diff --git a/Preprocess.ipynb b/Preprocess.ipynb
index a9268b5..507e856 100644
--- a/Preprocess.ipynb
+++ b/Preprocess.ipynb
@@ -24,7 +24,7 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 4,
+   "execution_count": 54,
    "id": "3452b4b0",
    "metadata": {
     "tags": [
@@ -39,7 +39,7 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 34,
+   "execution_count": 55,
    "id": "97e39d4a",
    "metadata": {},
    "outputs": [],
@@ -59,7 +59,7 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 6,
+   "execution_count": 56,
    "id": "073f0423",
    "metadata": {},
    "outputs": [],
@@ -73,7 +73,7 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 7,
+   "execution_count": 57,
    "id": "e17160aa",
    "metadata": {},
    "outputs": [
@@ -91,7 +91,7 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 8,
+   "execution_count": 58,
    "id": "44781ae1",
    "metadata": {},
    "outputs": [],
@@ -116,7 +116,7 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 9,
+   "execution_count": 59,
    "id": "e16189b3",
    "metadata": {},
    "outputs": [],
@@ -126,7 +126,7 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 10,
+   "execution_count": 60,
    "id": "ca76b18a",
    "metadata": {},
    "outputs": [],
@@ -147,7 +147,7 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 11,
+   "execution_count": 61,
    "id": "ebab4da5",
    "metadata": {},
    "outputs": [
@@ -236,7 +236,7 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 12,
+   "execution_count": 62,
    "id": "e6422c90",
    "metadata": {},
    "outputs": [
@@ -246,7 +246,7 @@
        "144"
       ]
      },
-     "execution_count": 12,
+     "execution_count": 62,
      "metadata": {},
      "output_type": "execute_result"
     }
@@ -257,7 +257,7 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 13,
+   "execution_count": 63,
    "id": "2865fd62",
    "metadata": {},
    "outputs": [],
@@ -286,7 +286,7 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 39,
+   "execution_count": 64,
    "id": "b8ea7082",
    "metadata": {},
    "outputs": [
@@ -699,7 +699,7 @@
        "[598 rows x 30 columns]"
       ]
      },
-     "execution_count": 39,
+     "execution_count": 64,
      "metadata": {},
      "output_type": "execute_result"
     }
@@ -905,7 +905,7 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 40,
+   "execution_count": null,
    "id": "6a55b2a8",
    "metadata": {},
    "outputs": [
@@ -973,506 +973,8 @@
       "33488\n",
       "34086\n",
       "34684\n",
-      "35282\n",
-      "35880\n",
-      "36478\n",
-      "37076\n",
-      "37674\n",
-      "38272\n",
-      "38870\n",
-      "39468\n",
-      "40066\n",
-      "40664\n",
-      "41262\n",
-      "41860\n",
-      "42458\n",
-      "43056\n",
-      "43654\n",
-      "44252\n",
-      "44850\n",
-      "45448\n",
-      "46046\n",
-      "46644\n",
-      "47242\n",
-      "47840\n",
-      "48438\n",
-      "49036\n",
-      "49634\n",
-      "50232\n",
-      "50830\n",
-      "51428\n",
-      "52026\n",
-      "52624\n",
-      "53222\n",
-      "53820\n",
-      "54418\n",
-      "55016\n",
-      "55614\n",
-      "56212\n",
-      "56810\n",
-      "57408\n",
-      "58006\n",
-      "58604\n",
-      "59202\n",
-      "59800\n",
-      "60398\n",
-      "60996\n",
-      "61594\n",
-      "62192\n",
-      "62790\n",
-      "63388\n",
-      "63986\n",
-      "64584\n",
-      "65182\n",
-      "65780\n",
-      "66378\n",
-      "66976\n",
-      "67574\n",
-      "68172\n",
-      "68770\n",
-      "69368\n",
-      "69966\n",
-      "70564\n",
-      "71162\n",
-      "71760\n",
-      "72358\n",
-      "72956\n",
-      "73554\n",
-      "74152\n",
-      "74750\n",
-      "75348\n",
-      "75946\n",
-      "76544\n",
-      "77142\n",
-      "77740\n",
-      "78338\n",
-      "78936\n",
-      "79534\n",
-      "80132\n",
-      "80730\n",
-      "81328\n",
-      "81926\n",
-      "82524\n",
-      "83122\n",
-      "83720\n",
-      "84318\n",
-      "84916\n",
-      "85514\n",
-      "86112\n"
+      "35282\n"
      ]
-    },
-    {
-     "data": {
-      "text/html": [
-       "<div>\n",
-       "<style scoped>\n",
-       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
-       "        vertical-align: middle;\n",
-       "    }\n",
-       "\n",
-       "    .dataframe tbody tr th {\n",
-       "        vertical-align: top;\n",
-       "    }\n",
-       "\n",
-       "    .dataframe thead th {\n",
-       "        text-align: right;\n",
-       "    }\n",
-       "</style>\n",
-       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
-       "  <thead>\n",
-       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
-       "      <th></th>\n",
-       "      <th>go_term_ids</th>\n",
-       "      <th>name</th>\n",
-       "      <th>cutoff</th>\n",
-       "      <th>closure</th>\n",
-       "      <th>top_n</th>\n",
-       "      <th>source</th>\n",
-       "      <th>model</th>\n",
-       "      <th>method</th>\n",
-       "      <th>method_desc</th>\n",
-       "      <th>run</th>\n",
-       "      <th>...</th>\n",
-       "      <th>unparsed</th>\n",
-       "      <th>true_positive_terms</th>\n",
-       "      <th>false_positive_terms</th>\n",
-       "      <th>unparsed_terms</th>\n",
-       "      <th>gene_set_size</th>\n",
-       "      <th>precision</th>\n",
-       "      <th>recall</th>\n",
-       "      <th>recall_general</th>\n",
-       "      <th>recall_specific</th>\n",
-       "      <th>f1_score</th>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "  </thead>\n",
-       "  <tbody>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>0</th>\n",
-       "      <td>{GO:0032787, GO:0006091, GO:0006082, GO:190157...</td>\n",
-       "      <td>glycolysis-gocam-0-0.005</td>\n",
-       "      <td>0.005</td>\n",
-       "      <td>False</td>\n",
-       "      <td>5</td>\n",
-       "      <td>NONE</td>\n",
-       "      <td>4</td>\n",
-       "      <td>gpt</td>\n",
-       "      <td>no_synopsis-4</td>\n",
-       "      <td>gpt-4.no_synopsis.v1</td>\n",
-       "      <td>...</td>\n",
-       "      <td>2</td>\n",
-       "      <td>GO:0006096</td>\n",
-       "      <td>GO:0006006</td>\n",
-       "      <td>energy production|atp generation</td>\n",
-       "      <td>10</td>\n",
-       "      <td>0.500000</td>\n",
-       "      <td>0.200000</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>0.200000</td>\n",
-       "      <td>0.285714</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>1</th>\n",
-       "      <td>{GO:0032787, GO:0006091, GO:0006082, GO:190157...</td>\n",
-       "      <td>glycolysis-gocam-0-0.005</td>\n",
-       "      <td>0.005</td>\n",
-       "      <td>False</td>\n",
-       "      <td>10</td>\n",
-       "      <td>NONE</td>\n",
-       "      <td>4</td>\n",
-       "      <td>gpt</td>\n",
-       "      <td>no_synopsis-4</td>\n",
-       "      <td>gpt-4.no_synopsis.v1</td>\n",
-       "      <td>...</td>\n",
-       "      <td>2</td>\n",
-       "      <td>GO:0006096</td>\n",
-       "      <td>GO:0006006</td>\n",
-       "      <td>energy production|atp generation</td>\n",
-       "      <td>10</td>\n",
-       "      <td>0.500000</td>\n",
-       "      <td>0.100000</td>\n",
-       "      <td>0.200000</td>\n",
-       "      <td>0.200000</td>\n",
-       "      <td>0.166667</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>2</th>\n",
-       "      <td>{GO:0032787, GO:0006091, GO:0006082, GO:190157...</td>\n",
-       "      <td>glycolysis-gocam-0-0.005</td>\n",
-       "      <td>0.005</td>\n",
-       "      <td>False</td>\n",
-       "      <td>25</td>\n",
-       "      <td>NONE</td>\n",
-       "      <td>4</td>\n",
-       "      <td>gpt</td>\n",
-       "      <td>no_synopsis-4</td>\n",
-       "      <td>gpt-4.no_synopsis.v1</td>\n",
-       "      <td>...</td>\n",
-       "      <td>2</td>\n",
-       "      <td>GO:0006096|GO:0006006</td>\n",
-       "      <td></td>\n",
-       "      <td>energy production|atp generation</td>\n",
-       "      <td>10</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>0.080000</td>\n",
-       "      <td>0.250000</td>\n",
-       "      <td>0.153846</td>\n",
-       "      <td>0.148148</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>3</th>\n",
-       "      <td>{GO:0032787, GO:0006091, GO:0006082, GO:190157...</td>\n",
-       "      <td>glycolysis-gocam-0-0.005</td>\n",
-       "      <td>0.005</td>\n",
-       "      <td>False</td>\n",
-       "      <td>5000</td>\n",
-       "      <td>NONE</td>\n",
-       "      <td>4</td>\n",
-       "      <td>gpt</td>\n",
-       "      <td>no_synopsis-4</td>\n",
-       "      <td>gpt-4.no_synopsis.v1</td>\n",
-       "      <td>...</td>\n",
-       "      <td>2</td>\n",
-       "      <td>GO:0006096|GO:0006006</td>\n",
-       "      <td></td>\n",
-       "      <td>energy production|atp generation</td>\n",
-       "      <td>10</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>0.051282</td>\n",
-       "      <td>0.250000</td>\n",
-       "      <td>0.142857</td>\n",
-       "      <td>0.097561</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>4</th>\n",
-       "      <td>{GO:0032787, GO:0006091, GO:0006082, GO:190157...</td>\n",
-       "      <td>glycolysis-gocam-0-0.005</td>\n",
-       "      <td>0.005</td>\n",
-       "      <td>True</td>\n",
-       "      <td>5</td>\n",
-       "      <td>NONE</td>\n",
-       "      <td>4</td>\n",
-       "      <td>gpt</td>\n",
-       "      <td>no_synopsis-4</td>\n",
-       "      <td>gpt-4.no_synopsis.v1</td>\n",
-       "      <td>...</td>\n",
-       "      <td>2</td>\n",
-       "      <td>GO:0006096|GO:0019318|GO:0061621|GO:0006094</td>\n",
-       "      <td></td>\n",
-       "      <td>energy production|atp generation</td>\n",
-       "      <td>10</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>0.800000</td>\n",
-       "      <td>0.666667</td>\n",
-       "      <td>0.800000</td>\n",
-       "      <td>0.888889</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>...</th>\n",
-       "      <td>...</td>\n",
-       "      <td>...</td>\n",
-       "      <td>...</td>\n",
-       "      <td>...</td>\n",
-       "      <td>...</td>\n",
-       "      <td>...</td>\n",
-       "      <td>...</td>\n",
-       "      <td>...</td>\n",
-       "      <td>...</td>\n",
-       "      <td>...</td>\n",
-       "      <td>...</td>\n",
-       "      <td>...</td>\n",
-       "      <td>...</td>\n",
-       "      <td>...</td>\n",
-       "      <td>...</td>\n",
-       "      <td>...</td>\n",
-       "      <td>...</td>\n",
-       "      <td>...</td>\n",
-       "      <td>...</td>\n",
-       "      <td>...</td>\n",
-       "      <td>...</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>86107</th>\n",
-       "      <td>{GO:0031103, GO:0008092, GO:0046037, GO:004548...</td>\n",
-       "      <td>HALLMARK_MTORC1_SIGNALING-1-99</td>\n",
-       "      <td>99.000</td>\n",
-       "      <td>False</td>\n",
-       "      <td>5000</td>\n",
-       "      <td></td>\n",
-       "      <td></td>\n",
-       "      <td></td>\n",
-       "      <td></td>\n",
-       "      <td>closure</td>\n",
-       "      <td>...</td>\n",
-       "      <td>0</td>\n",
-       "      <td>GO:0044283|GO:0044281|GO:0005737|GO:0019752|GO...</td>\n",
-       "      <td></td>\n",
-       "      <td></td>\n",
-       "      <td>180</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>86108</th>\n",
-       "      <td>{GO:0031103, GO:0008092, GO:0046037, GO:004548...</td>\n",
-       "      <td>HALLMARK_MTORC1_SIGNALING-1-99</td>\n",
-       "      <td>99.000</td>\n",
-       "      <td>True</td>\n",
-       "      <td>5</td>\n",
-       "      <td></td>\n",
-       "      <td></td>\n",
-       "      <td></td>\n",
-       "      <td></td>\n",
-       "      <td>closure</td>\n",
-       "      <td>...</td>\n",
-       "      <td>0</td>\n",
-       "      <td>GO:0044283|GO:0005737|GO:0019752|GO:0036094|GO...</td>\n",
-       "      <td>GO:0008525|GO:0009749|GO:0019899|GO:0050709|GO...</td>\n",
-       "      <td></td>\n",
-       "      <td>180</td>\n",
-       "      <td>0.000794</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>0.001587</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>86109</th>\n",
-       "      <td>{GO:0031103, GO:0008092, GO:0046037, GO:004548...</td>\n",
-       "      <td>HALLMARK_MTORC1_SIGNALING-1-99</td>\n",
-       "      <td>99.000</td>\n",
-       "      <td>True</td>\n",
-       "      <td>10</td>\n",
-       "      <td></td>\n",
-       "      <td></td>\n",
-       "      <td></td>\n",
-       "      <td></td>\n",
-       "      <td>closure</td>\n",
-       "      <td>...</td>\n",
-       "      <td>0</td>\n",
-       "      <td>GO:0044283|GO:0005737|GO:0019752|GO:0036094|GO...</td>\n",
-       "      <td>GO:0008525|GO:0009749|GO:0019899|GO:0050709|GO...</td>\n",
-       "      <td></td>\n",
-       "      <td>180</td>\n",
-       "      <td>0.001720</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>0.003434</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>86110</th>\n",
-       "      <td>{GO:0031103, GO:0008092, GO:0046037, GO:004548...</td>\n",
-       "      <td>HALLMARK_MTORC1_SIGNALING-1-99</td>\n",
-       "      <td>99.000</td>\n",
-       "      <td>True</td>\n",
-       "      <td>25</td>\n",
-       "      <td></td>\n",
-       "      <td></td>\n",
-       "      <td></td>\n",
-       "      <td></td>\n",
-       "      <td>closure</td>\n",
-       "      <td>...</td>\n",
-       "      <td>0</td>\n",
-       "      <td>GO:0044283|GO:0005737|GO:0019752|GO:0036094|GO...</td>\n",
-       "      <td>GO:0008525|GO:0019899|GO:0050709|GO:0035094|GO...</td>\n",
-       "      <td></td>\n",
-       "      <td>180</td>\n",
-       "      <td>0.004761</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>0.009477</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>86111</th>\n",
-       "      <td>{GO:0031103, GO:0008092, GO:0046037, GO:004548...</td>\n",
-       "      <td>HALLMARK_MTORC1_SIGNALING-1-99</td>\n",
-       "      <td>99.000</td>\n",
-       "      <td>True</td>\n",
-       "      <td>5000</td>\n",
-       "      <td></td>\n",
-       "      <td></td>\n",
-       "      <td></td>\n",
-       "      <td></td>\n",
-       "      <td>closure</td>\n",
-       "      <td>...</td>\n",
-       "      <td>0</td>\n",
-       "      <td>GO:0044283|GO:0005737|GO:0019752|GO:0036094|GO...</td>\n",
-       "      <td></td>\n",
-       "      <td></td>\n",
-       "      <td>180</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "  </tbody>\n",
-       "</table>\n",
-       "<p>86112 rows × 30 columns</p>\n",
-       "</div>"
-      ],
-      "text/plain": [
-       "                                             go_term_ids  \\\n",
-       "0      {GO:0032787, GO:0006091, GO:0006082, GO:190157...   \n",
-       "1      {GO:0032787, GO:0006091, GO:0006082, GO:190157...   \n",
-       "2      {GO:0032787, GO:0006091, GO:0006082, GO:190157...   \n",
-       "3      {GO:0032787, GO:0006091, GO:0006082, GO:190157...   \n",
-       "4      {GO:0032787, GO:0006091, GO:0006082, GO:190157...   \n",
-       "...                                                  ...   \n",
-       "86107  {GO:0031103, GO:0008092, GO:0046037, GO:004548...   \n",
-       "86108  {GO:0031103, GO:0008092, GO:0046037, GO:004548...   \n",
-       "86109  {GO:0031103, GO:0008092, GO:0046037, GO:004548...   \n",
-       "86110  {GO:0031103, GO:0008092, GO:0046037, GO:004548...   \n",
-       "86111  {GO:0031103, GO:0008092, GO:0046037, GO:004548...   \n",
-       "\n",
-       "                                 name  cutoff  closure  top_n source model  \\\n",
-       "0            glycolysis-gocam-0-0.005   0.005    False      5   NONE     4   \n",
-       "1            glycolysis-gocam-0-0.005   0.005    False     10   NONE     4   \n",
-       "2            glycolysis-gocam-0-0.005   0.005    False     25   NONE     4   \n",
-       "3            glycolysis-gocam-0-0.005   0.005    False   5000   NONE     4   \n",
-       "4            glycolysis-gocam-0-0.005   0.005     True      5   NONE     4   \n",
-       "...                               ...     ...      ...    ...    ...   ...   \n",
-       "86107  HALLMARK_MTORC1_SIGNALING-1-99  99.000    False   5000                \n",
-       "86108  HALLMARK_MTORC1_SIGNALING-1-99  99.000     True      5                \n",
-       "86109  HALLMARK_MTORC1_SIGNALING-1-99  99.000     True     10                \n",
-       "86110  HALLMARK_MTORC1_SIGNALING-1-99  99.000     True     25                \n",
-       "86111  HALLMARK_MTORC1_SIGNALING-1-99  99.000     True   5000                \n",
-       "\n",
-       "      method    method_desc                   run  ... unparsed  \\\n",
-       "0        gpt  no_synopsis-4  gpt-4.no_synopsis.v1  ...        2   \n",
-       "1        gpt  no_synopsis-4  gpt-4.no_synopsis.v1  ...        2   \n",
-       "2        gpt  no_synopsis-4  gpt-4.no_synopsis.v1  ...        2   \n",
-       "3        gpt  no_synopsis-4  gpt-4.no_synopsis.v1  ...        2   \n",
-       "4        gpt  no_synopsis-4  gpt-4.no_synopsis.v1  ...        2   \n",
-       "...      ...            ...                   ...  ...      ...   \n",
-       "86107                                     closure  ...        0   \n",
-       "86108                                     closure  ...        0   \n",
-       "86109                                     closure  ...        0   \n",
-       "86110                                     closure  ...        0   \n",
-       "86111                                     closure  ...        0   \n",
-       "\n",
-       "                                     true_positive_terms  \\\n",
-       "0                                             GO:0006096   \n",
-       "1                                             GO:0006096   \n",
-       "2                                  GO:0006096|GO:0006006   \n",
-       "3                                  GO:0006096|GO:0006006   \n",
-       "4            GO:0006096|GO:0019318|GO:0061621|GO:0006094   \n",
-       "...                                                  ...   \n",
-       "86107  GO:0044283|GO:0044281|GO:0005737|GO:0019752|GO...   \n",
-       "86108  GO:0044283|GO:0005737|GO:0019752|GO:0036094|GO...   \n",
-       "86109  GO:0044283|GO:0005737|GO:0019752|GO:0036094|GO...   \n",
-       "86110  GO:0044283|GO:0005737|GO:0019752|GO:0036094|GO...   \n",
-       "86111  GO:0044283|GO:0005737|GO:0019752|GO:0036094|GO...   \n",
-       "\n",
-       "                                    false_positive_terms  \\\n",
-       "0                                             GO:0006006   \n",
-       "1                                             GO:0006006   \n",
-       "2                                                          \n",
-       "3                                                          \n",
-       "4                                                          \n",
-       "...                                                  ...   \n",
-       "86107                                                      \n",
-       "86108  GO:0008525|GO:0009749|GO:0019899|GO:0050709|GO...   \n",
-       "86109  GO:0008525|GO:0009749|GO:0019899|GO:0050709|GO...   \n",
-       "86110  GO:0008525|GO:0019899|GO:0050709|GO:0035094|GO...   \n",
-       "86111                                                      \n",
-       "\n",
-       "                         unparsed_terms  gene_set_size  precision    recall  \\\n",
-       "0      energy production|atp generation             10   0.500000  0.200000   \n",
-       "1      energy production|atp generation             10   0.500000  0.100000   \n",
-       "2      energy production|atp generation             10   1.000000  0.080000   \n",
-       "3      energy production|atp generation             10   1.000000  0.051282   \n",
-       "4      energy production|atp generation             10   1.000000  0.800000   \n",
-       "...                                 ...            ...        ...       ...   \n",
-       "86107                                              180   1.000000  1.000000   \n",
-       "86108                                              180   0.000794  1.000000   \n",
-       "86109                                              180   0.001720  1.000000   \n",
-       "86110                                              180   0.004761  1.000000   \n",
-       "86111                                              180   1.000000  1.000000   \n",
-       "\n",
-       "       recall_general  recall_specific  f1_score  \n",
-       "0            1.000000         0.200000  0.285714  \n",
-       "1            0.200000         0.200000  0.166667  \n",
-       "2            0.250000         0.153846  0.148148  \n",
-       "3            0.250000         0.142857  0.097561  \n",
-       "4            0.666667         0.800000  0.888889  \n",
-       "...               ...              ...       ...  \n",
-       "86107        1.000000         1.000000  1.000000  \n",
-       "86108        1.000000         1.000000  0.001587  \n",
-       "86109        1.000000         1.000000  0.003434  \n",
-       "86110        1.000000         1.000000  0.009477  \n",
-       "86111        1.000000         1.000000  1.000000  \n",
-       "\n",
-       "[86112 rows x 30 columns]"
-      ]
-     },
-     "execution_count": 40,
-     "metadata": {},
-     "output_type": "execute_result"
     }
    ],
    "source": [
@@ -1480,9 +982,9 @@
     "for gs in results_by_gene_sets:\n",
     "    this_rows = eval_gene_set_result(gs)\n",
     "    rows.extend(this_rows)\n",
-    "    print(len(rows))\n",
-    "    df = pd.DataFrame(rows)\n",
-    "    df.to_csv(\"results/TEMP.tsv\", sep=\"\\t\", index=False)\n",
+    "    #print(len(rows))\n",
+    "    #df = pd.DataFrame(rows)\n",
+    "    #df.to_csv(\"results/TEMP.tsv\", sep=\"\\t\", index=False)\n",
     "    \n",
     "    #if len(rows) % 10 == 0:\n",
     "    #    print(f\"Processed {len(rows)})\n",
@@ -1495,19 +997,10 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 33,
+   "execution_count": null,
    "id": "c8106914",
    "metadata": {},
-   "outputs": [
-    {
-     "name": "stdout",
-     "output_type": "stream",
-     "text": [
-      "(86112, 30)\n",
-      "(86112, 30)\n"
-     ]
-    }
-   ],
+   "outputs": [],
    "source": [
     "print(df.shape)\n",
     "#df[[model, method]].drop_duplicates()\n",
@@ -1516,22 +1009,10 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 31,
+   "execution_count": null,
    "id": "72b79b4f",
    "metadata": {},
-   "outputs": [
-    {
-     "data": {
-      "text/plain": [
-       "array(['gpt', 'standard', 'standard_no_ontology', 'random', 'rank_based',\n",
-       "       ''], dtype=object)"
-      ]
-     },
-     "execution_count": 31,
-     "metadata": {},
-     "output_type": "execute_result"
-    }
-   ],
+   "outputs": [],
    "source": [
     "df[\"method\"].unique()"
    ]
@@ -1558,4 +1039,4 @@
  },
  "nbformat": 4,
  "nbformat_minor": 5
-}
\ No newline at end of file
+}
diff --git a/Table1.ipynb b/Table1.ipynb
index d0212a7..6dfff8c 100644
--- a/Table1.ipynb
+++ b/Table1.ipynb
@@ -12,10 +12,539 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": null,
+   "execution_count": 2,
    "id": "6d1c07bf",
    "metadata": {},
-   "outputs": [],
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<div>\n",
+       "<style scoped>\n",
+       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
+       "        vertical-align: middle;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe tbody tr th {\n",
+       "        vertical-align: top;\n",
+       "    }\n",
+       "\n",
+       "    .dataframe thead th {\n",
+       "        text-align: right;\n",
+       "    }\n",
+       "</style>\n",
+       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th>name</th>\n",
+       "      <th>cutoff</th>\n",
+       "      <th>closure</th>\n",
+       "      <th>top_n</th>\n",
+       "      <th>source</th>\n",
+       "      <th>model</th>\n",
+       "      <th>method</th>\n",
+       "      <th>method_desc</th>\n",
+       "      <th>run</th>\n",
+       "      <th>truncation_factor</th>\n",
+       "      <th>...</th>\n",
+       "      <th>true_positive_terms</th>\n",
+       "      <th>false_positive_terms</th>\n",
+       "      <th>false_negative_terms_example20</th>\n",
+       "      <th>unparsed_terms</th>\n",
+       "      <th>gene_set_size</th>\n",
+       "      <th>precision</th>\n",
+       "      <th>recall</th>\n",
+       "      <th>recall_general</th>\n",
+       "      <th>recall_specific</th>\n",
+       "      <th>f1_score</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>go_term_ids</th>\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "      <th></th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:1901575', 'BFO:0000003', 'GO:0044281', 'GO:0009987', 'GO:0071704', 'GO:0006090', 'GO:0044237', 'GO:0044238', 'GO:0006006', 'GO:0008152', 'GO:0043436', 'GO:0008150', 'GO:0019318', 'GO:0005996', 'GO:0016052', 'GO:0019752', 'BFO:0000015', 'GO:0009056', 'GO:0005975', 'GO:0006096'}</th>\n",
+       "      <td>glycolysis-gocam-0-0.005</td>\n",
+       "      <td>0.005</td>\n",
+       "      <td>False</td>\n",
+       "      <td>5</td>\n",
+       "      <td>NONE</td>\n",
+       "      <td>4.0</td>\n",
+       "      <td>gpt</td>\n",
+       "      <td>no_synopsis-4</td>\n",
+       "      <td>gpt-4.no_synopsis.v1</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>GO:0006096</td>\n",
+       "      <td>GO:0006006</td>\n",
+       "      <td>GO:0006090|GO:001605</td>\n",
+       "      <td>energy production|atp generation</td>\n",
+       "      <td>10</td>\n",
+       "      <td>0.500000</td>\n",
+       "      <td>0.200000</td>\n",
+       "      <td>1.000000</td>\n",
+       "      <td>0.200000</td>\n",
+       "      <td>0.285714</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:1901575', 'BFO:0000003', 'GO:0044281', 'GO:0009987', 'GO:0071704', 'GO:0006090', 'GO:0044237', 'GO:0044238', 'GO:0006006', 'GO:0008152', 'GO:0043436', 'GO:0008150', 'GO:0019318', 'GO:0005996', 'GO:0016052', 'GO:0019752', 'BFO:0000015', 'GO:0009056', 'GO:0005975', 'GO:0006096'}</th>\n",
+       "      <td>glycolysis-gocam-0-0.005</td>\n",
+       "      <td>0.005</td>\n",
+       "      <td>False</td>\n",
+       "      <td>10</td>\n",
+       "      <td>NONE</td>\n",
+       "      <td>4.0</td>\n",
+       "      <td>gpt</td>\n",
+       "      <td>no_synopsis-4</td>\n",
+       "      <td>gpt-4.no_synopsis.v1</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>GO:0006096</td>\n",
+       "      <td>GO:0006006</td>\n",
+       "      <td>GO:0006090|GO:001605</td>\n",
+       "      <td>energy production|atp generation</td>\n",
+       "      <td>10</td>\n",
+       "      <td>0.500000</td>\n",
+       "      <td>0.100000</td>\n",
+       "      <td>0.200000</td>\n",
+       "      <td>0.200000</td>\n",
+       "      <td>0.166667</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:1901575', 'BFO:0000003', 'GO:0044281', 'GO:0009987', 'GO:0071704', 'GO:0006090', 'GO:0044237', 'GO:0044238', 'GO:0006006', 'GO:0008152', 'GO:0043436', 'GO:0008150', 'GO:0019318', 'GO:0005996', 'GO:0016052', 'GO:0019752', 'BFO:0000015', 'GO:0009056', 'GO:0005975', 'GO:0006096'}</th>\n",
+       "      <td>glycolysis-gocam-0-0.005</td>\n",
+       "      <td>0.005</td>\n",
+       "      <td>False</td>\n",
+       "      <td>25</td>\n",
+       "      <td>NONE</td>\n",
+       "      <td>4.0</td>\n",
+       "      <td>gpt</td>\n",
+       "      <td>no_synopsis-4</td>\n",
+       "      <td>gpt-4.no_synopsis.v1</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>GO:0006096|GO:0006006</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>GO:0006090|GO:001605</td>\n",
+       "      <td>energy production|atp generation</td>\n",
+       "      <td>10</td>\n",
+       "      <td>1.000000</td>\n",
+       "      <td>0.080000</td>\n",
+       "      <td>0.250000</td>\n",
+       "      <td>0.153846</td>\n",
+       "      <td>0.148148</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:1901575', 'BFO:0000003', 'GO:0044281', 'GO:0009987', 'GO:0071704', 'GO:0006090', 'GO:0044237', 'GO:0044238', 'GO:0006006', 'GO:0008152', 'GO:0043436', 'GO:0008150', 'GO:0019318', 'GO:0005996', 'GO:0016052', 'GO:0019752', 'BFO:0000015', 'GO:0009056', 'GO:0005975', 'GO:0006096'}</th>\n",
+       "      <td>glycolysis-gocam-0-0.005</td>\n",
+       "      <td>0.005</td>\n",
+       "      <td>False</td>\n",
+       "      <td>5000</td>\n",
+       "      <td>NONE</td>\n",
+       "      <td>4.0</td>\n",
+       "      <td>gpt</td>\n",
+       "      <td>no_synopsis-4</td>\n",
+       "      <td>gpt-4.no_synopsis.v1</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>GO:0006096|GO:0006006</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>GO:0006090|GO:001605</td>\n",
+       "      <td>energy production|atp generation</td>\n",
+       "      <td>10</td>\n",
+       "      <td>1.000000</td>\n",
+       "      <td>0.051282</td>\n",
+       "      <td>0.250000</td>\n",
+       "      <td>0.142857</td>\n",
+       "      <td>0.097561</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:1901575', 'BFO:0000003', 'GO:0044281', 'GO:0009987', 'GO:0071704', 'GO:0006090', 'GO:0044237', 'GO:0044238', 'GO:0006006', 'GO:0008152', 'GO:0043436', 'GO:0008150', 'GO:0019318', 'GO:0005996', 'GO:0016052', 'GO:0019752', 'BFO:0000015', 'GO:0009056', 'GO:0005975', 'GO:0006096'}</th>\n",
+       "      <td>glycolysis-gocam-0-0.005</td>\n",
+       "      <td>0.005</td>\n",
+       "      <td>True</td>\n",
+       "      <td>5</td>\n",
+       "      <td>NONE</td>\n",
+       "      <td>4.0</td>\n",
+       "      <td>gpt</td>\n",
+       "      <td>no_synopsis-4</td>\n",
+       "      <td>gpt-4.no_synopsis.v1</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>GO:0006096|GO:0019318|GO:0061621|GO:0006094</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>GO:0048029</td>\n",
+       "      <td>energy production|atp generation</td>\n",
+       "      <td>10</td>\n",
+       "      <td>1.000000</td>\n",
+       "      <td>0.800000</td>\n",
+       "      <td>0.666667</td>\n",
+       "      <td>0.800000</td>\n",
+       "      <td>0.888889</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>...</th>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:0045485', 'GO:0002694', 'GO:0015144', 'GO:1901565', 'GO:0043270', 'GO:0004155', 'GO:0042742', 'GO:0006888', 'CL:0000413', 'GO:0050920', 'GO:0018126', 'GO:0046982', 'GO:0055094', 'GO:0006220', 'GO:0051216', 'GO:0046083', 'GO:0015813', 'GO:0016645', 'GO:0016861', 'GO:0035725', 'GO:0036500', 'GO:0044183', 'GO:0060173', 'GO:0005622', 'GO:0000280', 'GO:0050321', 'GO:0006060', 'GO:0008306', 'GO:0009113', 'GO:0018209', 'GO:0030369', 'GO:0051642', 'GO:0005839', 'GO:0071480', 'GO:1905394', 'GO:0004471', 'GO:0015267', 'GO:0002792', 'GO:0051174', 'GO:0198738', 'GO:0065008', 'GO:0006623', 'GO:1990592', 'GO:0034097', 'GO:0042053', 'GO:0090150', 'GO:0045736', 'GO:0036499', 'GO:0006936', 'GO:1903531', 'GO:0009223', 'GO:0022858', 'GO:0043230', 'GO:0006811', 'GO:0002323', 'GO:0044322', 'GO:2000194', 'GO:0022836', 'GO:1990869', 'GO:0046053', 'GO:0014013', 'GO:0140374', 'GO:0010823', 'GO:0071549', 'GO:0002753', 'GO:0098799', 'GO:0140313', 'GO:0048732', 'GO:0043434', 'GO:0050863', 'GO:0070306', 'GO:0070885', 'GO:0019783', 'GO:0051167', 'GO:0009925', 'GO:0034688', 'GO:0022884', 'GO:0051293', 'GO:0060338', 'GO:0043232', 'GO:0015801', 'GO:0000976', 'GO:0002700', 'GO:0051082', 'GO:0007498', 'GO:0046102', 'GO:0000320', 'GO:0048873', 'GO:0002224', 'GO:0090559', 'GO:2000117', 'GO:0051606', 'GO:0043202', 'GO:0004146', 'GO:0061448', 'GO:1904507', 'GO:0004175', 'GO:0034775', 'GO:0010661', 'UBERON:0000468', 'GO:0007034', 'GO:0042158', 'GO:0034620', 'GO:0031335', 'GO:0009117', 'GO:0042579', 'GO:0062012', 'GO:0014704', 'GO:0016310', 'GO:0010878', 'GO:1901699', 'GO:0002839', 'GO:0030335', 'GO:0052656', 'GO:0034502', 'GO:0050729', 'GO:0031331', 'GO:0070402', 'GO:0019377', 'GO:0045963', 'GO:1904377', 'GO:0010832', 'GO:0006695', 'GO:0022409', 'GO:1905477', 'GO:0043649', 'GO:0043436', 'GO:0048839', 'GO:0050769', 'GO:0005788', 'GO:1905179', 'GO:0015103', 'GO:0047833', 'GO:0009168', 'GO:1900273', 'GO:0055022', 'GO:0019401', 'GO:0005967', 'GO:0048705', 'GO:0032801', 'GO:0004866', 'GO:0000097', 'GO:0044774', 'GO:0032040', 'GO:0043632', 'GO:0005778', 'GO:0004861', 'GO:0043130', 'GO:0006898', 'GO:0061133', 'GO:0120293', 'GO:0007338', 'GO:0038024', 'GO:1904779', 'GO:0051341', 'GO:0033260', 'GO:0006108', 'GO:0030027', 'GO:0042383', 'GO:0030534', 'GO:0010942', 'GO:0031323', 'GO:0090066', 'GO:0016846', 'GO:0003684', 'GO:0032984', 'GO:0019730', 'GO:0042593', 'GO:0110096', 'GO:0046651', 'GO:0008475', 'GO:0097068', 'GO:0051087', 'GO:0046634', 'GO:0022412', 'GO:1903317', 'GO:0002218', 'GO:0002840', 'GO:0005667', 'GO:0045321', 'GO:0010663', 'GO:0007018', 'GO:0016671', 'GO:0003724', 'GO:0098553', 'GO:0016344', 'GO:0050849', 'GO:1905167', 'GO:0046907', 'GO:0030099', 'GO:0036424', 'GO:0051205', 'GO:0005775', 'GO:0044270', 'GO:0043043', 'GO:0031648', 'GO:0046487', 'GO:0003015', 'GO:0048608', 'GO:0051453', 'GO:0033048', 'GO:0010288', 'GO:0090087', 'GO:0016471', 'GO:0005744', 'GO:0002931', 'GO:0005125', 'GO:0005488', 'GO:0070778', 'GO:0016832', 'GO:0042910', 'GO:0030036', 'GO:0080129', 'GO:0021953', 'GO:0015370', 'GO:0051875', 'GO:0099111', 'GO:0034514', 'GO:0006139', 'GO:1903233', 'GO:0030667', 'GO:0060537', 'GO:0019838', 'GO:0060548', 'GO:0051653', 'GO:0043122', 'GO:0140677', 'GO:0033489', 'GO:1901533', 'GO:0009750', 'GO:0120254', 'GO:0005802', 'GO:0030971', 'GO:1902806', 'GO:0005901', 'GO:1903523', 'GO:0043531', 'GO:0032796', 'GO:0019321', 'GO:0071277', 'GO:0060443', 'GO:0048880', 'GO:0016746', 'GO:0032210', 'GO:0010662', 'GO:0006102', 'GO:0051169', 'GO:0042585', 'GO:0051170', 'GO:0016730', 'GO:0098576', 'GO:0006096', 'GO:1903052', 'GO:0046677', 'GO:0035794', 'GO:0043467', 'GO:0050961', 'GO:0043067', 'GO:0031396', 'GO:1902315', 'GO:0150079', 'GO:1902563', 'GO:0051098', 'GO:0015823', 'GO:0045229', 'GO:0030307', 'GO:0004487', 'GO:0052547', 'GO:0030595', 'GO:0061502', 'GO:0046165', 'GO:1901505', 'GO:0033273', 'GO:0012505', 'GO:0005795', 'GO:0050830', 'GO:0006790', 'GO:0046621', 'GO:0048280', 'GO:0034284', 'GO:0006545', 'GO:2001244', 'GO:0071229', 'GO:0006633', 'GO:2000134', 'GO:0042455', 'GO:0047801', 'GO:0042267', 'GO:0001893', 'GO:0008540', 'GO:0006783', 'GO:0033240', 'GO:0043227', 'GO:0055088', 'GO:0070325', 'GO:0017014', 'GO:0006809', 'GO:0061050', 'GO:0071840', 'GO:0034976', 'GO:0031344', 'GO:0061458', 'GO:0019205', 'GO:0042102', 'GO:0002720', 'GO:0071987', 'GO:0036503', 'GO:0071383', 'GO:0043173', 'GO:1901992', 'GO:0006167', 'GO:0070925', 'GO:0000132', 'GO:2000434', 'GO:0019208', 'GO:0004896', 'GO:1904754', 'GO:0016129', 'GO:0014014', 'GO:0006672', 'GO:0034113', 'GO:0016504', 'GO:0060416', 'GO:0042398', 'GO:0015195', 'GO:0042221', 'GO:0061387', 'GO:0043047', 'GO:0032387', 'GO:0003712', 'GO:0051225', 'GO:0000398', 'GO:0042393', 'GO:0005215', 'CARO:0000000', 'GO:0045786', 'GO:2000243', 'GO:0140534', 'GO:0016868', 'GO:0051649', 'GO:0021577', 'GO:0046545', 'GO:0030163', 'GO:0043005', 'GO:0034626', 'GO:0007264', 'GO:0019903', 'GO:0031461', 'GO:0042149', 'GO:0016324', 'GO:0106130', 'GO:0048661', 'GO:1904016', 'GO:0046486', 'GO:1903530', 'GO:0009260', 'GO:0016936', 'GO:0050994', 'GO:0070003', 'GO:0016042', 'GO:0021587', 'GO:0032940', 'GO:0045662', 'GO:0008023', 'GO:0110030', 'GO:0001894', 'GO:0006285', 'GO:0031204', 'GO:0019915', 'GO:1905462', 'GO:0045165', 'GO:0022857', 'GO:0010959', 'GO:0034308', 'GO:0050896', 'GO:0043616', 'GO:0032535', 'GO:0051094', 'GO:0071482', 'GO:0050870', 'GO:0030139', 'GO:0006366', 'GO:0004396', 'GO:0010614', 'GO:0016469', 'GO:0097367', 'GO:0007339', 'GO:0032559', 'GO:0007520', 'GO:0071500', 'GO:0090304', 'GO:0031674', 'GO:0050671', 'GO:0045309', 'GO:0005905', 'GO:0000278', 'GO:0006110', 'GO:0051960', 'GO:0016661', 'GO:0099003', 'GO:1905898', 'GO:0009055', 'GO:0004347', 'GO:0042752', 'GO:0071384', 'GO:0014075', 'GO:0001819', 'GO:0001523', 'GO:0044786', 'GO:0032553', 'GO:0010604', 'GO:0010142', 'GO:0007162', 'GO:0007423', 'GO:0043174', 'GO:0006904', 'GO:0008937', 'GO:0047134', 'GO:0006412', 'GO:1903026', 'GO:0070059', 'GO:1902037', 'GO:0003333', 'GO:0006817', 'GO:0021591', 'GO:0042995', 'GO:0048858', 'GO:0019217', 'GO:0051097', 'GO:0009165', 'GO:0009566', 'GO:0002521', 'GO:0045724', 'GO:0003008', 'GO:0045599', 'GO:0005925', 'GO:0097164', 'GO:0010498', 'GO:0009792', 'GO:0070098', 'GO:0004998', 'GO:0032928', 'GO:0005354', 'GO:0097061', 'GO:0032774', 'GO:0070327', 'GO:0002566', 'GO:0044242', 'GO:0034341', 'GO:0045834', 'GO:0150172', 'GO:0070670', 'GO:0008610', 'GO:1901875', 'GO:1904064', 'GO:0015173', 'GO:0032024', 'GO:0009167', 'GO:1903576', 'GO:0032366', 'GO:0032994', 'GO:0140014', 'GO:0090101', 'GO:0007405', 'GO:0048167', 'GO:0032729', 'GO:2000016', 'GO:0050906', 'GO:1905463', 'GO:0032700', 'GO:0009156', 'GO:0098772', 'GO:1904816', 'GO:1902807', 'GO:0042761', 'GO:0030970', 'GO:0002009', 'GO:0022406', 'GO:0003723', 'GO:0051494', 'GO:0009261', 'GO:0045719', 'GO:1990184', 'GO:0006575', 'GO:0046514', 'GO:0030234', 'GO:0015931', 'GO:0046930', 'GO:0008509', 'GO:0005726', 'GO:0033157', 'GO:0050255', 'GO:0051985', 'GO:0009898', 'GO:0046452', 'GO:0030055', 'GO:0007154', 'GO:0009615', 'GO:0030336', 'GO:1902107', 'GO:0005766', 'GO:2000378', 'GO:0032872', 'GO:1901160', 'GO:0033045', 'GO:0030545', 'GO:0090110', 'GO:0008299', 'GO:0120032', 'GO:0006555', 'GO:0034030', 'GO:0007596', 'GO:0030863', 'GO:0006782', 'GO:0007052', 'GO:0090313', 'GO:0015803', 'GO:0000139', 'GO:0046434', 'GO:0009205', 'GO:1900376', 'GO:1990782', 'GO:0034189', 'GO:1903895', 'GO:0051897', 'GO:0008286', 'GO:0046324', 'GO:0090330', 'GO:0060759', 'GO:0070358', 'GO:0021549', 'GO:0046121', 'GO:0032944', 'GO:1990666', 'GO:0062099', 'GO:0005577', 'GO:0009914', 'GO:0015108', 'GO:0000018', 'GO:0015802', 'GO:0015078', 'GO:0010923', 'GO:0080135', 'GO:0098552', 'GO:0006082', 'GO:0032092', 'GO:0006357', 'GO:2000740', 'GO:1901301', 'GO:0005368', 'GO:0019210', 'GO:1903524', 'GO:0015829', 'GO:1903204', 'GO:0016620', 'GO:1904994', 'GO:0007059', 'GO:0005201', 'CL:0000233', 'GO:0071870', 'GO:0005310', 'GO:1990138', 'GO:1904427', 'GO:0035337', 'GO:0003013', 'GO:0006534', 'GO:0072709', 'GO:1904339', 'GO:1900098', 'GO:0033500', 'GO:0060509', 'GO:0001824', 'GO:0043073', 'GO:0042771', 'GO:0051602', 'CL:0000540', 'GO:0016222', 'GO:0051028', 'GO:0061844', 'GO:0048786', 'GO:0098813', 'GO:0060341', 'GO:0010256', 'GO:0015556', 'GO:0006836', 'GO:0006260', 'GO:0032653', 'GO:0008134', 'GO:0009712', 'GO:0009988', 'GO:0015712', 'GO:0043066', 'GO:0140657', 'GO:0006090', 'GO:0070820', 'GO:0004486', 'GO:1905906', 'GO:0042098', 'GO:2000379', 'GO:0030514', 'GO:0033059', 'GO:0061135', 'GO:0009135', 'GO:0006638', 'GO:0019682', 'GO:0021536', 'GO:0050832', 'GO:0034186', 'GO:0003416', 'GO:0006457', 'GO:1901655', 'GO:0042582', 'GO:0006584', 'GO:0015698', 'GO:0061523', 'GO:1905165', 'GO:0005520', 'GO:0070982', 'GO:0043413', 'GO:1903489', 'UBERON:0010000', 'GO:0010633', 'GO:0014812', 'GO:0060056', 'GO:0034185', 'GO:0009746', 'GO:0016125', 'GO:0006098', 'GO:0016662', 'GO:1904646', 'GO:0046166', 'GO:0042254', 'GO:0098713', 'GO:0001933', 'GO:0110075', 'GO:0032527', 'GO:0004553', 'GO:1904036', 'GO:0002831', 'GO:0006839', 'GO:0099504', 'GO:0097435', 'GO:0050794', 'GO:0019724', 'GO:0046873', 'GO:0098794', 'GO:0009132', 'GO:2001026', 'GO:0005911', 'GO:0016213', 'GO:0008094', 'GO:0071371', 'GO:0098591', 'GO:0098761', 'GO:0006433', 'GO:0000808', 'GO:0010595', 'GO:0019439', 'GO:0016836', 'GO:0140212', 'GO:0071230', 'GO:0044291', 'GO:0005782', 'GO:0034644', 'GO:0060123', 'GO:0003682', 'GO:0015825', 'GO:0043558', 'GO:0006177', 'GO:0043177', 'GO:0032896', 'GO:0048211', 'GO:0042454', 'GO:0044853', 'GO:0038066', 'GO:0009264', 'GO:0006000', 'GO:0051054', 'GO:1904251', 'GO:0016731', 'GO:0050900', 'GO:0044248', 'GO:0002712', 'GO:0044000', 'GO:0050213', 'GO:0034361', 'GO:0043292', 'GO:0051446', 'GO:0031410', 'GO:0090435', 'GO:0008234', 'GO:0048670', 'GO:0080182', 'GO:0046479', 'GO:0071868', 'GO:0031092', 'GO:0030316', 'GO:0071218', 'GO:0019370', 'GO:0032501', 'GO:0001837', 'GO:0140096', 'GO:1904382', 'GO:0009308', 'GO:0032206', 'GO:0043169', 'GO:0002456', 'GO:1903561', 'GO:0099086', 'GO:0009268', 'GO:0000247', 'GO:0014909', 'GO:0006710', 'GO:1902531', 'GO:0030512', 'GO:0006397', 'GO:0006767', 'GO:1903507', 'GO:0002616', 'GO:0016052', 'GO:0000209', 'GO:0032451', 'GO:0050660', 'CL:0000127', 'GO:0010827', 'GO:0016072', 'GO:0050673', 'GO:0090224', 'GO:0008016', 'GO:0042645', 'GO:0032368', 'GO:0071453', 'GO:0021670', 'GO:0018201', 'GO:0009295', 'GO:1901264', 'CL:0000094', 'GO:1903825', 'GO:0043112', 'GO:0070887', 'GO:0097009', 'GO:0060078', 'GO:0045765', 'GO:2000178', 'GO:1901185', 'GO:0051702', 'GO:0035254', 'GO:1901873', 'GO:0005976', 'GO:0006406', 'GO:0002027', 'GO:0098660', 'GO:0006949', 'GO:1904253', 'GO:0000338', 'GO:0040015', 'GO:2000278', 'GO:0016301', 'GO:0016239', 'GO:0097191', 'GO:0071071', 'GO:0033292', 'GO:0000900', 'GO:1904950', 'GO:0061982', 'GO:1903351', 'GO:0120020', 'GO:0072350', 'GO:0071320', 'GO:0016197', 'GO:0002711', 'GO:0032434', 'GO:0006890', 'GO:0006465', 'GO:0000015', 'GO:0030017', 'CL:0000147', 'GO:0043254', 'GO:0051283', 'GO:0010948', 'GO:0006750', 'GO:0045862', 'GO:0099513', 'GO:0008589', 'GO:0021885', 'GO:1905521', 'GO:0030855', 'GO:1903566', 'GO:0002687', 'GO:0035150', 'GO:0001846', 'GO:1901990', 'GO:1990909', 'GO:0042274', 'GO:0001942', 'GO:0032402', 'GO:0043569', 'GO:0071674', 'GO:0060562', 'GO:0009267', 'GO:0045914', 'GO:0090280', 'GO:0014072', 'GO:1903958', 'GO:0042303', 'GO:0102354', 'GO:0030496', 'GO:0045010', 'GO:0019722', 'GO:0006865', 'GO:0089718', 'GO:0005776', 'GO:1901700', 'GO:0034975', 'GO:0006694', 'GO:0008380', 'GO:0009059', 'GO:0004950', 'GO:0042428', 'GO:2000739', 'GO:2000191', 'GO:0061640', 'GO:0007595', 'GO:0034689', 'GO:0140352', 'GO:0010989', 'GO:0051233', 'GO:0015190', 'GO:0032879', 'GO:0050812', 'GO:0019395', 'GO:0045841', 'GO:0045124', 'GO:0140205', 'GO:0060420', 'GO:0051248', 'GO:1903747', 'GO:0098927', 'GO:0042026', 'GO:0016646', 'GO:0043217', 'GO:0031345', 'GO:0015377', 'GO:0051150', 'GO:0000956', 'GO:0097506', 'GO:0051091', 'GO:0097470', 'GO:0055001', 'GO:0004477', 'GO:1901680', 'GO:0005179', 'GO:0016226', 'GO:0000785', 'GO:0031023', 'GO:0046090', 'GO:0005635', 'GO:0043601', 'GO:2000466', 'GO:0001961', 'GO:0036293', 'GO:0010647', 'GO:0043933', 'GO:0045859', 'GO:0014015', 'GO:0019887', 'GO:0007518', 'GO:0002184', 'GO:0010939', 'GO:0044409', 'GO:1901616', 'GO:0016853', 'GO:0047598', 'GO:0051321', 'GO:1901988', 'GO:1902653', 'GO:0015986', 'GO:0006144', 'GO:0090317', 'GO:0061014', 'GO:0072337', 'GO:0045664', 'GO:0050992', 'GO:0010565', 'GO:1903578', 'GO:0005741', 'GO:0035966', 'GO:0051445', 'GO:0034110', 'GO:0043032', 'GO:1903749', 'GO:0046940', 'CL:0000473', 'GO:0032102', 'GO:1904035', 'GO:0033043', 'GO:0009966', 'GO:0002474', 'GO:0032956', 'CL:0000066', 'GO:0003382', 'GO:0031982', 'GO:0033047', 'GO:0000079', 'GO:0006066', 'GO:1901879', 'GO:0003299', 'GO:0080171', 'GO:0048712', 'GO:0009649', 'CARO:0030000', 'GO:0009124', 'GO:0070727', 'GO:0031347', 'GO:0004332', 'GO:0031589', 'GO:1903715', 'GO:0048806', 'GO:0003002', 'GO:0120178', 'GO:0005815', 'GO:0004372', 'GO:0045665', 'GO:0000099', 'GO:0002252', 'GO:0051146', 'GO:0031623', 'GO:0005886', 'GO:0034767', 'GO:0110053', 'GO:0035914', 'GO:0004463', 'GO:0000246', 'GO:0004674', 'GO:2001141', 'GO:0009180', 'GO:0006178', 'GO:0009162', 'GO:0046490', 'GO:1901653', 'GO:0051153', 'GO:0007010', 'GO:0045668', 'GO:0005332', 'GO:1904668', 'GO:0008285', 'GO:0006721', 'GO:1902904', 'CL:0000021', 'GO:0002793', 'GO:0000255', 'GO:0048857', 'GO:0010232', 'GO:1901265', 'GO:0005758', 'GO:0046879', 'GO:0050953', 'GO:0030072', 'GO:0072348', 'GO:0065009', 'GO:0007566', 'GO:0035999', 'GO:0001895', 'GO:0090068', 'GO:0010556', 'GO:0032890', 'GO:0048147', 'GO:0030308', 'GO:1905774', 'GO:0000978', 'GO:0006302', 'GO:0070857', 'GO:0043154', 'GO:0003989', 'GO:0046323', 'GO:0021983', 'GO:0009798', 'GO:0004045', 'GO:0031960', 'GO:0031669', 'GO:0002208', 'GO:0043525', 'GO:0016628', 'GO:0019901', 'GO:0045120', 'GO:0060348', 'GO:0044769', 'GO:0016769', 'GO:0060211', 'GO:0070884', 'GO:0004656', 'GO:0001906', 'GO:0043596', 'GO:0048787', 'GO:1900373', 'GO:0012506', 'GO:0043410', 'GO:0048710', 'GO:0051020', 'GO:0031968', 'GO:1904949', 'GO:0022604', 'GO:0050613', 'GO:0019233', 'GO:0015085', 'GO:0090169', 'GO:0042430', 'GO:0017157', 'GO:0002443', 'GO:0022626', 'GO:0001891', 'GO:0009154', 'GO:2001233', 'GO:0098655', 'GO:0010664', 'GO:0043207', 'GO:0005742', 'GO:1990830', 'GO:0009110', 'GO:0033993', 'GO:0032050', 'GO:0019902', 'GO:0006354', 'GO:0001678', 'GO:0140238', 'GO:0032561', 'GO:0006919', 'GO:0031625', 'GO:0044843', 'GO:0031349', 'GO:0006114', 'GO:0051302', 'GO:0008541', 'GO:0060904', 'GO:0045121', 'GO:0005813', 'GO:0006886', 'GO:0006520', 'GO:0031406', 'GO:2001236', 'GO:0015914', 'GO:0072655', 'GO:0051053', 'GO:0021794', 'GO:0055037', 'GO:0070863', 'GO:0140494', 'GO:0035442', 'GO:1990825', 'GO:1990090', 'GO:0048284', 'GO:0045927', 'GO:1901184', 'GO:1905907', 'GO:0004177', 'GO:1903035', 'GO:0061827', 'GO:0044057', 'GO:0002291', 'GO:1905784', 'GO:0009120', 'BFO:0000015', 'GO:0050680', 'GO:0101002', 'GO:1901998', 'GO:0043627', 'GO:0032753', 'GO:1904154', 'GO:0061635', 'GO:0098869', 'GO:0032036', 'GO:0006900', 'GO:0086004', 'GO:0035672', 'GO:0034032', 'GO:0008929', 'GO:0033116', 'GO:0005669', 'GO:0051180', 'GO:0097524', 'GO:0051345', 'GO:1902235', 'GO:0050997', 'GO:0046947', 'GO:0033490', 'GO:0048568', 'GO:1903076', 'GO:0035306', 'GO:0043021', 'GO:0043209', 'GO:0006990', 'GO:0045667', 'GO:0062098', 'GO:0032264', 'GO:0070507', 'GO:0010042', 'CL:0000225', 'GO:0120019', 'GO:0031545', 'GO:0050778', 'GO:1903050', 'GO:0016229', 'GO:0051701', 'GO:0042887', 'GO:2000271', 'GO:0090277', 'GO:1903898', 'GO:0106056', 'GO:0000070', 'GO:0101005', 'GO:0021534', 'GO:0071326', 'GO:0010971', 'GO:0000819', 'GO:0007632', 'GO:0006516', 'GO:0008537', 'GO:0071173', 'GO:0009144', 'GO:0034447', 'GO:0071813', 'GO:0051239', 'GO:0050954', 'GO:1902969', 'GO:1901661', 'GO:1903955', 'GO:0048021', 'GO:0016670', 'GO:0098588', 'GO:0002705', 'GO:0140678', 'GO:0008233', 'GO:0002060', 'GO:0002250', 'GO:0051493', 'GO:0090382', 'GO:0099536', 'GO:0090399', 'GO:0046386', 'GO:0098901', 'GO:0098858', 'GO:1901343', 'GO:0035036', 'GO:0060252', 'GO:0007265', 'GO:0072594', 'GO:0072562', 'GO:1901494', 'GO:0004033', 'GO:0019752', 'GO:0060589', 'GO:0090278', 'GO:0009259', 'GO:0008615', 'GO:0009051', 'GO:0043113', 'GO:0070814', 'GO:0004888', 'GO:0002702', 'GO:0042574', 'GO:0006458', 'GO:0043588', 'GO:0042803', 'GO:0043203', 'GO:0044611', 'GO:0030864', 'GO:0070203', 'GO:0016528', 'GO:0051251', 'GO:0022613', 'GO:2000241', 'GO:0030324', 'GO:0006978', 'GO:1902001', 'GO:0019211', 'GO:0016602', 'GO:0001216', 'GO:0019209', 'GO:0010008', 'GO:0010508', 'GO:0007622', 'CL:0000101', 'GO:0046827', 'GO:0004860', 'GO:0098718', 'GO:0030890', 'GO:0120163', 'GO:2000269', 'GO:0051046', 'UBERON:0001062', 'GO:0019563', 'GO:0070207', 'GO:0005764', 'GO:0120225', 'GO:0007095', 'GO:0030133', 'GO:1900544', 'GO:0007389', 'GO:0000795', 'GO:0006424', 'GO:0004457', 'GO:0043231', 'GO:0048589', 'GO:0015800', 'GO:0004731', 'GO:0032365', 'GO:0046825', 'GO:0031327', 'CL:0000325', 'GO:0036094', 'GO:0098982', 'GO:1903307', 'GO:0042581', 'GO:0080144', 'GO:1901702', 'GO:0005765', 'GO:0031570', 'GO:0036015', 'GO:0051983', 'GO:0042060', 'GO:0009066', 'GO:1904691', 'GO:2000677', 'GO:0015248', 'GO:0009416', 'GO:1902692', 'GO:0008361', 'GO:0050688', 'GO:0007100', 'GO:0004197', 'GO:0016525', 'GO:0009068', 'GO:0097413', 'GO:1903894', 'GO:0005740', 'GO:0032101', 'GO:0035330', 'GO:1904717', 'GO:1990266', 'GO:0046823', 'GO:0021537', 'PR:000050567', 'GO:0042417', 'GO:0002709', 'GO:0046467', 'GO:0046824', 'GO:0016491', 'GO:1904666', 'GO:1903046', 'GO:0007626', 'GO:0045921', 'GO:0061045', 'GO:0051785', 'GO:0022890', 'GO:0033018', 'GO:0071479', 'GO:1990874', 'BFO:0000004', 'GO:0042451', 'GO:0019005', 'GO:0005796', 'GO:1903487', 'GO:0045047', 'GO:0009256', 'GO:0000228', 'GO:0005388', 'GO:0005654', 'GO:0043281', 'GO:0030517', 'GO:0006164', 'GO:0006743', 'GO:0050921', 'GO:0046716', 'GO:0022407', 'GO:0005484', 'GO:0051085', 'GO:0004648', 'GO:0042886', 'GO:0008135', 'GO:0003300', 'GO:0043621', 'GO:0055089', 'GO:0032006', 'GO:0051149', 'GO:0018008', 'GO:0002088', 'GO:0016043', 'GO:0045620', 'GO:0031597', 'GO:0060079', 'GO:0070404', 'GO:0061043', 'GO:0006566', 'GO:0006497', 'CL:0000126', 'GO:0031400', 'GO:0051147', 'GO:1904204', 'GO:0032555', 'GO:0009126', 'GO:0034446', 'GO:0048144', 'GO:0046122', 'GO:0044540', 'GO:0023058', 'GO:0071346', 'GO:0003697', 'GO:0099565', 'GO:0097730', 'GO:0018272', 'GO:0046501', 'GO:0016447', 'GO:0048812', 'GO:0034470', 'GO:0022404', 'GO:0031528', 'GO:0046654', 'GO:1903844', 'GO:0032787', 'GO:0051066', 'GO:0032392', 'GO:0030216', 'GO:0010611', 'GO:0031333', 'GO:0072526', 'GO:1901659', 'GO:0015827', 'GO:0016595', 'GO:0008198', 'GO:0006805', 'GO:0032713', 'GO:0046031', 'GO:0015734', 'GO:0006403', 'GO:0035461', 'GO:0055093', 'GO:2000077', 'GO:0002460', 'GO:0033178', 'GO:0032271', 'GO:0000105', 'GO:0002200', 'GO:0042129', 'GO:0012501', 'GO:0000221', 'GO:0006760', 'GO:0015810', 'GO:0003341', 'GO:0019107', 'GO:0010941', 'GO:0019319', 'GO:0006665', 'GO:0001618', 'GO:0009158', 'GO:0007601', 'GO:0019264', 'GO:0035902', 'GO:0030199', 'GO:0006551', 'GO:0015631', 'GO:0006622', 'GO:0042476', 'GO:0007144', 'GO:0031100', 'GO:0071310', 'GO:0034385', 'GO:0002682', 'GO:0055086', 'GO:0051900', 'GO:0000977', 'GO:0042175', 'GO:0009155', 'GO:1900037', 'GO:0009617', 'GO:0042772', 'GO:1904352', 'GO:0009607', 'CL:0000219', 'GO:0051443', 'GO:1901303', 'CL:0000197', 'GO:0000287', 'GO:0035265', 'GO:0007169', 'GO:0031056', 'GO:0050866', 'GO:0002790', 'GO:0007417', 'GO:0002605', 'GO:0004793', 'GO:0007586', 'GO:0046328', 'GO:0035987', 'GO:0030901', 'GO:2000678', 'GO:0007008', 'GO:0050776', 'GO:0046164', 'GO:2000060', 'GO:0009893', 'GO:0015291', 'GO:0004421', 'GO:1990036', 'GO:0021987', 'GO:0045646', 'GO:0016758', 'GO:0006532', 'GO:0008287', 'GO:0043567', 'GO:0046456', 'GO:0004614', 'GO:0001917', 'GO:0050770', 'GO:0000184', 'GO:0045202', 'GO:0019216', 'GO:0120016', 'GO:0000922', 'GO:1905368', 'GO:0043086', 'GO:0016149', 'GO:0018401', 'GO:0002228', 'GO:1900271', 'GO:0043069', 'GO:0048562', 'GO:1903008', 'GO:0070508', 'GO:0140358', 'GO:0050727', 'GO:0072583', 'GO:0051292', 'GO:0009448', 'GO:0051716', 'GO:1903038', 'GO:0031670', 'GO:0005664', 'GO:0004450', 'GO:0015288', 'GO:0030665', 'GO:0000781', 'GO:0010212', 'GO:0006626', 'GO:0071372', 'GO:0032937', 'GO:0032400', 'GO:0042590', 'GO:0140029', 'GO:1901987', 'GO:0031640', 'GO:0045717', 'GO:1990928', 'GO:0034312', 'GO:0032780', 'GO:0019207', 'GO:1900006', 'GO:0031247', 'GO:0001913', 'GO:0035861', 'GO:0045444', 'GO:0043325', 'GO:0004609', 'GO:0015152', 'GO:0090200', 'GO:1903909', 'GO:0060429', 