGTATCTGTTTCGACACTCCGTAAGGTCGTGCAAAGGGTTGAATTCAGCGGCGGATAAGGACCGATCGCTTCGCACGGAGGAAGTGTCA     
64      AATACTAACACAGGGGGCTGGCGGTTACGGCCAACATCTCACACAGCTCTGTCAGTCGAAAAACGGGTCCAGTCATCACAACCAGGCGTGGAAAAGGACACTTTTATAACAAACCCCACAACCAGCCTAGGTGAAGACCGATCGAAAAAATGTAACATAAAGGATAGCAACGTAAGAGGGCAATGATCGAGAGGCCCCTAGAGCCAGTGAGAGATCAGCGAGTTCGGTGTGGACCCATACGTCCCTAAGTAAACCTTTGACGAACTAGGACATAAGCGAGTATCTCTTTCGACACTCTGTAAGGTCGTGCAAAGGGTTGAATTCAGTGGCCGATAAGGACCGATCGCTTCGCACGGAGAAAGCGTCG     
81      AATACTAACACAGGGGACTGGCGGTTACGGCCAGCATCTTACACAGCTCTGTCAGTCGAAAAACGGGTCCAGTCATCACAACCAGGCGTGGAAAAGGACACTTTTATAACAAACCCCACAACCAGCCTAGGTGAAGACCGATCGAAAAAATGTAACATAAAGGACAGCAACGTAAGAGGGCAAGGATCGAGAGGCCCCTAGAGCCAGTGAAAGATCAGCGAGTCCGGTGTGGACCCATACGTCCCTAAGTAAACCTTTGACGAACTAGGACATAAACGAGTATCTCTTTCGACACTCTGTAAGGTCGTGCAAAGGGTTGAATTCAGTGGCCGATGAGGACCGATCGCTTCGCACGGAGAAAGCGTCG     
100     AATACTAACACAGGGGGCTGGCGGTTACGGCCAACATCTCACACAGCTCTGTCAGTCGAAAAACGGGTACAGTCATCACAACCAGGTGTGGAAAAGGACACTTTTACAACAAACCCCACAACCAGCCTAGGTGAAGACCGATCGAAAAAATGTAACATAAAGGATAGCAACGTAAGAGGGCAAGGATCGAGAGGCCCCTAGAGCCAGTGAGAGATCAGCGAGTTCGGTGTGGACCCATACGTCCCTAAGTAAACGTTTGACGAACTAGGACATAAACGAGTATCTCTTTCGACACTCTGTAAGGTCGTGCAAAGGGTTGAATTCAGTGGCCGATAAGGACCGATCGCTTCGCACGGAGAAAGCGTCG     
34      AATACTGGCACAGGGAGCCGGCAGTTACGGGCAACATCTCACACAGCTCTGTCGCTCGAAAAACAGGTCCAGTTATCACAACCAGGCGTGGGAAAGGACACTTTTATCACAAACCTTACAACCAGCCCAACTGAAGACCCATCGAGAAGATGTAACATAAAGGATAGCAACGCAAGAGGGCGAGGATCGGGAGGCCCCTGGCGCCAGTGAGAGAGTAGCGAGTTCGGTGTGAACCGATACATCCCTAAGTAAACCTTTGACGAACTAGGACATAAACGAGTATCTCTTTCGACACCCTATAAGGTCGTGCAGACGGTTAAATTCAGTGGCTGATAAGGACCGATCGCTTCGCACGGAGAAAGTGTCG     
58      AATACTGGCACAGGGGGCCGGCTGTTACGGGCAACATCTCACACAGCTCTGTTGCTCGAAAAACAGGTCCAGTCATCACAACCAGGCGTGGGAAAGGACACTCTTATCACAAACCTCACAACCAGCCCAAGTGAAGACCGATCGAGAAAATGTAACATAAAGGATAGCAACGCAAGAGGGCAAGGATCGGGAGGCCCCTGGCGCCAGTGAGAGAGCAGCGAGTTCGGTGTGAACCCATACATCCCTAAGTAAACCTTTGACGAACTAGGACAGAAACGAGTATCTCTTTCGACACCCTGTAAGGTCGTGCAAAGGGTTAAATTCAGTGGCTGATAAGGACCGATCGCTTCGCACGGAGAAAGTGTCA     
37      GATACTCACACGGGGGGCCGGCGGTCGCGAGCAACATCTAACGCAGCTTTATATTTCAATAGACGGGTCCAGTCATCGCAAGCAGGCGTGAGAAAGTACACTCTTATCACAAACCGCACAAACAGCCCAGGTGAAGACCAATCGAGGAAGTGTGATATAGATGATAGCAACGTAGGAGGGCAAGAATCGGGACGCTCCTGGCGTCAGTGAGCGACTAGCGGGTACGGTGTGAACCTAGACATCCCTAAGTAAACGTTTGACGGACCAGGACATAAATGAGTATCTCTTTCAACACCCCGTAAGGTCGTGCAGAGGGTTAGATCCAGTGATTTATGAGGGCCCATCGCTGCGCACGAAGGAAGCGTCC     
88      AAAACTAGCACAGGAGGCCGGCGGTTACGGGCGGCATCTCACACAGTTGTGTGGCTCGAAAAACAGGCCCAGTCATCACAACCAGGCGTGGGAAGGAACATTCTTGTCACAAACCTCACAACCAGCCCGAGTGGAGACCGATCGAGCAAATGTGACATAAAGGATAGTAACGCAAGAGGGCAAGAATCCGGAGGCTCCTGGCGTCAGTGAGAGAACAGCGAGTTCGGTGTGAACCCATACATCCCTAAGTGCGCCTTTGACGGACCAGGACATAAAGGAGTATCTGTTTCGACACCCTGTAAGGTCGTGCAAAGGGTTAAATCCAGTGGTTGATTAGGATCGATCTCTTCGGACGGAGAAAGCGTCA     
53      GAGACTACCACAGGAGGCCGGCGGTTACGGGCAGCATCTCACACAGTTGTGTGGCTCGACAAACAGGTCCAGTCATCACAACCAGGCGTGAGAAGGGTCATTCTTGGCACAAACCTCACGACCAGCCCAAGTGGAGACCGATCGAGCAAATGTGACATAAAGGATAGCAACGCAAGAGGGCAAGAATCCGGAGGCTCCTGGCGTCAGTGAGAGAACAGCGAGTTCGGTGTGAACCCATACATCCCTAAGTAGGCCTTTGACGGACCAAGACATAAACGAGTATCTGTTTCGACACCCTGTAAGGTCGTGCAAAGGGTTAAGTCCAGTGGTTGATGAGGACCGATCTCTTCGGACGGAGGAAGCGTCA     
42      ACAACTAGCACAGGGGGCCGAAGGGTACGGGCAGCATCTCACATAGTCCTTTCGTTCAGGAGACAGGTCCAGTCATTATAACCAGGCGTGAGAAGGGACATTCTTTTCACAAACCCCACAACCAGCCCAAGTAGAGACCGATCAAACAAATGTGATATAAAAGACAGCAATGCACAATGGTAAGAATGCGGAGGTTACTGGCGACAGTGAAAGAACAACGAGTTCACTGTGATTCCATGCATCCCTAAGTGAACCTTTTACTGATCGTGACATGAAGGAGTCTCTGTTTCGACGCCCTGTAAGGTCATGCGGGTGGTTAAATCCAGTGGTTAATTAGGGCCGATCTCTTTGGACGGAGGAAGCGTCA     
46      ACAACTAGCACAGGGGGCCGAAGGGTACGGGCAGCATCTCACATGGTCCTTTCGTTCAGGAGACAGGTCCAGTCATTATAACTAGGCGTGAGAAGGGACATTCTTCTCACAAACCCTACAACCAGCCCAAGTAGAAACCGATCAAACAAATGTGGTATAGAAGACAGCAATGCAGAATGGCAAGGATCCGGAGGTTACTGGCGACAGTGAGAGAACAACGAGTTCACTGTGACTCCATGCATCCCTAAGTGGACCTTTTACTAACCGTGACATGAAGGAGTCTCTGTTTCGACGCCCTGTAAGGTCATGCGGGAGGTTAAATGCAGTGGTTAATTAGGGCCGATCTCTTTGGATGGAGGAAGCGTCA     
90      AGTACTGGCACAGGGAGCCGGGGGTTAGAAGCAACATCTAACACAGCTCTGTGACTGGAAAAACAGGCCCAGTCATCCCAACCAGACGTAAGGAAGGACACTTCTGCGACAGACCTTACAACAGGCCCAAGTCAAGACTGATCGAAACAATGTGACATAAAAGACAGCGACGGAAGAGGGCAAGGATCGGGAGGCTCCTGGCGACAGCGAAAGAACAGTAAATTCGGTGTGAACCCATACATCCCTAAGTAGGCCTTTAAAGGACCAGGGCATGAATAAGTATCTCTTTCGACACCGTATGAGGTCGTGCAAAGGGTTAAATTCAGTGATTGATAAGGGTCGATCGCTTCGCACGTAGGAGGTGCCA     
85      AGTACTGGCACAGGGAGTGGGGGGTTACAAGCAACATCTAACAGAGCTCTGTGGCTGGAAAAACAGGCCCAGTCATCCCAACCAGACGTAAGGGAGGACACTTCTGCGGCAGACCTTACAACAAGCCCAAGTCAAAACTAATCGAAATAATGTGAAATAGAAGACAGCGACGTAAGGGGGCAAGGATCCGGAGGCTCCTGGCGACAGCGAAAGAACAGTAAATCCGGTGTGAACCTATAGATCCCTGAGTGGGCATTTAAGGGACCAGGGCATAAATAAGTATCTCTTTCGACACGGTATGAGGTCGTGCAGAGGGTTAAAGTCAGTGATTAATAAGGATCGATCGCTTCGCACGTAGGAAGTGCCA     
82      AATGCTGGCACAGGCAGCCGGGGGTTACAAGCAATATCTAACACAGCTCTGTGACTGGAAAAACGAGCCCAGTGATCTCAACCAGAGGTAAGGAAGGACACTTCTACGACAGACCTTACAACAAGCCCAAGTCAAAACTGATCGAAGCAGTGTGACATAAAAGACAGAGACGGAGGGGGGCAAGGATCGGGAGGCTCCTGGCGGCAGGGAAAGAACGGTAAATTCAATGTGGACCCATATATCCCTAAGTAGGCCTTTAAGGTACCAGGGCATAGAGGAGTATCTCTTTCGGCACCGTATGGGGTCGTGCAAAGGGTTAAATTCAGTGATTAATAAGGGTCGATCGCTTCGCACGTAAGAAGTGCCA     
62      AATGCTAGCACAGATAGCCGTGGGTCGCAATCAACATCTAACAGAGCTTCATGGCTGGTAAGACGGGCCCAGTCATCCCAGCCAAACGTAGGGAAGAACACGTCTTCAACGAACCTTACAACAAGCCCAATTTAACACCGATCACGACGATGGGACACAGAGGACACCGACGAAAGAGGGCCAGAACTTGGAGGCTTCCGGCCTCAGCGAAAGAACAGTAAATCCGGTGTGGACCCATACCTCCACGAGTAATCGAGTAAGAGACCCGGGCATGAATGAGCATCTCTTTCGACACCGTATGGGGTCGTGCGGAAGCCTGAATTCAGTGATTGAAAAAGGTCGACCGCTTCGCACGCGGAAAGTGCCG     
57      GACACTGGCACAGAGAGCCGGGGGTTACAAGCAGCATCTAACATAGCTCTGTAGCTGGAAAAACGGGCCCAGACATCTCAAGCAGACGTACGAAAGGACACCTCTGCGACAGACCTTACAACGAGCCCAAGTCAAGACTGATCGACACAATGTGGCAAAAAAAACAGCGACGGAAGAGGGCGAGGATCGAGGGGCTCCTCGTGGCAGCGAAAGAACAGTAAATTCGGTGTGAACCTATACATCCCTAAGTGGGCCTTTAAAGGACCAGGGCATAAAAGAGTATCTCTTTCAACACCGTATGAGGTTGTGCAAAGGGTTAAACTCAGTGATTAATAAAGGTCGATCGCTTCGCACGTAGAAAGTGCCA     
13      AATACTGCCGCAAGAAGCGGGGGGTTGCAGGCAACATCTAAAATAGTTCTGTGGCTAGAAAAACCCGCCCAGTCATCTCAACCAGACGTAGGGAAGGACACTTCTCCGACACGCCGTACCGCAAGCCCAAGTCAAAACTGATCGACACAATCTGACATAAAAGACAGCGACGGAAGATGACAAGGATCGTGAGGCTCCTGGCGACAGCGAAAGAACAATAAGTTCGGTGGGAGCCCATACATCGCTAAGTGGGCCTTTGAGTGACCCGGGCATAAACGAGTATCTCTCGCGACACCGTATGAGGTCGTGCAAAGGGTTAAATTCAGTGATTAATAAAAGTCAAGCGCTCCGCACGTAGGAAGTGCCC     
59      GATACTAGCGCAGGAAGCGAGGGGTTGCAGGCAACATCTAAAATAGTTGTGTGGCTAGAGAAACACGCCCAGTTATCTCAACCAGAGGTAAGGAAGGAAACTTCTGCGACAGGCCGTACTACAAGCCCAAGTCAAGACTGATCGACACAATCTAACATAAAAGACAGCGACGTAAGAGGACAAGGATCGTGAGGCTCCTGGCGACAGCGAAAGAACAGTAAGTTCAGTGGGAGCCCATACGTCGCTAAATAGGCCTTTAAGGGACCCGGGCATAAACGAGTATCTCTTGCGACACCGTATGAGGTCGTGCAAAGGGTTAAATTCAGTGATTAATAAGGTTCAAGCGCTCCGCACGTAGGAAGCGCCG     
18      AATACTTTCACAGGAAGCAGGGAGTTGCAAGCAACATCTAACACAGCTCTGTGACTGGAAAGACAGATCCAGTCATCTCAACCAGACGTAGGGAAGAACATTTCTGCGACAGACCTTACAACAGGCCCGAGTCAAAACTGATCGAGACAATCTGACATAAAAGACAGCGACGGAAGAGGGCAAGGAGCGTGAGGCTCCTGGCGGCAGCGAAAGAACAGTAAATTCGGTGAGAACCGATAAACCGCTAAGTAGGCCTTTGAGGGACCATGGCATAAGTGACTATCTCTTTCCACACCGTATGAGGTCGTGCAAAGGGTTAAATTCAGTGATTAATAAGGATCGATCGCTCCGCACGTAGGAAGTGCCA     
67      AGTGCTGGCACAGGAAGGCGGCGGCTACAAGCAACATTTCACACGGCTCTGTAACTGGAGAAACAGGTCCAATCATCGCAACCAGGCGTGGGTAAGTACACTTTCGCGACAGACCTTACAAGAAGCCCAAGTCAACACCTATCAAGAAGATGTGACGTAGGGGAAAGTGACGGAAAAGTGCAAGGATCGGGAGGCGCTTGGCGTCAGCGAAAGGACGGTAAATTCGGTGTGAACCAATACATCCCTAAGCGAACCTTCCAGGAACCAGGGCACAAAGGAGTATCTCTTTCAACACTGTGTGGAGTCGTGCAACGGGTTGAATCCAGTGGTTGATGAGGGTCGATCGGTTCGCACGGAGGAAGTTTCG     
69      AATACTGGCACAGGAAGGCGGCGGCTACAAGCAACATTTCACACGGCTTTGTAACTGGAAAAACAGGTCCAATCATCACAACCAGACGTGGGTAAGCATACTTTCGCAACAGACCTTACAAGAAGCCCAAGTCAACACCTATCGAGAAGATGTGACGTAGGGGAAAGTGACGGAAAAGTGCCAGGATCGGGAGGCGCTTGGCGTTAGCGAAAGGACAGTGAATGCAGTGTAAACCAATATGTCCCTAAGCGAACCTTACAGGAACCAGGGCATAAAGGGGTATCTCTTTCAACACTGTGTGGAGTCGTTCGACGGGTTGAATCCAGTGGTTGATTAGGGGCGATCGGTTCGCACGGAGGAAGTGTCG     
8       AATGCTGGCACAGCAAGCTGGCGGTTACAAGCAACATTTCACACAGCTCTACGGCTGGAGAAACAGGTTCAGTCATCGCAACCAGGCGTGAGGGAGAACACTTTCGCTACAGACCTTACAGCAAGCCCAAGTCAAGACCTATCGAGGAAATGTGACGTAGAGGACAGTGACGGAAGACGGCAAGGATCGGGAGCCTCCTAGCGGCAACGAAAGAACGGTAAATTCGGTGTGAACCAATACATCCCTAAGCAGACCTTTGAGGGACCAGGGCATCAGGGAGTATCTCTTTCAACACCGTATGAGGTCGTGCAAAGGGTTGAATCCAGTGGTTAATAAGGGTCGATCGCTTCGCACGGAGGAAGTGTCG     
16      GACGCTGGCACAGGAAGCCGGCGGTTGCAAGCAGCATCGTACATAGCTCCGTGCCTGGGCAAACAGTTTCAGTCATCGTAACCAGGCGTGAGGAAAGACACTTTTATCGCACACCTGACAACAAGCCCAATTCAAGACCGACCGAGAAAATGTGACCTAAAAGAGAGCAACGTAAGAGGGCAAGAATCGGGAGGCTCCTGGCGTCAGCGGAAGAACAGCAAATTCGGTGTGAGCCTATATGTCTCCAAGTAGACCTTTAGGAGACTAGGGCATAAACGAGTGTCTCTGCCGACACGGTATGAGGTCGTGTGGAAGGTTAAATCCAGTGGTTGATAAGGGTCGATCGCTTTGCACGTAGGAAGCGCCA     
70      GACGCTGGCACAGGAAGCCGGCGGTTGCAAGCAGCATCGTACATAGCTCCGTGCCTGGGCAAACAGTTTCAGTCATCGTAACCAGGCGTGAGGAAAGACACTTTTATCACACACCTGACAACAAGCCCAATTCAAGACCGACCGAGAAAATGTGACCTAAAAGATAGCAACGTAAGAGGGCAAGAATCGGGAGGCTCCTGGCGTCAGCGGAAGAACAGCAAATTCGGTGTGAGCCTATATGTCTCCAAGTAGACCTTTAGGAGACTAGGGCATAAACGAGTGTCTCTGCCGACACGGTATGAGGTCGTGTGGAAGGTTAAATCCAGTGGTTGATAAGGGTCGATCGCTTTGCACGTAGGAAGCGCCA     
7       AATACTGGCACAGGAAGCCGGCAGTTGCAAGCAGCATCGCACACAGCTCCGTGGCTGGGTAGACAGTTCCAGTCATCAGAACCAGGCGTGAGGAAGGACACTTTTGCCACACACCTGACAACAAGCCCAATTCAAAACCGATCGAGAAAATGTGATCTAAAGAAGAGCAACGTAAGAGGGCAAGAATCGGGAGGCTCCTGGCGCCAGCGGAAGAACGGCAAATTCGGTATGAACCCATATGTCTCTAAGTAGACCTTTAAGGGACCAGGGCATAGACGAGTATCTCTTTCGACACCGTATGAGGTCGTGTGAAAGGTTAAATCCAGTGGTTAATAAGGGTCGATCGCTTTGCACGTAGGAAGTGCCA     
35      AATACTGACACAGGAAGCCCGTGGGTGGAAGCAGCATCGCGCACAGGTCCGTGGTTGGAAAGACAGTTCCAGTCATCTCACCCAGACGTCAGTAGGGACACTTTTGCCACACACCCGACAACGAGCGCAAGTCAAGACCAATCGAGAAGATGTCGCCTAGAGGATAGCAACGGAAGAGGGCAAACACCAAGAGGCTCCTGGCGTTAGCGGCAGAACGGTAAGTTCAGTGTGAACCGATACGGCCCTTAGTAACCCTTTAAAGGACTAGGGCATAGGTGCGTATCTCTTTCAACACAGTATGAGGTGGTGTAAAGGGTTAAATCCAGTGGCTAATAAGGGCCGATCGTTTTGCACGTAGGAAGTGCCG     
9       AATACTGGCACAGGAAGCCCGCGGGTGCAAGCAGCATCGCACACAGCTCCGTGGTTGGAAAGACAGTTCCAGTCATCGCACCCAGGCGTGAGGAGGGACACTTTTACCACACACCCGACAACAAGCGCAAGTCAAGACCGATCGAGAAGATGTGACCTAAAGGATAGCAACGGAAGAGGGCAAGTATCAGGAGGCTCCTGGCGTTAGCGGCAGAACAGTAAATTCAGTGTGAACCCATATGTCCCTGAGTAGACCTTTAAAGGACTAGGGCATAGATGAGTATCTCTTTCGACACCGTATGAGGTGGTGTAAAGGGTTAAATCCAGTGGTTAATGAGGGTCGATCGTTTTGCACGTAGGAAGTGCCG     
93      AACACTGGCACAGGAAGCCGGCGGTTGCAAGCTGCATCGCACACAGCTCCGTGACTGGAAAGACAGTTCCAGTCATCGCAACCAGGCGTGAGGGAGGACACTTTTGCCACACACCTGACAACAAGCCCAAGTTAAGACCGATCGAGAAAATGTGAGCTAAAGGATAGTAACGGAAGAGGGCAAGAATCGGGAGGCTCCTAGCGGCAGCGGAAGAACAGTAAATTCGGTGTGAACCAATATGTCCCTAAGTAGACCTTTAAGGGACTAGGACATAGATGAGTATCTTTTTCGACACCGTATGACGTCGTGTGAAGGGTTAAATCCAGTGGTTAATAAGGGTCGATCGCTTTGCACGTGGGAAGTGCCA     
56      AACAGTAGCATAGGAAGCCGGAAGTTGGAAGCGGCATCTAATCCAAGAGAATAACTGTGGAGACTGACCCAGTGATCGCAATCAGATGTGAGGAAGCAGAGTTCTGCTATAGACCCAACGATGAGTCCGGATAGAAACCGATCTAAGGAATGTGGCATAAACAACAACAACAGAGCAGGGCAAAGACCGCGAGGCTCCTGGTGTCAGGGATGGAACAATAAACCCGGAGTACGGCTATACCTCCCTAGACAAACTTTTAAGGGACCACAGCACGAACGTGTATCGCTCGCTACGCTGTATGAGGTCATGCAAAAGGTTAAATCCAGTGGCTCACGATTGTCGATCGTTTAGCGGGATGGACGGGCCA     
51      AATACTGGCATCGGAGGCAGCCGCTTACAAGCAACATCTCACACAGCTCTATTGCTGGAGAAACAGGTGCAGTCATCACAACGAGGCGTGGGAAAGCACAATTTTACCACAGACCCGACAACAAGCCCCAGTCAACACCGATCAAGGCTATGTGATGTATACGACAGCAACGGAAGAGGGCAAGAATCGGGAGGCTTCTGGCGACATCGAAAGAACAATAAAATTGGTGGGAGCCCATACGTCCCTAAGTATACCTTTAAGGGACCGGGGCATAAACGGGTACCTCTTTCGACACCGTATGAGGTCGTGCAAAAGGTTAGATCCAGTGGCTTATAAGTGTCGATCGCTTCGCACAGAGGAGGTGCCA     
87      GACACTAGCACAGGGAGCTGGGGTTTACAAGGGACATCATACACAGCTCTGTTACTGGAAAAATGGGTCCAGTCATCCCAGCCAGGCGCGTGGAAGTGCACTTTCACAGCACACCTGACAACAGGCCCCAGTCAAGACCGACCGCCGACATGTGGCATAGAAGACAGCAACGGAAGAGGGCGAGGATCGAGAGGCTCCTAGTGGCAGCGAAAGAACAATAAACTCGATGTGAGCCGATAGGTCCCTAAGTATACCATTAAGGGACCAACACATGACTGCGTAGCTCTTTCAACGCCGTATGAGGTCGTGCAAAAGGTTAAACCCAGGGGCGAGTAACTATCAATCGCTTCGCACGTGATGGGCGCTG     
1       AACACTAGCACAGGGCGCAGGGGGTTGCAAGGGACATCATACACAGTTCTGTTCCTGGAGAAACAGATCCAGTCATCGCAACCAGGCGTGAGGAAGGACACTTTTACTGCACACCTGACAACGAGCCCCCGTCAAGACCGACCGCGAACATGTGGCATAGAAGACAGCAACGGGAAAGGGCAAGGATCGAGAGGCTCCTGGTGGCAGCGAAAGAACAATAAATTCAATGTGAGCCCATACATCCCTAAGTATACCCTTAAGGGACCAGCACATGATGGCGTATCTCTTGCGACACGGTATAAGGTCGTGCAAAAGGTTAAATCCAGTGGCCAGTAAGTATCGATCGCTTCGCACGTAGTGAGTGCGA     
79      AACACTGGCACAGGAAGCAGGCGGTTACAAGGAACATCTAACACAGCTCTGTTGCTGGAAAAACAGGTCCAGTCATCGCAACCAGGTGTGAGAAAGGACAGTTTTACCGCAGACCTGACAACAAGCCCCGGTCAAGACCGATCGAGAAAATGTGCCGTAAAGGACAGCAACGGAAGAGGGCAAGGATCGAGAGGCTTCTGGCGTCGGCGAAAGAACGGTAAATTCGATGTGAACCCATACATCCCTAAGTATACGGTTAAGGGACCAGGGCATGAACGCGTATGTCTTTTGACACCGTATGAGGTCGTGCAAAGGGTTAAATCCAGTGGTTAATAAGTGTCGATCGCTTCGCACGGAGGAGGCGCCG     
61      AAGTCTGGCACAGGAAGCAGGTGGTTACAAGCAACATCTCACACAGCTCTGTTGTTGAAGAAACTGGCTCAGTTATCGCAAGCAGGCGTGGAGAAGGACAGTTTTACCGCAGCCCCGACAACAAGCTCCGGTCAATACCGATCGAGAAAATGCGGTATAAAGGACAGCAACGGAACAGGGCGAGGATCGGGAGGCTATTGGCGGCAGAGAAAGAACAGTAAATTCGATGTGAAGCCATACATCTCTAAGTAGACCTTTAAGGGACCAGGGTAGAAACGCGTATCTCTTTCGACACTGTATGAGGTCGTGCAAAGGGTTAAATCCAGTGGCTAATAAATGCCGATCGCTTCGCACGGAGGAGGTGCCA     
4       AAGTCTGGCACAGGAAGCAGGCGGTTACAAGCAACATCTCACACAGCTCTGTTGTTGAAGAAACAGGCTCAGTCATCACAAGCAGGCGTGGGGAAGGACAGTTTTACCGCAGCCCTGACAACAAGCTCCGGTCAATACCGATCGAGAAAATGTGGTATAAAGGACAGCAACGGAGCAGGGCGAGGATCGGGAGGCTACTGGCGCCAGAGAAAGAACAGTAAACTCGATGTGAACCCATACATCTCTAAGTACACCTTTAAGGGACCAGGGTAGAAACGTGTATCTCTTTCGACACTGTGTGAGGTCGTGCAAAGGGTTAAATCCAGTGGCTAATAAATGCCGATCGCTTCGCACGGAGGAGGTGCCA     
72      AAGACTGGCAAAGGAAGCAGGCGGTAAGAAGCAACATCCCACACAGCTCTATTGCTGAAGAGACGGGTTCAGTTATCGCAACCAGGCGTGAGGAGGGACGGTTTTGCCGCAACCCTGACAACAAGCTCCGGTCGAGACCGATCAAAGAAATGTGGTATAAATGACAGCGACGGAGCAGGGCGAGAACCCGGAGGCCGTTGGCGGCAGGGAAAGAATAGTAAATTCAATGTGAACCCATACATCTCTAAGTAGGCGTTCAATGGACCAGGGTAGGAAAGGGTATCTTTTTCGACACTGTGTAAGGTCGTGCAGAGGGTTGAATTCAGTGGCGGACAAATGGCGATCGCTTCGCACGGAAATAATGTGA     
29      GACGCTTGCGGAGGATTCGAAGGGTTGCAACCAGCGTGCAACTCAGTTGTGTCCTCGGGTAAACAAATCCAGTCATCGGAGCCAGGCGTACGACAGAACACTGTAAGCGTAGACCTTACCACAGGCCGCGGTAAAAACTAAGCGGAAAAATCTGCCGTAAGAGATGAAAACGGAACACGGCAAACATCTAGAGGCCCCTGGCGTCAGCGGAGGATTAGAAGACCTCGTGTTGACCGATAGGTTGCTGTATAGCCGTTTGGCTGAACAGAACATGAGCGAGTATTTCTCTCAATACCATATACAGTCCTCCAAATAGTTTAATCCAGTGTGTCACGAGTGTCAGGCGTTCCGCACACGGTAAGTGCCC     
3       GACGCTCGCGAAGGATTCGAAGGGTTGCAACCAGCGTGCAACTCAGTTGTGTTCTGGGGTAAACAAATCCAGTCATCGCAGCCAGGCGTACGACAGAACACTGTAAGCGCAGACCTGACCACAGGCCGCGGTAAAAACTAAGCGGGAAAATCTGCCGTAAGAGATGAAAACGGAACGCGGCAAACATCTAGAGGCTCCTGGCGCCAGTGGAGGATTAGAAGACCTCGTGTTGACCGATAGGTTGCTGTATAGCCGTTTGACTGAACAGAACCTGAGCGAGTATTTCTTTCAATACCATATACAGTCCTCCAAAGAGTTTAATCCAGTGTGTCACCAGTGTCAGGCGTTCCGCACACGGTAAGTGCCG     
27      GACGCTCGCGGAGGATTCGAAGGGTTGCAACCAGCGTGCAACTCAGTTGTGTTCTAGGGTAAACAAATCCAGTCATCGGAGCCAGGCGTACGACAGAACACTGTAAGCGTAGACCTGACCACAGGCCGCGGTAAAAACTAAGCGGGAAAATCTGCCGTGAGAGATGAAAACGGAATACGGCAGACATCTAGAGGCTCCTGGCGCCAGCGGAGGATTAGAAGAGCTCGTGTTGACCGATAGGTTGCTGTATAGCCGTTTGGCTGAACAGAACCTGAGCGAGTATTTCTTTCAATACCATATACAGTTCTCCAAAGAGTTTAATCCAGTGTGTCACGAGTGTCAGGCGTTCCGCACACGGTAAGTGCCG     
75      GACGCTTGCGGAGGATTCGAAGGGTTGCAGCCAGCGTGCGACTCAGTTGTATTCTGGGGTAAACAAATCCAGTCATCGGAGCCAGGCGTACGACGGAACATTGTAAGCGTAGACCTGACCACAGGCGGAGGTAAAAACTAAGCGGGAAAATCTGCCGTAAGGGATGAAAACGGAACACGGCAAACATCTAGAGGCCCCTGGCGTCAGCGGAGGATTAGAAGACCTCGTGTTGACCCATAGGTTACTGTATAGCCGTTTGGCTGAACAGAACCTGAGCGAGTATTTCTTTCAATACCATATACAGTCCTCCGAAGAGTTTAATCCAGTGTGTCACGAGTGTCAGGCGTTCCGCACACGGTAAGTGCCG     
78      AATACTGGCATAGGAGGCAGGCGGTTACAAACAACATCTCACCCAGCTCTGTTCCTGGGGAAACGGGTCCAGTCATCGCAACCAGGCGTGGGGAAGGACATTTTCACCACAGACCTGACAACGAGCCCCAGTGAAGACCGATCGAAAAAATCTGACGTAAAGGACAGGAACGGAAGAGGGCGAGGATCGAGAGGCTTCTGGCGGCAGCGAAAGAACAGTAGATTCGATGTAAACCCATACATCCCTAAATAGGCCTTTAGGGGACCAGGGCATGAACGCGTATCTCTCTCGACACCCTATGAGGTCGTGCAAAGGGTTAAAGCCAGTGGCTAAGAAGTGTCGATCGCTTCGCACAGAGGAGTTGCCA     
31      AACACTGGCAGGGGGGGCAGGGGTTTACAAGCAACATCTCACCCAGGTGCCGGACTTAGTAAAGCAGTGCAATCATCACAGACAGGGGTGAGGAAGTATACCTTTAGTGCAATCCTAACAGCGGGCCCCCATGAAAACTGAGCGAGAGGATGTGGCACAGAGAAAATGAGCGGGAGATGGCGTAAATCCAGAGGCTTCTTGCGGCAGCGTGGGAACGGTGCATTCAATGTAAACCTATATGTCCCGAAGTGTACTGTTAAGGTACCCGGCCATGAATGCGTACTTCTTCCGACTCTGTGTAAGTTTTTGCAAAAGGGTAAATCCAGTGGCTGATAAATATCGATCGTTTCGCGCAAAGAAGGAGGCT     
95      AACACTGGCAGAGGAAGCCGGGGTTTACAAGCAGCATTTCAACCAGGTGTCTTAGTTAGCAAAGGAGTACAATTATCACAGACAGGGGTGAGTAAGCATACCTTTAGTGTGAACCTAACAGCGAGGCCCCATAGAGACTAAGCAAGAGAATATGCCACAAAAAACGGGAACGAAGCATGGCCTAGATCCGGAGGCTTCTTGCGGCAACGCGGGAGCGGTGCATGCGATGGAAACCCATATATCCCGAAGTGAACTGTTAGGGCACCCAGCCATGAGTAAGTAGCTCTGTCGACTCCGTGTAAGTTCTTGCAAAAGGGTAAATCCAGTGGCTAATGAATATCGATCGTTTCGCACACAGAAAGGGCCT     
86      AATACTTGCACAGAAAGTCAGCGGTTAGAAGCAACATCTTACACAGATCTGTAGCTAGACAAACGGGGCCAGTGATCACAACCAGACGTGAGCAAGTACACTTTTAGCATAGACCTTACAACAAGCCCAAGTCAAGACAGACCGAAGAAATACGACATAGGGGACAGCAACGGAAGAGGGCAAGGATCGGGAGGCTCCCGGCGTCAATGAAAGAATAATAAATTCGGTGTGGACCCATACATCCCGAAGTACGCCTTTAATGGACTAGGCCGTGAATAAGTATCTTTTGCGACACAGTATCAGATCGTGCAGAGGGTTGAATCCAGTGGTTGACAAGGGTCGATCGCTTCGCACCGAAGAAACGCCT     
11      AATGCTTGCACAGAAAGTCAGCGGTTAGAAGCAACATCTTACACAGATCTGTAGCTAGACAAACGGGGCCAGTTATCACAACCAGACGTGAGCAAGTACACTTTTAGCATAGACCTTACAACAAGCCCAAGTCAAGACAGACCGAAGAAATACGACATAGGGGACAGCAACGGAAGAGGGCAAGGATCGGGAGGCTCCCGGCGTCAATGAAAGAATAATAAATTCGGTGTGGACCCATACATCCCGAAGTACTCCTTTAATGGACTAGGGCGTGAATAAGTATCTTTTGCGACACAGTATCAGATCGTGCAGAGGGTTGAATCCAGTGGTTAACAAGGGCCGATCGCTTCGCACCGAAGAAACGCCT     
24      CATACCGGCACAGGAAGCCAGCGATTACAAACAACATGTTACACAGATCTGTGGCTGGTCAAACGGGTCCAGTGACCACAACCAGGCGTGAGTAACTACACTCTTAGCATAGGCCTTACGATAAGCCCAAGTCAAAACAGATCGAAAAAATACGACATAGAGGACAGCAACGTAAGAGGGCGAAGATCGAGAGGCTCCTGGCGGCGATGAAAGAATAGTAAATTCGGTGTGGACCTATACATCCCAAAGTAGGCCTTTAAGGGACTAGGGCGTAAAGAAGCATCTGTTTCGACACTGTATCGGGTCGTGCAGAGGGTTGGATTCAGTGGTTGACAGGGGTCGATCGCTTCGCACGGAAGGAACGCCC     
40      AGTACTCGCACAGGAAGCCAGAGGTTATAGGCAACATCTCACAAAGGTCTGTGGCTAGATAAACCGGGCCAGTTGTCGCAACCAGGCGTTGACAACTACAATTTTGGTACAAACCTTACAACGAGCCCAACTCAAGACGGATCGAGGAAATACGACATAGAGGAGAGTAACGGAGAAAGGCCAGAATCGTGAGGCTCCTGGTACCAATGAAAGAATAGTAAATTCGGTGTGGACCCATAAGTCCCAGAATGAGCTTTTAAGGGACTCGGACCTACATAGGTATCTTTAGCCACACTGTATCTGATCGTGCGGACGGTTGAACCCAGTGGTTCGGGAAGGTCGATCGCTTCGCACGGCGAAAGAGCGC     
45      AGTACTCGCACAGGAAGCCAGAGGTTATAGGCAACATCTCACAAAGGTCTGTGGATAAATAAACCGGGCCAGTTGTCACAACCAGACGTTGACAACGACAATTTTGGCACAAACCTTACAACAAGCCCAACTCAAGACGGACCGAACAAGTACGACATAGAGGAGAGTGACGGAGAAAGGCCAGAATCGTGAGGCTCCTGGTCCCAATGAAAGAATAGTAAATTCTGTGTGGATCCATAAATCCCAGAATGAGCTTTTAATGGACTCGGGCCTACATACGTATCTTTAGCCACACTGTATCCGATCGTGCAAACGGTTGAACCCAGTGGTTCGTGAAGGTCGATCGCTTCGCACGCCGGAAGGGCGT     
94      GATACTGGCATAGGGGGCCGGCGGTTACGAGCAACATTTCACAAAAGTGTGTGGCTGGAAAAACAGGTGCAGTGATCACAACCAGGCGTGAGAAAGGATATTCTTTCCACAATCCTCACAACCAGCCCAAGTGAAAACCGATCAAGGAGATGTGGCATAAAAGACACCAATGCAAGAGGGCCAGAATTGGGAGGCCCCTGGCGGCAGTAAGAGAACAGCGAGTTCGGTGTGAACCAATACATCCCTAAGTAGGCCTTTGACGGACCGGGACACTAGCGGGTATCTCTTTCTACACCCTGTAAGGTCGTGCAAAGGGTTAAATCCAGTGGTTGGTAAGGACCGATCGTTTCGCACGAAGGAAGTGTCA     
91      AGGACTTGCATAGGGGGCTGGCGATTACGGGCAACATCCTACAAAACCATGTGGCTAGAAAAACAGGTCCAGTCATCGCAACGAGGCGTGAGAGAGAATACTCTTTCCATAATCCTCACAACCAGCCCAAATGAAAATTTATCGAAGAGATATGGTATAGAGGACACTAAACCAAGAGGGCCATGATTAGGAGGCCCCTGGCAGCAGTAAGAGAACAGCGAGTTCGGTGTGAACCGATACATCCCCAAGTCGGCCTTTGACGAGCCGGGACACGGACGAGTATCTCTGTCTACACCTTGTAAGATGGCGCAAAAGGTTAAAGCCAGTGGTGAGCAAGGACCGATCGCTTCGCACGAAGGAAGCGCCA     
25      AATGCTAGCATAGGGGTCCGGCAGTTACGGGCAACATCTTACAAAACTGCGTAGCTAAAAAAACAGGTCCGGTCATCACAACTAGGCGTGAGGAAGGACACGGTTTCCGCACACCTCACAACCAGCCCAAGTGGACACAGATCAAGAAGGTGTGACATATAGGACAGAAACGCAAGAGGGCAAGGATTGGGAGGCTCCTGGCGCCAGTAAGAGAGGAGCGAGTTCGGTGTGAACCAATACATCGCTAAGTAGGCCCTTAACGGACCAGGACATAATCGGCTACCTCTTTCAACACACTGTAGGGTCGTGCAGAGGGTTAAATCCAGTATTCGTTAAGGACCGATCGCTGCGCACGGAGAAAGTGTCA     
63      AGTGCTAGCATAGGGGTCCGGCGGTTACGGGCAACATCTCACAAGACTGCGCAGCTAAAAAAACAGGTCCCGTCATCACAACTAGGCGTGAGGAAGTAGACGGTTGCCACACACCTCACAACCAGCCCAAGTGGAGACAGATCAAGAAGGTGTGACATATAGGACAGAAACGCAAGAGGGCAAAGATTGGGAGGCCCCTGGCGGCAGTAAGAGAGGAGCGAGTTCGGTGTGAACCGATACATCGCTAAGTAGGCCCTTAACGGACCAGGACATAATTGGCTATCTCTGTCAACACACTGTAGGGTCGTGCAGAGGGTTAAATACAGTATACGTTAAGGACCAATCTCTGCGCACGGAGAAAGTGTCA     
60      AATGCTAGCATAGGGGTCCGGCAGTTACGGGCAACATCTCACAAAACTGCGTAGCTAAAAAAACAGGTCCGGTCATCACAACTAGGCGTGAGGAAGGACACGGTTTCCACACACCTCACAGCCAGCCCAAGTGGACACATATCAAGGAGGTGTGACATATAGGACAGAAACGCAAGAGGGCAAGGATTGGGAGGCTCCTGGCGACAGTAAGAGAGGAGCGAGTTCGGTGTGAACCAATACATCGCTAAGTAGGCCCTTAACGGACCAGGACATAATCGGCTATCTCTTTCAACACACTGTAGGGTCGTGCAGAGGGTTAAATCCAGTATTCGTTAAGGACCGATCGCTGCGCACGGAGAAAGTGTCA     
48      AATGCTAGCATAGGGGTCCGGCAGTTACGGGCAACATCTCACAAAACTGCGTAGCTAAAGAAACAGGTCCGGTCATCACAACTAGGCGTGAGGAAGGACACGGTTTCCACACACCTCACAACCAGCCCAAGTGGACACAGATCAAGAAGGTGTGACATATAGGACAGAAACGCAAGAGGGCAAGAATTGCGAGGCTCCTGGCGACAGTAAGAGAGGAGCGAGTTCGGTGTGAACCAATACGTCGCTAAGTAGGCCCTTAACGGACCGGGACATAATCGGCTATCTCTTCCCACACACTGTAGGGTCGTACAGAGGGTTAACTCCAGTATTCATTAAGGACCAAGCGCTGCGCACGGAGAAAGTGTCA     
26      AATGCTAGCATAGGGGTCCGGCAGTTACGGGCAACATCTCACAAAACTGCGTAGCTAAAAAAACAGGTCCGGTCATCACAACTAGGCGTGAGGAAGGACACGGTTTCCACACACCTCACAACCAGCCCAAGTGGACACAGATCAAGAAGGTGTGACATATAGGACAGAAACGCAAGAGGGCAAGGATTGCGAGGCTCCTGGCGACAGTAAGAGAGGAGCGAGTTCGGTGTGAACCAATACATCGCTAAGTAGGCCCTTAACGGACCGGGACATAATCGGCTATCTCTTTCCACACACTGTAGGGTCGTGCAGAGGGTTAAATCCAGTATTCGTTAAGGACCGATCGCTGCGCACGGAGAAAGTGTCA     
66      AATACTAGCATAGATGGCTGGACGTTACGGGCAACATTTTACAGAGGTGTGTGGCTAGAAAGGCAAATTCAGCCATCACACCCAGGCGTAAGAAAGAACCCTCTTGCCACAGACCACACAATCAGCCCAGATCAAAACTGACCAAAGAAATGTGGCATAGAAGATAGCAATGCAAGAGGACGAGAATTTGGAGGCCCCTGGGGACAGTAAGAGGACGGTGAGTTCTGTGTGAACCGATAAGTCCCTAAGTAGGTGTTTGGCAGACGAGGACATAACTGAGTACCTTTGTCAGCACCCTCTAGGGTCGTGCAGACGGTTAAACCTAGTGGGTGGCAAGGACCGATCGATTCGCACGGAAAAGGCGTCG     
44      AGGACTCGCGTATGAGGCCGGCTGTTACGGGCAACATCTTACATAGCTCTTGAGCTAGAGAAACGGGTTCAGTCATCGCAGCCAGGCGTGAGAAAGGACATTCTTACCACAGACCTCCCAACCAGCCCAAGTAAAAACCGATCTATAACATGTGACATAAAGGAGGGCAATGCAACACGGCGAGAATCGGGAGGCTCCTAGCGTCAGTGAGAGAACGGCGAGTTCGGTGTGAACCCATGCATCGCTAAGTAACCCTTCGATAGACCAGGGCCTGAGCGAGTATCTTTTTCCACACCCTGTAAGGTCGTGCAAGGGGTTAAATCCAGTGGTTGATACGGATCGATCGCTTCGCACGGAGGAACTGTTA     
73      AGGACTTGCGTATGAGGCCGGCTGTTACGGGCAACATCTTACATAGCTCTTGGGCCGGACAAACGGGTTCAGTCATCGCAACCAGGCGTGAGAAAGAACATTCTTACCACAGACCTCCCAACCAGCCCAAGTAAAGACCGATCTACAACATGTGACATAAAGGATGGCAATGCAGCACGGCGAGAATCGGGAGGCTGCTGGCATCAGTGAGAGAACGGCGAGTCCGGTGTGAACCTATACATCGCTAAGTAACCCTGCGATAGACCAGGGCCTAAGCGAGTATTTTTTTCCACACCCTGTAAGGTCGTGCAAGGGGTTAAATGCAGTGGTTGATACGGACCGATCACTTGGCACGGAGGAACTGTTA     
96      AGGACTCGCGTATGAGGCCGGTTGTTCCGAGCAACGTGTTACACAGCTCTTGGGCCGGGAAAACGGGTTCAGTCATCCCAACCAGGCGTGAGAAGGAACATTTTTACCACAGGCCTTCCAATCAGCCCAAGTAAAGACCGATCTACTACATGCGGCATAAAGGACGGCAATGCACCACGGCAATAATTAAGAGGCTCCTGGCATCAGTGAGAGAACGGCGAGTTCAGTGTGAGCCCATACATCGCTCGGTAATCCTTCGATAGACCAGGGCCTAAGTGCGTATCTTTTTCCACACCCTGTAACGTTGTGCAAGGGGTTAAATGCAGTGGTTCATACAGACCGATCACTCCGCACGGAGAAACTGTTA     
65      AAAACTAGCGTATGACACCGGTACTCACGAGTGAAATCCAACCTAGTTTTGGGAGTGGATAGACAGTTCCGGTCATCACATTCAGATGTGGGAGGGCACACTGCTCAAAGATACCTGACAACCGGCACAGGTCGACACGCACCTAAAGGATGTAGCGTAGATGACAGGAATGCATGGGAGCAAGAATTGAGAACCTTCTGGCGGCAGTGAGAGAGCAACAAGTTCAAAGTCAACTGATAAGTCGCTAAGTAAGCGATTAATAGACGGTCGCGTTGCGAAGTATATCTCTCCACACTCTATATGGTTGTGTAAGCGCTTAAATGCAGTGGTTCACGCGAACCGATCGCTTCGCACTAAGGAAATATCC     
5       AAAACTAGCGTATGACACCGGTACTCACGAGTGAAATCCAACCTAGTTTTTGGAGTGGATAGACAGTTCCGGTCATCACACTCAGATGTGGGAGGGCACACTGCTCAAAGATACCTTACAACCGGCACAGGTCGACACGCACCTAAGGGATGTAGCGTAGATGACAGGAATGCATGGGAGCAAGAATTGAGAACCTTCTGGCGGCAGTGAGAGAGCAACAAGTTCAAAGTCAACTGATAAGTCGCTAAGTAAGCGATTAATAGACGGTCGCGTTGCGAAGTATATCTCTCCACACTCTATATGGTTGTGTAAGCGCTTAAATGCAGTGGTTCACGCGAACCGATCGCTCCGCACTAAGGAAATATCC     
99      AAGACTCGCGAATGAGGCCGGCTCTTACGGGTAACATCTTACGTAGGTCTTGAGGCGGAGAAACAGTTTCAGTCATCGCAACCAGACGTGGGAAAGTGCACTCCTACCATAGACCTCACAACCAGCCCAAGTAAAGACCGATCTAGCAAATGTGACATAAGGGATAGGAATGCAACAAGGCAACAATCCGGAGGCTCCAGGCGGCAGTGAGAGAACGCCGAATTCGGTGTGAACCCATAGATCGCTAAGGAACCCTTCGATAGATCGGAGCCTGGGCGAGTGCGTTTGTCCACACCTTGTACGGTCGTGCAAGGGGTTAAATACAGTGGTTTATACGGGCCGATCGCTTCGCACGGAGGAAGCGTCA     
80      AACACTCGCGTATGAGACCGGCTGTTACGGGTAACATCTTACATAGGTCTTGAGCCGGAGAAACAGGTTCAGTCATCACAACCAGGCGTGAGAAAGAATAGTCCTACCGCAAACCTCACGACCAGCCCAAGTAAAGACCGATCCAGAACATGTGCCGTAGAGGATAGCAATGGAACAAGGCAAGAATCAGGAGGCTCCTGGCGACGGTGAGAGAACGGTGAGTGCGGTGTGGGCCAATACATCGCTAAGTAAGCTTTCGATAGATCGGAGCCTGAAGCAGTATATTTTTCCACACCCTGTAGGTTCATGCAAGGGGTTAAATGCAGTGGTCCATACGGGCCGATCGCTTCGCACGCAGGAAGCGTCG     
23      ACCACTAGCGTATGCGACCGGCCGTTATGGGCAACATCTTACATAGGTCTCCAGCCGGAGAGACAGGTCCGGTTATCAAAACCAGACGTGAGAGAGAACAATTCTGCTTGATACCTCACGACCAGCCCAAGTGAAAACTCAGCTAGTATGTGAGGCATAGAGGATAACAATGCAACAAGGCGAAGATCAAGAGGCCCCTGGGGACAGTGAAAGAACGGTGAGCCCCATGCGAGCCGATACATCGCTAAGTAAGCTTTCGATAGATCGTCGCCTGAGCCAGTACATTTATATACACCCCGTAGGTTCGTGCATGGGATTAAATGCAGTGGTCAATGCGGACCGATCGATTCGCACGCAGAAAGCGTCA     
20      AGTACTGGCATATGGGGCCGGCTGTTGCGGGTAACATCTTACACAGGTCTTCGGCTGCACAAACAGGTTCAGTCATCGCAACCAGTTGTGAGAGAGGACACTCTTATGACAAACCTCACAACCACCCCGGGTGAGAATGCATCGACACCCTGTAGCATAAAAGATGGTAAGGCAGCAGGACAAGCATCGCGACGCTCCCGGCGGCAGCGGTAGAGAGGCAAGTTCGGTGTGAACCCATACGTCGCTGAATAACCCATCGATTCACTATGGCATGAGCGGGTACCTCTTTCCTCACGCTGTAATGTCGTGCGGAAGCCTAGAGCCAGTGGTTGACGCGGATCAATCGCTTCGCACGACAGAAAGGTCC     
30      AGTACTGGCATATGGGGCCGGCTGTTGCGGGTAACATCTTACACAGGTCTTCGGCTGCACAAACAGGTTCAGTCATCGCAACCAGTTGTGAGAGAGGACACTCTTATGACAAACCTTACAACCACCCCGGGTGAGAAGGCATCGACACCCTGTAGCATAAAAGATAGTAAGGCAGCAGGACAAGCATCGCGACGCTCCTGGCGTCAGCGGTAGAGAGGCAAGTTCGGTGTGAACCCATACGTCGCTGAATAATCCATCGATTCACTATGGCATAAGCGGGTACCTCTTTCCTCACGCTGTAATGTCGTGCGGAAGCCTAGAGCCAGTGGTTGACGCGGATCAATCGCTTCGCACGACAGAAAGGTCC     
89      AGTACTGGCATATGGGGCCGGCTGTTGCGGGTAACATCTTACACAGGTCTTCGGCTGCACAAACAGGTTCAGTCATCGCAACCAGTTGTGAGAGAGGACACTCTTATGACAAACCTTACAACCACCCCGGGTGAGAAGGCATCGACACCCTGTAGCATAAAAGATAGTAAGGCAGCAGGACAAGCATCGCGACGCTCCTGGCGTCAGCGGTAGAGAGGCAAGTTCGGTGTGAACCCATACGTCGCTGAATAATCCATCGATTCACTATGGCATGAGCGGATACCTCTTTCCTCACGCTGTAATGTCGTGCGGAAGCCTAGAGCCAGTGGTTGACGCGGATCAATCGCTTCGCACGACAGAAAGGTCC     
38      AGTACTGGCATATGGGGCCGGCTGTTACGGGTAACATCTTACACAGTTCTTTGGCTGCACAAACAGGTTCAGTCATCACAACCAGTTGTGAGAGAGGACACTCTTACGACAGACCTTACAACCACCCCAAGTGAGGAGGCATCGAGAACCTATAGCATAAAAGATAGTAAGGCAACAGGACAAGCATCGCGACGCTCCTGGCGTCAGCGGTAGAGTGGCAAGTTCGGTGTGAACCCATACCTCGCTGAATAAGCCATCGATCCACCATGGCATGAGTGGGTACCTCTTTCCTCACCCTGTAATGTCGTGCAAAGGCTTAGAGCCAGTGCTTGACACGGATCGATCGCTTCGCACGACAAAAAGGTCC     
83      AGTACTGGCATATGGGGCCGGCTGTTACGGGTAACATCTTACACAGTTCTTCGGCTGCACAAACAGGTTCAGTCATCACAACCAGTTGTGAGAGAGCACACTCTTACGACAGACCTTACAACCACCCCAAGTGAGGAGGCATCGAGAACCTGTAGCATAAAAGATAGTAAGGCAGCAAGACAAGCATCGCGACGCTCCTGGCGTCAGCGGTAGAGCGGCAAGTTCGGTGTGAACCCATACCTCGCGGAATAAGCCATCGACTCACCATGGCATGAGTGGGTACCTCTTTCCTCACCCTGTAATGTCGTGCAGACGCTTAGAGCCAGTGGTTGACGCGGATCGATCGCTTCGCACGACAGAAATGTCC     
68      AGTACTGGCATATGGGGCCGGCTGTTACGGGTAACATCGTACACAGTTCTCCGGCTGCACAAACAGGTTCAGTCATCGCAACCAGTTGTGAGAGAGGACACTCTTACGACAAACCTTACAACCACCCCAAGTGAGGAGGCACCGAAAACCTGTAGCATAAAAGATGGTAAGGCAGCAGGACAAGCATCGCGACGCTCCTGGCATCAGCGCTAGAGCAACAAGTTGGGTGTGAAGCTATATGTCGCTGAATAAGCCATCAATTGACCATGGCATGAGTGGGTACCTTTTTCTTCACCTTGTACTGTCGTGCAGAGGCTTAGAGCCAGTGGTTGACGCGGATCGATCGCTTCGCACGACAGAAAGGTCC     
55      ACTACTAGTAAATTGGCCGGGCCGTTGCGCTCGACATCTCACTCAGTTTCTCAACTACATAAACAGTTCCAGTAATCGCAAGCAGTAGTGAGAAGAAACACTCTTCCGATACGCTGTACACCAACCCCAAGTGAAGAGGAATCTGATAACTAAAACATGCAACATGGTAAAGCAGTAGGACAAATAGCTCGACGCCCCTCGCGTCAGCGACAGAACCGCAGGTCCAGTGTGAAACGATGTATCACGCATTAAACGGTCGACTCATCATGACATCGGCTCTTACCTCTTGCACCACCCTTTGATGTCGTTCAGAAGCTTGGAGGCAGTGGGTGGGTCCAATCAGTCGCTTCGGTCGGCGGAAAGATCG     
28      GGTACTGGCATATGGGGCCGGCCGTTCCGGGTGACATGTTACATAGGTCCTTGGCTGGAAAAACCGATTCACTCATCACAAGCAGGTGTCAGAAAGCACACTCCTACAACAGACCTTACAACAAGCCCAAGTAAGCACCGATCGAGAACATGTGGCATATAGGATAGCAATGTAACAGGGCAAGTATCGGGAGGCTCCTGGCGACAGTGGGAGAAGGGCGAATCCGGTGTGAACCGATACATCCCTAAGTAGACCTTCGGTTGACCACGTCATGATTGGGTATCTGTTTCCGCACCCTGTAAGGTCGTTCAAGCGGTTAAAACCAGTGGTTGACACGGGCGGATCGCTTCGCACAGAGCAAATGTAA     
76      AGGACTCGCATATGCGGCCGGCTATTACGGACAACATGTCACATAGGTCCATTGCTGGGGAAACCGGTTCAGTCATCACAACCAGGTGTGAGGGAGGACACTCTAACTACAAACCTTACGACCGGCCCAAGTAATGACCAATCGAGAAGGTGTGGTATAAAGAATAAAAATGTAACAGGGCAAAAATCGGGAGGCTTCTGGTGGCAGTTAGAGGACAACGAAGTCGGTGCGAGCCCATACACCGCTGGATCAGCGTTTGGTAGACCATGACATGACGGAGTGTCTTTCTCCGCACGTTGTAAGGTCGTTCAAGGGATTAAAGGTGGTGGGCGAGACAGGCCAATCGCTCCGTACGAAATAAACGTCC     
71      AGCACTGGCATATCGGGCCGGCTGTTACGGGCAACATGTTACACAGGTCTTTAGCTGGACAAACAGGTTCAGTGATCGCAACCAGGTGTGAGAGAGGACACGCTTACGAGAAACCTTACAACCAGCCCAAGTGAGCACCGACCGAGAACATGTATCGTAAAAGATAGCAATGCAACAAGGCAAGGATCGGGAGGCTCCTGGCGACAGTGAGAGAACGGGGAATTCGATGTGAACCCATACGTCGCTGAGTAGACCCTCGGTAGACCATGACATGACCGAGTATCTCTCTCCGCACCCTGTAAGATCGTTCAAGGGGTTAAAGCCAGTGACTAAGGCGGGCCGATCGCTTCGCACAAAGAAAACGTTA     
52      AGTACTAGCATATGGGGCCGGCTGCTACGGGCAATATCTTACACAGTTCTTTGGCTGGACAAACAGGTTCAGTCATCACAACTAGGTGTGAGAGAGGACACTCTTACGAGAAACCTTACGACCAGCTCAAGTGAGGACCGATCGAGAACATGTGACATAAAGGATAGCAATGCAACAGGGCAAGGATCGTGAGGCTTCTAGCGTCAGTGAGAGAACGGCGGATTCGGTGTGAACCCATACATCGCTGAGTAGGCCTTCGGTACACCATGACACGAACGAGTATCTCTTTCCGCACCCTGTAAGGTCGTTCAAGGGGTTAAAGCCAGTGGTTAACGCGGGCCGATCGCTTCGCACAAAGGAAGTGTCG     
43      AGTACTAGCATATGGGGCCGGCTGTTACGGGCAACATCTTACACAGCTCTATAACTGGAAAAACAGGTTCAGTCATCGCAACCAGGCGTGAGAAAGCACACTCTTGCCACAAACCTCACAACCAGCCCAACTGAGGACTGATCGAGAACATGTGACATAAAGGACAGCAATGCAAGAAGGCGAGGATCGGGAGGCTCCTGGCGTCAGTGAGAGAACAGCGAGTTCGGTGTGAACCCATACATCGCTAAGTAGGCCGTCGATAGACCAGGGCATTAATGAGTATCTCTTTCCACACCCTGTAAGGTCGTGCAAAGGGTTAAATCCAGTGGTTCATACGAACCGATCGCTTCGCACGGAGGAAGTGTCA     
15      AGTACTAGCCTATGGGGCCGGCTGTTATGTGAAACATCTTACACAGCTCTGTGGCTTGAAAAACAGGTTCGGTCATCACAACCAGGTGTGAGGAAGGACACTCTTTCCACAAACCCCACAGCCAGCCCGAGTAAGAATCAACCAAAAACATGTGGCAGAAAGGATAGTAATGCAAGAGGGCAAGGATCGGGAGGCTCGTGACGACGGTGAGAGAACAGCGAGTTCGACCTGAACCGATATATCGCGAAGTAAACTGTCGACAGATCAGGGCATCGGTGAGTATCTAGCTCCACACCCTGTAAAGTCCTACGAAGGGTTGAATCCAGTGGTTCATACGAGCCGGTCGCTTCGCACGGAGACACTGTCA     
49      AGTACTAGCCTATGGGGCCGGCTGTTATGTGGAACATCTTACACAGTTGCGTGGCTTGAGAAACAGGTTCGGTCATCACAACCAGGTGTGAGGAAGCACACTCTTTCCACAGACCCTACAGCCAGCCCGAGTAAGAATCAACCAAGAACATGTGACAGAAAGGATAGTAATGCAGGAGGGCAAGGATCGGGAGGCTCGTGACGACAGTGAGAGAACAGCGAGTTCGATCTGAACCGATATATCGCGAAGTAGACTGCCGACAGATCAGGGCATCGTTGAGTATCTGGTTCCACACCCTGTAAAGTCCTGCGAAGGGTTGAATCCAGTGGTTTATACGAGCCGGTCGCTTTGCACGAAGACACTGTCA     
32      AGGACTGGCACATGGGGCCGGCTGTTACGGGAAACATCTTATACAGTTGTGTAGCCTGAAAAACAGGTTCGGTCATCGCAACCAGGCGTGAGGAAGCACACTCTTCCCACAAACCCCACAGACAGCCCAAGTAAGAACCAATCGAGAACATGTGAGAGAAAAGATAGCAATGTAAGAGGGCAGGGATCGGGAGGCTCGTGACGTCGATGGGAGAATAGCGAGTTCGATCTGAACCAATATATCGCGAAGTAGACTATCGATAGACCAGGGCAGTAGTGGGTATCTATTTCAACACCCTGTAAAGTCGTGCAAAAGGTTAAATCCAGTGGTTTATACGAGCCGGTCGCTTTGCACGGAGAAGCCGTCA     
74      AGTACTGGCATATGGGGCGGGATGTCACAGGCAACATCTTACACAGTTCTGTAGCTGGAAAAACGGGTTCAGTCATCCCAACCAGGTGTGAGGAAGAACACTATTGCCGCAAACCCAACAACTAGCCGAAGTAAGGACTGATCGAGGACATGTGGCGGAGAGGATAGCAATGCAGGAGGGCAAAGATCGTGAGGCCCATGACGGCAGTGGGAGAACAGCGAGTTCGGTGTGAACCAATAAATCGCGAAGTAGGCCGTCGGTAGACCAGGGCACTATGGAGTATCTGTTTCCACACCCTGTAAGGTCGTGCCAAAGGTTAAATCCAGTGGTTTGTCCGAGTCGGTCGCTTTGCAGGGAGAAACTATCA     
39      AGTACTAGGATATGGCGCCCGTTGTTACGACCAACATCTCACATGGCTCCTTGAATGGATAGACGAGTACAGTAATCGAAACCAGGTTTGAGAAAGTACACTCTTACCGCAAACCTCGCTGCCAGCCCAAGTCAGGACCGATCGAAAACATGTGGCATAAAAGACACCAATAAAAGAAGGCATACATCGAGAGCCTCAGGGGGTCAATGGGAGAATAGCAAGTTCATTGTGAGTCGATAGATCGCTAGGGGACCCCTCGATAGACCAGGCCATAAATAGGTATCTTTTTCCACACTCTGTATGGTCGTGGGAGTGACTAAACCCAGTGGTGGATGCGAGTCGATCGTTTCACACGAAGAAAGTGTCG     
41      AGTACTAGGATATGACGCCTGTTGTTACGACCAACATCTCACATGGCTCCTTGAATAGAAAGACGGGTACAGTAATCGAAACCAGGTTTGAGAAAGCACACTCTTACCACAAACCTCGCGACCAGCCCAAGTCAGGACCGATCGAGAACATGTAACATAAAAGACACCAATAAAAGAAGGCCTGCATCGGGAGCCTCAGGGGGTCAATGGGAGAACAGCAAGTTCATTGTGAGTCGATATATCGCTAGGGGACCCCTCGATAGACCAGGCCATAAATAGGTATCTTTTTCCACACCCTATAAGGTCGTGGCAAGGATTGAACCCAGTGGTGGATGCAAGTCGATCGTTTAGCACGAAGAAAGTGTCG     
12      AGTACTAGGATATGGCGCCTGTTGTTACGACCAACATCTCACATGGCTCCTTGAATGGAGAGACGGGTACAGTAATCGAAACCAGGTTTGAGAAAGCACACTCTTACCACAAACCTCGCGACCAGCCCAAGTCAGGACCGATCGAGAACATGTAACATAAAAGACACCAATAAAAGAAGGCCTACATCGGGAGCCTCAGGGGGTCAATGGGAGAACAGCAAGTTCATTGTGAGCCGATATATCGCTAGGGGACCCCTCGATAGACCAGGCCATAAATAGGTATCTTTTTCCACACCCTGTAAGGTCGTGGCAGGGATTAAACCCAGTGGTGAATGCGAGTCGATCGTTTAGCACGAAGAAAGTGTCG     
36      AGTACTAGGATATGGCGCCTGTTGTTACGACCAACATCTCACGTGGCTCCTTGAATGGAAAGACGGGTACAGTAATCAAAACCAGGTTTGAAAAGGCACACTCTTACCACAAACCTCGCGACCAGCCCAAGTCAGGACCGATCGAGAACATGTAACATAAAAGACACCAATAAAAGAAGGCCTACATCGGGAGCCTCAGGGAGTCAATGGGGGAACAGCAAGTTCATTGTGAGTCGATACATCGCTAGGGAAGCCCTCGGTAGACCAGGCCATAAGTAGGTATCTTTTTCGACACCCTGTAAGGTCGTGGCAGGGATTAAACCCAGTGGTCCACGCGAGTCGATCGTTTAGCACGAAGAAAGTGTCG     
97      AGTACTAACATATAGGGCCTGCTGTTACGAGCGACATCTCACAGAGGTCCTTGAATGGATAGACGGGTACAGTCATCGCAACCAGGTGTGAGAAAGCGTACGCTTACTACAGACCTCGCGACAAGCCCAAGTTAGGACCGATCGAGAACATGTGACATAGAAGACACCAATAAAAGAAGACTTACATCGGGAGCCCCAGGGCGTCAATGAGAGAACAGCGAGTTCGTTGTGGATCAATATATCGCTAGGGGACCCGTCGATGGACCAGGCCTTAAAGGAGTATTTTTTTCCACGCCCTATAAGATTGTGGAGAGGATTAGACCCAATGGTTAGTACGAGTCGATCGTTCCGCACGAAGCAAGTGGCA     
10      AGGACTGACATATAGGGCCTGTTGTTACGAGCGACATCTCACAGGGCTCCATTAATGGATAGGCGGGTACAGTCATCGCAACCAGGTGTGAGAAAGCGTACGCTTACCACAAACCTCGCGACAAGCCCAAGTTAGGACCGATCGAAAAAATGTGGTATAGAAGACACCAATAAAGGAAGACTTACATCGGGAGCCCCAGGGTGCCAATGAGAGAACAGCGAGTCCGTTGTAAATCGATATATCGCTAGGGGATTCATCGATGGACCAGGCCATAAAAGATTATTTTTTTCCACACCCTATCAGATTGTGGGGAGGATTGGACCCAATGATTGATACAAGTCGATCGTTTCGCACGAAGCAAGTTTCG     
101  387
73      CCGTTTGTTGTATTAATTAACGGTCTCAAATGTCTTAACTGTATGCGTAAATTAGACTAGCTAAGTAGACAGTTGACGGAAGTTGACCTAACTTCTGTCCTAAGTAGTACCGAACGTTTGCTTTGATAGCAGCGAGGTAAAGTTGTAGGGCATCGCTGCAAGCAGTATGGGACTTATTTCTGAGTTAAGAGTTTCCTATTATGGGTATACTTAATTGAGGTGGCTTGGAGCGGTGTAGGGTAGACTACTGCATGCAGAGACTAAAGATATCCAGTAAGGGGCTTTCGTTATTCAGCCACTCTGATAGGGATGTTGTAGCCAAGTTGGTAATGATGGTTGTAGTAAGTCCTATATTATTTGGCACGAGGTCATATAGAAACCTTGGAG     
96      CCGTTTGTTGTAGTAATTATTGGTCTCAATTGTTTTAACTGTATGCGGAAATTATGCTGGCGCAGGAGACAGTTGACGGAAGTTCACCCAGCTTCTGTCCTAAGTTGTACCAAACGTTTGCTTTGATAGCAGCGATGCGAAGTTGTGGAGCAGCACGGTAATCAGTTTGGGGCTTAATTCTGCGTTTAGAGTTTTCTATTATGGTTATAGGTAGGTGAGGTGGCTTGAAGCGGTGTATGTTTGACTACTGCAATCAGAGACTAAAGGTATCCAGTAAGGGGCTTTCGTTATTCAGCCACTCTAGTAGGGATGTTGTAGGCTAATTGGTAATGGTGGTGGTAGTAAGTCCTTTATGATTTGGCGCGAGGGCTTAACGAAACCGAGGAG     
44      TCGTTGATGAATGTAAGTAATGGTCGTAAATGGCTTAACTGTATGCGTAGGTTATTCTAGCTAAGAAGATAGTCGACGGCGGTTCGCTAAACTACTATCTTAAGTAGTACCGGACTTTTGCTTTGACATCAGCGAGGCACGGTTGTTGTGGAACGTTGTAGGCAGTATGGGGCGTATTTCTTAGTTAAGAATTTTTTACCATGGGGGTGATTACATGAGAGGGCTTGAAGCGGTTTGGGGGTGACTACTGTACTCGGAGACTAAAGATATCTAGTATGGGTCTTTCGTTATTCAGCAACCGTTAAAGGGATGTTGTAGTCAAAAGGGTAATGCCGGTGGGAGTAGGTCTAATATTATCGAGCACGATGGCATATATAAGCCTTGGAG     
23      CCGGTGGTTGGAGTGATTATTTGTCTTTAGTGGCTTAACTGTATACGTAGTTTAAGCTAGCCACGGATACAGATTACGGGGGTTTACGTAATTACTGTCCTAAGCTGTATTAAACGTATGCTTGGACATCAGCGGGGTAAGGTTATTTTGCAATTTTGTGGGCAGTAGGTAGCTTGGTCCTCAATTAAGTACTTTCTATTATGGGGGTAATTATGTGAGGTTTTTCGCAGCGGTGCGTTGTTGACCACCGTAATCATAGACTAAAGATATCCAGTAAGGGACTTTCGTAATTCAGCAAACTTAATGGGTTTGTTGAAGCCGAATGGGTAATGCTGCTAGAAGTTAGTTTCGTATTATTTGGCTCGAGGGCATACTGAAGTACGGGAG     
80      CCGTTGGTTGGAGTGATAATCTGTCTTCAATGTCTTAACTGTATGCGTAGTTCAGATTAGCCACGTAGATAGCTGATGGCTGTTTACGTAACTTTTTCCCTAAGCGGTATTGAACGTGTGTTTGGAAATCAGCGAGGTAAGGTTGTTTTGCGGCGTTGCGGGCAGTTGGTGACGTAATTCTGGAGTAAGTACTTTCTAGTATGGGGGTAGTTAGGTGAGGTGTCTCTTAGCGGTGTATTGTTGATCACCGTAATCATGGACTAAGGATACCTAGGAAGTGTCTTTCGTAATTCAGCAAACTGAATAGGTTTGTTGAAGTTGAGCTGGTAATGCTGGTGGAAGTTAGTGTTCTATTATTTGACTCGAGGGCATACTGAAGTACGGGAG     
99      CCGGTGTTTGTAGTGATAAATTGTCATCAATGGCTGAACTGTATATGTAGTTTAGCCTAGCCACGTAGATAGATGATGGGGGTTCACGGGATTACTTTCCTAAGCAGTATCGGACGCATGTTTGGACATCAGCGGTGTAGGGTTGTTTTGCGACTTTGTGGGCAGTAGGCGGGGTGGTTCTGAATTAAGTACTTTCTATTATGGAGATAAGTAGGTGAGGTGTTTTGTAGCGGTGTGTTGATGACCACCGTATTCAGGGTCTAAAGATATCTGGTAAGAGTCGTTCGTAATTCAGCAAACTGAATAGGTTTGTTGAAGCTGATTGGGTAATGCTGGTGGATGTGAGTTTCTTATTAGTTGACTCGAAGGTATACAGAAGTACAGGAG     
5       CCGTTGGTTGTAGTGATTAATTGTCTAGAATGGTTAAACTGGATAAGTATTTAAAGCTAGTCAGGTAGACGGATGGCGGGGGTTCACGTACTTTCTTCCCTAGGCGGTAACGATCGTATGGTCGGACACCAGCGGGGCAAGGTTTCCTTGCAGCATTGTAGGCAGTGGGTGGCGTAGTTCCATATTAAGTGCTTTGTATTATGGAGGTAAGTACACGAGGTGTTTCGTAGCGGTGTGGTGTTGATCACCTTATGTGGTGTCTAAAGATATCCCGGACGGGCCTTTCGTAACTCAGCAAACTCCGTTGGTTTGTTGGAGGTAATGTGGTAATGCTGTGTGAAGTGGGTTTTGTACTAGTTTACTCGAGGGCACACTGAAGTAGAGGAG     
65      CCGTTGGTTGTAGTGATTAGTTGTCTTTAATGGCTAAACTGGATAAGTATTTAAGGCTAGCCACGCAGACAGATGGCGGGGGTTTACGTAATTGCTTTCCTAGGCTGTATCGATCGTATGGTCGGACATCAGCGAGGTAAGGTTTTCTTGCAACTTTGTAGGCAGTAGGTGGCGTAATTCTAAATTAAGTGCTTTTTATTATGTAAGTAATTATATGAGGTGTTTCGTAGCGGTGTGGTGTTGACCACCGTACTTAGGGTCTAAAGGTATCCAGTAGGGGCCTTTCGTAACTCAGCAAACTTAGTAGGTTTGTTGGAGCAAATTTGGTAATGCTGACTGAAGTGAGTTTTGTACTAGTTCACGCGAAGGCGTACAGAAGTATAGGAG     
53      CCGTTGGGTGTAGTTATTATTAGTCTTAAATGACTCAACTTTATACGTAAGTAAGACTATCTATGCAGACATATGACGGTGGTCTACTAGGGTTTTGTCTTAAGCGGTGCCGAGCGCATGAGTTGAAAACAGCGCTGTAAGGTTAGAGCGCATCATTGTAAGCAATAAGTGGCGTTTTTCGGAGTTAATATCTTCCTATTAGGGGAGTAATTAAGAGGGGTGGTTCGGAGCGGCATGGGTCTGACTACTATAGAGAGAGACTAAAGATATCAAGTATGGTGCATTCGTCATTCAGCAAACGTGATAGGGATGTTGGAGTTTAGCTGGTAAGGCTGCTTGAAGTAAGTCTTACATTATTCAACACGATGGAATATAGAAGTATGGGAG     
88      CCGTTGGGGGTAGTTATTATTAGTCTTAAATGACTCAACTTTATACGTAGGTAAGACTATCTATGCAGACATATGACGGTGGTTTACTAGGGTTTTGTCTTAAGCGGTGCCGAGCGCATGGGTTGAAAACAGCGCTGTAAGGTTGGAGCGCATCATTGGAAGCAATAAGTGGCGTTTTTCGGAGTTAATATCTTTCTATTAGGGGAGTAATTAAGAGGGGTGGTTCGGAGCGGCATGGGTCTGACTACTGTAAAGAGAGACTAAAGATATCAAGTATGGTGCATTCGTCATTCAGCAAACGTGATAGGGATGTTGGAGTTGAGCTGGTAAGGCTGCTTGAAGTAAGTTTTACATTATTCAACACGATGGAATATAGAAGTATGGGAG     
42      CCGTTGGAGATGTTTATTATTAGTCATAAATGACTCAACTTTATACGTATGTAAGACTATCTATGCAGACATATGACGGCGGTCTACTATAGTTCTGTCATAAGCGGTACCGAGCGCATGAGTTGAAACCAGCGCTGAAGAGTTGGATCGCAACATCGTAAGCAATAAGTGGCGTTGTTCGGAGTTAATATCTATCTATTAGGGGAGTAATTACTAGGGGTGGTTCGGAGCGGCATGGGTCTGAATACTATAAGGAGGGACTAAAGATATAAAGTATTGTGCATTCGTCATTCAGCAAACTTGATAGGGTTGTTGAAGCTCAGGTGGTAAGGCTGATTGAAGTAAGTCTGGTATTATTGAGTACGATTGAATCTAGAAGTTTGGGAG     
46      CCGTTGGGGAGGTTTATTATGAGTCTTAAATGACTCAACTTTATACGTATGTAAGACTATCTATGCAGACATATGACGGTGGTCTACTCGAGTTTTGTCATAATCGGTGTCGAGCGCATCAGTTGAAACCAGCGGTGAAGGGTTGGAGCGCAACATTGAAAGCAATAAGTGGCGTTTTTCGGAGTTAATTTCTATCTATTAGGGGAGCAATTAAAAGGGGTGGTTCGTAGCGGCATGGGTCTGAAGACTATAAAGAGGGACTAAAGATATACAGTATGGTGCATTCGTCATTCAGCAAACGTGATATGGATGCTGGAGTTCAGGTGGTAAGGCTGATTGAAGTAAGTCTGCTATCATTGAGTACGATTGAGTATAGAATTTTGGGAG     
37      CCGTTGATGGTACGAATTATTGGTCTTAAATAACTCAACTGTATCCGTAGGTAATACTATCTAAGCAGACGTATGACGGTGGTCCACAAAGGTGTTGTCTTAAATAGTGCCGGTCGCATGATTTAATAGCAGAGTCGTCAGGTTTAATGGCACCGTTGTAAAAAATGAGTGGTGGTTTTCGGAGTTAATTCCTTTCTATTGGGGTAGTTATTAGGAGGGGTGGTTTGTAGCGGCATGGATCTGACCACTGTATACAGAGACTAAAGATATCGGGCAGGGTGCATTCGTCATTCAGCGAACTTTATGGGGATGTTGGAGTCTATTTGGTAATGCTGGATGAAGTAAGTCTTGCATTATTTTTCACAAAGGCCTATGGAAGTGAGGGTG     
100     CCGTTGGTGGCAATAAGTACGGGTCTTAAATGTCTCAACTGTATACGTAGTTAATGCTAGCTAAGCATACATATGATGGTGGTCCACTTAGGTTTTGCCTTAAATAGTGCCGAGCGCATGCTTTGACAACAGCGAAGAAAGGATTAAATGCTACATTGGAGGCAAGAAGAGGCGTTCTTCGAGGTTAATATCTTCCTATTAGGAAAGTAATGAAAAGGGGTAGTTTGCAGCGGCACGAATTTTACTACTGTATAGAAAGTCCAAATATACCTAGTATGGTGCATTCGTCATTCAGCGAACTTAATAGAGATGTTGAAGTTTAGTGGGTAGGGTTGTAGGGAGTCAGTTTAACTCTATTTTATACGAAAGCATGTAGCAGTGTGGGAG     
64      CCGTTGGTGGCAATAAGTACGGGTCTTAAATGTCTCAACTGTATACGTAGTTAATGCTAGCTAAGCATACATATGATGGTGGTCCACTTAGGTTTTGCCTTAAATAGTGCCGAGCGCATGCTTTGACAACAGCGAAGAAAGGATTAAATGCTACATTGGAGGCAAGAAGAGGCGTTCTTCGAGGTTAATATCTTCCTATTAGGAAAGTAATGAAAAGGGGTAGTTTGCAGCGGCACGAATTTTACTACTGTATAGAAAGTCCAAATATACCTAGTATGGTGCATTCGTCATTCAGCGAACTTAATAGAGATGTTGAAGTTTAGTGGGTAGGGTTGTAGGGAGTCAGTTTAACTCTATTTTATACGAAAGCATGTATCAGTGTGGGAG     
81      CCGTTGGTGGCAATAAGTACGGGTCTTAAATGTCTCAACTGTATACGTAGTTAATGCTAGCTAAGCATACATATGATGGTGGTCCACTTAGGTTTTGCCTTAAATAGTGCCGAGCGCATGCTGTGACAACAGCGAAGAAAGGATTAAATGCTACATTGGAGGCAAGAAGAGGCGTTCTTCGAGGTTAATATCTTCCTATTAGGAAAGTAATGAAAAGGGGTGGTTTGCAGCGGCACGAATTTTACTACTGTATAGAAAGTCCAAATATACCTAGTATGGTGCATTCGTCATTCAGCGAACTTAATAGGGATGTTGAAGTTTAGTGGGTAGGGTTGTAGGGAGTCAGTTTAACTCTATTTTATACAAAGGCATGTAGCAGTGTGGGAG     
34      CCGTTGGTGGAAATAAGTACGAGTCTTAAATGTCTCAACTGTATGCGTAGTTAATGCTAGTTTAGAATACATATGATGGTGGTCCACTTAGGTGCTGCCGTAAATAGTGTCGAGCGTGTGCTTTGACAGCAGCGAAGAAAGGATTAAATGCGACGTTGGAGACAAGAAGAGGCGTTCTTCGAGGTTAATATCCACCTATTAGGAGGGCAATGAAAAGGGGTGTTTTGTAGCGGTACGATTTTTACGGCTGTATAGGAAGGGCAAATATACCTAGTAAGGTGCATTCGTCATTCAGCGAACGTAACGGGAATGTTGAAGTTAAATGGGTAGGGTTGCAAGGGGTCAGTGTAGCTTTATTTTGTACAAGGGTACATAGCAGTGGGGGAG     
92      CCGTTGGTGGACTTAAGTACTGGTCTTAAATGCCCCAACTGTATACGTAGTTGATACTAGCTAAGCAAACATATGACGGTAGTCTACTTGGGTCTTGCCCTAAGTAGTGCCGATCGCATGTTTTGACATCAGCGTCGTTAGGTTTAATAGCTGCATTGAAGGCAGGAAGAGGCGGGGTTCTAGGTTAATGTCTTCCCATTAGGAAAGTAATGAAGAGTGGTGGTTTGCAGCGGCACGAATTTTACTACCGTAAAGAATGTCCAAATATACCTAGTATGGTGCATTCGTCATTCAGCGAACTTAAGAGGGATGTTGAAGTTCAGCGGGTAGGGTTGATGGGGGTGAGTTTTGCTCTATTTTATACAAAGGCGTGTAGCAGTGTGGGAG     
2       CCGTTGGTGGGCATAAGTACTGGTCTTAAATGCCCCAACTGTATACGTAGTTAATACTAGCTAAGCATACATATGACGGTAGTCTACTTTGGTCTTGCCTTAAGTAGTGCCGATCGCATGTTTTGACAACAGCGTCGTTAGGTTTAATCGCTGCATTGAAGGCAGGAAGAGGCGGGGTTCTAGGTTAATATCTTCCCATTAGGAAAGTAATGAAGAGGGGTGGTTTGCAGCGGCACGAATTTTACTACCGTAAAGAATGTCCAAATATACCTAGTATGGTGCATTCGTCATTCAGCGAACTTAAGAGGGATGTTGAAGTTCAGTGGGTAGGGTTGTAGGGAGTGAGTTTCGCTCTATTTTATACAAAGGCGTGTAGCAGTGTGGGAG     
21      CCGTTGATGGTCATAAGAATTAGTCTTAAAGGTCTCAACTGTATTCGTAGTTAATACTAGCTAAGCATTCATATCACGGTAGTCCACTTTGGTCTTGGCTTAAGTGGTGTCGATCGCATGTGTTGACAACAGCGTCGTTTGGTTTAGTCGCAGCATTGAAGGCAGGAAGAGGTGGGTTTTTAGGTTAATATCTCCCCATTAGGACAGTAATTATGAGGGGTGGTTTGCAGCGGCACGCATGATACTGCCGTAAAGAAGGTCCAAATATACCTAGTACGGTACATTCGTCATTCAGCGATCATAAGAGGGGTGTTGAAGTGCAGTGGGTAGGGTTGTGGGGAATGAATTTCGCTCTATTTTATACAAAGGCGTTTAGCATTGTGGGAG     
58      TCGGTGGTGGCGCCAAGTATTGGTCGTAAATGCCTCAACTGAATACGTAGGTAACACTATCTAAGTAGACATATGGCGGTGGTCCTCTTAGGTTTTGTCATAAGCAGTGCGGAGCGCATGAATTAACAACAGCGGCGTAAGGTTGAAGTGCAGCGTTGTAAGCAGTAAATGGCGTTGTTCGCGGTTAATACCTTTCTATTAGGGAGGTAATGAAGATGGGTTGTTGGGAGCGGCATGGGTCCGACTTCTGTAGACAGAGACTAGAGGTATCTAGTATGGTGCATTCGTCATTCAACGAACTTAAGAGGGATGTTGGAGTTTAGGGTGTAAAGCTGAATGGAGTAAGTCTGACATTATTTGAAGCGAGGGCGTATATAAGTGGGGGAG     
97      TCGTTGGTTGAATGGAGCAATGGTCTTTAGTTACTTCACCGTATACGTAGGTTAGACTAACTAGGGACATAAGTTATGGTGGTCTTCCAGAGTTATAATTTAAGCCGTATTACCTTTACGCTGCGATATAAGCGGTGTGAAGTGAGTAGGCAGAGCTGGGCGCATTAGTCGCCGTATTCGCGAGTTGATAATGGGTGAGTGTGGGCGTAAATAGTAATGGTGTGTTGAAGCGGGATGCATGCAAGTTCCGTATTTAGGGAGTAAAGAGGCTGGGTAAGAGGCATTCGTCATTCTGCTAACTTCTTTGTTATGGCGGAGTTCAATTGGTAATGGCGTGGAAAGTGAGTGTATTATTATTTTACACGAAAGGATGTTGAAGTTTGAGAG     
10      TCGTTGGTTGAATGGAGCAATGGTCTTTAGTGTCTTCACCGTATACGTAGGTTAAACTAACTAGGTACATAGGTTATGGTAGTCTTCTAGAGTTATAATTTAAGCCGTATTACTTTTACGCTGCGATATTAGCGTTGTAAAGTGATTAGGCAGAGCTGGGTGCATTAGTCGCCGTGGTCGCGAGTTGACAATGGGTGATTGTGAGTGTAAATAGTAGTGGTGTGTTGGAGCGGGATGCAGGCAATGTCCGTATTTAGGGAGTAAAGAGGCTTGGTAAGAGACCTTCGTCATTCTGCTAACTTTTTTGTTACGGCGGAGGTCAATTGGTAATGACGTGTAAAGTGAGTTTGTTATTATTTTCCACGAGAGGATGTTGAAGTTTGAGAG     
12      TCGATGGTTGAAGGAATCATTGGTCTTTAATTTCATAACTGTATGCGTAGGTTAGACTAACTGGGCATATAGGTTACGGTGGTCCACTATATTCATAATCTAAGCAGTACTGAATGTACGCGGCGATACTAGCGATGTGAGGTGAACAAGCATCGTTGGGAGCAGTTGGGGGCGTAATCCTAAGTTAATACCTTCTTATTATGAGCGTAAGGATGAGTGGTATTTTGAAGCGGTGTTGGGTCGGCTACAGTATTCAGTGTGTAATTATGTTTGGTAAGGGGCGTTCGTTATTCAGCAAACTTCAGGGGTATGTTGGAGACGAGACGGTAATGCTGTAAAAAGTGTGTTTTGTATTATTTGTCACGGAGGCATTTAGAAGCGGGGGAG     
41      TCGATGGTTGAAGGAATCATTGGTCTGTAATTTCATAACTGTATGCGTAGGTTAGACTAACTGGGCATATAGGTTACGGTGGTCCACTATATTCATAATCTAAGCAGTACTGAATGTACGCGGCGATACTAGCGATGTGAGGTGAACAAGCTACGTTGGGAGCAGTTGGGGGCGTAGTCCTAAGTTAATACCTTCTTATTATGTGCGTAAGTAGTAGAGGTTTTTTGAAGCGGTGTTCGGTCGGCTACAGTATTCAGTGTGTAATGATGTTTGGTAAGGGGCGTTCGTTATTCAGCAAACTTCAGTGGTATGTTGGAGACGAGACGGTAATGCTGTAAAAAGTGTGTCTTGTATTATTTGTCACGGAGGCATATAGAAGCGAGGGAG     
36      TCGATGGTTGGGGGAAGCAATGGTCTGTAATTCCGTAACTGTATGCGTAGGTTAAACTAATTATGCAGACAGGTTACTGTAGTGCACTACAATTATATTCTAAGCAGTAGTGAATTTACGCGGCGATATTAGCGTTGTTAGGTGAGCAAGCTTCATTGTGCGCAGGTGGTGGCGTAATCCTAAGTTGATACCTTCTTATTATGTGCGTAAGAATTAGAGGTATCTTGAAGCGGTGTTTGGTTGGTCACTGTATTTAGTGTGTAAAGATTTTCGGTAAGGGGCGTTCGTTATTCAGCAAACTTTATTGGTATGTTGGAGACTAAACGGTAATGCTGGATAAAGTGTGTTGCATATTATTTGTCGAGTTTGCATATAGAAGCGAGGGAG     
39      CCGATGGTTGAAGGAATCACTGGTCTTAAATTTCTTAACTGTATGCGTAGGTTATACTAACTAAGAATACATGTTACGGTGGTCCACTATATTCATAATCTAAGTAGTACTGAATGTACGCGGCGATATTAGCGATGCGATGTGAGCAAGCAACGTTGGGAACAGTTAGGGGCGTAATCCTTAGTTAATACCTTCTTATTATGTGCGTAAGCATTAGCGGTATTTTGGAGCGGTGTTGTGTCGACTACATTATCCTTTGTGTAAGGATGTTTGGTAGGGGGCTTTCGTTATTCAGCAAACTTCATGGGTATGTTGAAGACGAGCCGGTAATGCTGAAGAAGGTGTGTTTATTATTATTTTGCACGGAAGCATATGGAAGCGAGGGAG     
28      TCGTTGGTTGGAGGAATCAGTGGTCTTGACTTTCTTAACTGTATTCGTAGGTTATACTAACTGGGAATATTTGTCACGGTGGTTCACAATATTTATATTCTAGGTAGTACTGAATGTACGCGGCGATATTAGCGATGTAAGGTGAGAATGCAGTGTTGGGAGCAGTAGAAGGCGTAATCCTAAGTTCATGTCTTCATAGTATGGGCGTAAATACCAGTGGTATTTGGGAGCGGTGTGGCGGCGACTACCGTACTCAGTGAGTGAAGATCTTTAGTAAGTGGCGTTCGTTATTCAGCAAACTTCGTTGGTATGTTGGAGGGAAATCGGTAATGCGGTGGAAAGTGAGTCTTATATTATTTGCCACGAGGGAATATGGAAGCACGGGAG     
71      TCGTTGGTTGAAGGAATCAGTGGTCTTTAGTTTCTTAACTGTATTCGTAGGTTAGACTAACTAGGTATATTGGTCACTGTGGTTCACTATATTCATATTTTAAGCAGTACTGAATGTACGCTGCGATATTAGCGATGTGAGGTGAGAATGCAACGTTGGGAGCAGTAGAGGGCGTAGTCCTAAGTTAATACCTTCATAGTATGGGTGTAAGTATCAGTGGTATTTTGGAGCGGTGTGGTGGCGACTACCGTATTCAGTGAGTAAAGATGTTTAGTAAGTGGCGTTCGTTATTCAGCAAACTTCGTTGGGATGTTGGAGCCGTATCGGTAATGCTGGAGAAAGTGAGTCTGATACTATTTGCCACGAGGGCATATGGAAGCGCGGGAG     
76      TCGTTGGTTGAAGGAACCAGTGGTCTTCAGTTTCTTAACTGCATTCGTAGGTTAGACTAACTAGGTATATTGGTCGCTGTGGTACACTATATTTATAATTTAAGCAGTACTAAATGTACGCTACGATATTAGCGATGTATGGTGTGAATGCAACTTTGAAAGCAGTAGAAGACGTATTTCTAGGTTAATACCTGCGTAGTATGGGAGTAAGTATTAGTGGTAATTTGGAGCGGTGTTGTGGCGACGACGGTACTTGGTGAGTAAAGATGTTTAGTAAGGGGCGTTCGTTATTCAGCAAACTTCGTTGGGACGTTGGAGCTGTATCGGTAATGCTGGAGAAAGTGAGTCTGGTACTATTCGCCACGAGGGCACGTGGAAGCGCGGGAG     
52      TCGTTGATGGAAGGTAGCAGTGGTCTTGAGCTCCTTCACTGTATGCGTAGGTCAGATGAACTAGGGATATCGGTTATGGTGGTTAACGATTTTTATACTTTAAGCAGTTCTGAATGTACGTGGCGATATTAGCGTTGTAATGTGAGAATGCATCGTTGTAAGCATTAGGGGGCGTGATCTTAAGTTAATACCTTTATAGGATGGGCGTAATTATCAGTGGGTTTTTGGAGCGGGGTGTTGTCGACTGCCGTAATCGGTGAATAAAGATTTTAAGTAAATGGCGTTCGGTATTCAACGAACTGCGTAGGTATGTGGGAGTCGAAATGGTAATGCTGGATAAAGTCAGTTTGATAATATTGGGCACGAGGGCATATCGAAGTGTGGGAG     
55      TCGGTGATTGAATGAATGAATGGTCATAAGTGTCTTAGCGGTATTCGTAACTTAGACTAACTATGAATATAGGTTGCAGCAGTTCACAATATTCATATTTTAAGCAGTACTGAACGTGCGCTATGATAGTAGCGATGAGATGTGCTAATGCTCCTTAGCATACTGTAGTAGGCGTAGTTCTTAGGTAAGGACTTTACATGATGACTGCAAGTGGTAGCGGTACATAGTAGCGGTATGGGGCCGACTGCTGTAATCATTGACTAAAGATTCTTGGCGAGGGACTTTCGTTATCCAGCAAACCTAGTAGATATGCTTGAGTTAACTCTGTAATGATGGAAGAAGTGGTTCTATTACTATTAATCACAAATGCATGTGGAAGATGGGGAG     
38      TCGGTGATGGGGTCTAGGAAATGTCTTAATTGGCATGGCTGTATGCGTAACTGAGACTAACTAGGAATATGTGTTGTAGCAGTTCATCATAGTAATATTATAAGCTGTATTGAACATACGCCATGATATTAGCGGTGTGATGTACGTGCGCAGCCTAGAATGCTGTGGTAGGTGTAGTTCGCTGTTAATGGCTTTGCATCGTGTATTCCATGAACAGCGGTGCATAGAAGCGGCATGATGCCGATGTCTTTAGTTAGAGACTAAAGGTAATTTGCTATTTACTTTCGTAATCCAGCAAACTTAGTGGATATGCTTGAGTAGACTGTGTAATGGTGTTAGACGTGGTTTTCCTATTATTAAATGCAATCGCATTTTAAAGAGGGGGAA     
89      TCGGTGATGGTGTCTAGTAAATGTCCTAAGTGACTTAGCGGTATGCGTAACTGAGACTAACTGGGAATATGTGTTGCAGCAGTTCACCAGAGTAATATTATAAGCTGTATTGAACGTGTGCTATGATAGTAGGGATATGATGTGCTTGCGCTTCCTAGCAGACTGTGGTAGGTGTAGTCCACAGTTTATGGCTTTGCATTGTGACTGCAAGTAATAGCGGTGCATTGAAGCGGCATGGTGTCGGTGGCTTTAGTCATTGACTAAAGGTTGTGGGCGATTGACTTTCGTAATCCAGCAAACCTGTTTGAGACGCTTGAGTCGACTCTGTAATGCTGGCAGAAGTGGTTCTCGTACTATTAAACACAATCGCATGTTAAAGAGGGGGTA     
30      TCGGTGATGGTGTCTAGTAAATGTCCTAAGTGACTTAGCGGTATACGTAACTGAGACTAACTGTGAATATGTGTTGCAGCAGTTCACCAGAGTAATATTATAAGCTGTATTGAACGTGTGCTATGATAGTAGCGATGTGATGTGCTTGCGCCGCCTAGCAGACTGTGGTAGGTGTAGTCCACAGTTTATGGCTTTGCATTGTGACTGCAAGTAATAGCGGTGCATTGAAGCGGCATGGTGTCGGTGGCTTTAGTCATTGACTAAAGGTTATGGGCGATTGACTTTCGTAATCCAGCAAACCTACTTGAGACGCTTGAGTCGACTCTGTAATGCTGGCAGAAGTGGTTCTCGTACTATTAAACACAATCGCATGTTAAAGAGGGGGTA     
20      TCGGTGATGGTGTCTAGTAAATGTCCTAAGTGACTTAGCGGTATGCGTAACTGAGACTAACTGGGAATACGTGTTGCAGCAGTTCACTAGAGTGATATTATAAGCTGTATTGAACGTGTGCTATGATAGTAGCGATGTGATGTGCTTGCGCTTCCTAGCAGACTGTGGTAGGTGTAGTCCACAGTTTATGGCTTCGCATTGTGACTGCAAGTAATAGCGGTGCATTGAAGCGGCATGGTGTCGGTGGCTTTAGTCATTGACTAAAGGTTATGGGCGATTGACTTTCGTAATCCAGCAAACCTACTTGAGACGCTTGATTCGACTCTGTAATGCTGGCAGAAGTGGTTCTCGTACTATCAAACACAATCGCATGTTAAAGAGGGGGTA     
83      TCGGTGATTGAATGAAGAAATGGTCATGAGTGGCTTAGCGGTATTCGTAAATTAGACTAACTATTGATATAGGTTGCAGCAGTCCACCATATTTATATTTTAAGCAGTGATGAACGTGCGCTATGATAGTAGCGATGAAATGTGTTCACGCGACTTAGAAGACTGTAGTAGGCGTAGTTCTTAGGTAAGGACTCGACATGATGACTGCAAGAAGTAGCGGTACATTGTAGCGGTATGGGGCCGACTGCTGTAATCAGTGACTAAAGATTCTTGGCAAGGGACTTTCGTTATCCAGCAAACCTAGGAGATATGCTTGAGTTAACTCTGTAATGCTGAAAGAAGTGGTTCTTTTACTATTAATCACAAATGCATGTAGAAGATGAGGAG     
68      TCGGTGATTGAATGAATAAATGGTCATAAGTGGCTTAGCGGTATTCGTAAATTAGACTAACTATTGATATAGGTCGCAGCAGTTCACCATATTTGTATGTTAAGCGGTGATGAACGTGCGCTATGATAGTAGCGATGAATTGTGCTCACGCTACTTAGATGACTGTAGTAGCCGTGTTTCTTGGGTCAGGAATTGACATGATGACTGCAACTAGTAGAGGTATATGGTAGCGGTATAGGGTCGACCGCTGTAATCAGCGACTAAAGATTTTCTGCAAGGGACTATCGTTATCCAGCTAACCTATTAGATATGCTTGAGTTAACCCTGTAATGCTGTAAGAAGTGATTCTAGTACTATTAATCACAAATGCATGTAGAAGATGAGGAG     
74      GCGCTGGTGGGGTTAAGTATTGGTCATGAGTGTCTTAACTGTATACGTATGTCAAACTATCTGAAGACATATATTATGGTGGTCTGCTTCACTGATGCTTTAAGTAGTACTGAGCGTACGCTGTGATATTAGCGGTGTGATGTTACCATGCAGCGTAGGTGGCAGTGGGGTGCGTTTTCCTAAGTTAATACCTTCTTAATATGGTTGTAAGGATTAGGGGTATTTTGGAGCGGTATGAAGCAGACTACTGTACACGGTGACTAAAGGTGTACAGTACTGGGCTTTCGTTATTCAGCTAACTGGGTTGGTATGTTGGAGCGAAATCGGAAGGGTTGTATGATGTGAGTTTGATATTATTTAACACGGAGGTATATTGATATGCTGGAG     
32      TCGTTGGTTGCATTAATTAGTAGTCTTAAATGGCGTAACTGTATCCGTATGTTATGCTAGTTGTATAGAAATTTTATGGTGGTCTACTTCAGTTATGCCCTAAGCAGTTCTGAGCGTACGTTGTGACAACAGCGATGGAATGTTGCTCTGCATCGTAGGCAGCAGGGGGGGGCGTCATCCTATGGTAATAACTTTTTAAAATGGGTGTAAGCAATAGGGGTTTTTGGGAGCGGTATGCAAAGTACTACGGTAAGCAAAGACTAAAGGTTTTTAGTATTAGTCATTTGTTATTCAGCGAACTGGTTTGGTATGTTGAAGTTGAAGCGGAAAGGTTGAATGATGTGAGTCTATTATTATTTGTTACGGAGGTATATTGAAATTTGGGAT     
49      CCGTTAATAGTGAGAACTAGCTGTCGTGAGTGGTGTGACTATATCCGAATGTCAAATTAGTTTTTTAGACATGTGATGGGGGTCAACTCCTCGTGTGACACAAACGGTCTTCAAGGTATGCTGTGATTTCAGCGGGGTAAGGTTACCGTGCGCCTTAGTTACCTAGGGGAGACGTCCTCCCAAGTTAATACTTCCCTAAATTGTTAGTGAGTACAAGGGGTGTTTTGAAGCGGGATGAAAGGTATTACAGGAGCGGACGACTAAACTTCACCAGTACTAGGCATTCGTAATTCGGCTAACTGTGGAGATATGTTGAAGCAATCGCGGAAATGTCGAGAGATGTTGATCTTAAAGTATTAATTACGGAGGTATATGGAAATGGGGGAC     
15      CCGTTAGTAGTGTTAACTAGTTGTCGTAAGTGGTGTGACTGTATCCGTATGTCAAATTAGCTGTTTAGACATATTATGGGTGTCAACTCCATGTGTGACTCAAACAGTCTTGAGGGTATGCTGTAATATCAGCGATGTAATGTTACCGCGCATCCTAGTCAGCTGGGGGGGGCGTCTTTCCAAGTTAATACCTATTTAAATCGGTGGTGAGTAACAGGGGTGCTTTGAAGCGGGATGTAAAGTACTACTGTAACGGATGACTAAAGGTCTCCGGTAATGGGCATTCGTAATTCAGCTAACTGGGGAGGTATGTTGAAGTAAATACGGAAATGTTGAGTGATGTGAGTCTATGAGTATTTATTACGGGGGTATATTGAAATGGGGGAC     
43      TCGTTGGTTGGAGTAATTAGTGGTCGTAAATGTCTTAACTGTATCCGTATGTGATACTAGCTAGGTATATAGGTTATGGTGGTCAACTGTATTCATGTTTTAATCAGTATCAAACGTACACCGTGATACTGGCGTTGAGATGTTGCCTTGCAACGTAGAGAGCGGGGGGGGGCGTAGTCTCAAGGTGATAACTTCTTATAATGGGGTTGAGCATTAGGGGTATTTAGTAGCGGTGTGGTATTGACAACGATATTCGGAGACTAAAGATTTTTAGTAAGGGACCTTCGTTATTCAGCTAACTTGGGAGGTATGTTGGAGTCGAATTGGTAATGCTGTAGGAAGTGAGTCTATTATTATTTGCCACGGGGGCTTATAGAAACTTGGGCT     
72      GCGTTGGTGGAATTAATCAATGGTCAATAATGGCTTAACCGTACACGCAGGTTAGACTAGCTTAGTAGATTGTTTTCGGCGGTCCACCTTATTTATACTTTAAGCAGTATTGAACTTACGCTTTGATATTAGCGTATTGAGGTTTTTTTGCAACATTGGAAGTAGTAGGTGGCGATTTCGTTGGTTAAGAGTTTCGTATCATGGTTGTAAGTATAGGAAGTATTTTGGAGTGGTATGTTGCTGATCGCTGTACTCATAGACTAAAAATATCCAGTAAAGGGCTATCGTTATGCAGCAAACTTGATAGTGAGATTGGAGGGGGATTGGTGACTATGTAGGGAGTGAGTCTAATATTATTCGCCACCAGGGCGTGTAGTAGTACGGGAG     
4       GCGTTGTTGGGATTAATCAATGGTCAGTAATGTCTTAACCGTACGCGCAGTTTAGACTAGCTTGGAAGACTGTTTTCGGCTGTCCTCCTTATTTATACTTTAAGCAGTATTGAACATACGCTTTGATATTAGCGGATTGAGGTTGTGTTGCAACGTTGGAAGTAGTAGGTAGCGATTTCGTTGGTTAAGAGTTTCGTATCATGCTTGTAAGTATAGGAAGTATTTTGGAGTGGTATGTTATTGATTGCCGTATTCATAGACTAAAAATACCCAGCAAATGGCTATCGTTATGCAGCAAACTTGATGGTGAGATTGGAGGGGGTCTGGTGACTATGTAGGGAGTAAGTCTTGTATTATTCGCCACCAAGGCGTGTGATAGTACGGGAG     
61      GCGTTGTTGGGATTAATCAATGGTCAGTAATGTCTTAACCGTACGCGCAGTTTAGACTAGCTTGGTAGATTGTTTTCGGCGGTCCTCCTTATTCATACTTTAAGTAGTATTGAACTTACGCGTTGATATTAGCGTATTGAGGTTGTGTTGCAACGTTGGAAGTAGTAGGTAGCGATTTCGTTGGTTAAGAGTTTCGTATCATGCTTGTAAGTATAGGAAGTATTTTGGAGTGGTATGTTAGTGATCGCCGTACTCATAGACTAAAAATATCCAGCAAATGGCTATCGTTATGCAGCAAACTTGATAGTGAGATTGGAGGGGGTTTGGTGACTATGTAGGGAGTAAGTCTTGTATTATTCGCCACCAAGGCGTGTAATAGTACGGGAG     
95      TCGTTGGTGTTCTTAATCAGTGGTCTTGAATGGCTTAAATGTATACGCAGATCATACTAGCTAATTAGATTGTTTGCGGTGGTCCACCTTATTCGTAGTATAAGTAGTTCTGAACTTACGCGTTTATAGTAGCGGGTTGAGGTTGTCCTGCTTCGTTGGAAGTGGTTGGAGGCGTTCTCCTGCGTTAAAAGTTTTGTATCATGGTCCTGAGTAGATGTGGTATTTCGCAGTGGTGTGGAGGGGTCAACTGTATCGATAGACTAAAAATACCGAGTAAAGTACTGTCGTTATGCAGCTAACTTGGTGGTGAGGTTGAAGTGGGAAGGGTAATGTTGAAGGAGGTAGGTCTAATACTATTTGTCACCACGGAATGTAAAAGTGCGGGAA     
31      TCGTTGGTGGTCCTAAGCAGTGGTCTTGAATGACTTAAACGTATTCGTAGATCATTCTAGCGAATTAGATTGTTTGCGGGGGTCCACCTTGTTTTTAATATAAGCGGTTCTGAACTCACGCGTTTATAGTAGCGTGTTGAGGTTGTGTTGCTTCGTTGGAAGTGCGTGGAGGCGTTTTCCTGTGGTAAAAGTTTTGTATCATGGTTCTGAGGATATGTGGTATTTCGCAGTGGTGTGGAGTGGTCTACTGTAGCGATAGACTAAAAATATCTAGTAAAGTACCGTCGTTATGCAGCTAACTTGATGGTGAGGTTGAAGTGGGAGGGGGAATGCTGTAGGAGGTAGGTCTAAGACTATTTGCCACCACGGAATGTTAAATTGCGGGAA     
78      TCGTTGGTGGGATTAAGCATTGGTCTTGAATGACTTAACCGTATATGCAGATTAGACTAGCTAAGTAGAATGATTACGGAGGTCTACCTTATTTCTACTTTAAGCTTTAATGAACTTACGCTTTGATATTAGCGCATCTAGGTTATTTCGTGGCGTTGGGAATAGTAGGTAGCGTGTTTCTGAGTTAAAAATTCCGTATCATGGTGGTTAGGAGATCTGGTTTCTCTCAGTGGTGTGGGGTTTACGACTGTAGAGAGAGGCTAAAAATATCTGGTAAAGGACTTTCGTTATGCAGCTAACTTGATAGAGAGGTTGAAATTTGAAGGGTAGTGCTGTTGGGGGTAAGTTTAGTATTATTTGACACCATTGCATGTCAAAGTTGGGGAG     
90      TCGTTGGTGGGATTAATCAATGGTCTTGAATGGCTTAACCGTATATGCAGATTAGACTAGCTAAGTAGAGTGTTTACGGTGGTCCACCTTATTCCTACTTTAAGCAGTACTGAACTTACGCTTTGATATTAGCGTGTTGAGGTTTTCTTGCAACGTTGGAAATAGTAGGGGGCGTTCTCCTGAGTTAAGAGTTTCGTATCATGGTTGTAAGTAGATGTGGTATTTTGTAGTGGTGTGGGGCTGACTACTGTATGGATAGACTAAAAATATCTGGTAAAGGACTTTCGTTATGCAGCAAACTTGATAGTGAGGTTGAAGCTGGAATGGTAATGCTGAAGGAGGTAAGTCTAATATTATTTGCCACCAGGGCATGTAAAAGTGCGGGAG     
62      GCGTTGGTTGCGATAATCAAGGGTCTTGAATAGCACAACCAGATCTGCAAATAAATCTAGCTAAGTGGATTGTTTGCGGGTGTCCACCTTACTTCTATTTTAAGCAGTACTGAGTCGGCGCTTTGATAGTAGCGTGTTTAGGGGTGTGTGCAACTTCGGATATAGAAGGTGGCGTGATATTTTGCTAAGTTTTTTGTATCATGAACGCGAGTAACTGTGGTATCTTTTAGTGGTGTTTGTCTGGAAGCTGTATTCGTAGGCTAAAGATGACGAGTAAAAGTCCTTCGTTATGCAGCAAACTTGGCTGTTAGGTTGCAGTATGATTGGTAAGGTTGTGCAAGGTGGGTTTGCCATTATTTGTCGCCAGGGCAGTTAAAAGTACGGGAG     
57      TCGTTGGTTGGGGTAATCAATGGTCTTGAATAGCGCAACCGTATATGCAGATGAGGCTAGCTAAGTAGATTGTTTACGGGGGTCCACCTTATTCCTACTTTAAGCAGTACTGAACTGACGTTTTGATATTAGCGGGTTGAGGTGTTTTTGCAACGTTGGAAATAGTAGGGGGCGTACTCTTGAGCTAATGGTGTAGTATCATGGACGTAAGTACATGTGGTCTTTTGTAGTGGTGTTGGGCTGACTACTGTATTCGTAGACTAAAGATGTCTAGTAGAGGACTTTCGTTATGCAGCAAACTTTGCAGTGAGGTTGAAGCATGATTGGTAATGTTGAATGAGGTAAGTGTTGTATTATTTGCCACCAGGGCATGTAAAAGTGCGGGAG     
85      TCGTTGGTTGGATTAATGAATGGTCTTTAATGACTTAACCGTATATGCAGATGAGGCTAACTAAGTATTTTGTTCACTTTGGTCCACCTTATTGCTAGTTTAAGTAGTACTGAACTTGCTCTTTGATATTAGCGAGTGGAGGTGTGTTTGCAACGTTGGAGATAGTAGGCGGCGTTGTCCTTAGCTGAGGGTTCCGAATCATGTACGGAAGTACGCGTGGTTTCTCGTAATGGTGTTTGGTTGACTACTGTATCCGTGGATTAGAAATGTCTAGGAAATGGCATTCGTTATGCAGCAAACTTGGCAGGGAGGTTGAAGTTAGAATGGTAATGCTGAATTAGGTTAGTCTTTTTCTATTGGCCTCTATGGCATGAAAAAGTATGGGAG     
82      TCGTTGGTTGAATTAATTAATGGTCTTGAATGGCTTAACCGTATATGCAGATGAGGCTAGCTAAGTAGTTTGTTTACGGTGGTCCACCTTATTCCTACTTTAAGTAGTACTGAACTTGCGCTTTGATATTAGCGAGTTGAGGTGTCTGTGCAACGTTGGAAATAGTAGGTGGCGTTTTCCTGAGCTAAGGGTTTCGTATCATGTACGTAAGTACATGAGGTATTTTGTAGTGGCGTTTGGCTGACTACTGTATTCGTAGACTAAGAATGTCTAGTAAATGTCTTTCGTTATGCAGCAAACTTGGCAGTGAGGTTGAAGCTAGACTGGTAATGCTGAAGGAGGTAAGTCTTGTATTATTTGCCTCCACGGCATGTAAAAGTATGGGAG     
13      TCGTTGATTGAAATGAGCAATGGTGTTGAATGGCTTAACCGTATATGCAGGTTATGCTAGCTACGTAGATTATTGACGGTGGTTCACCTTATTTCTACTTTAAGCAGTACTGGGCTTGCGTCTTGATATTAGCGGGTTGAGGTGTTTTTGCACCGTTGGAATTATGAGGGGGCGTTGTTATGAGTTAAGGGCTTCGTATCATGGACGTAAGTATATGTGGTGTTTTGTAGTGGGCTTTGGCTGACGGCCGTAGGCGTGGACTAAAAATGTCTAGTAAGGGACTTTCGTTATGCAGCAAGCTTAAGAGTGAGGTTGAAGCTGGATTGGTAATGCTGAAAGAGGTTAGTCTTTTATTATTTGTTACCATGGCATGTAAAAGTGTGGGAG     
59      ACGTTGATTGAGATGAGCAATGGTCTTGAATGGCTTAACCGTATATGCAGGTTATGCTAGCTACGTAGATTATTGATGGTGGTTCACCTTATTTCTACTTTAAGCAGTATTGGGCTTTCGTCTTGATATTAGCGGGTTGAGGTGTTTTTGCATCGTTGGAAGTATGAGGGGGCGTTTTTCTGAGTTAAGGGCTTCGTATCATGGACGTAAGTAGATGTGGTGTTTTGTAGTGGGCTTTGGCTGACGGCCGTAGGCGTTGACTAAAAATGTCTAGTAGGGGACTTTCGTCATGCAGCCAGCTTAAGAGTGAGGTTGAAGTTGGATCGGTAATGCTGAAAGAGGTCAGTCTTGTATTATTTGTTACTATGGCATGTAAAAGTGTGGGAG     
18      ACGTTGATTGAGATGAGCAATGGTCTTGAATGGCTTAACCGTATATGCAGGTTATGCTAGCTACGTAGATTATTGACGGTGGTTCACCTTATTTCTACTTTAAGCAGTATTGGGCTTGCGTCTTGATATTAGCGGGTTGAGGTGTTTTTGCATCGTTGGAAGTATGAGGGGGCGTTTTTCTGAGTTAAGGGCTTCGTATCATGGACGTAAGTAGATGTGGTGTTTTGTAGTGGGCTTTGGCTGACGGCCGTAGGCGTTGACTAAAAATGTCTAGTAGGGGACTTTCGTCATGCAGCCAGCTTAAGAGTGAGGTTGAAGTTGGATCGGTAATGCTGAAAGAGGTCAGTCTTGTATTATTTGTTACTATGGCATGTAAAAGTGTGGGAG     
75      TCGCTGGTAGGATTAAATGATTGTCTAAAATGGCTTAACCGTATATGCAGTTAAGACTAGCTGCGTAGATTGCTTACGGTGGTCAACCTTGTTTGTGCTTTAAGCATTATTGGATTTTCGCTTTAAGACTAGCGGTTGGACGATGTGTTGCGGCTCTGTTTGTATTTCGGAGCATTGTCCTCTGTTAGGGATTTGATGTCGTGCTTGTAATTATATGGGGTGTTTTGAAGTGGGGTGAGATTGATTACTGTACGCAAGGACTAAAAGTAGCTAGTATAGGTCTATTGTTATGCAGCAAGCTTGATGGTGAGGGTGAAGTTGGATTGGTAGTGTTGAAAGATGTTAGTACCGTAGTATTTATCACCAGGGGATGGAAAAGTGCGGGAG     
3       TCGTTGGTGGGATTAAATAGTGGTCTAAAATGGCTCAACCGTATGTGCAGTTGAGACTAGCTAATCAAATTGCTTGCGGTGGTCTACGTTGTTTGTATTGTAAGTATTACGGAACTTTCGCTTTAAGATCAGCGCGTGGACGATGTTTCGCGACGCTGTTTTTATTACGGAGCACTTTCCCATGTTAGGGGTTTGATATCGTGTTTTTAAGTAGATGAGGTTTTTTAGAGTGGTGTGCGGCTGACTACAGTATTCAAAGACTAAAAGTAGCTTGTATAGGTCTGTCGTTACTCAGCAAGCTTCATAGTGAGGGTGAAGCAGGATTGGTAATGTTGTAGGATGTAAGTACTTTAGTATTTATCACCAGGGCATGGAAAAGTTTGGGAT     
27      GCGTTGGTGGGTTTAAAAAGTGGTCTAAAATTGCTCAACCGTATGTGCAGTTGAGACTAGCTAATCAAATTGTTTGCGGTGGTCTACGTTGTTTGTATTGTAAGTATTACGGAACTTTCGCTTTAAGATTAGCGTGTGGACGATGGTTCGCGGCGCTGTTTATATTACGCAGCACTGTCCCATGTTAGGGGTTAGATATCGTGTTTGTAAATAGATGAGGTTCTTTAGAGTGGTGTGTGGCTGACTACAGTATTCAAAGACTAAAAGTAGCTAGCAGAGGTCTGTCGTTACTCAGCAAGCTTCATAGCGAGGGTGAAGCAGGATCGGTAATGTTGTAGGATGTAAGTACTTTAGTATTTATCACCAGGGCATGTAAGAGTTTGGGAT     
29      TCGTTGGTGGGATTAAATAGTGGTCTAAAATGGCTCAACCGTATGTGCAATTGAGACTAGCTAAGCATATTGCTTGCGGGGGTCTACGTTGTTTGTATTTTAAGTATTACGGAACTTTCGCTTTAAGATTAGCGTGTGGACGATGTTTCGCGTCGCTGTTTTTATTACGGAGCATTTTCCCCTGTTAGGGGTTTGATATCGTGTTTGTAAGTAGATGGGGTTTTTTAGAGTGGTGTGCGGTTGACTACCGTATTCAAAGACTAAAAGTAGCTAGTATAGGTCTGTCGTTATTCAGCAAGCTTCATAGTGAGGGTGAAGCAGGAGTGGTAATGTTGTAGGATGTAAGTACTTTAGTATTTATCACCAGGGCATGGAAAAGTTTGGGAT     
51      TCGCTGGTGGGGTTAATCAATGGTCTTTAATGGCTTAAACGTATACGCAGATTAGACTAGCTAAGTAGATTGTTTACGGTGGTCTACCTTATTCCTACTTTAAGCGGTACTGAACTTACGCTTTGATATTAGCGTGTTGAGGTTTTCTTGCAACGTTGGAAGTAGTAGGTGGTGTTTTCCTGAGTTAAGAGTTTCGTATCATGGTTGTAAGTAGATGTGGTATTTTGGAGTGGTGTGGGTCGGACTACTGTATTCATGGACTAAAAATAGCTAGTATAGGCCTTTCGTTATGCAGCAGACTTGATTGCGAGGATGAAGCTGAAATGGTAAGGCTGAAGGAGGTAAGTTTGATAGTATTTGCCACCAGGGCGTGTAAAAGTGTGGGAG     
1       TCGTTGGTGGGATTAATCAATGGTCTTGAATGGCTTAACCGTATACGCAGATTAGACTAGCTAAGTAGATTGTTTACGGTGGTCCACCTTATTCCTACTTTAAGCAGTACTGAACTTACGCTTTGATATTAGCGCGTTGAGGTTTTCTTGCAACGTTGGAAGTAGTAGGGGGCGTTTTCCTGAGTTAAGAGTTTCGCATCATGGTTGTAAGTAGATGTGGTATTTTGGAGTGGTGTGGGGCGGACTACTGTATTCATAGACTAAAAATATCTAGTAAAGGACTTTCGTTATGCAGCAAACTTGATAGTGAGGTTGAAGCTGGAATGGTAAGGCTGAAGGAGGTAAGTTTAATATTATTTGCCACCAGGGCGTGTGAAAGTGCGGGAG     
79      TCGTTGGTGGGAGTAATCAATGGTCTTGAATGGCTTAACCGTATACGCAGATTAGACTAGCTAAGGAGATTGTTTACGGTGGTCCACCTTATTCCTACTTTAAGCAGTACTGAACTTACGCTTTGATATTAGCGCTTTGAGGTTGTCTTGCAACGTTGGAAGTAGTAGGGGGCGTTTTCCTGAGTTAAGAGTTTCGTATTATGGTTGTAAGTACATGTGGTATCTTGGAGTGGTGTGGGGCGGAATACTGTATTCATAGACTAAAAATATCAAGGAAAGAACTTTCGTTATGCAGCAAACTTGATGGTGAGGTTGAAGCTGGAACGGTAAGGCTGAAGGAGGTAAGTCTAATATTATTTGCCACCAGGGCGTGTAAAAGTGCGGGAG     
87      TCGTTGGTGGAGTAAATTAACCGTCTTGAATGGCTCAACCGTATACGCAGATTAGACTAGCTAAGGAGATTGCTAACGGTGGTCCACTTTATTGCTACTATAAGTAGTACCGAACTTACGCTTTGAGATTAGCGGGTTTACGTTTTCTGGCGACGTTGAAAGTAGGAAGGGGCGTTTTCCATAGTTAAGCGTTTGGTATCATGGTTGTGAGGAGATGTGGTACTTTGGAGTGGTGTGGGGCGGACTACAGTAATCATAGACTAAAAATATCTAGTAAAGGACTTTCGTTATGCAGCAAACTTGAGAGTGAGGTTGGAGTTGGATTGGTAAGGCTGAAGGAGGTAAGTTTGTTATTATTTTCCACCAAGGCGTGTAAAAGTACGGGAG     
67      TCGTTGGTGGTACTAAACATTGGTCTTGAATGTCTTAACCGTATATGCAGGTAGCACTAGATAAGTAGATTGTTTACTGTGGTCTACCTTAGTTCTACCTTAAGCGGTGCTGAACTTATCCTTTGATATTAGCGCGTCGAGGTTATGTTGCAACGTGGTAAGTCGTAGAGGGCGTTGTCCTGAGGTAAGAGTTTCGTATCATGGTTGTAAGTATATGTGGTATTTCGGAGTGGTGTGGGGCTGACTACCGTAAGCATAGACTAAAAATATCTAGTAAAGGACTGTCGGTATGCAGCAAACCAGGTAGTGAGGTTGAAGCTCGAACGGTAATGCTGATAGAGGTAAGTCTGGTATTATTTGCTACCGAGGCATGTAAAAGTGCTGGAG     
69      TCGTTGGTGGTACTAAAAAATGGTCCTGAATGCCTTAACCGTATATGCAGGTAGTACTAGATAAGTAGATTATTTACTGGGGTCTACCTTAGTCCTACCTTAAGCAGTACTGAAGTTGCGCTTTGAAACTAGCGGGTCTAGGTTAGCCTGCAACGTGGCAAGTAGTAGGGGTCGTTATCCTGATTTAAGCTTTTCGTATCATGGTTGTAAGAATATGTGGTATTTCGGAGTGGTGTGGAGCAGACCACTGTAGTCATAGACTAAAAATATCTAGGAAAGGACTGTCGGTATGCAGCAAACTAGCTAGTGAGGTTGAAGCTTGAATGGTAATGCTGACAGAGGTAAGTTTAATATTATTTGCAACCGGGGCATGTAAAAGTGCTAGAG     
8       TCGTTGGTGGTATTAAACATTGGTCTTTAATGACTTAACCGTATACGCAGGTCAGACTAGATAAATAGACTGTTTATGGTGGTCTACCTTATTCCTACTTTAAGCAGTACTTAACTTACGCTTTGATATTAGCGCGTCTAGGCTTGCTGGCACCGTTGTAGGTAGCGGGAGGCGTTTTGCCCAGTTAAGACTTTCGTATCATGGACGTAAGTATATGTGGTATTTTGGAGTGGTGTGACGTAGACGACAGTATTTGGAGACTAAAATGATCTAGTAAAGGACTTTCGGTATGCATCAAACTGGATAGGGAGGTTGAAGCTGGAATGGTAATGATGGTGGAGGTGAGTCTGGTACTATTTGCAACCAGGGCCTGTGAAAGTGTTGGAG     
94      TCGCTGGTGGGGTTAAACAATGGTCGTAAATGGCTTAACTGTATAAGTAGGTTAGACTAGCTAAGGAGATTGTTACCGGTGGTCTACCTTATTACTACTTTAAGAAGTACTGAACTTACGCTTTGATATTAGCGTGTTGAGGTTTTTTTGCATCGTTGGAAGTAGCAGGTGGCGTTCTCCTGAGCTAAGAGTTTCGTATCATGGTTGTGAGGAGATGTGGTATTTTGGAGTGGTGTGGTGCTGACTACTGTATTCGTAGACTAAAAATATCTAGTAAAGGACTTTCGTTATGCAGCAAACTTGATAGTTGGGTTGAAGCCTGAATGGTAATGCTGAATGAAGTAAGTCTAATATTATTTGCCGCCAGGGCATGTAAAAGTGTGGGAG     
91      TCGTTGGTGGGACTAAGCATTGGTCCTTAATGGCTTAACCGTGTACGTAGGTCAGACTAGCTAAGGATATTGGTAATGGTGGTCTACTTTATTTTTTTTTTAAGCAGTATTGATCTGGCGCTTCGATGCTAGCGCGGGGAGGGTTTTTTGCATCGTTGTAAGTAGTAGGGGGCGTTTTCCTGAACCGAGTGTGTTTTATCATGGTTGTGAGTACCGTTGGCAGTTGGGAGTGGTGTTGTGGTGAGCACTTTACCCATAGACTAAAAATATCCAGTGAAGGACCTTCGTTATGCAGCAAACTTGATATTAAGGTTGAAGTTCGACTGGTAATGCTGAGGGGAGTAAGTCTTATACTATTTACCGCCAGGGCATGTAAAAGTGCGGGAG     
26      TAGTTGGTTGAATTAAACAATGGTCTTAAATGGCTTAACCGTATACGTAGGTTAGTCTAGCTAAGGAGATTGTTAACGGTGGTCCACCTTATTTCTACTTTAAGGAGTACTGAACTTACGCTTTGATATTAGCGTGTTGAGGTTTTCTTGCATCTTTGGAAGTATTAGGGGGCGTTCTCTTGAGCTAAGAGTTTCGTATCATGGTTGTGAGTAGATGTGGTATTTTGGAGTGGTGTGGTGCTGATTACTGTACTCATAGGCTAAAAATATCAAGTAAAAGACTTTCGTTATGCAGCAAACTTGATAGTGAGGTTGAAGCTTGAATGGTAATGCTGAAGGAAGTAAGTCTAATATTATTTGCCACCATGGCATGTAAAAGTGTGGGAG     
25      TCGTTGGTTGAATTAAACAATGGTCTTAAATGGCTTAACCGTATACGCAGGTTAGTCTAGCTAAGGAGATTGTTAGCGGTGGTCCACCTTATTTCTACTTTAAGCAGTACTGAACTTACGCTTTGATATTAGCGTGTTGAAGTTTTCTTGCATCGTTGGAAGTATTAGGGGGCGTTTTCTTGAGCTAAGAGTTTCGTATCATGGTTGTTAGTAGATGTGGTATTTTGGAGTGGTGTGGTGCTGATGACTGTACTCATGGACTAAAAATATCTGGTAAAAGACTTTCGTTATGCAGCAAACTTGATAGTGAGGTTGAAGTTTGACTGGTAATGCTGAAGGAAGTAAGTCTAATGTTATTTGCCACCATGGCATGTAAAAGTGTGGGAG     
60      TCGTTGGTTGAATTAAACAATGGTCTTAAATGGCTTAACCGTATACGCAGGTTAGTCTAGCTAAGGAGATTGTTAGCGGTGGTCCACCTTATTTCTACTTTAAGCAGTACTGAACTTACGCTTTGATATTAGCGTGTTGAGGTTTTCTCGCATCGTTGGAAGTATTAGGGGGCGTTTTCTTGAGCTAAGAGTTTCGTATCATGGTTGTTAGTAGATGTGGTATTTTGGAGTGGTGTGGTGCTGATTACTGTACTCATGGACTAAAAATATCTGGTAAAAGACTTTCGTTATGCAGCAAACTTGATAGTGAGGTTGAAGTTTGACTGGTAATGCTGAAGGAAGTAAGTCTAATATTATTTGCCACCATGGCATGTAAAAGTGTGGGAG     
63      TCGTTGGTTGCATTGAACAATGGTCTGAAATGGCTTAACCGTATGCGTAGGTTAGTCTAGCTAAGGAGATTGTTACCGGTGGTCCACCTGATTTCTACTTTAAGCAGTACTGAACTTACGCTTTGATATTAGCGCGTTGAGGTTTTCTTGCATCGTTGGAAGTATTAGGAGGCGTTCTCTTGAGCTAACAGTTTTGTATCATGGTTGTGAGGAGATGGGGTATTTTGGAGTGGCGTGGTGCTGATTACTGTATTCATAGACTAAAAATATCTAGTAAAAGGCTTTCGTTATGCAGCAAACTTGATAGTGAGGTTGAAGTGTGAATGGTAATGCTGAAGGAAGTAAGTCTGCTATTATTTGCCACTATGGCATGTGAAAGTGTGGGAG     
48      TCGTTGGTTGAATTAAACAATGGTCTTAAATGGCTTAACTGTATACGTAGGTTAGTCTAGCTAAGGAGATTGTTAACGGTGGTCCACCTTATTGCTACTTTAAGCAGTACTGAGCTTACGCTTTGATATTAGCGCGTTGAGGTTTTCTTGCATCGTTGGAAGTATTAGGGGGCGTTCTCTAGAGCTAAGAGTTTTGTATCATGGTTGTGAGTAGAGGTGGTGCTTTGGAGTGGTATGGTGCTGATTTCTGTACTCATAGACTAAAAATATCTAGTAAAAGACTTTCGTTATGCAGCAAACTTGATAGTGAGGTTGAAGTTTGAATGGTAATGCTGAAGGAAGAAAGTATAATATTATTTGCTACAAGGGCATGTAAAAGTATGGGAG     
66      TCGTTGGTTGGATTAAACAATGGTCTTAAATGGCTTAACCGTATACGTAGATTAGTCTAGCTAAGGAGATTGTTAACGGTGGTCCTCCTTATTTCTACTTTAAGCAGTACTGAACTTACGCTTTGATATTAGCGCGTTGAGGTTTTCTTGCATCGTTGGAAGTAGTAGGGGGCGTTCTCCTGAGCTAAGAGTTTCGTATCATGGTTGTGAGTAGATGTGGTATTTTGGAGTGGTGTGGTGCTGATTACTGTACTCATAGACTAAAAATATCTAGTAAAAGACTTTCGTTATGCAGCAAACTTGATAGTGAGGTTGAAGTTTGAATGGTAATGCTGAAGGAAGTAAGTCTAATATTATTTGCCACCATGGCATGTAAAAGTGTGGGAG     
70      TCGTTGGTTGAATTAATCATTGGTCTTAAATGAATAAACCGTATTCGTAGGTTAGCTTAACTCAAGAGATCGTTGACGGTGGTCCACCTTATTACTACATTAAGCTGGACTGAGCTTAAGTTCTGATAGTAGCGTAGGAAGGCTTTCCGGCAAAATTGTAAGCATTAGCTGGTGACATCCTGAGTTAAGAGCTTTTTACTATGGTCACAAGCATGTGAGGTATTTTGTAACGGTATGGGGCTTATTGCTGTACTCAAGGACTAAAAATAGCTTGTAGGGGACCTTCGGGATTCAGCAAACGCGATAGGGATTCTGAAGGGGAGTTGGTAATGTTGTGTGAAGTATGTGTTTGATTATCTATTTCGATTGCATATAGAAGCCTGGGAG     
16      TCGTTGGTTGAATTAATCATTGGTCTTAAATGAATAAACCGTATTCGTAGGTTAGCTTAACTCAAGAGATCGTTGACGGTGGTCCACCTTATTGCTACATTAAGCGGGACTGAGCTTAAGTTCTGATAGTAGCGTAGGAAGGCTTTCCGGCAAAATTGTAAGCATTAGCTGGTGACATCCTGAGTTAAGAGCTTTTTACTATGGTCACAAGCAGGTGAGGTATTTTGTAACGGTGTGGGGCTTATTGCTGTACTCAAGGACTAAAAATAGCTTGTAGGGGACCTTCGGGATTCAGCAAACTCGATAGGGATTCTGAAGGGGAGTTGGTAATGTTGTGTGAAGTATGTGTTTGATTATCTATTTCGATTGCATATGGAAGCCCGGGAG     
7       TCGTTGGTTGGGTTAATCATTGGTCTTAAGTGGCTAAACTGTATTCGTAGGTTAGCCTAGCTCAAGAGATAGTTTACGGTGGTCCACCTTATTTCTGCTTTAAGCAGGACTGAACTTAAGTATTGATACTAGCGAGGTGAGGTCTTCGGGCAAATTTGGAAGCAGTAGCTGGCGAAATCCTGAGTTAAGAGCTTGTTATCATGGGTACAAGCAGGTGGGGTATTTTGTAACGGTGTGGGTCTTACTGCTGTATTCGGGGACTAAAAATAGCTTGTAGGGGACCTTCGGTATTCAGCGAACTCGATAGGGTTTTTGAAGGAGAATTGGTAATGCTGTGTGAAGTATGTGTTGTATTATGTATGACGATTGCATATTGAAGCTTGGGAG     
93      TCGTTGGTTGTGCTAATCAGTGGTCTTAAATGGCTAAATTGTATGCGTATGTTAGACTAGCTAAATAGATAGTTTACGGCGGTCCACTTTATTCCTACTTTAATCGGTACTGAACGTGAGCTTTGATATTAGCGAGGTGAGGTTATCGTGCAACATTGGATGCAGTAGCTGGCGTAGTCCTGAGTTAAGAGCTTCTTACTATGAGTGCAAGGAGGTGGGGTATTTTGTAGCGGTGTGGTGCTTACTGCGGTATTCAGCGACTAAAAATAACTAGTAAGGGGCTTTCGTTATTCAGCAAACTTGATAAGGATTTTGAAGCGGAATTGGTAATGCTGAGTGAAGTACGTGTAATAGTATTTATGACGAGGGTATATGGAAGCATGGGAG     
9       TCGTTGGTTGGTTTAAGCAGTGGTCTTAAATGGCTAAACTTTATGTGTAGGTTAGATTAGCTAAATAGATAGTTTACGGCGGTCCACCTAATTAGTACTGTAAGCAGTGCTGAACGTTAGCGTTAATATTAGCGCGGTTAGGTTTTCTGGCAACGTTGGAAGCAGTAGCCGGCGTATTCCTGTGGTTAGAGCTTCTTACGATGGGTGCCAGCATTTGAGGTATGTTGAAGCGGTGTGTTGCTTACCGCGTTAATCTGAGACTAAAAATAGCTAGTAAGGGACTTTCGTTATTCAGCAAACTTGAAGGGGATTTTGAAGCGGAACCGGTAATGCTGCGTGAAGTACGTGTAATAGTATTTATGACGAGGGCATTTAGAAGCATAGGGG     
35      TCGTTGGTTGGGTTAATCAGTGGTCTTGAATGGCTAAACTGTATGCGTAGGTTAGACTAGCTAAATAGATAGTTTACGGCGGTCCACCTTATTTCTACTTTAAGCAGTACTGAACGTGAGCTTTGATACTAGCGGGGTGAGGTTGTTGTGCAACGTTGGGAGCAGTAGCTGGCGTAATCCTGAGTTAAGAGCTTCTTACTATGGGTGCAAGCAGGTGGGGTATTTTGTAGCGGTGTGGTGCTTATTGCTGTATTAAGAGACTAAAAATAGCTAGTAAGGGGCTTTTGTTATTCAGCAAACTTGATAGGGATTTTGAAGCGGAATTGGTAATGCTGAGCGAAGTATGTTTAATAGTATTTATGACGAGGGCATATAGAAGCATGGGAG     
56      TTGTTGGTGGTATTAAGGAGTAGTCTAGATTGACCTAACTGTATATGCAGATGAAACTAGCTAAGTAGATGGTTTACGGTGTTCTACCTTATTTTTACTATAAGGGGTAGTAAGTGAGAGCGGTGAGATTAGCGAGGTGAGGTTGTCGTGCATCGTGGGATGCAGGGGCTAGTGTATTTCGGCGTTAAAGACTTTTTACTATGGATGTTAGGAGATGGGGTATTTCGTAGCGGTTTGGTGTCTATAACTGTATTTATAGACTAAAAATAGTCAGTAGGGTGCTTTCGTTTTTCGGCGAACTCGATAGGGATTTTGAAGTGAATTGGGTAATGATGTAGGAAGTTTGTGTACTAATATTTCAGGCTAAGGCATATATAAGCCTGAGAT     
24      TCGTTGGTTGTGTTAACTAATGGTTCATAGTGGCGGAACTGTATCCCTAAGTTAGACTAGCTAAGGAGATAGTTAGCTGATTTTCACTGTAGTACTGTCGTAAGCAGTATTGTAAGTACGCTGTGAGGCTAGCGGGGCAAGGATCCGGAGGAAATCTGTAAGCAATAGTAGTCGTTCTCCTCATTTAAGAACTTATAAATATGTGTACCATTAAGTATGGTCTTTAGGAGCGGTGTTACGTATACAACTGTATTCAATGATTAAAAATACCCAGAGAGTGTCTCTCGTAATTCAGCCAACTTGATTGTGATGCTGGAGTTAAATAGGTAATGTTGAAAGAAGTTTGTTTAGTACTATGCATTACGTAGACATTTGGAAATCTGGGAG     
45      GCGTTGGTTGAAGTAATTAATGGTTTAAAGTGGCGGAACTGTATACGTATGTTATACTAGCTAAGTAGAAAGTTTACAGTGTTCCACCTTAATTCTATTTTAAGCAGTACTGAATGTGCGCTTTGAGAGTAGCGTGGTAAGGTTCGATTGCAACCTGGGAAGCAGTAGGGGTTGTAGTTCTTAGTTAAGTTCCCCTTATTAGGAGTGCTATCAGGTGTGGTGTTTTGAAGCGGTGTGGTGCCGACCACAGTAATAGGAGATTAAAAATAACTAGTGAGGGGCATTCGTAATTCAGCCAACTTGAGTGGTATACTGGAGCGCAACCGGTAAGGCTGCACTAAGTATGTGTAATAATATGCGCCTCGTGGGCATATTGAAACTTGAGAG     
86      TCGTTGGTTGGAGTAATTAATGGTTTAAAGTGGCGGAACTGTATACGTAGATTATACTAGCTATGTAAATAGCTTACGGTGTTCCACCTTGGTTCTATTTTAAGCAGTACTGGATGTGCGCCTTGATATTAGCGCGGTGAGGTTCGATTGCAACCTGGGAAGCAGTAGAAGCCGTAGTGCTTAGTTAAATTCTCCGTATTAGGGGTGCCATCAAGTGTGGTGTTTCAGAGCGGTGTGGTGCCGACTACTGTAATAAGAGATTAAAAATAACCAGTGTGGGGCATTCGTAATTCAGCAAACTTGAGCGGTATACTCGAGCGCAATCGGTAAGGCTGCGCGAAGTATGTGTCCTAATATGCGCCACGTGGACATATCGAAACTTGGGAG     
40      TCGTTGGTTGGAGTAATTAATGGTTTAAAGTGACGGAACTGTATACGTAGGTTAAACTAGCTAAGGAGATAGATTACGGTGTTCCACCTGGGTTCTATGCTAAGCAGGACTGGATTTTCGCTTTGATAGTAGCGTGGTAAGGTCCGATTGCAACTTGGTAAGTAGGAGGCGCTGTATTGCTCAGTTAAATTCTCTTTATTAGGGGTGCCATCAAGGGTGGGGTTTCGGAGCGGTGTGGTGCTGACGACCGTAATAAGTGATTAAAGATATCTTGTGTGGGTCATTCGTAATTCAGCAAACTTGAGTGGTGTATTCGAGCGTCATTGGTAAGGCTGTTCGAATTATGTGTGCTAATATGCATCACATAGACATATTGAAACTTGGGAG     
11      TCGTTGGTTGAAGTCATTAATGGTTTAAAGTGGCGGAACTGTATATGTAGGTCACACTAGCTAAACAGATAGATCACGGTGTTCTACCTTGGTTCTATGTTAAGCAGTATAGGATTTGCGCTTTGATATTAGCGTGGCAATGTTTGGTTGCAACCTGGTAAGCAGGGGGTGCCGCATTGCTTAGTTAAATTCTCCTCATTAGGGGTGCCACTAATTGTGGTTTTTAGGAGCGGTGTGGTGCTGACGACCGTAATAAGAGATTAAAAATATATGGTGTGGGTCGTTCGTAATTCAGCAAGCTTGAGTGGTATATTTGAGTGGAGTTGGTAAAGCTGTTCAAAGTATGTGTGCTAGTATGCATCACGTAGACATATTGAAAGTTGGGAG     
17      TCGTTGGTGGTGGTAAAGACGGGTCGGAAATGTCTTAATTGCATTCGTAGGTTGGACTAGCTAAGCAGAAAGTTGATGGTGGGCTGCTGGCTTATTATTCTAAGCTGTACTGAACGTTCGCGTTTATAGAAGCGGTGCTAGGGTATGATGCGTTATGGTGAACAGCAGAATTCTCTATTCTGAGCTAAGGTCTTTGTACCATGTATGTAGGAAAGTGGGGTATATCGTAACGGTGAAGTAGAGACTACGATATGTAGGGACTAAAGGTTTTTAGTAGTTGGCGTTCGTAATTCAGCAAACTAAAGGGTAGTGTTATAGACGCAGTGGTTATGCTGAATGATCTAAGTCTGGTTTTCTTTGACAGCAAGGCATGCTGAAGTTTGGGAG     
98      TCGTTGGTGGAGGTAAAGACGAGTCGGAAATGTCTTAATTGCATTCGTAGGTTAGACTAGCTAAGCAGAAAGTTGATGGTGGGCTGCTGGCTTATTATTCTAAGCTGTACTGAACGTTCGCGTTTATAGAAGCGGTGCTAGGGTATGATGCGTTATGGTTAACAGCAGAATTCTCTATTCTGAGCTAAGGTCTTTTTACCATGTATGTAGGAAAGTGGGGTATATCGTAACGGTGAAGTAGAGACTACGATATGTAGGGACTAAAGGTTTTTAGTTGTTGGCGTTCGTAATTCAGCAAACTAAAGGGCAGTGTTATAGACGCAGTGGTTATGCTGAATGATCTAAGTTTGGTTGTCTTTGACAGCAAGGCATGCGGAAGTTTGGGAG     
84      TCGTTGGTGGAGATAAAGATGAGTCGGAAGTGACTGAATTGCATTCGTATGTTAAACTAGCTAAGTAGATAGTTGACGGTGGGCTGTTTGCTTACTGTTCTAAGTCGTACTGAACGTGCGCGTTTATAAAAGCGGGGTTAGGGTATGTTGCCTTATGGTGAGCAGCAGGTTTCTTTATTCCGAGCTAATTTCTTTGTACCATGTATGTAGGTATGTGGGGTATATCGGAACGGTGAAGTACAGACGACGATATGAAGGGACTAAAGGTTTTTAGTAGTTGGCTTTCGTAATTCAGCAAACGAAACGGTAGTGTTGCAGATTAATTGGTTATGTTGTGTGAGCTAATTTTCTTTTTCTTTGACAGCAAGGCATGCTGAAATTATGGAG     
19      TCGTTGGTGGAGATAAAGACGAGTCGGAAGTGGCTAAATTGCATTCGTAGGTTAAACTAGCTAAGTAGATAGTTGACGGTGGGCTGCTTGCTTACTGTTCTAAGTTGTACCGAACGTGCGCGTTTATATAAGCGGGGCTAGGGTGTGTTGCATTATGGTGAGCAGCAGATTTCTTTATTCTGAGCTAATGTCTTTGTACCATGTATGTAGGTATGTGAGGTGTATCGGAACGGTGAAGTACAGACGACGATAGGAAGGGACTAAAGGTTTTTAGTAGTTGGCTTTCGTAATTCAGCAAACTAAACGGTAGTGTTGCAGATTACTTGGTTATGCTGTATGAGCTAATTTTATTTTTCTTTGACAGCGAGGCATGCTGAAGTTTGGGAG     
54      TCGTTGGTGGAGATAAAGACGAGTCGGAAGTGGCTAAATTGCATTCGTAGGTGAAACTAGCTAAGTAGATAGTTGATGGTGGGCTGCTTGCTTACTGTTCTAAGTTGTACCGAACGTGCGCGTTTATATAAGCGGGGCTAGGGTGTGATGCCTTATGGTGAGCAGCAGATTTCCTTATTCTGAGCTAATGGCTTAGTACCATGTATGTAGTTATGTGTGGTGTATCGGAACGGTGAAGTACAGACGACGATAGGAAGGGACTAAAGGTTTTTAGTAGTTGGCTTTCGTAATTCAGCAAACTAAACGGTAGTGTTGCAGATTAATTGGTTAGGCTGTATGAGCTAACTTTATTTTTCTTTGACAGCGAGGCATGCTGAAGTTTGGGAG     
22      TCGTTGGTATAGCTAATGACGAGTCTGTAATGGCTAAATTGCATTCGTAGGTTAGACTAGCTAAAGAGATAGTTGGCGGTGGGCTGCCTGCTTACTATTTTAAGCTGGACTGAACGTGCGCGTTTATATAAGCGAGGCGAGGGTGTGGTGCATTATGGTAAGCAGCAGGTTTCTTTATTCTGAGCTAATGTCTTTGTATCATGTATGTGGGTATGTGAGGTGTATGGTATCGGTGAATGACAGACCACGATATGAAGGGGTTAAAGGTGTTTAGTAGTTGGCTCTCGTAATTCAGCCAACTAAATAGTAGTGTTGCAGATTAATTTGTTATGCTGAATGAGCTAATTGTAGTTTTCTTTGACAACATGGCATGCTGAAGTTTGGGAG     
14      TCGTTGGTATGGCTAATGACGAGTCTGTAATGGCTAAAATGCATTCGTAGGTTAGACTAGCTAAAGAGATAGTTGACGGTGGGCGGCCTGCTTACTATTTTAAGTTGGACTGAACGTGCGCGTTTATATAAGCGAGGCGAGGGTATGGTGCATTATGGTGAGCAGCGGGTTTCTTTATTCTGAGCTAATGTCTTGGTATCATGTATGTGGGTACGTGGGGTGTATGGGATCGGTGAATGACAGACTACGATATGAAGAGGCTAAAGGTGTTTAGTAGTTGGCTCTCGTAATTCAGCCAACTAAAGAGTGGTGTTGCAGAATAAGTTGTTATGCTGAATGAGCTAATTGTAGTTTTCTTTGACAGCAGGGCATGCTGAAGTTAGAGAG     
47      TCGTTGGTGGAGCTAAAGACGAGTCGTCAATGCCCAAATTGCATTCGTAGGTTAGACTAGCTGAGTAGATAGTTTATGGTGGGCTGCTTGCTTACTATTCTAAGCTGGACTGAACGTGCGCGTTTATACAAGCGGGGTTAGGGTGTGCTGCATTATGGTGAGCAGCAGGTTTCTTTATTCTGAGCTAATGTCTTTGTACAATGTATGTAGGTATGTGAGGGGTATGGGAACGGTGAATTAGAGACGACGATAGGAAGGGACTAAAGGTTTTTAGTAGTTGGCTTTCGTAATTCAGCAAACTAAATGGTTGTGTTGCAGATTAATTGGTTATGCTGTACGAGCTAATTTTAGTTTTCTTTGACAGTAAGGCATGCTGAAGTTTGGGAG     
50      TCGTTGGTGGAGTTAAAAACGAGTCGGCAATGCCCAAATTGCATGCGTAGGTTAGACTAGCTAAGTAGATAGTTGACGGTGGGCTGCTTGCTTACTATTCTAAGCTGGACTGAACGTGCGCGTTTATACAAGCGGGGTTACGGTGTGTTGCAGTATGGTGAGCAGCAGGGTTCTTTATTCTGAGCTAATGTCTTTGTACCATGTATGTAGGTATGTGAGGTTTATGGGAACGGTGAATTAGAGACGACGATAGGAAGGGACTAAAGGTTTTTAGTAGTTGGCTTTCGTAATTCAGCAAACTAAATGGTAGTTTTGCAGATTAATTGGTTATTCTGTATGAGCTAATTTTATTTTTCTTTGACAGCAAGGCATGCTGAAGTTTGGGAG     
77      TCGTTGGTGGAGTTTAAGACGAGTCGGTAATGTCTAAATTGTATTTGTAGTTTAGACTAGCTAAGTAGATAGTTGACGGGGGGCTGCTTGCTTACTATTTTAAGCTGGACTGGACGTGCGCGTTCATACAAGCGGGGCTAGGGTGTGTAGCACTATGGTGAGCAGCAGGTTTCTTTATTCTGTGCTAATGTCTCTGTAATATGTATGTAGGAATGTGAGGTATATGGGAACGGTGAATTAGAGACGACAATAGGAAGGGCTTAAAGGTTGTTAGTAGTAGGCTTTCGTAATTCAGCAAACTGAATGGTAGTGTTGCAGATTAACTGGTTATGCTGTAGGAGCTAATTTTACTTTTCTTGGACAGCAAGGCATGCTGAAATTTGGGAG     
33      TCGTTGGTTGTGTTCATCAGTGGTCTGAAATGTCTTAACTGTATGTGTACGTGAAATTAGGTAAGCAGATATTTGACGGTGGTCTACTTGATTTCTGCTTTACACGGTAATGGACGTACGCTTTGAGTCTAGTGGAGTGAGGTTGTCAGGCACCGTTGTAAGCATTTGGTGACGTGATTCTAAGTTAAGAACTTGTCACCACGAATGTAAGCAAGGGAGGTATTTTGGAGCGGTCTTATGATGACGACTGCACTATGCGACTAAATATAACTAGTAAGGGGCCTTCGTTATTCAGCCAACTTTTTAGGTATGTTGGAATTGAAGTGGTGATGCTGTAGGTAGTAAGTTTGGTATTATTTAGGACGAGTGCGTTTGGAAGCGTGGGAG     
6       TCGTTGGTGGATACAATCAATGGTCCTTAATGTCTTAACTGTGTATGTAGGTGAAATTAACTGTTAAGATATTTGATTGGGGTCCTCTTTGTTACTAGTATACCCGGTACTCTACGTGCGGTTTGACCTTAGCGAAGTTAAGTTTGCTCGCGTCTTTGTTAGCATTAGTTTGCTGACTCTTAGGTTAAGAACTTGGCGTTATGTATGGATGGAGCCAGGGTTATTAGAAGCGGAGTTGTACGGACTGCTGCAATCGGGGACTAATGGTATTTAGTGGGTGATTTTCGTTATTCAACCAACAGGCAATTGATGTTGTACCATACTAGGTAAAGTTGATAGTAGTGAATCTGTTATTATTAAGCACGAGTGCTTATTGAAACCTGGGGT     
0       TCGTTGGTTATAGTAAGCAATGGTCTGAAATGGTTGAACTGTATACGTAGGTTAGACTATCTAAGTAGATAGATAGCGGTGGTCCACTTTATTGTTATGGTAAGCGGTACTGAACGTACTCTTTGATAGCGGCGCAGTGAGGTTTTATTGCAACGTGGGCCGCAGTCTTGGTCGTTGTCCTTTGTTAAGATCATTTTATTCTGGGTGCAGATAAGTGGGGTGTCTAGGATCGGTGTGGGGACGACTTCTTCATTGAGAGGCTAATGATAGCTAGTAAAGGGCTGTCTTTATTCAGCAAACCCCGTGGGGATGTTGGAGTAAAACTGGTAATGTTGTGGGAAGTAAGTCTTCTAATATTTGACGCGAAGGCATTTTAAAGCTTGGGAG     
101  275
0       CGTATTATATACAATGCGACCTTCCCGGCTAAGAGTGAGACGCATATTCTATAGTGTTACATGTCAACAGATAAAAAACGGTGCTACATAATTCCGGAATCCCGTATCTCGGTGCGGTGAGAACGTTTCTCAGAGTTTAACGGATCTAATATCCATCCAGAGCACTAGGGCGGTGATGGGTATAGTAAATATTGTTTTATAGATTTTTTTTTGTTCCTTACATTATTTCACTTTGGATAAATTCTCCCACGGGGTTCGGAGGCCCCGTTTGTATA     
41      CGTGTTATATAGAATGGGACCTTCTCGGCTAAGAGTCAGACGCATATTTTATAGTGTTATATGTCAACGGATAAAAGGCGGTGGTACATAGTTCCGGAATCCCGTATCTCGATGCGGTGGCAACGTTTCTCAGAGTTTAACGGATCTACTATCCATCCAGAGTACTAAGGCGGTGGTAGGTATAGTGATTATTGTTTTATAGATTTTTTTTTGTTCCTTACGTTATTCCACTCTGGCTAAATTCTGCCAAGGGACACGGAAGTCCCGTTTGGGGA     
10      CGTGTTATATAGAATACGACCTTCTCGGCTAAAAGCCAGACGCAGATTTTATAATGTTGTATGTCACCAAACGATATACAGTAGGAAATAGTTCCGGTATCCCGTATCTCGACGCGGGGAGAAAGTTTCTCAGAGTTTAAGCGATCTACTATCCATCTAGAGCGCTAGGGAGGTGGTAAGTATGGTGAATATTATTTTATAGAATTTTTTTTGTGCCTTAAGTTATTCCACTCTAGGTAAATTCTTCCAAGGGGTACGTGATTTCCGTTCGGATA     
97      CGTGTTATATAGAATACGACCTTCTCGGCTAAAAGCCAGACGCAGATTTTATAATGTTGTATGTCACCAAACGATAGACAGTGGTAAATAATTCCGGTATCCCGTATCTCGACGCGGGGAGAAAGTTTCTCAGAGTTTAAGCGATCTACTATCCATCTAGAGCGCTAGGGAGGTGGTAAGTATGGTGAATATTATTTTATAGAATTTTTTTTGTGCCTTACGTTATTCCACTCTAGGTAAATTCTCCCAAGGGATACGTGATTTCCGTTCGGATA     
12      CGTGTTATATAGAATGCGACCTTCTCGGCTACGAGTCAGACGCATATTTTATAGTGTTATATGTCAACAGATAAAACACGGTGGTACATAGTTCCGGGATCCCGTATCTCGATGCGGTGAGAATGTTTCCCAGAGTTTAACGGATCTACTATCCATCCAGAGCTCTAAGGCGGTGGTGGGTATAGTGAATATTGTTTTATAGACTTCTTTTTGTTCCTTACGTTATTCCACTTTTGATAAATTCTACCACGGGCCACGGAAGAACCGTTTGGATA     
36      CGTGTTATTTAGAATGCGACCTTCTCGGCTACGAGTCAGAGGCACATTTTATAGTGTTATACGTCAACGGATAAAACACGGTGGTACATAGTCCCGGGATCCCGTCTCTCGATGCGGTGAGAATGTTTCCCAGAGTTTAACGGATCTACTATCCATCCAGAGCTCTAAGGAGGTGGTGGGTATCGTGAATATTGCTTTATAGACTTCTTTTTGTTCCTTACTTTATTCCACTTTTGATAAATTCTACCACGGGCCACGGAAGAACCGTTTGGATA     
39      CGTGTTATATAGAATGCGACCTCCTCGGCAACAAGTCAGAGGCATATTTTATAGTGTTATATGTCAACAGATAAAACACGGTGGTACATAGTTCCGGGATCCCGTATCTCGATGCGGTGAGAACGTTTCCCAGAGTTTAACGGATCTACTATCCATCCAGAGCTCTAAGGCGGTGGTGGGTATAGTGAATATTGTTTGATAGACTTTTTTTTGTTCCTTACATTATTCCACTTTTGATAAATTCTACCACGTGCCACGGAAGAACCGTTTGGATA     
28      CGTGTTCTATAGAATGCGACCTTTTCGGCTAAAAGTCAGACGCATATTTTACATTGTTATATGTCAAAAAATAAAACACTGTGGTCCATATCTCCGGAATCCCGCATCTCGATGCAGGGGGAACCTTTCCCAGAGTTTAAAGGATCTACCACCCATCCAGAGAACTAAGGTGGTGATGGGTATAGTGAAGATTGTTTTATAGACTTTTTTTTGTTCCTTACATTATTCTACGATGGATAAATTATACCAAGGGCTAAGGGGGTCCCGTTTGGATA     
71      CGTTTTATATAGAATGCGACCTTCCCGGCTAAAAGTCAGACGCATACTTTATAGTGCTATATGTCAACAGATAAAACTCGGTGGTACATAGTTCCGGAATCCCGTATCTCGATGCGGTGAAAACCTTTCCCAGAGTTTAACGAATCTACTATCCATCCAGAGCACTAAGGAGCTGCTGGGTATAGTGAATATTGTTGTATAGACTTTTTTTTGTTCATTAAATTATTCAACTGTAGCTAAATTCTACCACGGGTTACGAAAGCCCCGTTTGGATA     
76      CGTGTTATATAGAATGCGACCTTCTCGGCTAAGAGTCAGACGCATATTTTATAGTGTTATATGTCAACAGATAAAACACGGTGGTACATAGTTCCGGAATCCCGTATCTCGATGCGGTGAGAACGTTTCTCAGAGTTTAACGGATCTACTATCCATCCAGAGCACTAAGGCGGTGATGGGTATAGTGAATATTGTTTTATAGACTTTTTTTTGTTCCTTACATTATTCCACTATGGGTAAATTCTACCACGGGCTACGGAAGCTCCGTTTGGATA     
52      CGTGTTATGTGGCATGCGATCTTCCCGGCTAAGAGTCAGACGCGTAATTTATAGTGCTATATGTCAACCGATAAAATACGGTAGTACATAATCCCGGTATCTCGTGGCTCGATGCGTTGATAACGTTTCACAGAGTTTAGCGAATCTACTAATCATCAAGAGCACTAAGGAGGTGGTGGGTATGGTGAATATTGTTTTATAGAATTTTTTTTGTTCCTTAAATTATTCCACTGTAGATAAATTATACCAAGGGTTACGGAAGCTCCGTTCGGATA     
55      CGTGTTCTATAGGATGCGATCTTGACGGCCAGGAGTCAGACGCATATTTTATAGGGCTATACGTCAACAGATCGAAAACGGTAACATGTAATTGCGGAATCCCGTATCTCGATGCGGTGACCCCGTTTTTCAGAGTTTAACGAATCTATTGTCCATCTAGAGCCCTAAGGCGGTGATGGGTATAGTAAATATTGTTGCATAGAATTTTTTTTGTTCCGTATATTATTTCACTCTAGATAAATTCTACCACGGGTTACGTAAGCCCCGTTTGGGGA     
68      CGTGTTCTGTAAGATGCGATCTTGACGGCCAGGAGTCAGACGTATATTTTATAGGGTTCTATGTCGACGGATCGAAAACTGTAATACGTAATTGCGGGATCCCGTATCTCGGTGCGGTGACCACTTTTTTCAGAGTTTAACGAATCTACTGTCCATCTAGATCCCTAAGGTGGTGATAGGTATAGTAAATATTGTTGCATAGAGTTTTCTTTGTTCCGTATATTATTTCACTTTAGGTAAATTCTGCCACGGTTTGCGTAAGCCCCGTTAGGGTA     
83      CGTGTTCTGTAGGATGCGATCTTGACGGCCAGGAGTCAGACGCATATTTTATGGGGTTATACGTCGACGGATCGAAGACTGTAATACGTAGTTGCGGAATCCCGTATCTCGGTGCGGTGACCACGTTTTTCAGAGTTTAACGAATCTACTGTCCATCTAGAGCCCTAAGGTGGTGATGGGTATAGTAAATATTGTTGCATAGAGTTTTCTTTGTTCCGTATATTATTTCACTTTAGGTAAATTCTGCCACGGTTTACGTAAGCCCCGTTTGGGTA     
38      CGTGTTCTATAAGATACGATCTTGACGGCCAGAAGTCAGACGCATATTTTATAGGGTTGTACGTCGACGGATCGAAGCCTGTAATACGTAATTGCGGAATCCCGTATCTCGGTGCGGTGACCACGTTTTTCAGAGTTTAACGAATCTACTGTCCATCTAGAGCCCTAGGGGGGTGATGGGTATAGTAAATATTGTTGCATAGAGTTTTCTTTGTTCCGTATATTATTTCACTCTAGGTAAATTCTACCACGGGTTACGTACGCCCCGTTTGGGTA     
30      CGTTTTCTGTAGGATGCGATCTTGACGGCCAGGAGTCAGACGCATATTTTATAGTGTTATACGTCGACGGATCGAAAACTGGAACACGTAATTGCGGAATCCCGTATCTCGGTGCGGTGACCACGTTTTACAGAGTTTAACGAATCTACTGTCCATCTAGAGCCCTACGGTGGTGATGGGTATAGTAACTATTTTTGCATAGAGTTTTCTTTGTTCCGTATGTTATTTCACTCTGGGTAAATTCTGCCACGGGTTACGTAAACCCCGTTTGGGTA     
89      CGTTTTCTGTAGGATGAGATCTTGACGGCCAGGAGTCAGAGGCATATTTTATAGGGTTGTACGTCGACGGATCGAAAACTGGCACACGTAATTGCGGAATCCCGTATCTCGGTGCGGTGACCACGTTTTTCAGAGTTTAACGAATCTACTGTCCATCTAGAGCCCTAAGGTGGTGATGGGTATAGTAAATATTGTTACATAGAGTTTTCTTTGTTCCGTGTATTATTTCACTTTAGGTAAATTCTGCCACGGGTTACGTAAGCCCCGTTTGGGTA     
20      CGTTTTCTGTAGGATGAGATCTTGACGGCCAGGAGTCAGAGGCATATTTTATAGGGTTGTACGTCGACGGATCGAAAACTGGCACACGTAATTGCGGAATCCCGTATCTCGGTGCGGTGACCACGTTTTTCAGAGTTTAACGAATCTACTGTCCATCTAGAGCCCTAAGGTGGTGATGGGTATAGTAAATATTGTTACATAGAGTTTTCTTTGTTCCGTGTATTATTTCACTTTAGGTAAATTCTGCCACGGGTTACGTAAGCCCCGTTTGGGTA     
74      CGTTTTATATAGGATGCGACCTTCGCGGCTAGAAGTCGGACGAATACTTTATAGCGTTATATGTCAATGGATAACACCCGGTTGTAAAGAGTTCCGGGATCCCGTATCTCGATCCGGTGAAAACGTTTCTCAGAGTTTAGCGAGTCCAATATGCATCTAGAGTACTAAGGCGGTGATAGGTATAGTGAATACTGTTTTATAGAGTTTTTTTTGTTCCTTACTTTATTCCACTCTGGCTAAATTCTGACACGGGTCGTGGAATCCCCGTTTGGATA     
32      CGTTTTATATAGAATGCGACCTTCTCGGCTAAAAGTCGGACGAATATTCTACAGTGTTATATGTCAACAGATAACAGCCGGTTGTACATAGGTCCGGGATCCCGTATCTCGATCCGGTGGGAAGGTTTCTCAGAGTTTAGTGGATCCAATATCCATCCAGAGTACTAGGGCGGTGATAGGTATAGTGAATATTGCTTTATAGACTTTTTTTTGTTCCTTACGTTATTCCACTATCGATAAATTCTGACACGGGCTGCGGAAGAGCCGTTTGGATA     
15      CGTTTTATCTAGAATGCGACCTTCCCGGCCAAAAGTCAGACGAGTATTCTACAGTGTTATATGTCGACAGATAACAGACGGTTGTACATAGACCCGGAATTCCGTATCTCAATCCGGTGAGAAGGTTTCCCAGAGTTTAGCGGATAAAATATCCATCCAGAGTGCTAGGGCGGCGATGGGTATAGTGAATATTGTTTTATAGACTTTTTTTTGTTCCCTACTTTATTACACTATTGATAAATTCTTACACGGGCCGCGGAAGATCCGTTTGGATA     
49      CGTTTTATCTAGAATGCGACCTTCCCGGCCAAAAGTCAGACGAGTATTCTACAGTGTTATATGTCGACAGATAACAGCCGGTTGTACATAGACCCGGAATTCCGTATCTCAATCCGGTGAGAAGGTTTCCCAGAGTTTAGCGGATCAAATATCCATCCAGAGTGCTAGGGCGGCGATGGGTATAGTGAATATTGTTTTATAGACTTTTTTTTGTTCCCTACTTTATTCCACTACTGATAAATTCTTACACGGGCTGCGGAAGATCCGTTTGGATA     
43      CGTTTTATATAGAATGCGACCTTCTCGGCTAAAAGTCAGACGAACATTCTATAGTGTTATACGTCAACAGATAACACCCGGTTGGACATAGTTCCGGGATCCCGTATCTCGATCCGGTGAGAAGGTTTCTCAGAGTTTAGCGGATCCAATATCCATCCAGAGCACTAAGGAGGTGATAGGTATAGTGAATATTGTTTTATAGACTTTTTTTTGTTCCTTACATTATTCCACTCTGGATAAATTCTTACACGGGCTACGGAAGTCCCGTTTGGATA     
69      CGTCTTATGTAGAATGAGACCTTCCCGGCTAGCAGTCGGACGCCTATTTTATAGTGTTATATGTCAACAGCTAAAAAACGGTAGTACCTAATTACGGAATCCCGCATCTCGCTGCGGTAAGAACGTTTTTCGGAGTTTAACGGATCTAATAGCCATCCAGAGTCCTAAGGTGGTGATGGGTATAGTAAATATTGTTTTATAAACTTTTTTTTGTTCCTTACATTATTTCACTTTGGATAAATTCTCCCACGAGTTACGGAGACACCGTTCGGATA     
67      CGTCTTATGTAGACTGAGGTCTTCCCGGCTAGCAGTCGGACGCCTATTTTATAGTGTTATATGTCAACAGCTAAAAAACGGTAGTACCTAATTACGGAATCCCGCATCTCACTGCGGTGAGAACGTTTTTCAGAGTTTAACGGATCTAATAGCCATCCAGAGTCCTAAGGTGGTGATGGGTATAGTAAATATTGTTTTATAAACTTTTTTTTGTTCTTTACATTATTTCACTTTGGATAAATTCTTCCACGAGGTACGTAGACACCGTTCGGATA     
8       CGTCTTATATAGAATGCGACCTTCTCGGCTAGCAGTCAGACGCCTATTCTATAGTGTTACACGTCAACAGATAAAAAACGGTAGTGCATAATTACGGAATCCCGCATCTCGCTGCGGTGAGAATTTTTTTCAGAGTTTAACGAATCTAATAGCCATCCAGAGTTCTAAGGCGGTGATGGGTATAGTAAATATTGTTTTATAAACTTTTTTTTGTTCGTTACATTATTCCACTCTGGGTAAATTCTTCCACGAGCTACGGAGGCACCGTTCGGATA     
51      CGTGTTATGTAGAATGCGACCTTCTCGGCTAACAGTCCGATGCATACTCTATAGTGTTATATGTCAACAGATAAAACACGGTGGTATATAATTCCGGAATCCCGTATCTCGATGCGGTGAAAACGTTTCCCAGAGTTTAGCGGATCTAACATCCATCCAGAGCTCTAAGGCGGTGATAGGTATAGTGAATATTGTTTTATAGACTTTTTTTTGTTCCTTACATTATTCCACTCTAGATAAATTCTGCCACGGGCTACGGAGGTGCCGTTTGGATA     
87      CGTATTATGTAGAATGCGACCTTCTCGGCTAACAGTCAGACGCATACTCTATAGTGTTATATGTCGTCCGATAGAACACGGTGGTACATAATTCCGGAATCTCGTATCTCGATGCGGTGAAAAAGTTTCTCAGAGTTTAACGGATCTAATATCCATCCAGAGCTCTAAGGAGGTGATGGGTATAGTGAATATTGTTGTATAGACTTTTTTTTGTTCCTTACATTATTCCAGTCTAGATGAATTCTTCCACGGGCTACGGAGGCACCGTTTGGATA     
79      CGTGTTATTTAGAATGCGACCTTCTCGGCTAACAGTCAGACGCGTACTCTATAGTGTTATATGTCAACAGATAAAACACGGTGGTACATAATTCCGGAATCCCGTATCTCGGTGCGGTGAAAATGTTTCCCGGAGTTTAACGGCTCTAATATCCATCCAGAGCTCTAAGGCGGTGATGGGTATAGTGAATATTGTTTCATAGACTTTTTTTTGTTCCTTACATTATTCCACTCTAGATGAATTCTGCCAGGGGCGTCGGAGGCACCGTTTGGATA     
1       CGTGTTATGTAGAATGCGACCTTCTCGGCTAACAGTCAGACGCATACTCTATAGTGTTATATGTCAACAGATAAAACACGGTGGTACATAATTCCGGAATCCCGTATCTCGATGCGGTGAAAACGTTTCTCAGAGTTTAACGGATCTAATATCCATCCAGAGCTCTAAGGCGGTGATGGGTATAGTGAATATTGTTTTATAGACTTTTTTTTGTTCCTTACATTATTCCACTCTGGATGAATTCTGCCACGGGCTAAGGAGGCACCGTTTGGATA     
29      CGTGTTGTGTAGAATGCGACCTTCTCGGCTAACAGTCAGACGCATACTCTATAGTGTTATATGTCAACAGATAAAACACGGTGGTAGATAATTCCGGAATCCCGTATCTCGCTGCGGTGAAAATGTTTCTCAGAGTTTAACGGATCTAGTATCCATCCAGAGCTCTAAGACGGTGATGGGTATCGTGAATATTGTTTTATAGACTTTTTTTTGTTCCCTACATTATTCCACTCTAGATAAATTCTGCCACGGGCTACGGAGGCACCGTTTGGATC     
27      CGTGTTGTGTAGAATGCGACCTTCTCGGCTAACAGTCAGACGCATACTCTATAGTGTTATATGTCAACAGATAAAACACGGTGGTAGATAATTCCGGGATCCCGTATCTCGTTGCGGTGAAAATGTTTCTCAGAGTTTAACGGATCTAGTATCCATCCAGAGCTCTAAGACGGTGATGGGTATCGTGAATATTGTTTTATAGACTTTTTTTTGTTCTCTACATTATTCCACTCTAGATAAATTCTGCCACGGGCTACGGAGGCACCGTTTGGATC     
3       CGTGTTGTGTAGAATGCGACCTTCTCGGCTAACAGTCAGACGCATACTCTATAGTGTTATATGTCAACAGATAAAACACGGTGGTAGATAATTCCGGGATCCCGTATCTCGCTGCGGTGAAAATGTTTCTCAGAGTTTAACGGATCTAGTATCCATCCAGAGCTCTAAGACGGTGATGGGTATCGTGAATATTGTTTTATAGACTTTTTTTTGTTCCCTACATTATTCCACTCTGGATAAATTCTGCCACGGGCTACGGAGGCACCGTTTGGATC     
75      CGTGTTGTGTAGGATGCGACCTTCCCGGCTAACAGTCTGACGCATACTTTATAGTGTTATATGTCAACAGATAAAACACGGTCGTAGATAATTCCGGAATCCCGTATCTCGCTGCGGTGACAATGTTTCTCAGAGTTTCACGGATCCAGTATCCATCCAGAGCTCTAAGGTGGTGATGGGTATCGTGAATATTGTTTTATAGACTTTTTTTTGTTCCCTACATTATTCTACTCTAGATAAATTCTCCCAAGGGCTACGGAGGCACCGTTTGGATC     
13      CGTGTTATGTAGCATGCGACCTTCTCGGCCAACAATAAGACGCATACTCTATAGTGTTATATGTCAACAGATAAAATCCGGTGGTACATAATTCCGGCATCCCGTATCTCGCTGCGGTGAAAATGTTTCTCAGAGTTTAACGGATCTAGTATCCATCCAGAGCTCTAAGGCGGCGATGGGTATAGTGAATATTGTTTTATAGACTTTTTTTTGTTCCTTACATTATTCCACTCTGGATAAATTCTGCCACGGGCTACGGAGGCACCGTTTGGATA     
18      CGTGTTATGTAGAATGCGACCTTCTCGGCTAACAATCAGACGCATACTCTATAGTGTTGTATGCCAACGGATGGAATACGGTGGCACATAATTCCGGAATCCCGTATCTCGGTGCAGTGAAAATGTTTCTCAGAATTTAACGGATCTAGTATCCATCCAGAGCTCTAAGGCGGTGATGCGTATAGTGAATATTGTTTTATAGAGTTTTTTTTGTTCCTTACATTATTCTACGCTAGATAAATTCTTCCACGGGCCACGGAGTCATCGTTTGGTTA     
59      CGTGTTATGTAGAATGCGACCTTCTCGGCTAACAATCAGACGCGTACTCTATAGTGTTATATGCCAACGGATGAAATACGGTGGCACATAATTCCGGAATCCCCTATCTCGATGCAGTGAAAATGTTTCTCAGAATTTAACGGATCTAGTATCCATCCAGAGCTCTAAGGCGGTGATGCGCATAGTGAATATTGTTTTATAGAGTTTTTTTTGTTCCTTACATTATTCCACGCCAGCTAAATTCTCCCACGGGCCACGGAGTCATCGTCTGGATA     
85      CGTGTTATGTAGAATGCGACCTTCTCGGCTAACAGTCAGACGCATACTCTATAGTGTTATATGTCAACAGATAAAACACGGTGGTACATAATTCCGGAATCCCGTATCTCGATGCGGTGAAAAAGTTTCCCAGAGTTTAACGGATCTAGTATCCATCCAGAGCTCTAAGGCGGTGATGGGTATAGTGAATATTGTTTTATAGAATTCTTTTTGTTCCTTACCTTATTCCACTCTGGATAAATTCTGCCACGGGTTACGGAGGCGCCGTTTGGATA     
62      CGCGTTATATAGAATGCGACCTTCTCGGCTAACAGTCAGACGCGTATTCTATAGTGTTATACGTCAGCAGATAAAACACGGTGATGAATAATTCCGGTATCCAGTATCTCGATGTGGTGAAAGTGTTTACCAGAGTTTAGCGGATTTACTATCCATCCAGAGCTCTAAGGCGGTGATGGGTATAGTAAATATTGCTTTATAGACTTTTTTTTGTTCCTTACGTTATTCCACTGTAGATAAATTCTGCCACGGGTTACGGAGTTACCGTTTGGGTA     
57      CGTGTTATGTAGAGTGCGACCTTCTCGGCTAACAATCAGACGCATACTCTATAGTGTTATACGTCAACAGATAAAACACGGTGGTACATAATTCCGGAATCCCGTATCTCGATGCGGTGAAAATGTTTCCCAGAGTTTAACGGATCTAGTATCCATCCAGAGCTCTAAGGAGGTGATGGATATAGTGAATATTGTTTTATAGACTTTTTTTTGTTCCTTACATTATTCTACTCTAGATAAATTCTGCCACGGGCTACGGAGGCGCCGTTTGGATA     
90      CGTGTTATGTAGAATGCGACCTTCTCGGCTAACAGTCAGACGCATACTCTATAGTGTTATATGTCAACAGATAAAACACGGTGGTACATAATTCCGGAATCCCGTATCTCGATGCGGTGAAAATGTTTCCCAGAGTTTAACGGGTCTAGTATCCATCCAGAGCTCTAAGGCGGTGATGGGTATAGTGAATATTGTTTTATAGACTTTTTTTTGTTCCTTACATTATTCCACTCTAGATAAATTCTGCCACGGGCTACGGAGGCGCCGTTTGGATA     
78      CGTGTTATGTAGAATGCGACCTTCTCGGCTAACAGTCAGACGCATACTCTATAGTGTTATATGTCCACTGATAAAACACGGTGGTACATAATTCCGGAATCCCGTGTCTCGATGCGGTGAAAATGTTTCCCAGAGTTTAACGGATCTAGTATCCATCCAGAGCCCTAAGGCGGCGATGGGTATAGTTAATATTGATTTATAGACTTTTTTTTGTTCCTTACATTATTCCACTTTAGACAAATTCTACCACGGGCTACGGAGGGGCCGTTTGGATA     
82      CGTGTTATGTAAAACGCGACCTTCTCGGCGAACACTCAGACGCATACTCTATAGTGTTATATGTCAACGGATAAAACACGGTGGTACATAATTCCGGGATCCCGTGTCTCGATGCGGTGAAAATGTTTCTCAGAGTTTAACGAATCTAGTATCCATCCAGAGCTCTAAGGCGGTGATGGGTATAGTGAATATTGTTTTATAGACTTTTTTTTGTTCCTTACGTTATTCCACTCTAGATGAATTCTGCCACGGGCTACGGAGGCGTCGTTTGGATA     
31      CGTGTTATGTAGACTCCGACCTTCTTGGCCAACAGTGAGACGCATACTATATAGTGTTATATGCCAAACGATGGAACGCGGTGGCATATAGTTTCGGAATCCCGTATCTCGATGCCGTGAAACCGTTTCTCAGAGTTTAACGCATCTAATATCCATCCAGAGTGCTAAGGCGGTGATGGGTATAGTGAATATTGTTTTATAGACTTTTTTTTGTTCGTTAGATTATTCCACTTCAGATAAATTCTGCCACGGGCTCCGGGGGTGCCGCTTGGGTA     
95      CGTGTTATGTAGAATGCGACCTTCTCGGCTAACAGTCAGACGAATACTCTATAGTGTTATATGTCAGAAGATGACACACGGTGGTCCATAGTTCCGGAATCCCGTGTCTCAATGCGGTGACAACGTTTCTCAGAGTTTAACGTATTTAATATCCATCCAGCGCTCTAAGGCGGTGATGGGTATAGTGAATATTGTTTTATAGACTTTTTTTTGTTCCTTACATTATTCCACTCTAGGTAAATTCTGCCATGGGATACGGAGGCACCGTTTGGATA     
4       CGTGTTATATAGAATGCGACCTTCTCGGCTAACAGTTGGATGCGTATTCTATAGTGTTGTATGTCAACAGATAAAACACGGTGGTACATAATTCCGGAATCCCGTATCTCGATGCGGTGAAAATGTTTCTCAGAGTTTAACGGATATAATATCCATCCAGAGCTCTAAGGAGGTGATAGGTATAGTGAATATTGTTTTATAGACTTTTTTTTGTTCCTTATATTATTCCACTCTGGATAAATTCCACCAAGGGGTACGGAGGCTCCGTTTGGATA     
61      CGTGTTATATAGAATGCGACCTTTTCGGCTAACAGTTGGACGCGTATTCTATAGTGTTGTATGTCAACAGATAAAACACGGTGGTACATAATTCCAGAATCCCGTATCTCGATGCGGTGAAAGTGTTTCTCAGAGTTTAACGGATCTAATATCCATCCAGAGCTCTAAGGAGGTGATGGGTATAGTGAATATTGTTTTATAGACTTTTTTTTGTTCCTTATATTATTCCACTCTGGATAAATTCACCCAAGGGGTACGGAGGCTCCGTTTGGATA     
72      CGTGTTATGTAGAATGCGACCTTCTCGGCTAACAGTTAGACGCGTATTCTATAGTGTTGTATGTCAACAGATAAAACACGGTAGTAAATAATTCCGGAATCCCGTATCTCGATGCGGTGAAAACGTTTCTCAGAGTTTACCGGATCTAATATCCATCCAGAGCTCTAAGGCGGTGATGGGTATAGTGAATATTGTTTTATAGACTTTTTTTTGTTCCTTATATTATTCCACTCTGGATAAATTCCGCCAAGGGGTACGGAGGCACCGTTTGGATA     
88      CGTGTTCTATAGCGTGCGACCTTCTCGGCTAAAAGTCAGACGCATACTCTATGGTGTTATATGTCAACAGATAAAACACGGTTGTACATAACCTCGGCATCCCGTCTCTCGATGCGGTGAGAACGTTTCTCAGAGTTTAACGGCTCTAATATCCATCCAGAGTGCTAGGGCGGTGATGGGTATAGTGAATATTGTTTCATACACTTTTTTTTGTTCCTTACGTTATTCCACTTTAGATAAATTCTACCACGGGTTACGGAGGCGCCGTGTGGATG     
53      CGTGTTATATAGCGTGCGACCTTCTCGGCTAAAAGTCAGACGCATACTCTATGGTGTTATATGTCAACAGATAAAACACGGTTGTACATAATCCCGGCATCCCGTCTCTCGATGCGGTGAGAACGTTTCTCAGAGTTTAACGGCTCTAATATCCATCCAGAGTGCTAGGGCGGTGATGGGTATAGTGAATATTGTTTCATACACTTTTTTTTGTTCCATACGTTATTCCACTTTAGATAAATTCTACCACGGGTTACGGAGGCGCCGTGGGGATG     
42      CGTATTATTTAGCATGTGACCTTCTCGGCTACAAATCAGAAGCATAATCTCTGGTGGTATATGTCAACAGATAAAACACGGTCGTACATGATCCCGGAATCCCGTCTCTCGGAGCAGTGAGAACGTTTCTCAGAGTTTAACGGCTCTAATGTCCATCCAGAGTGCTAAGGCGGCGATGGGTATAGTGAATATTGTTTCATATACTTTTTTTTGTTCCTTACATTATTCCACTCTGGATAAATTCTTCCACGAGCTACGGAGGGGTCGTTTGGATA     
46      CGTATTATTTAGCATGTGACCTTCTCGGCCACAAATCAGAAGCATAATCTCTGGTGGTATATGTCAACAGATAAAACACGGTTGTACATAATCCCGGGATCCCGTCTCTCGGAGCAGTGAGAACGTTTCTCAGAGTTTAACGGCTCTAATGTCCATCCAGAGTGCTAGGGCGGTGATGGGTATAGTGAATATTGTTTCATATACTTTTTTTTGTTCCTTACATTATTCCACTCTGGATAAATTCTCCCACGAGCCGCGGAGGCGTCGTTTGGATA     
37      CGTGTTGTATGGCATACGACCTTCTCGGTTAAAAGTCGGCCGCATACTATATGGTGTTATATGTCAACAGATACAACACGGTTGTACATAATCCCGGAATCCCGTCTCTCGACGCGGTGAGAACGTTTCGCTGAGTTCAGAGCATCGAATGTCCATCCAGAGTACTACGGCGGTGATGGGTATAGTGAATATTGTTTCATATACTTTTTTTTGTTCCTTACCTTATTCCATTATGGATAAATTCTACCACGGGTTGCGGAGGGGCCGTTTGGATA     
64      CGCGTTCTATAGCATGCGACCTTCTCGGCTAAAAGTCAGACGCATACTCTATGGTGTTATATGTCAACAAATGAAACACGGTCGTACATAATTCCGGGATCCCGTCTCTCGATGCGGTGAGAACGTTTCTCAGAGTTTAACGGATCTAATGTCCATCCAGAGTGCTAAGGCGGTGATGGGTATAGTGAATATTGTTTTATATACTTTTTTTTGTTCCTTACATTATTCCATTCTGGGTAAATTCTGCCACGGGTTACGGAGGCGCCGTTTGGATA     
100     CGCGTTCTATAGCATGCGACCTTCTCGGCTAAAAGTCAGACGCATACTCTATGGTGTTATATGTCAACAAATGAAACACGGTCGTACATAGTTCCGGGATCCCGTCTCTCGATGCGGTGAGAACGTTTCTCAGAGTTTAACGGATCTAATGTCCATCCAGAGTGCTAAGGCGGTGATGGGTATAGTGAATATTGTTTTATATACTTTTTTTTGTTCCTTACATTATTCCATTCTGGGTAAATTCTGCCACGGGTTACGGAGGCGCCGTTTGGATA     
81      CGCGTTCTATAGCATGCGACCTTCTCGGCTAAAAGTCAGACGCATACTCTATGGTGTTATATGTCAACAAATGAAACACAGTCGTACATAATTCCGGGATCCCGTCTCTCGATGCGGTGAGAACGTTTCTCAGAGTTTAACGGATCTAATGTCCATCCAGAGTGCTAAGGCGGTGATGGGTATAGTGAATATTGTTTTATATACTTTTTTTTGTTCCTTACCTTATTCCATTCTGGGTAAATTCTGCCACGGGTTACGGAGGCGCCGTTTGGATA     
2       CGTGTTGTCTAGCAAGTGACCTTCTCGGCTAAAAATCAGACGCATACTCTATGATGTTATATGTCAACTAATGAAACACGGTTGTGCATAATTCCGGAATCCCGTCTCTCGACGCGGTGAGAACGTTTCTCAGAGTTTAACGGATCTAATGCCCATCCAGAGTGCTACGGCGGTGATGGGTATAGTGAATATTGTTGTATATACTTTTTTTTGTTCCCTACGCTATTACATTCTAGGTAAATTTTGCCACGGGTTACGGAGGCTCCGTTTGGATA     
92      CGTGTTGTATAGCAAGCGACCTTCTCGGCTAAAAATCAGACGCATACTCTATGATGTTATATGTCAACAAATGAAACACGGTTGTGCATAGTTGCGGAATCCCGTCTCTCGACGCGGTGAGAACGTTTCTCAGAGTTTAACGGATCTAATGTCCATCCAGAGTGCTACGGCGGTGATGGGTATAGTGAATATTGTTTTATATACTTTTTTTTGTTCCCTACGCTATTACATTCTCGATAAATTTTGCCACGGGTCACGAAGGCTCCGTTTGGATA     
21      CGTGTTATATAGCATGCGACCTTCTCGGCTAAAAGTCAGCCGCATACTCTATGATGTTATATGTCAACACATGAAACACGGTTGTACACAATTCCGGAATCCCGTCTCTCGAAGCGGTGAGAACGTTTTTCAGAGTTTAACGGATCTAATGTCCATCCAGAGTGCTACGGCGGTGATGGGTATAGTGAATATTGTTTTATATACTTTTTTTTGTTCCCTACATTATTCCATTCTGGATAAATTCTGCCACGGGTCACGGAGGTGCCGTTTGGATA     
58      CGTGTTATATAGCATGCGACCTTCTCGGCTAAAAGTCAGACGCATACTCTATGGTGTTATATGTCAACAGATAAAACACGGTTGTACATAATCCCGGCATCCCGTCTCTCGATGCGGTGATAACGTTTCTCAGAGTTTAACGGATCTAATGTCCATCCAGAGTGCTACGGCGGTGATGGGTATAGTGAATATTGTTTTATATACTTTTTTTTGTTCCTTACATTATTCTATTCTGGATAAATTCTACCACGGGTTACGGAGGCGCCGTTTGGATA     
34      CGTGTTATCTAGCCCGCGACCTTCCCGGCTAAAAGTCAGACGCATATTCTATGGTGTTGTATGTCAACAGATAAAACACAGTTACACGTAATCCCGGAATCTCGTCTCTCGATGCGGTGAGAACGTTTCCCAGAGTTTAACGAATCTAATATCCATCCAGAGTGCTAGGGCGGTGATCGGTATAGTGAATATTGTTTTATAGACTTTTTTTTGTTCCTTATATTATTACATTTTGGGTAAATTCTACCACGGGTCACGGAGGCCCCGTTTGGATA     
7       AATGTTATATAGAATGCGACCTTCTCGGCTAAGAGTCAGACGCATAATCTATAGTGTTATATGTCAAAAGATAGAACGCGGTGATACATAATTCCGGAATCCCTTAGCTCGATGCGGTGAGACCGTTTCACAGAGTGTAACGGATCTAATATCCATCGAGAGCACTAAGGCGGTGATAGGTATAGTGAATATTGTTTTATAGACTTTTTTTTGTTCCTTACGTTATTCTACTCTGGATAAATTCTACCATTGGTTACGGAAGCCCTGTTTGTATA     
70      AATGTTATATAGAATGCGACCTTCTCGGCTAAGAGTCAGACGCATAATCTATAGTGTTATATGTCAAAAGATAGAACACGGTGGCACATAAGTCCGGAATCCCGTAGCTCGATGCGGTGAGATCGTTTCACGGAGTGTAACGGATCTAATATCCATCGAGAGCACTAAGTCGGTGTTGGGTATAGTGAATATTGTTTTATAGACTTTTTTTTGTTCCTTACGTTATTCTACTCTGGATAAATTCTGCCATGGGTTATGGGAGCCCCGTTTGTATA     
16      AATGTTATATAGAATGCGACCTTCTCGGCTAAGAGTCAGACGCATAATCTATAGTGTTATATGTCAAAGGATAGAACACGGTGGCACATAAGTCCGGAATCCCGTAGCTCGATGCGGTGAGATCGTTTCACGGAGTGTAACGGATCTAATATCCATCGAGAGCACTAAGTCGGTGTTGGGTATAGTGAATATTGTTTTATAGACTTTTTTTTGTTCCTTACGTTATTCTACTCTGGATAAATTCTGCCATGGGTTATGGAAGCCCCGTTTGTATA     
93      AATGTTATATAGAATTCGACCTTCTCGGCTAAGAGTCAGAAGCATAATCTATAGTGTTATCTGTCAAGAGATAGAACACGGTAGTACATAGTTCCGGGATCCCGTAGCTCGATGCGGTGAGACCGTTTCACAGAGTGTAACGGATCTAATATCCATCGAGAGCACTAAGGTGGTGATAGGTATAGTGAATATTATTTTATAGACTTTTTTTTGTTCCTTACGTTATTCTACTCTGGGTAAATTCTACCATGGGCTACGGAAGCCCCGTCTGTATA     
35      AATGTTATATAGAATTCGACCTTCTCGGCTAAGAGTCAGAAGCATAATCTATAGTGTTATCTGTCAAAAGATAGAACACGGTAGTACATAGTTCCGGGATCCCGTAGCTCGATGCGGTGAGACCGTTTCACAGAGTGTAACGGATCTAATATCCATCGAGAGCACTAAGGTGGTGATAGGTATAGTGAATATTATTTTATAGACTTTTTTTTGTTCCTTACGTTATTCTACTCTGGGTAAATTCTACCATGGGCTACGGAAGCCCCGTCTGTATA     
9       AATGTTATATAGAATGCGACCTTCTCGGCTAGGAGTCAGATGCATAATCTATAGTGTTATAGGTCCCAAGAAAAAACGCAGTCGTAAATATTTCCGGCATCCCGTAGCTCGATGCGGTGGGGCAATTTCACAGAGTGTAACGGATTTAATAGCCATCGAGAGCACTAAGGCGGTGATAGGTATAGTGAATATTGTTTTATAGACTTTTTTTTTTTCCATATGTTATTCCACTCTGGGCAAATTCTGCCATGGGCTACGGAAGATCCGTTTGTATA     
56      CGATTTTTATAAAAGACGACCTTCTCGGCTAAGAGTCAGATGCACAGTCTATGGTGTTATATGCCAACAGATAGAAGTCAGTAGCAAATAATTCCGGAGTCCCGCGTCTCGATGCGGTGGGACTATTTCTCAGAGTTTAACGGCTCTAATATCCATCGAGAGCGCTAAGGTGGTGATGAGCATAGTGAATATTGTTTTATAAACTTTTTTTTGTTCCGTAGGTTATTTTACTTTAGACAAATTCTACCACGGGCAACGGAAGCCCCGTTGGCCTA     
94      CGTGTTATATAGAATACGACCTTCTCGGCTAAGACTCAGACGCATATTCTATAGTGTTATATGTCGACAGATAGAACACGGTGATACATAATTCCGGAATCCCGGATCTCGATGCGGTGAGACCGTTTCACAGAGTTTAACGGATCTAATATCCATCGAGAGCACTACGGCGGCGATGGGTATAGTGAATATTGTTTTATAGACTTTTTTTTGTTCCTTACGTTATTCCACTCTGGATAAATTCTACCACGGGCTACGGAAGCCCCGTTTGTTTA     
91      CGTATTATATAAAATGCGACCTTCTCGGCTAAGAGTCAGACGCACATTCTATAGTGTTACATGTCAACAGATAGAACACAGTGGGACATAATTACGGAATCCCGGACCTCGATGCGGTGAGACGGTTTATCAGAGTTTAACGGATATAATATCCATCGAGAGCACTAAGGCGGCGATCGGTATAGTGAATATTGTTTTATAGACTTTTTTCTGTTCCTTACGTTATTCAACTCTGGCTAAATTCTACCACGGGCCGCGGAAGCTCCGTTTGTTTA     
63      CGTGTTATCTAGAATGCGACCTTCTCGGCTAGTAGTCAGACGCATATTCTATAGTGTTATATGTCGACGGATGGAACACGGTGGTACATACTTCCGGGATCCCGAGTCTCGATACGGTGAGACGGTTTCCCAGAGTTTAGAGGATCTAATATCCATCGAGAGCACTAAGGCGGCGATGGGTATAGTGAATATTGTTTTATAGACTTTTTTTTGTTCCTTACATTATTATATTCTGGATAAATTTTACCACGAGTTATGGAGGTCCCGTTTGTTTA     
26      CGTGTTATATAGAATGCGACCTTCTCGGCTAGGAGTCAGACGCATATTCTATAGTGTTATATGTCTACAGATAGAACACGGTGGTACATAATTCCGGAATCCCGGGTCTCGATACGGTGAGACCGTTTCTCAGAGTTTAGCGAATCTAATACCCATCGAGAGCACTAAGGCGGCGATGGGTATAGTGAATATTGTTTTATAGACTTTTTTTTGTTCCTTACCTTATTACATTTTAGATAAATTTTACCACGAGTTATGAAGGTTCCGTTTGTTTA     
60      CGTGTTATATAGAATGCGACCTTCTCGGCTAGGAGTCAGACGCATATTCTATAGTGTTATATGTCTACAGATAGAACACGGTGGTACATAATTCCGGAATCCCGGGTCTCGATACGGTGAGACCGTTTCCCAGAGTTTAACGGATCTAATACCCATCGAGAGCACTAAGGCGGCGATGGGTATAGTGAATATTGTTTTATAGACTTTTTTTTGTTCCTTACATTATTATATTTTAGATAAATTTTACCACGAGTTATGGAGGTTCCGTTTGTTTA     
25      CGTGTTATATAGAACGCGACCTTCTCGGCTAGGAGTCAGACGCATATTCTATAGTGTTACATGTCTACAGATAGAACACGGTGGTACACAATTCCGGAATCCCGGGTCTCGATACGGTGAGACCGTTTCCCAGAGTTTAGCGGATCTAATACCCATCAAGAGCACTAAGGCGGCGATGGGTATAGTGAATATTGTTTTATAGACTTTTTTTTGTTCCTTACATTATTATATTTTAGATAAATTTTACCACGAGTTATGGAGGTTCCGTCTGTTTA     
48      CGTGTTATATAGAATGCGACCTTCTCGGCTAGAAGTCAGACGCATATTCTATAGTGTTATATGTCTACAGATAGAACACGGTGGTACATAATTCCGGAATCCCGGGTCTCGATACGGTGAAACCGTTTCACAGAGTTTAACGGATCTAATACCCATCGAGAGCACTAAGGCGGCGATGGGTATAGTGAATATTGTTTTATAGACTTTTCTTTGTTCCTTACATTATTATATTTTAGACAAATTTTACCACGAGTTGTGGAGGTCCCGTTTGTTTA     
66      CGTGTTATATAGAACGCGACCTTCTCGGCTAGGAGTCAGACGCATATTCTATAGTGTTATATGTCGACAGATAGAACACGGTGGTACATAATTCCGGAATCCCGGGTCTCGATACGGTGAGACCGTTTCCCAGAGTTTAGCGAATCTAATACCCATCGAGAGCACTAAGGCGGCGATGGGTATAGTGAATATTGTTTTATAGACTTTTTTTTGTTCCTTACATTATTATATTTTAGATAAATTTTACCACGAGTTATGGAGGTTCCGTTTGTTTA     
5       CGTGTTATGTAGAATGTGACCTTCTCGGCTAAGAGTCCGACGCATAATCTATAGTGTTATACGTCAACGGATTAAAGACGGTAGTACGTAATTCCTGTATCCCGTGTCTCGATACGGTGAGACGATCTTACAGAGTTTAGCGGATCTAATCTCCATCGAGAGCACTAAGGCGGTGATGGGTATAGTGAATACTGATTTATAGATTTTTTTTTGTTCCTTACATTATTCCACTTTAGTTAAATTCTTCCATGGGTTACGGAAGGCCCGTTTGTGTA     
65      CGTGTTATGTAGAATGCGACCTTCTCGGCTAAGAGTCAGACGCATGATCTATATTGTTATACGTCAACGGATAAAAAACGGTGGTACGTAATTCCTGGATCCCGTGTCTCGATACGGTGGGACTGTCTTACAGAGTTTAGCGGATCTAATCTCCATCGAGAGCACTAAGGCGGTGATGGGTATAGTGAATACTGTTTTATAGATTTTTTTTTGTTCCTTACGTTATTCCACTTTAGTTAAATTCTTCCATGGGCGCCGGAAGCCCCGTTTGTGTA     
99      CATGTTATATAGAATGTTACCTTCTCGGCTAAGAGTCAGACGCATAATCTATAGTGTTATACGTCAACTGATAAAAGACGGTGGCGTGTAATTCCTGTATCCCGTGTCTCGATGCGGTGAGACCGTCTTACAGAGTTTAGCGGATCCAATCTCCATCGAGCGCACTAAGGCGGTGATGGGTATAGTGAATATTGTTTTATAGATTTTTTTTTGTTCCTTACGTTATTCCACTTTAGCCAAATTCTTCCATGGGCTACGGAAGCTCCGTTTGTGTA     
80      CGTGTTATGTAGAATGCGACCTTCCCGGGTAAGAGTCAGGTGCACAATCTATAGTGTTATACGTCAACGAATACAAGGCGGTGGTAAGTGATTCCGGTATCCCGTGTCTCGAGGCGGTGAGACTGTCTTGCAGAGTTTAGTGGATCTAATACCCATCGAGAGCACTAGGGCGGTGATGGGTATAGTGAATACTGTTTTATAGACTTTTTTTTGTTCCCTACCTTATTCCACTCTAGTCAAATTCTACCAGGGGACGCGGGAGCACCGTTTGTATA     
23      CGTGTTTTCTAAAGTGTGACCTTATCGGGTAAGAGTTAGATGCACAATCTATAGTGTTCTACGTCAGCGGATAATAGCCGGTCACATGTAATTCCGGGACCCCGTATCTCGATGCAGTGAGACAGTCTGTCAGATTTTAACGGATCTAACATCCATCAAGAGCACTAAGGAGGTGATGGGTATAGTGAGTACTGTTTTATAGAATTTTTTTTGTTCTTTCCGTTATTTCAATCGAGACAAATTCTAACAGGGGGTAAGTAAGCACCGTTAGTACA     
73      CGTGTTATCTAGAATGCGACCTTCTCGGCTAAGAGTCAGACGCATATTCTATAGTGTTATATGTCAACAGATAAAACACGGTGGTACATAATTCCGGCATCCCGTGTCTCGATGAGGTGAAACCGTTTCCCAGAGTTTAGCGGATCTAATATCCATCGAGAGCACTAAGTCGGTGATGGGTATAGTGAATATTGTTTTATAGACTTTTTTTTGTTCATTACGTTATTCGACTTTGGATAAATTCTGCCACGGGTTACGGAAGCTCCGTTTGTATA     
96      CGTGTTATCTAGAATGCGACCTTCTCGGCTAAGAGTCAGACGCATATTCTATAGTGTTATATGTCAACAGATAAAACACGGTGGTACATAATTCCGGCATCCCGTGTCTCGATGAGGTGAAACCGTTTTCCAGAGTTTAACGGATCTAATATCCATCGAGAGCCCTAAGTCGGTGATGGGTATAGTGAATATTGTTCTATAGACTTTTTTTTGTTCATTACGTTATTCGACTTTGGATAAATTCTGCCACGGGTTACGGAAGCTCCGTTGGTATA     
44      CGTGTTATCTAGAATTCGACCTTCTCGGCTAAGAGTCAGACGCATATTCTATAGTGTTATATGTCAACAGATAAAACACGGTAGTACATGATTCCGGCATCCCGTGTCTCGATGCGGTGAGACCGTTTCCCAGAGTTTAGCGGATTTAATATCCATCGAGAGCACTAAGTCGGCGATAGGTATAGTGAATATTGTTTTATAGACTTTTTTTTGTTCATTACGTTATTAGATTTTGGACAAATTCTGCCATGGGTTACGGCAGTCCCGTCTGTATA     
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40      CGTGTTATATAGAATGCGACCTTCTCGGCTAAGAGTCAGACGCATACTCTAAAGTGTTATATGTCAACAGATAAAACACGGCGGTACGTAATTCCGGCATCCCGTGTCTCGATGCGGTGAGACCGTTTCCCAGAGTTTAGCGGATCTAATATCCATCGAGAGCACTATGGCGGTGATTGGTATAGTGAATATTGTTTTATAAACTTTTTTTTGTTCCGTATGTTATTCCACTATGGATAAATTCTACCACGGGCTATGGAAGCCCCGTTTGGATA     
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17      CGTTTTATGTAGGACGCGACCTTGTCGGCTAAGAGTCCGACGGATAGTCTATCTTGTTGCATGTCTACAAACCCTACACGGTATTATATTATTCCGGAATCTTGTATCTCGCTGTGGTGGTACAGTTAGTAAGAGTTTACCGGATTCAACCCCCATCGAGAGCGCTAAGGTGGTGATGGGTATAGTGCATACTGTTTGATAAAATTTTTTTTGTTCCTTACTTTCTTCTACTTTGGATAAATTATGCCACGTGCTACGCGCGGACCGTTCGTAAA     
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50      CGTCTTATATAGGACGTGGCCTTGTCGGCCAAGAGTCCGACGGATAATCTATCTTGTTGCATGTCAATAGACATTAAACGGTATCATATAACTCCGGAATCCCGTATCTCGATGCGGTGGTACTGTTTCCAAGAATTTACCGGATCCAACACCCATCCAGAGCACTAAGGTGGTGATGGGTATAGTGAATATTGTTTGATATAATTTTTTTTGTTCTTTACCTTCTTCTACACTGGATAAATTATACCACGTGTCACGCACGTACCGTTCGTATG     
84      CGTTTTATATAGGACGCGACCTTGTCGGCTAAGAGTCCGACGGATAATCTATCTCGTTGCAGGTCGACAGACACTACACGGTGTTATATAATTCCGGAATCCCGTATCTCGATGCGGTGGTACAGTTTGCAAGAGTTTACCGGATCCAACACCCATCGAGAGCACTAAGGTGGTGATGGGTATAGTGAATATTGTTTGATAAAATTTTTTTTGTTCCTTACATTCTTCTACTCTGGATAAATTATACCACGTGCTACGCACATACCGTTCGTATA     
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CAAAGTCTATTCATAGAATAGCGATTAGTGGAATTCCATGCTACGCTTTATGCTTTAGACTAGGGGATGCTCTAGGGTTGACCTATTTGGCCTAAAATTAAGAGTGGCACCCAACACCGTTGATTTTCCTGAGAACCCCGGGATGATCTGAGTGAAGCCTTTTAAATGATTTAATCGAAGTAACACACAAAGACTTATACTTATCACACGCTGACATTATCACTTCTCCCATTATACGATATTTATGAGAATTAAATTGATTTTTGATCGTATAAGGATCCTACTTTATAAGTACACAAAACAAAGAGTCAGAACTTCGTCAATTTTGCGTTTATTATTGGAGATTCCTAGCATGGAAAACTTCAATTAATCTGAACTACTGTTTTGATCCAAAAAAACCTTACGTACACTTCTATAATAGATTGTTCTTAATAACAGGTTGTTAGTACGTTAAACTATATTCTAGAAAAAAAAAAACCTCCGCAAACATATTGAAATGT     
>19     
CAAAGTCTATTCATAAAATAGCGAGTAGTGGAATTCCATGCTACTCTTTATGCGTTACACTAGGGGATGCTCTTGGATTGACCTATTTGGCCTAAAATTAAGAGCGGCACCCAACACCATTGCTTTTCCTGAGAATCCCGGGATAATCTGATTGAAGCCTTTTAAATGATTTAGTCGAAGTAACACACGAAGACTTATAGATATCACATGATGACATTATCACTTCCCCCATTATACTATATTTATGCGAATCAAATTGATTTTTGCTCGCATAAGGATCCTACTTTATAAGTACACAGGACGAAGAGTCAGAACTTCGTCAATTTTGCGTTTATTATTGAACATACATAGCAGCGAAAATTTGAATTAATCTGAACTACCGTTTTGATTCAAAAAAACCTTATGGAGACTTCTATAATAGATTGTTCTTAATAACATGTTGTTAGTACGTTAAACTATATCCCAGTAAAAAAAACAACTCGGCAAACATAGGGAAAGGT     
>23     
AATAAGTATGCTAAGACCTCAATGGTCTTAACTAGTCCTATATAACTCATATGTCTGGGGCTGAAAAGTCATGTCTCATGAATAACAATTATGAACTTTTATTAGATTTTGCTTCAGGCTTTTTGATTATACACATGCGATCTTAACTTAGGTATACTACTTAATAGTAAAGGGTGGGCATCAGTGGCCACTCTGGAATTATCCGTGACTTAGGGACTCCTAAGGATGAATCGTGGTTCGAGCTTATGACAAGAACTGCCTAGAATCTGCGCCAGACTCTCCCAGTACCGGTCCATATCCTTTGTTTGAAACAGATGACGCTATATACAAATGTGCTCAAGAGGAGTCTAATACCTTTCGAGCGATTTAGTTGCAAGACCCAATAAGGGAAACCTTGAATGAAACAGTTTAATATAAGCGGAACCCTTATTATGGACGGCTACTGAGATAAGACTAAATTGTTGGCGATGAGTTCGGGCTAAGGCAGTCGTTTTGAACTG     
>25     
AACAACTTTCTCAATGACTCAATCTGGTAGCTAAAACCTAAGTAATTCAAAGAACTCGAGCTGCCCCGTTTAGGATCTCGGCGAACAACAATTTACTACTAGTAGCTCTTACATCAATCTCGTCTTTAATCTACTATCCATACTATGGTCAGTAGAAAGCATACTTTAATATAAAGTGGATTTTCGGATAAGTATAACGTATTTTCAAAACATGCTCCTCGTAGTTTTACTCAAAATCAAAACTTGCTGTAAGATTGTCATGGTCTGTACAGGAGGTTCATCTAAGAGTACTCCATTTTATGAGTTCTAGACTTTTGAAACGGTGACGAGTAGGGCCAGACCCGGGCCTGGGAATACCGTACATACTGATATTCAACTAGCCAGGTACATAAGGTTAGTCCAGACGTTTAAAACAAGACAGATTATATATCATAAGGTGTCATCTACGCTGGATAAGCTACTTGTCCGTGAAAAATGGGCTCTTTAGAGGTCATGGCACT     
>22     
AAAATTCTTGTGAATGACACGATATAGTAGATTAATCCTAAATAGTTCGAACCCTTCGATCTTCCACGCTAAGGACCTAGCCTCATTGAAAGATACTAGTACTATCTCTAGTGTCACACTCTTTTTTAGCCTAGTATTAACGGAGCGGGCAGAAGGAACGATACTTTTACCTTGTGTGATTTATAGGCCAAATATTACGTATTATGACGACGTGCTGACCGGAGCCTCATCTACAGCCAGGACTAATCATAAGGCTGTGCTGGCTTTTACGAGAGGTTGCACTGAGGGTATTCCTCTCTATGTATTTTAAGTTTTCGAAGCGGCGACGTCGAGGACCATGTCTAGTCTTGCCAATACTGCGCACGTTAATATTTGGCTGATTCCTTACATAAGGTTGGATCGGACTTATTAATACGAAAAAGTCATCAATTATACCTTATCACCTATCTCGGATATATTACGAGTCTATGAAGAATACTGTATATAGATGTTATGCTTTT     
>24     
TCGATATTGCCATATCATTAAGCATTCAGGATGATAGTGGTAACAAAAAGAAGCCAAGGGGATAAATAAGAACCGGCTCAAGTGCCTGGCCAAGTCCCTAACTGACCTCATCGCTTATGTGAACCCTAGGGATTAAACACCTCCGAGCTTACGTTCTGGCAAGATGCGCTAAATGATCTCTCAGCTATGCTACCCCTCAACAAAGTGGGTTCCAAACTAGGAGCTTCCGGATTGCCCCTCGTTAGATGAGTTATGCCGCGCCTGCAAAAACCAAGTTGATTATGTTTTTGCTCGCTTACCGACGGATTTCATGTACAGCCTAACAGCCTGCGCCAAAAGACATTCGGCGGCTTATTACTGAATGGAAGTGTACTTTTTAAGGCGAGCGGGATAACCGTCAGGAACGCACCACACACTCCACCGATTGTGTAAGTATAATCTATACGTTTTAATGGAGTTTGATTGTTTGAAGGGTAAAATATGGTTCTCTCGCCGTCATT     
>2      
ATTAACTTACTCTGACACTTATAAATGATGCGATTCGATGGCGTCCTTTACTGGATTTAGGACATGTAGCTCTTGTTGTACCTAGCACAATGTAATATTAGAGGACGAACCCTTCGTCATCACTCTTAAACACCATCGTGGTGCGACGATACTGACTATCGTTTTTACGCTAGATCACATGGAGATTAACTATTGTGCAGTCACCAGATCGTGCGCTATTCATTTTCCGCGTCCTGCTAACGTTAGCGTATTTCGAATCACTTTTACATATTACAGGACCGCTGGGAGTAATTACACATAACGAACCGTCAGCATTTCGTATCTCGTTTGCTGTATATAATACGTATGGGGCCTTGTGACACCAAATGATCCCCAGACATTGCTTTAGTAATAGAATGTAGTATGATGGTCTCTTCAATATCTGGGTCTTGATAATACCCCCAATTGCAGTTAAGGTGGACCCTATGAACAAAGAAAGTGGGAGGTATGTCAGCAGATGT     
>12     
CAAGGGGTCCGTTTTAATTGCGAGCCTTTGAAAGCGCAGAAGGGGTACGATTCCGTCTTTAACTCGCTCGTTAGCGGAGTATTGAGTAGGATAAAGAGGGAAAACACTATAGCCGTTGGCTATCTTCGATATGTAACCCCTCTTAGCTGAGCTAAATGAGATTTCCTCCGAGAGTACGAGTTGTAAGCGCTCGTTTACCCCACGGCAGTACTACTACAGACTCGTTTCCCGCGGGCCAAACTGATCAACATTATAGTTCAATTTCAGCAAACATAGGCATGTTTGCTTACTCAACACCATCGTTATCAGTATACCGTACTAAACCAGTTATATAAACCACTTAATCCCCAGGATTTTGGCAAGAACAATGGAGTAGCTTTTGTAAGGCCCACAACGAATGAGCGGTTTCTCTACACATATTGTAAATCCTTACTCTTCAATTAAGTGCATATGTAATTAGCTTCGAATTTAAATGCTATGTTAACTAAGTAGCTCCGTAT     
>7      
GCTACCTCAGGGGTGAATTATTTAACGTTGATCGGTGGGCATGGTAATAGCTGCTGGCATTTTGAAAACTACCTATCTCCGATAATCCTTGGAATAGACAACAGCACCAGAATCGTGTCTCGCCCTTACTAAAAAACCTGTTACTCCTACGTTCGAGAGTCTTCATAACCGAGACGAACCCTAGTGAGGTCACCTGACTATAACGGCATATTTACATGTTGGCTGCATTTATGATTGAGACATTTAAGAGCGGCACGGGACATGTGGCGTACCTAAAATCCTATGTTGCAGGTCCAGAGTGTAAGACGCCCAATACGACTCGATTTCTTTGCTAGAACCGTACAGATATATGCCCTATGCACTGGTCCAGATTATATTCGCTTTATGAGTGAACAGTGTGTATGATCCGCCCTTGCAACAACACGGCTATATCAAAATGAGAGCGTGGGCGTAATATACAGTCGACTTCAAGGTAGCGCACATAACAGCTCATTGGGAAA     
>13     
AGTAGCTTACCTGATTAATATTGAATCTTTATGGTGCAGCGAACTACTCGCTCCTTTCTTTTGAGAAGGTCCGTCTCTCCGGCAGCCCCATGAAACGTCAAAAGCACCAAAGTCATTGGTCGTTCTTGTTGAGAAATCTCTTACATCTATGTTGAAGAGTGTTCATTATCTCGATAAAGTCCACAGATACTACCTGATTGTAGAGGCATGTTTACATGCGCCCTTTGCGTATGGTGGAAATCTCAAAGAACGACACTCAATTGGCGCAGATATTAACAACCCATGTCGCTAGTTCGCATTGTAAGGCGTACGCACCGACTTAACCTCTTTGTCAGGACCGTACGTTCACAGGGCCCATACATTGAATCGGAATAAACTCGTATTATGATTGAAGACCATGCACGATCCACCTTTACAACATCTCGGCTATAGCAAAATAGCAGAGTAGGCGCAAGGTAGATTCGATTTCAAAATGACACACGTAATACCTGAGCGGGAAG     
>1      
AGTAGCTTACCTGATGAATATTGAATGTTTATGGTGCAGCAAACTAATCGCTCCTTTCTCTTGAGAAGGTCCGTCTCTCCGGCAGCCCCATGAAACGTCAAAAGCACCACAGTCATTGGTCGTTCTTGTTGAGAAATCTGTTACATCTATGTTGAAGAGTGTTCATTACCTCGATAAAGTCCATAGATACTACCTGATTGTAGCGGCATGTTTACATGCGCCTTTTGGGCATGGTGGAAATCTCAAAGAACGACACTCAATTCGCGCAGATATTAACAACCCATGTCGCTAGTCCGCATTGTAAGGCGTACGAACCGACTTAACCTCTTTGTCAGGACCCTACGTTCACAGGGCCCATACATTGAAGCGGAATAAACTCGTATTATGATTGAAGAGCATGTACGATCCACCTTTACAACATCCCGGCTATAGCAAAATAGCAGAGTAGGCGCAAGGTAGATTCGATTTCAAAATAACACACGGAATACCTGAGCGGGAAG     
>4      
AGTAGATTACCAGGTGAATATTTCATTTTTATGGTGTATCTGACTATACGATCCGTTCTCTTGGTAAGGTCCGTACCTCTAGCAGCCCTATAAAGCATCGAGAACATCAGGGCTATTGGCCGTTCTGGTAGAGAAATGTGTTACATCTATTGTGAACAGTGTTCATCGCCTCCATAGAGTCAATAGATGTTACGTAAGTAAAGTAACACGATGACTTGTCCCCTTGGCACATGCTGGAAATTTCAAACAACGAGACTCGATTCGCGCAGATACTAACAACCCATGTTGCCAGCCCGCATTTTAAGGCGTACGAACCGACTTAACCTCTTCACGAGAACTCCACTTTCCTGGGGCCCACACATTGAAGCGGAATAAACTCGTATTGTGCTTGAATAGTACATACGCTCCAACTTTACAGTATCACGGCGATGGCAGAATATCAGAGTATGCGCAAGGTAGATTCGATTTCAAAATAGCTCACGGGATACCCTACCGGGCAA     
>3      
AAGAATTTACCTGGATAAAAATTTATGCCCATTAAAGGACTTACCAAGGGCCTTGCGTTCTTGAAGAGATTAGGATCCATAGTACAGCCTTGAAAACTCATACATGCAGCAGCCATCGACTGGCTACACCGAAATAACGGTTGCAGTTAGATTATAAATTCTTCTTGAGCCTAAGCATGACTGTAGAAGGGACTGTATCGCCATAGAATAATTATACGTACCTGCTGCGAATACTGGAGAATCCAAGAAACTCTACTTAATCTGCGTCCTCACTAACAATTGAAAGCGGTAGCTGACCCTGGTAATACTAGAAATCCTGGTATAATCCTGGCTAAGAGCCTACTGTCGCATGAAACATGGGTTGGGAGTGCATCAACATATACATGGCGTGATGACTTAGTAATCTTGACTAATATAGTATCACTCACAACGTCTAAGAGAATGATATGTCTCAGTTAGATATAGTCTGAAAACGATACACGGCGCAGTTAGCCGAGCAG     
>16     
AATACCTTAGTTGAGAAGTAGTGAGTAGTCAGATTGCAGCAGGTAAGTCACGGATTTCCTATGTGAAGATCTGTCAATGTCCAATCCCAATAACCAGTCAGACTTGCAATATCTCTTGCTCTATATTGTTAAGGAACTCTTCACAACGCTGTTCAAGGTTAGTTATTACTGCGCTGGGATAAGCAGATAGTAATTAATAAATATGCGATTGCTACCTACGCTTAGAGCGCGTCACTTGTCGCCCAGGGGATTGTACTCAATGGGGTTAAATAGTTGCTACCTATATCGGTATTGCGCTATAACCGCAGTAGTGATCGGGGAAGTCATTACAATACCGTTCTAAAGTGGAGGGAGGTGTACCTGCGGACGGTTTGATGTCCGATAATCATGTGAAAGCTTTTACTAACTATCGTGGCTACGCGCTGCTTATAATAAAACGGTGGATCAGGTGAGGTATAGCTCTAAGCTGAAAATTACATGCTGGACAGCAGAACGTTAAC     
>6      
TGTAGCTTAGTTGAGAAGTATTAGGTGGTCATGTTGCAGCACGCGAGGCACTGATTTCCTATGGGAAGAGCTGTTAATGTCCCAACCCGAGATGCAGTTAAATTTGTTAGACTCCCTGCTACATATTGTCGAGAAACTGTTCACAACGTTGTCGAGGGTCGTTTATTACTATGATAGCATAAACAGATAGTAGTGAATAAGTACGTGAGTGCTCATTACGCTCGTCACACATCAGGCGCTGCCCAGCAGAGTGTACTCCATGGGGGTAGATAGTTGTTACGAATCTTGCTATTCCGATATAGCTGTCGTAGCGATTGAGAAAACCACGACAGTACTATTCGAAAGTGGGGGAATGCGTATCTGAGGATGACCGGATGTTCGATTATGATGTGAAAGCCTTTACTACCTAACGTGTCCACGTTCTGCTTATAATAACAGGAGAGATGAGGCGAAATGTAGCTACAATTTGAAAATTACATTCTGCACCGCTGAACATCAAT     
>10     
TGTAGCTTAGTTGAGAAGTATTAGGTGGTCATGTTGCAGCACGCGAGGCACTGATTTCCTATGGGAAGATCTGTTAATGTCCCAACCCGAGATGCAGTCAAATTTGTTAGACTCCCTGCTACATATTGTCGAGAAACTGTTCACAACGTTGTCGAGGGTCGTTTATTACTATGATAGCATAAATAGATAGTAGTGAATAAGTACGTGAGTGCTCATTACGCTCGTCACACATCAGGCGCTGCCCAGCAGAGTGTACTCCATGGGGGTAAATAGTTGTTACGAATATTGCTATTCCGCTATAGCTGTCGTAGCGATTGAGAAAACCACGACACTACTATTCGAAAGTGGGGGAATGCGTATCTGAGGATGACCGGATGTTCGATTATGATTTGAAAGCCTTTACTAGCTAACGTGTCCACGTTCTGCTTATAATAACAGGGGGGATGAGGCGAAGTGTAGCTACAATTTGAAAATTACATGCTGCACCGCTGAACATCAAT     
>8      
ATTAGCTTAGCTGAGAAGTCCTGAGTGGTCAGATTGTAGTAGGCGAGTTACTAATGTGCAATAGGAAGTTCTGTAAAGTTTCCAGCTCAATAAACAGTCAAACTTGTCATGGTTTTGGCTCCATATTCTTTAAAGGATCTTTACAATGCTGCTGAATGTCGTTTATTACTACTGTAGAGTAAATAGATATTAATTAATAGTTACGGGATTGCTACCTACTGTCATCATATTTTACTCGCTGCGTAGCGGATTGTACCCAACGTGGTGAAATATTTAATACCCAGATCGCTATTTGGCTATGTCCGGGGTAACGCACAAAGAAGCCGCTATGCTAGTGTTGCAAGCTGGTGGGACACTCATCCTAGGATGACTTGATGTCCGATTAGCATGTGGAAAGCTTTACTTACTAACGTAGCTCCATGCTTCTTACGATAAAATGGTGGGTTCGGTGCAACGTATCTCCACTCAGGGAATTACATACTGAACACCTAAACGTTGAT     
>11     
AGTCGCTTACCTAGGGGATAGAGACGGATTAAATCGCAGCAGAGTAGGCACTCACCCCGCTCGCCAGGGTCCGTCACTCCGACAGTGCCATACAAACTGAAAATCCGTATTTTCATTGGACATTCTTGGCGAGGAACACGACGCACATACGTTTGGGCTTGACAAGGACCTCGATAACATCGATGTGGATAACTTAATGAAATGAACAAATTTAAATGAGATCTTTACTCCTGACGTAAATGTCAGCTAATTATATCTCAGCGGAGTACATATTATCCACCTATTTCATTATTACATATTCCGTCTAACGCGCAACGAATAATACACCTTGTCAATCTCTTACGTTTACAGGACCGGTATATGAAAAGAGTACAAACTGCTGTTATGTTAAAGGTGCAGCTACGAGCTGATCTCCCGATATATGGTCCATTGTAGCGTGAAAGGGTAGCCGTAAGATAGATTTGTTTGAGAAAAAAGATACGTAATAACTAAAAAGGAAT     
>5      
TCGCACGTACGTGAGGGCTGAGATCACGGAAAATCGTGCTAGGTCAGGTTCGTACCCCGCCGAGCGGTGATGTTCAACCCTATTATTACTTGGATTGCTAAACTGTTGCCGTTGTATGGACATGATCTCTGAGGGAAGAACTATATATGCGCTAAGGATAGTTAGAGACACCCAGGATCCGTATGTGAGCTACATTATATAATGAACAAGTTAAATTTCGTTTTCTACCAAAGCTAAGCAGTTCAGTCGATTACACGACATGTAACCGCATATAAGTATGGTATTGCTATGTTTGTAATTGCTTTCAACTGGTGGGAACCGAGGCAGGTACCAAGAACCGTGCATTAAGTGGGTACGTGCGTCTTTAATACCTCAACCTTTGCGTTATTCGGGATAATTGCAAATCCTTATCAGGTATAATAAGTGCGGATGTAGGATAAGAGGTTAATCGAAAGATAAACCCGGAATCGAGAAAAGATTGTTAATAATTAATCAGAAGC     
>14     
TGTAACGTATCCGACAAGCAGAGTCAAATTTATTCACGGTATTACAATAAATCACCACGCCCGGTAGTGTCCGCCACTCCGCCAATGAGACGTACTGTCGAAAGCTATTGCTTTGATTCACGCTCTTTTTGAGGAATACGATATGTAGACATTAACGCTAGATAGGGACCTCGAGAACCTCTATGTGGAGAACTTCATACAACGAAAAAATTGATTTGTCCCCTTTAATAGAGATGTAAATTCCGGCTAATTACGCGTCAGGACAGTGTATCCCAGCAACCTCATCCCCCGATTTGGTTTGTTAACTATATGCGCGAACTAAGACACTGTCTTAATACCTTAAGCTAACGGGACTGGTTTACGAGAAAGGTGTAAACCGTGACTGTGGTGAGGATTGTTCTAAAAGCCGATCATTCGCGATATGGCTTGCTGTATGTTAACAGAGGAGTCGAAACATAAGGTTAAAATTAAAAAAAGATGCATAGCAATTAATAAGGAGC     
>15     
TTTCACGGACCAAATAAGTAGAGATAGACTAGATCACGTCAGGGTGAGAATTCATTCTATCTGGCAGTGATCATCACTTGGACAATTACTGGTAGTATTCGAATCTGTACTCTCGATTGGCACTTACCTCGATAAATACTGCACATATACATTGCAGTTGGATAATGTCCTTTAGAGCCTCGACCTGGATCAATTATTAAGATGAAGTAACTCAATTTTGCCCCGTTCGAAGGATGTAAGTGTCATTTAATTGAACGTAATCATATTGCATTCCAATTCTCTCCCCTCGTATTTCAGTTTCTAGATAATTAACGGCGAGGAGGGCTCATCACCAATACCTTAGTTCTGCAGGGATGCTTTGCCTAAAGTACTTGACTCTTGACTCTGTAAGGAATGTTTTTAAAAGATGATCATTCGCAGTGGAAGCTAAGTCATGATCTTAGGTTAGCCGGGGTACAGGACCAAAATGTAAGAAAGACGCCTAAAACTTTATGAGGGGC     
>9      
TTTCACGTACCAAATGAGTAGAGGTAGACTAGACCACGTCAGAGTGAGAATTCATTCTATCTTGCAGTGATCATCACTTGGACAATTGCTAGTAGTATTCGAATCTATACTCTCGATTGGGACTTACCTCGTGAAATACTGCACCTATACATTGCAGTTGGATAATGACCTATAGAGCCTCGACCTGGATCAATTATTAAGATGAAGTAGCTCAATTTTGCGCCGTGCGAGGGATCTAAGTTTCATTTAATTGAACGTAATCATATTGCATTCCAACTCTCTCCCCTCGTATTTCAGTTTCTAGTTGATTAACGGCGAGGAGGGCGCAGCACCAATACCTTAGTTCTGCAGGGATGCTTTGCCTAAAAGACTTGACTCTTGACTCTGTAAGGCATGTTTTTAAAAGATGATCATTCGCAGTGAGAGCTAATTCATGAACTGAGGTTAGCCGGAGTCCAGGACCGAAATGTAAGAAAGACGCCTAAAACTTTATGAGGGGC     
>17     
ATTAGCCTATTGGAATAGTAGTGAATGGCTAGATTCCATGATATCTTTGAGTTGTTTTTCTGAAGAATTCTCGTCGTTGGTCTGGTTTCGCATAACTTTAGAGGCGGCAATCTCAACCTCTGTGTATGGAGGGAATTCTGCGACGCCAATGGTGAAGATTTTTTAAACGGTCAGTAACATTGACACACACGACCCAATAGAGACCGGGTCGTGGCCTGGTCATTTTCCACACCCTGCTGGATTTATGATATCAAAATTGATTTTCTGCTATGTCAGGCTCCCACATCGTATTTACGCATTATGAATAGCCCGAACGGCGGAAATCACTCGCTCAGCATCGGACGTATATGGCACTGAAGCATTAAATAAGTCCAAAGCGTTTCTTTCATAGAGGATCACCTACTAGTCATGCCTACAATACACTGGCCCCAATAATGTACCGGAACGCAGGTAAGATATATACGATTCAGAAACAACGTACCGAGAGCGCGAGCAAATGT     
>18     
AGTATTCTTCTTGGGTAACATTGATCAGTTCAATTCCATGATATTTTTAAGTTTTTTTTCAGAAGAAGGTTGGTGGCTTGTCGACTTTGGCGCAATTTTAACAGCGGCGCCTCCTATTATTATGAATGCATAGAATTTTGGGACGCTTAGATTAAAGGCTTTTTAAACGATCAAATATATGAATGCACGCAACCCAACGGACAGCGGGTTAAGGCATGTTCTCGTTCTACATCCCGCTGAACTTCGGATAGCAAACTTGGTGTCGACGGATTTCAGGCGCCCGTGCAGTATTTACGCATTAAGTATAGCCCGAACGGCCGAAATCTATCGCTCACCACCAAACCTATATGGTGTGGAGGCATTCACTAAGTCTAAATCACATCCTTCGTTGAGGTGCACGTACTTGTTACGTCTGAAATACATTGGTCCTAATAATGTGCTTGAACGCTGGCAAGATGTGTTTGGTGTAAAAGAGAAGTAGAGAGAGTGCGAGGAAATGT     
     


