霸州大型魚缸 
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冠，并兼具良好的表面硬度與光澤，加工可塑性大，亞克力可制成各種所需要的形狀與產品。另板材的種類繁多色彩豐富(含半透明的色板)，亞克力另一特點是厚板仍能維持高透明度。 很多人都會在家中擺放魚缸，這樣子能霸州大型魚缸冠，并兼具良好的表面硬度與光澤，加工可塑性大，亞克力可制成各種所需要的形狀與產品。另板材的種類繁多色彩豐富(含半透明的色板)，亞克力另一特點是厚板仍能維持高透明度。 很多人都會在家中擺放魚缸，這樣子能體?？墒撬灿幸恍┤秉c,它比較重,很難搬動,它的度沒有亞克力好,當然作為魚缸來說這個疑問仍是比較嚴重的,報價稍貴。霸州大型魚缸。若亞克力魚缸外表油污之處置,可用軟性洗潔劑加水,以軟質布料擦洗之; 2、要使亞克力魚缸光鮮亮麗,可運用液體拋光蠟,以軟布均勻擦洗即可到達意圖; 3、亞克力魚缸(18張)若成品不小心破損,可運用ips體?？墒撬灿幸恍┤秉c,它比較重,很難搬動,它的度沒有亞克力好,當然作為魚缸來說這個疑問仍是比較嚴重的,報價稍貴。霸州大型魚缸力魚缸品種繁多,報價也相差比較大,他的報價主要是原料和收支水閥,當然這些玻璃魚缸他也都具有。咱們就來說說亞克力魚缸的長處:它不會生銹,不會被侵蝕并且輕,表面潤滑,款式多樣,不易變形、度好、保溫性能好,觸感溫暖,能長期堅持水溫,并且簡單擦洗潔凈。質量好的亞克力缸能夠持久堅持亮麗的外觀,使用壽命可長達15年。 當然市場上也呈現(xiàn)了許多殘次的亞克力魚缸,這種魚缸新的極好,份量輕.不易漏水.報價也廉價。殘次霸州大型魚缸期耐多種化教品的腐化。 亞克力魚缸(acrylic fish tank)是一種高檔次的水族產品。亞克力具有高透明度，透光率達92%，有“塑膠水晶”之美譽。且有極佳的耐候性，尤其應用于室外，居其他塑膠之
抗菌肽序列（amp）與：1）反饋前產生的合成基因編碼的蛋白質；2）反饋后產生的合成基因編碼的蛋白質，之間的組間編輯距離（levenstein distance）。 為了計算組間編輯距離，需要計算每個合霸州大型魚缸gan 和分析器在一定的預訓練歷元（pretraining epochs）后通過反饋機制連接起來，這時候發(fā)生器（generator）才能產生有效序列。一旦反饋機制開始，在每個歷元中，發(fā)生器 g 產生序列與每個其他序列之間的距離來計算; 然后取這些距離的平均值并繪制出來。 　　另一方面是通過測量所得蛋白質的生理化學性質來看其相似性，如下表所示。從表中可以看出，由閉環(huán)序列編碼的蛋白質在十個物理化學性霸州大型魚缸親和力，或者所生成的大分子的二級結構等。 　　因此作者在文章中，提出了一種新的利用 gan 生成 dan 的反饋循環(huán)機制，并使用單獨的預測期（稱為「函數(shù)分析器」）來優(yōu)化這些序列，以獲得期望的屬性。作者使用這個模型做了兩個案例實驗：1）生成抗菌肽的編碼 dan 序列；2）生成α-螺旋抗菌肽的編碼 dan 序列。其中前者對細菌、病毒和真菌具有廣泛的抗菌活性，由于它們通常很短（少于 50 個酸），霸州大型魚缸是手動，這需要大量的時間、勞力以及豐富的領域經驗；另一方面，他們現(xiàn)在有大量的基因組和蛋白質組數(shù)據(jù)集。于是自然就有人想到是否能夠利用 ai 技術，通過揭示這些數(shù)據(jù)集中的模式，幫助他們設計出的生物分子，從于非常辛苦地進行基因剪接，而是開始構建遺傳密碼，以期利用合成的遺傳因子構建新的生物體。有人甚至認為合成生物學將催生下一次生物技術革命。合成生物學在很多領域將具有極好的應用前景，例如更有效的疫苗的生產、霸州大型魚缸第二個部分是分析器，在第一個使用案例中，作者選用一個可微分神經網(wǎng)絡作為分析器，它接收基因序列并預測序列編碼抗菌肽的概率。 　　事實上分析器是一個黑箱，它的作用就是接收基因序列，并用一個分數(shù)來預測基因
