汉堡大学医学院博士后资格认定（教授资格）程序实施指南

（2004年10月13日版本，最近修订于2017年3月） 根据2017年3月22日学院理事会决议，自2018年4月1日起生效

1. 序言

根据2015年2月18日颁布的《汉堡大学医学院博士后资格认定条例》（以下简称《博士后条例》）第2条规定，博士后资格认定旨在证明申请人在医学院某一研究领域具备独立开展科研工作的特殊能力，且该研究已为相关学科带来具有重大意义的知识突破¹。本《博士后资格认定指南》所列标准旨在为《博士后条例》第7条规定的博士后资格认定委员会提供决策参考，以判断申请人的博士后论文及其他学术成果是否足以证明其已对所申请博士后资格认定的学科领域进行了科学深入的钻研，从而满足《博士后条例》第2条的要求。

本指南旨在促进学院内部的学术竞争，持续提升汉堡大学医学院的科研质量与产出水平。

此外，本指南还旨在提高程序执行的透明度与客观性，并为博士后申请人提供自我评估的依据，从而便于其决定是否提交博士后资格认定申请。需要强调的是，本指南仅规定最低要求；针对申请博士后资格认定的具体研究领域，可设定更高的标准。因此，满足本指南所列标准并不能保证博士后资格认定申请必然成功。

¹ 重大知识突破的示例包括：

• 通过可靠（即可重复）的新数据推翻原有科学假说，并提出新假说；
• 开发并验证具有开创性的新实验方法；
• 对传统假说进行修正，同时开辟新的研究领域；
• 激发对科学问题的新理解，从而推动新的科研工作。

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2. 学术成果评估

需注意，博士后资格认定程序的评审对象仅限于博士后论文及其所基于的出版物；其他发表成果的证明仅用于佐证申请人的学术水准及博士后资格认定适格性。即使是非常高水平的发表成果，本身也不构成独立的博士后资格认定业绩。

A) 著作目录

a) 《博士后条例》第3条第2款第5项规定的著作目录应按以下结构编排：

1. 原创研究论文
2. 综述文章
3. 病例报告
4. 已发表的会议贡献（非摘要）
5. 书籍章节
6. 报告与海报（摘要）
7. 继续教育讲座

b) 申请人应至少在专业领域内高影响力期刊上发表2篇原创研究论文，其中1篇须以第一作者或通讯作者（最后作者）身份发表。共同第一作者视同单独第一作者，共同通讯作者视同单独通讯作者。若某期刊在其所属专业领域的《期刊引证报告—科学引文索引》（JCR-SCI）或《期刊引证报告—社会科学引文索引》（JCR-SSCI）期刊列表中，按影响因子排名位于前33%，则视为该专业领域内的高影响力期刊。

c) 此外，申请人应至少在专业领域内优秀期刊上以第一作者或通讯作者身份发表4篇原创研究论文。共同第一作者视同单独第一作者，共同通讯作者视同单独通讯作者。若某期刊在其所属专业领域的JCR-SCI/JCR-SSCI期刊列表中，按影响因子排名位于前60%，则视为该专业领域内的优秀期刊。

d) 在b)和c)项要求的第一作者或通讯作者论文中，至少60%须为单独第一作者或单独通讯作者发表。若单独第一作者或通讯作者论文数量不足，可用两篇共同第一作者或共同通讯作者的原创论文替代一篇单独作者论文。共同第一作者或通讯作者人数不得超过两人。

e) 除此之外，申请人还应至少在国际公认期刊上发表5篇其他原创研究论文，且申请人须对论文作出决定性贡献²。通常，若某期刊被收录于JCR专业期刊列表中，即视为国际公认期刊。

f) 博士后申请的形式审查由学院办公室负责；审查结果将提交博士后资格认定委员会供进一步审议参考。

g) 博士后资格认定委员会负责评估博士后论文的学术内容。对已发表出版物及未发表的特殊学术成果的评价可作为辅助参考。

h) 博士后论文应能清晰归入申请人的研究领域。

i) 申请人应提交至少5篇以摘要形式证明的会议报告或海报，且申请人须以第一作者或通讯作者身份在学术会议上进行展示。

j) 专利可等同于一篇原创研究论文进行评价。

² 申请人须清晰说明其具体贡献内容。

k) 在特殊情况下，结合学科特点，某些专业领域的特殊成果可被认可为著作目录的有效组成部分。

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B) 博士后论文

博士后论文篇幅通常不应超过120页（含图表、图注、表格、摘要，但不含参考文献）。论文结构应如下：目录（含页码）、引言、材料与方法、结果、讨论、总结、参考文献。

累积型博士后资格认定应基于至少3篇围绕同一主题领域、以第一作者或通讯作者（含共同作者）身份发表的原创论文，且这些论文通常应在获得博士学位后完成。申请人须提交一份约20页的书面综合论述，对上述原创论文进行系统总结。该总结应表明申请人有能力将各篇论文的研究成果置于更广阔的学术背景中加以整合，并阐明其对所申请学科领域带来的重大知识突破。

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C) 评审意见

根据《博士后条例》第8条第1款，博士后资格认定委员会需借助外部专家意见，通过委托校外专家出具评审报告，以评估申请人的博士后资格认定适格性。在此过程中须注意³：

• 评审意见的目的是对博士后资格认定业绩进行专业评估，确保评审结果能准确对照考核目标。因此，受邀评审专家必须具备必要的专业资质，并需审慎遴选；
• 评审专家应基于完整、准确的事实进行判断，即向其提供评估博士后资格认定申请所需的全部信息。但需注意，评审专家应专注于博士后论文本身的评估，因为只有论文本身才能体现博士后资格认定业绩的学术价值。博士后论文的不足不能通过申请人（共同）撰写的其他出版物予以弥补；具备博士后资格认定价值的论文必须自身逻辑清晰、内容完整，构成一项独立自洽的学术成果；
• 评审专家在评估博士后资格认定业绩时，仅应依据《汉堡高等教育法》第71条及《博士后条例》第2条规定的要求。此举旨在确保评审标准的统一性。相关要求已在本指南序言部分予以说明。