================================================
FILE: example/genetrees.tre_2.fas
================================================
>13     
TGCGTATTGAAACTTAGATGCATAAACTGTTTATACGCGTGTAGACGATCGGGCGGGGTGAGGGATCGTGGTGATGGCTAACCGGCTGATACGTGGTACCCAGATAATATCGGAGGCAGCAATTTAAGATGATAGTAACTTTTGTTCTAACGCCAGAGTTGATCCTGAACATCCGGTCACGCTGCGAAGTGACCTTGAAATAGCACGAGCGAGAAAGGGAGCGGTCGGATACTGGGCTATGTCGCTTGAGTTTTATGATATTCGTTTGTGCTGCACGAAAGGTGGCTATGAGTTCCCTGAATCTTGATCGGCTGGTCTCGTATAGCATGGACAACGTCGTGTGCGATAAGTCTTTTCGTTTAAACAGATCGCGATGCTTTCTGGAATACTCCATCCTTGGTGGTGTCTTACGATTGAATTATAGAGGAAATCGACTTGAACTCCGCGGAACGGGACCACTCTCCCCTATAACTCAATTGATGGATTATGCACCCCATTCT     
>17     
TACGGAATTGAACGTAGATGCACGCACCGGTTACACGGGTGTAGAGGATCGGGCGGGGTGAGTGATCCTGGTGATTGCCGAGCGACTGGTACTGGGTACCCAGATAGGGTCGGAGTGATCAATTTAAGATAATAGTGACTTTTGTTCTAGTGCCAAGGTTGATCCTGAACGTCTATTCACGCAGAGGAGTGACCTTGAAATAGCACGGGTTAGAAAAGCATCGGTCGGCTTATAGACTATGCCGCTTTTGTTTTATGACATTCGTTTGTGCTGGATAAAAGATGGCCATGAGGTCCTTGAAGCTTAATCGTCTGGGCTCGTATAACATGGACAACATTTTGAGCGATTACTATTTTCGTTTAAACAGACCGCAATATTTTTGGAAATGCTCCATCGTTGATGGTGTCTTACACTTGAAGCTTAAAGGAATACGGCTTAGACTCTGCGGAGAGGGACCAGTCCGCCCTATATCTCAACTTAGAGATAATGGACCCTACGCT     
>8      
GACCAAGTTACGTGAGACTATGTGGGCCGTCAATCCTTACCTAGTCGGTGAGGGGACCAGACGCCGTGTTCAATAATTGAACGAGGTATTACATTGTGAGTAGATGATATTGTAATCGCCGCTATAAACTGGGAGCGACTTTTCCCCTATCACCAGAATTGGTATCGGGCTACTCTGCACGCTTTGAAGTAGCTGCAAAGCGTCACGGCCTAAATATGTAGGTATGGTGTACTCAAGCAGGGAACAGTGACTTTACAGTACTCTCATTTGCTTATTGCAAAAAGACATTGGACTCCCTGGTGGTCAACTCTTGGTGAACAGGAGCCGCGGGCAACTGTCAATACAATAGGTTCGTGTCGTTAATCTGACCACGACGTTCTTTGGAATTCTTCACGCCTTCCTTATTTTCGCAAGTTACCTGTCGTGTGAACTGAGGATGTCCCCTCAGGACCAAAGTGGCACCTCTAATAAGCCGAGAGAGATATGATATACCCTTTTCC     
>16     
TTCTTGGTAGGTTCTGGGAGTCTGCACATTTTACGATCGAGTGGACGGTGCCGGTACCTAGTACCTCTTTCGTTGGACCGGGAAGCTACAGTAAAAAGCAAAGTTAGCAACGTATTCTTCATGTTCAATGAGTAGTTATTTCTTTGCTGATACCTGAGTTTAGTACGGTGTGGTCTCCAAGCTGAGATATGACTAGAAACCAGCGTAATGGAATGGGTGAGGTTCCGTGTACTTATGTATGAGAGGTTAGGTCGAGAAGTGTGGCCGGTGTTACGCTAAGGTAGGAGGTGAACTGCGCAGATTTCCCTTACAGTGCCACGAAGAAAGAGAAGAGATCATAATATTATTAACGCGTCCGTGCAATCGAACCATGAGACCTCTTCGAATTTCTCGTCCCGGGCATCTCTTAGAATTGGAAATGTCTGTGAAATCCACTTAGTCATCCTTGAAGAAAGGCGTCTCCACTAATAACGCCAGGGACGGACGATATTCCCCGTACC     
>7      
TGCGTACTGAATTTTGGATACATATCCGGTTTGGTCTTGTGTTGACGGCCGGATGGTCTAATGCCTCGTGACATGGACTAACAATTCACAGCGTAGCGCGCAGGTATGACTGTAGGCGTCGTGTTGAACCAGAAGGGACTTCTTCTCTAGCACCAGAGTTGGCTATATGCGCGCCGTCATGCGTCCAGGTCACTAGGAAATAGGGCGGGTGGGAAAGTGAGGTGTCGGGGACGCAAGTATGAGACATGATCTCTACCATACTAGCTGGTGCTACGCGAGAGGAGGCAGTGGAGTGCTCAGAGATTGGTTTTCGGGCCACACAGGTCGCGGAGGACGTTTAATGTAATTAATTCGGCCCTGTAAACGAACCGTGAGATTTCGTGAAATTCTTCGCCCCGGCCGACTCTTCGCATTGTAACTGGTAGTGTAATTGACTGGGTCTGCACAGAATAAAGGCGTCACCTCTGATAACGCCAGGGACGGATTATTTGCCCTATTCC     
>10     
TGCCAACTGAATTTTGGAAACATGTACGGTTTGGTCTTATGTTGTCGGTCGTAGGACCTAATGCCTCGTACCATGGACTAACAAGTCACAGCGTAGCGCGCAAGCAGAAGAGTAAGCATCGTGTTGAACCAGAAGGGACTTTCTCTCTGGCACCAAAGTTAGCTATGTACTTGCCTTCATACGTCGAGGTCACTAGGAAATAGAGCGGTTGAGAGAGTGGGATGTCGGGGACTCAAGTATGAGACGGGATCTCTATCATACTAGCTGGTGCTACGCGAAAGGAGGCTATGGTCTACTCAGAGTATTATTTTAAGGTCACACAAGTCGCGGATGACGTGTCATGTAATTGATCCGTTCGTATTACCGCCCCGTGAAATTTCATGGAATTCTTCGCTCCGGCCAACTCTTCGCATTGTAACCGGCAGCGAAATTGACTGGGTCTGCACAGAATGAAGGCGTCCCCTCGAATAACGCCAGGGACGTATCATGTTCCCGGTTCC     
>6      
TGCCTACTGAATGTTGGATACATATACGGTGTATTCCGGTCTTGGTGGACGCAGGAACTGATGCTCCATGCCGTAGACTTGCAAAGCGCATTTAAGCGCGCAGAGAGGGGTGGAGGCGGCGTGTTGAACCGGAAGGGATTTCTTCTCTAGCAATAGAGTTGACCACGGGCGTACATTTATGCTTACAAAGCACGTGAGAATATTGCGGGTTAGAGAGTGAGCAGTTGGCCACTCAAGTAGAAGACGCGAGCCTTACTATACTAGCTGGTTCTGCGCGAAAGGAGGCGGTGGACTCCCAGGATTTTTATTCTAGGGCCACACGGGTCACCGTCAAAGTCTAATGGAATTGGATCGCCCATATAAATTAACCGTGAAATTGTAGGGAAGTCTCCGCCCCGTTCAACTCTACGCATTTTAACTCGCAGTGAAATTAAGTGGATCCCCACAGAATAATGGCGCCCTCTGCACTAACGCCGGAGAGCGATGATGTGCCCTGTTCC     
>1      
TGTCTACTGAATTTTGAATACATGTACTGTGTATTCTTGTCTTGACGATCGTGGGACCTGATGCATCGTGTCATAGACTTACAAGTCACAACGTATCGCGCAGGGAGTGGTGGAGGCGTCATGTTGAACCGGAAGAGACTTCTTCGCTGGCACCAGGGTTTGCCTTGGGCGTCCCTTGATGCTTCCAAGTCACTTGGGAATAGTGTGGGCGAGGGATTGAGCTACTAGATACTCAAGTATGAAACATGAATTTTACTATACTAGACTGTGTTACCCGAAAGGAGGCGGCGGAGTCCCTGGAGTTTGATTGTAGGGCCACACAAATCTCGGACAACGTTTTAGTGAATTAATCCGTCCGTGTAAACAAATCGTGAGATTTTGTGGAATTCTTCGTCCCGGCCTACTCTTCGCAATTTAAATGTCAGAGAAATTGAGTGGGTCCCCACAAGATAAAGGCGTCCCCTCCAATAACGCCAGAGAGACATGATGTACCCTGTTTC     
>18     
TTCTCACGTAATGTTTGATACATAAATTGTCCTGTCTTGTGCACTTAGAGGAGTGACATAATATATCTGGCTACATTCATAGTGCGTCCATGGTGGTAGCCGGGGAAAAGGGGATAATTCAATTAAGAGTGGGGATGATTTCTCTTATGACAACAGCATGTGCTTCGGGAGTGGTCTCGAGCTATGAAACAATACCAAAATAGCAATGGTGAGAGAAAGCTGGGTCGGATACGTGGACAAACTACAGTGGATACGCAATATTAGCCAATGCTACGCAAGTAGTAGCTGGTGATCCCCGAGGGCTTAGAGGTCGGGTCATGTAAATTGTAGACAACGCTTAATGTAATTAATCCGTCTGTTTGGATAAAAATTGGGACCATGTTGGATTCTTCAGGCTAGCCTGTACTCCGCTAGTAAACTGGTGGGCATAATGACTAGGTGCCAGCAGAATAGAGTGGTGCTGCCCAATGACGGTACTAAAAGATAATGCACCTCCTTGG     
>3      
TTCCCACGTAATGTTTAATACATAAATTGGCCGGTTTTAGGTACTCAGTCGAATGACATTATATGTCAGGCGACAGTCATACTTCTTACATGGTGGTATGCGGGAAATAGGGGATATTTCAAATAAGGTTGGGAGTGGTTTGGCGTTTTACACCAACATTGTCTTTAACCGTCGTTTCGATCTACGAAACATTATCATAACAACGTGTCTAAGAGATAGGGCGCTCATATAGGCGGGTATACTACAGTGAAATTGCAATATGAGGTAGCACTACGCGAGGAGTAACAGTTGAGTCCCGTGGGCGTGGATGTAGGGCTACGTAAATTGTAGATAACGTTTAATGTTATTGGTCGGTGTGATTGAATAAACATTGGGATCATGTTGCATGCTTCGAACTAGGATCTACTCCGTAAGTATACAGTTAGAAATAATCATTAGGTGCCAACAGAATAGGGTGGTCTTCCCCAACGACGCTACTGAAAAACAATGTACCCTTTTTG     
>4      
TTCTCACGTAATGTTTAATACATAAGTTAACCGGTCTTTGGTACTCAGTCGAATGACATTATATATCAAGCGGCAGTCATACTTCTTACATAGTGGTGGGCGGGAAATAGGGGATATTGCAACTAAAGTTGGAATTGGTTTGGCTTTTTACACCAGCATTGTCTTTAACCATCGTTTCGATCTACGAAACATTATCATAGCAACGTATTTAAGAGATAGGGCGATCGAAAACGCGGGTATACTACAGCAAAATCGCAATATGAGGCAGTACTATGCGAGGGGTAACTGTTGAGTCCCGCGCGCGTGTATGTAGGGCTACGTAAATCGTAGATGACGTTTAGTGTAATTAATCCGTCTGATTGTATAAACATTGGGATAATGTTAGATGCTTCGGACTAGCATTTGCTCCGTAAGTATACTGTTAGAAAGGATGACAAGGTGCCGGCAAAATAGAGTGGTCTTCGTCAACGACGCTACTGAAAGACAATGCACCCTTTTTG     
>2      
TACATACCGAGCTTTGAATACCTGGACTGTTGATTCTTGTCTACAAGGGTGGGTGACATGATACACCGGGCTACAGACATACTCCCCACTTATTAGCAATCGGGTAGGAGCTGAAGCATTATCTAGGATCGTAGGAAACTTCTTTTCTGGCGCCATCGTTAGCCTTGGGCGTCCGGGAGCGTCACGAAATGATGTCACAACAGCATGGTTGAGAAACAGGGCGGATGGGTACTCAGTTGTGGGGCACGGAGTTTGCGATATTAGGTAGTGCTACACAAAAATAGACTGTTGGCTCCTAAAAGTTTTATGGTAGGACGCCATAAACTTTAGACAATGTTTAATGGAGTTAATCCGTCTGTTTAAGTGAAACTTTAGACTATGCTGAATGTCTGATGCTGCCTTGTACCCCGTAATCCCACTTTTGGAGACGTGGGGTATGATCCCATAGAATAGAGTTGTCCTTTCCAAGGAAGCCACTGATTAATGATGCACCCTTTTCC     
>14     
TACCTACCGAATTTTAATTTCGTGGACTAGTCATGTTTGTCTATAGAGTGGGGGGACATGATACACCGGGCTTCAGACATAGTCCCCACTTACTAGCTTTCTGGAGAAAGTTGATGCATAACGTGGGATGTTAGGAAACTTCGTCGCTATCACCAGCGTTCGTCTCGTATGTCTCTTCGTACTACGATGGCATGTCACGAAAGGGTGGTTGAGAAATAGGGCGCGTGCGTACCCAGTGGTTGGATATGGGGATTACGGTACTAGCGAATGCTACACGAAAATAAGCTGTGCGGTTCCGATAGTTTTGTAGTAGGACGCCATAAATTTTGGATGACGTAGAATGCAATTAAGCCGTCTCTTTAAGCTAACCTTTAGACTATGCTGAATGTTTCATTCCGTCTTGTACCACGTAGTTCCTCTGTTGGAGAGATTGAGTACGATCCCACGGAATAGAATTGCCCCCTCCAGAGAGGCCACTCATTAATGTCGCCCCCTCCTCC     
>5      
TACCTACCGATTTTTAATTTCATGTACTGTTTAGTCTCTTCCACAGGGTAGAGGGACATGATACACCGGTCTACTAACAAACTTTCCGCTTACTAGCATACTGAAGAAAGGCAATACATCATGTAGGATGTTAGAGTGCCTCGTCGGAGGCACCAGCGGTCTTCTTTAACCTCCCTTTATACTACGATGGAATTTCACAATGGTATTACCGAGTAATATGGCGCTTACGTACCCAATTGCCGGGTGATGTCATTGTAATACTAGCGAATGCGACAGGAACATAAGCAGGGGGGACCCAAGAGTCTTATAGTAGGACACCATATATTTTGGATGGCATTGAATTCAATTTCGTCTTCTCTTTAAGCACACCTCTAGACTATGCTGAATGCTTCATTCGGTCTTGTACGACGTAGTTCCACCGATGGGGAGATTGAGTACGATCCCACAGAATAGGACTGCCCTCACCAGAAAGGCCACTCTTTAATGTTGCCCCCCTTTGC     
>11     
TACCTACCGGTTTTTAAAATCATGGACTGTTTAATCTTGGCTACAGGGTGGGGGGATATGATACACCGGGGTACAAACATACTCCCCACTTACTAGCATTCAGGAGAAAGTCGAGGCATAATTTAGGATGGTAGAGAACTTTGCCGTTTGCACCAAGGCTCGTTTCAGATATCCCTTCGTACTTCGATGGTATGTCACAAGAGGATGGTCGGGTAATAGGGCGCGTGCGTACCCAGTTGCCGGATGTGTGTATTACGATACTAGCGTATGCTACACATAAATAACCAGTGGGGTCCCAATAGTTTTACGGTAGGACTCCATGAATTTTGGATGACATTGAATGCAATTAGGCCGTCTCTTTAAGCAAACCTTTAGACTATGCTGAATGTTTCGTTCGGCCTTGTACCACGCAGTTCCACTGTCGGAGAGATTGAGTACGATCCCACAGAATAGGATTACCCTTTTCAGTGAGGCCACTCATTAATGTTGCCCTCCTTTCC     
>15     
TGTCGAGCGAGTCGTAAATAGATCGACTGCTTGTTCTTGCCTACAGGTGCGCGGGACGTTAAGTATTGGGACACATACAGATCACTCCTTTACTAACAATTGGGGAATAACGGAAGCATCACCTGTTTTCATAAACGGGCTCGGTTCTCGAACCGGTGTGAGCCATGTTAGTCCCTCCGCACTACGTGTTGAGTTTGTAACGGCGCGTGTTAGAAATAGGACGGAACGGAACGGAGTGGGATAATGTACAAATTACAGTAGCATCCAGGGCTACATAAATATAAACTATTAGCGTTCAGAAGTTTTGGAGTAGGGCATCGTAAAATTGTATCAACCATTGAAGATTTTGGTCCGTCTGTGTAAATAGACCCGTAGGCGAGTTTGAATACCTCTTCCTTGCCCTTGCTCTGTATTGTTACGCTAGAACAGGTCGGGCACGATCCCACGGAATTAGGATGTTCTGTAGAAGAAGGCAGCTCGTCGATGATACGCCCATTTCT     
>9      
TGTCTAGCGAGTCTTATTTGCATTGACTGCTTGTACGGGTCTACAAATTCGTAGTACATCGAGTATTGTGCCACAGGCAGAAGACCCACTTATTAAGAACCGGAGAATAATGGAAGCTTCGCCTGGATCTGGAAAAGAGGAGATTTCTCCAACTAGTGTTAGCCTCGTTCACGCCCTCTCTCTACGAAGAGATTTCATGTTAGCGCAATTTAGAAGTATGACGGGTCGGGACTGATTTTTATAAAAGACGACTTACATTACCGAGTGGGACTACATGAATATAGACTATATGCTTTCTTTAGTTTGAGAGTTTGTCGCCGTAAAATTTAGACAGCGGTTAACGAATTTAGTTCGGCGGTTGAAAGAGACCCTTAGACGATGTTGACTGCATGGGTCTGGCCCAGGCAGCGTAATCCTACCGATGAAGAGTTCGGGCACAATCCAACGGATTTAAGCTGTCCTGTTCAATATGGCGGTTGATCGATAACGCACCGGTTTCC     
>12     
CACCTGCCGGATACTGCATACATCGTCTGGTTGGTCGCTTCCACACGATCGAGGGACACGAAACGGCGACCGACATACATACTCCCTACTTAGTGGTATGCGGGGAAGAGCATATATACCATCTATGACTATTAGGAACTTGTTTTGTTATATCATGGTTGTTCTTTTACATCCTTTCGCATTTCGAATTCACGGCTAAATAATGTGGGGAAGAAAAAGGGCCGTCGGGTAGTCAGTTTTGGGGCATGAAATTCGCAATATTAGCGAGTGCTACGCGGAATTGAACTGTGGACGCTCAGTAGCTCGAAAATATCGATTTACGATTCTGATATATCGTTTAGTGTAGGTAGTCTATCCCTATAAATAGATCATGAGACTATCCTTAAAGCCTCAGATAGTTCTTTACTCCGCGTTTCAACTATATGGATATTTTGGGAAGATCTCACGGAGTATAGTCGTCCTCCCACATTAGGCCCCAGACTGGGGGTGCACGTTTACGT     
>20     
CTTCCACAACACTTTAGCTTCGGGGATTGTATCTTCCTGCTTAAACGGAATTTGAACAAGATACCCTGGGATGCCCAATGGCTTTCGTACAACTAGCGTTTAAGGAAGTGCGGAAATATCATTTATTTTCGGGAGCAATTTCAGGTTCGGAGAGTAATCTAGGAATCGAATTGTTGCGATGATAGGGAGTCACGTCACTATAATAAAGACGGTGAATAACGCAATCAGTTACGGAAGGGTGCGCCAAGAGGCTTAAGTCGGTACAGGGAGGGGGAGAAAAGAACATCTCTGAATCATTATGCTAATATTGTTGGCTTACATGAGATGTCTTTAATTGTCTAGATTTACAATTCTGCCCTTCGGATTGATATGGACACTTCGAAGAAATACGGACCCGTCTGGACCCTACGCAATTCGACTTTCGTCAAAGCAGAATGTGACTCAGCTAAAAAGAGCCTTCCTATACAATGATGCCAAAAAGCAGTGCTCCACGTCAAACA     
>21     
CATCCACGTTACTGTAGCTTAGGGGGTTGTATCTTCCTGCTTAAACGAAATTTGAACAAGATGCCCTGCTATGCCCAATTCCTTGCGTACATGTAGCGTTTAATTAAAAGCGGAAATACCCTTTTTTTTCGGAAGCAATTTCAGGTCCAGAGAGCAGTCTAGGAATCGAATTGTTGCGTTAATAGGGGGTCACCCCACTATAATAAAGACGTTGTATAACGCAATCAGTTACGGAAGGGTGTGCCAAGAGGCTTGTTTCGGTACAGGGAGGGGGAGAACAGATCATCTCTGAATCTTTATGCTAATATGATTGGCTTACATGAGATTTCTGTAATTGTCTATATATACGATTCTGCCCTTCGAATTAATAAGGACACGCCGAACACAGATGAACCCGTTCGGGCCCTACACAATTCGGCGTTCCTCAAAGCAGAATGTGACTCAGCTGAAAAGACCCCTCCTATACGATGACGCCAAAGAGTAGTGCTCCACGTCAAACA     
>19     
CGTTCACAACACTTTTGCGTCGGAGATTGTATCTGCCTGCTCAAACGGAATTGAAACAAGATATCCTGGTATGCCCAATTGCTTGCGTACAAGTAACGTCTAATGAAGGGCGGAAATCTCATTTTGTTTCTATAGCTATTTCAGGTTCGAAGAGGAATCTAGAAATCGAATTTTTACGATGATAGAGGGTCACATCACTATAATAAAGACGGTGAATAACGCGATCAGTTACGGAAGGGTGCGCAAAGAGGCTCATGTCGGTGTAGGGAAGGAGAGAACAGAACATCTCTGAATCTTTATGCTATTATGATTGACTTACATGAGATGTCTTTAAATGTCTAGATGTACAATTCTGCCTTTCGAATTAATCAAGACACTCTGAAGAAATATGTACCCGTCCGGACCCTATACTATTCGACTTTCCTCAAAACAGAATGCGACCCGGCTGAAAAGAGCCTTCCTACACAATGACGCCAGAAAGCAGTGCCCCGCGTCAAACA     
>24     
CGCCCACATCGCTTCAGCCTCCCGGTCAAGGCGCTTTGATTAAAAGAGCAAGTGGAAGGGGGAGCCCGAACTGGTCGAGAGCCCGCGAGCAACCTGGGTTTAAGAAAAGGTAGTGTTATCGCTTCCCCGCGGAAGCAGGTTTACTCTCCGCGGACATTCTGCTAATCGGGTCACAACTAAGATGCTAAACCACGTCACTGGCGTTCTTATGAAGCACAATACGGCCAGCCTCACTGGATTATCCGCAAATGTACAAGTAAATTCCGTAAGTTTCTGGAATTATTACCCTCTGACAGTACGGCTGATTTAATTGGCTTGCACGAGATGTTATCAAGGTGCTAGAACTTCACTTGAACTTTTTGAATGACCGGGTGCACTGGAAGGAATTTCATACGCGACCGAAATCTAGTCCGGGCAAATTTCTTAAGAAATCGAAGTACGCCTGTAAAACAAATGGTAGGCATATACTATTAGTAGATGACGAAGATCCCGACTTAAAA     
>22     
CGCCCACATCGCTTCAGCCTCCCGGTCAAAGCGCTTTGTTTAAAAGAGCAAGGGGACGGGGGAGCCCAAAGTGGTCGAGAACCTGCGAGCAACCTGGGTTTAAGGAAAGGTAGTGTTATCGCTTCCTCTCGGGAGCAGGTTTACTCTCCGCGGACATTCTACTAATCAGGTCGCAATTAAGATGCTAAACCACGTCACTGGCGTGCTTATGAAGCACAATAATGCCAGCCTCATTGGACTATCTGCAAATGTACAAGTAAAGTCCGGAAGTTTCTGAAATGATTACCCTCTGACAGTACCGCTGATTCAATTGGCTTGCACGAGATGATATCGAGGTGCTAGAACTTCACTTTGAGTTTTTGAATGACCGGGTGCATTGGGAGGAATTTCATGCGCGGCCGAAATTTAGTCCGGGCAAACTTCTTAAGAAAACGAAGTACGCCTGTAAAACAAATGGTACGCATATACTATTAATAGATCACGAAAATCTGGACCCAAAA     
>23     
TACCAACAACAGTCTAGCCGCCGGGATTATACTTGCGTGCTCCAATGGTAAGAGGACGGGATGCCCCAGGTGACCCAAAAGCTGGTGAACAAGCAGGTTTTAATGGAGTGCAGAAATATCACGTTTCATCGGAAGCATTGTTAGGTTCGGACGGTTATCTAAAGATCGCCCTTCAGCTAGGGAACTAATCCACGTCACGAAGGCCAGATTATTTAATAGCGTGTTCGTGTTCACTTGTGCACGGGTAGGGTTTCGAGCAGATTCGGTTAGATGGAGAAGGGGACAACGCTAGTGCGTATGACCCGATTAAGGGGCTTACATGAGATATCGTCAATGGGCTGAATATATGATTCGGCCTTTTGGATGGTCCAGGACAGCTGGATAAGATACGTACCAGTCCGGGACCAACGCGATTCAATTTTCGCCAAGATACGACGTAGCCCAGCTTAATAGATTATCCTTGTGCAACGATGCTAAAACTCAAGGCGCCAGAGGAAACA     
>25     
TGCTGACAATTGTCTAGCCGCCGAGAGTACACTATTGGGCGCAAATGGCAGGTGTACGACATTCCCCAGAGGGCCCGAAGGCTGATAAACAACCAGTGTTTAATGAAGGGCAGAAACATCACTTTTCACCAGTGGCTTCATTAGGGGCGTAAGGCAATTTAATGATCGATTTCCGGCGAGGTTACTGAGCCACGTCACGGAAACAAGAGTGTTTAATATCGCGGCCAGCACCACCGGTTTACTTGTAGGGCTCGGAGTGGATTCGGATGTATGAAGAAGAGGGCAACGCTAGCGCATATGCCCCTATTAAGAGACCTACACGAGACGTCGTCGATTTTTCTTATGTAGGGTTTCGCCTATTGTATGGTCGGGTATAGATAGAGGAGGTACCTACCCTTCCGGGATCAACTCCATTCAATTTCCGTCAAGGGACCATTTAGCCCAGCAGTATAAATTATCTGTTCGCAATGATGCTAAAGCTCAGGTATCTAAAATTAACA     
>0      
GTTAACTGAGGCTATGGAGCAAAGGGCTATTTTTAAGCTTCACTTGATTCTCGTGAGTACCGAGGTCCAATTATCTTGACTTACGAAGGACGAAGTTTTTTACGAAAACTAAGGTATACCCTGAGACGGGGATTGAATACCTAGTTCTTTTGTTAGGGGAGAGAGCGCCTTACCCTTCGTGCAACACAACTTTCGCTTTGCTTGATAAACTTCACACATGAAGGCCAAGGAGAGGTTCCGATTACTCCAATCATAATTAGATAAGGTATCCAAGATTCCACTAGGCACGGACCATTCATTGTTGAGACTATGCCTTGCCGTCCCATAGTGGGGTTCAATGGAACTATGGGACCCGTTTTTTTCGTGTACGAGTGACGTTTGGGAACCCATTCATCATATTTTAGCGCAGATTAGTCGATGGCCGCCTTGGGGGTTAATATCCTGCTCAAAGTCATATAGTAGCACATCGATGTGAAAAACGACGGACTTGGTGCTATGTT     
     