'GO:0043523', 'GO:0010033', 'GO:0030684', 'GO:0002718', 'GO:0002286', 'GO:0004324', 'GO:0030168', 'GO:0045182', 'GO:0051726', 'GO:0002891', 'GO:0140694', 'BFO:0000003', 'GO:0050804', 'GO:0032727', 'GO:0070665', 'GO:0007599', 'GO:0034660', 'GO:0052692', 'GO:0071901', 'GO:0016064', 'GO:0048660', 'CL:0000654', 'GO:0048814', 'GO:0002889', 'GO:1903078', 'GO:0016421', 'GO:0033875', 'GO:0006868', 'GO:0006304', 'UBERON:0015203', 'GO:0015175', 'GO:0072529', 'GO:0000721', 'GO:0009099', 'GO:0015850', 'GO:0106380', 'GO:0010468', 'GO:0045346', 'GO:0050873', 'GO:0080090', 'GO:0021930', 'GO:0005524', 'GO:0000375', 'GO:0031418', 'GO:1900101', 'GO:0042559', 'GO:0005634', 'GO:0042474', 'GO:2000211', 'GO:0005178', 'GO:0010988', 'GO:2001252', 'GO:0022402', 'GO:0043414', 'GO:0006511', 'GO:0051588', 'CL:0000148', 'GO:0000930', 'CL:0000763', 'GO:0055038', 'GO:1904879', 'GO:0002698', 'GO:0150078', 'GO:0006284', 'GO:0042446', 'GO:0014850', 'GO:0030672', 'GO:0018210', 'GO:1903515', 'GO:0060249', 'GO:0031253', 'GO:0030835', 'GO:0034589', 'GO:0030276', 'GO:0090322', 'GO:0034358', 'GO:0043022', 'GO:0022829', 'GO:0051604', 'GO:0001666', 'GO:0097237', 'GO:0016803', 'GO:0033866', 'GO:0005254', 'GO:0098780', 'GO:0070862', 'GO:1905952', 'GO:0009128', 'GO:0045171', 'GO:0061008', 'GO:0106310', 'GO:0051259', 'GO:0005576', 'GO:0044241', 'GO:0005996', 'GO:0070527', 'GO:2001235', 'GO:0042471', 'GO:0040012', 'GO:0032886', 'GO:0051346', 'GO:0050839', 'GO:0007292', 'GO:0090132', 'GO:0000307', 'GO:0060612', 'GO:1990837', 'GO:0045727', 'GO:0032934', 'GO:0016032', 'GO:0072593', 'GO:0016728', 'GO:0043030', 'GO:1903350', 'GO:0019693', 'GO:0005518', 'GO:0030902', 'GO:0009891', 'GO:0050145', 'GO:0005856', 'GO:0045820', 'GO:0006749', 'GO:0004867', 'GO:1901652', 'GO:0001501', 'GO:0000724', 'GO:0005536', 'GO:0010912', 'CL:0000526', 'GO:0046624', 'GO:0016787', 'GO:0010507', 'GO:0043547', 'GO:0010951', 'GO:0006271', 'GO:0010698', 'GO:0030097', 'GO:0002063', 'GO:0045446', 'GO:0071867', 'GO:0044772', 'GO:0018279', 'GO:0043299', 'GO:0071318', 'GO:0017101', 'GO:1902749', 'GO:0061842', 'GO:0043549', 'GO:0030195', 'GO:0030162', 'GO:0045785', 'GO:0016053', 'GO:0036021', 'GO:1902106', 'GO:0030837', 'GO:0036464', 'GO:0010958', 'GO:0050878', 'GO:0097094', 'GO:0006517', 'GO:0072686', 'GO:0045338', 'GO:0007272', 'GO:0071616', 'GO:0046100', 'GO:0006754', 'GO:0015039', 'GO:0030275', 'GO:0015179', 'GO:1901576', 'GO:0097346', 'GO:0000727', 'GO:0010833', 'GO:0033014', 'GO:0034728', 'GO:0019200', 'GO:0048522', 'GO:1903320', 'GO:0003713', 'GO:1904872', 'GO:0006779', 'GO:0043931', 'GO:0032502', 'GO:0002684', 'GO:0097530', 'GO:0005881', 'GO:0051648', 'GO:2001056', 'GO:1903115', 'GO:0090140', 'GO:0015035', 'GO:0098978', 'GO:0034436', 'GO:0051168', 'GO:0045933', 'GO:0048291', 'GO:0052655', 'GO:0071501', 'GO:0071949', 'GO:0001851', 'GO:0005793', 'GO:0031093', 'GO:0051224', 'GO:0017056', 'GO:0009892', 'GO:0034033', 'GO:0048518', 'GO:0005791', 'GO:0022400', 'GO:0000775', 'GO:0097006', 'GO:0004768', 'GO:0050771', 'GO:0031903', 'GO:0045026', 'GO:0061042', 'GO:0032259', 'GO:0070296', 'CL:0000019', 'GO:1902600', 'GO:0099518', 'GO:0070482', 'GO:2001169', 'GO:0019322', 'GO:1904813', 'GO:0048640', 'GO:0120111', 'GO:0032769', 'GO:0072595', 'GO:0030098', 'GO:0015183', 'GO:0120035', 'GO:0097441', 'GO:0016529', 'GO:0033673', 'GO:0031348', 'GO:0008645', 'GO:2000026', 'GO:0016829', 'GO:0043096', 'GO:1903321', 'GO:0006401', 'GO:0015757', 'GO:0005790', 'GO:0010039', 'GO:0005657', 'UBERON:0000483', 'GO:0016615', 'GO:0140110', 'GO:0008643', 'GO:0014896', 'GO:0042698', 'GO:2000573', 'GO:0072687', 'GO:0048585', 'GO:0032870', 'GO:0070851', 'GO:1903047', 'GO:0050999', 'GO:1902116', 'GO:0002791', 'CL:0000006', 'GO:0042470', 'GO:0004069', 'GO:0006641', 'GO:0001772', 'GO:0071404', 'GO:0015662', 'GO:0016667', 'GO:0140097', 'GO:0098739', 'GO:1903786', 'GO:0016056', 'GO:0030141', 'GO:0007519', 'GO:0070328', 'GO:0048027', 'GO:0022037', 'GO:0050918', 'GO:0001786', 'GO:0008544', 'GO:1901327', 'GO:2000736', 'GO:0001401', 'GO:0072384', 'GO:0016020', 'GO:0035994', 'GO:0009151', 'GO:0006706', 'GO:0002714', 'GO:0051129', 'CL:0000125', 'GO:0005832', 'GO:0048583', 'GO:0046899', 'GO:0014069', 'GO:0043062', 'GO:0016879', 'GO:0090316', 'GO:0090151', 'GO:0051924', 'GO:0036294', 'GO:1990617', 'GO:0031966', 'GO:1905939', 'GO:0072678', 'GO:0016071', 'GO:0051438', 'GO:0097401', 'GO:0042168', 'GO:0002688', 'GO:0000423', 'GO:0048813', 'GO:0002253', 'GO:0009133', 'GO:0040017', 'GO:1905063', 'GO:0048513', 'GO:0050792', 'GO:0015923', 'GO:0040014', 'GO:0016321', 'GO:0010822', 'GO:0048002', 'GO:0010721', 'GO:0002260', 'GO:1902554', 'GO:0044209', 'GO:0042176', 'GO:1903429', 'GO:0004740', 'GO:1901993', 'GO:0007155', 'GO:0004123', 'GO:1903779', 'GO:0065010', 'GO:0001952', 'GO:0031146', 'GO:0071704', 'GO:0072331', 'GO:0009755', 'GO:0000101', 'GO:0071260', 'GO:0035613', 'GO:0140416', 'GO:0032993', 'GO:1903509', 'GO:1902652', 'GO:0002837', 'GO:0002755', 'GO:0071174', 'GO:1990622', 'GO:0048730', 'GO:0019003', 'GO:0016705', 'GO:0019080', 'GO:0046912', 'GO:0070821', 'GO:0035988', 'GO:0006063', 'GO:0010800', 'GO:0045598', 'GO:0046697', 'GO:0060491', 'GO:1902222', 'GO:0016409', 'GO:0008028', 'GO:0005787', 'GO:0022607', 'GO:0004713', 'GO:0046942', 'GO:0006810', 'GO:0050982', 'GO:1903018', 'GO:0070874', 'GO:0007517', 'GO:0098742', 'GO:0045428', 'GO:0097421', 'GO:0043103', 'GO:0016817', 'GO:0016485', 'CL:0002242', 'GO:0006734', 'GO:0016050', 'GO:0006970', 'GO:0005543', 'GO:0019882', 'GO:0051219', 'GO:0036473', 'GO:0030011', 'GO:0051213', 'GO:0014897', 'GO:0032869', 'GO:0010035', 'GO:0040013', 'GO:0090174', 'GO:0061889', 'GO:0006521', 'GO:0070129', 'GO:0009127', 'CL:0000039', 'GO:0000776', 'GO:0042100', 'GO:0060992', 'GO:0060349', 'GO:2001057', 'GO:0034968', 'GO:0019218', 'GO:2000401', 'GO:0051403', 'GO:0038160', 'GO:0002577', 'GO:0032970', 'GO:0007007', 'GO:0097352', 'GO:0004721', 'GO:1904406', 'GO:0003014', 'GO:0010467', 'GO:0048854', 'GO:0061695', 'GO:0015399', 'GO:0001774', 'GO:0045723', 'GO:0043094', 'GO:0015817', 'GO:0000165', 'GO:0021542', 'GO:0046966', 'GO:0031339', 'GO:1902743', 'GO:0008106', 'GO:0004345', 'GO:0001540', 'GO:0051208', 'GO:0031638', 'GO:0007057', 'GO:0045348', 'GO:0070542', 'GO:0051865', 'GO:0019344', 'GO:0009119', 'GO:0034625', 'GO:0005542', 'GO:0090130', 'GO:0016234', 'CL:0000015', 'CL:0002319', 'GO:0032755', 'GO:1990868', 'GO:0050807', 'GO:0005416', 'GO:0099568', 'GO:0003417', 'GO:0005977', 'GO:0051668', 'GO:1905719', 'GO:0006446', 'GO:0051873', 'GO:0046888', 'GO:0009141', 'GO:0007548', 'GO:0090181', 'GO:0003924', 'GO:1904029', 'GO:0016054', 'GO:0034504', 'CL:0000586', 'GO:0008443', 'GO:1903311', 'GO:0036336', 'GO:0050708', 'GO:0098876', 'GO:0051128', 'GO:0017109', 'GO:0016885', 'GO:0016126', 'GO:0031069', 'GO:0007613', 'GO:0046546', 'GO:0005903', 'GO:0016607', 'GO:0050773', 'GO:0045939', 'GO:0004812', 'GO:0061154', 'GO:0019242', 'GO:0031201', 'GO:1901028', 'GO:0023057', 'GO:0061513', 'GO:0016884', 'GO:0072341', 'GO:0000779', 'GO:0005838', 'GO:0042110', 'GO:1902074', 'GO:0035331', 'GO:0035336', 'GO:2000465', 'GO:1902292', 'GO:0015826', 'GO:0019362', 'CL:0000255', 'GO:2000403', 'GO:0007009', 'GO:0016538', 'GO:0046785', 'GO:0046700', 'GO:0015908', 'GO:1902679', 'GO:0019082', 'GO:0044753', 'GO:0097443', 'GO:0048870', 'GO:0015315', 'GO:0000281', 'GO:0048519', 'GO:0045839', 'GO:0016763', 'GO:0031330', 'GO:0098798', 'GO:0005343', 'GO:0006637', 'GO:2000345', 'GO:0000820', 'GO:0005641', 'GO:0010634', 'GO:0060124', 'GO:0007159', 'GO:0046872', 'GO:0004618', 'GO:0043200', 'GO:0036211', 'GO:0030888', 'GO:0042987', 'GO:0048699', 'GO:0046101', 'GO:0007492', 'GO:0015630', 'GO:0016922', 'GO:0043226', 'GO:0023052', 'GO:0044271', 'GO:1901991', 'GO:0036510', 'GO:0086036', 'GO:0061771', 'GO:0015026', 'GO:0008152', 'GO:0019904', 'GO:0001558', 'GO:0070013', 'GO:0016866', 'GO:0003872', 'GO:0005789', 'GO:0019956', 'GO:0006952', 'GO:0052650', 'GO:0019884', 'GO:0055074', 'GO:0032355', 'GO:0009952', 'GO:0043244', 'GO:0004452', 'GO:0045454', 'GO:0032740', 'GO:0051961', 'GO:0004030', 'GO:0062125', 'GO:0046638', 'GO:0032768', 'GO:0016445', 'GO:1903789', 'GO:0031099', 'GO:1905240', 'GO:0060382', 'GO:0002690', 'GO:0071695', 'GO:0050821', 'GO:0030968', 'GO:0043170', 'GO:0000377', 'GO:0045019', 'GO:1905819', 'GO:0051173', 'GO:0110165', 'GO:0005662', 'GO:0016830', 'GO:0032792', 'GO:0033013', 'GO:0008366', 'GO:0031907', 'GO:0005496', 'GO:0032496', 'GO:1903506', 'GO:0032088', 'GO:0002366', 'GO:1903706', 'GO:0046034', 'GO:0016757', 'GO:0004844', 'GO:0033218', 'GO:1904338', 'GO:0036454', 'GO:0071322', 'GO:0007229', 'GO:0051592', 'GO:0000940', 'GO:1901657', 'GO:0017148', 'GO:0002312', 'GO:1902105', 'GO:0002478', 'GO:0034220', 'GO:0051291', 'GO:0051050', 'GO:0035303', 'GO:0019888', 'GO:2000177', 'GO:0001539', 'GO:0052654', 'GO:0005743', 'GO:0022414', 'GO:0034383', 'GO:0009169', 'GO:0005829', 'GO:0051017', 'GO:1903313', 'GO:2000490', 'GO:0070638', 'GO:0016742', 'GO:2001028', 'GO:1900076', 'GO:0023061', 'GO:0042633', 'GO:0061630', 'GO:2000116', 'GO:0099080', 'GO:0043650', 'GO:0006334', 'GO:0030877', 'GO:0009170', 'GO:0018119', 'GO:0002562', 'GO:0051879', 'GO:0045089', 'GO:0004725', 'GO:0070536', 'GO:1990542', 'GO:0001704', 'GO:1904358', 'GO:0061731', 'GO:0070062', 'GO:0044548', 'GO:0008526', 'GO:1900182', 'GO:0019953', 'GO:1903522', 'GO:0006529', 'GO:0000096', 'GO:0030662', 'GO:0000492', 'GO:0140492', 'GO:0060627', 'GO:0051650', 'GO:0045185', 'GO:0009206', 'GO:0032588', 'GO:1990089', 'GO:0031428', 'GO:0010224', 'GO:0008199', 'GO:0042278', 'GO:0010954', 'GO:0031965', 'GO:0032481', 'GO:0016838', 'GO:0004365', 'GO:0051305', 'GO:0048736', 'GO:0043473', 'GO:0006821', 'GO:0002262', 'GO:0006564', 'GO:0035435', 'GO:0046902', 'GO:0001848', 'GO:0007033', 'GO:0044565', 'GO:0043167', 'GO:0002706', 'GO:0043138', 'GO:0009986', 'GO:0060760', 'GO:0019707', 'GO:1904738', 'GO:1901984', 'GO:0009098', 'GO:0032446', 'GO:0006959', 'GO:0003743', 'GO:0031329', 'GO:1901575', 'GO:0005794', 'GO:0010506', 'GO:0140924', 'GO:0030433', 'GO:0070637', 'CL:0000737', 'GO:0045191', 'GO:1901030', 'GO:0016887', 'GO:1900121', 'GO:0071456', 'GO:1901564', 'GO:1901989', 'GO:0015149', 'GO:0097069', 'GO:0007160', 'GO:0030170', 'GO:0050768', 'GO:1901532', 'GO:0043235', 'GO:0060322', 'GO:0098900', 'GO:0015485', 'GO:0036367', 'GO:0006629', 'GO:0019828', 'GO:0048729', 'GO:0009605', 'GO:0062013', 'GO:0003755', 'GO:0046887', 'GO:0050867', 'GO:1903979', 'GO:1903708', 'GO:1903037', 'GO:0016236', 'GO:0032479', 'GO:0051258', 'GO:0043603', 'GO:0042594', 'GO:0072656', 'GO:0035973', 'GO:0015349', 'GO:0141060', 'GO:0045930', 'GO:0016788', 'GO:0071331', 'GO:0042116', 'GO:0048872', 'GO:0033176', 'GO:0043068', 'GO:1903402', 'GO:0042759', 'GO:0008865', 'CL:0000458', 'GO:0048011', 'GO:0010811', 'GO:0098847', 'GO:1903897', 'GO:0009201', 'GO:1902075', 'GO:0002886', 'GO:0001784', 'GO:0007600', 'GO:0033574', 'GO:0015918', 'GO:1903812', 'GO:0030546', 'GO:0060089', 'GO:0070061', 'GO:0010466', 'GO:0006415', 'GO:0046094', 'GO:0016863', 'GO:0044346', 'GO:0043543', 'GO:0051348', 'GO:0036402', 'GO:0018377', 'GO:0140467', 'GO:0021895', 'GO:0043408', 'GO:2000074', 'GO:2000045', 'GO:0044743', 'GO:0004843', 'GO:0051209', 'GO:0008186', 'GO:0044238', 'GO:0150094', 'GO:0070813', 'GO:0030913', 'GO:0070603', 'GO:0045577', 'GO:0015911', 'GO:0010332', 'GO:0044272', 'GO:0035304', 'GO:0045893', 'GO:0099537', 'GO:0048639', 'GO:1901292', 'GO:0051016', 'GO:1902911', 'GO:0106057', 'GO:0009145', 'GO:0098850', 'GO:1904851', 'GO:0000413', 'GO:0090734', 'GO:0018107', 'GO:1905534', 'GO:0007051', 'GO:0007584', 'GO:0010984', 'GO:0071398', 'GO:0051047', 'GO:0009438', 'GO:0048666', 'GO:0045935', 'GO:1901214', 'GO:0030516', 'GO:0042605', 'GO:0050687', 'GO:0018208', 'GO:0042802', 'GO:0019829', 'GO:0140535', 'GO:0060485', 'GO:0014733', 'GO:0008202', 'GO:1903332', 'GO:1904587', 'GO:0030003', 'GO:0030554', 'GO:0120015', 'GO:0014911', 'GO:0035470', 'GO:0032880', 'GO:0005637', 'GO:0071417', 'CL:0000548', 'GO:0016311', 'GO:0048512', 'GO:0070628', 'GO:2000181', 'GO:0051783', 'GO:0009719', 'GO:0031983', 'GO:0009743', 'GO:0090102', 'GO:0001944', 'GO:0008237', 'GO:1900371', 'GO:1904417', 'GO:0071496', 'GO:0015818', 'GO:0050810', 'GO:0045940', 'GO:0072676', 'GO:0006355', 'GO:0006172', 'GO:0016798', 'GO:0033765', 'GO:0046676', 'GO:0048762', 'GO:0032279', 'GO:0016605', 'GO:0030291', 'GO:0003729', 'GO:0040001', 'GO:0051952', 'GO:0042747', 'GO:0005694', 'GO:0050974', 'GO:0007165', 'GO:0010830', 'GO:0070202', 'GO:0009790', 'GO:0021510', 'GO:0006538', 'GO:0005814', 'GO:1901862', 'GO:0009136', 'GO:0022612', 'GO:0003254', 'GO:0061709', 'GO:0006275', 'GO:0006244', 'GO:0007042', 'GO:0043687', 'GO:0046928', 'GO:1990564', 'GO:0045931', 'GO:1903978', 'GO:0032516', 'GO:2000145', 'GO:0034362', 'GO:0006897', 'GO:0019784', 'GO:0050817', 'GO:0043278', 'GO:0051056', 'GO:0010001', 'GO:0009584', 'GO:0006413', 'GO:0002062', 'GO:0043101', 'GO:0060236', 'GO:0016417', 'CARO:0000006', 'GO:0016835', 'GO:0046961', 'GO:0010952', 'GO:0006364', 'GO:0061659', 'GO:0004017', 'GO:0004488', 'GO:1904705', 'GO:0006436', 'GO:0030674', 'GO:0005875', 'GO:0009072', 'GO:0006099', 'GO:0051254', 'GO:0051222', 'GO:0021761', 'GO:0099081', 'GO:0030540', 'GO:0048799', 'GO:0006664', 'GO:0097225', 'GO:0008320', 'GO:0002757', 'GO:0005319', 'GO:0050614', 'GO:0008277', 'GO:0043269', 'GO:0009987', 'GO:0035795', 'GO:0071103', 'GO:0009266', 'GO:0030030', 'GO:0001968', 'GO:0015294', 'GO:0008207', 'GO:0051084', 'GO:0002285', 'GO:1902903', 'GO:0042555', 'GO:0007035', 'GO:0016323', 'GO:0007623', 'GO:0009219', 'GO:0006470', 'GO:0000248', 'GO:0015526', 'GO:0046777', 'GO:0120039', 'GO:0005355', 'GO:0006974', 'GO:0003921', 'GO:0033206', 'GO:0006259', 'GO:0001882', 'GO:0099177', 'GO:0070006', 'GO:0034764', 'GO:0120009', 'GO:0035591', 'GO:0006893', 'GO:1904707', 'GO:0030593', 'GO:0045579', 'GO:0031267', 'GO:0008142', 'GO:1902100', 'GO:0061515', 'GO:0006515', 'GO:0010867', 'GO:1900221', 'GO:0034109', 'GO:0010893', 'GO:0006405', 'GO:0071692', 'GO:0007041', 'GO:1904814', 'GO:0006979', 'GO:0097553', 'GO:0007056', 'GO:0007369', 'GO:0031365', 'GO:0070861', 'GO:0009967', 'GO:0035091', 'GO:1902882', 'GO:1904018', 'GO:0048646', 'GO:0040008', 'GO:0019551', 'GO:0001885', 'GO:0016725', 'GO:0042359', 'GO:0032401', 'GO:0051179', 'GO:0002221', 'GO:0035592', 'GO:0004791', 'GO:1904380', 'GO:0046967', 'GO:1902017', 'GO:1901995', 'GO:0007166', 'GO:0098797', 'GO:0010810', 'GO:0051171', 'GO:0021756', 'GO:0032526', 'GO:0051052', 'GO:0006148', 'GO:0019530', 'GO:0032212', 'GO:0006986', 'GO:0060428', 'GO:0006109', 'GO:0004769', 'GO:0010734', 'GO:0006814', 'GO:0055085', 'GO:0005200', 'GO:1900120', 'GO:0045143', 'GO:0140546', 'GO:0044042', 'GO:0140035', 'GO:0048009', 'GO:0005884', 'GO:0098661', 'GO:0061621', 'GO:0015833', 'GO:0001764', 'GO:0020037', 'GO:0006303', 'GO:0044089', 'GO:0031430', 'GO:0070085', 'GO:0048193', 'GO:0019886', 'GO:0015658', 'GO:0004497', 'GO:0001890', 'GO:0042127', 'GO:0090114', 'GO:0015327', 'GO:0005811', 'GO:0051000', 'GO:0051152', 'GO:0009895', 'GO:0098909', 'GO:0004579', 'GO:0006531', 'GO:0045880', 'GO:0006909', 'GO:0062197', 'GO:0032743', 'GO:0005516', 'GO:2000448', 'GO:0045915', 'GO:0000407', 'GO:0071705', 'GO:0000323', 'GO:1904923', 'GO:0016684', 'GO:0032252', 'GO:0016801', 'GO:2000446', 'GO:0007186', 'GO:0046850', 'GO:0072332', 'GO:0007127', 'CL:0000300', 'GO:1903916', 'GO:0042981', 'GO:0048018', 'GO:0045600', 'GO:0015196', 'GO:0031095', 'GO:0002578', 'GO:0048638', 'GO:0002824', 'GO:0004818', 'GO:0051294', 'GO:0002377', 'GO:0008732', 'GO:0003688', 'GO:0009887', 'GO:0030900', 'GO:0045184', 'GO:0044282', 'GO:1902115', 'GO:0009064', 'GO:0000276', 'GO:0009199', 'GO:0070279', 'GO:0000212', 'GO:0031995', 'GO:0032133', 'GO:1900740', 'GO:0032806', 'GO:0030705', 'GO:0046098', 'GO:0004362', 'GO:0017158', 'GO:0070661', 'GO:0005313', 'GO:1900542', 'GO:2001234', 'GO:0035579', 'GO:1904871', 'GO:0010972', 'GO:0061351', 'GO:0071392', 'GO:0046395', 'GO:0004550', 'GO:0007219', 'GO:0032508', 'GO:0043038', 'GO:0032757', 'GO:0009067', 'GO:0000904', 'GO:0017116', 'GO:0051299', 'GO:0010906', 'GO:0040011', 'GO:0042169', 'GO:0071806', 'GO:2000147', 'GO:0006166', 'GO:0002204', 'GO:0032328', 'GO:0031616', 'GO:0042326', 'GO:0008213', 'GO:0010977', 'GO:0051148', 'GO:0097411', 'GO:0051568', 'GO:0010544', 'GO:0006983', 'GO:0097202', 'GO:0048511', 'GO:0035065', 'GO:0016972', 'GO:0016791', 'GO:1903532', 'GO:0044419', 'GO:0030330', 'GO:0019787', 'GO:0008017', 'GO:0051928', 'GO:0031122', 'GO:0060541', 'GO:0060055', 'GO:0044773', 'GO:0051787', 'GO:0003006', 'GO:0048584', 'GO:0071394', 'GO:0034394', 'GO:0015172', 'GO:1905178', 'GO:0010976', 'GO:0006152', 'GO:0090279', 'GO:0007040', 'GO:0045040', 'GO:0050890', 'GO:0032964', 'GO:0043025', 'GO:0005902', 'GO:0046394', 'GO:0071287', 'GO:0010632', 'GO:0005767', 'GO:0050658', 'GO:0010997', 'GO:0006558', 'GO:0097501', 'GO:0010044', 'GO:1902565', 'GO:0042159', 'GO:0044297', 'GO:0031210', 'GO:0051896', 'GO:0045056', 'GO:0060271', 'GO:0072659', 'GO:1901607', 'GO:0050137', 'GO:1902237', 'GO:0008180', 'GO:0000075', 'GO:1903533', 'GO:0006089', 'GO:0046683', 'GO:1904752', 'GO:0070704', 'GO:0005369', 'GO:0014902', 'GO:0015811', 'GO:0009142', 'GO:0098606', 'GO:1905775', 'GO:0071385', 'GO:1903202', 'GO:0005971', 'GO:0001817', 'GO:1902751', 'GO:0061795', 'GO:0006449', 'GO:0034329', 'GO:0030229', 'GO:0006887', 'GO:0071824', 'GO:0030258', 'GO:0035239', 'GO:0090207', 'GO:0032946', 'GO:0006282', 'GO:0001975', 'GO:0101003', 'GO:0045911', 'GO:1903298', 'GO:0035270', 'GO:0046496', 'GO:0052689', 'GO:0070161', 'GO:0046390', 'GO:0071569', 'GO:0090079', 'GO:0044770', 'GO:0072523', 'GO:0005737', 'GO:0019912', 'GO:0030334', 'GO:0032515', 'GO:0045137', 'GO:0120036', 'GO:0004708', 'GO:0009653', 'GO:0033280', 'GO:0043161', 'GO:0010635', 'GO:0033002', 'GO:0036003', 'GO:1902236', 'GO:0030060', 'GO:0070342', 'GO:0033180', 'GO:0014745', 'GO:1902936', 'GO:0019068', 'GO:0016462', 'GO:0007006', 'GO:0042147', 'GO:0050892', 'GO:0090329', 'GO:0006735', 'GO:0016799', 'GO:0010732', 'GO:0044088', 'GO:0030544', 'GO:0046688', 'GO:1900222', 'GO:1901216', 'GO:0046415', 'GO:0010824', 'GO:1904505', 'GO:1903508', 'GO:0016717', 'GO:0038026', 'GO:0000082', 'GO:1904996', 'GO:0010985', 'GO:0005102', 'GO:0045041', 'GO:0031994', 'GO:0043031', 'GO:0032354', 'GO:0006059', 'GO:0005283', 'GO:0032103', 'GO:1903305', 'GO:0006639', 'GO:1901673', 'GO:0097440', 'GO:0060251', 'GO:0046660', 'CL:0000457', 'GO:1903862', 'GO:0030515', 'GO:0043380', 'GO:0090482', 'GO:0098852', 'GO:1902031', 'GO:0006487', 'GO:0050993', 'GO:2000058', 'GO:0033198', 'GO:0048388', 'GO:0045892', 'GO:0008270', 'GO:0007507', 'GO:0048678', 'GO:0048671', 'GO:0023051', 'GO:0017076', 'GO:0120161', 'GO:0015980', 'GO:0006325', 'GO:0050965', 'GO:0036496', 'GO:0030155', 'GO:0043300', 'GO:0048731', 'GO:0009889', 'GO:0070613', 'GO:0045840', 'GO:0018958', 'GO:0001650', 'GO:0070852', 'GO:0030497', 'GO:0060479', 'GO:0007204', 'GO:0032839', 'GO:1905459', 'GO:0006094', 'GO:0010041', 'GO:0015605', 'GO:0009923', 'GO:0022889', 'GO:0050966', 'GO:0004066', 'GO:0007143', 'GO:0032263', 'GO:0042330', 'GO:1903801', 'GO:1901880', 'GO:0046685', 'GO:0071889', 'GO:0031346', 'GO:2000300', 'GO:0050877', 'GO:0009123', 'GO:0036316', 'GO:1901663', 'GO:0048532', 'GO:0071375', 'GO:0015119', 'GO:1901334', 'GO:0006738', 'GO:0051938', 'GO:0002821', 'GO:0016240', 'GO:0004930', 'GO:0046914', 'GO:0035383', 'GO:0030867', 'GO:0072542', 'GO:0001779', 'GO:0034694', 'GO:0021544', 'GO:0051640', 'GO:0061462', 'GO:0044524', 'GO:1904387', 'GO:0006807', 'GO:0009612', 'GO:0043425', 'GO:0034765', 'GO:0035751', 'GO:0061572', 'GO:0080134', 'GO:0071493', 'GO:0016055', 'GO:0015629', 'GO:0002699', 'GO:1903034', 'GO:0035338', 'GO:0046174', 'GO:0002269', 'GO:0022405', 'GO:0006188', 'GO:0034701', 'GO:0046495', 'GO:0012507', 'GO:0071474', 'GO:0030522', 'GO:0015194', 'GO:0031072', 'GO:0046606', 'GO:1901360', 'GO:0030666', 'GO:0065007', 'GO:0046661', 'GO:0043405', 'GO:0044237', 'GO:0018105', 'GO:0070905', 'GO:0042277', 'GO:0045088', 'GO:1904556', 'GO:0043168', 'GO:0008654', 'GO:0045087', 'GO:0006091', 'GO:0038179', 'GO:0045471', 'GO:0038023', 'UBERON:0000465', 'GO:0060840', 'GO:0010562', 'GO:0043462', 'GO:0030218', 'GO:0006508', 'GO:0007020', 'GO:0001889', 'GO:0044344', 'GO:0006702', 'GO:0042069', 'GO:0015849', 'GO:0006816', 'GO:0002495', 'GO:0110095', 'GO:0038147', 'GO:0006879', 'GO:1904205', 'GO:0045780', 'GO:0006873', 'GO:0004084', 'GO:0015184', 'GO:0019220', 'GO:0006687', 'GO:0048286', 'GO:1904152', 'GO:0051926', 'GO:0005979', 'GO:0006563', 'GO:0051247', 'GO:0003824', 'GO:0032470', 'GO:0090575', 'GO:1905460', 'GO:0044703', 'GO:0106104', 'GO:0010911', 'GO:0043565', 'GO:0071763', 'GO:0009150', 'GO:0022803', 'GO:0060285', 'GO:0032881', 'GO:1990498', 'GO:1904415', 'GO:0006606', 'GO:0046130', 'GO:0030295', 'GO:0065003', 'GO:0050670', 'GO:0010666', 'GO:0051092', 'GO:0044232', 'GO:0002026', 'GO:0015711', 'GO:0046466', 'GO:0045621', 'GO:0008209', 'GO:0003158', 'GO:0010755', 'GO:0030111', 'GO:1905508', 'GO:0072665', 'GO:0002604', 'GO:0003422', 'GO:0033044', 'GO:0032963', 'GO:0045595', 'GO:0008347', 'GO:0006914', 'GO:0034599', 'GO:0032507', 'GO:0034330', 'GO:0045926', 'GO:0140297', 'GO:0046889', 'GO:0006954', 'GO:0019222', 'GO:0061578', 'GO:0009314', 'GO:0032989', 'GO:0036508', 'GO:0038034', 'GO:0002064', 'GO:0016241', 'GO:0015740', 'GO:0015924', 'GO:0090303', 'GO:0006935', 'GO:0045923', 'GO:1901983', 'GO:0097193', 'GO:0010975', 'GO:0006360', 'GO:0061629', 'GO:0048488', 'GO:0006479', 'GO:0050789', 'GO:0043524', 'GO:0072521', 'GO:0071300', 'GO:0043024', 'GO:0010876', 'GO:0036498', 'GO:0098590', 'GO:0018198', 'GO:1905065', 'GO:1903513', 'GO:0046184', 'GO:0042625', 'GO:0009125', 'GO:0008250', 'GO:0006729', 'GO:0060213', 'GO:0051220', 'GO:0008631', 'GO:0071216', 'GO:0098802', 'GO:0042445', 'GO:0048714', 'GO:0031647', 'GO:0014898', 'GO:0046128', 'GO:1900034', 'GO:0032943', 'GO:0006991', 'GO:2000489', 'GO:0033239', 'GO:0042364', 'GO:0009897', 'GO:0070302', 'GO:1990351', 'GO:0030169', 'GO:0006644', 'GO:0016235', 'GO:0098868', 'GO:1901796', 'GO:0015145', 'GO:0043271', 'GO:0048523', 'GO:1900407', 'GO:0047975', 'GO:0006906', 'GO:0015031', 'GO:0043085', 'GO:0030073', 'GO:0003878', 'GO:0007004', 'GO:0032367', 'GO:0070557', 'GO:0070837', 'GO:0031090', 'GO:0043618', 'GO:0034248', 'GO:0016051', 'GO:0102756', 'GO:0045445', 'GO:0008356', 'GO:0051939', 'GO:0016859', 'GO:1990823', 'GO:0061900', 'GO:0035671', 'GO:1903293', 'GO:0050796', 'GO:0034656', 'GO:0030016', 'GO:0098562', 'GO:0003925', 'GO:0060538', 'CL:0000095', 'GO:0018193', 'GO:0002407', 'GO:0061620', 'GO:0044325', 'GO:0045912', 'GO:0004301', 'GO:0017022', 'GO:0014887', 'GO:0010564', 'GO:0007043', 'GO:2001242', 'GO:0140030', 'GO:0009065', 'GO:0071470', 'GO:0009620', 'GO:0015075', 'GO:0006892', 'GO:0032991', 'GO:0045766', 'GO:0043500', 'GO:0000302', 'GO:0031577', 'GO:1905039', 'GO:0004340', 'GO:0015949', 'GO:0070888', 'GO:0007602', 'GO:0036019', 'GO:0044782', 'GO:0034451', 'GO:0071814', 'GO:0019852', 'GO:0042327', 'GO:1901654', 'CL:0002371', 'GO:0050848', 'GO:0043407', 'GO:0051402', 'GO:0086039', 'GO:0051279', 'GO:0051249', 'GO:0003725', 'GO:0051252', 'GO:0006636', 'GO:0045685', 'GO:0060487', 'GO:0009179', 'GO:0033238', 'GO:0004745', 'GO:0061726', 'GO:0032930', 'GO:0061077', 'GO:0098856', 'GO:0047750', 'GO:0043320', 'GO:0008630', 'GO:0030101', 'GO:0001919', 'GO:0030323', 'GO:0061564', 'GO:0034384', 'GO:0045211', 'GO:0015760', 'GO:0046906', 'GO:0008037', 'GO:0045995', 'GO:0014706', 'GO:0070530', 'GO:0033177', 'GO:0070095', 'GO:1901342', 'GO:0090288', 'GO:0009611', 'GO:0010927', 'GO:0070815', 'GO:0061025', 'GO:0045580', 'GO:1903322', 'GO:0036119', 'GO:0002263', 'GO:0014743', 'GO:0002834', 'GO:0022834', 'GO:0003747', 'GO:0009629', 'GO:0070977', 'GO:0006518', 'CL:0000210', 'GO:0031320', 'GO:0004571', 'GO:0005528', 'GO:0051905', 'GO:0060350', 'GO:0016132', 'UBERON:0002405', 'GO:0046364', 'GO:0106118', 'GO:0008652', 'GO:0055092', 'GO:0042770', 'GO:0001674', 'GO:0022624', 'GO:0071542', 'GO:0014910', 'GO:0051301', 'GO:0032058', 'GO:0042734', 'GO:0000981', 'GO:0019774', 'GO:0009152', 'GO:0045582', 'GO:0046370', 'GO:0000910', 'GO:1904874', 'GO:0046209', 'GO:0044281', 'GO:0046903', 'GO:0009069', 'GO:0015081', 'GO:0097066', 'GO:0098791', 'GO:0009185', 'GO:0010592', 'GO:0048514', 'GO:0061888', 'GO:0034314', 'GO:0097708', 'GO:0010646', 'GO:0005876', 'GO:0043255', 'GO:0008203', 'GO:0050806', 'GO:0032655', 'GO:1905897', 'GO:2000347', 'GO:0002833', 'GO:1904776', 'GO:0000725', 'GO:1902808', 'GO:0032504', 'GO:0016410', 'GO:0006268', 'GO:0071682', 'GO:0015824', 'GO:0150063', 'GO:0031328', 'GO:0019346', 'GO:0098984', 'GO:0140375', 'GO:0015193', 'GO:0051336', 'BFO:0000040', 'GO:0045739', 'GO:2001171', 'GO:0071222', 'GO:0071380', 'GO:0042819', 'GO:0051130', 'GO:0033135', 'GO:0005945', 'GO:0030659', 'GO:0014074', 'GO:0009311', 'GO:0048869', 'GO:0010970', 'GO:0019900', 'GO:0006002', 'GO:0005929', 'GO:0051881', 'GO:0004420', 'CL:0000023', 'GO:0018160', 'GO:0016571', 'GO:0008289', 'GO:0000425', 'GO:0044752', 'GO:0034392', 'GO:0090398', 'GO:0015925', 'GO:0097729', 'GO:0042816', 'GO:0010879', 'GO:0002617', 'GO:0048821', 'GO:0098712', 'GO:0050790', 'GO:1903891', 'GO:0010922', 'GO:0000491', 'GO:0042448', 'GO:0005773', 'GO:2000279', 'GO:0060255', 'GO:1903039', 'GO:1903829', 'GO:0050750', 'GO:0016482', 'GO:1903577', 'GO:0070601', 'GO:0060828', 'GO:0018352', 'GO:0034219', 'GO:0010558', 'GO:0019511', 'GO:1990904', 'GO:0031312', 'GO:0030154', 'GO:0004470', 'GO:0060205', 'GO:0070972', 'GO:0051154', 'GO:0003674', 'GO:1905322', 'GO:0015328', 'GO:0062149', 'GO:0016668', 'GO:0055080', 'GO:0043315', 'GO:0019706', 'GO:0042692', 'GO:0009060', 'GO:0030010', 'GO:0016444', 'GO:0005216', 'GO:0010803', 'GO:0010877', 'GO:0010563', 'GO:0050818', 'GO:0002639', 'GO:0140888', 'GO:0005874', 'GO:0016860', 'GO:1903861', 'GO:0072698', 'GO:1901698', 'GO:0051656', 'GO:0016627', 'GO:0031163', 'GO:0071396', 'GO:0009058', 'GO:1903036', 'GO:0006793', 'GO:0015293', 'GO:0007530', 'GO:0050730', 'GO:0010817', 'GO:0031012', 'GO:0045937', 'GO:0006720', 'GO:0006071', 'GO:0009628', 'GO:0007167', 'GO:0021954', 'GO:0007077', 'GO:0090407', 'GO:0010637', 'GO:0072329', 'GO:0005548', 'GO:0044539', 'GO:0034389', 'GO:0002504', 'GO:0030198', 'GO:0048713', 'GO:0009409', 'GO:0045296', 'GO:0071168', 'GO:0051059', 'GO:2000146', 'GO:0010894', 'GO:0045055', 'GO:0016616', 'GO:0009968', 'GO:1904375', 'GO:0043313', 'GO:0043087', 'GO:0001920', 'GO:0048770', 'GO:0006204', 'GO:2000121', 'GO:0021589', 'GO:0007093', 'GO:2001295', 'GO:0055100', 'GO:0007625', 'GO:2001251', 'GO:0019527', 'GO:0006417', 'GO:0048667', 'GO:0072349', 'GO:1902475', 'GO:0043039', 'GO:0140354', 'GO:0051452', 'GO:1901137', 'GO:0019001', 'GO:0010510', 'GO:1902750', 'GO:0071236', 'GO:0098827', 'GO:0042558', 'GO:0046477', 'GO:0016358', 'GO:0035459', 'GO:0018444', 'GO:0070193', 'GO:0010665', 'GO:2000106', 'GO:0060047', 'GO:0034655', 'GO:0044233', 'GO:0098657', 'GO:0001649', 'GO:0005640', 'GO:0036314', 'GO:0042982', 'GO:0051081', 'GO:0097159', 'GO:0034452', 'GO:0001706', 'GO:0015318', 'GO:0018022', 'GO:0032728', 'GO:0003413', 'GO:0010720', 'GO:0008406', 'GO:0016903', 'GO:0038025', 'GO:0016215', 'GO:0009164', 'GO:0030414', 'GO:0043604', 'GO:0000987', 'GO:0016597', 'GO:0006541', 'GO:0019637', 'GO:0035639', 'GO:0043666', 'GO:0033559', 'GO:1905710', 'GO:0110032', 'GO:0090208', 'GO:0051260', 'GO:0051282', 'GO:1904350', 'GO:0042908', 'GO:0046649', 'GO:0035606', 'GO:0043536', 'GO:0010648', 'GO:0140640', 'GO:0070050', 'GO:0051253', 'GO:0001227', 'GO:0002696', 'GO:0140272', 'GO:0046653', 'GO:0034111', 'GO:0097067', 'GO:1903297', 'GO:1902767', 'GO:0019219', 'GO:0032735', 'GO:0032649', 'GO:0043891', 'GO:1902930', 'GO:0097371', 'GO:0001228', 'GO:1903828', 'GO:0051090', 'GO:0042626', 'GO:0046696', 'GO:0008284', 'GO:0045190', 'GO:0009678', 'GO:0051177', 'GO:0004252', 'GO:0048878', 'GO:0097529', 'GO:0043123', 'GO:0044255', 'GO:0060547', 'GO:0042578', 'GO:0046718', 'GO:0046146', 'GO:0032469', 'GO:0006573', 'GO:0006690', 'GO:0055029', 'GO:0016062', 'GO:0097447', 'GO:0006624', 'GO:0004557', 'GO:0030317', 'GO:0008035', 'GO:0035308', 'GO:0036315', 'GO:0051095', 'GO:0098801', 'GO:0140036', 'GO:0035728', 'GO:0097003', 'GO:0033299', 'GO:0010631', 'GO:0014912', 'GO:0002832', 'GO:0031338', 'GO:0043228', 'GO:0008150', 'GO:0034103', 'GO:0071357', 'GO:0014070', 'GO:0061650', 'GO:0015820', 'GO:0042304', 'GO:0016942', 'GO:0030228', 'GO:1905532', 'GO:0051898', 'GO:0019407', 'GO:0030510', 'GO:0002274', 'GO:0001503', 'GO:0033036', 'GO:0017041', 'GO:0050657', 'GO:0140098', 'GO:0042306', 'GO:0016192', 'GO:0007015', 'GO:1903319', 'GO:0051131', 'GO:2001243', 'GO:0106027', 'GO:0043010', 'GO:0010043', 'GO:0009948', 'GO:0005739', 'GO:0098609', 'GO:0010629', 'GO:1904886', 'GO:1902221', 'GO:0017111', 'GO:0060326', 'GO:0043470', 'GO:0098704', 'GO:0072708', 'GO:0006826', 'GO:0010324', 'GO:0032990', 'GO:0009188', 'GO:0042918', 'GO:0060048', 'GO:0006740', 'GO:0016740', 'GO:0001959', 'GO:0050951', 'GO:0045833', 'GO:0005527', 'GO:0043403', 'GO:0016591', 'GO:0015038', 'GO:0036020', 'GO:0044249', 'GO:0070585', 'GO:0098542', 'GO:0036126', 'GO:0043426', 'GO:0006972', 'GO:0019866', 'GO:0019405', 'GO:0071333', 'GO:0055082', 'GO:0043279', 'GO:0007076', 'GO:0071675', 'GO:0010899', 'GO:0097192', 'GO:0090596', 'GO:0097466', 'GO:0019585', 'GO:0005827', 'GO:0014741', 'GO:0072524', 'GO:0032094', 'GO:0006101', 'GO:0051048', 'GO:1901568', 'GO:0006278', 'GO:0018130', 'GO:0023056', 'GO:2000377', 'GO:0019640', 'GO:0046637', 'GO:0051641', 'GO:0032922', 'GO:0032673', 'GO:1905475', 'GO:0007611', 'GO:0032436', 'GO:0009913', 'GO:0071702', 'GO:0009101', 'GO:0043583', 'GO:0009396', 'GO:0043393', 'GO:0097264', 'GO:0050801', 'GO:0019932', 'GO:1904724', 'GO:0002764', 'GO:1904706', 'GO:0030424', 'GO:0019400', 'GO:0003714', 'GO:0016209', 'GO:0035718', 'GO:0006869', 'GO:0048609', 'GO:1900181', 'GO:0033143', 'GO:1900739', 'GO:0001221', 'GO:0033762', 'GO:0035249', 'GO:0045335', 'GO:0021517', 'GO:0006999', 'GO:0007032', 'GO:1901029', 'GO:0004559', 'GO:0071869', 'GO:0099171', 'GO:0048285', 'GO:0045494', 'GO:0030388', 'GO:0048659', 'GO:0045132', 'GO:0030150', 'GO:0006140', 'GO:0006418', 'GO:0046931', 'GO:0017171', 'GO:0004459', 'GO:0046949', 'CARO:0000003', 'GO:1902495', 'GO:0000038', 'GO:0048029', 'GO:1900087', 'GO:0015355', 'GO:1902975', 'GO:0051347', 'GO:0071363', 'GO:0008104', 'GO:0090141', 'GO:0006766', 'GO:0010799', 'GO:0002054', 'GO:0070646', 'GO:0044380', 'GO:0006396', 'GO:0097242', 'GO:0070201', 'GO:0044085', 'GO:0098754', 'GO:0031109', 'GO:0007163', 'GO:0031981', 'GO:0003677', 'GO:0000439', 'GO:0005452', 'GO:0042447', 'GO:0042440', 'GO:1902024', 'GO:0042162', 'GO:0061919', 'GO:0035967', 'GO:0003676', 'GO:0008238', 'GO:0006112', 'GO:0032200', 'GO:0071211', 'GO:0006498', 'GO:0060135', 'GO:1900038', 'GO:0098857', 'GO:0061631', 'GO:0045177', 'GO:0021782', 'GO:0051117', 'GO:0051236', 'GO:0010921', 'GO:0005730', 'GO:0007212', 'GO:0005768', 'GO:0019941', 'GO:0051290', 'GO:1990182', 'GO:0043392', 'GO:0035556', 'GO:0032648', 'GO:0032933', 'GO:0004422', 'GO:0002888', 'GO:1901215', 'GO:0042572', 'GO:0016567', 'GO:0016875', 'GO:0060560', 'GO:0031904', 'GO:0051788', 'GO:0043455', 'GO:0004830', 'GO:0031326', 'GO:0036016', 'GO:0006064', 'GO:0035295', 'GO:0004312', 'GO:0050868', 'GO:0042391', 'GO:0002381', 'CL:0000151', 'GO:0046622', 'GO:0044092', 'GO:0001525', 'GO:0050864', 'GO:0042745', 'GO:0005975', 'GO:0002695', 'GO:0006368', 'GO:0044070', 'GO:0046033', 'GO:0098862', 'GO:0051770', 'GO:0008483', 'CL:0000738', 'GO:0030054', 'GO:0006857', 'GO:0071241', 'GO:0021680', 'GO:0005759', 'GO:1901701', 'GO:0006941', 'GO:0006310', 'GO:0062023', 'GO:0047751', 'GO:0044819', 'GO:0009791', 'GO:0016188', 'GO:0035729', 'GO:0060294', 'GO:0002708', 'GO:0007253', 'GO:0098773', 'GO:0071248', 'GO:0034590', 'GO:0007005', 'GO:1902041', 'GO:0071548', 'GO:0005515', 'GO:0006281', 'GO:0051338', 'GO:0016772', 'GO:0006778', 'GO:0098656', 'GO:0032288', 'GO:0009082', 'GO:0098708', 'GO:0071826', 'GO:1903403', 'GO:0006997', 'GO:0003690', 'GO:0060536', 'GO:0045647', 'GO:0090090', 'GO:0016446', 'GO:0006195', 'GO:0046124', 'GO:0097449', 'GO:0035296', 'GO:0006677', 'GO:0035524', 'GO:0098800', 'GO:2001293', 'GO:0008584', 'GO:0071332', 'GO:0030894', 'GO:0045581', 'GO:0019798', 'GO:0031325', 'GO:0097431', 'GO:0070382', 'GO:0042552', 'GO:0034340', 'GO:0036109', 'GO:0030029', 'GO:0034774', 'GO:0002822', 'GO:2000756', 'GO:0030371', 'GO:0060337', 'GO:0043029', 'GO:0010543', 'GO:0009918', 'GO:0050661', 'GO:0008013', 'GO:0099501', 'GO:0019538', 'GO:0016614', 'GO:0036507', 'GO:1900180', 'GO:1900103', 'GO:0005041', 'GO:0071621', 'GO:0019368', 'GO:0009262', 'GO:0030242', 'GO:0090306', 'GO:0008236', 'GO:0002573', 'GO:0007420', 'GO:0004448', 'GO:1904951', 'GO:0065002', 'GO:0007249', 'GO:0003018', 'GO:0042562', 'GO:0009100', 'GO:0051018', 'GO:0034311', 'GO:0046605', 'GO:0021762', 'GO:0043248', 'GO:0019674', 'GO:0043233', 'GO:0000428', 'GO:0016881', 'GO:0044342', 'GO:0006006', 'GO:0044818', 'GO:0045263', 'GO:0006499', 'GO:0070761', 'GO:0042938', 'GO:0090026', 'CL:0000096', 'GO:0031984', 'GO:0051276', 'GO:0045944', 'GO:0032570', 'GO:0001637', 'GO:0010038', 'GO:1905037', 'GO:0033146', 'GO:0007589', 'GO:0003678', 'GO:0120014', 'GO:0038159', 'GO:0048471', 'GO:0002181', 'GO:0002376', 'GO:0009408', 'GO:0072522', 'GO:0051384', 'GO:0090276', 'GO:0000768', 'GO:0140662', 'GO:0030670', 'GO:0007063', 'GO:0007094', 'GO:0030145', 'GO:0043280', 'GO:0046099', 'GO:0005615', 'GO:0002440', 'GO:0097305', 'GO:0006513', 'GO:0019367', 'GO:0044877', 'GO:1903707', 'GO:0002237', 'GO:0034687', 'GO:1903203', 'GO:0031975', 'GO:0071677', 'GO:1901159', 'GO:0051049', 'GO:0007612', 'GO:0030669', 'GO:0001709', 'GO:1901682', 'GO:0051099', 'GO:0043548', 'GO:0022411', 'GO:0035437', 'GO:0006468', 'GO:0030810', 'GO:0006915', 'GO:0030252', 'GO:0061117', 'GO:1901606', 'GO:0046578', 'GO:0001217', 'GO:0002685', 'GO:0030001', 'GO:0001530', 'GO:0051962', 'GO:2000015', 'GO:1902308', 'GO:0071407', 'GO:0019318', 'GO:0060363', 'GO:0051354', 'GO:1902494', 'GO:0030182', 'GO:0015373', 'GO:0031401', 'GO:0045254', 'GO:0140338', 'GO:0046526', 'GO:0016774', 'GO:0004427', 'GO:0032689', 'GO:0006796', 'GO:0009240', 'GO:0072330', 'GO:0070848', 'GO:2000404', 'GO:0042181', 'GO:0002520', 'GO:0016208', 'GO:0009890', 'GO:0006081', 'GO:0044706', 'CL:0000766', 'GO:0099572', 'GO:0050421', 'GO:0036477', 'GO:0016049', 'GO:0022408', 'GO:0001654', 'GO:1902514', 'GO:0031967', 'GO:0016137', 'GO:0097452', 'GO:0009063', 'GO:2001237', 'GO:1901981', 'GO:0048588', 'GO:0042157', 'GO:0008637', 'GO:0005783', 'GO:0033554', 'GO:0031593', 'GO:0071109', 'GO:0016363', 'CL:0000393', 'GO:0008235', 'GO:2000361', 'GO:0009725', 'GO:0051101', 'GO:0043381', 'GO:0031514', 'GO:0044839', 'GO:0010591', 'GO:0032027', 'GO:1901522', 'GO:0015807', 'GO:0090287', 'GO:0022618', 'GO:0035578', 'GO:0010660', 'GO:0021543', 'GO:0009163', 'GO:0036296', 'GO:0006885', 'GO:0007565', 'GO:0032007', 'GO:0072599', 'GO:0048771', 'GO:0051204', 'GO:0045830', 'GO:0005253', 'GO:1905818', 'GO:0098760', 'GO:0001775', 'GO:0033138', 'GO:0050819', 'GO:0001568', 'GO:0002836', 'GO:0015808', 'UBERON:0000479', 'GO:0001578', 'GO:0030833', 'GO:1990440', 'GO:1903564', 'GO:1904869', 'GO:0034698', 'GO:0071897', 'GO:0006547', 'CL:0000081', 'GO:0055090', 'GO:0006942', 'GO:0006691', 'GO:0034695', 'GO:0001676', 'GO:0045216', 'GO:0035977', 'GO:0006998', 'GO:0004298', 'GO:1903580', 'GO:0016765', 'GO:0140161', 'GO:0062076', 'GO:1901361', 'GO:0071712', 'GO:0006753', 'GO:0030148', 'GO:1903214', 'GO:0030332', 'GO:0022853', 'GO:0045822', 'GO:0051693', 'GO:0045661', 'GO:0006473', 'GO:0009922', 'GO:1990456', 'GO:0009888', 'GO:0006950', 'GO:0140056', 'GO:0006955', 'GO:0016741', 'GO:0016706', 'GO:0050714', 'GO:0101031', 'GO:0043001', 'GO:0014905', 'GO:0000226', 'GO:0046686', 'GO:0007610', 'GO:0071345', 'GO:0035924', 'GO:0015718', 'GO:0070859', 'GO:0045922', 'GO:0000166', 'GO:1902532', 'GO:0002637', 'GO:0008585', 'GO:0051591', 'GO:0044403', 'GO:0004807', 'GO:0000164', 'GO:0090118', 'GO:0043302', 'GO:1902850', 'GO:0006486', 'GO:0032386', 'GO:0099512', 'GO:0141061', 'GO:0050871', 'GO:0042632', 'GO:0046620', 'GO:0031334', 'GO:0099503', 'GO:0004473', 'GO:0051126', 'GO:0009583', 'GO:0120162', 'GO:0051262', 'GO:0004576', 'GO:0042301', 'GO:0097734', 'GO:0003700', 'GO:1990777', 'GO:0046112', 'GO:0006084', 'GO:0003421', 'GO:0031526', 'GO:1905114', 'GO:0015936', 'GO:0015186', 'GO:0044062', 'GO:0015171', 'GO:0032182', 'GO:0045337', 'GO:0060090', 'GO:0009894', 'GO:0070588', 'GO:0008525', 'GO:0003865', 'GO:0048146', 'GO:0006106', 'GO:0070552', 'GO:0048853', 'GO:0032660', 'GO:0006085', 'GO:0050000', 'GO:1902533', 'GO:0098809', 'GO:0001955', 'GO:0030658', 'GO:0120013', 'GO:0071466', 'GO:0050728', 'GO:0097306', 'GO:0008614', 'GO:0000242', 'GO:0006062', 'GO:1904273', 'GO:0000003', 'GO:0005774', 'GO:0009410', 'GO:0033721', 'GO:0110076', 'GO:0042472', 'GO:0004842', 'GO:0051223', 'GO:0043555', 'GO:0019550', 'GO:2000638', 'GO:0051287', 'GO:0046365', 'GO:0008083', 'GO:0045540', 'GO:0051707', 'GO:0007276', 'GO:0038146', 'GO:1900102', 'GO:0019842', 'GO:0045964', 'GO:0045116', 'GO:1902476', 'GO:0004672', 'GO:1902680', 'GO:0072525', 'GO:0044754', 'GO:1903725', 'GO:0005324', 'GO:0061718', 'GO:0003922', 'GO:0080164', 'GO:0018023', 'GO:0046835', 'GO:0019899', 'GO:0060021', 'GO:0010826', 'GO:0008219', 'GO:0070341', 'GO:0090025', 'GO:0046483', 'GO:0008514', 'GO:0098796', 'GO:0006953', 'GO:0098771', 'GO:0006298', 'GO:0046943', 'GO:0008324', 'GO:0031398', 'GO:0060284', 'GO:0006913', 'GO:0006163', 'GO:0120025', 'GO:0140112', 'GO:0007030', 'GO:0038180', 'GO:0035094', 'GO:0006612', 'GO:0016500', 'GO:1903020', 'GO:1901605', 'GO:0004601', 'GO:2000816', 'GO:0050793', 'GO:0006996', 'GO:0090402', 'GO:0050678', 'GO:0001934', 'GO:0045259', 'GO:1901874', 'GO:0000077', 'GO:0019320', 'GO:0050808', 'GO:0034614', 'GO:0016570', 'GO:0046385', 'GO:0009263', 'GO:0031098', 'GO:0006775', 'GO:0034663', 'GO:1901031', 'GO:0016128', 'GO:1901861', 'GO:1902036', 'GO:0005769', 'GO:0098662', 'GO:0150077', 'GO:0007406', 'GO:0051955', 'GO:1990418', 'GO:0043648', 'GO:0061134', 'GO:0032677', 'GO:0030397', 'GO:0006820', 'GO:1904030', 'GO:0009086', 'GO:0016831', 'GO:0071162', 'GO:0000086', 'GO:0021915', 'GO:0046655', 'GO:0060170', 'GO:0048662', 'GO:0002449', 'GO:0034654', 'GO:0030246', 'GO:0019343', 'GO:0010605', 'GO:0051125', 'GO:0007017', 'GO:0042063', 'GO:0032675', 'GO:0005198', 'GO:0048871', 'GO:0006007', 'GO:0022417', 'CL:0000234', 'GO:0001554', 'GO:0098916', 'GO:0045111', 'GO:0030018', 'GO:0016776', 'GO:0010608', 'GO:0045936', 'GO:1900193', 'GO:0019104', 'GO:0140253', 'GO:0015749', 'GO:1990478', 'GO:0140009', 'GO:0015748', 'GO:0061136', 'GO:1904557', 'GO:0045333', 'GO:0005777', 'CL:0000988', 'GO:1990712', 'GO:0045787', 'GO:1904925', 'GO:0070936', 'GO:0034381', 'GO:0004748', 'GO:0010389', 'GO:0001505', 'GO:0034391', 'GO:0001954', 'GO:1905369', 'GO:0033211', 'GO:0000122', 'GO:0016709', 'GO:0050048', 'GO:0009642', 'GO:0071900', 'GO:0042308', 'GO:0006402', 'GO:0006620', 'GO:0047982', 'GO:0051607', 'GO:1901135', 'GO:0045619', 'GO:0031571', 'GO:0032329', 'GO:0006528', 'GO:1903201', 'GO:0046983', 'GO:0050802', 'GO:0051100', 'GO:0032647', 'GO:0019725', 'GO:0045823', 'GO:0140275', 'GO:1903131', 'GO:0140101', 'GO:0045934', 'GO:0004418', 'GO:0006469', 'GO:0005840', 'GO:1903803', 'GO:0071219', 'GO:0050767', 'GO:0045687', 'GO:1901617', 'GO:0030174', 'GO:0140318', 'GO:0006559', 'GO:0060340', 'GO:0043651', 'GO:1901658', 'CL:0000775', 'GO:0031901', 'GO:0000502', 'GO:0062014', 'GO:1903431', 'GO:0051754', 'GO:0043409', 'GO:0001707', 'GO:0008079', 'GO:0004379', 'GO:0051119', 'GO:0051901', 'GO:1904181', 'GO:0006533', 'GO:0021766', 'GO:0031252', 'GO:1902117', 'GO:0042220', 'GO:0043249', 'GO:0015812', 'GO:0071402', 'GO:0005509', 'GO:0019692', 'GO:0006270', 'GO:0051769', 'GO:0042592', 'GO:0007605', 'GO:0030193', 'GO:0005643', 'GO:0061052', 'GO:0000723', 'GO:0007275', 'GO:0022900', 'GO:1904062', 'GO:0008157', 'GO:0071495', 'GO:0035770', 'GO:0006261', 'GO:0016242', 'GO:1904659', 'GO:0001939', 'GO:0046173', 'GO:0072359', 'GO:0003939', 'GO:0004827', 'GO:0014823', 'GO:0043197', 'GO:0032733', 'GO:1990204', 'GO:0003433', 'GO:0030071', 'GO:1903573', 'GO:0034635', 'GO:0008038', 'GO:0000045', 'GO:0035605', 'GO:0016810', 'GO:1901800', 'GO:0031543', 'GO:0031672', 'GO:0001655', 'GO:0046890', 'GO:0035384', 'GO:0044093', 'GO:1901615', 'GO:0045732', 'GO:1904313', 'GO:0005732', 'GO:0008064', 'GO:0051093', 'GO:0043433', 'CL:0000187', 'GO:0040007', 'GO:0001818', 'GO:0019867', 'GO:0007399', 'GO:0042043', 'GO:0009582', 'GO:0006643', 'GO:0010940', 'GO:0021695', 'GO:0051954', 'GO:0010639', 'GO:0140513', 'GO:0007268', 'GO:0010447', 'GO:0010596', 'GO:0042113', 'GO:1990442', 'GO:0009057', 'GO:0070314', 'GO:0051250', 'GO:0002020', 'GO:0052548', 'GO:0046038', 'GO:0048844', 'GO:0001909', 'GO:0019751', 'GO:0010756', 'GO:0048469', 'GO:0010882', 'GO:0019957', 'GO:0008283', 'GO:1990748', 'GO:0004712', 'GO:0044309', 'GO:0071379', 'GO:0006977', 'GO:0030135', 'GO:0007062', 'GO:0031667', 'GO:0051001', 'GO:0016818', 'GO:0098505', 'GO:0070194', 'GO:0090257', 'GO:0004857', 'GO:0022603', 'GO:0016494', 'GO:0006338', 'GO:0008333', 'GO:0033046', 'GO:0033627', 'GO:0097060', 'GO:1903051', 'GO:0015804', 'GO:0000794', 'GO:0031094', 'GO:0019184', 'GO:0060070', 'GO:1904781', 'GO:0006730', 'GO:0002819', 'GO:0031974', 'GO:0009411', 'GO:0051164', 'GO:0048306', 'GO:0035255', 'GO:0014908', 'BFO:0000002', 'GO:0044283', 'GO:0071871', 'GO:0090331', 'GO:0042959', 'GO:0019898', 'GO:0043522', 'GO:0030136', 'GO:0045148', 'GO:0007088', 'GO:0005852', 'GO:2000785', 'GO:2000059', 'GO:0150101', 'GO:0016604', 'GO:0006631', 'GO:1902310', 'GO:0030431', 'GO:0051241', 'GO:1904645', 'GO:0006149', 'GO:0043242', 'GO:0048145', 'GO:0050679', 'GO:1901363', 'GO:0061061', 'GO:1900100', 'GO:0072666', 'GO:0010821', 'GO:0010557', 'GO:0045861', 'GO:0016139', 'GO:0018205', 'GO:0005547', 'GO:0099024', 'GO:0032770', 'GO:0046129', 'GO:0045686', 'GO:0036488', 'GO:0030834', 'GO:0019221', 'GO:0051603', 'GO:0016101', 'GO:0009648', 'GO:1990778', 'GO:0014888', 'GO:0007342', 'GO:0034198', 'GO:0018030', 'GO:0017185', 'GO:0043535', 'GO:0006812', 'GO:0060696', 'GO:0051051', 'GO:0006107', 'GO:0090461', 'GO:0046148', 'GO:0006565', 'GO:0099173', 'GO:0030301', 'GO:0005154', 'GO:0001222', 'GO:0015297', 'GO:0051651', 'GO:0043229', 'GO:0097659', 'GO:0021924', 'GO:0030880', 'GO:0006874', 'GO:0003159', 'GO:0046946', 'GO:0065004', 'GO:0000041', 'GO:0061469', 'GO:0052657', 'GO:0048856', 'GO:0120034', 'GO:0043171', 'GO:0001067', 'GO:0071478', 'GO:0016070', 'GO:0055117', 'UBERON:0034923', 'GO:0045860', 'GO:0034399', 'GO:0015378', 'GO:0004386', 'GO:0010950', 'GO:0046040', 'GO:0003779', 'GO:0046039', 'GO:0090400', 'GO:0003785', 'GO:0044389', 'GO:0019519', 'GO:0034250', 'GO:0002842', 'GO:0035307', 'GO:0048156', 'GO:1990234', 'GO:0046883', 'GO:0016747', 'GO:0032388', 'GO:1904829', 'CL:0000408', 'GO:0001845', 'GO:1903169', 'GO:0008542', 'GO:0140271', 'GO:0010594', 'GO:0005525', 'GO:1901136', 'GO:0008305', 'GO:0048332', 'GO:0097510', 'GO:0051289', 'GO:0080146', 'GO:0097746', 'GO:1904888', 'GO:0003012', 'GO:0034404', 'GO:0006937', 'GO:0031399', 'GO:0022029', 'GO:0070663', 'GO:0004357', 'GO:0031639', 'GO:0009172', 'GO:0019238', 'GO:0031011', 'GO:0033365', 'GO:0030261', 'GO:0007049', 'GO:0010243', 'GO:0051240', 'GO:0051775', 'GO:0004617', 'GO:0051156', 'GO:0000932', 'GO:0021854', 'GO:0006544', 'GO:0006157', 'GO:0022804', 'GO:0050667', 'GO:0006351', 'GO:0045637', 'GO:0055056', 'GO:0070979', 'GO:0009092', 'GO:0043568', 'GO:1901799', 'GO:0042567', 'GO:0030299', 'GO:0071872', 'GO:0035305', 'GO:0061951', 'GO:0009166', 'GO:0009991', 'GO:0120031', 'GO:0010638', 'GO:0009081', 'GO:0061912', 'GO:1904356', 'GO:0031397', 'GO:0009071', 'GO:0001776', 'GO:0007098', 'GO:0070206', 'GO:0048598', 'GO:0043153', 'GO:0140926', 'GO:0055021', 'GO:0140311', 'GO:0017015', 'GO:0005342', 'GO:0009265', 'GO:0015185', 'GO:0045596', 'GO:0009636', 'GO:0000422', 'GO:0016579', 'GO:0048545', 'GO:0001886', 'GO:0042246', 'GO:0005770', 'GO:0000902', 'GO:0021700', 'GO:0016114', 'GO:1904386', 'GO:0034511', 'UBERON:0000061', 'GO:0070873', 'GO:0009056', 'GO:0043457', 'GO:0016773', 'GO:1902902', 'GO:0005819', 'GO:0045334', 'CL:0000404', 'CL:0000211', 'GO:0051172', 'GO:0061013', 'GO:0042762', 'GO:0006725', 'GO:0044087', 'GO:0030312', 'GO:0016048', 'GO:0072679', 'GO:1902745', 'GO:0033300', 'GO:0043502', 'GO:0070555', 'GO:0140042', 'GO:0022602', 'GO:0036465', 'GO:0090314', 'GO:0104004', 'GO:0006097', 'GO:0006984', 'GO:0003823', 'GO:0030879', 'GO:0008398', 'GO:0010965', 'GO:0000793', 'GO:0070997', 'GO:0015296', 'GO:0007267', 'GO:0045638', 'CL:0000000', 'GO:0002039', 'GO:0042180', 'GO:0014883', 'GO:0007616', 'GO:0048644', 'GO:0022008', 'GO:0031261', 'GO:0051784', 'GO:1901857', 'GO:0097722', 'GO:0072657', 'GO:0006739', 'GO:0008021', 'GO:0001101', 'GO:0032465', 'GO:0000151', 'GO:0048468', 'GO:0015036', 'GO:0034440', 'GO:2000639', 'GO:0097190', 'GO:1900046', 'GO:0045981', 'GO:0043065', 'GO:0006835', 'GO:0048625', 'GO:1903859', 'GO:0061041', 'GO:0008140', 'GO:0008047', 'GO:0009074', 'GO:0032892', 'GO:0048278', 'GO:0051015', 'GO:0050046', 'GO:0090092', 'GO:0016477', 'GO:0042994', 'GO:0009161', 'GO:0050709', 'GO:1900047', 'CL:0000106', 'GO:0051234', 'GO:0019773', 'GO:0002758', 'GO:0015828', 'GO:0051353', 'GO:1905709', 'GO:0010866', 'GO:0009112', 'GO:1900195', 'GO:0045597', 'GO:0042325', 'GO:0050803', 'GO:0007346', 'GO:1902042', 'GO:0098687', 'GO:1903025', 'GO:0034101', 'GO:0006576', 'GO:0098793', 'GO:0032261', 'GO:0007603', 'GO:0005675', 'GO:0005294', 'GO:0050777', 'GO:0015821', 'GO:0005546', 'GO:0005882', 'GO:0002697', 'GO:0022410', 'GO:1903917', 'GO:0050865', 'GO:0010962', 'CL:0000183', 'GO:0001667', 'GO:0004506', 'GO:0022600', 'GO:0006289', 'GO:0010628', 'GO:0016814', 'GO:0032885', 'GO:0051957', 'GO:1901566', 'GO:0061024', 'GO:0071214', 'GO:0010667', 'GO:0047496', 'GO:0032091', 'GO:0030149', 'GO:1901293', 'GO:0031668', 'GO:0033674', 'GO:0006903', 'GO:0016874', 'GO:0150104', 'GO:0043620', 'GO:0051246', 'GO:0033572', 'GO:0008360', 'GO:0034236', 'GO:1905320', 'GO:0043412', 'GO:0032868', 'GO:0031102', 'GO:0140013', 'GO:2000406', 'GO:0032838', 'GO:0010460', 'GO:0005753', 'GO:0140206', 'GO:0030832', 'GO:0009070', 'GO:0031175', 'GO:0016755', 'GO:0030134', 'GO:0060351', 'CL:0000003', 'GO:0010585', 'GO:0070981', 'GO:0006536', 'GO:0002683', 'GO:1901681', 'GO:0033865', 'GO:0006399', 'GO:2000363', 'GO:0015180', 'GO:0051904', 'GO:0005506', 'GO:0031970', 'GO:0030808', 'GO:0016131', 'GO:0032272', 'GO:0005575', 'GO:0009306', 'GO:0090205', 'GO:0015909', 'GO:0004634', 'GO:0090199', 'GO:0033029', 'GO:0043204', 'GO:2000737', 'GO:0051055', 'GO:0051235', 'GO:0072527', 'GO:1905239', 'GO:0009159', 'GO:0150076', 'GO:0001659', 'GO:0030031', 'GO:0071353', 'GO:0070647', 'GO:0071539', 'GO:1904831', 'GO:0046059', 'GO:0036064', 'GO:0019955', 'GO:0006744', 'GO:0002703', 'GO:1901362', 'GO:0030425', 'GO:0031427', 'GO:0032204', 'GO:0019438', 'GO:0005885', 'GO:0035356', 'GO:1902099', 'GO:0009394', 'GO:0031091', 'GO:0045008', 'GO:0019058', 'GO:0042177', 'GO:0009749', 'GO:0019694', 'GO:0051409', 'GO:0008948', 'GO:0002082', 'GO:0045948', 'GO:0061512', 'GO:0031324', 'GO:0043009', 'GO:0032435', 'GO:0005080', 'GO:0009896', 'GO:0046635', 'GO:0043178', 'GO:0030539', 'GO:0097718', 'GO:0034418', 'GO:1901570', 'GO:0006605', 'GO:0046822', 'GO:0015114', 'GO:0032663', 'GO:0009116', 'GO:0008015', 'GO:0001701', 'GO:0010656', 'GO:0030178', 'GO:0002526', 'GO:0005938', 'GO:0034249', 'GO:0021575', 'GO:0006911', 'GO:0006103', 'GO:0071944', 'GO:0034762', 'GO:0045178', 'GO:0022616', 'GO:0030641', 'GO:0033032', 'GO:0033017', 'GO:0006611', 'GO:0098636', 'GO:0071774', 'GO:0009581', 'GO:0061615', 'GO:0001932', 'GO:0051160', 'GO:0097386', 'GO:0034641'}</th>\n",
+       "      <td>HALLMARK_MTORC1_SIGNALING-1-99</td>\n",
+       "      <td>99.000</td>\n",
+       "      <td>False</td>\n",
+       "      <td>5000</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>closure</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>GO:0044283|GO:0044281|GO:0005737|GO:0019752|GO...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>180</td>\n",
+       "      <td>1.000000</td>\n",
+       "      <td>1.000000</td>\n",
+       "      <td>1.000000</td>\n",
+       "      <td>1.000000</td>\n",