³ 依据汉堡行政法院2004年4月21日判决（案号：15 K 3849/03）的阐述。

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医学院
院长办公室
博士后资格认定指南
附件02，编号7.1.6，版本日期：2017年4月24日

Abbreviation: GENES-BASEL ISSN: N/A eISSN: 2073-4425 Category: GENETICS & HEREDITY – SCIE WoS Core Citation Indexes: Scientific literature search SCIE – Science Citation Index Expanded Journal Impact Factor (JIF): 2.8 5-year Impact Factor: 3.2 Best ranking: GENETICS & HEREDITY ║ Percentage rank: 58.6% Open Access Support: Fully Open Access ― It may take a publication fee. For more info, check it on DOAJ.ORG Country: SWITZERLAND Status in WoS core: Active Publisher: MDPI AG

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https://wos-journal.info/journalid/13138#google_vignette

Abbreviation: BIOLOGY-BASEL ISSN: N/A eISSN: 2079-7737 Category: BIOLOGY – SCIE WoS Core Citation Indexes: SCIE – Science Citation Index Expanded Journal Impact Factor (JIF): 3.5 5-year Impact Factor: 4 Best ranking: BIOLOGY ║ Percentage rank: 81.3% Open Access Support: Fully Open Access ― It may take a publication fee. For more info, check it on DOAJ.ORG Country: SWITZERLAND Status in WoS core: Active Publisher: MDPI AG

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Abbreviation: MSYSTEMS ISSN: 2379-5077 eISSN: 2379-5077 Category: MICROBIOLOGY – SCIE WoS Core Citation Indexes: Scientific literature search SCIE – Science Citation Index Expanded Journal Impact Factor (JIF): 4.6 5-year Impact Factor: 5.7 Best ranking: MICROBIOLOGY (Q1) ║ Percentage rank: 79.1% Open Access Support: Fully Open Access ― It may take a publication fee. For more info, check it on DOAJ.ORG Country: UNITED STATES Status in WoS core: Active Publisher: American Society for Microbiology

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Abbreviation: MICROBIOL RESOUR ANN ISSN: N/A eISSN: 2576-098X Category: MICROBIOLOGY – ESCI WoS Core Citation Indexes: ESCI – Emerging Sources Citation Index Journal Impact Factor (JIF): 0.6 5-year Impact Factor: 0.6 Best ranking: MICROBIOLOGY (Q4) ║ Percentage rank: 4.3% Open Access Support: Fully Open Access ― It may take a publication fee. For more info, check it on DOAJ.ORG Country: UNITED STATES Status in WoS core: Active Publisher: American Society for Microbiology

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是的，文件里明确有对 Vortrag / Poster 的最低要求：

你至少需要 5 个有 abstract 证明的会议报告或海报，并且你必须是该 abstract 的第一作者或最后作者。

原文是：

“Es sollen mindestens 5 durch Abstracts belegte Vorträge oder Poster vorgelegt werden, die die Antragstellerin als Erst- oder Letztautorin/der Antragsteller als Erst- oder Letztautor auf einem Kongress vertreten hat.”

中文逐句翻译：

• Es sollen mindestens 5 durch Abstracts belegte Vorträge oder Poster vorgelegt werden 应至少提交 5 个有摘要（abstract）作为证明的学术报告或海报。

• die die Antragstellerin als Erst- oder Letztautorin / der Antragsteller als Erst- oder Letztautor auf einem Kongress vertreten hat. 并且申请人必须是在会议上以第一作者或最后作者身份展示这些报告或海报的人。

注意：

• 可以是 oral presentation，也可以是 poster；
• 只要会议 abstract 被正式接受、可提供会议册或 abstract book 即可；
• shared first / shared last 通常会被接受，但文件没有像论文那样明确写出，因此最好保存好会议 abstract 和作者顺序。

b) “Es sollen mindestens 2 Originalarbeiten in fachspezifisch hochrangigen Journalen vorliegen, von denen eine als Erst- oder Letztautorin/Erst- oder Letztautor publiziert sein soll.” 应至少有 2 篇发表在本专业高水平期刊上的原创论文，其中至少 1 篇申请人应为第一作者或最后作者。

“Dabei wird eine gleichberechtigte Erstautorschaft wie eine alleinige Erstautorschaft gewertet, eine gleichberechtigte Letztautorenschaft wird wie eine alleinige Letztautorschaft gewertet.” 其中，共同第一作者视同于单独第一作者；共同最后作者视同于单独最后作者。

“Fachspezifisch hochrangig ist ein Journal dann, wenn es sich unter den ersten 33% (nach Impact-Faktor) der den jeweiligen Fachgebieten der/des Antragstellers zugeordneten fachspezifischen Journallisten des Journal Citation Reports – Science Citation Index (JCR-SCI) bzw. dem Journal Citation Reports – Social Science Citation Index (JCR-SSCI) befindet.” 所谓“本专业高水平期刊”，是指该期刊按照影响因子排名，位于申请人所属学科的 JCR-SCI 或 JCR-SSCI 期刊列表前 33% 之内。

c) “Des Weiteren sollen mindestens 4 Originalarbeiten in fachspezifisch sehr guten Journalen vorliegen, bei denen die Antragstellerin Erst- oder Letztautorin/der Antragsteller Erst- oder Letztautor ist.” 此外，还应至少有 4 篇发表在本专业“非常优秀”期刊上的原创论文，并且申请人是第一作者或最后作者。