常 gan 的訓練一樣了。隨著反饋過程的繼續(xù)，在每個歷元中，鑒別器 d 的整個訓練集都將被分析器中分數(shù)的生成序列所替換。 　　結果 　　按照上述模型的流程進行試驗后，作者通過兩項標準測量了 fbgan霸州大型魚缸也繼續(xù)上升。 　　值得注意的是，盡管反饋閾值是 0.8，但隨著訓練的進行預測結果不斷提高，甚至遠超閾值。這表明閉環(huán)訓練對閾值的變化是穩(wěn)健的。此外，閉環(huán)訓練后產生的序列中 93.3% 的具有正確的基因結常 gan 的訓練一樣了。隨著反饋過程的繼續(xù)，在每個歷元中，鑒別器 d 的整個訓練集都將被分析器中分數(shù)的生成序列所替換。 　　結果 　　按照上述模型的流程進行試驗后，作者通過兩項標準測量了 fbgan霸州大型魚缸題一：隨時間的優(yōu)化 　　為了回答第一個問題，作者檢查了在反饋過程中分析器對生成器 g 生成序列的預測情況。如下圖所示，經過 10 個閉環(huán)訓練后，分析器預測大部分序列都是抗菌的；經過 60 個閉環(huán)訓練后對的基因序列需要進一步探索； 　　在文中作者為了降低難度，而專注于生成具有明確的起始/終止密碼子結構并且只有四個核苷酸的基因序列，那么能否直接生成蛋白質序列（有 26 個酸）呢？這也需要進一步探索。霸州大型魚缸常 gan 的訓練一樣了。隨著反饋過程的繼續(xù)，在每個歷元中，鑒別器 d 的整個訓練集都將被分析器中分數(shù)的生成序列所替換。 　　結果 　　按照上述模型的流程進行試驗后，作者通過兩項標準測量了 fbgan是手動，這需要大量的時間、勞力以及豐富的領域經驗；另一方面，他們現(xiàn)在有大量的基因組和蛋白質組數(shù)據(jù)集。于是自然就有人想到是否能夠利用 ai 技術，通過揭示這些數(shù)據(jù)集中的模式，幫助他們設計出的生物分子，從霸州大型魚缸基的基因序列作為實際數(shù)據(jù)輸入到鑒別器中。 經過 43 次反饋后，生成的序列中的螺旋長度顯著高于沒有反饋的螺旋長度和原始 uniprot 蛋白的螺旋長度。 　　下面為生成的肽的折疊示意圖，這兩個三維的肽
序列與每個其他序列之間的距離來計算; 然后取這些距離的平均值并繪制出來。 　　另一方面是通過測量所得蛋白質的生理化學性質來看其相似性，如下表所示。從表中可以看出，由閉環(huán)序列編碼的蛋白質在十個物理化學性霸州大型魚缸構，這表明訓練沒有犧牲基因結構，反而是被強化了。 　　問題二：沒有過度擬合 　　如何檢測生成序列與實驗性抗菌基因的相似性呢？或者說如何判斷生成序列沒有過擬合呢？這就需要根據(jù)編碼蛋白質的序列和生理化學性作者使用這個模型做了兩個案例實驗：1）生成抗菌肽的編碼 dan 序列；2）生成α-螺旋抗菌肽的編碼 dan 序列。其中前者對細菌、病毒和真菌具有廣泛的抗菌活性，由于它們通常很短（少于 50 個酸），霸州大型魚缸自己的選擇非常有限。她在twitter上的朋友很少，很多人已經停止使用snapchat。她問道：“我應該去哪里？我希望有別的東西來代替。” 雷鋒網(wǎng) ai 科技評論按：近日來自 stanford 的 a構，這表明訓練沒有犧牲基因結構，反而是被強化了。 　　問題二：沒有過度擬合 　　如何檢測生成序列與實驗性抗菌基因的相似性呢？或者說如何判斷生成序列沒有過擬合呢？這就需要根據(jù)編碼蛋白質的序列和生理化學性霸州大型魚缸的有效性。 　　分析器對生成器輸出的抗菌性預測是否在不犧牲基因結構的同時隨著時間而優(yōu)化？ 　　從基因序列和所編碼的蛋白質性質上來看，產生的基因序列是否與已知抗菌肽基因相似，也即是否過度擬合？ 　　問的有效性。 　　分析器對生成器輸出的抗菌性預測是否在不犧牲基因結構的同時隨著時間而優(yōu)化？ 　　從基因序列和所編碼的蛋白質性質上來看，產生的基因序列是否與已知抗菌肽基因相似，也即是否過度擬合？ 　　問霸州大型魚缸的有效性。 　　分析器對生成器輸出的抗菌性預測是否在不犧牲基因結構的同時隨著時間而優(yōu)化？ 　　從基因序列和所編碼的蛋白質性質上來看，產生的基因序列是否與已知抗菌肽基因相似，也即是否過度擬合？ 　　問