+       "      <td>1.000000</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:0045485', 'GO:0002694', 'GO:0015144', 'GO:1901565', 'GO:0043270', 'GO:0004155', 'GO:0042742', 'GO:0006888', 'CL:0000413', 'GO:0050920', 'GO:0018126', 'GO:0046982', 'GO:0055094', 'GO:0006220', 'GO:0051216', 'GO:0046083', 'GO:0015813', 'GO:0016645', 'GO:0016861', 'GO:0035725', 'GO:0036500', 'GO:0044183', 'GO:0060173', 'GO:0005622', 'GO:0000280', 'GO:0050321', 'GO:0006060', 'GO:0008306', 'GO:0009113', 'GO:0018209', 'GO:0030369', 'GO:0051642', 'GO:0005839', 'GO:0071480', 'GO:1905394', 'GO:0004471', 'GO:0015267', 'GO:0002792', 'GO:0051174', 'GO:0198738', 'GO:0065008', 'GO:0006623', 'GO:1990592', 'GO:0034097', 'GO:0042053', 'GO:0090150', 'GO:0045736', 'GO:0036499', 'GO:0006936', 'GO:1903531', 'GO:0009223', 'GO:0022858', 'GO:0043230', 'GO:0006811', 'GO:0002323', 'GO:0044322', 'GO:2000194', 'GO:0022836', 'GO:1990869', 'GO:0046053', 'GO:0014013', 'GO:0140374', 'GO:0010823', 'GO:0071549', 'GO:0002753', 'GO:0098799', 'GO:0140313', 'GO:0048732', 'GO:0043434', 'GO:0050863', 'GO:0070306', 'GO:0070885', 'GO:0019783', 'GO:0051167', 'GO:0009925', 'GO:0034688', 'GO:0022884', 'GO:0051293', 'GO:0060338', 'GO:0043232', 'GO:0015801', 'GO:0000976', 'GO:0002700', 'GO:0051082', 'GO:0007498', 'GO:0046102', 'GO:0000320', 'GO:0048873', 'GO:0002224', 'GO:0090559', 'GO:2000117', 'GO:0051606', 'GO:0043202', 'GO:0004146', 'GO:0061448', 'GO:1904507', 'GO:0004175', 'GO:0034775', 'GO:0010661', 'UBERON:0000468', 'GO:0007034', 'GO:0042158', 'GO:0034620', 'GO:0031335', 'GO:0009117', 'GO:0042579', 'GO:0062012', 'GO:0014704', 'GO:0016310', 'GO:0010878', 'GO:1901699', 'GO:0002839', 'GO:0030335', 'GO:0052656', 'GO:0034502', 'GO:0050729', 'GO:0031331', 'GO:0070402', 'GO:0019377', 'GO:0045963', 'GO:1904377', 'GO:0010832', 'GO:0006695', 'GO:0022409', 'GO:1905477', 'GO:0043649', 'GO:0043436', 'GO:0048839', 'GO:0050769', 'GO:0005788', 'GO:1905179', 'GO:0015103', 'GO:0047833', 'GO:0009168', 'GO:1900273', 'GO:0055022', 'GO:0019401', 'GO:0005967', 'GO:0048705', 'GO:0032801', 'GO:0004866', 'GO:0000097', 'GO:0044774', 'GO:0032040', 'GO:0043632', 'GO:0005778', 'GO:0004861', 'GO:0043130', 'GO:0006898', 'GO:0061133', 'GO:0120293', 'GO:0007338', 'GO:0038024', 'GO:1904779', 'GO:0051341', 'GO:0033260', 'GO:0006108', 'GO:0030027', 'GO:0042383', 'GO:0030534', 'GO:0010942', 'GO:0031323', 'GO:0090066', 'GO:0016846', 'GO:0003684', 'GO:0032984', 'GO:0019730', 'GO:0042593', 'GO:0110096', 'GO:0046651', 'GO:0008475', 'GO:0097068', 'GO:0051087', 'GO:0046634', 'GO:0022412', 'GO:1903317', 'GO:0002218', 'GO:0002840', 'GO:0005667', 'GO:0045321', 'GO:0010663', 'GO:0007018', 'GO:0016671', 'GO:0003724', 'GO:0098553', 'GO:0016344', 'GO:0050849', 'GO:1905167', 'GO:0046907', 'GO:0030099', 'GO:0036424', 'GO:0051205', 'GO:0005775', 'GO:0044270', 'GO:0043043', 'GO:0031648', 'GO:0046487', 'GO:0003015', 'GO:0048608', 'GO:0051453', 'GO:0033048', 'GO:0010288', 'GO:0090087', 'GO:0016471', 'GO:0005744', 'GO:0002931', 'GO:0005125', 'GO:0005488', 'GO:0070778', 'GO:0016832', 'GO:0042910', 'GO:0030036', 'GO:0080129', 'GO:0021953', 'GO:0015370', 'GO:0051875', 'GO:0099111', 'GO:0034514', 'GO:0006139', 'GO:1903233', 'GO:0030667', 'GO:0060537', 'GO:0019838', 'GO:0060548', 'GO:0051653', 'GO:0043122', 'GO:0140677', 'GO:0033489', 'GO:1901533', 'GO:0009750', 'GO:0120254', 'GO:0005802', 'GO:0030971', 'GO:1902806', 'GO:0005901', 'GO:1903523', 'GO:0043531', 'GO:0032796', 'GO:0019321', 'GO:0071277', 'GO:0060443', 'GO:0048880', 'GO:0016746', 'GO:0032210', 'GO:0010662', 'GO:0006102', 'GO:0051169', 'GO:0042585', 'GO:0051170', 'GO:0016730', 'GO:0098576', 'GO:0006096', 'GO:1903052', 'GO:0046677', 'GO:0035794', 'GO:0043467', 'GO:0050961', 'GO:0043067', 'GO:0031396', 'GO:1902315', 'GO:0150079', 'GO:1902563', 'GO:0051098', 'GO:0015823', 'GO:0045229', 'GO:0030307', 'GO:0004487', 'GO:0052547', 'GO:0030595', 'GO:0061502', 'GO:0046165', 'GO:1901505', 'GO:0033273', 'GO:0012505', 'GO:0005795', 'GO:0050830', 'GO:0006790', 'GO:0046621', 'GO:0048280', 'GO:0034284', 'GO:0006545', 'GO:2001244', 'GO:0071229', 'GO:0006633', 'GO:2000134', 'GO:0042455', 'GO:0047801', 'GO:0042267', 'GO:0001893', 'GO:0008540', 'GO:0006783', 'GO:0033240', 'GO:0043227', 'GO:0055088', 'GO:0070325', 'GO:0017014', 'GO:0006809', 'GO:0061050', 'GO:0071840', 'GO:0034976', 'GO:0031344', 'GO:0061458', 'GO:0019205', 'GO:0042102', 'GO:0002720', 'GO:0071987', 'GO:0036503', 'GO:0071383', 'GO:0043173', 'GO:1901992', 'GO:0006167', 'GO:0070925', 'GO:0000132', 'GO:2000434', 'GO:0019208', 'GO:0004896', 'GO:1904754', 'GO:0016129', 'GO:0014014', 'GO:0006672', 'GO:0034113', 'GO:0016504', 'GO:0060416', 'GO:0042398', 'GO:0015195', 'GO:0042221', 'GO:0061387', 'GO:0043047', 'GO:0032387', 'GO:0003712', 'GO:0051225', 'GO:0000398', 'GO:0042393', 'GO:0005215', 'CARO:0000000', 'GO:0045786', 'GO:2000243', 'GO:0140534', 'GO:0016868', 'GO:0051649', 'GO:0021577', 'GO:0046545', 'GO:0030163', 'GO:0043005', 'GO:0034626', 'GO:0007264', 'GO:0019903', 'GO:0031461', 'GO:0042149', 'GO:0016324', 'GO:0106130', 'GO:0048661', 'GO:1904016', 'GO:0046486', 'GO:1903530', 'GO:0009260', 'GO:0016936', 'GO:0050994', 'GO:0070003', 'GO:0016042', 'GO:0021587', 'GO:0032940', 'GO:0045662', 'GO:0008023', 'GO:0110030', 'GO:0001894', 'GO:0006285', 'GO:0031204', 'GO:0019915', 'GO:1905462', 'GO:0045165', 'GO:0022857', 'GO:0010959', 'GO:0034308', 'GO:0050896', 'GO:0043616', 'GO:0032535', 'GO:0051094', 'GO:0071482', 'GO:0050870', 'GO:0030139', 'GO:0006366', 'GO:0004396', 'GO:0010614', 'GO:0016469', 'GO:0097367', 'GO:0007339', 'GO:0032559', 'GO:0007520', 'GO:0071500', 'GO:0090304', 'GO:0031674', 'GO:0050671', 'GO:0045309', 'GO:0005905', 'GO:0000278', 'GO:0006110', 'GO:0051960', 'GO:0016661', 'GO:0099003', 'GO:1905898', 'GO:0009055', 'GO:0004347', 'GO:0042752', 'GO:0071384', 'GO:0014075', 'GO:0001819', 'GO:0001523', 'GO:0044786', 'GO:0032553', 'GO:0010604', 'GO:0010142', 'GO:0007162', 'GO:0007423', 'GO:0043174', 'GO:0006904', 'GO:0008937', 'GO:0047134', 'GO:0006412', 'GO:1903026', 'GO:0070059', 'GO:1902037', 'GO:0003333', 'GO:0006817', 'GO:0021591', 'GO:0042995', 'GO:0048858', 'GO:0019217', 'GO:0051097', 'GO:0009165', 'GO:0009566', 'GO:0002521', 'GO:0045724', 'GO:0003008', 'GO:0045599', 'GO:0005925', 'GO:0097164', 'GO:0010498', 'GO:0009792', 'GO:0070098', 'GO:0004998', 'GO:0032928', 'GO:0005354', 'GO:0097061', 'GO:0032774', 'GO:0070327', 'GO:0002566', 'GO:0044242', 'GO:0034341', 'GO:0045834', 'GO:0150172', 'GO:0070670', 'GO:0008610', 'GO:1901875', 'GO:1904064', 'GO:0015173', 'GO:0032024', 'GO:0009167', 'GO:1903576', 'GO:0032366', 'GO:0032994', 'GO:0140014', 'GO:0090101', 'GO:0007405', 'GO:0048167', 'GO:0032729', 'GO:2000016', 'GO:0050906', 'GO:1905463', 'GO:0032700', 'GO:0009156', 'GO:0098772', 'GO:1904816', 'GO:1902807', 'GO:0042761', 'GO:0030970', 'GO:0002009', 'GO:0022406', 'GO:0003723', 'GO:0051494', 'GO:0009261', 'GO:0045719', 'GO:1990184', 'GO:0006575', 'GO:0046514', 'GO:0030234', 'GO:0015931', 'GO:0046930', 'GO:0008509', 'GO:0005726', 'GO:0033157', 'GO:0050255', 'GO:0051985', 'GO:0009898', 'GO:0046452', 'GO:0030055', 'GO:0007154', 'GO:0009615', 'GO:0030336', 'GO:1902107', 'GO:0005766', 'GO:2000378', 'GO:0032872', 'GO:1901160', 'GO:0033045', 'GO:0030545', 'GO:0090110', 'GO:0008299', 'GO:0120032', 'GO:0006555', 'GO:0034030', 'GO:0007596', 'GO:0030863', 'GO:0006782', 'GO:0007052', 'GO:0090313', 'GO:0015803', 'GO:0000139', 'GO:0046434', 'GO:0009205', 'GO:1900376', 'GO:1990782', 'GO:0034189', 'GO:1903895', 'GO:0051897', 'GO:0008286', 'GO:0046324', 'GO:0090330', 'GO:0060759', 'GO:0070358', 'GO:0021549', 'GO:0046121', 'GO:0032944', 'GO:1990666', 'GO:0062099', 'GO:0005577', 'GO:0009914', 'GO:0015108', 'GO:0000018', 'GO:0015802', 'GO:0015078', 'GO:0010923', 'GO:0080135', 'GO:0098552', 'GO:0006082', 'GO:0032092', 'GO:0006357', 'GO:2000740', 'GO:1901301', 'GO:0005368', 'GO:0019210', 'GO:1903524', 'GO:0015829', 'GO:1903204', 'GO:0016620', 'GO:1904994', 'GO:0007059', 'GO:0005201', 'CL:0000233', 'GO:0071870', 'GO:0005310', 'GO:1990138', 'GO:1904427', 'GO:0035337', 'GO:0003013', 'GO:0006534', 'GO:0072709', 'GO:1904339', 'GO:1900098', 'GO:0033500', 'GO:0060509', 'GO:0001824', 'GO:0043073', 'GO:0042771', 'GO:0051602', 'CL:0000540', 'GO:0016222', 'GO:0051028', 'GO:0061844', 'GO:0048786', 'GO:0098813', 'GO:0060341', 'GO:0010256', 'GO:0015556', 'GO:0006836', 'GO:0006260', 'GO:0032653', 'GO:0008134', 'GO:0009712', 'GO:0009988', 'GO:0015712', 'GO:0043066', 'GO:0140657', 'GO:0006090', 'GO:0070820', 'GO:0004486', 'GO:1905906', 'GO:0042098', 'GO:2000379', 'GO:0030514', 'GO:0033059', 'GO:0061135', 'GO:0009135', 'GO:0006638', 'GO:0019682', 'GO:0021536', 'GO:0050832', 'GO:0034186', 'GO:0003416', 'GO:0006457', 'GO:1901655', 'GO:0042582', 'GO:0006584', 'GO:0015698', 'GO:0061523', 'GO:1905165', 'GO:0005520', 'GO:0070982', 'GO:0043413', 'GO:1903489', 'UBERON:0010000', 'GO:0010633', 'GO:0014812', 'GO:0060056', 'GO:0034185', 'GO:0009746', 'GO:0016125', 'GO:0006098', 'GO:0016662', 'GO:1904646', 'GO:0046166', 'GO:0042254', 'GO:0098713', 'GO:0001933', 'GO:0110075', 'GO:0032527', 'GO:0004553', 'GO:1904036', 'GO:0002831', 'GO:0006839', 'GO:0099504', 'GO:0097435', 'GO:0050794', 'GO:0019724', 'GO:0046873', 'GO:0098794', 'GO:0009132', 'GO:2001026', 'GO:0005911', 'GO:0016213', 'GO:0008094', 'GO:0071371', 'GO:0098591', 'GO:0098761', 'GO:0006433', 'GO:0000808', 'GO:0010595', 'GO:0019439', 'GO:0016836', 'GO:0140212', 'GO:0071230', 'GO:0044291', 'GO:0005782', 'GO:0034644', 'GO:0060123', 'GO:0003682', 'GO:0015825', 'GO:0043558', 'GO:0006177', 'GO:0043177', 'GO:0032896', 'GO:0048211', 'GO:0042454', 'GO:0044853', 'GO:0038066', 'GO:0009264', 'GO:0006000', 'GO:0051054', 'GO:1904251', 'GO:0016731', 'GO:0050900', 'GO:0044248', 'GO:0002712', 'GO:0044000', 'GO:0050213', 'GO:0034361', 'GO:0043292', 'GO:0051446', 'GO:0031410', 'GO:0090435', 'GO:0008234', 'GO:0048670', 'GO:0080182', 'GO:0046479', 'GO:0071868', 'GO:0031092', 'GO:0030316', 'GO:0071218', 'GO:0019370', 'GO:0032501', 'GO:0001837', 'GO:0140096', 'GO:1904382', 'GO:0009308', 'GO:0032206', 'GO:0043169', 'GO:0002456', 'GO:1903561', 'GO:0099086', 'GO:0009268', 'GO:0000247', 'GO:0014909', 'GO:0006710', 'GO:1902531', 'GO:0030512', 'GO:0006397', 'GO:0006767', 'GO:1903507', 'GO:0002616', 'GO:0016052', 'GO:0000209', 'GO:0032451', 'GO:0050660', 'CL:0000127', 'GO:0010827', 'GO:0016072', 'GO:0050673', 'GO:0090224', 'GO:0008016', 'GO:0042645', 'GO:0032368', 'GO:0071453', 'GO:0021670', 'GO:0018201', 'GO:0009295', 'GO:1901264', 'CL:0000094', 'GO:1903825', 'GO:0043112', 'GO:0070887', 'GO:0097009', 'GO:0060078', 'GO:0045765', 'GO:2000178', 'GO:1901185', 'GO:0051702', 'GO:0035254', 'GO:1901873', 'GO:0005976', 'GO:0006406', 'GO:0002027', 'GO:0098660', 'GO:0006949', 'GO:1904253', 'GO:0000338', 'GO:0040015', 'GO:2000278', 'GO:0016301', 'GO:0016239', 'GO:0097191', 'GO:0071071', 'GO:0033292', 'GO:0000900', 'GO:1904950', 'GO:0061982', 'GO:1903351', 'GO:0120020', 'GO:0072350', 'GO:0071320', 'GO:0016197', 'GO:0002711', 'GO:0032434', 'GO:0006890', 'GO:0006465', 'GO:0000015', 'GO:0030017', 'CL:0000147', 'GO:0043254', 'GO:0051283', 'GO:0010948', 'GO:0006750', 'GO:0045862', 'GO:0099513', 'GO:0008589', 'GO:0021885', 'GO:1905521', 'GO:0030855', 'GO:1903566', 'GO:0002687', 'GO:0035150', 'GO:0001846', 'GO:1901990', 'GO:1990909', 'GO:0042274', 'GO:0001942', 'GO:0032402', 'GO:0043569', 'GO:0071674', 'GO:0060562', 'GO:0009267', 'GO:0045914', 'GO:0090280', 'GO:0014072', 'GO:1903958', 'GO:0042303', 'GO:0102354', 'GO:0030496', 'GO:0045010', 'GO:0019722', 'GO:0006865', 'GO:0089718', 'GO:0005776', 'GO:1901700', 'GO:0034975', 'GO:0006694', 'GO:0008380', 'GO:0009059', 'GO:0004950', 'GO:0042428', 'GO:2000739', 'GO:2000191', 'GO:0061640', 'GO:0007595', 'GO:0034689', 'GO:0140352', 'GO:0010989', 'GO:0051233', 'GO:0015190', 'GO:0032879', 'GO:0050812', 'GO:0019395', 'GO:0045841', 'GO:0045124', 'GO:0140205', 'GO:0060420', 'GO:0051248', 'GO:1903747', 'GO:0098927', 'GO:0042026', 'GO:0016646', 'GO:0043217', 'GO:0031345', 'GO:0015377', 'GO:0051150', 'GO:0000956', 'GO:0097506', 'GO:0051091', 'GO:0097470', 'GO:0055001', 'GO:0004477', 'GO:1901680', 'GO:0005179', 'GO:0016226', 'GO:0000785', 'GO:0031023', 'GO:0046090', 'GO:0005635', 'GO:0043601', 'GO:2000466', 'GO:0001961', 'GO:0036293', 'GO:0010647', 'GO:0043933', 'GO:0045859', 'GO:0014015', 'GO:0019887', 'GO:0007518', 'GO:0002184', 'GO:0010939', 'GO:0044409', 'GO:1901616', 'GO:0016853', 'GO:0047598', 'GO:0051321', 'GO:1901988', 'GO:1902653', 'GO:0015986', 'GO:0006144', 'GO:0090317', 'GO:0061014', 'GO:0072337', 'GO:0045664', 'GO:0050992', 'GO:0010565', 'GO:1903578', 'GO:0005741', 'GO:0035966', 'GO:0051445', 'GO:0034110', 'GO:0043032', 'GO:1903749', 'GO:0046940', 'CL:0000473', 'GO:0032102', 'GO:1904035', 'GO:0033043', 'GO:0009966', 'GO:0002474', 'GO:0032956', 'CL:0000066', 'GO:0003382', 'GO:0031982', 'GO:0033047', 'GO:0000079', 'GO:0006066', 'GO:1901879', 'GO:0003299', 'GO:0080171', 'GO:0048712', 'GO:0009649', 'CARO:0030000', 'GO:0009124', 'GO:0070727', 'GO:0031347', 'GO:0004332', 'GO:0031589', 'GO:1903715', 'GO:0048806', 'GO:0003002', 'GO:0120178', 'GO:0005815', 'GO:0004372', 'GO:0045665', 'GO:0000099', 'GO:0002252', 'GO:0051146', 'GO:0031623', 'GO:0005886', 'GO:0034767', 'GO:0110053', 'GO:0035914', 'GO:0004463', 'GO:0000246', 'GO:0004674', 'GO:2001141', 'GO:0009180', 'GO:0006178', 'GO:0009162', 'GO:0046490', 'GO:1901653', 'GO:0051153', 'GO:0007010', 'GO:0045668', 'GO:0005332', 'GO:1904668', 'GO:0008285', 'GO:0006721', 'GO:1902904', 'CL:0000021', 'GO:0002793', 'GO:0000255', 'GO:0048857', 'GO:0010232', 'GO:1901265', 'GO:0005758', 'GO:0046879', 'GO:0050953', 'GO:0030072', 'GO:0072348', 'GO:0065009', 'GO:0007566', 'GO:0035999', 'GO:0001895', 'GO:0090068', 'GO:0010556', 'GO:0032890', 'GO:0048147', 'GO:0030308', 'GO:1905774', 'GO:0000978', 'GO:0006302', 'GO:0070857', 'GO:0043154', 'GO:0003989', 'GO:0046323', 'GO:0021983', 'GO:0009798', 'GO:0004045', 'GO:0031960', 'GO:0031669', 'GO:0002208', 'GO:0043525', 'GO:0016628', 'GO:0019901', 'GO:0045120', 'GO:0060348', 'GO:0044769', 'GO:0016769', 'GO:0060211', 'GO:0070884', 'GO:0004656', 'GO:0001906', 'GO:0043596', 'GO:0048787', 'GO:1900373', 'GO:0012506', 'GO:0043410', 'GO:0048710', 'GO:0051020', 'GO:0031968', 'GO:1904949', 'GO:0022604', 'GO:0050613', 'GO:0019233', 'GO:0015085', 'GO:0090169', 'GO:0042430', 'GO:0017157', 'GO:0002443', 'GO:0022626', 'GO:0001891', 'GO:0009154', 'GO:2001233', 'GO:0098655', 'GO:0010664', 'GO:0043207', 'GO:0005742', 'GO:1990830', 'GO:0009110', 'GO:0033993', 'GO:0032050', 'GO:0019902', 'GO:0006354', 'GO:0001678', 'GO:0140238', 'GO:0032561', 'GO:0006919', 'GO:0031625', 'GO:0044843', 'GO:0031349', 'GO:0006114', 'GO:0051302', 'GO:0008541', 'GO:0060904', 'GO:0045121', 'GO:0005813', 'GO:0006886', 'GO:0006520', 'GO:0031406', 'GO:2001236', 'GO:0015914', 'GO:0072655', 'GO:0051053', 'GO:0021794', 'GO:0055037', 'GO:0070863', 'GO:0140494', 'GO:0035442', 'GO:1990825', 'GO:1990090', 'GO:0048284', 'GO:0045927', 'GO:1901184', 'GO:1905907', 'GO:0004177', 'GO:1903035', 'GO:0061827', 'GO:0044057', 'GO:0002291', 'GO:1905784', 'GO:0009120', 'BFO:0000015', 'GO:0050680', 'GO:0101002', 'GO:1901998', 'GO:0043627', 'GO:0032753', 'GO:1904154', 'GO:0061635', 'GO:0098869', 'GO:0032036', 'GO:0006900', 'GO:0086004', 'GO:0035672', 'GO:0034032', 'GO:0008929', 'GO:0033116', 'GO:0005669', 'GO:0051180', 'GO:0097524', 'GO:0051345', 'GO:1902235', 'GO:0050997', 'GO:0046947', 'GO:0033490', 'GO:0048568', 'GO:1903076', 'GO:0035306', 'GO:0043021', 'GO:0043209', 'GO:0006990', 'GO:0045667', 'GO:0062098', 'GO:0032264', 'GO:0070507', 'GO:0010042', 'CL:0000225', 'GO:0120019', 'GO:0031545', 'GO:0050778', 'GO:1903050', 'GO:0016229', 'GO:0051701', 'GO:0042887', 'GO:2000271', 'GO:0090277', 'GO:1903898', 'GO:0106056', 'GO:0000070', 'GO:0101005', 'GO:0021534', 'GO:0071326', 'GO:0010971', 'GO:0000819', 'GO:0007632', 'GO:0006516', 'GO:0008537', 'GO:0071173', 'GO:0009144', 'GO:0034447', 'GO:0071813', 'GO:0051239', 'GO:0050954', 'GO:1902969', 'GO:1901661', 'GO:1903955', 'GO:0048021', 'GO:0016670', 'GO:0098588', 'GO:0002705', 'GO:0140678', 'GO:0008233', 'GO:0002060', 'GO:0002250', 'GO:0051493', 'GO:0090382', 'GO:0099536', 'GO:0090399', 'GO:0046386', 'GO:0098901', 'GO:0098858', 'GO:1901343', 'GO:0035036', 'GO:0060252', 'GO:0007265', 'GO:0072594', 'GO:0072562', 'GO:1901494', 'GO:0004033', 'GO:0019752', 'GO:0060589', 'GO:0090278', 'GO:0009259', 'GO:0008615', 'GO:0009051', 'GO:0043113', 'GO:0070814', 'GO:0004888', 'GO:0002702', 'GO:0042574', 'GO:0006458', 'GO:0043588', 'GO:0042803', 'GO:0043203', 'GO:0044611', 'GO:0030864', 'GO:0070203', 'GO:0016528', 'GO:0051251', 'GO:0022613', 'GO:2000241', 'GO:0030324', 'GO:0006978', 'GO:1902001', 'GO:0019211', 'GO:0016602', 'GO:0001216', 'GO:0019209', 'GO:0010008', 'GO:0010508', 'GO:0007622', 'CL:0000101', 'GO:0046827', 'GO:0004860', 'GO:0098718', 'GO:0030890', 'GO:0120163', 'GO:2000269', 'GO:0051046', 'UBERON:0001062', 'GO:0019563', 'GO:0070207', 'GO:0005764', 'GO:0120225', 'GO:0007095', 'GO:0030133', 'GO:1900544', 'GO:0007389', 'GO:0000795', 'GO:0006424', 'GO:0004457', 'GO:0043231', 'GO:0048589', 'GO:0015800', 'GO:0004731', 'GO:0032365', 'GO:0046825', 'GO:0031327', 'CL:0000325', 'GO:0036094', 'GO:0098982', 'GO:1903307', 'GO:0042581', 'GO:0080144', 'GO:1901702', 'GO:0005765', 'GO:0031570', 'GO:0036015', 'GO:0051983', 'GO:0042060', 'GO:0009066', 'GO:1904691', 'GO:2000677', 'GO:0015248', 'GO:0009416', 'GO:1902692', 'GO:0008361', 'GO:0050688', 'GO:0007100', 'GO:0004197', 'GO:0016525', 'GO:0009068', 'GO:0097413', 'GO:1903894', 'GO:0005740', 'GO:0032101', 'GO:0035330', 'GO:1904717', 'GO:1990266', 'GO:0046823', 'GO:0021537', 'PR:000050567', 'GO:0042417', 'GO:0002709', 'GO:0046467', 'GO:0046824', 'GO:0016491', 'GO:1904666', 'GO:1903046', 'GO:0007626', 'GO:0045921', 'GO:0061045', 'GO:0051785', 'GO:0022890', 'GO:0033018', 'GO:0071479', 'GO:1990874', 'BFO:0000004', 'GO:0042451', 'GO:0019005', 'GO:0005796', 'GO:1903487', 'GO:0045047', 'GO:0009256', 'GO:0000228', 'GO:0005388', 'GO:0005654', 'GO:0043281', 'GO:0030517', 'GO:0006164', 'GO:0006743', 'GO:0050921', 'GO:0046716', 'GO:0022407', 'GO:0005484', 'GO:0051085', 'GO:0004648', 'GO:0042886', 'GO:0008135', 'GO:0003300', 'GO:0043621', 'GO:0055089', 'GO:0032006', 'GO:0051149', 'GO:0018008', 'GO:0002088', 'GO:0016043', 'GO:0045620', 'GO:0031597', 'GO:0060079', 'GO:0070404', 'GO:0061043', 'GO:0006566', 'GO:0006497', 'CL:0000126', 'GO:0031400', 'GO:0051147', 'GO:1904204', 'GO:0032555', 'GO:0009126', 'GO:0034446', 'GO:0048144', 'GO:0046122', 'GO:0044540', 'GO:0023058', 'GO:0071346', 'GO:0003697', 'GO:0099565', 'GO:0097730', 'GO:0018272', 'GO:0046501', 'GO:0016447', 'GO:0048812', 'GO:0034470', 'GO:0022404', 'GO:0031528', 'GO:0046654', 'GO:1903844', 'GO:0032787', 'GO:0051066', 'GO:0032392', 'GO:0030216', 'GO:0010611', 'GO:0031333', 'GO:0072526', 'GO:1901659', 'GO:0015827', 'GO:0016595', 'GO:0008198', 'GO:0006805', 'GO:0032713', 'GO:0046031', 'GO:0015734', 'GO:0006403', 'GO:0035461', 'GO:0055093', 'GO:2000077', 'GO:0002460', 'GO:0033178', 'GO:0032271', 'GO:0000105', 'GO:0002200', 'GO:0042129', 'GO:0012501', 'GO:0000221', 'GO:0006760', 'GO:0015810', 'GO:0003341', 'GO:0019107', 'GO:0010941', 'GO:0019319', 'GO:0006665', 'GO:0001618', 'GO:0009158', 'GO:0007601', 'GO:0019264', 'GO:0035902', 'GO:0030199', 'GO:0006551', 'GO:0015631', 'GO:0006622', 'GO:0042476', 'GO:0007144', 'GO:0031100', 'GO:0071310', 'GO:0034385', 'GO:0002682', 'GO:0055086', 'GO:0051900', 'GO:0000977', 'GO:0042175', 'GO:0009155', 'GO:1900037', 'GO:0009617', 'GO:0042772', 'GO:1904352', 'GO:0009607', 'CL:0000219', 'GO:0051443', 'GO:1901303', 'CL:0000197', 'GO:0000287', 'GO:0035265', 'GO:0007169', 'GO:0031056', 'GO:0050866', 'GO:0002790', 'GO:0007417', 'GO:0002605', 'GO:0004793', 'GO:0007586', 'GO:0046328', 'GO:0035987', 'GO:0030901', 'GO:2000678', 'GO:0007008', 'GO:0050776', 'GO:0046164', 'GO:2000060', 'GO:0009893', 'GO:0015291', 'GO:0004421', 'GO:1990036', 'GO:0021987', 'GO:0045646', 'GO:0016758', 'GO:0006532', 'GO:0008287', 'GO:0043567', 'GO:0046456', 'GO:0004614', 'GO:0001917', 'GO:0050770', 'GO:0000184', 'GO:0045202', 'GO:0019216', 'GO:0120016', 'GO:0000922', 'GO:1905368', 'GO:0043086', 'GO:0016149', 'GO:0018401', 'GO:0002228', 'GO:1900271', 'GO:0043069', 'GO:0048562', 'GO:1903008', 'GO:0070508', 'GO:0140358', 'GO:0050727', 'GO:0072583', 'GO:0051292', 'GO:0009448', 'GO:0051716', 'GO:1903038', 'GO:0031670', 'GO:0005664', 'GO:0004450', 'GO:0015288', 'GO:0030665', 'GO:0000781', 'GO:0010212', 'GO:0006626', 'GO:0071372', 'GO:0032937', 'GO:0032400', 'GO:0042590', 'GO:0140029', 'GO:1901987', 'GO:0031640', 'GO:0045717', 'GO:1990928', 'GO:0034312', 'GO:0032780', 'GO:0019207', 'GO:1900006', 'GO:0031247', 'GO:0001913', 'GO:0035861', 'GO:0045444', 'GO:0043325', 'GO:0004609', 'GO:0015152', 'GO:0090200', 'GO:1903909', 'GO:0060429', 'GO:0043523', 'GO:0010033', 'GO:0030684', 'GO:0002718', 'GO:0002286', 'GO:0004324', 'GO:0030168', 'GO:0045182', 'GO:0051726', 'GO:0002891', 'GO:0140694', 'BFO:0000003', 'GO:0050804', 'GO:0032727', 'GO:0070665', 'GO:0007599', 'GO:0034660', 'GO:0052692', 'GO:0071901', 'GO:0016064', 'GO:0048660', 'CL:0000654', 'GO:0048814', 'GO:0002889', 'GO:1903078', 'GO:0016421', 'GO:0033875', 'GO:0006868', 'GO:0006304', 'UBERON:0015203', 'GO:0015175', 'GO:0072529', 'GO:0000721', 'GO:0009099', 'GO:0015850', 'GO:0106380', 'GO:0010468', 'GO:0045346', 'GO:0050873', 'GO:0080090', 'GO:0021930', 'GO:0005524', 'GO:0000375', 'GO:0031418', 'GO:1900101', 'GO:0042559', 'GO:0005634', 'GO:0042474', 'GO:2000211', 'GO:0005178', 'GO:0010988', 'GO:2001252', 'GO:0022402', 'GO:0043414', 'GO:0006511', 'GO:0051588', 'CL:0000148', 'GO:0000930', 'CL:0000763', 'GO:0055038', 'GO:1904879', 'GO:0002698', 'GO:0150078', 'GO:0006284', 'GO:0042446', 'GO:0014850', 'GO:0030672', 'GO:0018210', 'GO:1903515', 'GO:0060249', 'GO:0031253', 'GO:0030835', 'GO:0034589', 'GO:0030276', 'GO:0090322', 'GO:0034358', 'GO:0043022', 'GO:0022829', 'GO:0051604', 'GO:0001666', 'GO:0097237', 'GO:0016803', 'GO:0033866', 'GO:0005254', 'GO:0098780', 'GO:0070862', 'GO:1905952', 'GO:0009128', 'GO:0045171', 'GO:0061008', 'GO:0106310', 'GO:0051259', 'GO:0005576', 'GO:0044241', 'GO:0005996', 'GO:0070527', 'GO:2001235', 'GO:0042471', 'GO:0040012', 'GO:0032886', 'GO:0051346', 'GO:0050839', 'GO:0007292', 'GO:0090132', 'GO:0000307', 'GO:0060612', 'GO:1990837', 'GO:0045727', 'GO:0032934', 'GO:0016032', 'GO:0072593', 'GO:0016728', 'GO:0043030', 'GO:1903350', 'GO:0019693', 'GO:0005518', 'GO:0030902', 'GO:0009891', 'GO:0050145', 'GO:0005856', 'GO:0045820', 'GO:0006749', 'GO:0004867', 'GO:1901652', 'GO:0001501', 'GO:0000724', 'GO:0005536', 'GO:0010912', 'CL:0000526', 'GO:0046624', 'GO:0016787', 'GO:0010507', 'GO:0043547', 'GO:0010951', 'GO:0006271', 'GO:0010698', 'GO:0030097', 'GO:0002063', 'GO:0045446', 'GO:0071867', 'GO:0044772', 'GO:0018279', 'GO:0043299', 'GO:0071318', 'GO:0017101', 'GO:1902749', 'GO:0061842', 'GO:0043549', 'GO:0030195', 'GO:0030162', 'GO:0045785', 'GO:0016053', 'GO:0036021', 'GO:1902106', 'GO:0030837', 'GO:0036464', 'GO:0010958', 'GO:0050878', 'GO:0097094', 'GO:0006517', 'GO:0072686', 'GO:0045338', 'GO:0007272', 'GO:0071616', 'GO:0046100', 'GO:0006754', 'GO:0015039', 'GO:0030275', 'GO:0015179', 'GO:1901576', 'GO:0097346', 'GO:0000727', 'GO:0010833', 'GO:0033014', 'GO:0034728', 'GO:0019200', 'GO:0048522', 'GO:1903320', 'GO:0003713', 'GO:1904872', 'GO:0006779', 'GO:0043931', 'GO:0032502', 'GO:0002684', 'GO:0097530', 'GO:0005881', 'GO:0051648', 'GO:2001056', 'GO:1903115', 'GO:0090140', 'GO:0015035', 'GO:0098978', 'GO:0034436', 'GO:0051168', 'GO:0045933', 'GO:0048291', 'GO:0052655', 'GO:0071501', 'GO:0071949', 'GO:0001851', 'GO:0005793', 'GO:0031093', 'GO:0051224', 'GO:0017056', 'GO:0009892', 'GO:0034033', 'GO:0048518', 'GO:0005791', 'GO:0022400', 'GO:0000775', 'GO:0097006', 'GO:0004768', 'GO:0050771', 'GO:0031903', 'GO:0045026', 'GO:0061042', 'GO:0032259', 'GO:0070296', 'CL:0000019', 'GO:1902600', 'GO:0099518', 'GO:0070482', 'GO:2001169', 'GO:0019322', 'GO:1904813', 'GO:0048640', 'GO:0120111', 'GO:0032769', 'GO:0072595', 'GO:0030098', 'GO:0015183', 'GO:0120035', 'GO:0097441', 'GO:0016529', 'GO:0033673', 'GO:0031348', 'GO:0008645', 'GO:2000026', 'GO:0016829', 'GO:0043096', 'GO:1903321', 'GO:0006401', 'GO:0015757', 'GO:0005790', 'GO:0010039', 'GO:0005657', 'UBERON:0000483', 'GO:0016615', 'GO:0140110', 'GO:0008643', 'GO:0014896', 'GO:0042698', 'GO:2000573', 'GO:0072687', 'GO:0048585', 'GO:0032870', 'GO:0070851', 'GO:1903047', 'GO:0050999', 'GO:1902116', 'GO:0002791', 'CL:0000006', 'GO:0042470', 'GO:0004069', 'GO:0006641', 'GO:0001772', 'GO:0071404', 'GO:0015662', 'GO:0016667', 'GO:0140097', 'GO:0098739', 'GO:1903786', 'GO:0016056', 'GO:0030141', 'GO:0007519', 'GO:0070328', 'GO:0048027', 'GO:0022037', 'GO:0050918', 'GO:0001786', 'GO:0008544', 'GO:1901327', 'GO:2000736', 'GO:0001401', 'GO:0072384', 'GO:0016020', 'GO:0035994', 'GO:0009151', 'GO:0006706', 'GO:0002714', 'GO:0051129', 'CL:0000125', 'GO:0005832', 'GO:0048583', 'GO:0046899', 'GO:0014069', 'GO:0043062', 'GO:0016879', 'GO:0090316', 'GO:0090151', 'GO:0051924', 'GO:0036294', 'GO:1990617', 'GO:0031966', 'GO:1905939', 'GO:0072678', 'GO:0016071', 'GO:0051438', 'GO:0097401', 'GO:0042168', 'GO:0002688', 'GO:0000423', 'GO:0048813', 'GO:0002253', 'GO:0009133', 'GO:0040017', 'GO:1905063', 'GO:0048513', 'GO:0050792', 'GO:0015923', 'GO:0040014', 'GO:0016321', 'GO:0010822', 'GO:0048002', 'GO:0010721', 'GO:0002260', 'GO:1902554', 'GO:0044209', 'GO:0042176', 'GO:1903429', 'GO:0004740', 'GO:1901993', 'GO:0007155', 'GO:0004123', 'GO:1903779', 'GO:0065010', 'GO:0001952', 'GO:0031146', 'GO:0071704', 'GO:0072331', 'GO:0009755', 'GO:0000101', 'GO:0071260', 'GO:0035613', 'GO:0140416', 'GO:0032993', 'GO:1903509', 'GO:1902652', 'GO:0002837', 'GO:0002755', 'GO:0071174', 'GO:1990622', 'GO:0048730', 'GO:0019003', 'GO:0016705', 'GO:0019080', 'GO:0046912', 'GO:0070821', 'GO:0035988', 'GO:0006063', 'GO:0010800', 'GO:0045598', 'GO:0046697', 'GO:0060491', 'GO:1902222', 'GO:0016409', 'GO:0008028', 'GO:0005787', 'GO:0022607', 'GO:0004713', 'GO:0046942', 'GO:0006810', 'GO:0050982', 'GO:1903018', 'GO:0070874', 'GO:0007517', 'GO:0098742', 'GO:0045428', 'GO:0097421', 'GO:0043103', 'GO:0016817', 'GO:0016485', 'CL:0002242', 'GO:0006734', 'GO:0016050', 'GO:0006970', 'GO:0005543', 'GO:0019882', 'GO:0051219', 'GO:0036473', 'GO:0030011', 'GO:0051213', 'GO:0014897', 'GO:0032869', 'GO:0010035', 'GO:0040013', 'GO:0090174', 'GO:0061889', 'GO:0006521', 'GO:0070129', 'GO:0009127', 'CL:0000039', 'GO:0000776', 'GO:0042100', 'GO:0060992', 'GO:0060349', 'GO:2001057', 'GO:0034968', 'GO:0019218', 'GO:2000401', 'GO:0051403', 'GO:0038160', 'GO:0002577', 'GO:0032970', 'GO:0007007', 'GO:0097352', 'GO:0004721', 'GO:1904406', 'GO:0003014', 'GO:0010467', 'GO:0048854', 'GO:0061695', 'GO:0015399', 'GO:0001774', 'GO:0045723', 'GO:0043094', 'GO:0015817', 'GO:0000165', 'GO:0021542', 'GO:0046966', 'GO:0031339', 'GO:1902743', 'GO:0008106', 'GO:0004345', 'GO:0001540', 'GO:0051208', 'GO:0031638', 'GO:0007057', 'GO:0045348', 'GO:0070542', 'GO:0051865', 'GO:0019344', 'GO:0009119', 'GO:0034625', 'GO:0005542', 'GO:0090130', 'GO:0016234', 'CL:0000015', 'CL:0002319', 'GO:0032755', 'GO:1990868', 'GO:0050807', 'GO:0005416', 'GO:0099568', 'GO:0003417', 'GO:0005977', 'GO:0051668', 'GO:1905719', 'GO:0006446', 'GO:0051873', 'GO:0046888', 'GO:0009141', 'GO:0007548', 'GO:0090181', 'GO:0003924', 'GO:1904029', 'GO:0016054', 'GO:0034504', 'CL:0000586', 'GO:0008443', 'GO:1903311', 'GO:0036336', 'GO:0050708', 'GO:0098876', 'GO:0051128', 'GO:0017109', 'GO:0016885', 'GO:0016126', 'GO:0031069', 'GO:0007613', 'GO:0046546', 'GO:0005903', 'GO:0016607', 'GO:0050773', 'GO:0045939', 'GO:0004812', 'GO:0061154', 'GO:0019242', 'GO:0031201', 'GO:1901028', 'GO:0023057', 'GO:0061513', 'GO:0016884', 'GO:0072341', 'GO:0000779', 'GO:0005838', 'GO:0042110', 'GO:1902074', 'GO:0035331', 'GO:0035336', 'GO:2000465', 'GO:1902292', 'GO:0015826', 'GO:0019362', 'CL:0000255', 'GO:2000403', 'GO:0007009', 'GO:0016538', 'GO:0046785', 'GO:0046700', 'GO:0015908', 'GO:1902679', 'GO:0019082', 'GO:0044753', 'GO:0097443', 'GO:0048870', 'GO:0015315', 'GO:0000281', 'GO:0048519', 'GO:0045839', 'GO:0016763', 'GO:0031330', 'GO:0098798', 'GO:0005343', 'GO:0006637', 'GO:2000345', 'GO:0000820', 'GO:0005641', 'GO:0010634', 'GO:0060124', 'GO:0007159', 'GO:0046872', 'GO:0004618', 'GO:0043200', 'GO:0036211', 'GO:0030888', 'GO:0042987', 'GO:0048699', 'GO:0046101', 'GO:0007492', 'GO:0015630', 'GO:0016922', 'GO:0043226', 'GO:0023052', 'GO:0044271', 'GO:1901991', 'GO:0036510', 'GO:0086036', 'GO:0061771', 'GO:0015026', 'GO:0008152', 'GO:0019904', 'GO:0001558', 'GO:0070013', 'GO:0016866', 'GO:0003872', 'GO:0005789', 'GO:0019956', 'GO:0006952', 'GO:0052650', 'GO:0019884', 'GO:0055074', 'GO:0032355', 'GO:0009952', 'GO:0043244', 'GO:0004452', 'GO:0045454', 'GO:0032740', 'GO:0051961', 'GO:0004030', 'GO:0062125', 'GO:0046638', 'GO:0032768', 'GO:0016445', 'GO:1903789', 'GO:0031099', 'GO:1905240', 'GO:0060382', 'GO:0002690', 'GO:0071695', 'GO:0050821', 'GO:0030968', 'GO:0043170', 'GO:0000377', 'GO:0045019', 'GO:1905819', 'GO:0051173', 'GO:0110165', 'GO:0005662', 'GO:0016830', 'GO:0032792', 'GO:0033013', 'GO:0008366', 'GO:0031907', 'GO:0005496', 'GO:0032496', 'GO:1903506', 'GO:0032088', 'GO:0002366', 'GO:1903706', 'GO:0046034', 'GO:0016757', 'GO:0004844', 'GO:0033218', 'GO:1904338', 'GO:0036454', 'GO:0071322', 'GO:0007229', 'GO:0051592', 'GO:0000940', 'GO:1901657', 'GO:0017148', 'GO:0002312', 'GO:1902105', 'GO:0002478', 'GO:0034220', 'GO:0051291', 'GO:0051050', 'GO:0035303', 'GO:0019888', 'GO:2000177', 'GO:0001539', 'GO:0052654', 'GO:0005743', 'GO:0022414', 'GO:0034383', 'GO:0009169', 'GO:0005829', 'GO:0051017', 'GO:1903313', 'GO:2000490', 'GO:0070638', 'GO:0016742', 'GO:2001028', 'GO:1900076', 'GO:0023061', 'GO:0042633', 'GO:0061630', 'GO:2000116', 'GO:0099080', 'GO:0043650', 'GO:0006334', 'GO:0030877', 'GO:0009170', 'GO:0018119', 'GO:0002562', 'GO:0051879', 'GO:0045089', 'GO:0004725', 'GO:0070536', 'GO:1990542', 'GO:0001704', 'GO:1904358', 'GO:0061731', 'GO:0070062', 'GO:0044548', 'GO:0008526', 'GO:1900182', 'GO:0019953', 'GO:1903522', 'GO:0006529', 'GO:0000096', 'GO:0030662', 'GO:0000492', 'GO:0140492', 'GO:0060627', 'GO:0051650', 'GO:0045185', 'GO:0009206', 'GO:0032588', 'GO:1990089', 'GO:0031428', 'GO:0010224', 'GO:0008199', 'GO:0042278', 'GO:0010954', 'GO:0031965', 'GO:0032481', 'GO:0016838', 'GO:0004365', 'GO:0051305', 'GO:0048736', 'GO:0043473', 'GO:0006821', 'GO:0002262', 'GO:0006564', 'GO:0035435', 'GO:0046902', 'GO:0001848', 'GO:0007033', 'GO:0044565', 'GO:0043167', 'GO:0002706', 'GO:0043138', 'GO:0009986', 'GO:0060760', 'GO:0019707', 'GO:1904738', 'GO:1901984', 'GO:0009098', 'GO:0032446', 'GO:0006959', 'GO:0003743', 'GO:0031329', 'GO:1901575', 'GO:0005794', 'GO:0010506', 'GO:0140924', 'GO:0030433', 'GO:0070637', 'CL:0000737', 'GO:0045191', 'GO:1901030', 'GO:0016887', 'GO:1900121', 'GO:0071456', 'GO:1901564', 'GO:1901989', 'GO:0015149', 'GO:0097069', 'GO:0007160', 'GO:0030170', 'GO:0050768', 'GO:1901532', 'GO:0043235', 'GO:0060322', 'GO:0098900', 'GO:0015485', 'GO:0036367', 'GO:0006629', 'GO:0019828', 'GO:0048729', 'GO:0009605', 'GO:0062013', 'GO:0003755', 'GO:0046887', 'GO:0050867', 'GO:1903979', 'GO:1903708', 'GO:1903037', 'GO:0016236', 'GO:0032479', 'GO:0051258', 'GO:0043603', 'GO:0042594', 'GO:0072656', 'GO:0035973', 'GO:0015349', 'GO:0141060', 'GO:0045930', 'GO:0016788', 'GO:0071331', 'GO:0042116', 'GO:0048872', 'GO:0033176', 'GO:0043068', 'GO:1903402', 'GO:0042759', 'GO:0008865', 'CL:0000458', 'GO:0048011', 'GO:0010811', 'GO:0098847', 'GO:1903897', 'GO:0009201', 'GO:1902075', 'GO:0002886', 'GO:0001784', 'GO:0007600', 'GO:0033574', 'GO:0015918', 'GO:1903812', 'GO:0030546', 'GO:0060089', 'GO:0070061', 'GO:0010466', 'GO:0006415', 'GO:0046094', 'GO:0016863', 'GO:0044346', 'GO:0043543', 'GO:0051348', 'GO:0036402', 'GO:0018377', 'GO:0140467', 'GO:0021895', 'GO:0043408', 'GO:2000074', 'GO:2000045', 'GO:0044743', 'GO:0004843', 'GO:0051209', 'GO:0008186', 'GO:0044238', 'GO:0150094', 'GO:0070813', 'GO:0030913', 'GO:0070603', 'GO:0045577', 'GO:0015911', 'GO:0010332', 'GO:0044272', 'GO:0035304', 'GO:0045893', 'GO:0099537', 'GO:0048639', 'GO:1901292', 'GO:0051016', 'GO:1902911', 'GO:0106057', 'GO:0009145', 'GO:0098850', 'GO:1904851', 'GO:0000413', 'GO:0090734', 'GO:0018107', 'GO:1905534', 'GO:0007051', 'GO:0007584', 'GO:0010984', 'GO:0071398', 'GO:0051047', 'GO:0009438', 'GO:0048666', 'GO:0045935', 'GO:1901214', 'GO:0030516', 'GO:0042605', 'GO:0050687', 'GO:0018208', 'GO:0042802', 'GO:0019829', 'GO:0140535', 'GO:0060485', 'GO:0014733', 'GO:0008202', 'GO:1903332', 'GO:1904587', 'GO:0030003', 'GO:0030554', 'GO:0120015', 'GO:0014911', 'GO:0035470', 'GO:0032880', 'GO:0005637', 'GO:0071417', 'CL:0000548', 'GO:0016311', 'GO:0048512', 'GO:0070628', 'GO:2000181', 'GO:0051783', 'GO:0009719', 'GO:0031983', 'GO:0009743', 'GO:0090102', 'GO:0001944', 'GO:0008237', 'GO:1900371', 'GO:1904417', 'GO:0071496', 'GO:0015818', 'GO:0050810', 'GO:0045940', 'GO:0072676', 'GO:0006355', 'GO:0006172', 'GO:0016798', 'GO:0033765', 'GO:0046676', 'GO:0048762', 'GO:0032279', 'GO:0016605', 'GO:0030291', 'GO:0003729', 'GO:0040001', 'GO:0051952', 'GO:0042747', 'GO:0005694', 'GO:0050974', 'GO:0007165', 'GO:0010830', 'GO:0070202', 'GO:0009790', 'GO:0021510', 'GO:0006538', 'GO:0005814', 'GO:1901862', 'GO:0009136', 'GO:0022612', 'GO:0003254', 'GO:0061709', 'GO:0006275', 'GO:0006244', 'GO:0007042', 'GO:0043687', 'GO:0046928', 'GO:1990564', 'GO:0045931', 'GO:1903978', 'GO:0032516', 'GO:2000145', 'GO:0034362', 'GO:0006897', 'GO:0019784', 'GO:0050817', 'GO:0043278', 'GO:0051056', 'GO:0010001', 'GO:0009584', 'GO:0006413', 'GO:0002062', 'GO:0043101', 'GO:0060236', 'GO:0016417', 'CARO:0000006', 'GO:0016835', 'GO:0046961', 'GO:0010952', 'GO:0006364', 'GO:0061659', 'GO:0004017', 'GO:0004488', 'GO:1904705', 'GO:0006436', 'GO:0030674', 'GO:0005875', 'GO:0009072', 'GO:0006099', 'GO:0051254', 'GO:0051222', 'GO:0021761', 'GO:0099081', 'GO:0030540', 'GO:0048799', 'GO:0006664', 'GO:0097225', 'GO:0008320', 'GO:0002757', 'GO:0005319', 'GO:0050614', 'GO:0008277', 'GO:0043269', 'GO:0009987', 'GO:0035795', 'GO:0071103', 'GO:0009266', 'GO:0030030', 'GO:0001968', 'GO:0015294', 'GO:0008207', 'GO:0051084', 'GO:0002285', 'GO:1902903', 'GO:0042555', 'GO:0007035', 'GO:0016323', 'GO:0007623', 'GO:0009219', 'GO:0006470', 'GO:0000248', 'GO:0015526', 'GO:0046777', 'GO:0120039', 'GO:0005355', 'GO:0006974', 'GO:0003921', 'GO:0033206', 'GO:0006259', 'GO:0001882', 'GO:0099177', 'GO:0070006', 'GO:0034764', 'GO:0120009', 'GO:0035591', 'GO:0006893', 'GO:1904707', 'GO:0030593', 'GO:0045579', 'GO:0031267', 'GO:0008142', 'GO:1902100', 'GO:0061515', 'GO:0006515', 'GO:0010867', 'GO:1900221', 'GO:0034109', 'GO:0010893', 'GO:0006405', 'GO:0071692', 'GO:0007041', 'GO:1904814', 'GO:0006979', 'GO:0097553', 'GO:0007056', 'GO:0007369', 'GO:0031365', 'GO:0070861', 'GO:0009967', 'GO:0035091', 'GO:1902882', 'GO:1904018', 'GO:0048646', 'GO:0040008', 'GO:0019551', 'GO:0001885', 'GO:0016725', 'GO:0042359', 'GO:0032401', 'GO:0051179', 'GO:0002221', 'GO:0035592', 'GO:0004791', 'GO:1904380', 'GO:0046967', 'GO:1902017', 'GO:1901995', 'GO:0007166', 'GO:0098797', 'GO:0010810', 'GO:0051171', 'GO:0021756', 'GO:0032526', 'GO:0051052', 'GO:0006148', 'GO:0019530', 'GO:0032212', 'GO:0006986', 'GO:0060428', 'GO:0006109', 'GO:0004769', 'GO:0010734', 'GO:0006814', 'GO:0055085', 'GO:0005200', 'GO:1900120', 'GO:0045143', 'GO:0140546', 'GO:0044042', 'GO:0140035', 'GO:0048009', 'GO:0005884', 'GO:0098661', 'GO:0061621', 'GO:0015833', 'GO:0001764', 'GO:0020037', 'GO:0006303', 'GO:0044089', 'GO:0031430', 'GO:0070085', 'GO:0048193', 'GO:0019886', 'GO:0015658', 'GO:0004497', 'GO:0001890', 'GO:0042127', 'GO:0090114', 'GO:0015327', 'GO:0005811', 'GO:0051000', 'GO:0051152', 'GO:0009895', 'GO:0098909', 'GO:0004579', 'GO:0006531', 'GO:0045880', 'GO:0006909', 'GO:0062197', 'GO:0032743', 'GO:0005516', 'GO:2000448', 'GO:0045915', 'GO:0000407', 'GO:0071705', 'GO:0000323', 'GO:1904923', 'GO:0016684', 'GO:0032252', 'GO:0016801', 'GO:2000446', 'GO:0007186', 'GO:0046850', 'GO:0072332', 'GO:0007127', 'CL:0000300', 'GO:1903916', 'GO:0042981', 'GO:0048018', 'GO:0045600', 'GO:0015196', 'GO:0031095', 'GO:0002578', 'GO:0048638', 'GO:0002824', 'GO:0004818', 'GO:0051294', 'GO:0002377', 'GO:0008732', 'GO:0003688', 'GO:0009887', 'GO:0030900', 'GO:0045184', 'GO:0044282', 'GO:1902115', 'GO:0009064', 'GO:0000276', 'GO:0009199', 'GO:0070279', 'GO:0000212', 'GO:0031995', 'GO:0032133', 'GO:1900740', 'GO:0032806', 'GO:0030705', 'GO:0046098', 'GO:0004362', 'GO:0017158', 'GO:0070661', 'GO:0005313', 'GO:1900542', 'GO:2001234', 'GO:0035579', 'GO:1904871', 'GO:0010972', 'GO:0061351', 'GO:0071392', 'GO:0046395', 'GO:0004550', 'GO:0007219', 'GO:0032508', 'GO:0043038', 'GO:0032757', 'GO:0009067', 'GO:0000904', 'GO:0017116', 'GO:0051299', 'GO:0010906', 'GO:0040011', 'GO:0042169', 'GO:0071806', 'GO:2000147', 'GO:0006166', 'GO:0002204', 'GO:0032328', 'GO:0031616', 'GO:0042326', 'GO:0008213', 'GO:0010977', 'GO:0051148', 'GO:0097411', 'GO:0051568', 'GO:0010544', 'GO:0006983', 'GO:0097202', 'GO:0048511', 'GO:0035065', 'GO:0016972', 'GO:0016791', 'GO:1903532', 'GO:0044419', 'GO:0030330', 'GO:0019787', 'GO:0008017', 'GO:0051928', 'GO:0031122', 'GO:0060541', 'GO:0060055', 'GO:0044773', 'GO:0051787', 'GO:0003006', 'GO:0048584', 'GO:0071394', 'GO:0034394', 'GO:0015172', 'GO:1905178', 'GO:0010976', 'GO:0006152', 'GO:0090279', 'GO:0007040', 'GO:0045040', 'GO:0050890', 'GO:0032964', 'GO:0043025', 'GO:0005902', 'GO:0046394', 'GO:0071287', 'GO:0010632', 'GO:0005767', 'GO:0050658', 'GO:0010997', 'GO:0006558', 'GO:0097501', 'GO:0010044', 'GO:1902565', 'GO:0042159', 'GO:0044297', 'GO:0031210', 'GO:0051896', 'GO:0045056', 'GO:0060271', 'GO:0072659', 'GO:1901607', 'GO:0050137', 'GO:1902237', 'GO:0008180', 'GO:0000075', 'GO:1903533', 'GO:0006089', 'GO:0046683', 'GO:1904752', 'GO:0070704', 'GO:0005369', 'GO:0014902', 'GO:0015811', 'GO:0009142', 'GO:0098606', 'GO:1905775', 'GO:0071385', 'GO:1903202', 'GO:0005971', 'GO:0001817', 'GO:1902751', 'GO:0061795', 'GO:0006449', 'GO:0034329', 'GO:0030229', 'GO:0006887', 'GO:0071824', 'GO:0030258', 'GO:0035239', 'GO:0090207', 'GO:0032946', 'GO:0006282', 'GO:0001975', 'GO:0101003', 'GO:0045911', 'GO:1903298', 'GO:0035270', 'GO:0046496', 'GO:0052689', 'GO:0070161', 'GO:0046390', 'GO:0071569', 'GO:0090079', 'GO:0044770', 'GO:0072523', 'GO:0005737', 'GO:0019912', 'GO:0030334', 'GO:0032515', 'GO:0045137', 'GO:0120036', 'GO:0004708', 'GO:0009653', 'GO:0033280', 'GO:0043161', 'GO:0010635', 'GO:0033002', 'GO:0036003', 'GO:1902236', 'GO:0030060', 'GO:0070342', 'GO:0033180', 'GO:0014745', 'GO:1902936', 'GO:0019068', 'GO:0016462', 'GO:0007006', 'GO:0042147', 'GO:0050892', 'GO:0090329', 'GO:0006735', 'GO:0016799', 'GO:0010732', 'GO:0044088', 'GO:0030544', 'GO:0046688', 'GO:1900222', 'GO:1901216', 'GO:0046415', 'GO:0010824', 'GO:1904505', 'GO:1903508', 'GO:0016717', 'GO:0038026', 'GO:0000082', 'GO:1904996', 'GO:0010985', 'GO:0005102', 'GO:0045041', 'GO:0031994', 'GO:0043031', 'GO:0032354', 'GO:0006059', 'GO:0005283', 'GO:0032103', 'GO:1903305', 'GO:0006639', 'GO:1901673', 'GO:0097440', 'GO:0060251', 'GO:0046660', 'CL:0000457', 'GO:1903862', 'GO:0030515', 'GO:0043380', 'GO:0090482', 'GO:0098852', 'GO:1902031', 'GO:0006487', 'GO:0050993', 'GO:2000058', 'GO:0033198', 'GO:0048388', 'GO:0045892', 'GO:0008270', 'GO:0007507', 'GO:0048678', 'GO:0048671', 'GO:0023051', 'GO:0017076', 'GO:0120161', 'GO:0015980', 'GO:0006325', 'GO:0050965', 'GO:0036496', 'GO:0030155', 'GO:0043300', 'GO:0048731', 'GO:0009889', 'GO:0070613', 'GO:0045840', 'GO:0018958', 'GO:0001650', 'GO:0070852', 'GO:0030497', 'GO:0060479', 'GO:0007204', 'GO:0032839', 'GO:1905459', 'GO:0006094', 'GO:0010041', 'GO:0015605', 'GO:0009923', 'GO:0022889', 'GO:0050966', 'GO:0004066', 'GO:0007143', 'GO:0032263', 'GO:0042330', 'GO:1903801', 'GO:1901880', 'GO:0046685', 'GO:0071889', 'GO:0031346', 'GO:2000300', 'GO:0050877', 'GO:0009123', 'GO:0036316', 'GO:1901663', 'GO:0048532', 'GO:0071375', 'GO:0015119', 'GO:1901334', 'GO:0006738', 'GO:0051938', 'GO:0002821', 'GO:0016240', 'GO:0004930', 'GO:0046914', 'GO:0035383', 'GO:0030867', 'GO:0072542', 'GO:0001779', 'GO:0034694', 'GO:0021544', 'GO:0051640', 'GO:0061462', 'GO:0044524', 'GO:1904387', 'GO:0006807', 'GO:0009612', 'GO:0043425', 'GO:0034765', 'GO:0035751', 'GO:0061572', 'GO:0080134', 'GO:0071493', 'GO:0016055', 'GO:0015629', 'GO:0002699', 'GO:1903034', 'GO:0035338', 'GO:0046174', 'GO:0002269', 'GO:0022405', 'GO:0006188', 'GO:0034701', 'GO:0046495', 'GO:0012507', 'GO:0071474', 'GO:0030522', 'GO:0015194', 'GO:0031072', 'GO:0046606', 'GO:1901360', 'GO:0030666', 'GO:0065007', 'GO:0046661', 'GO:0043405', 'GO:0044237', 'GO:0018105', 'GO:0070905', 'GO:0042277', 'GO:0045088', 'GO:1904556', 'GO:0043168', 'GO:0008654', 'GO:0045087', 'GO:0006091', 'GO:0038179', 'GO:0045471', 'GO:0038023', 'UBERON:0000465', 'GO:0060840', 'GO:0010562', 'GO:0043462', 'GO:0030218', 'GO:0006508', 'GO:0007020', 'GO:0001889', 'GO:0044344', 'GO:0006702', 'GO:0042069', 'GO:0015849', 'GO:0006816', 'GO:0002495', 'GO:0110095', 'GO:0038147', 'GO:0006879', 'GO:1904205', 'GO:0045780', 'GO:0006873', 'GO:0004084', 'GO:0015184', 'GO:0019220', 'GO:0006687', 'GO:0048286', 'GO:1904152', 'GO:0051926', 'GO:0005979', 'GO:0006563', 'GO:0051247', 'GO:0003824', 'GO:0032470', 'GO:0090575', 'GO:1905460', 'GO:0044703', 'GO:0106104', 'GO:0010911', 'GO:0043565', 'GO:0071763', 'GO:0009150', 'GO:0022803', 'GO:0060285', 'GO:0032881', 'GO:1990498', 'GO:1904415', 'GO:0006606', 'GO:0046130', 'GO:0030295', 'GO:0065003', 'GO:0050670', 'GO:0010666', 'GO:0051092', 'GO:0044232', 'GO:0002026', 'GO:0015711', 'GO:0046466', 'GO:0045621', 'GO:0008209', 'GO:0003158', 'GO:0010755', 'GO:0030111', 'GO:1905508', 'GO:0072665', 'GO:0002604', 'GO:0003422', 'GO:0033044', 'GO:0032963', 'GO:0045595', 'GO:0008347', 'GO:0006914', 'GO:0034599', 'GO:0032507', 'GO:0034330', 'GO:0045926', 'GO:0140297', 'GO:0046889', 'GO:0006954', 'GO:0019222', 'GO:0061578', 'GO:0009314', 'GO:0032989', 'GO:0036508', 'GO:0038034', 'GO:0002064', 'GO:0016241', 'GO:0015740', 'GO:0015924', 'GO:0090303', 'GO:0006935', 'GO:0045923', 'GO:1901983', 'GO:0097193', 'GO:0010975', 'GO:0006360', 'GO:0061629', 'GO:0048488', 'GO:0006479', 'GO:0050789', 'GO:0043524', 'GO:0072521', 'GO:0071300', 'GO:0043024', 'GO:0010876', 'GO:0036498', 'GO:0098590', 'GO:0018198', 'GO:1905065', 'GO:1903513', 'GO:0046184', 'GO:0042625', 'GO:0009125', 'GO:0008250', 'GO:0006729', 'GO:0060213', 'GO:0051220', 'GO:0008631', 'GO:0071216', 'GO:0098802', 'GO:0042445', 'GO:0048714', 'GO:0031647', 'GO:0014898', 'GO:0046128', 'GO:1900034', 'GO:0032943', 'GO:0006991', 'GO:2000489', 'GO:0033239', 'GO:0042364', 'GO:0009897', 'GO:0070302', 'GO:1990351', 'GO:0030169', 'GO:0006644', 'GO:0016235', 'GO:0098868', 'GO:1901796', 'GO:0015145', 'GO:0043271', 'GO:0048523', 'GO:1900407', 'GO:0047975', 'GO:0006906', 'GO:0015031', 'GO:0043085', 'GO:0030073', 'GO:0003878', 'GO:0007004', 'GO:0032367', 'GO:0070557', 'GO:0070837', 'GO:0031090', 'GO:0043618', 'GO:0034248', 'GO:0016051', 'GO:0102756', 'GO:0045445', 'GO:0008356', 'GO:0051939', 'GO:0016859', 'GO:1990823', 'GO:0061900', 'GO:0035671', 'GO:1903293', 'GO:0050796', 'GO:0034656', 'GO:0030016', 'GO:0098562', 'GO:0003925', 'GO:0060538', 'CL:0000095', 'GO:0018193', 'GO:0002407', 'GO:0061620', 'GO:0044325', 'GO:0045912', 'GO:0004301', 'GO:0017022', 'GO:0014887', 'GO:0010564', 'GO:0007043', 'GO:2001242', 'GO:0140030', 'GO:0009065', 'GO:0071470', 'GO:0009620', 'GO:0015075', 'GO:0006892', 'GO:0032991', 'GO:0045766', 'GO:0043500', 'GO:0000302', 'GO:0031577', 'GO:1905039', 'GO:0004340', 'GO:0015949', 'GO:0070888', 'GO:0007602', 'GO:0036019', 'GO:0044782', 'GO:0034451', 'GO:0071814', 'GO:0019852', 'GO:0042327', 'GO:1901654', 'CL:0002371', 'GO:0050848', 'GO:0043407', 'GO:0051402', 'GO:0086039', 'GO:0051279', 'GO:0051249', 'GO:0003725', 'GO:0051252', 'GO:0006636', 'GO:0045685', 'GO:0060487', 'GO:0009179', 'GO:0033238', 'GO:0004745', 'GO:0061726', 'GO:0032930', 'GO:0061077', 'GO:0098856', 'GO:0047750', 'GO:0043320', 'GO:0008630', 'GO:0030101', 'GO:0001919', 'GO:0030323', 'GO:0061564', 'GO:0034384', 'GO:0045211', 'GO:0015760', 'GO:0046906', 'GO:0008037', 'GO:0045995', 'GO:0014706', 'GO:0070530', 'GO:0033177', 'GO:0070095', 'GO:1901342', 'GO:0090288', 'GO:0009611', 'GO:0010927', 'GO:0070815', 'GO:0061025', 'GO:0045580', 'GO:1903322', 'GO:0036119', 'GO:0002263', 'GO:0014743', 'GO:0002834', 'GO:0022834', 'GO:0003747', 'GO:0009629', 'GO:0070977', 'GO:0006518', 'CL:0000210', 'GO:0031320', 'GO:0004571', 'GO:0005528', 'GO:0051905', 'GO:0060350', 'GO:0016132', 'UBERON:0002405', 'GO:0046364', 'GO:0106118', 'GO:0008652', 'GO:0055092', 'GO:0042770', 'GO:0001674', 'GO:0022624', 'GO:0071542', 'GO:0014910', 'GO:0051301', 'GO:0032058', 'GO:0042734', 'GO:0000981', 'GO:0019774', 'GO:0009152', 'GO:0045582', 'GO:0046370', 'GO:0000910', 'GO:1904874', 'GO:0046209', 'GO:0044281', 'GO:0046903', 'GO:0009069', 'GO:0015081', 'GO:0097066', 'GO:0098791', 'GO:0009185', 'GO:0010592', 'GO:0048514', 'GO:0061888', 'GO:0034314', 'GO:0097708', 'GO:0010646', 'GO:0005876', 'GO:0043255', 'GO:0008203', 'GO:0050806', 'GO:0032655', 'GO:1905897', 'GO:2000347', 'GO:0002833', 'GO:1904776', 'GO:0000725', 'GO:1902808', 'GO:0032504', 'GO:0016410', 'GO:0006268', 'GO:0071682', 'GO:0015824', 'GO:0150063', 'GO:0031328', 'GO:0019346', 'GO:0098984', 'GO:0140375', 'GO:0015193', 'GO:0051336', 'BFO:0000040', 'GO:0045739', 'GO:2001171', 'GO:0071222', 'GO:0071380', 'GO:0042819', 'GO:0051130', 'GO:0033135', 'GO:0005945', 'GO:0030659', 'GO:0014074', 'GO:0009311', 'GO:0048869', 'GO:0010970', 'GO:0019900', 'GO:0006002', 'GO:0005929', 'GO:0051881', 'GO:0004420', 'CL:0000023', 'GO:0018160', 'GO:0016571', 'GO:0008289', 'GO:0000425', 'GO:0044752', 'GO:0034392', 'GO:0090398', 'GO:0015925', 'GO:0097729', 'GO:0042816', 'GO:0010879', 'GO:0002617', 'GO:0048821', 'GO:0098712', 'GO:0050790', 'GO:1903891', 'GO:0010922', 'GO:0000491', 'GO:0042448', 'GO:0005773', 'GO:2000279', 'GO:0060255', 'GO:1903039', 'GO:1903829', 'GO:0050750', 'GO:0016482', 'GO:1903577', 'GO:0070601', 'GO:0060828', 'GO:0018352', 'GO:0034219', 'GO:0010558', 'GO:0019511', 'GO:1990904', 'GO:0031312', 'GO:0030154', 'GO:0004470', 'GO:0060205', 'GO:0070972', 'GO:0051154', 'GO:0003674', 'GO:1905322', 'GO:0015328', 'GO:0062149', 'GO:0016668', 'GO:0055080', 'GO:0043315', 'GO:0019706', 'GO:0042692', 'GO:0009060', 'GO:0030010', 'GO:0016444', 'GO:0005216', 'GO:0010803', 'GO:0010877', 'GO:0010563', 'GO:0050818', 'GO:0002639', 'GO:0140888', 'GO:0005874', 'GO:0016860', 'GO:1903861', 'GO:0072698', 'GO:1901698', 'GO:0051656', 'GO:0016627', 'GO:0031163', 'GO:0071396', 'GO:0009058', 'GO:1903036', 'GO:0006793', 'GO:0015293', 'GO:0007530', 'GO:0050730', 'GO:0010817', 'GO:0031012', 'GO:0045937', 'GO:0006720', 'GO:0006071', 'GO:0009628', 'GO:0007167', 'GO:0021954', 'GO:0007077', 'GO:0090407', 'GO:0010637', 'GO:0072329', 'GO:0005548', 'GO:0044539', 'GO:0034389', 'GO:0002504', 'GO:0030198', 'GO:0048713', 'GO:0009409', 'GO:0045296', 'GO:0071168', 'GO:0051059', 'GO:2000146', 'GO:0010894', 'GO:0045055', 'GO:0016616', 'GO:0009968', 'GO:1904375', 'GO:0043313', 'GO:0043087', 'GO:0001920', 'GO:0048770', 'GO:0006204', 'GO:2000121', 'GO:0021589', 'GO:0007093', 'GO:2001295', 'GO:0055100', 'GO:0007625', 'GO:2001251', 'GO:0019527', 'GO:0006417', 'GO:0048667', 'GO:0072349', 'GO:1902475', 'GO:0043039', 'GO:0140354', 'GO:0051452', 'GO:1901137', 'GO:0019001', 'GO:0010510', 'GO:1902750', 'GO:0071236', 'GO:0098827', 'GO:0042558', 'GO:0046477', 'GO:0016358', 'GO:0035459', 'GO:0018444', 'GO:0070193', 'GO:0010665', 'GO:2000106', 'GO:0060047', 'GO:0034655', 'GO:0044233', 'GO:0098657', 'GO:0001649', 'GO:0005640', 'GO:0036314', 'GO:0042982', 'GO:0051081', 'GO:0097159', 'GO:0034452', 'GO:0001706', 'GO:0015318', 'GO:0018022', 'GO:0032728', 'GO:0003413', 'GO:0010720', 'GO:0008406', 'GO:0016903', 'GO:0038025', 'GO:0016215', 'GO:0009164', 'GO:0030414', 'GO:0043604', 'GO:0000987', 'GO:0016597', 'GO:0006541', 'GO:0019637', 'GO:0035639', 'GO:0043666', 'GO:0033559', 'GO:1905710', 'GO:0110032', 'GO:0090208', 'GO:0051260', 'GO:0051282', 'GO:1904350', 'GO:0042908', 'GO:0046649', 'GO:0035606', 'GO:0043536', 'GO:0010648', 'GO:0140640', 'GO:0070050', 'GO:0051253', 'GO:0001227', 'GO:0002696', 'GO:0140272', 'GO:0046653', 'GO:0034111', 'GO:0097067', 'GO:1903297', 'GO:1902767', 'GO:0019219', 'GO:0032735', 'GO:0032649', 'GO:0043891', 'GO:1902930', 'GO:0097371', 'GO:0001228', 'GO:1903828', 'GO:0051090', 'GO:0042626', 'GO:0046696', 'GO:0008284', 'GO:0045190', 'GO:0009678', 'GO:0051177', 'GO:0004252', 'GO:0048878', 'GO:0097529', 'GO:0043123', 'GO:0044255', 'GO:0060547', 'GO:0042578', 'GO:0046718', 'GO:0046146', 'GO:0032469', 'GO:0006573', 'GO:0006690', 'GO:0055029', 'GO:0016062', 'GO:0097447', 'GO:0006624', 'GO:0004557', 'GO:0030317', 'GO:0008035', 'GO:0035308', 'GO:0036315', 'GO:0051095', 'GO:0098801', 'GO:0140036', 'GO:0035728', 'GO:0097003', 'GO:0033299', 'GO:0010631', 'GO:0014912', 'GO:0002832', 'GO:0031338', 'GO:0043228', 'GO:0008150', 'GO:0034103', 'GO:0071357', 'GO:0014070', 'GO:0061650', 'GO:0015820', 'GO:0042304', 'GO:0016942', 'GO:0030228', 'GO:1905532', 'GO:0051898', 'GO:0019407', 'GO:0030510', 'GO:0002274', 'GO:0001503', 'GO:0033036', 'GO:0017041', 'GO:0050657', 'GO:0140098', 'GO:0042306', 'GO:0016192', 'GO:0007015', 'GO:1903319', 'GO:0051131', 'GO:2001243', 'GO:0106027', 'GO:0043010', 'GO:0010043', 'GO:0009948', 'GO:0005739', 'GO:0098609', 'GO:0010629', 'GO:1904886', 'GO:1902221', 'GO:0017111', 'GO:0060326', 'GO:0043470', 'GO:0098704', 'GO:0072708', 'GO:0006826', 'GO:0010324', 'GO:0032990', 'GO:0009188', 'GO:0042918', 'GO:0060048', 'GO:0006740', 'GO:0016740', 'GO:0001959', 'GO:0050951', 'GO:0045833', 'GO:0005527', 'GO:0043403', 'GO:0016591', 'GO:0015038', 'GO:0036020', 'GO:0044249', 'GO:0070585', 'GO:0098542', 'GO:0036126', 'GO:0043426', 'GO:0006972', 'GO:0019866', 'GO:0019405', 'GO:0071333', 'GO:0055082', 'GO:0043279', 'GO:0007076', 'GO:0071675', 'GO:0010899', 'GO:0097192', 'GO:0090596', 'GO:0097466', 'GO:0019585', 'GO:0005827', 'GO:0014741', 'GO:0072524', 'GO:0032094', 'GO:0006101', 'GO:0051048', 'GO:1901568', 'GO:0006278', 'GO:0018130', 'GO:0023056', 'GO:2000377', 'GO:0019640', 'GO:0046637', 'GO:0051641', 'GO:0032922', 'GO:0032673', 'GO:1905475', 'GO:0007611', 'GO:0032436', 'GO:0009913', 'GO:0071702', 'GO:0009101', 'GO:0043583', 'GO:0009396', 'GO:0043393', 'GO:0097264', 'GO:0050801', 'GO:0019932', 'GO:1904724', 'GO:0002764', 'GO:1904706', 'GO:0030424', 'GO:0019400', 'GO:0003714', 'GO:0016209', 'GO:0035718', 'GO:0006869', 'GO:0048609', 'GO:1900181', 'GO:0033143', 'GO:1900739', 'GO:0001221', 'GO:0033762', 'GO:0035249', 'GO:0045335', 'GO:0021517', 'GO:0006999', 'GO:0007032', 'GO:1901029', 'GO:0004559', 'GO:0071869', 'GO:0099171', 'GO:0048285', 'GO:0045494', 'GO:0030388', 'GO:0048659', 'GO:0045132', 'GO:0030150', 'GO:0006140', 'GO:0006418', 'GO:0046931', 'GO:0017171', 'GO:0004459', 'GO:0046949', 'CARO:0000003', 'GO:1902495', 'GO:0000038', 'GO:0048029', 'GO:1900087', 'GO:0015355', 'GO:1902975', 'GO:0051347', 'GO:0071363', 'GO:0008104', 'GO:0090141', 'GO:0006766', 'GO:0010799', 'GO:0002054', 'GO:0070646', 'GO:0044380', 'GO:0006396', 'GO:0097242', 'GO:0070201', 'GO:0044085', 'GO:0098754', 'GO:0031109', 'GO:0007163', 'GO:0031981', 'GO:0003677', 'GO:0000439', 'GO:0005452', 'GO:0042447', 'GO:0042440', 'GO:1902024', 'GO:0042162', 'GO:0061919', 'GO:0035967', 'GO:0003676', 'GO:0008238', 'GO:0006112', 'GO:0032200', 'GO:0071211', 'GO:0006498', 'GO:0060135', 'GO:1900038', 'GO:0098857', 'GO:0061631', 'GO:0045177', 'GO:0021782', 'GO:0051117', 'GO:0051236', 'GO:0010921', 'GO:0005730', 'GO:0007212', 'GO:0005768', 'GO:0019941', 'GO:0051290', 'GO:1990182', 'GO:0043392', 'GO:0035556', 'GO:0032648', 'GO:0032933', 'GO:0004422', 'GO:0002888', 'GO:1901215', 'GO:0042572', 'GO:0016567', 'GO:0016875', 'GO:0060560', 'GO:0031904', 'GO:0051788', 'GO:0043455', 'GO:0004830', 'GO:0031326', 'GO:0036016', 'GO:0006064', 'GO:0035295', 'GO:0004312', 'GO:0050868', 'GO:0042391', 'GO:0002381', 'CL:0000151', 'GO:0046622', 'GO:0044092', 'GO:0001525', 'GO:0050864', 'GO:0042745', 'GO:0005975', 'GO:0002695', 'GO:0006368', 'GO:0044070', 'GO:0046033', 'GO:0098862', 'GO:0051770', 'GO:0008483', 'CL:0000738', 'GO:0030054', 'GO:0006857', 'GO:0071241', 'GO:0021680', 'GO:0005759', 'GO:1901701', 'GO:0006941', 'GO:0006310', 'GO:0062023', 'GO:0047751', 'GO:0044819', 'GO:0009791', 'GO:0016188', 'GO:0035729', 'GO:0060294', 'GO:0002708', 'GO:0007253', 'GO:0098773', 'GO:0071248', 'GO:0034590', 'GO:0007005', 'GO:1902041', 'GO:0071548', 'GO:0005515', 'GO:0006281', 'GO:0051338', 'GO:0016772', 'GO:0006778', 'GO:0098656', 'GO:0032288', 'GO:0009082', 'GO:0098708', 'GO:0071826', 'GO:1903403', 'GO:0006997', 'GO:0003690', 'GO:0060536', 'GO:0045647', 'GO:0090090', 'GO:0016446', 'GO:0006195', 'GO:0046124', 'GO:0097449', 'GO:0035296', 'GO:0006677', 'GO:0035524', 'GO:0098800', 'GO:2001293', 'GO:0008584', 'GO:0071332', 'GO:0030894', 'GO:0045581', 'GO:0019798', 'GO:0031325', 'GO:0097431', 'GO:0070382', 'GO:0042552', 'GO:0034340', 'GO:0036109', 'GO:0030029', 'GO:0034774', 'GO:0002822', 'GO:2000756', 'GO:0030371', 'GO:0060337', 'GO:0043029', 'GO:0010543', 'GO:0009918', 'GO:0050661', 'GO:0008013', 'GO:0099501', 'GO:0019538', 'GO:0016614', 'GO:0036507', 'GO:1900180', 'GO:1900103', 'GO:0005041', 'GO:0071621', 'GO:0019368', 'GO:0009262', 'GO:0030242', 'GO:0090306', 'GO:0008236', 'GO:0002573', 'GO:0007420', 'GO:0004448', 'GO:1904951', 'GO:0065002', 'GO:0007249', 'GO:0003018', 'GO:0042562', 'GO:0009100', 'GO:0051018', 'GO:0034311', 'GO:0046605', 'GO:0021762', 'GO:0043248', 'GO:0019674', 'GO:0043233', 'GO:0000428', 'GO:0016881', 'GO:0044342', 'GO:0006006', 'GO:0044818', 'GO:0045263', 'GO:0006499', 'GO:0070761', 'GO:0042938', 'GO:0090026', 'CL:0000096', 'GO:0031984', 'GO:0051276', 'GO:0045944', 'GO:0032570', 'GO:0001637', 'GO:0010038', 'GO:1905037', 'GO:0033146', 'GO:0007589', 'GO:0003678', 'GO:0120014', 'GO:0038159', 'GO:0048471', 'GO:0002181', 'GO:0002376', 'GO:0009408', 'GO:0072522', 'GO:0051384', 'GO:0090276', 'GO:0000768', 'GO:0140662', 'GO:0030670', 'GO:0007063', 'GO:0007094', 'GO:0030145', 'GO:0043280', 'GO:0046099', 'GO:0005615', 'GO:0002440', 'GO:0097305', 'GO:0006513', 'GO:0019367', 'GO:0044877', 'GO:1903707', 'GO:0002237', 'GO:0034687', 'GO:1903203', 'GO:0031975', 'GO:0071677', 'GO:1901159', 'GO:0051049', 'GO:0007612', 'GO:0030669', 'GO:0001709', 'GO:1901682', 'GO:0051099', 'GO:0043548', 'GO:0022411', 'GO:0035437', 'GO:0006468', 'GO:0030810', 'GO:0006915', 'GO:0030252', 'GO:0061117', 'GO:1901606', 'GO:0046578', 'GO:0001217', 'GO:0002685', 'GO:0030001', 'GO:0001530', 'GO:0051962', 'GO:2000015', 'GO:1902308', 'GO:0071407', 'GO:0019318', 'GO:0060363', 'GO:0051354', 