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@@ -90,28 +90,6 @@ Alphafold的数据预处理需要花费大量时间，因此我们通过[ray](ht
 ##### 多体推理参数说明
 SUGP1.fasta为推理的多体序列；--param_path为加载多体模型路径，需要和--model_name保持一致，其他参数同单体推理参数说明一致。
 
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-## 性能和准确率数据
-测试数据：[casp14](https://www.predictioncenter.org/casp14/targetlist.cgi)、[uniprot](https://www.uniprot.org/)，使用的加速卡:4张 DCU 1代-16G
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-性能数据：
-| 数据类型 | 序列类型 | 序列标签 | 序列长度 | Speed(s) |
-| :------: | :------: | :------: | :------: |:------: |
-| fp32 | 单体 | T1024  | 408  | 80   |
-| fp32 | 单体 | Q9NYK1 | 1046 | 488  |
-| fp32 | 单体 | Q8CHI8 | 3072 | 8718 |
-| fp32 | 多体 | H1036  | 856  | 324  |
-| fp32 | 多体 | H1060  | 1106 | 449  |
-| fp32 | 多体 | 6h3c   | 2030 | 2142 |
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-准确性数据：
-| 数据类型 | 序列类型 | 序列标签 | 序列长度 | GDT-TS | GDT-HA | LDDT | TM score | MaxSub | RMSD |
-| :------: | :------: | :------: | :------: |:------: |:------: | :------: | :------: | :------: |:------: |
-| fp32 | 单体 | T1026  | 172  | 0.914 | 0.765 | 79.634 | 0.941 | 0.907 | 1.289 |
-| fp32 | 单体 | T1053  | 580  | 0.937 | 0.782 | 92.284 | 0.984 | 0.929 | 1.105 |
-| fp32 | 单体 | Q9NYK1 | 1046 | 0.907 | 0.744 | 86.642 | 0.962 | 0.905 | 5.757 |
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 ## 历史版本
 * https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/FastFold
 ## 参考