================================================
FILE: example/genetrees.tre_3.fas
================================================
>0      
TGTAGCACAACGTATTGCCTGCCGATCGTTTTGTGACTCTTTGGTGGTACGTGTCTTCTCTCTGTCCATCACCATCATCGCCTGCTCTCTTCTCCAACGAACCGCGTCAGCGAACGCTCTAATGCAATTTCGGGACTTTATATGCCTTTTAACCAGTTAGGTTTTCTAGCGGCCCCCCCCGCTATCTCCATTCCATAACTGCTCTAGAACGGATATCATTGGTCTGAAACGCGACACTCATTCTTGATTCCACCGTTCTTACGTAAGCTGTCACACGCCCCACCTTTGCATCGCGTCACACCTGCGAAGGAAATGGATATTAGTCGGAGGTCCCGTCTACCATCAGCTTAATGCTTACTTCTGTGCCAACCATCAGAGCAAGAACCACGACAAGTCTATCAAACTACCCTCCCTACACCCGTGTACTACTCTCATATTCGTGTTCTATTCCAAACATAATGATTAACTTTCCGGCCTTGAAATGTCACCGGCTAAGACGT     
>19     
TATCATGTCACTTAGTAAGCGACCACGGTGCGGACATTGAATTTTGCAGATCGTCTCGTATGGCCTTATCAACGCTGTTATTTGAACAACACGACCGTAGGTAACTGTATAGCTTGAAGCTTTGCAATCTAGAAATATGAGTCACCGTTATACTACTAGAATTTACACTCCCCTATGCTTGCTAACTCACTTGTAGGACCGACGTACGGCAGTCTCTTCTCCGCGATCAGAGGACACATGAGACTCTGCTCTTTCGCATAGCGCCATCTCGAAATGAGACAGCCTCCTCCACACTCCCAATTCGTGACTGCACCGGTTCCAAGTAACGAGTTTACATCTGAAAGGGTCCATACTTGTCTGGGTACGATAGCCTATAAGGACCCAGCTCGCTACACGCTTTACAATTCCGTCTATGCTCTATGGCGCATGATCGTAATTCTCACCGTGCTCAGAAACACAGCGAGATCTCCTTGAATCCAGGAACCTACTTCACAAGACAT     
>21     
TATCATGTAACGTAGTTAGTGCCCACGGTGCGGACATTGAATTTTGCAGATCGTCTCGTATAGTCTTATCAACGCTGTTATTTGAGCCACACGACCGTAGGTAACTGTATAGTTTGAACCTTTGCAATCTAGAAATATGAGTCCTCGTTTTACTAATTGAATTTACAATCGCCTATGCTGGCTTCTTCACTTGTAGGACCGACGTATGGCAGTCTCTCTTCCGCGATGAGAGGACACATGAGACTCTGCTCTTTCATCTAGCACCATCTCAGAATGGGACCGCCTCCTCTAGGCTCCCAATTCGCGACTGAACCAGTTCCAAGTGACGAGTTTACATCTAAAAGGGTCCATACTTGTCTGGGTACGATAGCCTATAAGGACCCAGCTCACTACACGCTTTACAATTCCGTCTATGCCCTATGGCGCATGATTGTAATTCTCACCGTGCTCAGAAACACAACGGGATCTCCTTGAATCTAGGAACCTACTTCACAAGACAT     
>22     
TACCCGACAACCGAAATGGTAACCAACCTTCGGTTGCTCCAGCTTTCTAATTGCCACCAGTCGCTTACTCATTGCTACGATTTACGCCGACCATGAGTACATATTTATGTGACCTATGCCCCAGCAATCTAGTCAAATTAATGCCTACTAAATTATTTGTGTCCGCTATCATCCATGACTTCTTCACGTCACGTGTCTGCAGCGTAAGGAAGTCCCCCCTGGAATTAGGAGGGACTCTTCAGGCTGCGTCTGTTATCTTCAGGCTCATCTGACGTTATACGGACTACAACGGTCCAGGGGCTCGGGACCTTTGTTTTAACCGATCACTGTTGTGAATTTAACGGTCTCAATCCTTTTTAAGATACAAATGTCCATATAAAATCAGCGCCATACAAGCCCTCCACTTCCGTCTTTGCCCACCGATATATGCTTTGGACTTTCGCCACGCTCAAAAGTCCCCCTTGCTCTGTTTGGGTATATGATTTTTTTATCCACGTTGA     
>23     
TATCCGACAACCGAAGTAGTAATCAACCTTCGCTTGCTCCAGCTTTTTAATTACCACCAGTCGCTTACTCGTTGCTACGATTTACGCCGACCACGAGTACGTATTTATGTTACCTATACCCCAGAAATCTAGTAAAATAAGTGCCTACTAAATTATTTGTGTCCGCTATCATCCATGACCTCTTCACGTCACGTATCTGCAGCGTAAGGAAGTCCCCCCTGGAATTAGGAGAGACTCTTCAGGCTGTGTCTGTTACCTTCAGGCTCAGCTGACGTTGTACGGACTCCAACGGTTACGGGGCTCGGGACGTTTGCTTTAACCGATCACTGTTGTGAATTTAAGGGTCTCCATCCTTTATAAGATACAAATGTCCATACAAAATCAGCGCCATACAAGCCCTCCACTTCCGTCTGTGTCCCCCGATATATGCTTTGGACTTTAGCCACGCTCAAAAGTCCCCCGTGCTCTGTTTGGGTATATAATTTTTTTATCCACGTTGA     
>24     
TATCCCAAAACAAAACTGCTGATCGACGTACGCACGTTACATCATGTTAATCGTCCCCTATCGCTTCCTCAGTGCTATGATTCGCGACAACAGTCCGTACATAATCACATAGCTTAAACGTTAACAATCCAGCAGAATTGGTGCTTGTTGAATTATTTGTATCCGCTACCCTCCATGACTGCTACGCTTCATGCACCATTAACCCAAGGCATCCCCTCCCGCACCAGGGGAGGACTTTTGCGACATTGTCTGTCATCCTAAGGCAATTTCGGCGTGTTACAAAATCTTACGGTCTCGAGCTTTGGGACACCAACAGCACCAGCTCACGGGTATGAATTTATAAGTGTTCATCCTCTTCAAGATGTAAATAACTATAGTAATACAGCTCAATACATGCGCTGCAATTCCGTATACGCCCCCCGCTACACGATTGAAACTTTATCCCCGATCAAAACTCTCCTGTAATTTCTTTGGGCCAATGACTTTACTATACAAGCCCG     
>25     
TGACCCCCAACCTGATTAGTGGCCTAAACTCGGACGTTGCATATCGCTGTTCGTCCCCTACCGATTTATCAGCGCTACGACCTGCATCGCGCGACCATAAGTACCTATATCGCTCACAATTTAGCAATCCCGCAACGTAGGTGATGGTTAAACTATTTGCATCTCCCACCGTCTATGGTTGCTTAAATTCATGTTTTCTCTACGTGCGGTCATCATCACTGCACTATGGGGGGACTCGTGAGACTCAGCCCGTTGTCCTAAGACTATGTCTGTGTCTCACAGAATCCTACAGCCTCGAAATTTGCGACGCTTAGAGTTTCAACTCAAGTGTATGGGTTTAGAACGACCCACCCTTTTCTAGATACAAACGAATGTAGAAATTTAGTCCAATTCACGATTTACGAATCCGGCTATGCCCCCTGGTACGCGATTGAGACTTTCGTCGTGTTCGAAAATATTTCGAAATGGCTTAACGTCTTGGACACCATTCCTTAAGATAC     
>20     
TATCACATAACATAGTTAGTGACCAAAGTACGGACATTGGACTCTACTGATCCTCCCCTATCGCTTTCTCCACGCTATTACTCACGCCACACGACCGTGGGTAACTGTGTAGCTTGGACCTTTGCAATCTAGAAATATAAGTGATCATTTAACTCATTGAATCTACAACCGCCTATGCCTGCTCCCCTACATGTAGGATCGACGTACGACAGTCCCTCTTCCGCGATGAGGGGACTCATGAAACTATGCTCGTTATCCTAGGACCATTTCAGCATGTGCAAGCCCCGTACAGGCTGAAAAATCGCGACGCATCTAATTACAACTTACGAGTTTGGGTTTAGAAGAGCCCATTCTTTTCTAGATACGATAATCTATAAGAATCCAGCCCAATACACGCTTTACAATTCCGTCTATGACCCATGGTACATGATTGAGATTATCACAGTGCTCAAAAACGCAACGAAATCTCCTTGGATCTAGGAATTTACTCTACAAGCCAT     
>2      
TCTCTCACCCTGCCCATCGTCGCCACCGACCTGGAGATGCACCGTGTCTAACATCTATTATAACTTGATTTTTATCACCGCCTGAGTCTCGAGACTCTAACTAGCCGCATGTATTAGTGTTCTGTGAACTACGGACATGCAAGACTGTTCGAACAGTCATCCTATCAATCAATCGGGCTCGTTTTCCCCCCATCAGGACCATTTTACATCAGTCTCTTCTACATGTCAGAAGAACAAACATGTCTGTACTCATCTTGCCCAGGACACTTTACATGTAAACGGGTCCTACCAGATAACGGAACTATGGACTGGGCTATATCCACTGGCGAGTTTGCATATCGATTGCCCTGTTTTTATCTCCAATTGCTAGTATATAAGGAACCACCTCAACCCTAACCTTCAACCTCCTTCCATACCTGATCATGAACCTTTAGCTTATTCCACGTCAGAATCGAACGAAGTTGTATACCATGGCCTACAAGACTCCGGATAGACGGCAC     
>15     
AATCTCACACTGCGCCTCGTGTATCCCGACCCGAAAATGTATGCTATCGTAGATCTTTTTCAACTTGATGTGCCTCATCCCTTGAGTCCCGTGAATCTACTCTACCGCATATCGTGATGTTCTGAGAACTAGGAATGCGCCAGAGCGTTCATATAATCCTCCTTTCGATCAAACGGGCACGTTCGTCCCCTATCAGGACAATTTCACATCGAACTATTTCACAATTCAGAAGAAACGGTGCGTTTGTGCTATTCGTACTCGGACCACGCTACATGCAAACAGCTTTTAGCAAATAACAGCATTGTAGACTGTAACCTGCCCAATGGAGAGTTTGCGTTTCGGTTCCCCTGCTCTAATCTTTATTCGTTAGTATATAAAGAGTTGCCTTGACCCAAGTCTTCGGCACGAGCCGATACCTGCTCGTGCACCTTTAGTCCATTCCACGTCAACATAGACCCAAACTATTCACCCCGACGTATAAAACTCGTGACGGACAGCAT     
>9      
CACCTCAGCAGGCACATTGTGGACCCCGATCTGAAAATATATCCAGCCGACGATCTTTTCTAACTTGACGTTGCATATCATTTGAGTCTCGTGACCCTACCTTGCCGCATACCTCAATGTTTCTTGAGCCATCGAAACGCCGGACTGTTCAAACACTCGTCCTTTCGGTCACACGGGAACGTTTTCCCCTTATCAAGACCATTTTGCGTCAGCCACTTTTACATGTCAGATGAGCAATCATGTCCATGCTAGGCCCGCAGGGATCGCGCTACATGTCTACAGCTCCTGCCCCATACCTGTACAGTGCACTGTACCATGTCCTATGGCGATTTTGCATGTAGAACCCTCTGCTTTTATCACTGTTCACCAGTACATAAGGAGTCACCTAGAACCAAAATTCAGCCCTGACTCCGCACCTGAGTGTGCATCTTCAGCGCGTTCTACGTCCGAATAAAATCAAACTGTGTACCCTAACGTACAAAGCTCCTGGTGGACAGCAA     
>12     
CACCCCAACCGGCACAATGTGGACTCCGATCTGAAAATGTAGCCCGGCGGAGACCTTTTTTAACTTGACGTTACATATCATTTGAGTCTCGTGACTCCACCTTGCCGCATATCTTAATATTTCGCGAATCAGCGAACCCCCAGATTGTTCGAACATACATCCTCACAAGCACACAGGCGTGTTTTACCCGTATTAGGACCATTTAACATCAGCCCCTCTTACATGTCAGAAGAGCTACCGTGTCCATGCTCGGCCCACAAGGATCACGCTGCATGCCCACAGCTTCTACCCTATACCGGTACTGTACAGTGTACCATGGCCAATGGCGATTTTGCATTTAGAACCCTCTGCCCTCAGCACTGTTCGCAAGTATATAAAGAGTCACCTCAAACCAAACCTCAGCCCTGAGTACATACCTGATCGTGAACCTTAAGCGCATTCTACGTCCACATAGAACCATACTGTGTACCCTGACGTACAAAACTCCTAATGGACAGCAC     
>5      
CAACTCACCCTGTAAGTAGTGGACCCCGACCTGAAATTGCATATTGCCGAAGATCTCTTGTAACTTGATTGACCCTATCACTTGAGTCTCGCTACTCTGACTTGTCCCCTACCTTAATGTTCTGAGAACTTCGAACATGCAAGACCCTTCGAACAGTCATGCTCACGATAAAAGGGGCTCGTTTAGCCCCTATCAGGACCACCTAACATCAGCCTCTTTCACGTGTCAAATGAGAAAACATGCCTGTGCTAATTATACCGGTAACACGCCACACGACAAAAGCTCCTACCAAATAACGGGACCGTAGACCGCACTACGTTCAATGGCGAGGTTGCATTTCGATCCCTCTGCTCTTAGCCCCATTTGCTAGTATCAAAGGAACCACCTCAACCCACACTCTAGACCCTTGGTTATACCTGAGGTTGCGCCTCTAGCTCATTCTACGTCAACATAGACCCAAACTGTATATCCTGGCGCAGGGAACTCCTTTTAGATGGCAT     
>14     
CAAGTCAGCCTGTACGTCAGGGGCCCCGACCTGAAATTACCTATTCCCGCAGATCCTTTATAACTTGATTTATCTAATTACTCGAATCTCGTGACTCTAATTTGTCGCGTGTCTTAATGTCCTGTGAACTGTGGACTTGCAAGACCATTCACAGAGCCATGCTCACAAAAAAAAGGGCTAATCTCCTCCCTATTAGAACCACTTAACATCAGTCTTTTTCACATGTAAAATGAAAAAGCATGCTTGTGCTAACTTTACCCGGAACACGCCACATGTAAATAGCCTCTACCACATGACGGGCCTGTAGACTGCATTACTTTCAATGGCGAGGCTGCATTTTGGTCCATCTGCTCTTAACTCCATCCGCCAGCATCTAAAGAACCACCTTAGTCCGCACTTTAGATCTGTGTTTATACCTGATGGCGCATCTTTAGCCTATTATACCTCAGCATAGACCCGGACTGTATACCCTCACGCATGGAACTCCTGATGGACAGCAT     
>11     
CAACTCACCCTGTACGTCGTGGACCCCGACCTGAAATTGCATATTGCCGAAGATCCTTTATAACTTGATTTTCCCTATCACTTGCGTCCTGTGACTCTAATTTGCCGTATGTCTTAATGTTCTGTGAACTACGGACATGCAAGACCATTCGCACAATCATGCTCACAATAAAAAGGGCTCATTTCCCCCCTATCAGGATCACTTAACATCAGACTCTTTCACATGTCAAATGAAAAAACATGCCTGTGCTAATTATACCCGGAACACGCCACATGTAAACAGCCTCTACCAAATGACGGGACTGTAGACTGCACTACGTTCAATGGCGGGGTTGCATTCCGATCCCTCTGCCCTTAACTCCATTTGCTAGCATCTAAAGAACTACCTCAACCCCCACTCTAGACTTGTATTTACACCTGATGGTGCACATTTAGCTCATTACACGTCAACATAGACCCAAATTGTATACCCCGCCGTACGAAACTCCTGATAGACAGCAT     
>6      
AATCTCCTCATGCATCCCGTTGCCTCTATCAGGTAAACGCACTTCTCGAAACCTATGCTATCCTTCTATTTCCCCCATCCCTTGGACCTCGCGTCTCCAACTTACTAAAAAACCTAATGTTATATAGACGACGGACACGAGGGAACCTTAGACAAGTGATGCCCCAGATCGGACGGCGCCGGATTCTACCTTCTCGAACCAATTCGCATAATACACTTGTGAATGGCAGAAGAAAAAATATGTATAAACTCATCGTACTAGGACCCTGCTACATACAAACAGTGTCTCCCAGGTAACGGATCCGCGAATGGTCCTATATGTAATAGCAAATTTACATTTGGACCCGACTCATCTTTTCCCCATTAACTCTTATGTAAAGGATTACCGCAACACGCACGTTTGAACTTCGTCCAAACCCTATCGTACACCTTTAGCTTTATTCATGCCAGCTTAGCGACAATGTATGCTACTTGATGTACAATACTTCTTCCATACTGACT     
>13     
AATCTCATCGTGCGTGCCGTGGTCTCTGTCAGGTAAACGTACTTTCCGAAACCTATCTTATTCTTCTATTTTCCTTATCACTTGGACCTCGCGTCTCCAACTTATCGAAAGAATTAGTGTTATATAGACGACGGACACGAGGGAACCTTAGACACGTGATCCCCTCAATCGGACGGCGCCGTATTCTACCTTCTCGAACCAATTCGCACAATTCACTTGTAAATGGCAGAAGAAAAAATATGTATGAACTCATCACACTAGGACCCTGCTACATACAGACAGGCTCTCCCAAGTAACGGATCCGAGAAAGGTCCTATATTTAATAGCGAATTTACATTTGGACCCGACTACTCTTTTCCCCATTAACTATTATGTAAAGAATTACCGCAACACGCACGTTAGAACTTCGTTCACACGCTATTGTGCACCTTTAGCTTTATCCACGCCAGCCTAACAGCAATGTATGCTACTTGATGTAAAATACTTCTTCCATACAGACT     
>16     
AATCTCGTCGTGCGTGCCGCGGACTCTTTCGGGCAAACTTACTTTTCAACGACTAGCTTACACTACTATCTTTCTAGTAACTTGAACCTTGCGTTTCAAACTTATCGAAGGCCCTAATCCTATATTGGCGACGGGCACGCGGGAACCTTAGAAACGTGACCCCCTCAATCGGACTACGCAATAACACACCCTTTTGAGCCCATTCGTACAATTCCCTTGGAAATGACAGCAGGCAAGATATGCACGGACTTATCGCACTAGGACCCTGCTACCTACAAACAGGCTCTTCCAAGTAATGGAACCGAGACAGGTCCCACACTTAATAGCGGATTTACATTTAGCCCCGACTACTCTTTCATCAATGAAATACTAAGTAAAAAACCACCGCAACACAAACGTTAGACTTTCATTGATACCCTATATTGCAACTTGCGCTTTATCCGCGATAGCCTATCAACAATGATTGCTCCTTGGTGTAGAATATCCGTTCTATACAGGTT     
>1      
AGTCCCATCGTGAATGCCGTGGTCTCTGTCAGGTAAACGTACTTTCCGAAACCTCTCTTATCCTTCTATTTTCCTTATCACTTGGACCTCGCGTCTTCAACTTATCGAAAGACTTAGTGTTATATAAACGACCGGCACGAGGGAACCTCAGACACGTGATCTCCTCAATCGGACAGCGCCTTATTCTACCTTCTCGAACCAATTCGCACAATTCTCTTTCAAATGGCAGAAGAAAAAATCTGTATGAACTCATCACACTAGGACCCTGCTACATACAGACAGGCTCTCCCCAGTAACGGATCCAAGAAAGGTCCTATATTTAAAAGCGAATTTACATTTGGACCCGACTACTCATTTCCCCATTAACTATTATGTAAAGAATTACCGCAACACGTACGTCAGAACTTCGTTCACACGCTATCGTGCACCTTTAGCTTTATCCACGCCAGCCTAGCAACAATGTCTGCTACTTGGTGTAAACTACTTCTTCCATGTAGCCT     
>7      
AATCCCATCGTGCATGCCATGTTCTCTGTCAGATAAACATGCTTTCCGAAACCTCTCTTATACGTCTAATTTCCTTATCACTAGGACCTCACGTCTCCAGCTTATCGAAAATCTTAGTGTTATATAGACAACGGGCATGAGGGGAACTCAGACACGTAATCTCCTCAATCGGACAGCGCCGTATTCCACCTTCTCGAACCGATTCGTGCTATTCTCTTTCAAATGGCAGGAGAAAAAATATCAATGAACTCATCACACTGGGCCCCTGCTACGAAAAGACAGGCTCCTCCCAGTAGCAGATACGAGAAAGGTCGTATATTTAATAGCGAATTTACATTTGAAACCGACTACTCTTTTCCCCATTCAATATCTTGTAAAGAACTACTGCAACACGCACATTAGAACCTCGTTAACACGCTATTCTGCACCTTTAGCTCTCTCCACGCCAACCTAGCAGCAATGTATGATACTTTATGTAGAAAACTTCTTCCCTAGAGCAT     
>17     
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>10     
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>8      
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>4      
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>3      
GGCCTCATCATACATCGCGTGATTATTGTCAGATCAATGTACTTTCCCAAATCTTTTTCATACTTCTATTTTCCTAACTGATTGATCCTAGCGTCACAAAATCAGCGCAGGAATCAGTATTATACAGTCGGCAACCACAAAAGAACATTCGATAAGTCATCGTTTCATTAGAACAAGGCCGTATTCTACATTCTGGGACCAACTTGCACCATCCTCACTTCAATGACAGAAGCAAAAATATATATGCGCTTATCAAACTAGGATTATGCCACATGAAGATAGATTATCCCAAGCGACGAATCGGTGTAAGATACTACATTTAAATATACTTCTCCATTTGAACCCGACTGGTCTTGTACCCATCAAAAACTATATAAAGAATTACTCAACCATACACATTGGACCTTCACCCATACGCTATTGTGCACCTTTAGTTTTATGCGCCGCCGAATAGCAACAGCGGGCGTTCCTTCATGTAAAATACTTCTCATATACGGACT     
>18     
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================================================
FILE: example/list.txt
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FILE: example/multitree.nw
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FILE: example/sancheck/Scoring/gene.trees
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(ROS_Sanguisorba_minor_RNA:0.0583254408,ROS_Rosa_palustris_RNA:0.0076483978,((ROS_Dryas_octopetala_RNA:0.0103894418,ROS_Cercocarpus_ledifolius_RNA:0.0054816802)99.3/100:0.0261547768,((ROS_Physocarpus_opulifolius_RNA:0.0597614853,(((ROS_Elaeagnus_pungens_RNA:0.1559228857,((ROS_Urtica_dioica_RNA:0.1527013451,(ROS_Celtis_occidentalis_RNA:0.0340318667,(ROS_Humulus_lupulus_RNA:0.0447424333,(ROS_Cannabis_sativa_xylem_RNA:0.0000010011,((ROS_Cannabis_sativa_stem_peel_RNA:0.0000010011,ROS_Cannabis_sativa_stem_RNA:0.0000010011)0/90:0.0000023193,ROS_Cannabis_sativa_core_RNA:0.0000010011)0/89:0.0000020758)99.7/100:0.0437125753)98.9/100:0.0325221582)99.1/100:0.0354286579)5.1/66:0.0079839462,(ROS_Morus_nigra_RNA:0.0395569972,ROS_Ficus_religiosa_RNA:0.0405556064)95.6/99:0.0240535814)98.5/100:0.0266422291)0/59:0.0003515952,(ROS_Frangula_caroliniana_RNA:0.0148645766,ROS_Rhamnus_japonica_RNA:0.0137654015)100/100:0.0546980716)98.1/100:0.0243758535,((FAG_Lophozonia_obliqua_RNA:0.0418239481,((FAG_Fagus_sylvatica_RNA:0.0214918442,(FAG_Quercus_shumardii_RNA:0.0224750342,(FAG_Castanea_pumila_RNA:0.0079848365,FAG_Castanea_crenata_RNA:0.0033963453)87.5/100:0.0088905517)99.5/100:0.0307908697)87.8/100:0.0200582106,FAG_Casuarina_equisetifolia_RNA:0.2232515639)97/100:0.0367337888)99.3/100:0.0280120275,((((ANI_Anisophyllea_cinnamomoides:0.0308637063,ANI_Anisophyllea_purpurascens_GSK:0.0806309170)24.9/95:0.0079763936,ANI_Poga_oleosa:0.0244329996)100/100:0.0935965362,((COR_Coriaria_nepalensis:0.0000010011,COR_Coriaria_nepalensis_RNA:0.0000023904)100/100:0.0896801875,CRN_Corynocarpus_laevigatus_HS5848_WGS:0.0538320393)98.1/86:0.0287818745)71.2/46:0.0041034525,((((TET_Tetrameles_nudiflora:0.0609990982,TET_Octomeles_sp:0.0532496907)96.8/100:0.0363799389,(DAT_Datisca_cannabina:0.0210428537,(DAT_Datisca_glomerata_WGS:0.0000010011,((DAT_Datisca_glomerata_leaf_RNA:0.0000000000,DAT_Datisca_glomerata_root_RNA:0.0000000000):0.0000010011,DAT_Datisca_glomerata_nodule_RNA:0.0000010011)0/55:0.0000010010)95.6/100:0.0173313160)99.8/100:0.0458590124)76.3/99:0.0079280503,((BEG_Hillebrandia_sandwicensis:0.0670269279,((BEG_Begonia_conchifolia_RNA:0.0174971423,BEG_Begonia_sp_RNA:0.0223699188)86.2/100:0.0108210092,((BEG_Begonia_coptidifolia_WGS:0.0152081415,BEG_Begonia_petasitifolia:0.0291630580)63.2/100:0.0023463491,(BEG_Begonia_fuchsioides_leaf_RNA:0.0011798037,BEG_Begonia_fuchsioides_root_RNA:0.0042609696)100/100:0.0408562828)34.9/98:0.0068129705)99.1/100:0.0358828454)98/100:0.0447157697,(ANI_Combretocarpus_rotundatus:0.0596317063,CRN_Corynocarpus_cribbianus:0.0094277263)100/100:0.3588697402)89.6/83:0.0234032040)89.2/77:0.0136746062,(((((CUC_Siolmatra_brasiliensis:0.0261059602,CUC_Zanonia_indica:0.0252760297)68.6/100:0.0066512353,(((CUC_Xerosicyos_pubescens:0.0129922782,CUC_Xerosicyos_danguyi_RNA:0.0056898969)48.6/99:0.0018146984,CUC_Xerosicyos_tripartitus_RNA:0.0066763347)76.2/99:0.0013523324,CUC_Xerosicyos_pubescens_RNA:0.0013234878)99.5/100:0.0233904142)94.3/100:0.0145305787,(((CUC_Fevillea_cordifolia_WGS:0.0097092363,(CUC_Fevillea_pergamentacea:0.0032557309,CUC_Fevillea_pedatifolia_GSK:0.0172004450)73.7/100:0.0019673676)99.5/100:0.0328526601,(CUC_Pteropepon_deltoideus:0.0502250718,((CUC_Cyclantheropsis_parviflora_1_RNA:0.0039225428,CUC_Cyclantheropsis_parviflora_2_RNA:0.0013236876)0/77:0.0000020994,CUC_Cyclantheropsis_parviflora:0.0084695091)99.6/100:0.0539774106)84.8/100:0.0153041518)92.8/100:0.0127771851,CUC_Gerrardanthus_macrorhizus:0.0530943605)79.6/99:0.0092166202)84.3/99:0.0074507264,((((CUC_Actinostemma_biglandulosum:0.0107671654,CUC_Actinostemma_biglandulosum_RNA:0.0025811867)92.6/100:0.0112675633,(CUC_Actinostemma_paniculatum_RNA:0.0142829899,CUC_Actinostemma_tenerum_RNA:0.0390211885)99.5/100:0.0219717845)100/100:0.0541198267,CUC_Alsomitra_macrocarpa:0.0640379360)81.3/86:0.0073727097,(CUC_Bayabusua_clarkei:0.0491230205,((((CUC_Gomphogyne_cissiformis:0.0271738527,CUC_Gomphogyne_cissiformis_RNA:0.0479029932)78.1/100:0.0056211978,((CUC_Hemsleya_carnosiflora_RNA:0.0028111371,CUC_Hemsleya_macrosperma_RNA:0.0025272662)44.5/99:0.0015777449,CUC_Hemsleya_chinensis_RNA:0.0039474924)99.5/100:0.0195028776)97.7/100:0.0173753119,((((CUC_Gynostemma_aggregatum_RNA:0.0000022867,CUC_Gynostemma_yixingense_WGS:0.0000023099)82.9/100:0.0013401782,CUC_Gynostemma_cardiospermum_RNA:0.0000026682)98.3/100:0.0098699948,(((((CUC_Gynostemma_laxum_RNA:0.0000029202,CUC_Gynostemma_microspermum_GJ058_RNA:0.0018375143)0/96:0.0000029023,CUC_Gynostemma_burmanicum_SB16_GSK:0.0113288877)86.7/100:0.0040290510,(CUC_Gynostemma_burmanicum:0.0040090902,CUC_Gynostemma_microspermum_GSK:0.0080960777)0/92:0.0000028572)82.5/98:0.0013535242,((CUC_Gynostemma_longipes_leaf_RNA:0.0000010011,CUC_Gynostemma_longipes_rattan_RNA:0.0000010011)84.9/100:0.0013327703,CUC_Gynostemma_longipes_stolon_RNA:0.0000024099)78.5/98:0.0013404618)80.4/100:0.0013361753,(CUC_Gynostemma_pentaphyllum_RNA:0.0013368129,CUC_Gynostemma_pubescens_RNA:0.0013378555)0/71:0.0000022512)92.8/100:0.0051411906)36.4/100:0.0024630438,C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,CUC_Psiguria_pedata:0.0099566529)0/39:0.0000020287,CUC_Apodanthera_sp_HS5725_WGS:0.0040648995)40/58:0.0065826978)0/39:0.0000026182,((CUC_Kedrostis_elongata:0.0161210705,(CUC_Seyrigia_gracilis:0.0291400080,CUC_Seyrigia_humbertii_RNA:0.0081145978)0/86:0.0027275084)0/91:0.0000022030,(CUC_Trochomeriopsis_diversifolia_RNA:0.0000025142,CUC_Trochomeriopsis_diversifolia:0.0032971038)96.5/100:0.0067116244)94.6/97:0.0053642509)74/85:0.0013217844,((((CUC_Corallocarpus_welwitschii:0.0053227290,CUC_Corallocarpus_boehmii_SB19_GSK:0.0125341563)64.8/100:0.0040974774,(CUC_Kedrostis_africana:0.0000025940,CUC_Kedrostis_pseudogijef:0.0133353931)81.9/100:0.0041592242)81.6/100:0.0040115974,CUC_Corallocarpus_glomeruliflorus_RNA:0.0135381116)95.9/100:0.0065942088,((CUC_Dendrosicyos_socotranus:0.0000023783,CUC_Dendrosicyos_socotranus_SB25_GSK:0.0031250965)67.1/73:0.0019616307,CUC_Dendrosicyos_socotranus_HS5731_WGS:0.0000024652)99.8/100:0.0134129265)86.2/100:0.0025952892)95.1/100:0.0067807193,(CUC_Bambekea_racemosa_HS5726_WGS:0.0239104783,CUC_Eureiandra_eburnea:0.0213817853)64.6/89:0.0014032060)93.4/100:0.0051215562)74.9/80:0.0016005788,((CUC_Herpetospermum_pedunculosum:0.0032016330,CUC_Herpetospermum_pedunculosum_RNA:0.0102517796)97.2/100:0.0110414491,((CUC_Schizopepon_bryoniifolius_RNA:0.0040155631,CUC_Schizopepon_monoicus_RNA:0.0044460716)94.2/100:0.0102263224,CUC_Schizopepon_bryoniifolius:0.0349223591)52.9/97:0.0055541088)95.7/100:0.0100090499)21/82:0.0013166356,((CUC_Trichosanthes_cucumeroides_RNA:0.0013298095,((((CUC_Trichosanthes_lepiniana_RNA:0.0013366050,CUC_Trichosanthes_sp_XWB13719_RNA:0.0026762324)0/6:0.0000010010,CUC_Trichosanthes_rubriflos_GJ110_RNA:0.0000010011)0/18:0.0000022872,(CUC_Trichosanthes_pedata_RNA:0.0027015676,CUC_Trichosanthes_tricuspidata_SYS145_GSK:0.0000010011)0/12:0.0000018636)75.8/64:0.0013194088,(CUC_Trichosanthes_pubera_RNA:0.0013346633,CUC_Trichosanthes_dunniana_RNA:0.0000010011)89.7/98:0.0026564565)92.2/99:0.0039988819)91.8/100:0.0040167440,CUC_Trichosanthes_scabra_RNA:0.0071877820)97.7/100:0.0079284350)95.8/99:0.0057773728,((CUC_Nothoalsomitra_suberosa_SB27_GSK:0.0257660838,CUC_Nothoalsomitra_suberosa:0.0000010011)98.4/100:0.0138761150,(((CUC_Ampelosicyos_humblotii_1:0.0000026495,CUC_Ampelosicyos_humblotii_2:0.0032962389)91.9/100:0.0065451321,CUC_Cogniauxia_podolaena:0.0152337287)0/84:0.0000024475,(CUC_Telfairia_pedata:0.0000028207,(CUC_Telfairia_pedata_RNA:0.0026781102,(CUC_Telfairia_occidentalis_WGS:0.0022825794,(CUC_Acanthosicyos_horridus:0.2629821186,CUC_Telfairia_occidentalis_RNA:0.1374948206)98.6/98:0.0539865064)93/97:0.0071306415)76.5/96:0.0015327553)97.7/96:0.0079571555)97.8/97:0.0095886531)39.1/77:0.0012231190)75.6/96:0.0013924486,(CUC_Siraitia_grosvenorii_WGS:0.0000029764,(CUC_Siraitia_grosvenorii_1_RNA:0.0027832612,(CUC_Siraitia_grosvenorii_2_RNA:0.0000010011,CUC_Siraitia_grosvenorii_3_RNA:0.0000010011)74.2/100:0.0009861467)83.3/100:0.0020053167)100/100:0.0158923068)72.6/96:0.0009920870,(((((CUC_Momordica_cardiospermoides_RNA:0.0040678949,CUC_Momordica_rostrata_RNA:0.0067278937)87.7/99:0.0027167180,CUC_Momordica_peteri:0.0117418820)72.1/68:0.0015525822,(((CUC_Momordica_foetida_GSK:0.0040531628,CUC_Momordica_foetida_RNA:0.0125202504)99/95:0.0124554547,CUC_Momordica_balsamina_GSK:0.0146787145)0/60:0.0000025395,((CUC_Momordica_charantia_RNA:0.0000010011,CUC_Momordica_charantia_var_charantia_RNA:0.0000010011)76.8/100:0.0013142071,CUC_Momordica_charantia_var_abbreviata_RNA:0.0027008508)98.3/100:0.0081253784)97.4/94:0.0065513126)78.5/68:0.0027831194,CUC_Momordica_cochinchinensis_RNA:0.0276973375)72.6/77:0.0013441451,(CUC_Momordica_boivinii_RNA:0.0269828665,CUC_Momordica_sessilifolia_HS2565_GSK:0.0193474414)89/100:0.0085664321)99.2/100:0.0156495535)93/99:0.0078699920,((((CUC_Baijiania_yunnanensis:0.0000010011,CUC_Baijiania_yunnanensis_RNA:0.0289206044)0/69:0.0000025183,CUC_Baijiania_yunnanensis_HS2656_GSK:0.0000010011)91.2/100:0.0105992023,((CUC_Thladiantha_cordifolia_RNA:0.0000023292,CUC_Thladiantha_globicarpa_RNA:0.0996139777)96.9/100:0.0053202505,((CUC_Thladiantha_nudiflora_RNA:0.0040470664,(CUC_Thladiantha_punctata_RNA:0.0044865765,CUC_Thladiantha_hookeri:0.0032456470)76.4/55:0.0022460232)0/50:0.0000022744,CUC_Thladiantha_dubia_SB06_GSK:0.0075583181)0/39:0.0012872951)98.8/100:0.0156216243)96.5/100:0.0112986079,((CUC_Indofevillea_khasiana:0.0000020770,CUC_Indofevillea_khasiana_SYS066_GSK:0.0000023795)94.3/100:0.0047844397,CUC_Indofevillea_khasiana_RNA:0.0000024965)99.8/100:0.0198766075)76.6/99:0.0030847114)99.5/100:0.0306497579)100/100:0.1002122781)77.6/47:0.0055202580)99.9/100:0.0367236056)98.6/100:0.0252138375)99.9/100:0.0534752716)83/67:0.0098038115,(ROS_Kerria_japonica_RNA:0.0403052292,(ROS_Malus_baccata_RNA:0.0112220435,ROS_Amelanchier_canadensis_RNA:0.0045933566)100/100:0.0370667857)77.6/83:0.0059251124)61.9/64:0.0039828634)99.4/100:0.0507571362);
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_fabacea_RNA:0.0146244049)90.8/100:0.0302814653)0/91:0.0000021511,((CUC_Echinopepon_bigelovii:0.0045393424,CUC_Echinopepon_bigelovii_RNA:0.0000022473)96.8/100:0.0245113863,CUC_Sicyos_edulis_RNA:0.0372209606)70.3/98:0.0035669602)80.6/97:0.0043748348)79.8/100:0.0039452579)0/84:0.0000027206)93.2/98:0.0350378644)0/32:0.0000021994,(CUC_Linnaeosicyos_amara:0.0000021566,CUC_Linnaeosicyos_amara_SYS507_GSK:0.0049821927)85.8/100:0.0488586565)0/34:0.0000020020,(CUC_Hodgsonia_macrocarpa_HM3926_RNA:0.0033464435,CUC_Hodgsonia_macrocarpa_RNA:0.0037969493)99.7/100:0.0340117673)0/27:0.0000020064,(((((CUC_Trichosanthes_sericeifolia_RNA:0.0044262212,CUC_Trichosanthes_villosa_RNA:0.0043757018)79.1/98:0.0043818824,((CUC_Trichosanthes_rosthornii_1_RNA:0.0000010009,CUC_Trichosanthes_rosthornii_2_RNA:0.0000010009)0/86:0.0000010010,CUC_Trichosanthes_homophylla_SB10_GSK:0.1538904622)75.5/96:0.0223716989)0/47:0.0000023157,CUC_Trichosanthes_truncata_RNA:0.0043874320)91.6/85:0.0088248547,(CUC_Trichosanthes_pilosa_1_RNA:0.0132020114,CUC_Trichosanthes_baviensis_RNA:0.0000022255)97.7/100:0.0166410219)0/43:0.0000021960,((((CUC_Trichosanthes_dunniana_RNA:0.0043849092,CUC_Trichosanthes_lepiniana_RNA:0.0087898046)0/61:0.0000021241,CUC_Trichosanthes_sp_XWB13719_RNA:0.0000024263)77.8/98:0.0043859167,(CUC_Trichosanthes_pedata_RNA:0.0000021967,CUC_Trichosanthes_pubera_RNA:0.0000028214)86.7/88:0.0094253778)90.2/85:0.0141123428,((CUC_Calycophysum_brevipes:0.0085101845,CUC_Sicana_odorifera_RNA:0.0000026443)84.6/100:0.0106278392,CUC_Cionosicys_macranthus_RNA:0.0260025018)99/100:0.0294606341)0/36:0.0000023510)86.6/53:0.0032097578)78/57:0.0032368791,((((((((((((CUC_Ceratosanthes_palmata:0.0731641234,CUC_Halosicyos_ragonesei:0.0000010009)83.5/77:0.0135333838,(CUC_Wilbrandia_ebracteata:0.0057158657,((CUC_Wilbrandia_hibiscoides_WGS:0.0000025156,CUC_Wilbrandia_verticillata_WGS:0.0032654954)87.6/99:0.0032812910,(CUC_Melothrianthus_argenteus:0.0093817558,((CUC_Psiguria_pedata:0.0000025174,CUC_Psiguria_triphylla_RNA:0.0176357629)82.3/100:0.0043572939,CUC_Gurania_lobata_GJ079_RNA:0.0087250060)77.2/90:0.0043590680)0/81:0.0000025675)0/87:0.0014932229)0/26:0.0001020004)0/34:0.0017406774,(((((CUC_Cucurbitella_duriaei:0.0116215884,(CUC_Apodanthera_sp_HS5725_WGS:0.0057201118,(CUC_Melothrianthus_sagittifolius_RNA:0.0044977295,(CUC_Doyerea_emetocathartica:0.0000023137,CUC_Doyerea_trifoliata:0.0046006554)98.5/100:0.0236815701)76.1/98:0.0044372910)0/63:0.0007830056)0/20:0.0000172163,CUC_Kedrostis_nana:0.0000010009)0/25:0.0000268682,CUC_Cucurbitopsis_aspera_RNA:0.0043558781)0/4:0.0000028501,((((CUC_Ibervillea_sonorae_RNA:0.0000020351,CUC_Xerosicyos_perrieri_RNA:0.0000023182)94.5/100:0.0086626681,CUC_Ibervillea_tenuisecta_RNA:0.0000010009)0/58:0.0000020490,(CUC_Ibervillea_maxima:0.0238617638,CUC_Ibervillea_maxima_HM3187_RNA:0.0039217370)76.9/98:0.0108743209)78/99:0.0036888800,CUC_Tumamoca_macdougalii:0.0319040120)93.5/99:0.0138070705)0/7:0.0000020867,(CUC_Kedrostis_africana_RNA:0.0000020795,CUC_Kedrostis_nana_RNA:0.0000020789)92/99:0.0043526538)0/15:0.0000022559)87/69:0.0049272191,CUC_Corallocarpus_glomeruliflorus_RNA:0.0087232700)0/45:0.0000029166,((CUC_Kedrostis_pseudogijef:0.0255333512,CUC_Kedrostis_africana:0.0233504210)0/97:0.0009941382,(CUC_Corallocarpus_boehmii_SB19_GSK:0.0038164318,CUC_Corallocarpus_welwitschii:0.0777298974)88.9/98:0.0143573606)76.6/96:0.0045803140)86.4/70:0.0047690854,(CUC_Seyrigia_gracilis:0.0046595247,CUC_Seyrigia_humbertii_RNA:0.0117784575)77.6/99:0.0058753005)0/48:0.0000025276,((CUC_Trochomeriopsis_diversifolia:0.0000010009,CUC_Trochomeriopsis_diversifolia_RNA:0.0000010009)0/99:0.0000036754,CUC_Eureiandra_eburnea:0.0561455740)0/38:0.0032744390)75.6/46:0.0028631995,(CUC_Dendrosicyos_socotranus:0.0000010009,CUC_Dendrosicyos_socotranus_HS5731_WGS:0.0000026937)95.2/100:0.0136097663)88.8/63:0.0065573415,(CUC_Bambekea_racemosa_HS5726_WGS:0.0000025169,CUC_Austrobryonia_argillicola:0.1577750571)12/26:0.0136167752)77.7/30:0.0031725628,((((CUC_Peponopsis_adhaerens:0.0125761521,CUC_Sicana_odorifera:0.0294465780)78.1/90:0.0084190659,((((((CUC_Cucurbita_maxima_RNA:0.0000023973,CUC_Cucurbita_ecuadorensis_1_RNA:0.0000026153)83.5/99:0.0043386667,(((CUC_Cucurbita_palmata_RNA:0.0000020041,CUC_Cucurbita_digitata_GSK:0.0032872722)91.8/99:0.0065605505,((CUC_Cucurbita_argyrosperma_RNA:0.0000010009,CUC_Cucurbita_moschata_RNA:0.0032695082)87.3/99:0.0032752627,((CUC_Cucurbita_foetidissima_2_RNA:0.0000022698,(CUC_Cucurbita_foetidissima_1_RNA:0.0032747554,CUC_Cucurbita_pedatifolia_RNA:0.0000010009)0/99:0.0000023878)87.1/99:0.0032724875,CUC_Cucurbita_pepo_subsp_pepo_RNA:0.0032735085)0/18:0.0000025244)0/24:0.0000024651)0/71:0.0000021039,(CUC_Cucurbita_lundelliana_RNA:0.0087404797,CUC_Cucurbita_okeechobeensis_RNA:0.0000010009)0/37:0.0000021323)0/28:0.0000026307)0/96:0.0031921738,CUC_Cucurbita_pepo_subsp_texana_RNA:0.0066387742)77.3/96:0.0049502382,CUC_Cucurbita_ficifolia_RNA:0.0053862607)78/99:0.0050373075,(((CUC_Cayaponia_racemosa_RNA:0.0133389352,CUC_Cayaponia_cordata_H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iceraria_GJ113_RNA:0.0000010003,CUC_Lagenaria_siceraria_var_microcarpa_RNA:0.0000010003)98.7/100:0.0040911004,CUC_Lagenaria_siceraria_var_siceraria_WGS:0.0008298472)0/85:0.0000029034,CUC_Lagenaria_siceraria_var_hispida_RNA:0.0046928981)99.5/100:0.0128166523)85.4/59:0.0018282586)0/22:0.0001040644,((CUC_Coccinia_grandis_XWB13686_RNA:0.0272943343,(CUC_Coccinia_rehmannii_GJ090_RNA:0.0025495646,CUC_Coccinia_trilobata_RNA:0.0075930576)99.7/100:0.0126310828)95.8/100:0.0068474202,(CUC_Diplocyclos_palmatus:0.0056534430,CUC_Diplocyclos_palmatus_RNA:0.0015078801)79.4/94:0.0087500006)98.5/99:0.0099572607)85.5/50:0.0021958219,((((((CUC_Cucumis_anguria_WGS:0.0051599876,(((CUC_Cucumis_prophetarum:0.0009739776,CUC_Cucumis_prophetarum_WGS:0.0000026591)85.3/100:0.0022120836,CUC_Cucumis_dipsaceus_WGS:0.0015401301)90.3/100:0.0022150239,(CUC_Cucumis_myriocarpus_WGS:0.0015569628,CUC_Cucumis_zeyherii_WGS:0.0023414360)89.7/100:0.0015631947)75.1/100:0.0005822080)85.3/100:0.0014945949,CUC_Cucumis_rigidus:0.0070756424)72.7/100:0.0007576493,(CUC_Cucumis_omissus_HS5733_WGS:0.0073289427,CUC_Cucumis_ficifolius_WGS:0.0086098442)90.4/100:0.0051619533)98.7/100:0.0077035994,(CUC_Cucumis_metuliferus_2_RNA:0.0009682315,CUC_Cucumis_metuliferus_1_RNA:0.0042411820)99.9/100:0.0094169168)73/100:0.0007007375,((((CUC_Cucumis_hystrix_RNA:0.0000010003,CUC_Cucumis_hystrix_WGS:0.0015760015)99/100:0.0054888646,(CUC_Cucumis_sativus_var_hardwickii_RNA:0.0036313946,CUC_Cucumis_sativus_var_sativus_RNA:0.0056779760)86.4/100:0.0019355390)99.3/100:0.0067216692,CUC_Cucumis_maderaspatanus_RNA:0.0093562945)77.2/100:0.0014059532,((CUC_Cucumis_melo_RNA:0.0007599543,CUC_Cucumis_melo_subsp_melo_WGS:0.0046065129)99/100:0.0058251380,CUC_Cucumis_melo_subsp_agrestis_WGS:0.0000023366)100/100:0.0180138609)99.6/100:0.0080823207)99.8/100:0.0165206459,CUC_Muellerargia_timorensis:0.0229595315)94/91:0.0058904309)69.1/51:0.0022857901,(((((((CUC_Solena_heterophylla:0.0034956017,CUC_Solena_amplexicaulis_RNA:0.0097399632)98.2/100:0.0078159935,CUC_Khmeriosicyos_harmandii:0.0128026926)74.6/100:0.0007486255,CUC_Lemurosicyos_variegata_HS0262_WGS:0.0054170402)0/79:0.0000021713,CUC_Borneosicyos_simplex:0.0100415510)99.1/100:0.0094605377,(CUC_Cephalopentandra_ecirrhosa:0.0039383929,CUC_Cephalopentandra_ecirrhosa_RNA:0.0017257729)100/100:0.0215492144)83.7/100:0.0024595800,CUC_Raphidiocystis_welwitschii_HS5553_WGS:0.0279886818)88/99:0.0050953643,(CUC_Acanthosicyos_horridus:0.0349285931,CUC_Coccinia_sessilifolia:0.0292384111)97.7/97:0.0126582289)54.6/67:0.0013841581)72.1/56:0.0009618002,(((CUC_Melothria_campestris:0.0140240320,CUC_Melothria_sphaerocarpa_RNA:0.0121693098)71.3/100:0.0049123605,CUC_Melothria_pendula:0.0167080642)99.9/100:0.0142925217,CUC_Indomelothria_chlorocarpa:0.0241573861)96.4/100:0.0070281361)72.7/66:0.0036449800,CUC_Dactyliandra_welwitschii:0.0292831712)99.8/100:0.0184124945,((((((((((CUC_Ceratosanthes_palmata:0.0049877806,CUC_Halosicyos_ragonesei:0.0019495505)98.5/100:0.0070000013,CUC_Apodanthera_sp_HS5725_WGS:0.0100521700)74.3/56:0.0008665355,((((CUC_Doyerea_emetocathartica:0.0059700159,CUC_Doyerea_trifoliata:0.0021260554)83.6/100:0.0022247048,CUC_Pseudoapodanthera_villosa:0.0152873886)98.8/100:0.0086821390,((CUC_Melothrianthus_argenteus:0.0089441356,((CUC_Wilbrandia_hibiscoides_WGS:0.0007614791,CUC_Wilbrandia_verticillata_WGS:0.0007679114)98.9/100:0.0089763343,CUC_Wilbrandia_ebracteata:0.0066447869)72.4/100:0.0012368054)93.6/99:0.0052018478,((CUC_Psiguria_pedata:0.0030148662,CUC_Gurania_subumbellata:0.0033235615)21.3/82:0.0013708083,(CUC_Gurania_lobata_GJ079_RNA:0.0045842585,CUC_Psiguria_triphylla_RNA:0.0128109084)52.2/82:0.0028870526)78.1/98:0.0016644430)72/99:0.0007888779)95.2/100:0.0037282532,(CUC_Tumamoca_macdougalii:0.0150344481,((CUC_Cucurbitopsis_aspera_RNA:0.0089954110,CUC_Ibervillea_sonorae_RNA:0.0931311537)67.4/59:0.0028717908,(CUC_Ibervillea_maxima:0.0024812149,CUC_Ibervillea_maxima_HM3187_RNA:0.0008041444)99.2/100:0.0072660253)64.3/57:0.0021488624)0/34:0.0000021537)0/14:0.0000025621)73/24:0.0010265458,CUC_Cucurbitella_duriaei:0.0097745786)76.2/29:0.0010460115,CUC_Kedrostis_bennettii:0.0107359482)77.2/29:0.0010669329,CUC_Ibervillea_tenuisecta_RNA:0.0425435072)76.6/69:0.0006981158,(CUC_Kedrostis_nana:0.0000021023,(CUC_Kedrostis_africana_RNA:0.0000027741,CUC_Kedrostis_nana_RNA:0.0000022612)50.1/100:0.0052710686)97.8/100:0.0100443604)87/71:0.0025008735,((CUC_Corallocarpus_welwitschii:0.0041069746,CUC_Corallocarpus_boehmii_SB19_GSK:0.0061941823)98.5/100:0.0081853925,((CUC_Kedrostis_africana:0.0119271657,CUC_Kedrostis_pseudogijef:0.0255563569)87.1/95:0.0031283712,CUC_Corallocarpus_glomeruliflorus_RNA:0.0176043138)0/59:0.0000024209)86.1/96:0.0035299899)95/70:0.0052673193,((((CUC_Trochomeriopsis_diversifolia:0.0000023843,CUC_Trochomeriopsis_diversifolia_RNA:0.0000027872)99.9/100:0.0111081566,(CUC_Dendrosicyos_socotranus:0.0000027996,CUC_Dendrosicyos_socotranus_HS5731_WGS:0.0000025226)100/100:0.0176059339)0/69:0.0000027560,CUC_Kedrostis_elongata:0.0070714528)0/96:0.00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_HS5725_WGS:0.0091113057,(CUC_Cucurbitopsis_aspera_RNA:0.0074826194,CUC_Cucurbitella_duriaei:0.0106351690)76.5/97:0.0035544754)0/90:0.0003672095,CUC_Ceratosanthes_palmata:0.0030059928)0/42:0.0000187175,CUC_Halosicyos_ragonesei:0.0064107809)0/61:0.0014107846)0/5:0.0000025145,((CUC_Corallocarpus_glomeruliflorus_RNA:0.0091354398,(CUC_Corallocarpus_boehmii_SB19_GSK:0.0000025834,CUC_Corallocarpus_welwitschii:0.0110795682)93.1/99:0.0080264730)74.6/82:0.0017896735,((((((CUC_Gurania_lobata_GJ079_RNA:0.0036383384,CUC_Psiguria_triphylla_RNA:0.0054820503)0/92:0.0017488800,CUC_Melothrianthus_argenteus:0.0142038467)0/48:0.0000023181,CUC_Wilbrandia_ebracteata:0.0084357485)0/49:0.0000022758,CUC_Psiguria_pedata:0.0000009999)0/93:0.0000028919,(CUC_Wilbrandia_hibiscoides_WGS:0.0017933813,CUC_Wilbrandia_verticillata_WGS:0.0035975602)79/100:0.0018145184)94.8/98:0.0054177439,(CUC_Melothrianthus_sagittifolius_RNA:0.0182564305,(CUC_Doyerea_emetocathartica:0.0089508586,CUC_Doyerea_trifoliata:0.0045354295)93.7/99:0.0135320515)0/79:0.0000029491)80.3/97:0.0018123354)0/9:0.0000024216)0/45:0.0000026785,(CUC_Kedrostis_africana_RNA:0.0017923494,(CUC_Kedrostis_nana_RNA:0.0000022971,CUC_Kedrostis_nana:0.0000023576)92.4/100:0.0054505061)98.5/100:0.0109107210)33.1/57:0.0020382501,((CUC_Seyrigia_humbertii_RNA:0.0075872840,CUC_Seyrigia_gracilis:0.0093293288)84.7/94:0.0049291520,(CUC_Trochomeriopsis_diversifolia_RNA:0.0034279298,CUC_Trochomeriopsis_diversifolia:0.0588226992)82.3/88:0.0061685714)91.1/93:0.0072758445)94.6/95:0.0091503566,(CUC_Bambekea_racemosa_HS5726_WGS:0.0156049449,CUC_Eureiandra_eburnea:0.0256966171)77.6/92:0.0047680784)92.6/92:0.0091851799)93.9/85:0.0070733139,(((CUC_Echinopepon_bigelovii_RNA:0.0040029875,CUC_Echinopepon_bigelovii:0.0044852453)99.5/100:0.0245185701,((CUC_Marah_fabacea_RNA:0.0038206952,CUC_Marah_macrocarpa_RNA:0.0070855933)62.3/100:0.0076114151,CUC_Marah_fabacea:0.0901413137)86.3/96:0.0111801090)93.8/95:0.0117823584,((CUC_Hodgsonia_macrocarpa_HM3926_RNA:0.0000021228,CUC_Hodgsonia_heteroclita_SYS034_GSK:0.0280891368)80/100:0.0034706897,(CUC_Hodgsonia_macrocarpa_RNA:0.0000020064,CUC_Hodgsonia_macrocarpa:0.0072725167)0/15:0.0020956191)100/100:0.0338084333)84/61:0.0044897296)74.6/47:0.0018080811,((((((CUC_Cayaponia_selysioides:0.0313576881,CUC_Polyclathra_cucumerina:0.0320099504)73.5/71:0.0068288113,(CUC_Cionosicys_macranthus_HS2657_GSK:0.0222592327,CUC_Cionosicys_macranthus:0.0007596556)100/100:0.0461352608)84.8/68:0.0059225734,(((((((CUC_Trichosanthes_baviensis_RNA:0.0000028062,CUC_Trichosanthes_baviensis_SYS319_GSK:0.0403946337)80.4/91:0.0018127440,CUC_Trichosanthes_pilosa_1_RNA:0.0036076736)78.8/91:0.0028793082,(CUC_Trichosanthes_pilosa_2_RNA:0.0044605035,CUC_Trichosanthes_pilosa_SYS242_GSK:0.1895176004)24.2/95:0.0018584815)94.9/89:0.0114623932,(CUC_Trichosanthes_anguina_RNA:0.0000020670,CUC_Trichosanthes_cucumerina:0.0066353297)75.1/98:0.0055024649)76.6/89:0.0026912129,((CUC_Trichosanthes_rosthornii_1_RNA:0.0000023298,CUC_Trichosanthes_rosthornii_2_RNA:0.0000027522)94.4/100:0.0072030121,(CUC_Trichosanthes_villosa_RNA:0.0000028286,(CUC_Trichosanthes_sericeifolia_RNA:0.0023854128,CUC_Trichosanthes_truncata_RNA:0.0042174138)0/98:0.0000029607)74.1/100:0.0018063347)94.5/100:0.0054243798)92.1/90:0.0055802958,((((CUC_Trichosanthes_cucumeroides_RNA:0.0090975178,(CUC_Trichosanthes_dunniana_RNA:0.0016483714,CUC_Trichosanthes_pubera_RNA:0.0048215807)0/91:0.0001363502)0/90:0.0036269500,CUC_Trichosanthes_nervifolia_SB18_GSK:0.1646686740)0/34:0.0000023441,((CUC_Trichosanthes_pedata_RNA:0.0000009999,((CUC_Trichosanthes_lepiniana_RNA:0.0000009999,CUC_Trichosanthes_tricuspidata_SYS145_GSK:0.0000009999)81.9/100:0.0019252643,CUC_Trichosanthes_rubriflos_GJ110_RNA:0.0056013372)0/23:0.0000025995)0/38:0.0000025566,CUC_Trichosanthes_sp_XWB13719_RNA:0.0072737321)0/40:0.0000023066)91.6/96:0.0072312864,CUC_Trichosanthes_scabra_RNA:0.0110328807)98.5/98:0.0130284720)56.3/91:0.0006742023,((CUC_Linnaeosicyos_amara:0.0027683705,CUC_Linnaeosicyos_amara_SYS507_GSK:0.0351979073)96.5/99:0.0206339092,(((((CUC_Echinopepon_milliflorus:0.0363211270,CUC_Rytidostylis_longisepala:0.2429960037)82.6/93:0.0264371668,(CUC_Cyclanthera_mathewsii_RNA:0.0221442637,CUC_Cyclanthera_pedata_RNA:0.0282964892)81.6/93:0.0137490602)95.7/99:0.0250249444,CUC_Echinocystis_lobata_RNA:0.0220369696)84.6/98:0.0059900730,(CUC_Frantzia_pittieri_RNA:0.0076874835,CUC_Sicyos_edulis_RNA:0.0293978046)95.4/91:0.0094571463)0/69:0.0000024820,(CUC_Sicyos_angulatus_GSK:0.0088927997,CUC_Microsechium_helleri:0.0488872616)94.1/100:0.0233717678)99/99:0.0193975728)94.6/99:0.0115520376)75.6/85:0.0024395346)77.1/57:0.0017634200,(((CUC_Herpetospermum_pedunculosum:0.0032279795,CUC_Herpetospermum_pedunculosum_SB13_GSK:0.0348114984)0/84:0.0000024169,CUC_Herpetospermum_pedunculosum_RNA:0.0000021703)100/100:0.0336921963,((CUC_Schizopepon_bryoniifolius_RNA:0.0036191057,CUC_Schizopepon_monoicus_RNA:0.0054667747)96.6/100:0.0234446267,CUC_Schizopepon_bryoniifolius:0.0774949075)92.5/98:0.0204369852)97.3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190,((CUC_Dendrosicyos_socotranus:0.0000022351,(CUC_Dendrosicyos_socotranus_HS5731_WGS:0.0000020229,CUC_Dendrosicyos_socotranus_SB25_GSK:0.0000027569)82.3/100:0.0012275842)99.8/100:0.0164639277,((CUC_Trochomeriopsis_diversifolia:0.0082446811,CUC_Trochomeriopsis_diversifolia_RNA:0.0015905414)85.3/100:0.0039346870,CUC_Kedrostis_bennettii:0.0418055750)75.4/55:0.0019899689)71/55:0.0011328038)0/37:0.0000023257,(CUC_Seyrigia_humbertii_RNA:0.0068595708,CUC_Seyrigia_gracilis:0.0085854037)95.9/100:0.0068497685)0/36:0.0000023779,CUC_Kedrostis_elongata:0.0133270549)0/41:0.0011568993)90.1/97:0.0049068498,CUC_Eureiandra_eburnea:0.0078963896)71.6/100:0.0019416676,CUC_Bambekea_racemosa_HS5726_WGS:0.0233620345)99/98:0.0145956836)73.9/91:0.0033319539,((((((((((((((CUC_Citrullus_amarus_WGS:0.0000000000,CUC_Citrullus_lanatus_3_WGS:0.0000000000):0.0000010029,CUC_Citrullus_lanatus_2_WGS:0.0000010029)0/90:0.0000010028,(CUC_Citrullus_lanatus_1_WGS:0.0000010029,CUC_Citrullus_mucosospermus_WGS:0.0000010029)0/49:0.0000020763)76.1/96:0.0012309085,((CUC_Citrullus_colocynthis_WGS:0.0040175028,CUC_Citrullus_rehmii_WGS:0.0013319480)0/77:0.0000021201,(CUC_Citrullus_ecirrhosus_WGS:0.0000020887,CUC_Citrullus_ecirrhosus:0.0000021495)87.4/100:0.0024602917)78.3/100:0.0012301849)90/100:0.0045075991,CUC_Citrullus_naudinianus_WGS:0.0218465561)94.2/100:0.0072110957,((((CUC_Lagenaria_siceraria_GJ113_RNA:0.0000000000,CUC_Lagenaria_siceraria_var_siceraria_WGS:0.0000000000):0.0000000000,CUC_Lagenaria_siceraria_var_microcarpa_RNA:0.0000000000):0.0000010029,CUC_Lagenaria_siceraria_var_hispida_RNA:0.0000010029)97/100:0.0094520207,CUC_Peponium_vogelii_RNA:0.0200107746)71.1/96:0.0041964718)43.1/89:0.0019605399,(((((((CUC_Cucumis_hystrix_WGS:0.0013329635,CUC_Cucumis_hystrix_RNA:0.0000021667)89.6/100:0.0036208632,CUC_Cucumis_maderaspatanus_RNA:0.0071318250)86.4/100:0.0029684636,(CUC_Cucumis_sativus_var_hardwickii_RNA:0.0000025971,CUC_Cucumis_sativus_var_sativus_RNA:0.0012348093)98.7/100:0.0086945659)73.4/100:0.0017413459,(CUC_Cucumis_melo_subsp_agrestis_WGS:0.0000022638,(CUC_Cucumis_melo_subsp_melo_WGS:0.0000025027,CUC_Cucumis_melo_RNA:0.0000022357)84.3/100:0.0012381909)98.9/100:0.0087571163)86.3/100:0.0034237125,(CUC_Cucumis_metuliferus_1_RNA:0.0000010029,CUC_Cucumis_metuliferus_2_RNA:0.0000010029)100/100:0.0177622086)72.7/100:0.0010668808,(((CUC_Cucumis_omissus_HS5733_WGS:0.0066991725,CUC_Cucumis_rigidus:0.0019729396)0/51:0.0000026792,(CUC_Cucumis_anguria_WGS:0.0040266220,((CUC_Cucumis_zeyherii_WGS:0.0000020268,(CUC_Cucumis_prophetarum_WGS:0.0000022160,CUC_Cucumis_prophetarum:0.0000029394)92.6/100:0.0013361647)0/44:0.0000023715,(CUC_Cucumis_dipsaceus_WGS:0.0026851576,CUC_Cucumis_myriocarpus_WGS:0.0080805649)75.4/99:0.0013337661)0/85:0.0000023467)75.7/95:0.0013302891)0/29:0.0000021692,CUC_Cucumis_ficifolius_WGS:0.0122363359)96.5/100:0.0069183758)100/100:0.0177339739,(((CUC_Trochomeria_macrocarpa_RNA:0.0000020663,CUC_Trochomeria_macrocarpa:0.0000010029)96.1/100:0.0075550838,CUC_Dactyliandra_welwitschii:0.0264369580)88.8/100:0.0037706190,(CUC_Benincasa_hispida_RNA:0.0000021286,CUC_Benincasa_hispida:0.0000022582)99.7/100:0.0164000279)74.8/100:0.0013132749)39.3/92:0.0047855922)84.5/82:0.0039791893,(((CUC_Solena_amplexicaulis_RNA:0.0013781266,CUC_Solena_heterophylla:0.0155265428)95.8/99:0.0097053673,(CUC_Lemurosicyos_variegata:0.1017348698,CUC_Lemurosicyos_variegata_HS0262_WGS:0.0096826043)81.8/98:0.0115695841)94.7/97:0.0081603845,((CUC_Cephalopentandra_ecirrhosa_RNA:0.0000021303,CUC_Cephalopentandra_ecirrhosa:0.0118048063)99.9/100:0.0291187816,CUC_Raphidiocystis_welwitschii_HS5553_WGS:0.0325031108)62.5/97:0.0005573017)93.1/98:0.0047685237)81.1/79:0.0023769125,(((((CUC_Zehneria_maysorensis_RNA:0.0012369046,CUC_Zehneria_mucronata_RNA:0.0012368972)75.2/100:0.0019066628,(CUC_Zehneria_scabra_RNA:0.0030453190,CUC_Zehneria_scabra:0.0080813655)84.8/86:0.0029959161)82.6/86:0.0033097556,CUC_Zehneria_indica_RNA:0.0179443156)18.8/91:0.0018332879,CUC_Zehneria_pallidinervia_RNA:0.0157683889)89.4/100:0.0067494381,CUC_Zehneria_sp:0.0205310894)90.1/99:0.0068445585)91.4/95:0.0039827431,((CUC_Coccinia_grandis_RNA:0.0012048521,CUC_Coccinia_grandis_XWB13686_RNA:0.0062570620)99.7/100:0.0114242376,(CUC_Coccinia_trilobata_RNA:0.0087792539,CUC_Coccinia_rehmannii_GJ090_RNA:0.0062577644)92.9/100:0.0050165425)75.4/62:0.0012264232)74.3/57:0.0010423438,(CUC_Diplocyclos_palmatus_RNA:0.0000028354,CUC_Diplocyclos_palmatus:0.0000010029)99.9/100:0.0230517685)84.6/76:0.0042053132,(((CUC_Melothria_campestris:0.0094223446,CUC_Melothria_sphaerocarpa_RNA:0.0156093489)87.4/100:0.0072558927,(CUC_Melothria_pendula:0.0000021415,CUC_Melothria_pendula_RNA:0.0027745357)99.2/100:0.0174821661)81.3/100:0.0042744185,CUC_Indomelothria_chlorocarpa:0.0227061894)99.8/100:0.0258842661)70/63:0.0035850335,CUC_Scopellaria_diversifolia:0.0284068307)90.1/98:0.0080227696,((((CUC_Ecballium_elaterium:0.0188009143,CUC_Ecballium_elaterium_RNA:0.0000026472)100/100:0.0421265484,(CUC_Bryonia_marmorata:0.0016306195,CUC_Bryonia_di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(ROS_Sanguisorba_minor_RNA:0.0501691435,ROS_Rosa_palustris_RNA:0.0174191698,((((ROS_Dryas_octopetala_RNA:0.0101402854,ROS_Cercocarpus_ledifolius_RNA:0.0115799921)99.8/100:0.0322907216,(ROS_Physocarpus_opulifolius_RNA:0.0498047446,((ROS_Kerria_japonica_RNA:0.0320505534,(ROS_Cotoneaster_transcaucasicus_RNA:0.0114434240,((ROS_Sorbus_koehneana_RNA:0.0052886108,ROS_Malus_baccata_RNA:0.0042342860)75.3/100:0.0021103795,ROS_Amelanchier_canadensis_RNA:0.0073860026)37.3/100:0.0016034585)100/100:0.0465504756)76.3/100:0.0048554727,ROS_Aruncus_dioicus_RNA:0.0856675055)63.6/99:0.0067628082)87.6/100:0.0079169052)80.4/100:0.0060120348,(((ROS_Elaeagnus_pungens_RNA:0.1275687035,(ROS_Ulmus_alata_RNA:0.1258575144,((ROS_Urtica_dioica_RNA:0.1839570926,(ROS_Morus_nigra_RNA:0.0502802387,ROS_Ficus_religiosa_RNA:0.0501189740)94.4/100:0.0247533424)89.1/100:0.0177470118,(ROS_Celtis_occidentalis_RNA:0.0375575689,(ROS_Humulus_lupulus_RNA:0.0192875008,((ROS_Cannabis_sativa_xylem_RNA:0.0000010008,ROS_Cannabis_sativa_stem_peel_RNA:0.0000010008)0/88:0.0000010008,(ROS_Cannabis_sativa_stem_RNA:0.0000010008,ROS_Cannabis_sativa_core_RNA:0.0000010008)81.5/100:0.0015925231)100/100:0.0457870728)99.5/100:0.0392588631)98.2/100:0.0273029109)84.1/100:0.0102306505)97.9/100:0.0325119250)29.4/91:0.0086599158,((ROS_Ziziphus_jujuba_RNA:0.0900571397,APO_Pilostyles_thurberi_RNA:0.4220510924)68.8/93:0.0445736220,(ROS_Frangula_caroliniana_RNA:0.0095956169,ROS_Rhamnus_japonica_RNA:0.0237147833)96.6/100:0.0333614457)98.1/94:0.0378007902)92.4/94:0.0129810416,((FAG_Lophozonia_obliqua_RNA:0.0422201589,((FAG_Fagus_sylvatica_RNA:0.0287261081,(FAG_Quercus_shumardii_RNA:0.0136942337,(FAG_Castanea_pumila_RNA:0.0029074224,FAG_Castanea_crenata_RNA:0.0061928619)88.5/100:0.0048784256)99.7/100:0.0247023173)98.6/100:0.0204632657,((FAG_Betula_pendula_RNA:0.0212138802,FAG_Casuarina_equisetifolia_RNA:0.0566017607)93.3/100:0.0128020711,(FAG_Morella_cerifera_RNA:0.0781498154,FAG_Juglans_nigra_RNA:0.0602426789)65.1/99:0.0023672290)91.5/100:0.0070644672)85/100:0.0061269869)99.8/100:0.0337102856,(((ANI_Anisophyllea_cinnamomoides:0.0159939857,ANI_Anisophyllea_purpurascens_GSK:0.0093326604)97.4/100:0.0251648322,ANI_Poga_oleosa:0.0252021929)100/100:0.1058758242,(((((COR_Coriaria_nepalensis:0.0254849060,COR_Coriaria_nepalensis_RNA:0.0000028433)100/100:0.1146387056,CRN_Corynocarpus_laevigatus_HS5848_WGS:0.0708596633)91.5/100:0.0176499530,((DAT_Datisca_cannabina:0.0199088798,(((DAT_Datisca_glomerata_WGS:0.0000000000,DAT_Datisca_glomerata_root_RNA:0.0000000000):0.0000000000,DAT_Datisca_glomerata_nodule_RNA:0.0000000000):0.0000025570,DAT_Datisca_glomerata_leaf_RNA:0.0000027624)96.6/100:0.0227947185)99.9/100:0.0753220349,((((BEG_Begonia_conchifolia_RNA:0.0097333475,BEG_Begonia_sp_RNA:0.0047353648)87.6/100:0.0053336300,(BEG_Begonia_fuchsioides_leaf_RNA:0.0000010008,BEG_Begonia_fuchsioides_root_RNA:0.0000010008)100/100:0.0558179971)91.4/100:0.0132280354,BEG_Begonia_coptidifolia_WGS:0.0370846575)35.5/95:0.0060306459,BEG_Begonia_petasitifolia:0.0211968217)100/100:0.1578865161)89.7/93:0.0203259647)23.2/83:0.0043793886,(TET_Octomeles_sp:0.0543814480,TET_Tetrameles_nudiflora:0.0718340911)99.3/100:0.0723064727)74.9/90:0.0032574816,(((((((((((((CUC_Nothoalsomitra_suberosa_SB27_GSK:0.0000010008,CUC_Nothoalsomitra_suberosa:0.0000028392)99.2/100:0.0149565335,(CUC_Linnaeosicyos_amara:0.0027053663,CUC_Linnaeosicyos_amara_SYS507_GSK:0.0494043285)99.9/100:0.0335561122)22.9/66:0.0022838191,(CUC_Luffa_aegyptiaca_SYS018_GSK:0.0057197308,CUC_Luffa_sepium:0.0000028939)93.8/100:0.0153968746)84.9/97:0.0033824982,((((((CUC_Cyclanthera_pedata_RNA:0.0111407235,CUC_Echinopepon_milliflorus:0.0438748182)0/63:0.0000025498,CUC_Rytidostylis_longisepala:0.0155275562)93.4/93:0.0126660832,((CUC_Echinocystis_lobata_RNA:0.0018043889,CUC_Echinocystis_lobata:0.0000010008)97.3/100:0.0117832244,(CUC_Marah_fabacea_RNA:0.0015839942,CUC_Marah_macrocarpa_RNA:0.0080473715)87/100:0.0040699339)90.2/98:0.0048580843)85.3/93:0.0040397956,((CUC_Echinopepon_bigelovii_RNA:0.0040134383,CUC_Echinopepon_bigelovii:0.0271176383)97.3/100:0.0137530362,((CUC_Sicyos_angulatus_GSK:0.0113957175,CUC_Microsechium_helleri:0.0199907192)92/100:0.0085464873,CUC_Sicyos_edulis_RNA:0.0161974392)73.7/100:0.0015116202)54/98:0.0031035457)96.1/93:0.0099001807,((CUC_Hodgsonia_macrocarpa:0.0019307777,CUC_Hodgsonia_macrocarpa_RNA:0.0000027277)84.1/100:0.0049400270,CUC_Hodgsonia_macrocarpa_HM3926_RNA:0.0048228831)100/100:0.0314561904)81.7/93:0.0054012420,(((((CUC_Trichosanthes_truncata_RNA:0.0128477787,CUC_Trichosanthes_villosa_RNA:0.0000027480)88.8/100:0.0043225180,CUC_Trichosanthes_sericeifolia_RNA:0.0023793256)0/64:0.0000027522,CUC_Trichosanthes_truncata_SYS368_GSK:0.0031981937)0/82:0.0000022236,((CUC_Trichosanthes_rosthornii_2_RNA:0.0000010008,CUC_Trichosanthes_rosthornii_1_RNA:0.0025667179)0/80:0.0000024598,CUC_Trichosanthes_homophylla_SB10_GSK:0.0000010008)88.6/100:0.0064856260)98.8/100:0.0112982179,((CUC_Trichosanthes_baviensis_RNA:0.0056901686,(CUC_Trichosanthes_pi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_Ecballium_elaterium_RNA:0.0000021134)98.3/100:0.0483961464)72.2/59:0.0021990055)79.4/67:0.0055440791,((CUC_Cogniauxia_podolaena:0.0332507440,(((CUC_Ampelosicyos_humblotii_1:0.0020909872,((CUC_Schizopepon_bryoniifolius:0.0121385236,CUC_Herpetospermum_pedunculosum:0.0237886871)76.9/26:0.0523653188,(CUC_Solena_heterophylla:0.0262037948,CUC_Dactyliandra_welwitschii:0.0321992981)49.2/66:0.0308692563)73.1/15:0.0415022613)97.8/71:0.1039863671,CUC_Ampelosicyos_humblotii_SB12_GSK:0.0894552961)83.2/76:0.0244122861,CUC_Ampelosicyos_humblotii_2:0.0104883098)0/70:0.0006160645)0/55:0.0000025369,((CUC_Telfairia_pedata_RNA:0.0000025703,CUC_Telfairia_pedata:0.0030690422)70.2/96:0.0036404442,CUC_Telfairia_occidentalis_WGS:0.0759519125)98.4/98:0.0289201427)98/76:0.0225068056)82.5/65:0.0112411683,(((CUC_Luffa_sepium:0.0000010010,CUC_Luffa_aegyptiaca_RNA:0.0000020841)85.9/100:0.0113730610,CUC_Luffa_acutangula_RNA:0.0051957496)89.8/100:0.0086496062,((CUC_Linnaeosicyos_amara:0.0041182790,CUC_Linnaeosicyos_amara_SYS507_GSK:0.0000025765)94.5/100:0.0415702791,(((((CUC_Cyclanthera_mathewsii_RNA:0.0025057842,CUC_Cyclanthera_pedata_RNA:0.0000022117)99.9/100:0.0398882905,((CUC_Sicyos_angulatus_GSK:0.0113059434,CUC_Microsechium_helleri:0.0091807676)96.4/100:0.0195398711,CUC_Sicyos_edulis_RNA:0.0096573175)78/100:0.0055583907)76.3/100:0.0049518176,CUC_Echinopepon_bigelovii_RNA:0.0232293779)54.1/99:0.0059016199,CUC_Echinocystis_lobata_RNA:0.0177477603)77.2/100:0.0058838935,(CUC_Marah_macrocarpa_RNA:0.0260549518,CUC_Echinopepon_bigelovii:0.0486408337)57.6/89:0.0126139584)90.1/82:0.0134619021)75.9/83:0.0058057849)94.3/82:0.0134669003)60.4/48:0.0024547426,((((((((((((((CUC_Citrullus_ecirrhosus:0.0000010010,CUC_Citrullus_lanatus_2_WGS:0.0221610748)0/22:0.0000023915,CUC_Citrullus_lanatus_3_WGS:0.0000010010)0/21:0.0000026422,CUC_Citrullus_mucosospermus_WGS:0.0535222399)98.6/34:0.0568525886,((CUC_Citrullus_amarus_WGS:0.0085851074,CUC_Citrullus_ecirrhosus_WGS:0.0000020745)0/74:0.0000020066,CUC_Citrullus_lanatus_1_WGS:0.0000010010)0/49:0.0044803930)85.4/83:0.0100273477,(CUC_Citrullus_colocynthis_WGS:0.0026310409,CUC_Citrullus_rehmii_WGS:0.0026239701)0/75:0.0000023008)97.9/89:0.0288036913,CUC_Trochomeria_macrocarpa:0.0838543625)0/34:0.0000023299,(CUC_Lagenaria_siceraria_var_siceraria_WGS:0.0032964605,CUC_Lagenaria_siceraria_var_microcarpa_RNA:0.0025531454)99.1/99:0.0186215030)38.3/49:0.0025415572,((((((CUC_Cephalopentandra_ecirrhosa:0.0000010010,CUC_Cephalopentandra_ecirrhosa_RNA:0.0000010010)95.2/100:0.0116885892,CUC_Raphidiocystis_welwitschii_HS5553_WGS:0.0118452211)97/100:0.0146348329,CUC_Solena_amplexicaulis_RNA:0.0109509151)0/85:0.0076797684,CUC_Borneosicyos_simplex:0.0074067369)0/30:0.0000021376,CUC_Khmeriosicyos_harmandii:0.0148188363)0/76:0.0031072431,(CUC_Lemurosicyos_variegata_HS0262_WGS:0.0039606966,CUC_Lemurosicyos_variegata:0.0000023870)78.2/99:0.0039402141)92.9/82:0.0087236190)82.2/77:0.0062188837,(((CUC_Melothria_campestris:0.0148234833,CUC_Melothria_pendula:0.0994068258)0/83:0.0000023516,CUC_Melothria_pendula_RNA:0.0149323865)0/89:0.0000026513,(CUC_Melothria_sphaerocarpa_RNA:0.0000022423,CUC_Indomelothria_chlorocarpa:0.0286655005)81/100:0.0025513080)99.9/99:0.0313864435)92.1/78:0.0106430518,CUC_Bambekea_racemosa_HS5726_WGS:0.0041607501)0/72:0.0049681783,CUC_Baijiania_yunnanensis_RNA:0.0322758531)0/63:0.0000014584,((CUC_Wilbrandia_verticillata_WGS:0.0118665504,CUC_Kedrostis_africana_RNA:0.0137140798)96.2/81:0.0200899246,(CUC_Herpetospermum_pedunculosum_RNA:0.0176221247,(CUC_Schizopepon_bryoniifolius_RNA:0.0092658054,CUC_Schizopepon_monoicus_RNA:0.0027845494)96.1/100:0.0162997978)96.5/100:0.0182385203)73.5/78:0.0025798069)73/67:0.0025434365,((((((((((CUC_Trichosanthes_dunniana_RNA:0.0026711632,CUC_Trichosanthes_lepiniana_RNA:0.0027093264)74.9/100:0.0027656485,CUC_Trichosanthes_pedata_RNA:0.0108105793)95.6/72:0.0112579450,CUC_Trichosanthes_tricuspidata_SYS145_GSK:0.0213426338)69.3/69:0.0017986766,(CUC_Trichosanthes_sp_XWB13719_RNA:0.0043334590,CUC_Trichosanthes_nervifolia_SB18_GSK:0.0219290205)0/61:0.0007488297)0/27:0.0000023726,CUC_Trichosanthes_cucumeroides_RNA:0.0177565063)74.3/98:0.0046329199,CUC_Trichosanthes_scabra_RNA:0.0000023445)80/80:0.0046602328,CUC_Trichosanthes_tubiflora_SYS506_GSK:0.0247565931)73.7/67:0.0031351847,(((CUC_Trichosanthes_rosthornii_1_RNA:0.0000010010,CUC_Trichosanthes_rosthornii_2_RNA:0.0071984486)0/88:0.0000020549,CUC_Marah_fabacea_RNA:0.0237622922)80.6/82:0.0038998292,CUC_Trichosanthes_homophylla_SB10_GSK:0.0500317922)75.3/68:0.0035332470)0/42:0.0000017328,CUC_Nothoalsomitra_suberosa:0.0222241857)0/40:0.0024835295,(((CUC_Trichosanthes_baviensis_RNA:0.0028665638,CUC_Trichosanthes_pilosa_2_RNA:0.0060147079)0/86:0.0000021211,(CUC_Trichosanthes_pilosa_1_RNA:0.0315925137,CUC_Trichosanthes_lobata_SYS456_GSK:0.0339379694)41.2/48:0.0210675615)97/92:0.0228508662,(CUC_Hodgsonia_macrocarpa_RNA:0.0000020941,(CUC_Hodgsonia_macrocarpa:0.0323352165,CUC_Hodgsonia_macrocarpa_HM3926_RNA:0.0335702959)0/76:0.0000022777)100/100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19969,(((((((CUC_Cyclanthera_pedata_RNA:0.0020862506,CUC_Cyclanthera_mathewsii_RNA:0.0272368796)92.1/100:0.0171365514,CUC_Echinopepon_milliflorus:0.0461196045)99/100:0.0426293415,CUC_Echinopepon_bigelovii_RNA:0.0539256805)46/86:0.0083798332,((CUC_Echinocystis_lobata_RNA:0.0260804045,((CUC_Microsechium_helleri:0.0101131226,CUC_Sicyos_angulatus_GSK:0.0000020204)97.7/100:0.0165350579,((CUC_Sicyos_edulis_RNA:0.0000025805,CUC_Sicyos_edulis_SB09_GSK:0.0075958674)96.4/100:0.0336633445,CUC_Frantzia_pittieri_RNA:0.1536172558)7.4/82:0.0099268074)90.7/100:0.0106209794)31.9/87:0.0062590695,CUC_Marah_macrocarpa_RNA:0.0122296692)85.8/98:0.0065374146)95.6/100:0.0144599544,CUC_Hodgsonia_macrocarpa_RNA:0.0286572393)74.3/91:0.0020559133,((((CUC_Trichosanthes_nervifolia_SB18_GSK:0.0053354913,CUC_Trichosanthes_pedata_RNA:0.0213797339)0/85:0.0000022865,CUC_Trichosanthes_tricuspidata_SYS145_GSK:0.0022247961)75.2/100:0.0022716690,CUC_Trichosanthes_sp_XWB13719_RNA:0.0019918728)96.5/100:0.0143895201,CUC_Trichosanthes_cucumeroides_RNA:0.0286515627)83.2/94:0.0067623085)0/21:0.0000022358,(CUC_Luffa_aegyptiaca_RNA:0.0193420869,CUC_Luffa_acutangula_RNA:0.0562330647)96.8/100:0.0316229424)76.8/41:0.0026871517)89.9/96:0.0093210416)99/100:0.0289727596)94.1/100:0.0205345336)68.2/99:0.0091988654,(CUC_Siraitia_grosvenorii_1_RNA:0.0180569046,(CUC_Siraitia_grosvenorii_3_RNA:0.0000024880,(CUC_Siraitia_grosvenorii_WGS:0.0150644055,CUC_Siraitia_grosvenorii_2_RNA:0.0039164619)0/88:0.0000023776)65.4/96:0.0046395620)99.9/100:0.0451239006)97.5/100:0.0187104258,(CUC_Indofevillea_khasiana:0.0052745999,(CUC_Indofevillea_khasiana_RNA:0.0000010003,CUC_Indofevillea_khasiana_SYS066_GSK:0.0066447728)0/83:0.0000021176)92.4/100:0.0104050074)36.2/85:0.0043468623,(((CUC_Baijiania_taiwaniana_RNA:0.0104071068,CUC_Baijiania_yunnanensis_RNA:0.0548747920)72.7/99:0.0020196694,(CUC_Baijiania_yunnanensis:0.0205817797,CUC_Baijiania_yunnanensis_HS2656_GSK:0.0209901846)86/100:0.0116040265)60.9/100:0.0076064428,((CUC_Thladiantha_cordifolia_RNA:0.0041054140,CUC_Thladiantha_globicarpa_RNA:0.0000010003)95/100:0.0144072330,(((CUC_Thladiantha_hookeri:0.0000020542,CUC_Thladiantha_dubia_SB06_GSK:0.0160699976)0/54:0.0017864776,CUC_Thladiantha_punctata_RNA:0.0157516352)0/92:0.0002238411,(CUC_Thladiantha_villosula_RNA:0.0000020662,CUC_Thladiantha_nudiflora_RNA:0.0027247673)97.1/100:0.0102949993)85.3/99:0.0067835667)100/100:0.0493742418)90.8/100:0.0116225439)99.6/100:0.0550178972,CUC_Bayabusua_clarkei:0.0830717148)82.7/76:0.0116319355)90.7/90:0.0265545400,(CUC_Actinostemma_biglandulosum:0.0907964384,(CUC_Actinostemma_paniculatum_RNA:0.0111239361,CUC_Actinostemma_tenerum_RNA:0.0512660346)93.2/100:0.0310539493)96.2/100:0.0456979472)98.3/100:0.0731008218,(DAT_Datisca_glomerata_WGS:0.0000024324,(DAT_Datisca_glomerata_leaf_RNA:0.0231758284,(DAT_Datisca_glomerata_root_RNA:0.0000010003,DAT_Datisca_glomerata_nodule_RNA:0.0000026122)88.8/100:0.0084772108)56.4/97:0.0041002794)100/100:0.1755379542)58.1/78:0.0335891939,((BEG_Begonia_conchifolia_RNA:0.0190170692,((BEG_Begonia_sp_RNA:0.0049597186,(BEG_Begonia_petasitifolia:0.0261771506,BEG_Begonia_coptidifolia_WGS:0.0319292422)74.8/98:0.0057275851)45.1/53:0.0025036692,BEG_Begonia_fuchsioides_leaf_RNA:0.0662134937)74.5/93:0.0082510155)99.8/100:0.2347370118,TET_Tetrameles_nudiflora:0.2862662103)59.8/79:0.0781425967)77.2/72:0.0153155489)37.4/71:0.0136949405,CRN_Corynocarpus_laevigatus_HS5848_WGS:0.2599355529)99.8/100:0.0958267845,(CUC_Cucurbita_pepo_subsp_texana_RNA:0.1521975252,DAT_Datisca_cannabina:0.0900930867)96/100:0.0573548057)88.2/100:0.0248499068)99.4/100:0.0502389834)100/100:0.0887810068)98.7/100:0.0525557648,ROS_Geum_quellyon_RNA:0.1731878063)91.4/100:0.0331243346);
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suberosa:0.1055726141,CUC_Nothoalsomitra_suberosa_SB27_GSK:0.0000023511)99.7/100:0.0907954046)77.7/99:0.0122128070)97.1/68:0.0548028944,(((CUC_Trichosanthes_dunniana_RNA:0.0000010080,(CUC_Trichosanthes_pedata_RNA:0.0074155571,CUC_Trichosanthes_nervifolia_SB18_GSK:0.0681630137)0/63:0.0000027937)0/10:0.0000021176,((CUC_Trichosanthes_sp_XWB13719_RNA:0.0074251154,CUC_Trichosanthes_pubera_RNA:0.0719191974)0/58:0.0000028040,(CUC_Trichosanthes_wallichiana_SB14_GSK:0.1177208320,CUC_Trichosanthes_lepiniana_RNA:0.0356801585)54/88:0.0441652417)73.1/65:0.0036798186)83.4/75:0.0154875985,(CUC_Hodgsonia_macrocarpa_HM3926_RNA:0.0205695020,CUC_Hodgsonia_macrocarpa_RNA:0.0000023049)87/98:0.0604474184)0/15:0.0000023933)72.2/78:0.0043374512)78.6/67:0.0070465350)80.9/91:0.0070739224,(CUC_Luffa_acutangula_RNA:0.0280040860,CUC_Luffa_aegyptiaca_RNA:0.0000022570)95.6/93:0.0862485207)81.2/93:0.0075429074,(CUC_Schizopepon_monoicus_RNA:0.0000024437,CUC_Schizopepon_bryoniifolius_RNA:0.0283980809)100/100:0.0453810225)1.7/36:0.0038206539)0/36:0.0000021230,((CUC_Herpetospermum_pedunculosum_RNA:0.0000020822,CUC_Herpetospermum_pedunculosum:0.0426745329)96.5/100:0.0238324112,(CUC_Ecballium_elaterium_RNA:0.0491720595,CUC_Bryonia_dioica_RNA:0.0964300497)94.8/100:0.0310934318)74.7/41:0.0042684182)93.6/99:0.0178567568,(((CUC_Momordica_foetida_RNA:0.0000026169,CUC_Momordica_foetida_GSK:0.1525283793)97.6/100:0.0318175088,CUC_Momordica_balsamina_GSK:0.1173839930)69.8/99:0.0064758439,((((CUC_Momordica_charantia_RNA:0.0000000000,CUC_Momordica_charantia_var_charantia_RNA:0.0000000000):0.0000010080,CUC_Momordica_charantia_var_abbreviata_RNA:0.0000010080)78.2/100:0.0141469933,CUC_Momordica_boivinii_RNA:0.1403297738)44.7/40:0.0048245649,(CUC_Momordica_cochinchinensis_RNA:0.0341657125,((CUC_Momordica_rostrata_RNA:0.0644705298,CUC_Momordica_cardiospermoides_RNA:0.0345084841)81.3/99:0.0082543314,CUC_Momordica_peteri:0.0723245949)0/67:0.0000020364)78.1/99:0.0073864205)43.7/41:0.0037231542)98.6/99:0.0360401782)67.5/97:0.0076325931,(((CUC_Telfairia_pedata:0.1388116682,CUC_Telfairia_pedata_RNA:0.0046304682)90.4/100:0.0191611197,CUC_Telfairia_occidentalis_WGS:0.0061651608)98.6/100:0.0454885123,(((CUC_Ampelosicyos_humblotii_1:0.0130597276,CUC_Ampelosicyos_humblotii_2:0.0085473563)99.6/100:0.0961386465,CUC_Ampelosicyos_humblotii_SB12_GSK:0.0113205054)77.9/100:0.0167564782,CUC_Cogniauxia_podolaena:0.0365632966)27.1/94:0.0120048512)97.7/100:0.0375979766)79.2/99:0.0059938313,(CUC_Indofevillea_khasiana:0.0333746329,CUC_Indofevillea_khasiana_RNA:0.0414606492)98.1/99:0.0540741087)42.6/84:0.0040649138,(((CUC_Siraitia_grosvenorii_1_RNA:0.0000000000,CUC_Siraitia_grosvenorii_3_RNA:0.0000000000):0.0000010080,CUC_Siraitia_grosvenorii_2_RNA:0.0000010080)0/82:0.0000027955,CUC_Siraitia_grosvenorii_WGS:0.0039595129)99.2/100:0.0240383578)82.5/99:0.0100093693,(((CUC_Baijiania_yunnanensis_HS2656_GSK:0.0427315030,CUC_Baijiania_yunnanensis:0.0479434016)98.6/100:0.0625987199,(CUC_Baijiania_taiwaniana_RNA:0.0423683586,CUC_Baijiania_yunnanensis_RNA:0.0436431481)94.4/100:0.0640603855)72.7/99:0.0037958884,((CUC_Thladiantha_globicarpa_RNA:0.0000023066,CUC_Thladiantha_cordifolia_RNA:0.0110576444)96.8/100:0.0377602152,(CUC_Thladiantha_punctata_RNA:0.0000021920,((CUC_Thladiantha_nudiflora_RNA:0.0420706343,CUC_Thladiantha_dubia_SB06_GSK:0.0899218515)74.3/100:0.0429560864,CUC_Thladiantha_hookeri:0.0612595445)93.9/100:0.0738419239)86.7/100:0.0077171669)98/100:0.0321273427)91.2/100:0.0191146937)99.7/100:0.0566535880,((((CUC_Xerosicyos_danguyi_RNA:0.0346442734,CUC_Xerosicyos_tripartitus_RNA:0.0150357038)74.2/100:0.0038344701,(CUC_Xerosicyos_pubescens:0.0073537300,CUC_Xerosicyos_pubescens_RNA:0.0194986004)0/85:0.0000025420)99.7/100:0.0834469952,(((CUC_Cyclantheropsis_parviflora_1_RNA:0.0036056529,CUC_Cyclantheropsis_parviflora_2_RNA:0.0000010080)0/92:0.0000028464,CUC_Cyclantheropsis_parviflora:0.1629234778)99.6/100:0.0955482893,((CUC_Fevillea_cordifolia_WGS:0.1282395132,CUC_Fevillea_pedatifolia_GSK:0.0521874460)82.6/100:0.0505587131,CUC_Fevillea_pergamentacea:0.0600743947)97/100:0.1672394127)47.6/88:0.0402285059)74.5/95:0.0211871096,((CUC_Gerrardanthus_lobatus_RNA:0.0040672899,CUC_Gerrardanthus_macrorhizus_RNA:0.0138316119)79.7/100:0.0074064324,CUC_Gerrardanthus_macrorhizus:0.0000027622)99.8/100:0.0702269678)86.8/97:0.0210313041)74.1/89:0.0070870506,(CUC_Alsomitra_macrocarpa:0.0640792570,CUC_Bayabusua_clarkei:0.1159041503)0/86:0.0015138365)82.8/91:0.0108646107,((CUC_Actinostemma_biglandulosum:0.1591153156,CUC_Actinostemma_biglandulosum_RNA:0.0000027983)94.3/100:0.0630062776,(CUC_Actinostemma_tenerum_RNA:0.0543545067,CUC_Actinostemma_paniculatum_RNA:0.1069700508)91.4/100:0.0298214522)98.2/100:0.0492942760)95/100:0.0338478664,((((CUC_Hemsleya_amabilis:0.0000028058,CUC_Hemsleya_macrosperma_RNA:0.0000021493)88.5/100:0.1155035155,CUC_Hemsleya_chinensis_RNA:0.0300676453)100/100:0.1168435426,CUC_Neoalsomitra_integrifoliola_RNA:0.0649230384)61.7/85:0.0236196904,(CUC_Neoalsomitra_sarcophylla:0.0000025822,CUC_Neoalsomitra_sarcophylla_RNA:0.0000028382)100/100:0.2125594527)72.4/89:0.0084451906)29.5/90:0.0214401045,(((((((CUC_Gynostemma_burmanicum:0.1915005926,CUC_Gynostemma_pentaphyllum_RNA:0.0000026609)81.6/85:0.0037415412,CUC_Gynostemma_laxum_RNA:0.0112608198)0/15:0.0000027300,CUC_Gynostemma_longipes_rattan_RNA:0.0000010080)0/13:0.0000026399,CUC_Gynostemma_pubescens_RNA:0.0074887073)0/15:0.0000026929,(CUC_Gynostemma_longipes_leaf_RNA:0.0000010080,CUC_Gynostemma_longipes_stolon_RNA:0.0000010080)81.8/99:0.0037251725)88.8/99:0.0075367816,((CUC_Gynostemma_aggregatum_RNA:0.0037734889,CUC_Gynostemma_cardiospermum_RNA:0.0150827282)0/98:0.0000027319,CUC_Gynostemma_yixingense_WGS:0.0000023501)85.5/100:0.0074763963)74.1/99:0.0035701635,CUC_Gynostemma_compressum_RNA:0.0115029438)91/100:0.0274006387)99/100:0.1264995438)86.5/97:0.0809149403)70.1/91:0.0394536886,((TET_Tetrameles_nudiflora:0.2939355266,((((BEG_Begonia_conchifolia_RNA:0.0000025400,(BEG_Begonia_sp_RNA:0.0265968148,(BEG_Begonia_fuchsioides_leaf_RNA:0.0000010080,BEG_Begonia_fuchsioides_root_RNA:0.0037158074)100/100:0.0465850264)72.5/83:0.0035613453)0/82:0.0000021608,BEG_Begonia_petasitifolia:0.0849453939)93.1/99:0.0646391598,BEG_Begonia_coptidifolia_WGS:0.0767031239)100/100:0.1835351367,DAT_Datisca_glomerata_WGS:0.2716510061)11.1/66:0.0198819613)92/95:0.0436481439,(CRN_Corynocarpus_cribbianus:0.0538677718,CRN_Corynocarpus_laevigatus_HS5848_WGS:0.1170010945)99.6/100:0.1922206629)22/88:0.0109566241)92.1/90:0.0498143680,(CUC_Cucurbita_pepo_subsp_texana_RNA:0.2708654411,DAT_Datisca_cannabina:0.1639415433)77.9/90:0.0532088504)75.6/94:0.0181015917)95.6/96:0.0427838240,((FAG_Lophozonia_obliqua_RNA:0.0719200663,(((FAG_Betula_pendula_RNA:0.0414718889,FAG_Casuarina_equisetifolia_RNA:0.0989203364)93.2/100:0.0328449757,FAG_Juglans_nigra_RNA:0.0647361546)76.2/99:0.0097462203,FAG_Morella_cerifera_RNA:0.1332238961)31.1/98:0.0109138560)49.1/98:0.0044249025,(FAG_Fagus_sylvatica_RNA:0.0525813453,(FAG_Quercus_shumardii_RNA:0.0164817213,(FAG_Castanea_pumila_RNA:0.0000024215,FAG_Castanea_crenata_RNA:0.0000027258)98.3/100:0.0267168510)86.2/100:0.0139862678)76/99:0.0246452967)96.7/100:0.0533706238)99.3/96:0.0719583755)78.1/94:0.0124367138,(ROS_Physocarpus_opulifolius_RNA:0.0611023693,(ROS_Prunus_prostrata_RNA:0.0527237086,(((ROS_Kerria_japonica_RNA:0.0420673424,(ANI_Combretocarpus_rotundatus:0.0484544880,ANI_Polygonanthus_amazonicus:0.0474025337)100/100:0.6541740755)0/86:0.0000020255,ROS_Aruncus_dioicus_RNA:0.1693964299)37.5/75:0.0115289015,((ROS_Cotoneaster_transcaucasicus_RNA:0.0036929833,ROS_Sorbus_koehneana_RNA:0.0115408003)89.6/100:0.0077147753,(ROS_Malus_baccata_RNA:0.0151336796,ROS_Amelanchier_canadensis_RNA:0.0112668893)73.3/98:0.0034467618)99/98:0.0438225250)17.5/61:0.0113010130)51.5/90:0.0099360021)76.8/90:0.0089039575)90.5/94:0.0283104026,ROS_Geum_quellyon_RNA:0.1121235634)94.3/97:0.0350549010);
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Microsechium_helleri:0.0018647234,((CUC_Frantzia_pittieri_RNA:0.0072082629,(CUC_Sicyos_edulis_RNA:0.0000024301,CUC_Sicyos_edulis_SB09_GSK:0.0270647523)97.5/100:0.0072176682)92.6/100:0.0056249008,CUC_Sicyos_angulatus_GSK:0.0045069053)93.6/100:0.0076679580)99.5/100:0.0154220042,((CUC_Marah_fabacea:0.0017718006,CUC_Marah_fabacea_RNA:0.0057918854)0/90:0.0000029012,CUC_Marah_macrocarpa_RNA:0.0056021881)99.9/100:0.0150113346)54/94:0.0009326161,CUC_Echinocystis_lobata_RNA:0.0471244409)81.3/98:0.0044517262)82.2/97:0.0065110990,(((CUC_Cyclanthera_mathewsii_RNA:0.0056077947,CUC_Cyclanthera_pedata_RNA:0.0061489248)99.7/100:0.0238203956,(CUC_Echinopepon_milliflorus:0.0233050692,CUC_Rytidostylis_longisepala:0.0768698253)10.3/79:0.0084552257)90.4/100:0.0115647941,CUC_Hanburia_mexicana:0.0212003863)97.5/100:0.0165089204)98.7/100:0.0204091792,(CUC_Linnaeosicyos_amara:0.0032806231,CUC_Linnaeosicyos_amara_SYS507_GSK:0.0017721912)100/100:0.0493181907)0/29:0.0000021148,(((CUC_Trichosanthes_dunniana_RNA:0.0000010005,(CUC_Trichosanthes_sp_XWB13719_RNA:0.0100633724,CUC_Trichosanthes_pedata_RNA:0.0038257556)0/81:0.0000010004)0/92:0.0000024724,CUC_Trichosanthes_pubera_RNA:0.0000010005)82.2/98:0.0042832567,((CUC_Trichosanthes_rubriflos_GJ110_RNA:0.0027824580,CUC_Trichosanthes_tricuspidata_SYS145_GSK:0.0061107700)70.3/99:0.0014449726,CUC_Trichosanthes_lepiniana_RNA:0.0030415207)84.4/100:0.0028276707)100/100:0.0261279098)90.2/75:0.0059849873,((((CUC_Baijiania_taiwaniana_RNA:0.0043339517,CUC_Trichosanthes_rosthornii_2_RNA:0.0199323169)0/96:0.0000021264,(CUC_Trichosanthes_rosthornii_1_RNA:0.0012576999,CUC_Trichosanthes_homophylla_SB10_GSK:0.0000028771)0/92:0.0004682812)91.8/96:0.0051844986,(CUC_Trichosanthes_sericeifolia_RNA:0.0034713502,CUC_Trichosanthes_truncata_RNA:0.0039679844)0/92:0.0013267746)79/96:0.0056426473,((((CUC_Trichosanthes_baviensis_RNA:0.0000023441,CUC_Trichosanthes_pilosa:0.0161337957)88.6/100:0.0031439775,(CUC_Trichosanthes_pilosa_1_RNA:0.0000027266,CUC_Trichosanthes_pilosa_2_RNA:0.0088940750)74.1/99:0.0015050462)98.8/100:0.0159844883,(CUC_Trichosanthes_cucumerina:0.0193910269,(((CUC_Luffa_aegyptiaca_RNA:0.0387072011,CUC_Cucurbita_cordata_RNA:0.1203624508)92.1/83:0.0200764115,CUC_Trichosanthes_villosa_RNA:0.0064145152)0/42:0.0000021945,CUC_Trichosanthes_lobata_SYS456_GSK:0.0507903065)99.8/95:0.0755597183)49.2/80:0.0026492310)83.8/73:0.0032283263,CUC_Trichosanthes_tubiflora_SYS506_GSK:0.0294521333)72.5/73:0.0021924557)96.8/73:0.0092712374)88.2/64:0.0046736966)89.5/67:0.0032057053,((CUC_Austrobryonia_argillicola:0.0326594717,((CUC_Ecballium_elaterium:0.0000010005,CUC_Ecballium_elaterium_RNA:0.0000010005)100/100:0.0381291646,(CUC_Bryonia_dioica_RNA:0.0046561737,CUC_Bryonia_marmorata:0.0066903122)100/100:0.0470823437)88.3/100:0.0060834664)71.7/98:0.0022440553,((CUC_Herpetospermum_pedunculosum:0.0016332227,CUC_Herpetospermum_pedunculosum_RNA:0.0000010005)99.9/100:0.0248806018,((CUC_Schizopepon_bryoniifolius_RNA:0.0075537961,CUC_Schizopepon_monoicus_RNA:0.0099552480)99.6/100:0.0236933355,CUC_Schizopepon_bryoniifolius:0.0410034967)85.6/100:0.0084620628)77.2/60:0.0031743924)91.8/62:0.0047929248)0/31:0.0000022236,(CUC_Luffa_sepium:0.0000024203,CUC_Luffa_aegyptiaca_SYS018_GSK:0.0435515928)98.8/73:0.0315752938)97.1/77:0.0146122415,(((((((((CUC_Acanthosicyos_horridus:0.0252196284,(CUC_Diplocyclos_palmatus_RNA:0.0000022565,CUC_Diplocyclos_palmatus:0.0020264324)97.7/100:0.0125900368)91.2/99:0.0083216628,((((CUC_Citrullus_amarus_WGS:0.0014415718,(((CUC_Citrullus_lanatus_1_WGS:0.0000000000,CUC_Citrullus_mucosospermus_WGS:0.0000000000):0.0000000000,CUC_Citrullus_lanatus_3_WGS:0.0000000000):0.0000010005,CUC_Citrullus_lanatus_2_WGS:0.0000022237)90.2/100:0.0028802597)87.1/100:0.0028688232,(CUC_Citrullus_colocynthis_WGS:0.0072585155,((CUC_Citrullus_ecirrhosus:0.0000010005,CUC_Citrullus_ecirrhosus_WGS:0.0000010005)95.2/100:0.0043254217,CUC_Citrullus_rehmii_WGS:0.0028867799)80.9/100:0.0014518615)0/88:0.0000022793)35.3/92:0.0032763673,CUC_Citrullus_naudinianus_WGS:0.0193902275)98.8/100:0.0126107127,((((CUC_Lagenaria_siceraria_GJ113_RNA:0.0000000000,CUC_Lagenaria_siceraria_var_siceraria_WGS:0.0000000000):0.0000010005,CUC_Lagenaria_siceraria_var_microcarpa_RNA:0.0000010005)0/89:0.0000021323,CUC_Lagenaria_siceraria_var_hispida_RNA:0.0000010005)98.3/100:0.0105316177,(CUC_Peponium_vogelii_RNA:0.0029537123,CUC_Peponium_poissonii:0.0000027280)99.1/96:0.0179181574)56.9/95:0.0005393459)74.6/95:0.0018387658)76.4/85:0.0016503496,((((((CUC_Cephalopentandra_ecirrhosa:0.0000010005,CUC_Cephalopentandra_ecirrhosa_RNA:0.0014221314)99.8/100:0.0176442283,((CUC_Lemurosicyos_variegata:0.0000029467,CUC_Lemurosicyos_variegata_HS0262_WGS:0.0017951434)94.2/100:0.0078888240,(((CUC_Solena_heterophylla:0.0044420609,CUC_Solena_amplexicaulis_RNA:0.0118951624)95.8/100:0.0084617617,CUC_Khmeriosicyos_harmandii:0.0147809055)29.1/97:0.0034066599,CUC_Borneosicyos_simplex:0.0336623240)45.2/96:0.0018857014)30.5/65:0.0030261258)82.8/95:0.0033069071,CUC_Raphidiocystis_welwitschii_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(ROS_Rosa_palustris_RNA:0.0334975900,(((ROS_Dryas_octopetala_RNA:0.0144104904,ROS_Cercocarpus_ledifolius_RNA:0.0226038468)99.9/100:0.0354735152,((ROS_Physocarpus_opulifolius_RNA:0.0287130778,ROS_Aruncus_dioicus_RNA:0.1033108551)89.8/100:0.0212845340,(ROS_Prunus_prostrata_RNA:0.0644052667,(ROS_Kerria_japonica_RNA:0.0440806475,((ROS_Cotoneaster_transcaucasicus_RNA:0.0045423712,(ROS_Malus_baccata_RNA:0.0110614249,ROS_Amelanchier_canadensis_RNA:0.0018519926)77.1/99:0.0017987607)68.7/97:0.0013400373,ROS_Sorbus_koehneana_RNA:0.0097172794)100/100:0.0516272919)17.5/95:0.0025042875)89.9/100:0.0140629149)95.7/100:0.0179905689)59.4/100:0.0083740175,((ROS_Elaeagnus_pungens_RNA:0.1175797511,((FAG_Lophozonia_obliqua_RNA:0.0569476586,((FAG_Fagus_sylvatica_RNA:0.0215656281,(FAG_Quercus_shumardii_RNA:0.0191537161,(FAG_Castanea_pumila_RNA:0.0000026271,FAG_Castanea_crenata_RNA:0.0018242844)75.6/100:0.0030549054)100/100:0.0357375586)99.5/100:0.0288953271,((FAG_Betula_pendula_RNA:0.0446104351,FAG_Casuarina_equisetifolia_RNA:0.0911176389)99/100:0.0373581214,(FAG_Morella_cerifera_RNA:0.1294781610,FAG_Juglans_nigra_RNA:0.0803097925)86.4/100:0.0183393989)80.1/100:0.0080746598)80.5/100:0.0068621641)98/100:0.0351106714,(((((ANI_Anisophyllea_purpurascens_GSK:0.0486244757,ANI_Poga_oleosa:0.0576848463)98/100:0.1065049430,(DAT_Datisca_glomerata_WGS:0.0191808353,((DAT_Datisca_glomerata_leaf_RNA:0.0000000000,DAT_Datisca_glomerata_root_RNA:0.0000000000):0.0000010036,DAT_Datisca_glomerata_nodule_RNA:0.0000010036)0/86:0.0000028053)100/100:0.1362008915)77.6/86:0.0184676479,(((((BEG_Begonia_conchifolia_RNA:0.0095502197,BEG_Begonia_sp_RNA:0.0162008119)80.3/95:0.0103605767,BEG_Begonia_coptidifolia_WGS:0.0524665964)32.8/88:0.0295678120,BEG_Begonia_petasitifolia:0.0665448980)26/98:0.0091527248,(BEG_Begonia_fuchsioides_leaf_RNA:0.0105497652,BEG_Begonia_fuchsioides_root_RNA:0.0000010036)96.2/100:0.0446687414)100/100:0.1824075704,(((((((((((((((((((((((CUC_Abobra_tenuifolia:0.0928522162,(CUC_Schizopepon_bryoniifolius:0.0352087455,(CUC_Momordica_foetida_GSK:0.0693855827,CUC_Ampelosicyos_humblotii_2:0.0123196490)90.8/89:0.0913439765)58/88:0.0244393967)90.9/72:0.0676386475,CUC_Bambekea_racemosa_HS5726_WGS:0.0140592989)73.8/59:0.0118819720,CUC_Melothrianthus_argenteus:0.0187911159)75.9/41:0.0087164917,(CUC_Kedrostis_pseudogijef:0.0564594322,(CUC_Wilbrandia_verticillata_WGS:0.0395420280,CUC_Ceratosanthes_palmata:0.0426731146)90.2/90:0.0223289215)52/55:0.0144353976)68.3/36:0.0257073621,CUC_Tumamoca_macdougalii:0.1870498229)91.8/42:0.0444951223,CUC_Apodanthera_sp_HS5725_WGS:0.0296209109)0/27:0.0000023981,(CUC_Kedrostis_africana:0.0000029729,CUC_Halosicyos_ragonesei:0.0086800925)91.8/72:0.0435644970)75.6/63:0.0136542884,CUC_Cucurbitopsis_aspera_RNA:0.0288367769)97.6/64:0.0307154400,(CUC_Melothrianthus_sagittifolius_RNA:0.0077421508,((CUC_Gurania_lobata_GJ079_RNA:0.0095701501,CUC_Psiguria_triphylla_RNA:0.0153806821)74.2/100:0.0017667791,CUC_Wilbrandia_hibiscoides_WGS:0.0080461204)97.2/99:0.0095249171)76.8/98:0.0025517348)62/55:0.0011987681,((CUC_Ibervillea_maxima_HM3187_RNA:0.0039978936,CUC_Ibervillea_maxima:0.0000028658)0/56:0.0000026591,CUC_Xerosicyos_perrieri_RNA:0.0075421815)94.9/99:0.0056405527)0/29:0.0000024882,CUC_Ibervillea_tenuisecta_RNA:0.0075304936)0/48:0.0000020033,((CUC_Corallocarpus_glomeruliflorus_RNA:0.0094442087,CUC_Corallocarpus_boehmii_SB19_GSK:0.0178937900)0/51:0.0000027352,(CUC_Kedrostis_africana_RNA:0.0074436226,(CUC_Kedrostis_nana:0.0000021389,CUC_Kedrostis_nana_RNA:0.0000029617)96.1/100:0.0075491492)95/100:0.0074948732)74.9/72:0.0018469038)79.8/51:0.0018532318,(CUC_Trochomeriopsis_diversifolia_RNA:0.0133917032,CUC_Seyrigia_humbertii_RNA:0.0075645805)73.7/86:0.0018703493)71.4/64:0.0016796973,(CUC_Dendrosicyos_socotranus_HS5731_WGS:0.0000010036,(CUC_Dendrosicyos_socotranus:0.0000010036,CUC_Dendrosicyos_socotranus_SB25_GSK:0.0000010036)0/61:0.0000010035)96.2/100:0.0169160325)99/65:0.0211735707,(((((((CUC_Cucumis_prophetarum:0.0000024305,(CUC_Cucumis_prophetarum_WGS:0.0085193432,CUC_Cucumis_rigidus:0.0377875837)68.3/94:0.0053296079)55.8/92:0.0051789164,((CUC_Cucumis_dipsaceus_WGS:0.0049982644,(CUC_Cucumis_anguria_WGS:0.0000025684,(CUC_Cucumis_myriocarpus_WGS:0.0126647495,(CUC_Cucumis_zeyherii_WGS:0.0354659052,CUC_Cucumis_ficifolius_WGS:0.0315927619)94.9/96:0.0461016553)0/69:0.0000022687)96.9/99:0.0213065072)0/79:0.0000021764,CUC_Cucumis_omissus_HS5733_WGS:0.0000010036)76.5/91:0.0024399016)74.2/97:0.0021815004,(CUC_Cucumis_metuliferus_1_RNA:0.0000010036,CUC_Cucumis_metuliferus_2_RNA:0.0000010036)95.6/100:0.0075272088)81.9/98:0.0036749355,(((CUC_Cucumis_melo_subsp_agrestis_WGS:0.0000024169,CUC_Cucumis_melo_RNA:0.0018661102)0/90:0.0000027690,CUC_Cucumis_melo_subsp_melo_WGS:0.0000021433)87.7/100:0.0056511224,((CUC_Cucumis_hystrix_RNA:0.0018673700,(CUC_Cucumis_sativus_var_hardwickii_RNA:0.0018652546,CUC_Cucumis_sativus_var_sativus_RNA:0.0000010036)87.3/100:0.0037542080)87.8/100:0.0037680270,CUC_Cucumis_maderaspatanus_RNA:0.0037691608)75.9/100:0.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0027648,(CUC_Cionosicys_macranthus_RNA:0.0000010011,CUC_Cucurbita_foetidissima_1_RNA:0.0000028183)0/96:0.0000028053)96.4/100:0.0323213836)80.5/97:0.0073866868)0/6:0.0000020801)0/6:0.0000028629,(CUC_Trichosanthes_villosa_RNA:0.0092972562,CUC_Austrobryonia_argillicola:0.2210929540)75.6/65:0.0175945351)76.6/9:0.0076805739,(((((((CUC_Trichosanthes_lepiniana_RNA:0.0000021364,CUC_Trichosanthes_pedata_RNA:0.0120890002)0/1:0.0000020188,CUC_Trichosanthes_tricuspidata_SYS145_GSK:0.0000010011)0/1:0.0000027347,(CUC_Trichosanthes_nervifolia_SB18_GSK:0.0264417024,(CUC_Polyclathra_cucumerina:0.1241964123,CUC_Trichosanthes_rubriflos_GJ110_RNA:0.0569155383)75.9/94:0.0284462801)0/7:0.0000027381)0/1:0.0000028873,(CUC_Trichosanthes_pubera_RNA:0.0000022937,CUC_Trichosanthes_dunniana_RNA:0.0078322385)87.5/97:0.0078936784)0/1:0.0000024799,((CUC_Trichosanthes_cucumeroides_RNA:0.0182018521,CUC_Trichosanthes_truncata_SYS368_GSK:0.0270578699)0/11:0.0000029034,CUC_Trichosanthes_sp_XWB13719_RNA:0.0000010011)0/5:0.0000024290)87.7/98:0.0154573320,(CUC_Echinocystis_lobata_RNA:0.0245192332,CUC_Marah_fabacea_RNA:0.0079744837)94.5/99:0.0241810912)0/61:0.0000026495,(((CUC_Hodgsonia_macrocarpa_RNA:0.0000022019,CUC_Hodgsonia_macrocarpa:0.0336336643)0/95:0.0000023308,CUC_Hodgsonia_macrocarpa_HM3926_RNA:0.0000028797)80.2/99:0.0109492419,(((((CUC_Echinopepon_bigelovii_RNA:0.0114829986,CUC_Echinopepon_bigelovii:0.1141511755)90.8/100:0.0377181049,CUC_Hanburia_mexicana:0.0740081996)76.5/62:0.0124742601,((CUC_Sicyos_angulatus_GSK:0.0081195151,CUC_Microsechium_helleri:0.0719749711)92.5/100:0.0254560422,CUC_Frantzia_tacaco:0.0087867017)92/100:0.0251898741)72.6/55:0.0079221991,(((CUC_Cyclanthera_mathewsii_RNA:0.0000021316,CUC_Cyclanthera_pedata_RNA:0.0078491681)94.9/100:0.0554542238,(CUC_Echinopepon_milliflorus:0.1643472419,CUC_Schizopepon_bryoniifolius:0.0846807011)75.6/45:0.0393925933)25.6/37:0.0080546282,(CUC_Herpetospermum_pedunculosum_RNA:0.0091055600,CUC_Herpetospermum_pedunculosum:0.0601245037)96.9/99:0.0564180871)89.9/81:0.0364600308)73.9/69:0.0084711789,(CUC_Marah_macrocarpa_RNA:0.0000029338,CUC_Marah_fabacea:0.0000021754)78.7/100:0.0088205529)89.1/90:0.0229502240)77.8/75:0.0079151038)88.5/50:0.0076119307)0/33:0.0000020637,CUC_Trichosanthes_scabra_RNA:0.0078362577)90.5/65:0.0344827826,CUC_Telfairia_pedata_RNA:0.0015880372)0/25:0.0208253355,CUC_Telfairia_pedata:0.0000010011)0/14:0.0000023963,CUC_Ampelosicyos_humblotii_SB12_GSK:0.0185354602)0/41:0.0000023481,((CUC_Telfairia_occidentalis_WGS:0.0914094906,CUC_Telfairia_occidentalis_RNA:0.2861142322)0/40:0.0000021875,CUC_Ampelosicyos_humblotii_2:0.0000025939)0/33:0.0000022264)89.1/63:0.0139987125,CUC_Ampelosicyos_humblotii_1:0.0000021733)83.2/64:0.0140183051,((((CUC_Pseudoapodanthera_villosa:0.1257448783,CUC_Momordica_balsamina_GSK:0.1344402103)0/89:0.0000027499,CUC_Trichosanthes_homophylla_SB10_GSK:0.0796140486)96.7/99:0.0858210390,(CUC_Cogniauxia_podolaena:0.0481890477,CUC_Trichosanthes_kirilowii_SB17_GSK:0.0688909012)80.3/98:0.0726779042)72.1/66:0.0434455037,CUC_Schizocarpum_filiforme:0.1299885711)0/50:0.0009953169)74.8/65:0.0099599593,(((CUC_Siraitia_grosvenorii_2_RNA:0.0000029442,CUC_Siraitia_grosvenorii_1_RNA:0.0078971070)86/69:0.0078950007,CUC_Siraitia_grosvenorii_3_RNA:0.0000021294)0/64:0.0000027586,CUC_Siraitia_grosvenorii_WGS:0.0000026378)94.1/95:0.0337087961)90.4/98:0.0255851369,((CUC_Indofevillea_khasiana:0.0000023427,CUC_Indofevillea_khasiana_RNA:0.0000021751)0/83:0.0000020632,CUC_Indofevillea_khasiana_SYS066_GSK:0.2272836704)91.9/96:0.0902788821)70.3/65:0.0063384148,(((CUC_Baijiania_taiwaniana_RNA:0.0239509085,(CUC_Baijiania_yunnanensis_RNA:0.0000024346,CUC_Baijiania_yunnanensis:0.1211698439)81.7/52:0.0080868463)74.3/52:0.0084178119,(((CUC_Thladiantha_villosula_RNA:0.0077258529,(CUC_Thladiantha_cordifolia_RNA:0.0000010011,CUC_Thladiantha_dubia_SB06_GSK:0.0000010011)0/88:0.0000029788)0/55:0.0000027542,CUC_Thladiantha_punctata_RNA:0.0077263878)0/92:0.0000023483,(CUC_Thladiantha_globicarpa_RNA:0.0000021019,CUC_Thladiantha_hookeri:0.1338796225)0/81:0.0000028044)96.6/99:0.0416753580)0/45:0.0000024390,CUC_Baijiania_yunnanensis_HS2656_GSK:0.1594999713)86.5/90:0.0258549875)96.5/98:0.0520966245,CUC_Alsomitra_macrocarpa:0.0395737634)71/71:0.0071688259,CUC_Neoalsomitra_integrifoliola_RNA:0.1689407230)80/64:0.0121438068)85.9/96:0.0244708123,(CUC_Neoalsomitra_sarcophylla:0.0000028165,CUC_Neoalsomitra_sarcophylla_RNA:0.0726250900)99.8/100:0.2141222833)74.6/68:0.0107022580,((((CUC_Hemsleya_carnosiflora_RNA:0.0000010011,CUC_Hemsleya_chinensis_RNA:0.0000010011)0/77:0.0000021192,CUC_Hemsleya_macrosperma_RNA:0.0077212718)60.3/99:0.0090728601,CUC_Hemsleya_amabilis:0.3218392130)86.7/100:0.0333855136,(CUC_Gomphogyne_cissiformis:0.0650221693,CUC_Gomphogyne_cissiformis_RNA:0.3727409174)93.7/99:0.1420691572)78.1/74:0.0176898540)89.9/74:0.0279383360,CUC_Gynostemma_compressum_RNA:0.0497853356)74.5/70:0.0092333892)72.1/66:0.0137981716,((CUC_Gynostemma_burmanicum:0.0371366088,CUC_Gynostemma_pentaphyllum_RNA:0.00000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(ROS_Prunus_prostrata_RNA:0.7604168479,((((((((((ROS_Elaeagnus_pungens_RNA:0.1807040921,(ROS_Frangula_caroliniana_RNA:0.0111961549,ROS_Rhamnus_japonica_RNA:0.0176212187)99.8/100:0.1322883811)46.6/81:0.0298251861,(((ROS_Morus_nigra_RNA:0.1387237550,(ROS_Ficus_religiosa_RNA:0.0953176389,(APO_Apodanthes_caseariae:0.1464795626,(APO_Pilostyles_thurberi_RNA:0.2971810515,APO_Pilostyles_aethiopica:0.1204007521)89.4/100:0.1172800853)100/100:0.3499744104)47/100:0.0253304943)96.5/100:0.0683781072,(ROS_Celtis_occidentalis_RNA:0.0923331485,(ROS_Humulus_lupulus_RNA:0.1057726827,((ROS_Cannabis_sativa_xylem_RNA:0.0000010058,ROS_Cannabis_sativa_core_RNA:0.0000010058)0/91:0.0000027186,ROS_Cannabis_sativa_stem_RNA:0.0031783645)99.1/100:0.1129899556)96.3/100:0.0665535562)82.8/97:0.0232258200)79.4/90:0.0161274574,((((FAG_Lophozonia_obliqua_RNA:0.1233026001,(FAG_Quercus_shumardii_RNA:0.0582356298,(FAG_Castanea_pumila_RNA:0.0000010058,FAG_Castanea_crenata_RNA:0.0000010058)33.8/100:0.0034528569)14.9/98:0.0200184165)82.5/99:0.0812622143,FAG_Morella_cerifera_RNA:0.1369023996)11.9/92:0.0035188794,FAG_Casuarina_equisetifolia_RNA:0.0763829191)91.9/97:0.0572971424,ROS_Geum_quellyon_RNA:0.3767427371)86.5/93:0.0397597415)46.3/69:0.0127785949)90.6/91:0.0326544100,(((((ANI_Anisophyllea_purpurascens_GSK:0.0740221779,ANI_Poga_oleosa:0.0320853888)92.2/100:0.0525448387,ANI_Combretocarpus_rotundatus:0.1063638757)99.7/100:0.1546185499,TET_Tetrameles_nudiflora:0.1851384643)39.2/80:0.0298285627,(DAT_Datisca_cannabina:0.0259921230,(((DAT_Datisca_glomerata_WGS:0.0000000000,DAT_Datisca_glomerata_root_RNA:0.0000000000):0.0000000000,DAT_Datisca_glomerata_nodule_RNA:0.0000000000):0.0000029169,DAT_Datisca_glomerata_leaf_RNA:0.0000024949)79.2/100:0.0114685230)100/100:0.1326988901)59.7/48:0.0335579960,((COR_Coriaria_nepalensis_RNA:0.0000028061,COR_Coriaria_nepalensis:0.0000020914)100/100:0.1305838132,((((BEG_Begonia_conchifolia_RNA:0.0099702148,BEG_Begonia_sp_RNA:0.0034796018)68.5/95:0.0021686159,(BEG_Begonia_petasitifolia:0.0179622117,BEG_Hillebrandia_sandwicensis:0.1522978907)0/1:0.0000022929)92.2/95:0.0392141402,(BEG_Begonia_fuchsioides_leaf_RNA:0.0075732522,BEG_Begonia_fuchsioides_root_RNA:0.0633908700)99.9/100:0.0955758709)82.9/100:0.0234701227,BEG_Begonia_coptidifolia_WGS:0.0206930455)100/100:0.1917231005)63.7/67:0.0649481847)74.6/58:0.0173493941)51.9/61:0.0260750026,(CRN_Corynocarpus_cribbianus:0.0188510127,CRN_Corynocarpus_laevigatus_HS5848_WGS:0.0000024734)100/100:0.1191070330)99.7/97:0.0925533262,(((((((((((((((CUC_Abobra_tenuifolia:0.0374491145,CUC_Polyclathra_cucumerina:0.0488452028)70.2/77:0.0044029407,CUC_Cionosicys_macranthus_HS2657_GSK:0.0000020155)0/25:0.0000022378,CUC_Cionosicys_macranthus_RNA:0.0000020201)97.5/78:0.0207193227,CUC_Cionosicys_macranthus:0.0000020390)96.1/78:0.0161358113,((CUC_Peponopsis_adhaerens:0.0332332942,CUC_Schizocarpum_filiforme:0.1154019927)86.4/70:0.0962721185,(((CUC_Sicana_odorifera:0.0030317797,CUC_Sicana_odorifera_RNA:0.0000010058)92.2/100:0.0258023882,CUC_Tecunumania_stothertiae:0.0521440717)90.1/93:0.0218613360,(CUC_Cayaponia_domingensis:0.0235532313,CUC_Cayaponia_selysioides:0.0138565428)93.3/97:0.0135719622)85.7/76:0.0062824868)0/14:0.0000027857)70.6/57:0.0032122641,(((((((CUC_Cucurbita_pepo_subsp_pepo_RNA:0.0152848956,CUC_Cucurbita_pepo_var_ozarkana_GSK:0.0000010058)81.2/100:0.0068813471,CUC_Cucurbita_pepo_var_ovifera_GSK:0.0868184934)95.6/100:0.0210862176,(CUC_Cucurbita_moschata_RNA:0.0117577029,(CUC_Cucurbita_ficifolia_RNA:0.0050764501,(CUC_Cucurbita_foetidissima_1_RNA:0.0155900553,CUC_Cucurbita_foetidissima_2_RNA:0.0000022581)98.5/100:0.1241748708)91.6/56:0.0538639737)76/56:0.0080887881)87.5/55:0.0100992240,(CUC_Cucurbita_ecuadorensis:0.0045018520,CUC_Cucurbita_maxima_RNA:0.0342124662)91.6/100:0.0180210491)86.5/98:0.0112637368,(CUC_Cucurbita_digitata_GSK:0.0077384159,CUC_Cucurbita_palmata_RNA:0.0839174210)95.6/100:0.0225314572)86.1/99:0.0188209931,CUC_Penelopeia_sphaerica:0.0397619557)93.1/89:0.0239032316,CUC_Calycophysum_brevipes:0.0188683992)81.2/82:0.0074123461)98.4/88:0.0210645644,CUC_Trichosanthes_dunniana_RNA:0.0035642229)88.8/84:0.0087548866,CUC_Trichosanthes_pubera_RNA:0.0066612539)75.1/54:0.0029058468,(CUC_Trichosanthes_sp_XWB13719_RNA:0.0091289661,(CUC_Trichosanthes_pedata_RNA:0.0153907618,(CUC_Trichosanthes_tricuspidata_SYS145_GSK:0.0000020376,CUC_Trichosanthes_nervifolia_SB18_GSK:0.5985385329)37.1/67:0.0122228543)0/4:0.0000025109)0/6:0.0000023649)80.9/57:0.0029911882,(((((CUC_Hodgsonia_macrocarpa:0.0166182397,(CUC_Hodgsonia_macrocarpa_HM3926_RNA:0.0063499537,CUC_Hodgsonia_macrocarpa_RNA:0.0000010058)0/84:0.0000024997)98.5/100:0.0559825088,((((CUC_Cyclanthera_pedata_RNA:0.0616513724,CUC_Hanburia_mexicana:0.0545127785)71.7/90:0.0091987432,(((CUC_Microsechium_helleri:0.0983259619,(((CUC_Frantzia_pittieri_RNA:0.0154977115,(CUC_Echinopepon_bigelovii:0.0000025509,CUC_Echinopepon_bigelovii_RNA:0.0000025769)100/100:0.1395183279)95.4/93:0.0380460361,CUC_Frantzia_tacaco:0.0483204614)0/18:0.0000029678,(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3089301)74.8/34:0.0032410751)0/18:0.0000020552,CUC_Raphidiocystis_welwitschii_HS5553_WGS:0.0191313448)91.6/55:0.0076766035)0/19:0.0000026681,((CUC_Dactyliandra_welwitschii:0.0084514752,(CUC_Coccinia_sessilifolia:0.0353332267,CUC_Zehneria_sp:0.0554845730)40.2/59:0.0042366974)0/53:0.0000020968,(((((CUC_Blastania_cerasiformis:0.0432452812,CUC_Citrullus_naudinianus_WGS:0.0633150715)49.2/75:0.0040848480,CUC_Borneosicyos_simplex:0.0286155671)49.1/77:0.0156568607,(((CUC_Cucumis_ficifolius_WGS:0.0000025980,(CUC_Cucumis_dipsaceus_WGS:0.0061978335,CUC_Cucumis_metuliferus_1_RNA:0.0078891205)99.9/100:0.0673488369)83.6/92:0.0089801372,CUC_Cucumis_prophetarum_WGS:0.0090435568)18.6/68:0.0093848008,CUC_Cucumis_omissus_HS5733_WGS:0.0031106311)99.5/94:0.0571222445)96.2/88:0.0391692792,(CUC_Lemurosicyos_variegata_HS0262_WGS:0.0246740877,CUC_Bambekea_racemosa_HS5726_WGS:0.1169790705)83.9/93:0.0197250941)8.4/59:0.0158216744,CUC_Zehneria_pallidinervia_RNA:0.1243810855)99.3/86:0.0547298752)44.1/33:0.0072113466)75.3/20:0.0036993723)0/21:0.0000024104,CUC_Trochomeria_macrocarpa:0.0388930534)11.9/26:0.0032086556,(CUC_Coccinia_grandis_RNA:0.0301717602,(CUC_Diplocyclos_palmatus_RNA:0.0041536559,CUC_Diplocyclos_palmatus:0.0074480307)99/100:0.0352418238)64.4/76:0.0016768514)99.2/88:0.0352411700,((((CUC_Corallocarpus_boehmii_SB19_GSK:0.0030820002,CUC_Corallocarpus_welwitschii:0.0096315379)98.4/100:0.0198479281,(CUC_Kedrostis_africana:0.0093965520,CUC_Kedrostis_pseudogijef:0.0093460718)84.9/100:0.0062141070)73.7/96:0.0029039777,(((((CUC_Cucurbitella_duriaei:0.0052595145,CUC_Tumamoca_macdougalii:0.0129975978)54.8/93:0.0034781395,CUC_Cucurbitopsis_aspera_RNA:0.0085047388)88/96:0.0087997676,(((((CUC_Psiguria_pedata:0.0060398694,CUC_Gurania_subumbellata:0.0268890827)80.5/98:0.0082309233,(CUC_Wilbrandia_hibiscoides_WGS:0.0000024198,CUC_Wilbrandia_verticillata_WGS:0.0000024100)84.7/100:0.0061344530)0/7:0.0000025801,(CUC_Wilbrandia_ebracteata:0.0030971960,CUC_Melothrianthus_argenteus:0.0061725893)0/1:0.0000022940)79.7/99:0.0030571918,(((CUC_Doyerea_emetocathartica:0.0061919649,CUC_Doyerea_trifoliata:0.0031361016)95.5/100:0.0229063081,CUC_Ibervillea_maxima_HM3187_RNA:0.0000022685)85.5/95:0.0056248848,CUC_Apodanthera_sp_HS5725_WGS:0.1531382212)0/71:0.0000024897)89.3/85:0.0061283771,CUC_Ibervillea_maxima:0.0061539037)0/57:0.0000025223)0/12:0.0000020655,(CUC_Kedrostis_nana:0.0000022397,CUC_Kedrostis_nana_RNA:0.0000025289)99/100:0.0124879964)0/63:0.0000025237,(CUC_Halosicyos_ragonesei:0.0058829209,CUC_Ceratosanthes_palmata:0.0325952849)96.3/92:0.0199226838)26.9/64:0.0030273823)87.6/91:0.0068328471,(((CUC_Dendrosicyos_socotranus:0.0000010058,CUC_Dendrosicyos_socotranus_HS5731_WGS:0.0000010058)75.6/100:0.0039007805,CUC_Dendrosicyos_socotranus_SB25_GSK:0.1440119556)80.9/93:0.0087713827,((CUC_Trochomeriopsis_diversifolia:0.0000026684,CUC_Trochomeriopsis_diversifolia_RNA:0.0030817337)78.8/100:0.0031263848,(CUC_Kedrostis_elongata:0.0138076149,(CUC_Seyrigia_gracilis:0.0043506903,CUC_Seyrigia_humbertii_RNA:0.0452758441)40/99:0.0031698847)66.9/100:0.0017271360)90.3/100:0.0093955781)68.9/82:0.0024360142)98.3/91:0.0276903564)93.7/98:0.0221628098)89.9/93:0.0169624003,(((CUC_Ampelosicyos_humblotii_1:0.0060691492,CUC_Ampelosicyos_humblotii_SB12_GSK:0.0441629648)87.7/100:0.0148851464,CUC_Cogniauxia_podolaena:0.0263300858)56/98:0.0158919781,(CUC_Telfairia_occidentalis_WGS:0.0117478241,CUC_Telfairia_pedata:0.0066690159)99.4/100:0.0358364300)93.7/100:0.0268938068)78.4/94:0.0087239090,(((CUC_Momordica_balsamina_GSK:0.0151851037,(((CUC_Momordica_peteri:0.0162512185,(CUC_Momordica_rostrata_RNA:0.0107998712,CUC_Momordica_cochinchinensis_RNA:0.0486267537)0/9:0.0000021432)74.8/91:0.0069103645,CUC_Momordica_cardiospermoides_RNA:0.0135510706)61.6/88:0.0237477269,CUC_Momordica_boivinii_RNA:0.1079481999)81.4/93:0.0118641479)77.7/89:0.0066689490,(CUC_Momordica_charantia_var_charantia_RNA:0.0567639909,CUC_Momordica_foetida_GSK:0.0257833146)51.3/94:0.0089742844)82.9/90:0.0157638218,CUC_Momordica_sessilifolia_HS2565_GSK:0.0505768168)97.9/100:0.0572254149)84.4/83:0.0278860500)96.2/88:0.0408412756,((CUC_Xerosicyos_pubescens:0.0107049494,CUC_Xerosicyos_danguyi_RNA:0.1386783296)35.5/80:0.0097589135,CUC_Xerosicyos_pubescens_RNA:0.0256437379)89.7/99:0.0272486904)60.5/73:0.0305368122,((((((CUC_Neoalsomitra_sarcophylla_RNA:0.0992173257,CUC_Neoalsomitra_integrifoliola_RNA:0.0254875034)48.2/90:0.0377220436,((CUC_Hemsleya_amabilis:0.0412660093,(CUC_Hemsleya_macrosperma_RNA:0.0155403015,CUC_Hemsleya_carnosiflora_RNA:0.2307674676)61.9/82:0.0151435368)99.3/100:0.0889946372,(CUC_Gynostemma_aggregatum_RNA:0.0037409502,((CUC_Gynostemma_yixingense_WGS:0.0024864122,CUC_Gynostemma_cardiospermum_RNA:0.0000010058)0/98:0.0006312828,((((CUC_Gynostemma_microspermum_GSK:0.0258720618,CUC_Gynostemma_burmanicum:0.0000022416)0/72:0.0000024841,CUC_Gynostemma_longipes_leaf_RNA:0.0000010058)100/49:0.0031287141,(CUC_Gynostemma_burmanicum_SB16_GSK:0.0000025115,(CUC_Gynostemma_laxum_RNA:0.0029705563,CUC_Gynostemma_pen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3462)83/96:0.0126173766,((CUC_Zanonia_indica:0.0348723198,CUC_Siolmatra_brasiliensis:0.0636289970)97.8/100:0.1328154167,(((CUC_Xerosicyos_perrieri_RNA:0.0053459633,CUC_Xerosicyos_danguyi_RNA:0.0054621907)88.9/100:0.0055405109,(CUC_Xerosicyos_pubescens_RNA:0.0264584663,CUC_Xerosicyos_pubescens:0.0662363529)75.5/100:0.0042322930)87.4/100:0.0102971529,CUC_Xerosicyos_tripartitus_RNA:0.0287804901)95/100:0.0337630986)77.3/97:0.0172062535)81.6/96:0.0066177042,(CUC_Gerrardanthus_macrorhizus:0.0136996748,CUC_Gerrardanthus_macrorhizus_RNA:0.0313465192)99.6/100:0.0526617209)63/92:0.0094579645)99.9/100:0.0962855469)87.1/96:0.0259742602)64.6/34:0.0153415088,CRN_Corynocarpus_laevigatus_HS5848_WGS:0.1721291551)86.9/42:0.0273516627)51.7/41:0.0154085092,(TET_Octomeles_sp:0.0708673483,TET_Tetrameles_nudiflora:0.1186532565)98.3/100:0.1049262028)30.5/65:0.0243433625,(ANI_Combretocarpus_rotundatus:0.0258142624,CRN_Corynocarpus_cribbianus:0.0325456688)100/100:0.5833451598)68.5/94:0.0301041579)91.7/95:0.0288341031)99.8/100:0.0669042757)75.2/100:0.0055011139)99.8/100:0.0684182065,ROS_Geum_quellyon_RNA:0.1042492284)64.9/100:0.0183388377);


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FILE: example/sancheck/Scoring/sancheck.bat
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exe\astral.exe -a example\sancheck\Scoring\astral-pro.tsv -C -c example\sancheck\Scoring\concat.treefile example\sancheck\Scoring\gene.trees

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FILE: example/sancheck/Scoring/sancheck.sh
================================================
bin/astral -a example/sancheck/Scoring/astral-pro.tsv -C -c example/sancheck/Scoring/concat.treefile example/sancheck/Scoring/gene.trees

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FILE: example/sancheck/ScoringNormal/astral-bs10-speices.tre
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(((((((((((((((((Cryptocarya-acutifolia,Cryptocarya-brachythyrsa)1.000000:0.603707,Cryptocarya-yunnanensis)1.000000:0.653018,(Cryptocarya-chingii,Cryptocarya-concinna)1.000000:1.308309)1.000000:1.878638,Cryptocarya-metcalfiana)1.000000:1.267526,((Beilschmiedia-pendula,Beilschmiedia-percoriacea)1.000000:1.490665,Endiandra-hainanensis)1.000000:2.347849)1.000000:2.373963,(((Piper_nigrum,Amborella_trichopoda)1.000000:0.416914,Liriodendron_chinense)1.000000:0.803595,Chimonanthus-praecox)1.000000:1.331629)1.000000:0.341336,(Cassytha-larsenii,Cassytha-filiformis)1.000000:3.629598)1.000000:0.637239,(((Caryodaphnopsis-tonkinensis,Caryodaphnopsis-bilocellata)1.000000:0.196738,Caryodaphnopsis-henryi)1.000000:3.314659,(Neocinnamomum-mekongense,Neocinnamomum-caudatum)1.000000:4.885568)1.000000:0.069465)1.000000:3.076127,(((((((Litsea-mollis,Litsea-euosma)1.000000:0.154529,Litsea-cubeba)1.000000:1.623877,(Litsea-tsinlingensis,Litsea-rubescens)1.000000:0.494442)1.000000:0.254985,((Neolitsea-sericea,Actinodaphne-acuminata)1.000000:0.139905,Lindera-megaphylla)1.000000:0.067551)0.999869:0.044703,Laurus-nobilis)0.999973:0.052415,Lindera-glauca)1.000000:0.417036,((((Cinnamomum_kanehirae,Cinnamomum-camphora)0.922535:0.024669,Cinnamomum-tenuipile)1.000000:1.524576,Sassafras-tzumu)1.000000:0.228474,((Cinnamomum-burmannii,Cinnamomum-verum)1.000000:2.039777,Cinnamomum-chago)1.000000:1.680230)1.000000:0.543033)1.000000:0.315155)1.000000:0.728830,Persea_americana)0.975791:0.045906,((Dehaasia-hainanensis,Alseodaphne-gracilis)1.000000:1.119606,(Nothaphoebe-elata2,Nothaphoebe-umbelliflora)0.982301:0.034474)1.000000:1.539306)1.000000:0.078653,(((Machilus-salicina,(Machilus-hekouensis,Machilus_yunnanensis)0.353918:0.004748)0.999911:0.054305,Machilus-robusta)1.000000:1.321133,Alseodaphnopsis-petiolaris)0.615983:0.016099)1.000000:0.379341,Phoebe-jinpingensis)1.000000:0.825778,Phoebe-tavoyana)1.000000:0.512693,Nothaphoebe-cavaleriei)1.000000:0.531140,Phoebe-sheareri),Phoebe-hunanensis);