'GO:1902494', 'GO:0030182', 'GO:0015373', 'GO:0031401', 'GO:0045254', 'GO:0140338', 'GO:0046526', 'GO:0016774', 'GO:0004427', 'GO:0032689', 'GO:0006796', 'GO:0009240', 'GO:0072330', 'GO:0070848', 'GO:2000404', 'GO:0042181', 'GO:0002520', 'GO:0016208', 'GO:0009890', 'GO:0006081', 'GO:0044706', 'CL:0000766', 'GO:0099572', 'GO:0050421', 'GO:0036477', 'GO:0016049', 'GO:0022408', 'GO:0001654', 'GO:1902514', 'GO:0031967', 'GO:0016137', 'GO:0097452', 'GO:0009063', 'GO:2001237', 'GO:1901981', 'GO:0048588', 'GO:0042157', 'GO:0008637', 'GO:0005783', 'GO:0033554', 'GO:0031593', 'GO:0071109', 'GO:0016363', 'CL:0000393', 'GO:0008235', 'GO:2000361', 'GO:0009725', 'GO:0051101', 'GO:0043381', 'GO:0031514', 'GO:0044839', 'GO:0010591', 'GO:0032027', 'GO:1901522', 'GO:0015807', 'GO:0090287', 'GO:0022618', 'GO:0035578', 'GO:0010660', 'GO:0021543', 'GO:0009163', 'GO:0036296', 'GO:0006885', 'GO:0007565', 'GO:0032007', 'GO:0072599', 'GO:0048771', 'GO:0051204', 'GO:0045830', 'GO:0005253', 'GO:1905818', 'GO:0098760', 'GO:0001775', 'GO:0033138', 'GO:0050819', 'GO:0001568', 'GO:0002836', 'GO:0015808', 'UBERON:0000479', 'GO:0001578', 'GO:0030833', 'GO:1990440', 'GO:1903564', 'GO:1904869', 'GO:0034698', 'GO:0071897', 'GO:0006547', 'CL:0000081', 'GO:0055090', 'GO:0006942', 'GO:0006691', 'GO:0034695', 'GO:0001676', 'GO:0045216', 'GO:0035977', 'GO:0006998', 'GO:0004298', 'GO:1903580', 'GO:0016765', 'GO:0140161', 'GO:0062076', 'GO:1901361', 'GO:0071712', 'GO:0006753', 'GO:0030148', 'GO:1903214', 'GO:0030332', 'GO:0022853', 'GO:0045822', 'GO:0051693', 'GO:0045661', 'GO:0006473', 'GO:0009922', 'GO:1990456', 'GO:0009888', 'GO:0006950', 'GO:0140056', 'GO:0006955', 'GO:0016741', 'GO:0016706', 'GO:0050714', 'GO:0101031', 'GO:0043001', 'GO:0014905', 'GO:0000226', 'GO:0046686', 'GO:0007610', 'GO:0071345', 'GO:0035924', 'GO:0015718', 'GO:0070859', 'GO:0045922', 'GO:0000166', 'GO:1902532', 'GO:0002637', 'GO:0008585', 'GO:0051591', 'GO:0044403', 'GO:0004807', 'GO:0000164', 'GO:0090118', 'GO:0043302', 'GO:1902850', 'GO:0006486', 'GO:0032386', 'GO:0099512', 'GO:0141061', 'GO:0050871', 'GO:0042632', 'GO:0046620', 'GO:0031334', 'GO:0099503', 'GO:0004473', 'GO:0051126', 'GO:0009583', 'GO:0120162', 'GO:0051262', 'GO:0004576', 'GO:0042301', 'GO:0097734', 'GO:0003700', 'GO:1990777', 'GO:0046112', 'GO:0006084', 'GO:0003421', 'GO:0031526', 'GO:1905114', 'GO:0015936', 'GO:0015186', 'GO:0044062', 'GO:0015171', 'GO:0032182', 'GO:0045337', 'GO:0060090', 'GO:0009894', 'GO:0070588', 'GO:0008525', 'GO:0003865', 'GO:0048146', 'GO:0006106', 'GO:0070552', 'GO:0048853', 'GO:0032660', 'GO:0006085', 'GO:0050000', 'GO:1902533', 'GO:0098809', 'GO:0001955', 'GO:0030658', 'GO:0120013', 'GO:0071466', 'GO:0050728', 'GO:0097306', 'GO:0008614', 'GO:0000242', 'GO:0006062', 'GO:1904273', 'GO:0000003', 'GO:0005774', 'GO:0009410', 'GO:0033721', 'GO:0110076', 'GO:0042472', 'GO:0004842', 'GO:0051223', 'GO:0043555', 'GO:0019550', 'GO:2000638', 'GO:0051287', 'GO:0046365', 'GO:0008083', 'GO:0045540', 'GO:0051707', 'GO:0007276', 'GO:0038146', 'GO:1900102', 'GO:0019842', 'GO:0045964', 'GO:0045116', 'GO:1902476', 'GO:0004672', 'GO:1902680', 'GO:0072525', 'GO:0044754', 'GO:1903725', 'GO:0005324', 'GO:0061718', 'GO:0003922', 'GO:0080164', 'GO:0018023', 'GO:0046835', 'GO:0019899', 'GO:0060021', 'GO:0010826', 'GO:0008219', 'GO:0070341', 'GO:0090025', 'GO:0046483', 'GO:0008514', 'GO:0098796', 'GO:0006953', 'GO:0098771', 'GO:0006298', 'GO:0046943', 'GO:0008324', 'GO:0031398', 'GO:0060284', 'GO:0006913', 'GO:0006163', 'GO:0120025', 'GO:0140112', 'GO:0007030', 'GO:0038180', 'GO:0035094', 'GO:0006612', 'GO:0016500', 'GO:1903020', 'GO:1901605', 'GO:0004601', 'GO:2000816', 'GO:0050793', 'GO:0006996', 'GO:0090402', 'GO:0050678', 'GO:0001934', 'GO:0045259', 'GO:1901874', 'GO:0000077', 'GO:0019320', 'GO:0050808', 'GO:0034614', 'GO:0016570', 'GO:0046385', 'GO:0009263', 'GO:0031098', 'GO:0006775', 'GO:0034663', 'GO:1901031', 'GO:0016128', 'GO:1901861', 'GO:1902036', 'GO:0005769', 'GO:0098662', 'GO:0150077', 'GO:0007406', 'GO:0051955', 'GO:1990418', 'GO:0043648', 'GO:0061134', 'GO:0032677', 'GO:0030397', 'GO:0006820', 'GO:1904030', 'GO:0009086', 'GO:0016831', 'GO:0071162', 'GO:0000086', 'GO:0021915', 'GO:0046655', 'GO:0060170', 'GO:0048662', 'GO:0002449', 'GO:0034654', 'GO:0030246', 'GO:0019343', 'GO:0010605', 'GO:0051125', 'GO:0007017', 'GO:0042063', 'GO:0032675', 'GO:0005198', 'GO:0048871', 'GO:0006007', 'GO:0022417', 'CL:0000234', 'GO:0001554', 'GO:0098916', 'GO:0045111', 'GO:0030018', 'GO:0016776', 'GO:0010608', 'GO:0045936', 'GO:1900193', 'GO:0019104', 'GO:0140253', 'GO:0015749', 'GO:1990478', 'GO:0140009', 'GO:0015748', 'GO:0061136', 'GO:1904557', 'GO:0045333', 'GO:0005777', 'CL:0000988', 'GO:1990712', 'GO:0045787', 'GO:1904925', 'GO:0070936', 'GO:0034381', 'GO:0004748', 'GO:0010389', 'GO:0001505', 'GO:0034391', 'GO:0001954', 'GO:1905369', 'GO:0033211', 'GO:0000122', 'GO:0016709', 'GO:0050048', 'GO:0009642', 'GO:0071900', 'GO:0042308', 'GO:0006402', 'GO:0006620', 'GO:0047982', 'GO:0051607', 'GO:1901135', 'GO:0045619', 'GO:0031571', 'GO:0032329', 'GO:0006528', 'GO:1903201', 'GO:0046983', 'GO:0050802', 'GO:0051100', 'GO:0032647', 'GO:0019725', 'GO:0045823', 'GO:0140275', 'GO:1903131', 'GO:0140101', 'GO:0045934', 'GO:0004418', 'GO:0006469', 'GO:0005840', 'GO:1903803', 'GO:0071219', 'GO:0050767', 'GO:0045687', 'GO:1901617', 'GO:0030174', 'GO:0140318', 'GO:0006559', 'GO:0060340', 'GO:0043651', 'GO:1901658', 'CL:0000775', 'GO:0031901', 'GO:0000502', 'GO:0062014', 'GO:1903431', 'GO:0051754', 'GO:0043409', 'GO:0001707', 'GO:0008079', 'GO:0004379', 'GO:0051119', 'GO:0051901', 'GO:1904181', 'GO:0006533', 'GO:0021766', 'GO:0031252', 'GO:1902117', 'GO:0042220', 'GO:0043249', 'GO:0015812', 'GO:0071402', 'GO:0005509', 'GO:0019692', 'GO:0006270', 'GO:0051769', 'GO:0042592', 'GO:0007605', 'GO:0030193', 'GO:0005643', 'GO:0061052', 'GO:0000723', 'GO:0007275', 'GO:0022900', 'GO:1904062', 'GO:0008157', 'GO:0071495', 'GO:0035770', 'GO:0006261', 'GO:0016242', 'GO:1904659', 'GO:0001939', 'GO:0046173', 'GO:0072359', 'GO:0003939', 'GO:0004827', 'GO:0014823', 'GO:0043197', 'GO:0032733', 'GO:1990204', 'GO:0003433', 'GO:0030071', 'GO:1903573', 'GO:0034635', 'GO:0008038', 'GO:0000045', 'GO:0035605', 'GO:0016810', 'GO:1901800', 'GO:0031543', 'GO:0031672', 'GO:0001655', 'GO:0046890', 'GO:0035384', 'GO:0044093', 'GO:1901615', 'GO:0045732', 'GO:1904313', 'GO:0005732', 'GO:0008064', 'GO:0051093', 'GO:0043433', 'CL:0000187', 'GO:0040007', 'GO:0001818', 'GO:0019867', 'GO:0007399', 'GO:0042043', 'GO:0009582', 'GO:0006643', 'GO:0010940', 'GO:0021695', 'GO:0051954', 'GO:0010639', 'GO:0140513', 'GO:0007268', 'GO:0010447', 'GO:0010596', 'GO:0042113', 'GO:1990442', 'GO:0009057', 'GO:0070314', 'GO:0051250', 'GO:0002020', 'GO:0052548', 'GO:0046038', 'GO:0048844', 'GO:0001909', 'GO:0019751', 'GO:0010756', 'GO:0048469', 'GO:0010882', 'GO:0019957', 'GO:0008283', 'GO:1990748', 'GO:0004712', 'GO:0044309', 'GO:0071379', 'GO:0006977', 'GO:0030135', 'GO:0007062', 'GO:0031667', 'GO:0051001', 'GO:0016818', 'GO:0098505', 'GO:0070194', 'GO:0090257', 'GO:0004857', 'GO:0022603', 'GO:0016494', 'GO:0006338', 'GO:0008333', 'GO:0033046', 'GO:0033627', 'GO:0097060', 'GO:1903051', 'GO:0015804', 'GO:0000794', 'GO:0031094', 'GO:0019184', 'GO:0060070', 'GO:1904781', 'GO:0006730', 'GO:0002819', 'GO:0031974', 'GO:0009411', 'GO:0051164', 'GO:0048306', 'GO:0035255', 'GO:0014908', 'BFO:0000002', 'GO:0044283', 'GO:0071871', 'GO:0090331', 'GO:0042959', 'GO:0019898', 'GO:0043522', 'GO:0030136', 'GO:0045148', 'GO:0007088', 'GO:0005852', 'GO:2000785', 'GO:2000059', 'GO:0150101', 'GO:0016604', 'GO:0006631', 'GO:1902310', 'GO:0030431', 'GO:0051241', 'GO:1904645', 'GO:0006149', 'GO:0043242', 'GO:0048145', 'GO:0050679', 'GO:1901363', 'GO:0061061', 'GO:1900100', 'GO:0072666', 'GO:0010821', 'GO:0010557', 'GO:0045861', 'GO:0016139', 'GO:0018205', 'GO:0005547', 'GO:0099024', 'GO:0032770', 'GO:0046129', 'GO:0045686', 'GO:0036488', 'GO:0030834', 'GO:0019221', 'GO:0051603', 'GO:0016101', 'GO:0009648', 'GO:1990778', 'GO:0014888', 'GO:0007342', 'GO:0034198', 'GO:0018030', 'GO:0017185', 'GO:0043535', 'GO:0006812', 'GO:0060696', 'GO:0051051', 'GO:0006107', 'GO:0090461', 'GO:0046148', 'GO:0006565', 'GO:0099173', 'GO:0030301', 'GO:0005154', 'GO:0001222', 'GO:0015297', 'GO:0051651', 'GO:0043229', 'GO:0097659', 'GO:0021924', 'GO:0030880', 'GO:0006874', 'GO:0003159', 'GO:0046946', 'GO:0065004', 'GO:0000041', 'GO:0061469', 'GO:0052657', 'GO:0048856', 'GO:0120034', 'GO:0043171', 'GO:0001067', 'GO:0071478', 'GO:0016070', 'GO:0055117', 'UBERON:0034923', 'GO:0045860', 'GO:0034399', 'GO:0015378', 'GO:0004386', 'GO:0010950', 'GO:0046040', 'GO:0003779', 'GO:0046039', 'GO:0090400', 'GO:0003785', 'GO:0044389', 'GO:0019519', 'GO:0034250', 'GO:0002842', 'GO:0035307', 'GO:0048156', 'GO:1990234', 'GO:0046883', 'GO:0016747', 'GO:0032388', 'GO:1904829', 'CL:0000408', 'GO:0001845', 'GO:1903169', 'GO:0008542', 'GO:0140271', 'GO:0010594', 'GO:0005525', 'GO:1901136', 'GO:0008305', 'GO:0048332', 'GO:0097510', 'GO:0051289', 'GO:0080146', 'GO:0097746', 'GO:1904888', 'GO:0003012', 'GO:0034404', 'GO:0006937', 'GO:0031399', 'GO:0022029', 'GO:0070663', 'GO:0004357', 'GO:0031639', 'GO:0009172', 'GO:0019238', 'GO:0031011', 'GO:0033365', 'GO:0030261', 'GO:0007049', 'GO:0010243', 'GO:0051240', 'GO:0051775', 'GO:0004617', 'GO:0051156', 'GO:0000932', 'GO:0021854', 'GO:0006544', 'GO:0006157', 'GO:0022804', 'GO:0050667', 'GO:0006351', 'GO:0045637', 'GO:0055056', 'GO:0070979', 'GO:0009092', 'GO:0043568', 'GO:1901799', 'GO:0042567', 'GO:0030299', 'GO:0071872', 'GO:0035305', 'GO:0061951', 'GO:0009166', 'GO:0009991', 'GO:0120031', 'GO:0010638', 'GO:0009081', 'GO:0061912', 'GO:1904356', 'GO:0031397', 'GO:0009071', 'GO:0001776', 'GO:0007098', 'GO:0070206', 'GO:0048598', 'GO:0043153', 'GO:0140926', 'GO:0055021', 'GO:0140311', 'GO:0017015', 'GO:0005342', 'GO:0009265', 'GO:0015185', 'GO:0045596', 'GO:0009636', 'GO:0000422', 'GO:0016579', 'GO:0048545', 'GO:0001886', 'GO:0042246', 'GO:0005770', 'GO:0000902', 'GO:0021700', 'GO:0016114', 'GO:1904386', 'GO:0034511', 'UBERON:0000061', 'GO:0070873', 'GO:0009056', 'GO:0043457', 'GO:0016773', 'GO:1902902', 'GO:0005819', 'GO:0045334', 'CL:0000404', 'CL:0000211', 'GO:0051172', 'GO:0061013', 'GO:0042762', 'GO:0006725', 'GO:0044087', 'GO:0030312', 'GO:0016048', 'GO:0072679', 'GO:1902745', 'GO:0033300', 'GO:0043502', 'GO:0070555', 'GO:0140042', 'GO:0022602', 'GO:0036465', 'GO:0090314', 'GO:0104004', 'GO:0006097', 'GO:0006984', 'GO:0003823', 'GO:0030879', 'GO:0008398', 'GO:0010965', 'GO:0000793', 'GO:0070997', 'GO:0015296', 'GO:0007267', 'GO:0045638', 'CL:0000000', 'GO:0002039', 'GO:0042180', 'GO:0014883', 'GO:0007616', 'GO:0048644', 'GO:0022008', 'GO:0031261', 'GO:0051784', 'GO:1901857', 'GO:0097722', 'GO:0072657', 'GO:0006739', 'GO:0008021', 'GO:0001101', 'GO:0032465', 'GO:0000151', 'GO:0048468', 'GO:0015036', 'GO:0034440', 'GO:2000639', 'GO:0097190', 'GO:1900046', 'GO:0045981', 'GO:0043065', 'GO:0006835', 'GO:0048625', 'GO:1903859', 'GO:0061041', 'GO:0008140', 'GO:0008047', 'GO:0009074', 'GO:0032892', 'GO:0048278', 'GO:0051015', 'GO:0050046', 'GO:0090092', 'GO:0016477', 'GO:0042994', 'GO:0009161', 'GO:0050709', 'GO:1900047', 'CL:0000106', 'GO:0051234', 'GO:0019773', 'GO:0002758', 'GO:0015828', 'GO:0051353', 'GO:1905709', 'GO:0010866', 'GO:0009112', 'GO:1900195', 'GO:0045597', 'GO:0042325', 'GO:0050803', 'GO:0007346', 'GO:1902042', 'GO:0098687', 'GO:1903025', 'GO:0034101', 'GO:0006576', 'GO:0098793', 'GO:0032261', 'GO:0007603', 'GO:0005675', 'GO:0005294', 'GO:0050777', 'GO:0015821', 'GO:0005546', 'GO:0005882', 'GO:0002697', 'GO:0022410', 'GO:1903917', 'GO:0050865', 'GO:0010962', 'CL:0000183', 'GO:0001667', 'GO:0004506', 'GO:0022600', 'GO:0006289', 'GO:0010628', 'GO:0016814', 'GO:0032885', 'GO:0051957', 'GO:1901566', 'GO:0061024', 'GO:0071214', 'GO:0010667', 'GO:0047496', 'GO:0032091', 'GO:0030149', 'GO:1901293', 'GO:0031668', 'GO:0033674', 'GO:0006903', 'GO:0016874', 'GO:0150104', 'GO:0043620', 'GO:0051246', 'GO:0033572', 'GO:0008360', 'GO:0034236', 'GO:1905320', 'GO:0043412', 'GO:0032868', 'GO:0031102', 'GO:0140013', 'GO:2000406', 'GO:0032838', 'GO:0010460', 'GO:0005753', 'GO:0140206', 'GO:0030832', 'GO:0009070', 'GO:0031175', 'GO:0016755', 'GO:0030134', 'GO:0060351', 'CL:0000003', 'GO:0010585', 'GO:0070981', 'GO:0006536', 'GO:0002683', 'GO:1901681', 'GO:0033865', 'GO:0006399', 'GO:2000363', 'GO:0015180', 'GO:0051904', 'GO:0005506', 'GO:0031970', 'GO:0030808', 'GO:0016131', 'GO:0032272', 'GO:0005575', 'GO:0009306', 'GO:0090205', 'GO:0015909', 'GO:0004634', 'GO:0090199', 'GO:0033029', 'GO:0043204', 'GO:2000737', 'GO:0051055', 'GO:0051235', 'GO:0072527', 'GO:1905239', 'GO:0009159', 'GO:0150076', 'GO:0001659', 'GO:0030031', 'GO:0071353', 'GO:0070647', 'GO:0071539', 'GO:1904831', 'GO:0046059', 'GO:0036064', 'GO:0019955', 'GO:0006744', 'GO:0002703', 'GO:1901362', 'GO:0030425', 'GO:0031427', 'GO:0032204', 'GO:0019438', 'GO:0005885', 'GO:0035356', 'GO:1902099', 'GO:0009394', 'GO:0031091', 'GO:0045008', 'GO:0019058', 'GO:0042177', 'GO:0009749', 'GO:0019694', 'GO:0051409', 'GO:0008948', 'GO:0002082', 'GO:0045948', 'GO:0061512', 'GO:0031324', 'GO:0043009', 'GO:0032435', 'GO:0005080', 'GO:0009896', 'GO:0046635', 'GO:0043178', 'GO:0030539', 'GO:0097718', 'GO:0034418', 'GO:1901570', 'GO:0006605', 'GO:0046822', 'GO:0015114', 'GO:0032663', 'GO:0009116', 'GO:0008015', 'GO:0001701', 'GO:0010656', 'GO:0030178', 'GO:0002526', 'GO:0005938', 'GO:0034249', 'GO:0021575', 'GO:0006911', 'GO:0006103', 'GO:0071944', 'GO:0034762', 'GO:0045178', 'GO:0022616', 'GO:0030641', 'GO:0033032', 'GO:0033017', 'GO:0006611', 'GO:0098636', 'GO:0071774', 'GO:0009581', 'GO:0061615', 'GO:0001932', 'GO:0051160', 'GO:0097386', 'GO:0034641'}</th>\n",
+       "      <td>HALLMARK_MTORC1_SIGNALING-1-99</td>\n",
+       "      <td>99.000</td>\n",
+       "      <td>True</td>\n",
+       "      <td>5</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>closure</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>GO:0044283|GO:0005737|GO:0019752|GO:0036094|GO...</td>\n",
+       "      <td>GO:0008525|GO:0009749|GO:0019899|GO:0050709|GO...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>180</td>\n",
+       "      <td>0.000794</td>\n",
+       "      <td>1.000000</td>\n",
+       "      <td>1.000000</td>\n",
+       "      <td>1.000000</td>\n",
+       "      <td>0.001587</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:0045485', 'GO:0002694', 'GO:0015144', 'GO:1901565', 'GO:0043270', 'GO:0004155', 'GO:0042742', 'GO:0006888', 'CL:0000413', 'GO:0050920', 'GO:0018126', 'GO:0046982', 'GO:0055094', 'GO:0006220', 'GO:0051216', 'GO:0046083', 'GO:0015813', 'GO:0016645', 'GO:0016861', 'GO:0035725', 'GO:0036500', 'GO:0044183', 'GO:0060173', 'GO:0005622', 'GO:0000280', 'GO:0050321', 'GO:0006060', 'GO:0008306', 'GO:0009113', 'GO:0018209', 'GO:0030369', 'GO:0051642', 'GO:0005839', 'GO:0071480', 'GO:1905394', 'GO:0004471', 'GO:0015267', 'GO:0002792', 'GO:0051174', 'GO:0198738', 'GO:0065008', 'GO:0006623', 'GO:1990592', 'GO:0034097', 'GO:0042053', 'GO:0090150', 'GO:0045736', 'GO:0036499', 'GO:0006936', 'GO:1903531', 'GO:0009223', 'GO:0022858', 'GO:0043230', 'GO:0006811', 'GO:0002323', 'GO:0044322', 'GO:2000194', 'GO:0022836', 'GO:1990869', 'GO:0046053', 'GO:0014013', 'GO:0140374', 'GO:0010823', 'GO:0071549', 'GO:0002753', 'GO:0098799', 'GO:0140313', 'GO:0048732', 'GO:0043434', 'GO:0050863', 'GO:0070306', 'GO:0070885', 'GO:0019783', 'GO:0051167', 'GO:0009925', 'GO:0034688', 'GO:0022884', 'GO:0051293', 'GO:0060338', 'GO:0043232', 'GO:0015801', 'GO:0000976', 'GO:0002700', 'GO:0051082', 'GO:0007498', 'GO:0046102', 'GO:0000320', 'GO:0048873', 'GO:0002224', 'GO:0090559', 'GO:2000117', 'GO:0051606', 'GO:0043202', 'GO:0004146', 'GO:0061448', 'GO:1904507', 'GO:0004175', 'GO:0034775', 'GO:0010661', 'UBERON:0000468', 'GO:0007034', 'GO:0042158', 'GO:0034620', 'GO:0031335', 'GO:0009117', 'GO:0042579', 'GO:0062012', 'GO:0014704', 'GO:0016310', 'GO:0010878', 'GO:1901699', 'GO:0002839', 'GO:0030335', 'GO:0052656', 'GO:0034502', 'GO:0050729', 'GO:0031331', 'GO:0070402', 'GO:0019377', 'GO:0045963', 'GO:1904377', 'GO:0010832', 'GO:0006695', 'GO:0022409', 'GO:1905477', 'GO:0043649', 'GO:0043436', 'GO:0048839', 'GO:0050769', 'GO:0005788', 'GO:1905179', 'GO:0015103', 'GO:0047833', 'GO:0009168', 'GO:1900273', 'GO:0055022', 'GO:0019401', 'GO:0005967', 'GO:0048705', 'GO:0032801', 'GO:0004866', 'GO:0000097', 'GO:0044774', 'GO:0032040', 'GO:0043632', 'GO:0005778', 'GO:0004861', 'GO:0043130', 'GO:0006898', 'GO:0061133', 'GO:0120293', 'GO:0007338', 'GO:0038024', 'GO:1904779', 'GO:0051341', 'GO:0033260', 'GO:0006108', 'GO:0030027', 'GO:0042383', 'GO:0030534', 'GO:0010942', 'GO:0031323', 'GO:0090066', 'GO:0016846', 'GO:0003684', 'GO:0032984', 'GO:0019730', 'GO:0042593', 'GO:0110096', 'GO:0046651', 'GO:0008475', 'GO:0097068', 'GO:0051087', 'GO:0046634', 'GO:0022412', 'GO:1903317', 'GO:0002218', 'GO:0002840', 'GO:0005667', 'GO:0045321', 'GO:0010663', 'GO:0007018', 'GO:0016671', 'GO:0003724', 'GO:0098553', 'GO:0016344', 'GO:0050849', 'GO:1905167', 'GO:0046907', 'GO:0030099', 'GO:0036424', 'GO:0051205', 'GO:0005775', 'GO:0044270', 'GO:0043043', 'GO:0031648', 'GO:0046487', 'GO:0003015', 'GO:0048608', 'GO:0051453', 'GO:0033048', 'GO:0010288', 'GO:0090087', 'GO:0016471', 'GO:0005744', 'GO:0002931', 'GO:0005125', 'GO:0005488', 'GO:0070778', 'GO:0016832', 'GO:0042910', 'GO:0030036', 'GO:0080129', 'GO:0021953', 'GO:0015370', 'GO:0051875', 'GO:0099111', 'GO:0034514', 'GO:0006139', 'GO:1903233', 'GO:0030667', 'GO:0060537', 'GO:0019838', 'GO:0060548', 'GO:0051653', 'GO:0043122', 'GO:0140677', 'GO:0033489', 'GO:1901533', 'GO:0009750', 'GO:0120254', 'GO:0005802', 'GO:0030971', 'GO:1902806', 'GO:0005901', 'GO:1903523', 'GO:0043531', 'GO:0032796', 'GO:0019321', 'GO:0071277', 'GO:0060443', 'GO:0048880', 'GO:0016746', 'GO:0032210', 'GO:0010662', 'GO:0006102', 'GO:0051169', 'GO:0042585', 'GO:0051170', 'GO:0016730', 'GO:0098576', 'GO:0006096', 'GO:1903052', 'GO:0046677', 'GO:0035794', 'GO:0043467', 'GO:0050961', 'GO:0043067', 'GO:0031396', 'GO:1902315', 'GO:0150079', 'GO:1902563', 'GO:0051098', 'GO:0015823', 'GO:0045229', 'GO:0030307', 'GO:0004487', 'GO:0052547', 'GO:0030595', 'GO:0061502', 'GO:0046165', 'GO:1901505', 'GO:0033273', 'GO:0012505', 'GO:0005795', 'GO:0050830', 'GO:0006790', 'GO:0046621', 'GO:0048280', 'GO:0034284', 'GO:0006545', 'GO:2001244', 'GO:0071229', 'GO:0006633', 'GO:2000134', 'GO:0042455', 'GO:0047801', 'GO:0042267', 'GO:0001893', 'GO:0008540', 'GO:0006783', 'GO:0033240', 'GO:0043227', 'GO:0055088', 'GO:0070325', 'GO:0017014', 'GO:0006809', 'GO:0061050', 'GO:0071840', 'GO:0034976', 'GO:0031344', 'GO:0061458', 'GO:0019205', 'GO:0042102', 'GO:0002720', 'GO:0071987', 'GO:0036503', 'GO:0071383', 'GO:0043173', 'GO:1901992', 'GO:0006167', 'GO:0070925', 'GO:0000132', 'GO:2000434', 'GO:0019208', 'GO:0004896', 'GO:1904754', 'GO:0016129', 'GO:0014014', 'GO:0006672', 'GO:0034113', 'GO:0016504', 'GO:0060416', 'GO:0042398', 'GO:0015195', 'GO:0042221', 'GO:0061387', 'GO:0043047', 'GO:0032387', 'GO:0003712', 'GO:0051225', 'GO:0000398', 'GO:0042393', 'GO:0005215', 'CARO:0000000', 'GO:0045786', 'GO:2000243', 'GO:0140534', 'GO:0016868', 'GO:0051649', 'GO:0021577', 'GO:0046545', 'GO:0030163', 'GO:0043005', 'GO:0034626', 'GO:0007264', 'GO:0019903', 'GO:0031461', 'GO:0042149', 'GO:0016324', 'GO:0106130', 'GO:0048661', 'GO:1904016', 'GO:0046486', 'GO:1903530', 'GO:0009260', 'GO:0016936', 'GO:0050994', 'GO:0070003', 'GO:0016042', 'GO:0021587', 'GO:0032940', 'GO:0045662', 'GO:0008023', 'GO:0110030', 'GO:0001894', 'GO:0006285', 'GO:0031204', 'GO:0019915', 'GO:1905462', 'GO:0045165', 'GO:0022857', 'GO:0010959', 'GO:0034308', 'GO:0050896', 'GO:0043616', 'GO:0032535', 'GO:0051094', 'GO:0071482', 'GO:0050870', 'GO:0030139', 'GO:0006366', 'GO:0004396', 'GO:0010614', 'GO:0016469', 'GO:0097367', 'GO:0007339', 'GO:0032559', 'GO:0007520', 'GO:0071500', 'GO:0090304', 'GO:0031674', 'GO:0050671', 'GO:0045309', 'GO:0005905', 'GO:0000278', 'GO:0006110', 'GO:0051960', 'GO:0016661', 'GO:0099003', 'GO:1905898', 'GO:0009055', 'GO:0004347', 'GO:0042752', 'GO:0071384', 'GO:0014075', 'GO:0001819', 'GO:0001523', 'GO:0044786', 'GO:0032553', 'GO:0010604', 'GO:0010142', 'GO:0007162', 'GO:0007423', 'GO:0043174', 'GO:0006904', 'GO:0008937', 'GO:0047134', 'GO:0006412', 'GO:1903026', 'GO:0070059', 'GO:1902037', 'GO:0003333', 'GO:0006817', 'GO:0021591', 'GO:0042995', 'GO:0048858', 'GO:0019217', 'GO:0051097', 'GO:0009165', 'GO:0009566', 'GO:0002521', 'GO:0045724', 'GO:0003008', 'GO:0045599', 'GO:0005925', 'GO:0097164', 'GO:0010498', 'GO:0009792', 'GO:0070098', 'GO:0004998', 'GO:0032928', 'GO:0005354', 'GO:0097061', 'GO:0032774', 'GO:0070327', 'GO:0002566', 'GO:0044242', 'GO:0034341', 'GO:0045834', 'GO:0150172', 'GO:0070670', 'GO:0008610', 'GO:1901875', 'GO:1904064', 'GO:0015173', 'GO:0032024', 'GO:0009167', 'GO:1903576', 'GO:0032366', 'GO:0032994', 'GO:0140014', 'GO:0090101', 'GO:0007405', 'GO:0048167', 'GO:0032729', 'GO:2000016', 'GO:0050906', 'GO:1905463', 'GO:0032700', 'GO:0009156', 'GO:0098772', 'GO:1904816', 'GO:1902807', 'GO:0042761', 'GO:0030970', 'GO:0002009', 'GO:0022406', 'GO:0003723', 'GO:0051494', 'GO:0009261', 'GO:0045719', 'GO:1990184', 'GO:0006575', 'GO:0046514', 'GO:0030234', 'GO:0015931', 'GO:0046930', 'GO:0008509', 'GO:0005726', 'GO:0033157', 'GO:0050255', 'GO:0051985', 'GO:0009898', 'GO:0046452', 'GO:0030055', 'GO:0007154', 'GO:0009615', 'GO:0030336', 'GO:1902107', 'GO:0005766', 'GO:2000378', 'GO:0032872', 'GO:1901160', 'GO:0033045', 'GO:0030545', 'GO:0090110', 'GO:0008299', 'GO:0120032', 'GO:0006555', 'GO:0034030', 'GO:0007596', 'GO:0030863', 'GO:0006782', 'GO:0007052', 'GO:0090313', 'GO:0015803', 'GO:0000139', 'GO:0046434', 'GO:0009205', 'GO:1900376', 'GO:1990782', 'GO:0034189', 'GO:1903895', 'GO:0051897', 'GO:0008286', 'GO:0046324', 'GO:0090330', 'GO:0060759', 'GO:0070358', 'GO:0021549', 'GO:0046121', 'GO:0032944', 'GO:1990666', 'GO:0062099', 'GO:0005577', 'GO:0009914', 'GO:0015108', 'GO:0000018', 'GO:0015802', 'GO:0015078', 'GO:0010923', 'GO:0080135', 'GO:0098552', 'GO:0006082', 'GO:0032092', 'GO:0006357', 'GO:2000740', 'GO:1901301', 'GO:0005368', 'GO:0019210', 'GO:1903524', 'GO:0015829', 'GO:1903204', 'GO:0016620', 'GO:1904994', 'GO:0007059', 'GO:0005201', 'CL:0000233', 'GO:0071870', 'GO:0005310', 'GO:1990138', 'GO:1904427', 'GO:0035337', 'GO:0003013', 'GO:0006534', 'GO:0072709', 'GO:1904339', 'GO:1900098', 'GO:0033500', 'GO:0060509', 'GO:0001824', 'GO:0043073', 'GO:0042771', 'GO:0051602', 'CL:0000540', 'GO:0016222', 'GO:0051028', 'GO:0061844', 'GO:0048786', 'GO:0098813', 'GO:0060341', 'GO:0010256', 'GO:0015556', 'GO:0006836', 'GO:0006260', 'GO:0032653', 'GO:0008134', 'GO:0009712', 'GO:0009988', 'GO:0015712', 'GO:0043066', 'GO:0140657', 'GO:0006090', 'GO:0070820', 'GO:0004486', 'GO:1905906', 'GO:0042098', 'GO:2000379', 'GO:0030514', 'GO:0033059', 'GO:0061135', 'GO:0009135', 'GO:0006638', 'GO:0019682', 'GO:0021536', 'GO:0050832', 'GO:0034186', 'GO:0003416', 'GO:0006457', 'GO:1901655', 'GO:0042582', 'GO:0006584', 'GO:0015698', 'GO:0061523', 'GO:1905165', 'GO:0005520', 'GO:0070982', 'GO:0043413', 'GO:1903489', 'UBERON:0010000', 'GO:0010633', 'GO:0014812', 'GO:0060056', 'GO:0034185', 'GO:0009746', 'GO:0016125', 'GO:0006098', 'GO:0016662', 'GO:1904646', 'GO:0046166', 'GO:0042254', 'GO:0098713', 'GO:0001933', 'GO:0110075', 'GO:0032527', 'GO:0004553', 'GO:1904036', 'GO:0002831', 'GO:0006839', 'GO:0099504', 'GO:0097435', 'GO:0050794', 'GO:0019724', 'GO:0046873', 'GO:0098794', 'GO:0009132', 'GO:2001026', 'GO:0005911', 'GO:0016213', 'GO:0008094', 'GO:0071371', 'GO:0098591', 'GO:0098761', 'GO:0006433', 'GO:0000808', 'GO:0010595', 'GO:0019439', 'GO:0016836', 'GO:0140212', 'GO:0071230', 'GO:0044291', 'GO:0005782', 'GO:0034644', 'GO:0060123', 'GO:0003682', 'GO:0015825', 'GO:0043558', 'GO:0006177', 'GO:0043177', 'GO:0032896', 'GO:0048211', 'GO:0042454', 'GO:0044853', 'GO:0038066', 'GO:0009264', 'GO:0006000', 'GO:0051054', 'GO:1904251', 'GO:0016731', 'GO:0050900', 'GO:0044248', 'GO:0002712', 'GO:0044000', 'GO:0050213', 'GO:0034361', 'GO:0043292', 'GO:0051446', 'GO:0031410', 'GO:0090435', 'GO:0008234', 'GO:0048670', 'GO:0080182', 'GO:0046479', 'GO:0071868', 'GO:0031092', 'GO:0030316', 'GO:0071218', 'GO:0019370', 'GO:0032501', 'GO:0001837', 'GO:0140096', 'GO:1904382', 'GO:0009308', 'GO:0032206', 'GO:0043169', 'GO:0002456', 'GO:1903561', 'GO:0099086', 'GO:0009268', 'GO:0000247', 'GO:0014909', 'GO:0006710', 'GO:1902531', 'GO:0030512', 'GO:0006397', 'GO:0006767', 'GO:1903507', 'GO:0002616', 'GO:0016052', 'GO:0000209', 'GO:0032451', 'GO:0050660', 'CL:0000127', 'GO:0010827', 'GO:0016072', 'GO:0050673', 'GO:0090224', 'GO:0008016', 'GO:0042645', 'GO:0032368', 'GO:0071453', 'GO:0021670', 'GO:0018201', 'GO:0009295', 'GO:1901264', 'CL:0000094', 'GO:1903825', 'GO:0043112', 'GO:0070887', 'GO:0097009', 'GO:0060078', 'GO:0045765', 'GO:2000178', 'GO:1901185', 'GO:0051702', 'GO:0035254', 'GO:1901873', 'GO:0005976', 'GO:0006406', 'GO:0002027', 'GO:0098660', 'GO:0006949', 'GO:1904253', 'GO:0000338', 'GO:0040015', 'GO:2000278', 'GO:0016301', 'GO:0016239', 'GO:0097191', 'GO:0071071', 'GO:0033292', 'GO:0000900', 'GO:1904950', 'GO:0061982', 'GO:1903351', 'GO:0120020', 'GO:0072350', 'GO:0071320', 'GO:0016197', 'GO:0002711', 'GO:0032434', 'GO:0006890', 'GO:0006465', 'GO:0000015', 'GO:0030017', 'CL:0000147', 'GO:0043254', 'GO:0051283', 'GO:0010948', 'GO:0006750', 'GO:0045862', 'GO:0099513', 'GO:0008589', 'GO:0021885', 'GO:1905521', 'GO:0030855', 'GO:1903566', 'GO:0002687', 'GO:0035150', 'GO:0001846', 'GO:1901990', 'GO:1990909', 'GO:0042274', 'GO:0001942', 'GO:0032402', 'GO:0043569', 'GO:0071674', 'GO:0060562', 'GO:0009267', 'GO:0045914', 'GO:0090280', 'GO:0014072', 'GO:1903958', 'GO:0042303', 'GO:0102354', 'GO:0030496', 'GO:0045010', 'GO:0019722', 'GO:0006865', 'GO:0089718', 'GO:0005776', 'GO:1901700', 'GO:0034975', 'GO:0006694', 'GO:0008380', 'GO:0009059', 'GO:0004950', 'GO:0042428', 'GO:2000739', 'GO:2000191', 'GO:0061640', 'GO:0007595', 'GO:0034689', 'GO:0140352', 'GO:0010989', 'GO:0051233', 'GO:0015190', 'GO:0032879', 'GO:0050812', 'GO:0019395', 'GO:0045841', 'GO:0045124', 'GO:0140205', 'GO:0060420', 'GO:0051248', 'GO:1903747', 'GO:0098927', 'GO:0042026', 'GO:0016646', 'GO:0043217', 'GO:0031345', 'GO:0015377', 'GO:0051150', 'GO:0000956', 'GO:0097506', 'GO:0051091', 'GO:0097470', 'GO:0055001', 'GO:0004477', 'GO:1901680', 'GO:0005179', 'GO:0016226', 'GO:0000785', 'GO:0031023', 'GO:0046090', 'GO:0005635', 'GO:0043601', 'GO:2000466', 'GO:0001961', 'GO:0036293', 'GO:0010647', 'GO:0043933', 'GO:0045859', 'GO:0014015', 'GO:0019887', 'GO:0007518', 'GO:0002184', 'GO:0010939', 'GO:0044409', 'GO:1901616', 'GO:0016853', 'GO:0047598', 'GO:0051321', 'GO:1901988', 'GO:1902653', 'GO:0015986', 'GO:0006144', 'GO:0090317', 'GO:0061014', 'GO:0072337', 'GO:0045664', 'GO:0050992', 'GO:0010565', 'GO:1903578', 'GO:0005741', 'GO:0035966', 'GO:0051445', 'GO:0034110', 'GO:0043032', 'GO:1903749', 'GO:0046940', 'CL:0000473', 'GO:0032102', 'GO:1904035', 'GO:0033043', 'GO:0009966', 'GO:0002474', 'GO:0032956', 'CL:0000066', 'GO:0003382', 'GO:0031982', 'GO:0033047', 'GO:0000079', 'GO:0006066', 'GO:1901879', 'GO:0003299', 'GO:0080171', 'GO:0048712', 'GO:0009649', 'CARO:0030000', 'GO:0009124', 'GO:0070727', 'GO:0031347', 'GO:0004332', 'GO:0031589', 'GO:1903715', 'GO:0048806', 'GO:0003002', 'GO:0120178', 'GO:0005815', 'GO:0004372', 'GO:0045665', 'GO:0000099', 'GO:0002252', 'GO:0051146', 'GO:0031623', 'GO:0005886', 'GO:0034767', 'GO:0110053', 'GO:0035914', 'GO:0004463', 'GO:0000246', 'GO:0004674', 'GO:2001141', 'GO:0009180', 'GO:0006178', 'GO:0009162', 'GO:0046490', 'GO:1901653', 'GO:0051153', 'GO:0007010', 'GO:0045668', 'GO:0005332', 'GO:1904668', 'GO:0008285', 'GO:0006721', 'GO:1902904', 'CL:0000021', 'GO:0002793', 'GO:0000255', 'GO:0048857', 'GO:0010232', 'GO:1901265', 'GO:0005758', 'GO:0046879', 'GO:0050953', 'GO:0030072', 'GO:0072348', 'GO:0065009', 'GO:0007566', 'GO:0035999', 'GO:0001895', 'GO:0090068', 'GO:0010556', 'GO:0032890', 'GO:0048147', 'GO:0030308', 'GO:1905774', 'GO:0000978', 'GO:0006302', 'GO:0070857', 'GO:0043154', 'GO:0003989', 'GO:0046323', 'GO:0021983', 'GO:0009798', 'GO:0004045', 'GO:0031960', 'GO:0031669', 'GO:0002208', 'GO:0043525', 'GO:0016628', 'GO:0019901', 'GO:0045120', 'GO:0060348', 'GO:0044769', 'GO:0016769', 'GO:0060211', 'GO:0070884', 'GO:0004656', 'GO:0001906', 'GO:0043596', 'GO:0048787', 'GO:1900373', 'GO:0012506', 'GO:0043410', 'GO:0048710', 'GO:0051020', 'GO:0031968', 'GO:1904949', 'GO:0022604', 'GO:0050613', 'GO:0019233', 'GO:0015085', 'GO:0090169', 'GO:0042430', 'GO:0017157', 'GO:0002443', 'GO:0022626', 'GO:0001891', 'GO:0009154', 'GO:2001233', 'GO:0098655', 'GO:0010664', 'GO:0043207', 'GO:0005742', 'GO:1990830', 'GO:0009110', 'GO:0033993', 'GO:0032050', 'GO:0019902', 'GO:0006354', 'GO:0001678', 'GO:0140238', 'GO:0032561', 'GO:0006919', 'GO:0031625', 'GO:0044843', 'GO:0031349', 'GO:0006114', 'GO:0051302', 'GO:0008541', 'GO:0060904', 'GO:0045121', 'GO:0005813', 'GO:0006886', 'GO:0006520', 'GO:0031406', 'GO:2001236', 'GO:0015914', 'GO:0072655', 'GO:0051053', 'GO:0021794', 'GO:0055037', 'GO:0070863', 'GO:0140494', 'GO:0035442', 'GO:1990825', 'GO:1990090', 'GO:0048284', 'GO:0045927', 'GO:1901184', 'GO:1905907', 'GO:0004177', 'GO:1903035', 'GO:0061827', 'GO:0044057', 'GO:0002291', 'GO:1905784', 'GO:0009120', 'BFO:0000015', 'GO:0050680', 'GO:0101002', 'GO:1901998', 'GO:0043627', 'GO:0032753', 'GO:1904154', 'GO:0061635', 'GO:0098869', 'GO:0032036', 'GO:0006900', 'GO:0086004', 'GO:0035672', 'GO:0034032', 'GO:0008929', 'GO:0033116', 'GO:0005669', 'GO:0051180', 'GO:0097524', 'GO:0051345', 'GO:1902235', 'GO:0050997', 'GO:0046947', 'GO:0033490', 'GO:0048568', 'GO:1903076', 'GO:0035306', 'GO:0043021', 'GO:0043209', 'GO:0006990', 'GO:0045667', 'GO:0062098', 'GO:0032264', 'GO:0070507', 'GO:0010042', 'CL:0000225', 'GO:0120019', 'GO:0031545', 'GO:0050778', 'GO:1903050', 'GO:0016229', 'GO:0051701', 'GO:0042887', 'GO:2000271', 'GO:0090277', 'GO:1903898', 'GO:0106056', 'GO:0000070', 'GO:0101005', 'GO:0021534', 'GO:0071326', 'GO:0010971', 'GO:0000819', 'GO:0007632', 'GO:0006516', 'GO:0008537', 'GO:0071173', 'GO:0009144', 'GO:0034447', 'GO:0071813', 'GO:0051239', 'GO:0050954', 'GO:1902969', 'GO:1901661', 'GO:1903955', 'GO:0048021', 'GO:0016670', 'GO:0098588', 'GO:0002705', 'GO:0140678', 'GO:0008233', 'GO:0002060', 'GO:0002250', 'GO:0051493', 'GO:0090382', 'GO:0099536', 'GO:0090399', 'GO:0046386', 'GO:0098901', 'GO:0098858', 'GO:1901343', 'GO:0035036', 'GO:0060252', 'GO:0007265', 'GO:0072594', 'GO:0072562', 'GO:1901494', 'GO:0004033', 'GO:0019752', 'GO:0060589', 'GO:0090278', 'GO:0009259', 'GO:0008615', 'GO:0009051', 'GO:0043113', 'GO:0070814', 'GO:0004888', 'GO:0002702', 'GO:0042574', 'GO:0006458', 'GO:0043588', 'GO:0042803', 'GO:0043203', 'GO:0044611', 'GO:0030864', 'GO:0070203', 'GO:0016528', 'GO:0051251', 'GO:0022613', 'GO:2000241', 'GO:0030324', 'GO:0006978', 'GO:1902001', 'GO:0019211', 'GO:0016602', 'GO:0001216', 'GO:0019209', 'GO:0010008', 'GO:0010508', 'GO:0007622', 'CL:0000101', 'GO:0046827', 'GO:0004860', 'GO:0098718', 'GO:0030890', 'GO:0120163', 'GO:2000269', 'GO:0051046', 'UBERON:0001062', 'GO:0019563', 'GO:0070207', 'GO:0005764', 'GO:0120225', 'GO:0007095', 'GO:0030133', 'GO:1900544', 'GO:0007389', 'GO:0000795', 'GO:0006424', 'GO:0004457', 'GO:0043231', 'GO:0048589', 'GO:0015800', 'GO:0004731', 'GO:0032365', 'GO:0046825', 'GO:0031327', 'CL:0000325', 'GO:0036094', 'GO:0098982', 'GO:1903307', 'GO:0042581', 'GO:0080144', 'GO:1901702', 'GO:0005765', 'GO:0031570', 'GO:0036015', 'GO:0051983', 'GO:0042060', 'GO:0009066', 'GO:1904691', 'GO:2000677', 'GO:0015248', 'GO:0009416', 'GO:1902692', 'GO:0008361', 'GO:0050688', 'GO:0007100', 'GO:0004197', 'GO:0016525', 'GO:0009068', 'GO:0097413', 'GO:1903894', 'GO:0005740', 'GO:0032101', 'GO:0035330', 'GO:1904717', 'GO:1990266', 'GO:0046823', 'GO:0021537', 'PR:000050567', 'GO:0042417', 'GO:0002709', 'GO:0046467', 'GO:0046824', 'GO:0016491', 'GO:1904666', 'GO:1903046', 'GO:0007626', 'GO:0045921', 'GO:0061045', 'GO:0051785', 'GO:0022890', 'GO:0033018', 'GO:0071479', 'GO:1990874', 'BFO:0000004', 'GO:0042451', 'GO:0019005', 'GO:0005796', 'GO:1903487', 'GO:0045047', 'GO:0009256', 'GO:0000228', 'GO:0005388', 'GO:0005654', 'GO:0043281', 'GO:0030517', 'GO:0006164', 'GO:0006743', 'GO:0050921', 'GO:0046716', 'GO:0022407', 'GO:0005484', 'GO:0051085', 'GO:0004648', 'GO:0042886', 'GO:0008135', 'GO:0003300', 'GO:0043621', 'GO:0055089', 'GO:0032006', 'GO:0051149', 'GO:0018008', 'GO:0002088', 'GO:0016043', 'GO:0045620', 'GO:0031597', 'GO:0060079', 'GO:0070404', 'GO:0061043', 'GO:0006566', 'GO:0006497', 'CL:0000126', 'GO:0031400', 'GO:0051147', 'GO:1904204', 'GO:0032555', 'GO:0009126', 'GO:0034446', 'GO:0048144', 'GO:0046122', 'GO:0044540', 'GO:0023058', 'GO:0071346', 'GO:0003697', 'GO:0099565', 'GO:0097730', 'GO:0018272', 'GO:0046501', 'GO:0016447', 'GO:0048812', 'GO:0034470', 'GO:0022404', 'GO:0031528', 'GO:0046654', 'GO:1903844', 'GO:0032787', 'GO:0051066', 'GO:0032392', 'GO:0030216', 'GO:0010611', 'GO:0031333', 'GO:0072526', 'GO:1901659', 'GO:0015827', 'GO:0016595', 'GO:0008198', 'GO:0006805', 'GO:0032713', 'GO:0046031', 'GO:0015734', 'GO:0006403', 'GO:0035461', 'GO:0055093', 'GO:2000077', 'GO:0002460', 'GO:0033178', 'GO:0032271', 'GO:0000105', 'GO:0002200', 'GO:0042129', 'GO:0012501', 'GO:0000221', 'GO:0006760', 'GO:0015810', 'GO:0003341', 'GO:0019107', 'GO:0010941', 'GO:0019319', 'GO:0006665', 'GO:0001618', 'GO:0009158', 'GO:0007601', 'GO:0019264', 'GO:0035902', 'GO:0030199', 'GO:0006551', 'GO:0015631', 'GO:0006622', 'GO:0042476', 'GO:0007144', 'GO:0031100', 'GO:0071310', 'GO:0034385', 'GO:0002682', 'GO:0055086', 'GO:0051900', 'GO:0000977', 'GO:0042175', 'GO:0009155', 'GO:1900037', 'GO:0009617', 'GO:0042772', 'GO:1904352', 'GO:0009607', 'CL:0000219', 'GO:0051443', 'GO:1901303', 'CL:0000197', 'GO:0000287', 'GO:0035265', 'GO:0007169', 'GO:0031056', 'GO:0050866', 'GO:0002790', 'GO:0007417', 'GO:0002605', 'GO:0004793', 'GO:0007586', 'GO:0046328', 'GO:0035987', 'GO:0030901', 'GO:2000678', 'GO:0007008', 'GO:0050776', 'GO:0046164', 'GO:2000060', 'GO:0009893', 'GO:0015291', 'GO:0004421', 'GO:1990036', 'GO:0021987', 'GO:0045646', 'GO:0016758', 'GO:0006532', 'GO:0008287', 'GO:0043567', 'GO:0046456', 'GO:0004614', 'GO:0001917', 'GO:0050770', 'GO:0000184', 'GO:0045202', 'GO:0019216', 'GO:0120016', 'GO:0000922', 'GO:1905368', 'GO:0043086', 'GO:0016149', 'GO:0018401', 'GO:0002228', 'GO:1900271', 'GO:0043069', 'GO:0048562', 'GO:1903008', 'GO:0070508', 'GO:0140358', 'GO:0050727', 'GO:0072583', 'GO:0051292', 'GO:0009448', 'GO:0051716', 'GO:1903038', 'GO:0031670', 'GO:0005664', 'GO:0004450', 'GO:0015288', 'GO:0030665', 'GO:0000781', 'GO:0010212', 'GO:0006626', 'GO:0071372', 'GO:0032937', 'GO:0032400', 'GO:0042590', 'GO:0140029', 'GO:1901987', 'GO:0031640', 'GO:0045717', 'GO:1990928', 'GO:0034312', 'GO:0032780', 'GO:0019207', 'GO:1900006', 'GO:0031247', 'GO:0001913', 'GO:0035861', 'GO:0045444', 'GO:0043325', 'GO:0004609', 'GO:0015152', 'GO:0090200', 'GO:1903909', 'GO:0060429', 'GO:0043523', 'GO:0010033', 'GO:0030684', 'GO:0002718', 'GO:0002286', 'GO:0004324', 'GO:0030168', 'GO:0045182', 'GO:0051726', 'GO:0002891', 'GO:0140694', 'BFO:0000003', 'GO:0050804', 'GO:0032727', 'GO:0070665', 'GO:0007599', 'GO:0034660', 'GO:0052692', 'GO:0071901', 'GO:0016064', 'GO:0048660', 'CL:0000654', 'GO:0048814', 'GO:0002889', 'GO:1903078', 'GO:0016421', 'GO:0033875', 'GO:0006868', 'GO:0006304', 'UBERON:0015203', 'GO:0015175', 'GO:0072529', 'GO:0000721', 'GO:0009099', 'GO:0015850', 'GO:0106380', 'GO:0010468', 'GO:0045346', 'GO:0050873', 'GO:0080090', 'GO:0021930', 'GO:0005524', 'GO:0000375', 'GO:0031418', 'GO:1900101', 'GO:0042559', 'GO:0005634', 'GO:0042474', 'GO:2000211', 'GO:0005178', 'GO:0010988', 'GO:2001252', 'GO:0022402', 'GO:0043414', 'GO:0006511', 'GO:0051588', 'CL:0000148', 'GO:0000930', 'CL:0000763', 'GO:0055038', 'GO:1904879', 'GO:0002698', 'GO:0150078', 'GO:0006284', 'GO:0042446', 'GO:0014850', 'GO:0030672', 'GO:0018210', 'GO:1903515', 'GO:0060249', 'GO:0031253', 'GO:0030835', 'GO:0034589', 'GO:0030276', 'GO:0090322', 'GO:0034358', 'GO:0043022', 'GO:0022829', 'GO:0051604', 'GO:0001666', 'GO:0097237', 'GO:0016803', 'GO:0033866', 'GO:0005254', 'GO:0098780', 'GO:0070862', 'GO:1905952', 'GO:0009128', 'GO:0045171', 'GO:0061008', 'GO:0106310', 'GO:0051259', 'GO:0005576', 'GO:0044241', 'GO:0005996', 'GO:0070527', 'GO:2001235', 'GO:0042471', 'GO:0040012', 'GO:0032886', 'GO:0051346', 'GO:0050839', 'GO:0007292', 'GO:0090132', 'GO:0000307', 'GO:0060612', 'GO:1990837', 'GO:0045727', 'GO:0032934', 'GO:0016032', 'GO:0072593', 'GO:0016728', 'GO:0043030', 'GO:1903350', 'GO:0019693', 'GO:0005518', 'GO:0030902', 'GO:0009891', 'GO:0050145', 'GO:0005856', 'GO:0045820', 'GO:0006749', 'GO:0004867', 'GO:1901652', 'GO:0001501', 'GO:0000724', 'GO:0005536', 'GO:0010912', 'CL:0000526', 'GO:0046624', 'GO:0016787', 'GO:0010507', 'GO:0043547', 'GO:0010951', 'GO:0006271', 'GO:0010698', 'GO:0030097', 'GO:0002063', 'GO:0045446', 'GO:0071867', 'GO:0044772', 'GO:0018279', 'GO:0043299', 'GO:0071318', 'GO:0017101', 'GO:1902749', 'GO:0061842', 'GO:0043549', 'GO:0030195', 'GO:0030162', 'GO:0045785', 'GO:0016053', 'GO:0036021', 'GO:1902106', 'GO:0030837', 'GO:0036464', 'GO:0010958', 'GO:0050878', 'GO:0097094', 'GO:0006517', 'GO:0072686', 'GO:0045338', 'GO:0007272', 'GO:0071616', 'GO:0046100', 'GO:0006754', 'GO:0015039', 'GO:0030275', 'GO:0015179', 'GO:1901576', 'GO:0097346', 'GO:0000727', 'GO:0010833', 'GO:0033014', 'GO:0034728', 'GO:0019200', 'GO:0048522', 'GO:1903320', 'GO:0003713', 'GO:1904872', 'GO:0006779', 'GO:0043931', 'GO:0032502', 'GO:0002684', 'GO:0097530', 'GO:0005881', 'GO:0051648', 'GO:2001056', 'GO:1903115', 'GO:0090140', 'GO:0015035', 'GO:0098978', 'GO:0034436', 'GO:0051168', 'GO:0045933', 'GO:0048291', 'GO:0052655', 'GO:0071501', 'GO:0071949', 'GO:0001851', 'GO:0005793', 'GO:0031093', 'GO:0051224', 'GO:0017056', 'GO:0009892', 'GO:0034033', 'GO:0048518', 'GO:0005791', 'GO:0022400', 'GO:0000775', 'GO:0097006', 'GO:0004768', 'GO:0050771', 'GO:0031903', 'GO:0045026', 'GO:0061042', 'GO:0032259', 'GO:0070296', 'CL:0000019', 'GO:1902600', 'GO:0099518', 'GO:0070482', 'GO:2001169', 'GO:0019322', 'GO:1904813', 'GO:0048640', 'GO:0120111', 'GO:0032769', 'GO:0072595', 'GO:0030098', 'GO:0015183', 'GO:0120035', 'GO:0097441', 'GO:0016529', 'GO:0033673', 'GO:0031348', 'GO:0008645', 'GO:2000026', 'GO:0016829', 'GO:0043096', 'GO:1903321', 'GO:0006401', 'GO:0015757', 'GO:0005790', 'GO:0010039', 'GO:0005657', 'UBERON:0000483', 'GO:0016615', 'GO:0140110', 'GO:0008643', 'GO:0014896', 'GO:0042698', 'GO:2000573', 'GO:0072687', 'GO:0048585', 'GO:0032870', 'GO:0070851', 'GO:1903047', 'GO:0050999', 'GO:1902116', 'GO:0002791', 'CL:0000006', 'GO:0042470', 'GO:0004069', 'GO:0006641', 'GO:0001772', 'GO:0071404', 'GO:0015662', 'GO:0016667', 'GO:0140097', 'GO:0098739', 'GO:1903786', 'GO:0016056', 'GO:0030141', 'GO:0007519', 'GO:0070328', 'GO:0048027', 'GO:0022037', 'GO:0050918', 'GO:0001786', 'GO:0008544', 'GO:1901327', 'GO:2000736', 'GO:0001401', 'GO:0072384', 'GO:0016020', 'GO:0035994', 'GO:0009151', 'GO:0006706', 'GO:0002714', 'GO:0051129', 'CL:0000125', 'GO:0005832', 'GO:0048583', 'GO:0046899', 'GO:0014069', 'GO:0043062', 'GO:0016879', 'GO:0090316', 'GO:0090151', 'GO:0051924', 'GO:0036294', 'GO:1990617', 'GO:0031966', 'GO:1905939', 'GO:0072678', 'GO:0016071', 'GO:0051438', 'GO:0097401', 'GO:0042168', 'GO:0002688', 'GO:0000423', 'GO:0048813', 'GO:0002253', 'GO:0009133', 'GO:0040017', 'GO:1905063', 'GO:0048513', 'GO:0050792', 'GO:0015923', 'GO:0040014', 'GO:0016321', 'GO:0010822', 'GO:0048002', 'GO:0010721', 'GO:0002260', 'GO:1902554', 'GO:0044209', 'GO:0042176', 'GO:1903429', 'GO:0004740', 'GO:1901993', 'GO:0007155', 'GO:0004123', 'GO:1903779', 'GO:0065010', 'GO:0001952', 'GO:0031146', 'GO:0071704', 'GO:0072331', 'GO:0009755', 'GO:0000101', 'GO:0071260', 'GO:0035613', 'GO:0140416', 'GO:0032993', 'GO:1903509', 'GO:1902652', 'GO:0002837', 'GO:0002755', 'GO:0071174', 'GO:1990622', 'GO:0048730', 'GO:0019003', 'GO:0016705', 'GO:0019080', 'GO:0046912', 'GO:0070821', 'GO:0035988', 'GO:0006063', 'GO:0010800', 'GO:0045598', 'GO:0046697', 'GO:0060491', 'GO:1902222', 'GO:0016409', 'GO:0008028', 'GO:0005787', 'GO:0022607', 'GO:0004713', 'GO:0046942', 'GO:0006810', 'GO:0050982', 'GO:1903018', 'GO:0070874', 'GO:0007517', 'GO:0098742', 'GO:0045428', 'GO:0097421', 'GO:0043103', 'GO:0016817', 'GO:0016485', 'CL:0002242', 'GO:0006734', 'GO:0016050', 'GO:0006970', 'GO:0005543', 'GO:0019882', 'GO:0051219', 'GO:0036473', 'GO:0030011', 'GO:0051213', 'GO:0014897', 'GO:0032869', 'GO:0010035', 'GO:0040013', 'GO:0090174', 'GO:0061889', 'GO:0006521', 'GO:0070129', 'GO:0009127', 'CL:0000039', 'GO:0000776', 'GO:0042100', 'GO:0060992', 'GO:0060349', 'GO:2001057', 'GO:0034968', 'GO:0019218', 'GO:2000401', 'GO:0051403', 'GO:0038160', 'GO:0002577', 'GO:0032970', 'GO:0007007', 'GO:0097352', 'GO:0004721', 'GO:1904406', 'GO:0003014', 'GO:0010467', 'GO:0048854', 'GO:0061695', 'GO:0015399', 'GO:0001774', 'GO:0045723', 'GO:0043094', 'GO:0015817', 'GO:0000165', 'GO:0021542', 'GO:0046966', 'GO:0031339', 'GO:1902743', 'GO:0008106', 'GO:0004345', 'GO:0001540', 'GO:0051208', 'GO:0031638', 'GO:0007057', 'GO:0045348', 'GO:0070542', 'GO:0051865', 'GO:0019344', 'GO:0009119', 'GO:0034625', 'GO:0005542', 'GO:0090130', 'GO:0016234', 'CL:0000015', 'CL:0002319', 'GO:0032755', 'GO:1990868', 'GO:0050807', 'GO:0005416', 'GO:0099568', 'GO:0003417', 'GO:0005977', 'GO:0051668', 'GO:1905719', 'GO:0006446', 'GO:0051873', 'GO:0046888', 'GO:0009141', 'GO:0007548', 'GO:0090181', 'GO:0003924', 'GO:1904029', 'GO:0016054', 'GO:0034504', 'CL:0000586', 'GO:0008443', 'GO:1903311', 'GO:0036336', 'GO:0050708', 'GO:0098876', 'GO:0051128', 'GO:0017109', 'GO:0016885', 'GO:0016126', 'GO:0031069', 'GO:0007613', 'GO:0046546', 'GO:0005903', 'GO:0016607', 'GO:0050773', 'GO:0045939', 'GO:0004812', 'GO:0061154', 'GO:0019242', 'GO:0031201', 'GO:1901028', 'GO:0023057', 'GO:0061513', 'GO:0016884', 'GO:0072341', 'GO:0000779', 'GO:0005838', 'GO:0042110', 'GO:1902074', 'GO:0035331', 'GO:0035336', 'GO:2000465', 'GO:1902292', 'GO:0015826', 'GO:0019362', 'CL:0000255', 'GO:2000403', 'GO:0007009', 'GO:0016538', 'GO:0046785', 'GO:0046700', 'GO:0015908', 'GO:1902679', 'GO:0019082', 'GO:0044753', 'GO:0097443', 'GO:0048870', 'GO:0015315', 'GO:0000281', 'GO:0048519', 'GO:0045839', 'GO:0016763', 'GO:0031330', 'GO:0098798', 'GO:0005343', 'GO:0006637', 'GO:2000345', 'GO:0000820', 'GO:0005641', 'GO:0010634', 'GO:0060124', 'GO:0007159', 'GO:0046872', 'GO:0004618', 'GO:0043200', 'GO:0036211', 'GO:0030888', 'GO:0042987', 'GO:0048699', 'GO:0046101', 'GO:0007492', 'GO:0015630', 'GO:0016922', 'GO:0043226', 'GO:0023052', 'GO:0044271', 'GO:1901991', 'GO:0036510', 'GO:0086036', 'GO:0061771', 'GO:0015026', 'GO:0008152', 'GO:0019904', 'GO:0001558', 'GO:0070013', 'GO:0016866', 'GO:0003872', 'GO:0005789', 'GO:0019956', 'GO:0006952', 'GO:0052650', 'GO:0019884', 'GO:0055074', 'GO:0032355', 'GO:0009952', 'GO:0043244', 'GO:0004452', 'GO:0045454', 'GO:0032740', 'GO:0051961', 'GO:0004030', 'GO:0062125', 'GO:0046638', 'GO:0032768', 'GO:0016445', 'GO:1903789', 'GO:0031099', 'GO:1905240', 'GO:0060382', 'GO:0002690', 'GO:0071695', 'GO:0050821', 'GO:0030968', 'GO:0043170', 'GO:0000377', 'GO:0045019', 'GO:1905819', 'GO:0051173', 'GO:0110165', 'GO:0005662', 'GO:0016830', 'GO:0032792', 'GO:0033013', 'GO:0008366', 'GO:0031907', 'GO:0005496', 'GO:0032496', 'GO:1903506', 'GO:0032088', 'GO:0002366', 'GO:1903706', 'GO:0046034', 'GO:0016757', 'GO:0004844', 'GO:0033218', 'GO:1904338', 'GO:0036454', 'GO:0071322', 'GO:0007229', 'GO:0051592', 'GO:0000940', 'GO:1901657', 'GO:0017148', 'GO:0002312', 'GO:1902105', 'GO:0002478', 'GO:0034220', 'GO:0051291', 'GO:0051050', 'GO:0035303', 'GO:0019888', 'GO:2000177', 'GO:0001539', 'GO:0052654', 'GO:0005743', 'GO:0022414', 'GO:0034383', 'GO:0009169', 'GO:0005829', 'GO:0051017', 'GO:1903313', 'GO:2000490', 'GO:0070638', 'GO:0016742', 'GO:2001028', 'GO:1900076', 'GO:0023061', 'GO:0042633', 'GO:0061630', 'GO:2000116', 'GO:0099080', 'GO:0043650', 'GO:0006334', 'GO:0030877', 'GO:0009170', 'GO:0018119', 'GO:0002562', 'GO:0051879', 'GO:0045089', 'GO:0004725', 'GO:0070536', 'GO:1990542', 'GO:0001704', 'GO:1904358', 'GO:0061731', 'GO:0070062', 'GO:0044548', 'GO:0008526', 'GO:1900182', 'GO:0019953', 'GO:1903522', 'GO:0006529', 'GO:0000096', 'GO:0030662', 'GO:0000492', 'GO:0140492', 'GO:0060627', 'GO:0051650', 'GO:0045185', 'GO:0009206', 'GO:0032588', 'GO:1990089', 'GO:0031428', 'GO:0010224', 'GO:0008199', 'GO:0042278', 'GO:0010954', 'GO:0031965', 'GO:0032481', 'GO:0016838', 'GO:0004365', 'GO:0051305', 'GO:0048736', 'GO:0043473', 'GO:0006821', 'GO:0002262', 'GO:0006564', 'GO:0035435', 'GO:0046902', 'GO:0001848', 'GO:0007033', 'GO:0044565', 'GO:0043167', 'GO:0002706', 'GO:0043138', 'GO:0009986', 'GO:0060760', 'GO:0019707', 'GO:1904738', 'GO:1901984', 'GO:0009098', 'GO:0032446', 'GO:0006959', 'GO:0003743', 'GO:0031329', 'GO:1901575', 'GO:0005794', 'GO:0010506', 'GO:0140924', 'GO:0030433', 'GO:0070637', 'CL:0000737', 'GO:0045191', 'GO:1901030', 'GO:0016887', 'GO:1900121', 'GO:0071456', 'GO:1901564', 'GO:1901989', 'GO:0015149', 'GO:0097069', 'GO:0007160', 'GO:0030170', 'GO:0050768', 'GO:1901532', 'GO:0043235', 'GO:0060322', 'GO:0098900', 'GO:0015485', 'GO:0036367', 'GO:0006629', 'GO:0019828', 'GO:0048729', 'GO:0009605', 'GO:0062013', 'GO:0003755', 'GO:0046887', 'GO:0050867', 'GO:1903979', 'GO:1903708', 'GO:1903037', 'GO:0016236', 'GO:0032479', 'GO:0051258', 'GO:0043603', 'GO:0042594', 'GO:0072656', 'GO:0035973', 'GO:0015349', 'GO:0141060', 'GO:0045930', 'GO:0016788', 'GO:0071331', 'GO:0042116', 'GO:0048872', 'GO:0033176', 'GO:0043068', 'GO:1903402', 'GO:0042759', 'GO:0008865', 'CL:0000458', 'GO:0048011', 'GO:0010811', 'GO:0098847', 'GO:1903897', 'GO:0009201', 'GO:1902075', 'GO:0002886', 'GO:0001784', 'GO:0007600', 'GO:0033574', 'GO:0015918', 'GO:1903812', 'GO:0030546', 'GO:0060089', 'GO:0070061', 'GO:0010466', 'GO:0006415', 'GO:0046094', 'GO:0016863', 'GO:0044346', 'GO:0043543', 'GO:0051348', 'GO:0036402', 'GO:0018377', 'GO:0140467', 'GO:0021895', 'GO:0043408', 'GO:2000074', 'GO:2000045', 'GO:0044743', 'GO:0004843', 'GO:0051209', 'GO:0008186', 'GO:0044238', 'GO:0150094', 'GO:0070813', 'GO:0030913', 'GO:0070603', 'GO:0045577', 'GO:0015911', 'GO:0010332', 'GO:0044272', 'GO:0035304', 'GO:0045893', 'GO:0099537', 'GO:0048639', 'GO:1901292', 'GO:0051016', 'GO:1902911', 'GO:0106057', 'GO:0009145', 'GO:0098850', 'GO:1904851', 'GO:0000413', 'GO:0090734', 'GO:0018107', 'GO:1905534', 'GO:0007051', 'GO:0007584', 'GO:0010984', 'GO:0071398', 'GO:0051047', 'GO:0009438', 'GO:0048666', 'GO:0045935', 'GO:1901214', 'GO:0030516', 'GO:0042605', 'GO:0050687', 'GO:0018208', 'GO:0042802', 'GO:0019829', 'GO:0140535', 'GO:0060485', 'GO:0014733', 'GO:0008202', 'GO:1903332', 'GO:1904587', 'GO:0030003', 'GO:0030554', 'GO:0120015', 'GO:0014911', 'GO:0035470', 'GO:0032880', 'GO:0005637', 'GO:0071417', 'CL:0000548', 'GO:0016311', 'GO:0048512', 'GO:0070628', 'GO:2000181', 'GO:0051783', 'GO:0009719', 'GO:0031983', 'GO:0009743', 'GO:0090102', 'GO:0001944', 'GO:0008237', 'GO:1900371', 'GO:1904417', 'GO:0071496', 'GO:0015818', 'GO:0050810', 'GO:0045940', 'GO:0072676', 'GO:0006355', 'GO:0006172', 'GO:0016798', 'GO:0033765', 'GO:0046676', 'GO:0048762', 'GO:0032279', 'GO:0016605', 'GO:0030291', 'GO:0003729', 'GO:0040001', 'GO:0051952', 'GO:0042747', 'GO:0005694', 'GO:0050974', 'GO:0007165', 'GO:0010830', 'GO:0070202', 'GO:0009790', 'GO:0021510', 'GO:0006538', 'GO:0005814', 'GO:1901862', 'GO:0009136', 'GO:0022612', 'GO:0003254', 'GO:0061709', 'GO:0006275', 'GO:0006244', 'GO:0007042', 'GO:0043687', 'GO:0046928', 'GO:1990564', 'GO:0045931', 'GO:1903978', 'GO:0032516', 'GO:2000145', 'GO:0034362', 'GO:0006897', 'GO:0019784', 'GO:0050817', 'GO:0043278', 'GO:0051056', 'GO:0010001', 'GO:0009584', 'GO:0006413', 'GO:0002062', 'GO:0043101', 'GO:0060236', 'GO:0016417', 'CARO:0000006', 'GO:0016835', 'GO:0046961', 'GO:0010952', 'GO:0006364', 'GO:0061659', 'GO:0004017', 'GO:0004488', 'GO:1904705', 'GO:0006436', 'GO:0030674', 'GO:0005875', 'GO:0009072', 'GO:0006099', 'GO:0051254', 'GO:0051222', 'GO:0021761', 'GO:0099081', 'GO:0030540', 'GO:0048799', 'GO:0006664', 'GO:0097225', 'GO:0008320', 'GO:0002757', 'GO:0005319', 'GO:0050614', 'GO:0008277', 'GO:0043269', 'GO:0009987', 'GO:0035795', 'GO:0071103', 'GO:0009266', 'GO:0030030', 'GO:0001968', 'GO:0015294', 'GO:0008207', 'GO:0051084', 'GO:0002285', 'GO:1902903', 'GO:0042555', 'GO:0007035', 'GO:0016323', 'GO:0007623', 'GO:0009219', 'GO:0006470', 'GO:0000248', 'GO:0015526', 'GO:0046777', 'GO:0120039', 'GO:0005355', 'GO:0006974', 'GO:0003921', 'GO:0033206', 'GO:0006259', 'GO:0001882', 'GO:0099177', 'GO:0070006', 'GO:0034764', 'GO:0120009', 'GO:0035591', 'GO:0006893', 'GO:1904707', 'GO:0030593', 'GO:0045579', 'GO:0031267', 'GO:0008142', 'GO:1902100', 'GO:0061515', 'GO:0006515', 'GO:0010867', 'GO:1900221', 'GO:0034109', 'GO:0010893', 'GO:0006405', 'GO:0071692', 'GO:0007041', 'GO:1904814', 'GO:0006979', 'GO:0097553', 'GO:0007056', 'GO:0007369', 'GO:0031365', 'GO:0070861', 'GO:0009967', 'GO:0035091', 'GO:1902882', 'GO:1904018', 'GO:0048646', 'GO:0040008', 'GO:0019551', 'GO:0001885', 'GO:0016725', 'GO:0042359', 'GO:0032401', 'GO:0051179', 'GO:0002221', 'GO:0035592', 'GO:0004791', 'GO:1904380', 'GO:0046967', 'GO:1902017', 'GO:1901995', 'GO:0007166', 'GO:0098797', 'GO:0010810', 'GO:0051171', 'GO:0021756', 'GO:0032526', 'GO:0051052', 'GO:0006148', 'GO:0019530', 'GO:0032212', 'GO:0006986', 'GO:0060428', 'GO:0006109', 'GO:0004769', 'GO:0010734', 'GO:0006814', 'GO:0055085', 'GO:0005200', 'GO:1900120', 'GO:0045143', 'GO:0140546', 'GO:0044042', 'GO:0140035', 'GO:0048009', 'GO:0005884', 'GO:0098661', 'GO:0061621', 'GO:0015833', 'GO:0001764', 'GO:0020037', 'GO:0006303', 'GO:0044089', 'GO:0031430', 'GO:0070085', 'GO:0048193', 'GO:0019886', 'GO:0015658', 'GO:0004497', 'GO:0001890', 'GO:0042127', 'GO:0090114', 'GO:0015327', 'GO:0005811', 'GO:0051000', 'GO:0051152', 'GO:0009895', 'GO:0098909', 'GO:0004579', 'GO:0006531', 'GO:0045880', 'GO:0006909', 'GO:0062197', 'GO:0032743', 'GO:0005516', 'GO:2000448', 'GO:0045915', 'GO:0000407', 'GO:0071705', 'GO:0000323', 'GO:1904923', 'GO:0016684', 'GO:0032252', 'GO:0016801', 'GO:2000446', 'GO:0007186', 'GO:0046850', 'GO:0072332', 'GO:0007127', 'CL:0000300', 'GO:1903916', 'GO:0042981', 'GO:0048018', 'GO:0045600', 'GO:0015196', 'GO:0031095', 'GO:0002578', 'GO:0048638', 'GO:0002824', 'GO:0004818', 'GO:0051294', 'GO:0002377', 'GO:0008732', 'GO:0003688', 'GO:0009887', 'GO:0030900', 'GO:0045184', 'GO:0044282', 'GO:1902115', 'GO:0009064', 'GO:0000276', 'GO:0009199', 'GO:0070279', 'GO:0000212', 'GO:0031995', 'GO:0032133', 'GO:1900740', 'GO:0032806', 'GO:0030705', 'GO:0046098', 'GO:0004362', 'GO:0017158', 'GO:0070661', 'GO:0005313', 'GO:1900542', 'GO:2001234', 'GO:0035579', 'GO:1904871', 'GO:0010972', 'GO:0061351', 'GO:0071392', 'GO:0046395', 'GO:0004550', 'GO:0007219', 'GO:0032508', 'GO:0043038', 'GO:0032757', 'GO:0009067', 'GO:0000904', 'GO:0017116', 'GO:0051299', 'GO:0010906', 'GO:0040011', 'GO:0042169', 'GO:0071806', 'GO:2000147', 'GO:0006166', 'GO:0002204', 'GO:0032328', 'GO:0031616', 'GO:0042326', 'GO:0008213', 'GO:0010977', 'GO:0051148', 'GO:0097411', 'GO:0051568', 'GO:0010544', 'GO:0006983', 'GO:0097202', 'GO:0048511', 'GO:0035065', 'GO:0016972', 'GO:0016791', 'GO:1903532', 