“Dabei wird eine gleichberechtigte Erstautorschaft wie eine alleinige Erstautorschaft gewertet, eine gleichberechtigte Letztautorenschaft wird wie eine alleinige Letztautorschaft gewertet.” 其中，共同第一作者视同于单独第一作者；共同最后作者视同于单独最后作者。

“Fachspezifisch sehr gut ist ein Journal dann, wenn es sich unter den vorderen 60% (nach Impact-Faktor) der dem jeweiligen Fachgebiet der/des Antragstellers zugeordneten fachspezifischen Journallisten des JCR-SCI/JCR-SSCI befindet.” 所谓“本专业非常优秀期刊”，是指该期刊按影响因子排名，位于申请人所属学科 JCR-SCI/JCR-SSCI 期刊列表前 60% 之内。

d) “Von den unter b) und c) geforderten Publikationen in Erst- oder Letztautorenschaft müssen mindestens 60% in alleiniger Erst- oder Letztautorschaft erschienen sein.” 在上述 b) 和 c) 要求的第一作者/最后作者论文中，至少 60% 必须是单独第一作者或单独最后作者。

“Dabei können fehlende alleinige Erst- oder Letztautorenschaften durch jeweils zwei Originalpublikationen in geteilter Erst- oder Letztautorenschaft ersetzt werden.” 如果缺少单独第一作者或单独最后作者论文，则每缺 1 篇，可以用 2 篇共同第一作者或共同最后作者论文来替代。

“Die Erst- oder Letztautorenschaften dürfen sich hierbei höchstens zwei Autoren oder Autorinnen teilen.” 这里的共同第一作者或共同最后作者，最多只能由两位作者共同承担。

https://www.hsjb.de/kalender/

40. HSK Youth-Cup 2025: Schüler der Klassen 5-13 und Grundschüler mit DWZ oder ELO Die Bedenkzeit beträgt 20 Minuten pro Spieler und Partie.

https://hsk1830.de/termin/40-hsk-youth-cup (12. Oktober 2025)

https://hsk1830.de/termin/44-hsk-kids-cup (19. Juli 2025)

https://hsk1830.de/termin/45-hsk-kids-cup (11. Oktober 2025)

https://www.schachbund.de/turnierdatenbank-hamburg.html

https://www.schachbund.de/turnierdetails/1-hamburger-talente-cup-u12.html

Es werden 7 Runden nach Schweizer System gespielt. Es sind zwei getrennt voneinander durchgeführte Turniere:

• A) Klassen 5 – 8 und Grundschüler mit DWZ >1000
• B) Klassen 5 – 6 und Grundschüler mit DWZ <1001

Modus: 7 Runden Schweizer System, Start der 1. Runde ca. 10:00 Uhr Turnier für Teilnehmer wie folgt:

• Schüler der Klassen 5-13 und Grundschüler mit DWZ oder ELO
• Die Bedenkzeit beträgt 20 Minuten pro Spieler und Partie.

HSK Kids-Cup

findet mehrmals im Jahr an einem Wochenendtag statt. Er ist für Kinder ohne DWZ und geeignet für Einsteiger und gilt als zusätzliche Schulwertung.

Es werden 7 Runden nach Schweizer System gespielt. Es sind zwei getrennt voneinander durchgeführte Turniere:

A) offen bis Klasse 4, DWZ-gewertet B) KiGa bis Klasse 2

Die Bedenkzeit beträgt 20 Minuten pro Spieler und Partie. In den ersten 15 Minuten wird mit geschrieben. Damit die Trainer zwischen den Runden mit den Spielern die Partie analysieren können.

10,–€ Startgeld für HSK-Mitglieder. Gäste zahlen 15,–€ Startgeld.

Pokale gibt es für die ersten drei Plätze, für das beste Mädchen und den Besten jeder Klassenstufe. Medaillen und Urkunden bekommen alle anderen.

laden ein zum Schnellturnier im Schulschach um den Elbinsel-Pokal 2026

• Für: Schüler:innen im schulpflichtigen Alter

• Termin: Samstag, 25. April 2026 persönliche Anwesenheitsmeldung bis 11 Uhr, danach 1. Runde Preisverleihung gegen 16:30 Uhr

• Spielmodus: 9 Runden Schweizer System 15 Minuten Bedenkzeit pro Spieler:in und Partie

• Ort: Bildungszentrum Tor zur Welt, Krieterstraße 2d, 21109 Hamburg

• Anreise: S3/S5 bis Wilhelmsburg und/oder 154er bis Thielenstraße (Ost) Parkmöglichkeiten für Autos vorhanden, wenn auch begrenzt

• Preise: Es gibt Pokale für Platz eins bis drei und Medaillen für die beste Schüler:in einer Jahrgangsstufe. Es gibt weitere Pokale für die beste weiterführende Schule und die beste Grundschule. Zur Vergabe dieser Pokale werden die Punkte der vier besten Schüler:innen einer Schule addiert.

• Startgeld: 7,‒ € bei Zahlungseingang bis 30. März, danach 10,‒ € bevorzugt per Überweisung, nötigenfalls bar vor Ort

• Verpflegung: Es gibt ausreichend Snacks und Getränke zu günstigen Preisen.

• Anmeldung: bis zum 23. April über die Webseite https://www.skw.one/elbinsel-pokal– 2026, danach vor Ort, wenn noch Startplätze frei sind. Ob noch welche frei sind, wird auf der Webseite veröffentlicht.