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FILE: example/sancheck/ScoringNormal/genetrees-bs10.tre
================================================
(Phoebe-hunanensis:0.0074011667,(((((Nothaphoebe-elata2:0.0252095890,((Nothaphoebe-umbelliflora:0.0200571115,Alseodaphne-gracilis:0.0176284580)96:0.0020077953,Dehaasia-hainanensis:0.0171554123)97:0.0024569369)98:0.0048881918,((Alseodaphnopsis-petiolaris:0.0073195770,((((((Chimonanthus-praecox:0.1727839557,((Amborella_trichopoda:0.4010764162,Piper_nigrum:0.4449351049)93:0.0790183478,Liriodendron_chinense:0.2093513131)86:0.0440393592)92:0.0735299474,((Caryodaphnopsis-bilocellata:0.0169701823,(Caryodaphnopsis-tonkinensis:0.0047962207,Caryodaphnopsis-henryi:0.0048020068)53:0.0000021157)100:0.0478002723,(((((((Cryptocarya-acutifolia:0.0023638202,(Cryptocarya-concinna:0.0000021157,Cryptocarya-chingii:0.0000028206)100:0.0047759208)98:0.0023819112,Cryptocarya-yunnanensis:0.0023743875)98:0.0023175877,Cryptocarya-brachythyrsa:0.0024136904)99:0.0078768310,Cryptocarya-metcalfiana:0.0211015370)100:0.0481260713,Beilschmiedia-percoriacea:0.0721705393)100:0.0924704519,(Neocinnamomum-mekongense:0.0052584510,Neocinnamomum-caudatum:0.0044972607)100:0.1905343059)78:0.0028515975,(Cassytha-filiformis:0.0082882905,Cassytha-larsenii:0.0082530595)100:0.3523007561)66:0.0200088360)62:0.0053299899)100:0.0551871855,(Laurus-nobilis:0.0249307171,Lindera-megaphylla:0.0094280390)77:0.0028176968)24:0.0000020040,(Neolitsea-sericea:0.0171714940,Actinodaphne-acuminata:0.0147324829)92:0.0024538868)18:0.0000020347,((Litsea-mollis:0.0024396435,Litsea-euosma:0.0000020729)66:0.0024375689,Litsea-cubeba:0.0000022286)99:0.0073525563)60:0.0024178792,((((Litsea-tsinlingensis:0.0959891838,Sassafras-tzumu:0.0065228426)99:0.0032809316,Cinnamomum-chago:0.0172546809)98:0.0024584770,(Cinnamomum-camphora:0.0048721289,Cinnamomum_kanehirae:0.0073379270)100:0.0123255355)95:0.0024432639,Lindera-glauca:0.0274084129)62:0.0024347477)91:0.0049064570)82:0.0036293484,Persea_americana:0.0388827626)83:0.0036710910)76:0.0024330962,(Phoebe-jinpingensis:0.0121980145,(((Machilus-hekouensis:0.0073353293,Machilus_yunnanensis:0.0048692445)98:0.0048791640,Machilus-salicina:0.0000021157)86:0.0000020715,Machilus-robusta:0.0122353771)100:0.0097957967)68:0.0000020163)93:0.0048714982,Phoebe-tavoyana:0.0000021157)80:0.0000020011,Nothaphoebe-cavaleriei:0.0024244263)71:0.0024370086,Phoebe-sheareri:0.0024266668);
(Machilus-hekouensis:0.0081117215,(((((((((((Beilschmiedia-pendula:0.0086529015,Beilschmiedia-percoriacea:0.0240023522)99:0.0131546338,Endiandra-hainanensis:0.0221703862)100:0.0281914338,(Cryptocarya-acutifolia:0.0081276935,Cryptocarya-concinna:0.0000020025)100:0.0481062770)100:0.0517718791,(Cassytha-filiformis:0.1720912257,((Amborella_trichopoda:0.3185995132,Liriodendron_chinense:0.1561663529)90:0.0686506055,Chimonanthus-praecox:0.1480125530)93:0.0428026734)58:0.0086267558)78:0.0331113955,((Caryodaphnopsis-henryi:0.0023504775,Caryodaphnopsis-tonkinensis:0.0039506977)100:0.0731907696,(Neocinnamomum-mekongense:0.0022737647,Neocinnamomum-caudatum:0.0060863145)100:0.1166823775)61:0.0205796733)100:0.0763277557,((Cinnamomum-camphora:0.0020291130,(Cinnamomum-tenuipile:0.0040703580,Cinnamomum_kanehirae:0.0020337558)67:0.0020421175)95:0.0081804205,(Litsea-mollis:0.0000020012,Litsea-euosma:0.0124174584)98:0.0081768391)64:0.0020365062)86:0.00201848,((((Actinodaphne-acuminata:0.0204835169,Neolitsea-sericea:0.0081695368)65:0.0040249171,(Litsea-rubescens:0.0081555395,Litsea-tsinlingensis:0.0000020012)96:0.0040324525)84:0.0000020012,Lindera-megaphylla:0.0101309237)90:0.0020140262,(Lindera-glauca:0.0122681342,Laurus-nobilis:0.0143990553)83:0.0019975247)80:0.00202037,(Cinnamomum-chago:0.0040587555,Cinnamomum-burmannii:0.0020119404)97:0.00610791,Sassafras-tzumu:0.0061375065)99:0.0081516314,(((Alseodaphne-gracilis:0.0020527455,Dehaasia-hainanensis:0.0040331733)95:0.0040220772,Nothaphoebe-elata2:0.0101623343)99:0.0081469851,Persea_americana:0.0082669057)59:0.0000020012)84:0.0000023918,Machilus-robusta:0.0000020012)61:0.0020094997,Phoebe-jinpingensis:0.0060830061)25:0.0000020012,(Alseodaphnopsis-petiolaris:0.0080746448,(Phoebe-tavoyana:0.0040282449,(Phoebe-hunanensis:0.0020089646,Phoebe-sheareri:0.0000020012)79:0.0000020012)95:0.0020080357)30:0.0000020012)75:0.0040555177,Machilus_yunnanensis:0.0020259860);
(Caryodaphnopsis-henryi:0.0078751993,(((Cassytha-filiformis:0.1437626033,(((Liriodendron_chinense:0.1726695528,(Amborella_trichopoda:0.5681120861,Piper_nigrum:0.2442345392)94:0.0564095198)99:0.0582910068,Chimonanthus-praecox:0.1171805835)100:0.0590972486,(((Beilschmiedia-percoriacea:0.0101468454,Beilschmiedia-pendula:0.0338815044)100:0.0140396722,Endiandra-hainanensis:0.0224560046)99:0.0111657174,(((Cryptocarya-acutifolia:0.0000024248,Cryptocarya-yunnanensis:0.0015177765)98:0.0015182731,(Cryptocarya-chingii:0.0030481072,Cryptocarya-concinna:0.0000023308)100:0.0030479164)82:0.0000021567,Cryptocarya-brachythyrsa:0.0030413158)100:0.0285830194)100:0.0580793023)87:0.0145303517)54:0.0127791331,((((((((Sassafras-tzumu:0.0122991769,((((((Litsea-tsinlingensis:0.0015206210,(Litsea-rubescens:0.0015312456,Neolitsea-sericea:0.0069683537)30:0.0000024863)84:0.0030483081,(Litsea-euosma:0.0015190324,Litsea-cubeba:0.0061248467)96:0.0061178731)57:0.0000021808,Lindera-glauca:0.0138677308)52:0.0015200888,Actinodaphne-acuminata:0.0108376373)57:0.0000021277,Laurus-nobilis:0.0170363240)94:0.0045967476,((Cinnamomum-tenuipile:0.0016771166,Cinnamomum_kanehirae:0.0136670835)59:0.0015304482,Cinnamomum-camphora:0.0032361794)91:0.0028572399)95:0.0046313545)63:0.0000022331,((Cinnamomum-burmannii:0.0000024709,Cinnamomum-verum:0.0045897768)95:0.0015217410,Cinnamomum-chago:0.0092403634)92:0.0015265027)89:0.0015262908,(Machilus-robusta:0.0015156895,(Machilus-salicina:0.0091881285,Machilus-hekouensis:0.0061053981)84:0.0015069155)95:0.0030485281)70:0.0015215130,Alseodaphnopsis-petiolaris:0.0061274744)32:0.0000022571,(Phoebe-tavoyana:0.0076373433,((Nothaphoebe-cavaleriei:0.0061255192,Phoebe-sheareri:0.0000024709)99:0.0015181190,Phoebe-jinpingensis:0.0091968674)38:0.0000020556)66:0.0015211255)87:0.0029477078,(Nothaphoebe-umbelliflora:0.0045978615,Alseodaphne-gracilis:0.0077173282)96:0.0031528497)100:0.0237818818,Nothaphoebe-elata2:0.0633921998)60:0.0136977682,Phoebe-hunanensis:0.0490459717)42:0.0063369272)44:0.0069070374,Neocinnamomum-caudatum:0.0950944252)100:0.0423509307,(Caryodaphnopsis-bilocellata:0.0139405836,Caryodaphnopsis-tonkinensis:0.0061517137)99:0.0044584511);
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(Neocinnamomum-caudatum:0.0000020410,((((Cryptocarya-concinna:0.0000020410,Cryptocarya-chingii:0.0000020410)99:0.0397352461,(Amborella_trichopoda:0.2760365346,Chimonanthus-praecox:0.0953528926)85:0.0249317031)78:0.0261875979,((Caryodaphnopsis-henryi:0.0084794001,Caryodaphnopsis-tonkinensis:0.0042302744)88:0.0041983812,Caryodaphnopsis-bilocellata:0.0042579720)100:0.0421624759)65:0.0045010317,((((((Persea_americana:0.0086906184,(((Cinnamomum-tenuipile:0.0043438244,Cinnamomum-camphora:0.0000020410)28:0.0000020410,Cinnamomum_kanehirae:0.0044226971)89:0.0043603362,(((((Nothaphoebe-cavaleriei:2.041e-06,Phoebe-hunanensis:2.041e-06,Phoebe-sheareri:0.0000020410)96:0.0044075983,Phoebe-tavoyana:0.0000020410)96:0.0043557578,((Machilus_yunnanensis:0.0087178566,Machilus-salicina:0.0043338936)50:0.0000020410,Machilus-hekouensis:0.0000020410)88:0.0043414571)63:0.0000020410,Machilus-robusta:0.1712423615)79:0.0043326297,Phoebe-jinpingensis:0.0000020410)89:0.0043443199)65:0.00433848,(((Lindera-glauca:0.0043152840,Neolitsea-sericea:0.0043309961)15:0.0000020410,Lindera-megaphylla:0.0000020410)64:0.0000020543,(Laurus-nobilis:0.0086465040,(Litsea-cubeba:0.0043330146,(Litsea-euosma:0.0000020410,Litsea-mollis:0.0000020410)55:0.0000020410)96:0.00869831,Actinodaphne-acuminata:0.00432111,Litsea-rubescens:6.123e-06,Litsea-tsinlingensis:0.00432727)61:0.0043179081)32:0.00432711)21:0.0042944742,(Cinnamomum-verum:2.041e-06,Cinnamomum-burmannii:2.041e-06,Cinnamomum-chago:2.041e-06,Sassafras-tzumu:0.0000020410)84:0.0043077735)12:0.0000020410,Alseodaphnopsis-petiolaris:0.0042944065)55:0.00430065,Alseodaphne-gracilis:4.082e-06,Nothaphoebe-elata2:0.0043260136)22:0.0000020410,Nothaphoebe-umbelliflora:0.1496427205)40:0.0031369910,Dehaasia-hainanensis:0.0098279496)95:0.0256203376)100:0.0479693645,Neocinnamomum-mekongense:0.0000020410);
(Neocinnamomum-caudatum:0.0000020683,((((((((((((Phoebe-hunanensis:0.0084384062,(Persea_americana:0.0538468821,Alseodaphnopsis-petiolaris:0.0637226656)37:0.0000020683)14:0.0000020683,Dehaasia-hainanensis:0.0363477226)72:0.0041919739,Phoebe-tavoyana:0.0000020683)75:0.0139345027,(Machilus-hekouensis:0.0095467194,Machilus-salicina:0.0000026466)98:0.0119049563)92:0.0232135653,Machilus_yunnanensis:0.0188450892)98:0.0387915265,Machilus-robusta:0.0000020683)92:0.0168177801,Phoebe-sheareri:0.0000020683)91:0.0048009912,(Nothaphoebe-umbelliflora:0.0104932606,Nothaphoebe-elata2:0.0251453313)81:0.0173346969)88:0.0162483882,(Litsea-cubeba:0.0041774685,(Litsea-tsinlingensis:0.0041618820,Litsea-rubescens:0.0000020683)88:0.0041777162)66:0.00416352,Actinodaphne-acuminata:0.0210165,((Cinnamomum-chago:0.0037805944,(Cinnamomum-burmannii:0.0124222221,Cinnamomum-verum:0.0032407036)95:0.0057321370)100:0.0382742795,(Cinnamomum-tenuipile:0.0127747643,Cinnamomum_kanehirae:0.0000020683)98:0.0155300162)77:0.00148212,Laurus-nobilis:0.0168629,Lindera-megaphylla:0.0253421)22:0.0000020683,Lindera-glauca:0.0296464296)96:0.0167423304,Neolitsea-sericea:0.0000020709)99:0.1013085802,((((Cryptocarya-acutifolia:0.0333705969,(Cryptocarya-yunnanensis:2.0683e-06,Cryptocarya-brachythyrsa:2.0683e-06,Cryptocarya-chingii:2.0683e-06,Cryptocarya-concinna:0.0000020683)92:0.0000020683)100:0.1005806061,(Beilschmiedia-pendula:0.0912997557,Endiandra-hainanensis:0.0205264788)98:0.0532853876)97:0.1102091057,(Chimonanthus-praecox:0.2331309056,Amborella_trichopoda:1.0088653096)87:0.1534146987)81:0.0796891036,(Cassytha-larsenii:0.0048311025,Cassytha-filiformis:0.0000020683)100:0.3704949600)89:0.0526936475)100:0.1379337163,Neocinnamomum-mekongense:0.0047444762);
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(Cinnamomum_kanehirae:0.0021104095,(((((((Litsea-euosma:2.0158e-06,Litsea-cubeba:2.0158e-06,Litsea-mollis:0.0000020158)96:0.0021333238,(((Caryodaphnopsis-henryi:0.0000020158,Caryodaphnopsis-bilocellata:0.0031192208)100:0.0223842819,(Neocinnamomum-caudatum:0.0000020158,Neocinnamomum-mekongense:0.0000020158)100:0.0525585103)52:0.0061551423,((((Beilschmiedia-percoriacea:0.0200828637,Endiandra-hainanensis:0.0105729397)99:0.0100196872,(((Cryptocarya-chingii:0.0010302125,Cryptocarya-concinna:0.0020603071)66:0.0010254588,((Cryptocarya-acutifolia:0.0000020158,Cryptocarya-brachythyrsa:0.0000020158)96:0.0010330990,Cryptocarya-yunnanensis:0.0020643440)98:0.0020686498)70:0.0048497090,Cryptocarya-metcalfiana:0.0129073255)100:0.0238618580)100:0.0205352966,(Amborella_trichopoda:0.3663634589,Piper_nigrum:0.2705785830)100:0.1163153281)68:0.0114720232,Cassytha-filiformis:0.1304652805)41:0.0068002261)100:0.0341776002)66:0.0010083949,(((Litsea-tsinlingensis:0.0020944596,Litsea-rubescens:0.0010474006)97:0.0031365177,Laurus-nobilis:0.0063136302)88:0.0031578665,Lindera-megaphylla:0.0052533222)87:0.0000020158)79:0.0010474583,(((Machilus-hekouensis:0.0000020158,Machilus-salicina:0.0020960127)100:0.0052536830,Machilus_yunnanensis:0.0052669018)93:0.0021168843,Alseodaphnopsis-petiolaris:0.0073882246)87:0.0010368852)54:0.0000020158,((((Phoebe-hunanensis:0.0010473273,Phoebe-sheareri:0.0000020158)86:0.0000020158,Phoebe-tavoyana:0.0031488488)98:0.0021117692,Phoebe-jinpingensis:0.0095172458)82:0.0000020158,(Nothaphoebe-elata2:0.0074110272,(Nothaphoebe-umbelliflora:0.0073996123,Alseodaphne-gracilis:0.0095256531)95:0.0020472195)100:0.0117618832)95:0.0031321822)91:0.0031507446,Cinnamomum-burmannii:0.0116870613)65:0.0000020158,Sassafras-tzumu:0.0020981873)100:0.0052845437,Cinnamomum-tenuipile:0.0010421639);
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(Persea_americana:0.0256318724,((((Neolitsea-sericea:0.0137169041,Laurus-nobilis:0.0528475122)94:0.0157082433,Machilus_yunnanensis:0.0186501030)39:0.00192355,((((Phoebe-hunanensis:0.0000024379,Phoebe-sheareri:0.0000021748)100:0.0099351953,Phoebe-tavoyana:0.0000020869)77:0.0000020142,((((Alseodaphne-gracilis:0.0150724109,Machilus-salicina:0.3617418879)54:0.0251373072,Dehaasia-hainanensis:0.0215574855)50:0.0053464872,(Nothaphoebe-umbelliflora:0.0000026975,Amborella_trichopoda:1.7320331969)74:0.0226119274)46:0.0055424794,Nothaphoebe-elata2:0.0125008650)43:0.0049017590)43:0.0024777865,((Cinnamomum-burmannii:0.0000021748,Cinnamomum-verum:0.0024715302)98:0.0069127869,Cinnamomum-chago:0.0138054340)99:0.0116135970)15:4.5776e-06,Lindera-megaphylla:0.0274286670)41:0.00246282,((Litsea-euosma:0.0024896473,(Litsea-mollis:0.0024768582,Litsea-cubeba:0.0049564728)99:0.0049939690)95:0.0023250783,Lindera-glauca:0.1772983207)86:0.00263799,(((Neocinnamomum-mekongense:0.0000021748,Neocinnamomum-caudatum:0.0000021748)100:0.1386720920,(((((((Cryptocarya-chingii:2.1748e-06,Cryptocarya-brachythyrsa:2.1748e-06,Cryptocarya-concinna:0.0000021748)93:0.0171535085,(Cryptocarya-yunnanensis:0.0370773974,Cryptocarya-acutifolia:0.0000021765)82:0.0000026837)63:0.0083603962,Cryptocarya-metcalfiana:0.0136765246)100:0.0518340745,(Endiandra-hainanensis:0.0490261092,(Beilschmiedia-percoriacea:0.0917129186,Beilschmiedia-pendula:0.0110640801)93:0.0104118627)92:0.0159086135)93:0.0778239149,(Chimonanthus-praecox:0.1911002142,(Piper_nigrum:1.0353558197,Liriodendron_chinense:0.1308877133)73:0.0578547127)59:0.0491571134)45:0.0130385068,(Cassytha-larsenii:0.0129198115,Cassytha-filiformis:0.0131465451)100:0.2664707787)50:0.0000028320,(Caryodaphnopsis-henryi:0.0000027773,(Caryodaphnopsis-bilocellata:0.0257804475,Caryodaphnopsis-tonkinensis:0.0645898050)100:0.0905771266)99:0.0607412001)60:0.0058880932)78:0.0396694003,Phoebe-jinpingensis:0.0131257844)64:0.0042354,(Litsea-rubescens:0.0695555584,Alseodaphnopsis-petiolaris:0.0099478324)54:4.211e-06)26:0.0000021748,((Cinnamomum-camphora:0.0000021748,Cinnamomum_kanehirae:0.0080193121)97:0.0024191214,Cinnamomum-tenuipile:0.0165632045)98:0.0074432986);
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(Cinnamomum-verum:0.0000024174,((((((((((((Alseodaphne-gracilis:0.0051077975,Dehaasia-hainanensis:0.0068185359)98:0.0034227163,Nothaphoebe-elata2:0.0051127296)89:0.0016751510,Nothaphoebe-umbelliflora:0.0207764597)77:0.0069045221,((Machilus-salicina:0.0034152872,Machilus-robusta:0.0051220912)65:0.0000022493,Machilus-hekouensis:0.0068517257)99:0.0051219556)47:0.0000021012,Alseodaphnopsis-petiolaris:0.0051038233)32:0.0000020992,(Phoebe-hunanensis:0.0020739641,Phoebe-tavoyana:0.0051141231)89:0.0016921372)42:0.0000022165,Phoebe-jinpingensis:0.0068243496)95:0.0034025745,Lindera-glauca:0.0579548878)53:0.0000026669,((((Litsea-rubescens:0.0033898347,Litsea-tsinlingensis:0.0036871734)60:0.0000020973,Neolitsea-sericea:0.0103468836)86:0.0042706367,Actinodaphne-acuminata:0.0482775629)65:0.0008664442,(((((((Cryptocarya-chingii:2.6209e-06,Cryptocarya-brachythyrsa:2.6209e-06,Cryptocarya-acutifolia:0.0000026209)68:0.0000026209,Cryptocarya-concinna:0.0017201675)63:0.0000021684,Cryptocarya-yunnanensis:0.0034342332)87:0.0017084387,Cryptocarya-metcalfiana:0.0051762889)100:0.0307497786,((Beilschmiedia-pendula:0.0032209628,Beilschmiedia-percoriacea:0.0071966576)98:0.0073709839,Endiandra-hainanensis:0.0102642310)99:0.0123331781)100:0.0696721058,((Amborella_trichopoda:0.3599210016,Liriodendron_chinense:0.1249810916)96:0.0715007573,Chimonanthus-praecox:0.1190951037)81:0.0295427962)43:0.0103629303,((((Caryodaphnopsis-bilocellata:0.0068282641,Caryodaphnopsis-tonkinensis:0.0000026209)76:0.0000021893,Caryodaphnopsis-henryi:0.0062293453)100:0.0481710916,Cassytha-filiformis:0.1778145874)70:0.0118438546,Neocinnamomum-caudatum:0.0813994233)43:0.0014103781)74:0.0340333459)14:0.0000022146)11:0.0000020077,(((Litsea-euosma:0.0012372682,Cassytha-larsenii:2.8912456513)54:0.0044416609,Litsea-mollis:0.0000026209)50:0.0016973681,Litsea-cubeba:0.0016988555)69:0.0068289450)75:0.0016945408,(Cinnamomum_kanehirae:0.0034102524,Cinnamomum-tenuipile:0.0051433974)89:0.0051254412)97:0.0069878976,Cinnamomum-chago:0.0956197351)99:0.0067211565,Cinnamomum-burmannii:0.0000026209);
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(Laurus-nobilis:0.0000021993,(((((((((((Neocinnamomum-caudatum:0.0037672112,Neocinnamomum-mekongense:0.0037765315)100:0.0237752073,Cassytha-filiformis:0.0969289130)88:0.0074725632,(Caryodaphnopsis-bilocellata:0.0000028504,(Caryodaphnopsis-henryi:0.0000020007,Caryodaphnopsis-tonkinensis:0.0030412352)37:0.0000021784)100:0.0334300174)78:0.0081236837,((Cryptocarya-chingii:0.0246675272,Beilschmiedia-pendula:0.0400074508)86:0.0202021496,Cryptocarya-metcalfiana:0.0265160520)73:0.0255517062)20:0.0030989531,(Actinodaphne-acuminata:0.4150611472,(Liriodendron_chinense:0.2658869638,Chimonanthus-praecox:0.0833977091)54:0.0093668439)67:0.0152855272)80:0.0180494621,(((((Alseodaphne-gracilis:0.0019118590,Nothaphoebe-elata2:0.0077279930)71:0.0000028047,Dehaasia-hainanensis:0.0019137635)88:0.0019142015,Nothaphoebe-umbelliflora:0.0135394299)97:0.0057459176,(Sassafras-tzumu:0.0076871110,(Cinnamomum-tenuipile:0.0000028504,Cinnamomum-camphora:0.0000028504)100:0.0076922696)87:0.0018312694)58:0.0000020717,((Cinnamomum-verum:0.0000023036,Cinnamomum-burmannii:0.0038094058)96:0.0037951369,Cinnamomum-chago:0.0038202103)94:0.0038081329)87:0.0018950036)20:0.0000020559,(Machilus-hekouensis:0.0095811050,Machilus-salicina:0.0586201164)16:0.0000022606)14:0.0000021496,((Alseodaphnopsis-petiolaris:0.0037797489,Phoebe-jinpingensis:0.0076124267)67:0.0000025043,(Phoebe-tavoyana:2.3142e-06,Nothaphoebe-cavaleriei:2.3142e-06,Phoebe-hunanensis:2.3142e-06,Phoebe-sheareri:0.0000023626)96:0.0018909455)94:0.0037901528)100:0.0095461055,((Litsea-mollis:0.0000026082,Litsea-euosma:0.0000022262)91:0.0018998758,Litsea-cubeba:0.0057083506)90:0.0019013371)28:0.0000020369,(Neolitsea-sericea:0.0038165893,(Litsea-rubescens:0.0019265638,Litsea-tsinlingensis:0.0019128850)99:0.0057616259)26:0.0000021317)30:0.0000021040,Lindera-glauca:0.0057239322)97:0.0019016566,Lindera-megaphylla:0.0019010052);
(Beilschmiedia-pendula:0.0097517186,(((Cryptocarya-metcalfiana:0.0070101595,((Cryptocarya-brachythyrsa:0.0000020485,Cryptocarya-acutifolia:0.0000020485)98:0.0021739619,((Cryptocarya-concinna:0.0000020485,Cryptocarya-chingii:0.0000020485)98:0.0021738569,Cryptocarya-yunnanensis:0.0021766364)74:0.0000020485)96:0.0060876164)100:0.0486476669,((((((((((Nothaphoebe-elata2:0.0152489693,((Phoebe-sheareri:0.0000020485,Phoebe-hunanensis:0.0021435562)99:0.0043100427,Phoebe-tavoyana:0.0021541289)97:0.0021548222)51:0.0000020485,(Alseodaphne-gracilis:0.0000020485,Dehaasia-hainanensis:0.0064931062)100:0.0086345122)85:0.0064863446,Cinnamomum-chago:0.0152348442)27:4.097e-06,(Litsea-tsinlingensis:0.0086422573,Nothaphoebe-umbelliflora:0.0218772777)27:4.097e-06,(Litsea-rubescens:0.0052297919,(Lindera-megaphylla:0.0232984909,(Litsea-cubeba:0.0000020485,Litsea-mollis:0.0000020485)92:0.0030540315)57:0.0021501981)48:0.00125907,Laurus-nobilis:0.0263616)15:0.0000020485,(Machilus-salicina:0.0021607539,Phoebe-jinpingensis:0.0064931609)95:0.0043103401)80:0.0021547316,((Cinnamomum_kanehirae:0.0043184271,Cinnamomum-camphora:0.0000020485)98:0.0021538735,Cinnamomum-tenuipile:0.0000020485)98:0.0086886484)42:0.0000020485,Sassafras-tzumu:0.0066450882)99:0.0673222412,(((Caryodaphnopsis-tonkinensis:0.0000020485,Caryodaphnopsis-henryi:0.0086675758)83:0.0024184002,Caryodaphnopsis-bilocellata:0.0040642509)100:0.0633421098,(Neocinnamomum-caudatum:0.0000020485,Neocinnamomum-mekongense:0.0107358241)100:0.0874999008)56:0.0105165360)65:0.0241369851,(Cassytha-larsenii:0.0279314663,Cassytha-filiformis:0.0000020485)100:0.3927442184)54:0.0206767464,Chimonanthus-praecox:0.3397723857)100:0.1256832186)100:0.0263633094,Endiandra-hainanensis:0.0245184170)71:0.0000020499,Beilschmiedia-percoriacea:0.0041718750);
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(Nothaphoebe-cavaleriei:0.0049416872,(((((((((((((Beilschmiedia-pendula:0.0311036526,Beilschmiedia-percoriacea:0.0099671429)57:0.0000020863,((Cryptocarya-acutifolia:0.0000021938,Cryptocarya-brachythyrsa:0.0000021938)70:0.0000020373,Cryptocarya-metcalfiana:0.0153897921)94:0.0152448677)91:0.0280736159,(Neocinnamomum-mekongense:0.0000021938,Neocinnamomum-caudatum:0.0000021938)96:0.0297743342)51:0.0156288808,Caryodaphnopsis-tonkinensis:0.0964901816)36:0.0000026104,(((Liriodendron_chinense:0.0641709162,Piper_nigrum:0.2456895541)26:0.0122759112,Chimonanthus-praecox:0.0594986662)56:0.0221543606,Amborella_trichopoda:0.1839781993)57:0.0379392267)78:0.0142335844,Lindera-megaphylla:0.0149302298)40:0.0000022159,((Litsea-tsinlingensis:0.0049630098,((Sassafras-tzumu:0.0304049622,Neolitsea-sericea:0.0000021938)87:0.0235602012,Laurus-nobilis:0.0099104229)58:0.0000020932)32:0.0000021797,Lindera-glauca:0.0099107032)67:0.0049544162)90:0.00497737,((((((Litsea-euosma:0.0000021938,Litsea-rubescens:0.0000021938)100:0.2512053375,(Litsea-cubeba:0.0000021938,Litsea-mollis:0.0000021938)76:0.0000021938)87:0.0449334265,Alseodaphne-gracilis:0.0342079044)92:0.0770117375,Cinnamomum_kanehirae:0.0131927129)67:0.0412547786,Machilus-robusta:0.0000021938)57:0.0000027180,Cinnamomum-chago:0.0098613659)52:4.3876e-06,(Cinnamomum-verum:0.0000021938,Cinnamomum-tenuipile:0.0000021938)74:0.0000022144)21:0.0000021559,Cinnamomum-camphora:0.1415781232)95:0.0049475805,Phoebe-tavoyana:0.0000023217)96:0.0049548821,Persea_americana:0.0149781455)87:0.0000021490,Phoebe-jinpingensis:0.0151225188)58:0.0049695039,((Nothaphoebe-umbelliflora:0.3264817606,Machilus-hekouensis:0.0000020872)100:0.1902157520,Machilus_yunnanensis:0.0000020625)84:0.0100918089)82:0.0049371527,Phoebe-sheareri:0.0049600441);
(Cryptocarya-concinna:0.0000023242,(((((((((((Persea_americana:0.1945277607,(((((Machilus_yunnanensis:0.0027509700,Alseodaphnopsis-petiolaris:0.0137898726)20:0.0000021985,(Machilus-hekouensis:0.0078311189,Machilus-salicina:0.0692064436)83:0.0042987972)35:0.0000020497,Machilus-robusta:0.0055133210)94:0.0027487560,(((Phoebe-tavoyana:0.0054881985,Nothaphoebe-cavaleriei:0.0000022977)60:0.0027467712,(Phoebe-sheareri:0.0027547542,Phoebe-hunanensis:0.0027463987)55:0.0000020745)69:0.0027456251,Phoebe-jinpingensis:0.0082528479)27:0.0000023852)35:0.0000022889,(Alseodaphne-gracilis:0.0082407976,Dehaasia-hainanensis:0.0139322405)99:0.0139159314)84:0.0027477813)37:0.0000023336,((((((Litsea-mollis:0.0000020232,Litsea-euosma:0.0027606535)98:0.0027622017,Litsea-cubeba:0.0000020458)97:0.0027592914,Lindera-megaphylla:0.0634652471)52:0.0000022999,(Litsea-tsinlingensis:0.0027705105,Litsea-rubescens:0.0000023544)98:0.0055677401)95:0.0027615044,Laurus-nobilis:0.0110976962)45:0.0000023001,Lindera-glauca:0.0055286529)96:0.0027555816)77:0.0028269656,(Cinnamomum-chago:0.0027363046,(Cinnamomum-verum:0.0082438052,Cinnamomum-burmannii:0.0000022829)44:0.0000020654)94:0.0081712400)63:0.0027674722,(((Cinnamomum_kanehirae:0.0000020274,Nothaphoebe-umbelliflora:0.0447365559)90:0.0334025370,(Cinnamomum-tenuipile:0.0000020940,Cinnamomum-camphora:0.0027405352)97:0.0027319803)88:0.0083425440,Sassafras-tzumu:0.0082759145)78:0.0027851220)100:0.0408930824,(Caryodaphnopsis-bilocellata:0.0815922131,Caryodaphnopsis-henryi:0.0000020160)100:0.0468183010)61:0.0074944952,(Neocinnamomum-mekongense:0.0081421030,Neocinnamomum-caudatum:0.0027365811)100:0.0469656564)89:0.0163640015,((Cassytha-larsenii:0.0083041187,Cassytha-filiformis:0.0000025060)100:0.1648501110,(Chimonanthus-praecox:0.2230882130,Liriodendron_chinense:0.3901931345)88:0.0431848584)66:0.0149985150)99:0.0493447285,((Beilschmiedia-percoriacea:0.0109760846,Beilschmiedia-pendula:0.0109397619)99:0.0140207805,Endiandra-hainanensis:0.0189973695)99:0.0197822884)100:0.0285651667,Cryptocarya-metcalfiana:0.0026903627)98:0.0080307410,(Cryptocarya-acutifolia:0.0000020760,Cryptocarya-brachythyrsa:0.1529672418)95:0.0053521334)71:0.0000022202,Cryptocarya-yunnanensis:0.0053549858)98:0.0053671609,Cryptocarya-chingii:0.0000022650);
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(Cinnamomum-burmannii:0.0000000000,((((((Caryodaphnopsis-tonkinensis:2.3551e-06,Caryodaphnopsis-henryi:2.3551e-06,Nothaphoebe-umbelliflora:0.0000020229)86:0.0053621674,((((Cryptocarya-yunnanensis:2.309e-06,Cryptocarya-chingii:2.309e-06,Cryptocarya-metcalfiana:2.309e-06,Cryptocarya-brachythyrsa:2.309e-06,Cryptocarya-acutifolia:0.0000023090)52:0.0000023090,Cryptocarya-concinna:0.0051742875)60:0.0052558402,(Beilschmiedia-percoriacea:0.0000023090,Beilschmiedia-pendula:0.0000023090)70:0.0000020994)53:0.0052609435,Amborella_trichopoda:0.0176157427)63:0.0109947608)41:0.0048548179,(Cassytha-filiformis:0.0109276930,Chimonanthus-praecox:0.0170348376)46:0.0043253569)62:0.0011136780,(((Litsea-euosma:2.309e-06,Neolitsea-sericea:2.309e-06,Lindera-glauca:2.309e-06,Actinodaphne-acuminata:2.309e-06,Litsea-cubeba:2.309e-06,Litsea-mollis:2.309e-06,Laurus-nobilis:0.0000023090)78:0.0000021844,Lindera-megaphylla:0.0051363023)82:0.0000022551,Litsea-tsinlingensis:0.0051177882)85:0.0051504941)27:0.0000022570,(Phoebe-sheareri:2.309e-06,Phoebe-jinpingensis:2.309e-06,Cinnamomum-camphora:2.309e-06,Machilus-salicina:2.309e-06,Nothaphoebe-elata2:2.309e-06,Sassafras-tzumu:2.309e-06,Cinnamomum-tenuipile:2.309e-06,Machilus_yunnanensis:2.309e-06,Alseodaphne-gracilis:2.309e-06,Machilus-robusta:2.309e-06,Phoebe-hunanensis:2.309e-06,Nothaphoebe-cavaleriei:2.309e-06,Cinnamomum_kanehirae:2.309e-06,Alseodaphnopsis-petiolaris:2.309e-06,Phoebe-tavoyana:2.309e-06,Cinnamomum-chago:0.0000023090)67:0.0000020663)51:0.0000020785,(Dehaasia-hainanensis:0.0000020345,Machilus-hekouensis:0.0000022686)88:0.0051724438)90:0.00518347,Cinnamomum-verum:4.3811e-06,Persea_americana:0.0000000000);
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(Cryptocarya-acutifolia:0.0018108139,((((((Beilschmiedia-percoriacea:0.0040931085,Beilschmiedia-pendula:0.0106833123)89:0.0132826184,Endiandra-hainanensis:0.0455664780)99:0.0219593697,(((((((((((((Phoebe-sheareri:0.0018138346,Phoebe-tavoyana:0.0036336852)42:0.0000026733,Nothaphoebe-cavaleriei:0.0000028126)88:0.0018078874,Phoebe-jinpingensis:0.0091016495)89:0.0018217144,Alseodaphnopsis-petiolaris:0.0128156929)21:0.0000020046,((Dehaasia-hainanensis:0.0147055510,Alseodaphne-gracilis:0.0091667224)100:0.0109576043,(Nothaphoebe-elata2:0.0063918506,Nothaphoebe-umbelliflora:0.0164301886)98:0.0084962362)85:0.0018298484)15:0.0000026276,((Machilus-hekouensis:0.0018146780,Machilus-salicina:0.0036348239)55:0.0000020483,Machilus-robusta:0.0054578979)95:0.0018144161)96:0.0036355259,((((Cinnamomum-tenuipile:0.0036501476,Cinnamomum_kanehirae:0.0018139440)91:0.0018274847,Cinnamomum-camphora:0.0036441016)97:0.0036547742,Sassafras-tzumu:0.0128313698)40:0.0000020367,((Cinnamomum-verum:0.0000021302,Cinnamomum-burmannii:0.0018287616)99:0.0054951462,Cinnamomum-chago:0.0018283137)76:0.0018235215)77:0.0018249985)66:0.0018127687,(((Litsea-tsinlingensis:0.0000020840,Litsea-rubescens:0.0518578837)81:0.0036425892,Laurus-nobilis:0.0091121989)68:0.0018143270,(((Litsea-cubeba:2.2587e-06,Litsea-mollis:2.2587e-06,Litsea-euosma:0.0000021914)100:0.0128825827,Lindera-glauca:0.0018213634)87:0.0018093757,Lindera-megaphylla:0.0091357778)36:0.0000020327)36:0.0000023604)81:0.0133126040,Neolitsea-sericea:0.0607043874)100:0.0499536438,Caryodaphnopsis-tonkinensis:0.0736484883)84:0.0160475080,(Neocinnamomum-caudatum:0.0010216483,Neocinnamomum-mekongense:0.0062261273)100:0.0806896029)88:0.0266974741,(Amborella_trichopoda:0.5203366048,Chimonanthus-praecox:0.1440377154)95:0.0828197807)65:0.0203639758,(Cassytha-filiformis:0.0206549079,Cassytha-larsenii:0.0154859902)100:0.1937428945)99:0.0387822460)100:0.0414333451,Cryptocarya-metcalfiana:0.0017523583)88:0.0036862717,(Cryptocarya-chingii:0.0000020882,Cryptocarya-concinna:0.0000028126)86:0.0000020006)79:0.0000020425,Cryptocarya-yunnanensis:0.0572232173)96:0.0036255947,Cryptocarya-brachythyrsa:0.0000027766);
(Beilschmiedia-pendula:0.0104101037,((((((Cryptocarya-brachythyrsa:0.0000024161,Cryptocarya-acutifolia:0.0017239670)100:0.0051924594,Cryptocarya-chingii:0.0017225263)42:0.0000021171,Cryptocarya-concinna:0.0000026529)41:0.0000021801,Cryptocarya-yunnanensis:0.0017213433)100:0.0250755459,(((((Neocinnamomum-mekongense:0.0069270250,Neocinnamomum-caudatum:0.0000021511)100:0.0646841156,((Cryptocarya-metcalfiana:0.0327054757,((((((Nothaphoebe-umbelliflora:0.0154831836,(Alseodaphne-gracilis:0.0120030620,Nothaphoebe-elata2:0.0056701873)73:0.0017953405)96:0.0038356659,((Nothaphoebe-cavaleriei:0.0105828029,Phoebe-hunanensis:0.0087783690)82:0.0034711713,Alseodaphnopsis-petiolaris:0.0087809231)56:0.0000022240)44:0.0000023354,Cinnamomum-camphora:0.0070531903)71:0.0017456440,Sassafras-tzumu:0.0034892502)27:0.0000020237,(Cinnamomum-chago:0.0035017083,(Cinnamomum-burmannii:0.0052539638,Cinnamomum-verum:0.0017472799)96:0.0017469784)92:0.0035077881)93:0.0017317592,(((((Litsea-mollis:0.0000026529,Litsea-euosma:0.0000026529)51:0.0000021395,Litsea-cubeba:0.0035064910)100:0.0105598581,((Lindera-megaphylla:0.0123412721,(Litsea-rubescens:0.0087649087,Litsea-tsinlingensis:0.0052600891)86:0.0017537762)47:0.0000020336,Laurus-nobilis:0.0087762922)81:0.0017419909)75:0.0017552468,Lindera-glauca:0.0087708451)49:0.0000020894,(Machilus-salicina:0.0052333953,Machilus-hekouensis:0.0070649689)99:0.0070302979)82:0.0017601307)79:0.0232899337)42:0.0046354923,Actinodaphne-acuminata:0.2281969090)66:0.0131999616)33:0.0014319188,(Caryodaphnopsis-tonkinensis:0.0150815331,Caryodaphnopsis-henryi:0.0060988397)100:0.0416443739)49:0.0041544344,(Cassytha-filiformis:0.0119199954,Cassytha-larsenii:0.0079059312)100:0.2005654544)98:0.0289371386,(Chimonanthus-praecox:0.1184499376,((Amborella_trichopoda:0.2994526582,Piper_nigrum:0.3770267599)95:0.0573944401,Liriodendron_chinense:0.1201577632)97:0.0562587038)100:0.0439109373)100:0.0390493248)100:0.0181722894,Endiandra-hainanensis:0.0158171725)99:0.0052332349,Beilschmiedia-percoriacea:0.0051646077);
(Lindera-megaphylla:0.0154056366,(((((Lindera-glauca:0.0071413281,((Alseodaphnopsis-petiolaris:0.0144141059,Actinodaphne-acuminata:0.0216114043)38:0.0000023049,(Litsea-rubescens:0.0000021701,Litsea-tsinlingensis:0.0000027579)78:0.0000020002)51:0.0071662322)36:0.0000027615,((Litsea-euosma:2.757e-06,Litsea-mollis:2.757e-06,Litsea-cubeba:0.0000020051)55:0.0000023476,(Neolitsea-sericea:0.0143027594,Laurus-nobilis:0.0143498554)15:0.0000022509)12:0.0000026634)38:0.0071427923,Sassafras-tzumu:0.0143724312)19:4.2413e-06,(((((((((Cryptocarya-concinna:0.0000020680,Cryptocarya-chingii:0.0000021102)97:0.0269664595,((Cryptocarya-acutifolia:0.0000025099,Cryptocarya-brachythyrsa:0.0000029001)60:0.0000022759,Cryptocarya-yunnanensis:0.0073886948)100:0.1698314395)87:0.0304132188,Beilschmiedia-pendula:0.0809119693)92:0.0364228582,Piper_nigrum:0.5404766799)57:0.0298544526,((Cassytha-larsenii:0.0143196303,Cassytha-filiformis:0.0000021504)100:0.1791145824,Chimonanthus-praecox:0.0705952575)48:0.0188815971)68:0.0120848308,(Neocinnamomum-mekongense:0.0065824157,Neocinnamomum-caudatum:0.0079317114)96:0.0471050704)74:0.0163681363,((Caryodaphnopsis-bilocellata:0.0000023635,Caryodaphnopsis-tonkinensis:0.0000023261)97:0.0070754919,Caryodaphnopsis-henryi:0.0000022933)100:0.0527527683)99:0.0721086672,((Machilus-hekouensis:0.0000021727,Machilus_yunnanensis:0.0000021805)61:0.0000023290,Machilus-salicina:0.0282112560)96:0.0216392147)51:0.0000023318,Nothaphoebe-elata2:0.0223408910)13:8.6963e-06,Phoebe-sheareri:9.3242e-06,Phoebe-tavoyana:9.3242e-06,Cinnamomum-camphora:9.3242e-06,Cinnamomum-tenuipile:9.3242e-06,Phoebe-jinpingensis:9.3242e-06,Phoebe-hunanensis:9.3242e-06,Nothaphoebe-cavaleriei:6.5907e-06,(Alseodaphne-gracilis:0.0070898506,Dehaasia-hainanensis:0.0072021560)95:0.0143640393)80:0.0071259940,((Cinnamomum-verum:0.0000020633,Cinnamomum-burmannii:0.0000021664)97:0.0142870155,Cinnamomum-chago:0.0000020268)83:0.0060771074)54:0.0000027040,Persea_americana:0.1574490798);
(Amborella_trichopoda:0.1396832656,((((((((((((Dehaasia-hainanensis:0.0153055360,Alseodaphne-gracilis:0.0055075997)69:0.0051095814,Nothaphoebe-umbelliflora:0.0252435613)93:0.010559,((Machilus-salicina:0.0111428507,Lindera-megaphylla:0.0286140470)20:0.0041759984,Machilus_yunnanensis:0.0050896758)30:0.00498612,(((((Nothaphoebe-cavaleriei:2.2487e-06,Phoebe-hunanensis:2.2487e-06,Phoebe-tavoyana:0.0000022487)96:0.0049933077,Phoebe-jinpingensis:0.0050446745)87:0.0050395120,Persea_americana:0.0100052709)21:0.0000022098,Alseodaphnopsis-petiolaris:0.0050196998)55:0.0050094529,((Cinnamomum-verum:0.0101164903,(Cinnamomum_kanehirae:0.0049660510,Cinnamomum-camphora:0.0000022487)98:0.0048986530)90:0.0049800459,Sassafras-tzumu:0.0161793205)96:0.0153280234)14:4.8461e-06,Actinodaphne-acuminata:0.0152123416)58:0.0050351498,(Litsea-cubeba:0.0000021065,Litsea-euosma:0.0000022487)95:0.0050291734)30:0.0000021336,Litsea-rubescens:0.0154167841)68:0.0046560196,Laurus-nobilis:0.0209899839)98:0.0598273606,Caryodaphnopsis-bilocellata:0.0564510757)69:0.0101039947,(Cassytha-filiformis:0.0000022612,Cassytha-larsenii:0.0000026455)100:0.2967095414)39:0.0097659125,((((Cryptocarya-brachythyrsa:2.2487e-06,Cryptocarya-acutifolia:2.2487e-06,Cryptocarya-yunnanensis:0.0000022487)98:0.0048475402,(Cryptocarya-concinna:0.0000022487,Cryptocarya-chingii:0.0000022487)75:0.0000022487)62:0.0000020017,(((Beilschmiedia-pendula:0.0000022487,Beilschmiedia-percoriacea:0.0193614210)62:0.0003119567,Endiandra-hainanensis:0.0047665003)100:0.0401878556,Cryptocarya-metcalfiana:0.0054024523)83:0.0045837162)99:0.1079859989,(Neocinnamomum-caudatum:0.0156812896,Neocinnamomum-mekongense:0.0134415318)97:0.1619585654)28:0.0113756513)50:0.0191545468,Cinnamomum-chago:0.5326282917)100:0.1159667853,Chimonanthus-praecox:0.1430743536)97:0.1191066080,Liriodendron_chinense:0.0573069776)97:0.1350353960,Piper_nigrum:0.2980342673);
(Chimonanthus-praecox:0.1192617162,(((((Laurus-nobilis:0.00371225,(Sassafras-tzumu:0.0055778933,Litsea-rubescens:0.0018522691)17:5.0273e-06,(((Litsea-euosma:0.0000020987,(Litsea-mollis:0.0000021225,Litsea-tsinlingensis:0.0053169047)93:0.0169001381)59:0.0000020240,Litsea-cubeba:0.0018521773)83:0.0018535654,Lindera-megaphylla:0.0037156878)11:4.1736e-06,((Actinodaphne-acuminata:0.0621517364,Cinnamomum_kanehirae:0.0000024410)98:0.0787498500,((Cinnamomum-verum:0.0000028810,Cinnamomum-burmannii:0.0000020068)95:0.0018490422,(Cinnamomum-chago:0.0055713278,Cinnamomum-camphora:0.0037035245)43:0.0000024441)75:0.0000028051)32:0.0018502168)78:0.0018532326,(((Nothaphoebe-cavaleriei:0.0044110503,Phoebe-jinpingensis:0.0000021624)53:0.0000013880,(Phoebe-hunanensis:0.0068524493,Phoebe-sheareri:0.0072364378)59:0.0039802950)78:0.0048989074,((((Dehaasia-hainanensis:0.0074844642,Alseodaphne-gracilis:0.0018619092)75:0.0000020190,Nothaphoebe-umbelliflora:0.0093444085)98:0.0056028893,Nothaphoebe-elata2:0.0112902623)99:0.0094338355,((Machilus-salicina:0.0000020249,Machilus-hekouensis:0.0041532048)93:0.0084334351,(Machilus-robusta:0.0000020221,Persea_americana:0.0037247718)49:0.0000020403)90:0.0037366886)35:0.0000028680)91:0.0037034323)99:0.0408856234,((Caryodaphnopsis-bilocellata:0.0019391688,(Caryodaphnopsis-henryi:0.0072800418,Caryodaphnopsis-tonkinensis:0.0000020995)90:0.0017852830)100:0.0369312088,Neocinnamomum-caudatum:0.0789091065)67:0.0095606336)35:0.0021192349,(Cassytha-larsenii:0.0018971432,Cassytha-filiformis:0.0000021896)100:0.1158846231)40:0.0027744543,(((Cryptocarya-brachythyrsa:0.0000020739,Cryptocarya-acutifolia:0.0000028160)100:0.0753899491,Cryptocarya-metcalfiana:0.0104531926)97:0.0179829647,Endiandra-hainanensis:0.0402840694)100:0.0377729237)79:0.0275345819,(Liriodendron_chinense:0.0659526544,Amborella_trichopoda:0.1868409884)76:0.0115353835);
(Actinodaphne-acuminata:0.0000000000,((Lindera-megaphylla:0.0000023638,Machilus_yunnanensis:0.0499989445)92:0.0074318592,Laurus-nobilis:0.0074518746)13:5.0164e-06,Alseodaphnopsis-petiolaris:7.4373e-06,(((Caryodaphnopsis-tonkinensis:0.0000020562,Caryodaphnopsis-bilocellata:0.0000020711)93:0.0139525921,(((Neocinnamomum-mekongense:0.0000021840,Neocinnamomum-caudatum:0.0149304785)100:0.0405944421,((((Cryptocarya-yunnanensis:0.0000020045,(Cryptocarya-acutifolia:0.0000021074,Cryptocarya-concinna:0.0150374540)56:0.0074520932)35:0.0000025313,Cryptocarya-chingii:0.0074598058)93:0.0152336044,(Beilschmiedia-pendula:0.0234517093,Beilschmiedia-percoriacea:0.0000020666)96:0.0396229448)32:0.0000020012,((Cassytha-filiformis:0.0031061534,Caryodaphnopsis-henryi:0.0119180844)100:0.0469991330,Chimonanthus-praecox:0.0677915412)52:0.0223135762)23:0.0082232463)40:0.0161910941,(Piper_nigrum:0.0329608369,Amborella_trichopoda:0.1787022625)69:0.0518413758)57:0.0097173808)94:0.0313065114,((((Phoebe-sheareri:2.7133e-06,Phoebe-hunanensis:2.7133e-06,Nothaphoebe-cavaleriei:0.0000027133)72:0.0000023696,Phoebe-tavoyana:0.0155662959)70:0.0000023164,Phoebe-jinpingensis:0.3489728661)94:0.0075859288,((Nothaphoebe-elata2:0.0074428727,(Alseodaphne-gracilis:0.0000027133,Dehaasia-hainanensis:0.0000027133)79:0.0000023377)57:0.0000020483,Nothaphoebe-umbelliflora:0.0074453891)96:0.0150532473)75:0.0074225651)26:9.3838e-06,(((Persea_americana:0.0000027133,Cryptocarya-metcalfiana:0.0000027133)91:0.0074957714,Cinnamomum-chago:0.0074974655)62:0.0074890610,Neolitsea-sericea:0.00742897,Machilus-robusta:5.2655e-06)14:9.1547e-06,Cinnamomum_kanehirae:0,Litsea-mollis:0,Cinnamomum-verum:0,Sassafras-tzumu:0,Litsea-rubescens:0,Litsea-euosma:0,Cinnamomum-camphora:0,Cinnamomum-burmannii:0,Machilus-hekouensis:0,Litsea-tsinlingensis:0,Cinnamomum-tenuipile:0,Lindera-glauca:0.0000000000);
(Litsea-euosma:0.0000027981,(((((((((((((Cryptocarya-metcalfiana:0.0074832499,(((Cryptocarya-yunnanensis:0.0037733771,Cryptocarya-acutifolia:0.0000020455)99:0.0037832044,Cryptocarya-brachythyrsa:0.0000020442)96:0.0037822618,(Cryptocarya-concinna:0.0000024940,Cryptocarya-chingii:0.0000020025)55:0.0000028331)95:0.0076195062)99:0.0251233531,((Beilschmiedia-percoriacea:0.0157690652,Beilschmiedia-pendula:0.0194701322)84:0.0058066770,Endiandra-hainanensis:0.0389997879)84:0.0205309306)100:0.0740274725,(Cassytha-larsenii:0.0000020404,Cassytha-filiformis:0.0117804407)100:0.2078965750)54:0.0155817862,((Amborella_trichopoda:0.3030900876,Liriodendron_chinense:0.1791105359)72:0.0425915865,Chimonanthus-praecox:0.1141014237)70:0.0322342818)75:0.0151122730,((Caryodaphnopsis-henryi:0.0115009919,(Caryodaphnopsis-tonkinensis:0.0038162211,Caryodaphnopsis-bilocellata:0.0193780530)55:0.0000027730)99:0.0338322382,(Neocinnamomum-mekongense:0.0000021547,Neocinnamomum-caudatum:0.0000021023)100:0.1024044979)86:0.0124799024)86:0.0178338627,(Nothaphoebe-elata2:0.0235498671,(Dehaasia-hainanensis:0.0112826178,Nothaphoebe-umbelliflora:0.0112588860)73:0.0075402073)46:0.0037013674)47:0.0000022955,(Phoebe-jinpingensis:0.0037155357,(((Machilus-hekouensis:0.0037639541,Machilus_yunnanensis:0.0076134143)94:0.0037252012,Machilus-salicina:0.0037365635)74:0.0000029108,((Lindera-megaphylla:0.0300375495,Alseodaphne-gracilis:0.0322006527)98:0.0145050432,Machilus-robusta:0.0000024328)100:0.0827329664)78:0.0037346661)83:0.0037031083)82:0.0037385487,(Phoebe-tavoyana:0.0075232992,(Nothaphoebe-cavaleriei:0.0000029527,(Phoebe-sheareri:0.0000021917,Phoebe-hunanensis:0.0037361734)100:0.0037187676)94:0.0036795830)96:0.0075508515)30:0.0000022359,(Alseodaphnopsis-petiolaris:0.0074569717,Persea_americana:0.0442270300)51:0.0000027390)88:0.0047904604,(Cinnamomum-burmannii:0.0000022865,Cinnamomum-verum:0.0000022461)99:0.0144423552)82:0.0032674029,(Cinnamomum-tenuipile:0.0000026507,((Cinnamomum-camphora:0.0037158342,Lindera-glauca:0.0074561641)38:0.0000020511,((Actinodaphne-acuminata:0.0112431690,(Litsea-rubescens:0.0046096919,Litsea-tsinlingensis:0.0283245094)94:0.0028888657)78:0.0037363678,(Laurus-nobilis:0.0076040312,Neolitsea-sericea:0.0112277382)73:0.0037035306)24:0.0000020510)16:0.0000027203)19:0.0000021846)65:0.0037459614,Sassafras-tzumu:0.2296343084)95:0.0000021515,Litsea-cubeba:0.0112511560)88:0.0000010593,Litsea-mollis:0.0000025516);
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(Phoebe-hunanensis:0.0047927532,(((((((((Cinnamomum-tenuipile:0.0164695231,Cinnamomum_kanehirae:0.0116081625)99:0.0040833286,Sassafras-tzumu:0.0122930703)86:0.0028672386,((Cinnamomum-verum:0.0000027990,Cinnamomum-burmannii:0.0019073494)100:0.0134605130,Cinnamomum-chago:0.0069316707)100:0.0110932676)96:0.0035917623,(((Litsea-tsinlingensis:0.0203693989,Litsea-rubescens:0.0057484032)95:0.0047679110,(Lindera-megaphylla:0.0174970651,Neolitsea-sericea:0.0146635715)34:0.0008659689)18:0.0000026808,Laurus-nobilis:0.0203419427)45:0.0016586780)51:0.0018143655,((Litsea-cubeba:0.0000020326,(Litsea-euosma:0.0000028189,Litsea-mollis:0.0009516529)92:0.0009523853)100:0.0103497065,((Neocinnamomum-mekongense:0.1464358007,((Caryodaphnopsis-tonkinensis:0.0068298285,Caryodaphnopsis-bilocellata:0.0096292085)97:0.0018717215,Caryodaphnopsis-henryi:0.0078895524)100:0.0753819376)70:0.0205996664,(((Beilschmiedia-percoriacea:0.0136011249,Beilschmiedia-pendula:0.0186243873)100:0.0126150541,Endiandra-hainanensis:0.0340922413)100:0.0351740264,((((Cryptocarya-acutifolia:0.0000027990,Cryptocarya-yunnanensis:0.0009471819)99:0.0009468726,Cryptocarya-brachythyrsa:0.0000020750)100:0.0047463356,(Cryptocarya-concinna:0.0009479135,Cryptocarya-chingii:0.0000020986)100:0.0047619229)100:0.0106902391,Cryptocarya-metcalfiana:0.0106318134)100:0.0601426318)100:0.1215767763)100:0.0751215705)86:0.0070883804)91:0.0042062169,(((Alseodaphne-gracilis:0.0217976723,Nothaphoebe-elata2:0.0221744327)92:0.0038320217,Nothaphoebe-umbelliflora:0.0227770678)100:0.0103463677,((((Machilus_yunnanensis:0.0066629097,Machilus-salicina:0.0056932623)95:0.0010779255,(Machilus-robusta:0.0067304091,Machilus-hekouensis:0.0048108987)96:0.0019047248)100:0.0067323143,Persea_americana:0.0184768279)95:0.0009343031,Alseodaphnopsis-petiolaris:0.0077262939)97:0.0028927724)91:0.0009580352)99:0.0056645010,Phoebe-jinpingensis:0.0041043694)98:0.0035624347,Nothaphoebe-cavaleriei:0.0140433348)86:0.0034227353,Phoebe-tavoyana:0.0061750139)99:0.0034373373,Phoebe-sheareri:0.0019099416);
(Cryptocarya-acutifolia:0.0000021652,((((((((((((Phoebe-jinpingensis:0.0036745789,Alseodaphnopsis-petiolaris:0.0262498423)81:0.0073227372,(((Nothaphoebe-umbelliflora:0.0339684711,Alseodaphne-gracilis:0.0114204008)54:0.0038814244,(Dehaasia-hainanensis:0.0228643099,Nothaphoebe-elata2:0.0193816219)53:0.0036833481)99:0.0187438082,((Machilus_yunnanensis:0.0035989911,Machilus-salicina:0.0146028014)100:0.0147287939,Machilus-robusta:0.0073340612)100:0.0154892488)96:0.0072284183)79:0.0036868179,(Phoebe-tavoyana:0.0036116464,((Phoebe-hunanensis:0.0000023435,Phoebe-sheareri:0.0036146761)100:0.0036179295,Nothaphoebe-cavaleriei:0.0036491241)99:0.0036653850)99:0.0074956697)83:0.0092911976,Persea_americana:0.0652764230)81:0.0092060425,((Cinnamomum-camphora:0.0109554394,(Cinnamomum-tenuipile:0.0036353277,Cinnamomum_kanehirae:0.0146612476)48:0.0000020811)100:0.0306471623,Lindera-glauca:0.0421584309)67:0.0035952669)74:0.0035899930,((Litsea-euosma:0.0036629694,Litsea-mollis:0.0036633315)61:0.0073661703,Litsea-cubeba:0.0000026330)93:0.0147598913)30:0.0000020048,(Neolitsea-sericea:0.0074073479,Lindera-megaphylla:0.0418939249)61:0.0037239375)60:0.0072466148,Litsea-tsinlingensis:0.0038068328)78:0.0056703566,((Cinnamomum-verum:0.0148514780,Cinnamomum-burmannii:0.0074075863)99:0.0215168815,Sassafras-tzumu:0.0236911215)60:0.0097413655)100:0.0874135039,((((Chimonanthus-praecox:0.1416408529,Amborella_trichopoda:0.2504726268)70:0.0188330138,Liriodendron_chinense:0.1650555537)97:0.0323854134,Neocinnamomum-mekongense:0.0708155614)59:0.0150945069,((Caryodaphnopsis-tonkinensis:0.0183858717,Caryodaphnopsis-bilocellata:0.0000025630)92:0.0072784605,Caryodaphnopsis-henryi:0.0000027226)100:0.0779174810)87:0.0198744098)94:0.0493470835,((Beilschmiedia-pendula:0.0396909213,Beilschmiedia-percoriacea:0.0586031484)96:0.0209968740,Endiandra-hainanensis:0.0722999984)96:0.0160191974)100:0.0581941777,((Cryptocarya-concinna:0.0000023591,Cryptocarya-chingii:0.0000023734)99:0.0110662218,Cryptocarya-yunnanensis:0.0000021686)66:0.0000022820)93:0.0036677386,Cryptocarya-brachythyrsa:0.0000020317);
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(Nothaphoebe-elata2:0.0000000000,(((((((((Beilschmiedia-pendula:0.0000021879,Beilschmiedia-percoriacea:0.0000021879)51:0.0000021879,Endiandra-hainanensis:0.0153349916)88:0.0074676492,(((Cryptocarya-concinna:2.1879e-06,Cryptocarya-metcalfiana:2.1879e-06,Cryptocarya-acutifolia:2.1879e-06,Cryptocarya-yunnanensis:0.0000021879)57:0.0000025428,Cryptocarya-chingii:0.0000021879)51:0.0000023783,Cryptocarya-brachythyrsa:0.0000021879)75:0.0128642883)66:0.0111236713,(Cassytha-filiformis:0.0051041352,Cassytha-larsenii:0.0000021879)100:0.1033170983)31:0.0000025986,((Amborella_trichopoda:0.1780090208,Chimonanthus-praecox:0.0485112063)84:0.0255705690,Neocinnamomum-caudatum:0.3403841090)58:0.0146897714)74:0.0138271629,(Caryodaphnopsis-henryi:2.1879e-06,Caryodaphnopsis-bilocellata:2.1879e-06,Caryodaphnopsis-tonkinensis:0.0000021879)99:0.0267225161)88:0.0100377411,(Neolitsea-sericea:0.0154703805,(((Nothaphoebe-cavaleriei:0.0000021879,Machilus-robusta:0.0000021879)73:0.0000020547,Alseodaphne-gracilis:0.0103282265)82:0.0051323203,Alseodaphnopsis-petiolaris:0.0000021879)50:0.0000020400)93:0.0158056414)15:0.0000022761,(((Cinnamomum-tenuipile:2.0665e-06,Sassafras-tzumu:2.0665e-06,Cinnamomum-camphora:0.0000021879)91:0.0000378513,Lindera-glauca:0.0102768196)62:0.0051256992,Lindera-megaphylla:0.0102591582)15:0.0000022848)69:0.0051355469,Persea_americana:0.0000021879)15:4.3758e-06,Phoebe-sheareri:6.5637e-06,((Nothaphoebe-umbelliflora:0.0000021879,Litsea-mollis:0.0051035498)51:0.0051178735,((Litsea-cubeba:2.1879e-06,Litsea-euosma:2.1879e-06,Litsea-rubescens:0.0000021879)95:0.0051114135,Laurus-nobilis:0.0102485014)33:0.0000022272)21:6.3843e-06,Phoebe-hunanensis:0,Phoebe-tavoyana:0,Phoebe-jinpingensis:0,Machilus-salicina:0,Machilus-hekouensis:0,Cinnamomum-burmannii:0.0000000000);
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(Cinnamomum-verum:0.0000021778,((((((((Caryodaphnopsis-henryi:0.0170428966,Caryodaphnopsis-bilocellata:0.0119940023)96:0.0098625104,Caryodaphnopsis-tonkinensis:0.0109067003)100:0.1030071649,(Neocinnamomum-mekongense:0.0012638380,Neocinnamomum-caudatum:0.0013360561)100:0.1749339200)78:0.0209307789,(((Chimonanthus-praecox:0.2774058801,(Amborella_trichopoda:0.6496139290,Liriodendron_chinense:0.2367722165)92:0.0580586961)98:0.0678935551,((Endiandra-hainanensis:0.0431668109,(Beilschmiedia-percoriacea:0.0106109985,Beilschmiedia-pendula:0.0340830388)98:0.0108056375)100:0.0528011701,((Cryptocarya-concinna:0.0000021778,Cryptocarya-chingii:0.0000021778)99:0.0039735882,((Cryptocarya-brachythyrsa:0.0000021778,Cryptocarya-acutifolia:0.0000021778)62:0.0000021778,Cryptocarya-yunnanensis:0.0183539913)95:0.0024776794)100:0.0670990721)100:0.1072998273)93:0.0289844089,Cassytha-filiformis:0.4620435136)89:0.0248765432)100:0.1228999977,((((Litsea-tsinlingensis:0.0073906878,Litsea-rubescens:0.0049128977)100:0.0101196386,Neolitsea-sericea:0.0275354886)90:0.0039226704,(Lindera-megaphylla:0.0275860591,Laurus-nobilis:0.0148728795)77:0.0010650336)81:0.0049617387,((Litsea-euosma:0.0000021778,Litsea-cubeba:0.0087766120)88:0.0012485681,Litsea-mollis:0.0000021778)100:0.0165803960)85:0.0025168760)55:0.0073029991,(((((((Dehaasia-hainanensis:0.0203093335,Alseodaphne-gracilis:0.0074993855)100:0.0169428298,Nothaphoebe-elata2:0.0198169355)99:0.0134048341,Nothaphoebe-umbelliflora:0.0486658312)86:0.0051701810,((Machilus-robusta:0.0049050635,(Machilus-salicina:0.0048779523,Machilus-hekouensis:0.0116967670)99:0.0024259332)100:0.0124574274,Persea_americana:0.0277480425)84:0.0048918914)49:0.0000021844,((((Phoebe-hunanensis:0.0024408590,(Phoebe-sheareri:0.0000021778,Nothaphoebe-cavaleriei:0.0011381459)91:0.0000797052)99:0.0036638729,Phoebe-tavoyana:0.0024464813)100:0.0069265172,Phoebe-jinpingensis:0.0154381640)100:0.0122417157,Alseodaphnopsis-petiolaris:0.0198189736)71:0.0024550666)75:0.0162388681,(Cinnamomum-camphora:0.0097802990,Cinnamomum-tenuipile:0.0088593024)99:0.0085368387)37:0.0013461806,Cinnamomum_kanehirae:0.0249829206)49:0.0038598120)68:0.0000021502,Sassafras-tzumu:0.1437849819)99:0.0087147356,Cinnamomum-chago:0.0136810288)100:0.0137389262,Cinnamomum-burmannii:0.0012309162);
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(Actinodaphne-acuminata:0.0748015768,((((((Cassytha-larsenii:0.0065810249,Cassytha-filiformis:0.0019103259)100:0.3627797895,((Cryptocarya-concinna:0.0000026514,(Cryptocarya-acutifolia:0.0000020601,Cryptocarya-yunnanensis:0.0000021909)99:0.0032764525)100:0.0645313053,(Beilschmiedia-pendula:0.0179398116,Beilschmiedia-percoriacea:0.0117582766)100:0.0578085829)100:0.0464322181)58:0.0098045100,((Piper_nigrum:0.3086858205,Amborella_trichopoda:0.4749007900)98:0.0983196189,Chimonanthus-praecox:0.1323394455)85:0.0456159012)93:0.0269215868,(((Caryodaphnopsis-bilocellata:0.0032726199,Caryodaphnopsis-henryi:0.0016306031)95:0.0018910911,Caryodaphnopsis-tonkinensis:0.0046727915)100:0.0419941888,(Neocinnamomum-caudatum:0.0033316238,Neocinnamomum-mekongense:0.0048612335)100:0.0808368548)81:0.0117430388)100:0.0443842151,Laurus-nobilis:0.0087906588)61:0.0027178530,(Cinnamomum-burmannii:0.0032797128,Cinnamomum-chago:0.0049411204)96:0.0032934613)46:0.0016271603,((((((((((Dehaasia-hainanensis:0.0166113059,Nothaphoebe-umbelliflora:0.0032582325)99:0.0066550388,Nothaphoebe-elata2:0.0032672415)100:0.0099099807,((Phoebe-hunanensis:0.0000025603,Phoebe-sheareri:0.0016442101)95:0.0016345914,Nothaphoebe-cavaleriei:0.0016333469)97:0.0032799337)46:0.0000020089,Phoebe-jinpingensis:0.0049172459)88:0.0032678396,Persea_americana:0.0115340523)23:0.0000024906,(((Machilus-salicina:0.0082262894,Machilus_yunnanensis:0.0066290677)95:0.0021239966,(Machilus-robusta:0.0000021822,Machilus-hekouensis:0.0032732033)83:0.0014967392)99:0.0045504586,Alseodaphnopsis-petiolaris:0.0082602001)72:0.0000025586)98:0.0081835053,(Litsea-rubescens:0.0065588373,Litsea-tsinlingensis:0.0016341308)95:0.0032650861)36:0.0000023778,Lindera-glauca:0.0065574990)80:0.0016327232,((Litsea-cubeba:0.0000025603,Litsea-euosma:0.0000025603)99:0.0082030432,Lindera-megaphylla:0.0115028761)42:0.0000020316)69:0.0016357733,((Cinnamomum-tenuipile:0.0016361306,Cinnamomum_kanehirae:0.0032822660)96:0.0032874629,Sassafras-tzumu:0.0049193972)91:0.0016397808)39:0.0000029793);
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(Persea_americana:0.0119555197,(((((((((Neocinnamomum-caudatum:0.0016685000,Neocinnamomum-mekongense:0.0000026335)100:0.0982446446,(((((Endiandra-hainanensis:0.0221052572,Beilschmiedia-pendula:0.0166926560)92:0.0020977351,Beilschmiedia-percoriacea:0.0138412448)99:0.0193822150,((Cryptocarya-brachythyrsa:2.6335e-06,Cryptocarya-chingii:2.6335e-06,Cryptocarya-acutifolia:2.6335e-06,Cryptocarya-yunnanensis:0.0000026335)99:0.0033014122,Cryptocarya-metcalfiana:0.0209073391)100:0.0336847328)96:0.0350383611,Cassytha-filiformis:0.2190561739)90:0.0141604354,Amborella_trichopoda:0.5138983918)92:0.0201716519)98:0.0366079895,((Litsea-mollis:0.0000026335,Litsea-cubeba:0.0016456190)85:0.0000026385,Litsea-euosma:0.0000026335)100:0.0119081491)32:0.0000020441,(((Lindera-glauca:0.0246239846,Actinodaphne-acuminata:0.0238647867)98:0.0169902586,(Litsea-tsinlingensis:0.0021922588,Litsea-rubescens:0.0056924351)100:0.0254015337)81:0.0038070878,Neolitsea-sericea:0.0215232289)55:0.0038204943)35:0.0016555012,Laurus-nobilis:0.0168550554)39:0.0016630890,Lindera-megaphylla:0.0138461071)40:0.0033907969,((((Cinnamomum-burmannii:0.0000026335,Cinnamomum-verum:0.0000026335)100:0.0112049161,Cinnamomum-chago:0.0194743915)99:0.0117328355,(Cinnamomum-camphora:0.0033939526,Cinnamomum_kanehirae:0.0016124337)100:0.0204539373)80:0.0020371885,Sassafras-tzumu:0.0344887113)40:0.0029571866)84:0.0033950847,(Machilus-salicina:0.0093850859,Machilus-hekouensis:0.0088640517)99:0.0121694665)64:0.0016662768,((Alseodaphnopsis-petiolaris:0.0170969166,((Nothaphoebe-cavaleriei:0.0000026335,Phoebe-tavoyana:0.0084460972)59:0.0018846191,(Phoebe-hunanensis:0.0000026335,Phoebe-sheareri:0.0000026335)98:0.0014607181)80:0.0048069582)63:0.0021378389,(Alseodaphne-gracilis:0.0049615593,((Nothaphoebe-umbelliflora:0.0012224499,((Caryodaphnopsis-bilocellata:0.0043877921,Caryodaphnopsis-tonkinensis:0.0043428669)96:0.0031738760,Caryodaphnopsis-henryi:0.0026523995)100:0.0759923545)99:0.0371245347,Nothaphoebe-elata2:0.0071284522)62:0.0023853061)48:0.0039839387)48:0.0016652487)48:0.0000024191,Phoebe-jinpingensis:0.0154156088);
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(Machilus-hekouensis:0.0017602116,(((((((((Cinnamomum-verum:0.0000026226,Cinnamomum-burmannii:0.0000020382)100:0.0087268471,Cinnamomum-chago:0.0069772140)95:0.0034745663,(Lindera-glauca:0.0247765859,(Litsea-tsinlingensis:0.0122546280,(Litsea-rubescens:0.0000021849,(Litsea-mollis:0.0000026226,Litsea-cubeba:0.0000026226)100:0.0069474689)99:0.0087367748)96:0.0017747830)54:0.0016987759)46:0.0017302174,(((((((((Cryptocarya-metcalfiana:0.0102010075,((Cryptocarya-yunnanensis:0.0000020126,(Cryptocarya-brachythyrsa:0.0000020693,Cryptocarya-acutifolia:0.0017340990)69:0.0017377952)99:0.0069614316,(Cryptocarya-chingii:0.0000022849,Cryptocarya-concinna:0.0000026226)56:0.0000022694)100:0.0204113753)100:0.0577756335,(Endiandra-hainanensis:0.0239633722,Beilschmiedia-percoriacea:0.0463061734)100:0.0739789148)100:0.0630718972,((Caryodaphnopsis-tonkinensis:0.0000021836,(Caryodaphnopsis-bilocellata:0.0017514211,Caryodaphnopsis-henryi:0.0070241579)78:0.0017490855)100:0.0893337065,(Neocinnamomum-caudatum:0.0047476163,Neocinnamomum-mekongense:0.0056995517)100:0.1684038912)78:0.0126954121)82:0.0101857937,((Cassytha-filiformis:0.0000023554,Cassytha-larsenii:0.0245609160)100:0.6114543993,((Liriodendron_chinense:0.2154858139,Amborella_trichopoda:0.5412087704)100:0.1602137346,Chimonanthus-praecox:0.2685816207)100:0.0749303963)94:0.0285762930)100:0.0611237811,Neolitsea-sericea:0.0142101797)27:0.0000026270,Actinodaphne-acuminata:0.0234025748)19:0.0000027075,Laurus-nobilis:0.0158007139)41:0.0017395259,(Sassafras-tzumu:0.0104622501,((Cinnamomum_kanehirae:0.0017272042,Cinnamomum-camphora:0.0017324391)98:0.0034663384,Cinnamomum-tenuipile:0.0017164585)100:0.0122179463)41:0.0000028676)38:0.0017173924,Lindera-megaphylla:0.0121923799)25:0.0000025261)92:0.0017298349,(Phoebe-jinpingensis:0.0122098060,(((Dehaasia-hainanensis:0.0022423439,Alseodaphne-gracilis:0.0081915814)100:0.0139859276,Nothaphoebe-umbelliflora:0.0181211866)92:0.0048552978,Nothaphoebe-elata2:0.0283692311)72:0.0015962531)38:0.0000026783)71:0.0034562532,Persea_americana:0.0160654883)74:0.0017112677,(((Phoebe-sheareri:0.0017336485,Phoebe-hunanensis:0.0034792065)97:0.0017328364,Phoebe-tavoyana:0.0000026226)86:0.0000023414,Nothaphoebe-cavaleriei:0.0017323014)100:0.0052381781)71:0.0017270663,Alseodaphnopsis-petiolaris:0.0071007972)99:0.0105172706,Machilus_yunnanensis:0.1246265093)79:0.0000023635,(Machilus-salicina:0.0022932416,Machilus-robusta:0.0062909222)79:0.0000027073);
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(Dehaasia-hainanensis:0.0055183382,(((((((((Liriodendron_chinense:0.1351589287,(Chimonanthus-praecox:0.1287814842,Amborella_trichopoda:0.3438258532)89:0.0336573365)90:0.0451867494,(Cassytha-larsenii:0.0079499287,Cassytha-filiformis:0.0046862102)100:0.1781791355)76:0.0069420088,((Cryptocarya-metcalfiana:0.0139069177,((Cryptocarya-yunnanensis:2.9542e-06,Cryptocarya-brachythyrsa:2.9542e-06,Cryptocarya-acutifolia:0.0000029542)98:0.0020848514,Cryptocarya-chingii:0.0062438396)99:0.0028068609)97:0.0350461656,((Beilschmiedia-pendula:0.0285997435,Beilschmiedia-percoriacea:0.0125204270)97:0.0049292144,Endiandra-hainanensis:0.0400928523)100:0.0178770240)97:0.0443279870)85:0.0236343895,(Caryodaphnopsis-henryi:0.0041669414,(Caryodaphnopsis-bilocellata:0.0083616921,Caryodaphnopsis-tonkinensis:0.0389856044)55:0.0000029743)100:0.0525918406)62:0.0193683203,(Neocinnamomum-mekongense:0.0020924685,Neocinnamomum-caudatum:0.0019793955)100:0.0863187303)97:0.0301797939,(((Cinnamomum-tenuipile:0.0062381126,(Cinnamomum-camphora:0.0020648287,Cinnamomum_kanehirae:0.0000029542)52:0.0000022509)99:0.0062362718,(Cinnamomum-chago:0.0020683650,(Cinnamomum-burmannii:0.0000025624,Cinnamomum-verum:0.0000023988)99:0.0062848057)92:0.0062666440)42:0.0000020288,(((Litsea-cubeba:0.0000029542,(Litsea-rubescens:0.0083264790,(Litsea-euosma:0.0020633121,Litsea-mollis:0.0000029542)44:0.0000011900)28:0.0000027206)36:0.0062421656,((Lindera-megaphylla:0.0062425851,Laurus-nobilis:0.0127154070)85:0.0020704699,Actinodaphne-acuminata:0.5044857078)26:0.0000016483)42:0.0020726050,Litsea-tsinlingensis:0.0104971068)66:0.0020706207)93:0.0020843167)55:0.0020634951,((Phoebe-sheareri:0.0020675906,(Phoebe-hunanensis:0.0082904555,Nothaphoebe-cavaleriei:0.0000020413)71:0.0020685611)97:0.0041407252,(((Machilus_yunnanensis:0.0021195191,Machilus-robusta:0.0082801647)65:0.0020845993,(Machilus-salicina:0.0062509728,Machilus-hekouensis:0.0020767324)92:0.0021312842)97:0.0061995161,Phoebe-jinpingensis:0.0020754115)97:0.0020715464)43:0.0000020370)56:0.0020179264,Persea_americana:0.0475564693)99:0.0084385947,(Nothaphoebe-elata2:0.0073376500,Nothaphoebe-umbelliflora:0.0146484195)99:0.0033719993)99:0.0027552191,Alseodaphne-gracilis:0.0035097085);
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(Cryptocarya-acutifolia:0.0000000000,(((((((((((((Alseodaphnopsis-petiolaris:0.0000013871,Phoebe-jinpingensis:0.0113410327)100:0.0350472813,((Alseodaphne-gracilis:0.0241164452,Dehaasia-hainanensis:0.0000013871)88:0.0131869923,Nothaphoebe-elata2:0.0165562763)92:0.0115971190)83:0.0055938311,(Phoebe-tavoyana:0.0056557171,Nothaphoebe-cavaleriei:0.0000013871)91:0.0056843479)24:0.0000013871,(Machilus-robusta:1.3871e-06,Machilus-salicina:1.3871e-06,Machilus-hekouensis:0.0000013871)51:0.0000013871)87:0.0116896314,Sassafras-tzumu:0.0058332545)29:2.7742e-06,((Neolitsea-sericea:0.0059568111,(Litsea-rubescens:0.0000020674,Litsea-cubeba:0.0000013871)92:0.0057999132)19:0.0000021512,Cinnamomum-camphora:0.0000013871)13:2.7742e-06,((Laurus-nobilis:0.0000020452,((Litsea-euosma:0.0000013871,Litsea-mollis:0.0000013871)100:0.2548312692,Machilus_yunnanensis:0.1977300047)92:0.1605522265)64:0.0057968977,Cinnamomum-tenuipile:0.0071997995)14:5.8027e-06,Litsea-tsinlingensis:0.00681909,((Cinnamomum-burmannii:0.0000013871,Cinnamomum-verum:0.0000013871)89:0.0057949678,Cinnamomum-chago:0.0058328329)79:0.00578672)32:0.0000013871,Lindera-glauca:0.0116924856)47:0.0106166663,Lindera-megaphylla:0.0073364772)93:0.0368776087,(Caryodaphnopsis-henryi:0.0000013871,Caryodaphnopsis-tonkinensis:0.0000013871)99:0.0585750205)52:0.0145071656,(Neocinnamomum-mekongense:0.0000013871,Neocinnamomum-caudatum:0.0000013871)100:0.1140340951)79:0.0139705922,Chimonanthus-praecox:0.1183878120)84:0.0147125296,Endiandra-hainanensis:0.0291769926)90:0.0117596979,(Cryptocarya-chingii:0.0000013871,Cryptocarya-concinna:0.0000013871)93:0.0058092666)79:2.7742e-06,Cryptocarya-brachythyrsa:2.7742e-06,Cryptocarya-yunnanensis:0.0000000000);
(Caryodaphnopsis-bilocellata:0.0077781418,((((((((Litsea-tsinlingensis:0.0038433810,Litsea-rubescens:0.0019204543)32:0.0000017601,(Litsea-euosma:0.0019292272,(Litsea-cubeba:0.0156635211,Litsea-mollis:0.0077493568)45:0.0000020121)99:0.0019216013)71:0.0019183757,Actinodaphne-acuminata:0.0290459715)61:0.0000025051,(Laurus-nobilis:0.0358002666,Lindera-glauca:0.0138414676)72:0.0016231428)72:0.0019179179,Lindera-megaphylla:0.0096443810)73:0.0026759584,(((((Machilus_yunnanensis:0.0116081028,((Machilus-hekouensis:0.0096555345,Machilus-robusta:0.0754317042)56:0.0000021086,Machilus-salicina:0.0077117448)99:0.0077167768)90:0.0019020757,Alseodaphnopsis-petiolaris:0.0096007088)42:0.0000022602,((Phoebe-hunanensis:0.0019186620,(Phoebe-sheareri:0.0000024214,Nothaphoebe-cavaleriei:0.0077276964)69:0.0019224429)98:0.0057864488,Phoebe-tavoyana:0.0019008760)91:0.0057516584)42:0.0000027315,(((Nothaphoebe-umbelliflora:0.0181410320,((Alseodaphne-gracilis:0.0109549837,Dehaasia-hainanensis:0.0181965968)100:0.0140677530,Nothaphoebe-elata2:0.0224200193)75:0.0040454961)100:0.0141815717,(Cryptocarya-metcalfiana:0.0090262229,Persea_americana:0.0516660019)94:0.0064299088)71:0.0006716226,Phoebe-jinpingensis:0.0038298036)76:0.0019145293)97:0.0057793150,((Cinnamomum-chago:0.0096516324,(Cinnamomum-verum:0.0096288475,Cinnamomum-burmannii:0.0094859850)100:0.0060628524)99:0.0077135494,((Cinnamomum_kanehirae:0.0134396117,(Cinnamomum-tenuipile:0.0056581812,Cinnamomum-camphora:0.0019877923)75:0.0019104896)96:0.0019932156,Sassafras-tzumu:0.0000026303)99:0.0057764106)95:0.0018723023)100:0.0149549021)100:0.1206968598,((((((Beilschmiedia-percoriacea:0.0108119222,Beilschmiedia-pendula:0.0246916689)74:0.0101511791,Endiandra-hainanensis:0.0333466197)100:0.0403578395,((((Cryptocarya-concinna:0.0019343579,Cryptocarya-chingii:0.0000021017)99:0.0038693698,Cryptocarya-brachythyrsa:0.0000028039)60:0.0000021393,Cryptocarya-yunnanensis:0.0058814743)70:0.0019322591,Cryptocarya-acutifolia:0.0000022325)100:0.0631980316)100:0.1122296929,(Chimonanthus-praecox:0.1937429828,Liriodendron_chinense:0.2931874707)92:0.0531179258)88:0.0198541168,(Cassytha-larsenii:0.0019287206,Cassytha-filiformis:0.0019739264)100:0.3924209882)52:0.0151793192,(Neocinnamomum-caudatum:0.0038111811,Neocinnamomum-mekongense:0.0080017076)100:0.1288870576)45:0.0158044894)100:0.0810907787,Caryodaphnopsis-tonkinensis:0.0098628958)55:0.0000023394,Caryodaphnopsis-henryi:0.0096884790);


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FILE: example/sancheck/ScoringNormal/sancheck.sh
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bin/astral -C -c example/sancheck/ScoringNormal/astral-bs10-speices.tre example/sancheck/ScoringNormal/genetrees-bs10.tre

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FILE: example/sancheck/TwostepAlgorithm/estimatedgenetre.nw
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(81:0.00058,(62:0.12264,(15:0.05977,193:0.03405)0.000:0.00016)1.000:0.12229,((((((136:0.07493,9:0.03097)1.000:0.07856,186:0.15657)0.643:0.00038,((6:0.17566,(67:0.14066,41:0.05136)0.869:0.03546)1.000:0.28780,(95:0.15006,121:0.02929)0.210:0.00368)0.920:0.02014)0.914:0.01740,16:0.31197)0.746:0.00539,((((66:0.09483,(3:0.22789,(102:0.00634,(165:0.00016,151:0.00158)0.997:0.03787)0.969:0.06878)1.000:0.11485)0.810:0.01668,(((((((61:0.27688,37:0.03062)0.833:0.02478,(150:0.01154,187:0.29231)0.763:0.02357)0.897:0.08815,((((77:0.35785,((30:0.04565,152:0.13198)0.000:0.00018,181:0.44959)0.697:0.00549)0.884:0.02382,(70:0.05750,(85:0.03139,46:0.07201)0.996:0.04372)0.541:0.01664)0.136:0.00045,(7:0.12638,(135:0.07544,161:0.02257)0.339:0.00070)1.000:0.14699)0.104:0.00567,(89:0.09925,182:0.01579)0.987:0.06032)0.997:0.20453)1.000:0.56383,(((69:0.69748,(179:0.02529,28:0.20218)1.000:0.29087)0.196:0.03905,((87:0.02065,100:0.10323)1.000:0.75689,(122:0.25190,(126:0.02829,((23:0.00558,120:0.01596)1.000:0.05534,59:0.07733)0.672:0.01060)0.144:0.03436)0.893:0.08715)0.966:0.13971)0.911:0.05626,((29:0.01635,158:0.01067)0.997:0.18876,(71:0.05989,96:0.04771)1.000:0.28194)0.994:0.14542)0.817:0.04379)0.860:0.08540,(0:1.26753,(((65:0.00351,39:0.02943)0.999:0.10893,((166:0.05810,(86:0.06000,60:0.07923)0.916:0.01862)0.901:0.02260,68:0.03789)0.262:0.00889)0.734:0.02463,((((63:0.03266,34:0.02024)1.000:0.28559,(113:0.09636,36:0.03472)0.823:0.02461)0.960:0.07312,((((97:0.14396,(133:0.18487,(27:0.05627,((129:0.07584,144:0.00472)0.997:0.04276,177:0.10718)0.094:0.00862)0.677:0.00249)0.767:0.02245)1.000:0.20609,((35:0.05117,(116:0.01596,((115:0.00647,155:0.00016)1.000:0.03603,194:0.00355)0.097:0.00235)0.943:0.02608)0.988:0.04740,((125:0.06060,((170:0.02881,90:0.02299)1.000:0.04687,(174:0.04062,(164:0.02052,103:0.01448)1.000:0.05879)0.980:0.03139)0.801:0.01585)0.710:0.01404,64:0.04936)0.993:0.05498)0.908:0.03785)0.780:0.01993,(91:0.18274,(((56:0.05944,(140:0.11482,4:0.03281)0.987:0.06554)0.986:0.14061,(112:0.08771,73:0.14475)0.998:0.16971)1.000:0.31734,(11:0.18648,147:0.33167)0.998:0.24084)0.051:0.03165)0.811:0.02436)1.000:0.15153,((((58:0.11548,(167:0.03621,114:0.01264)0.959:0.03084)0.960:0.03206,((139:0.00489,25:0.02094)0.999:0.05636,57:0.14372)0.828:0.01407)0.846:0.01879,((2:0.11380,(5:0.04855,((55:0.04079,(101:0.01310,(189:0.02195,84:0.00284)0.727:0.00131)0.894:0.01034)1.000:0.09314,(163:0.05210,80:0.07485)0.844:0.01744)0.986:0.05590)1.000:0.14361)0.700:0.01571,((190:0.03767,21:0.03804)0.984:0.03297,(33:0.05210,1:0.10078)0.779:0.00675)0.867:0.01230)0.997:0.07609)0.961:0.05814,((48:0.15671,145:0.05355)1.000:0.35754,((127:0.35607,(169:0.03855,(171:0.02125,(176:0.03804,199:0.00131)0.992:0.03112)0.816:0.01518)0.849:0.03842)0.987:0.09197,((32:0.16827,(191:0.01832,18:0.05090)0.995:0.12381)1.000:0.26556,(180:0.02492,((((20:0.19267,94:0.02331)0.996:0.05482,(138:0.01115,((200:0.04346,141:0.00386)1.000:0.03435,((192:0.02869,160:0.03444)1.000:0.08245,197:0.03729)0.724:0.00553)0.947:0.01342)0.997:0.02932)0.194:0.00017,(93:0.06229,17:0.13220)1.000:0.10027)0.971:0.02103,((52:0.04278,(108:0.13268,(54:0.07043,162:0.12305)0.782:0.00934)0.249:0.00604)0.986:0.02946,((117:0.00984,175:0.00336)0.961:0.01177,(105:0.02363,142:0.05177)0.054:0.00016)0.994:0.02892)0.768:0.01065)0.741:0.00576)0.956:0.06861)0.965:0.06906)0.911:0.05634)0.989:0.11489)0.920:0.06066)1.000:0.40908)0.933:0.06972,(172:0.15424,178:0.01362)1.000:0.26493)0.574:0.05563)1.000:1.05750)0.998:0.77081)0.843:0.06645,(128:0.03076,(31:0.05593,(157:0.09982,(188:0.11368,(49:0.07417,(149:0.00742,(((184:0.11912,(119:0.07052,143:0.04481)0.969:0.04962)1.000:0.15749,82:0.35018)0.231:0.02538,72:0.25715)0.000:0.00015)0.827:0.00563)0.165:0.00028)0.873:0.01258)0.949:0.02045)0.967:0.02514)0.899:0.03042)0.821:0.01329,((((38:0.13098,92:0.02926)1.000:0.13177,(154:0.05088,(132:0.00913,75:0.01221)0.933:0.01588)0.879:0.02148)0.982:0.05375,((88:0.06542,24:0.08512)1.000:0.33530,(8:0.08213,(50:0.09052,10:0.01625)0.994:0.05995)0.980:0.07818)0.456:0.03726)0.983:0.04669,(146:0.00892,(83:0.40669,((109:0.06850,118:0.05296)1.000:0.10601,(148:0.00016,74:0.00477)0.990:0.04856)0.577:0.00930)0.065:0.00530)1.000:0.25895)0.676:0.00746)0.994:0.04121)0.876:0.01588,(98:0.14787,((76:0.03636,(124:0.05861,(79:0.00922,51:0.02100)0.962:0.02443)0.857:0.01679)1.000:0.17265,((131:0.00381,(104:0.01798,168:0.04237)1.000:0.07967)0.637:0.00597,((107:0.01793,195:0.09362)0.999:0.08624,123:0.21625)0.591:0.00592)0.963:0.03842)0.824:0.02447)0.999:0.06695)0.800:0.01124,((((42:0.20620,183:0.07828)0.997:0.08556,(156:0.04896,((((196:0.02211,22:0.06677)1.000:0.30566,(173:0.21814,111:0.03838)0.589:0.00483)0.656:0.02141,(13:0.01422,185:0.11567)0.957:0.02710)0.753:0.00606,(19:0.02542,(40:0.07742,(110:0.01513,14:0.00564)0.975:0.05531)1.000:0.24218)0.880:0.02716)0.953:0.02770)0.980:0.05007)0.850:0.02859,((153:0.20520,53:0.08527)1.000:0.39778,(44:0.00018,159:0.13385)0.954:0.06099)0.798:0.02861)1.000:0.28922,(134:0.41123,(99:0.10004,(43:0.10555,(26:0.14461,(106:0.05339,(78:0.05704,137:0.02955)0.825:0.01683)0.996:0.09801)0.997:0.09464)0.749:0.01336)0.997:0.10419)0.760:0.02056)0.800:0.02253)0.799:0.01059)0.654:0.00327,((45:0.04910,130:0.00740)1.000:0.11353,(198:0.09134,(47:0.07933,12:0.01071)0.984:0.04444)1.000:0.07880)0.977:0.04648)0.800:0.01456);


================================================
FILE: example/sancheck/TwostepAlgorithm/sancheck.bat
================================================
exe\astral.exe -t 2 example\sancheck\TwostepAlgorithm\estimatedgenetre.nw

================================================
FILE: example/sancheck/TwostepAlgorithm/sancheck.sh
================================================
bin/astral -t 2 example/sancheck/TwostepAlgorithm/estimatedgenetre.nw

================================================
FILE: example/sancheck/astralExample/sancheck.bat
================================================
exe\astral.exe -t 4 -a example\genetree.map example\genetree.nw

================================================
FILE: example/sancheck/astralExample/sancheck.sh
================================================
bin/astral -t 4 -a example/genetree.map example/genetree.nw

================================================
FILE: example/sancheck/astralNonbinaryExample/sancheck.bat
================================================
exe\astral.exe -t 2 example\genetree-contracted.nw

================================================
FILE: example/sancheck/astralNonbinaryExample/sancheck.sh
================================================
bin/astral -t 2 example/genetree-contracted.nw 

================================================
FILE: example/sancheck/astralproExample/sancheck.bat
================================================
exe\astral-pro.exe -t 2 -o example\multitree.nw.stree example\multitree.nw

================================================
FILE: example/sancheck/astralproExample/sancheck.sh
================================================
bin/astral-pro -t 2 -o example/multitree.nw.stree example/multitree.nw 2>example/multitree.nw.log

================================================
FILE: example/sancheck/casterExample/sancheck.bat
================================================
exe\caster-site.exe -t 2 example\example.phylip
exe\caster-pair.exe -t 2 example\list.txt

================================================
FILE: example/sancheck/casterExample/sancheck.sh
================================================
bin/caster-site -t 2 example/example.phylip
bin/caster-pair -t 2 example/list.txt

================================================
FILE: example/sancheck/wasterExample/sancheck-local.bat
================================================
exe\waster.exe -t 2 example\waster\input_list.txt


================================================
FILE: example/sancheck/wasterExample/sancheck-local.sh
================================================
bin/waster -t 2 example/waster/input_list.txt


================================================
FILE: example/sancheck/wastralhExample/sancheck.bat
================================================
exe\astral-hybrid.exe -t 2 -a example\genetree.map example\genetree.nw

================================================
FILE: example/sancheck/wastralhExample/sancheck.sh
================================================
bin/astral-hybrid -t 2 -a example/genetree.map example/genetree.nw

================================================
FILE: example/waster/filename1.fa
================================================
>Assembly
ACACATCAAAGTTTTACGTGGAGACCTCCCAGTTCATGTAAAATTTCAACACAGTCCTTG
CTTATTTGAACGAATTTTGGATTGGCTACATACTTTACATTGAAAGTCTACCCGTATGCG
AATCTGTAGTGCGGATCGTTAGTTATGAAGGTTCAATCGATTGGTCTCGGTCAACTAGTT
TATAGTCCTGTACCCCACTGGGCATGCAAGATCTCCGTCGGATTATGTCACTCATCTGGT
CCAATGCGCATCCGAGTTTTTACTACGCATTTGGCACTTCGGAATCACTTACATACCTTA
CCTGTTTGGTTCTATTACTGGAGTGCCTGTGATCAATCGTTGAAGTGTCAACTGATTTTG
TAAGTTACATTTTCGTTGACCCAGTCAAGTAAATTGTGACAGACTGACTTTTACTCTTAA
TCATGACTTCTTTCGTGCCCCCTCTTCGGCTTTCTTAGATTGCTTAGCTGCTCCGTGAGT
TATTACTGTATCCATGTAAAGTGGGTTGTAGCCCTTGTCTGGCTAGATCCTAGTTTCACG
CGATCATGGGGCTTTAAGATCTCGTATAATCCCCATTTTCATCTTAAGTATTTCCGTACT


================================================
FILE: example/waster/filename2.fa
================================================
>Contig1     
ACACATCAAAGTTCTACGTGTAGACTTCCCAGTTCATGTAAGATTTCAATCAAATCCTTA
CTTATTAGAACGAATTTTGGATTGGCTACAGACTTTACATTGAAAGTCCACCCGTATGCG
AATCTGTAGTGCGGATCGTTAGTTATGGAAGTTCCATCGATTGGTCTTGGTCAACTAGTT
TATACTCCTGTATCCCATTGGGCATGCAAGATCTCCGTCGGATTATGTCACTCATCTGGC
CCAATGCGGATCCGAGTTTTTACTATGCATTTGCCACTTCGGAATCACTTACATACCTTA
>Contig2
CCTGTTTGGTTCTGTTACTGGAGTGCCTGTGATCAATCGTTGCAGTGTCAACTGATTTTG
TAAGTTACATTTTCGTTGACCCAGTCAAGTCAATTGTTACAGCCTGACTTCTACTCTTAA
TCATGACTTCTCTCGTGCCCCCTCTTCGGCTTTCTTAGATTGCTTAGCTCCTCTGTGAGT
TATTACTGTATCTATGTAAAGTGGGTTGTAGCCCTTGTCTGTCTAGATCTTAGTTTCACG
CGATCCTGGGGCTTCAAGATTTCGTATAACCCCCACTTTCATCTTAAGTATTTCCGTACT

================================================
FILE: example/waster/filename3.fq
================================================
@read1
ACACATCAAAGTTTTACCTGCAGACTTCCCAGTTCATGTAAGATTTCAATCCAGTCCTTGCTTATTAGAACGAATTTTGGATTGGCTACAGACTTTACATTGAAAGTCCACCCGTATGCG
+read1
IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIII
@read2
AATCTGCAGTGCGGATCGTTAGCTATGGACGTTCCATTGATTGGTCTTGGTCAACTAGTTTATACTCCTGTATCCCATTGGGCATGCAAGATCTCCGTAGGATTATGTCACCCATCTGGC
+read2
IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIII
@read3
CCAATGCGGATCCGAGTTTTTACTATGCATTTGCCACTTCGGAATCACTTACATACCTTACCTGTTTGGTTCTATTACTGGAGTGCCTGTGATCAATCGTTGCAGTGTCAACTGATTTTG
+read3
IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIII
@read4
TAAGTTACATTTTTGTTGACTCAGTCAAGTCAATTGTGACAGCCTGACTTCTACTCTTAATCATGACTTCTTTCGTGCCCTCTCTTCCGCTTTCTTAGATTGCTTAGCTCCTCTGTGAGT
+read4
IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIII
@read5
TATTACTGTATCTATGTAAAGTGGGTTGTAGCCCTTGTCTGGCTAGATCTTAGTTTCACGCGATCATGGGGCTTTAAGATTTCGTATAACCCCCACTTTCATCTTAAGTATTTCCGTACT
+read5
IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIII


================================================
FILE: example/waster/filename4.fq
================================================
@read1
ACACATCAAAGTTTTACGTGCAGACTTCCCAGTTCATGTAAAATTTCAATCCAGTCCTTGCTTATTAGAACGAATTTTGGATTGGCTACAGACTTTACATTGAAAGTCTATCCGTATGCG
+
IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIII
@read2
AATCTGTAGTGCGGACCGTTAGCTATGGACGTTCCATTGATTGGTTTTGGTTAACTAGTTTATAGTCCTGTATCCCACTCGGCATGCAAGATCTCCGTCGGATTATGTCACTCATCTGGT
+
IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIII
@read3
CCAATGCGGATCCGAGTTTTTACTATGCATTTGCCACTTCGGAATCACTCACATACCTTAACTGTTTGGTTCTATTACTGGAGCGCCTGTGATTAATCGTTGCAGTGTCAACTGATTTTG
+
IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIII
@read4
TACGTTACATTTTCATTGACTCAGTCAAGTAAATTGTGACAGCCTGACTTCTACTCTTAATCATGACTTCTTTCGTGCCCCCTCTTCGGCTTTCTTAGATTGCTTAGCTCCTCTGTGAGG
+
IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIII
@read5
TATTACTGTATCTATGTAAAGTGGGTTGTAGCCCTTGTCTGGCTAGATCTTAGTTTCACGCGATCATGGGGCTTTAAGATCTCGTATAACCCCCACTTTCATCTTAAGTATTTCCGTACT
+
IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIII


================================================
FILE: example/waster/input_list.txt
================================================
speciesA	example/waster/filename1.fa
speciesB	example/waster/filename2.fa
speciesC	example/waster/filename3.fq
speciesD	example/waster/filename4.fq


================================================
FILE: example/waster-walkthrough/Chimpanzee.fa
================================================
>Chr1
CCGTTTTCAGGTAAGACCCGTCGGGTTTCCTATAGTGCGCTCTAGAAAGGGGCATTACTGCGAATATCAGATTATTCGGGGAGACTCCAAATTGCTGCCTTGATAGAGCGGACGGCCTCCCCGACGAGCCCTATCGAATTGGAGCGATGATCCTTCTCGAAGCCTGGATTTGAATATGTTTCGAATCGTTAACCGCTTACTCTGGCGAGGACCTCGCTATAAAACCGATACGTTCATTTGACGTCACTCAGGCGCACACCGTCGCGAAGAAGAAGTTGGGGCATGGTAGCGGAAATGGTTAGTGCCGTTAGACTCCACCTTAAGGAGTACGACGGGCGCTACCGAACACAGCGCTTCTTAACTTGGGCCAAGGAGATGTGATACCGAAGCAGTTGAACTACGGTACATAGTTTGTCAATGGCATGGGGAATGCGCGTTACAACCTAAGTTCGCTCCTAGCTATAAGTAACTTTTGGATCACTGATAACACATACGGGCCG
>Chr2
GATTCAACACACTCTAAGCCGCGGCACTCAATTCTCGGAAGAAGCAGGCCCTTGATATCACCAACGTGTTTGCTATATTCGTGCATGCCCGGAGATAGGCGCCAGTGGCCGGGCGGCGAAGAGTGGCGGGATCCCCCTAAGTATTTGAGCCGACCTATTCCTCTCAGTGTCAGACCCATCAAAGAATGTACAAAGTGACCCTTACAAGTACTTAGACCAGCCTCTAAACCGAACATTCCGATACTGGCCAAATTGTAGAACAGATGCGGCAGTGGCTGCGTCTCTCTGTCATGATACAAGGCGTTCTCTAGCAGTTGACCATCCTGTTGCAACAGCCTACTCCTCAAGCTCTGAGACTACCCCCCTTTATCGGGTTAGGCACCTGCCGTGGAATATAGTGGATGAAGAATCACGGCCTTCGTCTATCTGACATCCCGGATAAGGTTCCCTAGGAGCGAGTCTATCCTCGACACTGAAACGTGGTGCAGAATGCCGCGAAT
>Chr3
CGGACGCGAGGCGGACCTCAACATTTCTCTAAGGCTTCCCACTAAATTAACAATAGATCTACGGATGTTCAGAGCTAAGAAAATATGAGCGAGATGGTGGCGTGTAACTCCACCGCGATCCGTCATATAATATCCGTGTGATTGGTGGTCAGTTGCAGGCAAAAAACAGTGAAGAAAACTAACAACCTAGAATAGTCCCGTACTAGGTAGCAAGTGGTATGAGCTTTCTTAAGAAGTTTTGTGTTGAATATCGTTAACATGAGTCCAGATCCACGCCATATTCAGCCCTTACTGTCCAGAACGCATAGTAGCCGCTTAACGGCCCAAGAGGGGACCTACCGGGGCCCTTGGGGATACGATCTAATACGCACATATTAAGGACCCTTGCTCCTTGTTCGAATGGAACACCATGGAGCCCGCAGGATTAATATCTGTACGCATGCGTTAAATGTTGGAGGGTTGTGGGCGATGTTACAGATACGACAATCAGGTCGCGAAGT
>Chr4
GCCACGCTCTAAGACCTGTTCAGTGTATAGACCCGAGTGGATTGGCTGCTTTGATTCTCCGGGTAACTGTCTATCCACCGGGTACCGTGCGAACTAATAGCTACTACCAAGGGAAGAAAGCAAAATGGAGATGACGCTGAATGGTTAACCCAAAGGATGTGTTCCTAAGTATAACCCGCCTGTGTTCAATATAGGCGGGGTTTCATGTGCGCTTGCTAATGAAGCCTCGTCGGAAATTGCTTTCATTTTCTCTAGTTAATGTCAATACGTATTATATCGAAGGGGAATGGTTTCTAGGAACACCGGGTCTGTAAAGCAATTGTATTGTGGCTCAAGAGCGGGTCCATAACTCCTCACGTCAGGTTACATGGGCGGCCTTTCACCATGTATAAAAACTACTGCCGAGGAGGCGAGTTCCACTAAAGGACAGAGCAGCGGAGGGCTGGCCATACTTAAGGAAAGGTAACAGAACGGAAGGAAAGACAGAGAAAAGGATTAGA
>Chr5
CTTCATTGCCGTCGGCGCAATCCTTCGCACACCAAGGGTTTTATAGCCATGTTCGCCGCTTTTGACCTAGTCTACTGCAAGCACCCTCCGGATCGCGAGCTAGTGCGTCCATCGCTGCCTAAGAATATACTTGCACAAATAGCCACTCCATTACTCATTCAAAATGCCGCCGGTCGACCGTCGGTGTCCCACACTCCGTTTCGTCCCTCCCACATAATTTAATGGGGGGAAGACATATGACGTGCGTATGACCAGAAGCTTTCCACTGCCGAGACAATGCGGCATTGATAACTCGCCTTGAGTACATACGATGTCCTATTCAATAATCATACATTTCCCAGTGAAGTTGGCATTGCCTCATGCACTACTCGTGAATCGCTCTGGTGCGAAGTGTGGAGGCTGACTAAGTCACTAGATCAACCCCGCCCAATCCTAAAATGGCAACTTCGTTGAGTGTTCCTCGGGGTATATACTTCCAATATGATATTCAGTTAGAGAGT


================================================
FILE: example/waster-walkthrough/Gorilla.fa
================================================
>Scaffold1
CCGTATTCAGGTAAGACCCGTCGGGTTTCCTATAGTGCGCTCTAGAAAGGGGCATTACAGCGAATATCAGATTATTCGGGGAGACTCCAAATTGCTGCCTTGATAGAGCGGACGGCCTCCCCGACGAGCCCTATCGAATTGGAGCGATGATCCTTCTCGATGCCTGGATTTGAACACGTTTCGAATCGTTAACCGCTTACTCTGGCGAGGACCCCGCTATAAAACCGATACGTTCATTTGACGTCACTCAGGCGGACACCGTCGCGAAGAAGAAGTTGGGGCATGGTAGCGGAAATGGTTAGTGTCGTTAGACTCCACCTTAAGGAGTACGACGGGCGCTACCGCACACAGCGCTTCTTAACTTGGGCCAAGGAGATGTGATACCGAAGCAGTTGAACAACGGCACATAGTTTGTCAATGGCATGGGGAATGCGCGTTACAACCTAAGTTCGCTCCTAGCTATAAGTAACTTTTGGATCGCTGATAACACATACGGGCCG
>Scaffold2
GATTCAACACACCCTAACCCGCGGCACTCAATTCTCGGAAGAAGCAGGCCCTTCATATCACCAACGAGTTCGCTATATTCGTGCCTGCCCGGAGATAGGCGCCAGTGGCCGGGCGGCGAAGAGTGGCGGGATCCCCCTAAGTATTTGAGCCGACCTATTCCTCTCAGGGTTAGACCCATCAAAGAATGTACAAAGTGACCCTTACGAGTACTTAGACCAGCCTGTAAACCGAACATTCGAATACTGTCCAAATTGTAGAACAGATGCGGCAGTGGCTGCGTCTCTCTGTCATGTTACAAGGCGTTCTCTAGCAGTTGACCATCCTGTTGCAGCAGCCTACTCCTCAAGCTCTGAGACTACCCCCCCTTATCGGGTTAGGCACCTGCCGTGGAATATAGTGGATGAAGAATCACGGCCCTCGTCTATTTGACATCCCGGACAAGGTTCCCGAGGAGCGAGTCTATCCTCGACACTGAAAAGTGGTGCAGAAAGCCGCGAAT
>Scaffold3
CGGACGCGAGGCGGACCTCAACATTTCTCTAAGGCTTCCCACTAAATTAACAATAGATTGACGGATGTTCAGAGCTAAGAAAATATGAGCGAGATGGTGGCGTGTAACTCCACCACGATCTGTCATATGATATCCGTGTGATTGGTGGTCAGTGGCAGGCAATAAACAGTTAAGAAAACTAACAACCTTGAATAGTCTCGTACTAGGTAGCAAGTGGTATGAGCTTTCTTAAAAAGTTTTGTGTTGAATATCGTTAACATGAGTCCAGATCCACACCATATTCAGCCCTTACTGGCCAGAACGCATAGTAGCCGCTTAACGGCCCAAGAGTGGACCTACCGGGGCCCTTGGGGATACGATCTAATACGCACATATTAATGACACTTGCTCCTTGTTCGACTGAAACACCATGGAGCCCGCCGGATTAATATCTGTACGCATGCGTTAAATGTGGGAGGGTTGTGGGCGATGTTACAGATACGACAATCAGGTCGCGAAGT
>Scaffold4
GCCACGCTCTAAGTCCTGTTCAGTGTCAAGACCCGAGTGGATTGGCTGCTTTGTTTCTCCGGGTAACTCTCTATCCACCGGGTACCGTGCGAACTAATAGCTACTACCAAGGGAAGAAAGCAAAATGGAGATGACGCTGAATGGTTAACCCAAAGGATGTGTTACTAAGTATAACCCGCCTGTGTTCAATATAGGCGGGGTTTCATGTGCGCTTGCTAATGAAGCCTCGTCGGAAATTGCTTTCAATTTCTCTAGTTAATGGCAATACGTATTATATCGAAGGGGAATGGTTTCTAGGTACACCGGGTCTGTAAAGCAATTGTATTGTGGCTCAAGAGCGGGTCCATAACTCCTCACGTCAGGGTACATGGGCGGCCTTTCACCATGTATAAAAACTACGGCCGAGGAGGCGAGTTCCACTAAAGGACATAGCAGCCGAGGGCTGGCCATACTTAAGGAAAGGTAACAGAACGGAAGGAAAGACAGAGAAATGGATTAGA
>Scaffold5
CTTTATTGCCGTCGGCGCAATCCTTCGCACACCAAGGGTATTATAGCCATGTTCGCCGCTTTTGCCCTAGACTACTGCGAGCACCCTCCAGATCGCGAGCTACTGCGTCCATCGCTGCGTAAGAGTATACTTGCACAAATAGCCACTCTATTACTCATTCAAAATGCCGCCGGTCGACCGTCGGTGTCCCATACTCCGTTTCGTCCCGCCCAGATAATTTACTGGGGGGAAGACATTTGACGTGCGTATGACCAGAAGCTTTCCACTGCCGAGACAATGCGGCATTGATAACTCGCCTTGAGTACATACGATGTCCTATTCTATAATCATACATTTCCCAGTGAAGTTGGCATTGCCTCATGCAGTACTCGTGAATCGCTCTGGTGCGAAGTGTGGAGGCTGACTAAGTCACTAGATCAACCCCGCCCAATACTAAAATGGCAACTGCGTTGAGTGTTCCTCGGGGTATAAACTTCCAATATGATATTCAGTTAGAGAGT


================================================
FILE: example/waster-walkthrough/Human.fq
================================================
@Read1
CCGTTTTCAGGTAAGACCCGTCGGATTTCCTATAGTGCGCTCTAGAAAGGGGCATTACTGCGAATATCAGATTATTCGGGGAGACTCCAAATTGCTGCCTTGACAGAGCGGACGGCCTCCCCGACGAGGCCTATCGAATTGGAGCGATGA
+
IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIII
@Read2
TCCTTCTCGAAGCCTGGATTTGAATATGTTTCGAATCGTTAACCACTTACTCTGGCGAGGACCCCGCTATAAAACCGATACGTTCATTTGACGTCACTCAGGCGGACACCGTCGCGAAGAAGAAGTTGGGGCATGGTAGCGGAAATGGTT
+
IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIII
@Read3
AGTGCCGTTAGACTCCACCTTAAGGAGTACGACGGGCGCTACCGTACACAGCGCTTCTTAACTTGGGCCAAGGAGATGTGATACCGAAGCAGTTGAACAACGGCACATAGTTTGTCAATGGCATGGGGAATGCGCGTTACAACCTAAGTTCGCTCCTAGCTATAAGTAACCTTTGGATCACTGATAACACATACGTGCCG
+
IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIII
@Read4
GATTCAACACACTCTAAGCCGCGGCACTCAATTCTCGGAAGAAGCAGGCCCTTGATATCACCAACGAGTTTGCTATATTCGTGCATGCCCGGAGATAGGCGCCAGTGGCCGGGCGGCGAAGAGTGGCGGGATCCCCCTAAGTATTTGAGC
+
IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIII
@Read5
CGACCTATTCCTCTCAGTGTCAGACCCATCAAAGAATGTACAAAGTGACCCTTACAAGTACTTAGACCAGCCTCTAAACCGAACATTCCGATACTGGCCAAATTGCAGAACAGATGCGGCAGTGGCTGCGTCTCTCTGTCATGATACAAG
+
IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIII
@Read6
GCGTTCTCTAGCAGTTGACCATCCTGTTGCAACAGCCTACTCCTCAAGCTCTGAGACTACCCCCCTTTATCAGGTTAGGCACCTGCCGTGGAATATAGTGGATGAAGAATCACGGCCTTCGTCTATCTGACATCCCGGATAAGGTTCCCTAGGAGCGAGTCTATCCTCGACACTGAAACGTGGTGCACAATGCCGCGAAT
+
IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIII
@Read7
TACTAGGTAGCAAGTGGTATGAGCTTTCTTAAAAAGTTTTGTGTTGAATATCGTTAACATGAGTCCAGATCCACGCCATATTCAGCCCTTACTGTCCAGAACGCATAGTAGCCGCTTAACGGCCCAAGAGGGGACCTACCGGGGCCCTTG
+
IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIII
@Read8
GGGATACGATCTAATACGCACATATTAAAGACACTTCATCCTTGTTCGAATGAAACACCATGGAGCCCGCCGGATTAATATCTGTACGCATGCGTTAAATGTGGGAGGGTTGTGGGCGATGTTACAGATACGACAATCAGGTCGCGAAGT
+
IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIII
@Read9
CGGACGCGAGGCGGACCTCAACATTTCTCTAAGGCTTCCCACTAAATTAACACTAGATTTACGCATGTTCAGAGCTAAGAAAACATGAGCGAGATGGTGGCGTGTAACTCCACCGCGATCCGTCATATAATATCCGTGTGATTGGTGGTCAGTTGCAGGCAAAAAACAGAGAAGAAAACTAACAACCTAGAATAGTCCCG
+
IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIII
@Read10
GCGACGCTCTAAGACCTGTTCAGTGTCTAGACCCGAGTGGAGTAGCTGCTTTGATTCTCCGGGTAACTGTCTATCCACCGGGTACCGTGCGAACTAATAGCTACTACCAAGAGAAGAAAGCAGAATGGAGATGACGCTGAATGGTTAACC
+
IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIII
@Read11
TCCTCACGTCAGGGTACATGGGCGGCCTTTCACCATGTATAAAAACTACTGCCGAGGAGGCGAGTTCCACTAAAGGACAGAGCAGCGGAGGGCTGGCCATACTTAAGGAAAGGTAACAGAACGGAAGGAAAGACAGAGAAAAGGATTAGA
+
IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIII
@Read12
CATAGGATGTGTTACTAAGTATAACCCGCCTGTGTTCAATATAGGCGGGGTTTCATGTGCGCTTGCTAATGAAGCCTCGTCGGAAATTGCTTTCATTTTCTCTAGTTAATGTCAATACGTATTATATCGAAGGGGAATGGTTTCTAGGAACACCGGGTCTGTAAAGCAATTGTATTGTGGCTCAAGAGCGGGTCCATAAC
+
IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIII
@Read13
CATTGGCTCATGCACTACTCGTGAATCGCTCTGGTGCGAAGTGTGGAGGCTGACTAAGTCACTAGATCAACCCCGCCCAATCCTAAAATGGCAACTTCGTTGAGTGTTCCTCGGGGTATATACTTCCAATATGATATTCAGTTAGAGAGT
+
IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIII
@Read14
TCGTCCCTCCCACATAATTTAATGGGGGGAAGACATTTGACGTGCGTATGACCAGAAGCTTTCCACTGCCGAGACAATGCGGCATTGATAACTCGCCTTGAGTACATACGATGTCCTATTCAATAATCATACATTTCCCAGTGAAGTTGG
+
IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIII
@Read15
CTTCATTGCCGTCGGCGCAATCCTTCGCACACCAAGGGTATTATAGCCATGTTCGCCGCTTTTGCCCTAGACTACTGCAAGCACCCTCCGGATCGCGAGCTAGAGCGTCCATCGCTGCCTAAGAATATACTTGCACAAATAGCCACTCCATTACTCATTCAAAATGCCGTCGGTCGACCGTCGGTGTCCCATACTCCGTT
+
IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIII


================================================
FILE: example/waster-walkthrough/Orangutan.fa
================================================
>Contig1
CCGTTTTCAGGTAAGACCCGTCGCGTTTCCTATAGTGCGCTCTAGAAAGGGGCATTACTGCGAATAGCAGATTATACGGGGAGACTACAAATTGCTGCCTTGATAGAGCGGACGGCCTCCCCGACGAGCCCTATCGAATTGGAGCAATGATCCTTCTCGAAGCCTGGATTTGAATATGTTTCGTATCGTTTACCGCTTACTCTGGCGATGGCCCCGCTATAAAACCGATACGATCATTTGACGTCACTCATGCGGACACCGTCGCGAGGAAGAAGTTGGGCCGTGGTAGCGGAAATGGTTAGTGCCGTTAGACTCCACCTTAAGGAGTAGGACGGGCGCTACCGTACTCAGCGCTACTTAACTTGGGCCAAGGAGATGTTATACCGAAGCAGATGAAAAACGGCACAGAGTTTGTCAATGGCATGGGGAATGCGCGTTACAACCTAAATTCGCTCCTAGCTATAAGTAACTTTTGGATCGCTGATACCACAGACGGGCCG
>Contig2
GATTCAACACACTCTAAGCCGTGGCACTTAATTCTCGGAAGAAGCAGGCCCTTCAAATCACCAACGAGTTCGCCATATTCGTGCATGCCCGGAGATAGGCGCCAGTGGCCGGGCGGCGAAGAGTCGCGTGATCCCCCTAAGTATTTGAGCCGACCTATACCTCTCAGGGTTAGACCCATCAAAGAATGTACAAAGTGACCCTTACGAGTACTTAGACCCGCCTCTAAACCGAACATTCGGATACAGGCCAAATGGTAGAACAGATGCGGCAGTGGCTGCGTCTCTCTGTCAAGATACAATGGGTTCTCTAGCATTTGACCATCCTGTAGCAACAGCCTACTACTCAAGCTCTGAGACTATCCCCCTTTATCGGGTTAGGCACCTGCCGAGGAATATAGTGGATGAAGAATCACGGCCTTCGTCTAACTGACATCCCAGATAAGGTTCCCTAGGAGCGAGTCTATCCTCGACACTGAAACGTGGTGCAGAATGCCGCGAAT
>Contig3
CGGACGCAAGGCGGACGTCCACATTTCTCTAAGGCTTCCCACTAAATTAACAATAGATTTACGGAGGTTCAGAGCTAGGAAAGTATGAGCGAGATGGTGGCGTGTAACTCCACCACGATCCGTCATATAATATCCGTGTGATTGGTGGTCAGTGGCAGGCAATAAACCGTGAAGAAAACTAACAAACTAGAATAGTCCCGTATTAGGTAGCAAGTGGTATGAGCTTTCTTAAAAAGTTTTGTGTCGAATATCGTTAACATGAGTCTAGTTCCGCGCCATATTCAGCCCTTACTGTCCAGAACGCATAGTGGCCGCTTAACACCCCAAGAGCGGACCTACCGGGGCCCTTGGGGATACGATCTAATACGCACATACTAAAGACACTTGCTCCTTGTTCGACTAAAACACCATGGAGCCCGCCGGATTAATATCTGTACGCATGCGTTAAATGTGGTAGGGTTGTGGGCGCTGTTACAGATACGACAATCAGGTCGCGTAGT
>Contig4
CCCACGCTCTAAGTCCTGTTCAGTGTCAAGACCCGAGTGGATTGGGTGCTTTGTTTCTCCGGGTAACTGTCTATCCACCGGGTACCGTGCGAACTAATAGCTAATACCAAGGGAAGAAAGCTAAATGGAGATGACGCTGAAGGGTTAACCCAAAGGATGAGTTACTAAGTATAACCCGCCCGTGTTCGATATAGGCGGGGTATCATGTGCGCTTGCTAACGAAGCCTCGTGGGAAATAGCTTCCAATTTCTCTAGTTAATGTCAATACGTATTATATCGAAGGGAAATGGATTCTAGGTACACCGGGTCTGTAACGCAATTGTATTGTGGCTCGAGAGTGGGTCCATAACTCCTCACGTCAGGGTACATGGGCGGCCTTTGACCATGTATAAAAACAACGGCCGATGAGGCGACTTCCACTAAAGGAGAGAGCAGCGGAGGGCTGGCCATACTTAAGGAAAGGTAACAGAACGGAAGGAAAGACAGAGAAATGGATTAGA
>Contig5
CTTCATTGCCGTCGGCGCAATCCTTCGCACACCAAGGGTAGCATAGCCATGTTCGTCGCTTTTGCGCTAGACTACTGCAAGCACCCTCCAGATCGCGAGCTACTGCGTCCATCGCTGCCTAAGAGTATACTTGCACAAATAGCCACTCCATTACTCATTCAAAATGCCGCCGGTCGACCGTCGGTGTCCCATACTCCGGTTCGTCCCTCCCAGATAACTTAAAGGGGGCAAGACATTTGACGTGCGTATGACCAGAAGCTTTCCAATACCGAGACAATCCGGCATTGATAACACTCCTTGAGTACATACGATGTCCTATTCAATAATCATACATTTGCCAGTGAAGTCGGTATTGCGTCATGCACGACTCGTGGATCGCTCTGGTGCGAAGTATGGAGGCCGACTAAGTCACTAGATCAACCCCGCCCAATCCTAAAATGGCAACTGCGTTGAGTGTTCCTCGGGGTATATACTTCAAATATGATATTCAGTTAGAGAGT


================================================
FILE: example/waster-walkthrough/input.tsv
================================================
Human	Human.fq
Chimpanzee	Chimpanzee.fa
Gorilla	Gorilla.fa
Orangutan	Orangutan.fa


================================================
FILE: make.bat
================================================
mkdir exe
g++ -std=gnu++11 -O2 -pthread -static -static-libgcc -static-libstdc++ src/astral.cpp -o exe/astral4.exe
copy exe\astral4.exe exe\astral.exe
::g++ -std=gnu++11 -D LARGE_DATA -O2 -pthread -static -static-libgcc -static-libstdc++ src/astral.cpp -o exe/astral_int128.exe
g++ -std=gnu++11 -O2 -pthread -static -static-libgcc -static-libstdc++ src/astral-pro.cpp -o exe/astral-pro3.exe
copy exe\astral-pro3.exe exe\astral-pro.exe
::g++ -std=gnu++11 -D LARGE_DATA -O2 -pthread -static -static-libgcc -static-libstdc++ src/astral-pro.cpp -o exe/astral-pro_int128.exe
g++ -std=gnu++11 -O2 -pthread -static -static-libgcc -static-libstdc++ src/astral-hybrid.cpp -o exe/wastral.exe
copy exe\wastral.exe exe\astral-hybrid.exe
::g++ -std=gnu++11 -D LARGE_DATA -O2 -pthread -static -static-libgcc -static-libstdc++ src/astral-hybrid.cpp -o exe/astral-hybrid_precise.exe
g++ -std=gnu++11 -O2 -pthread -static -static-libgcc -static-libstdc++ src/caster-site.cpp -o exe/caster-site.exe
g++ -std=gnu++11 -D CUSTOMIZED_ANNOTATION_TERMINAL_LENGTH -O2 -pthread -static -static-libgcc -static-libstdc++ src/caster-site.cpp -o exe/caster-site_branchlength_experimental.exe
g++ -std=gnu++11 -O2 -pthread -static -static-libgcc -static-libstdc++ src/caster-pair.cpp -o exe/caster-pair.exe
g++ -std=gnu++11 -O2 -pthread -static -static-libgcc -static-libstdc++ src/waster.cpp -o exe/waster.exe
g++ -std=gnu++11 -D CUSTOMIZED_ANNOTATION_TERMINAL_LENGTH -O2 -pthread -static -static-libgcc -static-libstdc++ src/waster.cpp -o exe/waster_branchlength.exe
g++ -std=gnu++11 -O2 -static -static-libgcc -static-libstdc++ src/dstar.cpp -o exe/dstar.exe
g++ -std=gnu++11 -O2 -pthread -static -static-libgcc -static-libstdc++ src/dstar-branch.cpp -o exe/dstar-branch.exe
g++ -std=gnu++11 -O2 -static -static-libgcc -static-libstdc++ src/dstar-branch-merge-diag.cpp -o exe/dstar-branch-merge-diag.exe
g++ -std=gnu++11 -O2 -pthread -static -static-libgcc -static-libstdc++ src/sister.cpp -o exe/sister.exe

================================================
FILE: makefile
================================================
all: dir astral astral-pro wastral caster-site caster-site_branchlength caster-pair waster waster_branchlength dstar dstar-branch
	echo "*** Installation complete! ***"

astral: dir
	g++ -std=gnu++11 -march=native -Ofast -pthread src/astral.cpp -o bin/astral4 || g++ -std=c++17 -O2 -pthread src/astral.cpp -o bin/astral4
	cp bin/astral4 bin/astral

astral_int128: dir
	g++ -std=gnu++11 -march=native -D LARGE_DATA -Ofast -pthread src/astral.cpp -o bin/astral4_int128

astral-pro: dir
	g++ -std=gnu++11 -march=native -Ofast -pthread src/astral-pro.cpp -o bin/astral-pro3 || g++ -std=c++17 -O2 -pthread src/astral-pro.cpp -o bin/astral-pro3
	cp bin/astral-pro3 bin/astral-pro
	
astral-pro_int128: dir
	g++ -std=gnu++11 -march=native -D LARGE_DATA -Ofast -pthread src/astral-pro.cpp -o bin/astral-pro3_int128

wastral: dir
	g++ -std=gnu++11 -march=native -Ofast -pthread src/astral-hybrid.cpp -o bin/wastral || g++ -std=c++17 -O2 -pthread src/astral-hybrid.cpp -o bin/wastral
	cp bin/wastral bin/astral-hybrid
	
wastral_precise: dir
	g++ -std=gnu++11 -march=native -D LARGE_DATA -Ofast -pthread src/astral-hybrid.cpp -o bin/wastral_precise
	
caster-site: dir
	g++ -std=gnu++11 -march=native -Ofast -pthread src/caster-site.cpp -o bin/caster-site || g++ -std=gnu++17 -O2 -pthread src/caster-site.cpp -o bin/caster-site

caster-site_branchlength: dir
	g++ -std=gnu++11 -march=native -D CUSTOMIZED_ANNOTATION_TERMINAL_LENGTH -Ofast -pthread src/caster-site.cpp -o bin/caster-site_branchlength || g++ -std=gnu++17 -D CUSTOMIZED_ANNOTATION_TERMINAL_LENGTH -O2 -pthread src/caster-site.cpp -o bin/caster-site_branchlength
	
caster-pair: dir
	g++ -std=gnu++11 -march=native -Ofast -pthread src/caster-pair.cpp -o bin/caster-pair || g++ -std=gnu++17 -O2 -pthread src/caster-pair.cpp -o bin/caster-pair

waster-old_branchlength: dir
	g++ -std=gnu++11 -march=native -D CUSTOMIZED_ANNOTATION_TERMINAL_LENGTH -Ofast -pthread src/waster-old.cpp -o bin/waster-old_branchlength || g++ -std=gnu++17 -D CUSTOMIZED_ANNOTATION_TERMINAL_LENGTH -O2 -pthread src/waster-old.cpp -o bin/waster-old_branchlength_experimental
	
waster-old: dir
	g++ -std=gnu++11 -march=native -Ofast -pthread src/waster-old.cpp -o bin/waster-old || g++ -std=gnu++17 -O2 -pthread src/waster-old.cpp -o bin/waster-old

waster_branchlength: dir
	g++ -std=gnu++11 -march=native -D CUSTOMIZED_ANNOTATION_TERMINAL_LENGTH -Ofast -pthread src/waster.cpp -o bin/waster_branchlength || g++ -std=gnu++17 -D CUSTOMIZED_ANNOTATION_TERMINAL_LENGTH -O2 -pthread src/waster.cpp -o bin/waster_branchlength
	
waster: dir
	g++ -std=gnu++11 -march=native -Ofast -pthread src/waster.cpp -o bin/waster || g++ -std=gnu++17 -O2 -pthread src/waster.cpp -o bin/waster

waster-test: waster
	bash example/sancheck/wasterExample/sancheck-local.sh

dstar: dir
	g++ -std=gnu++11 -march=native -Ofast src/dstar.cpp -o bin/dstar || g++ -std=gnu++17 -O2 src/dstar.cpp -o bin/dstar

dstar-branch: dir
	g++ -std=gnu++11 -march=native -Ofast src/dstar-branch.cpp -o bin/dstar-branch || g++ -std=gnu++17 -O2 src/dstar-branch.cpp -o bin/dstar-branch
	g++ -std=gnu++11 -march=native -Ofast src/dstar-branch-merge-diag.cpp -o bin/dstar-branch-merge-diag || g++ -std=gnu++17 -O2 src/dstar-branch-merge-diag.cpp -o bin/dstar-branch-merge-diag

sister: dir
	g++ -std=gnu++11 -march=native -Ofast -pthread src/sister.cpp -o bin/sister || g++ -std=gnu++17 -O2 -pthread src/sister.cpp -o bin/sister
	
dir:
	g++ -v 2>&1 | tail -n 1
	echo 'If installation failed, please ensure g++ version >= 7.5.0'
	mkdir -p bin
	
clean:
	rm bin/*
	
tutorial: all
	mkdir -p tutorial
	bin/astral4 -H
	bin/astral-pro3 -H
	bin/wastral -H
	bin/caster-site -H
	bin/waster -H


================================================
FILE: misc/caster-linux-walkthrough.md
================================================
# CASTER Linux walkthrough (Linux版CASTER演示)

[<img src="CASTER.png" width="500"/>](CASTER.png)

# INSTALLATION (安装)

You can choose to clone ASTER repository from GitHub or Gitee: 
(您可以选择从GitHub或Gitee克隆ASTER代码库)

```
git clone https://github.com/chaoszhang/ASTER
```

or (或)

```
git clone https://gitee.com/chaos_zhang/ASTER
```

Now you can enter ASTER directory and install via `make`.
（现在您可以进入ASTER目录并用`make`指令安装）

```
cd ASTER
make
```

Now we enter the directory for our CASTER demo.
(现在我们可以进入CASTER演示用目录了)

```
cd example/caster
```

# Alignments in FASTA format (比对为FASTA格式)

CASTER can take as input a list of alignments in FASTA format. Yes, sequences must be aligned first. Notice that although in this demo I use genes, CASTER actually prefers inter-genic regions.
(CASTER允许将多个FASTA格式比对文件作为输入。没错，你必须先比对好。注意，虽然这个演示用了基因，但CASTER更适合用基因间区域)

```
ls fasta_alignments/*
cat fasta_alignments/gene1.fa
```

## Prepare the input file (准备输入文件)

Put all input FASTA alignment files in a list:
(将所有输入FASTA格式比对文件放到一个列表文件里) 

```
ls fasta_alignments/* > input_fasta_list.txt
cat input_fasta_list.txt
```

Absolute paths are preferred:
(更推荐用绝对路径)

```
realpath fasta_alignments/* > input_fasta_list.txt
cat input_fasta_list.txt
```

## Run (运行)

Save the output to `caster-site.nw`.
(将输出文件保存到`caster-site.nw`)

```
../../bin/caster-site -i input_fasta_list.txt -o caster-site.nw
cat caster-site.nw
```

Now, let's try using 4 threads.
(试着用四个线程看看)

```
../../bin/caster-site -i input_fasta_list.txt -o caster-site.nw -t 4
cat caster-site.nw
```

You can choose a single species as the outgroup.
（您可选择单个物种作为外群）

```
../../bin/caster-site -i input_fasta_list.txt -o caster-site.nw -t 4 --root Orangutan
cat caster-site.nw
```

Now, try CASTER-pair.
（试试CASTER-pair）

```
../../bin/caster-pair -i input_fasta_list.txt -o caster-pair.nw -t 4 --root Orangutan
cat caster-pair.nw
```

You can also add a guide tree file which may contain one or more guide trees.
（您也能指定一个参考树文件，该文件可以包括一个或多个参考树）

```
../../bin/caster-pair -i input_fasta_list.txt -g caster-site.nw -o caster-pair.nw -t 4 --root Orangutan
cat caster-pair.nw
```

When normal inference is computationally impossible, you can try only using local search around guide trees.
（当计算资源不足，无法用常规方法推断物种树，您可以尝试仅搜索与参考树类似的物种树）

```
../../bin/caster-pair -i input_fasta_list.txt -g caster-site.nw -o caster-pair.nw -t 4 -r 0 -s 0 --root Orangutan
cat caster-pair.nw
```

You can score an existing tree and you must specify the outgroup again, but if you wish, you can switch the outgroup.
（您可限定物种树的拓扑结构，这时您仍需要指定外群，当然如果您愿意，您可以指定不同的外群）

```
../../bin/caster-site -i input_fasta_list.txt -C -c caster-pair.nw -o caster-site.score.nw -t 4 --root Human
cat caster-site.score.nw
```

Scoring an existing tree is useful when computing branch lengths, as `caster-site_branchlength` is much slower than normal `caster-site`.
（由于`caster-site_branchlength`比`caster-site`慢很多，指定物种树的拓扑结构计算枝长可以事半功倍）

```
../../bin/caster-site_branchlength -i input_fasta_list.txt -C -c caster-site.nw -o caster-site_branchlength.nw -t 4 --root Orangutan
cat caster-site_branchlength.nw
```

# Alignments in PHYLIP format (比对为PHYLIP格式)

CASTER can take as input multiple alignments in PHYLIP format. Notice that although in this demo I use genes, CASTER actually prefers inter-genic regions.
(CASTER允许将多个PHYLIP格式比对文件作为输入。注意，虽然这个演示用了基因，但CASTER更适合用基因间区域)

```
ls phylip_alignments/*
cat phylip_alignments/gene1.phy
```

## Prepare the input file (准备输入文件)

Concatenate all input PHYLIP files into one file:
(将所有输入PHYLIP文件合并成一个文件) 

```
cat phylip_alignments/* > concat.phy
cat concat.phy
```

## Run (运行)

Save the output to `caster-site.nw`.
(将输出文件保存到`caster-site.nw`)

```
../../bin/caster-site -i concat.phy -o caster-site.nw
cat caster-site.nw
```

Now let's try using 4 threads.
(试着用四个线程看看)

```
../../bin/caster-site -i concat.phy -o caster-site.nw -t 4
cat caster-site.nw
```

You can choose a single species as the outgroup.
（您可选择单个物种作为外群）

```
../../bin/caster-site -i concat.phy -o caster-site.nw -t 4 --root Orangutan
cat caster-site.nw
```

Other tricks see **Alignments in FASTA format**.
(其他技巧参照**比对为FASTA格式**)

# Sliding window analysis (滑窗分析)
Continue [here](caster-sliding-window-walkthrough.md)

================================================
FILE: misc/caster-sliding-window-walkthrough.md
================================================
# CASTER sliding window Linux walkthrough

[<img src="CASTER.png" width="500"/>](CASTER.png)

# Installation

```
git clone https://github.com/chaoszhang/ASTER
cd ASTER
make
```

# Performing sliding window analysis

Now we enter the directory for our CASTER sliding window demo.

```
cd example/caster-sliding-window
```

To run sliding window program, you need to prepare two files, an alignment in FASTA format and a mapping file representing a branch of interest.

```
cut -c 1-50 ape.fa
cat mapping.tsv
```

The mapping file represents a partition of taxa into four groups corresponding to the branch of interest including three clades and a paraphyletic group of all outgroup species.

[<img src="slidingwindow_mapping.png" width="1000"/>](slidingwindow_mapping.png)

Then you can run sliding window program:

```
../../bin/dstar ape.fa mapping.tsv > slidingwindow.tsv
head slidingwindow.tsv
```

You can also adjust window size (default: 10000):

```
../../bin/dstar ape.fa mapping.tsv 50000
```

# Interpreting the result

[<img src="slidingwindow_result.png" width="1000"/>](slidingwindow_result.png)

In `slidingwindow.tsv`, `A+B`, `A+C`, and `B+C` represent the scores of the main and the two alternative topologies.
Notice, those scores can be negative when window size is too small, especially when ILS level is low.

When we only have ILS but no gene flow, then `A+B` is greater than `A+C` and `B+C`, and the later two are approximately equal.

Inequality between `A+C` and `B+C` is a sign of potential gene flow.

See [`slidingwindow.xlsx`](../example/caster-sliding-window/slidingwindow.xlsx) for visualization.

================================================
FILE: misc/waster-linux-walkthrough.md
================================================
# WASTER Linux walkthrough (Linux版WASTER演示)

[<img src="WASTER.png" width="500"/>](WASTER.png)

# INSTALLATION (安装)

You can choose to clone ASTER repository from GitHub or Gitee: 
(您可以选择从GitHub或Gitee克隆ASTER代码库)

```
git clone https://github.com/chaoszhang/ASTER
```

or (或)

```
git clone https://gitee.com/chaos_zhang/ASTER
```

Now you can enter ASTER directory and install via `make`.
（现在您可以进入ASTER目录并用`make`指令安装）

```
cd ASTER
make
```

Now we enter the directory for our WASTER demo.
(现在我们可以进入WASTER演示用目录了)

```
cd example/waster-walkthrough
```

# Prepare the input file (准备输入文件)
## Reads in FASTQ format (FASTQ格式的读长文件)

One FASTQ file per sample (每个样本一个FASTQ文件)

```
head -n 4 Human.fq
```

## Assemblies in FASTA format (FASTA格式的组装文件)

One FASTA file per sample (每个样本一个FASTA文件)

```
head -n 2 Chimpanzee.fa
```

## Input file format (输入文件格式)

One sample name per line, each followed by a FASTQ/FASTA file path (每个样本名一行，样本名后面是FASTQ/FASTA文件路径)

```
cat input.tsv
```

# Run (运行)
***Running WASTER requires 64GB memory!*** If you just want to run this walkthrough on your home computer, you can append `-k 7` to each command.

Save the output to `waster.nw`.
(将输出文件保存到`waster.nw`)

```
../../bin/waster -i input.tsv -o waster.nw
cat waster.nw
```

Now, let's try using 4 threads.
(试着用四个线程看看)

```
../../bin/waster -i input.tsv -o waster.nw -t 4
cat waster.nw
```

You can choose a single species as the outgroup.
（您可选择单个物种作为外群）

```
../../bin/waster -i input.tsv -o waster.nw -t 4 --root Orangutan
cat waster.nw
```

Scoring an existing tree is useful when computing branch lengths, as `waster_branchlength` is much slower than normal `waster`.
（由于`waster_branchlength`比`waster`慢很多，指定物种树的拓扑结构计算枝长可以事半功倍）

```
../../bin/waster_branchlength -i input.tsv -C -c waster.nw -o waster_branchlength.nw -t 4 --root Orangutan
cat waster_branchlength.nw
```

Other tricks see [CASTER walkthrough](caster-linux-walkthrough.md).
(其他技巧参照[CASTER演示](caster-linux-walkthrough.md))

================================================
FILE: src/.vscode/c_cpp_properties.json
================================================
{
  "configurations": [
    {
      "name": "linux-gcc-x64",
      "includePath": [
        "${workspaceFolder}/**"
      ],
      "compilerPath": "/usr/bin/gcc",
      "cStandard": "${default}",
      "cppStandard": "${default}",
      "intelliSenseMode": "linux-gcc-x64",
      "compilerArgs": [
        ""
      ]
    }
  ],
  "version": 4
}

================================================
FILE: src/.vscode/launch.json
================================================
{
  "version": "0.2.0",
  "configurations": [
    {
      "name": "C/C++: g++ build active file",
      "type": "cppdbg",
      "request": "launch",
      "program": "${fileDirname}/../bin/${fileBasenameNoExtension}",
      "args": [
        "-i", "/home/chaos/local/B10K/test.list", "-o", "/home/chaos/local/B10K/test.data", "-k", "7"
      ],
      "stopAtEntry": false,
      "cwd": "${workspaceFolder}",
      "environment": [],
      "externalConsole": false,
      "MIMode": "gdb",
      "miDebuggerPath": "/usr/bin/gdb",
      "setupCommands": [
        {
          "description": "Enable pretty-printing for gdb",
          "text": "-enable-pretty-printing",
          "ignoreFailures": true
        }
      ],
      "preLaunchTask": "C/C++: g++ build active file"
    },
    {
      "name": "C/C++ Runner: Debug Session",
      "type": "cppdbg",
      "request": "launch",
      "args": [],
      "stopAtEntry": false,
      "externalConsole": false,
      "cwd": "/home/chaos/local/git/ASTER/src",
      "program": "/home/chaos/local/git/ASTER/src/build/Debug/outDebug",
      "MIMode": "gdb",
      "miDebuggerPath": "gdb",
      "setupCommands": [
        {
          "description": "Enable pretty-printing for gdb",
          "text": "-enable-pretty-printing",
          "ignoreFailures": true
        }
      ]
    }
  ]
}

================================================
FILE: src/.vscode/settings.json
================================================
{
  "files.associations": {
    "iosfwd": "cpp",
    "iostream": "cpp",
    "ostream": "cpp",
    "array": "cpp",
    "string": "cpp",
    "algorithm": "cpp",
    "*.tcc": "cpp",
    "random": "cpp",
    "functional": "cpp",
    "bitset": "cpp",
    "thread": "cpp",
    "numbers": "cpp",
    "system_error": "cpp",
    "deque": "cpp",
    "vector": "cpp",
    "tuple": "cpp"
  },
  "C_Cpp_Runner.cCompilerPath": "gcc",
  "C_Cpp_Runner.cppCompilerPath": "g++",
  "C_Cpp_Runner.debuggerPath": "gdb",
  "C_Cpp_Runner.cStandard": "",
  "C_Cpp_Runner.cppStandard": "",
  "C_Cpp_Runner.msvcBatchPath": "",
  "C_Cpp_Runner.useMsvc": false,
  "C_Cpp_Runner.warnings": [
    "-Wall",
    "-Wextra",
    "-Wpedantic",
    "-Wshadow",
    "-Wformat=2",
    "-Wconversion",
    "-Wnull-dereference",
    "-Wsign-conversion"
  ],
  "C_Cpp_Runner.enableWarnings": true,
  "C_Cpp_Runner.warningsAsError": false,
  "C_Cpp_Runner.compilerArgs": [],
  "C_Cpp_Runner.linkerArgs": [],
  "C_Cpp_Runner.includePaths": [],
  "C_Cpp_Runner.includeSearch": [
    "*",
    "**/*"
  ],
  "C_Cpp_Runner.excludeSearch": [
    "**/build",
    "**/build/**",
    "**/.*",
    "**/.*/**",
    "**/.vscode",
    "**/.vscode/**"
  ],
  "C_Cpp_Runner.useAddressSanitizer": false,
  "C_Cpp_Runner.showCompilationTime": false
}

================================================
FILE: src/.vscode/tasks.json
================================================
{
    "version": "2.0.0",
    "tasks": [
      {
        "type": "shell",
        "label": "C/C++: g++ build active file",
        "command": "/usr/bin/g++",
        "args":  ["-std=gnu++11", "-g", "${file}", "-o", "${fileDirname}/../bin/${fileBasenameNoExtension}"],
        "options": {
          "cwd": "/usr/bin"
        },
        "problemMatcher": ["$gcc"],
        "group": "build",
        "detail": "Task generated by Debugger."
      }
    ]
  }

================================================
FILE: src/algorithms.hpp
================================================
#define ALG_VERSION "v1.25"

/* CHANGE LOG
 * 1.25: numerical bug fixed for LPP support
 * 1.24: adding support for genic branch length
 * 1.23: adding support for both CU and SU branch lengths
 * 1.22: adding back freqQuad.csv
 * 1.21: de-warning and new species tree representation
 * 1.20: updating NNI algorithm
 * 1.19: error message for guide trees and constraint trees
 * 1.18: improving numerical stability for incomplete beta
 * 1.17: adding support for castles
 * 1.16: adding support for annotations for branch lengths
 * 1.15: adding rooting option
 * 1.14: adding more information in -u 2 option
 * 1.13: adding species tree annotation functionality
 * 1.12: significantly refactoring the code for reduced memory
 * 1.11: fixing incomplete class bug in threadpool for some compilers
 * 1.10: fixing constraint/guide trees for rooting on nodes
 * 1.9: deleting obsolete code
 * 1.8: adding seed to pseudorandomness
 * 1.7: adding Grubbs's test based support
 * 1.6: adding -w option for gene tree replications
 * 1.5: improving parallelization
 */

typedef unsigned __int128 hash_t;

#include<iostream>
#include<vector>
#include<array>
#include<utility> 
#include<random>
#include<unordered_set>
#include<unordered_map>
#include<algorithm>
#include<tuple>
#include<string>
#include<thread>
#include<cmath>
#include<memory>
#include<iomanip>
#include<limits>

#include "incbeta.c"
#include "argparser.hpp"
#include "threadpool.hpp"
#include "speciestree.hpp"

#ifndef ERROR_TOLERANCE
#define ERROR_TOLERANCE 0
#endif

#if defined(SUPPORT) || defined(G_SUPPORT) || defined(LOCAL_BOOTSTRAP)
#define SOME_FORM_OF_SUPPORT
#endif

using namespace std;

struct LogInfo {
	ostream& fout;
	bool enabled;

	LogInfo(bool enabled = true, ostream& fout = cerr): fout(fout), enabled(enabled) {}

	template<class T> LogInfo& operator<< (const T& v) {
		if (enabled) fout << v;
		return *this;
	}
	
	LogInfo& operator<< (basic_ostream<char, std::char_traits<char> >& (*endl)(basic_ostream<char, std::char_traits<char> >&)) {
		if (enabled) fout << endl;
		return *this;
	}
} LOG;

mt19937_64 RND_GENERATOR;

struct Hasher{
	size_t operator()(const hash_t h) const{
		return (size_t) h;
	}
};

string formatBootstrap(double s){
	int a = floor(s);
	int b = round(10 * (s - a));
	return to_string(a) + "." + to_string(b);
}

struct AnnotatedTree{
	struct Node{
		shared_ptr<Node> lc, rc;
		weak_ptr<Node> p;
		int taxon = -1;
		string name;
		double s = 0, len = 0;

		#ifdef CUSTOMIZED_ANNOTATION
		CustomizedAnnotation annot;
		
		const CustomizedAnnotation& annotation() const{
			return annot;
		}
		#endif

		Node(){}

		bool isLeaf() const{
			return taxon != -1;
		}

		shared_ptr<Node> parent() const{
			return p.lock();
		}

		shared_ptr<Node> leftChild() const{
			return lc;
		}

		shared_ptr<Node> rightChild() const{
			return rc;
		}

		int taxonID() const{
			return taxon;
		}

		string taxonName() const{
			return name;
		}

		double support() const{
			return s;
		}

		double length() const{
			return len;
		}
	};

	shared_ptr<Node> r;

	shared_ptr<Node> root(){
		return r;
	}

	shared_ptr<Node> addRoot(){
		r.reset(new Node());
		return r;
	}

	shared_ptr<Node> addLeft(shared_ptr<Node> node){
		shared_ptr<Node> child(new Node());
		child->p = node;
		node->lc = child;
		return child;
	}

	shared_ptr<Node> addRight(shared_ptr<Node> node){
		shared_ptr<Node> child(new Node());
		child->p = node;
		node->rc = child;
		return child;
	}
};

struct PlacementAlgorithm{
	
	struct Node{
		Node(int leafId = -1): leafId(leafId){}
		
		int parent = -1, heavy = -1, light = -1; //parent 0, heavy 1, light 2
		int leafId = -1, leafCnt = 1;
		score_t sYes = 0, sNo = 0;
		bool placeHeavy = false, placeLight = false; 
	};
	
	vector<hash_t> taxonHash; // sum of hash = 0
	vector<tuple<hash_t, hash_t, score_t> > tripHash;
	vector<int> order;
	vector<Node> nodes;
	int rootNodeId = -1, rootLeafId = -1;
	size_t orderId = 0;
	int rNN;
	
	Tripartition trip;
	const int ROUND_NN = -1;
	ThreadPool &TP;
	
	PlacementAlgorithm(const vector<hash_t> &taxonHash, TripartitionInitializer &tripInit, ThreadPool& TP, int ROUND_NN):
		taxonHash(taxonHash), rNN(ROUND_NN), trip(tripInit), ROUND_NN(ROUND_NN), TP(TP) {}
	
	int& heavy(int v){
		return nodes[v].heavy;
	}
	
	int& light(int v){
		return nodes[v].light;
	}
	
	int& parent(int v){
		return nodes[v].parent;
	}
	
	int& leafId(int v){
		return nodes[v].leafId;
	}
	
	int& leafCnt(int v){
		return nodes[v].leafCnt;
	}
	
	score_t& sYes(int v){
		return nodes[v].sYes;
	}
	
	score_t& sNo(int v){
		return nodes[v].sNo;
	}
	
	bool& placeHeavy(int v){
		return nodes[v].placeHeavy;
	}
	
	bool& placeLight(int v){
		return nodes[v].placeLight;
	}
	
	int makeNode(int v, int u, bool modifyRoot = false){
		int w = nodes.size();
		nodes.emplace_back(-1);
		parent(w) = parent(v);
		if (parent(v) == -1) {
			if (modifyRoot) rootNodeId = w;
		}
		else if (heavy(parent(w)) == v) heavy(parent(w)) = w;
		else light(parent(w)) = w;
		parent(v) = w; parent(u) = w;
		heavy(w) = v; light(w) = u;
		for (; w != -1; w = parent(w)){
			if (leafCnt(heavy(w)) < leafCnt(light(w))){
				int t = heavy(w);
				heavy(w) = light(w);
				light(w) = t;
			}
			leafCnt(w) = leafCnt(heavy(w)) + leafCnt(light(w));
		}
		return nodes.size() - 1;
	}
	
	void addSibling(int v, int i){
		int u = nodes.size();
		nodes.emplace_back(i);
		makeNode(v, u, true);
	}
	
	void forceLeftHeavy(int v){
		if (leafId(v) != -1) leafCnt(v) = 1;
		else {
			if (leafCnt(heavy(v)) < leafCnt(light(v))){
				int t = heavy(v);
				heavy(v) = light(v);
				light(v) = t;
			}
			leafCnt(v) = leafCnt(heavy(v)) + leafCnt(light(v));
		}
	}
	
	void defaultInitializer(){
		if (rootLeafId == -1){
			rootLeafId = order[orderId];
			orderId++;
		}
		if (rootNodeId == -1){
			rootNodeId = nodes.size();
			nodes.emplace_back(order[orderId]);
			orderId++;
		}
		forceLeftHeavy(rootNodeId);
	}
	
	void place(int i){
		addSibling(locateBranchAdding(i), i);
	}
	
	void tripUpdateSet(int tgt, int i){
		Tripartition &t = trip;
		TP.push([=, &t](int part)->score_t{t.updatePart(part, tgt, i); return 0;});
	}

	void tripUpdateGet(int tgt, int i){
		TP.pop();
	}

	void tripScoreSet(){
		Tripartition &t = trip;
		TP.push([=, &t](int part)->score_t{return t.scorePart(part);});
	}

	score_t tripScoreGet(){
		return TP.pop();
	}

	score_t tripScore(){
		tripScoreSet();
		return tripScoreGet();
	}

	void switchSubtreeSet(int v, int src, int tgt){
		if (leafId(v) != -1){
			tripUpdateSet(tgt, leafId(v));
		}
		else{
			switchSubtreeSet(light(v), src, tgt);
			switchSubtreeSet(heavy(v), src, tgt);
		}
	}
	
	void switchSubtreeGet(int v, int src, int tgt){
		if (leafId(v) != -1){
			tripUpdateGet(tgt, leafId(v));
		}
		else{
			switchSubtreeGet(light(v), src, tgt);
			switchSubtreeGet(heavy(v), src, tgt);
		}
	}

	void switchSubtree(int v, int src, int tgt){
		switchSubtreeSet(v, src, tgt);
		switchSubtreeGet(v, src, tgt);
	}

	void scoringPlacementDPSet(int v, int i){
		if (leafId(v) != -1){
			//Wv|-|i
			//W|v|i
			tripUpdateSet(1, leafId(v));
			tripScoreSet();
		}
		else{
			//AC|B|i
			scoringPlacementDPSet(light(v), i);
			//ABC|-|i
			switchSubtreeSet(light(v), 1, 0);
			//BC|A|i
			scoringPlacementDPSet(heavy(v), i);
			//C|A|Bi
			switchSubtreeSet(light(v), 0, 2);
			tripScoreSet();
			//C|Ai|B
			tripUpdateSet(1, i);
			tripScoreSet();
			//Ci|A|B
			tripUpdateSet(0, i);
			tripScoreSet();
			//C|A|Bi
			tripUpdateSet(2, i);
			//C|AB|i
			switchSubtreeSet(light(v), 2, 1);
			tripScoreSet();
		}
	}
		
	void scoringPlacementDPGet(int v, int i){
		if (leafId(v) != -1){
			//Wv|-|i
			sNo(v) = 0;
			//W|v|i
			tripUpdateGet(1, leafId(v));
			sYes(v) = tripScoreGet();
			placeHeavy(v) = false;
			placeLight(v) = false;
		}
		else{
			//AC|B|i
			scoringPlacementDPGet(light(v), i);
			//ABC|-|i
			switchSubtreeGet(light(v), 1, 0);
			//BC|A|i
			scoringPlacementDPGet(heavy(v), i);
			//C|A|Bi
			switchSubtreeGet(light(v), 0, 2);
			score_t up, left, right, sibling;
			right = tripScoreGet();
			//C|Ai|B
			tripUpdateGet(1, i);
			left = tripScoreGet();
			//Ci|A|B
			tripUpdateGet(0, i);
			up = tripScoreGet();
			//C|A|Bi
			tripUpdateGet(2, i);
			//C|AB|i
			switchSubtreeGet(light(v), 2, 1);
			sibling = tripScoreGet();
			sNo(v) = sNo(light(v)) + sNo(heavy(v)) + up;
			sYes(v) = sNo(v) + sibling;
			placeHeavy(v) = false;
			placeLight(v) = false;
			if (sYes(v) < sYes(light(v)) + sNo(heavy(v)) + right){
				sYes(v) = sYes(light(v)) + sNo(heavy(v)) + right;
				placeHeavy(v) = false;
				placeLight(v) = true;
			}
			if (sYes(v) < sNo(light(v)) + sYes(heavy(v)) + left){
				sYes(v) = sNo(light(v)) + sYes(heavy(v)) + left;
				placeHeavy(v) = true;
				placeLight(v) = false;
			}
		}
	}

	void locateBranchAddingSet(int i){
		tripUpdateSet(2, i);
		tripUpdateSet(0, rootLeafId);
		switchSubtreeSet(rootNodeId, -1, 0);
		scoringPlacementDPSet(rootNodeId, i);
	}
	
	int locateBranchAddingGet(int i){
		//trip.addTotal(i);
		tripUpdateGet(2, i);
		tripUpdateGet(0, rootLeafId);
		switchSubtreeGet(rootNodeId, -1, 0);
		scoringPlacementDPGet(rootNodeId, i);
		int v = rootNodeId;
		while (placeHeavy(v) || placeLight(v)){
			if (placeHeavy(v)) v = heavy(v);
			else v = light(v);
		}
		return v;
	}
	
	int locateBranchAdding(int i){
		locateBranchAddingSet(i);
		return locateBranchAddingGet(i);
	}
	
	int locateBranch(int i){
		locateBranchAddingSet(i);
		tripUpdateSet(-1, i);
		int v = locateBranchAddingGet(i);
		tripUpdateGet(-1, i);
		return v;
	}

	inline score_t nnPerform(int v, int best_case, score_t top_score){
		if (best_case == 1){
			int u = light(v), c = heavy(u), d = light(u), ab = heavy(v);
			parent(ab) = u; heavy(u) = ab;
			parent(c) = u; light(u) = c;
			parent(u) = v; heavy(v) = u;
			parent(d) = v; light(v) = d;
			leafCnt(u) = leafCnt(heavy(u)) + leafCnt(light(u));
			return nnLocal(v, true, top_score);
		}
		if (best_case == 2){
			int u = light(v), c = heavy(u), d = light(u), ab = heavy(v);
			parent(ab) = u; heavy(u) = ab;
			parent(d) = u; light(u) = d;
			parent(u) = v; heavy(v) = u;
			parent(c) = v; light(v) = c;
			leafCnt(u) = leafCnt(heavy(u)) + leafCnt(light(u));
			return nnLocal(v, true, top_score);
		}
		if (best_case == 3){
			int u = heavy(v), a = heavy(u), b = light(u), cd = light(v);
			parent(b) = u; heavy(u) = b;
			parent(cd) = u; light(u) = cd;
			parent(a) = v; heavy(v) = a;
			parent(u) = v; light(v) = u;
			leafCnt(u) = leafCnt(heavy(u)) + leafCnt(light(u));
			return nnLocal(v, true, top_score);
		}
		if (best_case == 4){
			int u = heavy(v), a = heavy(u), b = light(u), cd = light(v);
			parent(a) = u; heavy(u) = a;
			parent(cd) = u; light(u) = cd;
			parent(u) = v; heavy(v) = u;
			parent(b) = v; light(v) = b;
			leafCnt(u) = leafCnt(heavy(u)) + leafCnt(light(u));
			return nnLocal(v, true, top_score);
		}
		return top_score;
	}
	
	score_t nnLocal(int v, bool recurse, score_t e_ab_cd){
		//E|ABCD|-
		if (recurse) {
			if (rNN <= 0) return e_ab_cd;
			rNN--;
		}
		
		switchSubtree(light(v), 1, 2);
		//E|AB|CD
		score_t abe_c_d = 0, cde_a_b = 0;
		if (leafId(light(v)) == -1){
			int c = heavy(light(v)), d = light(light(v));
			switchSubtreeSet(heavy(v), 1, 0);
			switchSubtreeSet(c, 2, 1);
			//ABE|C|D
			tripScoreSet();
			switchSubtreeSet(d, 2, 1);
			//ABE|CD|-

			switchSubtreeGet(heavy(v), 1, 0);
			switchSubtreeGet(c, 2, 1);
			//ABE|C|D
			abe_c_d = tripScoreGet();
			switchSubtreeGet(d, 2, 1);
			//ABE|CD|-
			if (recurse) abe_c_d = nnLocal(light(v), false, abe_c_d);
			switchSubtreeSet(heavy(v), 0, 1);
			switchSubtreeSet(light(v), 1, 2);
			//E|AB|CD

			switchSubtreeGet(heavy(v), 0, 1);
			switchSubtreeGet(light(v), 1, 2);
			//E|AB|CD
		}
		if (leafId(heavy(v)) == -1){
			int b = light(heavy(v));
			//CDE|A|B
			switchSubtreeSet(light(v), 2, 0);
			switchSubtreeSet(b, 1, 2);
			tripScoreSet();
			//CDE|AB|-
			switchSubtreeSet(b, 2, 1);
			
			//CDE|A|B
			switchSubtreeGet(light(v), 2, 0);
			switchSubtreeGet(b, 1, 2);
			cde_a_b = tripScoreGet();
			//CDE|AB|-
			switchSubtreeGet(b, 2, 1);

			if (recurse) cde_a_b = nnLocal(heavy(v), false, cde_a_b);
			//E|AB|CD
			switchSubtree(light(v), 0, 2);
		}
		int best_case = 0;
		score_t best_score = abe_c_d + cde_a_b + e_ab_cd, top_score = e_ab_cd;
		if (leafId(light(v)) == -1){
			int c = heavy(light(v)), d = light(light(v));
			//DE|AB|C
			switchSubtreeSet(d, 2, 0);
			tripScoreSet();
			//E|ABD|C
			switchSubtreeSet(d, 0, 1);
			tripScoreSet();
			//E|ABC|D
			switchSubtreeSet(d, 1, 2);
			switchSubtreeSet(c, 2, 1);
			tripScoreSet();
			//CE|AB|D
			switchSubtreeSet(c, 1, 0);
			tripScoreSet();
			//E|AB|CD
			switchSubtreeSet(c, 0, 2);

			//DE|AB|C
			switchSubtreeGet(d, 2, 0);
			score_t de_ab_c = tripScoreGet();
			//E|ABD|C
			switchSubtreeGet(d, 0, 1);
			score_t e_abd_c = tripScoreGet();
			//E|ABC|D
			switchSubtreeGet(d, 1, 2);
			switchSubtreeGet(c, 2, 1);
			score_t e_abc_d = tripScoreGet();
			//CE|AB|D
			switchSubtreeGet(c, 1, 0);
			score_t ce_ab_d = tripScoreGet();
			if (best_score + ERROR_TOLERANCE < cde_a_b + de_ab_c + e_abc_d) {
				best_score = cde_a_b + de_ab_c + e_abc_d;
				best_case = 1;
				top_score = e_abc_d;
			}
			if (best_score + ERROR_TOLERANCE < cde_a_b + ce_ab_d + e_abd_c) {
				best_score = cde_a_b + ce_ab_d + e_abd_c;
				best_case = 2;
				top_score = e_abd_c;
			}
			//E|AB|CD
			switchSubtreeGet(c, 0, 2);
		}
		if (leafId(heavy(v)) == -1){
			int a = heavy(heavy(v)), b = light(heavy(v));
			//BE|A|CD
			switchSubtreeSet(b, 1, 0);
			tripScoreSet();
			//E|A|BCD
			switchSubtreeSet(b, 0, 2);
			tripScoreSet();
			//E|ACD|B
			switchSubtreeSet(light(v), 2, 1);
			tripScoreSet();
			//AE|B|CD
			switchSubtreeSet(light(v), 1, 2);
			switchSubtreeSet(a, 1, 0);
			switchSubtreeSet(b, 2, 1);
			tripScoreSet();
			//E|AB|CD
			switchSubtreeSet(a, 0, 1);
			