'GO:0044419', 'GO:0030330', 'GO:0019787', 'GO:0008017', 'GO:0051928', 'GO:0031122', 'GO:0060541', 'GO:0060055', 'GO:0044773', 'GO:0051787', 'GO:0003006', 'GO:0048584', 'GO:0071394', 'GO:0034394', 'GO:0015172', 'GO:1905178', 'GO:0010976', 'GO:0006152', 'GO:0090279', 'GO:0007040', 'GO:0045040', 'GO:0050890', 'GO:0032964', 'GO:0043025', 'GO:0005902', 'GO:0046394', 'GO:0071287', 'GO:0010632', 'GO:0005767', 'GO:0050658', 'GO:0010997', 'GO:0006558', 'GO:0097501', 'GO:0010044', 'GO:1902565', 'GO:0042159', 'GO:0044297', 'GO:0031210', 'GO:0051896', 'GO:0045056', 'GO:0060271', 'GO:0072659', 'GO:1901607', 'GO:0050137', 'GO:1902237', 'GO:0008180', 'GO:0000075', 'GO:1903533', 'GO:0006089', 'GO:0046683', 'GO:1904752', 'GO:0070704', 'GO:0005369', 'GO:0014902', 'GO:0015811', 'GO:0009142', 'GO:0098606', 'GO:1905775', 'GO:0071385', 'GO:1903202', 'GO:0005971', 'GO:0001817', 'GO:1902751', 'GO:0061795', 'GO:0006449', 'GO:0034329', 'GO:0030229', 'GO:0006887', 'GO:0071824', 'GO:0030258', 'GO:0035239', 'GO:0090207', 'GO:0032946', 'GO:0006282', 'GO:0001975', 'GO:0101003', 'GO:0045911', 'GO:1903298', 'GO:0035270', 'GO:0046496', 'GO:0052689', 'GO:0070161', 'GO:0046390', 'GO:0071569', 'GO:0090079', 'GO:0044770', 'GO:0072523', 'GO:0005737', 'GO:0019912', 'GO:0030334', 'GO:0032515', 'GO:0045137', 'GO:0120036', 'GO:0004708', 'GO:0009653', 'GO:0033280', 'GO:0043161', 'GO:0010635', 'GO:0033002', 'GO:0036003', 'GO:1902236', 'GO:0030060', 'GO:0070342', 'GO:0033180', 'GO:0014745', 'GO:1902936', 'GO:0019068', 'GO:0016462', 'GO:0007006', 'GO:0042147', 'GO:0050892', 'GO:0090329', 'GO:0006735', 'GO:0016799', 'GO:0010732', 'GO:0044088', 'GO:0030544', 'GO:0046688', 'GO:1900222', 'GO:1901216', 'GO:0046415', 'GO:0010824', 'GO:1904505', 'GO:1903508', 'GO:0016717', 'GO:0038026', 'GO:0000082', 'GO:1904996', 'GO:0010985', 'GO:0005102', 'GO:0045041', 'GO:0031994', 'GO:0043031', 'GO:0032354', 'GO:0006059', 'GO:0005283', 'GO:0032103', 'GO:1903305', 'GO:0006639', 'GO:1901673', 'GO:0097440', 'GO:0060251', 'GO:0046660', 'CL:0000457', 'GO:1903862', 'GO:0030515', 'GO:0043380', 'GO:0090482', 'GO:0098852', 'GO:1902031', 'GO:0006487', 'GO:0050993', 'GO:2000058', 'GO:0033198', 'GO:0048388', 'GO:0045892', 'GO:0008270', 'GO:0007507', 'GO:0048678', 'GO:0048671', 'GO:0023051', 'GO:0017076', 'GO:0120161', 'GO:0015980', 'GO:0006325', 'GO:0050965', 'GO:0036496', 'GO:0030155', 'GO:0043300', 'GO:0048731', 'GO:0009889', 'GO:0070613', 'GO:0045840', 'GO:0018958', 'GO:0001650', 'GO:0070852', 'GO:0030497', 'GO:0060479', 'GO:0007204', 'GO:0032839', 'GO:1905459', 'GO:0006094', 'GO:0010041', 'GO:0015605', 'GO:0009923', 'GO:0022889', 'GO:0050966', 'GO:0004066', 'GO:0007143', 'GO:0032263', 'GO:0042330', 'GO:1903801', 'GO:1901880', 'GO:0046685', 'GO:0071889', 'GO:0031346', 'GO:2000300', 'GO:0050877', 'GO:0009123', 'GO:0036316', 'GO:1901663', 'GO:0048532', 'GO:0071375', 'GO:0015119', 'GO:1901334', 'GO:0006738', 'GO:0051938', 'GO:0002821', 'GO:0016240', 'GO:0004930', 'GO:0046914', 'GO:0035383', 'GO:0030867', 'GO:0072542', 'GO:0001779', 'GO:0034694', 'GO:0021544', 'GO:0051640', 'GO:0061462', 'GO:0044524', 'GO:1904387', 'GO:0006807', 'GO:0009612', 'GO:0043425', 'GO:0034765', 'GO:0035751', 'GO:0061572', 'GO:0080134', 'GO:0071493', 'GO:0016055', 'GO:0015629', 'GO:0002699', 'GO:1903034', 'GO:0035338', 'GO:0046174', 'GO:0002269', 'GO:0022405', 'GO:0006188', 'GO:0034701', 'GO:0046495', 'GO:0012507', 'GO:0071474', 'GO:0030522', 'GO:0015194', 'GO:0031072', 'GO:0046606', 'GO:1901360', 'GO:0030666', 'GO:0065007', 'GO:0046661', 'GO:0043405', 'GO:0044237', 'GO:0018105', 'GO:0070905', 'GO:0042277', 'GO:0045088', 'GO:1904556', 'GO:0043168', 'GO:0008654', 'GO:0045087', 'GO:0006091', 'GO:0038179', 'GO:0045471', 'GO:0038023', 'UBERON:0000465', 'GO:0060840', 'GO:0010562', 'GO:0043462', 'GO:0030218', 'GO:0006508', 'GO:0007020', 'GO:0001889', 'GO:0044344', 'GO:0006702', 'GO:0042069', 'GO:0015849', 'GO:0006816', 'GO:0002495', 'GO:0110095', 'GO:0038147', 'GO:0006879', 'GO:1904205', 'GO:0045780', 'GO:0006873', 'GO:0004084', 'GO:0015184', 'GO:0019220', 'GO:0006687', 'GO:0048286', 'GO:1904152', 'GO:0051926', 'GO:0005979', 'GO:0006563', 'GO:0051247', 'GO:0003824', 'GO:0032470', 'GO:0090575', 'GO:1905460', 'GO:0044703', 'GO:0106104', 'GO:0010911', 'GO:0043565', 'GO:0071763', 'GO:0009150', 'GO:0022803', 'GO:0060285', 'GO:0032881', 'GO:1990498', 'GO:1904415', 'GO:0006606', 'GO:0046130', 'GO:0030295', 'GO:0065003', 'GO:0050670', 'GO:0010666', 'GO:0051092', 'GO:0044232', 'GO:0002026', 'GO:0015711', 'GO:0046466', 'GO:0045621', 'GO:0008209', 'GO:0003158', 'GO:0010755', 'GO:0030111', 'GO:1905508', 'GO:0072665', 'GO:0002604', 'GO:0003422', 'GO:0033044', 'GO:0032963', 'GO:0045595', 'GO:0008347', 'GO:0006914', 'GO:0034599', 'GO:0032507', 'GO:0034330', 'GO:0045926', 'GO:0140297', 'GO:0046889', 'GO:0006954', 'GO:0019222', 'GO:0061578', 'GO:0009314', 'GO:0032989', 'GO:0036508', 'GO:0038034', 'GO:0002064', 'GO:0016241', 'GO:0015740', 'GO:0015924', 'GO:0090303', 'GO:0006935', 'GO:0045923', 'GO:1901983', 'GO:0097193', 'GO:0010975', 'GO:0006360', 'GO:0061629', 'GO:0048488', 'GO:0006479', 'GO:0050789', 'GO:0043524', 'GO:0072521', 'GO:0071300', 'GO:0043024', 'GO:0010876', 'GO:0036498', 'GO:0098590', 'GO:0018198', 'GO:1905065', 'GO:1903513', 'GO:0046184', 'GO:0042625', 'GO:0009125', 'GO:0008250', 'GO:0006729', 'GO:0060213', 'GO:0051220', 'GO:0008631', 'GO:0071216', 'GO:0098802', 'GO:0042445', 'GO:0048714', 'GO:0031647', 'GO:0014898', 'GO:0046128', 'GO:1900034', 'GO:0032943', 'GO:0006991', 'GO:2000489', 'GO:0033239', 'GO:0042364', 'GO:0009897', 'GO:0070302', 'GO:1990351', 'GO:0030169', 'GO:0006644', 'GO:0016235', 'GO:0098868', 'GO:1901796', 'GO:0015145', 'GO:0043271', 'GO:0048523', 'GO:1900407', 'GO:0047975', 'GO:0006906', 'GO:0015031', 'GO:0043085', 'GO:0030073', 'GO:0003878', 'GO:0007004', 'GO:0032367', 'GO:0070557', 'GO:0070837', 'GO:0031090', 'GO:0043618', 'GO:0034248', 'GO:0016051', 'GO:0102756', 'GO:0045445', 'GO:0008356', 'GO:0051939', 'GO:0016859', 'GO:1990823', 'GO:0061900', 'GO:0035671', 'GO:1903293', 'GO:0050796', 'GO:0034656', 'GO:0030016', 'GO:0098562', 'GO:0003925', 'GO:0060538', 'CL:0000095', 'GO:0018193', 'GO:0002407', 'GO:0061620', 'GO:0044325', 'GO:0045912', 'GO:0004301', 'GO:0017022', 'GO:0014887', 'GO:0010564', 'GO:0007043', 'GO:2001242', 'GO:0140030', 'GO:0009065', 'GO:0071470', 'GO:0009620', 'GO:0015075', 'GO:0006892', 'GO:0032991', 'GO:0045766', 'GO:0043500', 'GO:0000302', 'GO:0031577', 'GO:1905039', 'GO:0004340', 'GO:0015949', 'GO:0070888', 'GO:0007602', 'GO:0036019', 'GO:0044782', 'GO:0034451', 'GO:0071814', 'GO:0019852', 'GO:0042327', 'GO:1901654', 'CL:0002371', 'GO:0050848', 'GO:0043407', 'GO:0051402', 'GO:0086039', 'GO:0051279', 'GO:0051249', 'GO:0003725', 'GO:0051252', 'GO:0006636', 'GO:0045685', 'GO:0060487', 'GO:0009179', 'GO:0033238', 'GO:0004745', 'GO:0061726', 'GO:0032930', 'GO:0061077', 'GO:0098856', 'GO:0047750', 'GO:0043320', 'GO:0008630', 'GO:0030101', 'GO:0001919', 'GO:0030323', 'GO:0061564', 'GO:0034384', 'GO:0045211', 'GO:0015760', 'GO:0046906', 'GO:0008037', 'GO:0045995', 'GO:0014706', 'GO:0070530', 'GO:0033177', 'GO:0070095', 'GO:1901342', 'GO:0090288', 'GO:0009611', 'GO:0010927', 'GO:0070815', 'GO:0061025', 'GO:0045580', 'GO:1903322', 'GO:0036119', 'GO:0002263', 'GO:0014743', 'GO:0002834', 'GO:0022834', 'GO:0003747', 'GO:0009629', 'GO:0070977', 'GO:0006518', 'CL:0000210', 'GO:0031320', 'GO:0004571', 'GO:0005528', 'GO:0051905', 'GO:0060350', 'GO:0016132', 'UBERON:0002405', 'GO:0046364', 'GO:0106118', 'GO:0008652', 'GO:0055092', 'GO:0042770', 'GO:0001674', 'GO:0022624', 'GO:0071542', 'GO:0014910', 'GO:0051301', 'GO:0032058', 'GO:0042734', 'GO:0000981', 'GO:0019774', 'GO:0009152', 'GO:0045582', 'GO:0046370', 'GO:0000910', 'GO:1904874', 'GO:0046209', 'GO:0044281', 'GO:0046903', 'GO:0009069', 'GO:0015081', 'GO:0097066', 'GO:0098791', 'GO:0009185', 'GO:0010592', 'GO:0048514', 'GO:0061888', 'GO:0034314', 'GO:0097708', 'GO:0010646', 'GO:0005876', 'GO:0043255', 'GO:0008203', 'GO:0050806', 'GO:0032655', 'GO:1905897', 'GO:2000347', 'GO:0002833', 'GO:1904776', 'GO:0000725', 'GO:1902808', 'GO:0032504', 'GO:0016410', 'GO:0006268', 'GO:0071682', 'GO:0015824', 'GO:0150063', 'GO:0031328', 'GO:0019346', 'GO:0098984', 'GO:0140375', 'GO:0015193', 'GO:0051336', 'BFO:0000040', 'GO:0045739', 'GO:2001171', 'GO:0071222', 'GO:0071380', 'GO:0042819', 'GO:0051130', 'GO:0033135', 'GO:0005945', 'GO:0030659', 'GO:0014074', 'GO:0009311', 'GO:0048869', 'GO:0010970', 'GO:0019900', 'GO:0006002', 'GO:0005929', 'GO:0051881', 'GO:0004420', 'CL:0000023', 'GO:0018160', 'GO:0016571', 'GO:0008289', 'GO:0000425', 'GO:0044752', 'GO:0034392', 'GO:0090398', 'GO:0015925', 'GO:0097729', 'GO:0042816', 'GO:0010879', 'GO:0002617', 'GO:0048821', 'GO:0098712', 'GO:0050790', 'GO:1903891', 'GO:0010922', 'GO:0000491', 'GO:0042448', 'GO:0005773', 'GO:2000279', 'GO:0060255', 'GO:1903039', 'GO:1903829', 'GO:0050750', 'GO:0016482', 'GO:1903577', 'GO:0070601', 'GO:0060828', 'GO:0018352', 'GO:0034219', 'GO:0010558', 'GO:0019511', 'GO:1990904', 'GO:0031312', 'GO:0030154', 'GO:0004470', 'GO:0060205', 'GO:0070972', 'GO:0051154', 'GO:0003674', 'GO:1905322', 'GO:0015328', 'GO:0062149', 'GO:0016668', 'GO:0055080', 'GO:0043315', 'GO:0019706', 'GO:0042692', 'GO:0009060', 'GO:0030010', 'GO:0016444', 'GO:0005216', 'GO:0010803', 'GO:0010877', 'GO:0010563', 'GO:0050818', 'GO:0002639', 'GO:0140888', 'GO:0005874', 'GO:0016860', 'GO:1903861', 'GO:0072698', 'GO:1901698', 'GO:0051656', 'GO:0016627', 'GO:0031163', 'GO:0071396', 'GO:0009058', 'GO:1903036', 'GO:0006793', 'GO:0015293', 'GO:0007530', 'GO:0050730', 'GO:0010817', 'GO:0031012', 'GO:0045937', 'GO:0006720', 'GO:0006071', 'GO:0009628', 'GO:0007167', 'GO:0021954', 'GO:0007077', 'GO:0090407', 'GO:0010637', 'GO:0072329', 'GO:0005548', 'GO:0044539', 'GO:0034389', 'GO:0002504', 'GO:0030198', 'GO:0048713', 'GO:0009409', 'GO:0045296', 'GO:0071168', 'GO:0051059', 'GO:2000146', 'GO:0010894', 'GO:0045055', 'GO:0016616', 'GO:0009968', 'GO:1904375', 'GO:0043313', 'GO:0043087', 'GO:0001920', 'GO:0048770', 'GO:0006204', 'GO:2000121', 'GO:0021589', 'GO:0007093', 'GO:2001295', 'GO:0055100', 'GO:0007625', 'GO:2001251', 'GO:0019527', 'GO:0006417', 'GO:0048667', 'GO:0072349', 'GO:1902475', 'GO:0043039', 'GO:0140354', 'GO:0051452', 'GO:1901137', 'GO:0019001', 'GO:0010510', 'GO:1902750', 'GO:0071236', 'GO:0098827', 'GO:0042558', 'GO:0046477', 'GO:0016358', 'GO:0035459', 'GO:0018444', 'GO:0070193', 'GO:0010665', 'GO:2000106', 'GO:0060047', 'GO:0034655', 'GO:0044233', 'GO:0098657', 'GO:0001649', 'GO:0005640', 'GO:0036314', 'GO:0042982', 'GO:0051081', 'GO:0097159', 'GO:0034452', 'GO:0001706', 'GO:0015318', 'GO:0018022', 'GO:0032728', 'GO:0003413', 'GO:0010720', 'GO:0008406', 'GO:0016903', 'GO:0038025', 'GO:0016215', 'GO:0009164', 'GO:0030414', 'GO:0043604', 'GO:0000987', 'GO:0016597', 'GO:0006541', 'GO:0019637', 'GO:0035639', 'GO:0043666', 'GO:0033559', 'GO:1905710', 'GO:0110032', 'GO:0090208', 'GO:0051260', 'GO:0051282', 'GO:1904350', 'GO:0042908', 'GO:0046649', 'GO:0035606', 'GO:0043536', 'GO:0010648', 'GO:0140640', 'GO:0070050', 'GO:0051253', 'GO:0001227', 'GO:0002696', 'GO:0140272', 'GO:0046653', 'GO:0034111', 'GO:0097067', 'GO:1903297', 'GO:1902767', 'GO:0019219', 'GO:0032735', 'GO:0032649', 'GO:0043891', 'GO:1902930', 'GO:0097371', 'GO:0001228', 'GO:1903828', 'GO:0051090', 'GO:0042626', 'GO:0046696', 'GO:0008284', 'GO:0045190', 'GO:0009678', 'GO:0051177', 'GO:0004252', 'GO:0048878', 'GO:0097529', 'GO:0043123', 'GO:0044255', 'GO:0060547', 'GO:0042578', 'GO:0046718', 'GO:0046146', 'GO:0032469', 'GO:0006573', 'GO:0006690', 'GO:0055029', 'GO:0016062', 'GO:0097447', 'GO:0006624', 'GO:0004557', 'GO:0030317', 'GO:0008035', 'GO:0035308', 'GO:0036315', 'GO:0051095', 'GO:0098801', 'GO:0140036', 'GO:0035728', 'GO:0097003', 'GO:0033299', 'GO:0010631', 'GO:0014912', 'GO:0002832', 'GO:0031338', 'GO:0043228', 'GO:0008150', 'GO:0034103', 'GO:0071357', 'GO:0014070', 'GO:0061650', 'GO:0015820', 'GO:0042304', 'GO:0016942', 'GO:0030228', 'GO:1905532', 'GO:0051898', 'GO:0019407', 'GO:0030510', 'GO:0002274', 'GO:0001503', 'GO:0033036', 'GO:0017041', 'GO:0050657', 'GO:0140098', 'GO:0042306', 'GO:0016192', 'GO:0007015', 'GO:1903319', 'GO:0051131', 'GO:2001243', 'GO:0106027', 'GO:0043010', 'GO:0010043', 'GO:0009948', 'GO:0005739', 'GO:0098609', 'GO:0010629', 'GO:1904886', 'GO:1902221', 'GO:0017111', 'GO:0060326', 'GO:0043470', 'GO:0098704', 'GO:0072708', 'GO:0006826', 'GO:0010324', 'GO:0032990', 'GO:0009188', 'GO:0042918', 'GO:0060048', 'GO:0006740', 'GO:0016740', 'GO:0001959', 'GO:0050951', 'GO:0045833', 'GO:0005527', 'GO:0043403', 'GO:0016591', 'GO:0015038', 'GO:0036020', 'GO:0044249', 'GO:0070585', 'GO:0098542', 'GO:0036126', 'GO:0043426', 'GO:0006972', 'GO:0019866', 'GO:0019405', 'GO:0071333', 'GO:0055082', 'GO:0043279', 'GO:0007076', 'GO:0071675', 'GO:0010899', 'GO:0097192', 'GO:0090596', 'GO:0097466', 'GO:0019585', 'GO:0005827', 'GO:0014741', 'GO:0072524', 'GO:0032094', 'GO:0006101', 'GO:0051048', 'GO:1901568', 'GO:0006278', 'GO:0018130', 'GO:0023056', 'GO:2000377', 'GO:0019640', 'GO:0046637', 'GO:0051641', 'GO:0032922', 'GO:0032673', 'GO:1905475', 'GO:0007611', 'GO:0032436', 'GO:0009913', 'GO:0071702', 'GO:0009101', 'GO:0043583', 'GO:0009396', 'GO:0043393', 'GO:0097264', 'GO:0050801', 'GO:0019932', 'GO:1904724', 'GO:0002764', 'GO:1904706', 'GO:0030424', 'GO:0019400', 'GO:0003714', 'GO:0016209', 'GO:0035718', 'GO:0006869', 'GO:0048609', 'GO:1900181', 'GO:0033143', 'GO:1900739', 'GO:0001221', 'GO:0033762', 'GO:0035249', 'GO:0045335', 'GO:0021517', 'GO:0006999', 'GO:0007032', 'GO:1901029', 'GO:0004559', 'GO:0071869', 'GO:0099171', 'GO:0048285', 'GO:0045494', 'GO:0030388', 'GO:0048659', 'GO:0045132', 'GO:0030150', 'GO:0006140', 'GO:0006418', 'GO:0046931', 'GO:0017171', 'GO:0004459', 'GO:0046949', 'CARO:0000003', 'GO:1902495', 'GO:0000038', 'GO:0048029', 'GO:1900087', 'GO:0015355', 'GO:1902975', 'GO:0051347', 'GO:0071363', 'GO:0008104', 'GO:0090141', 'GO:0006766', 'GO:0010799', 'GO:0002054', 'GO:0070646', 'GO:0044380', 'GO:0006396', 'GO:0097242', 'GO:0070201', 'GO:0044085', 'GO:0098754', 'GO:0031109', 'GO:0007163', 'GO:0031981', 'GO:0003677', 'GO:0000439', 'GO:0005452', 'GO:0042447', 'GO:0042440', 'GO:1902024', 'GO:0042162', 'GO:0061919', 'GO:0035967', 'GO:0003676', 'GO:0008238', 'GO:0006112', 'GO:0032200', 'GO:0071211', 'GO:0006498', 'GO:0060135', 'GO:1900038', 'GO:0098857', 'GO:0061631', 'GO:0045177', 'GO:0021782', 'GO:0051117', 'GO:0051236', 'GO:0010921', 'GO:0005730', 'GO:0007212', 'GO:0005768', 'GO:0019941', 'GO:0051290', 'GO:1990182', 'GO:0043392', 'GO:0035556', 'GO:0032648', 'GO:0032933', 'GO:0004422', 'GO:0002888', 'GO:1901215', 'GO:0042572', 'GO:0016567', 'GO:0016875', 'GO:0060560', 'GO:0031904', 'GO:0051788', 'GO:0043455', 'GO:0004830', 'GO:0031326', 'GO:0036016', 'GO:0006064', 'GO:0035295', 'GO:0004312', 'GO:0050868', 'GO:0042391', 'GO:0002381', 'CL:0000151', 'GO:0046622', 'GO:0044092', 'GO:0001525', 'GO:0050864', 'GO:0042745', 'GO:0005975', 'GO:0002695', 'GO:0006368', 'GO:0044070', 'GO:0046033', 'GO:0098862', 'GO:0051770', 'GO:0008483', 'CL:0000738', 'GO:0030054', 'GO:0006857', 'GO:0071241', 'GO:0021680', 'GO:0005759', 'GO:1901701', 'GO:0006941', 'GO:0006310', 'GO:0062023', 'GO:0047751', 'GO:0044819', 'GO:0009791', 'GO:0016188', 'GO:0035729', 'GO:0060294', 'GO:0002708', 'GO:0007253', 'GO:0098773', 'GO:0071248', 'GO:0034590', 'GO:0007005', 'GO:1902041', 'GO:0071548', 'GO:0005515', 'GO:0006281', 'GO:0051338', 'GO:0016772', 'GO:0006778', 'GO:0098656', 'GO:0032288', 'GO:0009082', 'GO:0098708', 'GO:0071826', 'GO:1903403', 'GO:0006997', 'GO:0003690', 'GO:0060536', 'GO:0045647', 'GO:0090090', 'GO:0016446', 'GO:0006195', 'GO:0046124', 'GO:0097449', 'GO:0035296', 'GO:0006677', 'GO:0035524', 'GO:0098800', 'GO:2001293', 'GO:0008584', 'GO:0071332', 'GO:0030894', 'GO:0045581', 'GO:0019798', 'GO:0031325', 'GO:0097431', 'GO:0070382', 'GO:0042552', 'GO:0034340', 'GO:0036109', 'GO:0030029', 'GO:0034774', 'GO:0002822', 'GO:2000756', 'GO:0030371', 'GO:0060337', 'GO:0043029', 'GO:0010543', 'GO:0009918', 'GO:0050661', 'GO:0008013', 'GO:0099501', 'GO:0019538', 'GO:0016614', 'GO:0036507', 'GO:1900180', 'GO:1900103', 'GO:0005041', 'GO:0071621', 'GO:0019368', 'GO:0009262', 'GO:0030242', 'GO:0090306', 'GO:0008236', 'GO:0002573', 'GO:0007420', 'GO:0004448', 'GO:1904951', 'GO:0065002', 'GO:0007249', 'GO:0003018', 'GO:0042562', 'GO:0009100', 'GO:0051018', 'GO:0034311', 'GO:0046605', 'GO:0021762', 'GO:0043248', 'GO:0019674', 'GO:0043233', 'GO:0000428', 'GO:0016881', 'GO:0044342', 'GO:0006006', 'GO:0044818', 'GO:0045263', 'GO:0006499', 'GO:0070761', 'GO:0042938', 'GO:0090026', 'CL:0000096', 'GO:0031984', 'GO:0051276', 'GO:0045944', 'GO:0032570', 'GO:0001637', 'GO:0010038', 'GO:1905037', 'GO:0033146', 'GO:0007589', 'GO:0003678', 'GO:0120014', 'GO:0038159', 'GO:0048471', 'GO:0002181', 'GO:0002376', 'GO:0009408', 'GO:0072522', 'GO:0051384', 'GO:0090276', 'GO:0000768', 'GO:0140662', 'GO:0030670', 'GO:0007063', 'GO:0007094', 'GO:0030145', 'GO:0043280', 'GO:0046099', 'GO:0005615', 'GO:0002440', 'GO:0097305', 'GO:0006513', 'GO:0019367', 'GO:0044877', 'GO:1903707', 'GO:0002237', 'GO:0034687', 'GO:1903203', 'GO:0031975', 'GO:0071677', 'GO:1901159', 'GO:0051049', 'GO:0007612', 'GO:0030669', 'GO:0001709', 'GO:1901682', 'GO:0051099', 'GO:0043548', 'GO:0022411', 'GO:0035437', 'GO:0006468', 'GO:0030810', 'GO:0006915', 'GO:0030252', 'GO:0061117', 'GO:1901606', 'GO:0046578', 'GO:0001217', 'GO:0002685', 'GO:0030001', 'GO:0001530', 'GO:0051962', 'GO:2000015', 'GO:1902308', 'GO:0071407', 'GO:0019318', 'GO:0060363', 'GO:0051354', 'GO:1902494', 'GO:0030182', 'GO:0015373', 'GO:0031401', 'GO:0045254', 'GO:0140338', 'GO:0046526', 'GO:0016774', 'GO:0004427', 'GO:0032689', 'GO:0006796', 'GO:0009240', 'GO:0072330', 'GO:0070848', 'GO:2000404', 'GO:0042181', 'GO:0002520', 'GO:0016208', 'GO:0009890', 'GO:0006081', 'GO:0044706', 'CL:0000766', 'GO:0099572', 'GO:0050421', 'GO:0036477', 'GO:0016049', 'GO:0022408', 'GO:0001654', 'GO:1902514', 'GO:0031967', 'GO:0016137', 'GO:0097452', 'GO:0009063', 'GO:2001237', 'GO:1901981', 'GO:0048588', 'GO:0042157', 'GO:0008637', 'GO:0005783', 'GO:0033554', 'GO:0031593', 'GO:0071109', 'GO:0016363', 'CL:0000393', 'GO:0008235', 'GO:2000361', 'GO:0009725', 'GO:0051101', 'GO:0043381', 'GO:0031514', 'GO:0044839', 'GO:0010591', 'GO:0032027', 'GO:1901522', 'GO:0015807', 'GO:0090287', 'GO:0022618', 'GO:0035578', 'GO:0010660', 'GO:0021543', 'GO:0009163', 'GO:0036296', 'GO:0006885', 'GO:0007565', 'GO:0032007', 'GO:0072599', 'GO:0048771', 'GO:0051204', 'GO:0045830', 'GO:0005253', 'GO:1905818', 'GO:0098760', 'GO:0001775', 'GO:0033138', 'GO:0050819', 'GO:0001568', 'GO:0002836', 'GO:0015808', 'UBERON:0000479', 'GO:0001578', 'GO:0030833', 'GO:1990440', 'GO:1903564', 'GO:1904869', 'GO:0034698', 'GO:0071897', 'GO:0006547', 'CL:0000081', 'GO:0055090', 'GO:0006942', 'GO:0006691', 'GO:0034695', 'GO:0001676', 'GO:0045216', 'GO:0035977', 'GO:0006998', 'GO:0004298', 'GO:1903580', 'GO:0016765', 'GO:0140161', 'GO:0062076', 'GO:1901361', 'GO:0071712', 'GO:0006753', 'GO:0030148', 'GO:1903214', 'GO:0030332', 'GO:0022853', 'GO:0045822', 'GO:0051693', 'GO:0045661', 'GO:0006473', 'GO:0009922', 'GO:1990456', 'GO:0009888', 'GO:0006950', 'GO:0140056', 'GO:0006955', 'GO:0016741', 'GO:0016706', 'GO:0050714', 'GO:0101031', 'GO:0043001', 'GO:0014905', 'GO:0000226', 'GO:0046686', 'GO:0007610', 'GO:0071345', 'GO:0035924', 'GO:0015718', 'GO:0070859', 'GO:0045922', 'GO:0000166', 'GO:1902532', 'GO:0002637', 'GO:0008585', 'GO:0051591', 'GO:0044403', 'GO:0004807', 'GO:0000164', 'GO:0090118', 'GO:0043302', 'GO:1902850', 'GO:0006486', 'GO:0032386', 'GO:0099512', 'GO:0141061', 'GO:0050871', 'GO:0042632', 'GO:0046620', 'GO:0031334', 'GO:0099503', 'GO:0004473', 'GO:0051126', 'GO:0009583', 'GO:0120162', 'GO:0051262', 'GO:0004576', 'GO:0042301', 'GO:0097734', 'GO:0003700', 'GO:1990777', 'GO:0046112', 'GO:0006084', 'GO:0003421', 'GO:0031526', 'GO:1905114', 'GO:0015936', 'GO:0015186', 'GO:0044062', 'GO:0015171', 'GO:0032182', 'GO:0045337', 'GO:0060090', 'GO:0009894', 'GO:0070588', 'GO:0008525', 'GO:0003865', 'GO:0048146', 'GO:0006106', 'GO:0070552', 'GO:0048853', 'GO:0032660', 'GO:0006085', 'GO:0050000', 'GO:1902533', 'GO:0098809', 'GO:0001955', 'GO:0030658', 'GO:0120013', 'GO:0071466', 'GO:0050728', 'GO:0097306', 'GO:0008614', 'GO:0000242', 'GO:0006062', 'GO:1904273', 'GO:0000003', 'GO:0005774', 'GO:0009410', 'GO:0033721', 'GO:0110076', 'GO:0042472', 'GO:0004842', 'GO:0051223', 'GO:0043555', 'GO:0019550', 'GO:2000638', 'GO:0051287', 'GO:0046365', 'GO:0008083', 'GO:0045540', 'GO:0051707', 'GO:0007276', 'GO:0038146', 'GO:1900102', 'GO:0019842', 'GO:0045964', 'GO:0045116', 'GO:1902476', 'GO:0004672', 'GO:1902680', 'GO:0072525', 'GO:0044754', 'GO:1903725', 'GO:0005324', 'GO:0061718', 'GO:0003922', 'GO:0080164', 'GO:0018023', 'GO:0046835', 'GO:0019899', 'GO:0060021', 'GO:0010826', 'GO:0008219', 'GO:0070341', 'GO:0090025', 'GO:0046483', 'GO:0008514', 'GO:0098796', 'GO:0006953', 'GO:0098771', 'GO:0006298', 'GO:0046943', 'GO:0008324', 'GO:0031398', 'GO:0060284', 'GO:0006913', 'GO:0006163', 'GO:0120025', 'GO:0140112', 'GO:0007030', 'GO:0038180', 'GO:0035094', 'GO:0006612', 'GO:0016500', 'GO:1903020', 'GO:1901605', 'GO:0004601', 'GO:2000816', 'GO:0050793', 'GO:0006996', 'GO:0090402', 'GO:0050678', 'GO:0001934', 'GO:0045259', 'GO:1901874', 'GO:0000077', 'GO:0019320', 'GO:0050808', 'GO:0034614', 'GO:0016570', 'GO:0046385', 'GO:0009263', 'GO:0031098', 'GO:0006775', 'GO:0034663', 'GO:1901031', 'GO:0016128', 'GO:1901861', 'GO:1902036', 'GO:0005769', 'GO:0098662', 'GO:0150077', 'GO:0007406', 'GO:0051955', 'GO:1990418', 'GO:0043648', 'GO:0061134', 'GO:0032677', 'GO:0030397', 'GO:0006820', 'GO:1904030', 'GO:0009086', 'GO:0016831', 'GO:0071162', 'GO:0000086', 'GO:0021915', 'GO:0046655', 'GO:0060170', 'GO:0048662', 'GO:0002449', 'GO:0034654', 'GO:0030246', 'GO:0019343', 'GO:0010605', 'GO:0051125', 'GO:0007017', 'GO:0042063', 'GO:0032675', 'GO:0005198', 'GO:0048871', 'GO:0006007', 'GO:0022417', 'CL:0000234', 'GO:0001554', 'GO:0098916', 'GO:0045111', 'GO:0030018', 'GO:0016776', 'GO:0010608', 'GO:0045936', 'GO:1900193', 'GO:0019104', 'GO:0140253', 'GO:0015749', 'GO:1990478', 'GO:0140009', 'GO:0015748', 'GO:0061136', 'GO:1904557', 'GO:0045333', 'GO:0005777', 'CL:0000988', 'GO:1990712', 'GO:0045787', 'GO:1904925', 'GO:0070936', 'GO:0034381', 'GO:0004748', 'GO:0010389', 'GO:0001505', 'GO:0034391', 'GO:0001954', 'GO:1905369', 'GO:0033211', 'GO:0000122', 'GO:0016709', 'GO:0050048', 'GO:0009642', 'GO:0071900', 'GO:0042308', 'GO:0006402', 'GO:0006620', 'GO:0047982', 'GO:0051607', 'GO:1901135', 'GO:0045619', 'GO:0031571', 'GO:0032329', 'GO:0006528', 'GO:1903201', 'GO:0046983', 'GO:0050802', 'GO:0051100', 'GO:0032647', 'GO:0019725', 'GO:0045823', 'GO:0140275', 'GO:1903131', 'GO:0140101', 'GO:0045934', 'GO:0004418', 'GO:0006469', 'GO:0005840', 'GO:1903803', 'GO:0071219', 'GO:0050767', 'GO:0045687', 'GO:1901617', 'GO:0030174', 'GO:0140318', 'GO:0006559', 'GO:0060340', 'GO:0043651', 'GO:1901658', 'CL:0000775', 'GO:0031901', 'GO:0000502', 'GO:0062014', 'GO:1903431', 'GO:0051754', 'GO:0043409', 'GO:0001707', 'GO:0008079', 'GO:0004379', 'GO:0051119', 'GO:0051901', 'GO:1904181', 'GO:0006533', 'GO:0021766', 'GO:0031252', 'GO:1902117', 'GO:0042220', 'GO:0043249', 'GO:0015812', 'GO:0071402', 'GO:0005509', 'GO:0019692', 'GO:0006270', 'GO:0051769', 'GO:0042592', 'GO:0007605', 'GO:0030193', 'GO:0005643', 'GO:0061052', 'GO:0000723', 'GO:0007275', 'GO:0022900', 'GO:1904062', 'GO:0008157', 'GO:0071495', 'GO:0035770', 'GO:0006261', 'GO:0016242', 'GO:1904659', 'GO:0001939', 'GO:0046173', 'GO:0072359', 'GO:0003939', 'GO:0004827', 'GO:0014823', 'GO:0043197', 'GO:0032733', 'GO:1990204', 'GO:0003433', 'GO:0030071', 'GO:1903573', 'GO:0034635', 'GO:0008038', 'GO:0000045', 'GO:0035605', 'GO:0016810', 'GO:1901800', 'GO:0031543', 'GO:0031672', 'GO:0001655', 'GO:0046890', 'GO:0035384', 'GO:0044093', 'GO:1901615', 'GO:0045732', 'GO:1904313', 'GO:0005732', 'GO:0008064', 'GO:0051093', 'GO:0043433', 'CL:0000187', 'GO:0040007', 'GO:0001818', 'GO:0019867', 'GO:0007399', 'GO:0042043', 'GO:0009582', 'GO:0006643', 'GO:0010940', 'GO:0021695', 'GO:0051954', 'GO:0010639', 'GO:0140513', 'GO:0007268', 'GO:0010447', 'GO:0010596', 'GO:0042113', 'GO:1990442', 'GO:0009057', 'GO:0070314', 'GO:0051250', 'GO:0002020', 'GO:0052548', 'GO:0046038', 'GO:0048844', 'GO:0001909', 'GO:0019751', 'GO:0010756', 'GO:0048469', 'GO:0010882', 'GO:0019957', 'GO:0008283', 'GO:1990748', 'GO:0004712', 'GO:0044309', 'GO:0071379', 'GO:0006977', 'GO:0030135', 'GO:0007062', 'GO:0031667', 'GO:0051001', 'GO:0016818', 'GO:0098505', 'GO:0070194', 'GO:0090257', 'GO:0004857', 'GO:0022603', 'GO:0016494', 'GO:0006338', 'GO:0008333', 'GO:0033046', 'GO:0033627', 'GO:0097060', 'GO:1903051', 'GO:0015804', 'GO:0000794', 'GO:0031094', 'GO:0019184', 'GO:0060070', 'GO:1904781', 'GO:0006730', 'GO:0002819', 'GO:0031974', 'GO:0009411', 'GO:0051164', 'GO:0048306', 'GO:0035255', 'GO:0014908', 'BFO:0000002', 'GO:0044283', 'GO:0071871', 'GO:0090331', 'GO:0042959', 'GO:0019898', 'GO:0043522', 'GO:0030136', 'GO:0045148', 'GO:0007088', 'GO:0005852', 'GO:2000785', 'GO:2000059', 'GO:0150101', 'GO:0016604', 'GO:0006631', 'GO:1902310', 'GO:0030431', 'GO:0051241', 'GO:1904645', 'GO:0006149', 'GO:0043242', 'GO:0048145', 'GO:0050679', 'GO:1901363', 'GO:0061061', 'GO:1900100', 'GO:0072666', 'GO:0010821', 'GO:0010557', 'GO:0045861', 'GO:0016139', 'GO:0018205', 'GO:0005547', 'GO:0099024', 'GO:0032770', 'GO:0046129', 'GO:0045686', 'GO:0036488', 'GO:0030834', 'GO:0019221', 'GO:0051603', 'GO:0016101', 'GO:0009648', 'GO:1990778', 'GO:0014888', 'GO:0007342', 'GO:0034198', 'GO:0018030', 'GO:0017185', 'GO:0043535', 'GO:0006812', 'GO:0060696', 'GO:0051051', 'GO:0006107', 'GO:0090461', 'GO:0046148', 'GO:0006565', 'GO:0099173', 'GO:0030301', 'GO:0005154', 'GO:0001222', 'GO:0015297', 'GO:0051651', 'GO:0043229', 'GO:0097659', 'GO:0021924', 'GO:0030880', 'GO:0006874', 'GO:0003159', 'GO:0046946', 'GO:0065004', 'GO:0000041', 'GO:0061469', 'GO:0052657', 'GO:0048856', 'GO:0120034', 'GO:0043171', 'GO:0001067', 'GO:0071478', 'GO:0016070', 'GO:0055117', 'UBERON:0034923', 'GO:0045860', 'GO:0034399', 'GO:0015378', 'GO:0004386', 'GO:0010950', 'GO:0046040', 'GO:0003779', 'GO:0046039', 'GO:0090400', 'GO:0003785', 'GO:0044389', 'GO:0019519', 'GO:0034250', 'GO:0002842', 'GO:0035307', 'GO:0048156', 'GO:1990234', 'GO:0046883', 'GO:0016747', 'GO:0032388', 'GO:1904829', 'CL:0000408', 'GO:0001845', 'GO:1903169', 'GO:0008542', 'GO:0140271', 'GO:0010594', 'GO:0005525', 'GO:1901136', 'GO:0008305', 'GO:0048332', 'GO:0097510', 'GO:0051289', 'GO:0080146', 'GO:0097746', 'GO:1904888', 'GO:0003012', 'GO:0034404', 'GO:0006937', 'GO:0031399', 'GO:0022029', 'GO:0070663', 'GO:0004357', 'GO:0031639', 'GO:0009172', 'GO:0019238', 'GO:0031011', 'GO:0033365', 'GO:0030261', 'GO:0007049', 'GO:0010243', 'GO:0051240', 'GO:0051775', 'GO:0004617', 'GO:0051156', 'GO:0000932', 'GO:0021854', 'GO:0006544', 'GO:0006157', 'GO:0022804', 'GO:0050667', 'GO:0006351', 'GO:0045637', 'GO:0055056', 'GO:0070979', 'GO:0009092', 'GO:0043568', 'GO:1901799', 'GO:0042567', 'GO:0030299', 'GO:0071872', 'GO:0035305', 'GO:0061951', 'GO:0009166', 'GO:0009991', 'GO:0120031', 'GO:0010638', 'GO:0009081', 'GO:0061912', 'GO:1904356', 'GO:0031397', 'GO:0009071', 'GO:0001776', 'GO:0007098', 'GO:0070206', 'GO:0048598', 'GO:0043153', 'GO:0140926', 'GO:0055021', 'GO:0140311', 'GO:0017015', 'GO:0005342', 'GO:0009265', 'GO:0015185', 'GO:0045596', 'GO:0009636', 'GO:0000422', 'GO:0016579', 'GO:0048545', 'GO:0001886', 'GO:0042246', 'GO:0005770', 'GO:0000902', 'GO:0021700', 'GO:0016114', 'GO:1904386', 'GO:0034511', 'UBERON:0000061', 'GO:0070873', 'GO:0009056', 'GO:0043457', 'GO:0016773', 'GO:1902902', 'GO:0005819', 'GO:0045334', 'CL:0000404', 'CL:0000211', 'GO:0051172', 'GO:0061013', 'GO:0042762', 'GO:0006725', 'GO:0044087', 'GO:0030312', 'GO:0016048', 'GO:0072679', 'GO:1902745', 'GO:0033300', 'GO:0043502', 'GO:0070555', 'GO:0140042', 'GO:0022602', 'GO:0036465', 'GO:0090314', 'GO:0104004', 'GO:0006097', 'GO:0006984', 'GO:0003823', 'GO:0030879', 'GO:0008398', 'GO:0010965', 'GO:0000793', 'GO:0070997', 'GO:0015296', 'GO:0007267', 'GO:0045638', 'CL:0000000', 'GO:0002039', 'GO:0042180', 'GO:0014883', 'GO:0007616', 'GO:0048644', 'GO:0022008', 'GO:0031261', 'GO:0051784', 'GO:1901857', 'GO:0097722', 'GO:0072657', 'GO:0006739', 'GO:0008021', 'GO:0001101', 'GO:0032465', 'GO:0000151', 'GO:0048468', 'GO:0015036', 'GO:0034440', 'GO:2000639', 'GO:0097190', 'GO:1900046', 'GO:0045981', 'GO:0043065', 'GO:0006835', 'GO:0048625', 'GO:1903859', 'GO:0061041', 'GO:0008140', 'GO:0008047', 'GO:0009074', 'GO:0032892', 'GO:0048278', 'GO:0051015', 'GO:0050046', 'GO:0090092', 'GO:0016477', 'GO:0042994', 'GO:0009161', 'GO:0050709', 'GO:1900047', 'CL:0000106', 'GO:0051234', 'GO:0019773', 'GO:0002758', 'GO:0015828', 'GO:0051353', 'GO:1905709', 'GO:0010866', 'GO:0009112', 'GO:1900195', 'GO:0045597', 'GO:0042325', 'GO:0050803', 'GO:0007346', 'GO:1902042', 'GO:0098687', 'GO:1903025', 'GO:0034101', 'GO:0006576', 'GO:0098793', 'GO:0032261', 'GO:0007603', 'GO:0005675', 'GO:0005294', 'GO:0050777', 'GO:0015821', 'GO:0005546', 'GO:0005882', 'GO:0002697', 'GO:0022410', 'GO:1903917', 'GO:0050865', 'GO:0010962', 'CL:0000183', 'GO:0001667', 'GO:0004506', 'GO:0022600', 'GO:0006289', 'GO:0010628', 'GO:0016814', 'GO:0032885', 'GO:0051957', 'GO:1901566', 'GO:0061024', 'GO:0071214', 'GO:0010667', 'GO:0047496', 'GO:0032091', 'GO:0030149', 'GO:1901293', 'GO:0031668', 'GO:0033674', 'GO:0006903', 'GO:0016874', 'GO:0150104', 'GO:0043620', 'GO:0051246', 'GO:0033572', 'GO:0008360', 'GO:0034236', 'GO:1905320', 'GO:0043412', 'GO:0032868', 'GO:0031102', 'GO:0140013', 'GO:2000406', 'GO:0032838', 'GO:0010460', 'GO:0005753', 'GO:0140206', 'GO:0030832', 'GO:0009070', 'GO:0031175', 'GO:0016755', 'GO:0030134', 'GO:0060351', 'CL:0000003', 'GO:0010585', 'GO:0070981', 'GO:0006536', 'GO:0002683', 'GO:1901681', 'GO:0033865', 'GO:0006399', 'GO:2000363', 'GO:0015180', 'GO:0051904', 'GO:0005506', 'GO:0031970', 'GO:0030808', 'GO:0016131', 'GO:0032272', 'GO:0005575', 'GO:0009306', 'GO:0090205', 'GO:0015909', 'GO:0004634', 'GO:0090199', 'GO:0033029', 'GO:0043204', 'GO:2000737', 'GO:0051055', 'GO:0051235', 'GO:0072527', 'GO:1905239', 'GO:0009159', 'GO:0150076', 'GO:0001659', 'GO:0030031', 'GO:0071353', 'GO:0070647', 'GO:0071539', 'GO:1904831', 'GO:0046059', 'GO:0036064', 'GO:0019955', 'GO:0006744', 'GO:0002703', 'GO:1901362', 'GO:0030425', 'GO:0031427', 'GO:0032204', 'GO:0019438', 'GO:0005885', 'GO:0035356', 'GO:1902099', 'GO:0009394', 'GO:0031091', 'GO:0045008', 'GO:0019058', 'GO:0042177', 'GO:0009749', 'GO:0019694', 'GO:0051409', 'GO:0008948', 'GO:0002082', 'GO:0045948', 'GO:0061512', 'GO:0031324', 'GO:0043009', 'GO:0032435', 'GO:0005080', 'GO:0009896', 'GO:0046635', 'GO:0043178', 'GO:0030539', 'GO:0097718', 'GO:0034418', 'GO:1901570', 'GO:0006605', 'GO:0046822', 'GO:0015114', 'GO:0032663', 'GO:0009116', 'GO:0008015', 'GO:0001701', 'GO:0010656', 'GO:0030178', 'GO:0002526', 'GO:0005938', 'GO:0034249', 'GO:0021575', 'GO:0006911', 'GO:0006103', 'GO:0071944', 'GO:0034762', 'GO:0045178', 'GO:0022616', 'GO:0030641', 'GO:0033032', 'GO:0033017', 'GO:0006611', 'GO:0098636', 'GO:0071774', 'GO:0009581', 'GO:0061615', 'GO:0001932', 'GO:0051160', 'GO:0097386', 'GO:0034641'}</th>\n",
+       "      <td>HALLMARK_MTORC1_SIGNALING-1-99</td>\n",
+       "      <td>99.000</td>\n",
+       "      <td>True</td>\n",
+       "      <td>10</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>closure</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>GO:0044283|GO:0005737|GO:0019752|GO:0036094|GO...</td>\n",
+       "      <td>GO:0008525|GO:0009749|GO:0019899|GO:0050709|GO...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>180</td>\n",
+       "      <td>0.001720</td>\n",
+       "      <td>1.000000</td>\n",
+       "      <td>1.000000</td>\n",
+       "      <td>1.000000</td>\n",
+       "      <td>0.003434</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:0045485', 'GO:0002694', 'GO:0015144', 'GO:1901565', 'GO:0043270', 'GO:0004155', 'GO:0042742', 'GO:0006888', 'CL:0000413', 'GO:0050920', 'GO:0018126', 'GO:0046982', 'GO:0055094', 'GO:0006220', 'GO:0051216', 'GO:0046083', 'GO:0015813', 'GO:0016645', 'GO:0016861', 'GO:0035725', 'GO:0036500', 'GO:0044183', 'GO:0060173', 'GO:0005622', 'GO:0000280', 'GO:0050321', 'GO:0006060', 'GO:0008306', 'GO:0009113', 'GO:0018209', 'GO:0030369', 'GO:0051642', 'GO:0005839', 'GO:0071480', 'GO:1905394', 'GO:0004471', 'GO:0015267', 'GO:0002792', 'GO:0051174', 'GO:0198738', 'GO:0065008', 'GO:0006623', 'GO:1990592', 'GO:0034097', 'GO:0042053', 'GO:0090150', 'GO:0045736', 'GO:0036499', 'GO:0006936', 'GO:1903531', 'GO:0009223', 'GO:0022858', 'GO:0043230', 'GO:0006811', 'GO:0002323', 'GO:0044322', 'GO:2000194', 'GO:0022836', 'GO:1990869', 'GO:0046053', 'GO:0014013', 'GO:0140374', 'GO:0010823', 'GO:0071549', 'GO:0002753', 'GO:0098799', 'GO:0140313', 'GO:0048732', 'GO:0043434', 'GO:0050863', 'GO:0070306', 'GO:0070885', 'GO:0019783', 'GO:0051167', 'GO:0009925', 'GO:0034688', 'GO:0022884', 'GO:0051293', 'GO:0060338', 'GO:0043232', 'GO:0015801', 'GO:0000976', 'GO:0002700', 'GO:0051082', 'GO:0007498', 'GO:0046102', 'GO:0000320', 'GO:0048873', 'GO:0002224', 'GO:0090559', 'GO:2000117', 'GO:0051606', 'GO:0043202', 'GO:0004146', 'GO:0061448', 'GO:1904507', 'GO:0004175', 'GO:0034775', 'GO:0010661', 'UBERON:0000468', 'GO:0007034', 'GO:0042158', 'GO:0034620', 'GO:0031335', 'GO:0009117', 'GO:0042579', 'GO:0062012', 'GO:0014704', 'GO:0016310', 'GO:0010878', 'GO:1901699', 'GO:0002839', 'GO:0030335', 'GO:0052656', 'GO:0034502', 'GO:0050729', 'GO:0031331', 'GO:0070402', 'GO:0019377', 'GO:0045963', 'GO:1904377', 'GO:0010832', 'GO:0006695', 'GO:0022409', 'GO:1905477', 'GO:0043649', 'GO:0043436', 'GO:0048839', 'GO:0050769', 'GO:0005788', 'GO:1905179', 'GO:0015103', 'GO:0047833', 'GO:0009168', 'GO:1900273', 'GO:0055022', 'GO:0019401', 'GO:0005967', 'GO:0048705', 'GO:0032801', 'GO:0004866', 'GO:0000097', 'GO:0044774', 'GO:0032040', 'GO:0043632', 'GO:0005778', 'GO:0004861', 'GO:0043130', 'GO:0006898', 'GO:0061133', 'GO:0120293', 'GO:0007338', 'GO:0038024', 'GO:1904779', 'GO:0051341', 'GO:0033260', 'GO:0006108', 'GO:0030027', 'GO:0042383', 'GO:0030534', 'GO:0010942', 'GO:0031323', 'GO:0090066', 'GO:0016846', 'GO:0003684', 'GO:0032984', 'GO:0019730', 'GO:0042593', 'GO:0110096', 'GO:0046651', 'GO:0008475', 'GO:0097068', 'GO:0051087', 'GO:0046634', 'GO:0022412', 'GO:1903317', 'GO:0002218', 'GO:0002840', 'GO:0005667', 'GO:0045321', 'GO:0010663', 'GO:0007018', 'GO:0016671', 'GO:0003724', 'GO:0098553', 'GO:0016344', 'GO:0050849', 'GO:1905167', 'GO:0046907', 'GO:0030099', 'GO:0036424', 'GO:0051205', 'GO:0005775', 'GO:0044270', 'GO:0043043', 'GO:0031648', 'GO:0046487', 'GO:0003015', 'GO:0048608', 'GO:0051453', 'GO:0033048', 'GO:0010288', 'GO:0090087', 'GO:0016471', 'GO:0005744', 'GO:0002931', 'GO:0005125', 'GO:0005488', 'GO:0070778', 'GO:0016832', 'GO:0042910', 'GO:0030036', 'GO:0080129', 'GO:0021953', 'GO:0015370', 'GO:0051875', 'GO:0099111', 'GO:0034514', 'GO:0006139', 'GO:1903233', 'GO:0030667', 'GO:0060537', 'GO:0019838', 'GO:0060548', 'GO:0051653', 'GO:0043122', 'GO:0140677', 'GO:0033489', 'GO:1901533', 'GO:0009750', 'GO:0120254', 'GO:0005802', 'GO:0030971', 'GO:1902806', 'GO:0005901', 'GO:1903523', 'GO:0043531', 'GO:0032796', 'GO:0019321', 'GO:0071277', 'GO:0060443', 'GO:0048880', 'GO:0016746', 'GO:0032210', 'GO:0010662', 'GO:0006102', 'GO:0051169', 'GO:0042585', 'GO:0051170', 'GO:0016730', 'GO:0098576', 'GO:0006096', 'GO:1903052', 'GO:0046677', 'GO:0035794', 'GO:0043467', 'GO:0050961', 'GO:0043067', 'GO:0031396', 'GO:1902315', 'GO:0150079', 'GO:1902563', 'GO:0051098', 'GO:0015823', 'GO:0045229', 'GO:0030307', 'GO:0004487', 'GO:0052547', 'GO:0030595', 'GO:0061502', 'GO:0046165', 'GO:1901505', 'GO:0033273', 'GO:0012505', 'GO:0005795', 'GO:0050830', 'GO:0006790', 'GO:0046621', 'GO:0048280', 'GO:0034284', 'GO:0006545', 'GO:2001244', 'GO:0071229', 'GO:0006633', 'GO:2000134', 'GO:0042455', 'GO:0047801', 'GO:0042267', 'GO:0001893', 'GO:0008540', 'GO:0006783', 'GO:0033240', 'GO:0043227', 'GO:0055088', 'GO:0070325', 'GO:0017014', 'GO:0006809', 'GO:0061050', 'GO:0071840', 'GO:0034976', 'GO:0031344', 'GO:0061458', 'GO:0019205', 'GO:0042102', 'GO:0002720', 'GO:0071987', 'GO:0036503', 'GO:0071383', 'GO:0043173', 'GO:1901992', 'GO:0006167', 'GO:0070925', 'GO:0000132', 'GO:2000434', 'GO:0019208', 'GO:0004896', 'GO:1904754', 'GO:0016129', 'GO:0014014', 'GO:0006672', 'GO:0034113', 'GO:0016504', 'GO:0060416', 'GO:0042398', 'GO:0015195', 'GO:0042221', 'GO:0061387', 'GO:0043047', 'GO:0032387', 'GO:0003712', 'GO:0051225', 'GO:0000398', 'GO:0042393', 'GO:0005215', 'CARO:0000000', 'GO:0045786', 'GO:2000243', 'GO:0140534', 'GO:0016868', 'GO:0051649', 'GO:0021577', 'GO:0046545', 'GO:0030163', 'GO:0043005', 'GO:0034626', 'GO:0007264', 'GO:0019903', 'GO:0031461', 'GO:0042149', 'GO:0016324', 'GO:0106130', 'GO:0048661', 'GO:1904016', 'GO:0046486', 'GO:1903530', 'GO:0009260', 'GO:0016936', 'GO:0050994', 'GO:0070003', 'GO:0016042', 'GO:0021587', 'GO:0032940', 'GO:0045662', 'GO:0008023', 'GO:0110030', 'GO:0001894', 'GO:0006285', 'GO:0031204', 'GO:0019915', 'GO:1905462', 'GO:0045165', 'GO:0022857', 'GO:0010959', 'GO:0034308', 'GO:0050896', 'GO:0043616', 'GO:0032535', 'GO:0051094', 'GO:0071482', 'GO:0050870', 'GO:0030139', 'GO:0006366', 'GO:0004396', 'GO:0010614', 'GO:0016469', 'GO:0097367', 'GO:0007339', 'GO:0032559', 'GO:0007520', 'GO:0071500', 'GO:0090304', 'GO:0031674', 'GO:0050671', 'GO:0045309', 'GO:0005905', 'GO:0000278', 'GO:0006110', 'GO:0051960', 'GO:0016661', 'GO:0099003', 'GO:1905898', 'GO:0009055', 'GO:0004347', 'GO:0042752', 'GO:0071384', 'GO:0014075', 'GO:0001819', 'GO:0001523', 'GO:0044786', 'GO:0032553', 'GO:0010604', 'GO:0010142', 'GO:0007162', 'GO:0007423', 'GO:0043174', 'GO:0006904', 'GO:0008937', 'GO:0047134', 'GO:0006412', 'GO:1903026', 'GO:0070059', 'GO:1902037', 'GO:0003333', 'GO:0006817', 'GO:0021591', 'GO:0042995', 'GO:0048858', 'GO:0019217', 'GO:0051097', 'GO:0009165', 'GO:0009566', 'GO:0002521', 'GO:0045724', 'GO:0003008', 'GO:0045599', 'GO:0005925', 'GO:0097164', 'GO:0010498', 'GO:0009792', 'GO:0070098', 'GO:0004998', 'GO:0032928', 'GO:0005354', 'GO:0097061', 'GO:0032774', 'GO:0070327', 'GO:0002566', 'GO:0044242', 'GO:0034341', 'GO:0045834', 'GO:0150172', 'GO:0070670', 'GO:0008610', 'GO:1901875', 'GO:1904064', 'GO:0015173', 'GO:0032024', 'GO:0009167', 'GO:1903576', 'GO:0032366', 'GO:0032994', 'GO:0140014', 'GO:0090101', 'GO:0007405', 'GO:0048167', 'GO:0032729', 'GO:2000016', 'GO:0050906', 'GO:1905463', 'GO:0032700', 'GO:0009156', 'GO:0098772', 'GO:1904816', 'GO:1902807', 'GO:0042761', 'GO:0030970', 'GO:0002009', 'GO:0022406', 'GO:0003723', 'GO:0051494', 'GO:0009261', 'GO:0045719', 'GO:1990184', 'GO:0006575', 'GO:0046514', 'GO:0030234', 'GO:0015931', 'GO:0046930', 'GO:0008509', 'GO:0005726', 'GO:0033157', 'GO:0050255', 'GO:0051985', 'GO:0009898', 'GO:0046452', 'GO:0030055', 'GO:0007154', 'GO:0009615', 'GO:0030336', 'GO:1902107', 'GO:0005766', 'GO:2000378', 'GO:0032872', 'GO:1901160', 'GO:0033045', 'GO:0030545', 'GO:0090110', 'GO:0008299', 'GO:0120032', 'GO:0006555', 'GO:0034030', 'GO:0007596', 'GO:0030863', 'GO:0006782', 'GO:0007052', 'GO:0090313', 'GO:0015803', 'GO:0000139', 'GO:0046434', 'GO:0009205', 'GO:1900376', 'GO:1990782', 'GO:0034189', 'GO:1903895', 'GO:0051897', 'GO:0008286', 'GO:0046324', 'GO:0090330', 'GO:0060759', 'GO:0070358', 'GO:0021549', 'GO:0046121', 'GO:0032944', 'GO:1990666', 'GO:0062099', 'GO:0005577', 'GO:0009914', 'GO:0015108', 'GO:0000018', 'GO:0015802', 'GO:0015078', 'GO:0010923', 'GO:0080135', 'GO:0098552', 'GO:0006082', 'GO:0032092', 'GO:0006357', 'GO:2000740', 'GO:1901301', 'GO:0005368', 'GO:0019210', 'GO:1903524', 'GO:0015829', 'GO:1903204', 'GO:0016620', 'GO:1904994', 'GO:0007059', 'GO:0005201', 'CL:0000233', 'GO:0071870', 'GO:0005310', 'GO:1990138', 'GO:1904427', 'GO:0035337', 'GO:0003013', 'GO:0006534', 'GO:0072709', 'GO:1904339', 'GO:1900098', 'GO:0033500', 'GO:0060509', 'GO:0001824', 'GO:0043073', 'GO:0042771', 'GO:0051602', 'CL:0000540', 'GO:0016222', 'GO:0051028', 'GO:0061844', 'GO:0048786', 'GO:0098813', 'GO:0060341', 'GO:0010256', 'GO:0015556', 'GO:0006836', 'GO:0006260', 'GO:0032653', 'GO:0008134', 'GO:0009712', 'GO:0009988', 'GO:0015712', 'GO:0043066', 'GO:0140657', 'GO:0006090', 'GO:0070820', 'GO:0004486', 'GO:1905906', 'GO:0042098', 'GO:2000379', 'GO:0030514', 'GO:0033059', 'GO:0061135', 'GO:0009135', 'GO:0006638', 'GO:0019682', 'GO:0021536', 'GO:0050832', 'GO:0034186', 'GO:0003416', 'GO:0006457', 'GO:1901655', 'GO:0042582', 'GO:0006584', 'GO:0015698', 'GO:0061523', 'GO:1905165', 'GO:0005520', 'GO:0070982', 'GO:0043413', 'GO:1903489', 'UBERON:0010000', 'GO:0010633', 'GO:0014812', 'GO:0060056', 'GO:0034185', 'GO:0009746', 'GO:0016125', 'GO:0006098', 'GO:0016662', 'GO:1904646', 'GO:0046166', 'GO:0042254', 'GO:0098713', 'GO:0001933', 'GO:0110075', 'GO:0032527', 'GO:0004553', 'GO:1904036', 'GO:0002831', 'GO:0006839', 'GO:0099504', 'GO:0097435', 'GO:0050794', 'GO:0019724', 'GO:0046873', 'GO:0098794', 'GO:0009132', 'GO:2001026', 'GO:0005911', 'GO:0016213', 'GO:0008094', 'GO:0071371', 'GO:0098591', 'GO:0098761', 'GO:0006433', 'GO:0000808', 'GO:0010595', 'GO:0019439', 'GO:0016836', 'GO:0140212', 'GO:0071230', 'GO:0044291', 'GO:0005782', 'GO:0034644', 'GO:0060123', 'GO:0003682', 'GO:0015825', 'GO:0043558', 'GO:0006177', 'GO:0043177', 'GO:0032896', 'GO:0048211', 'GO:0042454', 'GO:0044853', 'GO:0038066', 'GO:0009264', 'GO:0006000', 'GO:0051054', 'GO:1904251', 'GO:0016731', 'GO:0050900', 'GO:0044248', 'GO:0002712', 'GO:0044000', 'GO:0050213', 'GO:0034361', 'GO:0043292', 'GO:0051446', 'GO:0031410', 'GO:0090435', 'GO:0008234', 'GO:0048670', 'GO:0080182', 'GO:0046479', 'GO:0071868', 'GO:0031092', 'GO:0030316', 'GO:0071218', 'GO:0019370', 'GO:0032501', 'GO:0001837', 'GO:0140096', 'GO:1904382', 'GO:0009308', 'GO:0032206', 'GO:0043169', 'GO:0002456', 'GO:1903561', 'GO:0099086', 'GO:0009268', 'GO:0000247', 'GO:0014909', 'GO:0006710', 'GO:1902531', 'GO:0030512', 'GO:0006397', 'GO:0006767', 'GO:1903507', 'GO:0002616', 'GO:0016052', 'GO:0000209', 'GO:0032451', 'GO:0050660', 'CL:0000127', 'GO:0010827', 'GO:0016072', 'GO:0050673', 'GO:0090224', 'GO:0008016', 'GO:0042645', 'GO:0032368', 'GO:0071453', 'GO:0021670', 'GO:0018201', 'GO:0009295', 'GO:1901264', 'CL:0000094', 'GO:1903825', 'GO:0043112', 'GO:0070887', 'GO:0097009', 'GO:0060078', 'GO:0045765', 'GO:2000178', 'GO:1901185', 'GO:0051702', 'GO:0035254', 'GO:1901873', 'GO:0005976', 'GO:0006406', 'GO:0002027', 'GO:0098660', 'GO:0006949', 'GO:1904253', 'GO:0000338', 'GO:0040015', 'GO:2000278', 'GO:0016301', 'GO:0016239', 'GO:0097191', 'GO:0071071', 'GO:0033292', 'GO:0000900', 'GO:1904950', 'GO:0061982', 'GO:1903351', 'GO:0120020', 'GO:0072350', 'GO:0071320', 'GO:0016197', 'GO:0002711', 'GO:0032434', 'GO:0006890', 'GO:0006465', 'GO:0000015', 'GO:0030017', 'CL:0000147', 'GO:0043254', 'GO:0051283', 'GO:0010948', 'GO:0006750', 'GO:0045862', 'GO:0099513', 'GO:0008589', 'GO:0021885', 'GO:1905521', 'GO:0030855', 'GO:1903566', 'GO:0002687', 'GO:0035150', 'GO:0001846', 'GO:1901990', 'GO:1990909', 'GO:0042274', 'GO:0001942', 'GO:0032402', 'GO:0043569', 'GO:0071674', 'GO:0060562', 'GO:0009267', 'GO:0045914', 'GO:0090280', 'GO:0014072', 'GO:1903958', 'GO:0042303', 'GO:0102354', 'GO:0030496', 'GO:0045010', 'GO:0019722', 'GO:0006865', 'GO:0089718', 'GO:0005776', 'GO:1901700', 'GO:0034975', 'GO:0006694', 'GO:0008380', 'GO:0009059', 'GO:0004950', 'GO:0042428', 'GO:2000739', 'GO:2000191', 'GO:0061640', 'GO:0007595', 'GO:0034689', 'GO:0140352', 'GO:0010989', 'GO:0051233', 'GO:0015190', 'GO:0032879', 'GO:0050812', 'GO:0019395', 'GO:0045841', 'GO:0045124', 'GO:0140205', 'GO:0060420', 'GO:0051248', 'GO:1903747', 'GO:0098927', 'GO:0042026', 'GO:0016646', 'GO:0043217', 'GO:0031345', 'GO:0015377', 'GO:0051150', 'GO:0000956', 'GO:0097506', 'GO:0051091', 'GO:0097470', 'GO:0055001', 'GO:0004477', 'GO:1901680', 'GO:0005179', 'GO:0016226', 'GO:0000785', 'GO:0031023', 'GO:0046090', 'GO:0005635', 'GO:0043601', 'GO:2000466', 'GO:0001961', 'GO:0036293', 'GO:0010647', 'GO:0043933', 'GO:0045859', 'GO:0014015', 'GO:0019887', 'GO:0007518', 'GO:0002184', 'GO:0010939', 'GO:0044409', 'GO:1901616', 'GO:0016853', 'GO:0047598', 'GO:0051321', 'GO:1901988', 'GO:1902653', 'GO:0015986', 'GO:0006144', 'GO:0090317', 'GO:0061014', 'GO:0072337', 'GO:0045664', 'GO:0050992', 'GO:0010565', 'GO:1903578', 'GO:0005741', 'GO:0035966', 'GO:0051445', 'GO:0034110', 'GO:0043032', 'GO:1903749', 'GO:0046940', 'CL:0000473', 'GO:0032102', 'GO:1904035', 'GO:0033043', 'GO:0009966', 'GO:0002474', 'GO:0032956', 'CL:0000066', 'GO:0003382', 'GO:0031982', 'GO:0033047', 'GO:0000079', 'GO:0006066', 'GO:1901879', 'GO:0003299', 'GO:0080171', 'GO:0048712', 'GO:0009649', 'CARO:0030000', 'GO:0009124', 'GO:0070727', 'GO:0031347', 'GO:0004332', 'GO:0031589', 'GO:1903715', 'GO:0048806', 'GO:0003002', 'GO:0120178', 'GO:0005815', 'GO:0004372', 'GO:0045665', 'GO:0000099', 'GO:0002252', 'GO:0051146', 'GO:0031623', 'GO:0005886', 'GO:0034767', 'GO:0110053', 'GO:0035914', 'GO:0004463', 'GO:0000246', 'GO:0004674', 'GO:2001141', 'GO:0009180', 'GO:0006178', 'GO:0009162', 'GO:0046490', 'GO:1901653', 'GO:0051153', 'GO:0007010', 'GO:0045668', 'GO:0005332', 'GO:1904668', 'GO:0008285', 'GO:0006721', 'GO:1902904', 'CL:0000021', 'GO:0002793', 'GO:0000255', 'GO:0048857', 'GO:0010232', 'GO:1901265', 'GO:0005758', 'GO:0046879', 'GO:0050953', 'GO:0030072', 'GO:0072348', 'GO:0065009', 'GO:0007566', 'GO:0035999', 'GO:0001895', 'GO:0090068', 'GO:0010556', 'GO:0032890', 'GO:0048147', 'GO:0030308', 'GO:1905774', 'GO:0000978', 'GO:0006302', 'GO:0070857', 'GO:0043154', 'GO:0003989', 'GO:0046323', 'GO:0021983', 'GO:0009798', 'GO:0004045', 'GO:0031960', 'GO:0031669', 'GO:0002208', 'GO:0043525', 'GO:0016628', 'GO:0019901', 'GO:0045120', 'GO:0060348', 'GO:0044769', 'GO:0016769', 'GO:0060211', 'GO:0070884', 'GO:0004656', 'GO:0001906', 'GO:0043596', 'GO:0048787', 'GO:1900373', 'GO:0012506', 'GO:0043410', 'GO:0048710', 'GO:0051020', 'GO:0031968', 'GO:1904949', 'GO:0022604', 'GO:0050613', 'GO:0019233', 'GO:0015085', 'GO:0090169', 'GO:0042430', 'GO:0017157', 'GO:0002443', 'GO:0022626', 'GO:0001891', 'GO:0009154', 'GO:2001233', 'GO:0098655', 'GO:0010664', 'GO:0043207', 'GO:0005742', 'GO:1990830', 'GO:0009110', 'GO:0033993', 'GO:0032050', 'GO:0019902', 'GO:0006354', 'GO:0001678', 'GO:0140238', 'GO:0032561', 'GO:0006919', 'GO:0031625', 'GO:0044843', 'GO:0031349', 'GO:0006114', 'GO:0051302', 'GO:0008541', 'GO:0060904', 'GO:0045121', 'GO:0005813', 'GO:0006886', 'GO:0006520', 'GO:0031406', 'GO:2001236', 'GO:0015914', 'GO:0072655', 'GO:0051053', 'GO:0021794', 'GO:0055037', 'GO:0070863', 'GO:0140494', 'GO:0035442', 'GO:1990825', 'GO:1990090', 'GO:0048284', 'GO:0045927', 'GO:1901184', 'GO:1905907', 'GO:0004177', 'GO:1903035', 'GO:0061827', 'GO:0044057', 'GO:0002291', 'GO:1905784', 'GO:0009120', 'BFO:0000015', 'GO:0050680', 'GO:0101002', 'GO:1901998', 'GO:0043627', 'GO:0032753', 'GO:1904154', 'GO:0061635', 'GO:0098869', 'GO:0032036', 'GO:0006900', 'GO:0086004', 'GO:0035672', 'GO:0034032', 'GO:0008929', 'GO:0033116', 'GO:0005669', 'GO:0051180', 'GO:0097524', 'GO:0051345', 'GO:1902235', 'GO:0050997', 'GO:0046947', 'GO:0033490', 'GO:0048568', 'GO:1903076', 'GO:0035306', 'GO:0043021', 'GO:0043209', 'GO:0006990', 'GO:0045667', 'GO:0062098', 'GO:0032264', 'GO:0070507', 'GO:0010042', 'CL:0000225', 'GO:0120019', 'GO:0031545', 'GO:0050778', 'GO:1903050', 'GO:0016229', 'GO:0051701', 'GO:0042887', 'GO:2000271', 'GO:0090277', 'GO:1903898', 'GO:0106056', 'GO:0000070', 'GO:0101005', 'GO:0021534', 'GO:0071326', 'GO:0010971', 'GO:0000819', 'GO:0007632', 'GO:0006516', 'GO:0008537', 'GO:0071173', 'GO:0009144', 'GO:0034447', 'GO:0071813', 'GO:0051239', 'GO:0050954', 'GO:1902969', 'GO:1901661', 'GO:1903955', 'GO:0048021', 'GO:0016670', 'GO:0098588', 'GO:0002705', 'GO:0140678', 'GO:0008233', 'GO:0002060', 'GO:0002250', 'GO:0051493', 'GO:0090382', 'GO:0099536', 'GO:0090399', 'GO:0046386', 'GO:0098901', 'GO:0098858', 'GO:1901343', 'GO:0035036', 'GO:0060252', 'GO:0007265', 'GO:0072594', 'GO:0072562', 'GO:1901494', 'GO:0004033', 'GO:0019752', 'GO:0060589', 'GO:0090278', 'GO:0009259', 'GO:0008615', 'GO:0009051', 'GO:0043113', 'GO:0070814', 'GO:0004888', 'GO:0002702', 'GO:0042574', 'GO:0006458', 'GO:0043588', 'GO:0042803', 'GO:0043203', 'GO:0044611', 'GO:0030864', 'GO:0070203', 'GO:0016528', 'GO:0051251', 'GO:0022613', 'GO:2000241', 'GO:0030324', 'GO:0006978', 'GO:1902001', 'GO:0019211', 'GO:0016602', 'GO:0001216', 'GO:0019209', 'GO:0010008', 'GO:0010508', 'GO:0007622', 'CL:0000101', 'GO:0046827', 'GO:0004860', 'GO:0098718', 'GO:0030890', 'GO:0120163', 'GO:2000269', 'GO:0051046', 'UBERON:0001062', 'GO:0019563', 'GO:0070207', 'GO:0005764', 'GO:0120225', 'GO:0007095', 'GO:0030133', 'GO:1900544', 'GO:0007389', 'GO:0000795', 'GO:0006424', 'GO:0004457', 'GO:0043231', 'GO:0048589', 'GO:0015800', 'GO:0004731', 'GO:0032365', 'GO:0046825', 'GO:0031327', 'CL:0000325', 'GO:0036094', 'GO:0098982', 'GO:1903307', 'GO:0042581', 'GO:0080144', 'GO:1901702', 'GO:0005765', 'GO:0031570', 'GO:0036015', 'GO:0051983', 'GO:0042060', 'GO:0009066', 'GO:1904691', 'GO:2000677', 'GO:0015248', 'GO:0009416', 'GO:1902692', 'GO:0008361', 'GO:0050688', 'GO:0007100', 'GO:0004197', 'GO:0016525', 'GO:0009068', 'GO:0097413', 'GO:1903894', 'GO:0005740', 'GO:0032101', 'GO:0035330', 'GO:1904717', 'GO:1990266', 'GO:0046823', 'GO:0021537', 'PR:000050567', 'GO:0042417', 'GO:0002709', 'GO:0046467', 'GO:0046824', 'GO:0016491', 'GO:1904666', 'GO:1903046', 'GO:0007626', 'GO:0045921', 'GO:0061045', 'GO:0051785', 'GO:0022890', 'GO:0033018', 'GO:0071479', 'GO:1990874', 'BFO:0000004', 'GO:0042451', 'GO:0019005', 'GO:0005796', 'GO:1903487', 'GO:0045047', 'GO:0009256', 'GO:0000228', 'GO:0005388', 'GO:0005654', 'GO:0043281', 'GO:0030517', 'GO:0006164', 'GO:0006743', 'GO:0050921', 'GO:0046716', 'GO:0022407', 'GO:0005484', 'GO:0051085', 'GO:0004648', 'GO:0042886', 'GO:0008135', 'GO:0003300', 'GO:0043621', 'GO:0055089', 'GO:0032006', 'GO:0051149', 'GO:0018008', 'GO:0002088', 'GO:0016043', 'GO:0045620', 'GO:0031597', 'GO:0060079', 'GO:0070404', 'GO:0061043', 'GO:0006566', 'GO:0006497', 'CL:0000126', 'GO:0031400', 'GO:0051147', 'GO:1904204', 'GO:0032555', 'GO:0009126', 'GO:0034446', 'GO:0048144', 'GO:0046122', 'GO:0044540', 'GO:0023058', 'GO:0071346', 'GO:0003697', 'GO:0099565', 'GO:0097730', 'GO:0018272', 'GO:0046501', 'GO:0016447', 'GO:0048812', 'GO:0034470', 'GO:0022404', 'GO:0031528', 'GO:0046654', 'GO:1903844', 'GO:0032787', 'GO:0051066', 'GO:0032392', 'GO:0030216', 'GO:0010611', 'GO:0031333', 'GO:0072526', 'GO:1901659', 'GO:0015827', 'GO:0016595', 'GO:0008198', 'GO:0006805', 'GO:0032713', 'GO:0046031', 'GO:0015734', 'GO:0006403', 'GO:0035461', 'GO:0055093', 'GO:2000077', 'GO:0002460', 'GO:0033178', 'GO:0032271', 'GO:0000105', 'GO:0002200', 'GO:0042129', 'GO:0012501', 'GO:0000221', 'GO:0006760', 'GO:0015810', 'GO:0003341', 'GO:0019107', 'GO:0010941', 'GO:0019319', 'GO:0006665', 'GO:0001618', 'GO:0009158', 'GO:0007601', 'GO:0019264', 'GO:0035902', 'GO:0030199', 'GO:0006551', 'GO:0015631', 'GO:0006622', 'GO:0042476', 'GO:0007144', 'GO:0031100', 'GO:0071310', 'GO:0034385', 'GO:0002682', 'GO:0055086', 'GO:0051900', 'GO:0000977', 'GO:0042175', 'GO:0009155', 'GO:1900037', 'GO:0009617', 'GO:0042772', 'GO:1904352', 'GO:0009607', 'CL:0000219', 