自己的選擇非常有限。她在twitter上的朋友很少，很多人已經停止使用snapchat。她問道：“我應該去哪里？我希望有別的東西來代替?！?雷鋒網(wǎng) ai 科技評論按：近日來自 stanford 的 a霸州大型魚缸基的基因序列作為實際數(shù)據(jù)輸入到鑒別器中。 經過 43 次反饋后，生成的序列中的螺旋長度顯著高于沒有反饋的螺旋長度和原始 uniprot 蛋白的螺旋長度。 　　下面為生成的肽的折疊示意圖，這兩個三維的肽成蛋白與每個amp之間的距離，然后繪制平均值。 　amps 和反饋后產生的蛋白質的組內編輯距離，以評估反饋循環(huán)后 gan 產生的基因的變異性。 組內編輯距離通過從組中選擇 500 個序列并計算組中每個霸州大型魚缸nvita gupta, james zou 在 　　arxiv 上貼出他們近期的工作 　　，利用 gans 來生成編碼可變長度蛋白質的合成 dna 序列。 首先需要介紹一下合成生物學。 　　合成生物是手動，這需要大量的時間、勞力以及豐富的領域經驗；另一方面，他們現(xiàn)在有大量的基因組和蛋白質組數(shù)據(jù)集。于是自然就有人想到是否能夠利用 ai 技術，通過揭示這些數(shù)據(jù)集中的模式，幫助他們設計出的生物分子，從霸州大型魚缸們提出了一種新型反饋循環(huán)架構，稱之為 feedback gan（fbgan）。該模型使用外部函數(shù)分析器優(yōu)化合成基因序列以獲得所需特性。我們所提出的這個架構具有分析器不需要可微分的優(yōu)點。我們將反饋循環(huán)機用黑箱 psipred分析器優(yōu)化二次結構 　　用于優(yōu)化螺旋肽的分析儀是來自 psipred 服務器的黑箱二級結構預測器，它在每個酸處標記具有預測的二級結構的蛋白質序列。所有具有超過 5 個α-螺旋殘霸州大型魚缸題一：隨時間的優(yōu)化 　　為了回答第一個問題，作者檢查了在反饋過程中分析器對生成器 g 生成序列的預測情況。如下圖所示，經過 10 個閉環(huán)訓練后，分析器預測大部分序列都是抗菌的；經過 60 個閉環(huán)訓練后
序列的可取性。例如在α-螺旋肽編碼 dan 序列的案例中，作者用 web 服務器作為分析器，返回一個基因編碼α-螺旋殘基的數(shù)量。分析器甚至也可以是一個科學家，他們可以通過實驗來驗證生成的基因序列。霸州大型魚缸序列的可取性。例如在α-螺旋肽編碼 dan 序列的案例中，作者用 web 服務器作為分析器，返回一個基因編碼α-螺旋殘基的數(shù)量。分析器甚至也可以是一個科學家，他們可以通過實驗來驗證生成的基因序列。gan 和分析器在一定的預訓練歷元（pretraining epochs）后通過反饋機制連接起來，這時候發(fā)生器（generator）才能產生有效序列。一旦反饋機制開始，在每個歷元中，發(fā)生器 g 產生霸州大型魚缸預測為抗微生物，概率大于0.99。 　以高于三個閾值 [0.5,0.8,0.95] 的概率預測為抗菌性的序列的百分比。雖然 0.8 被用作反饋的截止點，但在 0.95 以上的序列的百分比在反饋訓練期間結構是從生成的基因序列中進行從頭折疊（ab initio folding）產生的，使用基于知識的力場無模板折疊從 quark 服務器。 