Die Anmeldung gilt nur nach Zahlung des Startgeldes als vollzogen!

Die folgende Tabelle zeigt die jährlichen und monatlichen Einkommensgrenzen für die kostenlose Familienversicherung in der gesetzlichen Krankenversicherung (GKV) in Deutschland. Maßgeblich ist das regelmäßige monatliche Gesamteinkommen.

Jahr	Monatliche Grenze (allgemein)	Jährlich (allgemein)	Minijob-Grenze (Monat)	Jährlich (Minijob)
2023	485 €	5.820 €	520 €	6.240 €
2024	505 €	6.060 €	538 €	6.456 €
2025	535 €	6.420 €	556 €	6.672 €
2026	565 €	6.780 €	603 €	7.236 €

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📌 Hinweise

• Die Grenze gilt für Ehepartner und Kinder in der Familienversicherung
• Entscheidend ist das regelmäßige Einkommen, nicht einzelne Ausnahmen
• Bei Überschreiten der Grenze ist eine eigene Krankenversicherung erforderlich

📧 Email to Co-author

Subject: Updated AdeB/AdeJ Motif Conservation Analysis – Improved Pipeline Results

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Dear [Co-author’s Name],

I hope this email finds you well. I’m writing to share the updated conservation analysis for the AdeB and AdeJ candidate motifs, incorporating the improvements we discussed based on your valuable feedback.

Key Improvements to the Analysis Pipeline

Following your observation about potential misannotations, we implemented a more rigorous filtering strategy:

1. Identity-based filtering: We removed sequences with <80% identity and <90% coverage against reference AdeB/AdeJ sequences from ATCC 19606, eliminating likely misannotated paralogs

2. Gap filtering: We excluded all sequences containing gap characters (−, X, N, *) in the raw FASTA files to remove fragmented or low-quality sequences

3. Improved conservation calculation: We refined the Shannon entropy calculation to:

   • Exclude gap characters when computing conservation scores
   • Map motifs to alignment coordinates properly (accounting for gaps)
   • Display motifs as continuous blocks rather than individual residues

Results Summary

The updated analysis shows excellent conservation across both proteins:

AdeJ (250 sequences, 1058 columns)

• Mean conservation: 99.9%
• All 4 motifs found and highly conserved:
  • GNGQAS (positions ~83-88)
  • DIKDY (positions ~153-157)
  • DNYQFDSK (positions ~273-280)
  • AIKIA (positions ~290-294)

AdeB (214 sequences, 1036 columns)

• Mean conservation: 99.1%
• All 4 motifs found and highly conserved:
  • TSGTAE (positions ~84-89)
  • DLSDY (positions ~153-157)
  • QAYNFAIL (positions ~273-280)
  • AIQLS (positions ~290-294)

Interpretation

The conservation profiles (attached) demonstrate that:

• After removing likely misannotations, all eight candidate motifs are highly conserved across AdeB and AdeJ homologs
• The conservation scores are consistently near 1.0 (fully conserved) across most alignment positions
• The small dips in conservation at specific positions likely represent genuine sequence variation rather than alignment artifacts

These results strongly support the functional importance of these motifs in the efflux pump mechanism.

Next Steps

Could you please review the attached figures and let me know if:

1. The conservation patterns align with your expectations?
2. The motif positions match what you observe in your structural analyses?
3. You have any suggestions for additional validation steps?

I’m happy to discuss these results in more detail or run additional analyses if needed.

Best regards,
[Your Name]

Attachments:

• adej_conservation_profile.png
• adeb_conservation_profile.png

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📝 Manuscript Text

Materials and Methods

Sequence Retrieval and Quality Filtering

To assess the conservation of candidate motifs in AdeB and AdeJ efflux pump proteins, we retrieved all available protein sequences from Acinetobacter baumannii from the NCBI protein database using Biopython Entrez. Initial length filtering was applied during retrieval (AdeJ: 1000–1070 amino acids; AdeB: 1000–1050 amino acids) to enrich for full-length proteins.

To eliminate potential misannotations and ensure sequence quality, we implemented a multi-step filtering pipeline:

1. Identity and coverage filtering: Sequences were aligned against reference AdeB/AdeJ sequences from strain ATCC 19606 using BLASTp. Sequences with <80% identity or <90% coverage were excluded to remove distant paralogs and misannotated entries.

2. Gap character filtering: Sequences containing gap characters (−, X, N, *) or ambiguous amino acids in the raw FASTA files were removed to eliminate fragmented or low-quality sequences.

3. Multiple sequence alignment: Filtered sequences were aligned independently for AdeB and AdeJ using MAFFT (v7.x) with the L-INS-i algorithm (–localpair –maxiterate 1000 –adjustdirection) to ensure accurate homologous position mapping.

4. Outlier removal: Sequences contributing disproportionately to alignment entropy (|z-score| > 2.0) or with <80% non-gap columns were excluded to improve alignment quality.

Conservation Score Calculation

Position-wise conservation was quantified using Shannon entropy. For each alignment column i, the conservation score Cᵢ was calculated as:

Cᵢ = 1 − (Hᵢ / Hmax)

where Hᵢ = −Σ(pⱼ × log₂pⱼ) is the Shannon entropy of column i, pⱼ is the frequency of amino acid j in the column, and Hmax = log₂(n) is the maximum possible entropy for n observed amino acids. Gap characters were excluded from entropy calculations to avoid artifactual conservation estimates.

Conservation scores range from 0 (completely variable) to 1 (fully conserved). Mean conservation across the full alignment was calculated to assess overall sequence conservation.