'GO:0051443', 'GO:1901303', 'CL:0000197', 'GO:0000287', 'GO:0035265', 'GO:0007169', 'GO:0031056', 'GO:0050866', 'GO:0002790', 'GO:0007417', 'GO:0002605', 'GO:0004793', 'GO:0007586', 'GO:0046328', 'GO:0035987', 'GO:0030901', 'GO:2000678', 'GO:0007008', 'GO:0050776', 'GO:0046164', 'GO:2000060', 'GO:0009893', 'GO:0015291', 'GO:0004421', 'GO:1990036', 'GO:0021987', 'GO:0045646', 'GO:0016758', 'GO:0006532', 'GO:0008287', 'GO:0043567', 'GO:0046456', 'GO:0004614', 'GO:0001917', 'GO:0050770', 'GO:0000184', 'GO:0045202', 'GO:0019216', 'GO:0120016', 'GO:0000922', 'GO:1905368', 'GO:0043086', 'GO:0016149', 'GO:0018401', 'GO:0002228', 'GO:1900271', 'GO:0043069', 'GO:0048562', 'GO:1903008', 'GO:0070508', 'GO:0140358', 'GO:0050727', 'GO:0072583', 'GO:0051292', 'GO:0009448', 'GO:0051716', 'GO:1903038', 'GO:0031670', 'GO:0005664', 'GO:0004450', 'GO:0015288', 'GO:0030665', 'GO:0000781', 'GO:0010212', 'GO:0006626', 'GO:0071372', 'GO:0032937', 'GO:0032400', 'GO:0042590', 'GO:0140029', 'GO:1901987', 'GO:0031640', 'GO:0045717', 'GO:1990928', 'GO:0034312', 'GO:0032780', 'GO:0019207', 'GO:1900006', 'GO:0031247', 'GO:0001913', 'GO:0035861', 'GO:0045444', 'GO:0043325', 'GO:0004609', 'GO:0015152', 'GO:0090200', 'GO:1903909', 'GO:0060429', 'GO:0043523', 'GO:0010033', 'GO:0030684', 'GO:0002718', 'GO:0002286', 'GO:0004324', 'GO:0030168', 'GO:0045182', 'GO:0051726', 'GO:0002891', 'GO:0140694', 'BFO:0000003', 'GO:0050804', 'GO:0032727', 'GO:0070665', 'GO:0007599', 'GO:0034660', 'GO:0052692', 'GO:0071901', 'GO:0016064', 'GO:0048660', 'CL:0000654', 'GO:0048814', 'GO:0002889', 'GO:1903078', 'GO:0016421', 'GO:0033875', 'GO:0006868', 'GO:0006304', 'UBERON:0015203', 'GO:0015175', 'GO:0072529', 'GO:0000721', 'GO:0009099', 'GO:0015850', 'GO:0106380', 'GO:0010468', 'GO:0045346', 'GO:0050873', 'GO:0080090', 'GO:0021930', 'GO:0005524', 'GO:0000375', 'GO:0031418', 'GO:1900101', 'GO:0042559', 'GO:0005634', 'GO:0042474', 'GO:2000211', 'GO:0005178', 'GO:0010988', 'GO:2001252', 'GO:0022402', 'GO:0043414', 'GO:0006511', 'GO:0051588', 'CL:0000148', 'GO:0000930', 'CL:0000763', 'GO:0055038', 'GO:1904879', 'GO:0002698', 'GO:0150078', 'GO:0006284', 'GO:0042446', 'GO:0014850', 'GO:0030672', 'GO:0018210', 'GO:1903515', 'GO:0060249', 'GO:0031253', 'GO:0030835', 'GO:0034589', 'GO:0030276', 'GO:0090322', 'GO:0034358', 'GO:0043022', 'GO:0022829', 'GO:0051604', 'GO:0001666', 'GO:0097237', 'GO:0016803', 'GO:0033866', 'GO:0005254', 'GO:0098780', 'GO:0070862', 'GO:1905952', 'GO:0009128', 'GO:0045171', 'GO:0061008', 'GO:0106310', 'GO:0051259', 'GO:0005576', 'GO:0044241', 'GO:0005996', 'GO:0070527', 'GO:2001235', 'GO:0042471', 'GO:0040012', 'GO:0032886', 'GO:0051346', 'GO:0050839', 'GO:0007292', 'GO:0090132', 'GO:0000307', 'GO:0060612', 'GO:1990837', 'GO:0045727', 'GO:0032934', 'GO:0016032', 'GO:0072593', 'GO:0016728', 'GO:0043030', 'GO:1903350', 'GO:0019693', 'GO:0005518', 'GO:0030902', 'GO:0009891', 'GO:0050145', 'GO:0005856', 'GO:0045820', 'GO:0006749', 'GO:0004867', 'GO:1901652', 'GO:0001501', 'GO:0000724', 'GO:0005536', 'GO:0010912', 'CL:0000526', 'GO:0046624', 'GO:0016787', 'GO:0010507', 'GO:0043547', 'GO:0010951', 'GO:0006271', 'GO:0010698', 'GO:0030097', 'GO:0002063', 'GO:0045446', 'GO:0071867', 'GO:0044772', 'GO:0018279', 'GO:0043299', 'GO:0071318', 'GO:0017101', 'GO:1902749', 'GO:0061842', 'GO:0043549', 'GO:0030195', 'GO:0030162', 'GO:0045785', 'GO:0016053', 'GO:0036021', 'GO:1902106', 'GO:0030837', 'GO:0036464', 'GO:0010958', 'GO:0050878', 'GO:0097094', 'GO:0006517', 'GO:0072686', 'GO:0045338', 'GO:0007272', 'GO:0071616', 'GO:0046100', 'GO:0006754', 'GO:0015039', 'GO:0030275', 'GO:0015179', 'GO:1901576', 'GO:0097346', 'GO:0000727', 'GO:0010833', 'GO:0033014', 'GO:0034728', 'GO:0019200', 'GO:0048522', 'GO:1903320', 'GO:0003713', 'GO:1904872', 'GO:0006779', 'GO:0043931', 'GO:0032502', 'GO:0002684', 'GO:0097530', 'GO:0005881', 'GO:0051648', 'GO:2001056', 'GO:1903115', 'GO:0090140', 'GO:0015035', 'GO:0098978', 'GO:0034436', 'GO:0051168', 'GO:0045933', 'GO:0048291', 'GO:0052655', 'GO:0071501', 'GO:0071949', 'GO:0001851', 'GO:0005793', 'GO:0031093', 'GO:0051224', 'GO:0017056', 'GO:0009892', 'GO:0034033', 'GO:0048518', 'GO:0005791', 'GO:0022400', 'GO:0000775', 'GO:0097006', 'GO:0004768', 'GO:0050771', 'GO:0031903', 'GO:0045026', 'GO:0061042', 'GO:0032259', 'GO:0070296', 'CL:0000019', 'GO:1902600', 'GO:0099518', 'GO:0070482', 'GO:2001169', 'GO:0019322', 'GO:1904813', 'GO:0048640', 'GO:0120111', 'GO:0032769', 'GO:0072595', 'GO:0030098', 'GO:0015183', 'GO:0120035', 'GO:0097441', 'GO:0016529', 'GO:0033673', 'GO:0031348', 'GO:0008645', 'GO:2000026', 'GO:0016829', 'GO:0043096', 'GO:1903321', 'GO:0006401', 'GO:0015757', 'GO:0005790', 'GO:0010039', 'GO:0005657', 'UBERON:0000483', 'GO:0016615', 'GO:0140110', 'GO:0008643', 'GO:0014896', 'GO:0042698', 'GO:2000573', 'GO:0072687', 'GO:0048585', 'GO:0032870', 'GO:0070851', 'GO:1903047', 'GO:0050999', 'GO:1902116', 'GO:0002791', 'CL:0000006', 'GO:0042470', 'GO:0004069', 'GO:0006641', 'GO:0001772', 'GO:0071404', 'GO:0015662', 'GO:0016667', 'GO:0140097', 'GO:0098739', 'GO:1903786', 'GO:0016056', 'GO:0030141', 'GO:0007519', 'GO:0070328', 'GO:0048027', 'GO:0022037', 'GO:0050918', 'GO:0001786', 'GO:0008544', 'GO:1901327', 'GO:2000736', 'GO:0001401', 'GO:0072384', 'GO:0016020', 'GO:0035994', 'GO:0009151', 'GO:0006706', 'GO:0002714', 'GO:0051129', 'CL:0000125', 'GO:0005832', 'GO:0048583', 'GO:0046899', 'GO:0014069', 'GO:0043062', 'GO:0016879', 'GO:0090316', 'GO:0090151', 'GO:0051924', 'GO:0036294', 'GO:1990617', 'GO:0031966', 'GO:1905939', 'GO:0072678', 'GO:0016071', 'GO:0051438', 'GO:0097401', 'GO:0042168', 'GO:0002688', 'GO:0000423', 'GO:0048813', 'GO:0002253', 'GO:0009133', 'GO:0040017', 'GO:1905063', 'GO:0048513', 'GO:0050792', 'GO:0015923', 'GO:0040014', 'GO:0016321', 'GO:0010822', 'GO:0048002', 'GO:0010721', 'GO:0002260', 'GO:1902554', 'GO:0044209', 'GO:0042176', 'GO:1903429', 'GO:0004740', 'GO:1901993', 'GO:0007155', 'GO:0004123', 'GO:1903779', 'GO:0065010', 'GO:0001952', 'GO:0031146', 'GO:0071704', 'GO:0072331', 'GO:0009755', 'GO:0000101', 'GO:0071260', 'GO:0035613', 'GO:0140416', 'GO:0032993', 'GO:1903509', 'GO:1902652', 'GO:0002837', 'GO:0002755', 'GO:0071174', 'GO:1990622', 'GO:0048730', 'GO:0019003', 'GO:0016705', 'GO:0019080', 'GO:0046912', 'GO:0070821', 'GO:0035988', 'GO:0006063', 'GO:0010800', 'GO:0045598', 'GO:0046697', 'GO:0060491', 'GO:1902222', 'GO:0016409', 'GO:0008028', 'GO:0005787', 'GO:0022607', 'GO:0004713', 'GO:0046942', 'GO:0006810', 'GO:0050982', 'GO:1903018', 'GO:0070874', 'GO:0007517', 'GO:0098742', 'GO:0045428', 'GO:0097421', 'GO:0043103', 'GO:0016817', 'GO:0016485', 'CL:0002242', 'GO:0006734', 'GO:0016050', 'GO:0006970', 'GO:0005543', 'GO:0019882', 'GO:0051219', 'GO:0036473', 'GO:0030011', 'GO:0051213', 'GO:0014897', 'GO:0032869', 'GO:0010035', 'GO:0040013', 'GO:0090174', 'GO:0061889', 'GO:0006521', 'GO:0070129', 'GO:0009127', 'CL:0000039', 'GO:0000776', 'GO:0042100', 'GO:0060992', 'GO:0060349', 'GO:2001057', 'GO:0034968', 'GO:0019218', 'GO:2000401', 'GO:0051403', 'GO:0038160', 'GO:0002577', 'GO:0032970', 'GO:0007007', 'GO:0097352', 'GO:0004721', 'GO:1904406', 'GO:0003014', 'GO:0010467', 'GO:0048854', 'GO:0061695', 'GO:0015399', 'GO:0001774', 'GO:0045723', 'GO:0043094', 'GO:0015817', 'GO:0000165', 'GO:0021542', 'GO:0046966', 'GO:0031339', 'GO:1902743', 'GO:0008106', 'GO:0004345', 'GO:0001540', 'GO:0051208', 'GO:0031638', 'GO:0007057', 'GO:0045348', 'GO:0070542', 'GO:0051865', 'GO:0019344', 'GO:0009119', 'GO:0034625', 'GO:0005542', 'GO:0090130', 'GO:0016234', 'CL:0000015', 'CL:0002319', 'GO:0032755', 'GO:1990868', 'GO:0050807', 'GO:0005416', 'GO:0099568', 'GO:0003417', 'GO:0005977', 'GO:0051668', 'GO:1905719', 'GO:0006446', 'GO:0051873', 'GO:0046888', 'GO:0009141', 'GO:0007548', 'GO:0090181', 'GO:0003924', 'GO:1904029', 'GO:0016054', 'GO:0034504', 'CL:0000586', 'GO:0008443', 'GO:1903311', 'GO:0036336', 'GO:0050708', 'GO:0098876', 'GO:0051128', 'GO:0017109', 'GO:0016885', 'GO:0016126', 'GO:0031069', 'GO:0007613', 'GO:0046546', 'GO:0005903', 'GO:0016607', 'GO:0050773', 'GO:0045939', 'GO:0004812', 'GO:0061154', 'GO:0019242', 'GO:0031201', 'GO:1901028', 'GO:0023057', 'GO:0061513', 'GO:0016884', 'GO:0072341', 'GO:0000779', 'GO:0005838', 'GO:0042110', 'GO:1902074', 'GO:0035331', 'GO:0035336', 'GO:2000465', 'GO:1902292', 'GO:0015826', 'GO:0019362', 'CL:0000255', 'GO:2000403', 'GO:0007009', 'GO:0016538', 'GO:0046785', 'GO:0046700', 'GO:0015908', 'GO:1902679', 'GO:0019082', 'GO:0044753', 'GO:0097443', 'GO:0048870', 'GO:0015315', 'GO:0000281', 'GO:0048519', 'GO:0045839', 'GO:0016763', 'GO:0031330', 'GO:0098798', 'GO:0005343', 'GO:0006637', 'GO:2000345', 'GO:0000820', 'GO:0005641', 'GO:0010634', 'GO:0060124', 'GO:0007159', 'GO:0046872', 'GO:0004618', 'GO:0043200', 'GO:0036211', 'GO:0030888', 'GO:0042987', 'GO:0048699', 'GO:0046101', 'GO:0007492', 'GO:0015630', 'GO:0016922', 'GO:0043226', 'GO:0023052', 'GO:0044271', 'GO:1901991', 'GO:0036510', 'GO:0086036', 'GO:0061771', 'GO:0015026', 'GO:0008152', 'GO:0019904', 'GO:0001558', 'GO:0070013', 'GO:0016866', 'GO:0003872', 'GO:0005789', 'GO:0019956', 'GO:0006952', 'GO:0052650', 'GO:0019884', 'GO:0055074', 'GO:0032355', 'GO:0009952', 'GO:0043244', 'GO:0004452', 'GO:0045454', 'GO:0032740', 'GO:0051961', 'GO:0004030', 'GO:0062125', 'GO:0046638', 'GO:0032768', 'GO:0016445', 'GO:1903789', 'GO:0031099', 'GO:1905240', 'GO:0060382', 'GO:0002690', 'GO:0071695', 'GO:0050821', 'GO:0030968', 'GO:0043170', 'GO:0000377', 'GO:0045019', 'GO:1905819', 'GO:0051173', 'GO:0110165', 'GO:0005662', 'GO:0016830', 'GO:0032792', 'GO:0033013', 'GO:0008366', 'GO:0031907', 'GO:0005496', 'GO:0032496', 'GO:1903506', 'GO:0032088', 'GO:0002366', 'GO:1903706', 'GO:0046034', 'GO:0016757', 'GO:0004844', 'GO:0033218', 'GO:1904338', 'GO:0036454', 'GO:0071322', 'GO:0007229', 'GO:0051592', 'GO:0000940', 'GO:1901657', 'GO:0017148', 'GO:0002312', 'GO:1902105', 'GO:0002478', 'GO:0034220', 'GO:0051291', 'GO:0051050', 'GO:0035303', 'GO:0019888', 'GO:2000177', 'GO:0001539', 'GO:0052654', 'GO:0005743', 'GO:0022414', 'GO:0034383', 'GO:0009169', 'GO:0005829', 'GO:0051017', 'GO:1903313', 'GO:2000490', 'GO:0070638', 'GO:0016742', 'GO:2001028', 'GO:1900076', 'GO:0023061', 'GO:0042633', 'GO:0061630', 'GO:2000116', 'GO:0099080', 'GO:0043650', 'GO:0006334', 'GO:0030877', 'GO:0009170', 'GO:0018119', 'GO:0002562', 'GO:0051879', 'GO:0045089', 'GO:0004725', 'GO:0070536', 'GO:1990542', 'GO:0001704', 'GO:1904358', 'GO:0061731', 'GO:0070062', 'GO:0044548', 'GO:0008526', 'GO:1900182', 'GO:0019953', 'GO:1903522', 'GO:0006529', 'GO:0000096', 'GO:0030662', 'GO:0000492', 'GO:0140492', 'GO:0060627', 'GO:0051650', 'GO:0045185', 'GO:0009206', 'GO:0032588', 'GO:1990089', 'GO:0031428', 'GO:0010224', 'GO:0008199', 'GO:0042278', 'GO:0010954', 'GO:0031965', 'GO:0032481', 'GO:0016838', 'GO:0004365', 'GO:0051305', 'GO:0048736', 'GO:0043473', 'GO:0006821', 'GO:0002262', 'GO:0006564', 'GO:0035435', 'GO:0046902', 'GO:0001848', 'GO:0007033', 'GO:0044565', 'GO:0043167', 'GO:0002706', 'GO:0043138', 'GO:0009986', 'GO:0060760', 'GO:0019707', 'GO:1904738', 'GO:1901984', 'GO:0009098', 'GO:0032446', 'GO:0006959', 'GO:0003743', 'GO:0031329', 'GO:1901575', 'GO:0005794', 'GO:0010506', 'GO:0140924', 'GO:0030433', 'GO:0070637', 'CL:0000737', 'GO:0045191', 'GO:1901030', 'GO:0016887', 'GO:1900121', 'GO:0071456', 'GO:1901564', 'GO:1901989', 'GO:0015149', 'GO:0097069', 'GO:0007160', 'GO:0030170', 'GO:0050768', 'GO:1901532', 'GO:0043235', 'GO:0060322', 'GO:0098900', 'GO:0015485', 'GO:0036367', 'GO:0006629', 'GO:0019828', 'GO:0048729', 'GO:0009605', 'GO:0062013', 'GO:0003755', 'GO:0046887', 'GO:0050867', 'GO:1903979', 'GO:1903708', 'GO:1903037', 'GO:0016236', 'GO:0032479', 'GO:0051258', 'GO:0043603', 'GO:0042594', 'GO:0072656', 'GO:0035973', 'GO:0015349', 'GO:0141060', 'GO:0045930', 'GO:0016788', 'GO:0071331', 'GO:0042116', 'GO:0048872', 'GO:0033176', 'GO:0043068', 'GO:1903402', 'GO:0042759', 'GO:0008865', 'CL:0000458', 'GO:0048011', 'GO:0010811', 'GO:0098847', 'GO:1903897', 'GO:0009201', 'GO:1902075', 'GO:0002886', 'GO:0001784', 'GO:0007600', 'GO:0033574', 'GO:0015918', 'GO:1903812', 'GO:0030546', 'GO:0060089', 'GO:0070061', 'GO:0010466', 'GO:0006415', 'GO:0046094', 'GO:0016863', 'GO:0044346', 'GO:0043543', 'GO:0051348', 'GO:0036402', 'GO:0018377', 'GO:0140467', 'GO:0021895', 'GO:0043408', 'GO:2000074', 'GO:2000045', 'GO:0044743', 'GO:0004843', 'GO:0051209', 'GO:0008186', 'GO:0044238', 'GO:0150094', 'GO:0070813', 'GO:0030913', 'GO:0070603', 'GO:0045577', 'GO:0015911', 'GO:0010332', 'GO:0044272', 'GO:0035304', 'GO:0045893', 'GO:0099537', 'GO:0048639', 'GO:1901292', 'GO:0051016', 'GO:1902911', 'GO:0106057', 'GO:0009145', 'GO:0098850', 'GO:1904851', 'GO:0000413', 'GO:0090734', 'GO:0018107', 'GO:1905534', 'GO:0007051', 'GO:0007584', 'GO:0010984', 'GO:0071398', 'GO:0051047', 'GO:0009438', 'GO:0048666', 'GO:0045935', 'GO:1901214', 'GO:0030516', 'GO:0042605', 'GO:0050687', 'GO:0018208', 'GO:0042802', 'GO:0019829', 'GO:0140535', 'GO:0060485', 'GO:0014733', 'GO:0008202', 'GO:1903332', 'GO:1904587', 'GO:0030003', 'GO:0030554', 'GO:0120015', 'GO:0014911', 'GO:0035470', 'GO:0032880', 'GO:0005637', 'GO:0071417', 'CL:0000548', 'GO:0016311', 'GO:0048512', 'GO:0070628', 'GO:2000181', 'GO:0051783', 'GO:0009719', 'GO:0031983', 'GO:0009743', 'GO:0090102', 'GO:0001944', 'GO:0008237', 'GO:1900371', 'GO:1904417', 'GO:0071496', 'GO:0015818', 'GO:0050810', 'GO:0045940', 'GO:0072676', 'GO:0006355', 'GO:0006172', 'GO:0016798', 'GO:0033765', 'GO:0046676', 'GO:0048762', 'GO:0032279', 'GO:0016605', 'GO:0030291', 'GO:0003729', 'GO:0040001', 'GO:0051952', 'GO:0042747', 'GO:0005694', 'GO:0050974', 'GO:0007165', 'GO:0010830', 'GO:0070202', 'GO:0009790', 'GO:0021510', 'GO:0006538', 'GO:0005814', 'GO:1901862', 'GO:0009136', 'GO:0022612', 'GO:0003254', 'GO:0061709', 'GO:0006275', 'GO:0006244', 'GO:0007042', 'GO:0043687', 'GO:0046928', 'GO:1990564', 'GO:0045931', 'GO:1903978', 'GO:0032516', 'GO:2000145', 'GO:0034362', 'GO:0006897', 'GO:0019784', 'GO:0050817', 'GO:0043278', 'GO:0051056', 'GO:0010001', 'GO:0009584', 'GO:0006413', 'GO:0002062', 'GO:0043101', 'GO:0060236', 'GO:0016417', 'CARO:0000006', 'GO:0016835', 'GO:0046961', 'GO:0010952', 'GO:0006364', 'GO:0061659', 'GO:0004017', 'GO:0004488', 'GO:1904705', 'GO:0006436', 'GO:0030674', 'GO:0005875', 'GO:0009072', 'GO:0006099', 'GO:0051254', 'GO:0051222', 'GO:0021761', 'GO:0099081', 'GO:0030540', 'GO:0048799', 'GO:0006664', 'GO:0097225', 'GO:0008320', 'GO:0002757', 'GO:0005319', 'GO:0050614', 'GO:0008277', 'GO:0043269', 'GO:0009987', 'GO:0035795', 'GO:0071103', 'GO:0009266', 'GO:0030030', 'GO:0001968', 'GO:0015294', 'GO:0008207', 'GO:0051084', 'GO:0002285', 'GO:1902903', 'GO:0042555', 'GO:0007035', 'GO:0016323', 'GO:0007623', 'GO:0009219', 'GO:0006470', 'GO:0000248', 'GO:0015526', 'GO:0046777', 'GO:0120039', 'GO:0005355', 'GO:0006974', 'GO:0003921', 'GO:0033206', 'GO:0006259', 'GO:0001882', 'GO:0099177', 'GO:0070006', 'GO:0034764', 'GO:0120009', 'GO:0035591', 'GO:0006893', 'GO:1904707', 'GO:0030593', 'GO:0045579', 'GO:0031267', 'GO:0008142', 'GO:1902100', 'GO:0061515', 'GO:0006515', 'GO:0010867', 'GO:1900221', 'GO:0034109', 'GO:0010893', 'GO:0006405', 'GO:0071692', 'GO:0007041', 'GO:1904814', 'GO:0006979', 'GO:0097553', 'GO:0007056', 'GO:0007369', 'GO:0031365', 'GO:0070861', 'GO:0009967', 'GO:0035091', 'GO:1902882', 'GO:1904018', 'GO:0048646', 'GO:0040008', 'GO:0019551', 'GO:0001885', 'GO:0016725', 'GO:0042359', 'GO:0032401', 'GO:0051179', 'GO:0002221', 'GO:0035592', 'GO:0004791', 'GO:1904380', 'GO:0046967', 'GO:1902017', 'GO:1901995', 'GO:0007166', 'GO:0098797', 'GO:0010810', 'GO:0051171', 'GO:0021756', 'GO:0032526', 'GO:0051052', 'GO:0006148', 'GO:0019530', 'GO:0032212', 'GO:0006986', 'GO:0060428', 'GO:0006109', 'GO:0004769', 'GO:0010734', 'GO:0006814', 'GO:0055085', 'GO:0005200', 'GO:1900120', 'GO:0045143', 'GO:0140546', 'GO:0044042', 'GO:0140035', 'GO:0048009', 'GO:0005884', 'GO:0098661', 'GO:0061621', 'GO:0015833', 'GO:0001764', 'GO:0020037', 'GO:0006303', 'GO:0044089', 'GO:0031430', 'GO:0070085', 'GO:0048193', 'GO:0019886', 'GO:0015658', 'GO:0004497', 'GO:0001890', 'GO:0042127', 'GO:0090114', 'GO:0015327', 'GO:0005811', 'GO:0051000', 'GO:0051152', 'GO:0009895', 'GO:0098909', 'GO:0004579', 'GO:0006531', 'GO:0045880', 'GO:0006909', 'GO:0062197', 'GO:0032743', 'GO:0005516', 'GO:2000448', 'GO:0045915', 'GO:0000407', 'GO:0071705', 'GO:0000323', 'GO:1904923', 'GO:0016684', 'GO:0032252', 'GO:0016801', 'GO:2000446', 'GO:0007186', 'GO:0046850', 'GO:0072332', 'GO:0007127', 'CL:0000300', 'GO:1903916', 'GO:0042981', 'GO:0048018', 'GO:0045600', 'GO:0015196', 'GO:0031095', 'GO:0002578', 'GO:0048638', 'GO:0002824', 'GO:0004818', 'GO:0051294', 'GO:0002377', 'GO:0008732', 'GO:0003688', 'GO:0009887', 'GO:0030900', 'GO:0045184', 'GO:0044282', 'GO:1902115', 'GO:0009064', 'GO:0000276', 'GO:0009199', 'GO:0070279', 'GO:0000212', 'GO:0031995', 'GO:0032133', 'GO:1900740', 'GO:0032806', 'GO:0030705', 'GO:0046098', 'GO:0004362', 'GO:0017158', 'GO:0070661', 'GO:0005313', 'GO:1900542', 'GO:2001234', 'GO:0035579', 'GO:1904871', 'GO:0010972', 'GO:0061351', 'GO:0071392', 'GO:0046395', 'GO:0004550', 'GO:0007219', 'GO:0032508', 'GO:0043038', 'GO:0032757', 'GO:0009067', 'GO:0000904', 'GO:0017116', 'GO:0051299', 'GO:0010906', 'GO:0040011', 'GO:0042169', 'GO:0071806', 'GO:2000147', 'GO:0006166', 'GO:0002204', 'GO:0032328', 'GO:0031616', 'GO:0042326', 'GO:0008213', 'GO:0010977', 'GO:0051148', 'GO:0097411', 'GO:0051568', 'GO:0010544', 'GO:0006983', 'GO:0097202', 'GO:0048511', 'GO:0035065', 'GO:0016972', 'GO:0016791', 'GO:1903532', 'GO:0044419', 'GO:0030330', 'GO:0019787', 'GO:0008017', 'GO:0051928', 'GO:0031122', 'GO:0060541', 'GO:0060055', 'GO:0044773', 'GO:0051787', 'GO:0003006', 'GO:0048584', 'GO:0071394', 'GO:0034394', 'GO:0015172', 'GO:1905178', 'GO:0010976', 'GO:0006152', 'GO:0090279', 'GO:0007040', 'GO:0045040', 'GO:0050890', 'GO:0032964', 'GO:0043025', 'GO:0005902', 'GO:0046394', 'GO:0071287', 'GO:0010632', 'GO:0005767', 'GO:0050658', 'GO:0010997', 'GO:0006558', 'GO:0097501', 'GO:0010044', 'GO:1902565', 'GO:0042159', 'GO:0044297', 'GO:0031210', 'GO:0051896', 'GO:0045056', 'GO:0060271', 'GO:0072659', 'GO:1901607', 'GO:0050137', 'GO:1902237', 'GO:0008180', 'GO:0000075', 'GO:1903533', 'GO:0006089', 'GO:0046683', 'GO:1904752', 'GO:0070704', 'GO:0005369', 'GO:0014902', 'GO:0015811', 'GO:0009142', 'GO:0098606', 'GO:1905775', 'GO:0071385', 'GO:1903202', 'GO:0005971', 'GO:0001817', 'GO:1902751', 'GO:0061795', 'GO:0006449', 'GO:0034329', 'GO:0030229', 'GO:0006887', 'GO:0071824', 'GO:0030258', 'GO:0035239', 'GO:0090207', 'GO:0032946', 'GO:0006282', 'GO:0001975', 'GO:0101003', 'GO:0045911', 'GO:1903298', 'GO:0035270', 'GO:0046496', 'GO:0052689', 'GO:0070161', 'GO:0046390', 'GO:0071569', 'GO:0090079', 'GO:0044770', 'GO:0072523', 'GO:0005737', 'GO:0019912', 'GO:0030334', 'GO:0032515', 'GO:0045137', 'GO:0120036', 'GO:0004708', 'GO:0009653', 'GO:0033280', 'GO:0043161', 'GO:0010635', 'GO:0033002', 'GO:0036003', 'GO:1902236', 'GO:0030060', 'GO:0070342', 'GO:0033180', 'GO:0014745', 'GO:1902936', 'GO:0019068', 'GO:0016462', 'GO:0007006', 'GO:0042147', 'GO:0050892', 'GO:0090329', 'GO:0006735', 'GO:0016799', 'GO:0010732', 'GO:0044088', 'GO:0030544', 'GO:0046688', 'GO:1900222', 'GO:1901216', 'GO:0046415', 'GO:0010824', 'GO:1904505', 'GO:1903508', 'GO:0016717', 'GO:0038026', 'GO:0000082', 'GO:1904996', 'GO:0010985', 'GO:0005102', 'GO:0045041', 'GO:0031994', 'GO:0043031', 'GO:0032354', 'GO:0006059', 'GO:0005283', 'GO:0032103', 'GO:1903305', 'GO:0006639', 'GO:1901673', 'GO:0097440', 'GO:0060251', 'GO:0046660', 'CL:0000457', 'GO:1903862', 'GO:0030515', 'GO:0043380', 'GO:0090482', 'GO:0098852', 'GO:1902031', 'GO:0006487', 'GO:0050993', 'GO:2000058', 'GO:0033198', 'GO:0048388', 'GO:0045892', 'GO:0008270', 'GO:0007507', 'GO:0048678', 'GO:0048671', 'GO:0023051', 'GO:0017076', 'GO:0120161', 'GO:0015980', 'GO:0006325', 'GO:0050965', 'GO:0036496', 'GO:0030155', 'GO:0043300', 'GO:0048731', 'GO:0009889', 'GO:0070613', 'GO:0045840', 'GO:0018958', 'GO:0001650', 'GO:0070852', 'GO:0030497', 'GO:0060479', 'GO:0007204', 'GO:0032839', 'GO:1905459', 'GO:0006094', 'GO:0010041', 'GO:0015605', 'GO:0009923', 'GO:0022889', 'GO:0050966', 'GO:0004066', 'GO:0007143', 'GO:0032263', 'GO:0042330', 'GO:1903801', 'GO:1901880', 'GO:0046685', 'GO:0071889', 'GO:0031346', 'GO:2000300', 'GO:0050877', 'GO:0009123', 'GO:0036316', 'GO:1901663', 'GO:0048532', 'GO:0071375', 'GO:0015119', 'GO:1901334', 'GO:0006738', 'GO:0051938', 'GO:0002821', 'GO:0016240', 'GO:0004930', 'GO:0046914', 'GO:0035383', 'GO:0030867', 'GO:0072542', 'GO:0001779', 'GO:0034694', 'GO:0021544', 'GO:0051640', 'GO:0061462', 'GO:0044524', 'GO:1904387', 'GO:0006807', 'GO:0009612', 'GO:0043425', 'GO:0034765', 'GO:0035751', 'GO:0061572', 'GO:0080134', 'GO:0071493', 'GO:0016055', 'GO:0015629', 'GO:0002699', 'GO:1903034', 'GO:0035338', 'GO:0046174', 'GO:0002269', 'GO:0022405', 'GO:0006188', 'GO:0034701', 'GO:0046495', 'GO:0012507', 'GO:0071474', 'GO:0030522', 'GO:0015194', 'GO:0031072', 'GO:0046606', 'GO:1901360', 'GO:0030666', 'GO:0065007', 'GO:0046661', 'GO:0043405', 'GO:0044237', 'GO:0018105', 'GO:0070905', 'GO:0042277', 'GO:0045088', 'GO:1904556', 'GO:0043168', 'GO:0008654', 'GO:0045087', 'GO:0006091', 'GO:0038179', 'GO:0045471', 'GO:0038023', 'UBERON:0000465', 'GO:0060840', 'GO:0010562', 'GO:0043462', 'GO:0030218', 'GO:0006508', 'GO:0007020', 'GO:0001889', 'GO:0044344', 'GO:0006702', 'GO:0042069', 'GO:0015849', 'GO:0006816', 'GO:0002495', 'GO:0110095', 'GO:0038147', 'GO:0006879', 'GO:1904205', 'GO:0045780', 'GO:0006873', 'GO:0004084', 'GO:0015184', 'GO:0019220', 'GO:0006687', 'GO:0048286', 'GO:1904152', 'GO:0051926', 'GO:0005979', 'GO:0006563', 'GO:0051247', 'GO:0003824', 'GO:0032470', 'GO:0090575', 'GO:1905460', 'GO:0044703', 'GO:0106104', 'GO:0010911', 'GO:0043565', 'GO:0071763', 'GO:0009150', 'GO:0022803', 'GO:0060285', 'GO:0032881', 'GO:1990498', 'GO:1904415', 'GO:0006606', 'GO:0046130', 'GO:0030295', 'GO:0065003', 'GO:0050670', 'GO:0010666', 'GO:0051092', 'GO:0044232', 'GO:0002026', 'GO:0015711', 'GO:0046466', 'GO:0045621', 'GO:0008209', 'GO:0003158', 'GO:0010755', 'GO:0030111', 'GO:1905508', 'GO:0072665', 'GO:0002604', 'GO:0003422', 'GO:0033044', 'GO:0032963', 'GO:0045595', 'GO:0008347', 'GO:0006914', 'GO:0034599', 'GO:0032507', 'GO:0034330', 'GO:0045926', 'GO:0140297', 'GO:0046889', 'GO:0006954', 'GO:0019222', 'GO:0061578', 'GO:0009314', 'GO:0032989', 'GO:0036508', 'GO:0038034', 'GO:0002064', 'GO:0016241', 'GO:0015740', 'GO:0015924', 'GO:0090303', 'GO:0006935', 'GO:0045923', 'GO:1901983', 'GO:0097193', 'GO:0010975', 'GO:0006360', 'GO:0061629', 'GO:0048488', 'GO:0006479', 'GO:0050789', 'GO:0043524', 'GO:0072521', 'GO:0071300', 'GO:0043024', 'GO:0010876', 'GO:0036498', 'GO:0098590', 'GO:0018198', 'GO:1905065', 'GO:1903513', 'GO:0046184', 'GO:0042625', 'GO:0009125', 'GO:0008250', 'GO:0006729', 'GO:0060213', 'GO:0051220', 'GO:0008631', 'GO:0071216', 'GO:0098802', 'GO:0042445', 'GO:0048714', 'GO:0031647', 'GO:0014898', 'GO:0046128', 'GO:1900034', 'GO:0032943', 'GO:0006991', 'GO:2000489', 'GO:0033239', 'GO:0042364', 'GO:0009897', 'GO:0070302', 'GO:1990351', 'GO:0030169', 'GO:0006644', 'GO:0016235', 'GO:0098868', 'GO:1901796', 'GO:0015145', 'GO:0043271', 'GO:0048523', 'GO:1900407', 'GO:0047975', 'GO:0006906', 'GO:0015031', 'GO:0043085', 'GO:0030073', 'GO:0003878', 'GO:0007004', 'GO:0032367', 'GO:0070557', 'GO:0070837', 'GO:0031090', 'GO:0043618', 'GO:0034248', 'GO:0016051', 'GO:0102756', 'GO:0045445', 'GO:0008356', 'GO:0051939', 'GO:0016859', 'GO:1990823', 'GO:0061900', 'GO:0035671', 'GO:1903293', 'GO:0050796', 'GO:0034656', 'GO:0030016', 'GO:0098562', 'GO:0003925', 'GO:0060538', 'CL:0000095', 'GO:0018193', 'GO:0002407', 'GO:0061620', 'GO:0044325', 'GO:0045912', 'GO:0004301', 'GO:0017022', 'GO:0014887', 'GO:0010564', 'GO:0007043', 'GO:2001242', 'GO:0140030', 'GO:0009065', 'GO:0071470', 'GO:0009620', 'GO:0015075', 'GO:0006892', 'GO:0032991', 'GO:0045766', 'GO:0043500', 'GO:0000302', 'GO:0031577', 'GO:1905039', 'GO:0004340', 'GO:0015949', 'GO:0070888', 'GO:0007602', 'GO:0036019', 'GO:0044782', 'GO:0034451', 'GO:0071814', 'GO:0019852', 'GO:0042327', 'GO:1901654', 'CL:0002371', 'GO:0050848', 'GO:0043407', 'GO:0051402', 'GO:0086039', 'GO:0051279', 'GO:0051249', 'GO:0003725', 'GO:0051252', 'GO:0006636', 'GO:0045685', 'GO:0060487', 'GO:0009179', 'GO:0033238', 'GO:0004745', 'GO:0061726', 'GO:0032930', 'GO:0061077', 'GO:0098856', 'GO:0047750', 'GO:0043320', 'GO:0008630', 'GO:0030101', 'GO:0001919', 'GO:0030323', 'GO:0061564', 'GO:0034384', 'GO:0045211', 'GO:0015760', 'GO:0046906', 'GO:0008037', 'GO:0045995', 'GO:0014706', 'GO:0070530', 'GO:0033177', 'GO:0070095', 'GO:1901342', 'GO:0090288', 'GO:0009611', 'GO:0010927', 'GO:0070815', 'GO:0061025', 'GO:0045580', 'GO:1903322', 'GO:0036119', 'GO:0002263', 'GO:0014743', 'GO:0002834', 'GO:0022834', 'GO:0003747', 'GO:0009629', 'GO:0070977', 'GO:0006518', 'CL:0000210', 'GO:0031320', 'GO:0004571', 'GO:0005528', 'GO:0051905', 'GO:0060350', 'GO:0016132', 'UBERON:0002405', 'GO:0046364', 'GO:0106118', 'GO:0008652', 'GO:0055092', 'GO:0042770', 'GO:0001674', 'GO:0022624', 'GO:0071542', 'GO:0014910', 'GO:0051301', 'GO:0032058', 'GO:0042734', 'GO:0000981', 'GO:0019774', 'GO:0009152', 'GO:0045582', 'GO:0046370', 'GO:0000910', 'GO:1904874', 'GO:0046209', 'GO:0044281', 'GO:0046903', 'GO:0009069', 'GO:0015081', 'GO:0097066', 'GO:0098791', 'GO:0009185', 'GO:0010592', 'GO:0048514', 'GO:0061888', 'GO:0034314', 'GO:0097708', 'GO:0010646', 'GO:0005876', 'GO:0043255', 'GO:0008203', 'GO:0050806', 'GO:0032655', 'GO:1905897', 'GO:2000347', 'GO:0002833', 'GO:1904776', 'GO:0000725', 'GO:1902808', 'GO:0032504', 'GO:0016410', 'GO:0006268', 'GO:0071682', 'GO:0015824', 'GO:0150063', 'GO:0031328', 'GO:0019346', 'GO:0098984', 'GO:0140375', 'GO:0015193', 'GO:0051336', 'BFO:0000040', 'GO:0045739', 'GO:2001171', 'GO:0071222', 'GO:0071380', 'GO:0042819', 'GO:0051130', 'GO:0033135', 'GO:0005945', 'GO:0030659', 'GO:0014074', 'GO:0009311', 'GO:0048869', 'GO:0010970', 'GO:0019900', 'GO:0006002', 'GO:0005929', 'GO:0051881', 'GO:0004420', 'CL:0000023', 'GO:0018160', 'GO:0016571', 'GO:0008289', 'GO:0000425', 'GO:0044752', 'GO:0034392', 'GO:0090398', 'GO:0015925', 'GO:0097729', 'GO:0042816', 'GO:0010879', 'GO:0002617', 'GO:0048821', 'GO:0098712', 'GO:0050790', 'GO:1903891', 'GO:0010922', 'GO:0000491', 'GO:0042448', 'GO:0005773', 'GO:2000279', 'GO:0060255', 'GO:1903039', 'GO:1903829', 'GO:0050750', 'GO:0016482', 'GO:1903577', 'GO:0070601', 'GO:0060828', 'GO:0018352', 'GO:0034219', 'GO:0010558', 'GO:0019511', 'GO:1990904', 'GO:0031312', 'GO:0030154', 'GO:0004470', 'GO:0060205', 'GO:0070972', 'GO:0051154', 'GO:0003674', 'GO:1905322', 'GO:0015328', 'GO:0062149', 'GO:0016668', 'GO:0055080', 'GO:0043315', 'GO:0019706', 'GO:0042692', 'GO:0009060', 'GO:0030010', 'GO:0016444', 'GO:0005216', 'GO:0010803', 'GO:0010877', 'GO:0010563', 'GO:0050818', 'GO:0002639', 'GO:0140888', 'GO:0005874', 'GO:0016860', 'GO:1903861', 'GO:0072698', 'GO:1901698', 'GO:0051656', 'GO:0016627', 'GO:0031163', 'GO:0071396', 'GO:0009058', 'GO:1903036', 'GO:0006793', 'GO:0015293', 'GO:0007530', 'GO:0050730', 'GO:0010817', 'GO:0031012', 'GO:0045937', 'GO:0006720', 'GO:0006071', 'GO:0009628', 'GO:0007167', 'GO:0021954', 'GO:0007077', 'GO:0090407', 'GO:0010637', 'GO:0072329', 'GO:0005548', 'GO:0044539', 'GO:0034389', 'GO:0002504', 'GO:0030198', 'GO:0048713', 'GO:0009409', 'GO:0045296', 'GO:0071168', 'GO:0051059', 'GO:2000146', 'GO:0010894', 'GO:0045055', 'GO:0016616', 'GO:0009968', 'GO:1904375', 'GO:0043313', 'GO:0043087', 'GO:0001920', 'GO:0048770', 'GO:0006204', 'GO:2000121', 'GO:0021589', 'GO:0007093', 'GO:2001295', 'GO:0055100', 'GO:0007625', 'GO:2001251', 'GO:0019527', 'GO:0006417', 'GO:0048667', 'GO:0072349', 'GO:1902475', 'GO:0043039', 'GO:0140354', 'GO:0051452', 'GO:1901137', 'GO:0019001', 'GO:0010510', 'GO:1902750', 'GO:0071236', 'GO:0098827', 'GO:0042558', 'GO:0046477', 'GO:0016358', 'GO:0035459', 'GO:0018444', 'GO:0070193', 'GO:0010665', 'GO:2000106', 'GO:0060047', 'GO:0034655', 'GO:0044233', 'GO:0098657', 'GO:0001649', 'GO:0005640', 'GO:0036314', 'GO:0042982', 'GO:0051081', 'GO:0097159', 'GO:0034452', 'GO:0001706', 'GO:0015318', 'GO:0018022', 'GO:0032728', 'GO:0003413', 'GO:0010720', 'GO:0008406', 'GO:0016903', 'GO:0038025', 'GO:0016215', 'GO:0009164', 'GO:0030414', 'GO:0043604', 'GO:0000987', 'GO:0016597', 'GO:0006541', 'GO:0019637', 'GO:0035639', 'GO:0043666', 'GO:0033559', 'GO:1905710', 'GO:0110032', 'GO:0090208', 'GO:0051260', 'GO:0051282', 'GO:1904350', 'GO:0042908', 'GO:0046649', 'GO:0035606', 'GO:0043536', 'GO:0010648', 'GO:0140640', 'GO:0070050', 'GO:0051253', 'GO:0001227', 'GO:0002696', 'GO:0140272', 'GO:0046653', 'GO:0034111', 'GO:0097067', 'GO:1903297', 'GO:1902767', 'GO:0019219', 'GO:0032735', 'GO:0032649', 'GO:0043891', 'GO:1902930', 'GO:0097371', 'GO:0001228', 'GO:1903828', 'GO:0051090', 'GO:0042626', 'GO:0046696', 'GO:0008284', 'GO:0045190', 'GO:0009678', 'GO:0051177', 'GO:0004252', 'GO:0048878', 'GO:0097529', 'GO:0043123', 'GO:0044255', 'GO:0060547', 'GO:0042578', 'GO:0046718', 'GO:0046146', 'GO:0032469', 'GO:0006573', 'GO:0006690', 'GO:0055029', 'GO:0016062', 'GO:0097447', 'GO:0006624', 'GO:0004557', 'GO:0030317', 'GO:0008035', 'GO:0035308', 'GO:0036315', 'GO:0051095', 'GO:0098801', 'GO:0140036', 'GO:0035728', 'GO:0097003', 'GO:0033299', 'GO:0010631', 'GO:0014912', 'GO:0002832', 'GO:0031338', 'GO:0043228', 'GO:0008150', 'GO:0034103', 'GO:0071357', 'GO:0014070', 'GO:0061650', 'GO:0015820', 'GO:0042304', 'GO:0016942', 'GO:0030228', 'GO:1905532', 'GO:0051898', 'GO:0019407', 'GO:0030510', 'GO:0002274', 'GO:0001503', 'GO:0033036', 'GO:0017041', 'GO:0050657', 'GO:0140098', 'GO:0042306', 'GO:0016192', 'GO:0007015', 'GO:1903319', 'GO:0051131', 'GO:2001243', 'GO:0106027', 'GO:0043010', 'GO:0010043', 'GO:0009948', 'GO:0005739', 'GO:0098609', 'GO:0010629', 'GO:1904886', 'GO:1902221', 'GO:0017111', 'GO:0060326', 'GO:0043470', 'GO:0098704', 'GO:0072708', 'GO:0006826', 'GO:0010324', 'GO:0032990', 'GO:0009188', 'GO:0042918', 'GO:0060048', 'GO:0006740', 'GO:0016740', 'GO:0001959', 'GO:0050951', 'GO:0045833', 'GO:0005527', 'GO:0043403', 'GO:0016591', 'GO:0015038', 'GO:0036020', 'GO:0044249', 'GO:0070585', 'GO:0098542', 'GO:0036126', 'GO:0043426', 'GO:0006972', 'GO:0019866', 'GO:0019405', 'GO:0071333', 'GO:0055082', 'GO:0043279', 'GO:0007076', 'GO:0071675', 'GO:0010899', 'GO:0097192', 'GO:0090596', 'GO:0097466', 'GO:0019585', 'GO:0005827', 'GO:0014741', 'GO:0072524', 'GO:0032094', 'GO:0006101', 'GO:0051048', 'GO:1901568', 'GO:0006278', 'GO:0018130', 'GO:0023056', 'GO:2000377', 'GO:0019640', 'GO:0046637', 'GO:0051641', 'GO:0032922', 'GO:0032673', 'GO:1905475', 'GO:0007611', 'GO:0032436', 'GO:0009913', 'GO:0071702', 'GO:0009101', 'GO:0043583', 'GO:0009396', 'GO:0043393', 'GO:0097264', 'GO:0050801', 'GO:0019932', 'GO:1904724', 'GO:0002764', 'GO:1904706', 'GO:0030424', 'GO:0019400', 'GO:0003714', 'GO:0016209', 'GO:0035718', 'GO:0006869', 'GO:0048609', 'GO:1900181', 'GO:0033143', 'GO:1900739', 'GO:0001221', 'GO:0033762', 'GO:0035249', 'GO:0045335', 'GO:0021517', 'GO:0006999', 'GO:0007032', 'GO:1901029', 'GO:0004559', 'GO:0071869', 'GO:0099171', 'GO:0048285', 'GO:0045494', 'GO:0030388', 'GO:0048659', 'GO:0045132', 'GO:0030150', 'GO:0006140', 'GO:0006418', 'GO:0046931', 'GO:0017171', 'GO:0004459', 'GO:0046949', 'CARO:0000003', 'GO:1902495', 'GO:0000038', 'GO:0048029', 'GO:1900087', 'GO:0015355', 'GO:1902975', 'GO:0051347', 'GO:0071363', 'GO:0008104', 'GO:0090141', 'GO:0006766', 'GO:0010799', 'GO:0002054', 'GO:0070646', 'GO:0044380', 'GO:0006396', 'GO:0097242', 'GO:0070201', 'GO:0044085', 'GO:0098754', 'GO:0031109', 'GO:0007163', 'GO:0031981', 'GO:0003677', 'GO:0000439', 'GO:0005452', 'GO:0042447', 'GO:0042440', 'GO:1902024', 'GO:0042162', 'GO:0061919', 'GO:0035967', 'GO:0003676', 'GO:0008238', 'GO:0006112', 'GO:0032200', 'GO:0071211', 'GO:0006498', 'GO:0060135', 'GO:1900038', 'GO:0098857', 'GO:0061631', 'GO:0045177', 'GO:0021782', 'GO:0051117', 'GO:0051236', 'GO:0010921', 'GO:0005730', 'GO:0007212', 'GO:0005768', 'GO:0019941', 'GO:0051290', 'GO:1990182', 'GO:0043392', 'GO:0035556', 'GO:0032648', 'GO:0032933', 'GO:0004422', 'GO:0002888', 'GO:1901215', 'GO:0042572', 'GO:0016567', 'GO:0016875', 'GO:0060560', 'GO:0031904', 'GO:0051788', 'GO:0043455', 'GO:0004830', 'GO:0031326', 'GO:0036016', 'GO:0006064', 'GO:0035295', 'GO:0004312', 'GO:0050868', 'GO:0042391', 'GO:0002381', 'CL:0000151', 'GO:0046622', 'GO:0044092', 'GO:0001525', 'GO:0050864', 'GO:0042745', 'GO:0005975', 'GO:0002695', 'GO:0006368', 'GO:0044070', 'GO:0046033', 'GO:0098862', 'GO:0051770', 'GO:0008483', 'CL:0000738', 'GO:0030054', 'GO:0006857', 'GO:0071241', 'GO:0021680', 'GO:0005759', 'GO:1901701', 'GO:0006941', 'GO:0006310', 'GO:0062023', 'GO:0047751', 'GO:0044819', 'GO:0009791', 'GO:0016188', 'GO:0035729', 'GO:0060294', 'GO:0002708', 'GO:0007253', 'GO:0098773', 'GO:0071248', 'GO:0034590', 'GO:0007005', 'GO:1902041', 'GO:0071548', 'GO:0005515', 'GO:0006281', 'GO:0051338', 'GO:0016772', 'GO:0006778', 'GO:0098656', 'GO:0032288', 'GO:0009082', 'GO:0098708', 'GO:0071826', 'GO:1903403', 'GO:0006997', 'GO:0003690', 'GO:0060536', 'GO:0045647', 'GO:0090090', 'GO:0016446', 'GO:0006195', 'GO:0046124', 'GO:0097449', 'GO:0035296', 'GO:0006677', 'GO:0035524', 'GO:0098800', 'GO:2001293', 'GO:0008584', 'GO:0071332', 'GO:0030894', 'GO:0045581', 'GO:0019798', 'GO:0031325', 'GO:0097431', 'GO:0070382', 'GO:0042552', 'GO:0034340', 'GO:0036109', 'GO:0030029', 'GO:0034774', 'GO:0002822', 'GO:2000756', 'GO:0030371', 'GO:0060337', 'GO:0043029', 'GO:0010543', 'GO:0009918', 'GO:0050661', 'GO:0008013', 'GO:0099501', 'GO:0019538', 'GO:0016614', 'GO:0036507', 'GO:1900180', 'GO:1900103', 'GO:0005041', 'GO:0071621', 'GO:0019368', 'GO:0009262', 'GO:0030242', 'GO:0090306', 'GO:0008236', 'GO:0002573', 'GO:0007420', 'GO:0004448', 'GO:1904951', 'GO:0065002', 'GO:0007249', 'GO:0003018', 'GO:0042562', 'GO:0009100', 'GO:0051018', 'GO:0034311', 'GO:0046605', 'GO:0021762', 'GO:0043248', 'GO:0019674', 'GO:0043233', 'GO:0000428', 'GO:0016881', 'GO:0044342', 'GO:0006006', 'GO:0044818', 'GO:0045263', 'GO:0006499', 'GO:0070761', 'GO:0042938', 'GO:0090026', 'CL:0000096', 'GO:0031984', 'GO:0051276', 'GO:0045944', 'GO:0032570', 'GO:0001637', 'GO:0010038', 'GO:1905037', 'GO:0033146', 'GO:0007589', 'GO:0003678', 'GO:0120014', 'GO:0038159', 'GO:0048471', 'GO:0002181', 'GO:0002376', 'GO:0009408', 'GO:0072522', 'GO:0051384', 'GO:0090276', 'GO:0000768', 'GO:0140662', 'GO:0030670', 'GO:0007063', 'GO:0007094', 'GO:0030145', 'GO:0043280', 'GO:0046099', 'GO:0005615', 'GO:0002440', 'GO:0097305', 'GO:0006513', 'GO:0019367', 'GO:0044877', 'GO:1903707', 'GO:0002237', 'GO:0034687', 'GO:1903203', 'GO:0031975', 'GO:0071677', 'GO:1901159', 'GO:0051049', 'GO:0007612', 'GO:0030669', 'GO:0001709', 'GO:1901682', 'GO:0051099', 'GO:0043548', 'GO:0022411', 'GO:0035437', 'GO:0006468', 'GO:0030810', 'GO:0006915', 'GO:0030252', 'GO:0061117', 'GO:1901606', 'GO:0046578', 'GO:0001217', 'GO:0002685', 'GO:0030001', 'GO:0001530', 'GO:0051962', 'GO:2000015', 'GO:1902308', 'GO:0071407', 'GO:0019318', 'GO:0060363', 'GO:0051354', 'GO:1902494', 'GO:0030182', 'GO:0015373', 'GO:0031401', 'GO:0045254', 'GO:0140338', 'GO:0046526', 'GO:0016774', 'GO:0004427', 'GO:0032689', 'GO:0006796', 'GO:0009240', 'GO:0072330', 'GO:0070848', 'GO:2000404', 'GO:0042181', 'GO:0002520', 'GO:0016208', 'GO:0009890', 'GO:0006081', 'GO:0044706', 'CL:0000766', 'GO:0099572', 'GO:0050421', 'GO:0036477', 'GO:0016049', 'GO:0022408', 'GO:0001654', 'GO:1902514', 'GO:0031967', 'GO:0016137', 'GO:0097452', 'GO:0009063', 'GO:2001237', 'GO:1901981', 'GO:0048588', 'GO:0042157', 'GO:0008637', 'GO:0005783', 'GO:0033554', 'GO:0031593', 'GO:0071109', 'GO:0016363', 'CL:0000393', 'GO:0008235', 'GO:2000361', 'GO:0009725', 'GO:0051101', 'GO:0043381', 'GO:0031514', 'GO:0044839', 'GO:0010591', 'GO:0032027', 'GO:1901522', 'GO:0015807', 'GO:0090287', 'GO:0022618', 'GO:0035578', 'GO:0010660', 'GO:0021543', 'GO:0009163', 'GO:0036296', 'GO:0006885', 'GO:0007565', 'GO:0032007', 'GO:0072599', 'GO:0048771', 'GO:0051204', 'GO:0045830', 'GO:0005253', 'GO:1905818', 'GO:0098760', 'GO:0001775', 'GO:0033138', 'GO:0050819', 'GO:0001568', 'GO:0002836', 'GO:0015808', 'UBERON:0000479', 'GO:0001578', 'GO:0030833', 'GO:1990440', 'GO:1903564', 'GO:1904869', 'GO:0034698', 'GO:0071897', 'GO:0006547', 'CL:0000081', 'GO:0055090', 'GO:0006942', 'GO:0006691', 'GO:0034695', 'GO:0001676', 'GO:0045216', 'GO:0035977', 'GO:0006998', 'GO:0004298', 'GO:1903580', 'GO:0016765', 'GO:0140161', 'GO:0062076', 'GO:1901361', 'GO:0071712', 'GO:0006753', 'GO:0030148', 'GO:1903214', 'GO:0030332', 'GO:0022853', 'GO:0045822', 'GO:0051693', 'GO:0045661', 'GO:0006473', 'GO:0009922', 'GO:1990456', 'GO:0009888', 'GO:0006950', 'GO:0140056', 'GO:0006955', 'GO:0016741', 'GO:0016706', 'GO:0050714', 'GO:0101031', 'GO:0043001', 'GO:0014905', 'GO:0000226', 'GO:0046686', 'GO:0007610', 'GO:0071345', 'GO:0035924', 'GO:0015718', 'GO:0070859', 'GO:0045922', 'GO:0000166', 'GO:1902532', 'GO:0002637', 'GO:0008585', 'GO:0051591', 'GO:0044403', 'GO:0004807', 'GO:0000164', 'GO:0090118', 'GO:0043302', 'GO:1902850', 'GO:0006486', 'GO:0032386', 'GO:0099512', 'GO:0141061', 'GO:0050871', 'GO:0042632', 'GO:0046620', 'GO:0031334', 'GO:0099503', 'GO:0004473', 'GO:0051126', 'GO:0009583', 'GO:0120162', 'GO:0051262', 'GO:0004576', 'GO:0042301', 'GO:0097734', 'GO:0003700', 'GO:1990777', 'GO:0046112', 'GO:0006084', 'GO:0003421', 'GO:0031526', 'GO:1905114', 'GO:0015936', 'GO:0015186', 'GO:0044062', 'GO:0015171', 'GO:0032182', 'GO:0045337', 'GO:0060090', 'GO:0009894', 'GO:0070588', 'GO:0008525', 'GO:0003865', 'GO:0048146', 'GO:0006106', 'GO:0070552', 'GO:0048853', 'GO:0032660', 'GO:0006085', 'GO:0050000', 'GO:1902533', 'GO:0098809', 'GO:0001955', 'GO:0030658', 'GO:0120013', 'GO:0071466', 'GO:0050728', 'GO:0097306', 'GO:0008614', 'GO:0000242', 'GO:0006062', 'GO:1904273', 'GO:0000003', 'GO:0005774', 'GO:0009410', 'GO:0033721', 'GO:0110076', 'GO:0042472', 'GO:0004842', 'GO:0051223', 'GO:0043555', 'GO:0019550', 'GO:2000638', 'GO:0051287', 'GO:0046365', 'GO:0008083', 'GO:0045540', 'GO:0051707', 'GO:0007276', 'GO:0038146', 'GO:1900102', 'GO:0019842', 'GO:0045964', 'GO:0045116', 'GO:1902476', 'GO:0004672', 'GO:1902680', 'GO:0072525', 'GO:0044754', 'GO:1903725', 'GO:0005324', 'GO:0061718', 'GO:0003922', 'GO:0080164', 'GO:0018023', 'GO:0046835', 'GO:0019899', 'GO:0060021', 'GO:0010826', 'GO:0008219', 'GO:0070341', 'GO:0090025', 'GO:0046483', 'GO:0008514', 'GO:0098796', 'GO:0006953', 'GO:0098771', 'GO:0006298', 'GO:0046943', 'GO:0008324', 'GO:0031398', 'GO:0060284', 'GO:0006913', 'GO:0006163', 'GO:0120025', 'GO:0140112', 'GO:0007030', 'GO:0038180', 'GO:0035094', 'GO:0006612', 'GO:0016500', 'GO:1903020', 'GO:1901605', 'GO:0004601', 'GO:2000816', 'GO:0050793', 'GO:0006996', 'GO:0090402', 'GO:0050678', 'GO:0001934', 'GO:0045259', 'GO:1901874', 'GO:0000077', 'GO:0019320', 'GO:0050808', 'GO:0034614', 'GO:0016570', 'GO:0046385', 'GO:0009263', 'GO:0031098', 'GO:0006775', 'GO:0034663', 'GO:1901031', 'GO:0016128', 'GO:1901861', 'GO:1902036', 'GO:0005769', 'GO:0098662', 'GO:0150077', 'GO:0007406', 'GO:0051955', 'GO:1990418', 'GO:0043648', 'GO:0061134', 'GO:0032677', 'GO:0030397', 'GO:0006820', 'GO:1904030', 'GO:0009086', 'GO:0016831', 'GO:0071162', 'GO:0000086', 'GO:0021915', 'GO:0046655', 'GO:0060170', 'GO:0048662', 'GO:0002449', 'GO:0034654', 'GO:0030246', 'GO:0019343', 'GO:0010605', 'GO:0051125', 'GO:0007017', 'GO:0042063', 'GO:0032675', 'GO:0005198', 'GO:0048871', 'GO:0006007', 'GO:0022417', 'CL:0000234', 'GO:0001554', 'GO:0098916', 'GO:0045111', 'GO:0030018', 'GO:0016776', 'GO:0010608', 'GO:0045936', 'GO:1900193', 'GO:0019104', 'GO:0140253', 'GO:0015749', 'GO:1990478', 'GO:0140009', 'GO:0015748', 'GO:0061136', 'GO:1904557', 'GO:0045333', 'GO:0005777', 'CL:0000988', 'GO:1990712', 'GO:0045787', 'GO:1904925', 'GO:0070936', 'GO:0034381', 'GO:0004748', 'GO:0010389', 'GO:0001505', 'GO:0034391', 'GO:0001954', 'GO:1905369', 'GO:0033211', 'GO:0000122', 'GO:0016709', 'GO:0050048', 'GO:0009642', 'GO:0071900', 'GO:0042308', 'GO:0006402', 'GO:0006620', 'GO:0047982', 'GO:0051607', 'GO:1901135', 'GO:0045619', 'GO:0031571', 'GO:0032329', 'GO:0006528', 'GO:1903201', 'GO:0046983', 'GO:0050802', 'GO:0051100', 'GO:0032647', 'GO:0019725', 'GO:0045823', 'GO:0140275', 'GO:1903131', 'GO:0140101', 'GO:0045934', 'GO:0004418', 'GO:0006469', 'GO:0005840', 'GO:1903803', 'GO:0071219', 'GO:0050767', 'GO:0045687', 'GO:1901617', 'GO:0030174', 'GO:0140318', 'GO:0006559', 'GO:0060340', 'GO:0043651', 'GO:1901658', 'CL:0000775', 'GO:0031901', 'GO:0000502', 'GO:0062014', 'GO:1903431', 'GO:0051754', 'GO:0043409', 'GO:0001707', 'GO:0008079', 'GO:0004379', 'GO:0051119', 'GO:0051901', 'GO:1904181', 'GO:0006533', 'GO:0021766', 'GO:0031252', 'GO:1902117', 'GO:0042220', 'GO:0043249', 'GO:0015812', 'GO:0071402', 'GO:0005509', 'GO:0019692', 'GO:0006270', 'GO:0051769', 'GO:0042592', 'GO:0007605', 'GO:0030193', 'GO:0005643', 'GO:0061052', 'GO:0000723', 'GO:0007275', 'GO:0022900', 'GO:1904062', 'GO:0008157', 'GO:0071495', 'GO:0035770', 'GO:0006261', 'GO:0016242', 'GO:1904659', 'GO:0001939', 'GO:0046173', 'GO:0072359', 'GO:0003939', 'GO:0004827', 'GO:0014823', 'GO:0043197', 'GO:0032733', 'GO:1990204', 'GO:0003433', 'GO:0030071', 'GO:1903573', 'GO:0034635', 'GO:0008038', 'GO:0000045', 'GO:0035605', 'GO:0016810', 'GO:1901800', 'GO:0031543', 'GO:0031672', 'GO:0001655', 'GO:0046890', 'GO:0035384', 'GO:0044093', 'GO:1901615', 'GO:0045732', 'GO:1904313', 'GO:0005732', 'GO:0008064', 'GO:0051093', 'GO:0043433', 'CL:0000187', 'GO:0040007', 'GO:0001818', 'GO:0019867', 'GO:0007399', 'GO:0042043', 'GO:0009582', 'GO:0006643', 'GO:0010940', 'GO:0021695', 'GO:0051954', 'GO:0010639', 'GO:0140513', 'GO:0007268', 'GO:0010447', 'GO:0010596', 'GO:0042113', 'GO:1990442', 'GO:0009057', 'GO:0070314', 'GO:0051250', 'GO:0002020', 'GO:0052548', 'GO:0046038', 'GO:0048844', 'GO:0001909', 'GO:0019751', 'GO:0010756', 'GO:0048469', 'GO:0010882', 'GO:0019957', 'GO:0008283', 'GO:1990748', 'GO:0004712', 'GO:0044309', 'GO:0071379', 'GO:0006977', 'GO:0030135', 'GO:0007062', 'GO:0031667', 'GO:0051001', 'GO:0016818', 'GO:0098505', 'GO:0070194', 'GO:0090257', 'GO:0004857', 'GO:0022603', 'GO:0016494', 'GO:0006338', 'GO:0008333', 'GO:0033046', 'GO:0033627', 'GO:0097060', 'GO:1903051', 'GO:0015804', 'GO:0000794', 'GO:0031094', 'GO:0019184', 'GO:0060070', 'GO:1904781', 'GO:0006730', 'GO:0002819', 'GO:0031974', 'GO:0009411', 'GO:0051164', 'GO:0048306', 'GO:0035255', 'GO:0014908', 'BFO:0000002', 'GO:0044283', 'GO:0071871', 'GO:0090331', 'GO:0042959', 'GO:0019898', 'GO:0043522', 'GO:0030136', 'GO:0045148', 'GO:0007088', 'GO:0005852', 'GO:2000785', 'GO:2000059', 'GO:0150101', 'GO:0016604', 'GO:0006631', 'GO:1902310', 'GO:0030431', 'GO:0051241', 'GO:1904645', 'GO:0006149', 'GO:0043242', 'GO:0048145', 'GO:0050679', 'GO:1901363', 'GO:0061061', 'GO:1900100', 'GO:0072666', 'GO:0010821', 'GO:0010557', 'GO:0045861', 'GO:0016139', 'GO:0018205', 'GO:0005547', 'GO:0099024', 'GO:0032770', 'GO:0046129', 'GO:0045686', 'GO:0036488', 'GO:0030834', 'GO:0019221', 'GO:0051603', 'GO:0016101', 'GO:0009648', 'GO:1990778', 'GO:0014888', 'GO:0007342', 'GO:0034198', 'GO:0018030', 'GO:0017185', 'GO:0043535', 'GO:0006812', 'GO:0060696', 'GO:0051051', 'GO:0006107', 'GO:0090461', 'GO:0046148', 'GO:0006565', 'GO:0099173', 'GO:0030301', 'GO:0005154', 'GO:0001222', 'GO:0015297', 'GO:0051651', 'GO:0043229', 'GO:0097659', 'GO:0021924', 'GO:0030880', 'GO:0006874', 'GO:0003159', 'GO:0046946', 'GO:0065004', 'GO:0000041', 'GO:0061469', 'GO:0052657', 'GO:0048856', 'GO:0120034', 'GO:0043171', 'GO:0001067', 'GO:0071478', 'GO:0016070', 'GO:0055117', 'UBERON:0034923', 'GO:0045860', 'GO:0034399', 'GO:0015378', 'GO:0004386', 'GO:0010950', 'GO:0046040', 'GO:0003779', 'GO:0046039', 'GO:0090400', 'GO:0003785', 'GO:0044389', 'GO:0019519', 'GO:0034250', 'GO:0002842', 'GO:0035307', 'GO:0048156', 'GO:1990234', 'GO:0046883', 'GO:0016747', 'GO:0032388', 'GO:1904829', 'CL:0000408', 'GO:0001845', 'GO:1903169', 'GO:0008542', 'GO:0140271', 'GO:0010594', 'GO:0005525', 'GO:1901136', 'GO:0008305', 'GO:0048332', 'GO:0097510', 'GO:0051289', 'GO:0080146', 'GO:0097746', 'GO:1904888', 'GO:0003012', 'GO:0034404', 'GO:0006937', 'GO:0031399', 'GO:0022029', 'GO:0070663', 'GO:0004357', 'GO:0031639', 'GO:0009172', 'GO:0019238', 'GO:0031011', 'GO:0033365', 'GO:0030261', 'GO:0007049', 'GO:0010243', 'GO:0051240', 'GO:0051775', 'GO:0004617', 'GO:0051156', 'GO:0000932', 'GO:0021854', 'GO:0006544', 'GO:0006157', 'GO:0022804', 'GO:0050667', 'GO:0006351', 'GO:0045637', 'GO:0055056', 'GO:0070979', 'GO:0009092', 'GO:0043568', 'GO:1901799', 'GO:0042567', 'GO:0030299', 'GO:0071872', 'GO:0035305', 'GO:0061951', 'GO:0009166', 'GO:0009991', 'GO:0120031', 'GO:0010638', 'GO:0009081', 'GO:0061912', 'GO:1904356', 'GO:0031397', 'GO:0009071', 'GO:0001776', 'GO:0007098', 'GO:0070206', 'GO:0048598', 'GO:0043153', 'GO:0140926', 'GO:0055021', 'GO:0140311', 'GO:0017015', 'GO:0005342', 'GO:0009265', 'GO:0015185', 'GO:0045596', 'GO:0009636', 'GO:0000422', 'GO:0016579', 'GO:0048545', 'GO:0001886', 'GO:0042246', 'GO:0005770', 'GO:0000902', 'GO:0021700', 'GO:0016114', 'GO:1904386', 'GO:0034511', 'UBERON:0000061', 'GO:0070873', 'GO:0009056', 'GO:0043457', 'GO:0016773', 'GO:1902902', 'GO:0005819', 'GO:0045334', 'CL:0000404', 'CL:0000211', 'GO:0051172', 'GO:0061013', 'GO:0042762', 'GO:0006725', 'GO:0044087', 'GO:0030312', 'GO:0016048', 'GO:0072679', 'GO:1902745', 'GO:0033300', 'GO:0043502', 'GO:0070555', 'GO:0140042', 'GO:0022602', 'GO:0036465', 'GO:0090314', 'GO:0104004', 'GO:0006097', 'GO:0006984', 'GO:0003823', 'GO:0030879', 'GO:0008398', 'GO:0010965', 'GO:0000793', 'GO:0070997', 'GO:0015296', 'GO:0007267', 'GO:0045638', 'CL:0000000', 'GO:0002039', 'GO:0042180', 'GO:0014883', 'GO:0007616', 'GO:0048644', 'GO:0022008', 'GO:0031261', 'GO:0051784', 'GO:1901857', 'GO:0097722', 'GO:0072657', 'GO:0006739', 'GO:0008021', 'GO:0001101', 'GO:0032465', 'GO:0000151', 'GO:0048468', 'GO:0015036', 'GO:0034440', 'GO:2000639', 'GO:0097190', 'GO:1900046', 'GO:0045981', 'GO:0043065', 'GO:0006835', 'GO:0048625', 'GO:1903859', 'GO:0061041', 'GO:0008140', 'GO:0008047', 'GO:0009074', 'GO:0032892', 'GO:0048278', 'GO:0051015', 'GO:0050046', 'GO:0090092', 'GO:0016477', 'GO:0042994', 'GO:0009161', 'GO:0050709', 'GO:1900047', 'CL:0000106', 'GO:0051234', 'GO:0019773', 'GO:0002758', 'GO:0015828', 'GO:0051353', 'GO:1905709', 'GO:0010866', 'GO:0009112', 'GO:1900195', 'GO:0045597', 'GO:0042325', 'GO:0050803', 'GO:0007346', 'GO:1902042', 'GO:0098687', 'GO:1903025', 'GO:0034101', 'GO:0006576', 'GO:0098793', 'GO:0032261', 'GO:0007603', 'GO:0005675', 'GO:0005294', 'GO:0050777', 'GO:0015821', 'GO:0005546', 'GO:0005882', 'GO:0002697', 'GO:0022410', 'GO:1903917', 'GO:0050865', 'GO:0010962', 'CL:0000183', 'GO:0001667', 'GO:0004506', 'GO:0022600', 'GO:0006289', 'GO:0010628', 'GO:0016814', 'GO:0032885', 'GO:0051957', 'GO:1901566', 'GO:0061024', 'GO:0071214', 'GO:0010667', 'GO:0047496', 'GO:0032091', 'GO:0030149', 'GO:1901293', 'GO:0031668', 'GO:0033674', 'GO:0006903', 'GO:0016874', 'GO:0150104', 'GO:0043620', 'GO:0051246', 'GO:0033572', 'GO:0008360', 'GO:0034236', 'GO:1905320', 'GO:0043412', 'GO:0032868', 'GO:0031102', 'GO:0140013', 'GO:2000406', 'GO:0032838', 'GO:0010460', 'GO:0005753', 'GO:0140206', 'GO:0030832', 'GO:0009070', 'GO:0031175', 'GO:0016755', 'GO:0030134', 'GO:0060351', 'CL:0000003', 'GO:0010585', 'GO:0070981', 'GO:0006536', 'GO:0002683', 'GO:1901681', 'GO:0033865', 'GO:0006399', 'GO:2000363', 'GO:0015180', 'GO:0051904', 'GO:0005506', 'GO:0031970', 'GO:0030808', 'GO:0016131', 'GO:0032272', 'GO:0005575', 'GO:0009306', 'GO:0090205', 'GO:0015909', 'GO:0004634', 'GO:0090199', 'GO:0033029', 'GO:0043204', 'GO:2000737', 'GO:0051055', 'GO:0051235', 'GO:0072527', 'GO:1905239', 'GO:0009159', 'GO:0150076', 'GO:0001659', 'GO:0030031', 'GO:0071353', 'GO:0070647', 'GO:0071539', 'GO:1904831', 'GO:0046059', 'GO:0036064', 'GO:0019955', 'GO:0006744', 'GO:0002703', 'GO:1901362', 'GO:0030425', 'GO:0031427', 'GO:0032204', 'GO:0019438', 'GO:0005885', 'GO:0035356', 'GO:1902099', 'GO:0009394', 'GO:0031091', 'GO:0045008', 'GO:0019058', 'GO:0042177', 'GO:0009749', 'GO:0019694', 'GO:0051409', 'GO:0008948', 'GO:0002082', 'GO:0045948', 'GO:0061512', 'GO:0031324', 'GO:0043009', 'GO:0032435', 'GO:0005080', 'GO:0009896', 'GO:0046635', 'GO:0043178', 'GO:0030539', 'GO:0097718', 'GO:0034418', 'GO:1901570', 'GO:0006605', 'GO:0046822', 'GO:0015114', 'GO:0032663', 'GO:0009116', 'GO:0008015', 'GO:0001701', 'GO:0010656', 'GO:0030178', 'GO:0002526', 'GO:0005938', 'GO:0034249', 'GO:0021575', 'GO:0006911', 'GO:0006103', 'GO:0071944', 'GO:0034762', 'GO:0045178', 'GO:0022616', 'GO:0030641', 'GO:0033032', 'GO:0033017', 'GO:0006611', 'GO:0098636', 'GO:0071774', 'GO:0009581', 'GO:0061615', 'GO:0001932', 'GO:0051160', 'GO:0097386', 'GO:0034641'}</th>\n",
+       "      <td>HALLMARK_MTORC1_SIGNALING-1-99</td>\n",
+       "      <td>99.000</td>\n",
+       "      <td>True</td>\n",
+       "      <td>25</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>closure</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>GO:0044283|GO:0005737|GO:0019752|GO:0036094|GO...</td>\n",
+       "      <td>GO:0008525|GO:0019899|GO:0050709|GO:0035094|GO...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>180</td>\n",
+       "      <td>0.004761</td>\n",
+       "      <td>1.000000</td>\n",
+       "      <td>1.000000</td>\n",
+       "      <td>1.000000</td>\n",