			//BE|A|CD
			switchSubtreeGet(b, 1, 0);
			score_t be_a_cd = tripScoreGet();
			//E|A|BCD
			switchSubtreeGet(b, 0, 2);
			score_t e_a_bcd = tripScoreGet();
			//E|ACD|B
			switchSubtreeGet(light(v), 2, 1);
			score_t e_acd_b = tripScoreGet();
			//AE|B|CD
			switchSubtreeGet(light(v), 1, 2);
			switchSubtreeGet(a, 1, 0);
			switchSubtreeGet(b, 2, 1);
			score_t ae_b_cd = tripScoreGet();
			if (best_score + ERROR_TOLERANCE < abe_c_d + ae_b_cd + e_a_bcd) {
				best_score = abe_c_d + ae_b_cd + e_a_bcd;
				best_case = 3;
				top_score = e_a_bcd;
			}
			if (best_score + ERROR_TOLERANCE < abe_c_d + be_a_cd + e_acd_b) {
				best_score = abe_c_d + be_a_cd + e_acd_b;
				best_case = 4;
				top_score = e_acd_b;
			}
			//E|AB|CD
			switchSubtreeGet(a, 0, 1);
		}
		//E|ABCD|-
		switchSubtree(light(v), 2, 1);
		return nnPerform(v, best_case, top_score);
	}
	
	score_t nnMove(int v){
		if (leafId(v) != -1){
			tripUpdateSet(1, leafId(v));
			tripUpdateGet(1, leafId(v));
			return 0;
		}
		else{
			//ABCDE|-|-
			score_t abe_c_d = nnMove(light(v));
			//ABE|CD|-
			
			score_t ae_b_cd = 0;
			if (leafId(heavy(v)) == -1){
				int b = light(heavy(v));
				switchSubtreeSet(b, 0, 2);
				//AE|CD|B
				tripScoreSet();
				switchSubtreeSet(b, 2, 0);
				//ABE|CD|-
				
				switchSubtreeGet(b, 0, 2);
				//AE|CD|B
				ae_b_cd = tripScoreGet();
				switchSubtreeGet(b, 2, 0);
				//ABE|CD|-
			}

			switchSubtree(light(v), 1, 0);
			//ABCDE|-|-
			score_t cde_a_b = nnMove(heavy(v));
			//CDE|AB|-
			switchSubtree(light(v), 0, 2);
			//E|AB|CD
			score_t e_ab_cd = tripScore();
			int best_case = 0;
			score_t best_score = abe_c_d + cde_a_b + e_ab_cd, top_score = e_ab_cd;
			
			if (leafId(light(v)) == -1){
				int c = heavy(light(v)), d = light(light(v));
				switchSubtreeSet(d, 2, 0);
				//DE|AB|C
				tripScoreSet();
				switchSubtreeSet(d, 0, 1);
				//E|ABD|C
				tripScoreSet();
				switchSubtreeSet(d, 1, 2);
				//E|AB|CD
				switchSubtreeSet(c, 2, 1);
				//E|ABC|D
				tripScoreSet();
				switchSubtreeSet(c, 1, 0);
				//CE|AB|D
				tripScoreSet();
				switchSubtreeSet(c, 0, 2);
				//E|AB|CD

				switchSubtreeGet(d, 2, 0);
				//DE|AB|C
				score_t de_ab_c = tripScoreGet();
				switchSubtreeGet(d, 0, 1);
				//E|ABD|C
				score_t e_abd_c = tripScoreGet();
				switchSubtreeGet(d, 1, 2);
				//E|AB|CD
				switchSubtreeGet(c, 2, 1);
				//E|ABC|D
				score_t e_abc_d = tripScoreGet();
				switchSubtreeGet(c, 1, 0);
				//CE|AB|D
				score_t ce_ab_d = tripScoreGet();
				
				if (best_score + ERROR_TOLERANCE < cde_a_b + de_ab_c + e_abc_d) {
					best_score = cde_a_b + de_ab_c + e_abc_d;
					best_case = 1;
					top_score = e_abc_d;
				}
				if (best_score + ERROR_TOLERANCE < cde_a_b + ce_ab_d + e_abd_c) {
					best_score = cde_a_b + ce_ab_d + e_abd_c;
					best_case = 2;
					top_score = e_abd_c;
				}
				switchSubtreeGet(c, 0, 2);
				//E|AB|CD
			}
			if (leafId(heavy(v)) == -1){
				int b = light(heavy(v));
				switchSubtreeSet(b, 1, 2);
				//E|A|BCD
				tripScoreSet();
				switchSubtreeSet(b, 2, 0);
				//BE|A|CD
				tripScoreSet();
				switchSubtreeSet(b, 0, 2);
				//E|A|BCD
				switchSubtreeSet(light(v), 2, 1);
				//E|ACD|B
				tripScoreSet();
				switchSubtreeSet(b, 2, 1);
				//E|ABCD|-
				switchSubtreeSet(light(v), 1, 2);
				//E|AB|CD

				switchSubtreeGet(b, 1, 2);
				//E|A|BCD
				score_t e_a_bcd = tripScoreGet();
				switchSubtreeGet(b, 2, 0);
				//BE|A|CD
				score_t be_a_cd = tripScoreGet();
				switchSubtreeGet(b, 0, 2);
				//E|A|BCD
				switchSubtreeGet(light(v), 2, 1);
				//E|ACD|B
				score_t e_acd_b = tripScoreGet();
				if (best_score + ERROR_TOLERANCE < abe_c_d + ae_b_cd + e_a_bcd) {
					best_score = abe_c_d + ae_b_cd + e_a_bcd;
					best_case = 3;
					top_score = e_a_bcd;
				}
				if (best_score + ERROR_TOLERANCE < abe_c_d + be_a_cd + e_acd_b) {
					best_score = abe_c_d + be_a_cd + e_acd_b;
					best_case = 4;
					top_score = e_acd_b;
				}
				switchSubtreeGet(b, 2, 1);
				//E|ABCD|-
				switchSubtreeGet(light(v), 1, 2);
				//E|AB|CD
			}
			switchSubtree(light(v), 2, 1);
			//E|ABCD|-
			return nnPerform(v, best_case, top_score);
		}
	}
	
	bool nnLocal2(int v, score_t& e_ab_cd) {
		//E|AB|CD
		if (leafId(v) != -1) return false;
		if (rNN <= 0) return false;
		rNN--;

		if (leafId(heavy(v)) == -1) {
			switchSubtreeSet(light(v), 2, 0);
			//CDE|AB|-
			switchSubtreeSet(light(heavy(v)), 1, 2);
			//CDE|A|B
			tripScoreSet();
			switchSubtreeSet(light(heavy(v)), 2, 1);
			//CDE|AB|-
			switchSubtreeSet(light(v), 0, 2);
			//E|AB|CD

			switchSubtreeGet(light(v), 2, 0);
			//CDE|AB|-
			switchSubtreeGet(light(heavy(v)), 1, 2);
			//CDE|A|B
			score_t cde_a_b = tripScoreGet();
			switchSubtreeGet(light(heavy(v)), 2, 1);
			//CDE|AB|-
			switchSubtreeGet(light(v), 0, 2);
			//E|AB|CD

			if (nnCheckHeavy(v, e_ab_cd, cde_a_b)) {
				nnLocal2(v, e_ab_cd);
				return true;
			}
		}

		if (leafId(light(v)) == -1) {
			switchSubtreeSet(heavy(v), 1, 0);
			//ABE|-|CD
			switchSubtreeSet(light(light(v)), 2, 1);
			//ABE|D|C
			tripScoreSet();
			switchSubtreeSet(light(light(v)), 1, 2);
			//ABE|-|CD
			switchSubtreeSet(heavy(v), 0, 1);
			//E|AB|CD

			switchSubtreeGet(heavy(v), 1, 0);
			//ABE|-|CD
			switchSubtreeGet(light(light(v)), 2, 1);
			//ABE|D|C
			score_t abe_c_d = tripScoreGet();
			switchSubtreeGet(light(light(v)), 1, 2);
			//ABE|-|CD
			switchSubtreeGet(heavy(v), 0, 1);
			//E|AB|CD

			if (nnCheckLight(v, e_ab_cd, abe_c_d)) {
				nnLocal2(v, e_ab_cd);
				return true;
			}
		}
		
		return false;
	}

	bool nnCheckLight(int v, score_t& e_ab_cd, score_t& abe_c_d) {
		//E|AB|CD
		if (leafId(light(v)) == -1) {
			int u = light(v), c = heavy(u), d = light(u), ab = heavy(v);
			// int c = heavy(light(v)), d = light(light(v));
			switchSubtreeSet(d, 2, 0);
			//DE|AB|C
			tripScoreSet();
			switchSubtreeSet(d, 0, 1);
			//E|ABD|C
			tripScoreSet();
			switchSubtreeSet(d, 1, 2);
			//E|AB|CD
			switchSubtreeSet(c, 2, 1);
			//E|ABC|D
			tripScoreSet();
			switchSubtreeSet(c, 1, 0);
			//CE|AB|D
			tripScoreSet();
			switchSubtreeSet(c, 0, 2);
			//E|AB|CD

			switchSubtreeGet(d, 2, 0);
			//DE|AB|C
			score_t de_ab_c = tripScoreGet();
			switchSubtreeGet(d, 0, 1);
			//E|ABD|C
			score_t e_abd_c = tripScoreGet();
			switchSubtreeGet(d, 1, 2);
			//E|AB|CD
			switchSubtreeGet(c, 2, 1);
			//E|ABC|D
			score_t e_abc_d = tripScoreGet();
			switchSubtreeGet(c, 1, 0);
			//CE|AB|D
			score_t ce_ab_d = tripScoreGet();
			switchSubtreeGet(c, 0, 2);
			//E|AB|CD

			score_t best_score = e_ab_cd + abe_c_d;
			int best_case = 0;
			if (best_score + ERROR_TOLERANCE < de_ab_c + e_abc_d) {
				best_score = de_ab_c + e_abc_d;
				best_case = 1;
			}
			if (best_score + ERROR_TOLERANCE < ce_ab_d + e_abd_c) {
				best_score = ce_ab_d + e_abd_c;
				best_case = 2;
			}

			if (best_case == 1) {
				parent(ab) = u; heavy(u) = ab;
				parent(c) = u; light(u) = c;
				parent(u) = v; heavy(v) = u;
				parent(d) = v; light(v) = d;
				leafCnt(u) = leafCnt(heavy(u)) + leafCnt(light(u));
				e_ab_cd = e_abc_d;
				abe_c_d = de_ab_c;

				switchSubtree(d, 2, 0);
				//DE|AB|C
				nnLocal2(u, abe_c_d);

				switchSubtreeSet(d, 0, 2);
				//E|AB|CD
				switchSubtreeSet(c, 2, 1);
				//E|ABC|D

				switchSubtreeGet(d, 0, 2);
				//E|AB|CD
				switchSubtreeGet(c, 2, 1);
				//E|ABC|D
				return true;
			}
			if (best_case == 2) {
				switchSubtree(d, 2, 1);
				//E|ABD|C
				parent(ab) = u; heavy(u) = ab;
				parent(d) = u; light(u) = d;
				parent(u) = v; heavy(v) = u;
				parent(c) = v; light(v) = c;
				leafCnt(u) = leafCnt(heavy(u)) + leafCnt(light(u));
				e_ab_cd = e_abd_c;
				abe_c_d = ce_ab_d;

				switchSubtree(c, 2, 0);
				//CE|AB|D
				nnLocal2(u, abe_c_d);

				switchSubtreeSet(c, 0, 2);
				//E|AB|CD
				switchSubtreeSet(d, 2, 1);
				//E|ABD|C

				switchSubtreeGet(c, 0, 2);
				//E|AB|CD
				switchSubtreeGet(d, 2, 1);
				//E|ABD|C
				return true;
			}
		}
		return false;
	}

	score_t nnPrecheckHeavy(int v) {
		//ABE|CD|-
		score_t ae_b_cd = 0;
		if (leafId(heavy(v)) == -1) {
			int b = light(heavy(v));
			switchSubtreeSet(b, 0, 2);
			//AE|CD|B
			tripScoreSet();
			switchSubtreeSet(b, 2, 0);
			//ABE|CD|-

			switchSubtreeGet(b, 0, 2);
			//AE|CD|B
			ae_b_cd = tripScoreGet();
			switchSubtreeGet(b, 2, 0);
			//ABE|CD|-
		}

		return ae_b_cd;
	}
	
	bool nnCheckHeavy(int v, score_t& e_ab_cd, score_t& cde_a_b, bool precheck = false, score_t ae_b_cd = 0) {
		//E|AB|CD
		if (leafId(heavy(v)) == -1) {
			int u = heavy(v), a = heavy(u), b = light(u), cd = light(v);
			if (!precheck) {
				switchSubtreeSet(a, 1, 0);
				//AE|B|CD
				tripScoreSet();
				switchSubtreeSet(a, 0, 1);
				//E|AB|CD

				switchSubtreeGet(a, 1, 0);
				//AE|B|CD
				ae_b_cd = tripScoreGet();
				switchSubtreeGet(a, 0, 1);
				//E|AB|CD
			}

			switchSubtreeSet(b, 1, 2);
			//E|A|BCD
			tripScoreSet();
			switchSubtreeSet(b, 2, 0);
			//BE|A|CD
			tripScoreSet();
			switchSubtreeSet(b, 0, 2);
			//E|A|BCD
			switchSubtreeSet(cd, 2, 1);
			//E|ACD|B
			tripScoreSet();
			switchSubtreeSet(b, 2, 1);
			//E|ABCD|-
			switchSubtreeSet(cd, 1, 2);
			//E|AB|CD

			switchSubtreeGet(b, 1, 2);
			//E|A|BCD
			score_t e_a_bcd = tripScoreGet();
			switchSubtreeGet(b, 2, 0);
			//BE|A|CD
			score_t be_a_cd = tripScoreGet();
			switchSubtreeGet(b, 0, 2);
			//E|A|BCD
			switchSubtreeGet(cd, 2, 1);
			//E|ACD|B
			score_t e_acd_b = tripScoreGet();
			switchSubtreeGet(b, 2, 1);
			//E|ABCD|-
			switchSubtreeGet(cd, 1, 2);
			//E|AB|CD

			score_t best_score = e_ab_cd + cde_a_b;
			int best_case = 0;
			if (best_score + ERROR_TOLERANCE < ae_b_cd + e_a_bcd) {
				best_score = ae_b_cd + e_a_bcd;
				best_case = 3;
			}
			if (best_score + ERROR_TOLERANCE < be_a_cd + e_acd_b) {
				best_score = be_a_cd + e_acd_b;
				best_case = 4;
			}

			if (best_case == 3) {
				parent(b) = u; heavy(u) = b;
				parent(cd) = u; light(u) = cd;
				parent(a) = v; heavy(v) = a;
				parent(u) = v; light(v) = u;
				leafCnt(u) = leafCnt(heavy(u)) + leafCnt(light(u));
				e_ab_cd = e_a_bcd;
				cde_a_b = ae_b_cd;

				switchSubtree(a, 1, 0);
				//AE|B|CD
				nnLocal2(u, cde_a_b);

				switchSubtreeSet(a, 0, 1);
				//E|AB|CD
				switchSubtreeSet(b, 1, 2);
				//E|A|BCD

				switchSubtreeGet(a, 0, 1);
				//E|AB|CD
				switchSubtreeGet(b, 1, 2);
				//E|A|BCD
				return true;
			}
			if (best_case == 4) {
				parent(a) = u; heavy(u) = a;
				parent(cd) = u; light(u) = cd;
				parent(u) = v; heavy(v) = u;
				parent(b) = v; light(v) = b;
				leafCnt(u) = leafCnt(heavy(u)) + leafCnt(light(u));
				e_ab_cd = e_acd_b;
				cde_a_b = be_a_cd;

				switchSubtree(b, 1, 0);
				//BE|A|CD
				nnLocal2(u, cde_a_b);
				
				switchSubtreeSet(cd, 2, 1);
				//BE|ACD|-
				switchSubtreeSet(b, 0, 2);
				//E|ACD|B

				switchSubtreeGet(cd, 2, 1);
				//BE|ACD|-
				switchSubtreeGet(b, 0, 2);
				//E|ACD|B

				return true;
			}
		}
		return false;
	}

	score_t nnMove2(int v) {
		if (leafId(v) != -1) {
			tripUpdateSet(1, leafId(v));
			tripUpdateGet(1, leafId(v));
			return 0;
		}
		else {
			//ABCDE|-|-
			score_t abe_c_d = nnMove2(light(v));
			//ABE|CD|-

			score_t ae_b_cd = nnPrecheckHeavy(v);

			switchSubtree(light(v), 1, 0);
			//ABCDE|-|-
			score_t cde_a_b = nnMove2(heavy(v));
			//CDE|AB|-
			switchSubtree(light(v), 0, 2);
			//E|AB|CD
			score_t e_ab_cd = tripScore();

			if (nnCheckHeavy(v, e_ab_cd, cde_a_b, true, ae_b_cd)) nnLocal2(v, e_ab_cd);
			else if (nnCheckLight(v, e_ab_cd, abe_c_d)) nnLocal2(v, e_ab_cd);

			switchSubtree(light(v), 2, 1);
			//E|ABCD|-

			return e_ab_cd;
		}
	}

	void nnMove(){
		if (ROUND_NN >= 0) {
			tripUpdateSet(0, rootLeafId);
			switchSubtreeSet(rootNodeId, -1, 0);
			tripUpdateGet(0, rootLeafId);
			switchSubtreeGet(rootNodeId, -1, 0);
			nnMove2(rootNodeId);
			LOG << "#NNI moves:" << ROUND_NN - rNN << "/" << ROUND_NN << endl;
		}
	}
	
	void tripHashGeneratorSet(int v){
		if (leafId(v) != -1){
			tripUpdateSet(1, leafId(v));
		}
		else{
			//AC|B|-
			tripHashGeneratorSet(light(v));
			//ABC|-|-
			switchSubtreeSet(light(v), 1, 0);
			//BC|A|-
			tripHashGeneratorSet(heavy(v));
			//C|A|B
			switchSubtreeSet(light(v), 0, 2);
			tripScoreSet();
			//C|AB|-
			switchSubtreeSet(light(v), 2, 1);
		}
		
	}

	pair<bool, hash_t> tripHashGeneratorGet(int v){
		if (leafId(v) != -1){
			tripUpdateGet(1, leafId(v));
			return {leafId(v) == 0, taxonHash[leafId(v)]};
		}
		else{
			//AC|B|-
			pair<bool, hash_t> hLight = tripHashGeneratorGet(light(v));
			//ABC|-|-
			switchSubtreeGet(light(v), 1, 0);
			//BC|A|-
			pair<bool, hash_t> hHeavy = tripHashGeneratorGet(heavy(v));
			//C|A|B
			switchSubtreeGet(light(v), 0, 2);
			score_t s = tripScoreGet();
			//C|AB|-
			switchSubtreeGet(light(v), 2, 1);
			if (hHeavy.first) tripHash.push_back(make_tuple(hLight.second, -hHeavy.second-hLight.second, s));
			else if (hLight.first) tripHash.push_back(make_tuple(hHeavy.second, -hHeavy.second-hLight.second, s));
			else tripHash.push_back(make_tuple(hHeavy.second, hLight.second, s));
			return {hHeavy.first || hLight.first, hHeavy.second + hLight.second};
		}
		
	}
	
	void run(){
		defaultInitializer();
		for (; orderId < order.size(); orderId++){
			place(order[orderId]);
		}
		nnMove();
		tripUpdateSet(0, rootLeafId);
		switchSubtreeSet(rootNodeId, -1, 0);
		tripHashGeneratorSet(rootNodeId);
		tripUpdateGet(0, rootLeafId);
		switchSubtreeGet(rootNodeId, -1, 0);
		tripHashGeneratorGet(rootNodeId);
	}

	string printSubtree(int v){
		if (leafId(v) != -1) return to_string(leafId(v));
		return string("(") + printSubtree(heavy(v)) + "," + printSubtree(light(v)) + ")";
	}
	
	string printTree(){
		return string("(") + printSubtree(rootNodeId) + "," + to_string(rootLeafId) + ");";
	}
	
	string printSubtree(int v, const vector<string> &names){
		if (leafId(v) != -1) return names[leafId(v)];
		return string("(") + printSubtree(heavy(v), names) + "," + printSubtree(light(v), names) + ")";
	}
	
	string printTree(const vector<string> &names){
		return string("(") + printSubtree(rootNodeId, names) + "," + names[rootLeafId] + ");";
	}
};

struct ConstrainedOptimizationAlgorithm{
	struct Node{
		Node(int leafId, hash_t hash): hash(hash), leafId(leafId) {}
		
		hash_t hash, bestChild = 0;
		score_t bestScore = 0;
		int roundId = 0, leafId;
		unordered_map<hash_t, tuple<int, int, score_t>, Hasher> children;
	};
	
	const int ntaxa;
	TripartitionInitializer& tripInit;
	const vector<string> names;
	vector<Node> nodes;
	unordered_map<hash_t, int, Hasher> hash;
	vector<hash_t> taxonHash;
	uniform_int_distribution<hash_t> randomHash;
	uniform_real_distribution<double> randP;
	int roundId = 0;
	ThreadPool &TP;
	int ROUND_NN = -1;

	shared_ptr<AnnotatedTree> annotTree;
	double tempSibling, tempRoot;

	ConstrainedOptimizationAlgorithm(const int ntaxa, TripartitionInitializer &tripInit, const vector<string> &names, ThreadPool &TP, int ROUND_NN, const int seed = rand()):
			ntaxa(ntaxa), tripInit(tripInit), names(names), TP(TP), ROUND_NN(ROUND_NN) {
		taxonHash.push_back(0);
		for (int i = 1; i < ntaxa; i++){
			hash_t r = randomHash(RND_GENERATOR);
			taxonHash.push_back(r);
			hash[r] = nodes.size();
			nodes.emplace_back(i, r);
			taxonHash[0] -= r;
		}
	}
	
	ConstrainedOptimizationAlgorithm(const ConstrainedOptimizationAlgorithm &alg): 
			ntaxa(alg.ntaxa), tripInit(alg.tripInit), names(alg.names), nodes(alg.nodes), hash(alg.hash), taxonHash(alg.taxonHash), TP(alg.TP), ROUND_NN(alg.ROUND_NN) {}
	
	int subsampleSubtree(int v, PlacementAlgorithm &pAlg, const unordered_set<int> &selected){
		if (nodes[v].leafId != -1){
			if (selected.count(nodes[v].leafId)){
				if (pAlg.rootLeafId == -1){
					pAlg.rootLeafId = nodes[v].leafId;
					return -1;
				}
				else {
					pAlg.nodes.emplace_back(nodes[v].leafId);
					return pAlg.nodes.size() - 1;
				}
			}
			else {
				pAlg.order.push_back(nodes[v].leafId);
				return -1;
			}
		}
		else {
			tuple<int, int, score_t> t = nodes[v].children[nodes[v].bestChild];
			if (pAlg.rootLeafId != -1){
				int nodeL = subsampleSubtree(get<0>(t), pAlg, selected);
				int nodeR = subsampleSubtree(get<1>(t), pAlg, selected);
				if (nodeL != -1){
					if (nodeR != -1) return pAlg.makeNode(nodeL, nodeR, false);
					else return nodeL;
				}
				else return nodeR;
			}
			else {
				int nodeL = subsampleSubtree(get<0>(t), pAlg, selected);
				if (pAlg.rootLeafId == -1) return subsampleSubtree(get<1>(t), pAlg, selected);
				else if (nodeL == -1) return pAlg.rootNodeId = subsampleSubtree(get<1>(t), pAlg, selected);
				else {
					int nodeR = subsampleSubtree(get<1>(t), pAlg, selected);
					if (nodeR == -1) return nodeL;
					else {
						pAlg.makeNode(nodeL, nodeR, true);
						return nodeR;
					}
				}
			}
		}
	}
	
	void createPlacementAlgorithm(PlacementAlgorithm &pAlg, const unordered_set<int> &selected){
		if (roundId != 0){
			if (selected.count(0)){
				pAlg.rootLeafId = 0;
				pAlg.rootNodeId = subsampleSubtree(hash[-taxonHash[0]], pAlg, selected);
			}
			else {
				pAlg.order.push_back(0);
				subsampleSubtree(hash[-taxonHash[0]], pAlg, selected);
			}
		}
		else{
			for (int i = 0; i < ntaxa; i++){
				pAlg.order.push_back(i);
			}
		}
		shuffle(pAlg.order.begin(), pAlg.order.end(), RND_GENERATOR);
	}
	
	int subsampleSubtree(int v, PlacementAlgorithm &pAlg, double subsampleRate){
		if (nodes[v].leafId != -1){
			if (randP(RND_GENERATOR) < subsampleRate){
				if (pAlg.rootLeafId == -1){
					pAlg.rootLeafId = nodes[v].leafId;
					return -1;
				}
				else {
					pAlg.nodes.emplace_back(nodes[v].leafId);
					return pAlg.nodes.size() - 1;
				}
			}
			else {
				pAlg.order.push_back(nodes[v].leafId);
				return -1;
			}
		}
		else {
			tuple<int, int, score_t> t = nodes[v].children[nodes[v].bestChild];
			if (pAlg.rootLeafId != -1){
				int nodeL = subsampleSubtree(get<0>(t), pAlg, subsampleRate);
				int nodeR = subsampleSubtree(get<1>(t), pAlg, subsampleRate);
				if (nodeL != -1){
					if (nodeR != -1) return pAlg.makeNode(nodeL, nodeR, false);
					else return nodeL;
				}
				else return nodeR;
			}
			else {
				int nodeL = subsampleSubtree(get<0>(t), pAlg, subsampleRate);
				if (pAlg.rootLeafId == -1) return subsampleSubtree(get<1>(t), pAlg, subsampleRate);
				else if (nodeL == -1) return pAlg.rootNodeId = subsampleSubtree(get<1>(t), pAlg, subsampleRate);
				else {
					int nodeR = subsampleSubtree(get<1>(t), pAlg, subsampleRate);
					if (nodeR == -1) return nodeL;
					else {
						pAlg.makeNode(nodeL, nodeR, true);
						return nodeR;
					}
				}
			}
		}
	}
	
	void createPlacementAlgorithm(PlacementAlgorithm &pAlg, double subsampleRate){
		if (roundId != 0){
			if (randP(RND_GENERATOR) < subsampleRate){
				pAlg.rootLeafId = 0;
				//pAlg.trip.addTotal(0);
				pAlg.rootNodeId = subsampleSubtree(hash[-taxonHash[0]], pAlg, subsampleRate);
			}
			else {
				pAlg.order.push_back(0);
				subsampleSubtree(hash[-taxonHash[0]], pAlg, subsampleRate);
			}
		}
		else{
			for (int i = 0; i < ntaxa; i++){
				pAlg.order.push_back(i);
			}
		}
		shuffle(pAlg.order.begin(), pAlg.order.end(), RND_GENERATOR);
	}
	
	int guideSubtree(PlacementAlgorithm &pAlg, const string &tree, const unordered_map<string, int> &name2id, int &i, unordered_set<int> &added){
		int ret;
		if (tree[i] != '('){
			string s;
			for (; tree[i] != ':' && tree[i] != ')' && tree[i] != ',' && tree[i] != ';'; i++){
				if (tree[i] != '\"' && tree[i] != '\'') s += tree[i];
			}
			if (name2id.count(s) == 0){
				cerr << "Unknow species '" << s << "' in tree '" << tree << "' not found in the input! \n";
				exit(0);
			}
			int id = name2id.at(s);
			//pAlg.trip.addTotal(id);
			added.insert(id);
			if (pAlg.rootLeafId == -1){
				pAlg.rootLeafId = id;
				ret = -1;
			}
			else {
				pAlg.nodes.emplace_back(id);
				ret = pAlg.nodes.size() - 1;
			}
		}
		else {
			i++;
			if (pAlg.rootLeafId != -1){
				int nodeL = guideSubtree(pAlg, tree, name2id, i, added);
				int nodeR = guideSubtree(pAlg, tree, name2id, i, added);
				if (nodeL != -1){
					if (nodeR != -1) ret = pAlg.makeNode(nodeL, nodeR, false);
					else ret = nodeL;
				}
				else ret = nodeR;
			}
			else {
				int nodeL = guideSubtree(pAlg, tree, name2id, i, added);
				if (pAlg.rootLeafId == -1) ret = guideSubtree(pAlg, tree, name2id, i, added);
				else if (nodeL == -1) ret = pAlg.rootNodeId = guideSubtree(pAlg, tree, name2id, i, added);
				else {
					int nodeR = guideSubtree(pAlg, tree, name2id, i, added);
					if (nodeR == -1) ret = nodeL;
					else {
						pAlg.makeNode(nodeL, nodeR, true);
						ret = nodeR;
					}
				}
			}
			//while (tree[i] != ')' && tree[i] != ',' && tree[i] != ';') i++;
			if (tree[i-1] == ',') {
				LOG << "Warning: Polytomy detected! Resolving arbitrarily!\n";
				//i++;
				int nodeL = ret;
				if (pAlg.rootLeafId == -1) ret = guideSubtree(pAlg, tree, name2id, i, added);
				else if (nodeL == -1) ret = pAlg.rootNodeId = guideSubtree(pAlg, tree, name2id, i, added);
				else {
					int nodeR = guideSubtree(pAlg, tree, name2id, i, added);
					if (nodeR == -1) ret = nodeL;
					else {
						pAlg.makeNode(nodeL, nodeR, true);
						ret = nodeR;
					}
				}
			}
		}
		while (tree[i] != ')' && tree[i] != ',' && tree[i] != ';') i++;
		i++;
		return ret;
	}

	void addGuideTree(const string &tree, const unordered_map<string, int> &name2id, int rnn){
		unordered_set<int> added;
		PlacementAlgorithm pAlg(taxonHash, tripInit, TP, rnn);
		int i = 0;
		guideSubtree(pAlg, tree, name2id, i, added);
		for (int i = 0; i < ntaxa; i++){
			if (added.count(i) == 0) pAlg.order.push_back(i);
		}
		shuffle(pAlg.order.begin(), pAlg.order.end(), RND_GENERATOR);
		pAlg.run();
		LOG << pAlg.printTree(names) << endl;
		addTripartitions(pAlg.tripHash);
	}
	
	int hash2node(hash_t h){
		if (hash.count(h) == 0){
			hash[h] = nodes.size();
			nodes.emplace_back(-1, h);
		}
		return hash[h];
	}
	
	void addTripartitions(const vector<tuple<hash_t, hash_t, score_t> > tripHash){
		for (const tuple<hash_t, hash_t, score_t> &t: tripHash){
			int left = hash2node(get<0>(t)), right = hash2node(get<1>(t)), parent = hash2node(get<0>(t) + get<1>(t));
			nodes[parent].children[get<0>(t)] = make_tuple(left, right, get<2>(t));
			nodes[parent].children[get<1>(t)] = make_tuple(left, right, get<2>(t));
		}
	}
	
	void optimalTreeDP(int v){
		if (nodes[v].roundId == roundId) return;
		for (pair<hash_t, tuple<int, int, score_t> > child: nodes[v].children){
			optimalTreeDP(get<0>(child.second));
			optimalTreeDP(get<1>(child.second));
			if (nodes[v].roundId < roundId || nodes[v].bestScore < nodes[get<0>(child.second)].bestScore + nodes[get<1>(child.second)].bestScore + get<2>(child.second)){
				nodes[v].roundId = roundId;
				nodes[v].bestScore = nodes[get<0>(child.second)].bestScore + nodes[get<1>(child.second)].bestScore + get<2>(child.second);
				nodes[v].bestChild = child.first;
			}
		}
		nodes[v].roundId = roundId;
	}
	
	score_t computeOptimalTree(){
		roundId++;
		optimalTreeDP(hash2node(-taxonHash[0]));
		return nodes[hash[-taxonHash[0]]].bestScore;
	}
	
	string printOptimalSubtree(int v){
		if (nodes[v].leafId != -1) return names[nodes[v].leafId];
		tuple<int, int, score_t> t = nodes[v].children[nodes[v].bestChild];
		return string("(") + printOptimalSubtree(get<0>(t)) + "," + printOptimalSubtree(get<1>(t)) + ")";
	}
	
	string printOptimalTree(){
		return string("(") + printOptimalSubtree(hash[-taxonHash[0]]) + "," + names[0] + ");";
	}
	
	string printOptimalSubtreeWithScore(int v){
		if (nodes[v].leafId != -1) return names[nodes[v].leafId];
		tuple<int, int, score_t> t = nodes[v].children[nodes[v].bestChild];
		return string("(") + printOptimalSubtreeWithScore(get<0>(t)) + "," + printOptimalSubtreeWithScore(get<1>(t)) + "):" + to_string(get<2>(t));
	}
	
	string printOptimalTreeWithScore(){
		return string("(") + printOptimalSubtreeWithScore(hash[-taxonHash[0]]) + "," + names[0] + ");";
	}
	
	pair<score_t, string> run(int nJobs = 1, double subsampleRate = 0, bool allowTwoStepRun = true){
		if (nJobs == 0) return {computeOptimalTree(), printOptimalTree()};
		if (allowTwoStepRun && ntaxa >= 100) return twoStepRun(nJobs);
		for (int i = 0; i < nJobs; i++) {
			PlacementAlgorithm pAlg(taxonHash, tripInit, TP, ROUND_NN);
			createPlacementAlgorithm(pAlg, subsampleRate);
			pAlg.run();
			LOG << pAlg.printTree(names) << endl;
			addTripartitions(pAlg.tripHash);
		}
		return {computeOptimalTree(), printOptimalTree()};
	}

	pair<score_t, string> constrainedRun(int nJobs, const string tree, const unordered_map<string, int> &name2id){
		for (int i = 0; i < nJobs; i++) {
			addGuideTree(tree, name2id, -1);
		}
		return {computeOptimalTree(), printOptimalTree()};
	}
	
	static bool placeNode(PlacementAlgorithm &pAlg, vector<PlacementAlgorithm::Node> &pNodes, int &rootNodeId, int i, unordered_map<int, int> &nodeRemap){
		int v = pAlg.locateBranchAdding(i);
		if (nodeRemap.count(v)){
			pAlg.addSibling(v, i);
			int w = pAlg.parent(v), u = (pAlg.light(w) == v) ? pAlg.heavy(w) : pAlg.light(w);
			int mV = nodeRemap[v], mW = pNodes.size(), mU = pNodes.size() + 1;
			pNodes.emplace_back(-1);
			pNodes.emplace_back(i);
			nodeRemap[w] = mW;
			nodeRemap[u] = mU;
			if (pAlg.rootNodeId == w) rootNodeId = mW;
			else {
				if (pNodes[pNodes[mV].parent].heavy == mV) pNodes[pNodes[mV].parent].heavy = mW;
				else pNodes[pNodes[mV].parent].light = mW;
			}
			pNodes[mW].parent = pNodes[mV].parent;
			pNodes[mV].parent = mW;
			pNodes[mU].parent = mW;
			pNodes[mW].heavy = mV;
			pNodes[mW].light = mU;
			return true;
		}
		else {
			pAlg.tripUpdateSet(-1, i);
			pAlg.tripUpdateGet(-1, i);
			return false;
		}
	}
	
	void twoStepWorkflow(PlacementAlgorithm &pAlg){
		int N = ntaxa, rId = roundId;
		int n = sqrt(N) * log2(names.size()) / 4;
		vector<int> order;
		if (rId == 0){
			ConstrainedOptimizationAlgorithm alg(*this);
			for (int i = 1; i < N; i++) order.push_back(i);
			shuffle(order.begin(), order.end(), RND_GENERATOR);
			order.push_back(order[0]);
			order[0] = 0;
			hash_t hashsum = 0;
			for (int i = 1; i < n; i++) hashsum += taxonHash[order[i]];
			
			pAlg.taxonHash[0] = -hashsum;
			alg.taxonHash[0] = -hashsum;
			for (int r = 0; r < n; r++){
				LOG << "Guide Tree " << r << "/" << n << endl;
				for (int i = 0; i < n; i++) pAlg.order.push_back(order[i]);
				shuffle(pAlg.order.begin(), pAlg.order.end(), RND_GENERATOR);
				pAlg.run();
				alg.addTripartitions(pAlg.tripHash);
				for (int i = 0; i < n; i++) pAlg.tripUpdateSet(-1, order[i]);
				for (int i = 0; i < n; i++) pAlg.tripUpdateGet(-1, order[i]);
				pAlg.tripHash.clear();
				pAlg.order.clear();
				pAlg.nodes.clear();
				pAlg.rootNodeId = -1;
				pAlg.rootLeafId = -1;
				pAlg.orderId = 0;
				pAlg.rNN = ROUND_NN;
			}
			alg.computeOptimalTree();
			alg.createPlacementAlgorithm(pAlg, 1);
			pAlg.taxonHash[0] = taxonHash[0];
		}
		else{
			for (int i = 0; i < N; i++) order.push_back(i);
			shuffle(order.begin(), order.end(), RND_GENERATOR);
			unordered_set<int> selected;
			for (int i = 0; i < n; i++) selected.insert(order[i]);
			createPlacementAlgorithm(pAlg, selected);
			pAlg.nnMove();
		}
		{
			vector<int> abnormalOrder;
			vector<PlacementAlgorithm::Node> pNodes(pAlg.nodes);
			int rootNodeId = pAlg.rootNodeId;
			{
				vector<PlacementAlgorithm::Node> originalNodes(pAlg.nodes);
				int originalRootNodeId = pAlg.rootNodeId;
				
				vector<vector<int> > nodeBranch(pNodes.size());
				
				for (int i = n; i < N; i++) {
					nodeBranch[pAlg.locateBranch(order[i])].push_back(order[i]);
				}
				for (size_t b = 0; b < nodeBranch.size(); b++){
					pAlg.nodes = originalNodes;
					pAlg.rootNodeId = originalRootNodeId;
					vector<int> added;
					unordered_map<int, int> nodeRemap;
					nodeRemap[b] = b;
					for (int i: nodeBranch[b]) {
						if (placeNode(pAlg, pNodes, rootNodeId, i, nodeRemap)) added.push_back(i);
						else abnormalOrder.push_back(i);
					}
					for (int i: added) pAlg.tripUpdateSet(-1, i);
					for (int i: added) pAlg.tripUpdateGet(-1, i);
				}
			}
			pAlg.order = abnormalOrder;
			pAlg.nodes = pNodes;
			pAlg.rootNodeId = rootNodeId;
			pAlg.orderId = 0;
		}
		LOG << "Remaining: " << pAlg.order.size() << endl;
		pAlg.nnMove();
		pAlg.run();
	}
	
	pair<score_t, string> twoStepRun(int nJobs){
		LOG << "Use two-step algorithm!\n";
		
		for (int i = 0; i < nJobs; i++) {
			PlacementAlgorithm job(taxonHash, tripInit, TP, ROUND_NN);
			twoStepWorkflow(job);
			LOG << job.printTree(names) << endl;
			addTripartitions(job.tripHash);
		}
		
		return {computeOptimalTree(), printOptimalTree()};
	}

	inline static double gTest(double v1, double v2, double v3){
		if (v1 < max(v2, v3) - 1e-10) return 0;
		if (abs(v2 - v3) < 1e-10) {
			if (v1 - max(v2, v3) < 1e-10) return 0.5;
			else return 1;
		}
		double avg = (v1 + v2 + v3) / 3;
		double sd = sqrt((v1 * v1 + v2 * v2 + v3 * v3 - 3 * avg * avg) / 2);
		double G = (v1 - avg) / sd;
		double t = sqrt((3 * G * G) / (4 - 3 * G * G));
		double p = 0.5 - atan(t) / 3.14159265;
		return 1 - p * 3;
	}

#ifdef SOME_FORM_OF_SUPPORT
	void switchSubtree(Quadrupartition &quad, int v, int s, int t){
		if (nodes[v].leafId != -1) {
			quad.update(t, nodes[v].leafId);
		}
		else {
			tuple<int, int, score_t> c = nodes[v].children[nodes[v].bestChild];
			switchSubtree(quad, get<0>(c), s, t);
			switchSubtree(quad, get<1>(c), s, t);
		}	
	}

	void computeOptimalSubtreeWithSupport(SpeciesTree &tree, Quadrupartition& quad, int v, int u,
		unordered_map<int, tuple<array<double, 3>, array<double, 3>, string> >& qInfo, shared_ptr<SpeciesTree::Node> node, bool toplevel = false) {
		if (nodes[v].leafId != -1) {
			int i = nodes[v].leafId;
			node->taxon = i;
			node->name = names[i];
			return;
		}
		//r|u|c0c1|-
		string res;
		tuple<int, int, score_t> c = nodes[v].children[nodes[v].bestChild];
		//ru|c1|c0|-
		switchSubtree(quad, u, 1, 0);
		switchSubtree(quad, get<1>(c), 2, 1);
		computeOptimalSubtreeWithSupport(tree, quad, get<0>(c), get<1>(c), qInfo, tree.addLeft(node));
		//ru|c0|c1|-
		switchSubtree(quad, get<0>(c), 2, 1);
		switchSubtree(quad, get<1>(c), 1, 2);
		computeOptimalSubtreeWithSupport(tree, quad, get<1>(c), get<0>(c), qInfo, tree.addRight(node));
		//r|u|c1|c0
		switchSubtree(quad, u, 0, 1);
		switchSubtree(quad, get<0>(c), 1, 3);
		#ifdef CUSTOMIZED_ANNOTATION
		auto annot = quad.annotate();
		#endif
		array<double, 3> score = quad.score();
		//r|u|c0c1|-
		switchSubtree(quad, get<0>(c), 3, 2);
		double lambda = tree.temp["lambda"];
		double weight = tree.temp["weight"];
		score[0] /= weight; score[1] /= weight; score[2] /= weight;
		double tscore = score[0] + score[1] + score[2];
		node->attributes["q1"] = score[0] / tscore;
		node->attributes["q2"] = score[1] / tscore;
		node->attributes["q3"] = score[2] / tscore;
		if (score[0] < 0 || tscore < 0 || score[0] >= tscore + lambda * 2) node->attributes["CULength"] = numeric_limits<double>::quiet_NaN();
		else if (3 * score[0] > tscore) node->attributes["CULength"] = max(0.0, -log(1.5 - 1.5 * score[0] / (tscore + lambda * 2)));
		else node->attributes["CULength"] = 0;
		#ifdef SUPPORT
		double support0, support1, support2;
		if (score[0] < 0) score[0] = 0;
		if (score[1] < 0) score[1] = 0;
		if (score[2] < 0) score[2] = 0;

		if (tscore < 1e-8) {
			support0 = 1.0 / 3; support1 = 1.0 / 3; support2 = 1.0 / 3;
		}
		else if (tscore > 100 && score[0] - max(score[1], score[2]) > 5 * sqrt(tscore)) {
			support0 = 1; support1 = 0; support2 = 0;
		}
		else if (tscore > 1000 && score[0] - max(score[1], score[2]) > 5 * sqrt((score[0] + max(score[1], score[2])) * 0.25)) {
			support0 = 1; support1 = 0; support2 = 0;
		}
		else {
			double i0 = 1.0 - incbeta(score[0] + 1.0 + 1e-12, tscore + lambda * 2 - score[0], 1.0 / 3.0);
			double i1 = 1.0 - incbeta(score[1] + 1.0 + 1e-12, tscore + lambda * 2 - score[1], 1.0 / 3.0);
			double i2 = 1.0 - incbeta(score[2] + 1.0 + 1e-12, tscore + lambda * 2 - score[2], 1.0 / 3.0);
			double lb0 = lgamma(score[0] + 1.0) + lgamma(tscore - score[0] + lambda * 2);
			double lb1 = lgamma(score[1] + 1.0) + lgamma(tscore - score[1] + lambda * 2);
			double lb2 = lgamma(score[2] + 1.0) + lgamma(tscore - score[2] + lambda * 2);
			support0 = i0 / (i0 + i1 * exp(log(2.0) * (score[1] - score[0]) + lb1 - lb0) + i2 * exp(log(2.0) * (score[2] - score[0]) + lb2 - lb0));
			support1 = i1 / (i1 + i0 * exp(log(2.0) * (score[0] - score[1]) + lb0 - lb1) + i2 * exp(log(2.0) * (score[2] - score[1]) + lb2 - lb1));
			support2 = i2 / (i2 + i1 * exp(log(2.0) * (score[1] - score[2]) + lb1 - lb2) + i0 * exp(log(2.0) * (score[0] - score[2]) + lb0 - lb2));
		}
		node->attributes["localPP"] = support0;
		node->attributes["pp1"] = support0;
		node->attributes["pp2"] = support1;
		node->attributes["pp3"] = support2;
		node->attributes["f1"] = score[0];
		node->attributes["f2"] = score[1];
		node->attributes["f3"] = score[2];
		#endif
		#ifdef LOCAL_BOOTSTRAP
		array<int, 3> bs = annot.bootstrap();
		double nbs = annot.bs.size() / 100.0;
		node->attributes["BootstrapSupport"] = bs[0] / nbs;
		node->attributes["bs1"] = bs[0];
		node->attributes["bs2"] = bs[1];
		node->attributes["bs3"] = bs[2];
		node->attributes["s1"] = score[0];
		node->attributes["s2"] = score[1];
		node->attributes["s3"] = score[2];
		#endif
		#ifdef G_SUPPORT
		double p0 = gTest(score[0], score[1], score[2]);
		double p1 = gTest(score[1], score[2], score[0]);
		double p2 = gTest(score[2], score[0], score[1]);
		if (support == 1) res += to_string(p0);
		else {
			array<double, 3> p = { p0, p1, p2 };
		}
		node->s = p0;
		#endif
		#ifdef CUSTOMIZED_ANNOTATION_LENGTH
		array<score_t, 5> lengths = annot.lengths();
		node->attributes["SULength"] = lengths[0];
		#endif
		#ifdef CUSTOMIZED_ANNOTATION_TERMINAL_LENGTH
		array<score_t, 5> lengths = annot.lengths();
		node->attributes["SULength"] = lengths[0];
		if (nodes[get<0>(c)].leafId != -1) node->lc->attributes["SULength"] = lengths[4];
		if (nodes[get<1>(c)].leafId != -1) node->rc->attributes["SULength"] = lengths[3];
		if (toplevel) {
			tree.temp["rootlengthsum"] += lengths[1];
			tree.temp["rootlengthcnt"]++;
			tree.temp["rootsiblinglength"] = lengths[2];
		}
		#endif
		#ifdef CASTLES
		CastlesNode castles(annot, ARG.getDoubleArg("genelength"), ARG.getIntArg("numgenetrees"), ARG.getIntArg("sulengthtype"));
		node->attributes["SULength"] = castles.edgeLengthOtherwise;
		if (nodes[get<0>(c)].leafId != -1) node->lc->attributes["SULength"] = castles.leftEdgeLength;
		if (nodes[get<1>(c)].leafId != -1) node->rc->attributes["SULength"] = castles.rightEdgeLength;
		if (toplevel) {
			tree.temp["rootsiblinglength"] = castles.siblingEdgeLength;
		}
		#endif
	}

	SpeciesTree optimalTreeWithSupport(double lambda, double weight) {
		SpeciesTree tree;
		tree.temp["lambda"] = lambda;
		tree.temp["weight"] = weight;

		#if defined(CUSTOMIZED_ANNOTATION_TERMINAL_LENGTH) || defined(CASTLES)
		double siblingL = 0, siblingR = 0, rootSum = 0, rootCount = 0;
		#endif
		shared_ptr<SpeciesTree::Node> root = tree.addRoot();
		shared_ptr<SpeciesTree::Node> left = tree.addLeft(root);
		shared_ptr<SpeciesTree::Node> right = tree.addRight(root);
		right->taxon = 0;
		right->name = names[0];

		unordered_map<int, tuple<array<double, 3>, array<double, 3>, string> > qInfo;

		Quadrupartition quad(tripInit);
		quad.update(0, 0);
		for (size_t i = 1; i < names.size(); i++) quad.update(2, i);
		int v = hash[-taxonHash[0]];
		tuple<int, int, score_t> c = nodes[v].children[nodes[v].bestChild];
		//0|c1|c0|-
		switchSubtree(quad, get<1>(c), 2, 1);
		computeOptimalSubtreeWithSupport(tree, quad, get<0>(c), get<1>(c), qInfo, tree.addLeft(left), true);
		//0|c0|c1|-
		switchSubtree(quad, get<1>(c), 1, 2);
		switchSubtree(quad, get<0>(c), 2, 1);
		computeOptimalSubtreeWithSupport(tree, quad, get<1>(c), get<0>(c), qInfo, tree.addRight(left), true);
		#if defined(CUSTOMIZED_ANNOTATION_TERMINAL_LENGTH) || defined(CASTLES)
		if (nodes[get<0>(c)].leafId != -1) left->lc->attributes["SULength"] = tree.temp["rootsiblinglength"];
		if (nodes[get<1>(c)].leafId != -1) left->rc->attributes["SULength"] = tree.temp["rootsiblinglength"];
		#ifdef CASTLES
		left->attributes["SULength"] = ARG.getDoubleArg("outgrouplength");
		#else
		left->attributes["SULength"] = tree.temp["rootlengthsum"] / tree.temp["rootlengthcnt"];
		#endif
		#endif

		/*
		if (support == 3) {
			ofstream fcsv("freqQuad.csv");
			printFreqQuadCSV(get<0>(c), get<1>(c), names[0], fcsv, qInfo);
			printFreqQuadCSV(get<1>(c), get<0>(c), names[0], fcsv, qInfo);
		}
		*/

		return tree;
	}

	string subtreeLeaves(shared_ptr<SpeciesTree::Node> node){
		if (node->isLeaf()) return node->name;
		else return node->name = subtreeLeaves(node->lc) + "," + subtreeLeaves(node->rc);
	}
	
	void printFreqQuadCSVRecursion(shared_ptr<SpeciesTree::Node> v, shared_ptr<SpeciesTree::Node> u, string top, ostream &fcsv, int &id){
		if (v->isLeaf()) return;
		printFreqQuadCSVRecursion(v->lc, v->rc, top + "," + u->name, fcsv, id);
		printFreqQuadCSVRecursion(v->rc, v->lc, top + "," + u->name, fcsv, id);
		id++;
		double tscore = v->attributes["f1"] + v->attributes["f2"] + v->attributes["f3"]; 
		fcsv << "N" << id << "\tt1\t{" << v->lc->name << "}|{" << v->rc->name << "}#{" << u->name << "}|{" << top << "}\t"
			<< v->attributes["pp1"] << "\t" << v->attributes["f1"] << "\t" << tscore << endl;
		fcsv << "N" << id << "\tt2\t{" << top << "}|{" << v->rc->name << "}#{" << u->name << "}|{" << v->lc->name << "}\t"
			<< v->attributes["pp2"] << "\t" << v->attributes["f2"] << "\t" << tscore << endl;
		fcsv << "N" << id << "\tt3\t{" << v->lc->name << "}|{" << top << "}#{" << u->name << "}|{" << v->rc->name << "}\t"
			<< v->attributes["pp3"] << "\t" << v->attributes["f3"] << "\t" << tscore << endl;
	}
	
	void printFreqQuadCSV(SpeciesTree& tree){
		subtreeLeaves(tree.root());
		ofstream fcsv("freqQuad.csv");
		int id = 0;
		printFreqQuadCSVRecursion(tree.root()->lc->lc, tree.root()->lc->rc, tree.root()->rc->name, fcsv, id);
		printFreqQuadCSVRecursion(tree.root()->lc->rc, tree.root()->lc->lc, tree.root()->rc->name, fcsv, id);
	}

#endif
};

struct MetaAlgorithm{
	static bool STATIC_INITIALIZED;

	vector<string> files, names;
	int nThreads = 1, nRounds = 4, nSample = 4, support = 1;
	double p = 0.25, lambda = 0.5;
	string outputFile, guideFile, constraintFile, constraintTree, guideTree;
	ofstream fileOut;
	unordered_map<string, int> name2id;
	unordered_map<string, string> leafname_mapping;
	
	TripartitionInitializer tripInit;

	shared_ptr<AnnotatedTree> annotTree;
	
	MetaAlgorithm(){
		initialize();
	}
	
	MetaAlgorithm(int argc, char** argv) {
		staticInitialize(argc, argv);
		initialize();
	}
	
	static void staticInitialize(int argc, char** argv) {
		if (STATIC_INITIALIZED) return;
		STATIC_INITIALIZED = true;

		string version = string(ALG_VERSION) + "." + OBJECTIVE_VERSION + "." + DRIVER_VERSION;
		MDGenerator::version = version;

		cerr << ARG.getFullName() << endl;
		cerr << "Version: " << version << endl;
		ARG.addStringArg('c', "constraint", "", "Newick file containing a binary species tree to place missing species on");
		ARG.addStringArg('g', "guide", "", "Newick file containing binary trees as guide trees");
		ARG.addStringArg('o', "output", "<standard output>", "File name for the output species tree", true);
		ARG.addIntArg('r', "round", 4, "Number of initial rounds of placements");
		ARG.addIntArg('s', "subsample", 4, "Number of rounds of subsampling per exploration step");
		ARG.addDoubleArg(0, "proportion", 0.25, "Proportion of taxa in the subsample in naive algorithm");
		ARG.addIntArg('t', "thread", 1, "Number of threads", true);
		ARG.addIntArg(0, "seed", 233, "Seed for pseudorandomness");
		ARG.addIntArg('v', "verbose", 2, "Level of logging (1: minimum, 2: normal)");
		ARG.addStringArg(0, "root", "", "Root at the given species");
		ARG.addStringArg('a', "mapping", "", "A list of gene name to taxon name maps, each line contains one gene name followed by one taxon name separated by a space or tab");
		ARG.addFlag('C', "scoring", "Scoring the full species tree file after `-c` without exploring other topologies (`-r 1 -s 0`)", [&]() {
			ARG.getIntArg("round") = 1; ARG.getIntArg("subsample") = 0;
		}, true);
		ARG.addFlag('R', "moreround", "More rounds of placements and subsampling (`-r 16 -s 16`)", [&]() {
			ARG.getIntArg("round") = 16; ARG.getIntArg("subsample") = 16;
		}, true);
	#ifdef SUPPORT
		ARG.addDoubleArg('l', "lambda", 0.5, "Rate lambda of Yule process under which the species tree is modeled");
		ARG.addDoubleArg('w', "downweightrepeat", 1, "The number of trees sampled for each locus");
		ARG.addIntArg('u', "support", 1, "Output support option (0: no branch or support, 1: length and support only, 2: detailed, 3: freqQuad.csv)");
	#endif
	#ifdef G_SUPPORT
		ARG.addIntArg('u', "support", 1, "Output support option (0: no support, 1: Grubbs's test p-value, 2: detailed, 3: freqQuad.csv)");
	#endif
	#ifdef LOCAL_BOOTSTRAP
		ARG.addIntArg('u', "support", 1, "Output support option (0: no branch or support, 1: length and support only, 2: detailed)");
	#endif
	
		ARG.parse(argc, argv);
	}

	void initialize(int argc, char** argv, string dummy1 = "", string dummy2 = "") {
		staticInitialize(argc, argv);
		initialize();
	}

	void initialize(){
		constraintFile = ARG.getStringArg("constraint");
		guideFile = ARG.getStringArg("guide");
		outputFile = ARG.getStringArg("output");
		nRounds = ARG.getIntArg("round");
		nSample = ARG.getIntArg("subsample");
		p = ARG.getDoubleArg("proportion");
		nThreads = ARG.getIntArg("thread");
		lambda = ARG.getDoubleArg("lambda");
		support = ARG.getIntArg("support");
		srand(ARG.getIntArg("seed"));
		RND_GENERATOR.seed(ARG.getIntArg("seed"));

		int loglevel = ARG.getIntArg("verbose");
		LOG.enabled = (loglevel >= 2);
	
		string mappingFile;
		mappingFile = ARG.getStringArg("mapping");
		if (mappingFile != ""){
			ifstream fmap(mappingFile);
			string gname, sname;
			while (fmap >> gname){
				fmap >> sname;
				leafname_mapping[gname] = sname;
			}
		}
	}

	string mappedname(string name){
		if (leafname_mapping.count(name)) return leafname_mapping.at(name);
		return name;
	}
	
	pair<score_t, string> run(){
		ThreadPool TP;
		TP.initialize(nThreads);
		int ROUND_NN = -1;

		ostream &fout = (outputFile == "" || outputFile == "<standard output>") ? cout : fileOut;
		if (outputFile != "" && outputFile != "<standard output>") fileOut.open(outputFile);
		// fout << setprecision(3);

		LOG << "#Species: " << names.size() << endl;
		LOG << "#Rounds: " << nRounds << endl;
		LOG << "#Samples: " << nSample << endl;
		LOG << "#Threads: " << nThreads << endl;
		
		if (constraintFile != ""){
			ifstream fin(constraintFile);
			getline(fin, constraintTree);
		}
		else{
			ROUND_NN = 20 + 2 * sqrt(names.size()) * log2(names.size());
		}
		
		ConstrainedOptimizationAlgorithm alg(names.size(), tripInit, names, TP, ROUND_NN);
		
		if (guideFile != ""){
			ifstream fin(guideFile);
			string tree;
			while (getline(fin, tree)){
				if (tree.size()) alg.addGuideTree(tree, name2id, ROUND_NN);
			}
		}
		if (guideTree != ""){
			alg.addGuideTree(guideTree, name2id, ROUND_NN);
		}
		
		auto res = (constraintTree == "") ? alg.run(nRounds) : alg.constrainedRun(nRounds, constraintTree, name2id);
		LOG << "Initial score: " << (double) res.first << endl;
		LOG << "Initial tree: " << res.second << endl;
		if (constraintTree == "") {
			LOG << "*** Subsample Process ***" << endl;
			score_t prevS;
			int roundNum = 0;
			do {
				prevS = res.first;
				res = alg.run(nSample, p);
				LOG << "Current score: " << (double) res.first << endl;
				LOG << "Current tree: " << res.second << endl;
				roundNum++;
			}
			while (prevS + ERROR_TOLERANCE < res.first && roundNum < 20);
			if (prevS + ERROR_TOLERANCE < res.first) LOG << "Search stopped due to excessive rounds. Tree may not be optimal!" << endl;
		}
		
		string output = res.second;
		LOG << "Final Tree: " << output << endl;
		#ifdef SOME_FORM_OF_SUPPORT
		double w = 1;
		#ifdef SUPPORT
		w = ARG.getDoubleArg("downweightrepeat");
		#endif
		if (support) {
			SpeciesTree tree = alg.optimalTreeWithSupport(lambda, w);
			if (support == 1) output = tree.simpleTree(ARG.getStringArg("length"), ARG.getStringArg("annotation"));
			else output = tree.annotatedTree(ARG.getStringArg("length"));
			if (support == 3) alg.printFreqQuadCSV(tree);
		}
		#endif
		fout << output << endl;

		annotTree = alg.annotTree;

		return res;
	}
};

bool MetaAlgorithm::STATIC_INITIALIZED = false;

================================================
FILE: src/argparser.hpp
================================================
#ifndef ARG_PARSER
#define ARG_PARSER

#include<string>
#include<unordered_set>
#include<unordered_map>
#include<functional>
#include<iostream>

using namespace std;

#include "tutorial.hpp"

class ArgParser{
    unordered_set<string> longName;
    unordered_map<char,string> shortName;
    unordered_map<string,string> argType;
    unordered_map<string,string> argDescription;
    unordered_map<string,bool> argPriority;
    unordered_map<string,int> intValue;
    unordered_map<string,double> doubleValue;
    unordered_map<string,string> stringValue;
    unordered_map<string,function<void()> > func;
    string programName = "ASTER";
    string fullName = "Accurate Species Tree EstimatoR";

    void addArg(char sName, string lName, string description, bool priority = false){
        if (sName == 0) longName.insert(lName);
        else shortName[sName] = lName;
        argDescription[lName] = description;
        argPriority[lName] = priority;
    }

public:
    void addIntArg(char sName, string lName, int defaultValue, string description, bool priority = false){
        addArg(sName, lName, description, priority);
        argType[lName] = "Integer";
        intValue[lName] = defaultValue;
    }

    void addDoubleArg(char sName, string lName, double defaultValue, string description, bool priority = false){
        addArg(sName, lName, description, priority);
        argType[lName] = "Float";
        doubleValue[lName] = defaultValue;
    }

    void addStringArg(char sName, string lName, string defaultValue, string description, bool priority = false){
        addArg(sName, lName, description, priority);
        argType[lName] = "String";
        stringValue[lName] = defaultValue;
    }

    void addFlag(char sName, string lName, string description, function<void()> f, bool priority = false){
        addArg(sName, lName, description, priority);
        argType[lName] = "Preset";
        func[lName] = f;
    }

    int& getIntArg(string name){
        return intValue[name];
    }

    double& getDoubleArg(string name){
        return doubleValue[name];
    }

    string& getStringArg(string name){
        return stringValue[name];
    }

    void setProgramName(string name, string fname = "Accurate Species Tree EstimatoR"){
        programName = name;
        fullName = fname;
    }

    string getFullName(){
        return fullName;
    }

    void printHelp(string name){
        cerr << "\t--" << name << "\t" << argType[name] << "\t";
        if (argType[name].compare("Integer") == 0) cerr << intValue[name];
        if (argType[name].compare("Float") == 0) cerr << doubleValue[name];
        if (argType[name].compare("String") == 0) cerr << stringValue[name];
        cerr << "\t" << argDescription[name] << endl;
    }

    ArgParser(){
        addStringArg('i', "input", "<last argument>", "The input file");
        addFlag('h', "help", "Printing the help message", [&](){
            cerr << programName << " [ --ARG_NAME ARG_VALUE ... ] input_file" << endl;
            cerr << "Abbr\tArg\tType\tDefault\tDescription" << endl;
            for (auto e: shortName) if (argPriority[e.second] && argType[e.second].compare("Preset") == 0) {cerr << "-" << e.first; printHelp(e.second);}
            for (auto e: longName) if (argPriority[e] && argType[e].compare("Preset") == 0) printHelp(e);
            for (auto e: shortName) if (argPriority[e.second] && argType[e.second].compare("Preset") != 0) {cerr << "-" << e.first; printHelp(e.second);}
            for (auto e: longName) if (argPriority[e] && argType[e].compare("Preset") != 0) printHelp(e);
            cerr << endl << "Advanced options:" << endl;
            for (auto e: shortName) if (!argPriority[e.second] && argType[e.second].compare("Preset") == 0) {cerr << "-" << e.first; printHelp(e.second);}
            for (auto e: longName) if (!argPriority[e] && argType[e].compare("Preset") == 0) printHelp(e);
            for (auto e: shortName) if (!argPriority[e.second] && argType[e.second].compare("Preset") != 0) {cerr << "-" << e.first; printHelp(e.second);}
            for (auto e: longName) if (!argPriority[e] && argType[e].compare("Preset") != 0) printHelp(e);
            cerr << endl << "Examples: " << endl;
            cerr << programName << " -o output_file input_file" << endl;
            cerr << programName << " -i input_file -o output_file" << endl;
            exit(0);
        }, true);
    }

    void parse(int argc, char** argv){
        bool inputLast = true;
        if (argc == 1) func["help"]();
        for (int i = 1; i < argc; i++){
            if (strcmp(argv[i], "-H") == 0) {MDGenerator temp(programName); func["help"]();}
            if (strcmp(argv[i], "-h") == 0 || strcmp(argv[i], "--help") == 0) func["help"]();
            if (strcmp(argv[i], "-i") == 0 || strcmp(argv[i], "--input") == 0) inputLast = false;
        }
        if (inputLast){
            stringValue["input"] = argv[argc - 1];
            argc--;
        }
        for (int i = 1; i < argc; i++){
            if (argv[i][0] != '-') {cerr << "Error: Input parsing error around `" << argv[i] << "`." << endl; func["help"]();}
            string name;
            if (argv[i][1] == '-') {
                name = &argv[i][2];
                if (argType.count(name) == 0) {cerr << "Error: Unknown argument `" << argv[i] << "`." << endl; func["help"]();}
            }
            else {
                char c = argv[i][1];
                if (shortName.count(c) == 0) {cerr << "Error: Unknown argument `" << argv[i] << "`." << endl; func["help"]();}
                name = shortName[c];
            }
            if (argType[name].compare("Preset") == 0) func[name]();
            if (argType[name].compare("Integer") == 0) intValue[name] = stoi(argv[++i]);
            if (argType[name].compare("Float") == 0) doubleValue[name] = stod(argv[++i]);
            if (argType[name].compare("String") == 0) stringValue[name] = argv[++i];
        }
        if (stringValue["input"].compare("<last argument>") == 0) {cerr << "Error: Missing input file." << endl; func["help"]();}
    }
} ARG;

#endif

================================================
FILE: src/aster-gui.py
================================================
# -*- coding: utf-8 -*-

# Form implementation generated from reading ui file 'ASTER.ui'
#
# Created by: PyQt5 UI code generator 5.15.4
#
# WARNING: Any manual changes made to this file will be lost when pyuic5 is
# run again.  Do not edit this file unless you know what you are doing.


from PyQt5 import QtCore, QtGui, QtWidgets
import os, platform, subprocess

class FileButton(QtWidgets.QPushButton):
    def __init__(self, arg):
        super().__init__(arg)
        self.clicked.connect(self.setPath)
        self.path = ""
    
    def setPath(self):
        self.path = QtWidgets.QFileDialog.getOpenFileName(directory=os.getcwd())[0]
        self.setText(self.path)

class FolderButton(QtWidgets.QPushButton):
    def __init__(self, arg):
        super().__init__(arg)
        self.clicked.connect(self.setPath)
        self.path = os.getcwd()
    
    def setPath(self):
        self.path = QtWidgets.QFileDialog.getExistingDirectory(directory=os.getcwd())
        self.setText(self.path)

class Ui_MainWindow(object):
    def setupUi(self, MainWindow):
        MainWindow.setObjectName("MainWindow")
        MainWindow.resize(762, 345)
        MainWindow.setAnimated(False)
        self.centralwidget = QtWidgets.QWidget(MainWindow)
        self.centralwidget.setObjectName("centralwidget")
        self.ProgramComboBox = QtWidgets.QComboBox(self.centralwidget)
        self.ProgramComboBox.setGeometry(QtCore.QRect(150, 10, 571, 22))
        self.ProgramComboBox.setContextMenuPolicy(QtCore.Qt.DefaultContextMenu)
        self.ProgramComboBox.setObjectName("ProgramComboBox")
        self.ProgramComboBox.addItem("")
        self.ProgramComboBox.addItem("")
        self.ProgramComboBox.addItem("")
        self.ProgramComboBox.addItem("")
        self.ProgramComboBox.addItem("")
        self.ProgramComboBox.addItem("")
        self.ProgramComboBox.addItem("")
        self.OutputLineEdit = QtWidgets.QLineEdit(self.centralwidget)
        self.OutputLineEdit.setGeometry(QtCore.QRect(240, 160, 481, 20))
        self.OutputLineEdit.setObjectName("OutputLineEdit")
        self.RunPushButton = QtWidgets.QPushButton(self.centralwidget)
        self.RunPushButton.setGeometry(QtCore.QRect(10, 280, 711, 21))
        self.RunPushButton.setObjectName("RunPushButton")
        self.label = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)
        self.label.setGeometry(QtCore.QRect(10, 10, 131, 20))
        self.label.setObjectName("label")
        self.label_2 = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)
        self.label_2.setGeometry(QtCore.QRect(10, 190, 221, 20))
        self.label_2.setObjectName("label_2")
        self.ThreadComboBox = QtWidgets.QComboBox(self.centralwidget)
        self.ThreadComboBox.setGeometry(QtCore.QRect(240, 190, 481, 22))
        self.ThreadComboBox.setContextMenuPolicy(QtCore.Qt.DefaultContextMenu)
        self.ThreadComboBox.setObjectName("ThreadComboBox")
        self.ThreadComboBox.addItem("")
        self.ThreadComboBox.addItem("")
        self.ThreadComboBox.addItem("")
        self.ThreadComboBox.addItem("")
        self.ThreadComboBox.addItem("")
        self.ThreadComboBox.addItem("")
        self.label_3 = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)
        self.label_3.setGeometry(QtCore.QRect(10, 160, 221, 20))
        self.label_3.setObjectName("label_3")
        self.label_4 = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)
        self.label_4.setGeometry(QtCore.QRect(10, 220, 221, 20))
        self.label_4.setObjectName("label_4")
        self.RoundComboBox = QtWidgets.QComboBox(self.centralwidget)
        self.RoundComboBox.setGeometry(QtCore.QRect(240, 220, 481, 22))
        self.RoundComboBox.setContextMenuPolicy(QtCore.Qt.DefaultContextMenu)
        self.RoundComboBox.setObjectName("RoundComboBox")
        self.RoundComboBox.addItem("")
        self.RoundComboBox.addItem("")
        self.RoundComboBox.addItem("")
        self.label_5 = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)
        self.label_5.setGeometry(QtCore.QRect(10, 250, 221, 20))
        self.label_5.setObjectName("label_5")
        self.AnnotationComboBox = QtWidgets.QComboBox(self.centralwidget)
        self.AnnotationComboBox.setGeometry(QtCore.QRect(240, 250, 481, 22))
        self.AnnotationComboBox.setContextMenuPolicy(QtCore.Qt.DefaultContextMenu)
        self.AnnotationComboBox.setObjectName("AnnotationComboBox")
        self.AnnotationComboBox.addItem("")
        self.AnnotationComboBox.addItem("")
        self.AnnotationComboBox.addItem("")
        self.InputPushButton = FileButton(self.centralwidget)
        self.InputPushButton.setGeometry(QtCore.QRect(10, 40, 711, 21))
        self.InputPushButton.setObjectName("InputPushButton")
        self.MappingPushButton = FileButton(self.centralwidget)
        self.MappingPushButton.setGeometry(QtCore.QRect(10, 70, 711, 21))
        self.MappingPushButton.setObjectName("MappingPushButton")
        self.ConstraintPushButton = FileButton(self.centralwidget)
        self.ConstraintPushButton.setGeometry(QtCore.QRect(10, 100, 711, 21))
        self.ConstraintPushButton.setObjectName("ConstraintPushButton")
        self.OutputPushButton = FolderButton(self.centralwidget)
        self.OutputPushButton.setGeometry(QtCore.QRect(10, 130, 711, 21))
        self.OutputPushButton.setObjectName("OutputPushButton")
        MainWindow.setCentralWidget(self.centralwidget)
        self.menubar = QtWidgets.QMenuBar(MainWindow)
        self.menubar.setGeometry(QtCore.QRect(0, 0, 762, 18))
        self.menubar.setObjectName("menubar")
        MainWindow.setMenuBar(self.menubar)
        self.statusbar = QtWidgets.QStatusBar(MainWindow)
        self.statusbar.setObjectName("statusbar")
        MainWindow.setStatusBar(self.statusbar)

        self.retranslateUi(MainWindow)
        QtCore.QMetaObject.connectSlotsByName(MainWindow)
        MainWindow.setTabOrder(self.ProgramComboBox, self.InputPushButton)
        MainWindow.setTabOrder(self.InputPushButton, self.MappingPushButton)
        MainWindow.setTabOrder(self.MappingPushButton, self.ConstraintPushButton)
        MainWindow.setTabOrder(self.ConstraintPushButton, self.OutputPushButton)
        MainWindow.setTabOrder(self.OutputPushButton, self.OutputLineEdit)
        MainWindow.setTabOrder(self.OutputLineEdit, self.ThreadComboBox)
        MainWindow.setTabOrder(self.ThreadComboBox, self.RoundComboBox)
        MainWindow.setTabOrder(self.RoundComboBox, self.AnnotationComboBox)
        MainWindow.setTabOrder(self.AnnotationComboBox, self.RunPushButton)

        self.RunPushButton.clicked.connect(self.run)

    def retranslateUi(self, MainWindow):
        _translate = QtCore.QCoreApplication.translate
        MainWindow.setWindowTitle(_translate("MainWindow", "ASTRAL / ASTRAL-Pro / wASTRAL-h with GUI"))
        self.ProgramComboBox.setItemText(0, _translate("MainWindow", "ASTRAL"))
        self.ProgramComboBox.setItemText(1, _translate("MainWindow", "ASTRAL-Pro"))
        self.ProgramComboBox.setItemText(2, _translate("MainWindow", "Weighted ASTRAL - Hybrid (bootstrap-like branch supports)"))
        self.ProgramComboBox.setItemText(3, _translate("MainWindow", "Weighted ASTRAL - Hybrid (LRT/SH-like branch support)"))
        self.ProgramComboBox.setItemText(4, _translate("MainWindow", "Weighted ASTRAL - Hybrid (local-Baysian-like branch support)"))
        self.ProgramComboBox.setItemText(5, _translate("MainWindow", "Weighted ASTRAL - Hybrid (support values between 0 and 100)"))
        self.ProgramComboBox.setItemText(6, _translate("MainWindow", "Weighted ASTRAL - Hybrid (support values between 0 and 1)"))
        self.ProgramComboBox.setItemText(7, _translate("MainWindow", "Weighted ASTRAL - Hybrid (support values between 0.333 and 1)"))
        self.OutputLineEdit.setText(_translate("MainWindow", "inferred_species_tree.nw"))
        self.RunPushButton.setText(_translate("MainWindow", "Run"))
        self.label.setText(_translate("MainWindow", "Select program"))
        self.label_2.setText(_translate("MainWindow", "Number of threads"))
        self.ThreadComboBox.setItemText(0, _translate("MainWindow", "1"))
        self.ThreadComboBox.setItemText(1, _translate("MainWindow", "2"))
        self.ThreadComboBox.setItemText(2, _translate("MainWindow", "4"))
        self.ThreadComboBox.setItemText(3, _translate("MainWindow", "8"))
        self.ThreadComboBox.setItemText(4, _translate("MainWindow", "16"))
        self.ThreadComboBox.setItemText(5, _translate("MainWindow", "32"))
        self.label_3.setText(_translate("MainWindow", "Output file name"))
        self.label_4.setText(_translate("MainWindow", "Search space"))
        self.RoundComboBox.setItemText(0, _translate("MainWindow", "Default (r=4, s=4)"))
        self.RoundComboBox.setItemText(1, _translate("MainWindow", "Large (r=16, s=16)"))
        self.RoundComboBox.setItemText(2, _translate("MainWindow", "Minimum (r=1, s=0)"))
        self.label_5.setText(_translate("MainWindow", "Branch annotation"))
        self.AnnotationComboBox.setItemText(0, _translate("MainWindow", "LocalPP support"))
        self.AnnotationComboBox.setItemText(1, _translate("MainWindow", "None"))
        self.AnnotationComboBox.setItemText(2, _translate("MainWindow", "Verbose"))
        self.InputPushButton.setText(_translate("MainWindow", "Select input Newick gene file here"))
        self.MappingPushButton.setText(_translate("MainWindow", "Select gene-to-species name mapping file here (optional) "))
        self.ConstraintPushButton.setText(_translate("MainWindow", "Select species tree to be placed on / evaluated here (optional) "))
        self.OutputPushButton.setText(_translate("MainWindow", "Select output directory here (optional)"))

    def run(self):
        if self.InputPushButton.path == "":
            self.RunPushButton.setText("You need to select input file before running!")
        else:
            if self.ProgramComboBox.currentText() == "ASTRAL":
                program = "astral"
                option = ""
            elif self.ProgramComboBox.currentText() == "ASTRAL-Pro":
                program = "astral-pro"
                option = ""
            else:
                program = "astral-hybrid"
                if self.ProgramComboBox.currentText() == "Weighted ASTRAL - Hybrid (bootstrap-like branch supports)" or self.ProgramComboBox.currentText() == "Weighted ASTRAL - Hybrid (support values between 0 and 100)":
                    option = "-S"
                elif self.ProgramComboBox.currentText() == "Weighted ASTRAL - Hybrid (LRT/SH-like branch support)" or self.ProgramComboBox.currentText() == "Weighted ASTRAL - Hybrid (support values between 0 and 1)":
                    option = "-L"
                elif self.ProgramComboBox.currentText() == "Weighted ASTRAL - Hybrid (local-Baysian-like branch support)" or self.ProgramComboBox.currentText() == "Weighted ASTRAL - Hybrid (support values between 0.333 and 1)":
                    option = "-B"
            
            if platform.system() == "Windows":
                cmd = [os.path.join(os.getcwd(), program + ".exe")]
            else:
                cmd = [os.path.join(os.getcwd(), "..", "bin", program)]
            if option != "":
                cmd.append(option)
            
            cmd.append("-i")
            cmd.append(self.InputPushButton.path)
            if self.MappingPushButton.path != "":
                cmd.append("-a")
                cmd.append(self.MappingPushButton.path)
            if self.ConstraintPushButton.path != "":
                cmd.append("-c")
                cmd.append(self.ConstraintPushButton.path)
            cmd.append("-o")
            cmd.append(os.path.join(self.OutputPushButton.path, self.OutputLineEdit.text()))

            cmd.append("-t")
            cmd.append(self.ThreadComboBox.currentText())
            
            if self.RoundComboBox.currentText() == "Large (r=16, s=16)":
                cmd.append("-R")
            elif self.RoundComboBox.currentText() == "Minimum (r=1, s=0)":
                cmd.append("-C")
            
            if self.AnnotationComboBox.currentText() == "None":
                cmd.append("-u")
                cmd.append("0")
            elif self.AnnotationComboBox.currentText() == "Verbose":
                cmd.append("-u")
                cmd.append("2")
            
            print(cmd)
            subprocess.run(cmd)
            print(" *** Finished! *** ")

if __name__ == "__main__":
    import sys
    app = QtWidgets.QApplication(sys.argv)
    MainWindow = QtWidgets.QMainWindow()
    ui = Ui_MainWindow()
    ui.setupUi(MainWindow)
    MainWindow.show()
    sys.exit(app.exec_())


================================================
FILE: src/astral-hybrid.cpp
================================================
#define DRIVER_VERSION "8"

/* CHANGE LOG
 * 8: bug fix for huge input
 * 7: bug fix
 * 6: auto-detect support type
 * 5: merge all versions of weighted astral
 * 4: add weighting by tree and other options
 */

#include<iostream>
#include<fstream>
#include<unordered_map>
#include<unordered_set>
#include<cstdio>
#include<cstdlib>
#include<cstring>
#include<string>

using namespace std;

//#define LARGE_DATA
#ifdef LARGE_DATA
typedef long double score_t;

score_t from_string(const string s){
	return stold(s);
}

ostream& operator<<(ostream& cout, long double x){
	return cout << to_string(x);
}
#else
typedef double score_t;

score_t from_string(const string s){
	return stod(s);
}
#endif

#include "argparser.hpp"
#include "genetreewithhybridweight.hpp"
#include "algorithms.hpp"


MetaAlgorithm meta;
TripartitionInitializer &tripInit = meta.tripInit;

unordered_map<string, unordered_set<string> > reverse_mapping;
unordered_map<string, string> leafname_mapping;
string TEXT;
long long pos = 0;
int K = 0;
int part = 0, iBatch = 0;
vector<string> &names = meta.names;
unordered_map<string, int> &name2id = meta.name2id;
vector<int> &nameCnts = meta.tripInit.nameCnts;
score_t maxv = 100, minv = 0, defaultv = 0;
double lengthFactor = -1;
bool useSupport = true, useLength = true;

int MAPPING(long long begin, long long end){
	string s;
	for (long long i = begin; i < end && TEXT[i] != ':'; i++){
		if (TEXT[i] != '\"' && TEXT[i] != '\'') s += TEXT[i];
	}
	if (leafname_mapping.count(s)) {
		reverse_mapping[leafname_mapping[s]].insert(s);
		s = leafname_mapping[s];
	}
	else{
		reverse_mapping[s].insert(s);
	}
	if (name2id.count(s) == 0){
		name2id[s] = names.size();
		names.push_back(s);
		for (int i = 0; i < meta.nThreads; i++){
			tripInit.leafParent[i].emplace_back();
		}
	}
	return name2id[s];
}

score_t WEIGHT_S(long long begin, long long end){
	if (!useSupport) return 1;
	long long i = begin;
	while (i < end && TEXT[i] != ':') i++;
	if (i == begin) return max((score_t)0.0, (defaultv - minv) / (maxv - minv));
	else return max((score_t)0.0, (from_string(TEXT.substr(begin, i - begin)) - minv) / (maxv - minv));
}

score_t DEFAULT_WEIGHT_S(){
	if (!useSupport) return 0;
	else return max((score_t)0.0, (defaultv - minv) / (maxv - minv));
}
score_t WEIGHT_L(long long begin, long long end){
	if (!useLength) return 1;
	long long i = begin;
	while (i < end && TEXT[i] != ':') i++;
	if (i == end) return 1;
	else return exp(lengthFactor * from_string(TEXT.substr(i + 1, end - i - 1)));
}

void parse(score_t treeweight, int parent = -1, bool isLeft = true){
	int cur = tripInit.nodes[part].size();
	tripInit.nodes[part].emplace_back();
	tripInit.nodes[part][cur].up = parent;
	if (parent != -1 && isLeft) tripInit.nodes[part][parent].small = cur;
	if (parent != -1 && !isLeft) tripInit.nodes[part][parent].large = cur;
	
	if (TEXT[pos] == '(') { 
		pos++;
		parse(treeweight, cur, true); 
		pos++;
		parse(treeweight, cur, false);
		vector<int> lst;
		lst.push_back(cur);
		tripInit.nodes[part][cur].weight = DEFAULT_WEIGHT_S();
		tripInit.nodes[part][cur].length = 1;
		tripInit.nodes[part][cur].treeweight = treeweight;
		while (TEXT[pos] != ')'){
			int left = lst[rand() % lst.size()];
			int up = tripInit.nodes[part].size();
			tripInit.nodes[part].emplace_back();
			lst.push_back(up);
			if (cur == left) cur = up;
			tripInit.nodes[part][up].weight = DEFAULT_WEIGHT_S();
			tripInit.nodes[part][up].length = 1;
			tripInit.nodes[part][up].treeweight = treeweight;
			int g = tripInit.nodes[part][left].up;
			if (g != -1){
				if (tripInit.nodes[part][g].small == left) tripInit.nodes[part][g].small = up;
				else tripInit.nodes[part][g].large = up;
			}
			tripInit.nodes[part][up].up = g;
			tripInit.nodes[part][left].up = up; 
			tripInit.nodes[part][up].small = left;
			pos++;
			parse(treeweight, up, false);
		}
		long long i = ++pos;
		while (TEXT[pos] != ')' && TEXT[pos] != ',' && TEXT[pos] != ';') pos++;
		tripInit.nodes[part][cur].weight = WEIGHT_S(i, pos);
		tripInit.nodes[part][cur].length = WEIGHT_L(i, pos);
		tripInit.nodes[part][cur].treeweight = treeweight;
	} 
	else {
		long long i = pos;
		while (TEXT[pos] != ')' && TEXT[pos] != ',') pos++;
		tripInit.leafParent[part][MAPPING(i, pos)].push_back(cur);
		tripInit.nodes[part][cur].weight = 1;
		tripInit.nodes[part][cur].length = WEIGHT_L(i, pos);
		tripInit.nodes[part][cur].treeweight = treeweight;
	}
}

void readInputTrees(string input, string mapping, string treeweights) {
	if (mapping != ""){
		ifstream fmap(mapping);
		string gname, sname;
		while (fmap >> gname){
			fmap >> sname;
			leafname_mapping[gname] = sname;
		}
	}
	ifstream fin(input), ftw;
	if (treeweights != "") ftw.open(treeweights);

	string line;
	while (getline(fin, line)) TEXT += line;
	while (pos < TEXT.size()){
		while (pos < TEXT.size() && TEXT[pos] != '(') pos++;
		if (pos < TEXT.size()) {
			part = K % tripInit.nodes.size();
			score_t tw = 1;
			if (treeweights != "") ftw >> tw;
			parse(tw);
			K++;
		}
	}
}

void DETECT(long long begin, long long end){
	long long i = begin;
	while (i < end && TEXT[i] != ':') i++;
	if (i == begin) return;
	score_t s = from_string(TEXT.substr(begin, i - begin));
	if (s > maxv) maxv = s;
	if (s < minv) minv = s;
}

void detectSupport(){
	if (TEXT[pos] == '(') { 
		pos++;
		detectSupport(); 
		pos++;
		detectSupport();
		while (TEXT[pos] != ')') {
			pos++;
			detectSupport();
		}
		long long i = ++pos;
		while (TEXT[pos] != ')' && TEXT[pos] != ',' && TEXT[pos] != ';') pos++;
		DETECT(i, pos);
	} 
	else while (TEXT[pos] != ')' && TEXT[pos] != ',') pos++;
}

void detectSupportType(string input) {
	LOG << "Auto-detecting support value type ...\n";
	ifstream fin(input);
	string line;
	maxv = 0;
	minv = 100;

	while (getline(fin, line)) TEXT += line;
	while (pos < TEXT.size()){
		while (pos < TEXT.size() && TEXT[pos] != '(') pos++;
		if (pos < TEXT.size()) detectSupport();
	}

	if (maxv >= 2){
		LOG << "Bootstrap-like support values (0-100) detected.\n";
		maxv = 100;
		defaultv = minv = 0;
	}
	else if (minv >= 0.3) {
		LOG << "Local-probability-like support values (0.333-1) detected.\n";
		maxv = 1;
		defaultv = minv = 0.333;
	}
	else {
		LOG << "Likelihood-like support values (0-1) detected.\n";
		maxv = 1;
		defaultv = minv = 0;
	}

	TEXT = "";
	pos = 0;
}

int main(int argc, char** argv){
	ARG.setProgramName("wastral", "Weighted ASTRAL (all versions included) \n *** You may use --mode to switch from hybrid weighting to other weighting schemes. ***");
	ARG.addStringArg('a', "mapping", "", "A list of gene name to taxon name maps, each line contains one gene name followed by one taxon name separated by a space or tab");
	ARG.addDoubleArg('x', "max", -1, "Max possible support value in weight scale (auto-detect by default)");
	ARG.addDoubleArg('n', "min", -1, "Min possible support value in weight scale (auto-detect by default)");
	ARG.addDoubleArg('d', "default", 0, "Default support value when weight not provided");
	ARG.addFlag('S', "bootstrap", "Bootstrap support value mode (default mode, `-x 100 -n 0 -d 0`)", [&](){
		ARG.getDoubleArg("max") = 100; ARG.getDoubleArg("min") = 0; ARG.getDoubleArg("default") = 0;
	}, true);
	ARG.addFlag('L', "lrt", "Likelihood (alrt) support value mode (`-x 1 -n 0 -d 0`)", [&](){
		ARG.getDoubleArg("max") = 1; ARG.getDoubleArg("min") = 0; ARG.getDoubleArg("default") = 0;
	}, true);
	ARG.addFlag('B', "bayes", "Probability (abayes) support value mode (`-x 1 -n 0.333 -d 0.333`)", [&](){
		ARG.getDoubleArg("max") = 1; ARG.getDoubleArg("min") = 0.333; ARG.getDoubleArg("default") = 0.333;
	}, true);
	ARG.addDoubleArg('w', "weight", -1, "Weight factor of total terminal branch lengths");
	ARG.addIntArg(0, "mode", 1, "1: hybrid weighting, 2: support only, 3: length only, 4: unweighted");
	ARG.addStringArg(0, "treeweights", "", "A file containing a list of gene tree weights, space/tab/new-line separated (default: uniform weights)");

	meta.initialize(argc, argv);
	ARG.getStringArg("length") = "CULength";
	ARG.getStringArg("annotation") = "localPP";
	
	string mappingFile = ARG.getStringArg("mapping");
	int dupType = 1;
	maxv = ARG.getDoubleArg("max");
	minv = ARG.getDoubleArg("min");
	defaultv = ARG.getDoubleArg("default");
	lengthFactor = ARG.getDoubleArg("weight");
	
	if (maxv < 0 || minv < 0) detectSupportType(ARG.getStringArg("input"));

	int mode = ARG.getIntArg("mode");
	useSupport = (mode == 1 || mode == 2);
	useLength = (mode == 1 || mode == 3);

	for (int i = 0; i < meta.nThreads; i++){
		tripInit.nodes.emplace_back();
		tripInit.leafParent.emplace_back();
	}
	if (ARG.getStringArg("root") != ""){
		string s = ARG.getStringArg("root");
		if (name2id.count(s) == 0){
			name2id[s] = names.size();
			names.push_back(s);
			for (int i = 0; i < meta.nThreads; i++){
				tripInit.leafParent[i].emplace_back();
			}
		}
	}
	readInputTrees(ARG.getStringArg("input"), mappingFile, ARG.getStringArg("treeweights"));
	
	if (dupType == 2){
		for (string s: names){
			nameCnts.push_back(reverse_mapping[s].size());
		}
	}
	else {
		for (string s: names){
			nameCnts.push_back(1);
		}
	}
	LOG << "#Genetrees: " << K << endl;
	
	score_t score = meta.run().first;
	//LOG << "Score: " << to_string(score) << endl;
	fprintf(stderr, "Score: %.10lg\n", (double) score);
	return 0;
}


================================================
FILE: src/astral-pro.cpp
================================================
#define DRIVER_VERSION "8"

/* CHANGE LOG
 * 8: bug fix for huge input
 * 7: Adding support for genic branch length
 * 6: Adding compiler flag for coalescent unit
 * 5: Integrate CASTLES-Pro
 * 4: Add support for CASTLES
 * 3: Add support for polytomies
 */

#include<iostream>
#include<fstream>
#include<unordered_map>
#include<cstdio>
#include<cstdlib>
#include<cstring>
#include<string>

using namespace std;

#define CASTLES

//#define LARGE_DATA
#ifdef LARGE_DATA
typedef __int128 score_t;
typedef long double length_t;

string to_string(const __int128 x){
	return to_string((double) x);
}

ostream& operator<<(ostream& cout, __int128 x){
	return cout << to_string(x);
}
#else
typedef long long score_t;
typedef double length_t;
#endif

double from_string(const string s){
	return stold(s);
}

#include "argparser.hpp"
#include "multitree.hpp"
#include "treeutils.hpp"
#include "castles.hpp"
#include "algorithms.hpp"

const bool VERBOSE = true;

MetaAlgorithm meta;
TripartitionInitializer &tripInit = meta.tripInit;

unordered_map<string, string> leafname_mapping;
string TEXT;
int duploss = 0;
int nodecnt = 0;
long long pos = 0;
int K = 0;
vector<string> &id2name = meta.names;
string rootNtagTrees;
unordered_map<string, int> &name2id = meta.name2id;
bool resolvePolytomies = false, rootNtag = false;
	
class DynamicBitset{
	int size = 0;
	vector<uint64_t> vec;
	
public:
	DynamicBitset(){}
	DynamicBitset(int sz): size(sz), vec((sz + 63) / 64){}
	
	void set(int i){
		if (i >= size){
			size = i + 1;
			if ((size + 63) / 64 > vec.size()){
				vec.resize((size + 63) / 64);
			}
		}
		vec[i / 64] |= (1LL << (i % 64));
	}
	
	DynamicBitset operator|(const DynamicBitset &b) const{
		if (size < b.size) return b | *this;
		DynamicBitset res(size);
		for (int i = 0; i < b.vec.size(); i++){
			res.vec[i] = vec[i] | b.vec[i];
		}
		for (int i = b.vec.size(); i < vec.size(); i++){
			res.vec[i] = vec[i];
		}
		return res;
	}
	
	DynamicBitset operator&(const DynamicBitset &b) const{
		if (size < b.size) return b & *this;
		DynamicBitset res(b.size);
		for (int i = 0; i < b.vec.size(); i++){
			res.vec[i] = vec[i] & b.vec[i];
		}
		return res;
	}
	
	DynamicBitset operator^(const DynamicBitset &b) const{
		if (size < b.size) return b ^ *this;
		DynamicBitset res(size);
		for (int i = 0; i < b.vec.size(); i++){
			res.vec[i] = vec[i] ^ b.vec[i];
		}
		for (int i = b.vec.size(); i < vec.size(); i++){
			res.vec[i] = vec[i];
		}
		return res;
	}
	
	DynamicBitset operator-(const DynamicBitset &b) const{
		DynamicBitset res(size);
		for (int i = 0; i < vec.size(); i++){
			if (i < b.vec.size()) res.vec[i] = vec[i] & ~b.vec[i];
			else res.vec[i] = vec[i];
		}
		return res;
	}
	
	bool operator==(const DynamicBitset &b) const{
		if (size < b.size) return b == *this;
		for (int i = 0; i < b.vec.size(); i++){
			if (vec[i] != b.vec[i]) return false;
		}
		for (int i = b.vec.size(); i < vec.size(); i++){
			if (vec[i] != 0) return false;
		}
		return true;
	}
	
	bool operator!=(const DynamicBitset &b) const{
		return !(*this == b);
	}
	
	bool isDisjointTo(const DynamicBitset &b) const{
		if (size < b.size) return b.isDisjointTo(*this);
		for (int i = 0; i < b.vec.size(); i++){
			if ((vec[i] & b.vec[i]) != 0) return false;
		}
		return true;
	}
	
	vector<int> setBits() const{
		vector<int> res;
		for (int i = 0; i < vec.size(); i++){
			for (int j = 0; j < 64; j++){
				if (vec[i] & (1LL << j)) res.push_back(64 * i + j);
			}
		}
		return res;
	}
};

class GenetreeAnnotator{
private:
	struct Node{
		int leftChildId = -1, rightChildId = -1;
		DynamicBitset label;
		bool isDuplication = false;
		bool isPolytomy = false;
		bool isLeaf = false;
		int score = -1;
		int leafId = -1;
		string name;
		length_t length = 0;
	};
	
	vector<Node> node;
	
	tuple<int, int, int> createSubtree(const unordered_map<long long, string> &leafname, const unordered_map<long long, tuple<long long, long long, bool> > &children, 
			const unordered_map<long long, length_t> &edgelength, const long long cur, vector<int> &rootId){
		if (children.count(cur) == 0){
			int curId = node.size();
			node.emplace_back();
			node[curId].length = edgelength.at(cur);
			node[curId].isLeaf = true;
			node[curId].score = 0;
			node[curId].name = leafname.at(cur);
			string name = leafname_mapping.count(leafname.at(cur)) ? leafname_mapping[leafname.at(cur)] : leafname.at(cur);
			if (name2id.count(name) == 0){
				name2id[name] = id2name.size();
				id2name.push_back(name);
				for (int p = 0; p < tripInit.nodes.size(); p++){
					tripInit.leafParent[p].emplace_back();
				}
			}
			node[curId].leafId = name2id[name];
			node[curId].label.set(name2id[name]);
			return make_tuple(curId, -1, -1);
		}
		
		tuple<int, int, int> left = createSubtree(leafname, children, edgelength, get<0>(children.at(cur)), rootId), right = createSubtree(leafname, children, edgelength, get<1>(children.at(cur)), rootId);
		int cur0 = node.size();
		node.emplace_back();
		int cur1 = node.size();
		node.emplace_back();
		int cur2 = node.size();
		node.emplace_back();
		
		node[cur0].length = edgelength.at(cur);
		node[cur1].length = edgelength.at(get<1>(children.at(cur)));
		node[cur2].length = edgelength.at(get<0>(children.at(cur)));

		node[cur0].leftChildId = get<0>(left);
		node[cur0].rightChildId = get<0>(right);
		
		node[cur1].leftChildId = get<0>(left);
		node[cur2].leftChildId = get<0>(right);
		if (get<1>(left) != -1) node[get<1>(left)].rightChildId = cur2;
		if (get<2>(left) != -1) node[get<2>(left)].rightChildId = cur2;
		if (get<1>(right) != -1) node[get<1>(right)].rightChildId = cur1;
		if (get<2>(right) != -1) node[get<2>(right)].rightChildId = cur1;
		
		node[cur0].isPolytomy = node[cur1].isPolytomy = node[cur2].isPolytomy = get<2>(children.at(cur));

		int root1 = node.size();
		node.emplace_back();
		node[root1].leftChildId = get<0>(left);
		node[root1].rightChildId = cur2;
		rootId.push_back(root1);
		int root2 = node.size();
		node.emplace_back();
		node[root2].leftChildId = get<0>(right);
		node[root2].rightChildId = cur1;
		rootId.push_back(root2);
		
		return make_tuple(cur0, cur1, cur2);
	}
	
	int scoreSubtree(int cur){
		if (node[cur].score != -1) return node[cur].score;
		node[cur].score = scoreSubtree(node[cur].leftChildId) + scoreSubtree(node[cur].rightChildId);
		node[cur].label = node[node[cur].leftChildId].label | node[node[cur].rightChildId].label;
		if (node[cur].isPolytomy) node[cur].isDuplication = true;
		else if (!node[node[cur].leftChildId].label.isDisjointTo(node[node[cur].rightChildId].label)){
			node[cur].score++;
			node[cur].isDuplication = true;
			if (node[cur].label != node[node[cur].leftChildId].label) node[cur].score++;
			if (node[cur].label != node[node[cur].rightChildId].label) node[cur].score++;
		}
		return node[cur].score;
	}
	
public:
	const vector<string> &leafnames() const{
		return id2name;
	}
	
	int annotateTree(const unordered_map<long long, string> &leafname, const unordered_map<long long, tuple<long long, long long, bool> > &children, const unordered_map<long long, length_t> &edgelength, const long long root){
		vector<int> rootId;
		tuple<int, int, int> left = createSubtree(leafname, children, edgelength, get<0>(children.at(root)), rootId), right = createSubtree(leafname, children, edgelength, get<1>(children.at(root)), rootId);
	
		length_t length = node[get<0>(left)].length + node[get<0>(right)].length;
		node[get<0>(left)].length = length;
		node[get<0>(right)].length = length;

		if (get<1>(left) != -1) node[get<1>(left)].rightChildId = get<0>(right);
		if (get<2>(left) != -1) node[get<2>(left)].rightChildId = get<0>(right);
		if (get<1>(right) != -1) node[get<1>(right)].rightChildId = get<0>(left);
		if (get<2>(right) != -1) node[get<2>(right)].rightChildId = get<0>(left);
		
		int curId = node.size();
		node.emplace_back();
		node[curId].leftChildId = get<0>(left);
		node[curId].rightChildId = get<0>(right);
		rootId.push_back(curId);
		
		int bestscore = 999999, bestroot = -1, bestcnt = 0;
		for (int root: rootId){
			int score = scoreSubtree(root);
			if (score == bestscore){
				bestcnt++;
				if (rand() % bestcnt == 0) bestroot = root;
			}
			if (score < bestscore){
				bestscore = score;
				bestroot = root;
				bestcnt = 1;
			}
		}
		duploss += bestscore;
		return bestroot;
	}
	
	int buildTree(int cur, int p, int depth = 0) const{
		int w = tripInit.nodes[p].size();
		tripInit.nodes[p].emplace_back();
		
		if (node[cur].isLeaf) tripInit.leafParent[p][node[cur].leafId].push_back(w);
		else{
			int left = node[cur].leftChildId, right = node[cur].rightChildId;
			int large, small;
			if (node[left].label.setBits().size() > node[right].label.setBits().size()){
				large = left;
				small = right;
			}
			else {
				large = right;
				small = left;
			}
			int u = buildTree(small, p, depth + 1);
			int v = buildTree(large, p, depth + 1);
			tripInit.nodes[p][w].small = u;
			tripInit.nodes[p][w].large = v;
			tripInit.nodes[p][u].up = w;
			tripInit.nodes[p][v].up = w;
			if (node[cur].isDuplication){
				tripInit.nodes[p][w].dup = true;
				for (int i: (node[cur].label - node[large].label).setBits()){
					tripInit.leafParent[p][i].push_back(w);
				}
			}
			else {
				tripInit.nodes[p][w].dup = false;
			}
		}
		tripInit.nodes[p][w].length = ((depth == 1) ? node[cur].length / 2 : node[cur].length);
		return w;
	}

	string printTree(int cur, int depth = 0) const{
		string res;
		if (node[cur].isLeaf) res = node[cur].name;
		else {
			int left = node[cur].leftChildId, right = node[cur].rightChildId;
			res = string("(") + printTree(left, depth + 1) + "," + printTree(right, depth + 1) + ")";
			if (node[cur].isDuplication) res += "D";
		}
		if (depth == 0) res += ";";
		else if (depth == 1) res += string(":") + to_string(node[cur].length / 2);
		else res += string(":") + to_string(node[cur].length);
		return res;
	}
};

string MAPPING(long long begin, long long end){
	string s;
	for (long long i = begin; i < end && TEXT[i] != ':'; i++){
		if (TEXT[i] != '\"' && TEXT[i] != '\'') s += TEXT[i];
	}
	if (leafname_mapping.count(s)) return leafname_mapping[s];
	else return s;
}

string GET_NAME(long long begin, long long end){
	string s;
	for (long long i = begin; i < end && TEXT[i] != ':'; i++){
		if (TEXT[i] != '\"' && TEXT[i] != '\'') s += TEXT[i];
	}
	return s;
}

double LENGTH(long long begin, long long end){
	long long i = begin;
	while (i < end && TEXT[i] != ':') i++;
	if (i == end) return 0;
	else return from_string(TEXT.substr(i + 1, end - i - 1));
}

long long parse(unordered_map<long long, string> &leafname, unordered_map<long long, tuple<long long, long long, bool> > &children, unordered_map<long long, length_t> &edgelength, bool isRoot = false){
	long long i = pos;
	long long cur;
	while (TEXT[pos] != '(' && TEXT[pos] != ',' && TEXT[pos] != ')') pos++;
	if (TEXT[pos] != '(') {
		cur = nodecnt++;
		leafname[cur] = GET_NAME(i, pos);
		edgelength[cur] = LENGTH(i, pos);
		return cur;
	}
	else {
		pos++;
		cur = parse(leafname, children, edgelength);
		while (TEXT[pos] != ',') pos++;
		vector<long long> lst, plst;
		lst.push_back(cur);
		while (TEXT[pos] != ')'){
			pos++;
			long long temp = lst[rand() % lst.size()];
			long long left = nodecnt++, right = parse(leafname, children, edgelength);
			if (leafname.count(temp)) {
				leafname[left] = leafname[temp];
				leafname.erase(temp);
			}
			else children[left] = children[temp];
			edgelength[left] = edgelength[temp];
			children[temp] = make_tuple<long long, long long, bool>((long long) left, (long long) right, true);
			plst.push_back(temp);
			lst.push_back(left);
			lst.push_back(right);
		}
		if ( (lst.size() == 5 && isRoot) || lst.size() == 3){
			for (long long temp: plst) get<2>(children[temp]) = false;
		}
		while (TEXT[pos] != ')') pos++;
		pos++;
		i = pos;
		while (TEXT[pos] != ',' && TEXT[pos] != ')' && TEXT[pos] != ';') pos++;
		edgelength[cur] = LENGTH(i, pos);
		return cur;
	}
}

string convert2string(const unordered_map<long long, string> &leafname, const unordered_map<long long, tuple<long long, long long, bool> > &children, const unordered_map<long long, length_t> &edgelength, long long node){
	if (leafname.count(node)) return leafname.at(node) + ":" + to_string(edgelength.at(node));
	const tuple<long long, long long, bool> &e = children.at(node);
	return string("(") + convert2string(leafname, children, edgelength, get<0>(e)) + "," + convert2string(leafname, children, edgelength, get<1>(e)) + ")"
		+ (get<2>(children.at(node)) ? "P" : "") + ":" + to_string(edgelength.at(node));
}

void annotate(string input, string mapping){
	bool hasPolytomy = false;
	if (mapping != ""){
		ifstream fmap(mapping);
		string gname, sname;
		while (fmap >> gname){
			fmap >> sname;
			leafname_mapping[gname] = sname;
		}
	}
	ifstream fin(input);
	string line;
	while (getline(fin, line)) TEXT += line;
	while (pos < TEXT.size()){
		while (pos < TEXT.size() && TEXT[pos] != '(') pos++;
		if (pos < TEXT.size()) {
			int leafCnt = 1, internalCnt = 0;
			for (long long i = pos; i < TEXT.size() && TEXT[i] != ';'; i++){
				if (TEXT[i] == '(') internalCnt++;
				if (TEXT[i] == ',') leafCnt++;
			}
			if (internalCnt < leafCnt - 2 && !resolvePolytomies && !hasPolytomy) {
				LOG << "Warning: Non-binary input tree(s) detected! ASTRAL-Pro will treat all polytomies as duplication events. Please ignore this warning if all polytomies are parents of leaves (eg. output of Fasttree).\n";
				hasPolytomy = true;
			}
			
			unordered_map<long long, string> leafname;
			unordered_map<long long, tuple<long long, long long, bool> > children;
			unordered_map<long long, length_t> edgelength;
			long long root = parse(leafname, children, edgelength, true);
			GenetreeAnnotator ga;
			// LOG << convert2string(leafname, children, edgelength, root) << endl;
			int iroot = ga.annotateTree(leafname, children, edgelength, root);
			// LOG << ga.printTree(iroot) << "\n";
			if (rootNtag) rootNtagTrees += ga.printTree(iroot) + "\n";
			else ga.buildTree(iroot, K % tripInit.nodes.size());
			K++;
			if (VERBOSE && (K & 511) == 0) LOG << "Read " << K << " genetrees and found " << id2name.size() << " species.\n";
		}
	}
}

void examplePrintSubtreeWithSupport(shared_ptr<AnnotatedTree::Node> node){
	if (node->isLeaf()){
		cout << node->taxonName();
	}
	else {
		cout << "(";
		examplePrintSubtreeWithSupport(node->leftChild());
		cout << ",";
		examplePrintSubtreeWithSupport(node->rightChild());
		cout << ")'{support:" << node->support() << ",length:" << node->length()
			<< ",LR_SO:{quartetCnt:" << node->annotation().ab_cd.quartetCnt << ",sumInternal:" <<  node->annotation().ab_cd.sumInternalLength
			<< ",sumL:" <<  node->annotation().ab_cd.sumLengthD << ",sumR:" <<  node->annotation().ab_cd.sumLengthC << ",sumS:" <<  node->annotation().ab_cd.sumLengthB << ",sumO:" <<  node->annotation().ab_cd.sumLengthA << "}"
			<< ",LS_RO:{quartetCnt:" << node->annotation().ac_bd.quartetCnt << ",sumInternal:" <<  node->annotation().ac_bd.sumInternalLength
			<< ",sumL:" <<  node->annotation().ac_bd.sumLengthD << ",sumR:" <<  node->annotation().ac_bd.sumLengthB << ",sumS:" <<  node->annotation().ac_bd.sumLengthC << ",sumO:" <<  node->annotation().ac_bd.sumLengthA << "}"
			<< ",LO_RS:{quartetCnt:" << node->annotation().ad_bc.quartetCnt << ",sumInternal:" <<  node->annotation().ad_bc.sumInternalLength
			<< ",sumL:" <<  node->annotation().ad_bc.sumLengthB << ",sumR:" <<  node->annotation().ad_bc.sumLengthD << ",sumS:" <<  node->annotation().ad_bc.sumLengthC << ",sumO:" <<  node->annotation().ad_bc.sumLengthA << "}}'";
	}
}

string sampleGenetree(int p, int inode, const unordered_set<int> &outgroup){
	string str;
	if (tripInit.nodes[p][inode].small == -1){
		if (outgroup.count(inode)) str = "outgroup";
		else str = "ingroup";
	}
	else if (tripInit.nodes[p][inode].dup){
		if (rand() & 1) return sampleGenetree(p, tripInit.nodes[p][inode].large, outgroup);
		else return sampleGenetree(p, tripInit.nodes[p][inode].small, outgroup);
	}
	else str = string("(") + sampleGenetree(p, tripInit.nodes[p][inode].large, outgroup) + "," + sampleGenetree(p, tripInit.nodes[p][inode].small, outgroup) + ")";
	return str + ":" + to_string(tripInit.nodes[p][inode].length);
}

pair<double, int> outgroupLength(const Tree& tr, string label = "outgroup"){
	vector<int> rootChildren;
	int outId = -1;
	for (int i = 0; i < tr.nodes.size(); i++){
		if (tr.nodes[i].label == label) outId = i;
		if (tr.nodes[i].parent == tr.root) rootChildren.push_back(i);
	}
	if (outId == -1 || rootChildren.size() < 2) return {0.0, 0};
	if (rootChildren.size() > 2 || tr.nodes[outId].parent != tr.root) return {tr.nodes[outId].length, 1};
	return {tr.nodes[rootChildren[0]].length + tr.nodes[rootChildren[1]].length, 1};
}

double computeOutgroupLength(){
	double totalLength = 0;
	int cnt = 0;
	for (int p = 0; p < meta.nThreads; p++){
		unordered_set<int> outgroup;
		for (int e: tripInit.leafParent[p][0]) outgroup.insert(e);
		for (int e = 0; e < tripInit.nodes[p].size(); e++){
			if (tripInit.nodes[p][e].up == -1) {
				pair<double, int> treeLength = outgroupLength(sampleGenetree(p, e, outgroup) + ";");
				totalLength += treeLength.first;
				cnt += treeLength.second;
			}
		}
	}
	return totalLength / cnt;
}

int main(int argc, char** argv){
	ARG.setProgramName("astral-pro3", "ASTRAL for PaRalogs and Orthologs III (ASTRAL-Pro3)\n*** NOW with integrated CASTLES-Pro ***");
	ARG.addDoubleArg(0, "genelength", 1000, "Average gene sequence length");
	ARG.addStringArg(0, "length", "SULength", "SULength: substitution-per-site unit; CULength: coalescent unit");
	ARG.addIntArg(0, "sulengthtype", 1, "1: species tree branch length; 2: mean gene tree branch length");
	ARG.addIntArg('e', "exit", 0, "0: print warning when input contains polytomies; 1: resolving polytomies; 2: printing rooted and tagged gene trees and exit");
	ARG.addFlag('E', "noexit", "No warning when input contains polytomies (`-e 1`)", [&](){
			ARG.getIntArg("exit") = 1;
	});
	ARG.addFlag('T', "tagging", "Just printing rooted and tagged gene trees (`-e 2`)", [&](){
			ARG.getIntArg("exit") = 2;
	});
	meta.initialize(argc, argv);
	ARG.getStringArg("annotation") = "localPP";

	string mappingFile = ARG.getStringArg("mapping");
	resolvePolytomies = (ARG.getIntArg("exit") != 0);
	rootNtag = (ARG.getIntArg("exit") == 2);

	for (int i = 0; i < meta.nThreads; i++){
		tripInit.nodes.emplace_back();
		tripInit.leafParent.emplace_back();
	}
	if (ARG.getStringArg("root") != ""){
		string s = ARG.getStringArg("root");
		if (name2id.count(s) == 0){
			name2id[s] = id2name.size();
			id2name.push_back(s);
			for (int i = 0; i < meta.nThreads; i++){
				tripInit.leafParent[i].emplace_back();
			}
		}
	}
	annotate(ARG.getStringArg("input"), mappingFile);
	
	LOG << "#Genetrees: " << K << endl;
	LOG << "#Duploss: " << duploss << endl;
	
	if (rootNtag){
		if (ARG.getStringArg("output") == "<standard output>") cout << rootNtagTrees;
		else ofstream(ARG.getStringArg("output")) << rootNtagTrees;
		exit(0);
	}

	ARG.getDoubleArg("outgrouplength") = computeOutgroupLength();
	ARG.getIntArg("numgenetrees") = K;

	score_t score = meta.run().first;
	LOG << "#EqQuartets: " << NUM_EQ_CLASSES << endl;
	LOG << "Score: " << score << endl;

	return 0;
}


================================================
FILE: src/astral.cpp
================================================
#define DRIVER_VERSION "8"

/* CHANGE LOG
 * 8: bug fix for huge input
 * 7: Adding support for genic branch length
 * 6: Adding compiler flag for coalescent unit
 * 5: Integrating CASTLES-II
 * 4: Adding rooting option
 * 3: Parse gene tree branch lengths
 * 2: Officialize program name
 * 1: Use genetreewithbinaryweight.hpp instead of genetree.hpp 
 */

#include<iostream>
#include<fstream>
#include<unordered_map>
#include<cstdio>
#include<cstdlib>
#include<cstring>
#include<string>

using namespace std;

#define CASTLES

//#define LARGE_DATA
#ifdef LARGE_DATA
typedef __int128 score_t;
typedef long double length_t;

string to_string(const __int128 x){
	return to_string((double) x);
}

ostream& operator<<(ostream& cout, __int128 x){
	return cout << to_string(x);
}
#else
typedef long long score_t;
typedef double length_t;
#endif

double from_string(const string s){
	return stold(s);
}

#include "argparser.hpp"
#include "genetreewithbinaryweight.hpp"
#include "treeutils.hpp"
#include "castles.hpp"
#include "algorithms.hpp"

MetaAlgorithm meta;
TripartitionInitializer &tripInit = meta.tripInit;

string TEXT;
long long pos = 0;
int K = 0;
int part = 0, iBatch = 0;
vector<string> &names = meta.names;
unordered_map<string, int> &name2id = meta.name2id;
unordered_map<string, string> &leafname_mapping = meta.leafname_mapping;

int MAPPING(long long begin, long long end){
	string s;
	for (long long i = begin; i < end && TEXT[i] != ':'; i++){
		if (TEXT[i] != '\"' && TEXT[i] != '\'') s += TEXT[i];
	}
	if (leafname_mapping.count(s)) s = leafname_mapping[s];
	if (name2id.count(s) == 0){
		name2id[s] = names.size();
		names.push_back(s);
		for (int i = 0; i < meta.nThreads; i++){
			tripInit.leafParent[i].emplace_back();
		}
	}
	return name2id[s];
}

double LENGTH(long long begin, long long end){
	long long i = begin;
	while (i < end && TEXT[i] != ':') i++;
	if (i == end) return 0;
	else return from_string(TEXT.substr(i + 1, end - i - 1));
}

void parse(int parent = -1, bool isLeft = true){
	int cur = tripInit.nodes[part].size();
	tripInit.nodes[part].emplace_back();
	tripInit.nodes[part][cur].up = parent;
	if (parent != -1 && isLeft) tripInit.nodes[part][parent].small = cur;
	if (parent != -1 && !isLeft) tripInit.nodes[part][parent].large = cur;
	
	if (TEXT[pos] == '(') { 
		pos++;
		parse(cur, true); 
		pos++;
		parse(cur, false);
		vector<int> lst;
		lst.push_back(cur);
		tripInit.nodes[part][cur].isGhostBranch = true;
		tripInit.nodes[part][cur].length = 0;
		while (TEXT[pos] != ')'){
			int left = lst[rand() % lst.size()];
			int up = tripInit.nodes[part].size();
			tripInit.nodes[part].emplace_back();
			lst.push_back(up);
			if (cur == left) cur = up;
			tripInit.nodes[part][up].isGhostBranch = true;
			tripInit.nodes[part][up].length = 0;
			int g = tripInit.nodes[part][left].up;
			if (g != -1){
				if (tripInit.nodes[part][g].small == left) tripInit.nodes[part][g].small = up;
				else tripInit.nodes[part][g].large = up;
			}
			tripInit.nodes[part][up].up = g;
			tripInit.nodes[part][left].up = up; 
			tripInit.nodes[part][up].small = left;
			pos++;
			parse(up, false);
		}
		long long i = ++pos;
		while (TEXT[pos] != ')' && TEXT[pos] != ',' && TEXT[pos] != ';') pos++;
		tripInit.nodes[part][cur].isGhostBranch = false;
		tripInit.nodes[part][cur].length = LENGTH(i, pos);
	} 
	else {
		long long i = pos;
		while (TEXT[pos] != ')' && TEXT[pos] != ',') pos++;
		tripInit.leafParent[part][MAPPING(i, pos)].push_back(cur);
		tripInit.nodes[part][cur].isGhostBranch = false;
		tripInit.nodes[part][cur].length = LENGTH(i, pos);
	}
}

void readInputTrees(string input, string mapping) {
	if (mapping != ""){
		ifstream fmap(mapping);
		string gname, sname;
		while (fmap >> gname){
			fmap >> sname;
			leafname_mapping[gname] = sname;
		}
	}
	ifstream fin(input);
	string line;
	while (getline(fin, line)) TEXT += line;
	while (pos < TEXT.size()){
		while (pos < TEXT.size() && TEXT[pos] != '(') pos++;
		if (pos < TEXT.size()) {
			part = K % tripInit.nodes.size();
			parse();
			K++;
		}
	}
}

void examplePrintSubtreeWithSupport(shared_ptr<AnnotatedTree::Node> node){
	if (node->isLeaf()){
		cout << node->taxonName();
	}
	else {
		cout << "(";
		examplePrintSubtreeWithSupport(node->leftChild());
		cout << ",";
		examplePrintSubtreeWithSupport(node->rightChild());
		cout << ")'{support:" << node->support() << ",length:" << node->length()
			<< ",LR_SO:{quartetCnt:" << node->annotation().ab_cd.quartetCnt << ",sumInternal:" <<  node->annotation().ab_cd.sumInternalLength
			<< ",sumL:" <<  node->annotation().ab_cd.sumLengthD << ",sumR:" <<  node->annotation().ab_cd.sumLengthC << ",sumS:" <<  node->annotation().ab_cd.sumLengthB << ",sumO:" <<  node->annotation().ab_cd.sumLengthA << "}"
			<< ",LS_RO:{quartetCnt:" << node->annotation().ac_bd.quartetCnt << ",sumInternal:" <<  node->annotation().ac_bd.sumInternalLength
			<< ",sumL:" <<  node->annotation().ac_bd.sumLengthD << ",sumR:" <<  node->annotation().ac_bd.sumLengthB << ",sumS:" <<  node->annotation().ac_bd.sumLengthC << ",sumO:" <<  node->annotation().ac_bd.sumLengthA << "}"
			<< ",LO_RS:{quartetCnt:" << node->annotation().ad_bc.quartetCnt << ",sumInternal:" <<  node->annotation().ad_bc.sumInternalLength
			<< ",sumL:" <<  node->annotation().ad_bc.sumLengthB << ",sumR:" <<  node->annotation().ad_bc.sumLengthD << ",sumS:" <<  node->annotation().ad_bc.sumLengthC << ",sumO:" <<  node->annotation().ad_bc.sumLengthA << "}}'";
	}
}

string sampleGenetree(int p, int inode, const unordered_set<int> &outgroup){
	string str;
	if (tripInit.nodes[p][inode].small == -1){
		if (outgroup.count(inode)) str = "outgroup";
		else str = "ingroup";
	}
	else str = string("(") + sampleGenetree(p, tripInit.nodes[p][inode].large, outgroup) + "," + sampleGenetree(p, tripInit.nodes[p][inode].small, outgroup) + ")";
	return str + ":" + to_string(tripInit.nodes[p][inode].length);
}

pair<double, int> outgroupLength(const Tree& tr, string label = "outgroup"){
	vector<int> rootChildren;
	int outId = -1;
	for (int i = 0; i < tr.nodes.size(); i++){
		if (tr.nodes[i].label == label) outId = i;
		if (tr.nodes[i].parent == tr.root) rootChildren.push_back(i);
	}
	if (outId == -1 || rootChildren.size() < 2) return {0.0, 0};
	if (rootChildren.size() > 2 || tr.nodes[outId].parent != tr.root) return {tr.nodes[outId].length, 1};
	return {tr.nodes[rootChildren[0]].length + tr.nodes[rootChildren[1]].length, 1};
}

double computeOutgroupLength(){
	double totalLength = 0;
	int cnt = 0;
	for (int p = 0; p < meta.nThreads; p++){
		unordered_set<int> outgroup;
		for (int e: tripInit.leafParent[p][0]) outgroup.insert(e);
		for (int e = 0; e < tripInit.nodes[p].size(); e++){
			if (tripInit.nodes[p][e].up == -1) {
				pair<double, int> treeLength = outgroupLength(sampleGenetree(p, e, outgroup) + ";");
				totalLength += treeLength.first;
				cnt += treeLength.second;
			}
		}
	}
	return totalLength / cnt;
}

int main(int argc, char** argv){
	ARG.setProgramName("astral4", "Accurate Species TRee ALgorithm IV (ASTRAL-IV)\n*** NOW with integrated CASTLES-2 ***");
	ARG.addDoubleArg(0, "genelength", 1000, "Average gene sequence length");
	ARG.addStringArg(0, "length", "SULength", "SULength: substitution-per-site unit; CULength: coalescent unit");
	ARG.addIntArg(0, "sulengthtype", 1, "1: species tree branch length; 2: mean gene tree branch length");
	meta.initialize(argc, argv);
	ARG.getStringArg("annotation") = "localPP";
	
	string mappingFile = ARG.getStringArg("mapping");

	for (int i = 0; i < meta.nThreads; i++){
		tripInit.nodes.emplace_back();
		tripInit.leafParent.emplace_back();
	}
	
	if (ARG.getStringArg("root") != ""){
		string s = ARG.getStringArg("root");
		if (name2id.count(s) == 0){
			name2id[s] = names.size();
			names.push_back(s);
			for (int i = 0; i < meta.nThreads; i++){
				tripInit.leafParent[i].emplace_back();
			}
		}
	}
	readInputTrees(ARG.getStringArg("input"), mappingFile);
	
	LOG << "#Genetrees: " << K << endl;
	
	ARG.getDoubleArg("outgrouplength") = computeOutgroupLength();
	ARG.getIntArg("numgenetrees") = K;

	score_t score = meta.run().first;
	LOG << "Score: " << score << endl;
	return 0;
}


================================================
FILE: src/biallelic-cuda.cu
================================================
#include "biallelic-cuda.cuh"
#include <cuda_runtime_api.h>
#include <cuda.h>

__constant__ short TAPE[MAX_TAPE_SIZE * 4];

__global__ void updateBatch(GroupIBatch *GI, SiteBatch *S, HotBatch *H, int n, int x, int y, int i){
	int tx = threadIdx.x;
    int bx = blockIdx.x;

	int len = GI[bx][1] - GI[bx][0];
	int start = n * GI[bx][0] + i * len;
	
	for (int j = 0; j < len; j++){
		for (int p = 0; p < 4; p++){
			if (y != -1) S[GI[bx][0] + j][p][y][tx] -= ((H[start + j][p] >> tx) & 1);
			if (x != -1) S[GI[bx][0] + j][p][x][tx] += ((H[start + j][p] >> tx) & 1);
		}
	}
}

void cudaUpdate(GroupIBatch *GI, SiteBatch *S, HotBatch *H, int n, int x, int y, int i, int kc, int b){
	updateBatch<<<kc, b>>>(GI, S, H, n, x, y, i);
}

__global__ void scoreBatch(GroupIBatch *GI, GroupFBatch *GF, SiteBatch *S, double *BS){
	int tx = threadIdx.x;
    int bx = blockIdx.x;

	__shared__ int sXX[7][BATCH], sYZ[7][BATCH], sXpXq[7][BATCH], sYpZq[7][BATCH];
	__shared__ int sYY[7][BATCH], sXZ[7][BATCH], sYpYq[7][BATCH], sXpZq[7][BATCH];
	__shared__ int sZZ[7][BATCH], sXY[7][BATCH], sZpZq[7][BATCH], sXpYq[7][BATCH];
	__shared__ long long m[7][BATCH], mpq[7][BATCH], mp2q2[7][BATCH];
	
	for (int p = 0; p < 7; p++){
		sXX[p][tx] = 0; sYZ[p][tx] = 0; sXpXq[p][tx] = 0; sYpZq[p][tx] = 0;
		sYY[p][tx] = 0; sXZ[p][tx] = 0; sYpYq[p][tx] = 0; sXpZq[p][tx] = 0;
		sZZ[p][tx] = 0; sXY[p][tx] = 0; sZpZq[p][tx] = 0; sXpYq[p][tx] = 0;
		m[p][tx] = 0; mpq[p][tx] = 0; mp2q2[p][tx] = 0;
	}
	for (int j = GI[bx][0], jMax = GI[bx][1]; j < jMax; j++){
		int x = 0, y = 0, z = 0;
		short (&Xh)[4][3][BATCH] = S[j];
		for (int p = 0; p < 4; p++){
			x += Xh[p][0][tx];
			y += Xh[p][1][tx];
			z += Xh[p][2][tx];
		}
		for (int p = 0; p < 7; p++){
			int xp = (p < 4) ? Xh[p][0][tx] : Xh[0][0][tx] + Xh[p-3][0][tx];
			int yp = (p < 4) ? Xh[p][1][tx] : Xh[0][1][tx] + Xh[p-3][1][tx];
			int zp = (p < 4) ? Xh[p][2][tx] : Xh[0][2][tx] + Xh[p-3][2][tx];
			const int xq = x - xp, yq = y - yp, zq = z - zp;
			
			const int xx = x * (x - 1), xpxq = xp * xq, yz = y * z, ypzq = yp * zq + zp * yq;
			const int yy = y * (y - 1), ypyq = yp * yq, xz = x * z, xpzq = xp * zq + zp * xq;
			const int zz = z * (z - 1), zpzq = zp * zq, xy = x * y, xpyq = xp * yq + yp * xq;
			
			sXX[p][tx] += xx; sXpXq[p][tx] += xpxq; sYZ[p][tx] += yz; sYpZq[p][tx] += ypzq;
			sYY[p][tx] += yy; sYpYq[p][tx] += ypyq; sXZ[p][tx] += xz; sXpZq[p][tx] += xpzq;
			sZZ[p][tx] += zz; sZpZq[p][tx] += zpzq; sXY[p][tx] += xy; sXpYq[p][tx] += xpyq;
			
			const long long _xx = xx, _xpxq = xpxq, _yz = yz, _ypzq = ypzq;
			const long long _yy = yy, _ypyq = ypyq, _xz = xz, _xpzq = xpzq;
			const long long _zz = zz, _zpzq = zpzq, _xy = xy, _xpyq = xpyq;

			m[p][tx] += _xpxq * _ypzq + _ypyq * _xpzq + _zpzq * _xpyq;
			mpq[p][tx] -= 2 * (_xpxq * _yz + _ypyq * _xz + _zpzq * _xy)
				 		+ _xx * _ypzq + _yy * _xpzq + _zz * _xpyq;
			mp2q2[p][tx] += 2 * (_xx * _yz + _yy * _xz + _zz * _xy);
		}
	}
	double result = 0.0;
	for (int p = 0; p < 7; p++){
		const double pv = (p < 4) ? GF[bx][p][tx] : GF[bx][0][tx] + GF[bx][p-3][tx]; 
		const double pq = pv * (1 - pv);
		result += (pq * sXX[p][tx] - sXpXq[p][tx]) * (2 * pq * sYZ[p][tx] - sYpZq[p][tx])
				+ (pq * sYY[p][tx] - sYpYq[p][tx]) * (2 * pq * sXZ[p][tx] - sXpZq[p][tx])
				+ (pq * sZZ[p][tx] - sZpZq[p][tx]) * (2 * pq * sXY[p][tx] - sXpYq[p][tx])
				- ((mp2q2[p][tx] * pq + mpq[p][tx]) * pq + m[p][tx]);
	}
	__shared__ double results[BATCH];
	results[tx] = result * GF[bx][4][tx];
	for (int b = 2; b <= BATCH && (tx&(b-1)) == 0; b *= 2){
		results[tx] += results[tx + b/2];
	}
	if (tx == 0) BS[bx] = results[tx];
}

void cudaScore(GroupIBatch *GI, GroupFBatch *GF, SiteBatch* S, double* BS, int kc, int b){
	scoreBatch<<<kc, b>>>(GI, GF, S, BS);
}

void myCudaMalloc(void **p, int size){
	cudaMalloc(p, size);
}

void myCudaMemcpyH2D(void *T, void *S, int size){
	cudaMemcpy(T, S, size, cudaMemcpyHostToDevice);
}

void myCudaMemcpyD2H(void *T, void *S, int size){
	cudaMemcpy(T, S, size, cudaMemcpyDeviceToHost);
}

void myCudaFree(void *p){
	cudaFree(p);
}

void myCudaMemcpyH2C(void *S, int size){
	cudaMemcpyToSymbol(TAPE, S, size);
}

__global__ void cudaWorkBatch(GroupIBatch *GI, GroupFBatch *GF, SiteBatch* S, double* BS, HotBatch *H, int n, int tapeSize){
	int tx = threadIdx.x;
    int bx = blockIdx.x;
	int gs = gridDim.x;

	const int jStart = GI[bx][0], jEnd = GI[bx][1];
	const int len = jEnd - jStart;

	__shared__ int sXX[7][BATCH], sYZ[7][BATCH], sXpXq[7][BATCH], sYpZq[7][BATCH];
	__shared__ int sYY[7][BATCH], sXZ[7][BATCH], sYpYq[7][BATCH], sXpZq[7][BATCH];
	__shared__ int sZZ[7][BATCH], sXY[7][BATCH], sZpZq[7][BATCH], sXpYq[7][BATCH];
	__shared__ long long m[7][BATCH], mpq[7][BATCH], mp2q2[7][BATCH];

	for (int r = 0, s = bx; r < tapeSize; r+=4){
		{
			int x = TAPE[r], y = TAPE[r+1], i = TAPE[r+2];
			int start = n * jStart + i * len;
			for (int j = 0; j < len; j++){
				for (int p = 0; p < 4; p++){
					if (y != -1) S[jStart + j][p][y][tx] -= ((H[start + j][p] >> tx) & 1);
					if (x != -1) S[jStart + j][p][x][tx] += ((H[start + j][p] >> tx) & 1);
				}
			}
		}
		if (TAPE[r+3] > 0){
			for (int p = 0; p < 7; p++){
				sXX[p][tx] = 0; sYZ[p][tx] = 0; sXpXq[p][tx] = 0; sYpZq[p][tx] = 0;
				sYY[p][tx] = 0; sXZ[p][tx] = 0; sYpYq[p][tx] = 0; sXpZq[p][tx] = 0;
				sZZ[p][tx] = 0; sXY[p][tx] = 0; sZpZq[p][tx] = 0; sXpYq[p][tx] = 0;
				m[p][tx] = 0; mpq[p][tx] = 0; mp2q2[p][tx] = 0;
			}
			for (int j = jStart; j < jEnd; j++){
				int x = 0, y = 0, z = 0;
				short (&Xh)[4][3][BATCH] = S[j];
				for (int p = 0; p < 4; p++){
					x += Xh[p][0][tx];
					y += Xh[p][1][tx];
					z += Xh[p][2][tx];
				}
				for (int p = 0; p < 7; p++){
					int xp = (p < 4) ? Xh[p][0][tx] : Xh[0][0][tx] + Xh[p-3][0][tx];
					int yp = (p < 4) ? Xh[p][1][tx] : Xh[0][1][tx] + Xh[p-3][1][tx];
					int zp = (p < 4) ? Xh[p][2][tx] : Xh[0][2][tx] + Xh[p-3][2][tx];
					const int xq = x - xp, yq = y - yp, zq = z - zp;
					
					const int xx = x * (x - 1), xpxq = xp * xq, yz = y * z, ypzq = yp * zq + zp * yq;
					const int yy = y * (y - 1), ypyq = yp * yq, xz = x * z, xpzq = xp * zq + zp * xq;
					const int zz = z * (z - 1), zpzq = zp * zq, xy = x * y, xpyq = xp * yq + yp * xq;
					
					sXX[p][tx] += xx; sXpXq[p][tx] += xpxq; sYZ[p][tx] += yz; sYpZq[p][tx] += ypzq;
					sYY[p][tx] += yy; sYpYq[p][tx] += ypyq; sXZ[p][tx] += xz; sXpZq[p][tx] += xpzq;
					sZZ[p][tx] += zz; sZpZq[p][tx] += zpzq; sXY[p][tx] += xy; sXpYq[p][tx] += xpyq;
					
					const long long _xx = xx, _xpxq = xpxq, _yz = yz, _ypzq = ypzq;
					const long long _yy = yy, _ypyq = ypyq, _xz = xz, _xpzq = xpzq;
					const long long _zz = zz, _zpzq = zpzq, _xy = xy, _xpyq = xpyq;

					m[p][tx] += _xpxq * _ypzq + _ypyq * _xpzq + _zpzq * _xpyq;
					mpq[p][tx] -= 2 * (_xpxq * _yz + _ypyq * _xz + _zpzq * _xy)
								+ _xx * _ypzq + _yy * _xpzq + _zz * _xpyq;
					mp2q2[p][tx] += 2 * (_xx * _yz + _yy * _xz + _zz * _xy);
				}
			}
			double result = 0.0;
			for (int p = 0; p < 7; p++){
				const double pv = (p < 4) ? GF[bx][p][tx] : GF[bx][0][tx] + GF[bx][p-3][tx]; 
				const double pq = pv * (1 - pv);
				result += (pq * sXX[p][tx] - sXpXq[p][tx]) * (2 * pq * sYZ[p][tx] - sYpZq[p][tx])
						+ (pq * sYY[p][tx] - sYpYq[p][tx]) * (2 * pq * sXZ[p][tx] - sXpZq[p][tx])
						+ (pq * sZZ[p][tx] - sZpZq[p][tx]) * (2 * pq * sXY[p][tx] - sXpYq[p][tx])
						- ((mp2q2[p][tx] * pq + mpq[p][tx]) * pq + m[p][tx]);
			}
			__shared__ double results[BATCH];
			results[tx] = result * GF[bx][4][tx];
			for (int b = 2; b <= BATCH && (tx&(b-1)) == 0; b *= 2){
				results[tx] += results[tx + b/2];
			}
			if (tx == 0) BS[s] = results[tx];
			s += gs;
		}
	}
}

void cudaWork(GroupIBatch *GI, GroupFBatch *GF, SiteBatch* S, double* BS, HotBatch *H, int n, int kc, int b, int tapeSize){
	cudaWorkBatch<<<kc, b>>>(GI, GF, S, BS, H, n, tapeSize);
}


================================================
FILE: src/biallelic-cuda.cuh
================================================
#include<stdlib.h>

#define BATCH 32
#define BATCH_TYPE unsigned
#define MAX_TAPE_SIZE 4096

#define THREAD_POOL
#ifdef THREAD_POOL
#define TAPE_SIZE MAX_TAPE_SIZE
#else
#define TAPE_SIZE 1
#endif

struct GroupBatch{
	double p[4][BATCH] = {};
	double w[BATCH] = {};
	int start, end;
};

typedef int GroupIBatch[2];
typedef double GroupFBatch[5][BATCH];
typedef short SiteBatch[4][3][BATCH];
typedef BATCH_TYPE HotBatch[4];

void myCudaMalloc(void **p, int size);
void myCudaMemcpyH2D(void *T, void *S, int size);
void myCudaMemcpyD2H(void *T, void *S, int size);
void myCudaFree(void *p);
void cudaScore(GroupIBatch *GI, GroupFBatch *GF, SiteBatch* S, double* BS, int kc, int b);
void cudaUpdate(GroupIBatch *GI, SiteBatch *S, HotBatch *H, int n, int x, int y, int i, int kc, int b);

void myCudaMemcpyH2C(void *S, int size);
void cudaWork(GroupIBatch *GI, GroupFBatch *GF, SiteBatch* S, double* BS, HotBatch *H, int n, int kc, int b, int tapeSize);

//void cudaWork(GroupIBatch *GI, GroupFBatch *GF, SiteBatch* S, double* BS, HotBatch *H, int n, int kc, int b, int tapeSize, short *TAPE);

================================================
FILE: src/biallelic-cuda.hpp
================================================
#define OBJECTIVE_VERSION "0"

#include<iostream>
#include<vector>
#include<array>
#include<algorithm>
#include<bitset>
#include "threadpool.hpp"
#include "biallelic-cuda.cuh"

using namespace std;

#define CACHE_ALIGNMENT 64

struct TripartitionInitializer{
	vector<int> breakPoints;
	vector<array<vector<bool>, 4> > h;
	vector<array<score_t, 4> > p;
	vector<score_t> w;
	int numThreads = 1;
};

struct Tripartition{
	GroupIBatch *GI;
	GroupFBatch *GF;
	SiteBatch *S;
	HotBatch *H;
	double *BS;
	int n, kc;
	vector<char> color;
	vector<double> batchScore;
	vector<short> todo;
	bool DeletedFlag = false;

	Tripartition(const TripartitionInitializer &TI): n(TI.h.size()), color(TI.h.size(), -1){
		vector<pair<int, int> > lengthSorted;
		int k = TI.w.size();
		kc = (k+BATCH-1)/BATCH;
		for (int i = 0; i < k; i++){
			lengthSorted.push_back({i, TI.breakPoints[i] - (int)((i == 0) ? 0 : TI.breakPoints[i - 1])});
		}
		sort(lengthSorted.begin(), lengthSorted.end(), [](const pair<int, int> &a, const pair<int, int> &b)->bool{return a.second < b.second;});
		vector<array<int,2> > VGI;
		vector<array<array<double,BATCH>,5> > VGF;
		vector<BATCH_TYPE> VH;
		int vsSize = 0;
		for (int t = 0; t < kc; t++){
			int maxNSites = 0, id[BATCH] = {};
			VGI.emplace_back();
			VGF.emplace_back();
			VGI.back()[0] = vsSize;
			for (int b = 0; b < BATCH; b++){
				if (t * BATCH + b >= k) break;
				int i = lengthSorted[t * BATCH + b].first;
				id[b] = i;
				int start = ((i == 0) ? 0 : TI.breakPoints[i - 1]);
				int end = TI.breakPoints[i];
				for (int p = 0; p < 4; p++) VGF.back()[p][b] = TI.p[i][p];
				VGF.back()[4][b] = TI.w[i];
				maxNSites = max(maxNSites, end - start);
			}
			vsSize += maxNSites;
			VGI.back()[1] = vsSize;
			for (int r = 0; r < n; r++){
				for (int j = 0; j < maxNSites; j++){
					for (int p = 0; p < 4; p++){
						VH.push_back(0);
						for (int b = 0; b < BATCH; b++){
							int i = id[b];
							int start = ((i == 0) ? 0 : TI.breakPoints[i - 1]);
							int end = TI.breakPoints[i];
							if (start + j >= end) continue;
							VH.back() |= (TI.h[r][p][start + j] << b);
						}
					}
				}
			}
		}
		vector<SiteBatch> VS(vsSize);
		batchScore.resize(kc * TAPE_SIZE);
		myCudaMalloc((void**) &GI, VGI.size() * sizeof(GroupIBatch));
		myCudaMalloc((void**) &GF, VGF.size() * sizeof(GroupFBatch));
		myCudaMalloc((void**) &S, VS.size() * sizeof(SiteBatch));
		myCudaMalloc((void**) &H, VH.size() * sizeof(BATCH_TYPE));
		myCudaMalloc((void**) &BS, batchScore.size() * sizeof(double));
		myCudaMemcpyH2D(GI, &VGI[0], VGI.size() * sizeof(GroupIBatch));
		myCudaMemcpyH2D(GF, &VGF[0], VGF.size() * sizeof(GroupFBatch));
		myCudaMemcpyH2D(S, &VS[0], VS.size() * sizeof(SiteBatch));
		myCudaMemcpyH2D(H, &VH[0], VH.size() * sizeof(BATCH_TYPE));
		myCudaMemcpyH2D(BS, &batchScore[0], batchScore.size() * sizeof(double));
		//for (auto e: VH) printf("%x ",e);
	}

	~Tripartition(){
		if (DeletedFlag) return;
		myCudaFree(GI);
		myCudaFree(GF);
		myCudaFree(S);
		myCudaFree(H);
		myCudaFree(BS);
	}

	Tripartition (Tripartition && T): GI(T.GI), GF(T.GF), S(T.S), H(T.H), BS(T.BS), n(T.n), kc(T.kc), 
			color(move(T.color)), batchScore(move(T.batchScore)), todo(move(T.todo)){
		T.DeletedFlag = true;
	}

    Tripartition& operator= ( Tripartition && ) = delete;
    Tripartition( const Tripartition & ) = delete;
    Tripartition& operator= ( const Tripartition & ) = delete;

	void update(int x, int i){
		int y = color[i];
		cudaUpdate(GI, S, H, n, x, y, i, kc, BATCH);
		color[i] = x;
	}

	score_t score(){
		cudaScore(GI, GF, S, BS, kc, BATCH);
		myCudaMemcpyD2H(&batchScore[0], BS, kc * sizeof(double));
		score_t result = 0.0;
		for (double s: batchScore) result += s;
		return result;
	}

	#ifdef THREAD_POOL
	void updatePart(int part, int x, int i){
		ThreadPool::gpuWork = [&](queue<score_t>& Q)->void{gpuWork(Q);};
		int y = color[i];
		todo.push_back(x);
		todo.push_back(y);
		todo.push_back(i);
		todo.push_back(0);
		color[i] = x;
	}

	score_t scorePart(int part){
		ThreadPool::gpuWork = [&](queue<score_t>& Q)->void{gpuWork(Q);};
		if (todo.size() == 0){
			todo.push_back(-1);
			todo.push_back(-1);
			todo.push_back(-1);
			todo.push_back(1);
		}
		else todo.back()++;
		return 0;
	}

	void gpuWork(queue<score_t>& Q){
		int tot = 0;
		for (int i = 0; i < todo.size(); i += 4 * TAPE_SIZE){
			const int tapeSize = min(4 * TAPE_SIZE, (int) todo.size() - i);
			myCudaMemcpyH2C(&todo[i], tapeSize * sizeof(short));
			cudaWork(GI, GF, S, BS, H, n, kc, BATCH, tapeSize);
			int cnt = 0;
			for (int j = 0; j < tapeSize; j += 4){
				if (todo[i+j+3] > 0) cnt++;
			}
			myCudaMemcpyD2H(&batchScore[0], BS, cnt * kc * sizeof(double));
			for (int j = 0, t = 0; j < tapeSize; j += 4){
				if (todo[i+j+2] != -1) {Q.push(0); tot++;} 
				if (todo[i+j+3] > 0){
					score_t sum = 0;
					for (int tMax = t + kc; t < tMax; t++) sum += batchScore[t];
					for (int x = 0; x < todo[i+j+3]; x++) Q.push(sum);
				}
			}
		}
		todo.clear();
	}
	#endif
};