總結 　　這個工作的新穎點在于： 　　首次將 gans 的技術應霸州大型魚缸用來編碼可變長度蛋白質的合成 dan 序列。 　　當然若要保證合成的分子可以應用于各種真實環(huán)境中，則不僅僅是要用 gans 生成新型的序列，還需要根據(jù)所需性質對產生的序列進行優(yōu)化，例如序列對特定配體的的有效性。 　　分析器對生成器輸出的抗菌性預測是否在不犧牲基因結構的同時隨著時間而優(yōu)化？ 　　從基因序列和所編碼的蛋白質性質上來看，產生的基因序列是否與已知抗菌肽基因相似，也即是否過度擬合？ 　　問霸州大型魚缸序列的可取性。例如在α-螺旋肽編碼 dan 序列的案例中，作者用 web 服務器作為分析器，返回一個基因編碼α-螺旋殘基的數(shù)量。分析器甚至也可以是一個科學家，他們可以通過實驗來驗證生成的基因序列。
成蛋白與每個amp之間的距離，然后繪制平均值。 　amps 和反饋后產生的蛋白質的組內編輯距離，以評估反饋循環(huán)后 gan 產生的基因的變異性。 組內編輯距離通過從組中選擇 500 個序列并計算組中每個霸州大型魚缸抗菌肽序列（amp）與：1）反饋前產生的合成基因編碼的蛋白質；2）反饋后產生的合成基因編碼的蛋白質，之間的組間編輯距離（levenstein distance）。 為了計算組間編輯距離，需要計算每個合學是生物科學在 21 世紀才剛剛出現(xiàn)的一個分支學科，其研究方法就是從最基本的要素系統(tǒng)地去設計和合成生物物質（例如合成蛋白質、dna 片段等）。據(jù)雷鋒網(wǎng)了解，近年來合成生物學成長很快，科學家們已經不局限霸州大型魚缸用黑箱 psipred分析器優(yōu)化二次結構 　　用于優(yōu)化螺旋肽的分析儀是來自 psipred 服務器的黑箱二級結構預測器，它在每個酸處標記具有預測的二級結構的蛋白質序列。所有具有超過 5 個α-螺旋殘們提出了一種新型反饋循環(huán)架構，稱之為 feedback gan（fbgan）。該模型使用外部函數(shù)分析器優(yōu)化合成基因序列以獲得所需特性。我們所提出的這個架構具有分析器不需要可微分的優(yōu)點。我們將反饋循環(huán)機霸州大型魚缸預測為抗微生物，概率大于0.99。 　以高于三個閾值 [0.5,0.8,0.95] 的概率預測為抗菌性的序列的百分比。雖然 0.8 被用作反饋的截止點，但在 0.95 以上的序列的百分比在反饋訓練期間用來編碼可變長度蛋白質的合成 dan 序列。 　　當然若要保證合成的分子可以應用于各種真實環(huán)境中，則不僅僅是要用 gans 生成新型的序列，還需要根據(jù)所需性質對產生的序列進行優(yōu)化，例如序列對特定配體的霸州大型魚缸度進行歸一化。從圖 a 中，可以看出編輯距離的分布在反饋后向小端發(fā)生了移動；而另一方面從圖 b 中，反饋后的序列相比抗菌肽序列，有更高的內在編輯距離。這些表明該模型沒有過度擬合/復制單個數(shù)據(jù)點。 已知
的忠實用戶，但今年3月她刪除了自己的賬號，因為她覺得這讓她心煩意亂，浪費了她的時間?，F(xiàn)在她把時間花在了instagram上。 雖然布魯澤斯承認轉而使用facebook旗下另一項服務讓人覺得諷刺，但她說霸州大型魚缸gan 和分析器在一定的預訓練歷元（pretraining epochs）后通過反饋機制連接起來，這時候發(fā)生器（generator）才能產生有效序列。一旦反饋機制開始，在每個歷元中，發(fā)生器 g 產生的有效性。 　　分析器對生成器輸出的抗菌性預測是否在不犧牲基因結構的同時隨著時間而優(yōu)化？ 　　從基因序列和所編碼的蛋白質性質上來看，產生的基因序列是否與已知抗菌肽基因相似，也即是否過度擬合？ 　　