+       "      <td>0.009477</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:0045485', 'GO:0002694', 'GO:0015144', 'GO:1901565', 'GO:0043270', 'GO:0004155', 'GO:0042742', 'GO:0006888', 'CL:0000413', 'GO:0050920', 'GO:0018126', 'GO:0046982', 'GO:0055094', 'GO:0006220', 'GO:0051216', 'GO:0046083', 'GO:0015813', 'GO:0016645', 'GO:0016861', 'GO:0035725', 'GO:0036500', 'GO:0044183', 'GO:0060173', 'GO:0005622', 'GO:0000280', 'GO:0050321', 'GO:0006060', 'GO:0008306', 'GO:0009113', 'GO:0018209', 'GO:0030369', 'GO:0051642', 'GO:0005839', 'GO:0071480', 'GO:1905394', 'GO:0004471', 'GO:0015267', 'GO:0002792', 'GO:0051174', 'GO:0198738', 'GO:0065008', 'GO:0006623', 'GO:1990592', 'GO:0034097', 'GO:0042053', 'GO:0090150', 'GO:0045736', 'GO:0036499', 'GO:0006936', 'GO:1903531', 'GO:0009223', 'GO:0022858', 'GO:0043230', 'GO:0006811', 'GO:0002323', 'GO:0044322', 'GO:2000194', 'GO:0022836', 'GO:1990869', 'GO:0046053', 'GO:0014013', 'GO:0140374', 'GO:0010823', 'GO:0071549', 'GO:0002753', 'GO:0098799', 'GO:0140313', 'GO:0048732', 'GO:0043434', 'GO:0050863', 'GO:0070306', 'GO:0070885', 'GO:0019783', 'GO:0051167', 'GO:0009925', 'GO:0034688', 'GO:0022884', 'GO:0051293', 'GO:0060338', 'GO:0043232', 'GO:0015801', 'GO:0000976', 'GO:0002700', 'GO:0051082', 'GO:0007498', 'GO:0046102', 'GO:0000320', 'GO:0048873', 'GO:0002224', 'GO:0090559', 'GO:2000117', 'GO:0051606', 'GO:0043202', 'GO:0004146', 'GO:0061448', 'GO:1904507', 'GO:0004175', 'GO:0034775', 'GO:0010661', 'UBERON:0000468', 'GO:0007034', 'GO:0042158', 'GO:0034620', 'GO:0031335', 'GO:0009117', 'GO:0042579', 'GO:0062012', 'GO:0014704', 'GO:0016310', 'GO:0010878', 'GO:1901699', 'GO:0002839', 'GO:0030335', 'GO:0052656', 'GO:0034502', 'GO:0050729', 'GO:0031331', 'GO:0070402', 'GO:0019377', 'GO:0045963', 'GO:1904377', 'GO:0010832', 'GO:0006695', 'GO:0022409', 'GO:1905477', 'GO:0043649', 'GO:0043436', 'GO:0048839', 'GO:0050769', 'GO:0005788', 'GO:1905179', 'GO:0015103', 'GO:0047833', 'GO:0009168', 'GO:1900273', 'GO:0055022', 'GO:0019401', 'GO:0005967', 'GO:0048705', 'GO:0032801', 'GO:0004866', 'GO:0000097', 'GO:0044774', 'GO:0032040', 'GO:0043632', 'GO:0005778', 'GO:0004861', 'GO:0043130', 'GO:0006898', 'GO:0061133', 'GO:0120293', 'GO:0007338', 'GO:0038024', 'GO:1904779', 'GO:0051341', 'GO:0033260', 'GO:0006108', 'GO:0030027', 'GO:0042383', 'GO:0030534', 'GO:0010942', 'GO:0031323', 'GO:0090066', 'GO:0016846', 'GO:0003684', 'GO:0032984', 'GO:0019730', 'GO:0042593', 'GO:0110096', 'GO:0046651', 'GO:0008475', 'GO:0097068', 'GO:0051087', 'GO:0046634', 'GO:0022412', 'GO:1903317', 'GO:0002218', 'GO:0002840', 'GO:0005667', 'GO:0045321', 'GO:0010663', 'GO:0007018', 'GO:0016671', 'GO:0003724', 'GO:0098553', 'GO:0016344', 'GO:0050849', 'GO:1905167', 'GO:0046907', 'GO:0030099', 'GO:0036424', 'GO:0051205', 'GO:0005775', 'GO:0044270', 'GO:0043043', 'GO:0031648', 'GO:0046487', 'GO:0003015', 'GO:0048608', 'GO:0051453', 'GO:0033048', 'GO:0010288', 'GO:0090087', 'GO:0016471', 'GO:0005744', 'GO:0002931', 'GO:0005125', 'GO:0005488', 'GO:0070778', 'GO:0016832', 'GO:0042910', 'GO:0030036', 'GO:0080129', 'GO:0021953', 'GO:0015370', 'GO:0051875', 'GO:0099111', 'GO:0034514', 'GO:0006139', 'GO:1903233', 'GO:0030667', 'GO:0060537', 'GO:0019838', 'GO:0060548', 'GO:0051653', 'GO:0043122', 'GO:0140677', 'GO:0033489', 'GO:1901533', 'GO:0009750', 'GO:0120254', 'GO:0005802', 'GO:0030971', 'GO:1902806', 'GO:0005901', 'GO:1903523', 'GO:0043531', 'GO:0032796', 'GO:0019321', 'GO:0071277', 'GO:0060443', 'GO:0048880', 'GO:0016746', 'GO:0032210', 'GO:0010662', 'GO:0006102', 'GO:0051169', 'GO:0042585', 'GO:0051170', 'GO:0016730', 'GO:0098576', 'GO:0006096', 'GO:1903052', 'GO:0046677', 'GO:0035794', 'GO:0043467', 'GO:0050961', 'GO:0043067', 'GO:0031396', 'GO:1902315', 'GO:0150079', 'GO:1902563', 'GO:0051098', 'GO:0015823', 'GO:0045229', 'GO:0030307', 'GO:0004487', 'GO:0052547', 'GO:0030595', 'GO:0061502', 'GO:0046165', 'GO:1901505', 'GO:0033273', 'GO:0012505', 'GO:0005795', 'GO:0050830', 'GO:0006790', 'GO:0046621', 'GO:0048280', 'GO:0034284', 'GO:0006545', 'GO:2001244', 'GO:0071229', 'GO:0006633', 'GO:2000134', 'GO:0042455', 'GO:0047801', 'GO:0042267', 'GO:0001893', 'GO:0008540', 'GO:0006783', 'GO:0033240', 'GO:0043227', 'GO:0055088', 'GO:0070325', 'GO:0017014', 'GO:0006809', 'GO:0061050', 'GO:0071840', 'GO:0034976', 'GO:0031344', 'GO:0061458', 'GO:0019205', 'GO:0042102', 'GO:0002720', 'GO:0071987', 'GO:0036503', 'GO:0071383', 'GO:0043173', 'GO:1901992', 'GO:0006167', 'GO:0070925', 'GO:0000132', 'GO:2000434', 'GO:0019208', 'GO:0004896', 'GO:1904754', 'GO:0016129', 'GO:0014014', 'GO:0006672', 'GO:0034113', 'GO:0016504', 'GO:0060416', 'GO:0042398', 'GO:0015195', 'GO:0042221', 'GO:0061387', 'GO:0043047', 'GO:0032387', 'GO:0003712', 'GO:0051225', 'GO:0000398', 'GO:0042393', 'GO:0005215', 'CARO:0000000', 'GO:0045786', 'GO:2000243', 'GO:0140534', 'GO:0016868', 'GO:0051649', 'GO:0021577', 'GO:0046545', 'GO:0030163', 'GO:0043005', 'GO:0034626', 'GO:0007264', 'GO:0019903', 'GO:0031461', 'GO:0042149', 'GO:0016324', 'GO:0106130', 'GO:0048661', 'GO:1904016', 'GO:0046486', 'GO:1903530', 'GO:0009260', 'GO:0016936', 'GO:0050994', 'GO:0070003', 'GO:0016042', 'GO:0021587', 'GO:0032940', 'GO:0045662', 'GO:0008023', 'GO:0110030', 'GO:0001894', 'GO:0006285', 'GO:0031204', 'GO:0019915', 'GO:1905462', 'GO:0045165', 'GO:0022857', 'GO:0010959', 'GO:0034308', 'GO:0050896', 'GO:0043616', 'GO:0032535', 'GO:0051094', 'GO:0071482', 'GO:0050870', 'GO:0030139', 'GO:0006366', 'GO:0004396', 'GO:0010614', 'GO:0016469', 'GO:0097367', 'GO:0007339', 'GO:0032559', 'GO:0007520', 'GO:0071500', 'GO:0090304', 'GO:0031674', 'GO:0050671', 'GO:0045309', 'GO:0005905', 'GO:0000278', 'GO:0006110', 'GO:0051960', 'GO:0016661', 'GO:0099003', 'GO:1905898', 'GO:0009055', 'GO:0004347', 'GO:0042752', 'GO:0071384', 'GO:0014075', 'GO:0001819', 'GO:0001523', 'GO:0044786', 'GO:0032553', 'GO:0010604', 'GO:0010142', 'GO:0007162', 'GO:0007423', 'GO:0043174', 'GO:0006904', 'GO:0008937', 'GO:0047134', 'GO:0006412', 'GO:1903026', 'GO:0070059', 'GO:1902037', 'GO:0003333', 'GO:0006817', 'GO:0021591', 'GO:0042995', 'GO:0048858', 'GO:0019217', 'GO:0051097', 'GO:0009165', 'GO:0009566', 'GO:0002521', 'GO:0045724', 'GO:0003008', 'GO:0045599', 'GO:0005925', 'GO:0097164', 'GO:0010498', 'GO:0009792', 'GO:0070098', 'GO:0004998', 'GO:0032928', 'GO:0005354', 'GO:0097061', 'GO:0032774', 'GO:0070327', 'GO:0002566', 'GO:0044242', 'GO:0034341', 'GO:0045834', 'GO:0150172', 'GO:0070670', 'GO:0008610', 'GO:1901875', 'GO:1904064', 'GO:0015173', 'GO:0032024', 'GO:0009167', 'GO:1903576', 'GO:0032366', 'GO:0032994', 'GO:0140014', 'GO:0090101', 'GO:0007405', 'GO:0048167', 'GO:0032729', 'GO:2000016', 'GO:0050906', 'GO:1905463', 'GO:0032700', 'GO:0009156', 'GO:0098772', 'GO:1904816', 'GO:1902807', 'GO:0042761', 'GO:0030970', 'GO:0002009', 'GO:0022406', 'GO:0003723', 'GO:0051494', 'GO:0009261', 'GO:0045719', 'GO:1990184', 'GO:0006575', 'GO:0046514', 'GO:0030234', 'GO:0015931', 'GO:0046930', 'GO:0008509', 'GO:0005726', 'GO:0033157', 'GO:0050255', 'GO:0051985', 'GO:0009898', 'GO:0046452', 'GO:0030055', 'GO:0007154', 'GO:0009615', 'GO:0030336', 'GO:1902107', 'GO:0005766', 'GO:2000378', 'GO:0032872', 'GO:1901160', 'GO:0033045', 'GO:0030545', 'GO:0090110', 'GO:0008299', 'GO:0120032', 'GO:0006555', 'GO:0034030', 'GO:0007596', 'GO:0030863', 'GO:0006782', 'GO:0007052', 'GO:0090313', 'GO:0015803', 'GO:0000139', 'GO:0046434', 'GO:0009205', 'GO:1900376', 'GO:1990782', 'GO:0034189', 'GO:1903895', 'GO:0051897', 'GO:0008286', 'GO:0046324', 'GO:0090330', 'GO:0060759', 'GO:0070358', 'GO:0021549', 'GO:0046121', 'GO:0032944', 'GO:1990666', 'GO:0062099', 'GO:0005577', 'GO:0009914', 'GO:0015108', 'GO:0000018', 'GO:0015802', 'GO:0015078', 'GO:0010923', 'GO:0080135', 'GO:0098552', 'GO:0006082', 'GO:0032092', 'GO:0006357', 'GO:2000740', 'GO:1901301', 'GO:0005368', 'GO:0019210', 'GO:1903524', 'GO:0015829', 'GO:1903204', 'GO:0016620', 'GO:1904994', 'GO:0007059', 'GO:0005201', 'CL:0000233', 'GO:0071870', 'GO:0005310', 'GO:1990138', 'GO:1904427', 'GO:0035337', 'GO:0003013', 'GO:0006534', 'GO:0072709', 'GO:1904339', 'GO:1900098', 'GO:0033500', 'GO:0060509', 'GO:0001824', 'GO:0043073', 'GO:0042771', 'GO:0051602', 'CL:0000540', 'GO:0016222', 'GO:0051028', 'GO:0061844', 'GO:0048786', 'GO:0098813', 'GO:0060341', 'GO:0010256', 'GO:0015556', 'GO:0006836', 'GO:0006260', 'GO:0032653', 'GO:0008134', 'GO:0009712', 'GO:0009988', 'GO:0015712', 'GO:0043066', 'GO:0140657', 'GO:0006090', 'GO:0070820', 'GO:0004486', 'GO:1905906', 'GO:0042098', 'GO:2000379', 'GO:0030514', 'GO:0033059', 'GO:0061135', 'GO:0009135', 'GO:0006638', 'GO:0019682', 'GO:0021536', 'GO:0050832', 'GO:0034186', 'GO:0003416', 'GO:0006457', 'GO:1901655', 'GO:0042582', 'GO:0006584', 'GO:0015698', 'GO:0061523', 'GO:1905165', 'GO:0005520', 'GO:0070982', 'GO:0043413', 'GO:1903489', 'UBERON:0010000', 'GO:0010633', 'GO:0014812', 'GO:0060056', 'GO:0034185', 'GO:0009746', 'GO:0016125', 'GO:0006098', 'GO:0016662', 'GO:1904646', 'GO:0046166', 'GO:0042254', 'GO:0098713', 'GO:0001933', 'GO:0110075', 'GO:0032527', 'GO:0004553', 'GO:1904036', 'GO:0002831', 'GO:0006839', 'GO:0099504', 'GO:0097435', 'GO:0050794', 'GO:0019724', 'GO:0046873', 'GO:0098794', 'GO:0009132', 'GO:2001026', 'GO:0005911', 'GO:0016213', 'GO:0008094', 'GO:0071371', 'GO:0098591', 'GO:0098761', 'GO:0006433', 'GO:0000808', 'GO:0010595', 'GO:0019439', 'GO:0016836', 'GO:0140212', 'GO:0071230', 'GO:0044291', 'GO:0005782', 'GO:0034644', 'GO:0060123', 'GO:0003682', 'GO:0015825', 'GO:0043558', 'GO:0006177', 'GO:0043177', 'GO:0032896', 'GO:0048211', 'GO:0042454', 'GO:0044853', 'GO:0038066', 'GO:0009264', 'GO:0006000', 'GO:0051054', 'GO:1904251', 'GO:0016731', 'GO:0050900', 'GO:0044248', 'GO:0002712', 'GO:0044000', 'GO:0050213', 'GO:0034361', 'GO:0043292', 'GO:0051446', 'GO:0031410', 'GO:0090435', 'GO:0008234', 'GO:0048670', 'GO:0080182', 'GO:0046479', 'GO:0071868', 'GO:0031092', 'GO:0030316', 'GO:0071218', 'GO:0019370', 'GO:0032501', 'GO:0001837', 'GO:0140096', 'GO:1904382', 'GO:0009308', 'GO:0032206', 'GO:0043169', 'GO:0002456', 'GO:1903561', 'GO:0099086', 'GO:0009268', 'GO:0000247', 'GO:0014909', 'GO:0006710', 'GO:1902531', 'GO:0030512', 'GO:0006397', 'GO:0006767', 'GO:1903507', 'GO:0002616', 'GO:0016052', 'GO:0000209', 'GO:0032451', 'GO:0050660', 'CL:0000127', 'GO:0010827', 'GO:0016072', 'GO:0050673', 'GO:0090224', 'GO:0008016', 'GO:0042645', 'GO:0032368', 'GO:0071453', 'GO:0021670', 'GO:0018201', 'GO:0009295', 'GO:1901264', 'CL:0000094', 'GO:1903825', 'GO:0043112', 'GO:0070887', 'GO:0097009', 'GO:0060078', 'GO:0045765', 'GO:2000178', 'GO:1901185', 'GO:0051702', 'GO:0035254', 'GO:1901873', 'GO:0005976', 'GO:0006406', 'GO:0002027', 'GO:0098660', 'GO:0006949', 'GO:1904253', 'GO:0000338', 'GO:0040015', 'GO:2000278', 'GO:0016301', 'GO:0016239', 'GO:0097191', 'GO:0071071', 'GO:0033292', 'GO:0000900', 'GO:1904950', 'GO:0061982', 'GO:1903351', 'GO:0120020', 'GO:0072350', 'GO:0071320', 'GO:0016197', 'GO:0002711', 'GO:0032434', 'GO:0006890', 'GO:0006465', 'GO:0000015', 'GO:0030017', 'CL:0000147', 'GO:0043254', 'GO:0051283', 'GO:0010948', 'GO:0006750', 'GO:0045862', 'GO:0099513', 'GO:0008589', 'GO:0021885', 'GO:1905521', 'GO:0030855', 'GO:1903566', 'GO:0002687', 'GO:0035150', 'GO:0001846', 'GO:1901990', 'GO:1990909', 'GO:0042274', 'GO:0001942', 'GO:0032402', 'GO:0043569', 'GO:0071674', 'GO:0060562', 'GO:0009267', 'GO:0045914', 'GO:0090280', 'GO:0014072', 'GO:1903958', 'GO:0042303', 'GO:0102354', 'GO:0030496', 'GO:0045010', 'GO:0019722', 'GO:0006865', 'GO:0089718', 'GO:0005776', 'GO:1901700', 'GO:0034975', 'GO:0006694', 'GO:0008380', 'GO:0009059', 'GO:0004950', 'GO:0042428', 'GO:2000739', 'GO:2000191', 'GO:0061640', 'GO:0007595', 'GO:0034689', 'GO:0140352', 'GO:0010989', 'GO:0051233', 'GO:0015190', 'GO:0032879', 'GO:0050812', 'GO:0019395', 'GO:0045841', 'GO:0045124', 'GO:0140205', 'GO:0060420', 'GO:0051248', 'GO:1903747', 'GO:0098927', 'GO:0042026', 'GO:0016646', 'GO:0043217', 'GO:0031345', 'GO:0015377', 'GO:0051150', 'GO:0000956', 'GO:0097506', 'GO:0051091', 'GO:0097470', 'GO:0055001', 'GO:0004477', 'GO:1901680', 'GO:0005179', 'GO:0016226', 'GO:0000785', 'GO:0031023', 'GO:0046090', 'GO:0005635', 'GO:0043601', 'GO:2000466', 'GO:0001961', 'GO:0036293', 'GO:0010647', 'GO:0043933', 'GO:0045859', 'GO:0014015', 'GO:0019887', 'GO:0007518', 'GO:0002184', 'GO:0010939', 'GO:0044409', 'GO:1901616', 'GO:0016853', 'GO:0047598', 'GO:0051321', 'GO:1901988', 'GO:1902653', 'GO:0015986', 'GO:0006144', 'GO:0090317', 'GO:0061014', 'GO:0072337', 'GO:0045664', 'GO:0050992', 'GO:0010565', 'GO:1903578', 'GO:0005741', 'GO:0035966', 'GO:0051445', 'GO:0034110', 'GO:0043032', 'GO:1903749', 'GO:0046940', 'CL:0000473', 'GO:0032102', 'GO:1904035', 'GO:0033043', 'GO:0009966', 'GO:0002474', 'GO:0032956', 'CL:0000066', 'GO:0003382', 'GO:0031982', 'GO:0033047', 'GO:0000079', 'GO:0006066', 'GO:1901879', 'GO:0003299', 'GO:0080171', 'GO:0048712', 'GO:0009649', 'CARO:0030000', 'GO:0009124', 'GO:0070727', 'GO:0031347', 'GO:0004332', 'GO:0031589', 'GO:1903715', 'GO:0048806', 'GO:0003002', 'GO:0120178', 'GO:0005815', 'GO:0004372', 'GO:0045665', 'GO:0000099', 'GO:0002252', 'GO:0051146', 'GO:0031623', 'GO:0005886', 'GO:0034767', 'GO:0110053', 'GO:0035914', 'GO:0004463', 'GO:0000246', 'GO:0004674', 'GO:2001141', 'GO:0009180', 'GO:0006178', 'GO:0009162', 'GO:0046490', 'GO:1901653', 'GO:0051153', 'GO:0007010', 'GO:0045668', 'GO:0005332', 'GO:1904668', 'GO:0008285', 'GO:0006721', 'GO:1902904', 'CL:0000021', 'GO:0002793', 'GO:0000255', 'GO:0048857', 'GO:0010232', 'GO:1901265', 'GO:0005758', 'GO:0046879', 'GO:0050953', 'GO:0030072', 'GO:0072348', 'GO:0065009', 'GO:0007566', 'GO:0035999', 'GO:0001895', 'GO:0090068', 'GO:0010556', 'GO:0032890', 'GO:0048147', 'GO:0030308', 'GO:1905774', 'GO:0000978', 'GO:0006302', 'GO:0070857', 'GO:0043154', 'GO:0003989', 'GO:0046323', 'GO:0021983', 'GO:0009798', 'GO:0004045', 'GO:0031960', 'GO:0031669', 'GO:0002208', 'GO:0043525', 'GO:0016628', 'GO:0019901', 'GO:0045120', 'GO:0060348', 'GO:0044769', 'GO:0016769', 'GO:0060211', 'GO:0070884', 'GO:0004656', 'GO:0001906', 'GO:0043596', 'GO:0048787', 'GO:1900373', 'GO:0012506', 'GO:0043410', 'GO:0048710', 'GO:0051020', 'GO:0031968', 'GO:1904949', 'GO:0022604', 'GO:0050613', 'GO:0019233', 'GO:0015085', 'GO:0090169', 'GO:0042430', 'GO:0017157', 'GO:0002443', 'GO:0022626', 'GO:0001891', 'GO:0009154', 'GO:2001233', 'GO:0098655', 'GO:0010664', 'GO:0043207', 'GO:0005742', 'GO:1990830', 'GO:0009110', 'GO:0033993', 'GO:0032050', 'GO:0019902', 'GO:0006354', 'GO:0001678', 'GO:0140238', 'GO:0032561', 'GO:0006919', 'GO:0031625', 'GO:0044843', 'GO:0031349', 'GO:0006114', 'GO:0051302', 'GO:0008541', 'GO:0060904', 'GO:0045121', 'GO:0005813', 'GO:0006886', 'GO:0006520', 'GO:0031406', 'GO:2001236', 'GO:0015914', 'GO:0072655', 'GO:0051053', 'GO:0021794', 'GO:0055037', 'GO:0070863', 'GO:0140494', 'GO:0035442', 'GO:1990825', 'GO:1990090', 'GO:0048284', 'GO:0045927', 'GO:1901184', 'GO:1905907', 'GO:0004177', 'GO:1903035', 'GO:0061827', 'GO:0044057', 'GO:0002291', 'GO:1905784', 'GO:0009120', 'BFO:0000015', 'GO:0050680', 'GO:0101002', 'GO:1901998', 'GO:0043627', 'GO:0032753', 'GO:1904154', 'GO:0061635', 'GO:0098869', 'GO:0032036', 'GO:0006900', 'GO:0086004', 'GO:0035672', 'GO:0034032', 'GO:0008929', 'GO:0033116', 'GO:0005669', 'GO:0051180', 'GO:0097524', 'GO:0051345', 'GO:1902235', 'GO:0050997', 'GO:0046947', 'GO:0033490', 'GO:0048568', 'GO:1903076', 'GO:0035306', 'GO:0043021', 'GO:0043209', 'GO:0006990', 'GO:0045667', 'GO:0062098', 'GO:0032264', 'GO:0070507', 'GO:0010042', 'CL:0000225', 'GO:0120019', 'GO:0031545', 'GO:0050778', 'GO:1903050', 'GO:0016229', 'GO:0051701', 'GO:0042887', 'GO:2000271', 'GO:0090277', 'GO:1903898', 'GO:0106056', 'GO:0000070', 'GO:0101005', 'GO:0021534', 'GO:0071326', 'GO:0010971', 'GO:0000819', 'GO:0007632', 'GO:0006516', 'GO:0008537', 'GO:0071173', 'GO:0009144', 'GO:0034447', 'GO:0071813', 'GO:0051239', 'GO:0050954', 'GO:1902969', 'GO:1901661', 'GO:1903955', 'GO:0048021', 'GO:0016670', 'GO:0098588', 'GO:0002705', 'GO:0140678', 'GO:0008233', 'GO:0002060', 'GO:0002250', 'GO:0051493', 'GO:0090382', 'GO:0099536', 'GO:0090399', 'GO:0046386', 'GO:0098901', 'GO:0098858', 'GO:1901343', 'GO:0035036', 'GO:0060252', 'GO:0007265', 'GO:0072594', 'GO:0072562', 'GO:1901494', 'GO:0004033', 'GO:0019752', 'GO:0060589', 'GO:0090278', 'GO:0009259', 'GO:0008615', 'GO:0009051', 'GO:0043113', 'GO:0070814', 'GO:0004888', 'GO:0002702', 'GO:0042574', 'GO:0006458', 'GO:0043588', 'GO:0042803', 'GO:0043203', 'GO:0044611', 'GO:0030864', 'GO:0070203', 'GO:0016528', 'GO:0051251', 'GO:0022613', 'GO:2000241', 'GO:0030324', 'GO:0006978', 'GO:1902001', 'GO:0019211', 'GO:0016602', 'GO:0001216', 'GO:0019209', 'GO:0010008', 'GO:0010508', 'GO:0007622', 'CL:0000101', 'GO:0046827', 'GO:0004860', 'GO:0098718', 'GO:0030890', 'GO:0120163', 'GO:2000269', 'GO:0051046', 'UBERON:0001062', 'GO:0019563', 'GO:0070207', 'GO:0005764', 'GO:0120225', 'GO:0007095', 'GO:0030133', 'GO:1900544', 'GO:0007389', 'GO:0000795', 'GO:0006424', 'GO:0004457', 'GO:0043231', 'GO:0048589', 'GO:0015800', 'GO:0004731', 'GO:0032365', 'GO:0046825', 'GO:0031327', 'CL:0000325', 'GO:0036094', 'GO:0098982', 'GO:1903307', 'GO:0042581', 'GO:0080144', 'GO:1901702', 'GO:0005765', 'GO:0031570', 'GO:0036015', 'GO:0051983', 'GO:0042060', 'GO:0009066', 'GO:1904691', 'GO:2000677', 'GO:0015248', 'GO:0009416', 'GO:1902692', 'GO:0008361', 'GO:0050688', 'GO:0007100', 'GO:0004197', 'GO:0016525', 'GO:0009068', 'GO:0097413', 'GO:1903894', 'GO:0005740', 'GO:0032101', 'GO:0035330', 'GO:1904717', 'GO:1990266', 'GO:0046823', 'GO:0021537', 'PR:000050567', 'GO:0042417', 'GO:0002709', 'GO:0046467', 'GO:0046824', 'GO:0016491', 'GO:1904666', 'GO:1903046', 'GO:0007626', 'GO:0045921', 'GO:0061045', 'GO:0051785', 'GO:0022890', 'GO:0033018', 'GO:0071479', 'GO:1990874', 'BFO:0000004', 'GO:0042451', 'GO:0019005', 'GO:0005796', 'GO:1903487', 'GO:0045047', 'GO:0009256', 'GO:0000228', 'GO:0005388', 'GO:0005654', 'GO:0043281', 'GO:0030517', 'GO:0006164', 'GO:0006743', 'GO:0050921', 'GO:0046716', 'GO:0022407', 'GO:0005484', 'GO:0051085', 'GO:0004648', 'GO:0042886', 'GO:0008135', 'GO:0003300', 'GO:0043621', 'GO:0055089', 'GO:0032006', 'GO:0051149', 'GO:0018008', 'GO:0002088', 'GO:0016043', 'GO:0045620', 'GO:0031597', 'GO:0060079', 'GO:0070404', 'GO:0061043', 'GO:0006566', 'GO:0006497', 'CL:0000126', 'GO:0031400', 'GO:0051147', 'GO:1904204', 'GO:0032555', 'GO:0009126', 'GO:0034446', 'GO:0048144', 'GO:0046122', 'GO:0044540', 'GO:0023058', 'GO:0071346', 'GO:0003697', 'GO:0099565', 'GO:0097730', 'GO:0018272', 'GO:0046501', 'GO:0016447', 'GO:0048812', 'GO:0034470', 'GO:0022404', 'GO:0031528', 'GO:0046654', 'GO:1903844', 'GO:0032787', 'GO:0051066', 'GO:0032392', 'GO:0030216', 'GO:0010611', 'GO:0031333', 'GO:0072526', 'GO:1901659', 'GO:0015827', 'GO:0016595', 'GO:0008198', 'GO:0006805', 'GO:0032713', 'GO:0046031', 'GO:0015734', 'GO:0006403', 'GO:0035461', 'GO:0055093', 'GO:2000077', 'GO:0002460', 'GO:0033178', 'GO:0032271', 'GO:0000105', 'GO:0002200', 'GO:0042129', 'GO:0012501', 'GO:0000221', 'GO:0006760', 'GO:0015810', 'GO:0003341', 'GO:0019107', 'GO:0010941', 'GO:0019319', 'GO:0006665', 'GO:0001618', 'GO:0009158', 'GO:0007601', 'GO:0019264', 'GO:0035902', 'GO:0030199', 'GO:0006551', 'GO:0015631', 'GO:0006622', 'GO:0042476', 'GO:0007144', 'GO:0031100', 'GO:0071310', 'GO:0034385', 'GO:0002682', 'GO:0055086', 'GO:0051900', 'GO:0000977', 'GO:0042175', 'GO:0009155', 'GO:1900037', 'GO:0009617', 'GO:0042772', 'GO:1904352', 'GO:0009607', 'CL:0000219', 'GO:0051443', 'GO:1901303', 'CL:0000197', 'GO:0000287', 'GO:0035265', 'GO:0007169', 'GO:0031056', 'GO:0050866', 'GO:0002790', 'GO:0007417', 'GO:0002605', 'GO:0004793', 'GO:0007586', 'GO:0046328', 'GO:0035987', 'GO:0030901', 'GO:2000678', 'GO:0007008', 'GO:0050776', 'GO:0046164', 'GO:2000060', 'GO:0009893', 'GO:0015291', 'GO:0004421', 'GO:1990036', 'GO:0021987', 'GO:0045646', 'GO:0016758', 'GO:0006532', 'GO:0008287', 'GO:0043567', 'GO:0046456', 'GO:0004614', 'GO:0001917', 'GO:0050770', 'GO:0000184', 'GO:0045202', 'GO:0019216', 'GO:0120016', 'GO:0000922', 'GO:1905368', 'GO:0043086', 'GO:0016149', 'GO:0018401', 'GO:0002228', 'GO:1900271', 'GO:0043069', 'GO:0048562', 'GO:1903008', 'GO:0070508', 'GO:0140358', 'GO:0050727', 'GO:0072583', 'GO:0051292', 'GO:0009448', 'GO:0051716', 'GO:1903038', 'GO:0031670', 'GO:0005664', 'GO:0004450', 'GO:0015288', 'GO:0030665', 'GO:0000781', 'GO:0010212', 'GO:0006626', 'GO:0071372', 'GO:0032937', 'GO:0032400', 'GO:0042590', 'GO:0140029', 'GO:1901987', 'GO:0031640', 'GO:0045717', 'GO:1990928', 'GO:0034312', 'GO:0032780', 'GO:0019207', 'GO:1900006', 'GO:0031247', 'GO:0001913', 'GO:0035861', 'GO:0045444', 'GO:0043325', 'GO:0004609', 'GO:0015152', 'GO:0090200', 'GO:1903909', 'GO:0060429', 'GO:0043523', 'GO:0010033', 'GO:0030684', 'GO:0002718', 'GO:0002286', 'GO:0004324', 'GO:0030168', 'GO:0045182', 'GO:0051726', 'GO:0002891', 'GO:0140694', 'BFO:0000003', 'GO:0050804', 'GO:0032727', 'GO:0070665', 'GO:0007599', 'GO:0034660', 'GO:0052692', 'GO:0071901', 'GO:0016064', 'GO:0048660', 'CL:0000654', 'GO:0048814', 'GO:0002889', 'GO:1903078', 'GO:0016421', 'GO:0033875', 'GO:0006868', 'GO:0006304', 'UBERON:0015203', 'GO:0015175', 'GO:0072529', 'GO:0000721', 'GO:0009099', 'GO:0015850', 'GO:0106380', 'GO:0010468', 'GO:0045346', 'GO:0050873', 'GO:0080090', 'GO:0021930', 'GO:0005524', 'GO:0000375', 'GO:0031418', 'GO:1900101', 'GO:0042559', 'GO:0005634', 'GO:0042474', 'GO:2000211', 'GO:0005178', 'GO:0010988', 'GO:2001252', 'GO:0022402', 'GO:0043414', 'GO:0006511', 'GO:0051588', 'CL:0000148', 'GO:0000930', 'CL:0000763', 'GO:0055038', 'GO:1904879', 'GO:0002698', 'GO:0150078', 'GO:0006284', 'GO:0042446', 'GO:0014850', 'GO:0030672', 'GO:0018210', 'GO:1903515', 'GO:0060249', 'GO:0031253', 'GO:0030835', 'GO:0034589', 'GO:0030276', 'GO:0090322', 'GO:0034358', 'GO:0043022', 'GO:0022829', 'GO:0051604', 'GO:0001666', 'GO:0097237', 'GO:0016803', 'GO:0033866', 'GO:0005254', 'GO:0098780', 'GO:0070862', 'GO:1905952', 'GO:0009128', 'GO:0045171', 'GO:0061008', 'GO:0106310', 'GO:0051259', 'GO:0005576', 'GO:0044241', 'GO:0005996', 'GO:0070527', 'GO:2001235', 'GO:0042471', 'GO:0040012', 'GO:0032886', 'GO:0051346', 'GO:0050839', 'GO:0007292', 'GO:0090132', 'GO:0000307', 'GO:0060612', 'GO:1990837', 'GO:0045727', 'GO:0032934', 'GO:0016032', 'GO:0072593', 'GO:0016728', 'GO:0043030', 'GO:1903350', 'GO:0019693', 'GO:0005518', 'GO:0030902', 'GO:0009891', 'GO:0050145', 'GO:0005856', 'GO:0045820', 'GO:0006749', 'GO:0004867', 'GO:1901652', 'GO:0001501', 'GO:0000724', 'GO:0005536', 'GO:0010912', 'CL:0000526', 'GO:0046624', 'GO:0016787', 'GO:0010507', 'GO:0043547', 'GO:0010951', 'GO:0006271', 'GO:0010698', 'GO:0030097', 'GO:0002063', 'GO:0045446', 'GO:0071867', 'GO:0044772', 'GO:0018279', 'GO:0043299', 'GO:0071318', 'GO:0017101', 'GO:1902749', 'GO:0061842', 'GO:0043549', 'GO:0030195', 'GO:0030162', 'GO:0045785', 'GO:0016053', 'GO:0036021', 'GO:1902106', 'GO:0030837', 'GO:0036464', 'GO:0010958', 'GO:0050878', 'GO:0097094', 'GO:0006517', 'GO:0072686', 'GO:0045338', 'GO:0007272', 'GO:0071616', 'GO:0046100', 'GO:0006754', 'GO:0015039', 'GO:0030275', 'GO:0015179', 'GO:1901576', 'GO:0097346', 'GO:0000727', 'GO:0010833', 'GO:0033014', 'GO:0034728', 'GO:0019200', 'GO:0048522', 'GO:1903320', 'GO:0003713', 'GO:1904872', 'GO:0006779', 'GO:0043931', 'GO:0032502', 'GO:0002684', 'GO:0097530', 'GO:0005881', 'GO:0051648', 'GO:2001056', 'GO:1903115', 'GO:0090140', 'GO:0015035', 'GO:0098978', 'GO:0034436', 'GO:0051168', 'GO:0045933', 'GO:0048291', 'GO:0052655', 'GO:0071501', 'GO:0071949', 'GO:0001851', 'GO:0005793', 'GO:0031093', 'GO:0051224', 'GO:0017056', 'GO:0009892', 'GO:0034033', 'GO:0048518', 'GO:0005791', 'GO:0022400', 'GO:0000775', 'GO:0097006', 'GO:0004768', 'GO:0050771', 'GO:0031903', 'GO:0045026', 'GO:0061042', 'GO:0032259', 'GO:0070296', 'CL:0000019', 'GO:1902600', 'GO:0099518', 'GO:0070482', 'GO:2001169', 'GO:0019322', 'GO:1904813', 'GO:0048640', 'GO:0120111', 'GO:0032769', 'GO:0072595', 'GO:0030098', 'GO:0015183', 'GO:0120035', 'GO:0097441', 'GO:0016529', 'GO:0033673', 'GO:0031348', 'GO:0008645', 'GO:2000026', 'GO:0016829', 'GO:0043096', 'GO:1903321', 'GO:0006401', 'GO:0015757', 'GO:0005790', 'GO:0010039', 'GO:0005657', 'UBERON:0000483', 'GO:0016615', 'GO:0140110', 'GO:0008643', 'GO:0014896', 'GO:0042698', 'GO:2000573', 'GO:0072687', 'GO:0048585', 'GO:0032870', 'GO:0070851', 'GO:1903047', 'GO:0050999', 'GO:1902116', 'GO:0002791', 'CL:0000006', 'GO:0042470', 'GO:0004069', 'GO:0006641', 'GO:0001772', 'GO:0071404', 'GO:0015662', 'GO:0016667', 'GO:0140097', 'GO:0098739', 'GO:1903786', 'GO:0016056', 'GO:0030141', 'GO:0007519', 'GO:0070328', 'GO:0048027', 'GO:0022037', 'GO:0050918', 'GO:0001786', 'GO:0008544', 'GO:1901327', 'GO:2000736', 'GO:0001401', 'GO:0072384', 'GO:0016020', 'GO:0035994', 'GO:0009151', 'GO:0006706', 'GO:0002714', 'GO:0051129', 'CL:0000125', 'GO:0005832', 'GO:0048583', 'GO:0046899', 'GO:0014069', 'GO:0043062', 'GO:0016879', 'GO:0090316', 'GO:0090151', 'GO:0051924', 'GO:0036294', 'GO:1990617', 'GO:0031966', 'GO:1905939', 'GO:0072678', 'GO:0016071', 'GO:0051438', 'GO:0097401', 'GO:0042168', 'GO:0002688', 'GO:0000423', 'GO:0048813', 'GO:0002253', 'GO:0009133', 'GO:0040017', 'GO:1905063', 'GO:0048513', 'GO:0050792', 'GO:0015923', 'GO:0040014', 'GO:0016321', 'GO:0010822', 'GO:0048002', 'GO:0010721', 'GO:0002260', 'GO:1902554', 'GO:0044209', 'GO:0042176', 'GO:1903429', 'GO:0004740', 'GO:1901993', 'GO:0007155', 'GO:0004123', 'GO:1903779', 'GO:0065010', 'GO:0001952', 'GO:0031146', 'GO:0071704', 'GO:0072331', 'GO:0009755', 'GO:0000101', 'GO:0071260', 'GO:0035613', 'GO:0140416', 'GO:0032993', 'GO:1903509', 'GO:1902652', 'GO:0002837', 'GO:0002755', 'GO:0071174', 'GO:1990622', 'GO:0048730', 'GO:0019003', 'GO:0016705', 'GO:0019080', 'GO:0046912', 'GO:0070821', 'GO:0035988', 'GO:0006063', 'GO:0010800', 'GO:0045598', 'GO:0046697', 'GO:0060491', 'GO:1902222', 'GO:0016409', 'GO:0008028', 'GO:0005787', 'GO:0022607', 'GO:0004713', 'GO:0046942', 'GO:0006810', 'GO:0050982', 'GO:1903018', 'GO:0070874', 'GO:0007517', 'GO:0098742', 'GO:0045428', 'GO:0097421', 'GO:0043103', 'GO:0016817', 'GO:0016485', 'CL:0002242', 'GO:0006734', 'GO:0016050', 'GO:0006970', 'GO:0005543', 'GO:0019882', 'GO:0051219', 'GO:0036473', 'GO:0030011', 'GO:0051213', 'GO:0014897', 'GO:0032869', 'GO:0010035', 'GO:0040013', 'GO:0090174', 'GO:0061889', 'GO:0006521', 'GO:0070129', 'GO:0009127', 'CL:0000039', 'GO:0000776', 'GO:0042100', 'GO:0060992', 'GO:0060349', 'GO:2001057', 'GO:0034968', 'GO:0019218', 'GO:2000401', 'GO:0051403', 'GO:0038160', 'GO:0002577', 'GO:0032970', 'GO:0007007', 'GO:0097352', 'GO:0004721', 'GO:1904406', 'GO:0003014', 'GO:0010467', 'GO:0048854', 'GO:0061695', 'GO:0015399', 'GO:0001774', 'GO:0045723', 'GO:0043094', 'GO:0015817', 'GO:0000165', 'GO:0021542', 'GO:0046966', 'GO:0031339', 'GO:1902743', 'GO:0008106', 'GO:0004345', 'GO:0001540', 'GO:0051208', 'GO:0031638', 'GO:0007057', 'GO:0045348', 'GO:0070542', 'GO:0051865', 'GO:0019344', 'GO:0009119', 'GO:0034625', 'GO:0005542', 'GO:0090130', 'GO:0016234', 'CL:0000015', 'CL:0002319', 'GO:0032755', 'GO:1990868', 'GO:0050807', 'GO:0005416', 'GO:0099568', 'GO:0003417', 'GO:0005977', 'GO:0051668', 'GO:1905719', 'GO:0006446', 'GO:0051873', 'GO:0046888', 'GO:0009141', 'GO:0007548', 'GO:0090181', 'GO:0003924', 'GO:1904029', 'GO:0016054', 'GO:0034504', 'CL:0000586', 'GO:0008443', 'GO:1903311', 'GO:0036336', 'GO:0050708', 'GO:0098876', 'GO:0051128', 'GO:0017109', 'GO:0016885', 'GO:0016126', 'GO:0031069', 'GO:0007613', 'GO:0046546', 'GO:0005903', 'GO:0016607', 'GO:0050773', 'GO:0045939', 'GO:0004812', 'GO:0061154', 'GO:0019242', 'GO:0031201', 'GO:1901028', 'GO:0023057', 'GO:0061513', 'GO:0016884', 'GO:0072341', 'GO:0000779', 'GO:0005838', 'GO:0042110', 'GO:1902074', 'GO:0035331', 'GO:0035336', 'GO:2000465', 'GO:1902292', 'GO:0015826', 'GO:0019362', 'CL:0000255', 'GO:2000403', 'GO:0007009', 'GO:0016538', 'GO:0046785', 'GO:0046700', 'GO:0015908', 'GO:1902679', 'GO:0019082', 'GO:0044753', 'GO:0097443', 'GO:0048870', 'GO:0015315', 'GO:0000281', 'GO:0048519', 'GO:0045839', 'GO:0016763', 'GO:0031330', 'GO:0098798', 'GO:0005343', 'GO:0006637', 'GO:2000345', 'GO:0000820', 'GO:0005641', 'GO:0010634', 'GO:0060124', 'GO:0007159', 'GO:0046872', 'GO:0004618', 'GO:0043200', 'GO:0036211', 'GO:0030888', 'GO:0042987', 'GO:0048699', 'GO:0046101', 'GO:0007492', 'GO:0015630', 'GO:0016922', 'GO:0043226', 'GO:0023052', 'GO:0044271', 'GO:1901991', 'GO:0036510', 'GO:0086036', 'GO:0061771', 'GO:0015026', 'GO:0008152', 'GO:0019904', 'GO:0001558', 'GO:0070013', 'GO:0016866', 'GO:0003872', 'GO:0005789', 'GO:0019956', 'GO:0006952', 'GO:0052650', 'GO:0019884', 'GO:0055074', 'GO:0032355', 'GO:0009952', 'GO:0043244', 'GO:0004452', 'GO:0045454', 'GO:0032740', 'GO:0051961', 'GO:0004030', 'GO:0062125', 'GO:0046638', 'GO:0032768', 'GO:0016445', 'GO:1903789', 'GO:0031099', 'GO:1905240', 'GO:0060382', 'GO:0002690', 'GO:0071695', 'GO:0050821', 'GO:0030968', 'GO:0043170', 'GO:0000377', 'GO:0045019', 'GO:1905819', 'GO:0051173', 'GO:0110165', 'GO:0005662', 'GO:0016830', 'GO:0032792', 'GO:0033013', 'GO:0008366', 'GO:0031907', 'GO:0005496', 'GO:0032496', 'GO:1903506', 'GO:0032088', 'GO:0002366', 'GO:1903706', 'GO:0046034', 'GO:0016757', 'GO:0004844', 'GO:0033218', 'GO:1904338', 'GO:0036454', 'GO:0071322', 'GO:0007229', 'GO:0051592', 'GO:0000940', 'GO:1901657', 'GO:0017148', 'GO:0002312', 'GO:1902105', 'GO:0002478', 'GO:0034220', 'GO:0051291', 'GO:0051050', 'GO:0035303', 'GO:0019888', 'GO:2000177', 'GO:0001539', 'GO:0052654', 'GO:0005743', 'GO:0022414', 'GO:0034383', 'GO:0009169', 'GO:0005829', 'GO:0051017', 'GO:1903313', 'GO:2000490', 'GO:0070638', 'GO:0016742', 'GO:2001028', 'GO:1900076', 'GO:0023061', 'GO:0042633', 'GO:0061630', 'GO:2000116', 'GO:0099080', 'GO:0043650', 'GO:0006334', 'GO:0030877', 'GO:0009170', 'GO:0018119', 'GO:0002562', 'GO:0051879', 'GO:0045089', 'GO:0004725', 'GO:0070536', 'GO:1990542', 'GO:0001704', 'GO:1904358', 'GO:0061731', 'GO:0070062', 'GO:0044548', 'GO:0008526', 'GO:1900182', 'GO:0019953', 'GO:1903522', 'GO:0006529', 'GO:0000096', 'GO:0030662', 'GO:0000492', 'GO:0140492', 'GO:0060627', 'GO:0051650', 'GO:0045185', 'GO:0009206', 'GO:0032588', 'GO:1990089', 'GO:0031428', 'GO:0010224', 'GO:0008199', 'GO:0042278', 'GO:0010954', 'GO:0031965', 'GO:0032481', 'GO:0016838', 'GO:0004365', 'GO:0051305', 'GO:0048736', 'GO:0043473', 'GO:0006821', 'GO:0002262', 'GO:0006564', 'GO:0035435', 'GO:0046902', 'GO:0001848', 'GO:0007033', 'GO:0044565', 'GO:0043167', 'GO:0002706', 'GO:0043138', 'GO:0009986', 'GO:0060760', 'GO:0019707', 'GO:1904738', 'GO:1901984', 'GO:0009098', 'GO:0032446', 'GO:0006959', 'GO:0003743', 'GO:0031329', 'GO:1901575', 'GO:0005794', 'GO:0010506', 'GO:0140924', 'GO:0030433', 'GO:0070637', 'CL:0000737', 'GO:0045191', 'GO:1901030', 'GO:0016887', 'GO:1900121', 'GO:0071456', 'GO:1901564', 'GO:1901989', 'GO:0015149', 'GO:0097069', 'GO:0007160', 'GO:0030170', 'GO:0050768', 'GO:1901532', 'GO:0043235', 'GO:0060322', 'GO:0098900', 'GO:0015485', 'GO:0036367', 'GO:0006629', 'GO:0019828', 'GO:0048729', 'GO:0009605', 'GO:0062013', 'GO:0003755', 'GO:0046887', 'GO:0050867', 'GO:1903979', 'GO:1903708', 'GO:1903037', 'GO:0016236', 'GO:0032479', 'GO:0051258', 'GO:0043603', 'GO:0042594', 'GO:0072656', 'GO:0035973', 'GO:0015349', 'GO:0141060', 'GO:0045930', 'GO:0016788', 'GO:0071331', 'GO:0042116', 'GO:0048872', 'GO:0033176', 'GO:0043068', 'GO:1903402', 'GO:0042759', 'GO:0008865', 'CL:0000458', 'GO:0048011', 'GO:0010811', 'GO:0098847', 'GO:1903897', 'GO:0009201', 'GO:1902075', 'GO:0002886', 'GO:0001784', 'GO:0007600', 'GO:0033574', 'GO:0015918', 'GO:1903812', 'GO:0030546', 'GO:0060089', 'GO:0070061', 'GO:0010466', 'GO:0006415', 'GO:0046094', 'GO:0016863', 'GO:0044346', 'GO:0043543', 'GO:0051348', 'GO:0036402', 'GO:0018377', 'GO:0140467', 'GO:0021895', 'GO:0043408', 'GO:2000074', 'GO:2000045', 'GO:0044743', 'GO:0004843', 'GO:0051209', 'GO:0008186', 'GO:0044238', 'GO:0150094', 'GO:0070813', 'GO:0030913', 'GO:0070603', 'GO:0045577', 'GO:0015911', 'GO:0010332', 'GO:0044272', 'GO:0035304', 'GO:0045893', 'GO:0099537', 'GO:0048639', 'GO:1901292', 'GO:0051016', 'GO:1902911', 'GO:0106057', 'GO:0009145', 'GO:0098850', 'GO:1904851', 'GO:0000413', 'GO:0090734', 'GO:0018107', 'GO:1905534', 'GO:0007051', 'GO:0007584', 'GO:0010984', 'GO:0071398', 'GO:0051047', 'GO:0009438', 'GO:0048666', 'GO:0045935', 'GO:1901214', 'GO:0030516', 'GO:0042605', 'GO:0050687', 'GO:0018208', 'GO:0042802', 'GO:0019829', 'GO:0140535', 'GO:0060485', 'GO:0014733', 'GO:0008202', 'GO:1903332', 'GO:1904587', 'GO:0030003', 'GO:0030554', 'GO:0120015', 'GO:0014911', 'GO:0035470', 'GO:0032880', 'GO:0005637', 'GO:0071417', 'CL:0000548', 'GO:0016311', 'GO:0048512', 'GO:0070628', 'GO:2000181', 'GO:0051783', 'GO:0009719', 'GO:0031983', 'GO:0009743', 'GO:0090102', 'GO:0001944', 'GO:0008237', 'GO:1900371', 'GO:1904417', 'GO:0071496', 'GO:0015818', 'GO:0050810', 'GO:0045940', 'GO:0072676', 'GO:0006355', 'GO:0006172', 'GO:0016798', 'GO:0033765', 'GO:0046676', 'GO:0048762', 'GO:0032279', 'GO:0016605', 'GO:0030291', 'GO:0003729', 'GO:0040001', 'GO:0051952', 'GO:0042747', 'GO:0005694', 'GO:0050974', 'GO:0007165', 'GO:0010830', 'GO:0070202', 'GO:0009790', 'GO:0021510', 'GO:0006538', 'GO:0005814', 'GO:1901862', 'GO:0009136', 'GO:0022612', 'GO:0003254', 'GO:0061709', 'GO:0006275', 'GO:0006244', 'GO:0007042', 'GO:0043687', 'GO:0046928', 'GO:1990564', 'GO:0045931', 'GO:1903978', 'GO:0032516', 'GO:2000145', 'GO:0034362', 'GO:0006897', 'GO:0019784', 'GO:0050817', 'GO:0043278', 'GO:0051056', 'GO:0010001', 'GO:0009584', 'GO:0006413', 'GO:0002062', 'GO:0043101', 'GO:0060236', 'GO:0016417', 'CARO:0000006', 'GO:0016835', 'GO:0046961', 'GO:0010952', 'GO:0006364', 'GO:0061659', 'GO:0004017', 'GO:0004488', 'GO:1904705', 'GO:0006436', 'GO:0030674', 'GO:0005875', 'GO:0009072', 'GO:0006099', 'GO:0051254', 'GO:0051222', 'GO:0021761', 'GO:0099081', 'GO:0030540', 'GO:0048799', 'GO:0006664', 'GO:0097225', 'GO:0008320', 'GO:0002757', 'GO:0005319', 'GO:0050614', 'GO:0008277', 'GO:0043269', 'GO:0009987', 'GO:0035795', 'GO:0071103', 'GO:0009266', 'GO:0030030', 'GO:0001968', 'GO:0015294', 'GO:0008207', 'GO:0051084', 'GO:0002285', 'GO:1902903', 'GO:0042555', 'GO:0007035', 'GO:0016323', 'GO:0007623', 'GO:0009219', 'GO:0006470', 'GO:0000248', 'GO:0015526', 'GO:0046777', 'GO:0120039', 'GO:0005355', 'GO:0006974', 'GO:0003921', 'GO:0033206', 'GO:0006259', 'GO:0001882', 'GO:0099177', 'GO:0070006', 'GO:0034764', 'GO:0120009', 'GO:0035591', 'GO:0006893', 'GO:1904707', 'GO:0030593', 'GO:0045579', 'GO:0031267', 'GO:0008142', 'GO:1902100', 'GO:0061515', 'GO:0006515', 'GO:0010867', 'GO:1900221', 'GO:0034109', 'GO:0010893', 'GO:0006405', 'GO:0071692', 'GO:0007041', 'GO:1904814', 'GO:0006979', 'GO:0097553', 'GO:0007056', 'GO:0007369', 'GO:0031365', 'GO:0070861', 'GO:0009967', 'GO:0035091', 'GO:1902882', 'GO:1904018', 'GO:0048646', 'GO:0040008', 'GO:0019551', 'GO:0001885', 'GO:0016725', 'GO:0042359', 'GO:0032401', 'GO:0051179', 'GO:0002221', 'GO:0035592', 'GO:0004791', 'GO:1904380', 'GO:0046967', 'GO:1902017', 'GO:1901995', 'GO:0007166', 'GO:0098797', 'GO:0010810', 'GO:0051171', 'GO:0021756', 'GO:0032526', 'GO:0051052', 'GO:0006148', 'GO:0019530', 'GO:0032212', 'GO:0006986', 'GO:0060428', 'GO:0006109', 'GO:0004769', 'GO:0010734', 'GO:0006814', 'GO:0055085', 'GO:0005200', 'GO:1900120', 'GO:0045143', 'GO:0140546', 'GO:0044042', 'GO:0140035', 'GO:0048009', 'GO:0005884', 'GO:0098661', 'GO:0061621', 'GO:0015833', 'GO:0001764', 'GO:0020037', 'GO:0006303', 'GO:0044089', 'GO:0031430', 'GO:0070085', 'GO:0048193', 'GO:0019886', 'GO:0015658', 'GO:0004497', 'GO:0001890', 'GO:0042127', 'GO:0090114', 'GO:0015327', 'GO:0005811', 'GO:0051000', 'GO:0051152', 'GO:0009895', 'GO:0098909', 'GO:0004579', 'GO:0006531', 'GO:0045880', 'GO:0006909', 'GO:0062197', 'GO:0032743', 'GO:0005516', 'GO:2000448', 'GO:0045915', 'GO:0000407', 'GO:0071705', 'GO:0000323', 'GO:1904923', 'GO:0016684', 'GO:0032252', 'GO:0016801', 'GO:2000446', 'GO:0007186', 'GO:0046850', 'GO:0072332', 'GO:0007127', 'CL:0000300', 'GO:1903916', 'GO:0042981', 'GO:0048018', 'GO:0045600', 'GO:0015196', 'GO:0031095', 'GO:0002578', 'GO:0048638', 'GO:0002824', 'GO:0004818', 'GO:0051294', 'GO:0002377', 'GO:0008732', 'GO:0003688', 'GO:0009887', 'GO:0030900', 'GO:0045184', 'GO:0044282', 'GO:1902115', 'GO:0009064', 'GO:0000276', 'GO:0009199', 'GO:0070279', 'GO:0000212', 'GO:0031995', 'GO:0032133', 'GO:1900740', 'GO:0032806', 'GO:0030705', 'GO:0046098', 'GO:0004362', 'GO:0017158', 'GO:0070661', 'GO:0005313', 'GO:1900542', 'GO:2001234', 'GO:0035579', 'GO:1904871', 'GO:0010972', 'GO:0061351', 'GO:0071392', 'GO:0046395', 'GO:0004550', 'GO:0007219', 'GO:0032508', 'GO:0043038', 'GO:0032757', 'GO:0009067', 'GO:0000904', 'GO:0017116', 'GO:0051299', 'GO:0010906', 'GO:0040011', 'GO:0042169', 'GO:0071806', 'GO:2000147', 'GO:0006166', 'GO:0002204', 'GO:0032328', 'GO:0031616', 'GO:0042326', 'GO:0008213', 'GO:0010977', 'GO:0051148', 'GO:0097411', 'GO:0051568', 'GO:0010544', 'GO:0006983', 'GO:0097202', 'GO:0048511', 'GO:0035065', 'GO:0016972', 'GO:0016791', 'GO:1903532', 'GO:0044419', 'GO:0030330', 'GO:0019787', 'GO:0008017', 'GO:0051928', 'GO:0031122', 'GO:0060541', 'GO:0060055', 'GO:0044773', 'GO:0051787', 'GO:0003006', 'GO:0048584', 'GO:0071394', 'GO:0034394', 'GO:0015172', 'GO:1905178', 'GO:0010976', 'GO:0006152', 'GO:0090279', 'GO:0007040', 'GO:0045040', 'GO:0050890', 'GO:0032964', 'GO:0043025', 'GO:0005902', 'GO:0046394', 'GO:0071287', 'GO:0010632', 'GO:0005767', 'GO:0050658', 'GO:0010997', 'GO:0006558', 'GO:0097501', 'GO:0010044', 'GO:1902565', 'GO:0042159', 'GO:0044297', 'GO:0031210', 'GO:0051896', 'GO:0045056', 'GO:0060271', 'GO:0072659', 'GO:1901607', 'GO:0050137', 'GO:1902237', 'GO:0008180', 'GO:0000075', 'GO:1903533', 'GO:0006089', 'GO:0046683', 'GO:1904752', 'GO:0070704', 'GO:0005369', 'GO:0014902', 'GO:0015811', 'GO:0009142', 'GO:0098606', 'GO:1905775', 'GO:0071385', 'GO:1903202', 'GO:0005971', 'GO:0001817', 'GO:1902751', 'GO:0061795', 'GO:0006449', 'GO:0034329', 'GO:0030229', 'GO:0006887', 'GO:0071824', 'GO:0030258', 'GO:0035239', 'GO:0090207', 'GO:0032946', 'GO:0006282', 'GO:0001975', 'GO:0101003', 'GO:0045911', 'GO:1903298', 'GO:0035270', 'GO:0046496', 'GO:0052689', 'GO:0070161', 'GO:0046390', 'GO:0071569', 'GO:0090079', 'GO:0044770', 'GO:0072523', 'GO:0005737', 'GO:0019912', 'GO:0030334', 'GO:0032515', 'GO:0045137', 'GO:0120036', 'GO:0004708', 'GO:0009653', 'GO:0033280', 'GO:0043161', 'GO:0010635', 'GO:0033002', 'GO:0036003', 'GO:1902236', 'GO:0030060', 'GO:0070342', 'GO:0033180', 'GO:0014745', 'GO:1902936', 'GO:0019068', 'GO:0016462', 'GO:0007006', 'GO:0042147', 'GO:0050892', 'GO:0090329', 'GO:0006735', 'GO:0016799', 'GO:0010732', 'GO:0044088', 'GO:0030544', 'GO:0046688', 'GO:1900222', 'GO:1901216', 'GO:0046415', 'GO:0010824', 'GO:1904505', 'GO:1903508', 'GO:0016717', 'GO:0038026', 'GO:0000082', 'GO:1904996', 'GO:0010985', 'GO:0005102', 'GO:0045041', 'GO:0031994', 'GO:0043031', 'GO:0032354', 'GO:0006059', 'GO:0005283', 'GO:0032103', 'GO:1903305', 'GO:0006639', 'GO:1901673', 'GO:0097440', 'GO:0060251', 'GO:0046660', 'CL:0000457', 'GO:1903862', 'GO:0030515', 'GO:0043380', 'GO:0090482', 'GO:0098852', 'GO:1902031', 'GO:0006487', 'GO:0050993', 'GO:2000058', 'GO:0033198', 'GO:0048388', 'GO:0045892', 'GO:0008270', 'GO:0007507', 'GO:0048678', 'GO:0048671', 'GO:0023051', 'GO:0017076', 'GO:0120161', 'GO:0015980', 'GO:0006325', 'GO:0050965', 'GO:0036496', 'GO:0030155', 'GO:0043300', 'GO:0048731', 'GO:0009889', 'GO:0070613', 'GO:0045840', 'GO:0018958', 'GO:0001650', 'GO:0070852', 'GO:0030497', 'GO:0060479', 'GO:0007204', 'GO:0032839', 'GO:1905459', 'GO:0006094', 'GO:0010041', 'GO:0015605', 'GO:0009923', 'GO:0022889', 'GO:0050966', 'GO:0004066', 'GO:0007143', 'GO:0032263', 'GO:0042330', 'GO:1903801', 'GO:1901880', 'GO:0046685', 'GO:0071889', 'GO:0031346', 'GO:2000300', 'GO:0050877', 'GO:0009123', 'GO:0036316', 'GO:1901663', 'GO:0048532', 'GO:0071375', 'GO:0015119', 'GO:1901334', 'GO:0006738', 'GO:0051938', 'GO:0002821', 'GO:0016240', 'GO:0004930', 'GO:0046914', 'GO:0035383', 'GO:0030867', 'GO:0072542', 'GO:0001779', 'GO:0034694', 'GO:0021544', 'GO:0051640', 'GO:0061462', 'GO:0044524', 'GO:1904387', 'GO:0006807', 'GO:0009612', 'GO:0043425', 'GO:0034765', 'GO:0035751', 'GO:0061572', 'GO:0080134', 'GO:0071493', 'GO:0016055', 'GO:0015629', 'GO:0002699', 'GO:1903034', 'GO:0035338', 'GO:0046174', 'GO:0002269', 'GO:0022405', 'GO:0006188', 'GO:0034701', 'GO:0046495', 'GO:0012507', 'GO:0071474', 'GO:0030522', 'GO:0015194', 'GO:0031072', 'GO:0046606', 'GO:1901360', 'GO:0030666', 'GO:0065007', 'GO:0046661', 'GO:0043405', 'GO:0044237', 'GO:0018105', 'GO:0070905', 'GO:0042277', 'GO:0045088', 'GO:1904556', 'GO:0043168', 'GO:0008654', 'GO:0045087', 'GO:0006091', 'GO:0038179', 'GO:0045471', 'GO:0038023', 'UBERON:0000465', 'GO:0060840', 'GO:0010562', 'GO:0043462', 'GO:0030218', 'GO:0006508', 'GO:0007020', 'GO:0001889', 'GO:0044344', 'GO:0006702', 'GO:0042069', 'GO:0015849', 'GO:0006816', 'GO:0002495', 'GO:0110095', 'GO:0038147', 'GO:0006879', 'GO:1904205', 'GO:0045780', 'GO:0006873', 'GO:0004084', 'GO:0015184', 'GO:0019220', 'GO:0006687', 'GO:0048286', 'GO:1904152', 'GO:0051926', 'GO:0005979', 'GO:0006563', 'GO:0051247', 'GO:0003824', 'GO:0032470', 'GO:0090575', 'GO:1905460', 'GO:0044703', 'GO:0106104', 'GO:0010911', 'GO:0043565', 'GO:0071763', 'GO:0009150', 'GO:0022803', 'GO:0060285', 'GO:0032881', 'GO:1990498', 'GO:1904415', 'GO:0006606', 'GO:0046130', 'GO:0030295', 'GO:0065003', 'GO:0050670', 'GO:0010666', 'GO:0051092', 'GO:0044232', 'GO:0002026', 'GO:0015711', 'GO:0046466', 'GO:0045621', 'GO:0008209', 'GO:0003158', 'GO:0010755', 'GO:0030111', 'GO:1905508', 'GO:0072665', 'GO:0002604', 'GO:0003422', 'GO:0033044', 'GO:0032963', 'GO:0045595', 'GO:0008347', 'GO:0006914', 'GO:0034599', 'GO:0032507', 'GO:0034330', 'GO:0045926', 'GO:0140297', 'GO:0046889', 'GO:0006954', 'GO:0019222', 'GO:0061578', 'GO:0009314', 'GO:0032989', 'GO:0036508', 'GO:0038034', 'GO:0002064', 'GO:0016241', 'GO:0015740', 'GO:0015924', 'GO:0090303', 'GO:0006935', 'GO:0045923', 'GO:1901983', 'GO:0097193', 'GO:0010975', 'GO:0006360', 'GO:0061629', 'GO:0048488', 'GO:0006479', 'GO:0050789', 'GO:0043524', 'GO:0072521', 'GO:0071300', 'GO:0043024', 'GO:0010876', 'GO:0036498', 'GO:0098590', 'GO:0018198', 'GO:1905065', 'GO:1903513', 'GO:0046184', 'GO:0042625', 'GO:0009125', 'GO:0008250', 'GO:0006729', 'GO:0060213', 'GO:0051220', 'GO:0008631', 'GO:0071216', 'GO:0098802', 'GO:0042445', 'GO:0048714', 'GO:0031647', 'GO:0014898', 'GO:0046128', 'GO:1900034', 'GO:0032943', 'GO:0006991', 'GO:2000489', 'GO:0033239', 'GO:0042364', 'GO:0009897', 'GO:0070302', 'GO:1990351', 'GO:0030169', 'GO:0006644', 'GO:0016235', 'GO:0098868', 'GO:1901796', 'GO:0015145', 'GO:0043271', 'GO:0048523', 'GO:1900407', 'GO:0047975', 'GO:0006906', 'GO:0015031', 'GO:0043085', 'GO:0030073', 'GO:0003878', 'GO:0007004', 'GO:0032367', 'GO:0070557', 'GO:0070837', 'GO:0031090', 'GO:0043618', 'GO:0034248', 'GO:0016051', 'GO:0102756', 'GO:0045445', 'GO:0008356', 'GO:0051939', 'GO:0016859', 'GO:1990823', 'GO:0061900', 'GO:0035671', 'GO:1903293', 'GO:0050796', 'GO:0034656', 'GO:0030016', 'GO:0098562', 'GO:0003925', 'GO:0060538', 'CL:0000095', 'GO:0018193', 'GO:0002407', 'GO:0061620', 'GO:0044325', 'GO:0045912', 'GO:0004301', 'GO:0017022', 'GO:0014887', 'GO:0010564', 'GO:0007043', 'GO:2001242', 'GO:0140030', 'GO:0009065', 'GO:0071470', 'GO:0009620', 'GO:0015075', 'GO:0006892', 'GO:0032991', 'GO:0045766', 'GO:0043500', 'GO:0000302', 'GO:0031577', 'GO:1905039', 'GO:0004340', 'GO:0015949', 'GO:0070888', 'GO:0007602', 'GO:0036019', 'GO:0044782', 'GO:0034451', 'GO:0071814', 'GO:0019852', 'GO:0042327', 'GO:1901654', 'CL:0002371', 'GO:0050848', 'GO:0043407', 'GO:0051402', 'GO:0086039', 'GO:0051279', 'GO:0051249', 'GO:0003725', 'GO:0051252', 'GO:0006636', 'GO:0045685', 'GO:0060487', 'GO:0009179', 'GO:0033238', 'GO:0004745', 'GO:0061726', 'GO:0032930', 'GO:0061077', 'GO:0098856', 'GO:0047750', 'GO:0043320', 'GO:0008630', 'GO:0030101', 'GO:0001919', 'GO:0030323', 'GO:0061564', 'GO:0034384', 'GO:0045211', 'GO:0015760', 'GO:0046906', 'GO:0008037', 'GO:0045995', 'GO:0014706', 'GO:0070530', 'GO:0033177', 'GO:0070095', 'GO:1901342', 'GO:0090288', 'GO:0009611', 'GO:0010927', 'GO:0070815', 'GO:0061025', 'GO:0045580', 'GO:1903322', 'GO:0036119', 'GO:0002263', 'GO:0014743', 'GO:0002834', 'GO:0022834', 'GO:0003747', 'GO:0009629', 'GO:0070977', 'GO:0006518', 'CL:0000210', 'GO:0031320', 'GO:0004571', 'GO:0005528', 'GO:0051905', 'GO:0060350', 'GO:0016132', 'UBERON:0002405', 'GO:0046364', 'GO:0106118', 'GO:0008652', 'GO:0055092', 'GO:0042770', 'GO:0001674', 'GO:0022624', 'GO:0071542', 'GO:0014910', 'GO:0051301', 'GO:0032058', 'GO:0042734', 'GO:0000981', 'GO:0019774', 'GO:0009152', 'GO:0045582', 'GO:0046370', 'GO:0000910', 'GO:1904874', 'GO:0046209', 'GO:0044281', 'GO:0046903', 'GO:0009069', 'GO:0015081', 'GO:0097066', 'GO:0098791', 'GO:0009185', 'GO:0010592', 'GO:0048514', 'GO:0061888', 'GO:0034314', 'GO:0097708', 'GO:0010646', 'GO:0005876', 'GO:0043255', 'GO:0008203', 'GO:0050806', 'GO:0032655', 'GO:1905897', 'GO:2000347', 'GO:0002833', 'GO:1904776', 'GO:0000725', 'GO:1902808', 'GO:0032504', 'GO:0016410', 'GO:0006268', 'GO:0071682', 'GO:0015824', 'GO:0150063', 'GO:0031328', 'GO:0019346', 'GO:0098984', 'GO:0140375', 'GO:0015193', 'GO:0051336', 'BFO:0000040', 'GO:0045739', 'GO:2001171', 'GO:0071222', 'GO:0071380', 'GO:0042819', 'GO:0051130', 'GO:0033135', 'GO:0005945', 'GO:0030659', 'GO:0014074', 'GO:0009311', 'GO:0048869', 'GO:0010970', 'GO:0019900', 'GO:0006002', 'GO:0005929', 'GO:0051881', 'GO:0004420', 'CL:0000023', 'GO:0018160', 'GO:0016571', 'GO:0008289', 'GO:0000425', 'GO:0044752', 'GO:0034392', 'GO:0090398', 'GO:0015925', 'GO:0097729', 'GO:0042816', 'GO:0010879', 'GO:0002617', 'GO:0048821', 'GO:0098712', 'GO:0050790', 'GO:1903891', 'GO:0010922', 'GO:0000491', 'GO:0042448', 'GO:0005773', 'GO:2000279', 'GO:0060255', 'GO:1903039', 'GO:1903829', 'GO:0050750', 'GO:0016482', 'GO:1903577', 'GO:0070601', 'GO:0060828', 'GO:0018352', 'GO:0034219', 'GO:0010558', 'GO:0019511', 'GO:1990904', 'GO:0031312', 'GO:0030154', 'GO:0004470', 'GO:0060205', 'GO:0070972', 'GO:0051154', 'GO:0003674', 'GO:1905322', 'GO:0015328', 'GO:0062149', 'GO:0016668', 'GO:0055080', 'GO:0043315', 'GO:0019706', 'GO:0042692', 'GO:0009060', 'GO:0030010', 'GO:0016444', 'GO:0005216', 'GO:0010803', 'GO:0010877', 'GO:0010563', 'GO:0050818', 'GO:0002639', 'GO:0140888', 'GO:0005874', 'GO:0016860', 'GO:1903861', 'GO:0072698', 'GO:1901698', 'GO:0051656', 'GO:0016627', 'GO:0031163', 'GO:0071396', 'GO:0009058', 'GO:1903036', 'GO:0006793', 'GO:0015293', 'GO:0007530', 'GO:0050730', 'GO:0010817', 'GO:0031012', 'GO:0045937', 'GO:0006720', 'GO:0006071', 'GO:0009628', 'GO:0007167', 'GO:0021954', 'GO:0007077', 'GO:0090407', 'GO:0010637', 'GO:0072329', 'GO:0005548', 'GO:0044539', 'GO:0034389', 'GO:0002504', 'GO:0030198', 'GO:0048713', 'GO:0009409', 'GO:0045296', 'GO:0071168', 'GO:0051059', 'GO:2000146', 'GO:0010894', 'GO:0045055', 'GO:0016616', 'GO:0009968', 'GO:1904375', 'GO:0043313', 'GO:0043087', 'GO:0001920', 'GO:0048770', 'GO:0006204', 'GO:2000121', 'GO:0021589', 'GO:0007093', 'GO:2001295', 'GO:0055100', 'GO:0007625', 'GO:2001251', 'GO:0019527', 'GO:0006417', 'GO:0048667', 'GO:0072349', 'GO:1902475', 'GO:0043039', 'GO:0140354', 'GO:0051452', 'GO:1901137', 'GO:0019001', 'GO:0010510', 'GO:1902750', 'GO:0071236', 'GO:0098827', 'GO:0042558', 'GO:0046477', 'GO:0016358', 'GO:0035459', 'GO:0018444', 'GO:0070193', 'GO:0010665', 'GO:2000106', 'GO:0060047', 'GO:0034655', 'GO:0044233', 'GO:0098657', 'GO:0001649', 'GO:0005640', 'GO:0036314', 'GO:0042982', 'GO:0051081', 'GO:0097159', 'GO:0034452', 'GO:0001706', 'GO:0015318', 'GO:0018022', 'GO:0032728', 'GO:0003413', 'GO:0010720', 'GO:0008406', 'GO:0016903', 'GO:0038025', 'GO:0016215', 'GO:0009164', 'GO:0030414', 'GO:0043604', 'GO:0000987', 'GO:0016597', 'GO:0006541', 'GO:0019637', 'GO:0035639', 'GO:0043666', 'GO:0033559', 'GO:1905710', 'GO:0110032', 'GO:0090208', 'GO:0051260', 'GO:0051282', 'GO:1904350', 'GO:0042908', 'GO:0046649', 'GO:0035606', 'GO:0043536', 'GO:0010648', 'GO:0140640', 'GO:0070050', 'GO:0051253', 'GO:0001227', 'GO:0002696', 'GO:0140272', 'GO:0046653', 'GO:0034111', 'GO:0097067', 'GO:1903297', 'GO:1902767', 'GO:0019219', 'GO:0032735', 'GO:0032649', 'GO:0043891', 'GO:1902930', 'GO:0097371', 'GO:0001228', 'GO:1903828', 'GO:0051090', 'GO:0042626', 'GO:0046696', 'GO:0008284', 'GO:0045190', 'GO:0009678', 'GO:0051177', 'GO:0004252', 'GO:0048878', 'GO:0097529', 'GO:0043123', 'GO:0044255', 'GO:0060547', 'GO:0042578', 'GO:0046718', 'GO:0046146', 'GO:0032469', 'GO:0006573', 'GO:0006690', 'GO:0055029', 'GO:0016062', 'GO:0097447', 'GO:0006624', 'GO:0004557', 'GO:0030317', 'GO:0008035', 'GO:0035308', 'GO:0036315', 'GO:0051095', 'GO:0098801', 'GO:0140036', 'GO:0035728', 'GO:0097003', 'GO:0033299', 'GO:0010631', 'GO:0014912', 'GO:0002832', 'GO:0031338', 'GO:0043228', 'GO:0008150', 'GO:0034103', 'GO:0071357', 'GO:0014070', 'GO:0061650', 'GO:0015820', 'GO:0042304', 'GO:0016942', 'GO:0030228', 'GO:1905532', 'GO:0051898', 'GO:0019407', 'GO:0030510', 'GO:0002274', 'GO:0001503', 'GO:0033036', 'GO:0017041', 'GO:0050657', 'GO:0140098', 'GO:0042306', 'GO:0016192', 'GO:0007015', 'GO:1903319', 'GO:0051131', 'GO:2001243', 'GO:0106027', 'GO:0043010', 'GO:0010043', 'GO:0009948', 'GO:0005739', 'GO:0098609', 'GO:0010629', 'GO:1904886', 'GO:1902221', 'GO:0017111', 'GO:0060326', 'GO:0043470', 'GO:0098704', 'GO:0072708', 'GO:0006826', 'GO:0010324', 'GO:0032990', 'GO:0009188', 'GO:0042918', 'GO:0060048', 'GO:0006740', 'GO:0016740', 'GO:0001959', 'GO:0050951', 'GO:0045833', 'GO:0005527', 'GO:0043403', 'GO:0016591', 'GO:0015038', 'GO:0036020', 'GO:0044249', 'GO:0070585', 'GO:0098542', 'GO:0036126', 'GO:0043426', 'GO:0006972', 'GO:0019866', 'GO:0019405', 'GO:0071333', 'GO:0055082', 'GO:0043279', 'GO:0007076', 'GO:0071675', 'GO:0010899', 'GO:0097192', 'GO:0090596', 'GO:0097466', 'GO:0019585', 'GO:0005827', 'GO:0014741', 'GO:0072524', 'GO:0032094', 'GO:0006101', 'GO:0051048', 'GO:1901568', 'GO:0006278', 'GO:0018130', 'GO:0023056', 'GO:2000377', 'GO:0019640', 'GO:0046637', 'GO:0051641', 'GO:0032922', 'GO:0032673', 'GO:1905475', 'GO:0007611', 'GO:0032436', 'GO:0009913', 'GO:0071702', 'GO:0009101', 'GO:0043583', 'GO:0009396', 'GO:0043393', 'GO:0097264', 'GO:0050801', 'GO:0019932', 'GO:1904724', 'GO:0002764', 'GO:1904706', 'GO:0030424', 'GO:0019400', 'GO:0003714', 'GO:0016209', 'GO:0035718', 'GO:0006869', 'GO:0048609', 'GO:1900181', 'GO:0033143', 'GO:1900739', 'GO:0001221', 'GO:0033762', 'GO:0035249', 'GO:0045335', 'GO:0021517', 'GO:0006999', 'GO:0007032', 'GO:1901029', 'GO:0004559', 'GO:0071869', 'GO:0099171', 'GO:0048285', 'GO:0045494', 'GO:0030388', 'GO:0048659', 'GO:0045132', 'GO:0030150', 'GO:0006140', 'GO:0006418', 'GO:0046931', 'GO:0017171', 'GO:0004459', 'GO:0046949', 'CARO:0000003', 'GO:1902495', 'GO:0000038', 'GO:0048029', 'GO:1900087', 'GO:0015355', 'GO:1902975', 'GO:0051347', 'GO:0071363', 'GO:0008104', 'GO:0090141', 'GO:0006766', 'GO:0010799', 'GO:0002054', 'GO:0070646', 'GO:0044380', 'GO:0006396', 'GO:0097242', 'GO:0070201', 'GO:0044085', 'GO:0098754', 'GO:0031109', 'GO:0007163', 'GO:0031981', 'GO:0003677', 'GO:0000439', 'GO:0005452', 'GO:0042447', 'GO:0042440', 'GO:1902024', 'GO:0042162', 'GO:0061919', 'GO:0035967', 'GO:0003676', 'GO:0008238', 'GO:0006112', 'GO:0032200', 'GO:0071211', 'GO:0006498', 'GO:0060135', 'GO:1900038', 'GO:0098857', 'GO:0061631', 'GO:0045177', 'GO:0021782', 'GO:0051117', 'GO:0051236', 'GO:0010921', 'GO:0005730', 'GO:0007212', 'GO:0005768', 'GO:0019941', 'GO:0051290', 'GO:1990182', 'GO:0043392', 'GO:0035556', 'GO:0032648', 'GO:0032933', 'GO:0004422', 'GO:0002888', 'GO:1901215', 'GO:0042572', 'GO:0016567', 'GO:0016875', 'GO:0060560', 'GO:0031904', 'GO:0051788', 'GO:0043455', 'GO:0004830', 'GO:0031326', 'GO:0036016', 'GO:0006064', 'GO:0035295', 'GO:0004312', 'GO:0050868', 'GO:0042391', 'GO:0002381', 'CL:0000151', 'GO:0046622', 'GO:0044092', 'GO:0001525', 'GO:0050864', 'GO:0042745', 'GO:0005975', 'GO:0002695', 'GO:0006368', 'GO:0044070', 'GO:0046033', 'GO:0098862', 'GO:0051770', 'GO:0008483', 'CL:0000738', 'GO:0030054', 'GO:0006857', 'GO:0071241', 'GO:0021680', 'GO:0005759', 'GO:1901701', 'GO:0006941', 'GO:0006310', 'GO:0062023', 'GO:0047751', 'GO:0044819', 'GO:0009791', 'GO:0016188', 'GO:0035729', 'GO:0060294', 'GO:0002708', 'GO:0007253', 'GO:0098773', 'GO:0071248', 'GO:0034590', 'GO:0007005', 'GO:1902041', 'GO:0071548', 'GO:0005515', 'GO:0006281', 'GO:0051338', 'GO:0016772', 'GO:0006778', 'GO:0098656', 'GO:0032288', 'GO:0009082', 'GO:0098708', 'GO:0071826', 'GO:1903403', 'GO:0006997', 'GO:0003690', 'GO:0060536', 'GO:0045647', 'GO:0090090', 'GO:0016446', 'GO:0006195', 'GO:0046124', 'GO:0097449', 'GO:0035296', 'GO:0006677', 'GO:0035524', 'GO:0098800', 'GO:2001293', 'GO:0008584', 'GO:0071332', 'GO:0030894', 'GO:0045581', 'GO:0019798', 'GO:0031325', 'GO:0097431', 'GO:0070382', 'GO:0042552', 'GO:0034340', 'GO:0036109', 'GO:0030029', 'GO:0034774', 'GO:0002822', 'GO:2000756', 'GO:0030371', 'GO:0060337', 'GO:0043029', 'GO:0010543', 'GO:0009918', 'GO:0050661', 'GO:0008013', 'GO:0099501', 'GO:0019538', 'GO:0016614', 'GO:0036507', 'GO:1900180', 'GO:1900103', 'GO:0005041', 'GO:0071621', 'GO:0019368', 'GO:0009262', 'GO:0030242', 'GO:0090306', 'GO:0008236', 'GO:0002573', 'GO:0007420', 