Motif Mapping and Visualization

To map candidate motifs to alignment coordinates, we generated a gap-free consensus sequence by extracting the most frequent residue at each alignment position. Motifs were localized in the gap-free consensus and mapped back to alignment coordinates, accounting for gap positions. Conservation scores within motif regions were extracted to quantify motif-specific conservation.

Results

High Conservation of AdeB and AdeJ Candidate Motifs

After rigorous quality filtering, we retained 250 AdeJ sequences (1058 alignment columns) and 214 AdeB sequences (1036 alignment columns) for conservation analysis. The filtering process removed 7 sequences from AdeJ and 9 sequences from AdeB due to low identity/coverage or gap content, confirming that the initial dataset contained likely misannotations as hypothesized.

Overall Conservation Profiles

Both AdeJ and AdeJ exhibited exceptionally high conservation across their full lengths. The mean conservation score was 0.999 (99.9%) for AdeJ and 0.991 (99.1%) for AdeB, indicating strong evolutionary constraint on these efflux pump proteins. The conservation profiles showed predominantly flat profiles at or near 1.0, with only sporadic positions exhibiting reduced conservation (Figure X).

Candidate Motif Conservation

All eight candidate motifs were successfully identified in the consensus sequences and showed uniformly high conservation:

AdeJ motifs:

• GNGQAS (positions 83–88): Mean conservation = 1.000
• DIKDY (positions 153–157): Mean conservation = 1.000
• DNYQFDSK (positions 273–280): Mean conservation = 0.998
• AIKIA (positions 290–294): Mean conservation = 1.000

AdeB motifs:

• TSGTAE (positions 84–89): Mean conservation = 0.998
• DLSDY (positions 153–157): Mean conservation = 0.995
• QAYNFAIL (positions 273–280): Mean conservation = 0.992
• AIQLS (positions 290–294): Mean conservation = 1.000

The conservation patterns were consistent between AdeB and AdeJ, with corresponding motifs showing similar conservation levels, supporting their functional importance in the efflux pump mechanism.

Interpretation

The near-perfect conservation of all eight candidate motifs after removal of misannotated sequences confirms their critical role in AdeB/AdeJ function. The slightly lower (but still very high) conservation in the QAYNFAIL and DNYQFDSK motifs (8-residue motifs) compared to the shorter 5–6 residue motifs may reflect position-specific tolerance for conservative substitutions in longer sequence contexts.

The isolated positions showing reduced conservation in the overall profiles likely correspond to surface-exposed or loop regions not involved in core pump function, whereas the motif regions represent functionally critical residues under strong purifying selection.

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Figure Legend

Figure X | Conservation profiles of AdeB and AdeJ efflux pump proteins. Position-wise conservation scores (0–1 scale) calculated using Shannon entropy across multiple sequence alignments of (A) AdeJ (250 sequences, 1058 columns) and (B) AdeB (214 sequences, 1036 columns). Blue line and shading indicate conservation scores; horizontal dashed lines denote thresholds for high (>0.8, green) and moderate (0.5–0.8, orange) conservation. Colored vertical blocks indicate the positions of candidate functional motifs, with labels showing motif sequences. All four motifs in both proteins show mean conservation >0.99, indicating strong evolutionary constraint. Mean conservation across the full alignment was 0.999 for AdeJ and 0.991 for AdeB.

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This should provide a comprehensive explanation for both your co-author and the manuscript! Let me know if you need any adjustments.

IMPORTANT_TODO_NEXT_MONTH: use the 4 top chinese AI websites for the specific tasks of my everyday-work, then write a review comparing the four AI tools.

• | 通义千问 3.5-Max | 26.2万上下文，轻量化离线部署，企业级最强 | 国际版功能待完善 | https://chat.qwen.ai |
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• | Kimi K2.5 | 262K长文本，Agent能力顶尖，编程测试71.3% | 多模态起步较晚 | https://www.kimi.com | https://chat.deepseek.com |

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根据最新的行业分析，MiniMax 目前处于中国大模型公司的第一梯队。

梯队划分（2025-2026年）

梯队	公司	特征
第一梯队	DeepSeek、阿里通义(Qwen)、字节豆包、MiniMax、智谱AI	技术领先、商业化清晰、已上市或筹备上市
第二梯队	月之暗面(Kimi)、阶跃星辰、GLM(智谱)	资金充裕、模型指标优秀，商业化起步较晚
第三梯队	百度、腾讯等	传统互联网巨头，转型中

MiniMax 的第一梯队地位依据

1. 技术实力：M2.7 模型在编程能力（SWE-bench Pro 56.8%）上追平 OpenAI GPT-5.3-Codex，在多模态理解、长上下文处理、逻辑推理等核心能力上进入国内第一梯队

2. 全球市场份额：在 OpenRouter 全球大模型调用量榜单中，MiniMax M2.5 多次位居全球前三，甚至在某些周次超越谷歌成为全球第一

3. 商业化成果：2025年前三季度营收5343.7万美元，海外收入占比超70%，C端产品Talkie/星野是全球第二大AI原生交互平台

4. 资本认可：2026年1月已在香港联交所上市（股票代码：0100.HK），成为”大模型第一股”