================================================
FILE: src/caster-pair.cpp
================================================
#define DRIVER_VERSION "6"

/* CHANGE LOG
 * 6: Bug fix
 * 5: Final score normalization & Switching default objective
 * 4: Option for objective functions
 * 3: Option for no smart-pairing
 * 2: Updating input file parser
 * 1: Modified the logic in parsing FASTA names
 */

#include<iostream>
#include<fstream>
#include<unordered_map>
#include<unordered_set>
#include<cstdio>
#include<cstdlib>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<random>
#include<thread>
#include<mutex>

#define BLOCK_BOOTSTRAP

//#define LARGE_DATA
#ifdef LARGE_DATA
typedef long double score_t;
typedef long long count_t;
#else
typedef double score_t;
typedef int count_t;
#endif

#include "sequence-pair.hpp"
#include "algorithms.hpp"
#include "sequtils.hpp"

using namespace std;

int GENE_ID = 0;

struct Workflow {
    MetaAlgorithm meta;
    TripartitionInitializer& tripInit = meta.tripInit;

    vector<string>& names = meta.names;
    unordered_map<string, int>& name2id = meta.name2id;

    void addName(const string& name) {
        if (name2id.count(name) == 0) {
            name2id[name] = names.size();
            names.push_back(name);
        }
    }

    static int infoCount(const array<int, 4> &cnt){
        int result = 0;
        for (int j = 0; j < 4; j++) {
            if (cnt[j] >= 2) result++;
        }
        return result;
    }

    static array<int, 4> add(const array<int, 4> &a, const array<int, 4> &b){
        array<int, 4> result;
        for (int j = 0; j < 4; j++) {
            result[j] = a[j] + b[j];
        }
        return result;
    }

    static int sum(const array<int, 4> &cnt){
        int result = 0;
        for (int j = 0; j < 4; j++) {
            result += cnt[j];
        }
        return result;
    }

    void buildGeneSeq(TripartitionInitializer::Gene::Initializer &gene, const vector<int> &ind2species, size_t pos, size_t nSite, size_t offset){
        int nInd = ind2species.size();
        array<size_t, 4> cnt = {};
        for (int iInd = 0; iInd < nInd; iInd++) {
            size_t pSeq = pos + iInd * offset;
            for (size_t iSite = 0; iSite < nSite; iSite++) {
                tripInit.seq.add(pSeq + iSite, cnt);
            }
            gene.species2ind[ind2species[iInd]].push_back(iInd);
            gene.ind2seq[iInd] = pSeq;
        }
    }

    void formatGene(const vector<int> &ind2species, size_t pos, size_t nSite, size_t offset, double p) {
        int nInd = ind2species.size(), nSpecies = names.size(), nKernal = nSite, nRep = 0;
        TripartitionInitializer::Gene::Initializer gene(nInd, nSpecies, nSite, nKernal, nRep);
        buildGeneSeq(gene, ind2species, pos, nSite, offset);
        gene.pq = p * (1 - p);
        tripInit.genes.emplace_back(gene);
    }

    void read(const string &file, const string &fileFormat, const string &seqFormat) {
        AlignmentParser AP(file, fileFormat, seqFormat), AP2(file, fileFormat, seqFormat);
        while (AP.nextAlignment()){
            vector<bool> invariants;
            AP2.nextAlignment();
            long long nSites = AP.getLength();
            long long nChunk = (nSites + ARG.getIntArg("chunk") - 1) / ARG.getIntArg("chunk");
            long long d = ARG.getIntArg("pairdist");
			int objective = ARG.getIntArg("objective");
            vector<vector<pair<long long, long long> > > sitepairs(nChunk), sitepairsRY(nChunk);
            vector<double> piAC, piAG, piAT;
            vector<bool> useRY;
			int n = 0;
            long long offset = 0;
            {
                vector<array<unsigned short, 4> > freq;
                freq.resize(nSites);
                while (AP.nextSeq()) {
                    addName(meta.mappedname(AP.getName()));
                    string seq = AP.getSeq();
					n++;
                    for (long long i = 0; i < nSites; i++) {
                        switch (seq[i]) {
                            case 'A': freq[i][0]++; break;
                            case 'C': freq[i][1]++; break;
                            case 'G': freq[i][2]++; break;
                            case 'T': freq[i][3]++; break;
                        }
                    }
                }
                for (long long i = 0; i < nChunk; i++){
                    long long s = i * nSites / nChunk, t = (i + 1) * nSites / nChunk;
                    long long prev[7] = {-1 << 30, -1 << 30, -1 << 30, -1 << 30, -1 << 30, -1 << 30, -1 << 30};
                    long long sumFreq[4] = {};
					vector<int> cnts(t - s);
					vector<bool> singletons(t - s);
					long long cnt4 = 0, cnt1234 = 0;
                    for (long long j = s; j < t; j++){
                        int cnt = 0;
                        bool singleton = false;
                        for (int k = 0; k < 4; k++) {
                            if (freq[j][k] > 0) cnt++;
                            if (freq[j][k] == 1) singleton = true;
                            sumFreq[k] += freq[j][k];
                        }
                        if (cnt > 2) singleton = false;
						if (cnt >= 4) cnt4++;
						if (cnt >= 1) cnt1234++;
                        if (cnt == 4 && !singleton) cnt = 5;
                        cnts[j - s] = cnt;
						singletons[j - s] = singleton;
                        if (cnt == 0) continue;
                        if (objective == 3 && n >= 20 && d > 0){
                            long long pj = prev[cnt];
                            if (pj + d >= j && !(cnt == 1 && singletons[pj - s]) && !(cnts[pj - s] == 1 && singleton) && !(cnt == 1 && cnts[pj - s] == 1)) {
                                sitepairsRY[i].emplace_back(pj, j);
                                if (cnt < 5 && cnts[pj - s] < 5) sitepairs[i].emplace_back(pj, j);
                            }
                            // prev[cnt - 1] = prev[cnt] = prev[cnt + 1] = j;
							if (cnt > 2) prev[cnt] = j;
							else prev[1] = prev[2] = j;
                        }
                        else {
                            if (j != s && !(cnt == 1 && singletons[j - 1 - s]) && !(cnts[j - 1 - s] == 1 && singleton) && !(cnt == 1 && cnts[j - 1 - s] == 1)){
								sitepairsRY[i].emplace_back(j - 1, j);
								sitepairs[i].emplace_back(j - 1, j);
							}
                        }
                    }
					double r = (n - 1) / 60.0;
					if (objective == 1 || (objective == 3 && n < 20 && cnt4 > cnt1234 * r * r * r)) sitepairs[i].clear();
                    double totalFreq = sumFreq[0] + sumFreq[1] + sumFreq[2] + sumFreq[3];
                    piAC.push_back((sumFreq[0] + sumFreq[1]) / totalFreq);
                    piAG.push_back((sumFreq[0] + sumFreq[2]) / totalFreq);
                    piAT.push_back((sumFreq[0] + sumFreq[3]) / totalFreq);
                    offset += sitepairsRY[i].size() + 2 * sitepairs[i].size();
                }
            }

            long long pos = tripInit.seq.len();
            vector<int> ind2species;
            while (AP2.nextSeq()) {
                ind2species.push_back(name2id[meta.mappedname(AP2.getName())]);
                string seq = AP2.getSeq();
                for (long long i = 0; i < nChunk; i++){
                    for (const pair<long long, long long> &e: sitepairsRY[i]) tripInit.seq.append<true, false, true, false>(seq[e.first], seq[e.second]);
                    for (const pair<long long, long long> &e: sitepairs[i]) tripInit.seq.append<true, true, false, false>(seq[e.first], seq[e.second]);
                    for (const pair<long long, long long> &e: sitepairs[i]) tripInit.seq.append<true, false, false, true>(seq[e.first], seq[e.second]);
                }
            }
            for (int i = 0; i < nChunk; i++) {
                if (sitepairsRY[i].size()){
					formatGene(ind2species, pos, sitepairsRY[i].size(), offset, piAG[i]);
					pos += sitepairsRY[i].size();
                }
				if (sitepairs[i].size()){
                    formatGene(ind2species, pos, sitepairs[i].size(), offset, piAC[i]);
                    pos += sitepairs[i].size();
                    formatGene(ind2species, pos, sitepairs[i].size(), offset, piAT[i]);
                    pos += sitepairs[i].size();
                }
            }
        }
    }

    Workflow(int argc, char** argv){
        meta.initialize(argc, argv);
        if (ARG.getStringArg("root") != "") addName(ARG.getStringArg("root"));
        init();
    }

    void init(){
        tripInit.nThreads = meta.nThreads;

        string fileFormat = ARG.getStringArg("format");
        if (fileFormat != "auto" && fileFormat != "fasta" && fileFormat != "phylip" && fileFormat != "list"){
            cerr << "Failed to parse format named '" << fileFormat << "'\n";
            exit(1);
        }
        read(ARG.getStringArg("input"), fileFormat, "NA");
        tripInit.nSpecies = names.size();
    }
};

int main(int argc, char** argv){
    ARG.setProgramName("caster-pair", "Coalescence-aware Alignment-based Species Tree EstimatoR (Pair)");
    ARG.addStringArg('f', "format", "auto", "Input file type, fasta: one fasta file for the whole alignment, list: a txt file containing a list of FASTA files, phylip: a phylip file for the whole alignment, auto: detect format automatically", true);
    ARG.addIntArg(0, "chunk", 10000, "The chunk size of each local region for parameter estimation");
    ARG.addIntArg(0, "pairdist", 20, "The distance for pairing sites (0 for strict neighbor pairing)");
    ARG.addIntArg(0, "objective", 1, "Objective function, 1:RY only, 2: RY+WS+KM, 3: auto-select");

    Workflow WF(argc, argv);
	ARG.getStringArg("annotation") = "BootstrapSupport";

    LOG << "#Base: " << WF.meta.tripInit.seq.len() << endl;
    auto res = WF.meta.run();
    LOG << "Normalized score: " << (double) res.first / 4 << endl;
    return 0;
}

================================================
FILE: src/caster-site.cpp
================================================
#define DRIVER_VERSION "6"

/* CHANGE LOG
 * 6: Fix corner case bug
 * 5: Final score normalization & Updating Eqfreq
 * 4: Updating Eqfreq calculation
 * 3: Updating input file parser
 * 2: Adding branch length functionality
 * 1: Modified the logic in parsing FASTA names 
 */

#include<iostream>
#include<fstream>
#include<unordered_map>
#include<unordered_set>
#include<cstdio>
#include<cstdlib>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<random>
#include<thread>
#include<mutex>

#define BLOCK_BOOTSTRAP

//#define CUSTOMIZED_ANNOTATION_TERMINAL_LENGTH
#ifndef CUSTOMIZED_ANNOTATION_TERMINAL_LENGTH
#define CUSTOMIZED_ANNOTATION_LENGTH
#endif

//#define LARGE_DATA
#ifdef LARGE_DATA
typedef long double score_t;
typedef long long count_t;
#else
typedef double score_t;
typedef int count_t;
#endif

#include "sequence.hpp"
#include "algorithms.hpp"
#include "sequtils.hpp"

using namespace std;

int GENE_ID = 0;

struct Workflow {
    MetaAlgorithm meta;
    TripartitionInitializer& tripInit = meta.tripInit;

    vector<string>& names = meta.names;
    unordered_map<string, int>& name2id = meta.name2id;

    void addName(const string& name) {
        if (name2id.count(name) == 0) {
            name2id[name] = names.size();
            names.push_back(name);
        }
    }

    static int infoCount(const array<int, 4> &cnt){
        int result = 0;
        for (int j = 0; j < 4; j++) {
            if (cnt[j] >= 2) result++;
        }
        return result;
    }

    static array<int, 4> add(const array<int, 4> &a, const array<int, 4> &b){
        array<int, 4> result;
        for (int j = 0; j < 4; j++) {
            result[j] = a[j] + b[j];
        }
        return result;
    }

    static int sum(const array<int, 4> &cnt){
        int result = 0;
        for (int j = 0; j < 4; j++) {
            result += cnt[j];
        }
        return result;
    }

    void buildGeneSeq(TripartitionInitializer::Gene::Initializer &gene, const vector<int> &ind2species, size_t pos, size_t nSite, size_t offset, const array<double, 4> &eqfreq){
        int nInd = ind2species.size();
        for (int iInd = 0; iInd < nInd; iInd++) {
            size_t pSeq = pos + iInd * offset;
            gene.species2ind[ind2species[iInd]].push_back(iInd);
            gene.ind2seq[iInd] = pSeq;
        }
        for (int j = 0; j < 4; j++) {
            gene.pi[j] = eqfreq[j];
        }
    }

    void formatGene(const vector<int> &ind2species, size_t pos, size_t nSite, size_t offset, const array<double, 4> &eqfreq) {
        int nInd = ind2species.size(), nSpecies = names.size(), nKernal = nSite, nRep = 0;
        TripartitionInitializer::Gene::Initializer gene(nInd, nSpecies, nSite, nKernal, nRep);
        buildGeneSeq(gene, ind2species, pos, nSite, offset, eqfreq);
        tripInit.genes.emplace_back(gene);
    }

    void read(const string &file, const string &fileFormat, const string &seqFormat) {
        AlignmentParser AP(file, fileFormat, seqFormat), AP2(file, fileFormat, seqFormat);
        while (AP.nextAlignment()){
            AP2.nextAlignment();
            long long nSites = AP.getLength();
            long long nChunk = (nSites + ARG.getIntArg("chunk") - 1) / ARG.getIntArg("chunk");
            vector<vector<long long> > sites(nChunk);
            vector<array<double, 4> > eqfreq;
            long long offset = 0;
            {
                vector<array<unsigned short, 4> > freq;
                freq.resize(AP.getLength());
                while (AP.nextSeq()) {
                    addName(meta.mappedname(AP.getName()));
                    string seq = AP.getSeq();
                    for (size_t i = 0; i < seq.size(); i++) {
                        switch (seq[i]) {
                            case 'A': freq[i][0]++; break;
                            case 'C': freq[i][1]++; break;
                            case 'G': freq[i][2]++; break;
                            case 'T': freq[i][3]++; break;
                        }
                    }
                }
                for (long long i = 0; i < nChunk; i++) {
                    long long s = i * nSites / nChunk, t = (i + 1) * nSites / nChunk;
                    long long sumFreq[4] = {};
                    for (long long j = s; j < t; j++) {
                        for (int k = 0; k < 4; k++) {
                            sumFreq[k] += freq[j][k];
                        }
                        #ifdef CUSTOMIZED_ANNOTATION_TERMINAL_LENGTH
                        sites[i].push_back(j);
                        #else
                        if (freq[j][0] + freq[j][2] >= 2 && freq[j][1] + freq[j][3] >= 2) sites[i].push_back(j);
                        #endif
                    }
                    offset += sites[i].size();
                    double total = sumFreq[0] + sumFreq[1] + sumFreq[2] + sumFreq[3];
                    if (total > 0) eqfreq.push_back({ sumFreq[0] / total, sumFreq[1] / total, sumFreq[2] / total, sumFreq[3] / total });
					else eqfreq.push_back({ 0.25, 0.25, 0.25, 0.25 });
                }
            }
            {
                vector<int> ind2species;
                size_t pos = tripInit.seq.len();
                while (AP2.nextSeq()) {
                    ind2species.push_back(name2id[meta.mappedname(AP2.getName())]);
                    string seq = AP2.getSeq();
                    for (long long i = 0; i < nChunk; i++) {
                        for (long long j : sites[i]) tripInit.seq.append(seq[j]);
                    }
                }
                for (int i = 0; i < nChunk; i++) {
                    formatGene(ind2species, pos, sites[i].size(), offset, eqfreq[i]);
                    pos += sites[i].size();
                }
            }
        }
    }

    Workflow(int argc, char** argv){
        //string mappingFile;
        meta.initialize(argc, argv);
        if (ARG.getStringArg("root") != "") addName(ARG.getStringArg("root"));
        init();
    }

    void init(){
        tripInit.nThreads = meta.nThreads;

        string fileFormat = ARG.getStringArg("format");
        string seqFormat = (ARG.getIntArg("ambiguity")) ? "ambiguity" : "NA";
        if (fileFormat != "auto" && fileFormat != "fasta" && fileFormat != "phylip" && fileFormat != "list"){
            cerr << "Failed to parse format named '" << fileFormat << "'\n";
			exit(1);
        }
		read(ARG.getStringArg("input"), fileFormat, seqFormat);
        tripInit.nSpecies = names.size();
    }
};

int main(int argc, char** argv){
    ARG.setProgramName("caster-site", "Coalescence-aware Alignment-based Species Tree EstimatoR (Site)");
	ARG.addStringArg(0, "length", "SULength", "SULength: substitution-per-site unit; CULength: coalescent unit");
    ARG.addStringArg('f', "format", "auto", "Input file type, fasta: one fasta file for the whole alignment, list: a txt file containing a list of FASTA files, phylip: a phylip file for the whole alignment, auto (default): detect format automatically", true);
    ARG.addIntArg(0, "ambiguity", 0, "0 (default): ambiguity codes are treated as N, 1: ambiguity codes are treated as diploid unphased sites");
    ARG.addIntArg(0, "chunk", 10000, "The chunk size of each local region for parameter estimation");
    
    #ifdef CUSTOMIZED_ANNOTATION_TERMINAL_LENGTH
    cerr << "Warning: This version can be much slower and require much more memory than the regular version. You might want to compute the correct topology first and add branch lengths with this version on fix topology.\n";
    #endif

    Workflow WF(argc, argv);
	ARG.getStringArg("annotation") = "BootstrapSupport";

    LOG << "#Base: " << WF.meta.tripInit.seq.len() << endl;
    auto res = WF.meta.run();
    LOG << "Normalized score: " << (double) res.first / 4 << endl;
	return 0;
}


================================================
FILE: src/castles.hpp
================================================
#include<cmath>

struct CastlesNode{
    static length_t safe_div(length_t n, length_t d){
        if (d == 0) return 0.0;
        else return n / d;
    }

    static length_t lambertw(length_t x, length_t err = 1e-9){
        length_t L, U;
        if (x > exp(1.0)){
            L = 1.0;
            U = log(x);
        }
        else {
            L = -1;
            U = 1;
        }
        while (L + err < U && U - L > L * err){
            length_t M = (L + U) / 2.0;
            if (M * exp(M) < x) L = M;
            else U = M;
        }
        return L;
    }

    length_t edgeLengthChildOfRootSiblingLeaf, edgeLengthOtherwise;
    length_t leftEdgeLength, rightEdgeLength, siblingEdgeLength;

    CastlesNode(const CustomizedAnnotation &annot, length_t s = 1000, length_t ngts = 1000, int sulengthtype = 1){
        length_t LR_SO_quartetCnt = annot.ab_cd.quartetCnt, LR_SO_sumInternal = annot.ab_cd.sumInternalLength;
        length_t LR_SO_sumL = annot.ab_cd.sumLengthD, LR_SO_sumR = annot.ab_cd.sumLengthC, LR_SO_sumS = annot.ab_cd.sumLengthB, LR_SO_sumO = annot.ab_cd.sumLengthA;
        length_t LS_RO_quartetCnt = annot.ac_bd.quartetCnt, LS_RO_sumInternal = annot.ac_bd.sumInternalLength;
        length_t LS_RO_sumL = annot.ac_bd.sumLengthD, LS_RO_sumR = annot.ac_bd.sumLengthB, LS_RO_sumS = annot.ac_bd.sumLengthC, LS_RO_sumO = annot.ac_bd.sumLengthA;
        length_t LO_RS_quartetCnt = annot.ad_bc.quartetCnt, LO_RS_sumInternal = annot.ad_bc.sumInternalLength;
        length_t LO_RS_sumL = annot.ad_bc.sumLengthB, LO_RS_sumR = annot.ad_bc.sumLengthD, LO_RS_sumS = annot.ad_bc.sumLengthC, LO_RS_sumO = annot.ad_bc.sumLengthA;

        length_t num_m_gts = LR_SO_quartetCnt;
        length_t num_n_gts = LS_RO_quartetCnt + LO_RS_quartetCnt;
        length_t p_est = (num_m_gts - 0.5 * (1.0 + num_n_gts)) / (num_n_gts + num_m_gts + 1);
        length_t d_est = -log(1.0 - p_est);

        length_t lm_i = safe_div(LR_SO_sumInternal, LR_SO_quartetCnt);
        length_t ln_i = safe_div(LS_RO_sumInternal + LO_RS_sumInternal, LS_RO_quartetCnt + LO_RS_quartetCnt);
        length_t lm_a = safe_div(LR_SO_sumL, LR_SO_quartetCnt);
        length_t ln_a = safe_div(LS_RO_sumL + LO_RS_sumL, LS_RO_quartetCnt + LO_RS_quartetCnt);
        length_t lm_b = safe_div(LR_SO_sumR, LR_SO_quartetCnt);
        length_t ln_b = safe_div(LS_RO_sumR + LO_RS_sumR, LS_RO_quartetCnt + LO_RS_quartetCnt);
        length_t lm_c = safe_div(LR_SO_sumS, LR_SO_quartetCnt);
        length_t ln_c = safe_div(LS_RO_sumS + LO_RS_sumS, LS_RO_quartetCnt + LO_RS_quartetCnt);
        length_t lm_d = safe_div(LR_SO_sumO, LR_SO_quartetCnt);
        length_t ln_d = safe_div(LS_RO_sumO + LO_RS_sumO, LS_RO_quartetCnt + LO_RS_quartetCnt);

        length_t delta = safe_div(lm_i - ln_i, ln_i + 1.0 / s), l_est;

        if (delta > 0 && ln_i > 0) l_est = (delta + lambertw(-1.0 / 3.0 * exp(-delta - 1.0) * (2.0 * delta + 3.0)) + 1.0) * ln_i;
        else{
            delta = 1e-03;
            length_t l_lambert = (delta + lambertw(-1.0 / 3.0 * exp(-delta - 1.0) * (2.0 * delta + 3.0)) + 1.0) * ln_i;
            length_t threshold = log10(ngts);
            length_t w_mean = threshold * d_est, w_lambert = 1.0 / (threshold * d_est);
			if (sulengthtype == 1) l_est = (w_mean * lm_i + w_lambert * l_lambert) / (w_mean + w_lambert);
			else l_est = lm_i;
        }
        length_t mu1_est = l_est / d_est;
        
        length_t l_a_est = ln_a + (mu1_est * (d_est - p_est) + (lm_a - ln_a) * (1.0 - 2.0 / 3.0 * (1.0 - p_est))) / (1.0 - 4.0 / 5.0 * (1.0 - p_est)) - l_est;
        length_t l_b_est = ln_b + (mu1_est * (d_est - p_est) + (lm_b - ln_b) * (1.0 - 2.0 / 3.0 * (1.0 - p_est))) / (1.0 - 4.0 / 5.0 * (1.0 - p_est)) - l_est;
        length_t l_c_est = ln_c - 1.0 / 3.0 * (2.0 - 1.0 / (p_est + 1.0)) * (lm_c - ln_c);
        length_t l_d_est = ln_d - 2.0 / 3.0 * (2.0 + 1.0 / p_est) * (lm_d - ln_d);

        edgeLengthChildOfRootSiblingLeaf = ((l_d_est > 0) ? l_d_est : 0); // TODO: replace zero with average terminal bl
        edgeLengthOtherwise = abs(l_est);
        leftEdgeLength = abs(l_a_est);
        rightEdgeLength = abs(l_b_est);
        siblingEdgeLength = abs(l_c_est);
    }
};

================================================
FILE: src/codonSplit.py
================================================
import sys

def split_codon_positions(input_fasta):
    with open(input_fasta, 'r') as infile, \
         open(input_fasta + ".pos1", 'w') as out1, \
         open(input_fasta + ".pos2", 'w') as out2, \
         open(input_fasta + ".pos3", 'w') as out3:

        sequence_id = None
        sequences = {}

        # Read the input FASTA file
        for line in infile:
            line = line.strip()
            if line.startswith('>'):
                sequence_id = line[1:]
                sequences[sequence_id] = ''
            else:
                sequences[sequence_id] += line

        # Split sequences into codon positions
        for seq_id, sequence in sequences.items():
            codon1 = []
            codon2 = []
            codon3 = []

            for i in range(0, len(sequence), 3):
                if i < len(sequence):
                    codon1.append(sequence[i])
                if i + 1 < len(sequence):
                    codon2.append(sequence[i + 1])
                if i + 2 < len(sequence):
                    codon3.append(sequence[i + 2])

            codon1_seq = ''.join(codon1)
            codon2_seq = ''.join(codon2)
            codon3_seq = ''.join(codon3)

            # Write to the output files
            out1.write(f">{seq_id}_pos1\n{codon1_seq}\n")
            out2.write(f">{seq_id}_pos2\n{codon2_seq}\n")
            out3.write(f">{seq_id}_pos3\n{codon3_seq}\n")

# Run the function
split_codon_positions(sys.argv[1])


================================================
FILE: src/debug.cpp
================================================
#include "treeutils.hpp"

int main(){
    string s = "((((((((((((((((((TAEGU:0.042517,GEOFO:0.036656)1.000000:0.066334,CORBR:0.033967)1.000000:0.071515,MANVI:0.081597)1.000000:0.023207,ACACH:0.106500)1.000000:0.052243,(MELUN:0.068663,NESNO:0.045636)1.000000:0.051793)1.000000:0.003149,FALPE:0.097938)1.000000:0.004553,CARCR:0.067141)1.000000:0.004408,(((((PICPU:0.199928,MERNU:0.140702)0.992950:0.004658,BUCRH:0.132149)1.000000:0.006483,APAVI:0.134081)0.999794:0.004106,LEPDI:0.088891)1.000000:0.005531,COLST:0.161849)0.981887:0.003333)0.961321:0.001695,(((HALAL:0.006139,HALLE:0.006194)1.000000:0.046530,CATAU:0.035196)1.000000:0.005933,TYTAL:0.087578)0.998797:0.001288)1.000000:0.008523,(CHAVO:0.079614,BALRE:0.075611)0.998466:0.002263)0.536554:0.000186,(((((((EGRGA:0.070778,PELCR:0.052009)1.000000:0.004303,NIPNI:0.051311)1.000000:0.005794,PHACA:0.083001)1.000000:0.007294,((PYGAD:0.012740,APTFO:0.009195)1.000000:0.038119,FULGL:0.041360)1.000000:0.002796)1.000000:0.006869,GAVST:0.054400)1.000000:0.004917,(PHALE:0.071653,EURHE:0.131300)1.000000:0.007244)0.647633:0.001247,OPHHO:0.097300)0.424196:0.000190)0.438111:0.000357,((CHAPE:0.103963,CALAN:0.136451)1.000000:0.061501,CAPCA:0.086462)1.000000:0.008538)0.526540:0.001528,((TAUER:0.091219,CHLUN:0.091803)0.998352:0.001732,CUCCA:0.142809)0.999038:0.003587)0.969343:0.001459,(((PODCR:0.076110,PHORU:0.033127)1.000000:0.042716,COLLI:0.121842)0.503534:0.000723,(MESUN:0.110408,PTEGU:0.087200)1.000000:0.006877)0.995149:0.001703)1.000000:0.028403,(TINMA:0.178284,STRCA:0.132000)1.000000:0.074699)1.000000:0.029143,ANAPL:0.144782)1.000000:0.008008,MELGA:0.064782),GALGA);";
    Tree t(s);
    cerr << t.newick() << endl;
    BinaryTree bt(t);
    cerr << bt.newick() << endl;
    vector<BinaryTree> bts = BinaryTree::text2trees(s + s + s);
    cerr << bts.size() << endl;
}

================================================
FILE: src/dstar-branch-merge-diag.cpp
================================================
#define DRIVER_VERSION "0"

#include<iostream>
#include<fstream>
#include<sstream>
#include<unordered_map>
#include<cstdlib>
#include<cstring>
#include<vector>
#include<array>

using namespace std;

struct Row{
	double abba, baba, bbaa;
};

struct Birow{
	double dstarbranch;
	bool directed;
};

const string HELP = R"V0G0N(Merge D* Branch Outputs & Take Diagnal Minimum
dstar-branch-merge-diag TSV_FILE1 [ TSV_FILE2 TSV_FILE3 ... ]
dstar-branch-merge-diag FILE_LIST

TSV_FILE1: output file of dstar-branch
TSV_FILE2: another output file for the same species tree
FILE_LIST: a list of dstar-branch tsv files in a list file, one line per each tsv file

outputs:
dstar-branch.merged.tsv: merged results
dstar-branch.merged.diag.tsv: merged results taking diagnal mininum

example:
dstar-branch-merge-diag chr1.tsv chr2.tsv chr3.tsv
dstar-branch-merge-diag chr_tsv_list.txt
)V0G0N";

int main(int argc, char *argv[])
{
    if (argc == 1){
		cerr << HELP;
		return 0;
	}
	
	bool isTsv = true;
	vector<string> files;
	string data, src, tgt, abba, baba, bbaa, dstar, outgroup, direction;
	vector<Row> rows;
	unordered_map<string, unordered_map<string, Birow> > single, multiple;
	
	if (argc == 2) {
		string line;
		ifstream fin(argv[1]);
		getline(fin, line);
		stringstream sline(line);
		if (isTsv && !(sline >> data && data == "data")) isTsv = false;
		if (isTsv && !(sline >> src && src == "src")) isTsv = false;
		if (isTsv && !(sline >> tgt && tgt == "tgt")) isTsv = false;
		if (isTsv && !(sline >> abba && abba == "abba")) isTsv = false;
		if (isTsv && !(sline >> baba && baba == "baba")) isTsv = false;
		if (isTsv && !(sline >> bbaa && bbaa == "bbaa")) isTsv = false;
		if (isTsv && !(sline >> dstar && dstar == "dstar")) isTsv = false;
		if (isTsv && !(sline >> outgroup && outgroup == "outgroup")) isTsv = false;
		if (isTsv && !(sline >> direction && direction == "direction")) isTsv = false;
	}

	if (isTsv) {
		for (int i = 1; i < argc; i++) files.push_back(argv[i]);
	}
	else {
		string line;
		ifstream fin(argv[1]);
		while(getline(fin, line)) files.push_back(line);
	}

	{
		ifstream fin(files[0]);
		fin >> data >> src >> tgt >> abba >> baba >> bbaa >> dstar >> outgroup >> direction;
		while (fin >> data){
			Row r;
			fin >> src >> tgt >> r.abba >> r.baba >> r.bbaa >> dstar >> outgroup >> direction;
			rows.push_back(r);
		}
	}
	
	for (int i = 1; i < files.size(); i++){
		ifstream fin(files[i]);
		fin >> data >> src >> tgt >> abba >> baba >> bbaa >> dstar >> outgroup >> direction;
		for (int j = 0; j < rows.size(); j++){
			Row r;
			fin >> data >> src >> tgt >> r.abba >> r.baba >> r.bbaa >> dstar >> outgroup >> direction;
			rows[j].abba += r.abba;
			rows[j].baba += r.baba;
			rows[j].bbaa += r.bbaa;
		}
	}
	
	{
		ifstream fin(files[0]);
		ofstream fout("dstar-branch.merged.tsv");
		fin >> data >> src >> tgt >> abba >> baba >> bbaa >> dstar >> outgroup >> direction;
		fout << "src" << "\t" << "tgt" << "\t" << "abba" << "\t" << "baba" << "\t" << "bbaa" << "\t" << "dstar" << "\t" << "dstarbranch" << "\t" << "outgroup" << "\t" << "direction" << endl;
		for (int j = 0; j < rows.size(); j++){
			fin >> data >> src >> tgt >> abba >> baba >> bbaa >> dstar >> outgroup >> direction;
			Birow br;
			double rdstar = (rows[j].abba - rows[j].baba) / (rows[j].abba + rows[j].baba + rows[j].bbaa);
			br.dstarbranch = max(rdstar, 0.0);
			br.directed = (direction == "directed");
			fout << src << "\t" << tgt << "\t" << rows[j].abba << "\t" << rows[j].baba << "\t" << rows[j].bbaa << "\t" << rdstar << "\t" << br.dstarbranch << "\t" << outgroup << "\t" << direction << endl;
			if (outgroup == "single") single[src][tgt] = br;
			else multiple[src][tgt] = br;
		}
	}
	
	{
		ifstream fin(files[0]);
		ofstream fout("dstar-branch.merged.diag.tsv");
		fin >> data >> src >> tgt >> abba >> baba >> bbaa >> dstar >> outgroup >> direction;
		fout << "src" << "\t" << "tgt" << "\t" << "dstarbranch" << "\t" << "outgroup" << "\t" << "direction" << endl;
		for (int j = 0; j < rows.size(); j++){
			fin >> data >> src >> tgt >> abba >> baba >> bbaa >> dstar >> outgroup >> direction;
			Birow br1 = (outgroup == "single") ? single[src][tgt] : multiple[src][tgt];
			Birow br2 = (outgroup == "single") ? single[tgt][src] : multiple[tgt][src];
			direction = (br1.directed && br2.directed) ? "bidirected" : "unknown";
			fout << src << "\t" << tgt << "\t" << min(br1.dstarbranch, br2.dstarbranch) << "\t" << outgroup << "\t" << direction << endl;
		}
	}
	
    return 0;
}

================================================
FILE: src/dstar-branch.cpp
================================================
#define DRIVER_VERSION "1"

#include<iostream>
#include<fstream>
#include<sstream>
#include<unordered_map>
#include<cstdlib>
#include<cstring>
#include<vector>
#include<array>
#include<thread>

using namespace std;

struct Tree{
    struct Node{
        bool isLeaf = true;
        Node *lc = nullptr, *rc = nullptr;
        string label;

        Node(const string &nw, int &i){
            if (nw[i] == '('){
                isLeaf = false;
                lc = new Node(nw, ++i);
                while (nw[i] != ',') i++;
                rc = new Node(nw, ++i);
                while (nw[i] != ')') i++;
            }
            else{
                int j = i;
                while (nw[i] != ':' && nw[i] != ',' && nw[i] != ')') i++;
                label = nw.substr(j, i-j); 
            }
        }

        void print(ostream& fout){
            if (!isLeaf){
                fout << '(';
                lc->print(fout);
                fout << ',';
                rc->print(fout);
                fout << ')';
            }
            fout << label;
        }

        void addLabel(int &cnt){
            if (isLeaf) return;
            lc->addLabel(cnt);
            label = string("clade") + to_string(++cnt);
            rc->addLabel(cnt);
        }

        ~Node(){
            if (isLeaf){
                delete lc;
                delete rc;
            }
        }
    } *rootNode, *ingroupNode, *outgroupNode;

    struct Instruction{
        struct Unit{
            Node* src = nullptr;
            double abbaS = 0, babaS = 0, bbaaS = 0;
            double abbaM = 0, babaM = 0, bbaaM = 0;

            Unit operator+ (const Unit &o) const{
                Unit res;
                res.abbaS = abbaS + o.abbaS;
                res.babaS = babaS + o.babaS;
                res.bbaaS = bbaaS + o.bbaaS;
                res.abbaM = abbaM + o.abbaM;
                res.babaM = babaM + o.babaM;
                res.bbaaM = bbaaM + o.bbaaM;
                return res;
            }
        };

        Node *tgt1, *tgt2, *src, *ingroup;
        bool abnormal = false, neighbor = false;
        vector<Unit> output;

        void print(ostream &fout, const string &prefix){
            for (int i = 0; i < output.size(); i++){
                if (abnormal){
                    fout << prefix << "\t" << output[i].src->label << "\t" << tgt1->label << "\t" << output[i].abbaS << "\t" << output[i].babaS << "\t" << output[i].bbaaS 
                        << "\t" << (output[i].abbaS - output[i].babaS) / (output[i].abbaS + output[i].babaS + output[i].bbaaS) << "\t" << "single" << "\t" << "undirected" << endl;
                    fout << prefix << "\t" << output[i].src->label << "\t" << tgt1->label << "\t" << output[i].abbaM << "\t" << output[i].babaM << "\t" << output[i].bbaaM 
                        << "\t" << (output[i].abbaM - output[i].babaM) / (output[i].abbaM + output[i].babaM + output[i].bbaaM) << "\t" << "multiple" << "\t" << "undirected" << endl;
                }
                else {
                    string direction = (neighbor && i == output.size() - 1) ? "undirected" : "directed";
                    fout << prefix << "\t" << output[i].src->label << "\t" << tgt1->label << "\t" << output[i].abbaS << "\t" << output[i].babaS << "\t" << output[i].bbaaS 
                        << "\t" << (output[i].abbaS - output[i].babaS) / (output[i].abbaS + output[i].babaS + output[i].bbaaS) << "\t" << "single" << "\t" << direction << endl;
                    fout << prefix << "\t" << output[i].src->label << "\t" << tgt2->label << "\t" << output[i].babaS << "\t" << output[i].abbaS << "\t" << output[i].bbaaS 
                        << "\t" << (output[i].babaS - output[i].abbaS) / (output[i].abbaS + output[i].babaS + output[i].bbaaS) << "\t" << "single" << "\t" << direction << endl;
                    fout << prefix << "\t" << output[i].src->label << "\t" << tgt1->label << "\t" << output[i].abbaM << "\t" << output[i].babaM << "\t" << output[i].bbaaM 
                        << "\t" << (output[i].abbaM - output[i].babaM) / (output[i].abbaM + output[i].babaM + output[i].bbaaM) << "\t" << "multiple" << "\t" << direction << endl;
                    fout << prefix << "\t" << output[i].src->label << "\t" << tgt2->label << "\t" << output[i].babaM << "\t" << output[i].abbaM << "\t" << output[i].bbaaM 
                        << "\t" << (output[i].babaM - output[i].abbaM) / (output[i].abbaM + output[i].babaM + output[i].bbaaM) << "\t" << "multiple" << "\t" << direction << endl;
                }
            }
        }
    };

    Tree(const string &nw){
        int i = 0;
        rootNode = new Node(nw, i);
        if (rootNode->lc->isLeaf){
            ingroupNode = rootNode->rc;
            outgroupNode = rootNode->lc;
        }
        else{
            ingroupNode = rootNode->lc;
            outgroupNode = rootNode->rc;
        }
        int cnt = 0;
        ingroupNode->lc->addLabel(cnt);
        ingroupNode->rc->addLabel(cnt);
    }

    static Instruction createInstruction(Node *ingroup, Node *tgt1, Node *tgt2, Node *src, bool neighbor, bool abnormal){
        Instruction ins;
        ins.ingroup = ingroup;
        ins.tgt1 = tgt1;
        ins.tgt2 = tgt2;
        ins.src = src;
        ins.neighbor = neighbor;
        ins.abnormal = abnormal;
        return ins;
    }

    static void createJobTgt(vector<Instruction> &jobs, Node *ingroup, Node *tgt, Node *src, bool neighbor){
        if (tgt->isLeaf) return;
        jobs.push_back(createInstruction(ingroup, tgt->lc, tgt->rc, src, neighbor, false));
        createJobTgt(jobs, ingroup, tgt->lc, src, false);
        createJobTgt(jobs, ingroup, tgt->rc, src, false);
    }

    static void createJobIngroup(vector<Instruction> &jobs, Node *ingroup){
        if (ingroup->isLeaf) return;
        createJobTgt(jobs, ingroup, ingroup->lc, ingroup->rc, true);
        createJobTgt(jobs, ingroup, ingroup->rc, ingroup->lc, true);
        if (!ingroup->lc->isLeaf){
            jobs.push_back(createInstruction(ingroup, ingroup->rc, ingroup->lc->lc, ingroup->lc->rc, true, true));
            jobs.push_back(createInstruction(ingroup, ingroup->rc, ingroup->lc->rc, ingroup->lc->lc, true, true));
        }
        if (!ingroup->rc->isLeaf){
            jobs.push_back(createInstruction(ingroup, ingroup->lc, ingroup->rc->lc, ingroup->rc->rc, true, true));
            jobs.push_back(createInstruction(ingroup, ingroup->lc, ingroup->rc->rc, ingroup->rc->lc, true, true));
        }
        createJobIngroup(jobs, ingroup->lc);
        createJobIngroup(jobs, ingroup->rc);
    }

    vector<Instruction> createJob(){
        vector<Instruction> jobs;
        createJobIngroup(jobs, ingroupNode);
        return jobs;
    }

    void print(ostream& fout){
        rootNode->print(fout);
        fout << ";\n";
    }

    ~Tree(){
        delete rootNode;
    }
};

struct DataType16{
    typedef unsigned short FreqType;
    typedef double EqFreqType;
    typedef double ScoreType;
    typedef unsigned long long CounterType;
};

struct DataType8{
    typedef unsigned char FreqType;
    typedef double EqFreqType;
    typedef double ScoreType;
    typedef unsigned int CounterType;
};

template<typename DataType> class DStarQuadrupartitionScorer{
public:
    typedef typename DataType::FreqType FreqType;
    typedef typename DataType::EqFreqType EqFreqType;
    typedef typename DataType::ScoreType ScoreType;
    typedef typename DataType::CounterType CounterType;

    struct Block{
        array<vector<FreqType>, 4> cnt0, cnt1, cnt2, cnt3;
        vector<array<EqFreqType, 4> > pi;
		int windowSize;
    };
    
private:
    inline static CounterType quadXXYY(CounterType x0, CounterType x1, CounterType x2, CounterType x3, CounterType y0, CounterType y1, CounterType y2, CounterType y3){
	    return x0 * x1 * y2 * y3 + y0 * y1 * x2 * x3;
    }

    static ScoreType scoreSite(int pos, const array<vector<FreqType>, 4> &cnt0, const array<vector<FreqType>, 4> &cnt1,
            const array<vector<FreqType>, 4> &cnt2, const array<vector<FreqType>, 4> &cnt3, const array<EqFreqType, 4> &pi){
        const EqFreqType A = pi[0], C = pi[1], G = pi[2], T = pi[3];
        const EqFreqType R = A + G, Y = C + T, R2 = A * A + G * G, Y2 = C * C + T * T;
        const FreqType a0 = cnt0[0][pos], c0 = cnt0[1][pos], g0 = cnt0[2][pos], t0 = cnt0[3][pos], r0 = a0 + g0, y0 = c0 + t0;
        const FreqType a1 = cnt1[0][pos], c1 = cnt1[1][pos], g1 = cnt1[2][pos], t1 = cnt1[3][pos], r1 = a1 + g1, y1 = c1 + t1;
        const FreqType a2 = cnt2[0][pos], c2 = cnt2[1][pos], g2 = cnt2[2][pos], t2 = cnt2[3][pos], r2 = a2 + g2, y2 = c2 + t2;
        const FreqType a3 = cnt3[0][pos], c3 = cnt3[1][pos], g3 = cnt3[2][pos], t3 = cnt3[3][pos], r3 = a3 + g3, y3 = c3 + t3;

        const CounterType rryy = quadXXYY(r0, r1, r2, r3, y0, y1, y2, y3);

        const CounterType aayy = quadXXYY(a0, a1, a2, a3, y0, y1, y2, y3);
        const CounterType ggyy = quadXXYY(g0, g1, g2, g3, y0, y1, y2, y3);
        const CounterType rrcc = quadXXYY(r0, r1, r2, r3, c0, c1, c2, c3);
        const CounterType rrtt = quadXXYY(r0, r1, r2, r3, t0, t1, t2, t3);
        
        const CounterType aacc = quadXXYY(a0, a1, a2, a3, c0, c1, c2, c3);
        const CounterType aatt = quadXXYY(a0, a1, a2, a3, t0, t1, t2, t3);
        const CounterType ggcc = quadXXYY(g0, g1, g2, g3, c0, c1, c2, c3);
        const CounterType ggtt = quadXXYY(g0, g1, g2, g3, t0, t1, t2, t3);
        
        return rryy * R2 * Y2 - (aayy + ggyy) * (R * R) * Y2 - (rrcc + rrtt) * R2 * (Y * Y)
            + (aacc + aatt + ggcc + ggtt) * (R * R) * (Y * Y);
    }

public:
    static ScoreType scoreInterval(int start, int end, const array<vector<FreqType>, 4> &cnt0, const array<vector<FreqType>, 4> &cnt1,
            const array<vector<FreqType>, 4> &cnt2, const array<vector<FreqType>, 4> &cnt3, const array<EqFreqType, 4> &pi){
        ScoreType res = 0;
        for (int i = start; i < end; i++) res += scoreSite(i, cnt0, cnt1, cnt2, cnt3, pi);
        return res;
    }
	
    static vector<ScoreType> dstar(int windowSize, const array<vector<FreqType>, 4> &cnt0, const array<vector<FreqType>, 4> &cnt1,
            const array<vector<FreqType>, 4> &cnt2, const array<vector<FreqType>, 4> &cnt3, const vector<array<EqFreqType, 4> > &pi){
        vector<ScoreType> res;
        for (int i = 0; i < cnt0[0].size(); i += windowSize){
			int j = (i + windowSize < cnt0[0].size()) ? i + windowSize : cnt0[0].size();
            res.push_back(scoreInterval(i, j, cnt0, cnt1, cnt2, cnt3, pi[i / windowSize]));
        }
        return res;
    }
	
	static CounterType quartetCnt(int start, int end, const array<vector<FreqType>, 4> &cnt0, const array<vector<FreqType>, 4> &cnt1,
            const array<vector<FreqType>, 4> &cnt2, const array<vector<FreqType>, 4> &cnt3){
		CounterType res = 0;
        for (int i = start; i < end; i++){
			CounterType s0 = cnt0[0][i] + cnt0[1][i] + cnt0[2][i] + cnt0[3][i];
			CounterType s1 = cnt1[0][i] + cnt1[1][i] + cnt1[2][i] + cnt1[3][i];
			CounterType s2 = cnt2[0][i] + cnt2[1][i] + cnt2[2][i] + cnt2[3][i];
			CounterType s3 = cnt3[0][i] + cnt3[1][i] + cnt3[2][i] + cnt3[3][i];
			res += s0 * s1 * s2 * s3;
		}
        return res;
	}
	
	static vector<CounterType> dstarQuartetCnt(int windowSize, const array<vector<FreqType>, 4> &cnt0, const array<vector<FreqType>, 4> &cnt1,
            const array<vector<FreqType>, 4> &cnt2, const array<vector<FreqType>, 4> &cnt3){
        vector<CounterType> res;
        for (int i = 0; i < cnt0[0].size(); i += windowSize){
			int j = (i + windowSize < cnt0[0].size()) ? i + windowSize : cnt0[0].size();
            res.push_back(quartetCnt(i, j, cnt0, cnt1, cnt2, cnt3));
        }
        return res;
    }

    static Block parseFreqs(const array<vector<FreqType>, 4> &f1, const array<vector<FreqType>, 4> &f2, 
            const array<vector<FreqType>, 4> &f3, const array<vector<FreqType>, 4> &f4, int start, int end, int windowSize){
        Block res;
        res.windowSize = windowSize;
        res.pi.resize((end - start + windowSize - 1) / windowSize);
        array<const array<vector<FreqType>, 4>*, 4> lst = {&f1, &f2, &f3, &f4};
        array<array<vector<FreqType>, 4>*, 4> cntlst = {&res.cnt0, &res.cnt1, &res.cnt2, &res.cnt3};
        for (int i = 0; i < 4; i++){
            const array<vector<FreqType>, 4> &f = *(lst[i]);
            array<vector<FreqType>, 4> &cnt = *(cntlst[i]);
            for (int k = 0; k < 4; k++) {
                for (int j = start; j < end; j++){
                    cnt[k].push_back(f[k][j]);
                    res.pi[(j - start) / windowSize][k] += f[k][j];
                }
            }
        }
        for (int i = 0; i < res.pi.size(); i++){
            EqFreqType sum = res.pi[i][0] + res.pi[i][1] + res.pi[i][2] + res.pi[i][3];
            for (int k = 0; k < 4; k++) res.pi[i][k] = (sum == 0) ? 0.25 : res.pi[i][k] / sum;
        }
        return res;
    }

    static string multiind(string input, string mapping = "", int intervalSize = 1000000, int windowSize = 10000, bool header = true)
    {
        string name[4];
        unordered_map<string, int> name2id;
        unordered_map<string, int> partname2id;
        if (mapping != ""){
            ifstream fmap(mapping);
            string idname, partname;
            while(fmap >> idname){
                fmap >> partname;
                if (!partname2id.count(partname)) {
                    if (partname != "-"){
                        name[partname2id.size()] = partname;
                        partname2id[partname] = partname2id.size();
                    }
                    else partname2id[partname] = -1;
                }
                name2id[idname] = partname2id[partname];
            }
        }
        ifstream fin(input);
        ostringstream fout;
        string line;
        int id, pos;
        array<array<vector<FreqType>, 4>, 4> freq;
        while (getline(fin, line)){
            if (line[0] == '>'){
                if (!name2id.count(line.substr(1))) {
                    name[partname2id.size()] = line.substr(1);
                    partname2id[line.substr(1)] = partname2id.size();
                    name2id[line.substr(1)] = partname2id[line.substr(1)];
                }
                id = name2id[line.substr(1)];
                pos = 0;
            }
            else if (id != -1){
                for (int j = 0; j < line.size(); j++){
                    for (int k = 0; k < 4; k++){
                        if (pos + j >= freq[id][k].size()) freq[id][k].push_back(0); 
                    }
                    freq[id][0][pos + j] += (line[j] == 'A' || line[j] == 'a');
                    freq[id][1][pos + j] += (line[j] == 'C' || line[j] == 'c');
                    freq[id][2][pos + j] += (line[j] == 'G' || line[j] == 'g');
                    freq[id][3][pos + j] += (line[j] == 'T' || line[j] == 't'); 
                }
                pos += line.size();
            }
        }
        if (header) fout << "file\tpos\tc*ABBA\tc*BABA\tc*AABB\tD*\tQuartetCnt\n";
        else cerr << "file\tpos\tc*ABBA\tc*BABA\tc*AABB\tD*\tQuartetCnt\n";
        
        double total1 = 0, total2 = 0, total3 = 0;
        for (int pos = 0; pos < freq[0][0].size(); pos += intervalSize){
            int end = (pos + intervalSize < freq[0][0].size()) ? pos + intervalSize : freq[0][0].size();
            Block data = parseFreqs(freq[0], freq[1], freq[2], freq[3], pos, end, windowSize);
            vector<ScoreType> topology1 = dstar(windowSize, data.cnt0, data.cnt3, data.cnt1, data.cnt2, data.pi);
            vector<ScoreType> topology2 = dstar(windowSize, data.cnt1, data.cnt3, data.cnt0, data.cnt2, data.pi);
            vector<ScoreType> topology3 = dstar(windowSize, data.cnt2, data.cnt3, data.cnt0, data.cnt1, data.pi);
            vector<CounterType> quartetCnt = dstarQuartetCnt(windowSize, data.cnt0, data.cnt1, data.cnt2, data.cnt3);
            double sum1 = 0, sum2 = 0, sum3 = 0, qcnt = 0;
            for (int i = 0; i < topology1.size(); i++){
                sum1 += topology1[i];
                sum2 += topology2[i];
                sum3 += topology3[i];
                qcnt += quartetCnt[i];
            }
            fout << input << "\t" << pos << "\t" << sum1 << "\t" << sum2 << "\t" << sum3 << "\t" << (sum1 - sum2) / (sum1 + sum2 + sum3) << "\t" << qcnt << endl;
            total1 += sum1;
            total2 += sum2;
            total3 += sum3;
        }
        
        cerr << "(((" << name[0] << "," << name[1] << ")," << name[2] << ")," << name[3] << ");\n"; 
        cerr << "c*ABBA = " << total1 << " (" << name[1] << " and " << name[2] << ")\n";
        cerr << "c*BABA = " << total2 << " (" << name[0] << " and " << name[2] << ")\n";
        cerr << "c*AABB = " << total3 << " (" << name[0] << " and " << name[1] << ")\n";
        cerr << "D* = (c*ABBA - c*BABA) / (c*ABBA + c*BABA + c*AABB) = " << (total1 - total2) / (total1 + total2 + total3) << "\n";
        
        return fout.str();
    }
};

int WINDOW_SIZE = 10000;

template<typename FreqType> array<vector<FreqType>, 4>& operator+=(array<vector<FreqType>, 4>&a, const array<vector<unsigned short>, 4> &b){
    for (int i = 0; i < 4; i++){
        for (int j = 0; j < b[i].size(); j++){
            a[i][j] += b[i][j];
        }
    }
    return a;
}

unordered_map<string, string> namemap;

struct Algorithm{
    typedef DataType8 DataType;
    typedef DStarQuadrupartitionScorer<DataType> Scorer;

    vector<array<vector<unsigned short>, 4> > seqs;
    vector<string> names;
    unordered_map<string, int> name2id;
    int len, nWindow;
    array<vector<DataType::FreqType>, 4> outgroup;
    vector<array<DataType::EqFreqType, 4> > pi;

    static array<vector<unsigned short>, 4> string2seq(const string &s){
        array<vector<unsigned short>, 4> res;
        for (char c: s) res[0].push_back(c == 'A' || c == 'a');
        for (char c: s) res[1].push_back(c == 'C' || c == 'c');
        for (char c: s) res[2].push_back(c == 'G' || c == 'g');
        for (char c: s) res[3].push_back(c == 'T' || c == 't');
        return res;
    }

    void cntReset(array<vector<DataType::FreqType>, 4> &res){
        for (int i = 0; i < 4; i++){
            res[i].clear();
            res[i].resize(nWindow * WINDOW_SIZE, 0);
        }
    }

    void convert(array<vector<DataType::FreqType>, 4> &res, const array<vector<unsigned short>, 4> &a){
        cntReset(res);
        res += a;
    }

    void instructionCnt(Tree::Node *node, array<vector<DataType::FreqType>, 4> &cnt, Tree::Node *excluding){
        if (node == excluding) return;
        if (node->isLeaf) cnt += seqs[name2id[node->label]];
        else{
            instructionCnt(node->lc, cnt, excluding);
            instructionCnt(node->rc, cnt, excluding);
        }
    }

    int instructionScore(Tree::Node *node, array<vector<DataType::FreqType>, 4> &cnt, Tree::Instruction &ins, Scorer::Block &block){
        if (node->isLeaf) {
            convert(cnt, seqs[name2id[node->label]]);
            Tree::Instruction::Unit unit;
            for (int i = 0; i < nWindow; i++){
                unit.abbaS += Scorer::scoreInterval(i * WINDOW_SIZE, (i + 1) * WINDOW_SIZE, block.cnt1, block.cnt2, block.cnt0, outgroup, pi[i]);
                unit.babaS += Scorer::scoreInterval(i * WINDOW_SIZE, (i + 1) * WINDOW_SIZE, block.cnt0, block.cnt2, block.cnt1, outgroup, pi[i]);
                unit.bbaaS += Scorer::scoreInterval(i * WINDOW_SIZE, (i + 1) * WINDOW_SIZE, block.cnt0, block.cnt1, block.cnt2, outgroup, pi[i]);
                unit.abbaM += Scorer::scoreInterval(i * WINDOW_SIZE, (i + 1) * WINDOW_SIZE, block.cnt1, block.cnt2, block.cnt0, block.cnt3, pi[i]);
                unit.babaM += Scorer::scoreInterval(i * WINDOW_SIZE, (i + 1) * WINDOW_SIZE, block.cnt0, block.cnt2, block.cnt1, block.cnt3, pi[i]);
                unit.bbaaM += Scorer::scoreInterval(i * WINDOW_SIZE, (i + 1) * WINDOW_SIZE, block.cnt0, block.cnt1, block.cnt2, block.cnt3, pi[i]);
            }
            ins.output.push_back(unit);
        }
        else {
            int lc = instructionScore(node->lc, cnt, ins, block);
            int rc = instructionScore(node->rc, cnt, ins, block);
            ins.output.push_back(ins.output[lc] + ins.output[rc]);
        }
        ins.output.back().src = node;
        return ins.output.size() - 1;
    }

    void runInstruction(Tree &tree, Tree::Instruction &ins){
        Scorer::Block block;
        cntReset(block.cnt0);
        cntReset(block.cnt1);
        cntReset(block.cnt2);
        cntReset(block.cnt3);
        block.pi = pi;
        block.windowSize = WINDOW_SIZE;
        instructionCnt(tree.rootNode, block.cnt3, ins.ingroup);
        instructionCnt(ins.tgt2, block.cnt0, nullptr);
        if (ins.abnormal) {
            instructionCnt(ins.tgt1, block.cnt2, nullptr);
            instructionScore(ins.src, block.cnt1, ins, block);
        }
        else {
            instructionCnt(ins.tgt1, block.cnt1, nullptr);
            instructionScore(ins.src, block.cnt2, ins, block);
        }
    }

    void threadJobs(Tree &tree, vector<Tree::Instruction> &jobs, int L, int R){
        for (int i = L; i < R; i++) runInstruction(tree, jobs[i]);
    }

    Algorithm(const string &faFile, const string &nwFile, const string &tsvFile, int nThread){
        ifstream ffa(faFile), fnw(nwFile);
        string nw, line, tempName, tempSeq;
        getline(fnw, nw);
        Tree tree(nw);
        tree.print(cout);
        while(getline(ffa, line)){
            if (line[0] == '>'){
                if (tempSeq.size()){
                    if (name2id.count(tempName)){
                        seqs[name2id[tempName]] += string2seq(tempSeq);
                    }
                    else {
                        name2id[tempName] = names.size();
                        names.push_back(tempName);
                        seqs.push_back(string2seq(tempSeq));
                    }
                }
                tempName = line.substr(1);
                if (namemap.count(tempName)) tempName = namemap[tempName];
                tempSeq.clear();
            }
            else tempSeq += line;
        }
        name2id[tempName] = names.size();
        names.push_back(tempName);
        seqs.push_back(string2seq(tempSeq));
        len = tempSeq.size();
        nWindow = (len - 1) / WINDOW_SIZE + 1;
        
        array<vector<DataType::FreqType>, 4> cnt;
        for (int i = 0; i < 4; i++) cnt[i].resize(nWindow * WINDOW_SIZE, 0);
        for (int i = 0; i < seqs.size(); i++) cnt += seqs[i];
        vector<array<DataType::EqFreqType, 4> > sum(nWindow);
        pi.resize(nWindow);
        for (int i = 0; i < 4; i++){
            for (int j = 0; j < len; j++){
                sum[j / WINDOW_SIZE][i] += cnt[i][j];
            }
        }
        for (int i = 0; i < nWindow; i++){
            DataType::EqFreqType total = sum[i][0] + sum[i][1] + sum[i][2] + sum[i][3];
            for (int j = 0; j < 4; j++){
                pi[i][j] = (total > 0) ? sum[i][j] / total : 0.25;
            }
        }
        convert(outgroup, seqs[name2id[tree.outgroupNode->label]]);
        
        vector<Tree::Instruction> jobs = tree.createJob();
        int nJob = jobs.size();
        vector<thread> threads;
        for (int i = 1; i < nThread; i++){
            threads.emplace_back(&Algorithm::threadJobs, this, ref(tree), ref(jobs), i * nJob / nThread, (i + 1) * nJob / nThread);
        }
        threadJobs(tree, jobs, 0, nJob / nThread);
        for (thread &t: threads) t.join();
        ofstream fout(tsvFile);
        fout << "data" << "\t" << "src" << "\t" << "tgt" << "\t" << "abba" << "\t" << "baba" << "\t" << "bbaa" << "\t" << "dstar" << "\t" << "outgroup" << "\t" << "direction" << endl;
        for (Tree::Instruction ins: jobs) ins.print(fout, faFile);
    }
};

const string HELP = R"V0G0N(D* branch
dstar-branch FASTA_FILE TREE_FILE OUTPUT_FILE [ NUM_THREADS ]
dstar-branch -a NAME_MAP FASTA_FILE TREE_FILE OUTPUT_FILE [ NUM_THREADS ]

FASTA_FILE: alignment file, currently only supporting FASTA format
TREE_FILE: species tree file, currently only supporting NEWICK format and already rooted at one outgroup species
OUTPUT_TILE: output file in TSV format
NUM_THREADS: number of threads (default: 1)
NAME_MAP: a TSV file mapping sample names to species names, one line per sample name followed by species name, spaces not allowed in names

example:
dstar-branch alignment.fasta speices.nw output.tsv
dstar-branch alignment.fasta speices.nw output.tsv 128
dstar-branch -a namemap.tsv alignment.fasta speices.nw output.tsv 128

example namemap.tsv:
Sample1 Human
Sample2 Human
Sample3 Chimp
)V0G0N";

int main(int argc, char *argv[])
{
    if (argc <= 3){
		cerr << HELP;
		return 0;
	}

    if (string(argv[1]) == string("-a")){
        ifstream fin(argv[2]);
        string indName, speciesName;
        while(fin >> indName){
            fin >> speciesName;
            namemap[indName] = speciesName;
        }
	    int nThread = (argc > 6) ? stoi(argv[6]) : 1;
        Algorithm alg(argv[3], argv[4], argv[5], nThread);
    }
	else {
	    int nThread = (argc > 4) ? stoi(argv[4]) : 1;
        Algorithm alg(argv[1], argv[2], argv[3], nThread);
    }
    
    return 0;
}

================================================
FILE: src/dstar.cpp
================================================
#define DRIVER_VERSION "1"

#include<iostream>
#include<fstream>
#include<sstream>
#include<unordered_map>
#include<cstdlib>
#include<cstring>
#include<vector>
#include<array>

using namespace std;

struct DataType16{
    typedef unsigned short FreqType;
    typedef double EqFreqType;
    typedef double ScoreType;
    typedef long long CounterType;
};

template<typename DataType> class DStarQuadrupartitionScorer{
public:
    typedef typename DataType::FreqType FreqType;
    typedef typename DataType::EqFreqType EqFreqType;
    typedef typename DataType::ScoreType ScoreType;
    typedef typename DataType::CounterType CounterType;

    struct Block{
        array<vector<FreqType>, 4> cnt0, cnt1, cnt2, cnt3;
        vector<array<EqFreqType, 4> > pi;
		int windowSize;
    };
    
private:
    inline static CounterType quadXXYY(CounterType x0, CounterType x1, CounterType x2, CounterType x3, CounterType y0, CounterType y1, CounterType y2, CounterType y3){
	    return x0 * x1 * y2 * y3 + y0 * y1 * x2 * x3;
    }

    static ScoreType scoreSite(int pos, const array<vector<FreqType>, 4> &cnt0, const array<vector<FreqType>, 4> &cnt1,
            const array<vector<FreqType>, 4> &cnt2, const array<vector<FreqType>, 4> &cnt3, const array<EqFreqType, 4> &pi){
        const EqFreqType A = pi[0], C = pi[1], G = pi[2], T = pi[3];
        const EqFreqType R = A + G, Y = C + T, R2 = A * A + G * G, Y2 = C * C + T * T;
        const FreqType a0 = cnt0[0][pos], c0 = cnt0[1][pos], g0 = cnt0[2][pos], t0 = cnt0[3][pos], r0 = a0 + g0, y0 = c0 + t0;
        const FreqType a1 = cnt1[0][pos], c1 = cnt1[1][pos], g1 = cnt1[2][pos], t1 = cnt1[3][pos], r1 = a1 + g1, y1 = c1 + t1;
        const FreqType a2 = cnt2[0][pos], c2 = cnt2[1][pos], g2 = cnt2[2][pos], t2 = cnt2[3][pos], r2 = a2 + g2, y2 = c2 + t2;
        const FreqType a3 = cnt3[0][pos], c3 = cnt3[1][pos], g3 = cnt3[2][pos], t3 = cnt3[3][pos], r3 = a3 + g3, y3 = c3 + t3;

        const CounterType rryy = quadXXYY(r0, r1, r2, r3, y0, y1, y2, y3);

        const CounterType aayy = quadXXYY(a0, a1, a2, a3, y0, y1, y2, y3);
        const CounterType ggyy = quadXXYY(g0, g1, g2, g3, y0, y1, y2, y3);
        const CounterType rrcc = quadXXYY(r0, r1, r2, r3, c0, c1, c2, c3);
        const CounterType rrtt = quadXXYY(r0, r1, r2, r3, t0, t1, t2, t3);
        
        const CounterType aacc = quadXXYY(a0, a1, a2, a3, c0, c1, c2, c3);
        const CounterType aatt = quadXXYY(a0, a1, a2, a3, t0, t1, t2, t3);
        const CounterType ggcc = quadXXYY(g0, g1, g2, g3, c0, c1, c2, c3);
        const CounterType ggtt = quadXXYY(g0, g1, g2, g3, t0, t1, t2, t3);
        
        return rryy * R2 * Y2 - (aayy + ggyy) * (R * R) * Y2 - (rrcc + rrtt) * R2 * (Y * Y)
            + (aacc + aatt + ggcc + ggtt) * (R * R) * (Y * Y);
    }

public:
    static ScoreType scoreInterval(int start, int end, const array<vector<FreqType>, 4> &cnt0, const array<vector<FreqType>, 4> &cnt1,
            const array<vector<FreqType>, 4> &cnt2, const array<vector<FreqType>, 4> &cnt3, const array<EqFreqType, 4> &pi){
        ScoreType res = 0;
        for (int i = start; i < end; i++) res += scoreSite(i, cnt0, cnt1, cnt2, cnt3, pi);
        return res;
    }
	
    static vector<ScoreType> dstar(int windowSize, const array<vector<FreqType>, 4> &cnt0, const array<vector<FreqType>, 4> &cnt1,
            const array<vector<FreqType>, 4> &cnt2, const array<vector<FreqType>, 4> &cnt3, const vector<array<EqFreqType, 4> > &pi){
        vector<ScoreType> res;
        for (int i = 0; i < cnt0[0].size(); i += windowSize){
			int j = (i + windowSize < cnt0[0].size()) ? i + windowSize : cnt0[0].size();
            res.push_back(scoreInterval(i, j, cnt0, cnt1, cnt2, cnt3, pi[i / windowSize]));
        }
        return res;
    }
	
	static CounterType quartetCnt(int start, int end, const array<vector<FreqType>, 4> &cnt0, const array<vector<FreqType>, 4> &cnt1,
            const array<vector<FreqType>, 4> &cnt2, const array<vector<FreqType>, 4> &cnt3){
		CounterType res = 0;
        for (int i = start; i < end; i++){
			CounterType s0 = cnt0[0][i] + cnt0[1][i] + cnt0[2][i] + cnt0[3][i];
			CounterType s1 = cnt1[0][i] + cnt1[1][i] + cnt1[2][i] + cnt1[3][i];
			CounterType s2 = cnt2[0][i] + cnt2[1][i] + cnt2[2][i] + cnt2[3][i];
			CounterType s3 = cnt3[0][i] + cnt3[1][i] + cnt3[2][i] + cnt3[3][i];
			res += s0 * s1 * s2 * s3;
		}
        return res;
	}
	
	static vector<CounterType> dstarQuartetCnt(int windowSize, const array<vector<FreqType>, 4> &cnt0, const array<vector<FreqType>, 4> &cnt1,
            const array<vector<FreqType>, 4> &cnt2, const array<vector<FreqType>, 4> &cnt3){
        vector<CounterType> res;
        for (int i = 0; i < cnt0[0].size(); i += windowSize){
			int j = (i + windowSize < cnt0[0].size()) ? i + windowSize : cnt0[0].size();
            res.push_back(quartetCnt(i, j, cnt0, cnt1, cnt2, cnt3));
        }
        return res;
    }

    static Block parseFreqs(const array<vector<FreqType>, 4> &f1, const array<vector<FreqType>, 4> &f2, 
            const array<vector<FreqType>, 4> &f3, const array<vector<FreqType>, 4> &f4, int start, int end, int windowSize){
        Block res;
        res.windowSize = windowSize;
        res.pi.resize((end - start + windowSize - 1) / windowSize);
        array<const array<vector<FreqType>, 4>*, 4> lst = {&f1, &f2, &f3, &f4};
        array<array<vector<FreqType>, 4>*, 4> cntlst = {&res.cnt0, &res.cnt1, &res.cnt2, &res.cnt3};
        for (int i = 0; i < 4; i++){
            const array<vector<FreqType>, 4> &f = *(lst[i]);
            array<vector<FreqType>, 4> &cnt = *(cntlst[i]);
            for (int k = 0; k < 4; k++) {
                for (int j = start; j < end; j++){
                    cnt[k].push_back(f[k][j]);
                    res.pi[(j - start) / windowSize][k] += f[k][j];
                }
            }
        }
        for (int i = 0; i < res.pi.size(); i++){
            EqFreqType sum = res.pi[i][0] + res.pi[i][1] + res.pi[i][2] + res.pi[i][3];
            for (int k = 0; k < 4; k++) res.pi[i][k] = (sum == 0) ? 0.25 : res.pi[i][k] / sum;
        }
        return res;
    }

    static string multiind(string input, string mapping = "", int intervalSize = 1000000, int windowSize = 10000, bool header = true)
    {
        string name[4];
        unordered_map<string, int> name2id;
        unordered_map<string, int> partname2id;
        if (mapping != ""){
            ifstream fmap(mapping);
            string idname, partname;
            while(fmap >> idname){
                fmap >> partname;
                if (!partname2id.count(partname)) {
                    if (partname != "-"){
                        name[partname2id.size()] = partname;
                        partname2id[partname] = partname2id.size();
                    }
                    else partname2id[partname] = -1;
                }
                name2id[idname] = partname2id[partname];
            }
        }
        ifstream fin(input);
        ostringstream fout;
        string line;
        int id, pos;
        array<array<vector<FreqType>, 4>, 4> freq;
        while (getline(fin, line)){
            if (line[0] == '>'){
                if (!name2id.count(line.substr(1))) {
                    name[partname2id.size()] = line.substr(1);
                    partname2id[line.substr(1)] = partname2id.size();
                    name2id[line.substr(1)] = partname2id[line.substr(1)];
                }
                id = name2id[line.substr(1)];
                pos = 0;
            }
            else if (id != -1){
                for (int j = 0; j < line.size(); j++){
                    for (int k = 0; k < 4; k++){
                        if (pos + j >= freq[id][k].size()) freq[id][k].push_back(0); 
                    }
                    freq[id][0][pos + j] += (line[j] == 'A' || line[j] == 'a');
                    freq[id][1][pos + j] += (line[j] == 'C' || line[j] == 'c');
                    freq[id][2][pos + j] += (line[j] == 'G' || line[j] == 'g');
                    freq[id][3][pos + j] += (line[j] == 'T' || line[j] == 't'); 
                }
                pos += line.size();
            }
        }
        if (header) fout << "file\tpos\tc*ABBA\tc*BABA\tc*AABB\tD*\tQuartetCnt\n";
        else cerr << "file\tpos\tc*ABBA\tc*BABA\tc*AABB\tD*\tQuartetCnt\n";
        
        double total1 = 0, total2 = 0, total3 = 0;
        for (int pos = 0; pos < freq[0][0].size(); pos += intervalSize){
            int end = (pos + intervalSize < freq[0][0].size()) ? pos + intervalSize : freq[0][0].size();
            Block data = parseFreqs(freq[0], freq[1], freq[2], freq[3], pos, end, windowSize);
            vector<ScoreType> topology1 = dstar(windowSize, data.cnt0, data.cnt3, data.cnt1, data.cnt2, data.pi);
            vector<ScoreType> topology2 = dstar(windowSize, data.cnt1, data.cnt3, data.cnt0, data.cnt2, data.pi);
            vector<ScoreType> topology3 = dstar(windowSize, data.cnt2, data.cnt3, data.cnt0, data.cnt1, data.pi);
            vector<CounterType> quartetCnt = dstarQuartetCnt(windowSize, data.cnt0, data.cnt1, data.cnt2, data.cnt3);
            double sum1 = 0, sum2 = 0, sum3 = 0, qcnt = 0;
            for (int i = 0; i < topology1.size(); i++){
                sum1 += topology1[i];
                sum2 += topology2[i];
                sum3 += topology3[i];
                qcnt += quartetCnt[i];
            }
            fout << input << "\t" << pos << "\t" << sum1 << "\t" << sum2 << "\t" << sum3 << "\t" << (sum1 - sum2) / (sum1 + sum2 + sum3) << "\t" << qcnt << endl;
            total1 += sum1;
            total2 += sum2;
            total3 += sum3;
        }
        
        cerr << "(((" << name[0] << "," << name[1] << ")," << name[2] << ")," << name[3] << ");\n"; 
        cerr << "c*ABBA = " << total1 << " (" << name[1] << " and " << name[2] << ")\n";
        cerr << "c*BABA = " << total2 << " (" << name[0] << " and " << name[2] << ")\n";
        cerr << "c*AABB = " << total3 << " (" << name[0] << " and " << name[1] << ")\n";
        cerr << "D* = (c*ABBA - c*BABA) / (c*ABBA + c*BABA + c*AABB) = " << (total1 - total2) / (total1 + total2 + total3) << "\n";
        
        return fout.str();
    }
};

const string HELP = R"V0G0N(D* Statistic Sliding Window Tool
dstar FASTA_FILE [ MAPPING_FILE WINDOW_SIZE ]

FASTA_FILE: input file, currently only supporting FASTA format
MAPPING_FILE: a file mapping input sequences into four clusters or - (see format below, default: -)
WINDOW_SIZE: ideally a multiple of 10000 (default: 10000)

example:
dstar input.fasta - 1000000
dstar input.fasta mapping.txt

mapping file format (exactly four clusters):
seq_name1	P1
seq_name2	P2
seq_name3	P3
seq_name4	P3
seq_name5	Po
seq_name6	Po

default mapping file format (-):
seq_name1	P1
seq_name2	P2
seq_name3	P3
seq_name4	Po
)V0G0N";

int main(int argc, char *argv[])
{
	if (argc == 1 || argv[1][0] == '-'){
		cerr << HELP;
		return 0;
	}
	
	string fasta = argv[1];
	string mapping = (argc > 2) ? argv[2] : "-";
	if (mapping == "-") mapping = "";
	int size = (argc > 3) ? stoi(argv[3]) : 10000;
	
    cout << DStarQuadrupartitionScorer<DataType16>::multiind(fasta, mapping, size);
    return 0;
}

================================================
FILE: src/genetreewithbinaryweight.hpp
================================================
#define OBJECTIVE_VERSION "4"

/* CHANGE LOG
 * 4. adding support for CASTLES
 * 3. code refactoring
 * 2. add customized annotation for branch lengths
 * 1. replace genetree.hpp as the default objective for astral.cpp
 */

#include<vector>
#include<array>
#include<thread>
#include "threadpool.hpp"

#define SUPPORT
#define CUSTOMIZED_ANNOTATION

using namespace std;

struct CustomizedAnnotation{
	struct Quadrupartition{
		score_t quartetCnt = 0;
		length_t sumInternalLength = 0;
		length_t sumLengthA = 0;
		length_t sumLengthB = 0;
		length_t sumLengthC = 0;
		length_t sumLengthD = 0;

		void numericalBalancing(){
			if (quartetCnt == 0){
				sumInternalLength = 0;
				sumLengthA = 0;
				sumLengthB = 0;
				sumLengthC = 0;
				sumLengthD = 0;
			}
		}
		
		Quadrupartition operator+ (const Quadrupartition& o) const{
			Quadrupartition r;
			r.quartetCnt = quartetCnt + o.quartetCnt;
			r.sumInternalLength = sumInternalLength + o.sumInternalLength;
			r.sumLengthA = sumLengthA + o.sumLengthA;
			r.sumLengthB = sumLengthB + o.sumLengthB;
			r.sumLengthC = sumLengthC + o.sumLengthC;
			r.sumLengthD = sumLengthD + o.sumLengthD;
			return r;
		}

		Quadrupartition& operator+= (const Quadrupartition& o){
			quartetCnt += o.quartetCnt;
			sumInternalLength += o.sumInternalLength;
			sumLengthA += o.sumLengthA;
			sumLengthB += o.sumLengthB;
			sumLengthC += o.sumLengthC;
			sumLengthD += o.sumLengthD;
			return *this;
		}

		Quadrupartition operator- (const Quadrupartition& o) const{
			Quadrupartition r;
			r.quartetCnt = quartetCnt - o.quartetCnt;
			r.sumInternalLength = sumInternalLength - o.sumInternalLength;
			r.sumLengthA = sumLengthA - o.sumLengthA;
			r.sumLengthB = sumLengthB - o.sumLengthB;
			r.sumLengthC = sumLengthC - o.sumLengthC;
			r.sumLengthD = sumLengthD - o.sumLengthD;
			return r;
		}
	} ab_cd, ac_bd, ad_bc;
	// a: left child, b: right child, c: sibling, d: outgroup

	CustomizedAnnotation operator+ (const CustomizedAnnotation& o) const{
		CustomizedAnnotation r;
		r.ab_cd = ab_cd + o.ab_cd;
		r.ac_bd = ac_bd + o.ac_bd;
		r.ad_bc = ad_bc + o.ad_bc;
		return r;
	}

	CustomizedAnnotation& operator+= (const CustomizedAnnotation& o){
		ab_cd += o.ab_cd;
		ac_bd += o.ac_bd;
		ad_bc += o.ad_bc;
		return *this;
	}

	CustomizedAnnotation operator- (const CustomizedAnnotation& o) const{
		CustomizedAnnotation r;
		r.ab_cd = ab_cd - o.ab_cd;
		r.ac_bd = ac_bd - o.ac_bd;
		r.ad_bc = ad_bc - o.ad_bc;
		return r;
	}
};

struct TripartitionInitializer{
	struct Node{
		int up = -1, small = -1, large = -1;
		bool isGhostBranch = 1;
		length_t length = 0;
	};
	
	vector<vector<Node> > nodes;
	vector<vector<vector<int> > > leafParent;
};

struct Tripartition{
	struct Partition{
		struct Node{
			score_t x = 0, y = 0, z = 0, tx = 0, ty = 0, tz = 0, q = 0;
			score_t x2a = 0, y2a = 0, z2a = 0, xya = 0, xza = 0, yza = 0;
			score_t x2b = 0, y2b = 0, z2b = 0, xyb = 0, xzb = 0, yzb = 0;
			
			int up = -1, small = -1, large = -1; // -1 for dummy!
			bool isGhostBranch = 1;
		};
		
		score_t normal(Node& w){
			Node& u = nodes[w.small];
			Node& v = nodes[w.large];
			
			w.x = u.x + v.x;
			w.y = u.y + v.y;
			w.z = u.z + v.z;
			w.x2a = u.x2a + v.x2a + u.x * v.x;
			w.y2a = u.y2a + v.y2a + u.y * v.y;
			w.z2a = u.z2a + v.z2a + u.z * v.z;
			w.xya = u.xya + v.xya + u.x * v.y + u.y * v.x;
			w.xza = u.xza + v.xza + u.x * v.z + u.z * v.x;
			w.yza = u.yza + v.yza + u.y * v.z + u.z * v.y;
			if (w.isGhostBranch) {
				w.x2b = u.x2b + v.x2b + u.x * v.x;
				w.y2b = u.y2b + v.y2b + u.y * v.y;
				w.z2b = u.z2b + v.z2b + u.z * v.z;
				w.xyb = u.xyb + v.xyb + u.x * v.y + u.y * v.x;
				w.xzb = u.xzb + v.xzb + u.x * v.z + u.z * v.x;
				w.yzb = u.yzb + v.yzb + u.y * v.z + u.z * v.y;
			}
			else w.x2b = w.y2b = w.z2b = w.xyb = w.xzb = w.yzb = 0;
			w.tx = u.tx + v.tx + u.y * (v.z2a - v.z2b) + (u.z2a - u.z2b) * v.y + u.z * (v.y2a - v.y2b) + (u.y2a - u.y2b) * v.z;
			w.ty = u.ty + v.ty + u.x * (v.z2a - v.z2b) + (u.z2a - u.z2b) * v.x + u.z * (v.x2a - v.x2b) + (u.x2a - u.x2b) * v.z;
			w.tz = u.tz + v.tz + u.x * (v.y2a - v.y2b) + (u.y2a - u.y2b) * v.x + u.y * (v.x2a - v.x2b) + (u.x2a - u.x2b) * v.y;
			score_t oldQ = w.q;
			w.q = u.x * v.tx + u.y * v.ty + u.z * v.tz + v.x * u.tx + v.y * u.ty + v.z * u.tz
				+ u.x2a * v.yza - u.x2b * v.yzb
				+ u.y2a * v.xza - u.y2b * v.xzb
				+ u.z2a * v.xya - u.z2b * v.xyb;
			return w.q - oldQ;
		}
		
		vector<vector<int> > leafParent;
		score_t totalScore = 0;
		vector<Node> nodes;
		vector<int> color;
		
		Partition(TripartitionInitializer init, int p): leafParent(init.leafParent[p]), nodes(init.nodes[p].size()), color(init.leafParent[p].size(), -1){
			for (int i = 0; i < nodes.size(); i++){
				nodes[i].up = init.nodes[p][i].up;
				nodes[i].small = init.nodes[p][i].small;
				nodes[i].large = init.nodes[p][i].large;
				nodes[i].isGhostBranch = init.nodes[p][i].isGhostBranch;
			}
		}
		
		void update(int x, int i){
			int y = color[i];
			if (x == y) return;
			for (int u: leafParent[i]){
				if (y != -1) ((y == 0) ? nodes[u].z : (y == 1) ? nodes[u].x : nodes[u].y)--;
				if (x != -1) ((x == 0) ? nodes[u].z : (x == 1) ? nodes[u].x : nodes[u].y)++;
				int w = nodes[u].up;
				while (w != -1){
					totalScore += normal(nodes[w]);
					u = w;
					w = nodes[u].up;
				}
			}
			color[i] = x;
		}
		
		score_t score(){
			return totalScore;
		}
	};
	
	vector<Partition> parts;
	
	Tripartition(const TripartitionInitializer &init){
		for (int p = 0; p < init.nodes.size(); p++) parts.emplace_back(init, p);
	}
	
	void updatePart(int part, int x, int i){
		parts[part].update(x, i);
	}
	
	void update(int x, int i){
		vector<thread> thrds;
		for (int p = 1; p < parts.size(); p++) thrds.emplace_back(&Partition::update, &parts[p], x, i);
		parts[0].update(x, i);
		for (thread &t: thrds) t.join();
	}
	
	score_t scorePart(int part){
		return parts[part].score();
	}
	
	score_t score(){
		score_t res = 0;
		for (int p = 0; p < parts.size(); p++) res += parts[p].score();
		return res;
	}
};

struct Quadrupartition{
	struct Partition{
		struct Node{
			struct Topology{
				score_t pq_r = 0, pq_s = 0, p_rs = 0, q_rs = 0;
				score_t pqx = 0, rsx = 0, pqy = 0, rsy = 0;
				score_t pq_rs = 0;
				length_t Pqx = 0, Qpx = 0, Rsx = 0, Srx = 0;
				length_t Pqy = 0, Qpy = 0, Rsy = 0, Sry = 0;
				length_t pqX = 0, rsX = 0;
				length_t pqY = 0, rsY = 0; 
				length_t Pq_r = 0, Pq_s = 0, P_rs = 0;
				length_t Qp_r = 0, Qp_s = 0, Q_rs = 0;
				length_t Rs_q = 0, Rs_p = 0, R_pq = 0;
				length_t Sr_q = 0, Sr_p = 0, S_pq = 0;
				length_t pqZr = 0, pqZs = 0, pZrs = 0, qZrs = 0;
				length_t Pq_rs = 0, Qp_rs = 0, Rs_pq = 0, Sr_pq = 0;
			} ab_cd, ac_bd, ad_bc;

			score_t a = 0, b = 0, c = 0, d = 0;
			length_t A = 0, B = 0, C = 0, D = 0;
			int up = -1, small = -1, large = -1; // -1 for dummy!
			bool isGhostBranch = 1;
			length_t length = 0;
			CustomizedAnnotation annot;
		};

		template<int T> void extended(Node& w, Node& u, Node& v){
			Node::Topology& U = ((T == 0) ? u.ab_cd : (T == 1) ? u.ac_bd : u.ad_bc);
			Node::Topology& V = ((T == 0) ? v.ab_cd : (T == 1) ? v.ac_bd : v.ad_bc);
			Node::Topology& W = ((T == 0) ? w.ab_cd : (T == 1) ? w.ac_bd : w.ad_bc);
			score_t up = u.a, vp = v.a;
			score_t uq = ((T == 0) ? u.b : (T == 1) ? u.c : u.d);
			score_t ur = ((T == 0) ? u.c : (T == 1) ? u.b : u.b);
			score_t us = ((T == 0) ? u.d : (T == 1) ? u.d : u.c);
			score_t vq = ((T == 0) ? v.b : (T == 1) ? v.c : v.d);
			score_t vr = ((T == 0) ? v.c : (T == 1) ? v.b : v.b);
			score_t vs = ((T == 0) ? v.d : (T == 1) ? v.d : v.c);
			length_t uP = u.A, vP = v.A;
			length_t uQ = ((T == 0) ? u.B : (T == 1) ? u.C : u.D);
			length_t uR = ((T == 0) ? u.C : (T == 1) ? u.B : u.B);
			length_t uS = ((T == 0) ? u.D : (T == 1) ? u.D : u.C);
			length_t vQ = ((T == 0) ? v.B : (T == 1) ? v.C : v.D);
			length_t vR = ((T == 0) ? v.C : (T == 1) ? v.B : v.B);
			length_t vS = ((T == 0) ? v.D : (T == 1) ? v.D : v.C);
			CustomizedAnnotation::Quadrupartition& annot = ((T == 0) ? w.annot.ab_cd : (T == 1) ? w.annot.ac_bd : w.annot.ad_bc);
			
			W.pqx = U.pqx + V.pqx + up * vq + vp * uq;
			W.rsx = U.rsx + V.rsx + ur * vs + vr * us;

			if (w.isGhostBranch) {
				W.pqy = U.pqy + V.pqy + up * vq + vp * uq;
				W.rsy = U.rsy + V.rsy + ur * vs + vr * us;
			}
			else {
				W.pqy = W.rsy = 0;
			}

			W.pq_r = U.pq_r + V.pq_r + ur * (V.pqx - V.pqy) + (U.pqx - U.pqy) * vr;
			W.pq_s = U.pq_s + V.pq_s + us * (V.pqx - V.pqy) + (U.pqx - U.pqy) * vs;
			W.p_rs = U.p_rs + V.p_rs + up * (V.rsx - V.rsy) + (U.rsx - U.rsy) * vp;
			W.q_rs = U.q_rs + V.q_rs + uq * (V.rsx - V.rsy) + (U.rsx - U.rsy) * vq;
			
			W.pq_rs = U.pqx * V.rsx - U.pqy * V.rsy + V.pqx * U.rsx - V.pqy * U.rsy
					+ U.pq_r * vs + V.pq_r * us
					+ U.pq_s * vr + V.pq_s * ur
					+ U.p_rs * vq + V.p_rs * uq
					+ U.q_rs * vp + V.q_rs * up;
			
			W.Pqx = U.Pqx + V.Pqx + uP * vq + vP * uq;
			W.Qpx = U.Qpx + V.Qpx + uQ * vp + vQ * up;
			W.Rsx = U.Rsx + V.Rsx + uR * vs + vR * us;
			W.Srx = U.Srx + V.Srx + uS * vr + vS * ur;

			W.pqX = U.pqX + V.pqX + W.pqx * w.length;
			W.rsX = U.rsX + V.rsX + W.rsx * w.length;

			if (w.isGhostBranch) {
				W.Pqy = U.Pqy + V.Pqy + uP * vq + vP * uq;
				W.Qpy = U.Qpy + V.Qpy + uQ * vp + vQ * up;
				W.Rsy = U.Rsy + V.Rsy + uR * vs + vR * us;
				W.Sry = U.Sry + V.Sry + uS * vr + vS * ur;
				W.pqY = U.pqY + V.pqY + W.pqy * w.length;
				W.rsY = U.rsY + V.rsY + W.rsy * w.length;
			}
			else {
				W.Pqy = W.Qpy = W.Rsy = W.Sry = 0;
				W.pqY = W.rsY = 0;
			}

			W.Pq_r = U.Pq_r + V.Pq_r + (U.Pqx - U.Pqy) * vr + (V.Pqx - V.Pqy) * ur;
			W.Pq_s = U.Pq_s + V.Pq_s + (U.Pqx - U.Pqy) * vs + (V.Pqx - V.Pqy) * us;
			W.Qp_r = U.Qp_r + V.Qp_r + (U.Qpx - U.Qpy) * vr + (V.Qpx - V.Qpy) * ur;
			W.Qp_s = U.Qp_s + V.Qp_s + (U.Qpx - U.Qpy) * vs + (V.Qpx - V.Qpy) * us;
			W.Rs_p = U.Rs_p + V.Rs_p + (U.Rsx - U.Rsy) * vp + (V.Rsx - V.Rsy) * up;
			W.Rs_q = U.Rs_q + V.Rs_q + (U.Rsx - U.Rsy) * vq + (V.Rsx - V.Rsy) * uq;
			W.Sr_p = U.Sr_p + V.Sr_p + (U.Srx - U.Sry) * vp + (V.Srx - V.Sry) * up;
			W.Sr_q = U.Sr_q + V.Sr_q + (U.Srx - U.Sry) * vq + (V.Srx - V.Sry) * uq;
			
			W.P_rs = U.P_rs + V.P_rs + uP * (V.rsx - V.rsy) + vP * (U.rsx - U.rsy);
			W.Q_rs = U.Q_rs + V.Q_rs + uQ * (V.rsx - V.rsy) + vQ * (U.rsx - U.rsy);
			W.R_pq = U.R_pq + V.R_pq + uR * (V.pqx - V.pqy) + vR * (U.pqx - U.pqy);
			W.S_pq = U.S_pq + V.S_pq + uS * (V.pqx - V.pqy) + vS * (U.pqx - U.pqy);
			
			W.pqZr = U.pqZr + V.pqZr + (U.pqX - U.pqY) * vr + (V.pqX - V.pqY) * ur;
			W.pqZs = U.pqZs + V.pqZs + (U.pqX - U.pqY) * vs + (V.pqX - V.pqY) * us;
			W.pZrs = U.pZrs + V.pZrs + (U.rsX - U.rsY) * vp + (V.rsX - V.rsY) * up;
			W.qZrs = U.qZrs + V.qZrs + (U.rsX - U.rsY) * vq + (V.rsX - V.rsY) * uq;

			W.Pq_rs = U.Pq_rs + V.Pq_rs + W.q_rs * w.length;
			W.Qp_rs = U.Qp_rs + V.Qp_rs + W.p_rs * w.length;
			W.Rs_pq = U.Rs_pq + V.Rs_pq + W.pq_s * w.length;
			W.Sr_pq = U.Sr_pq + V.Sr_pq + W.pq_r * w.length;

			annot.quartetCnt = W.pq_rs;
			annot.sumLengthA = U.Pq_r * vs + V.Pq_r * us + U.Pq_s * vr + V.Pq_s * ur + U.P_rs * vq + V.P_rs * uq + uP * V.q_rs + vP * U.q_rs + up * V.Pq_rs + vp * U.Pq_rs + U.Pqx * V.rsx - U.Pqy * V.rsy + V.Pqx * U.rsx - V.Pqy * U.rsy;
			annot.sumLengthB = U.Qp_r * vs + V.Qp_r * us + U.Qp_s * vr + V.Qp_s * ur + U.Q_rs * vp + V.Q_rs * up + uQ * V.p_rs + vQ * U.p_rs + uq * V.Qp_rs + vq * U.Qp_rs + U.Qpx * V.rsx - U.Qpy * V.rsy + V.Qpx * U.rsx - V.Qpy * U.rsy;
			annot.sumLengthC = U.Rs_p * vq + V.Rs_p * uq + U.Rs_q * vp + V.Rs_q * up + U.R_pq * vs + V.R_pq * us + uR * V.pq_s + vR * U.pq_s + ur * V.Rs_pq + vr * U.Rs_pq + U.Rsx * V.pqx - U.Rsy * V.pqy + V.Rsx * U.pqx - V.Rsy * U.pqy;
			annot.sumLengthD = U.Sr_p * vq + V.Sr_p * uq + U.Sr_q * vp + V.Sr_q * up + U.S_pq * vr + V.S_pq * ur + uS * V.pq_r + vS * U.pq_r + us * V.Sr_pq + vs * U.Sr_pq + U.Srx * V.pqx - U.Sry * V.pqy + V.Srx * U.pqx - V.Sry * U.pqy;
			annot.sumInternalLength = U.pqZr * vs + V.pqZr * us + U.pqZs * vr + V.pqZs * ur + U.pZrs * vq + V.pZrs * uq + up * V.qZrs + vp * U.qZrs
									+ U.pqX * V.rsx - U.pqY * V.rsy + U.pqx * V.rsX - U.pqy * V.rsY + V.pqX * U.rsx - V.pqY * U.rsy + V.pqx * U.rsX - V.pqy * U.rsY;

			{
				score_t wp = up + vp, wq = uq + vq, wr = ur + vr, ws = us + vs;

				if (wp == 0 || wq == 0) W.Pqx = W.Pqy = W.Qpx = W.Qpy = W.pqX = W.pqY = W.pqx = W.pqy = 0;
				if (wr == 0 || ws == 0) W.Rsx = W.Rsy = W.Srx = W.Sry = W.rsX = W.rsY = W.rsx = W.rsy = 0;

				if (wp == 0 || wq == 0 || wr == 0) W.Sr_pq = W.Qp_r = W.Pq_r = W.pqZr = W.R_pq = W.pq_r = 0;
				if (wp == 0 || wq == 0 || ws == 0) W.Rs_pq = W.Qp_s = W.Pq_s = W.pqZs = W.S_pq = W.pq_s = 0;
				if (wp == 0 || wr == 0 || ws == 0) W.Qp_rs = W.Sr_p = W.Rs_p = W.pZrs = W.P_rs = W.p_rs = 0;
				if (wq == 0 || wr == 0 || ws == 0) W.Pq_rs = W.Sr_q = W.Rs_q = W.qZrs = W.Q_rs = W.q_rs = 0;

				if (wp == 0 || wq == 0 || wr == 0 || ws == 0) annot.sumLengthA = annot.sumLengthB = annot.sumLengthC = annot.sumLengthD = annot.sumInternalLength = annot.quartetCnt = W.pq_rs = 0;
			}
		}

		CustomizedAnnotation extended(Node& w){
			CustomizedAnnotation old = w.annot;

			Node& u = nodes[w.small];
			Node& v = nodes[w.large];

			w.a = u.a + v.a;
			w.b = u.b + v.b;
			w.c = u.c + v.c;
			w.d = u.d + v.d;
			
			w.A = u.A + v.A + w.a * w.length;
			w.B = u.B + v.B + w.b * w.length;
			w.C = u.C + v.C + w.c * w.length;
			w.D = u.D + v.D + w.d * w.length;

			extended<0>(w, u, v);
			extended<1>(w, u, v);
			extended<2>(w, u, v);

			return w.annot - old;
		}
		
		vector<vector<int> > leafParent;
		vector<score_t> score1, score2, score3, prod;
		double totalScore1 = 0, totalScore2 = 0, totalScore3 = 0;
		CustomizedAnnotation annot;
		vector<Node> nodes;
		vector<int> color;
		
		Partition(TripartitionInitializer init, int p): leafParent(init.leafParent[p]), nodes(init.nodes[p].size()), 
				prod(init.nodes[p].size()), score1(init.nodes[p].size()), score2(init.nodes[p].size()), score3(init.nodes[p].size()), color(init.leafParent[p].size(), -1){
			for (int i = 0; i < nodes.size(); i++){
				nodes[i].up = init.nodes[p][i].up;
				nodes[i].small = init.nodes[p][i].small;
				nodes[i].large = init.nodes[p][i].large;
				nodes[i].isGhostBranch = init.nodes[p][i].isGhostBranch;
				nodes[i].length = init.nodes[p][i].length;
			}
		}
		
		void update(int x, int i){
			int y = color[i];
			if (x == y) return;
			for (int u: leafParent[i]){
				score_t s1 = 0, s2 = 0, s3 = 0;
				if (y != -1) ((y == 0) ? nodes[u].a : (y == 1) ? nodes[u].b : (y == 2) ? nodes[u].c : nodes[u].d)--;
				if (x != -1) ((x == 0) ? nodes[u].a : (x == 1) ? nodes[u].b : (x == 2) ? nodes[u].c : nodes[u].d)++;
				if (y != -1) ((y == 0) ? nodes[u].A : (y == 1) ? nodes[u].B : (y == 2) ? nodes[u].C : nodes[u].D) -= nodes[u].length;
				if (x != -1) ((x == 0) ? nodes[u].A : (x == 1) ? nodes[u].B : (x == 2) ? nodes[u].C : nodes[u].D) += nodes[u].length;
				int w = nodes[u].up;
				while (w != -1){
					CustomizedAnnotation diff = extended(nodes[w]);
					annot += diff;
					s1 += diff.ab_cd.quartetCnt;
					s2 += diff.ac_bd.quartetCnt;
					s3 += diff.ad_bc.quartetCnt;
					u = w;
					w = nodes[u].up;
				}
				score_t t = score1[u] + score2[u] + score3[u];
				length_t dt = t;
				if (t > 0){
					totalScore1 -= score1[u] / dt;
					totalScore2 -= score2[u] / dt;
					totalScore3 -= score3[u] / dt;
				}
				score1[u] += s1; score2[u] += s2; score3[u] += s3;
				t = score1[u] + score2[u] + score3[u];
				dt = t;
				if (t > 0){
					totalScore1 += score1[u] / dt;
					totalScore2 += score2[u] / dt;
					totalScore3 += score3[u] / dt;
				}
			}
			color[i] = x;
		}
		
		array<double, 3> score(){
			return {(double) totalScore1, (double) totalScore2, (double) totalScore3};
		}

		CustomizedAnnotation annotate(){
			annot.ab_cd.numericalBalancing();
			annot.ac_bd.numericalBalancing();
			annot.ad_bc.numericalBalancing();
			return annot;
		}
	};
	
	vector<Partition> parts;
	
	Quadrupartition(const TripartitionInitializer &init){
		for (int p = 0; p < init.nodes.size(); p++) parts.emplace_back(init, p);
	}
	
	void update(int x, int i){
		vector<thread> thrds;
		for (int p = 1; p < parts.size(); p++) thrds.emplace_back(&Partition::update, &parts[p], x, i);
		parts[0].update(x, i);
		for (thread &t: thrds) t.join();
	}
	
	array<double, 3> score(){
		array<double, 3> res;
		res[0] = 0;
		res[1] = 0;
		res[2] = 0;
		for (int p = 0; p < parts.size(); p++){
			auto t = parts[p].score();
			res[0] += t[0];
			res[1] += t[1];
			res[2] += t[2];
		}
		return res;
	}

	CustomizedAnnotation annotate(){
		CustomizedAnnotation res;
		for (int p = 0; p < parts.size(); p++){
			res += parts[p].annotate();
		}
		return res;
	}
};


================================================
FILE: src/genetreewithhybridweight.hpp
================================================
#define OBJECTIVE_VERSION "3"

/* CHANGE LOG
 * 3: add weighting by tree
 */

#include<vector>
#include<array>
#include<thread>
#include<cmath>
#include "threadpool.hpp"

#define SUPPORT

using namespace std;

struct TripartitionInitializer{
	struct Node{
		int up = -1, small = -1, large = -1;
		score_t weight = 1, length = 1, treeweight = 1;
	};
	
	vector<int> nameCnts;
	vector<vector<Node> > nodes;
	vector<vector<vector<int> > > leafParent;
};

struct Tripartition{
	struct Partition{
		struct Node{
			score_t x = 0, y = 0, z = 0, tx = 0, ty = 0, tz = 0, q = 0;
			score_t x2a = 0, y2a = 0, z2a = 0, xya = 0, xza = 0, yza = 0;
			score_t x2b = 0, y2b = 0, z2b = 0, xyb = 0, xzb = 0, yzb = 0;
			
			int up = -1, small = -1, large = -1; // -1 for dummy!
			score_t weight = 1, length = 1, treeweight = 1;
		};
		
		score_t normal(Node& w){
			Node& u = nodes[w.small];
			Node& v = nodes[w.large];
			//u.update(version, totalZ[w.small]);
			//v.update(version, totalZ[w.large]);
			
			w.x = (u.x + v.x) * w.length;
			w.y = (u.y + v.y) * w.length;
			w.z = (u.z + v.z) * w.length;
			w.x2a = u.x2a + v.x2a + u.x * v.x;
			w.y2a = u.y2a + v.y2a + u.y * v.y;
			w.z2a = u.z2a + v.z2a + u.z * v.z;
			w.xya = u.xya + v.xya + u.x * v.y + u.y * v.x;
			w.xza = u.xza + v.xza + u.x * v.z + u.z * v.x;
			w.yza = u.yza + v.yza + u.y * v.z + u.z * v.y;
			w.x2b = (u.x2b + v.x2b + u.x * v.x) * (1 - w.weight);
			w.y2b = (u.y2b + v.y2b + u.y * v.y) * (1 - w.weight);
			w.z2b = (u.z2b + v.z2b + u.z * v.z) * (1 - w.weight);
			w.xyb = (u.xyb + v.xyb + u.x * v.y + u.y * v.x) * (1 - w.weight);
			w.xzb = (u.xzb + v.xzb + u.x * v.z + u.z * v.x) * (1 - w.weight);
			w.yzb = (u.yzb + v.yzb + u.y * v.z + u.z * v.y) * (1 - w.weight);
			
			
			w.tx = (u.tx + v.tx + u.y * (v.z2a - v.z2b) + (u.z2a - u.z2b) * v.y + u.z * (v.y2a - v.y2b) + (u.y2a - u.y2b) * v.z) * w.length;
			w.ty = (u.ty + v.ty + u.x * (v.z2a - v.z2b) + (u.z2a - u.z2b) * v.x + u.z * (v.x2a - v.x2b) + (u.x2a - u.x2b) * v.z) * w.length;
			w.tz = (u.tz + v.tz + u.x * (v.y2a - v.y2b) + (u.y2a - u.y2b) * v.x + u.y * (v.x2a - v.x2b) + (u.x2a - u.x2b) * v.y) * w.length;
			score_t oldQ = w.q;
			w.q = u.x * v.tx + u.y * v.ty + u.z * v.tz + v.x * u.tx + v.y * u.ty + v.z * u.tz
				+ u.x2a * v.yza - u.x2b * v.yzb
				+ u.y2a * v.xza - u.y2b * v.xzb
				+ u.z2a * v.xya - u.z2b * v.xyb;
			return w.q - oldQ;
		}
		
		vector<vector<int> > leafParent;
		score_t totalScore = 0;
		vector<Node> nodes;
		vector<int> color;
		
		Partition(const TripartitionInitializer &init, int p): leafParent(init.leafParent[p]), nodes(init.nodes[p].size()), color(init.leafParent[p].size(), -1){
			for (int i = 0; i < nodes.size(); i++){
				nodes[i].up = init.nodes[p][i].up;
				nodes[i].small = init.nodes[p][i].small;
				nodes[i].large = init.nodes[p][i].large;
				nodes[i].weight = init.nodes[p][i].weight;
				nodes[i].length = init.nodes[p][i].length;
				nodes[i].treeweight = init.nodes[p][i].treeweight;
			}
		}

		void update(int x, int i){
			int y = color[i];
			if (x == y) return;
			for (int u: leafParent[i]){
				if (y != -1) ((y == 0) ? nodes[u].z : (y == 1) ? nodes[u].x : nodes[u].y) -= nodes[u].length;
				if (x != -1) ((x == 0) ? nodes[u].z : (x == 1) ? nodes[u].x : nodes[u].y) += nodes[u].length;
				int w = nodes[u].up;
				while (w != -1){
					totalScore += normal(nodes[w]) * nodes[w].treeweight;
					u = w;
					w = nodes[u].up;
				}
			}
			color[i] = x;
		}
		
		score_t score(){
			return totalScore;
		}
	};
	
	vector<Partition> parts;
	
	Tripartition(const TripartitionInitializer &init){
		for (int p = 0; p < init.nodes.size(); p++) parts.emplace_back(init, p);
	}
	
	void updatePart(int part, int x, int i){
		parts[part].update(x, i);
	}

	void update(int x, int i){
		vector<thread> thrds;
		for (int p = 1; p < parts.size(); p++) thrds.emplace_back(&Partition::update, &parts[p], x, i);
		parts[0].update(x, i);
		for (thread &t: thrds) t.join();
	}
	
	score_t scorePart(int part){
		return parts[part].score();
	}
	
	score_t score(){
		score_t res = 0;
		for (int p = 0; p < parts.size(); p++) res += parts[p].score();
		return res;
	}
};

struct Quadrupartition{
	struct Partition{
		struct Node{
			score_t a = 0, b = 0, c = 0, d = 0;
			score_t ab_c = 0, ab_d = 0, a_cd = 0, b_cd = 0;
			score_t ac_b = 0, a_bd = 0, ac_d = 0, c_bd = 0;
			score_t a_bc = 0, ad_b = 0, ad_c = 0, d_bc = 0;
			score_t abx = 0, acx = 0, adx = 0, bcx = 0, bdx = 0, cdx = 0;
			score_t aby = 0, acy = 0, ady = 0, bcy = 0, bdy = 0, cdy = 0;
			//score_t abx = 0, cdx = 0, aby = 0, cdy = 0;
			
			score_t ab_cd = 0, ac_bd = 0, ad_bc = 0;
			
			int up = -1, small = -1, large = -1; // -1 for dummy!
			score_t weight = 1, length = 1;
		};
		
		array<score_t, 3> normal(Node& w){
			Node& u = nodes[w.small];
			Node& v = nodes[w.large];
			
			w.a = (u.a + v.a) * w.length;
			w.b = (u.b + v.b) * w.length;
			w.c = (u.c + v.c) * w.length;
			w.d = (u.d + v.d) * w.length;
			w.abx = u.abx + v.abx + u.a * v.b + v.a * u.b;
			w.acx = u.acx + v.acx + u.a * v.c + v.a * u.c;
			w.adx = u.adx + v.adx + u.a * v.d + v.a * u.d;
			w.bcx = u.bcx + v.bcx + u.b * v.c + v.b * u.c;
			w.bdx = u.bdx + v.bdx + u.b * v.d + v.b * u.d;
			w.cdx = u.cdx + v.cdx + u.c * v.d + v.c * u.d;
			w.aby = (u.aby + v.aby + u.a * v.b + v.a * u.b) * (1 - w.weight);
			w.acy = (u.acy + v.acy + u.a * v.c + v.a * u.c) * (1 - w.weight);
			w.ady = (u.ady + v.ady + u.a * v.d + v.a * u.d) * (1 - w.weight);
			w.bcy = (u.bcy + v.bcy + u.b * v.c + v.b * u.c) * (1 - w.weight);
			w.bdy = (u.bdy + v.bdy + u.b * v.d + v.b * u.d) * (1 - w.weight);
			w.cdy = (u.cdy + v.cdy + u.c * v.d + v.c * u.d) * (1 - w.weight);
			
			w.ab_c = (u.ab_c + v.ab_c + u.c * (v.abx - v.aby) + (u.abx - u.aby) * v.c) * w.length;
			w.ab_d = (u.ab_d + v.ab_d + u.d * (v.abx - v.aby) + (u.abx - u.aby) * v.d) * w.length;
			w.a_cd = (u.a_cd + v.a_cd + u.a * (v.cdx - v.cdy) + (u.cdx - u.cdy) * v.a) * w.length;
			w.b_cd = (u.b_cd + v.b_cd + u.b * (v.cdx - v.cdy) + (u.cdx - u.cdy) * v.b) * w.length;
			
			w.ac_b = (u.ac_b + v.ac_b + u.b * (v.acx - v.acy) + (u.acx - u.acy) * v.b) * w.length;
			w.ac_d = (u.ac_d + v.ac_d + u.d * (v.acx - v.acy) + (u.acx - u.acy) * v.d) * w.length;
			w.a_bd = (u.a_bd + v.a_bd + u.a * (v.bdx - v.bdy) + (u.bdx - u.bdy) * v.a) * w.length;
			w.c_bd = (u.c_bd + v.c_bd + u.c * (v.bdx - v.bdy) + (u.bdx - u.bdy) * v.c) * w.length;
			
			w.ad_b = (u.ad_b + v.ad_b + u.b * (v.adx - v.ady) + (u.adx - u.ady) * v.b) * w.length;
			w.ad_c = (u.ad_c + v.ad_c + u.c * (v.adx - v.ady) + (u.adx - u.ady) * v.c) * w.length;
			w.a_bc = (u.a_bc + v.a_bc + u.a * (v.bcx - v.bcy) + (u.bcx - u.bcy) * v.a) * w.length;
			w.d_bc = (u.d_bc + v.d_bc + u.d * (v.bcx - v.bcy) + (u.bcx - u.bcy) * v.d) * w.length;
			
			score_t ab_cd = w.ab_cd, ac_bd = w.ac_bd, ad_bc = w.ad_bc;
			w.ab_cd = u.abx * v.cdx - u.aby * v.cdy + v.abx * u.cdx - v.aby * u.cdy
					+ u.ab_c * v.d + v.ab_c * u.d
					+ u.ab_d * v.c + v.ab_d * u.c
					+ u.a_cd * v.b + v.a_cd * u.b
					+ u.b_cd * v.a + v.b_cd * u.a;
			w.ac_bd = u.acx * v.bdx - u.acy * v.bdy + v.acx * u.bdx - v.acy * u.bdy
					+ u.ac_b * v.d + v.ac_b * u.d
					+ u.a_bd * v.c + v.a_bd * u.c
					+ u.ac_d * v.b + v.ac_d * u.b
					+ u.c_bd * v.a + v.c_bd * u.a;
			w.ad_bc = u.adx * v.bcx - u.ady * v.bcy + v.adx * u.bcx - v.ady * u.bcy
					+ u.a_bc * v.d + v.a_bc * u.d
					+ u.ad_b * v.c + v.ad_b * u.c
					+ u.ad_c * v.b + v.ad_c * u.b
					+ u.d_bc * v.a + v.d_bc * u.a;
			return {w.ab_cd - ab_cd, w.ac_bd - ac_bd, w.ad_bc - ad_bc};
		}
		
		vector<vector<int> > leafParent;
		score_t totalScore1 = 0, totalScore2 = 0, totalScore3 = 0, cnt[4] = {}, totalSqrScore = 0, gtCnt = 0;
		vector<Node> nodes;
		vector<score_t> rootScores;
		vector<int> color;
		vector<int> nameCnts;
		
		Partition(TripartitionInitializer init, int p): leafParent(init.leafParent[p]), nodes(init.nodes[p].size()), rootScores(init.nodes[p].size()), color(init.leafParent[p].size(), -1), nameCnts(init.nameCnts){
			for (int i = 0; i < nodes.size(); i++){
				nodes[i].up = init.nodes[p][i].up;
				nodes[i].small = init.nodes[p][i].small;
				nodes[i].large = init.nodes[p][i].large;
				nodes[i].weight = init.nodes[p][i].weight;
				nodes[i].length = init.nodes[p][i].length;
			}
		}
		
		void update(int x, int i){
			int y = color[i];
			if (x == y) return;
			if (y != -1) cnt[y] -= nameCnts[i];
			if (x != -1) cnt[x] += nameCnts[i];
			for (int u: leafParent[i]){
				score_t s1 = 0, s2 = 0, s3 = 0;
				if (y != -1) ((y == 0) ? nodes[u].a : (y == 1) ? nodes[u].b : (y == 2) ? nodes[u].c : nodes[u].d) -= nodes[u].length;
				if (x != -1) ((x == 0) ? nodes[u].a : (x == 1) ? nodes[u].b : (x == 2) ? nodes[u].c : nodes[u].d) += nodes[u].length;
				int w = nodes[u].up;
				while (w != -1){
					array<score_t, 3> s = normal(nodes[w]);
					s1 += s[0]; s2 += s[1]; s3 += s[2];
					u = w;
					w = nodes[u].up;
				}
				totalScore1 += s1;
				totalScore2 += s2;
				totalScore3 += s3;
				totalSqrScore -= rootScores[u] * rootScores[u];
				if (rootScores[u] > 1e-9) gtCnt--;
				rootScores[u] += s1 + s2 + s3;
				totalSqrScore += rootScores[u] * rootScores[u];
				if (rootScores[u] > 1e-9) gtCnt++;
			}
			color[i] = x;
		}
		
		array<score_t, 5> score(){
			return {totalScore1, totalScore2, totalScore3, totalSqrScore, gtCnt};
		}
	};
	
	vector<Partition> parts;
	
	Quadrupartition(const TripartitionInitializer &init){
		for (int p = 0; p < init.nodes.size(); p++) parts.emplace_back(init, p);
	}
	
	void update(int x, int i){
		vector<thread> thrds;
		for (int p = 1; p < parts.size(); p++) thrds.emplace_back(&Partition::update, &parts[p], x, i);
		parts[0].update(x, i);
		for (thread &t: thrds) t.join();
	}
	
	array<double, 3> score(){
		array<double, 3> res;
		res[0] = 0;
		res[1] = 0;
		res[2] = 0;
		double sqrsum = 0;
		double cnt = 0;
		for (int p = 0; p < parts.size(); p++){
			auto t = parts[p].score();
			res[0] += t[0];
			res[1] += t[1];
			res[2] += t[2];
			sqrsum += t[3];
			cnt += t[4];
		}
		res[0] = (cnt < 0.5) ? 0 : res[0] * sqrt(cnt / sqrsum);
		res[1] = (cnt < 0.5) ? 0 : res[1] * sqrt(cnt / sqrsum);
		res[2] = (cnt < 0.5) ? 0 : res[2] * sqrt(cnt / sqrsum);
		return res;
	}
};


================================================
FILE: src/incbeta.c
================================================
/*
 * zlib License
 *
 * Regularized Incomplete Beta Function
 *
 * Copyright (c) 2016, 2017 Lewis Van Winkle
 * http://CodePlea.com
 *
 * This software is provided 'as-is', without any express or implied
 * warranty. In no event will the authors be held liable for any damages
 * arising from the use of this software.
 *
 * Permission is granted to anyone to use this software for any purpose,
 * including commercial applications, and to alter it and redistribute it
 * freely, subject to the following restrictions:
 *
 * 1. The origin of this software must not be misrepresented; you must not
 *    claim that you wrote the original software. If you use this software
 *    in a product, an acknowledgement in the product documentation would be
 *    appreciated but is not required.
 * 2. Altered source versions must be plainly marked as such, and must not be
 *    misrepresented as being the original software.
 * 3. This notice may not be removed or altered from any source distribution.
 */


#include <math.h>

#define STOP 1.0e-8
#define TINY 1.0e-30

double incbeta(double a, double b, double x) {
    if (x < 0.0 || x > 1.0) return 1.0/0.0;

    /*The continued fraction converges nicely for x < (a+1)/(a+b+2)*/
    if (x > (a+1.0)/(a+b+2.0)) {
        return (1.0-incbeta(b,a,1.0-x)); /*Use the fact that beta is symmetrical.*/
    }

    /*Find the first part before the continued fraction.*/
    const double lbeta_ab = lgamma(a)+lgamma(b)-lgamma(a+b);
    const double front = exp(log(x)*a+log(1.0-x)*b-lbeta_ab) / a;

    /*Use Lentz's algorithm to evaluate the continued fraction.*/
    double f = 1.0, c = 1.0, d = 0.0;

    int i, m;
    for (i = 0; i <= 200; ++i) {
        m = i/2;

        double numerator;
        if (i == 0) {
            numerator = 1.0; /*First numerator is 1.0.*/
        } else if (i % 2 == 0) {
            numerator = (m*(b-m)*x)/((a+2.0*m-1.0)*(a+2.0*m)); /*Even term.*/
        } else {
            numerator = -((a+m)*(a+b+m)*x)/((a+2.0*m)*(a+2.0*m+1)); /*Odd term.*/
        }

        /*Do an iteration of Lentz's algorithm.*/
        d = 1.0 + numerator * d;
        if (fabs(d) < TINY) d = TINY;
        d = 1.0 / d;

        c = 1.0 + numerator / c;
        if (fabs(c) < TINY) c = TINY;

        const double cd = c*d;
        f *= cd;

        /*Check for stop.*/
        if (fabs(1.0-cd) < STOP) {
            return front * (f-1.0);
        }
    }

    return 1.0/0.0; /*Needed more loops, did not converge.*/
}



================================================
FILE: src/landmark.hpp
================================================
#define OBJECTIVE_VERSION "0"

#include<vector>
#include<cmath>
#include "threadpool.hpp"

using namespace std;

struct Vector{
    double x, y, z;

    Vector operator+(const Vector& b) const{
        return Vector(x + b.x, y + b.y, z + b.z);
    }

    Vector operator-(const Vector& b) const{
        return Vector(x - x, y - b.y, z - b.z);
    }

    Vector& operator+=(const Vector& b){
        x += b.x; y += b.y; z += b.z;
        return *this;
    }

    Vector& operator-=(const Vector& b){
        x -= b.x; y -= b.y; z -= b.z;
        return *this;
    }

    Vector operator*(double c) const{
        const Vector &v = *this;
        return Vector(c * v.x, c * v.y, c * v.z);
    }

    Vector operator/(double c) const{
        const Vector &v = *this;
        return Vector(v.x / c, v.y / c, v.z / c);
    }

    Vector& operator*=(double c){
        x *= c; y *= c; z *= c;
        return *this;
    }

    Vector& operator/=(double c){
        x /= c; y /= c; z /= c;
        return *this;
    }

    double operator*(const Vector& b) const{
        const Vector &a = *this;
        return a.x * b.x + a.y * b.y + a.z * b.z;
    }

    double norm() const{
        return sqrt((*this) * (*this));
    }

    void normalize(){
        *this = (*this) / (*this).norm();
    }

    Vector(double x, double y, double z = 0, bool normalized = false): x(x), y(y), z(z){
        if (normalized) normalize();
    }

    Vector(): x(0), y(0), z(0){}
};

struct TripartitionInitializer{
    vector<vector<Vector> > M;
};

struct Tripartition{
	vector<char> color;
	vector<vector<Vector> > &M;
    vector<int> cnt[3];
    vector<Vector> S[3]; // partition sum
    vector<double> Q[3]; // partition sum of self-dots
    int n, m;


	Tripartition(TripartitionInitializer &init): M(init.M), n(init.M.size()), m(init.M[0].size()), color(init.M.size(), -1){
        for (int x = 0; x < 3; x++){
            S[x].resize(m);
            Q[x].resize(m);
        }
	}

	void updatePart(int part, int x, int i){
        if (part) return;
		int y = color[i];
		color[i] = x;
		for (int j = 0; j < m; j++){
            if (y != -1){
                cnt[y][j]--;
                S[y][j] -= M[i][j];
                Q[y][j] -= M[i][j] * M[i][j];
            }
            if (x != -1){
                cnt[x][j]++;
                S[x][j] += M[i][j];
                Q[x][j] += M[i][j] * M[i][j];
            }
        }
	}
	
	score_t scorePart(int part){
		if (part) return 0;
        double res = 0;
        for (int j = 0; j < m; j++){
            res += (S[0][j] * S[0][j] - Q[0][j]) * (S[1][j] * S[2][j])
                 + (S[1][j] * S[1][j] - Q[1][j]) * (S[2][j] * S[0][j])
                 + (S[2][j] * S[2][j] - Q[2][j]) * (S[0][j] * S[1][j]);
        }
        return res;
	}
};

================================================
FILE: src/merge-pairend.cpp
================================================
#define DRIVER_VERSION "0"

#include<iostream>
#include<fstream>
#include<cstdio>
#include<cmath>
#include<cstdlib>
#include<cstring>
#include<string>

#define ROOTING
#define NAME_MAPPING
//#define BLOCK_BOOTSTRAP

//#define LARGE_DATA
#ifdef LARGE_DATA
typedef long double score_t;
typedef long long count_t;
#else
typedef double score_t;
typedef int count_t;
#endif

#include "sequence.hpp"
#include "algorithms.hpp"
#include "sequtils.hpp"

using namespace std;

unsigned char CHAR2BITS[256] = {}, CHAR2MASK[256] = {}, RC[256] = {}, UPPER[256] = {};
unsigned char QUALITY2ASCII[95] = "!\"#$%&'()*+,-./0123456789:;<=>?@ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ[\\]^_`abcdefghijklmnopqrstuvwxyz{|}~";
unsigned char ASCII2QUALITY[256] = {};

const string STRING_REVERSE_COMPLEMENT(const string &seq){
    string res;
    for (int i = seq.size() - 1; i >= 0; i--){
        res += RC[seq[i]];
    }
    return res;
}

const string STRING_REVERSE(const string &seq){
    string res;
    for (int i = seq.size() - 1; i >= 0; i--){
        res += seq[i];
    }
    return res;
}

const string STRING_UPPER(const string &seq){
    string res;
    for (char c: seq){
        res += UPPER[c];
    }
    return res;
}

int MATCH_LENGTH(const string &seqL, const string &seqR, int offset, int mismatch = 1){
    int res = 0;
    for (int i = 0; i + offset < seqL.size() && i < seqR.size(); i++){
        if (seqL[i + offset] == seqR[i]) res++;
        else {
            mismatch--;
            if (mismatch == -1) return res;
        }
    }
    return res;
}

int BEST_MATCH(const string &seqL, const string &seqR, int minmatch = 20, int mismatch = 1){
    int bestmatch = minmatch - 1, bestoffset = -1;
    for (int i = 0; i < seqL.size(); i++){
        int curmatch = MATCH_LENGTH(seqL, seqR, i, mismatch);
        if (curmatch > bestmatch){
            bestmatch = curmatch;
            bestoffset = i;
        }
    }
    return bestoffset;
}

void MERGE(string &seq, string &qc, const string &seqL, const string &seqR, const string &qcL, const string &qcR, int offset){
    seq = "";
    qc = "";
    int i = 0;
    for (; i < offset; i++){
        seq += seqL[i];
        qc += qcL[i];
    }
    for (; i < seqL.size(); i++){
        if (seqL[i] == seqR[i - offset]){
            seq += seqL[i];
            qc += QUALITY2ASCII[min(93, ASCII2QUALITY[qcL[i]] + ASCII2QUALITY[qcR[i - offset]])];
        }
        else if (qcL[i] > qcR[i - offset]){
            seq += seqL[i];
            qc += QUALITY2ASCII[ASCII2QUALITY[qcL[i]] - ASCII2QUALITY[qcR[i - offset]]];
        }
        else {
            seq += seqR[i - offset];
            qc += QUALITY2ASCII[ASCII2QUALITY[qcR[i - offset]] - ASCII2QUALITY[qcL[i]]];
        }
    }
    for (; i - offset < seqR.size(); i++){
        seq += seqR[i - offset];
        qc += qcR[i - offset];
    }
}

int main(int argc, char** argv){
    if (argc != 4){
        cerr << "How to use: \nmerge-pairend FORWARD_STRAND.fastq REVERSE_STRAND.fastq MERGED_OUTPUT.fastq\n";
        exit(0);
    }

    CHAR2BITS['a'] = 0; CHAR2BITS['c'] = 1; CHAR2BITS['g'] = 2; CHAR2BITS['t'] = 3; CHAR2BITS['u'] = 3;
    CHAR2BITS['A'] = 0; CHAR2BITS['C'] = 1; CHAR2BITS['G'] = 2; CHAR2BITS['T'] = 3; CHAR2BITS['U'] = 3;

    for (size_t i = 0; i < 256; i++) CHAR2MASK[i] = 1;
    CHAR2MASK['a'] = 0; CHAR2MASK['c'] = 0; CHAR2MASK['g'] = 0; CHAR2MASK['t'] = 0; CHAR2MASK['u'] = 0;
    CHAR2MASK['A'] = 0; CHAR2MASK['C'] = 0; CHAR2MASK['G'] = 0; CHAR2MASK['T'] = 0; CHAR2MASK['U'] = 0;

    RC['a'] = 't'; RC['c'] = 'g'; RC['g'] = 'c'; RC['t'] = 'a'; RC['u'] = 'a'; 
    RC['A'] = 'T'; RC['C'] = 'G'; RC['G'] = 'C'; RC['T'] = 'A'; RC['U'] = 'A'; 

    for (size_t i = 0; i < 256; i++) UPPER[i] = 'N';
    UPPER['a'] = 'A'; UPPER['c'] = 'C'; UPPER['g'] = 'G'; UPPER['t'] = 'T'; UPPER['u'] = 'T';
    UPPER['A'] = 'A'; UPPER['C'] = 'C'; UPPER['G'] = 'G'; UPPER['T'] = 'T'; UPPER['U'] = 'T';

    for (size_t i = 0; i < 93; i++) ASCII2QUALITY[QUALITY2ASCII[i]] = i;
    
    ifstream fin1(argv[1]);
    ifstream fin2(argv[2]);
    ofstream fout(argv[3]);

    string f1line1, f1line2, f1line3, f1line4;
    string f2line1, f2line2, f2line3, f2line4;
    string seq1, seq2, qc1, qc2;

    while (getline(fin1, f1line1)){
        getline(fin1, f1line2);
        getline(fin1, f1line3);
        getline(fin1, f1line4);
        getline(fin2, f2line1);
        getline(fin2, f2line2);
        getline(fin2, f2line3);
        getline(fin2, f2line4);
        seq1 = STRING_UPPER(f1line2);
        seq2 = STRING_REVERSE_COMPLEMENT(STRING_UPPER(f2line2));
        qc1 = f1line4;
        qc2 = STRING_REVERSE(f2line4);
        int offset = BEST_MATCH(seq1, seq2);
        if (offset == -1){
            fout << f1line1 << endl;
            fout << f1line2 << endl;
            fout << f1line3 << endl;
            fout << f1line4 << endl;
            fout << f2line1 << endl;
            fout << f2line2 << endl;
            fout << f2line3 << endl;
            fout << f2line4 << endl;
        }
        else {
            string seq, qc;
            MERGE(seq, qc, seq1, seq2, qc1, qc2, offset);
            fout << "@" << endl;
            fout << seq << endl;
            fout << "+" << endl;
            fout << qc << endl;
        }
    }
    return 0;
}


================================================
FILE: src/monster.cpp
================================================
#define DRIVER_VERSION "0"

#include<iostream>
#include<fstream>
#include<sstream>
#include<unordered_map>
#include<unordered_set>
#include<cstdio>
#include<cstdlib>
#include<cstring>

#define ROOTING
#define NAME_MAPPING

typedef double score_t;

#include "landmark.hpp"
#include "algorithms.hpp"

using namespace std;

MetaAlgorithm meta;
TripartitionInitializer& tripInit = meta.tripInit;

vector<string>& names = meta.names;
unordered_map<string, int>& name2id = meta.name2id;

void addName(const string& name) {
    if (name2id.count(name) == 0) {
        name2id[name] = names.size();
        names.push_back(name);
    }
}

int main(int argc, char** argv){
    ARG.setProgramName("monster", "Morphological Oriented Novel Species Tree EstimatoR");
    
    meta.initialize(argc, argv);
    if (ARG.getStringArg("root") != "") addName(ARG.getStringArg("root"));

    ifstream fin(ARG.getStringArg("input"));
    string line;
    unordered_map<string, int> axisName2axis;
    int m = 0;
    vector<unordered_map<string, vector<double> > > axisInd2Array(3);
    while (getline(fin, line)){
        stringstream strin(line);
        double v;
        string indName, axisName;
        vector<double> arr;
        strin >> indName >> axisName;
        while (strin >> v) arr.push_back(v);
        if (m == 0) m = arr.size();
        if (axisName2axis.count(axisName) == 0){
            axisName2axis[axisName] = axisName2axis.size();
        }
        addName(meta.mappedname(indName));
        axisInd2Array[axisName2axis[axisName]][indName] = arr;
    }
    tripInit.M.resize(names.size(), vector<Vector>(m));
    for (auto &e: axisInd2Array[0]){
        string indName = e.first;
        int speciesID = name2id[meta.mappedname(indName)];
        for (int i = 0; i < m; i++){
            int j = (i == 0) ? m - 1 : i - 1;
            if (axisName2axis.size() == 2){
                Vector vd(axisInd2Array[0][indName][i], axisInd2Array[1][indName][i], 0, true);
                /*
                Vector vi(axisInd2Array[0][indName][i], axisInd2Array[1][indName][i], 0);
                Vector vj(axisInd2Array[0][indName][j], axisInd2Array[1][indName][j], 0);
                Vector vd = vi - vj;
                vd.normalize();
                */
                tripInit.M[speciesID][i] += vd;
            }
            if (axisName2axis.size() == 3){
                Vector vd(axisInd2Array[0][indName][i], axisInd2Array[1][indName][i], axisInd2Array[2][indName][i], true);
                /*
                Vector vi(axisInd2Array[0][indName][i], axisInd2Array[1][indName][i], axisInd2Array[2][indName][i]);
                Vector vj(axisInd2Array[0][indName][j], axisInd2Array[1][indName][j], axisInd2Array[2][indName][j]);
                Vector vd = vi - vj;
                vd.normalize();
                */
                tripInit.M[speciesID][i] += vd;
            }
        }
    }

    LOG << "#Dimensions: " << axisName2axis.size() << endl;
    LOG << "#Lanmarks: " << m << endl;
    LOG << "#Samples: " << axisInd2Array[0].size() << endl;
    
    auto res = meta.run();
    LOG << "Score: " << (double) res.first << endl;
    
    return 0;
}


================================================
FILE: src/multitree.hpp
================================================
#define OBJECTIVE_VERSION "3"

/* CHANGE LOG
 * 3. add CASTLES-Pro branch length calculations
 * 2. add customized annotation for branch lengths
 */

#include <vector>
#include <array>
#include <thread>
#include "threadpool.hpp"

#define SUPPORT
#define CUSTOMIZED_ANNOTATION

using namespace std;

score_t NUM_EQ_CLASSES = 0;

struct CustomizedAnnotation{
	struct Quadrupartition{
		length_t quartetCnt = 0;
		length_t sumInternalLength = 0;
		length_t sumLengthA = 0;
		length_t sumLengthB = 0;
		length_t sumLengthC = 0;
		length_t sumLengthD = 0;

		void numericalBalancing(){
			if (quartetCnt < 1e-6){
				quartetCnt = 0;
				sumInternalLength = 0;
				sumLengthA = 0;
				sumLengthB = 0;
				sumLengthC = 0;
				sumLengthD = 0;
			}
		}

		Quadrupartition operator+ (const Quadrupartition& o) const{
			Quadrupartition r;
			r.quartetCnt = quartetCnt + o.quartetCnt;
			r.sumInternalLength = sumInternalLength + o.sumInternalLength;
			r.sumLengthA = sumLengthA + o.sumLengthA;
			r.sumLengthB = sumLengthB + o.sumLengthB;
			r.sumLengthC = sumLengthC + o.sumLengthC;
			r.sumLengthD = sumLengthD + o.sumLengthD;
			return r;
		}

		Quadrupartition& operator+= (const Quadrupartition& o){
			quartetCnt += o.quartetCnt;
			sumInternalLength += o.sumInternalLength;
			sumLengthA += o.sumLengthA;
			sumLengthB += o.sumLengthB;
			sumLengthC += o.sumLengthC;
			sumLengthD += o.sumLengthD;
			return *this;
		}

		Quadrupartition operator- (const Quadrupartition& o) const{
			Quadrupartition r;
			r.quartetCnt = quartetCnt - o.quartetCnt;
			r.sumInternalLength = sumInternalLength - o.sumInternalLength;
			r.sumLengthA = sumLengthA - o.sumLengthA;
			r.sumLengthB = sumLengthB - o.sumLengthB;
			r.sumLengthC = sumLengthC - o.sumLengthC;
			r.sumLengthD = sumLengthD - o.sumLengthD;
			return r;
		}
	} ab_cd, ac_bd, ad_bc;
	// a: left child, b: right child, c: sibling, d: outgroup

	CustomizedAnnotation operator+ (const CustomizedAnnotation& o) const{
		CustomizedAnnotation r;
		r.ab_cd = ab_cd + o.ab_cd;
		r.ac_bd = ac_bd + o.ac_bd;
		r.ad_bc = ad_bc + o.ad_bc;
		return r;
	}

	CustomizedAnnotation& operator+= (const CustomizedAnnotation& o){
		ab_cd += o.ab_cd;
		ac_bd += o.ac_bd;
		ad_bc += o.ad_bc;
		return *this;
	}

	CustomizedAnnotation operator- (const CustomizedAnnotation& o) const{
		CustomizedAnnotation r;
		r.ab_cd = ab_cd - o.ab_cd;
		r.ac_bd = ac_bd - o.ac_bd;
		r.ad_bc = ad_bc - o.ad_bc;
		return r;
	}
};

struct TripartitionInitializer{
	struct Node{
		int up = -1, small = -1, large = -1;
		bool dup = false;
		length_t length;
	};
	
	vector<vector<Node> > nodes;
	vector<vector<vector<int> > > leafParent;
};

struct Tripartition{
	struct Partition{
		struct Node{
			score_t x = 0, y = 0, z = 0, tx = 0, ty = 0, tz = 0, q = 0;
			int up = -1, small = -1, large = -1; // -1 for dummy!
			bool dup = false;
		};
		
		score_t normal(Node& w){
			Node& u = nodes[w.small];
			Node& v = nodes[w.large];
			w.tx = u.tx + v.tx + u.y * v.z * (u.y + v.z - 2) + u.z * v.y * (u.z + v.y - 2);
			w.ty = u.ty + v.ty + u.x * v.z * (u.x + v.z - 2) + u.z * v.x * (u.z + v.x - 2);
			w.tz = u.tz + v.tz + u.x * v.y * (u.x + v.y - 2) + u.y * v.x * (u.y + v.x - 2);
			score_t oldQ = w.q;
			w.q = u.x * v.tx + u.y * v.ty + u.z * v.tz + v.x * u.tx + v.y * u.ty + v.z * u.tz
				+ (u.x - 1) * u.x * v.y * v.z //+ (v.x - 1) * v.x * u.y * u.z
				+ (u.y - 1) * u.y * v.x * v.z //+ (v.y - 1) * v.y * u.x * u.z
				+ (u.z - 1) * u.z * v.x * v.y //+ (v.z - 1) * v.z * u.x * u.y
				;
			return w.q - oldQ;
		}
		
		void special(Node& w){
			Node& u = nodes[w.small];
			Node& v = nodes[w.large];
			w.tx = u.tx + v.tx;
			w.ty = u.ty + v.ty;
			w.tz = u.tz + v.tz;
		}
		
		vector<vector<int> > leafParent;
		score_t totalScore = 0;
		vector<Node> nodes;
		vector<int> color;
		
		Partition(const TripartitionInitializer &init, int p): leafParent(init.leafParent[p]), nodes(init.nodes[p].size()), color(init.leafParent[p].size(), -1){
			for (int i = 0; i < nodes.size(); i++){
				nodes[i].up = init.nodes[p][i].up;
				nodes[i].small = init.nodes[p][i].small;
				nodes[i].large = init.nodes[p][i].large;
				nodes[i].dup = init.nodes[p][i].dup;
			}
		}

		void update(int x, int i){
			int y = color[i];
			if (x == y) return;
			for (int u: leafParent[i]){
				if (y != -1) ((y == 0) ? nodes[u].z : (y == 1) ? nodes[u].x : nodes[u].y)--;
				if (x != -1) ((x == 0) ? nodes[u].z : (x == 1) ? nodes[u].x : nodes[u].y)++;
				int w = nodes[u].up;
				while (w != -1 && (nodes[w].dup == false || nodes[w].large == u)){
					if (y != -1) ((y == 0) ? nodes[w].z : (y == 1) ? nodes[w].x : nodes[w].y)--;
					if (x != -1) ((x == 0) ? nodes[w].z : (x == 1) ? nodes[w].x : nodes[w].y)++;
					if (nodes[w].dup) special(nodes[w]); else totalScore += normal(nodes[w]);
					u = w;
					w = nodes[u].up;
				}
				if (w != -1){
					special(nodes[w]);
				}
			}
			color[i] = x;
		}
		
		score_t score(){
			return totalScore / 2;
		}
	};
	
	vector<Partition> parts;
	
	struct Node{
		score_t x = 0, t = 0, q = 0;
		int version = 0, up = -1, small = -1, large = -1; // -1 for dummy!
		bool dup = false;
	};
	
	Tripartition(const TripartitionInitializer &init){
		score_t s = 0;
		
		for (int p = 0; p < init.nodes.size(); p++){
			const vector<TripartitionInitializer::Node> &nodes = init.nodes[p];
			const vector<vector<int> > &leafParent = init.leafParent[p];
			vector<score_t> x(nodes.size()), t(nodes.size()), q(nodes.size());
			for (int i = 0; i < leafParent.size(); i++){
				for (int u: leafParent[i]){
					x[u]++;
					int w = nodes[u].up;
					while (w != -1 && (nodes[w].dup == false || nodes[w].large == u)){
						x[w]++;
						if (nodes[w].dup) t[w] = t[nodes[w].small] + t[nodes[w].large];
						else {
							int v = (nodes[w].small == u) ? nodes[w].large : nodes[w].small;
							t[w] = t[u] + t[v] + x[u] * x[v] * (x[u] + x[v] - 2) / 2;
							s -= q[w];
							q[w] = x[u] * t[v] + x[v] * t[u] + (x[u] - 1) * x[u] * (x[v] - 1) * x[v] / 4;
							s += q[w];
						}
						u = w;
						w = nodes[u].up;
					}
					if (w != -1) t[w] = t[nodes[w].small] + t[nodes[w].large];
				}
			}
		}
		
		NUM_EQ_CLASSES = s;
		
		for (int p = 0; p < init.nodes.size(); p++) parts.emplace_back(init, p);
	}

	void updatePart(int part, int x, int i){
		parts[part].update(x, i);
	}

	void update(int x, int i){
		vector<thread> thrds;
		for (int p = 1; p < parts.size(); p++) thrds.emplace_back(&Partition::update, &parts[p], x, i);
		parts[0].update(x, i);
		for (thread &t: thrds) t.join();
	}
	
	score_t scorePart(int part){
		return parts[part].score();
	}

	score_t score(){
		score_t res = 0;
		for (int p = 0; p < parts.size(); p++) res += parts[p].score();
		return res;
	}
};

struct Quadrupartition{
	struct Partition{
		struct Node{
			struct Topology{
				length_t pq_r = 0, pq_s = 0, p_rs = 0, q_rs = 0;
				length_t pq = 0, rs = 0;
				length_t pq_rs = 0;
				length_t Pq = 0, Qp = 0, Rs = 0, Sr = 0;
				length_t pqX = 0, rsX = 0;
				length_t Pq_r = 0, Pq_s = 0, P_rs = 0;
				length_t Qp_r = 0, Qp_s = 0, Q_rs = 0;
				length_t Rs_q = 0, Rs_p = 0, R_pq = 0;
				length_t Sr_q = 0, Sr_p = 0, S_pq = 0;
				length_t pqXr = 0, pqXs = 0, pXrs = 0, qXrs = 0;
				length_t Pq_rs = 0, Qp_rs = 0, Rs_pq = 0, Sr_pq = 0;
			} T_ab_cd, T_ac_bd, T_ad_bc;

			length_t aa = 0, bb = 0, cc = 0, dd = 0;
			length_t A = 0, B = 0, C = 0, D = 0;
			// bool isGhostBranch = 1;
			length_t length = 0;
			CustomizedAnnotation annot;

			score_t a = 0, b = 0, c = 0, d = 0;
			score_t ab_c = 0, ab_d = 0, a_cd = 0, b_cd = 0;
			score_t ac_b = 0, a_bd = 0, ac_d = 0, c_bd = 0;
			score_t a_bc = 0, ad_b = 0, ad_c = 0, d_bc = 0;
			score_t ab_cd = 0, ac_bd = 0, ad_bc = 0;
			
			int up = -1, small = -1, large = -1; // -1 for dummy!
			bool dup = false;
		};
		
		template<int T> void extended(Node& w, Node& u, Node& v){
			Node::Topology& U = ((T == 0) ? u.T_ab_cd : (T == 1) ? u.T_ac_bd : u.T_ad_bc);
			Node::Topology& V = ((T == 0) ? v.T_ab_cd : (T == 1) ? v.T_ac_bd : v.T_ad_bc);
			Node::Topology& W = ((T == 0) ? w.T_ab_cd : (T == 1) ? w.T_ac_bd : w.T_ad_bc);
			score_t up = u.aa, vp = v.aa;
			score_t uq = ((T == 0) ? u.bb : (T == 1) ? u.cc : u.dd);
			score_t ur = ((T == 0) ? u.cc : (T == 1) ? u.bb : u.bb);
			score_t us = ((T == 0) ? u.dd : (T == 1) ? u.dd : u.cc);
			score_t vq = ((T == 0) ? v.bb : (T == 1) ? v.cc : v.dd);
			score_t vr = ((T == 0) ? v.cc : (T == 1) ? v.bb : v.bb);
			score_t vs = ((T == 0) ? v.dd : (T == 1) ? v.dd : v.cc);
			length_t uP = u.A, vP = v.A;
			length_t uQ = ((T == 0) ? u.B : (T == 1) ? u.C : u.D);
			length_t uR = ((T == 0) ? u.C : (T == 1) ? u.B : u.B);
			length_t uS = ((T == 0) ? u.D : (T == 1) ? u.D : u.C);
			length_t vQ = ((T == 0) ? v.B : (T == 1) ? v.C : v.D);
			length_t vR = ((T == 0) ? v.C : (T == 1) ? v.B : v.B);
			length_t vS = ((T == 0) ? v.D : (T == 1) ? v.D : v.C);
			CustomizedAnnotation::Quadrupartition& annot = ((T == 0) ? w.annot.ab_cd : (T == 1) ? w.annot.ac_bd : w.annot.ad_bc);

			if (w.dup == false){
				W.pq = U.pq + V.pq + up * vq + vp * uq;
				W.rs = U.rs + V.rs + ur * vs + vr * us;