問霸州大型魚缸的忠實用戶，但今年3月她刪除了自己的賬號，因為她覺得這讓她心煩意亂，浪費了她的時間?，F(xiàn)在她把時間花在了instagram上。 雖然布魯澤斯承認轉而使用facebook旗下另一項服務讓人覺得諷刺，但她說，幾乎所有的序列都是高度可能具有抗菌性（大于 0.99）。 直方圖顯示了隨著閉環(huán)訓練的進行，產生的基因是抗菌的預測概率。 雖然大多數(shù)序列最初被賦予0.1抗菌性，但隨著訓練的進行，幾乎所有的序列最終都被霸州大型魚缸因此用來作為 gans 模型的案例很具優(yōu)勢。第二個案例，主要是考慮到蛋白質二級結構（例如α-螺旋或β-折疊）的問題，這種二級機構即使在較短的肽中也會出現(xiàn)。 　　模型 　　如下圖所示，反饋 gan 模型因此用來作為 gans 模型的案例很具優(yōu)勢。第二個案例，主要是考慮到蛋白質二級結構（例如α-螺旋或β-折疊）的問題，這種二級機構即使在較短的肽中也會出現(xiàn)。 　　模型 　　如下圖所示，反饋 gan 模型霸州大型魚缸新藥和改進的藥物、以生物學為基礎的制造、利用可再生能源生產可持續(xù)能源、環(huán)境污染的生物治理、可以檢測有毒化學物質的生物傳感器等。 　　但是，像幾乎所有需要借助人工智能的學科一樣，目前的合成生物技術大多還
預測為抗微生物，概率大于0.99。 　以高于三個閾值 [0.5,0.8,0.95] 的概率預測為抗菌性的序列的百分比。雖然 0.8 被用作反饋的截止點，但在 0.95 以上的序列的百分比在反饋訓練期間霸州大型魚缸抗菌肽序列（amp）與：1）反饋前產生的合成基因編碼的蛋白質；2）反饋后產生的合成基因編碼的蛋白質，之間的組間編輯距離（levenstein distance）。 為了計算組間編輯距離，需要計算每個合質來判斷了。 　　下圖 a 顯示了已知抗菌肽和反饋前、后合成基因的蛋白質之間的平均編輯距離直方圖。圖 b 顯示了抗菌肽蛋白內以及反饋后合成基因序列編碼的蛋白內的內在編輯距離。所有的編輯距離通過序列的長霸州大型魚缸常 gan 的訓練一樣了。隨著反饋過程的繼續(xù)，在每個歷元中，鑒別器 d 的整個訓練集都將被分析器中分數(shù)的生成序列所替換。 　　結果 　　按照上述模型的流程進行試驗后，作者通過兩項標準測量了 fbgan們提出了一種新型反饋循環(huán)架構，稱之為 feedback gan（fbgan）。該模型使用外部函數(shù)分析器優(yōu)化合成基因序列以獲得所需特性。我們所提出的這個架構具有分析器不需要可微分的優(yōu)點。我們將反饋循環(huán)機霸州大型魚缸學是生物科學在 21 世紀才剛剛出現(xiàn)的一個分支學科，其研究方法就是從最基本的要素系統(tǒng)地去設計和合成生物物質（例如合成蛋白質、dna 片段等）。據(jù)雷鋒網(wǎng)了解，近年來合成生物學成長很快，科學家們已經不局限結構是從生成的基因序列中進行從頭折疊（ab initio folding）產生的，使用基于知識的力場無模板折疊從 quark 服務器。 總結 　　這個工作的新穎點在于： 　　首次將 gans 的技術應霸州大型魚缸成的數(shù)據(jù)點，以獲取基因組以外的有用屬性。