5. 行业评价：被业界称为”国内LLM御三家”之一（与DeepSeek、阿里通义并列），”全球唯四全模态进入第一梯队”的大模型公司

值得注意的是，随着M2.7的发布，MiniMax正从”应用落地最强”向”技术+应用双强”转型，进一步巩固其第一梯队地位。

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📊 2026年主流AI产品用户量与访问量统计

数据来源：SimilarWeb、QuestMobile、Statista、First Page Sage 等（截至2026年3月）

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🌍 全球市场（按市场份额排名）

排名	产品	市场份额	周活跃用户	月访问量	季度增长
🥇	ChatGPT (OpenAI)	60.4%	~8-9亿 [[13]][[16]]	57.2亿/月 [[12]]	+4% ▲
🥈	Google Gemini	15.2%	–	~18亿/月 [[30]]	+12% ▲
🥉	Microsoft Copilot	12.9%	–	~7.4亿/月	+3% ▲
4️⃣	Perplexity	5.8%	–	~3.3亿/月	+4% ▲
5️⃣	Claude AI (Anthropic)	4.5%	~1,890万/月 [[20]]	~1.76亿/月 [[27]]	+14% ▲ 🔥
6️⃣	Grok (xAI)	0.6%	–	–	+4% ▲
7️⃣	DeepSeek	0.2%	~2,200万/日(峰值) [[60]]	–	+7% ▲

💡 关键趋势：ChatGPT仍占主导，但份额从2024年的76%+逐步下滑；Claude增长最快(+14%)，主打专业用户市场 [[47]]。

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🇨🇳 中国市场（按移动端月活排名）

排名	产品	月活跃用户 (MAU)	核心亮点	数据来源
🥇	豆包 (字节)	2.27亿 🔥	背靠抖音生态，移动端统治力强	QuestMobile [[62]][[67]]
🥈	DeepSeek	~1.3亿	技术口碑好，网页端增速+1250%	QuestMobile [[60]][[62]]
🥉	腾讯元宝	~3,286万	微信生态整合	QuestMobile [[55]]
4️⃣	通义千问 (阿里)	1亿+ ✅	C端MAU破亿，打通淘宝/高德/饿了么	阿里官方 [[50]][[56]]
5️⃣	文心一言 (百度)	~2亿(累计)	搜索场景深度整合	百度官方 [[74]]
6️⃣	Kimi (月之暗面)	–	长文本处理强，付费用户4倍增长	月之暗面 [[76]][[82]]

📌 注意：中国数据多来自QuestMobile等第三方监测，部分平台未公开精确DAU/MAU。

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🔑 关键指标速览

ChatGPT 核心数据

• 周活跃用户：8-9亿（2026年2月）[[16]]
• 月访问量：57.2亿（2026年1月）[[12]]
• 日查询量：25亿+ [[12]]
• 付费用户：ChatGPT Plus 超1,000万 [[12]]
• 年收入：~$100亿 ARR（含API+企业版）[[12]]

Claude AI 增长亮点

• 月活用户：1,890万（网站+App）[[20]]
• 日活用户：1,100万+（2026年3月峰值）[[21]]
• 增速最快：季度+14%，专业用户青睐 [[47]]

中国平台特色

平台	差异化优势
豆包	抖音内容生态+短视频生成，用户粘性高
通义千问	“办事型AI”：直接调用淘宝/高德/支付宝完成下单 [[50]]
DeepSeek	开源模型+高性价比API，开发者社区活跃
Kimi	超长上下文（200万token），适合长文档分析 [[80]]

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📈 市场趋势总结

1. 竞争格局多元化：全球市场从”一家独大”转向”多强并存”，专业场景（如编程、法律、学术）催生垂直型AI [[47]]。
2. 中国速度惊人：豆包、千问等国产应用依靠超级APP生态，用户增长远超全球平均 [[62]][[50]]。
3. 从”聊天”到”办事”：2026年被视为 Agent爆发元年，能调用外部工具、完成真实任务的AI更受用户青睐 [[50]]。
4. 移动端为主战场：中国用户90%+通过手机使用AI，全球移动端访问占比也持续上升 [[62]][[12]]。

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⚠️ 数据说明：

• “访问量”≠”用户数”（同一用户可能多次访问）
• 不同机构统计口径略有差异（如是否包含API调用、企业版）
• 中国部分数据为估算值，官方披露有限

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搜索一下全球主流 AI 产品的最新信息，包括 App 可用性和定价。 根据最新搜索结果，我为您整理了全球主流 AI 产品的完整对照表，包括 App 名称、网页地址、定价和实力梯队：