				W.pq_r = U.pq_r + V.pq_r + ur * V.pq + U.pq * vr;
				W.pq_s = U.pq_s + V.pq_s + us * V.pq + U.pq * vs;
				W.p_rs = U.p_rs + V.p_rs + up * V.rs + U.rs * vp;
				W.q_rs = U.q_rs + V.q_rs + uq * V.rs + U.rs * vq;
				
				W.pq_rs = U.pq * V.rs + V.pq * U.rs
						+ U.pq_r * vs + V.pq_r * us
						+ U.pq_s * vr + V.pq_s * ur
						+ U.p_rs * vq + V.p_rs * uq
						+ U.q_rs * vp + V.q_rs * up;
				
				W.Pq = U.Pq + V.Pq + uP * vq + vP * uq;
				W.Qp = U.Qp + V.Qp + uQ * vp + vQ * up;
				W.Rs = U.Rs + V.Rs + uR * vs + vR * us;
				W.Sr = U.Sr + V.Sr + uS * vr + vS * ur;

				W.pqX = U.pqX + V.pqX + W.pq * w.length;
				W.rsX = U.rsX + V.rsX + W.rs * w.length;

				W.Pq_r = U.Pq_r + V.Pq_r + U.Pq * vr + V.Pq * ur;
				W.Pq_s = U.Pq_s + V.Pq_s + U.Pq * vs + V.Pq * us;
				W.Qp_r = U.Qp_r + V.Qp_r + U.Qp * vr + V.Qp * ur;
				W.Qp_s = U.Qp_s + V.Qp_s + U.Qp * vs + V.Qp * us;
				W.Rs_p = U.Rs_p + V.Rs_p + U.Rs * vp + V.Rs * up;
				W.Rs_q = U.Rs_q + V.Rs_q + U.Rs * vq + V.Rs * uq;
				W.Sr_p = U.Sr_p + V.Sr_p + U.Sr * vp + V.Sr * up;
				W.Sr_q = U.Sr_q + V.Sr_q + U.Sr * vq + V.Sr * uq;
				
				W.P_rs = U.P_rs + V.P_rs + uP * V.rs + vP * U.rs;
				W.Q_rs = U.Q_rs + V.Q_rs + uQ * V.rs + vQ * U.rs;
				W.R_pq = U.R_pq + V.R_pq + uR * V.pq + vR * U.pq;
				W.S_pq = U.S_pq + V.S_pq + uS * V.pq + vS * U.pq;
				
				W.pqXr = U.pqXr + V.pqXr + U.pqX * vr + V.pqX * ur;
				W.pqXs = U.pqXs + V.pqXs + U.pqX * vs + V.pqX * us;
				W.pXrs = U.pXrs + V.pXrs + U.rsX * vp + V.rsX * up;
				W.qXrs = U.qXrs + V.qXrs + U.rsX * vq + V.rsX * uq;

				W.Pq_rs = U.Pq_rs + V.Pq_rs + W.q_rs * w.length;
				W.Qp_rs = U.Qp_rs + V.Qp_rs + W.p_rs * w.length;
				W.Rs_pq = U.Rs_pq + V.Rs_pq + W.pq_s * w.length;
				W.Sr_pq = U.Sr_pq + V.Sr_pq + W.pq_r * w.length;

				annot.quartetCnt = W.pq_rs;
				annot.sumLengthA = U.Pq_r * vs + V.Pq_r * us + U.Pq_s * vr + V.Pq_s * ur + U.P_rs * vq + V.P_rs * uq + uP * V.q_rs + vP * U.q_rs + up * V.Pq_rs + vp * U.Pq_rs + U.Pq * V.rs + V.Pq * U.rs;
				annot.sumLengthB = U.Qp_r * vs + V.Qp_r * us + U.Qp_s * vr + V.Qp_s * ur + U.Q_rs * vp + V.Q_rs * up + uQ * V.p_rs + vQ * U.p_rs + uq * V.Qp_rs + vq * U.Qp_rs + U.Qp * V.rs + V.Qp * U.rs;
				annot.sumLengthC = U.Rs_p * vq + V.Rs_p * uq + U.Rs_q * vp + V.Rs_q * up + U.R_pq * vs + V.R_pq * us + uR * V.pq_s + vR * U.pq_s + ur * V.Rs_pq + vr * U.Rs_pq + U.Rs * V.pq + V.Rs * U.pq;
				annot.sumLengthD = U.Sr_p * vq + V.Sr_p * uq + U.Sr_q * vp + V.Sr_q * up + U.S_pq * vr + V.S_pq * ur + uS * V.pq_r + vS * U.pq_r + us * V.Sr_pq + vs * U.Sr_pq + U.Sr * V.pq + V.Sr * U.pq;
				annot.sumInternalLength = U.pqXr * vs + V.pqXr * us + U.pqXs * vr + V.pqXs * ur + U.pXrs * vq + V.pXrs * uq + up * V.qXrs + vp * U.qXrs
										+ U.pqX * V.rs + U.pq * V.rsX + V.pqX * U.rs + V.pq * U.rsX;
			}
			else {
				W.pq = (U.pq + V.pq) / 2;
				W.rs = (U.rs + V.rs) / 2;

				W.pq_r = (U.pq_r + V.pq_r) / 2;
				W.pq_s = (U.pq_s + V.pq_s) / 2;
				W.p_rs = (U.p_rs + V.p_rs) / 2;
				W.q_rs = (U.q_rs + V.q_rs) / 2;
				
				W.pq_rs = 0;
				
				W.Pq = (U.Pq + V.Pq) / 2;
				W.Qp = (U.Qp + V.Qp) / 2;
				W.Rs = (U.Rs + V.Rs) / 2;
				W.Sr = (U.Sr + V.Sr) / 2;

				W.pqX = (U.pqX + V.pqX) / 2 + W.pq * w.length;
				W.rsX = (U.rsX + V.rsX) / 2 + W.rs * w.length;

				W.Pq_r = (U.Pq_r + V.Pq_r) / 2;
				W.Pq_s = (U.Pq_s + V.Pq_s) / 2;
				W.Qp_r = (U.Qp_r + V.Qp_r) / 2;
				W.Qp_s = (U.Qp_s + V.Qp_s) / 2;
				W.Rs_p = (U.Rs_p + V.Rs_p) / 2;
				W.Rs_q = (U.Rs_q + V.Rs_q) / 2;
				W.Sr_p = (U.Sr_p + V.Sr_p) / 2;
				W.Sr_q = (U.Sr_q + V.Sr_q) / 2;
				
				W.P_rs = (U.P_rs + V.P_rs) / 2;
				W.Q_rs = (U.Q_rs + V.Q_rs) / 2;
				W.R_pq = (U.R_pq + V.R_pq) / 2;
				W.S_pq = (U.S_pq + V.S_pq) / 2;
				
				W.pqXr = (U.pqXr + V.pqXr) / 2;
				W.pqXs = (U.pqXs + V.pqXs) / 2;
				W.pXrs = (U.pXrs + V.pXrs) / 2;
				W.qXrs = (U.qXrs + V.qXrs) / 2;

				W.Pq_rs = (U.Pq_rs + V.Pq_rs) / 2 + W.q_rs * w.length;
				W.Qp_rs = (U.Qp_rs + V.Qp_rs) / 2 + W.p_rs * w.length;
				W.Rs_pq = (U.Rs_pq + V.Rs_pq) / 2 + W.pq_s * w.length;
				W.Sr_pq = (U.Sr_pq + V.Sr_pq) / 2 + W.pq_r * w.length;

				annot.quartetCnt = 0;
				annot.sumLengthA = 0;
				annot.sumLengthB = 0;
				annot.sumLengthC = 0;
				annot.sumLengthD = 0;
				annot.sumInternalLength = 0;
			}

			{
				score_t wp = up + vp, wq = uq + vq, wr = ur + vr, ws = us + vs;

				if (wp < 1e-8) wp = 0;
				if (wq < 1e-8) wq = 0;
				if (wr < 1e-8) wr = 0;
				if (ws < 1e-8) ws = 0;

				if (wp == 0 || wq == 0) W.Pq = W.Qp = W.pqX = W.pq = 0;
				if (wr == 0 || ws == 0) W.Rs = W.Sr = W.rsX = W.rs = 0;

				if (wp == 0 || wq == 0 || wr == 0) W.Sr_pq = W.Qp_r = W.Pq_r = W.pqXr = W.R_pq = W.pq_r = 0;
				if (wp == 0 || wq == 0 || ws == 0) W.Rs_pq = W.Qp_s = W.Pq_s = W.pqXs = W.S_pq = W.pq_s = 0;
				if (wp == 0 || wr == 0 || ws == 0) W.Qp_rs = W.Sr_p = W.Rs_p = W.pXrs = W.P_rs = W.p_rs = 0;
				if (wq == 0 || wr == 0 || ws == 0) W.Pq_rs = W.Sr_q = W.Rs_q = W.qXrs = W.Q_rs = W.q_rs = 0;

				if (wp == 0 || wq == 0 || wr == 0 || ws == 0) annot.sumLengthA = annot.sumLengthB = annot.sumLengthC = annot.sumLengthD = annot.sumInternalLength = annot.quartetCnt = W.pq_rs = 0;
			}
		}

		CustomizedAnnotation extended(Node& w){
			CustomizedAnnotation old = w.annot;

			Node& u = nodes[w.small];
			Node& v = nodes[w.large];

			if (w.dup == false){
				w.aa = u.aa + v.aa;
				w.bb = u.bb + v.bb;
				w.cc = u.cc + v.cc;
				w.dd = u.dd + v.dd;
				
				w.A = u.A + v.A + w.aa * w.length;
				w.B = u.B + v.B + w.bb * w.length;
				w.C = u.C + v.C + w.cc * w.length;
				w.D = u.D + v.D + w.dd * w.length;
			}
			else {
				w.aa = (u.aa + v.aa) / 2;
				w.bb = (u.bb + v.bb) / 2;
				w.cc = (u.cc + v.cc) / 2;
				w.dd = (u.dd + v.dd) / 2;
				
				w.A = (u.A + v.A) / 2 + w.aa * w.length;
				w.B = (u.B + v.B) / 2 + w.bb * w.length;
				w.C = (u.C + v.C) / 2 + w.cc * w.length;
				w.D = (u.D + v.D) / 2 + w.dd * w.length;
			}

			extended<0>(w, u, v);
			extended<1>(w, u, v);
			extended<2>(w, u, v);

			return w.annot - old;
		}
		
		array<score_t, 3> normal(Node& w){
			Node& u = nodes[w.small];
			Node& v = nodes[w.large];
			
			w.ab_c = u.ab_c + v.ab_c + u.a * u.b * v.c + u.c * v.a * v.b;
			w.ab_d = u.ab_d + v.ab_d + u.a * u.b * v.d + u.d * v.a * v.b;
			w.a_cd = u.a_cd + v.a_cd + u.c * u.d * v.a + u.a * v.c * v.d;
			w.b_cd = u.b_cd + v.b_cd + u.c * u.d * v.b + u.b * v.c * v.d;
			
			w.ac_b = u.ac_b + v.ac_b + u.a * u.c * v.b + u.b * v.a * v.c;
			w.a_bd = u.a_bd + v.a_bd + u.b * u.d * v.a + u.a * v.b * v.d;
			w.ac_d = u.ac_d + v.ac_d + u.a * u.c * v.d + u.d * v.a * v.c;
			w.c_bd = u.c_bd + v.c_bd + u.b * u.d * v.c + u.c * v.b * v.d;
			
			w.a_bc = u.a_bc + v.a_bc + u.b * u.c * v.a + u.a * v.b * v.c;
			w.ad_b = u.ad_b + v.ad_b + u.a * u.d * v.b + u.b * v.a * v.d;
			w.ad_c = u.ad_c + v.ad_c + u.a * u.d * v.c + u.c * v.a * v.d;
			w.d_bc = u.d_bc + v.d_bc + u.b * u.c * v.d + u.d * v.b * v.c;
			
			score_t ab_cd = w.ab_cd, ac_bd = w.ac_bd, ad_bc = w.ad_bc;
			w.ab_cd = u.a * u.b * v.c * v.d + u.c * u.d * v.a * v.b
					+ u.ab_c * v.d + v.ab_c * u.d
					+ u.ab_d * v.c + v.ab_d * u.c
					+ u.a_cd * v.b + v.a_cd * u.b
					+ u.b_cd * v.a + v.b_cd * u.a;
			w.ac_bd = u.a * u.c * v.b * v.d + u.b * u.d * v.a * v.c
					+ u.ac_b * v.d + v.ac_b * u.d
					+ u.a_bd * v.c + v.a_bd * u.c
					+ u.ac_d * v.b + v.ac_d * u.b
					+ u.c_bd * v.a + v.c_bd * u.a;
			w.ad_bc = u.a * u.d * v.b * v.c + u.b * u.c * v.a * v.d
					+ u.a_bc * v.d + v.a_bc * u.d
					+ u.ad_b * v.c + v.ad_b * u.c
					+ u.ad_c * v.b + v.ad_c * u.b
					+ u.d_bc * v.a + v.d_bc * u.a;
			return {w.ab_cd - ab_cd, w.ac_bd - ac_bd, w.ad_bc - ad_bc};
		}
		
		void special(Node& w){
			Node& u = nodes[w.small];
			Node& v = nodes[w.large];
			w.ab_c = u.ab_c + v.ab_c;
			w.ab_d = u.ab_d + v.ab_d;
			w.a_cd = u.a_cd + v.a_cd;
			w.b_cd = u.b_cd + v.b_cd;
			
			w.ac_b = u.ac_b + v.ac_b;
			w.a_bd = u.a_bd + v.a_bd;
			w.ac_d = u.ac_d + v.ac_d;
			w.c_bd = u.c_bd + v.c_bd;
			
			w.a_bc = u.a_bc + v.a_bc;
			w.ad_b = u.ad_b + v.ad_b;
			w.ad_c = u.ad_c + v.ad_c;
			w.d_bc = u.d_bc + v.d_bc;
		}
		
		vector<vector<int> > leafParent;
		vector<score_t> score1, score2, score3;
		score_t totalScore1 = 0, totalScore2 = 0, totalScore3 = 0, cnt[4] = {};
		vector<Node> nodes;
		vector<int> color;
		CustomizedAnnotation annot;
		
		Partition(const TripartitionInitializer &init, int p): leafParent(init.leafParent[p]), nodes(init.nodes[p].size()), color(init.leafParent[p].size(), -1){
			for (int i = 0; i < nodes.size(); i++){
				nodes[i].up = init.nodes[p][i].up;
				nodes[i].small = init.nodes[p][i].small;
				nodes[i].large = init.nodes[p][i].large;
				nodes[i].dup = init.nodes[p][i].dup;
				nodes[i].length = init.nodes[p][i].length;
			}
		}
		
		void update(int x, int i){
			int y = color[i];
			if (x == y) return;
			if (y != -1) cnt[y]--;
			if (x != -1) cnt[x]++;
			for (int u: leafParent[i]){
				int oldu = u;
				if (y != -1) ((y == 0) ? nodes[u].a : (y == 1) ? nodes[u].b : (y == 2) ? nodes[u].c : nodes[u].d)--;
				if (x != -1) ((x == 0) ? nodes[u].a : (x == 1) ? nodes[u].b : (x == 2) ? nodes[u].c : nodes[u].d)++;
				int w = nodes[u].up;
				while (w != -1 && (nodes[w].dup == false || nodes[w].large == u)){
					if (y != -1) ((y == 0) ? nodes[w].a : (y == 1) ? nodes[w].b : (y == 2) ? nodes[w].c : nodes[w].d)--;
					if (x != -1) ((x == 0) ? nodes[w].a : (x == 1) ? nodes[w].b : (x == 2) ? nodes[w].c : nodes[w].d)++;
					if (nodes[w].dup) special(nodes[w]);
					else {
						array<score_t, 3> s = normal(nodes[w]);
						totalScore1 += s[0]; totalScore2 += s[1]; totalScore3 += s[2];
					}
					u = w;
					w = nodes[u].up;
				}
				if (w != -1){
					special(nodes[w]);
				}

				u = oldu;
				if (nodes[u].dup == false){
					if (y != -1) ((y == 0) ? nodes[u].aa : (y == 1) ? nodes[u].bb : (y == 2) ? nodes[u].cc : nodes[u].dd)--;
					if (x != -1) ((x == 0) ? nodes[u].aa : (x == 1) ? nodes[u].bb : (x == 2) ? nodes[u].cc : nodes[u].dd)++;
					if (y != -1) ((y == 0) ? nodes[u].A : (y == 1) ? nodes[u].B : (y == 2) ? nodes[u].C : nodes[u].D) -= nodes[u].length;
					if (x != -1) ((x == 0) ? nodes[u].A : (x == 1) ? nodes[u].B : (x == 2) ? nodes[u].C : nodes[u].D) += nodes[u].length;
					w = nodes[u].up;
					while (w != -1){
						CustomizedAnnotation diff = extended(nodes[w]);
						annot += diff;
						w = nodes[w].up;
					}
				}
			}
			color[i] = x;
		}
		
		array<double, 3> score(){
			//LOG << cnt[0] << " " << cnt[1] << " " << cnt[2] << " " << cnt[3] << "; " << totalScore1 << " " << totalScore2 << " " << totalScore3 << "\n";
			double prod = cnt[0] * cnt[1] * cnt[2] * cnt[3];
			return {totalScore1 / prod, totalScore2 / prod, totalScore3 / prod};
		}

		CustomizedAnnotation annotate(){
			annot.ab_cd.numericalBalancing();
			annot.ac_bd.numericalBalancing();
			annot.ad_bc.numericalBalancing();
			return annot;
		}
	};
	
	vector<Partition> parts;
	
	Quadrupartition(const TripartitionInitializer &init){
		for (int p = 0; p < init.nodes.size(); p++) parts.emplace_back(init, p);
	}
	
	void update(int x, int i){
		vector<thread> thrds;
		for (int p = 1; p < parts.size(); p++) thrds.emplace_back(&Partition::update, &parts[p], x, i);
		parts[0].update(x, i);
		for (thread &t: thrds) t.join();
	}
	
	array<double, 3> score(){
		array<double, 3> res;
		res[0] = 0;
		res[1] = 0;
		res[2] = 0;
		for (int p = 0; p < parts.size(); p++){
			auto t = parts[p].score();
			res[0] += t[0];
			res[1] += t[1];
			res[2] += t[2];
		}
		return res;
	}

	CustomizedAnnotation annotate(){
		CustomizedAnnotation res;
		for (int p = 0; p < parts.size(); p++){
			res += parts[p].annotate();
		}
		return res;
	}
};




================================================
FILE: src/numerical.hpp
================================================
#define OBJECTIVE_VERSION "0"

#include<vector>
#include<array>
#include<cmath>
#include "threadpool.hpp"

#define CUSTOMIZED_ANNOTATION
#define LOCAL_BOOTSTRAP

using namespace std;

struct CustomizedAnnotation{
	vector<array<score_t,3> > bs;

	CustomizedAnnotation(){}
	CustomizedAnnotation(int len): bs(len){}

	array<int, 3> bootstrap(){
		array<int, 3> result = {};
		for (const array<score_t,3> &e: bs){
			if (e[0] > e[1] && e[0] > e[2]) result[0]++;
			if (e[1] > e[0] && e[1] > e[2]) result[1]++;
			if (e[2] > e[0] && e[2] > e[1]) result[2]++;
		}
		return result;
	}

	CustomizedAnnotation operator+ (const CustomizedAnnotation& o) const{
		CustomizedAnnotation r(bs.size());
		for (int i = 0; i < bs.size(); i++){
			for (int j = 0; j < 3; j++){
				r.bs[i][j] = bs[i][j] + o.bs[i][j];
			}
		}
		return r;
	}

	CustomizedAnnotation& operator+= (const CustomizedAnnotation& o){
		for (int i = 0; i < bs.size(); i++){
			for (int j = 0; j < 3; j++){
				bs[i][j] += o.bs[i][j];
			}
		}
		return *this;
	}
};

struct TripartitionInitializer{
    vector<vector<double> > M, cnt;
    int nThreads = 1;
};

struct Tripartition{
	vector<vector<char> > color;
	vector<vector<double> > &M, &cnt;
    vector<double> S[3], C[3], Q[3];
    int n, m, nThreads;

	Tripartition(TripartitionInitializer &init): M(init.M), cnt(init.cnt), n(init.M.size()), m(init.M[0].size()), nThreads(init.nThreads), color(init.nThreads, vector<char>(init.M.size(), -1)){
        for (int x = 0; x < 3; x++){
            S[x].resize(m);
            C[x].resize(m);
            Q[x].resize(m);
        }
	}

	void updatePart(int part, int x, int i){
        int y = color[part][i];
		color[part][i] = x;
		for (int j = m * part / nThreads; j < m * (part + 1) / nThreads; j++){
            if (y != -1){
                C[y][j] -= cnt[i][j];
                Q[y][j] -= cnt[i][j] * cnt[i][j];
                S[y][j] -= M[i][j];
            }
            if (x != -1){
                C[x][j] += cnt[i][j];
                Q[x][j] += cnt[i][j] * cnt[i][j];
                S[x][j] += M[i][j];
            }
        }
	}
	
	score_t scorePart(int part){
		double res = 0;
        for (int j = m * part / nThreads; j < m * (part + 1) / nThreads; j++){
            res += (C[0][j] * C[0][j] - Q[0][j]) * S[1][j] * S[2][j]
                 + (C[1][j] * C[1][j] - Q[1][j]) * S[2][j] * S[0][j]
                 + (C[2][j] * C[2][j] - Q[2][j]) * S[0][j] * S[1][j];
        }
        return res;
	}
};

struct Quadrupartition{
    const int ufb_size = 1000;
	vector<char> color;
	vector<vector<double> > &M, &cnt;
    vector<double> S[4], C[4];
    vector<vector<int> > bsCol;
    int n, m, nThreads;

	Quadrupartition(TripartitionInitializer &init): M(init.M), cnt(init.cnt), n(init.M.size()), m(init.M[0].size()), nThreads(init.nThreads), color(init.M.size(), -1), bsCol(ufb_size){
        for (int x = 0; x < 4; x++){
            S[x].resize(m);
            C[x].resize(m);
        }
        for (int i = 0; i < ufb_size; i++){
            for (int j = 0; j < m; j++){
                bsCol[i].push_back((rand() * 32768LL + rand()) % m);
            }
        }
	}

	void update(int x, int i){
        int y = color[i];
		color[i] = x;
		for (int j = 0; j < m; j++){
            if (y != -1){
                C[y][j] -= cnt[i][j];
                S[y][j] -= M[i][j];
            }
            if (x != -1){
                C[x][j] += cnt[i][j];
                S[x][j] += M[i][j];
            }
        }
	}

    array<double, 3> score(){
        array<double, 3> res;
		vector<double> t1(m), t2(m), t3(m);
        for (int j = 0; j < m; j++){
            res[0] += C[0][j] * C[1][j] * S[2][j] * S[3][j] + S[0][j] * S[1][j] * C[2][j] * C[3][j];
            res[1] += C[0][j] * C[2][j] * S[1][j] * S[3][j] + S[0][j] * S[2][j] * C[1][j] * C[3][j];
            res[2] += C[0][j] * C[3][j] * S[1][j] * S[2][j] + S[0][j] * S[3][j] * C[1][j] * C[2][j];
        }
        return res;
	}
	
	CustomizedAnnotation annotate(){
        CustomizedAnnotation res(ufb_size);
		vector<double> t1(m), t2(m), t3(m);
        for (int j = 0; j < m; j++){
            t1[j] = C[0][j] * C[1][j] * S[2][j] * S[3][j] + S[0][j] * S[1][j] * C[2][j] * C[3][j];
            t2[j] = C[0][j] * C[2][j] * S[1][j] * S[3][j] + S[0][j] * S[2][j] * C[1][j] * C[3][j];
            t3[j] = C[0][j] * C[3][j] * S[1][j] * S[2][j] + S[0][j] * S[3][j] * C[1][j] * C[2][j];
        }
        for (int i = 0; i < ufb_size; i++){
            for (int j: bsCol[i]){
                res.bs[i][0] += t1[j];
                res.bs[i][1] += t2[j];
                res.bs[i][2] += t3[j];
            }
        }
        return res;
	}
};

================================================
FILE: src/runIqtreeRate.py
================================================
#!/usr/bin/env python3

# ARGS: 1. phylip concat 2. species tree topology 3. output rates 4. output trees

import sys
import subprocess

with open(sys.argv[1], "r") as f:
    subprocess.call("rm " + sys.argv[3], shell=True)
    subprocess.call("rm " + sys.argv[4], shell=True)
    while True:
        line = f.readline()
        if len(line) == 0:
            break
        n = int(line.split()[0])
        with open("temp.phylip", "w") as f2:
            f2.write(line)
            for i in range(n):
                f2.write(f.readline())
        subprocess.call("iqtree -s temp.phylip -t " + sys.argv[2] + " -m GTR+G10+I -n 0 -wsr -redo", shell=True)
        subprocess.call("cat temp.phylip.rate >> " + sys.argv[3], shell=True)
        subprocess.call("cat temp.phylip.treefile >> " + sys.argv[4], shell=True)

================================================
FILE: src/sequence-pair.hpp
================================================
#define OBJECTIVE_VERSION "0"

#include<vector>
#include<array>
#include<thread>
#include<future>
#include<bitset>
#include<memory>
#include "threadpool.hpp"

#define CUSTOMIZED_ANNOTATION
#define LOCAL_BOOTSTRAP

using namespace std;

struct CustomizedAnnotation{
	vector<array<score_t,3> > bs;

	CustomizedAnnotation(){}
	CustomizedAnnotation(int len): bs(len){}

	array<int, 3> bootstrap(){
		array<int, 3> result = {};
		for (const array<score_t,3> &e: bs){
			if (e[0] > e[1] && e[0] > e[2]) result[0]++;
			if (e[1] > e[0] && e[1] > e[2]) result[1]++;
			if (e[2] > e[0] && e[2] > e[1]) result[2]++;
		}
		return result;
	}

	CustomizedAnnotation operator+ (const CustomizedAnnotation& o) const{
		CustomizedAnnotation r(bs.size());
		for (int i = 0; i < bs.size(); i++){
			for (int j = 0; j < 3; j++){
				r.bs[i][j] = bs[i][j] + o.bs[i][j];
			}
		}
		return r;
	}

	CustomizedAnnotation& operator+= (const CustomizedAnnotation& o){
		for (int i = 0; i < bs.size(); i++){
			for (int j = 0; j < 3; j++){
				bs[i][j] += o.bs[i][j];
			}
		}
		return *this;
	}
};

inline score_t scorePos(const array<array<unsigned short, 4>, 3> &cnt, score_t pq){
	const unsigned ax0 = cnt[0][0], bx0 = cnt[0][1], xa0 = cnt[0][2], xb0 = cnt[0][3], xx0 = ax0 + bx0;
	const unsigned ax1 = cnt[1][0], bx1 = cnt[1][1], xa1 = cnt[1][2], xb1 = cnt[1][3], xx1 = ax1 + bx1;
	const unsigned ax2 = cnt[2][0], bx2 = cnt[2][1], xa2 = cnt[2][2], xb2 = cnt[2][3], xx2 = ax2 + bx2;
	
	return (xx0 * (xx0 - 1) * pq - ax0 * bx0) * (2 * xx1 * xx2 * pq - (xa1 * xb2 + xb1 * xa2))
		 + (xx0 * (xx0 - 1) * pq - xa0 * xb0) * (2 * xx1 * xx2 * pq - (ax1 * bx2 + bx1 * ax2))
		 + (xx1 * (xx1 - 1) * pq - ax1 * bx1) * (2 * xx2 * xx0 * pq - (xa2 * xb0 + xb2 * xa0))
		 + (xx1 * (xx1 - 1) * pq - xa1 * xb1) * (2 * xx2 * xx0 * pq - (ax2 * bx0 + bx2 * ax0))
		 + (xx2 * (xx2 - 1) * pq - ax2 * bx2) * (2 * xx0 * xx1 * pq - (xa0 * xb1 + xb0 * xa1))
		 + (xx2 * (xx2 - 1) * pq - xa2 * xb2) * (2 * xx0 * xx1 * pq - (ax0 * bx1 + bx0 * ax1));
}

const int SEQ_BATCH_BIT = 25, SEQ_BATCH_SIZE = 1 << SEQ_BATCH_BIT;

struct TripartitionInitializer{
	struct Sequence{
		vector<shared_ptr<bitset<SEQ_BATCH_SIZE> > > seq;
		size_t p = 0;

		Sequence(){
			seq.emplace_back(new bitset<SEQ_BATCH_SIZE>());
		}

		template<bool A, bool C, bool G, bool T> void append(char c1, char c2) {
			bitset<SEQ_BATCH_SIZE>& b = *(seq.back());
			switch (c1) {
				case 'A': case 'a': b.set(p + A, 1); break;
				case 'C': case 'c': b.set(p + C, 1); break;
				case 'G': case 'g': b.set(p + G, 1); break;
				case 'T': case 't': b.set(p + T, 1); break;
				case 'U': case 'u': b.set(p + T, 1); break;
			}
			p += 2;
			switch (c2) {
				case 'A': case 'a': b.set(p + A, 1); break;
				case 'C': case 'c': b.set(p + C, 1); break;
				case 'G': case 'g': b.set(p + G, 1); break;
				case 'T': case 't': b.set(p + T, 1); break;
				case 'U': case 'u': b.set(p + T, 1); break;
			}
			p += 2;
			if (p == SEQ_BATCH_SIZE) {
				p = 0;
				seq.emplace_back(new bitset<SEQ_BATCH_SIZE>());
			}
		}

		size_t len() const {
			return ((((size_t) seq.size() - 1) << SEQ_BATCH_BIT) + p) >> 2;
		}

		bool get(size_t id, size_t pos) const {
			size_t i = id * 4 + pos;
			bitset<SEQ_BATCH_SIZE>& b = *(seq[i >> SEQ_BATCH_BIT]);
			return b[i & (SEQ_BATCH_SIZE - 1)];
		}

		void add(size_t id, array<size_t, 4>& cnt) const {
			size_t i = id * 4;
			bitset<SEQ_BATCH_SIZE>& b = *(seq[i >> SEQ_BATCH_BIT]);
			i &= SEQ_BATCH_SIZE - 1;
			for (int t = 0; t < 4; t++) {
				cnt[t] += b[i++];
			}
		}

		inline void add(size_t id, array<unsigned short, 4>& cnt) const {
			size_t i = id * 4;
			bitset<SEQ_BATCH_SIZE>& b = *(seq[i >> SEQ_BATCH_BIT]);
			i &= SEQ_BATCH_SIZE - 1;
			for (int t = 0; t < 4; t++) {
				cnt[t] += b[i++];
			}
		}

		inline void rmv(size_t id, array<unsigned short, 4>& cnt) const {
			size_t i = id * 4;
			bitset<SEQ_BATCH_SIZE>& b = *(seq[i >> SEQ_BATCH_BIT]);
			i &= SEQ_BATCH_SIZE - 1;
			for (int t = 0; t < 4; t++) {
				cnt[t] -= b[i++];
			}
		}
	};

	template<typename T> struct Array {
		vector<shared_ptr<array<T, SEQ_BATCH_SIZE> > > seq;
		int p = 0;

		Array() : seq(1) {}

		void append(const T& t) {
			array<T, SEQ_BATCH_SIZE> & b = *(seq.back());
			b[p++] = t;
			if (p == SEQ_BATCH_SIZE) {
				p = 0;
				seq.emplace_back();
			}
		}

		const T& get(size_t id) const {
			bitset<SEQ_BATCH_SIZE>& b = *(seq[id >> SEQ_BATCH_BIT]);
			return b[id & (SEQ_BATCH_SIZE - 1)];
		}
	};
	
	struct Gene{
		struct Initializer {
			score_t pq;
			vector<vector<int> > species2ind;
			int* indSiteRep2kernal;
			size_t* ind2seq;
			score_t weight = 1;
			int nInd, nSpecies, nSite, nKernal, nRep;

			Initializer(int nInd, int nSpecies, int nSite, int nKernal, int nRep): species2ind(nSpecies),
					nInd(nInd), nSpecies(nSpecies), nSite(nSite), nKernal(nKernal), nRep(nRep),
					indSiteRep2kernal((nRep == 0) ? nullptr : new int[nInd * nSite * nRep]), ind2seq(new size_t[nInd]){}
			
			void setIndSiteRep2kernal(int iInd, int iSite, int iRep, int iKernal){
				indSiteRep2kernal[(iInd * nSite + iSite) * nRep + iRep] = iKernal;
			}

			int* species2indRange() const{
				int* result = new int[nSpecies];
				int cnt = 0;
				for (int i = 0; i < nSpecies; i++){
					cnt += species2ind[i].size();
					result[i] = cnt;
				}
				return result;
			}

			int* indBin() const{
				int cnt = 0;
				for (const vector<int> &arr: species2ind) cnt += arr.size();
				int* result = new int[cnt];
				int i = 0;
				for (const vector<int> &arr: species2ind){
					for (const int &e: arr){
						result[i] = e;
						i++;
					}
				}
				return result;
			}
		};
		
		struct Kernal {
			array<array<unsigned short, 4>, 3> cnt;

			void reset(){
				for (int i = 0; i < 3; i++)
					for (int j = 0; j < 4; j++)
						cnt[i][j] = 0;
			}

			void update(int y, int x, const Sequence &seq, size_t pSeq){
				if (y != -1) seq.rmv(pSeq, cnt[y]);
				if (x != -1) seq.add(pSeq, cnt[x]);
			}

			score_t score(const score_t pq){
				return scorePos(cnt, pq);
			}
		};

		const int nInd, nSpecies, nSite, nKernal, nRep;
		const shared_ptr<const int[]> species2indRange, indBin;
		const shared_ptr<const int[]> indSiteRep2kernal;
		const shared_ptr<const size_t[]> ind2seq;
		shared_ptr<Kernal[]> kernal;
		const score_t pq;
		const score_t weight = 1;
		
		score_t scoreCache = 0;
		bool valid = false;

		Gene(): nInd(0), nSpecies(0), nSite(0), nKernal(0), nRep(0),
				pq(0), species2indRange(nullptr), indBin(nullptr), 
				indSiteRep2kernal(nullptr), ind2seq(nullptr), kernal(nullptr){}

		Gene(const Initializer& init): nInd(init.nInd), nSpecies(init.nSpecies), nSite(init.nSite), nKernal(init.nKernal), nRep(init.nRep),
				pq(init.pq), species2indRange(init.species2indRange()), indBin(init.indBin()), weight(init.weight),
				indSiteRep2kernal(init.indSiteRep2kernal), ind2seq(init.ind2seq), kernal(new Kernal[init.nKernal]) {}

		void updateCnt(int i, int y, int x, const Sequence &seq) {
			if (i >= nSpecies) return;
			int indStart = (i == 0) ? 0 : species2indRange[i - 1];
			int indEnd = species2indRange[i];
			if (indStart == indEnd) return;
			valid = false;
			for (int indIt = indStart; indIt < indEnd; indIt++) {
				int iInd = indBin[indIt];
				if (nRep == 0){
					for (int iSite = 0; iSite < nSite; iSite++){
						kernal[iSite].update(y, x, seq, ind2seq[iInd] + iSite);
					}
				}
				else {
					for (int iSite = 0; iSite < nSite; iSite++){
						for (int iRep = 0; iRep < nRep; iRep++){
							int iKernal = indSiteRep2kernal[(iInd * nSite + iSite) * nRep + iRep];
							if (iKernal != -1) kernal[iKernal].update(y, x, seq, ind2seq[iInd] + iSite);
						}
					}
				}
			}
		}

		score_t scoreCnt() {
			if (valid) return scoreCache;
			valid = true;
			score_t score = 0;
			for (int iKernal = 0; iKernal < nKernal; iKernal++){
				score += kernal[iKernal].score(pq);
			}
			scoreCache = weight * score;
			return scoreCache;
		}

		void clearCntScore(){
			valid = false;
			for (int iKernal = 0; iKernal < nKernal; iKernal++){
				kernal[iKernal].reset();
			}
		}
	};

	int nThreads = 1, nSpecies = 0;
	vector<Gene> genes;
	Sequence seq;
	int ufb_size = 1000, ufb_fold = 1000;
};

struct Tripartition{
	vector<vector<char> > color;
	TripartitionInitializer& TI;

	Tripartition(TripartitionInitializer &init): TI(init), color(init.nThreads, vector<char>(init.nSpecies, -1)){
		for (TripartitionInitializer::Gene &g: TI.genes){
			g.clearCntScore();
		}
	}

	void updatePart(int part, int x, int i){
		int start = TI.genes.size() * part / TI.nThreads, end = TI.genes.size() * (1 + part) / TI.nThreads;
		int y = color[part][i];
		color[part][i] = x;
		for (int a = start; a < end; a++){
			TI.genes[a].updateCnt(i, y, x, TI.seq);
		}
	}
	
	score_t scorePart(int part){
		int start = TI.genes.size() * part / TI.nThreads, end = TI.genes.size() * (1 + part) / TI.nThreads;
		score_t result = 0;
		for (int a = start; a < end; a++){
			result += TI.genes[a].scoreCnt();
		}
		return result;
	}
};

inline score_t quadPos(const array<unsigned short, 4> &cnt0, const array<unsigned short, 4> &cnt1, 
		const array<unsigned short, 4> &cnt2, const array<unsigned short, 4> &cnt3, score_t pq){
	const unsigned ax0 = cnt0[0], bx0 = cnt0[1], xa0 = cnt0[2], xb0 = cnt0[3], xx0 = ax0 + bx0;
	const unsigned ax1 = cnt1[0], bx1 = cnt1[1], xa1 = cnt1[2], xb1 = cnt1[3], xx1 = ax1 + bx1;
	const unsigned ax2 = cnt2[0], bx2 = cnt2[1], xa2 = cnt2[2], xb2 = cnt2[3], xx2 = ax2 + bx2;
	const unsigned ax3 = cnt3[0], bx3 = cnt3[1], xa3 = cnt3[2], xb3 = cnt3[3], xx3 = ax3 + bx3;
	
	return (2 * xx0 * xx1 * pq - (xa0 * xb1 + xb0 * xa1)) * (2 * xx2 * xx3 * pq - (ax2 * bx3 + bx2 * ax3))
		 + (2 * xx0 * xx1 * pq - (ax0 * bx1 + bx0 * ax1)) * (2 * xx2 * xx3 * pq - (xa2 * xb3 + xb2 * xa3));
}

inline array<score_t, 3> quadPos(const array<array<unsigned short, 4>, 4> &cnt, score_t pq){
	return {quadPos(cnt[0], cnt[1], cnt[2], cnt[3], pq),
			quadPos(cnt[0], cnt[2], cnt[1], cnt[3], pq),
			quadPos(cnt[0], cnt[3], cnt[1], cnt[2], pq)};
}

struct Quadrupartition{
	struct Gene{
		struct Kernal {
			array<array<unsigned short, 4>, 4> cnt;
			
			void reset(){
				for (int i = 0; i < 4; i++)
					for (int j = 0; j < 4; j++)
						cnt[i][j] = 0;
			}

			void update(int y, int x, const TripartitionInitializer::Sequence &seq, size_t pSeq){
				if (y != -1) seq.rmv(pSeq, cnt[y]);
				if (x != -1) seq.add(pSeq, cnt[x]);
			}

			array<score_t, 3> score(score_t pq){
				return quadPos(cnt, pq);
			}
		};

		const int nInd, nSpecies, nSite, nKernal, nRep;
		const shared_ptr<const int[]> species2indRange, indBin;
		const shared_ptr<const int[]> indSiteRep2kernal;
		const shared_ptr<const size_t[]> ind2seq;
		const shared_ptr<Kernal[]> kernal;
		const score_t pq;
		const int ufb_size, ufb_fold;
		shared_ptr<int[]> ufb_offset;
		const score_t weight = 1;
		
		array<score_t, 3> scoreCache;
		bool valid = true;

		Gene(TripartitionInitializer::Gene& init, int ufb_size, int ufb_fold): nInd(init.nInd), nSpecies(init.nSpecies), nSite(init.nSite), nKernal(init.nKernal), nRep(init.nRep),
				pq(init.pq), species2indRange(init.species2indRange), indBin(init.indBin), 
				indSiteRep2kernal(init.indSiteRep2kernal), ind2seq(init.ind2seq), kernal(new Kernal[init.nKernal]),
				ufb_size(ufb_size), ufb_fold(ufb_fold), ufb_offset(new int[ufb_fold]), weight(init.weight) {
			for (int i = 0; i < ufb_fold; i++) ufb_offset[i] = rand() % ufb_size;
			init.kernal.reset();
		}

		void updateCnt(int i, int y, int x, const TripartitionInitializer::Sequence &seq) {
			if (i >= nSpecies) return;
			int indStart = (i == 0) ? 0 : species2indRange[i - 1];
			int indEnd = species2indRange[i];
			if (indStart == indEnd) return;
			valid = false;
			for (int indIt = indStart; indIt < indEnd; indIt++) {
				int iInd = indBin[indIt];
				if (nRep == 0){
					for (int iSite = 0; iSite < nSite; iSite++){
						kernal[iSite].update(y, x, seq, ind2seq[iInd] + iSite);
					}
				}
				else {
					for (int iSite = 0; iSite < nSite; iSite++){
						for (int iRep = 0; iRep < nRep; iRep++){
							int iKernal = indSiteRep2kernal[(iInd * nSite + iSite) * nRep + iRep];
							if (iKernal != -1) kernal[iKernal].update(y, x, seq, ind2seq[iInd] + iSite);
						}
					}
				}
			}
		}

		array<score_t, 3> scoreCnt() {
			if (valid) return scoreCache;
			valid = true;
			array<score_t, 3> score = {};
			for (int iKernal = 0; iKernal < nKernal; iKernal++){
				array<score_t, 3> temp = kernal[iKernal].score(pq);
				for (int i = 0; i < 3; i++) score[i] += temp[i];
			}
			scoreCache = {score[0] * weight, score[1] * weight, score[2] * weight};
			return scoreCache;
		}

		void annotate(CustomizedAnnotation &annot){
		#ifdef BLOCK_BOOTSTRAP
			scoreCnt();
			for (int t = 0; t < ufb_fold; t++){
				int pos = ufb_offset[t];
				for (int i = 0; i < 3; i++) annot.bs[pos][i] += scoreCache[i];
			}
		#else
			valid = true;
			array<score_t, 3> score = {};
			vector<array<score_t, 3> > temp(nKernal);
			for (int iKernal = 0; iKernal < nKernal; iKernal++){
				temp[iKernal] = kernal[iKernal].score(pq);
				for (int i = 0; i < 3; i++) score[i] += temp[iKernal][i];
			}
			scoreCache = {score[0] * weight, score[1] * weight, score[2] * weight};
			for (int t = 0; t < ufb_fold; t++){
				int pos = ufb_offset[t];
				for (int iKernal = 0; iKernal < nKernal; iKernal++){
					for (int i = 0; i < 3; i++) annot.bs[pos][i] += temp[iKernal][i];
					pos++;
					if (pos == ufb_size) pos = 0;
				}
			}
		#endif
		}

		void clearCntScore(){
			valid = false;
			for (int iKernal = 0; iKernal < nKernal; iKernal++){
				kernal[iKernal].reset();
			}
		}
	};

	vector<Gene> genes;
	vector<vector<char> > color;
	TripartitionInitializer& TI;

	Quadrupartition(TripartitionInitializer &init): TI(init), color(init.nThreads, vector<char>(init.nSpecies, -1)){
		for (TripartitionInitializer::Gene &g: TI.genes){
			genes.emplace_back(g, TI.ufb_size, TI.ufb_fold);
			genes.back().clearCntScore();
		}
	}

	void updatePart(int part, int x, int i){
		int start = TI.genes.size() * part / TI.nThreads, end = TI.genes.size() * (1 + part) / TI.nThreads;
		int y = color[part][i];
		color[part][i] = x;
		for (int a = start; a < end; a++){
			genes[a].updateCnt(i, y, x, TI.seq);
		}
	}
	
	void scorePart(int part, array<score_t, 3> &result){
		array<score_t, 3> local_result = {};
		int start = TI.genes.size() * part / TI.nThreads, end = TI.genes.size() * (1 + part) / TI.nThreads;
		for (int a = start; a < end; a++){
			array<score_t, 3> temp = genes[a].scoreCnt();
			for (int i = 0; i < 3; i++) local_result[i] += temp[i];
		}
		result = local_result;
	}
	
	void annotatePart(int part, CustomizedAnnotation &result){
		CustomizedAnnotation local_result(result.bs.size());
		int start = TI.genes.size() * part / TI.nThreads, end = TI.genes.size() * (1 + part) / TI.nThreads;
		for (int a = start; a < end; a++){
			genes[a].annotate(local_result);
		}
		result = local_result;
	}

	void update(int x, int i){
		vector<thread> thrds;
		for (int p = 1; p < color.size(); p++) thrds.emplace_back(&Quadrupartition::updatePart, this, p, x, i);
		updatePart(0, x, i);
		for (thread &t: thrds) t.join();
	}
	
	array<double, 3> score(){
		array<double, 3> res;
		vector<array<score_t, 3> > t(color.size());
		vector<thread> thrds;
		for (int p = 1; p < color.size(); p++) thrds.emplace_back(&Quadrupartition::scorePart, this, p, ref(t[p]));
		scorePart(0, t[0]);
		for (thread &t: thrds) t.join();
		res[0] = 0;
		res[1] = 0;
		res[2] = 0;
		for (int p = 0; p < color.size(); p++){
			res[0] += t[p][0];
			res[1] += t[p][1];
			res[2] += t[p][2];
		}
		return res;
	}

	CustomizedAnnotation annotate(){
		CustomizedAnnotation res(TI.ufb_size);
		vector<CustomizedAnnotation> t(color.size(), TI.ufb_size);
		vector<thread> thrds;
		for (int p = 1; p < color.size(); p++) thrds.emplace_back(&Quadrupartition::annotatePart, this, p, ref(t[p]));
		annotatePart(0, t[0]);
		for (thread &t: thrds) t.join();
		for (int p = 0; p < color.size(); p++){
			res += t[p];
		}
		return res;
	}
};

================================================
FILE: src/sequence.hpp
================================================
#define OBJECTIVE_VERSION "2"

/* CHANGE LOG
 * 2: bug fix for branch length
 * 1: add branch length & bug fixed
 */

#include<vector>
#include<array>
#include<thread>
#include<future>
#include<bitset>
#include<memory>
#include "threadpool.hpp"

#define CUSTOMIZED_ANNOTATION
#define LOCAL_BOOTSTRAP

using namespace std;

struct CustomizedAnnotation{
	vector<array<score_t,3> > bs;
	array<array<score_t,2>, 6> dist = {};

	CustomizedAnnotation(){}
	CustomizedAnnotation(int len): bs(len){}

	array<int, 3> bootstrap(){
		array<int, 3> result = {};
		for (const array<score_t,3> &e: bs){
			if (e[0] > e[1] && e[0] > e[2]) result[0]++;
			if (e[1] > e[0] && e[1] > e[2]) result[1]++;
			if (e[2] > e[0] && e[2] > e[1]) result[2]++;
		}
		return result;
	}

	array<score_t, 5> lengths(){
		score_t ab = dist[0][0] / dist[0][1];
		score_t axc = dist[1][0] / dist[1][1];
		score_t axd = dist[2][0] / dist[2][1];
		score_t bxc = dist[3][0] / dist[3][1];
		score_t bxd = dist[4][0] / dist[4][1];
		score_t cd = dist[5][0] / dist[5][1];
		score_t x = max((axc + axd + bxc + bxd - 2 * ab - 2 * cd) / 4, (score_t) 0);
		score_t a = max((axc + axd - cd) / 2 - x, (score_t) 0);
		score_t b = max((bxc + bxd - cd) / 2 - x, (score_t) 0);
		score_t c = max((axc + bxc - ab) / 2 - x, (score_t) 0);
		score_t d = max((axd + bxd - ab) / 2 - x, (score_t) 0);
		return {x, a, b, c, d};
	}

	CustomizedAnnotation operator+ (const CustomizedAnnotation& o) const{
		CustomizedAnnotation r(bs.size());
		for (size_t i = 0; i < bs.size(); i++){
			for (size_t j = 0; j < 3; j++){
				r.bs[i][j] = bs[i][j] + o.bs[i][j];
			}
		}
		for (size_t i = 0; i < 6; i++){
			for (size_t j = 0; j < 2; j++){
				r.dist[i][j] = dist[i][j] + o.dist[i][j];
			}
		}
		return r;
	}

	CustomizedAnnotation& operator+= (const CustomizedAnnotation& o){
		for (size_t i = 0; i < bs.size(); i++){
			for (size_t j = 0; j < 3; j++){
				bs[i][j] += o.bs[i][j];
			}
		}
		for (size_t i = 0; i < 6; i++){
			for (size_t j = 0; j < 2; j++){
				dist[i][j] += o.dist[i][j];
			}
		}
		return *this;
	}
};

inline long long XXYY(long long x0, long long x1, long long x2, long long y0, long long y1, long long y2){
	return x0 * (x0 - 1) * y1 * y2 + x1 * (x1 - 1) * y2 * y0 + x2 * (x2 - 1) * y0 * y1
	     + y0 * (y0 - 1) * x1 * x2 + y1 * (y1 - 1) * x2 * x0 + y2 * (y2 - 1) * x0 * x1;
}

inline score_t scorePos(const array<array<unsigned short, 4>, 3> &cnt, const array<float, 4> &pi){
//lst = simplify([sABCD(R, R, Y, Y); sABCD(A, A, Y, Y); sABCD(C, C, R, R); sABCD(A, A, C, C)])
//sol = [Pa^2*Pc^2; -Pc^2*(Pa + Pg)^2; -Pa^2*(Pc + Pt)^2; (Pa + Pg)^2*(Pc + Pt)^2]
//lst2 = simplify([sABCD(Y, Y, R, R); sABCD(Y, Y, A, A); sABCD(R, R, C, C); sABCD(C, C, A, A)])

// (Pa^2+Pg^2)*(Pc^2+Pt^2)*sABCD(R, R, Y, Y)
// -Pr^2*(Pc^2+Pt^2)*sABCD(A, A, Y, Y) -Pr^2*(Pc^2+Pt^2)*sABCD(G, G, Y, Y) -(Pa^2+Pg^2)*Py^2*sABCD(C, C, R, R) -(Pa^2+Pg^2)*Py^2*sABCD(T, T, R, R)
// +Pr^2*Py^2*sABCD(A, A, C, C) +Pr^2*Py^2*sABCD(G, G, C, C) +Pr^2*Py^2*sABCD(A, A, T, T) +Pr^2*Py^2*sABCD(G, G, T, T)

	const score_t A = pi[0], C = pi[1], G = pi[2], T = pi[3];
	const score_t R = A + G, Y = C + T, R2 = A * A + G * G, Y2 = C * C + T * T;
	const long long a0 = cnt[0][0], c0 = cnt[0][1], g0 = cnt[0][2], t0 = cnt[0][3], r0 = a0 + g0, y0 = c0 + t0;
	const long long a1 = cnt[1][0], c1 = cnt[1][1], g1 = cnt[1][2], t1 = cnt[1][3], r1 = a1 + g1, y1 = c1 + t1;
	const long long a2 = cnt[2][0], c2 = cnt[2][1], g2 = cnt[2][2], t2 = cnt[2][3], r2 = a2 + g2, y2 = c2 + t2;
	
	const long long rryy = XXYY(r0, r1, r2, y0, y1, y2);

	const long long aayy = XXYY(a0, a1, a2, y0, y1, y2);
	const long long ggyy = XXYY(g0, g1, g2, y0, y1, y2);
	const long long rrcc = XXYY(r0, r1, r2, c0, c1, c2);
	const long long rrtt = XXYY(r0, r1, r2, t0, t1, t2);
	
	const long long aacc = XXYY(a0, a1, a2, c0, c1, c2);
	const long long aatt = XXYY(a0, a1, a2, t0, t1, t2);
	const long long ggcc = XXYY(g0, g1, g2, c0, c1, c2);
	const long long ggtt = XXYY(g0, g1, g2, t0, t1, t2);
	
	return rryy * R2 * Y2 - (aayy + ggyy) * (R * R) * Y2 - (rrcc + rrtt) * R2 * (Y * Y)
	     + (aacc + aatt + ggcc + ggtt) * (R * R) * (Y * Y);
}

const int SEQ_BATCH_BIT = 25, SEQ_BATCH_SIZE = 1 << SEQ_BATCH_BIT;

struct TripartitionInitializer{
	struct Sequence{
		vector<shared_ptr<bitset<SEQ_BATCH_SIZE> > > seq;
		size_t p = 0;

		Sequence(){
			seq.emplace_back(new bitset<SEQ_BATCH_SIZE>());
		}

		void append(char c) {
			bitset<SEQ_BATCH_SIZE>& b = *(seq.back());
			switch (c) {
				case 'A': case 'a': b.set(p++, 1); b.set(p++, 0); b.set(p++, 0); b.set(p++, 0); break;
				case 'C': case 'c': b.set(p++, 0); b.set(p++, 1); b.set(p++, 0); b.set(p++, 0); break;
				case 'G': case 'g': b.set(p++, 0); b.set(p++, 0); b.set(p++, 1); b.set(p++, 0); break;
				case 'T': case 't': b.set(p++, 0); b.set(p++, 0); b.set(p++, 0); b.set(p++, 1); break;
				case 'U': case 'u': b.set(p++, 0); b.set(p++, 0); b.set(p++, 0); b.set(p++, 1); break;
				default: b.set(p++, 0); b.set(p++, 0); b.set(p++, 0); b.set(p++, 0);
			}
			if (p == SEQ_BATCH_SIZE) {
				p = 0;
				seq.emplace_back(new bitset<SEQ_BATCH_SIZE>());
			}
		}

		size_t len() const {
			return ((((size_t) seq.size() - 1) << SEQ_BATCH_BIT) + p) >> 2;
		}

		bool get(size_t id, size_t pos) const {
			size_t i = id * 4 + pos;
			bitset<SEQ_BATCH_SIZE>& b = *(seq[i >> SEQ_BATCH_BIT]);
			return b[i & (SEQ_BATCH_SIZE - 1)];
		}

		char get(size_t id) const {
			if (get(id, 0)) return 'A';
			if (get(id, 1)) return 'C';
			if (get(id, 2)) return 'G';
			if (get(id, 3)) return 'T';
			return 'N';
		}

		void add(size_t id, array<size_t, 4>& cnt) const {
			size_t i = id * 4;
			bitset<SEQ_BATCH_SIZE>& b = *(seq[i >> SEQ_BATCH_BIT]);
			i &= SEQ_BATCH_SIZE - 1;
			for (int t = 0; t < 4; t++) {
				cnt[t] += b[i++];
			}
		}

		inline void add(size_t id, array<unsigned short, 4>& cnt) const {
			size_t i = id * 4;
			bitset<SEQ_BATCH_SIZE>& b = *(seq[i >> SEQ_BATCH_BIT]);
			i &= SEQ_BATCH_SIZE - 1;
			for (int t = 0; t < 4; t++) {
				cnt[t] += b[i++];
			}
		}

		inline void rmv(size_t id, array<unsigned short, 4>& cnt) const {
			size_t i = id * 4;
			bitset<SEQ_BATCH_SIZE>& b = *(seq[i >> SEQ_BATCH_BIT]);
			i &= SEQ_BATCH_SIZE - 1;
			for (int t = 0; t < 4; t++) {
				cnt[t] -= b[i++];
			}
		}
	};

	template<typename T> struct Array {
		vector<shared_ptr<array<T, SEQ_BATCH_SIZE> > > seq;
		int p = 0;

		Array() : seq(1) {}

		void append(const T& t) {
			array<T, SEQ_BATCH_SIZE> & b = *(seq.back());
			b[p++] = t;
			if (p == SEQ_BATCH_SIZE) {
				p = 0;
				seq.emplace_back();
			}
		}

		const T& get(size_t id) const {
			bitset<SEQ_BATCH_SIZE>& b = *(seq[id >> SEQ_BATCH_BIT]);
			return b[id & (SEQ_BATCH_SIZE - 1)];
		}
	};
	
	struct Gene{
		struct Initializer {
			array<float, 4> pi;
			vector<vector<int> > species2ind;
			int* indSiteRep2kernal;
			size_t* ind2seq;
			score_t weight = 1;
			int nInd, nSpecies, nSite, nKernal, nRep;

			Initializer(int nInd, int nSpecies, int nSite, int nKernal, int nRep): species2ind(nSpecies),
					indSiteRep2kernal((nRep == 0) ? nullptr : new int[nInd * nSite * nRep]), ind2seq(new size_t[nInd]),
					nInd(nInd), nSpecies(nSpecies), nSite(nSite), nKernal(nKernal), nRep(nRep){}
			
			void setIndSiteRep2kernal(int iInd, int iSite, int iRep, int iKernal){
				indSiteRep2kernal[(iInd * nSite + iSite) * nRep + iRep] = iKernal;
			}

			int* species2indRange() const{
				int* result = new int[nSpecies];
				int cnt = 0;
				for (int i = 0; i < nSpecies; i++){
					cnt += species2ind[i].size();
					result[i] = cnt;
				}
				return result;
			}

			int* indBin() const{
				int cnt = 0;
				for (const vector<int> &arr: species2ind) cnt += arr.size();
				int* result = new int[cnt];
				int i = 0;
				for (const vector<int> &arr: species2ind){
					for (const int &e: arr){
						result[i] = e;
						i++;
					}
				}
				return result;
			}
		};
		
		struct Kernal {
			array<array<unsigned short, 4>, 3> cnt;

			void reset(){
				for (int i = 0; i < 3; i++)
					for (int j = 0; j < 4; j++)
						cnt[i][j] = 0;
			}

			void update(int y, int x, const Sequence &seq, size_t pSeq){
				if (y != -1) seq.rmv(pSeq, cnt[y]);
				if (x != -1) seq.add(pSeq, cnt[x]);
			}

			score_t score(const array<float, 4> &pi){
				return scorePos(cnt, pi);
			}
		};

		const int nInd, nSpecies, nSite, nKernal, nRep;
		const array<float, 4> pi;
		const shared_ptr<const int[]> species2indRange, indBin;
		const score_t weight = 1;
		const shared_ptr<const int[]> indSiteRep2kernal;
		const shared_ptr<const size_t[]> ind2seq;
		shared_ptr<Kernal[]> kernal;
		
		score_t scoreCache = 0;
		bool valid = false;

		Gene(): nInd(0), nSpecies(0), nSite(0), nKernal(0), nRep(0),
				pi({0,0,0,0}), species2indRange(nullptr), indBin(nullptr), 
				indSiteRep2kernal(nullptr), ind2seq(nullptr), kernal(nullptr){}

		Gene(const Initializer& init): nInd(init.nInd), nSpecies(init.nSpecies), nSite(init.nSite), nKernal(init.nKernal), nRep(init.nRep),
				pi(init.pi), species2indRange(init.species2indRange()), indBin(init.indBin()), weight(init.weight),
				indSiteRep2kernal(init.indSiteRep2kernal), ind2seq(init.ind2seq), kernal(new Kernal[init.nKernal]) {}

		void updateCnt(int i, int y, int x, const Sequence &seq) {
			if (i >= nSpecies) return;
			int indStart = (i == 0) ? 0 : species2indRange[i - 1];
			int indEnd = species2indRange[i];
			if (indStart == indEnd) return;
			valid = false;
			for (int indIt = indStart; indIt < indEnd; indIt++) {
				int iInd = indBin[indIt];
				if (nRep == 0){
					for (int iSite = 0; iSite < nSite; iSite++){
						kernal[iSite].update(y, x, seq, ind2seq[iInd] + iSite);
					}
				}
				else {
					for (int iSite = 0; iSite < nSite; iSite++){
						for (int iRep = 0; iRep < nRep; iRep++){
							int iKernal = indSiteRep2kernal[(iInd * nSite + iSite) * nRep + iRep];
							if (iKernal != -1) kernal[iKernal].update(y, x, seq, ind2seq[iInd] + iSite);
						}
					}
				}
			}
		}

		score_t scoreCnt() {
			if (valid) return scoreCache;
			valid = true;
			score_t score = 0;
			for (int iKernal = 0; iKernal < nKernal; iKernal++){
				score += kernal[iKernal].score(pi);
			}
			scoreCache = weight * score;
			return scoreCache;
		}

		void clearCntScore(){
			valid = false;
			for (int iKernal = 0; iKernal < nKernal; iKernal++){
				kernal[iKernal].reset();
			}
		}
	};

	int nThreads = 1, nSpecies = 0;
	vector<Gene> genes;
	Sequence seq;
	int ufb_size = 1000, ufb_fold = 1000;
};

struct Tripartition{
	TripartitionInitializer& TI;
	vector<vector<char> > color;

	Tripartition(TripartitionInitializer &init): TI(init), color(init.nThreads, vector<char>(init.nSpecies, -1)){
		for (TripartitionInitializer::Gene &g: TI.genes){
			g.clearCntScore();
		}
	}

	void updatePart(int part, int x, int i){
		int start = TI.genes.size() * part / TI.nThreads, end = TI.genes.size() * (1 + part) / TI.nThreads;
		int y = color[part][i];
		color[part][i] = x;
		for (int a = start; a < end; a++){
			TI.genes[a].updateCnt(i, y, x, TI.seq);
		}
	}
	
	score_t scorePart(int part){
		int start = TI.genes.size() * part / TI.nThreads, end = TI.genes.size() * (1 + part) / TI.nThreads;
		score_t result = 0;
		for (int a = start; a < end; a++){
			result += TI.genes[a].scoreCnt();
		}
		return result;
	}
};

inline long long quadXXYY(long long x0, long long x1, long long x2, long long x3, long long y0, long long y1, long long y2, long long y3){
	return x0 * x1 * y2 * y3 + y0 * y1 * x2 * x3;
}

inline score_t quadPos(const array<unsigned short, 4> &cnt0, const array<unsigned short, 4> &cnt1, 
		const array<unsigned short, 4> &cnt2, const array<unsigned short, 4> &cnt3, const array<float, 4> &pi){
//lst = simplify([sABCD(R, R, Y, Y); sABCD(A, A, Y, Y); sABCD(C, C, R, R); sABCD(A, A, C, C)])
//sol = [Pa^2*Pc^2; -Pc^2*(Pa + Pg)^2; -Pa^2*(Pc + Pt)^2; (Pa + Pg)^2*(Pc + Pt)^2]
//lst2 = simplify([sABCD(Y, Y, R, R); sABCD(Y, Y, A, A); sABCD(R, R, C, C); sABCD(C, C, A, A)])

// (Pa^2+Pg^2)*(Pc^2+Pt^2)*sABCD(R, R, Y, Y)
// -Pr^2*(Pc^2+Pt^2)*sABCD(A, A, Y, Y) -Pr^2*(Pc^2+Pt^2)*sABCD(G, G, Y, Y) -(Pa^2+Pg^2)*Py^2*sABCD(C, C, R, R) -(Pa^2+Pg^2)*Py^2*sABCD(T, T, R, R)
// +Pr^2*Py^2*sABCD(A, A, C, C) +Pr^2*Py^2*sABCD(G, G, C, C) +Pr^2*Py^2*sABCD(A, A, T, T) +Pr^2*Py^2*sABCD(G, G, T, T)

	const score_t A = pi[0], C = pi[1], G = pi[2], T = pi[3];
	const score_t R = A + G, Y = C + T, R2 = A * A + G * G, Y2 = C * C + T * T;
	const long long a0 = cnt0[0], c0 = cnt0[1], g0 = cnt0[2], t0 = cnt0[3], r0 = a0 + g0, y0 = c0 + t0;
	const long long a1 = cnt1[0], c1 = cnt1[1], g1 = cnt1[2], t1 = cnt1[3], r1 = a1 + g1, y1 = c1 + t1;
	const long long a2 = cnt2[0], c2 = cnt2[1], g2 = cnt2[2], t2 = cnt2[3], r2 = a2 + g2, y2 = c2 + t2;
	const long long a3 = cnt3[0], c3 = cnt3[1], g3 = cnt3[2], t3 = cnt3[3], r3 = a3 + g3, y3 = c3 + t3;
	
	const long long rryy = quadXXYY(r0, r1, r2, r3, y0, y1, y2, y3);

	const long long aayy = quadXXYY(a0, a1, a2, a3, y0, y1, y2, y3);
	const long long ggyy = quadXXYY(g0, g1, g2, g3, y0, y1, y2, y3);
	const long long rrcc = quadXXYY(r0, r1, r2, r3, c0, c1, c2, c3);
	const long long rrtt = quadXXYY(r0, r1, r2, r3, t0, t1, t2, t3);
	
	const long long aacc = quadXXYY(a0, a1, a2, a3, c0, c1, c2, c3);
	const long long aatt = quadXXYY(a0, a1, a2, a3, t0, t1, t2, t3);
	const long long ggcc = quadXXYY(g0, g1, g2, g3, c0, c1, c2, c3);
	const long long ggtt = quadXXYY(g0, g1, g2, g3, t0, t1, t2, t3);
	
	return rryy * R2 * Y2 - (aayy + ggyy) * (R * R) * Y2 - (rrcc + rrtt) * R2 * (Y * Y)
	     + (aacc + aatt + ggcc + ggtt) * (R * R) * (Y * Y);
}

inline array<score_t, 3> quadPos(const array<array<unsigned short, 4>, 4> &cnt, const array<float, 4> &pi){
	return {quadPos(cnt[0], cnt[1], cnt[2], cnt[3], pi),
			quadPos(cnt[0], cnt[2], cnt[1], cnt[3], pi),
			quadPos(cnt[0], cnt[3], cnt[1], cnt[2], pi)};
}

inline array<int, 2> roughBlCntPos(const array<unsigned short, 4> &a, const array<unsigned short, 4> &b){
	int SAB = 0, SA = 0, SB = 0;
	for (int i = 0; i < 4; i++){
		int A = a[i], B = b[i];
		SAB += A * B;
		SA += A;
		SB += B;
	}
	return {SA * SB - SAB, SA * SB};
}

inline array<double, 2> blCntPos(const array<unsigned short, 4> &a, const array<unsigned short, 4> &b, double p){
	int a1 = a[0] + a[2], a2 = a[1] + a[3];
	int b1 = b[0] + b[2], b2 = b[1] + b[3];
	double denom = (a1 + a2) * (b1 + b2) * p * (1 - p);
	return {a1 * b1 * (1 - p) + a2 * b2 * p - denom, denom};
}

struct Quadrupartition{
	struct Gene{
		struct Kernal {
			array<array<unsigned short, 4>, 4> cnt;

			void reset(){
				for (int i = 0; i < 4; i++)
					for (int j = 0; j < 4; j++)
						cnt[i][j] = 0;
			}

			void update(int y, int x, const TripartitionInitializer::Sequence &seq, size_t pSeq){
				if (y != -1) seq.rmv(pSeq, cnt[y]);
				if (x != -1) seq.add(pSeq, cnt[x]);
			}

			array<score_t, 3> score(const array<float, 4> &pi){
				return quadPos(cnt, pi);
			}
		};

		const int nInd, nSpecies, nSite, nKernal, nRep;
		const array<float, 4> pi;
		const shared_ptr<const int[]> species2indRange, indBin;
		const shared_ptr<const int[]> indSiteRep2kernal;
		const shared_ptr<const size_t[]> ind2seq;
		const shared_ptr<Kernal[]> kernal;
		const int ufb_size, ufb_fold;
		shared_ptr<int[]> ufb_offset;
		const score_t weight = 1;
		
		array<score_t, 3> scoreCache;
		bool valid = true;

		Gene(TripartitionInitializer::Gene& init, int ufb_size, int ufb_fold): nInd(init.nInd), nSpecies(init.nSpecies), nSite(init.nSite), nKernal(init.nKernal), nRep(init.nRep),
				pi(init.pi), species2indRange(init.species2indRange), indBin(init.indBin), 
				indSiteRep2kernal(init.indSiteRep2kernal), ind2seq(init.ind2seq), kernal(new Kernal[init.nKernal]),
				ufb_size(ufb_size), ufb_fold(ufb_fold), ufb_offset(new int[ufb_fold]), weight(init.weight) {
			for (int i = 0; i < ufb_fold; i++) ufb_offset[i] = rand() % ufb_size;
			init.kernal.reset();
		}

		void updateCnt(int i, int y, int x, const TripartitionInitializer::Sequence &seq) {
			if (i >= nSpecies) return;
			int indStart = (i == 0) ? 0 : species2indRange[i - 1];
			int indEnd = species2indRange[i];
			if (indStart == indEnd) return;
			valid = false;
			for (int indIt = indStart; indIt < indEnd; indIt++) {
				int iInd = indBin[indIt];
				if (nRep == 0){
					for (int iSite = 0; iSite < nSite; iSite++){
						kernal[iSite].update(y, x, seq, ind2seq[iInd] + iSite);
					}
				}
				else {
					for (int iSite = 0; iSite < nSite; iSite++){
						for (int iRep = 0; iRep < nRep; iRep++){
							int iKernal = indSiteRep2kernal[(iInd * nSite + iSite) * nRep + iRep];
							if (iKernal != -1) kernal[iKernal].update(y, x, seq, ind2seq[iInd] + iSite);
						}
					}
				}
			}
		}

		array<score_t, 3> scoreCnt() {
			if (valid) return scoreCache;
			valid = true;
			array<score_t, 3> score = {};
			for (int iKernal = 0; iKernal < nKernal; iKernal++){
				array<score_t, 3> temp = kernal[iKernal].score(pi);
				for (int i = 0; i < 3; i++) score[i] += temp[i];
			}
			scoreCache = {score[0] * weight, score[1] * weight, score[2] * weight};
			return scoreCache;
		}

		void blCnt(array<score_t, 2> &res, int i, int j){
			#if (defined(CUSTOMIZED_ANNOTATION_TERMINAL_LENGTH) && defined(CUSTOMIZED_ANNOTATION_TERMINAL_LENGTH_ROUGH)) || defined(CUSTOMIZED_ANNOTATION_LENGTH)
			long long S0 = 0, S1 = 0;
			for (int iKernal = 0; iKernal < nKernal; iKernal++){
				array<int, 2> cnt = roughBlCntPos(kernal[iKernal].cnt[i], kernal[iKernal].cnt[j]);
				S0 += cnt[0];
				S1 += cnt[1];
			}
			res[0] += S0;
			res[1] += S1;
			#else
			#ifdef CUSTOMIZED_ANNOTATION_TERMINAL_LENGTH
			double S0 = 0, S1 = 0;
			for (int iKernal = 0; iKernal < nKernal; iKernal++){
				array<double, 2> cnt = blCntPos(kernal[iKernal].cnt[i], kernal[iKernal].cnt[j], pi[0] + pi[2]);
				S0 += cnt[0];
				S1 += cnt[1];
			}
			// cerr << S0 << " " << S1 << endl;
			if (S1 > 0 && S0 * 10 >= S1){
				res[0] += S1 * (log(S1) - log(S0));
				res[1] += S1;
			}
			#endif
			#endif
		}

		void annotate(CustomizedAnnotation &annot){
		#ifdef BLOCK_BOOTSTRAP
			scoreCnt();
			for (int t = 0; t < ufb_fold; t++){
				int pos = ufb_offset[t];
				for (int i = 0; i < 3; i++) annot.bs[pos][i] += scoreCache[i];
			}
		#else
			valid = true;
			array<score_t, 3> score = {};
			vector<array<score_t, 3> > temp(nKernal);
			for (int iKernal = 0; iKernal < nKernal; iKernal++){
				temp[iKernal] = kernal[iKernal].score(pi);
				for (int i = 0; i < 3; i++) score[i] += temp[iKernal][i];
			}
			scoreCache = {score[0] * weight, score[1] * weight, score[2] * weight};
			for (int t = 0; t < ufb_fold; t++){
				int pos = ufb_offset[t];
				for (int iKernal = 0; iKernal < nKernal; iKernal++){
					for (int i = 0; i < 3; i++) annot.bs[pos][i] += temp[iKernal][i];
					pos++;
					if (pos == ufb_size) pos = 0;
				}
			}
		#endif
			blCnt(annot.dist[0], 0, 1);
			blCnt(annot.dist[1], 0, 2);
			blCnt(annot.dist[2], 0, 3);
			blCnt(annot.dist[3], 1, 2);
			blCnt(annot.dist[4], 1, 3);
			blCnt(annot.dist[5], 2, 3);
		}

		void clearCntScore(){
			valid = false;
			for (int iKernal = 0; iKernal < nKernal; iKernal++){
				kernal[iKernal].reset();
			}
		}
	};

	vector<Gene> genes;
	TripartitionInitializer& TI;
	vector<vector<char> > color;

	Quadrupartition(TripartitionInitializer &init): TI(init), color(init.nThreads, vector<char>(init.nSpecies, -1)){
		for (TripartitionInitializer::Gene &g: TI.genes){
			genes.emplace_back(g, TI.ufb_size, TI.ufb_fold);
			genes.back().clearCntScore();
		}
	}

	void updatePart(int part, int x, int i){
		int start = TI.genes.size() * part / TI.nThreads, end = TI.genes.size() * (1 + part) / TI.nThreads;
		int y = color[part][i];
		color[part][i] = x;
		for (int a = start; a < end; a++){
			genes[a].updateCnt(i, y, x, TI.seq);
		}
	}
	
	void scorePart(int part, array<score_t, 3> &result){
		array<score_t, 3> local_result = {};
		int start = TI.genes.size() * part / TI.nThreads, end = TI.genes.size() * (1 + part) / TI.nThreads;
		for (int a = start; a < end; a++){
			array<score_t, 3> temp = genes[a].scoreCnt();
			for (int i = 0; i < 3; i++) local_result[i] += temp[i];
		}
		result = local_result;
	}
	
	void annotatePart(int part, CustomizedAnnotation &result){
		CustomizedAnnotation local_result(result.bs.size());
		int start = TI.genes.size() * part / TI.nThreads, end = TI.genes.size() * (1 + part) / TI.nThreads;
		for (int a = start; a < end; a++){
			genes[a].annotate(local_result);
		}
		result = local_result;
	} 

	void update(int x, int i){
		vector<thread> thrds;
		for (size_t p = 1; p < color.size(); p++) thrds.emplace_back(&Quadrupartition::updatePart, this, p, x, i);
		updatePart(0, x, i);
		for (thread &t: thrds) t.join();
	}
	
	array<double, 3> score(){
		array<double, 3> res;
		vector<array<score_t, 3> > t(color.size());
		vector<thread> thrds;
		for (size_t p = 1; p < color.size(); p++) thrds.emplace_back(&Quadrupartition::scorePart, this, p, ref(t[p]));
		scorePart(0, t[0]);
		for (thread &t: thrds) t.join();
		res[0] = 0;
		res[1] = 0;
		res[2] = 0;
		for (size_t p = 0; p < color.size(); p++){
			res[0] += t[p][0];
			res[1] += t[p][1];
			res[2] += t[p][2];
		}
		return res;
	}

	CustomizedAnnotation annotate(){
		CustomizedAnnotation res(TI.ufb_size);
		vector<CustomizedAnnotation> t(color.size(), TI.ufb_size);
		vector<thread> thrds;
		for (size_t p = 1; p < color.size(); p++) thrds.emplace_back(&Quadrupartition::annotatePart, this, p, ref(t[p]));
		annotatePart(0, t[0]);
		for (thread &t: thrds) t.join();
		for (size_t p = 0; p < color.size(); p++){
			res += t[p];
		}
		return res;
	}
};

================================================
FILE: src/sequencenontrivialpi.hpp
================================================
#include<vector>
#include<array>
#include<thread>

using namespace std;

inline score_t scorePos(const array<array<int, 4>, 3> cnt, const score_t pi){
	const score_t R = pi, Y = 1 - R;
	const long long r0 = cnt[0][0], p0 = cnt[0][1], q0 = cnt[0][2], y0 = cnt[0][3], n0 = r0 + p0 + q0 + y0;
	const long long r1 = cnt[1][0], p1 = cnt[1][1], q1 = cnt[1][2], y1 = cnt[1][3], n1 = r1 + p1 + q1 + y1;
	const long long r2 = cnt[2][0], p2 = cnt[2][1], q2 = cnt[2][2], y2 = cnt[2][3], n2 = r2 + p2 + q2 + y2;
	
	const score_t rrnn = r0 * (r0 - 1) * n1 * n2 + r1 * (r1 - 1) * n2 * n0 + r2 * (r2 - 1) * n0 * n1;
	const score_t yynn = y0 * (y0 - 1) * n1 * n2 + y1 * (y1 - 1) * n2 * n0 + y2 * (y2 - 1) * n0 * n1;
	const score_t rryy = r0 * (r0 - 1) * y1 * y2 + r1 * (r1 - 1) * y2 * y0 + r2 * (r2 - 1) * y0 * y1;
	const score_t ppqq = p0 * (p0 - 1) * q1 * q2 + p1 * (p1 - 1) * q2 * q0 + p2 * (p2 - 1) * q0 * q1;
	
	const score_t rrpq = p0 * q0 * r1 * r2 + p1 * q1 * r2 * r0 + p2 * q2 * r0 * r1;
	const score_t yypq = p0 * q0 * y1 * y2 + p1 * q1 * y2 * y0 + p2 * q2 * y0 * y1;
	
	return ((R > Y) ? 1 : -1) * (R*R * yynn - Y*Y * rrnn + (R - Y)*(2*rryy - ppqq) + (Y*Y - R*R)*(rryy + 2*rrpq + 2*yypq));
}

struct TripartitionInitializer{
	int npos, nThreads = 1;
	vector<score_t> pi;
	vector<vector<int> > seq;
	vector<bool> weight;
	vector<score_t> weightHelper;
};

struct Tripartition{
	int nThreads, n = 0;
	const int npos;
	vector<array<array<int, 4>, 3> > cnt; // pos * part * letter
	vector<array<int, 4> > total; // pos * letter
	const vector<score_t> pi; // pos * letter
	const vector<vector<int> > seq; // taxon * pos -> letter
	const vector<bool> weight;
	const vector<score_t> weightHelper;
	// i, j, k -> taxon; p, q, r -> pos; x, y, z -> part; a, b, c -> letter
	
	Tripartition(const TripartitionInitializer &init): nThreads(init.nThreads), npos(init.npos), seq(init.seq), pi(init.pi), weight(init.weight), cnt(init.npos), total(init.npos), weightHelper(init.weightHelper){}
	
	void resetWork(int start, int end){
		for (int p = start; p < end; p++){
			for (int a = 0; a < 4; a++){
				cnt[p][0][a] = total[p][a];
				cnt[p][1][a] = 0;
				cnt[p][2][a] = 0;
			}
		}
	}
	
	void addTotalWork(int i, int start, int end){
		for (int p = start; p < end; p++){
			int a = seq[i][p];
			if (a != -1) total[p][a]++;
		}
	}
	
	void rmvTotalWork(int i, int start, int end){
		for (int p = start; p < end; p++){
			int a = seq[i][p];
			if (a != -1) total[p][a]--;
		}
	}
	
	void addWork(int x, int i, int start, int end){
		for (int p = start; p < end; p++){
			int a = seq[i][p];
			if (a != -1) cnt[p][x][a]++;
		}
	}
	
	void rmvWork(int x, int i, int start, int end){
		for (int p = start; p < end; p++){
			int a = seq[i][p];
			if (a != -1) cnt[p][x][a]--;
		}
	}
	
	void scoreWork(score_t &res, int start, int end){
		score_t temp = 0, tempH = 0;
		for (int p = start; p < end; p++){
			if (weight[p]) {
				temp += scorePos(cnt[p], pi[p]);
				//tempH += scorePosHelper(cnt[p], pi[p]);
			}
		}
		res = temp; // + tempH * weightHelper[n];
	}
	
	void reset(){
		vector<thread> thrds;
		for (int t = 1; t < nThreads; t++) thrds.emplace_back(&Tripartition::resetWork, this, npos * t / nThreads, npos * (t + 1) / nThreads);
		resetWork(0, npos / nThreads);
		for (thread &t: thrds) t.join();
	}
	
	void addTotal(int i){
		n++;
		vector<thread> thrds;
		for (int t = 1; t < nThreads; t++) thrds.emplace_back(&Tripartition::addTotalWork, this, i, npos * t / nThreads, npos * (t + 1) / nThreads);
		addTotalWork(i, 0, npos / nThreads);
		for (thread &t: thrds) t.join();
	}
	
	void rmvTotal(int i){
		n--;
		vector<thread> thrds;
		for (int t = 1; t < nThreads; t++) thrds.emplace_back(&Tripartition::rmvTotalWork, this, i, npos * t / nThreads, npos * (t + 1) / nThreads);
		rmvTotalWork(i, 0, npos / nThreads);
		for (thread &t: thrds) t.join();
	}
	
	void add(int x, int i){
		vector<thread> thrds;
		for (int t = 1; t < nThreads; t++) thrds.emplace_back(&Tripartition::addWork, this, x, i, npos * t / nThreads, npos * (t + 1) / nThreads);
		addWork(x, i, 0, npos / nThreads);
		for (thread &t: thrds) t.join();
	}
	
	void rmv(int x, int i){
		vector<thread> thrds;
		for (int t = 1; t < nThreads; t++) thrds.emplace_back(&Tripartition::rmvWork, this, x, i, npos * t / nThreads, npos * (t + 1) / nThreads);
		rmvWork(x, i, 0, npos / nThreads);
		for (thread &t: thrds) t.join();
	}
	
	score_t score(){
		vector<score_t> res(nThreads);
		vector<thread> thrds;
		for (int t = 1; t < nThreads; t++) thrds.emplace_back(&Tripartition::scoreWork, this, ref(res[t]), npos * t / nThreads, npos * (t + 1) / nThreads);
		scoreWork(res[0], 0, npos / nThreads);
		for (thread &t: thrds) t.join();
		for (int t = 1; t < nThreads; t++) res[0] += res[t];
		return res[0];
	}
};


================================================
FILE: src/sequtils.hpp
================================================
#ifndef SEQ_UTILS
#define SEQ_UTILS

#include<queue>
#include<tuple>
#include<algorithm>
#include<random>
#include<string>
#include<iostream>
#include<fstream>
#include<sstream>
#include<unordered_map>
#include<unordered_set>

using namespace std;

namespace SeqUtils{
    string QUALITY2ASCII = "!\"#$%&'()*+,-./0123456789:;<=>?@ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ[\\]^_`abcdefghijklmnopqrstuvwxyz{|}~";

    string fastaFormatName(const string &name){
        string res;
        for (char c: name){
            if (c != '>' && c != ' ' && c != '\t') res += c;
        }
        return res;
    }

    string fastaFormatRead(const string &name){
        string res;
        for (char c: name){
            if (('a' <= c && 'z' >= c) || ('A' <= c && 'Z' >= c) || c == '-') res += c;
        }
        return res;
    }
}

struct SeqParser{
    bool isFasta = false;
    string seq, quality, L1;
    ifstream fin;

    const long long STEP_SIZE = 1 << 27;
    long long cnt = 0, lenCnt = 0, threshold = STEP_SIZE;
    
    SeqParser(string fileName, string fileFormat = "auto"){
        ifstream ftemp(fileName);
        string temp;
        if (!getline(ftemp, temp)){
            cerr << "Input file path '" << fileName << "' seems empty!\n";
            exit(0);
        }
        if (temp.length() == 0){
            cerr << "Input file path '" << fileName << "' seems empty!\n";
            exit(0);
        }
        if (fileFormat == "fastq" || (fileFormat == "auto" && seemsFastq(temp))) initFastq(fileName);
        else if (fileFormat == "fasta" || (fileFormat == "auto" && seemsFasta(temp))) initFasta(fileName);
        else {
            cerr << "Input file '" << fileName << "' bad format! Only FASTA and FASTQ are supported! (Did you forget unzipping it?)\n";
            exit(0);
        }
    }

    bool nextSeq(){
        if (isFasta) return nextFastaSeq();
        else return nextFastqSeq();
    }

    string getSeq(size_t threshold = 0){
        if (isFasta) return seq;
        if (threshold >= SeqUtils::QUALITY2ASCII.length()) threshold = SeqUtils::QUALITY2ASCII.length() - 1;
        string res;
        for (size_t i = 0; i < seq.size(); i++){
            if (quality[i] >= SeqUtils::QUALITY2ASCII[threshold]) res += seq[i];
            else res += 'N';
        }
        return res;
    }

    static string STRING_REVERSE_COMPLEMENT(const string &seq){
        string res;
        for (int i = seq.size() - 1; i >= 0; i--){
            switch (seq[i]) {
                case 'A': res += 'T'; break;
                case 'C': res += 'G'; break;
                case 'G': res += 'C'; break;
                case 'T': res += 'A'; break;
                default: res += 'N';
            }
        }
        return res;
    }

    static string formatSeq(const string raw){
        string res;
        for (char c: raw){
            switch (c) {
                case 'A': case 'a': res += 'A'; break;
                case 'C': case 'c': res += 'C'; break;
                case 'G': case 'g': res += 'G'; break;
                case 'T': case 't': case 'U': case 'u': res += 'T'; break;
                case ' ': case '\t': case '\r': case '\n': break; 
                default: res += 'N';
            }
        }
        return res;
    }

private:
    static bool seemsFastq(const string &line){
        return line[0] == '@';
    }

    static bool seemsFasta(const string &line){
        return line[0] == '>';
    }

    void initFastq(const string &fileName){
        isFasta = false;
        fin.open(fileName);
    }

    void initFasta(const string &fileName){
        isFasta = true;
        fin.open(fileName);
        if (!getline(fin, L1)){
            cerr << "Input file path '" << fileName << "' seems empty!\n";
            exit(0);
        }
        if (L1.length() == 0) getline(fin, L1);
    }

    bool nextFastaSeq(){
        if (L1 == "") return false;

        string line;
        seq = "";
        while (getline(fin, line)){
            if (line.length() > 0 && line[0] == '>') {
                cnt++;
                lenCnt += seq.length();
                if (lenCnt >= threshold){
                    while (lenCnt >= threshold) threshold += STEP_SIZE;
                    LOG << cnt << " sequences read (" << lenCnt << " BPs); the last sequence is '" + L1 + "'" << endl;
                }

                L1 = line;
                return true;
            }
            seq += formatSeq(line);
        }
        
        cnt++;
        lenCnt += seq.length();
        if (lenCnt >= threshold){
            while (lenCnt >= threshold) threshold += STEP_SIZE;
            LOG << cnt << " sequences read (" << lenCnt << " BPs); the last sequence is '" + L1 + "'" << endl;
        }

        L1 = "";
        return true;
    }

    bool nextFastqSeq(){
        string L2, L3;
        if (!getline(fin, L1)) return false;
        if (L1.length() == 0) getline(fin, L1);
        getline(fin, L2);
        getline(fin, L3);
        getline(fin, quality);
        seq = formatSeq(L2);

        cnt++;
        lenCnt += seq.length();
        if (lenCnt >= threshold){
            while (lenCnt >= threshold) threshold += STEP_SIZE;
            LOG << cnt << " sequences read (" << lenCnt << " BPs); the last sequence is '" + L1 + "'" << endl;
        }
        return true;
    }
};

struct AlignmentParser{
    bool isFasta = false, isFastaList = false, isPhylip = false;
    bool formatAmbiguity = false, formatAA2NA = false, formatAA = false, formatNA = false;

    queue<string> fastaQueue;
    string bufferName, bufferSeq, nextLine;
    size_t length;
    int phylipNspecies;
    bool firstFastaSeq;
    ifstream fin;

    bool ambiguitySecond = true;
    
    AlignmentParser(string fileName, string fileFormat = "auto", string seqFormat = "NA"){
        ifstream ftemp(fileName);
        string temp;
        if (!getline(ftemp, temp)){
            cerr << "Input file path '" << fileName << "' seems empty!\n";
            exit(0);
        }
        if (temp.length() == 0){
            cerr << "Input file path '" << fileName << "' seems empty!\n";
            exit(0);
        }
        if (fileFormat == "phylip" || (fileFormat == "auto" && seemsPhylip(temp))) initPhylip(fileName);
        else if (fileFormat == "fasta" || (fileFormat == "auto" && seemsFasta(temp))) initFasta(fileName);
        else initFastaList(fileName);
        if (seqFormat == "ambiguity") formatAmbiguity = true;
        else if (seqFormat == "AA2NA") formatAA2NA = true;
        else if (seqFormat == "AA") formatAA = true;
        else formatNA = true;
    }

    bool nextAlignment(){
        ambiguitySecond = true;
        if (isFasta) return nextAlignmentFasta();
        else if (isPhylip) return nextAlignmentPhylip();
        else return false;
    }

    size_t getLength(){
        return length;
    }

    bool nextSeq(){
        if (formatAmbiguity){
            ambiguitySecond = (!ambiguitySecond);
            if (ambiguitySecond) return true;
        }

        if (isFasta) return nextSeqFasta();
        else if (isPhylip) return nextSeqPhylip();
        else return false;
    }

    string getName(){
        return bufferName;
    }

    string getSeq(){
        if (bufferSeq.length() != length){
            cerr << "Error: Sequence length of " << bufferName << " is not consistent!\n";
            exit(0);
        }
        if (formatNA) return toFormatNA(bufferSeq);
        if (formatAmbiguity) return toAmbiguity(bufferSeq);
        if (formatAA2NA) return toFormatAA2NA(bufferSeq);
        return bufferSeq;
    }

private:
    static string getFastaName(const string &fasta){
        size_t i = 0;
        string res;
        // while (i < fasta.size() && fasta[i] == ' ') i++;
        if (i == fasta.size() || fasta[i] != '>'){
            cerr << "Error in parsing line '" << fasta << "' in FASTA format.\n";
            exit(0);
        }
        i++;
        while (i < fasta.size() && fasta[i] == ' ') i++;
        while (i < fasta.size() && fasta[i] != ' ') {
            res += fasta[i];
            i++;
        }
        if (res.size() == 0){
            cerr << "Error in parsing line '" << fasta << "' in FASTA format.\n";
            exit(0);
        }
        return res;
    }

    static string removeSpace(const string &seq){
        string res;
        for (char c: seq){
            if (c != ' ' && c != '\t' && c != '\r') res += c;
        }
        return res;
    }

    static bool seemsPhylip(const string &line){
        size_t i = 0;
        while (i < line.length() && (line[i] == ' ' || line[i] == '\t')) i++;
        if (i == line.length() || line[i] < '0' || line[i] > '9') return false;
        while (i < line.length() && line[i] >= '0' && line[i] <= '9') i++;
        if (i == line.length() || (line[i] != ' ' && line[i] != '\t')) return false;
        while (i < line.length() && (line[i] == ' ' || line[i] == '\t')) i++;
        if (i == line.length() || line[i] < '0' || line[i] > '9') return false;
        while (i < line.length() && line[i] >= '0' && line[i] <= '9') i++;
        while (i < line.length() && (line[i] == ' ' || line[i] == '\t')) i++;
        return i == line.length();
    }

    static bool seemsFasta(const string &line){
        return line[0] == '>';
    }

    void initPhylip(const string &fileName){
        isPhylip = true;
        fin.open(fileName);
    }

    void initFasta(const string &fileName){
        isFasta = true;
        fastaQueue.push(fileName);
    }

    void initFastaList(const string &fileName){
        isFasta = true;
        ifstream ftemp(fileName);
        string temp;
        while (getline(ftemp, temp)){
            fastaQueue.push(temp);
        }
    }

    bool parseSeqFasta(){
        bufferName = "";
        bufferSeq = "";
        string line;
        if (nextLine.length()) {
            line = nextLine;
            nextLine = "";
        }
        else if (!getline(fin, line)) return false;

        bufferName = getFastaName(line);
        while (getline(fin, line)){
            if (line[0] == '>') {
                nextLine = line;
                break;
            }
            bufferSeq += removeSpace(line);
        }
        return true;
    }

    bool nextAlignmentFasta(){
        if (fastaQueue.empty()) return false;
        string fileName = fastaQueue.front();
        fastaQueue.pop();
        cerr << "Processing " << fileName << " ... \n";
        fin.close();
        fin.open(fileName);
        if (!parseSeqFasta()) {
            cerr << "Error: FASTA file empty!\n";
            exit(0);
        }
        length = bufferSeq.size();
        firstFastaSeq = true;
        return true;
    }

    bool nextSeqFasta(){
        if (firstFastaSeq) {
            firstFastaSeq = false;
            return true;
        }
        return parseSeqFasta();
    }

    bool nextAlignmentPhylip(){
        if (!(fin >> phylipNspecies)) return false;
        fin >> length;
        cerr << "Reading alignment of " << phylipNspecies << " species of length " << length << " ...\n";
        return true;
    }

    bool nextSeqPhylip(){
        if (phylipNspecies == 0) return false;
        phylipNspecies--;
        fin >> bufferName >> bufferSeq;
        bufferSeq = removeSpace(bufferSeq);
        return true;
    }

    string toFormatNA(const string &seq){
        string res;
        for (char c: seq){
            switch (c) {
                case 'A': case 'a': res += 'A'; break;
                case 'C': case 'c': res += 'C'; break;
                case 'G': case 'g': res += 'G'; break;
                case 'T': case 't': case 'U': case 'u': res += 'T'; break;
                default: res += '-';
            }
        }
        return res;
    }

    string toAmbiguity(const string &seq){
        string res;
        if (!ambiguitySecond){
            for (char c: seq){
                switch (c) {
                    case 'A': case 'a': case 'M': case 'm': case 'R': case 'r': case 'W': case 'w': res += 'A'; break;
                    case 'C': case 'c': case 'S': case 's': case 'Y': case 'y': res += 'C'; break;
                    case 'G': case 'g': case 'K': case 'k': res += 'G'; break;
                    case 'T': case 't': case 'U': case 'u': res += 'T'; break;
                    default: res += '-';
                }
            }
        }
        else {
            for (char c: seq){
                switch (c) {
                    case 'A': case 'a': res += 'A'; break;
                    case 'C': case 'c': case 'M': case 'm': res += 'C'; break;
                    case 'G': case 'g': case 'R': case 'r': case 'S': case 's': res += 'G'; break;
                    case 'T': case 't': case 'U': case 'u': case 'W': case 'w': case 'Y': case 'y': case 'K': case 'k': res += 'T'; break;
                    default: res += '-';
                }
            }
        }
        return res;
    }

    string toFormatAA2NA(const string &seq){
        string res;
        for (char c: seq){
            switch (c) {
                case 'C': case 'c': case 'M': case 'm': case 'I': case 'i': case 'L': case 'l': case 'V': case 'v': res += 'A'; break;
			    case 'D': case 'd': case 'E': case 'e': case 'Q': case 'q': case 'N': case 'n': case 'H': case 'h': case 'R': case 'r': case 'K': case 'k': res += 'T'; break;
			    case 'S': case 's': case 'T': case 't': case 'A': case 'a': case 'G': case 'g': case 'P': case 'p': res += 'C'; break;
			    case 'W': case 'w': case 'Y': case 'y': case 'F': case 'f': res += 'G'; break;
                default: res += '-';
            }
        }
        return res;
    }
};

struct SeqHot{
    vector<bool> b;

    SeqHot(){}
    SeqHot(int n): b(n){}
    SeqHot(const vector<bool> b): b(b){}

    bool operator[](int i) const{
        return b[i];
    }

    int nSites() const{
        return b.size(); 
    }

    SeqHot operator|(const SeqHot x) const{
        int n = b.size();
        SeqHot y(n);
        for (int i = 0; i < n; i++){
            y.b[i] = (b[i] | x.b[i]);
        }
        return y;
    }

    SeqHot operator&(const SeqHot x) const{
        int n = b.size();
        SeqHot y(n);
        for (int i = 0; i < n; i++){
            y.b[i] = (b[i] & x.b[i]);
        }
        return y;
    }

    SeqHot operator^(const SeqHot x) const{
        int n = b.size();
        SeqHot y(n);
        for (int i = 0; i < n; i++){
            y.b[i] = (b[i] ^ x.b[i]);
        }
        return y;
    }

    operator string() const{
        string s;
        for (bool e: b) s += to_string(e);
        s += "\n";
        return s;
    }

    SeqHot sample(const vector<int> &cols) const{
        SeqHot result;
        for (int col: cols){
            result.b.push_back(b[col]);
        }
        return result;
    }

    int sum() const{
        int result = 0;
        for (bool v: b) result += v;
        return result;
    }
};

struct AlignmentHot
{
    vector<SeqHot> s;
    double p;

    AlignmentHot(){}
    AlignmentHot(int n): s(n){}
    AlignmentHot(const vector<SeqHot> s, double p): s(s), p(p){}

    SeqHot& operator[](int i){
        return s[i];
    }

    const SeqHot& operator[](int i) const{
        return s[i];
    }

    int nTaxa() const{
        return s.size(); 
    }

    int nSites() const{
        return s[0].nSites();
    }

    AlignmentHot operator+(const AlignmentHot &x) const{
        AlignmentHot y;
        for (size_t i = 0; i < s.size(); i++){
            y.s.push_back(s[i] | x[i]);
        }
        y.p = p + x.p;
        return y;
    }

    AlignmentHot operator-(const AlignmentHot &x) const{
        AlignmentHot y;
        for (size_t i = 0; i < s.size(); i++){
            y.s.push_back(s[i] ^ x[i]);
        }
        y.p = p - x.p;
        return y;
    }

    operator string() const{
        string str = "p = ";
        str += to_string(p) + "\n";
        for (const SeqHot &e: s) str += (string) e;
        return str;
    }

    SeqHot seqOr() const{
        SeqHot result = s[0];
        for (size_t i = 1; i < s.size(); i++)
            result = result | s[i];
        return result;
    }

    vector<int> seqSum() const{
        vector<int> result(nSites());
        for (int i = 0; i < nTaxa(); i++)
            for (int j = 0; j < nSites(); j++)
                result[j] += s[i][j];
        return result;
    }

    AlignmentHot sample(const vector<int> &cols) const{
        AlignmentHot result;
        result.p = p;
        for (int i = 0; i < nTaxa(); i++){
            result.s.push_back(s[i].sample(cols));
        }
        return result;
    }
};

struct MSA
{
    AlignmentHot a[4];
    
    AlignmentHot& A(){ return a[0]; }
    AlignmentHot& C(){ return a[1]; }
    AlignmentHot& G(){ return a[2]; }
    AlignmentHot& T(){ return a[3]; }
    const AlignmentHot& A() const{ return a[0]; }
    const AlignmentHot& C() const{ return a[1]; }
    const AlignmentHot& G() const{ return a[2]; }
    const AlignmentHot& T() const{ return a[3]; }
    AlignmentHot& operator[](int i){ return a[i]; }
    const AlignmentHot& operator[](int i) const{ return a[i]; }

    MSA(){}

    MSA(const vector<string> seqs){
        int n = seqs.size(), L = seqs[0].size();
        int cntA = 0, cntC = 0, cntG = 0, cntT = 0; 
        for (int r = 0; r < 4; r++){
            for (int i = 0; i < n; i++){
                a[r].s.emplace_back(L);
            }
        }
        for (int i = 0; i < n; i++){
            for (int j = 0; j < L; j++){
                switch (seqs[i][j]){
                    case 'A': case 'a': cntA++; A().s[i].b[j] = true; break; 
                    case 'C': case 'c': cntC++; C().s[i].b[j] = true; break;
                    case 'G': case 'g': cntG++; G().s[i].b[j] = true; break;
                    case 'T': case 't': cntT++; T().s[i].b[j] = true; break;
                }
            }
        }
        double total = cntA + cntC + cntG + cntT; 
        A().p = cntA / total; C().p = cntC / total; G().p = cntG / total; T().p = cntT / total;
    }

    int nTaxa() const{
        return a[0].nTaxa(); 
    }

    int nSites() const{
        return a[0].nSites();
    }

    operator string() const{
        string str = "A: ";
        str += (string) A();
        str += "C: ";
        str += (string) C();
        str += "G: ";
        str += (string) G();
        str += "T: ";
        str += (string) T();
        return str;
    }
    
    vector<int> alleleCnt() const{
        SeqHot seqA = A().seqOr(), seqC = C().seqOr(), seqG = G().seqOr(), seqT = T().seqOr();
        vector<int> result;
        for (int i = 0; i < seqA.nSites(); i++){
            result.push_back(seqA[i] + seqC[i] + seqG[i] + seqT[i]);
        }
        return result;
    }

    vector<int> minorAlleleSum() const{
        vector<int> result(nSites()), maxS(nSites());
        for (int r = 0; r < 4; r++){
            vector<int> s = a[r].seqSum();
            for (int j = 0; j < nSites(); j++){
                result[j] += s[j];
                maxS[j] = max(maxS[j], s[j]);
            }
        }
        for (int j = 0; j < nSites(); j++){
            result[j] -= maxS[j];
        }
        return result;
    }

    MSA sample(const vector<int> &cols) const{
        MSA result;
        for (int i = 0; i < 4; i++){
            result[i] = a[i].sample(cols);
        }
        return result;
    }
};

struct DistanceMatrix{
    vector<vector<double> > d, w;
    
    vector<double>& operator[](int i){
        return d[i];
    }

    const vector<double>& operator[](int i) const{
        return d[i];
    }

    int nTaxa() const{
        return d.size(); 
    }

    DistanceMatrix(){}

    DistanceMatrix(int n): d(n, vector<double>(n)), w(n, vector<double>(n)){}

    DistanceMatrix(const AlignmentHot &a, const AlignmentHot &b, bool floyd = true): DistanceMatrix(a.nTaxa()){
        int n = a.nTaxa();
        for (int i = 0; i < n; i++){
            for (int j = 0; j < n; j++){
                int x = ((a[i] & b[j]) | (a[j] & b[i])).sum();
                int y = ((a[i] | b[i]) & (a[j] | b[j])).sum();
                w[i][j] = y - x / (2 * a.p * b.p);
                if (w[i][j] > 0) d[i][j] = -log(w[i][j] / y);
                else {
                    w[i][j] = 0;
                    d[i][j] = 10;
                }
            }
        }
        if (!floyd) return;
        for (int k = 0; k < n; k++){
            for (int i = 0; i < n; i++){
                for (int j = 0; j < n; j++){
                    w[i][j] = min(w[i][j], w[i][k] + w[k][j]);
                }
            }
        }
    }

    vector<vector<int> > cluster(mt19937 &eng, double threshold = 3, bool isMax = true){
        vector<vector<int> > result;
        uniform_int_distribution<int> distribution(0,1);
        int n = nTaxa();
        vector<int> clusterNum;
        vector<tuple<double, int, int> > order;
        int nClusters = n, p = 0;
        for (int i = 0; i < n; i++){
            clusterNum.push_back(i);
        }
        for (int i = 0; i < n; i++){
            for (int j = i + 1; j < n; j++){
                order.push_back({(double) d[i][j], i, j});
            }
        }
        sort(order.begin(), order.end());
        while (nClusters > 1){
            int i, j;
            do { i = clusterNum[get<1>(order[p])]; j = clusterNum[get<2>(order[p])]; p++; } 
            while (i == -1 || j == -1 || i == j);
            vector<int> Si, Sj;
            double maxd = 0, mind = 10;
            for (int k = 0; k < n; k++){
                if (clusterNum[k] == i) Si.push_back(k);
                if (clusterNum[k] == j) Sj.push_back(k);
            }
            for (int ei: Si){
                for (int ej: Sj){
                    maxd = max(d[ei][ej], maxd);
                    mind = min(d[ei][ej], mind);
                }
            }
            if ((isMax && maxd > threshold) || (!isMax && mind > threshold)){
                if (distribution(eng)){
                    result.push_back(Si);
                    for (int k = 0; k < n; k++){
                        if (clusterNum[k] == i) clusterNum[k] = -1;
                    }
                }
                else {
                    result.push_back(Sj);
                    for (int k = 0; k < n; k++){
                        if (clusterNum[k] == j) clusterNum[k] = -1;
                    }
                }
                nClusters--;
            }
            else {
                for (int k = 0; k < n; k++){
                    if (clusterNum[k] == i) clusterNum[k] = j;
                }
                nClusters--;
            }
        }
        if (nClusters == 1){
            vector<int> S;
            for (int k = 0; k < n; k++){
                if (clusterNum[k] != -1) S.push_back(k);
            }
            result.push_back(S);
        }
        return result;
    }

    vector<DistanceMatrix> partition(const vector<vector<int> > &groups){
        vector<DistanceMatrix> result;
        for (const vector<int> &arr: groups){
            int n = arr.size();
            DistanceMatrix cur(n);
            for (int i = 0; i < n; i++){
                for (int j = 0; j < n; j++){
                    cur.d[i][j] = d[arr[i]][arr[j]];
                    cur.w[i][j] = w[arr[i]][arr[j]];
                }
            }
            result.push_back(cur);
        }
        return result;
    }

    operator string() const{
        string str;
        int n = nTaxa();
        for (int i = 0; i < n; i++){
            for (int j = 0; j < n; j++){
                if (j != 0) str += "\t";
                str += to_string(d[i][j]);
            }
            str += "\n";
        }
        return str;
    }
};

#endif

================================================
FILE: src/sister.cpp
================================================
#define DRIVER_VERSION "0"

#include<iostream>
#include<fstream>
#include<sstream>
#include<unordered_map>
#include<unordered_set>
#include<cstdio>
#include<cstdlib>
#include<cstring>
#include<cmath>

typedef double score_t;

#include "numerical.hpp"
#include "algorithms.hpp"

using namespace std;

MetaAlgorithm meta;
TripartitionInitializer& tripInit = meta.tripInit;

vector<string>& names = meta.names;
unordered_map<string, int>& name2id = meta.name2id;

void addName(const string& name) {
    if (name2id.count(name) == 0) {
        name2id[name] = names.size();
        names.push_back(name);
    }
}

int main(int argc, char** argv){
    ARG.setProgramName("sister", "Synteny/Shape Inspired Species Tree EstimatoR");
    
    meta.initialize(argc, argv);
    ifstream fin(ARG.getStringArg("input"));
    int m = 0, nSample = 0;
    vector<vector<double> > &M = tripInit.M, &cnt = tripInit.cnt;

    fin >> nSample >> m;
    if (ARG.getStringArg("root") != "") {
        addName(ARG.getStringArg("root"));
        M.emplace_back(m);
        cnt.emplace_back(m);
    }

    
    for (int t = 0; t < nSample; t++){
        string indName;
        fin >> indName;
        addName(meta.mappedname(indName));
        int i = name2id[meta.mappedname(indName)];
        if (i == M.size()){
            M.emplace_back(m);
            cnt.emplace_back(m);
        }
        for (int j = 0; j < m; j++){
            string s;
            fin >> s;
            if (s == "NAN" || s == "NaN" || s == "NA" || s == "nan" || s == "na") continue;
            try{
                double v = stod(s);
                if (!isnan(v)){
                    M[i][j] += v;
                    cnt[i][j]++;
                }
            }
            catch(...){

            }
        }
        
    }

    for (int i = 0; i < 10; i++){
        cerr << names[i];
        for (int j = 0; j < 20; j++){
            cerr << "\t" << M[i][j] << ":" << cnt[i][j];
        }
        cerr << endl;
    }
    
    for (int j = 0; j < M[0].size(); j++){
        double sumM = 0, sumCnt = 0;
        for (int i = 0; i < M.size(); i++){
            sumM += M[i][j];
            sumCnt += cnt[i][j];
        }
        double avg = (sumCnt > 0) ? sumM / sumCnt : 0;
        for (int i = 0; i < M.size(); i++){
            M[i][j] -= avg * cnt[i][j];
        }
    }
    
    tripInit.nThreads = meta.nThreads;

    LOG << "#Measurements: " << m << endl;
    LOG << "#Samples: " << nSample << endl;
    
    auto res = meta.run();
    LOG << "Score: " << (double) res.first << endl;
    
    return 0;
}


================================================
FILE: src/speciestree.hpp
================================================
#include<map>
#include<string>
#include<memory>
#include<sstream>

struct SpeciesTree {
	struct Node {
		shared_ptr<Node> lc, rc;
		weak_ptr<Node> p;
		int taxon = -1;
		string name;
		map<string, double> attributes;
		map<string, double> temp;

		Node() {}

		double& operator[] (const string& name) {
			return attributes[name];
		}

		bool isLeaf() const {
			return taxon != -1;
		}

		shared_ptr<Node> parent() const {
			return p.lock();
		}

		shared_ptr<Node> leftChild() const {
			return lc;
		}

		shared_ptr<Node> rightChild() const {
			return rc;
		}

		int taxonID() const {
			return taxon;
		}

		string taxonName() const {
			return name;
		}
	};

	static string to_string(double v) {
		stringstream ss;
		ss << v;
		return ss.str();
	}

	shared_ptr<Node> r;
	map<string, double> temp;

	shared_ptr<Node> root() {
		return r;
	}

	shared_ptr<Node> addRoot() {
		r.reset(new Node());
		return r;
	}

	shared_ptr<Node> addLeft(shared_ptr<Node> node) {
		shared_ptr<Node> child(new Node());
		child->p = node;
		node->lc = child;
		return child;
	}

	shared_ptr<Node> addRight(shared_ptr<Node> node) {
		shared_ptr<Node> child(new Node());
		child->p = node;
		node->rc = child;
		return child;
	}

	string simpleTree(const string &LEN, const string& SUP) {
		string len;
		if (r->lc->attributes.count(LEN)) {
			if (r->rc->attributes.count(LEN)) len = string(":") + to_string((r->lc->attributes[LEN] + r->rc->attributes[LEN]) / 2);
			else len = string(":") + to_string(r->lc->attributes[LEN] / 2);
		}
		else {
			if (r->rc->attributes.count(LEN)) len = string(":") + to_string(r->rc->attributes[LEN] / 2);
			else len = "";
		}
		return string("(") + simpleSubtree(r->lc, LEN, SUP, true) + len + "," + simpleSubtree(r->rc, LEN, SUP, true) + len + ");";
	}

	string simpleSubtree(shared_ptr<Node> node, const string& LEN, const string& SUP, bool r = false) {
		string res;
		if (node->taxon == -1) {
			res = string("(") + simpleSubtree(node->lc, LEN, SUP) + "," + simpleSubtree(node->rc, LEN, SUP) + ")";
			if (node->attributes.count(SUP)) res += to_string(node->attributes[SUP]);
		}
		else {
			res = node->name;
		}
		if (!r && node->attributes.count(LEN)) {
			res += string(":") + to_string(node->attributes[LEN]);
		}
		return res;
	}

	string annotatedTree(const string& LEN) {
		string len;
		if (r->lc->attributes.count(LEN)) {
			if (r->rc->attributes.count(LEN)) len = string(":") + to_string((r->lc->attributes[LEN] + r->rc->attributes[LEN]) / 2);
			else len = string(":") + to_string(r->lc->attributes[LEN] / 2);
		}
		else {
			if (r->rc->attributes.count(LEN)) len = string(":") + to_string(r->rc->attributes[LEN] / 2);
			else len = "";
		}
		return string("(") + annotatedSubtree(r->lc, LEN, true) + len + "," + annotatedSubtree(r->rc, LEN, true) + len + ");";
	}

	string annotatedSubtree(shared_ptr<Node> node, const string& LEN, bool r = false) {
		string res;
		if (node->taxon == -1) {
			res = string("(") + annotatedSubtree(node->lc, LEN) + "," + annotatedSubtree(node->rc, LEN) + ")";
			res += annotations(node);
		}
		else {
			res = node->name;
		}
		if (!r && node->attributes.count(LEN)) {
			res += string(":") + to_string(node->attributes[LEN]);
		}
		return res;
	}

	string annotations(shared_ptr<Node> node) {
		string res;
		if (node->attributes.size() == 0) return res;
		bool first = true;
		res = "'[";
		for (const auto& e : node->attributes) {
			if (first) first = false;
			else res += ";";
			res += e.first + "=" + to_string(e.second);
		}
		res += "]'";
		return res;
	}
};

================================================
FILE: src/threadpool.hpp
================================================
#ifndef THREAD_POOL
#define THREAD_POOL

#include<thread>
#include<queue>
#include<vector>
#include<future>
#include<memory>
#include<functional>

using namespace std;

class ThreadPool{
	struct TaskBlock{
		TaskBlock(){}

		TaskBlock(const shared_ptr<const vector<function<score_t(const int)> > > &pFuncs, promise<vector<score_t> > results, future<shared_ptr<TaskBlock> > next):
			pFuncs(pFuncs), results(move(results)), next(move(next)){}

		const shared_ptr<const vector<function<score_t(const int)> > > pFuncs;
		promise<vector<score_t> > results;
		future<shared_ptr<TaskBlock> > next;
	};
	
	int nThreads;
	vector<promise<shared_ptr<TaskBlock> > > tasks;
	vector<function<score_t(const int)> > funcs;
	queue<score_t> sums;

	static void worker(future<shared_ptr<TaskBlock> > next, const int id){
		while (true){
			shared_ptr<TaskBlock> task = next.get();
			if (task.get() == nullptr) break;
			vector<score_t> results;
			for (const function<score_t(const int)> &f: *(task->pFuncs)){
				results.push_back(f(id));
			}
			task->results.set_value(move(results));
			next = move(task->next);
		}
	}
	
	void work(){
		const shared_ptr<const vector<function<score_t(const int)> > > pFuncs(new const vector<function<score_t(const int)> >(move(funcs)));
		funcs = vector<function<score_t(const int)> >();
		vector<future<vector<score_t> > > results;
		for (promise<shared_ptr<TaskBlock> > &task: tasks){
			promise<shared_ptr<TaskBlock> > curTask = move(task);
			task = promise<shared_ptr<TaskBlock> >();
			promise<vector<score_t> > res;
			results.push_back(move(res.get_future()));
			curTask.set_value(make_shared<TaskBlock>(pFuncs, move(res), task.get_future()));
		}
		vector<vector<score_t> > resultValues;
		resultValues.emplace_back();
		for (const function<score_t(const int)> &f: *(pFuncs)){
			resultValues[0].push_back(f(0));
		}
		for (future<vector<score_t> > &result: results){
			resultValues.push_back(result.get());
		}
		for (size_t i = 0; i < resultValues[0].size(); i++){
			score_t s = 0;
			for (vector<score_t> &rv: resultValues) s += rv[i];
			sums.push(s);
		}
	}

public:
	ThreadPool(){}

	ThreadPool(int n){
		initialize(n);
	}

	void initialize(int n){
		nThreads = n - 1;
		tasks.resize(n - 1);
		for (int id = 1; id < n; id++){
			thread(worker, tasks[id - 1].get_future(), id).detach();
		}
	}
	
	~ThreadPool(){
		for (promise<shared_ptr<TaskBlock> > &task: tasks){
			task.set_value(nullptr);
		}
	}
	
	void push(function<score_t(const int)> f){
		funcs.push_back(f);
	}
	
	score_t pop(){
		if (sums.empty()) work();
		score_t v = sums.front();
		sums.pop();
		return v;
	}
};

#endif

================================================
FILE: src/treeutils.hpp
================================================
#ifndef TREE_UTILS
#define TREE_UTILS

#include<queue>
#include<tuple>
#include<algorithm>
#include<random>
#include<string>
#include<iostream>
#include<fstream>
#include<sstream>
#include<unordered_map>
#include<unordered_set>

using namespace std;

namespace TreeUtils{
    string PARSE_LEAFNAME(const string& TEXT){
        string s;
        for (int i = 0; i < TEXT.size(); i++){
            if (TEXT[i] != '\"' && TEXT[i] != '\'') s += TEXT[i];
        }
        return s;
    }

    double from_string(const string s){
    	return stof(s);
    }

    string fastaFormatName(const string &name){
        string res;
        for (char c: name){
            if (c != '>' && c != ' ' && c != '\t') res += c;
        }
        return res;
    }

    string fastaFormatRead(const string &name){
        string res;
        for (char c: name){
            if (('a' <= c && 'z' >= c) || ('A' <= c && 'Z' >= c) || c == '-') res += c;
        }
        return res;
    }
}

struct TreeTokenizer{
    static const string KEYWORDS, SPACES;
    
    const string TEXT;
    int i = 0, j;

    TreeTokenizer(const string& TEXT): TEXT(TEXT){}

    string operator()(){
        string res = preview();
        i = j;
        return res;
    }

    string preview(){
        while (i < TEXT.size() && SPACES.find(TEXT[i]) != string::npos) i++;
        if (i == TEXT.size()) return "";
        string res;
        if (KEYWORDS.find(TEXT[i]) != string::npos){
            j = i+1;
            return TEXT.substr(i, 1);
        }
        else{
            bool singleQ = false, doubleQ = false;
            for (j = i; j < TEXT.size(); j++){
                if (TEXT[j] == '\'') singleQ = !singleQ;
                if (TEXT[j] == '\"') doubleQ = !doubleQ;
                if (!singleQ && !doubleQ && KEYWORDS.find(TEXT[j]) != string::npos) break;
            }
            int k = j - 1;
            while (k >= i && SPACES.find(TEXT[k]) != string::npos) k--;
            return TEXT.substr(i, k-i+1);
        }
    }
};
const string TreeTokenizer::KEYWORDS = "(),:;", TreeTokenizer::SPACES = " \t\n\r";

struct Tree{
    struct Node
    {
        bool isleaf = false;
        int parent = -1, taxon = -1;
        string label;
        double length = 0;
    };
    
    vector<Node> nodes;
    int root = -1;
    
    Tree(){}

    Tree(TreeTokenizer &tk){
        root = readSubtree(tk);
        string s = tk();
        if (s != ";") {
            cerr << "Newick does not properly end with ';'.\n";
            exit(0);
        }
    }

    Tree(TreeTokenizer &tk, const unordered_map<string, int>& name2id): Tree(tk){
        for (Node &node: nodes){
            if (name2id.count(node.label)) node.taxon = name2id.at(node.label);
        }
    }

    Tree(const string& TEXT): Tree(){
        TreeTokenizer tk(TEXT);
        root = readSubtree(tk);
        string s = tk();
        if (s != ";") {
            cerr << "Newick does not properly end with ';'.\n";
            exit(0);
        }
    }

    Tree(const string& TEXT, const unordered_map<string, int>& name2id): Tree(TEXT){
        for (Node &node: nodes){
            if (name2id.count(node.label)) node.taxon = name2id.at(node.label);
        }
    }

    static vector<Tree> text2trees(const string& TEXT){
        TreeTokenizer tk(TEXT);
        vector<Tree> res;
        while (tk.preview() != ""){
            res.emplace_back(tk);
        }
        return res;
    }

    static vector<Tree> text2trees(const string& TEXT, const unordered_map<string, int>& name2id){
        TreeTokenizer tk(TEXT);
        vector<Tree> res;
        while (tk.preview() != ""){
            res.emplace_back(tk, name2id);
        }
        return res;
    }

    int readSubtree(TreeTokenizer& tk){
        int v = nodes.size();
        nodes.emplace_back();
        string s = tk();
        if (s != "(") {
            nodes[v].isleaf = true;
            nodes[v].label = TreeUtils::PARSE_LEAFNAME(s);
            s = tk.preview();
            if (s == ":"){
                tk();
                s = tk();
                nodes[v].length = TreeUtils::from_string(s);
            }
        }
        else{
            do{
                int c = readSubtree(tk);
                nodes[c].parent = v;
            } while(tk() != ")");
            s = tk.preview();
            if (TreeTokenizer::KEYWORDS.find(s[0]) == string::npos) {
                nodes[v].label = tk();
                s = tk.preview();
            }
            if (s == ":"){
                tk();
                s = tk();
                nodes[v].length = TreeUtils::from_string(s);
            }
        }
        return v;
    }

    operator string() const{
        return newick();
    }

    string subtree2string(int v, const vector<vector<int> > &children, bool keepLength, bool keepInternalLabel, bool useTaxonID) const{
        string str = "";
        bool first = true;
        if (children[v].size() == 0){
            str = ((useTaxonID) ? to_string(nodes[v].taxon) : nodes[v].label);
            if (keepLength) str += string(":") + to_string(nodes[v].length);
            return str;
        }
        str = "(";
        for (int c: children[v]){
            if (first) first = false;
            else str += ",";
            str += subtree2string(c, children, keepLength, keepInternalLabel, useTaxonID);
        }
        str += ")";
        if (keepInternalLabel) str += nodes[v].label;
        if (keepLength) str += string(":") + to_string(nodes[v].length);
        return str;
    }
    
    string newick(bool keepLength = true, bool keepInternalLabel = true, bool useTaxonID = false) const{
        vector<vector<int> > children(nodes.size());
        for (int i = 0; i < nodes.size(); i++){
            int p = nodes[i].parent;
            if (p != -1) children[p].push_back(i); 
        }
        return subtree2string(root, children, keepLength, keepInternalLabel, useTaxonID) + ";";
    }
    
    string subtree2string(int v, const vector<vector<int> > &children, const vector<string> &names, bool keepLength, bool keepInternalLabel) const{
        string str = "";
        bool first = true;
        if (children[v].size() == 0){
            if (!keepLength) return names[nodes[v].taxon];
            else return names[nodes[v].taxon] + ":" + to_string(nodes[v].length);
        }
        str = "(";
        for (int c: children[v]){
            if (first) first = false;
            else str += ",";
            str += subtree2string(c, children, names, keepLength, keepInternalLabel);
        }
        str += ")";
        if (keepInternalLabel) str += nodes[v].label;
        if (keepLength) str += string(":") + to_string(nodes[v].length);
        return str;
    }
    
    string newick(const vector<string> &names, bool keepLength = true, bool keepInternalLabel = true) const{
        vector<vector<int> > children(nodes.size());
        for (int i = 0; i < nodes.size(); i++){
            int p = nodes[i].parent;
            if (p != -1) children[p].push_back(i); 
        }
        return subtree2string(root, children, names, keepLength, keepInternalLabel) + ";";
    }
};

struct BinaryTree{
    struct Node{
        int parent = -1, taxon = -1, left = -1, right = -1;
        string label;
        double length = 0;
        bool ghost = false;
    };

    vector<Node> nodes;
    int root;
    
    int& parent(int i){
        return nodes[i].parent;
    }

    int& taxon(int i){
        return nodes[i].taxon;
    } 

    int& left(int i){
        return nodes[i].left;
    }

    int& right(int i){
        return nodes[i].right;
    }

    string& label(int i){
        return nodes[i].label;
    }

    double& length(int i){
        return nodes[i].length;
    }

    bool& ghost(int i){
        return nodes[i].ghost;
    }

    BinaryTree(){}

    BinaryTree(const Tree& tree, bool resolveNonbinary = true){
        vector<vector<int> > children(tree.nodes.size());
        for (int i = 0; i < tree.nodes.size(); i++){
            int p = tree.nodes[i].parent;
            if (p != -1) children[p].push_back(i); 
        }
        root = build(tree, children, tree.root, resolveNonbinary);
    }

    int build(const Tree& tree, const vector<vector<int> > &children, int tNode, bool resolveNonbinary){
        int bNode = nodes.size();
        nodes.emplace_back();
        if (!tree.nodes.at(tNode).isleaf){
            int bL = build(tree, children, children[tNode][0], resolveNonbinary);
            int bR = build(tree, children, children[tNode][1], resolveNonbinary);
            parent(bL) = bNode; left(bNode) = bL;
            parent(bR) = bNode; right(bNode) = bR;
            for (int i = 2; i < children[tNode].size(); i++){
                if (!resolveNonbinary) {
                    cerr << "Tree not binary!\n";
                    exit(0);
                }
                bL = bNode;
                ghost(bL) = true;
                bNode = nodes.size();
                nodes.emplace_back();
                bR = build(tree, children, children[tNode][i], resolveNonbinary);
                parent(bL) = bNode; left(bNode) = bL;
                parent(bR) = bNode; right(bNode) = bR;
            }
        }
        taxon(bNode) = tree.nodes.at(tNode).taxon;
        label(bNode) = tree.nodes.at(tNode).label;
        length(bNode) = tree.nodes.at(tNode).length;
        return bNode;
    }

    static vector<BinaryTree> text2trees(const string& TEXT){
        vector<Tree> trees = Tree::text2trees(TEXT);
        vector<BinaryTree> res;
        for (const Tree &t: trees) res.emplace_back(t);
        return res;
    }

    static vector<BinaryTree> text2trees(const string& TEXT, const unordered_map<string, int>& name2id){
        vector<Tree> trees = Tree::text2trees(TEXT, name2id);
        vector<BinaryTree> res;
        for (const Tree &t: trees) res.emplace_back(t);
        return res;
    }

    operator string() const{
        return newick(root);
    }

    string newick(bool keepLength = true, bool keepInternalLabel = true, bool useTaxonID = false) const{
        return subtree2string(root, keepLength, keepInternalLabel, useTaxonID) + ";";
    }

    string newick(const vector<string> &names, bool keepLength = true, bool keepInternalLabel = true) const{
        return subtree2string(root, names, keepLength, keepInternalLabel) + ";";
    }

private:
    string subtree2string(int v, bool keepLength, bool keepInternalLabel, bool useTaxonID) const{
        string str = "";
        bool first = true;
        if (nodes[v].left == -1){
            str = ((useTaxonID) ? to_string(nodes[v].taxon) : nodes[v].label);
            if (keepLength) str += string(":") + to_string(nodes[v].length);
            return str;
        }
        str = "(";
        str += subtree2string(nodes[v].left, keepLength, keepInternalLabel, useTaxonID);
        str += ",";
        str += subtree2string(nodes[v].right, keepLength, keepInternalLabel, useTaxonID);
        str += ")";
        if (keepInternalLabel) str += nodes[v].label;
        if (keepLength) str += string(":") + to_string(nodes[v].length);
        return str;
    }

    string subtree2string(int v, const vector<string> &names, bool keepLength, bool keepInternalLabel) const{
        string str = "";
        bool first = true;
        if (nodes[v].left == -1){
            str = names.at(nodes[v].taxon);
            if (keepLength) str += string(":") + to_string(nodes[v].length);
            return str;
        }
        str = "(";
        str += subtree2string(nodes[v].left, names, keepLength, keepInternalLabel);
        str += ",";
        str += subtree2string(nodes[v].right, names, keepLength, keepInternalLabel);
        str += ")";
        if (keepInternalLabel) str += nodes[v].label;
        if (keepLength) str += string(":") + to_string(nodes[v].length);
        return str;
    }
};
#endif

================================================
FILE: src/tutorial.hpp
================================================
#ifndef TUTORIAL
#define TUTORIAL

#include<regex>
#include<fstream>

class MDGenerator{
const string APRO_UNIQUE_INTRO = R"V0G0N(# Accurate Species Tree ALgorithm for PaRalogs and Orthologs (ASTRAL-Pro3)
ASTRAL-Pro stands for ASTRAL for PaRalogs and Orthologs. ASTRAL is a tool for estimating an unrooted species tree given a set of unrooted gene trees and is statistically consistent under the multi-species coalescent model (and thus is useful for handling incomplete lineage sorting, i.e., ILS). ASTRAL-pro extends ASTRAL to allow multi-copy genes. ASTRAL-pro finds the species tree that has the maximum number of shared induced quartet tree equivalent classes with the set of gene trees, subject to the constraint that the set of bipartitions in the species tree comes from a predefined set of bipartitions. Please see the paper below for the definition of the PL-quartet scores, which is what ASTRAL-Pro optimizes. We refer to the tool both as A-Pro and ASTRAL-Pro. 

ASTRAL-Pro3 re-implements [ASTRAL-Pro](https://github.com/chaoszhang/A-pro) in an equally accurate yet **faster**, and **easier to install** and **lower memory consumption** way.
ASTRAL-Pro3 also integrates [CASTLES-Pro](https://github.com/ytabatabaee/CASTLES) and thus computes terminal and internal branch lengths in substitution-per-site units.

## Publication

[1] Chao Zhang, Rasmus Nielsen, Siavash Mirarab, ASTER: A Package for Large-scale Phylogenomic Reconstructions, Molecular Biology and Evolution, 2025, msaf172, https://doi.org/10.1093/molbev/msaf172

[2] Chao Zhang, Celine Scornavacca, Erin K Molloy, Siavash Mirarab, ASTRAL-Pro: Quartet-Based Species-Tree Inference despite Paralogy, Molecular Biology and Evolution, Volume 37, Issue 11, November 2020, Pages 3292–3307, https://doi.org/10.1093/molbev/msaa139

[3] Yasamin Tabatabaee, Chao Zhang, Tandy Warnow, Siavash Mirarab, Phylogenomic branch length estimation using quartets, Bioinformatics, Volume 39, Issue Supplement_1, June 2023, Pages i185–i193, https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btad221

### Example of usage

We obtained the species tree from muti-copy gene family trees using ASTRAL-Pro3 VERSION [1] by optimizing the objective function of ASTRAL-Pro [2].
Branch lengths are computed using integrated CASTLES-Pro [3].

)V0G0N";

const string ASTRAL_UNIQUE_INTRO = R"V0G0N(# Accurate Species Tree ALgorithm (ASTRAL-IV)
ASTRAL is a tool for estimating an unrooted species tree given a set of unrooted gene trees. ASTRAL is statistically consistent under the multi-species coalescent model (and thus is useful for handling incomplete lineage sorting, i.e., ILS). ASTRAL finds the species tree that has the maximum number of shared induced quartet trees with the set of gene trees, subject to the constraint that the set of tripartitions in the species tree comes from a predefined set of tripartitions.

ASTRAL-IV re-implements [ASTRAL](https://github.com/smirarab/ASTRAL) as a scalable alternative to ASTRAL on datasets for which ASTRAL is not suitable (e.g. large datasets, multi-individual, and gene trees with missing taxa).
ASTRAL-IV also integrates [CASTLES-II](https://github.com/ytabatabaee/CASTLES) and thus computes terminal and internal branch lengths in substitution-per-site units.

As a scalable alternative to ASTRAL-III, ASTRAL-IV lacks of some features of ASTRAL-III (e.g. bootstrapping). You can work around by first computing optimal tree with ASTRAL-IV and use the ASTRAL-IV output tree as `-q` option to ASTRAL-III. 

## Publication

[1] Chao Zhang, Rasmus Nielsen, Siavash Mirarab, ASTER: A Package for Large-scale Phylogenomic Reconstructions, Molecular Biology and Evolution, 2025, msaf172, https://doi.org/10.1093/molbev/msaf172

[2] Yasamin Tabatabaee, Chao Zhang, Tandy Warnow, Siavash Mirarab, Phylogenomic branch length estimation using quartets, Bioinformatics, Volume 39, Issue Supplement_1, June 2023, Pages i185–i193, https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btad221

### Example of usage

We obtained the species tree from gene trees using ASTRAL-IV VERSION [1] with branch lengths computed using integrated CASTLES-II [2].

)V0G0N";

const string WASTRAL_UNIQUE_INTRO = R"V0G0N(# Weighted ASTRAL (wASTRAL)
Weighted ASTRAL program has the following modes for different weighting schemes:
1. Weighted ASTRAL by Branch Support (mode 2)
2. Weighted ASTRAL by Branch Length (mode 3)
3. Weighted ASTRAL - Hybrid (default)

Weighted ASTRAL series introduce threshold-free weighting schemes for the quartet-based species tree inference, the metric used in the popular method ASTRAL. By reducing the impact of quartets with low support or long terminal branches (or both), weighting provides stronger theoretical guarantees and better empirical performance than the unweighted ASTRAL. Our results show that weighted ASTRAL improves the utility of summary methods and can reduce the incongruence often observed across analytical pipelines.

## Publication

[1] Chao Zhang, Siavash Mirarab, Weighting by Gene Tree Uncertainty Improves Accuracy of Quartet-based Species Trees, Molecular Biology and Evolution, 2022, msac215, https://doi.org/10.1093/molbev/msac215

### Example of usage

We obtained the species tree from gene trees using wASTRAL VERSION [1].

)V0G0N";

const string CASTER_UNIQUE_INTRO = R"V0G0N(# Coalescence-aware Alignment-based Species Tree EstimatoR (CASTER)

[<img src="../misc/CASTER.png" width="500"/>](../misc/CASTER.png)

Genome-wide data have the promise of dramatically improving phylogenetic inferences. Yet, inferring the true phylogeny remains a challenge, mainly because the evolutionary histories of different genomic regions differ. The traditional concatenation approach ignores such differences, resulting in both theoretical and empirical shortcomings. In response, many discordance-aware inference methods have been developed. Yet, all have their own weaknesses. Many methods rely on short recombination-free genomic segments to build gene trees and thus suffer from a lack of signals for gene tree reconstruction, resulting in poor species tree. Some methods wrongly assume that the rate of evolution is uniform across the species tree. Yet, others lack enough scalability to analyze phylogenomic data.

We introduce a new site-based species tree inference method that seeks to address these challenges without reconstructing gene trees. Our method, called CASTER (Coalescence-aware Alignment-based Species Tree EstimatoR), has two flavors: CASTER-site and CASTER-pair. The first is based on patterns in individual sites and the second is based on pairs of sites.

CASTER has several outstanding features:
1. CASTER introduces two new optimization objectives based on genomic site patterns of four species; we show that optimizing these objectives produces two estimators: CASTER-site is statistically consistent under MSC+F84 model while allowing mutation rate to change across sites and across species tree branches; CASTER-pair is statistically consistent under MSC+LM model under further assumptions.
2. CASTER comes with a scalable algorithm to optimize the objectives summed over all species quartets. Remarkably, its time complexity is linear to the number of sites and at most quasi-quadratic with respect to the number of species.
3. CASTER can handle multiple samples per species, and CASTER-site specifically can work with allele frequencies of unphased multiploid.
4. CASTER is extremenly memory efficent, requiring <1 byte per SNP per sample

Under extensive simulation of genome-wide data, including recombination, we show that both CASTER-site and CASTER-pair out-perform concatenation using RAxML-ng, as well as discordance-aware methods SVDQuartets and wASTRAL in terms of both accuracy and running time. Noticeably, CASTER-site is 60–150X faster than the alternative methods. It reconstructs an Avian tree of 51 species from aligned genomes with 254 million SNPs in only 3.5 hours on an 8-core desktop machine with 32 GB memory. It can also reconstruct a species tree of 201 species with approximately 2 billion SNPs using a server of 256 GB memory.

Our results suggest that CASTER-site and CASTER-pair can fulfill the need for large-scale phylogenomic inferences.

## Publication

Chao Zhang, Rasmus Nielsen, Siavash Mirarab, CASTER: Direct species tree inference from whole-genome alignments. Science (2025) https://www.science.org/doi/10.1126/science.adk9688

## Notice

Since CASTER-site and CASTER-pair assume different models, please run both and choose the result that makes more sense if you can.

CASTER-site [sliding-window analysis](../misc/caster-sliding-window-walkthrough.md) uses anthor stand-alone tool called `dstar`. 

)V0G0N";

const string WASTER_UNIQUE_INTRO = R"V0G0N(# Without-Alignment/Assembly Species Tree EstimatoR † (WASTER)

[<img src="../misc/WASTER.png" width="500"/>](../misc/WASTER.png)

WASTER is a coalesence-aware ***de novo*** species tree inference tool, which means it can take as inputs raw reads in FASTQ format.
Paticularly, WASTER can accurately infer species tree even from Illumina reads with only ***1.5X depth***.
WASTER infers the species tree by first calling SNPs from reads/assembies and then invoking CASTER to reconstruct the species tree from the SNPs.

## Publication

Chao Zhang, Rasmus Nielsen, WASTER: Practical de novo phylogenomics from low-coverage short reads, Molecular Biology and Evolution, 2026, msag073, https://doi.org/10.1093/molbev/msag073

)V0G0N";

const string SHARED_INTRO = R"V0G0N(
# Announcements

## Integrated in Phylosuite (NEW)

Many ASTER tools have been integrated in [PhyloSuite](http://phylosuite.jushengwu.com/), an integrated and scalable desktop platform for streamlined molecular sequence data management and evolutionary phylogenetics studies.

## GUI for Windows users

Please check out our software with GUI. Simply download the [zip file](https://github.com/chaoszhang/ASTER/archive/refs/heads/Windows.zip), extract the contents, enter `exe` folder, and click `aster-gui.exe`. 

## Bug Reports

Contact ``chaozhang@pku.edu.cn``, [``aster-users@googlegroups.com``](https://groups.google.com/forum/#!forum/aster-users), or post on [ASTER issues page](https://github.com/chaoszhang/ASTER/issues).