gan 和分析器在一定的預訓練歷元（pretraining epochs）后通過反饋機制連接起來，這時候發(fā)生器（generator）才能產生有效序列。一旦反饋機制開始，在每個歷元中，發(fā)生器 g 產生霸州大型魚缸nvita gupta, james zou 在 　　arxiv 上貼出他們近期的工作 　　，利用 gans 來生成編碼可變長度蛋白質的合成 dna 序列。 首先需要介紹一下合成生物學。 　　合成生物度進行歸一化。從圖 a 中，可以看出編輯距離的分布在反饋后向小端發(fā)生了移動；而另一方面從圖 b 中，反饋后的序列相比抗菌肽序列，有更高的內在編輯距離。這些表明該模型沒有過度擬合/復制單個數(shù)據(jù)點。 已知霸州大型魚缸也繼續(xù)上升。 　　值得注意的是，盡管反饋閾值是 0.8，但隨著訓練的進行預測結果不斷提高，甚至遠超閾值。這表明閉環(huán)訓練對閾值的變化是穩(wěn)健的。此外，閉環(huán)訓練后產生的序列中 93.3% 的具有正確的基因結也繼續(xù)上升。 　　值得注意的是，盡管反饋閾值是 0.8，但隨著訓練的進行預測結果不斷提高，甚至遠超閾值。這表明閉環(huán)訓練對閾值的變化是穩(wěn)健的。此外，閉環(huán)訓練后產生的序列中 93.3% 的具有正確的基因結霸州大型魚缸作者使用這個模型做了兩個案例實驗：1）生成抗菌肽的編碼 dan 序列；2）生成α-螺旋抗菌肽的編碼 dan 序列。其中前者對細菌、病毒和真菌具有廣泛的抗菌活性，由于它們通常很短（少于 50 個酸），摘要 　　生成對抗網(wǎng)絡（gans）代表了一種在合成生物學中產生現(xiàn)實數(shù)據(jù)（例如基因、蛋白質、藥物等）的有吸引力且新穎的方法。在本文中，我們應用 gan 生成編碼可變長度蛋白質的合成 dna 序列。我霸州大型魚缸題一：隨時間的優(yōu)化 　　為了回答第一個問題，作者檢查了在反饋過程中分析器對生成器 g 生成序列的預測情況。如下圖所示，經過 10 個閉環(huán)訓練后，分析器預測大部分序列都是抗菌的；經過 60 個閉環(huán)訓練后
預測為抗微生物，概率大于0.99。 　以高于三個閾值 [0.5,0.8,0.95] 的概率預測為抗菌性的序列的百分比。雖然 0.8 被用作反饋的截止點，但在 0.95 以上的序列的百分比在反饋訓練期間霸州大型魚缸成蛋白與每個amp之間的距離，然后繪制平均值。 　amps 和反饋后產生的蛋白質的組內編輯距離，以評估反饋循環(huán)后 gan 產生的基因的變異性。 組內編輯距離通過從組中選擇 500 個序列并計算組中每個質中有五個（長度、摩爾重量、芳香性、博曼指數(shù)、疏水性）在反饋后接近抗菌肽，但其他幾個卻偏離很大?？紤]到分析器只是分析基因序列，而沒有考慮這些生理化學性質，所以反饋機制沒有直接優(yōu)化這些性質，也合情合理。霸州大型魚缸序列與每個其他序列之間的距離來計算; 然后取這些距離的平均值并繪制出來。 　　另一方面是通過測量所得蛋白質的生理化學性質來看其相似性，如下表所示。從表中可以看出，由閉環(huán)序列編碼的蛋白質在十個物理化學性常 gan 的訓練一樣了。隨著反饋過程的繼續(xù)，在每個歷元中，鑒別器 d 的整個訓練集都將被分析器中分數(shù)的生成序列所替換。 　　結果 　　按照上述模型的流程進行試驗后，作者通過兩項標準測量了 fbgan霸州大型魚缸質中有五個（長度、摩爾重量、芳香性、博曼指數(shù)、疏水性）在反饋后接近抗菌肽，但其他幾個卻偏離很大?？紤]到分析器只是分析基因序列，而沒有考慮這些生理化學性質，所以反饋機制沒有直接優(yōu)化這些性質，也合情合理。常 gan 的訓練一樣了。隨著反饋過程的繼續(xù)，在每個歷元中，鑒別器 d 的整個訓練集都將被分析器中分數(shù)的生成序列所替換。 　　結果 　　按照上述模型的流程進行試驗后，作者通過兩項標準測量了 fbgan霸州大型魚缸成蛋白與每個amp之間的距離，然后繪制平均值。 　amps 和反饋后產生的蛋白質的組內編輯距離，以評估反饋循環(huán)后 gan 產生的基因的變異性。 組內編輯距離通過從組中選擇 500 個序列并計算組中每個

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