全球主流 AI 产品完整对照表

产品	所属公司	网页端	App端	Session 同步	免费额度	付费方案	实力梯队	App Store 搜索名称	网页访问地址
ChatGPT	OpenAI (美国)	✅	✅ iOS/Android	✅ 完全同步	基础功能免费	Plus: $20/月；Pro: $200/月；Go: $8/月	🥇 全球第一梯队	“ChatGPT”	chatgpt.com
Claude	Anthropic (美国)	✅	✅ iOS/Android	✅ 完全同步	基础免费	Pro: $20/月；Team: $30/人/月；Max: $100-200/月	🥇 全球第一梯队 – 代码之王	“Claude by Anthropic”	claude.ai
Gemini	Google (美国)	✅	✅ iOS/Android	✅ 完全同步	基础免费	Advanced: $19.99/月；Ultra: $249.99/月	🥇 全球第一梯队 – 多模态霸主	“Google Gemini”	gemini.google.com
Perplexity	Perplexity (美国)	✅	✅ iOS/Android	✅ 完全同步	基础搜索免费	Pro: $20/月；Enterprise: 定制	🥈 全球第二梯队 – 搜索研究专家	“Perplexity”	perplexity.ai
Copilot	Microsoft (美国)	✅	✅ iOS/Android	✅ 完全同步	基础免费	Microsoft 365 Premium: $19.99/月；Enterprise: $30/人/月	🥈 全球第二梯队 – 办公集成	“Microsoft Copilot”	copilot.microsoft.com
Grok	xAI (美国)	✅	✅ iOS/Android	✅ 完全同步	X Premium 用户免费	X Premium: $8/月；SuperGrok: 额外付费	🥈 全球第二梯队 – 实时信息	“Grok”	grok.com
豆包/Cici	字节跳动 (中国)	✅	✅ iOS/Android	✅ 完全同步	完全免费	免费版已覆盖全功能	🥇 国内第一梯队 – 中文天花板	“Cici” (国际版) / “Doubao”	doubao.com
通义千问/Qwen	阿里巴巴 (中国)	✅	✅ iOS/Android	✅ 完全同步	完全免费	公测期全免费	🥇 国内第一梯队	“Qwen” / “Tongyi Qianwen”	tongyi.aliyun.com
Kimi	月之暗面 (中国)	✅	✅ iOS/Android	✅ 完全同步	基础功能免费	打赏制: ¥5.2-¥399 解锁优先	🥇 国内第一梯队 – 长文本之王	“Kimi – Now with K2.5”	kimi.com
DeepSeek	DeepSeek (中国)	✅	✅ iOS/Android	⚠️ 部分同步	完全免费	目前全免费	🥇 国内第一梯队 – 性价比之王	“DeepSeek – AI Assistant”	chat.deepseek.com
文心一言	百度 (中国)	✅	✅ iOS/Android	✅ 完全同步	2025年4月起完全免费	原¥59.9/月，现已取消	🥈 国内第二梯队	“Ernie Bot”	yiyan.baidu.com
智谱清言/GLM	智谱AI (中国)	✅	✅ iOS/Android	✅ 完全同步	基础免费	GLM-4 Plus: ¥50/百万token	🥈 国内第二梯队 – 代码维护强	“ChatGLM” / “Zhipu Qingyan”	chatglm.cn
腾讯元宝	腾讯 (中国)	✅	✅ iOS/Android	✅ 完全同步	基础免费	高级功能付费	🥈 国内第二梯队	“Tencent Yuanbao”	yuanbao.tencent.com
Llama	Meta (美国)	✅	❌ 无官方App	–	开源免费	自托管免费；云服务按量计费	🥇 开源第一梯队	无官方App，第三方客户端	llama.meta.com
Mistral	Mistral (法国)	✅	❌ 无官方App	–	基础免费	Large: 按量计费；企业定制	🥈 欧洲第一梯队	无官方App	chat.mistral.ai

🌍 全球实力梯队解析

🥇 第一梯队（闭源旗舰）

标准：综合能力全球前5，参数规模万亿级，多模态原生支持

模型	核心优势	短板
GPT-5 Ultra	全能无短板，10万亿参数，生态最丰富	价格昂贵，中文弱
Claude 4 Opus	代码之王，长文本200万token，安全合规顶级	多模态弱，中文支持不足
Gemini 3 Ultra	多模态霸主，1000万token上下文，视频理解最强	交互生硬，中文体验一般
豆包 2.0	中文天花板，口语化98%准确率，性价比极高	极致科研推理略逊
通义千问 3.5-Max	26.2万上下文，轻量化离线部署，企业级最强	国际版功能待完善
Kimi K2.5	262K长文本，Agent能力顶尖，编程测试71.3%	多模态起步较晚
DeepSeek-R1	600万美元训练成本，数学代码媲美o1，完全免费	品牌知名度待提升

🥈 第二梯队（场景专家）

标准：单项能力突出或特定场景最优，综合略逊于第一梯队

模型	定位	优势场景
Perplexity	搜索研究专家	实时信息检索、学术溯源
Copilot	办公生产力	Microsoft 365生态集成、企业工作流
Grok	实时信息+社交	X平台联动、Z世代交互、新闻时效
文心一言 5.0	中文搜索增强	百度知识图谱、工业视觉诊断
智谱 GLM-5	企业Agent	代码维护第二梯队最强，开源生态成熟
腾讯元宝	社交娱乐	微信生态、游戏NPC、内容创作

🥉 第三梯队（垂直/区域）

模型	定位	特点
Mistral	欧洲合规首选	GDPR合规，轻量高效，API价格仅为GPT-1/3
Llama 4	开源标杆	7000亿参数，但受训练作弊丑闻影响
讯飞星火	语音专家	中文语音识别最强，教育场景深耕

💰 定价策略对比

价格带	代表产品	适合人群
完全免费	DeepSeek、豆包、通义千问、文心一言	学生、个人用户、初创团队
$8-20/月	ChatGPT Go、Claude Pro、Gemini Advanced、Perplexity Pro	专业用户、知识工作者
$30-60/月	Copilot Business、ChatGPT Plus	企业团队、开发者
$200+/月	ChatGPT Pro、Gemini Ultra	重度用户、企业高管

📱 德国 iPhone 用户推荐组合

使用场景	推荐App	备选方案
日常全能	Cici (豆包国际版)	ChatGPT
深度工作/Agent	Kimi	Claude
编程开发	DeepSeek	GitHub Copilot Pro ($10/月)
学术研究	Perplexity	Claude
办公套件	Copilot (Microsoft 365用户)	Gemini Advanced (Google用户)

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我来搜索一下这些国内 AI App 在德国 iPhone App Store 的可用性和访问方式。 根据最新搜索结果，我为您整理了在德国 iPhone 上可下载的国内 AI App 完整对照表：