# Documentations
- The rest of this TUTORIAL file
- Forums (feel free to ask questions or ask for help running ASTER):
  - [User group discussions](https://groups.google.com/forum/#!forum/aster-users)
  - [ASTER issues page](https://github.com/chaoszhang/ASTER/issues)
  - QQ group: 130635706

# INSTALLATION
For most users, installing ASTER is ***very*** easy!
Install using one of three approaches:
  - You simply need to download the zip file for [Windows](https://github.com/chaoszhang/ASTER/archive/refs/heads/Windows.zip)/[MacOS ARM](https://github.com/chaoszhang/ASTER/archive/refs/heads/MacOS.zip)/[MacOS X86](https://github.com/chaoszhang/ASTER/archive/refs/heads/MacOSx86.zip)/[Linux](https://github.com/chaoszhang/ASTER/archive/refs/heads/Linux.zip) and extract the contents to a folder of your choice.
  - Alternatively, you can clone the [github repository](https://github.com/chaoszhang/ASTER.git) and checkout the branch named Windows/MacOS/Linux.
  - For MacOS/Linux users, you can also install ASTER using [conda](https://bioconda.github.io/recipes/aster/README.html#package-aster):
    ```
	conda install aster
	```

Binary files should be in the `exe` folder for Windows or `bin` folder otherwise. If you are lucky, these may just work as is and you may not need to build at all.

## For Linux/MacOS/WSL users
1. In terminal, `cd` into the downloaded directory and run `make`.
  - If you see `*** Installation complete! ***` then you are done!
  - If you see `Command 'g++' not found` then before rerunning `make`,
    - Debian (Ubuntu) users try
      ```
      sudo apt update
      sudo apt install g++
      ```
    - CentOS (RedHat) users try
      ```
      sudo yum update
      sudo yum install gcc-c++
      ```
    - Unix (MacOS) users should be prompted for installing `g++` and please click "install". If no prompt, try `g++`. Please ensure that Clang version is at least 14.
  - If you see "error" when running `make`, please try `make PROGRAM_NAME` instead and file a bug report.
2. Binary files should be in the `bin` folder.

## For Windows users
- [Executables](https://github.com/chaoszhang/ASTER/archive/refs/heads/Windows.zip) for x86-64 are available in `exe` folder and it is **very likely** that they already work.
- [Windows Subsystem for Linux (WSL)](https://docs.microsoft.com/en-us/windows/wsl/install) is HIGHLY recommanded if you need to install on your own! Please follow instructions in "For Linux/Unix/WSL users" section.
- To compile windows excutables:
  1. Download [MinGW](https://sourceforge.net/projects/mingw-w64/) and install ***posix*** version for your architecture (eg. x86-64)
  2. Add path to `bin` folder of MinGW to [system environment variable `PATH`](https://www.google.com/search?q=Edit+the+system+environment+variables+windows)
  3. Double click `make.bat` inside the downloaded directory

### GUI for Windows users (NEW)

Please check out our software with GUI. Simply download the [zip file](https://github.com/chaoszhang/ASTER/archive/refs/heads/Windows.zip), extract the contents, enter `exe` folder, and click `aster-gui.exe`. 
)V0G0N";

const string APRO_IO = R"V0G0N(
# INPUT
* The input gene trees are in the Newick format
* The input trees can have missing taxa, polytomies (unresolved branches), and multi-copy genes.
* When multiple genes from the same species are available, you can ask ASTRAL to force them to be together in the species tree. You can do this in two ways.
  1. You can give multiple genes from the same species the same name in the input gene trees (e.g., `((species_name_A,species_name_B),(species_name_A,species_name_C));`).
  2. OR, a mapping file needs to be provided using the `-a` option. This mapping file should have one line per genes, and each line needs to be in the following formats (e.g., for gene trees like `((gene_A1,gene_B1),(gene_A2,gene_C1));`):

```
gene_A1 species_name_A
gene_A2 species_name_A
gene_B1 species_name_B
gene_B2 species_name_B
gene_B3 species_name_B
...
```

# OUTPUT
The output in is Newick format and gives:

* the species tree topology
* (NEW) branch lengths in ***substitution-per-site*** units (IQ-TREE like) for ***all*** branches
* branch supports measured as [local posterior probabilities](http://mbe.oxfordjournals.org/content/early/2016/05/12/molbev.msw079.short?rss=1)
* It can also annotate branches with other quantities, such as quartet supports and localPPs for all three topologies.

)V0G0N";
// The ASTRAL-Pro tree leaves the branch length of terminal branches empty. Some tools for visualization and tree editing do not like this (e.g., ape). In FigTree, if you open the tree several times, it eventually opens up (at least on our machines). In ape, if you ask it to ignore branch lengths all together, it works. In general, if your tool does not like the lack of terminal branches, you can add a dummy branch length, [as in this script](https://github.com/smirarab/global/blob/master/src/mirphyl/utils/add-bl.py).

const string ASTRAL_IO = R"V0G0N(
# INPUT
* The input trees can have missing taxa, polytomies (unresolved branches), and multiple individuals per species.
* When individuals genes from the same species are available, you can ask ASTRAL to force them to be together in the species tree. You can do this in two ways.
  1. You can give multiple individuals from the same species the same name in the input gene trees (e.g., `((species_name_A,species_name_B),(species_name_A,species_name_C));`).
  2. OR, a mapping file needs to be provided using the `-a` option. This mapping file should have one line per genes, and each line needs to be in the following formats (e.g., for gene trees like `((individual_A1,individual_B1),(individual_A2,individual_C1));`):
```
individual_A1 species_name_A
individual_A2 species_name_A
individual_B1 species_name_B
individual_B2 species_name_B
individual_B3 species_name_B
...
```

# OUTPUT
The output in is Newick format and gives:

* the species tree topology
* (NEW) branch lengths in ***substitution-per-site*** units (IQ-TREE like) for ***all*** branches
* branch supports measured as [local posterior probabilities](http://mbe.oxfordjournals.org/content/early/2016/05/12/molbev.msw079.short?rss=1)
* It can also annotate branches with other quantities, such as quartet supports and localPPs for all three topologies.

)V0G0N";
// The ASTRAL tree leaves the branch length of terminal branches empty. Some tools for visualization and tree editing do not like this (e.g., ape). In FigTree, if you open the tree several times, it eventually opens up (at least on our machines). In ape, if you ask it to ignore branch lengths all together, it works. In general, if your tool does not like the lack of terminal branches, you can add a dummy branch length, [as in this script](https://github.com/smirarab/global/blob/master/src/mirphyl/utils/add-bl.py).

const string WASTRAL_IO = R"V0G0N(
# INPUT
* The input gene trees are in the Newick format
* The input trees can have missing taxa, polytomies (unresolved branches), and multiple individuals/genes per species.
* When individuals/genes from the same species are available, you can ask ASTRAL to force them to be together in the species tree. You can do this in two ways.
  1. You can give multiple individuals/genes from the same species the same name in the input gene trees.
  2. OR, a mapping file needs to be provided using the `-a` option.
```
individual_A1 species_name_A
individual_A2 species_name_A
individual_B1 species_name_B
individual_B2 species_name_B
individual_B3 species_name_B
...
```
  Or
```
gene_A1 species_name_A
gene_A2 species_name_A
gene_B1 species_name_B
gene_B2 species_name_B
gene_B3 species_name_B
...
```

1. **Weighted ASTRAL by Branch Support (mode 2)**: Non-root interal node labels must be a non-negative number being support. Eg. `((A,B)100,(C,D)0);` or `((A:1,B:1)1.0:1,(C:1,D:1)0.333:0);`.
2. **Weighted ASTRAL by Branch Length (mode 3)**: Non-root labels must have branch lengths after `:`. Eg. `((A,B):1,(C,D):0);` or `((A:1,B:1)1.0:1,(C:1,D:1)0.333:0);`.
3. **Weighted ASTRAL - Hybrid (default)**: Non-root interal node labels must be a non-negative number being support before `:` and non-root labels must have branch lengths after `:`. Eg. `((A:1,B:1)100:1,(C:1,D:1)0:0);` or `((A:1,B:1)1.0:1,(C:1,D:1)0.333:0);`.

# OUTPUT
The output in is Newick format and gives:

* the species tree topology
* branch lengths in coalescent units for astral-weighted and in **combined (coalensecent + 2 * substitution) units** (only for internal branches)
* branch supports measured as [local posterior probabilities](http://mbe.oxfordjournals.org/content/early/2016/05/12/molbev.msw079.short?rss=1)
* It can also annotate branches with other quantities, such as quartet supports and localPPs for all three topologies.

The weighted ASTRAL tree leaves the branch length of terminal branches empty. Some tools for visualization and tree editing do not like this (e.g., ape). In FigTree, if you open the tree several times, it eventually opens up (at least on our machines). In ape, if you ask it to ignore branch lengths all together, it works. In general, if your tool does not like the lack of terminal branches, you can add a dummy branch length, [as in this script](https://github.com/smirarab/global/blob/master/src/mirphyl/utils/add-bl.py).
)V0G0N";

const string CASTER_IO = R"V0G0N(
# STOP!
Please make sure you removed paralogous alignment regions using `RepeatMasker` or alike. This will improve the accuracy of CASTER on biological datasets!

A detailed [walkthrough](../misc/caster-linux-walkthrough.md) is also available (English/中文).

A walkthrough for [sliding window](../misc/caster-sliding-window-walkthrough.md) analysis is also available.

# INPUT
* The input by default is a single MSA in Fasta format
* The input can also be a text file containing a list of Fasta files (one file per line) if you add `-f list` to input arguments
* The input can also be a single Phylip files or vertically concatenated Phylip files in one file by adding `-f phylip` to input arguments
* The input files can have missing taxa and multiple individuals/copies per species.
* When individuals/copies/genes from the same species are available, you need to let CASTER to know that they are from the same species. You can do this in two ways.
  1. You can give multiple individuals/copies/genes from the same species the same name in the input alignment.
  2. OR, a mapping file needs to be provided using the `-a` option.
```
individual_A1 species_name_A
individual_A2 species_name_A
individual_B1 species_name_B
individual_B2 species_name_B
individual_B3 species_name_B
...
```
  Or
```
gene_A1 species_name_A
gene_A2 species_name_A
gene_B1 species_name_B
gene_B2 species_name_B
gene_B3 species_name_B
...
```

Examples:

Single Fasta file:
```
>species_A
AAA
>species_C
CCC
>species_G
GGG
>species_T
TTT
```

Single Phylip file, multiple individuals with mapping file:
```
5 3
individual_A1 AAA
individual_A2 AAA
species_C CCC
species_G GGG
species_T TTT
```
Mapping file:
```
individual_A1 species_A
individual_A2 species_A
```

Multiple Fasta file:
```
gene1.fasta
gene2.fasta
```
In `gene1.fasta`:
```
>species_A
AAA
>species_C
CCC
>species_G
GGG
>species_T
TTT
```
In `gene2.fasta` (order can change, fasta files can have missing taxa):
```
>species_C
CC
>species_A
AA
>species_T
TT
```

Multiple Phylip file, multiploid without mapping file (if using `CASTER-pair`, genes must be phased; if using `CASTER-site`, you can arbitrarily phase them):
```
6 3
species_A AAA
species_A AAA
species_A AAA
species_A AAA
species_C CCC
species_C CCC
4 2
species_A AA
species_A AA
species_T TT
species_T TT
```

Notice: only `CASTER-site` works on unphased SNPs, you can translate VCF files into Fasta (or Phylip) in the following way.

VCF:
```
species_A
A/A/C/T
A/A/G/G
```
Fasta (order and phasing do not matter):
```
>species_A
AA
>species_A
AA
>species_A
CG
>species_A
TG
```

# OUTPUT
The output in is Newick format and gives:

* the species tree topology
* branch supports measured as local bootstrap support (>95.0 means good)
* It can also annotate branches with other quantities, such as quartet scores and local bootstraps for all three topologies.
)V0G0N";

const string WASTER_IO = R"V0G0N(
# STOP!
If you have ***overlapping*** paired-end sequencing reads, please make sure you have merged them using [`BBMerge`](https://jgi.doe.gov/data-and-tools/software-tools/bbtools/bb-tools-user-guide/bbmerge-guide/) or alike.
This will improve the accuracy of WASTER on biological datasets!
If you have non-overlapping paired-end sequencing reads, great!
With the same sequencing depth, WASTER prefers non-overlapping reads.

A detailed [walkthrough](../misc/waster-linux-walkthrough.md) is also available (English/中文).

# INPUT
The input is a text file containing a list of species names each followed by a Fasta/Fastq file (one species name and one file per line). For example:
```
speciesA	example/waster/filename1.fa
speciesB	example/waster/filename2.fa
speciesC	example/waster/filename3.fq
speciesD	example/waster/filename4.fq
```
Make sure input files are ***not zipped***.


When multiple individuals from the same species are available, you need to let WASTER to know that they are from the same species.
  1. You can give multiple individuals from the same species the same name in the input list.
```
speciesA	example/waster/filename1.fa
speciesA	example/waster/filename2.fa
speciesB	example/waster/filename3.fq
speciesB	example/waster/filename4.fq
...
```
***WARNING: Never use this method to input pair-end reads files!!!***
If your pair-end reads overlap, then merge them using [`BBMerge`](https://jgi.doe.gov/data-and-tools/software-tools/bbtools/bb-tools-user-guide/bbmerge-guide/) or alike; otherwise `cat` them into one file.

# OUTPUT
The output in is Newick format and gives:

* the species tree topology
* branch supports measured as local bootstrap support (>95.0 means good)
* It can also annotate branches with other quantities, such as quartet scores and local bootstraps for all three topologies.
)V0G0N";

const string SHARED_EXE = R"V0G0N(
# EXECUTION
ASTER currently has no GUI. You need to run it through the command-line. In a terminal/PowerShell, go to the directory (location) where you have downloaded ASTER and issue the following command:

```
bin/PROGRAM_NAME
```

This will give you a list of options available. If you are using Windows, please replace `bin/PROGRAM_NAME` with `.\exe\PROGRAM_NAME.exe`.

To find the species tree with input from in a file called `INPUT_FILE`, use:

```
bin/PROGRAM_NAME INPUT_FILE
```
or
```
bin/PROGRAM_NAME -i INPUT_FILE
```

In the first case, INPUT_FILE is ***hard-coded*** to be the ***last argument*** for backward compatibility. 

For example if you want to run `PROGRAM_NAME` with input `example/EXAMPLE_INPUT`, then run

```
bin/PROGRAM_NAME example/EXAMPLE_INPUT
```
or
```
bin/PROGRAM_NAME -i example/EXAMPLE_INPUT
```

The results will be outputted to the standard output. To save the results in a file use the `-o OUTPUT_FILE` option before `INPUT_FILE`(**Strongly recommended**):

```
bin/PROGRAM_NAME -o OUTPUT_FILE INPUT_FILE
```
or
```
bin/PROGRAM_NAME -i INPUT_FILE -o OUTPUT_FILE
```

With `-i INPUT_FILE` option, the order does not matter anymore. For brevity, from here on we will not demonstrate `-i INPUT_FILE` cases.

To save the logs (**also recommended**), run:

```
bin/PROGRAM_NAME -o OUTPUT_FILE INPUT_FILE 2>LOG_FILE
```

For example, you can run

```
bin/PROGRAM_NAME -o example/EXAMPLE_INPUT.stree example/EXAMPLE_INPUT 2>example/EXAMPLE_INPUT.log
```

ASTER supports multi-threading. To run program with 4 threads, add `-t 4` before `INPUT_FILE`:

```
bin/PROGRAM_NAME -t 4 -o OUTPUT_FILE INPUT_FILE 2>LOG_FILE
```

ASTER has very good parrallel efficiency up to 64 cores when input data is large. In fact, it often experiences super-linear speedup with 16 cores or more. So feel free to use as many cores as you want.

ASTER also allows rooting at an given outgroup:

```
bin/PROGRAM_NAME --root YOUR_OUTGROUP INPUT_FILE
```
)V0G0N";

const string APRO_UNIQUE_EXE = R"V0G0N(
For ASTRAL-Pro, correct rooting is **strongly recommended** to accurately compute branch lengths.

By default, ASTRAL-Pro assumes multiple genes from the same species in the same input gene trees having the same name. Alternatively, a mapping file needs to be provided using the `-a` option (see INPUT section). For example,

```
bin/astral-pro3 -a example/multitree_genename.map example/multitree_genename.nw
```
)V0G0N";

const string ASTRAL_UNIQUE_EXE = R"V0G0N(
For ASTRAL, correct rooting is **strongly recommended** to accurately compute branch lengths.

By default, ASTRAL assumes multiple individuals from the same species in the same input gene trees having the same name. Alternatively, a mapping file needs to be provided using the `-a` option (see INPUT section). For example,

```
bin/astral4 -a example/genetree.map example/genetree.nw
```

When your dataset has no more than 50 species and no more than 500 genes, you may want to run with more rounds using `-R` (see below). 
)V0G0N";

const string WASTRAL_UNIQUE_EXE = R"V0G0N(
By default, wASTRAL assumes multiple individuals/alleles from the same species in the same input gene trees having the same name. Alternatively, a mapping file needs to be provided using the `-a` option (see INPUT section). For example,

```
bin/wastral -a example/genetree.map example/genetree.nw
```

When your dataset has no more than 50 species and no more than 500 genes, you may want to run with more rounds using `-R` (see below). 
)V0G0N";

const string WASTER_UNIQUE_EXE = R"V0G0N(
***Notice:*** WASTER requires >32 GB memory (usually <64 GB) to run and will allocate some disk space to store the SNP matrix.
)V0G0N";

const string SHARED_ADV = R"V0G0N(
## Advanced Options

ASTER algorithm first performs `R` (4 by default) rounds of search and then repeatedly performs `S` (4 by default) rounds of subsampling and exploration until no improvement found.

```
bin/PROGRAM_NAME -r R -s S -o OUTPUT_FILE INPUT_FILE 2>LOG_FILE
```

If you want to run with more rounds of placement for ensured optimality, then you can run with
```
bin/PROGRAM_NAME -r 16 -s 16 -o OUTPUT_FILE INPUT_FILE 2>LOG_FILE
```
or simply
```
bin/PROGRAM_NAME -R -o OUTPUT_FILE INPUT_FILE 2>LOG_FILE
```

If you want to place taxa on an existing ***fully resolved*** species tree, you can use `-c SPECIES_TREE_IN_NEWICK_FORMAT` before `INPUT_FILE`:

```
bin/PROGRAM_NAME -o OUTPUT_FILE -c SPECIES_TREE_IN_NEWICK_FORMAT INPUT_FILE
```

Specifically, you can score and annotate a ***fully resolved*** species tree containing all taxa with `-c SPECIES_TREE_IN_NEWICK_FORMAT`. If want to score a species tree or you want to place only ***one*** taxon onto the tree, you can use

```
bin/PROGRAM_NAME -r 1 -s 0 -o OUTPUT_FILE -c SPECIES_TREE_IN_NEWICK_FORMAT INPUT_FILE
```
or simply,
```
bin/PROGRAM_NAME -C -o OUTPUT_FILE -c SPECIES_TREE_IN_NEWICK_FORMAT INPUT_FILE
```

If you want to give hints by providing candidate species trees or trees similar to the species tree, you can use `-g SPECIES_TREES_IN_NEWICK_FORMAT` before `INPUT_FILE`:

```
bin/PROGRAM_NAME -o OUTPUT_FILE -g SPECIES_TREES_IN_NEWICK_FORMAT INPUT_FILE
```
)V0G0N";

const string APRO_UNIQUE_ADV = R"V0G0N(
Add `-u 0` before `INPUT_FILE` if you want to compute species tree topology only; Add `-u 2` before `INPUT_FILE` if you support and local-PP for all three resolutions of each branch.

```
bin/astral-pro3 -u 0 -o OUTPUT_FILE INPUT_FILE
bin/astral-pro3 -u 2 -o OUTPUT_FILE INPUT_FILE
```

Species tree with more than **5000** taxa may cause **overflow**. Use the following command instead:

```
make astral-pro_int128
bin/astral-pro3_int128 -o OUTPUT_FILE INPUT_FILE
```

If you do not want to compute optimal species tree but instead just want to root and tag gene trees, you can use the following command:

```
bin/astral-pro3 -T -o OUTPUT_FILE INPUT_FILE
```
)V0G0N";

const string ASTRAL_UNIQUE_ADV = R"V0G0N(
Add `-u 0` before `INPUT_FILE` if you want to compute species tree topology only; Add `-u 2` before `INPUT_FILE` if you support and local-PP for all three resolutions of each branch.

```
bin/astral4 -u 0 -o OUTPUT_FILE INPUT_FILE
bin/astral4 -u 2 -o OUTPUT_FILE INPUT_FILE
```

Species tree with more than **5000** taxa may cause **overflow**. Use the following command instead:

```
make astral_int128
bin/astral4_int128 -o OUTPUT_FILE INPUT_FILE
```
)V0G0N";

const string WASTRAL_UNIQUE_ADV = R"V0G0N(
Add `-u 0` before `INPUT_FILE` if you want to compute species tree topology only; Add `-u 2` before `INPUT_FILE` if you support and local-PP for all three resolutions of each branch.

```
bin/wastral -u 0 -o OUTPUT_FILE INPUT_FILE
bin/wastral -u 2 -o OUTPUT_FILE INPUT_FILE
```

Species tree with more than **2000** taxa may cause **floating point underflow or precision issue**. Use the following command instead:

```
make wastral_precise
bin/wastral_precise -o OUTPUT_FILE INPUT_FILE
```

***Notice:*** For hybrid weighting (default) and weighting by support (mode 2), wASTRAL by default will automatically detect support type.
You may also specify max (`-x`) and min (`-n`) of support value to the program.

```
bin/wastral -x MAX_SUPPORT -n MIN_SUPPORT INPUT_FILE
```

For **Bootstrap** support, any of the following commands works:

```
bin/wastral -S INPUT_FILE
bin/wastral -x 100 -n 0 INPUT_FILE
```

For **local Baysian** support, `-x 1 -n 0.333` is recommended or `-B` for short:

```
bin/wastral -B INPUT_FILE
```
or
```
bin/wastral -x 1 -n 0.333 INPUT_FILE
```

For other **probability & likelihood** support, `-x 1 -n 0` may be more reasonable or `-L` for short:

```
bin/wastral -L INPUT_FILE
```
or
```
bin/wastral -x 1 -n 0 INPUT_FILE
```

By default, wASTRAL assumes multiple individuals/alleles from the same species in the same input gene trees having the same name. Alternatively, a mapping file needs to be provided using the `-a` option (see INPUT section). For example,

```
bin/wastral -a example/genetree.map example/genetree.nw
```

In case you want to run Weighted ASTRAL by Branch Support, you can do:

```
bin/wastral --mode 2 -o OUTPUT_FILE INPUT_FILE
```

In case you want to run Weighted ASTRAL by Branch Length, you can do:

```
bin/wastral --mode 3 -o OUTPUT_FILE INPUT_FILE
```

)V0G0N";
    const string APRO = "astral-pro3";
    const string ASTRAL = "astral4";
    const string WASTRAL = "wastral";
    const string CASTER = "caster-site";
    const string WASTER = "waster";

    string replace(string txt, string from, string to){
        return regex_replace(txt, regex(from), to);
    }

    string uniqueIntro(){
        string rawtext = "# Accurate Species Tree EstimatoR (ASTER❋)";
        if (programName == APRO) rawtext = APRO_UNIQUE_INTRO;
        if (programName == ASTRAL) rawtext = ASTRAL_UNIQUE_INTRO;
        if (programName == WASTRAL) rawtext = WASTRAL_UNIQUE_INTRO;
        if (programName == CASTER) rawtext = CASTER_UNIQUE_INTRO;
        if (programName == WASTER) rawtext = WASTER_UNIQUE_INTRO;
        return replace(rawtext, "VERSION", version);
    }

    string sharedIntro(){
        if (programName == APRO) return replace(SHARED_INTRO, "PROGRAM_NAME", "astral-pro3");
        if (programName == ASTRAL) return replace(SHARED_INTRO, "PROGRAM_NAME", "astral4");
        if (programName == WASTRAL) return replace(SHARED_INTRO, "PROGRAM_NAME", "wastral");
        if (programName == CASTER) return replace(SHARED_INTRO, "PROGRAM_NAME", "caster-site");
        if (programName == WASTER) return replace(SHARED_INTRO, "PROGRAM_NAME", "waster");
        return SHARED_INTRO;
    }

    string inputOutput(){
        if (programName == APRO) return APRO_IO;
        if (programName == ASTRAL) return ASTRAL_IO;
        if (programName == WASTRAL) return WASTRAL_IO;
        if (programName == CASTER) return CASTER_IO;
        if (programName == WASTER) return WASTER_IO;
        return "";
    }

    string sharedExe(){
        if (programName == APRO) return replace(replace(SHARED_EXE, "PROGRAM_NAME", "astral-pro3"), "EXAMPLE_INPUT", "multitree.nw");
        if (programName == ASTRAL) return replace(replace(SHARED_EXE, "PROGRAM_NAME", "astral4"), "EXAMPLE_INPUT", "genetree.nw");
        if (programName == WASTRAL) return replace(replace(SHARED_EXE, "PROGRAM_NAME", "wastral"), "EXAMPLE_INPUT", "genetree.nw");
        if (programName == CASTER) return replace(replace(SHARED_EXE, "PROGRAM_NAME", "caster-site"), "EXAMPLE_INPUT", "genetrees.tre_1.fas");
        if (programName == WASTER) return replace(replace(SHARED_EXE, "PROGRAM_NAME", "waster"), "EXAMPLE_INPUT", "waster/input_list.txt");
        return SHARED_EXE;
    }

    string uniqueExe(){
        if (programName == APRO) return APRO_UNIQUE_EXE;
        if (programName == ASTRAL) return ASTRAL_UNIQUE_EXE;
        if (programName == WASTRAL) return WASTRAL_UNIQUE_EXE;
        if (programName == WASTER) return WASTER_UNIQUE_EXE;
        return "";
    }

    string sharedAdv(){
        if (programName == APRO) return replace(replace(SHARED_ADV, "PROGRAM_NAME", "astral-pro3"), "EXAMPLE_INPUT", "multitree.nw");
        if (programName == ASTRAL) return replace(replace(SHARED_ADV, "PROGRAM_NAME", "astral4"), "EXAMPLE_INPUT", "genetree.nw");
        if (programName == WASTRAL) return replace(replace(SHARED_ADV, "PROGRAM_NAME", "wastral"), "EXAMPLE_INPUT", "genetree.nw");
        if (programName == CASTER) return replace(replace(SHARED_ADV, "PROGRAM_NAME", "caster-site"), "EXAMPLE_INPUT", "genetrees.tre_1.fas");
        if (programName == WASTER) return replace(replace(SHARED_ADV, "PROGRAM_NAME", "waster"), "EXAMPLE_INPUT", "waster/input_list.txt");
        return SHARED_ADV;
    }

    string uniqueAdv(){
        if (programName == APRO) return APRO_UNIQUE_ADV;
        if (programName == ASTRAL) return ASTRAL_UNIQUE_ADV;
        if (programName == WASTRAL) return WASTRAL_UNIQUE_ADV;
        return "";
    }

    string programName;

public:
    
    static string version;

    MDGenerator(string programName): programName(programName){
        string ui = uniqueIntro();
        string si = sharedIntro();
        string io = inputOutput();
        string se = sharedExe();
        string ue = uniqueExe();
        string sa = sharedAdv();
        string ua = uniqueAdv();
        ofstream fout(string("tutorial/") + programName + ".md");
        fout << (ui + si + io + se + ue + sa + ua);
    }

};

string MDGenerator::version;

#endif


================================================
FILE: src/waster-old.cpp
================================================
#define DRIVER_VERSION "2"

/* CHANGE LOG
 * 2: Final score normalization
 * 1: Remove non-effective sites
 */

#include<iostream>
#include<fstream>
#include<unordered_map>
#include<unordered_set>
#include<cstdio>
#include<cstdlib>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<random>
#include<thread>
#include<mutex>

#define ROOTING
#define NAME_MAPPING

//#define CUSTOMIZED_ANNOTATION_TERMINAL_LENGTH
#ifdef CUSTOMIZED_ANNOTATION_TERMINAL_LENGTH
//#define CUSTOMIZED_ANNOTATION_TERMINAL_LENGTH_ROUGH
#else
#define CUSTOMIZED_ANNOTATION_LENGTH
#endif

//#define LARGE_DATA
#ifdef LARGE_DATA
typedef long double score_t;
typedef long long count_t;
#else
typedef double score_t;
typedef int count_t;
#endif

#include "sequence.hpp"
#include "algorithms.hpp"
#include "sequtils.hpp"

using namespace std;

static unsigned char CHAR2BITS(char c){
    if (c == 'A') return 0;
    if (c == 'C') return 1;
    if (c == 'G') return 2;
    if (c == 'T') return 3;
    return 0;
}

static unsigned char CHAR2MASK(char c){
    if (c == 'N') return 1;
    return 0;
}

template<size_t K> class KmerTable{
    constexpr static const size_t MASK = (1LL << (K * 2)) - 1;

    uint8_t* table;

public:
    constexpr static const size_t LEN = (1LL << (K * 4 - 1)) - (1LL << (K * 2 - 1));

    size_t fillcnt = 0;

    static void shift(size_t &bits, size_t &mask, const unsigned char c){
        bits = ((bits << 2) | CHAR2BITS(c)) & MASK;
        mask = ((mask << 2) | CHAR2MASK(c)) & MASK;
    }

    static void rshift(size_t &bits, size_t &mask, const unsigned char c){
        bits = (bits >> 2) | ((3LL ^ CHAR2BITS(c)) << (K * 2 - 2));
        mask = ((mask << 2) | CHAR2MASK(c)) & MASK;
    }

    static size_t REVERSE_COMPLEMENT(size_t bits){
        size_t res = 0;
        for (size_t i = 0; i < 2 * K; i++){
            res = (res << 2) | (3 ^ (bits & 3));
            bits >>= 2;
        }
        return res;
    }

    KmerTable(): table(new uint8_t[LEN]{}){}

    ~KmerTable(){
        delete table;
    }

    void add(const string &seqs, const string &seqn, bool bothStrands = true){
        size_t b1 = 0, b2 = 0, b3 = 0, b4 = 0;
        size_t m1 = 0, m2 = 0, m3 = 0, m4 = 0;
        for (size_t i = 0; i + 3 * K + 1 < seqn.size(); i++){
            shift(b1, m1, seqn[i + 0]);
            shift(b2, m2, seqn[i + K]);
            rshift(b3, m3, seqn[i + 2 * K + 1]);
            rshift(b4, m4, seqn[i + 3 * K + 1]);
            char c = seqs[i + K + 1];
            if (i >= K - 1 && CHAR2MASK(c) == 0){
                if (b1 > b4 && m1 == 0 && m4 == 0){
                    size_t p = b1 * (b1 - 1) / 2 + b4;
                    if (CHAR2BITS(c) & 1) table[p] |= 2;
                    else table[p] |= 1;
                }
                if (b2 > b3 && m2 == 0 && m3 == 0){
                    size_t p = b2 * (b2 - 1) / 2 + b3;
                    if (CHAR2BITS(c) & 1) table[p] |= 2;
                    else table[p] |= 1;
                }
            }
        }
        if (bothStrands) add(SeqParser::STRING_REVERSE_COMPLEMENT(seqs), SeqParser::STRING_REVERSE_COMPLEMENT(seqn), false);
    }

    void postprocess(){
        fillcnt = 0;
        for (size_t i = 0; i < LEN; i++){
            if (table[i] == 0) continue; 
            fillcnt++;
            if ((table[i] & 3) == 0) continue;
            if ((table[i] & 3) == 3) continue;
            table[i] &= 252;
            if (table[i] < 252) table[i] += 4;
        }
    }

    double fillProportion() const{
        return fillcnt / (double) LEN;
    }

    vector<size_t> frequentPatterns(size_t n, bool optimize4noDownsample = false) const{
        vector<size_t> freq[64];
        size_t cnt = 0, threshold = (optimize4noDownsample) ? 4 : 2;
        for (size_t i = 0; i < LEN; i++){
            if (table[i] == 0) continue;
            if (table[i] & 3) continue;
            size_t level = table[i] / 4;
            if (level < threshold) continue;
            freq[level].push_back(i);
            cnt++;
            while (cnt >= n) {
                cnt -= freq[threshold].size();
                threshold++;
            }
        }
        vector<size_t> res;
        for (size_t level = 63; level > 0; level--){
            for (size_t i: freq[level]){
                if (res.size() >= n) break;
                res.push_back(i);
            }
        }
        return res;
    }
};

template<size_t K> class SNP{
    constexpr static const size_t SHIFT = 8;
    constexpr static const size_t M = (1LL << (K * 4 - 1 - SHIFT)) - (1LL << (K * 2 - 1 - SHIFT));
    string snps;

public:
    static vector<size_t> sortedPattern, pattern2pos;
    static vector<int8_t> cntAG, cntCT;

    static void staticInit(){
        sort(sortedPattern.begin(), sortedPattern.end());
        cntAG.resize(sortedPattern.size());
        cntCT.resize(sortedPattern.size());
        pattern2pos.reserve(M + 1);
        size_t n = sortedPattern.size();
        for (size_t i = 0, j = 0; i < M + 1; i++){
            while (j < n && sortedPattern[j] < (i << SHIFT)) j++;
            pattern2pos.push_back(j);
        }
    }

    static void staticFilter(){
        vector<size_t> filteredPattern;
        for (size_t i = 0; i < sortedPattern.size(); i++) {
            #ifdef CUSTOMIZED_ANNOTATION_TERMINAL_LENGTH
            filteredPattern.push_back(sortedPattern[i]);
            #else
            if (cntAG[i] >= 2 && cntCT[i] >= 2) filteredPattern.push_back(sortedPattern[i]);
            #endif
        }
        sortedPattern = filteredPattern;
        pattern2pos.clear();
        cntAG.clear();
        cntCT.clear();
        staticInit();
    }

    static void staticClear(){
        sortedPattern.clear();
        sortedPattern.shrink_to_fit();
        pattern2pos.clear();
        pattern2pos.shrink_to_fit();
    }

    static size_t locate(size_t pattern){
        size_t L = pattern2pos[pattern >> SHIFT], R = pattern2pos[(pattern >> SHIFT) + 1];
        size_t i = L;
        while (i < R && sortedPattern[i] < pattern) i++;
        if (sortedPattern[i] == pattern) return i;
        return -1;
    }

    SNP(): snps(sortedPattern.size(), (char) 0){}

    void add(size_t pattern, char c){
        size_t pos = locate(pattern);
        if (pos == static_cast<size_t>(-1)) return;
        if (snps[pos] == 0) snps[pos] = c;
        else if (snps[pos] != c) snps[pos] = 'N';
    }

    void add(const string &seqs, const string &seqn, bool bothStrands = true){
        size_t b1 = 0, b2 = 0, b3 = 0, b4 = 0;
        size_t m1 = 0, m2 = 0, m3 = 0, m4 = 0;
        for (size_t i = 0; i + 3 * K + 1 < seqs.size(); i++){
            KmerTable<K>::shift(b1, m1, seqn[i + 0]);
            KmerTable<K>::shift(b2, m2, seqn[i + K]);
            KmerTable<K>::rshift(b3, m3, seqn[i + 2 * K + 1]);
            KmerTable<K>::rshift(b4, m4, seqn[i + 3 * K + 1]);
            if (i >= K - 1 && CHAR2MASK(seqs[i + K + 1]) == 0){
                if (b1 > b4 && m1 == 0 && m4 == 0) add(b1 * (b1 - 1) / 2 + b4, seqs[i + K + 1]);
                if (b2 > b3 && m2 == 0 && m3 == 0) add(b2 * (b2 - 1) / 2 + b3, seqs[i + K + 1]);
            }
        }
        if (bothStrands) add(SeqParser::STRING_REVERSE_COMPLEMENT(seqs), SeqParser::STRING_REVERSE_COMPLEMENT(seqn), false);
    }

    void postprocess(){
        for (size_t i = 0; i < sortedPattern.size(); i++) {
            if ((snps[i] == 'A' || snps[i] == 'G') && cntAG[i] < 2) cntAG[i]++;
            if ((snps[i] == 'C' || snps[i] == 'T') && cntCT[i] < 2) cntCT[i]++; 
            snps[i] = 0;
        } 
    }

    const string& get(){
        for (char& c: snps){
            if (c == 0) c = 'N';
        }
        return snps;
    }
};
template <size_t K> vector<size_t> SNP<K>::sortedPattern;
template <size_t K> vector<size_t> SNP<K>::pattern2pos;
template <size_t K> vector<int8_t> SNP<K>::cntAG;
template <size_t K> vector<int8_t> SNP<K>::cntCT;

struct Workflow {
    MetaAlgorithm meta;
    TripartitionInitializer& tripInit = meta.tripInit;

    vector<string>& names = meta.names;
    unordered_map<string, int>& name2id = meta.name2id;
    
    int intqcs, intqcn;
    bool eofFlag = false;

    double GCcontent = 0.5;
    size_t nSNP = 0;
    vector<int> ind2species;

    void addName(const string& name) {
        if (name2id.count(name) == 0) {
            name2id[name] = names.size();
            names.push_back(name);
        }
    }

    void buildGeneSeq(TripartitionInitializer::Gene::Initializer &gene, size_t pos, size_t nSite, size_t offset){
        int nInd = ind2species.size();
        array<size_t, 4> cnt = {};
        for (int iInd = 0; iInd < nInd; iInd++) {
            size_t pSeq = pos + iInd * offset;
            for (size_t iSite = 0; iSite < nSite; iSite++) {
                tripInit.seq.add(pSeq + iSite, cnt);
            }
            gene.species2ind[ind2species[iInd]].push_back(iInd);
            gene.ind2seq[iInd] = pSeq;
        }
        gene.pi[0] = (1 - GCcontent) * 0.5;
        gene.pi[1] = GCcontent * 0.5;
        gene.pi[2] = GCcontent * 0.5;
        gene.pi[3] = (1 - GCcontent) * 0.5;
    }

    void formatGene(size_t pos, size_t nSite, size_t offset) {
        size_t nInd = ind2species.size(), nSpecies = names.size(), nKernal = nSite, nRep = 0;
        TripartitionInitializer::Gene::Initializer gene(nInd, nSpecies, nSite, nKernal, nRep);
        buildGeneSeq(gene, pos, nSite, offset);
        tripInit.genes.emplace_back(gene);
    }

    static int countAT(const string seq){
        int cnt = 0;
        for (const char c: seq){
            if (c == 'A' || c == 'T') cnt++;
        }
        return cnt;
    }

    static int countCG(const string seq){
        int cnt = 0;
        for (const char c: seq){
            if (c == 'C' || c == 'G') cnt++;
        }
        return cnt;
    }
    
    void readAlignment(){
        size_t freqAT = 0, freqCG = 0, npos = 0;
        string line;
        vector<int8_t> cntAG, cntCT;
        {
            ifstream fin(ARG.getStringArg("input"));
            while (getline(fin, line)){
                if (line[0] == '>'){
                    string name = line.substr(1);
                    LOG << "Processing " << name << " ...\n";
                    continue;
                }
                if (cntAG.size() == 0){
                    cntAG.resize(line.size());
                    cntCT.resize(line.size());
                }
                freqAT += countAT(line);
                freqCG += countCG(line);
                for (size_t i = 0; i < line.size(); i++){
                    if ((line[i] == 'A' || line[i] == 'G') && cntAG[i] < 2) cntAG[i]++;
                    if ((line[i] == 'C' || line[i] == 'T') && cntCT[i] < 2) cntCT[i]++; 
                }
            }
        }
        {
            ifstream fin(ARG.getStringArg("input"));
            while (getline(fin, line)){
                if (line[0] == '>'){
                    string name = line.substr(1);
                    LOG << "SNP calling " << name << " ...\n";
                    addName(meta.mappedname(name));
                    ind2species.push_back(name2id[meta.mappedname(name)]);
                    continue;
                }
                string filtered;
                for (size_t i = 0; i < line.size(); i++){
                    #ifdef CUSTOMIZED_ANNOTATION_TERMINAL_LENGTH
                    filtered.push_back(line[i]);
                    #else
                    if (cntAG[i] >= 2 && cntCT[i] >= 2) filtered.push_back(line[i]);
                    #endif
                }
                npos += filtered.size();
                for (const char c: filtered) tripInit.seq.append(c);
            }
        }
        GCcontent = ((double) freqCG) / (freqAT + freqCG);
        nSNP = npos / ind2species.size();
    }

    Workflow(int argc, char** argv){
        //string mappingFile;
        meta.initialize(argc, argv);
        LOG << "Make sure you have run 'waster-site -h', read about '-k' command, and ensured you have enough memory to proceed!\n";
        if (ARG.getStringArg("root") != "") addName(ARG.getStringArg("root"));
        tripInit.nThreads = meta.nThreads;

        if (ARG.getIntArg("mode") <= 3){
            intqcs = ARG.getIntArg("qcs");
            if (intqcs >= 94){
                cerr << "Bad quality control threshold for SNPs!\n";
                exit(0);
            }
            LOG << "Quality control: Masking all SNP bases with quality lower than '" << SeqUtils::QUALITY2ASCII[intqcs] << "' for FASTQ inputs.\n";
            intqcn = ARG.getIntArg("qcn");
            if (intqcn >= 94){
                cerr << "Bad quality control threshold for non-SNPs!\n";
                exit(0);
            }
            LOG << "Quality control: Masking all non-SNP bases with quality lower than '" << SeqUtils::QUALITY2ASCII[intqcn] << "' for FASTQ inputs.\n";
            switch (ARG.getIntArg("kmer")){
                case 7: init<7>(); break;
                case 8: init<8>(); break;
                case 9: init<9>(); break;
                case 10: init<10>(); break;
                default: cerr << "Bad k-mer size!\n"; exit(0);
            }
        }
        else readAlignment();

        size_t nChunk = meta.nThreads;
        size_t pos = 0, len = nSNP;
        for (size_t i = 0; i < nChunk; i++) {
            size_t s = i * len / nChunk, t = (i + 1) * len / nChunk;
            formatGene(pos + s, t - s, len);
        }

        tripInit.nSpecies = names.size();
    }

    template<size_t K> void init(){
        vector<string> indNames, files;
        {
            ifstream fin(ARG.getStringArg("input"));
            string name, file;
            while (fin >> name){
                indNames.push_back(name);
                addName(meta.mappedname(name));
                fin >> file;
                files.push_back(file);
            }
            if (files.size() == 0){
                cerr << "Error: Input list file '" << ARG.getStringArg("input") <<"' empty! Typo?\n";
                exit(0);
            }
        }
        vector<size_t> &freqPatterns = SNP<K>::sortedPattern;
        if (ARG.getStringArg("continue") == ""){
            unordered_set<size_t> selected;
            KmerTable<K> table;
            size_t nSample = ARG.getIntArg("sampled");
            for (size_t i = 0; i < files.size() && i < nSample; i++){
                size_t cur = rand() % files.size();
                while (selected.count(cur)) cur = rand() % files.size();
                selected.insert(cur);
                LOG << "Species " << indNames[cur] << " is selected to count the most frequent patterns.\n";
                SeqParser seq(files[cur]);
                while (seq.nextSeq()){
                    string seqs = seq.getSeq(intqcs), seqn = seq.getSeq(intqcn);
                    table.add(seqs, seqn);
                }
                table.postprocess();
                LOG << "Hash table " << (int) (table.fillProportion() * 100) << "% filled." << endl;
                if (i >= 3 && table.fillProportion() > 0.33){
                    LOG << "Early termination of k-mer search due to high fill rate after processing " << i + 1 << " samples. You may consider increasing K for a larger Hash table if this number is too low." << endl;
                    break;
                }
            }
            size_t patternCnt = KmerTable<K>::LEN * 2 / (files.size() + 128);
            freqPatterns = table.frequentPatterns(patternCnt, selected.size() == files.size());

            if (ARG.getIntArg("mode") == 2){
                if (ARG.getStringArg("output") == "<standard output>"){
                    for (size_t i: freqPatterns) cout << i << endl;
                }
                else {
                    ofstream fout(ARG.getStringArg("output"));
                    for (size_t i: freqPatterns) fout << i << endl;
                }
                exit(0);
            }
        }
        else {
            ifstream fin(ARG.getStringArg("continue"));
            size_t i;
            while (fin >> i) freqPatterns.push_back(i);
        }
        
        LOG << freqPatterns.size() << " SNPs are selected.\n";
        
        if (ARG.getIntArg("mode") == 3){
            if (ARG.getStringArg("output") != "<standard output>") ofstream fin(ARG.getStringArg("output"));
        }
        
        SNP<K>::staticInit();
        {
            SNP<K> snp;
            size_t freqAT = 0, freqCG = 0;
            for (size_t i = 0; i < files.size(); i++){
                LOG << "Processing " << files[i] << " ...\n";
                SeqParser seq(files[i]);
                while (seq.nextSeq()){
                    string seqs = seq.getSeq(intqcs), seqn = seq.getSeq(intqcn);
                    snp.add(seqs, seqn);
                }
                if (ARG.getIntArg("mode") == 3){
                    if (ARG.getStringArg("output") == "<standard output>"){
                        cout << ">" << indNames[i] << endl << snp.get() << endl;
                    }
                    else {
                        ofstream fout(ARG.getStringArg("output"), ios_base::app);
                        fout << ">" << indNames[i] << endl << snp.get() << endl;
                    }
                }

                string s = snp.get();
                freqAT += countAT(s);
                freqCG += countCG(s);
                snp.postprocess();
            }
            if (ARG.getIntArg("mode") == 3) exit(0);
            GCcontent = ((double) freqCG) / (freqAT + freqCG);
        }

        SNP<K>::staticFilter();
        nSNP = freqPatterns.size();
        LOG << nSNP << " effective SNPs found.\n";
        {
            SNP<K> snp;
            for (size_t i = 0; i < files.size(); i++){
                LOG << "SNP calling " << files[i] << " ...\n";
                ind2species.push_back(name2id[meta.mappedname(indNames[i])]);
                SeqParser seq(files[i]);
                while (seq.nextSeq()){
                    string seqs = seq.getSeq(intqcs), seqn = seq.getSeq(intqcn);
                    snp.add(seqs, seqn);
                }

                for (const char c: snp.get()) tripInit.seq.append(c);
                snp.postprocess();
            }
        }
        SNP<K>::staticClear();
    }
};

int main(int argc, char** argv){
    ARG.setProgramName("waster-site", "Without-Alignment/Assembly Species Tree EstimatoR † (site)\n***Running WASTER requires 64GB memory by default!***");
    ARG.addIntArg('k', "kmer", 9, "Size k to control the length of (2k+1)-mer; 7: require >128 MB memory, 8: >2 GB memory, 9 (default): >32 GB memory, 10: >512 GB memory", true);
    ARG.addIntArg(0, "sampled", 64, "Maximum number of sampled species for generating frequent patterns");
    ARG.addIntArg(0, "mode", 1, "1 (default): run the whole inferece, 2: only generate frequent patterns, 3: only generate SNPs, 4: start from SNPs");
    ARG.addStringArg(0, "continue", "", "Continue from provided frequent patterns");
    ARG.addIntArg(0, "qcs", 30, "Quality control threshold for the SNP base (between 0-93, 30 by default)");
    ARG.addIntArg(0, "qcn", 20, "Quality control threshold for non-SNP bases (between 0-93, 20 by default)");

    Workflow WF(argc, argv);
    LOG << "#Base: " << WF.meta.tripInit.seq.len() << endl;
    auto res = WF.meta.run();
    LOG << "Normalized score: " << (double) res.first / 4 << endl;
    
    return 0;
}


================================================
FILE: src/waster.cpp
================================================
#define DRIVER_VERSION "5"

/* CHANGE LOG
 * 5: Early termination for high coverage read files
 * 4: Parallelization
 * 3: A different strategy
 * 2: Final score normalization
 * 1: Remove non-effective sites
 */

#include<iostream>
#include<fstream>
#include<unordered_map>
#include<unordered_set>
#include<cstdio>
#include<cstdlib>
#include<cmath>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<random>
#include<thread>
#include<mutex>

//#define CUSTOMIZED_ANNOTATION_TERMINAL_LENGTH
#ifdef CUSTOMIZED_ANNOTATION_TERMINAL_LENGTH
//#define CUSTOMIZED_ANNOTATION_TERMINAL_LENGTH_ROUGH
#else
#define CUSTOMIZED_ANNOTATION_LENGTH
#endif

//#define LARGE_DATA
#ifdef LARGE_DATA
typedef long double score_t;
typedef long long count_t;
#else
typedef double score_t;
typedef int count_t;
#endif

#include "sequence.hpp"
#include "algorithms.hpp"
#include "sequtils.hpp"

using namespace std;

const char BITS2CHAR[4] = {'A', 'C', 'G', 'T'};

unsigned char CHAR2BITS(char c){
    if (c == 'A') return 0;
    if (c == 'C') return 1;
    if (c == 'G') return 2;
    if (c == 'T') return 3;
    return 0;
}

unsigned char CHAR2MASK(char c){
    if (c == 'N') return 1;
    return 0;
}

char REVERSE_COMPLEMENT(char c){
    if (c == 'A') return 'T';
    if (c == 'C') return 'G';
    if (c == 'G') return 'C';
    if (c == 'T') return 'A';
    return 'N';
}

template<size_t K> size_t REVERSE_COMPLEMENT(size_t b){
    size_t res = 0;
    for (size_t i = 0; i < K; i++){
        res <<= 2;
        res |= (3 ^ (b & 3));
        b >>= 2;
    }
    return res;
}

template<size_t K> string print(size_t b){
    string res;
    for (int i = K - 1; i >= 0; i--){
        res += BITS2CHAR[(b >> (2 * i)) & 3];
    }
    return res;
}

template<size_t K> string print(size_t b1, size_t b2){
    return print<K>(b1) + "-" + SeqParser::STRING_REVERSE_COMPLEMENT(print<K>(b2));
}

template<size_t K> string print(size_t b1, char c, size_t b2){
    return print<K>(b1) + c + SeqParser::STRING_REVERSE_COMPLEMENT(print<K>(b2));
}

template<size_t K> class KmerTable{
    constexpr static const size_t MASK = (1LL << (K * 2)) - 1;

    uint8_t* table;
    vector<vector<size_t> > cache;
    size_t cacheSize = 0, nThreads;

public:
    constexpr static const size_t LEN = (1LL << (K * 4 - 1)) - (1LL << (K * 2 - 1));
    constexpr static const size_t CACHE_MAX = (1LL << 27);

    size_t fillcnt = 0;

    static void shift(size_t &bits, size_t &mask, const unsigned char c){
        bits = ((bits << 2) | CHAR2BITS(c)) & MASK;
        mask = ((mask << 2) | CHAR2MASK(c)) & MASK;
    }

    static void rshift(size_t &bits, size_t &mask, const unsigned char c){
        bits = (bits >> 2) | ((3LL ^ CHAR2BITS(c)) << (K * 2 - 2));
        mask = ((mask << 2) | CHAR2MASK(c)) & MASK;
    }

    static size_t REVERSE_COMPLEMENT(size_t bits){
        size_t res = 0;
        for (size_t i = 0; i < 2 * K; i++){
            res = (res << 2) | (3 ^ (bits & 3));
            bits >>= 2;
        }
        return res;
    }

    KmerTable(size_t nThreads = 1): table(new uint8_t[LEN]{}), cache(nThreads), nThreads(nThreads){}

    ~KmerTable(){
        delete table;
    }

    /*
    void addChar(size_t p, uint8_t c) {
        uint8_t b = (table[p] & 7);
        if (b == 3 || b == 4 + c) return;
        if (b == 0) table[p] += 4 + c;
        else table[p] += 3 - b;
    }
    */

    void addChar(size_t p, uint8_t c) {
        size_t threadID = (p * nThreads) / LEN;
        cache[threadID].push_back(p * 4 + c);
        cacheSize++;
        if (cacheSize >= CACHE_MAX) performAddChar();
    }

    void performAddChar(){
        vector<thread> threads;
        for (size_t i = 1; i < nThreads; i++){
            threads.emplace_back(&KmerTable<K>::performAddCharThread, this, i);
        }
        performAddCharThread(0);
        for (thread &t: threads) t.join();
        for (size_t i = 0; i < nThreads; i++){
            cache[i].clear();
        }
        cacheSize = 0;
    }


    /* bit table (last 3 bits) for central-mer:
     * 0 - vacancy
     * 3 - mutiple hits (error)
     * 4 - A
     * 5 - C
     * 6 - G
     * 7 - T
     */
    void performAddCharThread(size_t threadID){
        for (size_t e: cache[threadID]){
            size_t p = e / 4;
            uint8_t c = (e & 3);
            uint8_t b = (table[p] & 7);
            if (b == 3 || b == 4 + c) continue;
            if (b == 0) table[p] += 4 + c;
            else table[p] += 3 - b;
        }
    }

    void add(const string &seqs, const string &seqn, bool bothStrands = true){
        size_t b1 = 0, b2 = 0;
        size_t m1 = 0, m2 = 0;
        for (size_t i = 0; i + K + 1 < seqn.size(); i++){
            shift(b1, m1, seqn[i]);
            rshift(b2, m2, seqn[i + K + 1]);
            char c = seqs[i + 1];
            if (i >= K - 1 && CHAR2MASK(c) == 0){
                if (b1 > b2 && m1 == 0 && m2 == 0){
                    size_t p = b1 * (b1 - 1) / 2 + b2;
                    addChar(p, CHAR2BITS(c));
                }
            }
        }
        if (bothStrands) add(SeqParser::STRING_REVERSE_COMPLEMENT(seqs), SeqParser::STRING_REVERSE_COMPLEMENT(seqn), false);
    }

    void postprocess(){
        performAddChar();
        fillcnt = 0;
        vector<size_t> cnts(nThreads);
        vector<thread> threads;
        for (size_t i = 1; i < nThreads; i++) {
            threads.emplace_back(&KmerTable<K>::performPostprocess, this, i, ref(cnts[i]));
        }
        performPostprocess(0, cnts[0]);
        for (thread& t : threads) t.join();
        for (size_t i = 0; i < nThreads; i++) {
            fillcnt += cnts[i];
        }
    }

    /* bit table (multiple of 8):
     * 8 - mutiple hits (error) in previous taxa
     * multiple of 16: valid counts in previous taxa
     */
    void performPostprocess(size_t threadID, size_t &realcnt) {
        size_t cnt = 0;
        size_t start = (threadID * LEN) / nThreads;
        size_t end = ((threadID + 1) * LEN) / nThreads;
        for (size_t i = start; i < end; i++) {
            if (table[i] == 0) continue;
            cnt++;
            if ((table[i] & 7) == 0) continue;
            if ((table[i] & 7) == 3) {
                if ((table[i] & 8) == 0) table[i] += 8 - 3;
            }
            else {
                table[i] &= 248;
                if (table[i] < 240) table[i] += 16;
            }
        }
        realcnt = cnt;
    }

    double fillProportion() const{
        return fillcnt / (double) LEN;
    }

    vector<size_t> frequentPatterns(size_t n) const{
        size_t freq[16] = {};
        for (size_t i = 0; i < LEN; i++){
            if (table[i] == 0) continue;
            if ((table[i] & 15) == 11) continue;
            size_t level = table[i] / 16;
            freq[level]++;
        }

        size_t threshold, num = n, denom = freq[0];
        for (threshold = 15; threshold > 0; threshold--) {
            if (num <= freq[threshold]) {
                denom = freq[threshold];
                break;
            }
            num -= freq[threshold];
        }

        vector<size_t> res;
        for (size_t i = 0; i < LEN; i++) {
            if (table[i] == 0) continue;
            if ((table[i] & 15) == 11) continue;
            size_t level = table[i] / 16;
            if (level > threshold) res.push_back(i);
            if (level == threshold) {
                if (denom == 0) break;
                if (i % denom < num) {
                    res.push_back(i);
                    num--;
                }
                denom--;
            }
        }

        LOG << "Threshold: " << threshold << endl;
        
        #ifdef DEBUGINFO
        for (size_t e: res){
            size_t a1 = (static_cast<size_t>(floor(sqrt(8 * e + 1))) + 1) / 2;
            size_t a2 = e - a1 * (a1 - 1) / 2;
            cerr << print<K>(a1, a2) << " ";
        }
        cerr << endl;
        #endif

        return res;
    }
};

template<size_t K> class KmerConsensus {
    constexpr static const size_t SHIFT = 8;
    constexpr static const size_t M = (1LL << (K * 4 - 1 - SHIFT)) - (1LL << (K * 2 - 1 - SHIFT));
    constexpr static const size_t MASK = (1LL << (K * 2)) - 1;

    constexpr static const size_t LEN = (1LL << (K * 4 - 1)) - (1LL << (K * 2 - 1));
    constexpr static const size_t CACHE_MAX = (1LL << 26);

    struct Profile {
        int32_t sample[7] = { -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1 };
        int16_t cnt = 0;
        bool sampled = false;

        void add(size_t b1, size_t b2) {
            if (sampled) return;
            sampled = true;
            cnt++;
            b1 >>= 2 * K;
            b2 >>= 2 * K;
            int32_t b = (b1 << (2 * (16 - K))) + b2;
            for (int i = 0; i < 7; i++) {
                if (sample[i] == -1) {
                    sample[i] = b;
                    break;
                }
            }
        }

        pair<size_t, double> output(size_t p) {
            size_t a1 = (static_cast<int>(floor(sqrt(8 * p + 1))) + 1) / 2;
            size_t a2 = p - a1 * (a1 - 1) / 2;
            size_t b = 0;
            if (a2 >= a1) {
                cerr << "What? a1 <= a2!\n";
                exit(-1);
            }
            int nSample = 0, totalCnt = 0;
            for (int j = 0; j < 7; j++) {
                if (sample[j] == -1) break;
                nSample++;
            }
            if (nSample == 0) {
                return { -1, 0.0 };
            }
            for (int i = 31 - K * 2; i >= 0; i--) {
                int cntC[4] = {}, bestC = 0;
                for (int j = 0; j < nSample; j++) {
                    cntC[(sample[j] >> (2 * i)) & 3]++;
                }
                for (int j = 1; j < 4; j++) {
                    if (cntC[j] > cntC[bestC]) bestC = j;
                }
                b = 4 * b + bestC;
                totalCnt += cntC[bestC];
            }
            double temp = totalCnt / (16.0 - K) / nSample - 1;
            if (temp < 0) return { -1, 0.0 };
            size_t b1 = (b >> (32 - 2 * K)), b2 = b - (b1 << (32 - 2 * K));
            size_t ba1 = (b1 << (2 * K)) + a1;
            size_t ba2 = (b2 << (2 * K)) + a2;
            if (ba1 > ba2) return { (ba1 << 32) + ba2, temp * cnt};
            else return { (ba2 << 32) + ba1, temp * cnt };
        }
    };

public:
    vector<size_t> sortedPattern, pattern2pos;
    vector<Profile> profile;
    vector<vector<array<size_t, 3> > > cache;
    size_t cacheSize = 0, nThreads;

    KmerConsensus(const vector<size_t> &sortedPattern, size_t nThreads = 1): 
            sortedPattern(sortedPattern), profile(sortedPattern.size()), cache(nThreads), nThreads(nThreads) {
        pattern2pos.reserve(M + 1);
        size_t n = sortedPattern.size();
        for (size_t i = 0, j = 0; i < M + 1; i++) {
            while (j < n && sortedPattern[j] < (i << SHIFT)) j++;
            pattern2pos.push_back(j);
        }
    }
    
    void profileAdd(size_t pattern, size_t b1, size_t b2){
        size_t threadID = (pattern * nThreads) / LEN;
        cache[threadID].push_back({pattern, b1, b2});
        cacheSize++;
        if (cacheSize >= CACHE_MAX) performProfileAdd();
    }

    void performProfileAdd(){
        vector<thread> threads;
        for (size_t i = 1; i < nThreads; i++){
            threads.emplace_back(&KmerConsensus<K>::performProfileAddThread, this, i);
        }
        performProfileAddThread(0);
        for (thread &t: threads) t.join();
        for (size_t i = 0; i < nThreads; i++){
            cache[i].clear();
        }
        cacheSize = 0;
    }

    void performProfileAddThread(size_t threadID){
        for (const array<size_t, 3> &e: cache[threadID]){
            size_t pattern = e[0];
            size_t L = pattern2pos[pattern >> SHIFT], R = pattern2pos[(pattern >> SHIFT) + 1];
            size_t i = L;
            while (i < R && sortedPattern[i] < pattern) i++;
            if (sortedPattern[i] == pattern) profile[i].add(e[1], e[2]);
        }
    }

    /*
    size_t locate(size_t pattern) {
        size_t L = pattern2pos[pattern >> SHIFT], R = pattern2pos[(pattern >> SHIFT) + 1];
        size_t i = L;
        while (i < R && sortedPattern[i] < pattern) i++;
        if (sortedPattern[i] == pattern) return i;
        return -1;
    }
    */
    
    void add(const string& seqs, const string& seqn, bool bothStrands = true) {
        size_t b1 = 0, b2 = 0;
        size_t m1 = 0, m2 = 0;
        for (size_t i = 0; i + 17 < seqs.size(); i++) {
            KmerTable<16>::shift(b1, m1, seqn[i]);
            KmerTable<16>::rshift(b2, m2, seqn[i + 17]);
            char c = seqs[i + 1];
            if (i >= 15 && CHAR2MASK(c) == 0) {
                size_t mb1 = (b1 & MASK);
                size_t mb2 = (b2 & MASK);
                if (mb1 > mb2 && m1 == 0 && m2 == 0) {
                    size_t p = mb1 * (mb1 - 1) / 2 + mb2;
                    profileAdd(p, b1, b2);
                }
            }
        }
        if (bothStrands) add(SeqParser::STRING_REVERSE_COMPLEMENT(seqs), SeqParser::STRING_REVERSE_COMPLEMENT(seqn), false);
    }

    void postprocess() {
        performProfileAdd();
        for (size_t i = 0; i < sortedPattern.size(); i++) {
            if (profile[i].sampled) profile[i].sampled = false;
        }
    }

    vector<pair<size_t, double> > generateConsensus(size_t n) {
        vector<pair<size_t, double> > temp, res;
        for (size_t i = 0; i < sortedPattern.size(); i++) {
            pair<size_t, double> e = profile[i].output(sortedPattern[i]);
            if (e.second > 0) temp.push_back(e);
        }
        sort(temp.begin(), temp.end(), [](const pair<size_t, double> &a, const pair<size_t, double> &b){return a.second > b.second;});
        for (size_t i = 0; i < n && i < temp.size(); i++){
            res.push_back(temp[i]);
        }

        #ifdef DEBUGINFO
        for (const auto& e: res){
            cerr << print<16>(e.first >> 32, e.first & 0xffffffff) << ":" << e.second << " ";
        }
        cerr << endl;
        #endif

        return res;
    }
};

class SNP {
public:
    struct SEQ{
        string seq;
        size_t uniqCnt = 0;

        #ifdef DEBUGINFO
        vector<size_t> debug;

        void debuginfo(){
            for (int i = 0; i < seq.size(); i++){
                if (seq[i] == '\0' || seq[i] == 'N') cerr << "----------------N---------------- ";
                else cerr << print<16>(debug[i] >> 32, seq[i], debug[i] & 0xffffffff) << " ";
            }
            cerr << endl;
        }
        #endif

        SEQ(){}

        SEQ(int n){
            for (int i = 0; i < n; i++){
                seq += '\0';

                #ifdef DEBUGINFO
                debug.push_back(-1);
                #endif
            }
        }

        void set(int i, char c){
            if (seq[i] == c || seq[i] == 'N') return;
            uniqCnt++;
            if (seq[i] == '\0') seq[i] = c;
            else seq[i] = 'N';
        }

        string get(){
            for (size_t i = 0; i < seq.length(); i++){
                if (seq[i] == '\0') seq[i] = 'N';
            }
            return seq;
        }

        size_t uniqueCount(){
            return uniqCnt;
        }

        size_t countAT(){
            size_t cnt = 0;
            for (size_t i = 0; i < seq.length(); i++){
                if (seq[i] == 'A' || seq[i] == 'T') cnt++;
            }
            return cnt;
        }

        size_t countCG(){
            size_t cnt = 0;
            for (size_t i = 0; i < seq.length(); i++){
                if (seq[i] == 'C' || seq[i] == 'G') cnt++;
            }
            return cnt;
        }
    };

private:
    constexpr static const size_t MASK = 0xffffffff;
    constexpr static const size_t NMASKS = 14, MAXDIST = 3;
    const size_t masks[NMASKS] = {0x33333333, 0xcccccccc, 0x0f0f0f0f, 0xf0f0f0f0, 0x00ff00ff, 0xff00ff00, 0x0000ffff, 0xffff0000,
                                  0x3333cccc, 0xcccc3333, 0x0f0ff0f0, 0xf0f00f0f, 0x00ffff00, 0xff0000ff};
    vector<size_t> patterns;
    vector<double> weights;
    vector<int> unionfind;
    unordered_map<size_t, int> masked[NMASKS];
    vector<int> id2pos;
    int npos = 0;
    
    static size_t dist(size_t a, size_t b) {
        size_t res = 0;
        size_t d = (a ^ b);
        for (size_t i = 0; i < 32; i++) {
            if (d & 3) res++;
            d >>= 2;
        }
        return res;
    }

    int ufroot(int node) {
        if (unionfind[node] == -1) return node;
        return unionfind[node] = ufroot(unionfind[node]);
    }

    int ufrootConst(int node) const{
        if (unionfind[node] == -1) return node;
        return ufrootConst(unionfind[node]);
    }

    static size_t pairup(size_t b1, size_t b2) {
        if (b1 > b2) return (b1 << 32) + b2;
        else return (b2 << 32) + b1;
    }

public:

    SNP(const vector<pair<size_t, double> > &consensus) {
        for (auto& e : consensus) {
            patterns.push_back(e.first);
            weights.push_back(e.second);
            unionfind.push_back(-1);
        }
        for (size_t i = 0; i < patterns.size(); i++) {
            size_t b1 = (patterns[i] >> 32);
            size_t b2 = (patterns[i] & MASK);
            for (size_t k = 0; k < NMASKS; k++) {
                size_t mb1 = (masks[k] & b1);
                size_t mb2 = (masks[k] & b2);
                size_t mb = pairup(mb1, mb2);
                if (masked[k].count(mb)) {
                    size_t j = masked[k][mb];
                    if (dist(patterns[i], patterns[j]) <= MAXDIST || dist(patterns[i], REVERSE_COMPLEMENT<32>(patterns[j])) <= MAXDIST 
                            || dist(patterns[ufroot(i)], patterns[ufroot(j)]) <= MAXDIST || dist(patterns[ufroot(i)], REVERSE_COMPLEMENT<32>(patterns[ufroot(j)])) <= MAXDIST) {
                        if (weights[ufroot(i)] > weights[ufroot(j)]) {
                            unionfind[ufroot(j)] = ufroot(i);
                            masked[k][mb] = i;
                        }
                        else if (ufroot(i) != ufroot(j)) {
                            unionfind[ufroot(i)] = ufroot(j);
                        }
                    }
                    else {
                        if (weights[ufroot(i)] > weights[ufroot(j)]) {
                            masked[k][mb] = i;
                        }
                    }
                }
                else {
                    masked[k][mb] = i;
                }
            }
        }
        for (size_t i = 0; i < patterns.size(); i++) {
            if (unionfind[i] == -1) id2pos.push_back(npos++);
            else id2pos.push_back(-1);
        }

        #ifdef DEBUGINFO
        for (size_t i = 0; i < patterns.size(); i++) {
            if (unionfind[i] == -1) cerr << print<16>(patterns[i] >> 32, patterns[i] & 0xffffffff) << " ";
        }
        cerr << endl;
        #endif
    }

    SNP(const string &file){
        ifstream fin(file);
        size_t LEN;
        for (size_t k = 0; k < NMASKS; k++) {
            fin >> LEN;
            for (size_t i = 0; i < LEN; i++){
                size_t first;
                size_t second;
                fin >> first >> second;
                masked[k][first] = second;
            }
        }
        fin >> LEN;
        for (size_t i = 0; i < LEN; i++){
            size_t e;
            fin >> e;
            patterns.push_back(e);
        }
        fin >> LEN;
        for (size_t i = 0; i < LEN; i++){
            double e;
            fin >> e;
            weights.push_back(e);
        }
        fin >> LEN;
        for (size_t i = 0; i < LEN; i++){
            int e;
            fin >> e;
            unionfind.push_back(e);
        }
        fin >> LEN;
        for (size_t i = 0; i < LEN; i++){
            size_t e;
            fin >> e;
            id2pos.push_back(e);
        }
        fin >> npos;
    }
    
    void save(const string &file){
        ofstream fout(file);
        for (size_t k = 0; k < NMASKS; k++) {
            fout << masked[k].size() << endl;
            for (const auto &e: masked[k]) fout << e.first << " " << e.second << endl;
        }
        fout << patterns.size() << endl;
        for (size_t e: patterns) fout << e << endl;
        fout << weights.size() << endl;
        for (double e: weights) fout << e << endl;
        fout << unionfind.size() << endl;
        for (int e: unionfind) fout << e << endl;
        fout << id2pos.size() << endl;
        for (int e: id2pos) fout << e << endl;
        fout << npos << endl;
    }

    SEQ initSeq(){
        SEQ seq(npos);
        return seq;
    }

    void add(SEQ& seq, const string &seqs, const string &seqn) const{
        size_t b1 = 0, b2 = 0;
        size_t m1 = 0, m2 = 0;
        for (size_t i = 0; i + 17 < seqs.size(); i++){
            KmerTable<16>::shift(b1, m1, seqn[i]);
            KmerTable<16>::rshift(b2, m2, seqn[i + 17]);
            if (i < 15 || CHAR2MASK(seqs[i + 1]) != 0) continue;
            if (m1 != 0 || m2 != 0) continue;
            size_t b = (b1 << 32) + b2, rb = (b2 << 32) + b1;
            int best = -1;
            char c;
            for (size_t k = 0; k < NMASKS; k++) {
                size_t mb1 = (masks[k] & b1);
                size_t mb2 = (masks[k] & b2);
                size_t mb = pairup(mb1, mb2);
                if (masked[k].count(mb) == 0) continue;
                int temp = masked[k].at(mb), next = ufrootConst(temp);
                if ((dist(patterns[temp], b) <= MAXDIST || dist(patterns[next], b) <= MAXDIST) && (best != -1 || weights[best] < weights[next])) {
                    best = next;
                    c = seqs[i + 1];
                }
                if ((dist(patterns[temp], rb) <= MAXDIST || dist(patterns[next], rb) <= MAXDIST) && (best != -1 || weights[best] < weights[next])) {
                    best = next;
                    c = REVERSE_COMPLEMENT(seqs[i + 1]);
                }
            }
            if (best == -1) continue;
            seq.set(id2pos[best], c);

            #ifdef DEBUGINFO
            seq.debug[id2pos[best]] = (c != seqs[i + 1]) ? rb : b;
            #endif
        }
    }
};

struct Workflow {
    MetaAlgorithm meta;
    TripartitionInitializer& tripInit = meta.tripInit;

    vector<string>& names = meta.names;
    unordered_map<string, int>& name2id = meta.name2id;
    
    int intqcs, intqcn;
    bool eofFlag = false;

    double GCcontent = 0.5;
    size_t nSNP = 0;
    vector<int> ind2species;

    void addName(const string& name) {
        if (name2id.count(name) == 0) {
            name2id[name] = names.size();
            names.push_back(name);
        }
    }

    void buildGeneSeq(TripartitionInitializer::Gene::Initializer &gene, size_t pos, size_t nSite, size_t offset){
        int nInd = ind2species.size();
        array<size_t, 4> cnt = {};
        for (int iInd = 0; iInd < nInd; iInd++) {
            size_t pSeq = pos + iInd * offset;
            for (size_t iSite = 0; iSite < nSite; iSite++) {
                tripInit.seq.add(pSeq + iSite, cnt);
            }
            gene.species2ind[ind2species[iInd]].push_back(iInd);
            gene.ind2seq[iInd] = pSeq;
        }
        gene.pi[0] = (1 - GCcontent) * 0.5;
        gene.pi[1] = GCcontent * 0.5;
        gene.pi[2] = GCcontent * 0.5;
        gene.pi[3] = (1 - GCcontent) * 0.5;
    }

    void formatGene(size_t pos, size_t nSite, size_t offset) {
        size_t nInd = ind2species.size(), nSpecies = names.size(), nKernal = nSite, nRep = 0;
        TripartitionInitializer::Gene::Initializer gene(nInd, nSpecies, nSite, nKernal, nRep);
        buildGeneSeq(gene, pos, nSite, offset);
        tripInit.genes.emplace_back(gene);
    }

    static int countAT(const string seq){
        int cnt = 0;
        for (const char c: seq){
            if (c == 'A' || c == 'T') cnt++;
        }
        return cnt;
    }

    static int countCG(const string seq){
        int cnt = 0;
        for (const char c: seq){
            if (c == 'C' || c == 'G') cnt++;
        }
        return cnt;
    }
    
    void readAlignment(){
        size_t freqAT = 0, freqCG = 0, npos = 0;
        string line;
        vector<int8_t> cntAG, cntCT;
        {
            ifstream fin(ARG.getStringArg("input"));
            while (getline(fin, line)){
                if (line[0] == '>'){
                    string name = line.substr(1);
                    LOG << "Processing " << name << " ...\n";
                    continue;
                }
                if (cntAG.size() == 0){
                    cntAG.resize(line.size());
                    cntCT.resize(line.size());
                }
                freqAT += countAT(line);
                freqCG += countCG(line);
                for (size_t i = 0; i < line.size(); i++){
                    if ((line[i] == 'A' || line[i] == 'G') && cntAG[i] < 2) cntAG[i]++;
                    if ((line[i] == 'C' || line[i] == 'T') && cntCT[i] < 2) cntCT[i]++; 
                }
            }
        }
        {
            ifstream fin(ARG.getStringArg("input"));
            while (getline(fin, line)){
                if (line[0] == '>'){
                    string name = line.substr(1);
                    LOG << "SNP calling " << name << " ...\n";
                    addName(meta.mappedname(name));
                    ind2species.push_back(name2id[meta.mappedname(name)]);
                    continue;
                }
                string filtered;
                for (size_t i = 0; i < line.size(); i++){
                    #ifdef CUSTOMIZED_ANNOTATION_TERMINAL_LENGTH
                    filtered.push_back(line[i]);
                    #else
                    if (cntAG[i] >= 2 && cntCT[i] >= 2) filtered.push_back(line[i]);
                    #endif
                }
                npos += filtered.size();
                for (const char c: filtered) tripInit.seq.append(c);
            }
        }
        GCcontent = ((double) freqCG) / (freqAT + freqCG);
        nSNP = npos / ind2species.size();
    }

    Workflow(int argc, char** argv){
        //string mappingFile;
        meta.initialize(argc, argv);
        LOG << "Make sure you have enough memory to proceed! (about 64GB)\n";
        if (ARG.getStringArg("root") != "") addName(ARG.getStringArg("root"));
        tripInit.nThreads = meta.nThreads;

        if (ARG.getIntArg("mode") <= 3){
            intqcs = ARG.getIntArg("qcs");
            if (intqcs >= 94){
                cerr << "Bad quality control threshold for SNPs!\n";
                exit(0);
            }
            LOG << "Quality control: Masking all SNP bases with quality lower than '" << SeqUtils::QUALITY2ASCII[intqcs] << "' for FASTQ inputs.\n";
            intqcn = ARG.getIntArg("qcn");
            if (intqcn >= 94){
                cerr << "Bad quality control threshold for non-SNPs!\n";
                exit(0);
            }
            LOG << "Quality control: Masking all non-SNP bases with quality lower than '" << SeqUtils::QUALITY2ASCII[intqcn] << "' for FASTQ inputs.\n";
            
            #ifdef DEBUGINFO
            init<8>();
            #else
            init<9>();
            #endif
        }
        readAlignment();

        size_t nChunk = meta.nThreads;
        size_t pos = 0, len = nSNP;
        for (size_t i = 0; i < nChunk; i++) {
            size_t s = i * len / nChunk, t = (i + 1) * len / nChunk;
            formatGene(pos + s, t - s, len);
        }

        tripInit.nSpecies = names.size();
    }

    static void processingFile(const SNP& snp, SNP::SEQ& snpseq, string file, int intqcs, int intqcn){
        string log = string("Processing ") + file + " ...\n";
        size_t lastCnt = 0, curCnt = 0, totalLen = 0, nextThreshold = (1LL << 30);
        double thresholdRatio = 1.01;
        LOG << log;
        SeqParser seq(file);
        while (seq.nextSeq()){
            string seqs = seq.getSeq(intqcs), seqn = seq.getSeq(intqcn);
            snp.add(snpseq, seqs, seqn);
            totalLen += seqs.size();
            if (totalLen > nextThreshold){
                nextThreshold += (1LL << 30);
                curCnt = snpseq.uniqueCount();
                if (lastCnt * thresholdRatio > curCnt){
                    LOG << string("Early termination of ") + file + " after " + to_string(totalLen) + " base-pairs as the coverage level is sufficiently high!\n";
                    return;
                }
                lastCnt = curCnt;
            }
        }
    }
    
    template<size_t K> void init(){
        vector<string> indNames, files;
        {
            ifstream fin(ARG.getStringArg("input"));
            string name, file;
            while (fin >> name){
                indNames.push_back(name);
                addName(meta.mappedname(name));
                fin >> file;
                files.push_back(file);
            }
            if (files.size() == 0){
                cerr << "Error: Input list file '" << ARG.getStringArg("input") <<"' empty! Typo?\n";
                exit(0);
            }
        }
        SNP *pSNP;
        if (ARG.getStringArg("continue") == ""){
            size_t nSample = ARG.getIntArg("sampled");
            vector<pair<size_t, double> > generatedConsensus;
            unordered_set<size_t> selected;
            vector<size_t> frequentPatterns;

            {
                KmerTable<K> table(ARG.getIntArg("thread"));
                for (size_t i = 0; i < files.size() && i < nSample; i++){
                    size_t cur = rand() % files.size();
                    while (selected.count(cur)) cur = rand() % files.size();
                    selected.insert(cur);
                    LOG << "Species " << indNames[cur] << " is selected to count the most frequent patterns.\n";
                    SeqParser seq(files[cur]);
                    while (seq.nextSeq()){
                        string seqs = seq.getSeq(intqcs), seqn = seq.getSeq(intqcn);
                        table.add(seqs, seqn);
                    }
                    table.postprocess();
                }
                #ifdef DEBUGINFO
                frequentPatterns = table.frequentPatterns(1000);
                #else
                frequentPatterns = table.frequentPatterns(ARG.getIntArg("pattern"));
                #endif
            }

            {
                selected.clear();
                KmerConsensus<K> consensus(frequentPatterns, ARG.getIntArg("thread"));
                for (size_t i = 0; i < files.size() && i < nSample; i++){
                    size_t cur = rand() % files.size();
                    while (selected.count(cur)) cur = rand() % files.size();
                    selected.insert(cur);
                    LOG << "Species " << indNames[cur] << " is selected to count to build consensus.\n";
                    SeqParser seq(files[cur]);
                    while (seq.nextSeq()){
                        string seqs = seq.getSeq(intqcs), seqn = seq.getSeq(intqcn);
                        consensus.add(seqs, seqn);
                    }
                    consensus.postprocess();
                }
                frequentPatterns.clear();

                #ifdef DEBUGINFO
                generatedConsensus = consensus.generateConsensus(100);
                #else
                generatedConsensus = consensus.generateConsensus(ARG.getIntArg("consensus"));
                #endif
            }

            LOG << generatedConsensus.size() << " consensus sequences selected.\n";

            pSNP = new SNP(generatedConsensus);

            if (ARG.getIntArg("mode") == 2){
                if (ARG.getStringArg("output") == "<standard output>"){
                    cerr << "You cannot save pattern without -o option!\n";
                }
                else {
                    pSNP->save(ARG.getStringArg("output"));
                }
                exit(0);
            }
        }
        else {
            pSNP = new SNP(ARG.getStringArg("continue"));
        }
        SNP &snp = *pSNP;
        string snpName = (ARG.getStringArg("output") != "<standard output>") ? ARG.getStringArg("output") + ".snps.fa" : "snps.fa";
        if (ARG.getIntArg("mode") == 3){
            if (ARG.getStringArg("output") != "<standard output>") ofstream fout(ARG.getStringArg("output"));
        }
        if (ARG.getIntArg("mode") < 3){
            ofstream fout(snpName);
        }
        
        {
            size_t freqAT = 0, freqCG = 0;
            size_t nThreads = ARG.getIntArg("thread");
            for (size_t batch = 0; batch < files.size(); batch += nThreads){
                vector<thread> threads;
                vector<SNP::SEQ> snpseqs;
                for (size_t i = batch; i < files.size() && i < batch + nThreads; i++){
                    snpseqs.push_back(snp.initSeq());
                }
                for (size_t i = batch + 1; i < files.size() && i < batch + nThreads; i++){
                    threads.emplace_back(Workflow::processingFile, ref(snp), ref(snpseqs[i - batch]), files[i], intqcs, intqcn);
                }
                processingFile(snp, snpseqs[0], files[batch], intqcs, intqcn);
                for (size_t i = 0; i < threads.size(); i++){
                    threads[i].join();
                }
                for (size_t i = 0; i < snpseqs.size(); i++){
                    string s = snpseqs[i].get();
                    nSNP = s.size();
                    freqAT += snpseqs[i].countAT();
                    freqCG += snpseqs[i].countCG();
                    string text = string(">") + indNames[batch + i] + "\n" + s + "\n";
                    if (ARG.getIntArg("mode") == 3){
                        if (ARG.getStringArg("output") == "<standard output>"){
                            cout << text;
                        }
                        else {
                            ofstream fout(ARG.getStringArg("output"), ios_base::app);
                            fout << text;
                        }
                    }
                    else {
                        ofstream fout(snpName, ios_base::app);
                        fout << text;
                    }

                    #ifdef DEBUGINFO
                    snpseqs[i].debuginfo();
                    #endif
                }
            }
            GCcontent = ((double) freqCG) / (freqAT + freqCG);
            cerr << "%GC = " << GCcontent << endl;
            if (ARG.getIntArg("mode") == 3) exit(0);

            ARG.getStringArg("input") = snpName;
        }

        /*
        SNP<K>::staticFilter();
        nSNP = freqPatterns.size();
        LOG << nSNP << " effective SNPs found.\n";
        {
            SNP<K> snp;
            for (size_t i = 0; i < files.size(); i++){
                LOG << "SNP calling " << files[i] << " ...\n";
                ind2species.push_back(name2id[meta.mappedname(indNames[i])]);
                SeqParser seq(files[i]);
                while (seq.nextSeq()){
                    string seqs = seq.getSeq(intqcs), seqn = seq.getSeq(intqcn);
                    snp.add(seqs, seqn);
                }

                for (const char c: snp.get()) tripInit.seq.append(c);
                snp.postprocess();
            }
        }
        SNP<K>::staticClear();
        */

       delete pSNP;
    }
};

int main(int argc, char** argv){
    ARG.setProgramName("waster", "Without-Alignment/Assembly Species Tree EstimatoR †");
    ARG.addIntArg(0, "sampled", 16, "Maximum number of sampled species for generating frequent patterns");
    ARG.addIntArg(0, "mode", 1, "1 (default): run the whole inference, 2: only generate frequent patterns, 3: only generate SNPs, 4: start from SNPs");
    ARG.addStringArg(0, "continue", "", "Continue from provided frequent patterns");
    ARG.addIntArg(0, "qcs", 30, "Quality control threshold for the SNP bases (between 0-93, 30 by default)");
    ARG.addIntArg(0, "qcn", 20, "Quality control threshold for non-SNP bases (between 0-93, 20 by default)");
    ARG.addIntArg(0, "pattern", 500000000, "The number of most frequent k-mer patterns selected to generate consensus profiles");
    ARG.addIntArg(0, "consensus", 25000000, "The number of selected cosensus profiles to generate SNP table");
	ARG.addStringArg(0, "length", "SULength", "SULength: substitution-per-site unit; CULength: coalescent unit");

    Workflow WF(argc, argv);
	ARG.getStringArg("annotation") = "BootstrapSupport";

    LOG << "#Base: " << WF.meta.tripInit.seq.len() << endl;
    auto res = WF.meta.run();
    LOG << "Normalized score: " << (double) res.first / 4 << endl;
    
    return 0;
}


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FILE: tutorial/astral-pro3.md
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# Accurate Species Tree ALgorithm for PaRalogs and Orthologs (ASTRAL-Pro3)
ASTRAL-Pro stands for ASTRAL for PaRalogs and Orthologs. ASTRAL is a tool for estimating an unrooted species tree given a set of unrooted gene trees and is statistically consistent under the multi-species coalescent model (and thus is useful for handling incomplete lineage sorting, i.e., ILS). ASTRAL-pro extends ASTRAL to allow multi-copy genes. ASTRAL-pro finds the species tree that has the maximum number of shared induced quartet tree equivalent classes with the set of gene trees, subject to the constraint that the set of bipartitions in the species tree comes from a predefined set of bipartitions. Please see the paper below for the definition of the PL-quartet scores, which is what ASTRAL-Pro optimizes. We refer to the tool both as A-Pro and ASTRAL-Pro. 

ASTRAL-Pro3 re-implements [ASTRAL-Pro](https://github.com/chaoszhang/A-pro) in an equally accurate yet **faster**, and **easier to install** and **lower memory consumption** way.
ASTRAL-Pro3 also integrates [CASTLES-Pro](https://github.com/ytabatabaee/CASTLES) and thus computes terminal and internal branch lengths in substitution-per-site units.

## Publication

[1] Chao Zhang, Rasmus Nielsen, Siavash Mirarab, ASTER: A Package for Large-scale Phylogenomic Reconstructions, Molecular Biology and Evolution, 2025, msaf172, https://doi.org/10.1093/molbev/msaf172

[2] Chao Zhang, Celine Scornavacca, Erin K Molloy, Siavash Mirarab, ASTRAL-Pro: Quartet-Based Species-Tree Inference despite Paralogy, Molecular Biology and Evolution, Volume 37, Issue 11, November 2020, Pages 3292–3307, https://doi.org/10.1093/molbev/msaa139

[3] Yasamin Tabatabaee, Chao Zhang, Tandy Warnow, Siavash Mirarab, Phylogenomic branch length estimation using quartets, Bioinformatics, Volume 39, Issue Supplement_1, June 2023, Pages i185–i193, https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btad221

### Example of usage

We obtained the species tree from muti-copy gene family trees using ASTRAL-Pro3 v1.25.3.8 [1] by optimizing the objective function of ASTRAL-Pro [2].
Branch lengths are computed using integrated CASTLES-Pro [3].


# Announcements

## Integrated in Phylosuite (NEW)

Many ASTER tools have been integrated in [PhyloSuite](http://phylosuite.jushengwu.com/), an integrated and scalable desktop platform for streamlined molecular sequence data management and evolutionary phylogenetics studies.

## GUI for Windows users

Please check out our software with GUI. Simply download the [zip file](https://github.com/chaoszhang/ASTER/archive/refs/heads/Windows.zip), extract the contents, enter `exe` folder, and click `aster-gui.exe`. 

## Bug Reports

Contact ``chaozhang@pku.edu.cn``, [``aster-users@googlegroups.com``](https://groups.google.com/forum/#!forum/aster-users), or post on [ASTER issues page](https://github.com/chaoszhang/ASTER/issues).

# Documentations
- The rest of this TUTORIAL file
- Forums (feel free to ask questions or ask for help running ASTER):
  - [User group discussions](https://groups.google.com/forum/#!forum/aster-users)
  - [ASTER issues page](https://github.com/chaoszhang/ASTER/issues)
  - QQ group: 130635706

# INSTALLATION
For most users, installing ASTER is ***very*** easy!
Install using one of three approaches:
  - You simply need to download the zip file for [Windows](https://github.com/chaoszhang/ASTER/archive/refs/heads/Windows.zip)/[MacOS ARM](https://github.com/chaoszhang/ASTER/archive/refs/heads/MacOS.zip)/[MacOS X86](https://github.com/chaoszhang/ASTER/archive/refs/heads/MacOSx86.zip)/[Linux](https://github.com/chaoszhang/ASTER/archive/refs/heads/Linux.zip) and extract the contents to a folder of your choice.
  - Alternatively, you can clone the [github repository](https://github.com/chaoszhang/ASTER.git) and checkout the branch named Windows/MacOS/Linux.
  - For MacOS/Linux users, you can also install ASTER using [conda](https://bioconda.github.io/recipes/aster/README.html#package-aster):
    ```
	conda install aster
	```

Binary files should be in the `exe` folder for Windows or `bin` folder otherwise. If you are lucky, these may just work as is and you may not need to build at all.

## For Linux/MacOS/WSL users
1. In terminal, `cd` into the downloaded directory and run `make`.
  - If you see `*** Installation complete! ***` then you are done!
  - If you see `Command 'g++' not found` then before rerunning `make`,
    - Debian (Ubuntu) users try
      ```
      sudo apt update
      sudo apt install g++
      ```
    - CentOS (RedHat) users try
      ```
      sudo yum update
      sudo yum install gcc-c++
      ```
    - Unix (MacOS) users should be prompted for installing `g++` and please click "install". If no prompt, try `g++`. Please ensure that Clang version is at least 14.
  - If you see "error" when running `make`, please try `make astral-pro3` instead and file a bug report.
2. Binary files should be in the `bin` folder.

## For Windows users
- [Executables](https://github.com/chaoszhang/ASTER/archive/refs/heads/Windows.zip) for x86-64 are available in `exe` folder and it is **very likely** that they already work.
- [Windows Subsystem for Linux (WSL)](https://docs.microsoft.com/en-us/windows/wsl/install) is HIGHLY recommanded if you need to install on your own! Please follow instructions in "For Linux/Unix/WSL users" section.
- To compile windows excutables:
  1. Download [MinGW](https://sourceforge.net/projects/mingw-w64/) and install ***posix*** version for your architecture (eg. x86-64)
  2. Add path to `bin` folder of MinGW to [system environment variable `PATH`](https://www.google.com/search?q=Edit+the+system+environment+variables+windows)
  3. Double click `make.bat` inside the downloaded directory

### GUI for Windows users (NEW)

Please check out our software with GUI. Simply download the [zip file](https://github.com/chaoszhang/ASTER/archive/refs/heads/Windows.zip), extract the contents, enter `exe` folder, and click `aster-gui.exe`. 

# INPUT
* The input gene trees are in the Newick format
* The input trees can have missing taxa, polytomies (unresolved branches), and multi-copy genes.
* When multiple genes from the same species are available, you can ask ASTRAL to force them to be together in the species tree. You can do this in two ways.
  1. You can give multiple genes from the same species the same name in the input gene trees (e.g., `((species_name_A,species_name_B),(species_name_A,species_name_C));`).
  2. OR, a mapping file needs to be provided using the `-a` option. This mapping file should have one line per genes, and each line needs to be in the following formats (e.g., for gene trees like `((gene_A1,gene_B1),(gene_A2,gene_C1));`):

```
gene_A1 species_name_A
gene_A2 species_name_A
gene_B1 species_name_B
gene_B2 species_name_B
gene_B3 species_name_B
...
```

# OUTPUT
The output in is Newick format and gives:

* the species tree topology
* (NEW) branch lengths in ***substitution-per-site*** units (IQ-TREE like) for ***all*** branches
* branch supports measured as [local posterior probabilities](http://mbe.oxfordjournals.org/content/early/2016/05/12/molbev.msw079.short?rss=1)
* It can also annotate branches with other quantities, such as quartet supports and localPPs for all three topologies.


# EXECUTION
ASTER currently has no GUI. You need to run it through the command-line. In a terminal/PowerShell, go to the directory (location) where you have downloaded ASTER and issue the following command:

```
bin/astral-pro3
```

This will give you a list of options available. If you are using Windows, please replace `bin/astral-pro3` with `.\exe\astral-pro3.exe`.

To find the species tree with input from in a file called `INPUT_FILE`, use:

```
bin/astral-pro3 INPUT_FILE
```
or
```
bin/astral-pro3 -i INPUT_FILE
```

In the first case, INPUT_FILE is ***hard-coded*** to be the ***last argument*** for backward compatibility. 

For example if you want to run `astral-pro3` with input `example/multitree.nw`, then run

```
bin/astral-pro3 example/multitree.nw
```
or
```
bin/astral-pro3 -i example/multitree.nw
```

The results will be outputted to the standard output. To save the results in a file use the `-o OUTPUT_FILE` option before `INPUT_FILE`(**Strongly recommended**):

```
bin/astral-pro3 -o OUTPUT_FILE INPUT_FILE
```
or
```
bin/astral-pro3 -i INPUT_FILE -o OUTPUT_FILE
```

With `-i INPUT_FILE` option, the order does not matter anymore. For brevity, from here on we will not demonstrate `-i INPUT_FILE` cases.

To save the logs (**also recommended**), run:

```
bin/astral-pro3 -o OUTPUT_FILE INPUT_FILE 2>LOG_FILE
```

For example, you can run

```
bin/astral-pro3 -o example/multitree.nw.stree example/multitree.nw 2>example/multitree.nw.log
```

ASTER supports multi-threading. To run program with 4 threads, add `-t 4` before `INPUT_FILE`:

```
bin/astral-pro3 -t 4 -o OUTPUT_FILE INPUT_FILE 2>LOG_FILE
```

ASTER has very good parrallel efficiency up to 64 cores when input data is large. In fact, it often experiences super-linear speedup with 16 cores or more. So feel free to use as many cores as you want.

ASTER also allows rooting at an given outgroup:

```
bin/astral-pro3 --root YOUR_OUTGROUP INPUT_FILE
```

For ASTRAL-Pro, correct rooting is **strongly recommended** to accurately compute branch lengths.

By default, ASTRAL-Pro assumes multiple genes from the same species in the same input gene trees having the same name. Alternatively, a mapping file needs to be provided using the `-a` option (see INPUT section). For example,

```
bin/astral-pro3 -a example/multitree_genename.map example/multitree_genename.nw
```

## Advanced Options

ASTER algorithm first performs `R` (4 by default) rounds of search and then repeatedly performs `S` (4 by default) rounds of subsampling and exploration until no improvement found.

```
bin/astral-pro3 -r R -s S -o OUTPUT_FILE INPUT_FILE 2>LOG_FILE
```

If you want to run with more rounds of placement for ensured optimality, then you can run with
```
bin/astral-pro3 -r 16 -s 16 -o OUTPUT_FILE INPUT_FILE 2>LOG_FILE
```
or simply
```
bin/astral-pro3 -R -o OUTPUT_FILE INPUT_FILE 2>LOG_FILE
```

If you want to place taxa on an existing ***fully resolved*** species tree, you can use `-c SPECIES_TREE_IN_NEWICK_FORMAT` before `INPUT_FILE`:

```
bin/astral-pro3 -o OUTPUT_FILE -c SPECIES_TREE_IN_NEWICK_FORMAT INPUT_FILE
```

Specifically, you can score and annotate a ***fully resolved*** species tree containing all taxa with `-c SPECIES_TREE_IN_NEWICK_FORMAT`. If want to score a species tree or you want to place only ***one*** taxon onto the tree, you can use

```
bin/astral-pro3 -r 1 -s 0 -o OUTPUT_FILE -c SPECIES_TREE_IN_NEWICK_FORMAT INPUT_FILE
```
or simply,
```
bin/astral-pro3 -C -o OUTPUT_FILE -c SPECIES_TREE_IN_NEWICK_FORMAT INPUT_FILE
```

If you want to give hints by providing candidate species trees or trees similar to the species tree, you can use `-g SPECIES_TREES_IN_NEWICK_FORMAT` before `INPUT_FILE`:

```
bin/astral-pro3 -o OUTPUT_FILE -g SPECIES_TREES_IN_NEWICK_FORMAT INPUT_FILE
```

Add `-u 0` before `INPUT_FILE` if you want to compute species tree topology only; Add `-u 2` before `INPUT_FILE` if you support and local-PP for all three resolutions of each branch.

```
bin/astral-pro3 -u 0 -o OUTPUT_FILE INPUT_FILE
bin/astral-pro3 -u 2 -o OUTPUT_FILE INPUT_FILE
```

Species tree with more than **5000** taxa may cause **overflow**. Use the following command instead:

```
make astral-pro_int128
bin/astral-pro3_int128 -o OUTPUT_FILE INPUT_FILE
```

If you do not want to compute optimal species tree but instead just want to root and tag gene trees, you can use the following command:

```
bin/astral-pro3 -T -o OUTPUT_FILE INPUT_FILE
```


================================================
FILE: tutorial/astral4.md
================================================
# Accurate Species Tree ALgorithm (ASTRAL-IV)
ASTRAL is a tool for estimating an unrooted species tree given a set of unrooted gene trees. ASTRAL is statistically consistent under the multi-species coalescent model (and thus is useful for handling incomplete lineage sorting, i.e., ILS). ASTRAL finds the species tree that has the maximum number of shared induced quartet trees with the set of gene trees, subject to the constraint that the set of tripartitions in the species tree comes from a predefined set of tripartitions.

ASTRAL-IV re-implements [ASTRAL](https://github.com/smirarab/ASTRAL) as a scalable alternative to ASTRAL on datasets for which ASTRAL is not suitable (e.g. large datasets, multi-individual, and gene trees with missing taxa).
ASTRAL-IV also integrates [CASTLES-II](https://github.com/ytabatabaee/CASTLES) and thus computes terminal and internal branch lengths in substitution-per-site units.

As a scalable alternative to ASTRAL-III, ASTRAL-IV lacks of some features of ASTRAL-III (e.g. bootstrapping). You can work around by first computing optimal tree with ASTRAL-IV and use the ASTRAL-IV output tree as `-q` option to ASTRAL-III. 

## Publication

[1] Chao Zhang, Rasmus Nielsen, Siavash Mirarab, ASTER: A Package for Large-scale Phylogenomic Reconstructions, Molecular Biology and Evolution, 2025, msaf172, https://doi.org/10.1093/molbev/msaf172

[2] Yasamin Tabatabaee, Chao Zhang, Tandy Warnow, Siavash Mirarab, Phylogenomic branch length estimation using quartets, Bioinformatics, Volume 39, Issue Supplement_1, June 2023, Pages i185–i193, https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btad221

### Example of usage

We obtained the species tree from gene trees using ASTRAL-IV v1.25.4.8 [1] with branch lengths computed using integrated CASTLES-II [2].


# Announcements

## Integrated in Phylosuite (NEW)

Many ASTER tools have been integrated in [PhyloSuite](http://phylosuite.jushengwu.com/), an integrated and scalable desktop platform for streamlined molecular sequence data management and evolutionary phylogenetics studies.

## GUI for Windows users

Please check out our software with GUI. Simply download the [zip file](https://github.com/chaoszhang/ASTER/archive/refs/heads/Windows.zip), extract the contents, enter `exe` folder, and click `aster-gui.exe`. 

## Bug Reports

Contact ``chaozhang@pku.edu.cn``, [``aster-users@googlegroups.com``](https://groups.google.com/forum/#!forum/aster-users), or post on [ASTER issues page](https://github.com/chaoszhang/ASTER/issues).

# Documentations
- The rest of this TUTORIAL file
- Forums (feel free to ask questions or ask for help running ASTER):
  - [User group discussions](https://groups.google.com/forum/#!forum/aster-users)
  - [ASTER issues page](https://github.com/chaoszhang/ASTER/issues)
  - QQ group: 130635706

# INSTALLATION
For most users, installing ASTER is ***very*** easy!
Install using one of three approaches:
  - You simply need to download the zip file for [Windows](https://github.com/chaoszhang/ASTER/archive/refs/heads/Windows.zip)/[MacOS ARM](https://github.com/chaoszhang/ASTER/archive/refs/heads/MacOS.zip)/[MacOS X86](https://github.com/chaoszhang/ASTER/archive/refs/heads/MacOSx86.zip)/[Linux](https://github.com/chaoszhang/ASTER/archive/refs/heads/Linux.zip) and extract the contents to a folder of your choice.
  - Alternatively, you can clone the [github repository](https://github.com/chaoszhang/ASTER.git) and checkout the branch named Windows/MacOS/Linux.
  - For MacOS/Linux users, you can also install ASTER using [conda](https://bioconda.github.io/recipes/aster/README.html#package-aster):
    ```
	conda install aster
	```

Binary files should be in the `exe` folder for Windows or `bin` folder otherwise. If you are lucky, these may just work as is and you may not need to build at all.

## For Linux/MacOS/WSL users
1. In terminal, `cd` into the downloaded directory and run `make`.
  - If you see `*** Installation complete! ***` then you are done!
  - If you see `Command 'g++' not found` then before rerunning `make`,
    - Debian (Ubuntu) users try
      ```
      sudo apt update
      sudo apt install g++
      ```
    - CentOS (RedHat) users try
      ```
      sudo yum update
      sudo yum install gcc-c++
      ```
    - Unix (MacOS) users should be prompted for installing `g++` and please click "install". If no prompt, try `g++`. Please ensure that Clang version is at least 14.
  - If you see "error" when running `make`, please try `make astral4` instead and file a bug report.
2. Binary files should be in the `bin` folder.

## For Windows users
- [Executables](https://github.com/chaoszhang/ASTER/archive/refs/heads/Windows.zip) for x86-64 are available in `exe` folder and it is **very likely** that they already work.
- [Windows Subsystem for Linux (WSL)](https://docs.microsoft.com/en-us/windows/wsl/install) is HIGHLY recommanded if you need to install on your own! Please follow instructions in "For Linux/Unix/WSL users" section.
- To compile windows excutables:
  1. Download [MinGW](https://sourceforge.net/projects/mingw-w64/) and install ***posix*** version for your architecture (eg. x86-64)
  2. Add path to `bin` folder of MinGW to [system environment variable `PATH`](https://www.google.com/search?q=Edit+the+system+environment+variables+windows)
  3. Double click `make.bat` inside the downloaded directory

### GUI for Windows users (NEW)

Please check out our software with GUI. Simply download the [zip file](https://github.com/chaoszhang/ASTER/archive/refs/heads/Windows.zip), extract the contents, enter `exe` folder, and click `aster-gui.exe`. 

# INPUT
* The input trees can have missing taxa, polytomies (unresolved branches), and multiple individuals per species.
* When individuals genes from the same species are available, you can ask ASTRAL to force them to be together in the species tree. You can do this in two ways.
  1. You can give multiple individuals from the same species the same name in the input gene trees (e.g., `((species_name_A,species_name_B),(species_name_A,species_name_C));`).
  2. OR, a mapping file needs to be provided using the `-a` option. This mapping file should have one line per genes, and each line needs to be in the following formats (e.g., for gene trees like `((individual_A1,individual_B1),(individual_A2,individual_C1));`):
```
individual_A1 species_name_A
individual_A2 species_name_A
individual_B1 species_name_B
individual_B2 species_name_B
individual_B3 species_name_B
...
```

# OUTPUT
The output in is Newick format and gives:

* the species tree topology
* (NEW) branch lengths in ***substitution-per-site*** units (IQ-TREE like) for ***all*** branches
* branch supports measured as [local posterior probabilities](http://mbe.oxfordjournals.org/content/early/2016/05/12/molbev.msw079.short?rss=1)
* It can also annotate branches with other quantities, such as quartet supports and localPPs for all three topologies.


# EXECUTION
ASTER currently has no GUI. You need to run it through the command-line. In a terminal/PowerShell, go to the directory (location) where you have downloaded ASTER and issue the following command:

```
bin/astral4
```

This will give you a list of options available. If you are using Windows, please replace `bin/astral4` with `.\exe\astral4.exe`.

To find the species tree with input from in a file called `INPUT_FILE`, use:

```
bin/astral4 INPUT_FILE
```
or
```
bin/astral4 -i INPUT_FILE
```

In the first case, INPUT_FILE is ***hard-coded*** to be the ***last argument*** for backward compatibility. 

For example if you want to run `astral4` with input `example/genetree.nw`, then run

```
bin/astral4 example/genetree.nw
```
or
```
bin/astral4 -i example/genetree.nw
```

The results will be outputted to the standard output. To save the results in a file use the `-o OUTPUT_FILE` option before `INPUT_FILE`(**Strongly recommended**):

```
bin/astral4 -o OUTPUT_FILE INPUT_FILE
```
or
```
bin/astral4 -i INPUT_FILE -o OUTPUT_FILE
```

With `-i INPUT_FILE` option, the order does not matter anymore. For brevity, from here on we will not demonstrate `-i INPUT_FILE` cases.

To save the logs (**also recommended**), run:

```
bin/astral4 -o OUTPUT_FILE INPUT_FILE 2>LOG_FILE
```

For example, you can run

```
bin/astral4 -o example/genetree.nw.stree example/genetree.nw 2>example/genetree.nw.log
```

ASTER supports multi-threading. To run program with 4 threads, add `-t 4` before `INPUT_FILE`:

```
bin/astral4 -t 4 -o OUTPUT_FILE INPUT_FILE 2>LOG_FILE
```

ASTER has very good parrallel efficiency up to 64 cores when input data is large. In fact, it often experiences super-linear speedup with 16 cores or more. So feel free to use as many cores as you want.

ASTER also allows rooting at an given outgroup:

```
bin/astral4 --root YOUR_OUTGROUP INPUT_FILE
```

For ASTRAL, correct rooting is **strongly recommended** to accurately compute branch lengths.

By default, ASTRAL assumes multiple individuals from the same species in the same input gene trees having the same name. Alternatively, a mapping file needs to be provided using the `-a` option (see INPUT section). For example,

```
bin/astral4 -a example/genetree.map example/genetree.nw
```

When your dataset has no more than 50 species and no more than 500 genes, you may want to run with more rounds using `-R` (see below). 

## Advanced Options

ASTER algorithm first performs `R` (4 by default) rounds of search and then repeatedly performs `S` (4 by default) rounds of subsampling and exploration until no improvement found.

```
bin/astral4 -r R -s S -o OUTPUT_FILE INPUT_FILE 2>LOG_FILE
```

If you want to run with more rounds of placement for ensured optimality, then you can run with
```
bin/astral4 -r 16 -s 16 -o OUTPUT_FILE INPUT_FILE 2>LOG_FILE
```
or simply
```
bin/astral4 -R -o OUTPUT_FILE INPUT_FILE 2>LOG_FILE
```

If you want to place taxa on an existing ***fully resolved*** species tree, you can use `-c SPECIES_TREE_IN_NEWICK_FORMAT` before `INPUT_FILE`:

```
bin/astral4 -o OUTPUT_FILE -c SPECIES_TREE_IN_NEWICK_FORMAT INPUT_FILE
```

Specifically, you can score and annotate a ***fully resolved*** species tree containing all taxa with `-c SPECIES_TREE_IN_NEWICK_FORMAT`. If want to score a species tree or you want to place only ***one*** taxon onto the tree, you can use

```
bin/astral4 -r 1 -s 0 -o OUTPUT_FILE -c SPECIES_TREE_IN_NEWICK_FORMAT INPUT_FILE
```
or simply,
```
bin/astral4 -C -o OUTPUT_FILE -c SPECIES_TREE_IN_NEWICK_FORMAT INPUT_FILE
```

If you want to give hints by providing candidate species trees or trees similar to the species tree, you can use `-g SPECIES_TREES_IN_NEWICK_FORMAT` before `INPUT_FILE`:

```
bin/astral4 -o OUTPUT_FILE -g SPECIES_TREES_IN_NEWICK_FORMAT INPUT_FILE
```

Add `-u 0` before `INPUT_FILE` if you want to compute species tree topology only; Add `-u 2` before `INPUT_FILE` if you support and local-PP for all three resolutions of each branch.

```
bin/astral4 -u 0 -o OUTPUT_FILE INPUT_FILE
bin/astral4 -u 2 -o OUTPUT_FILE INPUT_FILE
```

Species tree with more than **5000** taxa may cause **overflow**. Use the following command instead:

```
make astral_int128
bin/astral4_int128 -o OUTPUT_FILE INPUT_FILE
```


================================================
FILE: tutorial/caster-site.md
================================================
# Coalescence-aware Alignment-based Species Tree EstimatoR (CASTER)

[<img src="../misc/CASTER.png" width="500"/>](../misc/CASTER.png)

Genome-wide data have the promise of dramatically improving phylogenetic inferences. Yet, inferring the true phylogeny remains a challenge, mainly because the evolutionary histories of different genomic regions differ. The traditional concatenation approach ignores such differences, resulting in both theoretical and empirical shortcomings. In response, many discordance-aware inference methods have been developed. Yet, all have their own weaknesses. Many methods rely on short recombination-free genomic segments to build gene trees and thus suffer from a lack of signals for gene tree reconstruction, resulting in poor species tree. Some methods wrongly assume that the rate of evolution is uniform across the species tree. Yet, others lack enough scalability to analyze phylogenomic data.

We introduce a new site-based species tree inference method that seeks to address these challenges without reconstructing gene trees. Our method, called CASTER (Coalescence-aware Alignment-based Species Tree EstimatoR), has two flavors: CASTER-site and CASTER-pair. The first is based on patterns in individual sites and the second is based on pairs of sites.

CASTER has several outstanding features:
1. CASTER introduces two new optimization objectives based on genomic site patterns of four species; we show that optimizing these objectives produces two estimators: CASTER-site is statistically consistent under MSC+F84 model while allowing mutation rate to change across sites and across species tree branches; CASTER-pair is statistically consistent under MSC+LM model under further assumptions.
2. CASTER comes with a scalable algorithm to optimize the objectives summed over all species quartets. Remarkably, its time complexity is linear to the number of sites and at most quasi-quadratic with respect to the number of species.
3. CASTER can handle multiple samples per species, and CASTER-site specifically can work with allele frequencies of unphased multiploid.
4. CASTER is extremenly memory efficent, requiring <1 byte per SNP per sample

Under extensive simulation of genome-wide data, including recombination, we show that both CASTER-site and CASTER-pair out-perform concatenation using RAxML-ng, as well as discordance-aware methods SVDQuartets and wASTRAL in terms of both accuracy and running time. Noticeably, CASTER-site is 60–150X faster than the alternative methods. It reconstructs an Avian tree of 51 species from aligned genomes with 254 million SNPs in only 3.5 hours on an 8-core desktop machine with 32 GB memory. It can also reconstruct a species tree of 201 species with approximately 2 billion SNPs using a server of 256 GB memory.

Our results suggest that CASTER-site and CASTER-pair can fulfill the need for large-scale phylogenomic inferences.

## Publication

Chao Zhang, Rasmus Nielsen, Siavash Mirarab, CASTER: Direct species tree inference from whole-genome alignments. Science (2025) https://www.science.org/doi/10.1126/science.adk9688

## Notice

Since CASTER-site and CASTER-pair assume different models, please run both and choose the result that makes more sense if you can.

CASTER-site [sliding-window analysis](../misc/caster-sliding-window-walkthrough.md) uses anthor stand-alone tool called `dstar`. 


# Announcements

## Integrated in Phylosuite (NEW)

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## Bug Reports

Contact ``chaozhang@pku.edu.cn``, [``aster-users@googlegroups.com``](https://groups.google.com/forum/#!forum/aster-users), or post on [ASTER issues page](https://github.com/chaoszhang/ASTER/issues).

# Documentations
- The rest of this TUTORIAL file
- Forums (feel free to ask questions or ask for help running ASTER):
  - [User group discussions](https://groups.google.com/forum/#!forum/aster-users)
  - [ASTER issues page](https://github.com/chaoszhang/ASTER/issues)
  - QQ group: 130635706

# INSTALLATION
For most users, installing ASTER is ***very*** easy!
Install using one of three approaches:
  - You simply need to download the zip file for [Windows](https://github.com/chaoszhang/ASTER/archive/refs/heads/Windows.zip)/[MacOS ARM](https://github.com/chaoszhang/ASTER/archive/refs/heads/MacOS.zip)/[MacOS X86](https://github.com/chaoszhang/ASTER/archive/refs/heads/MacOSx86.zip)/[Linux](https://github.com/chaoszhang/ASTER/archive/refs/heads/Linux.zip) and extract the contents to a folder of your choice.
  - Alternatively, you can clone the [github repository](https://github.com/chaoszhang/ASTER.git) and checkout the branch named Windows/MacOS/Linux.
  - For MacOS/Linux users, you can also install ASTER using [conda](https://bioconda.github.io/recipes/aster/README.html#package-aster):
    ```
	conda install aster
	```

Binary files should be in the `exe` folder for Windows or `bin` folder otherwise. If you are lucky, these may just work as is and you may not need to build at all.

## For Linux/MacOS/WSL users
1. In terminal, `cd` into the downloaded directory and run `make`.
  - If you see `*** Installation complete! ***` then you are done!
  - If you see `Command 'g++' not found` then before rerunning `make`,
    - Debian (Ubuntu) users try
      ```
      sudo apt update
      sudo apt install g++
      ```
    - CentOS (RedHat) users try
      ```
      sudo yum update
      sudo yum install gcc-c++
      ```
    - Unix (MacOS) users should be prompted for installing `g++` and please click "install". If no prompt, try `g++`. Please ensure that Clang version is at least 14.
  - If you see "error" when running `make`, please try `make caster-site` instead and file a bug report.
2. Binary files should be in the `bin` folder.

## For Windows users
- [Executables](https://github.com/chaoszhang/ASTER/archive/refs/heads/Windows.zip) for x86-64 are available in `exe` folder and it is **very likely** that they already work.
- [Windows Subsystem for Linux (WSL)](https://docs.microsoft.com/en-us/windows/wsl/install) is HIGHLY recommanded if you need to install on your own! Please follow instructions in "For Linux/Unix/WSL users" section.
- To compile windows excutables:
  1. Download [MinGW](https://sourceforge.net/projects/mingw-w64/) and install ***posix*** version for your architecture (eg. x86-64)
  2. Add path to `bin` folder of MinGW to [system environment variable `PATH`](https://www.google.com/search?q=Edit+the+system+environment+variables+windows)
  3. Double click `make.bat` inside the downloaded directory

### GUI for Windows users (NEW)

Please check out our software with GUI. Simply download the [zip file](https://github.com/chaoszhang/ASTER/archive/refs/heads/Windows.zip), extract the contents, enter `exe` folder, and click `aster-gui.exe`. 

# STOP!
Please make sure you removed paralogous alignment regions using `RepeatMasker` or alike. This will improve the accuracy of CASTER on biological datasets!

A detailed [walkthrough](../misc/caster-linux-walkthrough.md) is also available (English/中文).

A walkthrough for [sliding window](../misc/caster-sliding-window-walkthrough.md) analysis is also available.

# INPUT
* The input by default is a single MSA in Fasta format
* The input can also be a text file containing a list of Fasta files (one file per line) if you add `-f list` to input arguments
* The input can also be a single Phylip files or vertically concatenated Phylip files in one file by adding `-f phylip` to input arguments
* The input files can have missing taxa and multiple individuals/copies per species.
* When individuals/copies/genes from the same species are available, you need to let CASTER to know that they are from the same species. You can do this in two ways.
  1. You can give multiple individuals/copies/genes from the same species the same name in the input alignment.
  2. OR, a mapping file needs to be provided using the `-a` option.
```
individual_A1 species_name_A
individual_A2 species_name_A
individual_B1 species_name_B
individual_B2 species_name_B
individual_B3 species_name_B
...
```
  Or
```
gene_A1 species_name_A
gene_A2 species_name_A
gene_B1 species_name_B
gene_B2 species_name_B
gene_B3 species_name_B
...
```

Examples:

Single Fasta file:
```
>species_A
AAA
>species_C
CCC
>species_G
GGG
>species_T
TTT
```

Single Phylip file, multiple individuals with mapping file:
```
5 3
individual_A1 AAA
individual_A2 AAA
species_C CCC
species_G GGG
species_T TTT
```
Mapping file:
```
individual_A1 species_A
individual_A2 species_A
```

Multiple Fasta file:
```
gene1.fasta
gene2.fasta
```
In `gene1.fasta`:
```
>species_A
AAA
>species_C
CCC
>species_G
GGG
>species_T
TTT
```
In `gene2.fasta` (order can change, fasta files can have missing taxa):
```
>species_C
CC
>species_A
AA
>species_T
TT
```

Multiple Phylip file, multiploid without mapping file (if using `CASTER-pair`, genes must be phased; if using `CASTER-site`, you can arbitrarily phase them):
```
6 3
species_A AAA
species_A AAA
species_A AAA
species_A AAA
species_C CCC
species_C CCC
4 2
species_A AA
species_A AA
species_T TT
species_T TT
```

Notice: only `CASTER-site` works on unphased SNPs, you can translate VCF files into Fasta (or Phylip) in the following way.

VCF:
```
species_A
A/A/C/T
A/A/G/G
```
Fasta (order and phasing do not matter):
```
>species_A
AA
>species_A
AA
>species_A
CG
>species_A
TG
```

# OUTPUT
The output in is Newick format and gives:

* the species tree topology
* branch supports measured as local bootstrap support (>95.0 means good)
* It can also annotate branches with other quantities, such as quartet scores and local bootstraps for all three topologies.

# EXECUTION
ASTER currently has no GUI. You need to run it through the command-line. In a terminal/PowerShell, go to the directory (location) where you have downloaded ASTER and issue the following command:

```
bin/caster-site
```

This will give you a list of options available. If you are using Windows, please replace `bin/caster-site` with `.\exe\caster-site.exe`.

To find the species tree with input from in a file called `INPUT_FILE`, use:

```
bin/caster-site INPUT_FILE
```
or
```
bin/caster-site -i INPUT_FILE
```

In the first case, INPUT_FILE is ***hard-coded*** to be the ***last argument*** for backward compatibility. 

For example if you want to run `caster-site` with input `example/genetrees.tre_1.fas`, then run

```
bin/caster-site example/genetrees.tre_1.fas
```
or
```
bin/caster-site -i example/genetrees.tre_1.fas
```

The results will be outputted to the standard output. To save the results in a file use the `-o OUTPUT_FILE` option before `INPUT_FILE`(**Strongly recommended**):

```
bin/caster-site -o OUTPUT_FILE INPUT_FILE
```
or
```
bin/caster-site -i INPUT_FILE -o OUTPUT_FILE
```

With `-i INPUT_FILE` option, the order does not matter anymore. For brevity, from here on we will not demonstrate `-i INPUT_FILE` cases.

To save the logs (**also recommended**), run:

```
bin/caster-site -o OUTPUT_FILE INPUT_FILE 2>LOG_FILE
```

For example, you can run

```
bin/caster-site -o example/genetrees.tre_1.fas.stree example/genetrees.tre_1.fas 2>example/genetrees.tre_1.fas.log
```

ASTER supports multi-threading. To run program with 4 threads, add `-t 4` before `INPUT_FILE`:

```
bin/caster-site -t 4 -o OUTPUT_FILE INPUT_FILE 2>LOG_FILE
```

ASTER has very good parrallel efficiency up to 64 cores when input data is large. In fact, it often experiences super-linear speedup with 16 cores or more. So feel free to use as many cores as you want.

ASTER also allows rooting at an given outgroup:

```
bin/caster-site --root YOUR_OUTGROUP INPUT_FILE
```

## Advanced Options

ASTER algorithm first performs `R` (4 by default) rounds of search and then repeatedly performs `S` (4 by default) rounds of subsampling and exploration until no improvement found.

```
bin/caster-site -r R -s S -o OUTPUT_FILE INPUT_FILE 2>LOG_FILE
```

If you want to run with more rounds of placement for ensured optimality, then you can run with
```
bin/caster-site -r 16 -s 16 -o OUTPUT_FILE INPUT_FILE 2>LOG_FILE
```
or simply
```
bin/caster-site -R -o OUTPUT_FILE INPUT_FILE 2>LOG_FILE
```

If you want to place taxa on an existing ***fully resolved*** species tree, you can use `-c SPECIES_TREE_IN_NEWICK_FORMAT` before `INPUT_FILE`:

```
bin/caster-site -o OUTPUT_FILE -c SPECIES_TREE_IN_NEWICK_FORMAT INPUT_FILE
```

Specifically, you can score and annotate a ***fully resolved*** species tree containing all taxa with `-c SPECIES_TREE_IN_NEWICK_FORMAT`. If want to score a species tree or you want to place only ***one*** taxon onto the tree, you can use

```
bin/caster-site -r 1 -s 0 -o OUTPUT_FILE -c SPECIES_TREE_IN_NEWICK_FORMAT INPUT_FILE
```
or simply,
```
bin/caster-site -C -o OUTPUT_FILE -c SPECIES_TREE_IN_NEWICK_FORMAT INPUT_FILE
```

If you want to give hints by providing candidate species trees or trees similar to the species tree, you can use `-g SPECIES_TREES_IN_NEWICK_FORMAT` before `INPUT_FILE`:

```
bin/caster-site -o OUTPUT_FILE -g SPECIES_TREES_IN_NEWICK_FORMAT INPUT_FILE
```


================================================
FILE: tutorial/waster.md
================================================
# Without-Alignment/Assembly Species Tree EstimatoR † (WASTER)

[<img src="../misc/WASTER.png" width="500"/>](../misc/WASTER.png)

WASTER is a coalesence-aware ***de novo*** species tree inference tool, which means it can take as inputs raw reads in FASTQ format.
Paticularly, WASTER can accurately infer species tree even from Illumina reads with only ***1.5X depth***.
WASTER infers the species tree by first calling SNPs from reads/assembies and then invoking CASTER to reconstruct the species tree from the SNPs.

## Publication

Chao Zhang, Rasmus Nielsen, WASTER: Practical de novo phylogenomics from low-coverage short reads, Molecular Biology and Evolution, 2026, msag073, https://doi.org/10.1093/molbev/msag073


# Announcements

## Integrated in Phylosuite (NEW)

Many ASTER tools have been integrated in [PhyloSuite](http://phylosuite.jushengwu.com/), an integrated and scalable desktop platform for streamlined molecular sequence data management and evolutionary phylogenetics studies.

## GUI for Windows users

Please check out our software with GUI. Simply download the [zip file](https://github.com/chaoszhang/ASTER/archive/refs/heads/Windows.zip), extract the contents, enter `exe` folder, and click `aster-gui.exe`. 

## Bug Reports

Contact ``chaozhang@pku.edu.cn``, [``aster-users@googlegroups.com``](https://groups.google.com/forum/#!forum/aster-users), or post on [ASTER issues page](https://github.com/chaoszhang/ASTER/issues).

# Documentations
- The rest of this TUTORIAL file
- Forums (feel free to ask questions or ask for help running ASTER):
  - [User group discussions](https://groups.google.com/forum/#!forum/aster-users)
  - [ASTER issues page](https://github.com/chaoszhang/ASTER/issues)
  - QQ group: 130635706

# INSTALLATION
For most users, installing ASTER is ***very*** easy!
Install using one of three approaches:
  - You simply need to download the zip file for [Windows](https://github.com/chaoszhang/ASTER/archive/refs/heads/Windows.zip)/[MacOS ARM](https://github.com/chaoszhang/ASTER/archive/refs/heads/MacOS.zip)/[MacOS X86](https://github.com/chaoszhang/ASTER/archive/refs/heads/MacOSx86.zip)/[Linux](https://github.com/chaoszhang/ASTER/archive/refs/heads/Linux.zip) and extract the contents to a folder of your choice.
  - Alternatively, you can clone the [github repository](https://github.com/chaoszhang/ASTER.git) and checkout the branch named Windows/MacOS/Linux.
  - For MacOS/Linux users, you can also install ASTER using [conda](https://bioconda.github.io/recipes/aster/README.html#package-aster):
    ```
	conda install aster
	```

Binary files should be in the `exe` folder for Windows or `bin` folder otherwise. If you are lucky, these may just work as is and you may not need to build at all.

## For Linux/MacOS/WSL users
1. In terminal, `cd` into the downloaded directory and run `make`.
  - If you see `*** Installation complete! ***` then you are done!
  - If you see `Command 'g++' not found` then before rerunning `make`,
    - Debian (Ubuntu) users try
      ```
      sudo apt update
      sudo apt install g++
      ```
    - CentOS (RedHat) users try
      ```
      sudo yum update
      sudo yum install gcc-c++
      ```
    - Unix (MacOS) users should be prompted for installing `g++` and please click "install". If no prompt, try `g++`. Please ensure that Clang version is at least 14.
  - If you see "error" when running `make`, please try `make waster` instead and file a bug report.
2. Binary files should be in the `bin` folder.

## For Windows users
- [Executables](https://github.com/chaoszhang/ASTER/archive/refs/heads/Windows.zip) for x86-64 are available in `exe` folder and it is **very likely** that they already work.
- [Windows Subsystem for Linux (WSL)](https://docs.microsoft.com/en-us/windows/wsl/install) is HIGHLY recommanded if you need to install on your own! Please follow instructions in "For Linux/Unix/WSL users" section.
- To compile windows excutables:
  1. Download [MinGW](https://sourceforge.net/projects/mingw-w64/) and install ***posix*** version for your architecture (eg. x86-64)
  2. Add path to `bin` folder of MinGW to [system environment variable `PATH`](https://www.google.com/search?q=Edit+the+system+environment+variables+windows)
  3. Double click `make.bat` inside the downloaded directory

### GUI for Windows users (NEW)

Please check out our software with GUI. Simply download the [zip file](https://github.com/chaoszhang/ASTER/archive/refs/heads/Windows.zip), extract the contents, enter `exe` folder, and click `aster-gui.exe`. 

# STOP!
If you have ***overlapping*** paired-end sequencing reads, please make sure you have merged them using [`BBMerge`](https://jgi.doe.gov/data-and-tools/software-tools/bbtools/bb-tools-user-guide/bbmerge-guide/) or alike.
This will improve the accuracy of WASTER on biological datasets!
If you have non-overlapping paired-end sequencing reads, great!
With the same sequencing depth, WASTER prefers non-overlapping reads.

A detailed [walkthrough](../misc/waster-linux-walkthrough.md) is also available (English/中文).

# INPUT
The input is a text file containing a list of species names each followed by a Fasta/Fastq file (one species name and one file per line). For example:
```
speciesA	example/waster/filename1.fa
speciesB	example/waster/filename2.fa
speciesC	example/waster/filename3.fq
speciesD	example/waster/filename4.fq
```
Make sure input files are ***not zipped***.


When multiple individuals from the same species are available, you need to let WASTER to know that they are from the same species.
  1. You can give multiple individuals from the same species the same name in the input list.
```
speciesA	example/waster/filename1.fa
speciesA	example/waster/filename2.fa
speciesB	example/waster/filename3.fq
speciesB	example/waster/filename4.fq
...
```
***WARNING: Never use this method to input pair-end reads files!!!***
If your pair-end reads overlap, then merge them using [`BBMerge`](https://jgi.doe.gov/data-and-tools/software-tools/bbtools/bb-tools-user-guide/bbmerge-guide/) or alike; otherwise `cat` them into one file.

# OUTPUT
The output in is Newick format and gives:

* the species tree topology
* branch supports measured as local bootstrap support (>95.0 means good)
* It can also annotate branches with other quantities, such as quartet scores and local bootstraps for all three topologies.

# EXECUTION
ASTER currently has no GUI. You need to run it through the command-line. In a terminal/PowerShell, go to the directory (location) where you have downloaded ASTER and issue the following command:

```
bin/waster
```

This will give you a list of options available. If you are using Windows, please replace `bin/waster` with `.\exe\waster.exe`.

To find the species tree with input from in a file called `INPUT_FILE`, use:

```
bin/waster INPUT_FILE
```
or
```
bin/waster -i INPUT_FILE
```

In the first case, INPUT_FILE is ***hard-coded*** to be the ***last argument*** for backward compatibility. 

For example if you want to run `waster` with input `example/waster/input_list.txt`, then run

```
bin/waster example/waster/input_list.txt
```
or
```
bin/waster -i example/waster/input_list.txt
```

The results will be outputted to the standard output. To save the results in a file use the `-o OUTPUT_FILE` option before `INPUT_FILE`(**Strongly recommended**):

```
bin/waster -o OUTPUT_FILE INPUT_FILE
```
or
```
bin/waster -i INPUT_FILE -o OUTPUT_FILE
```

With `-i INPUT_FILE` option, the order does not matter anymore. For brevity, from here on we will not demonstrate `-i INPUT_FILE` cases.

To save the logs (**also recommended**), run:

```
bin/waster -o OUTPUT_FILE INPUT_FILE 2>LOG_FILE
```

For example, you can run

```
bin/waster -o example/waster/input_list.txt.stree example/waster/input_list.txt 2>example/waster/input_list.txt.log
```

ASTER supports multi-threading. To run program with 4 threads, add `-t 4` before `INPUT_FILE`:

```
bin/waster -t 4 -o OUTPUT_FILE INPUT_FILE 2>LOG_FILE
```

ASTER has very good parrallel efficiency up to 64 cores when input data is large. In fact, it often experiences super-linear speedup with 16 cores or more. So feel free to use as many cores as you want.

ASTER also allows rooting at an given outgroup:

```
bin/waster --root YOUR_OUTGROUP INPUT_FILE
```

***Notice:*** WASTER requires >32 GB memory (usually <64 GB) to run and will allocate some disk space to store the SNP matrix.

## Advanced Options

ASTER algorithm first performs `R` (4 by default) rounds of search and then repeatedly performs `S` (4 by default) rounds of subsampling and exploration until no improvement found.

```
bin/waster -r R -s S -o OUTPUT_FILE INPUT_FILE 2>LOG_FILE
```

If you want to run with more rounds of placement for ensured optimality, then you can run with
```
bin/waster -r 16 -s 16 -o OUTPUT_FILE INPUT_FILE 2>LOG_FILE
```
or simply
```
bin/waster -R -o OUTPUT_FILE INPUT_FILE 2>LOG_FILE
```

If you want to place taxa on an existing ***fully resolved*** species tree, you can use `-c SPECIES_TREE_IN_NEWICK_FORMAT` before `INPUT_FILE`:

```
bin/waster -o OUTPUT_FILE -c SPECIES_TREE_IN_NEWICK_FORMAT INPUT_FILE
```

Specifically, you can score and annotate a ***fully resolved*** species tree containing all taxa with `-c SPECIES_TREE_IN_NEWICK_FORMAT`. If want to score a species tree or you want to place only ***one*** taxon onto the tree, you can use

```
bin/waster -r 1 -s 0 -o OUTPUT_FILE -c SPECIES_TREE_IN_NEWICK_FORMAT INPUT_FILE
```
or simply,
```
bin/waster -C -o OUTPUT_FILE -c SPECIES_TREE_IN_NEWICK_FORMAT INPUT_FILE
```

If you want to give hints by providing candidate species trees or trees similar to the species tree, you can use `-g SPECIES_TREES_IN_NEWICK_FORMAT` before `INPUT_FILE`:

```
bin/waster -o OUTPUT_FILE -g SPECIES_TREES_IN_NEWICK_FORMAT INPUT_FILE
```


================================================
FILE: tutorial/wastral.md
================================================
# Weighted ASTRAL (wASTRAL)
Weighted ASTRAL program has the following modes for different weighting schemes:
1. Weighted ASTRAL by Branch Support (mode 2)
2. Weighted ASTRAL by Branch Length (mode 3)
3. Weighted ASTRAL - Hybrid (default)

Weighted ASTRAL series introduce threshold-free weighting schemes for the quartet-based species tree inference, the metric used in the popular method ASTRAL. By reducing the impact of quartets with low support or long terminal branches (or both), weighting provides stronger theoretical guarantees and better empirical performance than the unweighted ASTRAL. Our results show that weighted ASTRAL improves the utility of summary methods and can reduce the incongruence often observed across analytical pipelines.

## Publication

[1] Chao Zhang, Siavash Mirarab, Weighting by Gene Tree Uncertainty Improves Accuracy of Quartet-based Species Trees, Molecular Biology and Evolution, 2022, msac215, https://doi.org/10.1093/molbev/msac215

### Example of usage

We obtained the species tree from gene trees using wASTRAL v1.25.3.8 [1].


# Announcements

## Integrated in Phylosuite (NEW)

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## GUI for Windows users

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## Bug Reports

Contact ``chaozhang@pku.edu.cn``, [``aster-users@googlegroups.com``](https://groups.google.com/forum/#!forum/aster-users), or post on [ASTER issues page](https://github.com/chaoszhang/ASTER/issues).

# Documentations
- The rest of this TUTORIAL file
- Forums (feel free to ask questions or ask for help running ASTER):
  - [User group discussions](https://groups.google.com/forum/#!forum/aster-users)
  - [ASTER issues page](https://github.com/chaoszhang/ASTER/issues)
  - QQ group: 130635706

# INSTALLATION
For most users, installing ASTER is ***very*** easy!
Install using one of three approaches:
  - You simply need to download the zip file for [Windows](https://github.com/chaoszhang/ASTER/archive/refs/heads/Windows.zip)/[MacOS ARM](https://github.com/chaoszhang/ASTER/archive/refs/heads/MacOS.zip)/[MacOS X86](https://github.com/chaoszhang/ASTER/archive/refs/heads/MacOSx86.zip)/[Linux](https://github.com/chaoszhang/ASTER/archive/refs/heads/Linux.zip) and extract the contents to a folder of your choice.
  - Alternatively, you can clone the [github repository](https://github.com/chaoszhang/ASTER.git) and checkout the branch named Windows/MacOS/Linux.
  - For MacOS/Linux users, you can also install ASTER using [conda](https://bioconda.github.io/recipes/aster/README.html#package-aster):
    ```
	conda install aster
	```

Binary files should be in the `exe` folder for Windows or `bin` folder otherwise. If you are lucky, these may just work as is and you may not need to build at all.

## For Linux/MacOS/WSL users
1. In terminal, `cd` into the downloaded directory and run `make`.
  - If you see `*** Installation complete! ***` then you are done!
  - If you see `Command 'g++' not found` then before rerunning `make`,
    - Debian (Ubuntu) users try
      ```
      sudo apt update
      sudo apt install g++
      ```
    - CentOS (RedHat) users try
      ```
      sudo yum update
      sudo yum install gcc-c++
      ```
    - Unix (MacOS) users should be prompted for installing `g++` and please click "install". If no prompt, try `g++`. Please ensure that Clang version is at least 14.
  - If you see "error" when running `make`, please try `make wastral` instead and file a bug report.
2. Binary files should be in the `bin` folder.

## For Windows users
- [Executables](https://github.com/chaoszhang/ASTER/archive/refs/heads/Windows.zip) for x86-64 are available in `exe` folder and it is **very likely** that they already work.
- [Windows Subsystem for Linux (WSL)](https://docs.microsoft.com/en-us/windows/wsl/install) is HIGHLY recommanded if you need to install on your own! Please follow instructions in "For Linux/Unix/WSL users" section.
- To compile windows excutables:
  1. Download [MinGW](https://sourceforge.net/projects/mingw-w64/) and install ***posix*** version for your architecture (eg. x86-64)
  2. Add path to `bin` folder of MinGW to [system environment variable `PATH`](https://www.google.com/search?q=Edit+the+system+environment+variables+windows)
  3. Double click `make.bat` inside the downloaded directory

### GUI for Windows users (NEW)

Please check out our software with GUI. Simply download the [zip file](https://github.com/chaoszhang/ASTER/archive/refs/heads/Windows.zip), extract the contents, enter `exe` folder, and click `aster-gui.exe`. 

# INPUT
* The input gene trees are in the Newick format
* The input trees can have missing taxa, polytomies (unresolved branches), and multiple individuals/genes per species.
* When individuals/genes from the same species are available, you can ask ASTRAL to force them to be together in the species tree. You can do this in two ways.
  1. You can give multiple individuals/genes from the same species the same name in the input gene trees.
  2. OR, a mapping file needs to be provided using the `-a` option.
```
individual_A1 species_name_A
individual_A2 species_name_A
individual_B1 species_name_B
individual_B2 species_name_B
individual_B3 species_name_B
...
```
  Or
```
gene_A1 species_name_A
gene_A2 species_name_A
gene_B1 species_name_B
gene_B2 species_name_B
gene_B3 species_name_B
...
```

1. **Weighted ASTRAL by Branch Support (mode 2)**: Non-root interal node labels must be a non-negative number being support. Eg. `((A,B)100,(C,D)0);` or `((A:1,B:1)1.0:1,(C:1,D:1)0.333:0);`.
2. **Weighted ASTRAL by Branch Length (mode 3)**: Non-root labels must have branch lengths after `:`. Eg. `((A,B):1,(C,D):0);` or `((A:1,B:1)1.0:1,(C:1,D:1)0.333:0);`.
3. **Weighted ASTRAL - Hybrid (default)**: Non-root interal node labels must be a non-negative number being support before `:` and non-root labels must have branch lengths after `:`. Eg. `((A:1,B:1)100:1,(C:1,D:1)0:0);` or `((A:1,B:1)1.0:1,(C:1,D:1)0.333:0);`.

# OUTPUT
The output in is Newick format and gives:

* the species tree topology
* branch lengths in coalescent units for astral-weighted and in **combined (coalensecent + 2 * substitution) units** (only for internal branches)
* branch supports measured as [local posterior probabilities](http://mbe.oxfordjournals.org/content/early/2016/05/12/molbev.msw079.short?rss=1)
* It can also annotate branches with other quantities, such as quartet supports and localPPs for all three topologies.

The weighted ASTRAL tree leaves the branch length of terminal branches empty. Some tools for visualization and tree editing do not like this (e.g., ape). In FigTree, if you open the tree several times, it eventually opens up (at least on our machines). In ape, if you ask it to ignore branch lengths all together, it works. In general, if your tool does not like the lack of terminal branches, you can add a dummy branch length, [as in this script](https://github.com/smirarab/global/blob/master/src/mirphyl/utils/add-bl.py).

# EXECUTION
ASTER currently has no GUI. You need to run it through the command-line. In a terminal/PowerShell, go to the directory (location) where you have downloaded ASTER and issue the following command:

```
bin/wastral
```

This will give you a list of options available. If you are using Windows, please replace `bin/wastral` with `.\exe\wastral.exe`.

To find the species tree with input from in a file called `INPUT_FILE`, use:

```
bin/wastral INPUT_FILE
```
or
```
bin/wastral -i INPUT_FILE
```

In the first case, INPUT_FILE is ***hard-coded*** to be the ***last argument*** for backward compatibility. 

For example if you want to run `wastral` with input `example/genetree.nw`, then run

```
bin/wastral example/genetree.nw
```
or
```
bin/wastral -i example/genetree.nw
```

The results will be outputted to the standard output. To save the results in a file use the `-o OUTPUT_FILE` option before `INPUT_FILE`(**Strongly recommended**):

```
bin/wastral -o OUTPUT_FILE INPUT_FILE
```
or
```
bin/wastral -i INPUT_FILE -o OUTPUT_FILE
```

With `-i INPUT_FILE` option, the order does not matter anymore. For brevity, from here on we will not demonstrate `-i INPUT_FILE` cases.

To save the logs (**also recommended**), run:

```
bin/wastral -o OUTPUT_FILE INPUT_FILE 2>LOG_FILE
```

For example, you can run

```
bin/wastral -o example/genetree.nw.stree example/genetree.nw 2>example/genetree.nw.log
```

ASTER supports multi-threading. To run program with 4 threads, add `-t 4` before `INPUT_FILE`:

```
bin/wastral -t 4 -o OUTPUT_FILE INPUT_FILE 2>LOG_FILE
```

ASTER has very good parrallel efficiency up to 64 cores when input data is large. In fact, it often experiences super-linear speedup with 16 cores or more. So feel free to use as many cores as you want.

ASTER also allows rooting at an given outgroup:

```
bin/wastral --root YOUR_OUTGROUP INPUT_FILE
```

By default, wASTRAL assumes multiple individuals/alleles from the same species in the same input gene trees having the same name. Alternatively, a mapping file needs to be provided using the `-a` option (see INPUT section). For example,

```
bin/wastral -a example/genetree.map example/genetree.nw
```

When your dataset has no more than 50 species and no more than 500 genes, you may want to run with more rounds using `-R` (see below). 

## Advanced Options

ASTER algorithm first performs `R` (4 by default) rounds of search and then repeatedly performs `S` (4 by default) rounds of subsampling and exploration until no improvement found.

```
bin/wastral -r R -s S -o OUTPUT_FILE INPUT_FILE 2>LOG_FILE
```

If you want to run with more rounds of placement for ensured optimality, then you can run with
```
bin/wastral -r 16 -s 16 -o OUTPUT_FILE INPUT_FILE 2>LOG_FILE
```
or simply
```
bin/wastral -R -o OUTPUT_FILE INPUT_FILE 2>LOG_FILE
```

If you want to place taxa on an existing ***fully resolved*** species tree, you can use `-c SPECIES_TREE_IN_NEWICK_FORMAT` before `INPUT_FILE`:

```
bin/wastral -o OUTPUT_FILE -c SPECIES_TREE_IN_NEWICK_FORMAT INPUT_FILE
```

Specifically, you can score and annotate a ***fully resolved*** species tree containing all taxa with `-c SPECIES_TREE_IN_NEWICK_FORMAT`. If want to score a species tree or you want to place only ***one*** taxon onto the tree, you can use

```
bin/wastral -r 1 -s 0 -o OUTPUT_FILE -c SPECIES_TREE_IN_NEWICK_FORMAT INPUT_FILE
```
or simply,
```
bin/wastral -C -o OUTPUT_FILE -c SPECIES_TREE_IN_NEWICK_FORMAT INPUT_FILE
```

If you want to give hints by providing candidate species trees or trees similar to the species tree, you can use `-g SPECIES_TREES_IN_NEWICK_FORMAT` before `INPUT_FILE`:

```
bin/wastral -o OUTPUT_FILE -g SPECIES_TREES_IN_NEWICK_FORMAT INPUT_FILE
```

Add `-u 0` before `INPUT_FILE` if you want to compute species tree topology only; Add `-u 2` before `INPUT_FILE` if you support and local-PP for all three resolutions of each branch.

```
bin/wastral -u 0 -o OUTPUT_FILE INPUT_FILE
bin/wastral -u 2 -o OUTPUT_FILE INPUT_FILE
```

Species tree with more than **2000** taxa may cause **floating point underflow or precision issue**. Use the following command instead:

```
make wastral_precise
bin/wastral_precise -o OUTPUT_FILE INPUT_FILE
```

***Notice:*** For hybrid weighting (default) and weighting by support (mode 2), wASTRAL by default will automatically detect support type.
You may also specify max (`-x`) and min (`-n`) of support value to the program.

```
bin/wastral -x MAX_SUPPORT -n MIN_SUPPORT INPUT_FILE
```

For **Bootstrap** support, any of the following commands works:

```
bin/wastral -S INPUT_FILE
bin/wastral -x 100 -n 0 INPUT_FILE
```

For **local Baysian** support, `-x 1 -n 0.333` is recommended or `-B` for short:

```
bin/wastral -B INPUT_FILE
```
or
```
bin/wastral -x 1 -n 0.333 INPUT_FILE
```

For other **probability & likelihood** support, `-x 1 -n 0` may be more reasonable or `-L` for short:

```
bin/wastral -L INPUT_FILE
```
or
```
bin/wastral -x 1 -n 0 INPUT_FILE
```

By default, wASTRAL assumes multiple individuals/alleles from the same species in the same input gene trees having the same name. Alternatively, a mapping file needs to be provided using the `-a` option (see INPUT section). For example,

```
bin/wastral -a example/genetree.map example/genetree.nw
```

In case you want to run Weighted ASTRAL by Branch Support, you can do:

```
bin/wastral --mode 2 -o OUTPUT_FILE INPUT_FILE
```

In case you want to run Weighted ASTRAL by Branch Length, you can do:

```
bin/wastral --mode 3 -o OUTPUT_FILE INPUT_FILE
```