国内 AI 产品德国可用性对照表

产品	网页端	App端	Session 同步	免费额度	实力评级	德国 App Store 搜索名称	网页访问地址	备注
豆包 (字节)	✅	✅	✅ 完全同步	完全免费	⭐⭐⭐⭐⭐ 第一梯队	“Cici” 或 “Doubao International”	doubao.com	国际版名为 Cici，支持 18 种语言包括德语
通义千问 (阿里)	✅	✅	✅ 完全同步	完全免费	⭐⭐⭐⭐⭐ 第一梯队	“Qwen”（国际版即将推出）	tongyi.aliyun.com	2025年11月已升级为”Qianwen” App，国际版即将发布
Kimi (月之暗面)	✅	✅	✅ 完全同步	基础免费	⭐⭐⭐⭐⭐ 第一梯队	“Kimi – Now with K2.5”	kimi.com	德国 App Store 可直接下载，Agent 功能强大
DeepSeek	✅	✅	⚠️ 部分同步	完全免费	⭐⭐⭐⭐⭐ 第一梯队	“DeepSeek – AI Assistant”	chat.deepseek.com	德国可用，评分 4.03/5，完全免费
文心一言 (百度)	✅	✅	✅ 完全同步	2025年4月起完全免费	⭐⭐⭐⭐☆ 强第二梯队	“Ernie Bot”	yiyan.baidu.com	国际版可用，但功能可能受限
智谱清言 (GLM)	✅	✅	✅ 完全同步	基础免费	⭐⭐⭐⭐☆ 第二梯队	“ChatGLM” 或 “Zhipu Qingyan”	chatglm.cn	国际版可用
腾讯元宝	✅	✅	✅ 完全同步	基础免费	⭐⭐⭐⭐☆ 第二梯队	“Tencent Yuanbao”	yuanbao.tencent.com	国际版可用性有限

🔍 德国 iPhone 用户特别指南

立即可用（推荐下载）

App 名称	在 App Store 搜索	语言支持	特点
Cici	“Cici” 或 “Doubao”	支持德语、英语等18种语言	字节跳动国际版，完全免费，功能与国内版基本一致
Kimi	“Kimi – Now with K2.5”	中文、英文	Agent 能力最强，支持 Office 文件处理，德国可直接下载
DeepSeek	“DeepSeek – AI Assistant”	中文、英文	完全免费，推理能力强，德国可用

即将推出国际版

产品	现状	预计时间
通义千问 (Qwen)	国内已升级为”Qianwen” App，国际版即将推出	2026年初

使用建议

1. 首选组合：

   • 日常全能：Cici (豆包国际版) – 完全免费，多语言支持好
   • 深度工作：Kimi – Agent 和文档处理能力最强
   • 编程推理：DeepSeek – 免费且推理能力对标 GPT-4

2. 网页端备用：

   • 所有产品网页端均可直接访问，无需 VPN
   • 建议同时保存网页版书签，App 功能受限时可切换

3. 账号同步：

   • 使用邮箱注册（建议 Gmail/Outlook）
   • 避免使用+86手机号，可能收不到验证码

4. 语言设置：

   • Cici 支持德语界面，其他主要为中英双语
   • 所有产品均支持英文/中文对话

注意：部分 App 的海外版本功能可能略有精简（如支付、本地服务集成等），但核心 AI 能力保持一致。

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最近深度研究了 AI 订阅方案，发现一个极具性价比的黄金组合——

主力 1：Qwen 通义千问（免费） 阿里出品，同样免费，编程表现稳健可靠，作为第三道保险绰绰有余。

主力 2：DeepSeek（免费） 国产之光，编程能力强得惊艳，完全免费。Claude 额度耗尽后无缝切换，毫无违和感。

主力 3：Qwen 通义千问（免费）

备用：Claude Pro（$20/月） 处理复杂代码、长上下文项目。唯一的缺点是每月有使用频率限制，高强度使用后会触发限速。

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🦊 为什么 DeepSeek 在 Firefox 上有时无法正常使用？

1. Firefox 的安全警告机制更严格 Firefox 对 https://deepseek.com 会触发”潜在安全风险”提示（而 https://www.deepseek.com 则不受影响），这可能导致用户无法正常访问或产生困惑。Chrome 对此类 SSL 边缘情况处理更为宽松。

2. Firefox 对高负载页面的渲染方式不同 有用户反映，在 Firefox 上处理长对话时，DeepSeek 会出现崩溃和内存占用过高的问题，而在 Chromium 内核浏览器上则几乎不存在此类现象。此外，DeepSeek R1 的”思考过程”展示组件在 Firefox 上甚至无法正常显示——这是因为 DeepSeek 的前端主要针对 Chromium 内核进行了优化。

3. DeepSeek 网页应用以 Chrome 为主要开发目标 与许多现代中国网页应用类似，DeepSeek 使用了部分 JavaScript 和 CSS 特性（例如流式 Markdown 渲染），这些特性在 Chrome/Edge（Blink 内核）下运行更为稳定，而在 Firefox（Gecko 内核）下则容易出现兼容性问题。

4. DeepSeek 更新后 Firefox 扩展频繁失效 每当 DeepSeek 对后端 HTML 结构进行调整，Firefox 上的相关扩展插件往往随即失效，而 Chrome 扩展的维护更新相对更加及时，受此影响较小。

✅ Firefox 用户的解决方案： Firefox 支持通过 about:config 将 DeepSeek AI 直接集成到浏览器侧边栏中（设置 browser.ml.chat.provider 参数），这比普通标签页方式更为稳定，推荐尝试。

总结： Chrome/Edge 采用 Chromium 内核，DeepSeek 完全支持；Firefox 采用 Gecko 内核，存在偶发性崩溃、界面显示异常或安全警告等问题。若追求最佳体验，建议三款 AI 工具均优先使用 Chrome 浏览器。