'GO:0004448', 'GO:1904951', 'GO:0065002', 'GO:0007249', 'GO:0003018', 'GO:0042562', 'GO:0009100', 'GO:0051018', 'GO:0034311', 'GO:0046605', 'GO:0021762', 'GO:0043248', 'GO:0019674', 'GO:0043233', 'GO:0000428', 'GO:0016881', 'GO:0044342', 'GO:0006006', 'GO:0044818', 'GO:0045263', 'GO:0006499', 'GO:0070761', 'GO:0042938', 'GO:0090026', 'CL:0000096', 'GO:0031984', 'GO:0051276', 'GO:0045944', 'GO:0032570', 'GO:0001637', 'GO:0010038', 'GO:1905037', 'GO:0033146', 'GO:0007589', 'GO:0003678', 'GO:0120014', 'GO:0038159', 'GO:0048471', 'GO:0002181', 'GO:0002376', 'GO:0009408', 'GO:0072522', 'GO:0051384', 'GO:0090276', 'GO:0000768', 'GO:0140662', 'GO:0030670', 'GO:0007063', 'GO:0007094', 'GO:0030145', 'GO:0043280', 'GO:0046099', 'GO:0005615', 'GO:0002440', 'GO:0097305', 'GO:0006513', 'GO:0019367', 'GO:0044877', 'GO:1903707', 'GO:0002237', 'GO:0034687', 'GO:1903203', 'GO:0031975', 'GO:0071677', 'GO:1901159', 'GO:0051049', 'GO:0007612', 'GO:0030669', 'GO:0001709', 'GO:1901682', 'GO:0051099', 'GO:0043548', 'GO:0022411', 'GO:0035437', 'GO:0006468', 'GO:0030810', 'GO:0006915', 'GO:0030252', 'GO:0061117', 'GO:1901606', 'GO:0046578', 'GO:0001217', 'GO:0002685', 'GO:0030001', 'GO:0001530', 'GO:0051962', 'GO:2000015', 'GO:1902308', 'GO:0071407', 'GO:0019318', 'GO:0060363', 'GO:0051354', 'GO:1902494', 'GO:0030182', 'GO:0015373', 'GO:0031401', 'GO:0045254', 'GO:0140338', 'GO:0046526', 'GO:0016774', 'GO:0004427', 'GO:0032689', 'GO:0006796', 'GO:0009240', 'GO:0072330', 'GO:0070848', 'GO:2000404', 'GO:0042181', 'GO:0002520', 'GO:0016208', 'GO:0009890', 'GO:0006081', 'GO:0044706', 'CL:0000766', 'GO:0099572', 'GO:0050421', 'GO:0036477', 'GO:0016049', 'GO:0022408', 'GO:0001654', 'GO:1902514', 'GO:0031967', 'GO:0016137', 'GO:0097452', 'GO:0009063', 'GO:2001237', 'GO:1901981', 'GO:0048588', 'GO:0042157', 'GO:0008637', 'GO:0005783', 'GO:0033554', 'GO:0031593', 'GO:0071109', 'GO:0016363', 'CL:0000393', 'GO:0008235', 'GO:2000361', 'GO:0009725', 'GO:0051101', 'GO:0043381', 'GO:0031514', 'GO:0044839', 'GO:0010591', 'GO:0032027', 'GO:1901522', 'GO:0015807', 'GO:0090287', 'GO:0022618', 'GO:0035578', 'GO:0010660', 'GO:0021543', 'GO:0009163', 'GO:0036296', 'GO:0006885', 'GO:0007565', 'GO:0032007', 'GO:0072599', 'GO:0048771', 'GO:0051204', 'GO:0045830', 'GO:0005253', 'GO:1905818', 'GO:0098760', 'GO:0001775', 'GO:0033138', 'GO:0050819', 'GO:0001568', 'GO:0002836', 'GO:0015808', 'UBERON:0000479', 'GO:0001578', 'GO:0030833', 'GO:1990440', 'GO:1903564', 'GO:1904869', 'GO:0034698', 'GO:0071897', 'GO:0006547', 'CL:0000081', 'GO:0055090', 'GO:0006942', 'GO:0006691', 'GO:0034695', 'GO:0001676', 'GO:0045216', 'GO:0035977', 'GO:0006998', 'GO:0004298', 'GO:1903580', 'GO:0016765', 'GO:0140161', 'GO:0062076', 'GO:1901361', 'GO:0071712', 'GO:0006753', 'GO:0030148', 'GO:1903214', 'GO:0030332', 'GO:0022853', 'GO:0045822', 'GO:0051693', 'GO:0045661', 'GO:0006473', 'GO:0009922', 'GO:1990456', 'GO:0009888', 'GO:0006950', 'GO:0140056', 'GO:0006955', 'GO:0016741', 'GO:0016706', 'GO:0050714', 'GO:0101031', 'GO:0043001', 'GO:0014905', 'GO:0000226', 'GO:0046686', 'GO:0007610', 'GO:0071345', 'GO:0035924', 'GO:0015718', 'GO:0070859', 'GO:0045922', 'GO:0000166', 'GO:1902532', 'GO:0002637', 'GO:0008585', 'GO:0051591', 'GO:0044403', 'GO:0004807', 'GO:0000164', 'GO:0090118', 'GO:0043302', 'GO:1902850', 'GO:0006486', 'GO:0032386', 'GO:0099512', 'GO:0141061', 'GO:0050871', 'GO:0042632', 'GO:0046620', 'GO:0031334', 'GO:0099503', 'GO:0004473', 'GO:0051126', 'GO:0009583', 'GO:0120162', 'GO:0051262', 'GO:0004576', 'GO:0042301', 'GO:0097734', 'GO:0003700', 'GO:1990777', 'GO:0046112', 'GO:0006084', 'GO:0003421', 'GO:0031526', 'GO:1905114', 'GO:0015936', 'GO:0015186', 'GO:0044062', 'GO:0015171', 'GO:0032182', 'GO:0045337', 'GO:0060090', 'GO:0009894', 'GO:0070588', 'GO:0008525', 'GO:0003865', 'GO:0048146', 'GO:0006106', 'GO:0070552', 'GO:0048853', 'GO:0032660', 'GO:0006085', 'GO:0050000', 'GO:1902533', 'GO:0098809', 'GO:0001955', 'GO:0030658', 'GO:0120013', 'GO:0071466', 'GO:0050728', 'GO:0097306', 'GO:0008614', 'GO:0000242', 'GO:0006062', 'GO:1904273', 'GO:0000003', 'GO:0005774', 'GO:0009410', 'GO:0033721', 'GO:0110076', 'GO:0042472', 'GO:0004842', 'GO:0051223', 'GO:0043555', 'GO:0019550', 'GO:2000638', 'GO:0051287', 'GO:0046365', 'GO:0008083', 'GO:0045540', 'GO:0051707', 'GO:0007276', 'GO:0038146', 'GO:1900102', 'GO:0019842', 'GO:0045964', 'GO:0045116', 'GO:1902476', 'GO:0004672', 'GO:1902680', 'GO:0072525', 'GO:0044754', 'GO:1903725', 'GO:0005324', 'GO:0061718', 'GO:0003922', 'GO:0080164', 'GO:0018023', 'GO:0046835', 'GO:0019899', 'GO:0060021', 'GO:0010826', 'GO:0008219', 'GO:0070341', 'GO:0090025', 'GO:0046483', 'GO:0008514', 'GO:0098796', 'GO:0006953', 'GO:0098771', 'GO:0006298', 'GO:0046943', 'GO:0008324', 'GO:0031398', 'GO:0060284', 'GO:0006913', 'GO:0006163', 'GO:0120025', 'GO:0140112', 'GO:0007030', 'GO:0038180', 'GO:0035094', 'GO:0006612', 'GO:0016500', 'GO:1903020', 'GO:1901605', 'GO:0004601', 'GO:2000816', 'GO:0050793', 'GO:0006996', 'GO:0090402', 'GO:0050678', 'GO:0001934', 'GO:0045259', 'GO:1901874', 'GO:0000077', 'GO:0019320', 'GO:0050808', 'GO:0034614', 'GO:0016570', 'GO:0046385', 'GO:0009263', 'GO:0031098', 'GO:0006775', 'GO:0034663', 'GO:1901031', 'GO:0016128', 'GO:1901861', 'GO:1902036', 'GO:0005769', 'GO:0098662', 'GO:0150077', 'GO:0007406', 'GO:0051955', 'GO:1990418', 'GO:0043648', 'GO:0061134', 'GO:0032677', 'GO:0030397', 'GO:0006820', 'GO:1904030', 'GO:0009086', 'GO:0016831', 'GO:0071162', 'GO:0000086', 'GO:0021915', 'GO:0046655', 'GO:0060170', 'GO:0048662', 'GO:0002449', 'GO:0034654', 'GO:0030246', 'GO:0019343', 'GO:0010605', 'GO:0051125', 'GO:0007017', 'GO:0042063', 'GO:0032675', 'GO:0005198', 'GO:0048871', 'GO:0006007', 'GO:0022417', 'CL:0000234', 'GO:0001554', 'GO:0098916', 'GO:0045111', 'GO:0030018', 'GO:0016776', 'GO:0010608', 'GO:0045936', 'GO:1900193', 'GO:0019104', 'GO:0140253', 'GO:0015749', 'GO:1990478', 'GO:0140009', 'GO:0015748', 'GO:0061136', 'GO:1904557', 'GO:0045333', 'GO:0005777', 'CL:0000988', 'GO:1990712', 'GO:0045787', 'GO:1904925', 'GO:0070936', 'GO:0034381', 'GO:0004748', 'GO:0010389', 'GO:0001505', 'GO:0034391', 'GO:0001954', 'GO:1905369', 'GO:0033211', 'GO:0000122', 'GO:0016709', 'GO:0050048', 'GO:0009642', 'GO:0071900', 'GO:0042308', 'GO:0006402', 'GO:0006620', 'GO:0047982', 'GO:0051607', 'GO:1901135', 'GO:0045619', 'GO:0031571', 'GO:0032329', 'GO:0006528', 'GO:1903201', 'GO:0046983', 'GO:0050802', 'GO:0051100', 'GO:0032647', 'GO:0019725', 'GO:0045823', 'GO:0140275', 'GO:1903131', 'GO:0140101', 'GO:0045934', 'GO:0004418', 'GO:0006469', 'GO:0005840', 'GO:1903803', 'GO:0071219', 'GO:0050767', 'GO:0045687', 'GO:1901617', 'GO:0030174', 'GO:0140318', 'GO:0006559', 'GO:0060340', 'GO:0043651', 'GO:1901658', 'CL:0000775', 'GO:0031901', 'GO:0000502', 'GO:0062014', 'GO:1903431', 'GO:0051754', 'GO:0043409', 'GO:0001707', 'GO:0008079', 'GO:0004379', 'GO:0051119', 'GO:0051901', 'GO:1904181', 'GO:0006533', 'GO:0021766', 'GO:0031252', 'GO:1902117', 'GO:0042220', 'GO:0043249', 'GO:0015812', 'GO:0071402', 'GO:0005509', 'GO:0019692', 'GO:0006270', 'GO:0051769', 'GO:0042592', 'GO:0007605', 'GO:0030193', 'GO:0005643', 'GO:0061052', 'GO:0000723', 'GO:0007275', 'GO:0022900', 'GO:1904062', 'GO:0008157', 'GO:0071495', 'GO:0035770', 'GO:0006261', 'GO:0016242', 'GO:1904659', 'GO:0001939', 'GO:0046173', 'GO:0072359', 'GO:0003939', 'GO:0004827', 'GO:0014823', 'GO:0043197', 'GO:0032733', 'GO:1990204', 'GO:0003433', 'GO:0030071', 'GO:1903573', 'GO:0034635', 'GO:0008038', 'GO:0000045', 'GO:0035605', 'GO:0016810', 'GO:1901800', 'GO:0031543', 'GO:0031672', 'GO:0001655', 'GO:0046890', 'GO:0035384', 'GO:0044093', 'GO:1901615', 'GO:0045732', 'GO:1904313', 'GO:0005732', 'GO:0008064', 'GO:0051093', 'GO:0043433', 'CL:0000187', 'GO:0040007', 'GO:0001818', 'GO:0019867', 'GO:0007399', 'GO:0042043', 'GO:0009582', 'GO:0006643', 'GO:0010940', 'GO:0021695', 'GO:0051954', 'GO:0010639', 'GO:0140513', 'GO:0007268', 'GO:0010447', 'GO:0010596', 'GO:0042113', 'GO:1990442', 'GO:0009057', 'GO:0070314', 'GO:0051250', 'GO:0002020', 'GO:0052548', 'GO:0046038', 'GO:0048844', 'GO:0001909', 'GO:0019751', 'GO:0010756', 'GO:0048469', 'GO:0010882', 'GO:0019957', 'GO:0008283', 'GO:1990748', 'GO:0004712', 'GO:0044309', 'GO:0071379', 'GO:0006977', 'GO:0030135', 'GO:0007062', 'GO:0031667', 'GO:0051001', 'GO:0016818', 'GO:0098505', 'GO:0070194', 'GO:0090257', 'GO:0004857', 'GO:0022603', 'GO:0016494', 'GO:0006338', 'GO:0008333', 'GO:0033046', 'GO:0033627', 'GO:0097060', 'GO:1903051', 'GO:0015804', 'GO:0000794', 'GO:0031094', 'GO:0019184', 'GO:0060070', 'GO:1904781', 'GO:0006730', 'GO:0002819', 'GO:0031974', 'GO:0009411', 'GO:0051164', 'GO:0048306', 'GO:0035255', 'GO:0014908', 'BFO:0000002', 'GO:0044283', 'GO:0071871', 'GO:0090331', 'GO:0042959', 'GO:0019898', 'GO:0043522', 'GO:0030136', 'GO:0045148', 'GO:0007088', 'GO:0005852', 'GO:2000785', 'GO:2000059', 'GO:0150101', 'GO:0016604', 'GO:0006631', 'GO:1902310', 'GO:0030431', 'GO:0051241', 'GO:1904645', 'GO:0006149', 'GO:0043242', 'GO:0048145', 'GO:0050679', 'GO:1901363', 'GO:0061061', 'GO:1900100', 'GO:0072666', 'GO:0010821', 'GO:0010557', 'GO:0045861', 'GO:0016139', 'GO:0018205', 'GO:0005547', 'GO:0099024', 'GO:0032770', 'GO:0046129', 'GO:0045686', 'GO:0036488', 'GO:0030834', 'GO:0019221', 'GO:0051603', 'GO:0016101', 'GO:0009648', 'GO:1990778', 'GO:0014888', 'GO:0007342', 'GO:0034198', 'GO:0018030', 'GO:0017185', 'GO:0043535', 'GO:0006812', 'GO:0060696', 'GO:0051051', 'GO:0006107', 'GO:0090461', 'GO:0046148', 'GO:0006565', 'GO:0099173', 'GO:0030301', 'GO:0005154', 'GO:0001222', 'GO:0015297', 'GO:0051651', 'GO:0043229', 'GO:0097659', 'GO:0021924', 'GO:0030880', 'GO:0006874', 'GO:0003159', 'GO:0046946', 'GO:0065004', 'GO:0000041', 'GO:0061469', 'GO:0052657', 'GO:0048856', 'GO:0120034', 'GO:0043171', 'GO:0001067', 'GO:0071478', 'GO:0016070', 'GO:0055117', 'UBERON:0034923', 'GO:0045860', 'GO:0034399', 'GO:0015378', 'GO:0004386', 'GO:0010950', 'GO:0046040', 'GO:0003779', 'GO:0046039', 'GO:0090400', 'GO:0003785', 'GO:0044389', 'GO:0019519', 'GO:0034250', 'GO:0002842', 'GO:0035307', 'GO:0048156', 'GO:1990234', 'GO:0046883', 'GO:0016747', 'GO:0032388', 'GO:1904829', 'CL:0000408', 'GO:0001845', 'GO:1903169', 'GO:0008542', 'GO:0140271', 'GO:0010594', 'GO:0005525', 'GO:1901136', 'GO:0008305', 'GO:0048332', 'GO:0097510', 'GO:0051289', 'GO:0080146', 'GO:0097746', 'GO:1904888', 'GO:0003012', 'GO:0034404', 'GO:0006937', 'GO:0031399', 'GO:0022029', 'GO:0070663', 'GO:0004357', 'GO:0031639', 'GO:0009172', 'GO:0019238', 'GO:0031011', 'GO:0033365', 'GO:0030261', 'GO:0007049', 'GO:0010243', 'GO:0051240', 'GO:0051775', 'GO:0004617', 'GO:0051156', 'GO:0000932', 'GO:0021854', 'GO:0006544', 'GO:0006157', 'GO:0022804', 'GO:0050667', 'GO:0006351', 'GO:0045637', 'GO:0055056', 'GO:0070979', 'GO:0009092', 'GO:0043568', 'GO:1901799', 'GO:0042567', 'GO:0030299', 'GO:0071872', 'GO:0035305', 'GO:0061951', 'GO:0009166', 'GO:0009991', 'GO:0120031', 'GO:0010638', 'GO:0009081', 'GO:0061912', 'GO:1904356', 'GO:0031397', 'GO:0009071', 'GO:0001776', 'GO:0007098', 'GO:0070206', 'GO:0048598', 'GO:0043153', 'GO:0140926', 'GO:0055021', 'GO:0140311', 'GO:0017015', 'GO:0005342', 'GO:0009265', 'GO:0015185', 'GO:0045596', 'GO:0009636', 'GO:0000422', 'GO:0016579', 'GO:0048545', 'GO:0001886', 'GO:0042246', 'GO:0005770', 'GO:0000902', 'GO:0021700', 'GO:0016114', 'GO:1904386', 'GO:0034511', 'UBERON:0000061', 'GO:0070873', 'GO:0009056', 'GO:0043457', 'GO:0016773', 'GO:1902902', 'GO:0005819', 'GO:0045334', 'CL:0000404', 'CL:0000211', 'GO:0051172', 'GO:0061013', 'GO:0042762', 'GO:0006725', 'GO:0044087', 'GO:0030312', 'GO:0016048', 'GO:0072679', 'GO:1902745', 'GO:0033300', 'GO:0043502', 'GO:0070555', 'GO:0140042', 'GO:0022602', 'GO:0036465', 'GO:0090314', 'GO:0104004', 'GO:0006097', 'GO:0006984', 'GO:0003823', 'GO:0030879', 'GO:0008398', 'GO:0010965', 'GO:0000793', 'GO:0070997', 'GO:0015296', 'GO:0007267', 'GO:0045638', 'CL:0000000', 'GO:0002039', 'GO:0042180', 'GO:0014883', 'GO:0007616', 'GO:0048644', 'GO:0022008', 'GO:0031261', 'GO:0051784', 'GO:1901857', 'GO:0097722', 'GO:0072657', 'GO:0006739', 'GO:0008021', 'GO:0001101', 'GO:0032465', 'GO:0000151', 'GO:0048468', 'GO:0015036', 'GO:0034440', 'GO:2000639', 'GO:0097190', 'GO:1900046', 'GO:0045981', 'GO:0043065', 'GO:0006835', 'GO:0048625', 'GO:1903859', 'GO:0061041', 'GO:0008140', 'GO:0008047', 'GO:0009074', 'GO:0032892', 'GO:0048278', 'GO:0051015', 'GO:0050046', 'GO:0090092', 'GO:0016477', 'GO:0042994', 'GO:0009161', 'GO:0050709', 'GO:1900047', 'CL:0000106', 'GO:0051234', 'GO:0019773', 'GO:0002758', 'GO:0015828', 'GO:0051353', 'GO:1905709', 'GO:0010866', 'GO:0009112', 'GO:1900195', 'GO:0045597', 'GO:0042325', 'GO:0050803', 'GO:0007346', 'GO:1902042', 'GO:0098687', 'GO:1903025', 'GO:0034101', 'GO:0006576', 'GO:0098793', 'GO:0032261', 'GO:0007603', 'GO:0005675', 'GO:0005294', 'GO:0050777', 'GO:0015821', 'GO:0005546', 'GO:0005882', 'GO:0002697', 'GO:0022410', 'GO:1903917', 'GO:0050865', 'GO:0010962', 'CL:0000183', 'GO:0001667', 'GO:0004506', 'GO:0022600', 'GO:0006289', 'GO:0010628', 'GO:0016814', 'GO:0032885', 'GO:0051957', 'GO:1901566', 'GO:0061024', 'GO:0071214', 'GO:0010667', 'GO:0047496', 'GO:0032091', 'GO:0030149', 'GO:1901293', 'GO:0031668', 'GO:0033674', 'GO:0006903', 'GO:0016874', 'GO:0150104', 'GO:0043620', 'GO:0051246', 'GO:0033572', 'GO:0008360', 'GO:0034236', 'GO:1905320', 'GO:0043412', 'GO:0032868', 'GO:0031102', 'GO:0140013', 'GO:2000406', 'GO:0032838', 'GO:0010460', 'GO:0005753', 'GO:0140206', 'GO:0030832', 'GO:0009070', 'GO:0031175', 'GO:0016755', 'GO:0030134', 'GO:0060351', 'CL:0000003', 'GO:0010585', 'GO:0070981', 'GO:0006536', 'GO:0002683', 'GO:1901681', 'GO:0033865', 'GO:0006399', 'GO:2000363', 'GO:0015180', 'GO:0051904', 'GO:0005506', 'GO:0031970', 'GO:0030808', 'GO:0016131', 'GO:0032272', 'GO:0005575', 'GO:0009306', 'GO:0090205', 'GO:0015909', 'GO:0004634', 'GO:0090199', 'GO:0033029', 'GO:0043204', 'GO:2000737', 'GO:0051055', 'GO:0051235', 'GO:0072527', 'GO:1905239', 'GO:0009159', 'GO:0150076', 'GO:0001659', 'GO:0030031', 'GO:0071353', 'GO:0070647', 'GO:0071539', 'GO:1904831', 'GO:0046059', 'GO:0036064', 'GO:0019955', 'GO:0006744', 'GO:0002703', 'GO:1901362', 'GO:0030425', 'GO:0031427', 'GO:0032204', 'GO:0019438', 'GO:0005885', 'GO:0035356', 'GO:1902099', 'GO:0009394', 'GO:0031091', 'GO:0045008', 'GO:0019058', 'GO:0042177', 'GO:0009749', 'GO:0019694', 'GO:0051409', 'GO:0008948', 'GO:0002082', 'GO:0045948', 'GO:0061512', 'GO:0031324', 'GO:0043009', 'GO:0032435', 'GO:0005080', 'GO:0009896', 'GO:0046635', 'GO:0043178', 'GO:0030539', 'GO:0097718', 'GO:0034418', 'GO:1901570', 'GO:0006605', 'GO:0046822', 'GO:0015114', 'GO:0032663', 'GO:0009116', 'GO:0008015', 'GO:0001701', 'GO:0010656', 'GO:0030178', 'GO:0002526', 'GO:0005938', 'GO:0034249', 'GO:0021575', 'GO:0006911', 'GO:0006103', 'GO:0071944', 'GO:0034762', 'GO:0045178', 'GO:0022616', 'GO:0030641', 'GO:0033032', 'GO:0033017', 'GO:0006611', 'GO:0098636', 'GO:0071774', 'GO:0009581', 'GO:0061615', 'GO:0001932', 'GO:0051160', 'GO:0097386', 'GO:0034641'}</th>\n",
+       "      <td>HALLMARK_MTORC1_SIGNALING-1-99</td>\n",
+       "      <td>99.000</td>\n",
+       "      <td>True</td>\n",
+       "      <td>5000</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>closure</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>GO:0044283|GO:0005737|GO:0019752|GO:0036094|GO...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>180</td>\n",
+       "      <td>1.000000</td>\n",
+       "      <td>1.000000</td>\n",
+       "      <td>1.000000</td>\n",
+       "      <td>1.000000</td>\n",
+       "      <td>1.000000</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n",
+       "<p>86112 rows × 30 columns</p>\n",
+       "</div>"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "                                                                              name  \\\n",
+       "go_term_ids                                                                          \n",
+       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...        glycolysis-gocam-0-0.005   \n",
+       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...        glycolysis-gocam-0-0.005   \n",
+       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...        glycolysis-gocam-0-0.005   \n",
+       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...        glycolysis-gocam-0-0.005   \n",
+       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...        glycolysis-gocam-0-0.005   \n",
+       "...                                                                            ...   \n",
+       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...  HALLMARK_MTORC1_SIGNALING-1-99   \n",
+       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...  HALLMARK_MTORC1_SIGNALING-1-99   \n",
+       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...  HALLMARK_MTORC1_SIGNALING-1-99   \n",
+       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...  HALLMARK_MTORC1_SIGNALING-1-99   \n",
+       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...  HALLMARK_MTORC1_SIGNALING-1-99   \n",
+       "\n",
+       "                                                    cutoff  closure  top_n  \\\n",
+       "go_term_ids                                                                  \n",
+       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...   0.005    False      5   \n",
+       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...   0.005    False     10   \n",
+       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...   0.005    False     25   \n",
+       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...   0.005    False   5000   \n",
+       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...   0.005     True      5   \n",
+       "...                                                    ...      ...    ...   \n",
+       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...  99.000    False   5000   \n",
+       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...  99.000     True      5   \n",
+       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...  99.000     True     10   \n",
+       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...  99.000     True     25   \n",
+       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...  99.000     True   5000   \n",
+       "\n",
+       "                                                   source  model method  \\\n",
+       "go_term_ids                                                               \n",
+       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...   NONE    4.0    gpt   \n",
+       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...   NONE    4.0    gpt   \n",
+       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...   NONE    4.0    gpt   \n",
+       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...   NONE    4.0    gpt   \n",
+       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...   NONE    4.0    gpt   \n",
+       "...                                                   ...    ...    ...   \n",
+       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...    NaN    NaN    NaN   \n",
+       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...    NaN    NaN    NaN   \n",
+       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...    NaN    NaN    NaN   \n",
+       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...    NaN    NaN    NaN   \n",
+       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...    NaN    NaN    NaN   \n",
+       "\n",
+       "                                                      method_desc  \\\n",
+       "go_term_ids                                                         \n",
+       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...  no_synopsis-4   \n",
+       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...  no_synopsis-4   \n",
+       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...  no_synopsis-4   \n",
+       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...  no_synopsis-4   \n",
+       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...  no_synopsis-4   \n",
+       "...                                                           ...   \n",
+       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...            NaN   \n",
+       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...            NaN   \n",
+       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...            NaN   \n",
+       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...            NaN   \n",
+       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...            NaN   \n",
+       "\n",
+       "                                                                     run  \\\n",
+       "go_term_ids                                                                \n",
+       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...  gpt-4.no_synopsis.v1   \n",
+       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...  gpt-4.no_synopsis.v1   \n",
+       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...  gpt-4.no_synopsis.v1   \n",
+       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...  gpt-4.no_synopsis.v1   \n",
+       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...  gpt-4.no_synopsis.v1   \n",
+       "...                                                                  ...   \n",
+       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...               closure   \n",
+       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...               closure   \n",
+       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...               closure   \n",
+       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...               closure   \n",
+       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...               closure   \n",
+       "\n",
+       "                                                    truncation_factor  ...  \\\n",
+       "go_term_ids                                                            ...   \n",
+       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...                1.0  ...   \n",
+       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...                1.0  ...   \n",
+       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...                1.0  ...   \n",
+       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...                1.0  ...   \n",
+       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...                1.0  ...   \n",
+       "...                                                               ...  ...   \n",
+       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...                NaN  ...   \n",
+       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...                NaN  ...   \n",
+       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...                NaN  ...   \n",
+       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...                NaN  ...   \n",
+       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...                NaN  ...   \n",
+       "\n",
+       "                                                                                  true_positive_terms  \\\n",
+       "go_term_ids                                                                                             \n",
+       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...                                         GO:0006096   \n",
+       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...                                         GO:0006096   \n",
+       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...                              GO:0006096|GO:0006006   \n",
+       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...                              GO:0006096|GO:0006006   \n",
+       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...        GO:0006096|GO:0019318|GO:0061621|GO:0006094   \n",
+       "...                                                                                               ...   \n",
+       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...  GO:0044283|GO:0044281|GO:0005737|GO:0019752|GO...   \n",
+       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...  GO:0044283|GO:0005737|GO:0019752|GO:0036094|GO...   \n",
+       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...  GO:0044283|GO:0005737|GO:0019752|GO:0036094|GO...   \n",
+       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...  GO:0044283|GO:0005737|GO:0019752|GO:0036094|GO...   \n",
+       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...  GO:0044283|GO:0005737|GO:0019752|GO:0036094|GO...   \n",
+       "\n",
+       "                                                                                 false_positive_terms  \\\n",
+       "go_term_ids                                                                                             \n",
+       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...                                         GO:0006006   \n",
+       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...                                         GO:0006006   \n",
+       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...                                                NaN   \n",
+       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...                                                NaN   \n",
+       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...                                                NaN   \n",
+       "...                                                                                               ...   \n",
+       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...                                                NaN   \n",
+       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...  GO:0008525|GO:0009749|GO:0019899|GO:0050709|GO...   \n",
+       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...  GO:0008525|GO:0009749|GO:0019899|GO:0050709|GO...   \n",
+       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...  GO:0008525|GO:0019899|GO:0050709|GO:0035094|GO...   \n",
+       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...                                                NaN   \n",
+       "\n",
+       "                                                    false_negative_terms_example20  \\\n",
+       "go_term_ids                                                                          \n",
+       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...            GO:0006090|GO:001605   \n",
+       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...            GO:0006090|GO:001605   \n",
+       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...            GO:0006090|GO:001605   \n",
+       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...            GO:0006090|GO:001605   \n",
+       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...                      GO:0048029   \n",
+       "...                                                                            ...   \n",
+       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...                             NaN   \n",
+       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...                             NaN   \n",
+       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...                             NaN   \n",
+       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...                             NaN   \n",
+       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...                             NaN   \n",
+       "\n",
+       "                                                                      unparsed_terms  \\\n",
+       "go_term_ids                                                                            \n",
+       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...  energy production|atp generation   \n",
+       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...  energy production|atp generation   \n",
+       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...  energy production|atp generation   \n",
+       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...  energy production|atp generation   \n",
+       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...  energy production|atp generation   \n",
+       "...                                                                              ...   \n",
+       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...                               NaN   \n",
+       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...                               NaN   \n",
+       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...                               NaN   \n",
+       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...                               NaN   \n",
+       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...                               NaN   \n",
+       "\n",
+       "                                                    gene_set_size  precision  \\\n",
+       "go_term_ids                                                                    \n",
+       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...             10   0.500000   \n",
+       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...             10   0.500000   \n",
+       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...             10   1.000000   \n",
+       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...             10   1.000000   \n",
+       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...             10   1.000000   \n",
+       "...                                                           ...        ...   \n",
+       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...            180   1.000000   \n",
+       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...            180   0.000794   \n",
+       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...            180   0.001720   \n",
+       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...            180   0.004761   \n",
+       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...            180   1.000000   \n",
+       "\n",
+       "                                                      recall  recall_general  \\\n",
+       "go_term_ids                                                                    \n",
+       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...  0.200000        1.000000   \n",
+       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...  0.100000        0.200000   \n",
+       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...  0.080000        0.250000   \n",
+       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...  0.051282        0.250000   \n",
+       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...  0.800000        0.666667   \n",
+       "...                                                      ...             ...   \n",
+       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...  1.000000        1.000000   \n",
+       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...  1.000000        1.000000   \n",
+       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...  1.000000        1.000000   \n",
+       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...  1.000000        1.000000   \n",
+       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...  1.000000        1.000000   \n",
+       "\n",
+       "                                                    recall_specific  f1_score  \n",
+       "go_term_ids                                                                    \n",
+       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...         0.200000  0.285714  \n",
+       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...         0.200000  0.166667  \n",
+       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...         0.153846  0.148148  \n",
+       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...         0.142857  0.097561  \n",
+       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...         0.800000  0.888889  \n",
+       "...                                                             ...       ...  \n",
+       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...         1.000000  1.000000  \n",
+       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...         1.000000  0.001587  \n",
+       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...         1.000000  0.003434  \n",
+       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...         1.000000  0.009477  \n",
+       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...         1.000000  1.000000  \n",
+       "\n",
+       "[86112 rows x 30 columns]"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 2,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
    "source": [
     "df = pd.read_csv('results/processed.tsv', sep='\\t', header=0, index_col=0)\n",
     "df"
@@ -23,7 +552,7 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 16,
+   "execution_count": 3,
    "id": "75d9ffc3",
    "metadata": {},
    "outputs": [],
@@ -34,7 +563,7 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 17,
+   "execution_count": 4,
    "id": "18d345b2",
    "metadata": {},
    "outputs": [],
@@ -44,7 +573,7 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 10,
+   "execution_count": 5,
    "id": "2cab4eeb",
    "metadata": {},
    "outputs": [
@@ -54,7 +583,7 @@
        "3804"
       ]
      },
-     "execution_count": 10,
+     "execution_count": 5,
      "metadata": {},
      "output_type": "execute_result"
     }
@@ -65,7 +594,7 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 11,
+   "execution_count": 6,
    "id": "d7b65678",
    "metadata": {},
    "outputs": [
@@ -75,7 +604,7 @@
        "1380"
       ]
      },
-     "execution_count": 11,
+     "execution_count": 6,
      "metadata": {},
      "output_type": "execute_result"
     }
@@ -86,7 +615,7 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 14,
+   "execution_count": 15,
    "id": "a2f6c028",
    "metadata": {},
    "outputs": [
@@ -94,23 +623,42 @@
      "name": "stderr",
      "output_type": "stream",
      "text": [
-      "/var/folders/nc/m4tx21912kv1b8nk3zzx9plr0000gn/T/ipykernel_87313/1580905988.py:1: SettingWithCopyWarning: \n",
+      "/var/folders/hx/svkm0dlj0bd9689lm21_7fyw0000gs/T/ipykernel_85548/3079210140.py:2: FutureWarning: Setting an item of incompatible dtype is deprecated and will raise in a future error of pandas. Value '1' has dtype incompatible with bool, please explicitly cast to a compatible dtype first.\n",
+      "  df_tophit.loc[df_tophit['true_positives'] > 0 & df_tophit['has_hit']] = 1\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "#df_tophit.loc[df_tophit['true_positives']]\n",
+    "df_tophit.loc[df_tophit['true_positives'] > 0 & df_tophit['has_hit']] = 1\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 25,
+   "id": "5ffbba51-a2be-4d8e-8c1d-a75224878577",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stderr",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "/var/folders/hx/svkm0dlj0bd9689lm21_7fyw0000gs/T/ipykernel_85548/2605698070.py:1: SettingWithCopyWarning: \n",
       "A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.\n",
       "Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead\n",
       "\n",
       "See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy\n",
-      "  df_tophit[\"has_top_term\"] = (df_tophit['true_positives'] > 0).astype(int)\n"
+      "  df_tophit['model'] = \"GPT-\" + df_tophit['model'].astype(str)\n"
      ]
     }
    ],
    "source": [
-    "df_tophit[df_tophit['true_positives']\n",
-    "df_tophit.df_tophit[df_tophit['true_positives'] > 0, 'has_top_term'] = 1\n"
+    "df_tophit['model'] = \"GPT-\" + df_tophit['model'].astype(str)"
    ]
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 24,
+   "execution_count": 26,
    "id": "a95380f7",
    "metadata": {},
    "outputs": [
@@ -143,76 +691,83 @@
        "  <tbody>\n",
        "    <tr>\n",
        "      <th>0</th>\n",
-       "      <td>GO</td>\n",
-       "      <td>3.0</td>\n",
-       "      <td>0.194444</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td>GPT-1.0</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
        "    </tr>\n",
        "    <tr>\n",
        "      <th>1</th>\n",
        "      <td>GO</td>\n",
-       "      <td>3.5</td>\n",
-       "      <td>0.272569</td>\n",
+       "      <td>GPT-3.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
        "    </tr>\n",
        "    <tr>\n",
        "      <th>2</th>\n",
        "      <td>GO</td>\n",
-       "      <td>4.0</td>\n",
-       "      <td>0.371528</td>\n",
+       "      <td>GPT-3.5</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
        "    </tr>\n",
        "    <tr>\n",
        "      <th>3</th>\n",
-       "      <td>NONE</td>\n",
-       "      <td>3.0</td>\n",
-       "      <td>0.144097</td>\n",
+       "      <td>GO</td>\n",
+       "      <td>GPT-4.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
        "    </tr>\n",
        "    <tr>\n",
        "      <th>4</th>\n",
        "      <td>NONE</td>\n",
-       "      <td>3.5</td>\n",
-       "      <td>0.364583</td>\n",
+       "      <td>GPT-3.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
        "    </tr>\n",
        "    <tr>\n",
        "      <th>5</th>\n",
        "      <td>NONE</td>\n",
-       "      <td>4.0</td>\n",
-       "      <td>0.315972</td>\n",
+       "      <td>GPT-3.5</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
        "    </tr>\n",
        "    <tr>\n",
        "      <th>6</th>\n",
-       "      <td>RefSeq</td>\n",
-       "      <td>3.0</td>\n",
-       "      <td>0.178819</td>\n",
+       "      <td>NONE</td>\n",
+       "      <td>GPT-4.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
        "    </tr>\n",
        "    <tr>\n",
        "      <th>7</th>\n",
        "      <td>RefSeq</td>\n",
-       "      <td>3.5</td>\n",
-       "      <td>0.288194</td>\n",
+       "      <td>GPT-3.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
        "    </tr>\n",
        "    <tr>\n",
        "      <th>8</th>\n",
        "      <td>RefSeq</td>\n",
-       "      <td>4.0</td>\n",
-       "      <td>0.265625</td>\n",
+       "      <td>GPT-3.5</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>9</th>\n",
+       "      <td>RefSeq</td>\n",
+       "      <td>GPT-4.0</td>\n",
+       "      <td>0.0</td>\n",
        "    </tr>\n",
        "  </tbody>\n",
        "</table>\n",
        "</div>"
       ],
       "text/plain": [
-       "   source  model   has_hit\n",
-       "0      GO    3.0  0.194444\n",
-       "1      GO    3.5  0.272569\n",
-       "2      GO    4.0  0.371528\n",
-       "3    NONE    3.0  0.144097\n",
-       "4    NONE    3.5  0.364583\n",
-       "5    NONE    4.0  0.315972\n",
-       "6  RefSeq    3.0  0.178819\n",
-       "7  RefSeq    3.5  0.288194\n",
-       "8  RefSeq    4.0  0.265625"
+       "   source    model  has_hit\n",
+       "0       1  GPT-1.0      1.0\n",
+       "1      GO  GPT-3.0      0.0\n",
+       "2      GO  GPT-3.5      0.0\n",
+       "3      GO  GPT-4.0      0.0\n",
+       "4    NONE  GPT-3.0      0.0\n",
+       "5    NONE  GPT-3.5      0.0\n",
+       "6    NONE  GPT-4.0      0.0\n",
+       "7  RefSeq  GPT-3.0      0.0\n",
+       "8  RefSeq  GPT-3.5      0.0\n",
+       "9  RefSeq  GPT-4.0      0.0"
       ]
      },
-     "execution_count": 24,
+     "execution_count": 26,
      "metadata": {},
      "output_type": "execute_result"
     }
@@ -223,7 +778,7 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 36,
+   "execution_count": 17,
    "id": "7b10f355",
    "metadata": {},
    "outputs": [
@@ -325,7 +880,7 @@
        "8  RefSeq    4.0  0.756944"
       ]
      },
-     "execution_count": 36,
+     "execution_count": 17,
      "metadata": {},
      "output_type": "execute_result"
     }
@@ -337,7 +892,7 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 46,
+   "execution_count": 18,
    "id": "9ede100c",
    "metadata": {},
    "outputs": [],
@@ -354,7 +909,7 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 47,
+   "execution_count": 19,
    "id": "79a3b058",
    "metadata": {},
    "outputs": [],
@@ -368,7 +923,175 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 48,
+   "execution_count": 22,
+   "id": "a02fda41-186a-433b-92b3-bd1caa165393",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<style type=\"text/css\">\n",
+       "#T_d5dfd_row2_col1, #T_d5dfd_row2_col2, #T_d5dfd_row5_col1, #T_d5dfd_row8_col1 {\n",
+       "  font-weight: bold;\n",
+       "}\n",
+       "</style>\n",
+       "<table id=\"T_d5dfd\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th id=\"T_d5dfd_level0_col0\" class=\"col_heading level0 col0\" >source</th>\n",
+       "      <th id=\"T_d5dfd_level0_col1\" class=\"col_heading level0 col1\" >model</th>\n",
+       "      <th id=\"T_d5dfd_level0_col2\" class=\"col_heading level0 col2\" >has_hit</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <td id=\"T_d5dfd_row0_col0\" class=\"data row0 col0\" >GO</td>\n",
+       "      <td id=\"T_d5dfd_row0_col1\" class=\"data row0 col1\" >3.000</td>\n",
+       "      <td id=\"T_d5dfd_row0_col2\" class=\"data row0 col2\" >0.292</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <td id=\"T_d5dfd_row1_col0\" class=\"data row1 col0\" >GO</td>\n",
+       "      <td id=\"T_d5dfd_row1_col1\" class=\"data row1 col1\" >3.500</td>\n",
+       "      <td id=\"T_d5dfd_row1_col2\" class=\"data row1 col2\" >0.392</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <td id=\"T_d5dfd_row2_col0\" class=\"data row2 col0\" >GO</td>\n",
+       "      <td id=\"T_d5dfd_row2_col1\" class=\"data row2 col1\" >4.000</td>\n",
+       "      <td id=\"T_d5dfd_row2_col2\" class=\"data row2 col2\" >0.580</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <td id=\"T_d5dfd_row3_col0\" class=\"data row3 col0\" >NONE</td>\n",
+       "      <td id=\"T_d5dfd_row3_col1\" class=\"data row3 col1\" >3.000</td>\n",
+       "      <td id=\"T_d5dfd_row3_col2\" class=\"data row3 col2\" >0.212</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <td id=\"T_d5dfd_row4_col0\" class=\"data row4 col0\" >NONE</td>\n",
+       "      <td id=\"T_d5dfd_row4_col1\" class=\"data row4 col1\" >3.500</td>\n",
+       "      <td id=\"T_d5dfd_row4_col2\" class=\"data row4 col2\" >0.531</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <td id=\"T_d5dfd_row5_col0\" class=\"data row5 col0\" >NONE</td>\n",
+       "      <td id=\"T_d5dfd_row5_col1\" class=\"data row5 col1\" >4.000</td>\n",
+       "      <td id=\"T_d5dfd_row5_col2\" class=\"data row5 col2\" >0.493</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <td id=\"T_d5dfd_row6_col0\" class=\"data row6 col0\" >RefSeq</td>\n",
+       "      <td id=\"T_d5dfd_row6_col1\" class=\"data row6 col1\" >3.000</td>\n",
+       "      <td id=\"T_d5dfd_row6_col2\" class=\"data row6 col2\" >0.267</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <td id=\"T_d5dfd_row7_col0\" class=\"data row7 col0\" >RefSeq</td>\n",
+       "      <td id=\"T_d5dfd_row7_col1\" class=\"data row7 col1\" >3.500</td>\n",
+       "      <td id=\"T_d5dfd_row7_col2\" class=\"data row7 col2\" >0.431</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <td id=\"T_d5dfd_row8_col0\" class=\"data row8 col0\" >RefSeq</td>\n",
+       "      <td id=\"T_d5dfd_row8_col1\" class=\"data row8 col1\" >4.000</td>\n",
+       "      <td id=\"T_d5dfd_row8_col2\" class=\"data row8 col2\" >0.420</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "<pandas.io.formats.style.Styler at 0x122b15750>"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 22,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "himax(has_hit_summary(1, 0.05, True))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 23,
+   "id": "b96e023b-3078-4f98-9fd1-e62a30a5a904",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<style type=\"text/css\">\n",
+       "#T_0e3e5_row2_col1, #T_0e3e5_row4_col2, #T_0e3e5_row5_col1, #T_0e3e5_row8_col1 {\n",
+       "  font-weight: bold;\n",
+       "}\n",
+       "</style>\n",
+       "<table id=\"T_0e3e5\">\n",
+       "  <thead>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th id=\"T_0e3e5_level0_col0\" class=\"col_heading level0 col0\" >source</th>\n",
+       "      <th id=\"T_0e3e5_level0_col1\" class=\"col_heading level0 col1\" >model</th>\n",
+       "      <th id=\"T_0e3e5_level0_col2\" class=\"col_heading level0 col2\" >has_hit</th>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </thead>\n",
+       "  <tbody>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <td id=\"T_0e3e5_row0_col0\" class=\"data row0 col0\" >GO</td>\n",
+       "      <td id=\"T_0e3e5_row0_col1\" class=\"data row0 col1\" >3.000</td>\n",
+       "      <td id=\"T_0e3e5_row0_col2\" class=\"data row0 col2\" >0.097</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <td id=\"T_0e3e5_row1_col0\" class=\"data row1 col0\" >GO</td>\n",
+       "      <td id=\"T_0e3e5_row1_col1\" class=\"data row1 col1\" >3.500</td>\n",
+       "      <td id=\"T_0e3e5_row1_col2\" class=\"data row1 col2\" >0.153</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <td id=\"T_0e3e5_row2_col0\" class=\"data row2 col0\" >GO</td>\n",
+       "      <td id=\"T_0e3e5_row2_col1\" class=\"data row2 col1\" >4.000</td>\n",
+       "      <td id=\"T_0e3e5_row2_col2\" class=\"data row2 col2\" >0.163</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <td id=\"T_0e3e5_row3_col0\" class=\"data row3 col0\" >NONE</td>\n",
+       "      <td id=\"T_0e3e5_row3_col1\" class=\"data row3 col1\" >3.000</td>\n",
+       "      <td id=\"T_0e3e5_row3_col2\" class=\"data row3 col2\" >0.076</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <td id=\"T_0e3e5_row4_col0\" class=\"data row4 col0\" >NONE</td>\n",
+       "      <td id=\"T_0e3e5_row4_col1\" class=\"data row4 col1\" >3.500</td>\n",
+       "      <td id=\"T_0e3e5_row4_col2\" class=\"data row4 col2\" >0.198</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <td id=\"T_0e3e5_row5_col0\" class=\"data row5 col0\" >NONE</td>\n",
+       "      <td id=\"T_0e3e5_row5_col1\" class=\"data row5 col1\" >4.000</td>\n",
+       "      <td id=\"T_0e3e5_row5_col2\" class=\"data row5 col2\" >0.139</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <td id=\"T_0e3e5_row6_col0\" class=\"data row6 col0\" >RefSeq</td>\n",
+       "      <td id=\"T_0e3e5_row6_col1\" class=\"data row6 col1\" >3.000</td>\n",
+       "      <td id=\"T_0e3e5_row6_col2\" class=\"data row6 col2\" >0.090</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <td id=\"T_0e3e5_row7_col0\" class=\"data row7 col0\" >RefSeq</td>\n",
+       "      <td id=\"T_0e3e5_row7_col1\" class=\"data row7 col1\" >3.500</td>\n",
+       "      <td id=\"T_0e3e5_row7_col2\" class=\"data row7 col2\" >0.146</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <td id=\"T_0e3e5_row8_col0\" class=\"data row8 col0\" >RefSeq</td>\n",
+       "      <td id=\"T_0e3e5_row8_col1\" class=\"data row8 col1\" >4.000</td>\n",
+       "      <td id=\"T_0e3e5_row8_col2\" class=\"data row8 col2\" >0.111</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "  </tbody>\n",
+       "</table>\n"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "<pandas.io.formats.style.Styler at 0x1273c7f40>"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 23,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "himax(has_hit_summary(1, 0.05, False))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 20,
    "id": "b83036f9",
    "metadata": {},
    "outputs": [
@@ -376,72 +1099,72 @@
      "data": {
       "text/html": [
        "<style type=\"text/css\">\n",
-       "#T_72f27_row2_col1, #T_72f27_row2_col2, #T_72f27_row5_col1, #T_72f27_row8_col1 {\n",
+       "#T_9f0bc_row2_col1, #T_9f0bc_row2_col2, #T_9f0bc_row5_col1, #T_9f0bc_row8_col1 {\n",
        "  font-weight: bold;\n",
        "}\n",
        "</style>\n",
-       "<table id=\"T_72f27\">\n",
+       "<table id=\"T_9f0bc\">\n",
        "  <thead>\n",
        "    <tr>\n",
-       "      <th id=\"T_72f27_level0_col0\" class=\"col_heading level0 col0\" >source</th>\n",
-       "      <th id=\"T_72f27_level0_col1\" class=\"col_heading level0 col1\" >model</th>\n",
-       "      <th id=\"T_72f27_level0_col2\" class=\"col_heading level0 col2\" >has_hit</th>\n",
+       "      <th id=\"T_9f0bc_level0_col0\" class=\"col_heading level0 col0\" >source</th>\n",
+       "      <th id=\"T_9f0bc_level0_col1\" class=\"col_heading level0 col1\" >model</th>\n",
+       "      <th id=\"T_9f0bc_level0_col2\" class=\"col_heading level0 col2\" >has_hit</th>\n",
        "    </tr>\n",
        "  </thead>\n",
        "  <tbody>\n",
        "    <tr>\n",
-       "      <td id=\"T_72f27_row0_col0\" class=\"data row0 col0\" >GO</td>\n",
-       "      <td id=\"T_72f27_row0_col1\" class=\"data row0 col1\" >3.000</td>\n",
-       "      <td id=\"T_72f27_row0_col2\" class=\"data row0 col2\" >0.615</td>\n",
+       "      <td id=\"T_9f0bc_row0_col0\" class=\"data row0 col0\" >GO</td>\n",
+       "      <td id=\"T_9f0bc_row0_col1\" class=\"data row0 col1\" >3.000</td>\n",
+       "      <td id=\"T_9f0bc_row0_col2\" class=\"data row0 col2\" >0.615</td>\n",
        "    </tr>\n",
        "    <tr>\n",
-       "      <td id=\"T_72f27_row1_col0\" class=\"data row1 col0\" >GO</td>\n",
-       "      <td id=\"T_72f27_row1_col1\" class=\"data row1 col1\" >3.500</td>\n",
-       "      <td id=\"T_72f27_row1_col2\" class=\"data row1 col2\" >0.698</td>\n",
+       "      <td id=\"T_9f0bc_row1_col0\" class=\"data row1 col0\" >GO</td>\n",
+       "      <td id=\"T_9f0bc_row1_col1\" class=\"data row1 col1\" >3.500</td>\n",
+       "      <td id=\"T_9f0bc_row1_col2\" class=\"data row1 col2\" >0.698</td>\n",
        "    </tr>\n",
        "    <tr>\n",
-       "      <td id=\"T_72f27_row2_col0\" class=\"data row2 col0\" >GO</td>\n",
-       "      <td id=\"T_72f27_row2_col1\" class=\"data row2 col1\" >4.000</td>\n",
-       "      <td id=\"T_72f27_row2_col2\" class=\"data row2 col2\" >0.865</td>\n",
+       "      <td id=\"T_9f0bc_row2_col0\" class=\"data row2 col0\" >GO</td>\n",
+       "      <td id=\"T_9f0bc_row2_col1\" class=\"data row2 col1\" >4.000</td>\n",
+       "      <td id=\"T_9f0bc_row2_col2\" class=\"data row2 col2\" >0.865</td>\n",
        "    </tr>\n",
        "    <tr>\n",
-       "      <td id=\"T_72f27_row3_col0\" class=\"data row3 col0\" >NONE</td>\n",
-       "      <td id=\"T_72f27_row3_col1\" class=\"data row3 col1\" >3.000</td>\n",
-       "      <td id=\"T_72f27_row3_col2\" class=\"data row3 col2\" >0.559</td>\n",
+       "      <td id=\"T_9f0bc_row3_col0\" class=\"data row3 col0\" >NONE</td>\n",
+       "      <td id=\"T_9f0bc_row3_col1\" class=\"data row3 col1\" >3.000</td>\n",
+       "      <td id=\"T_9f0bc_row3_col2\" class=\"data row3 col2\" >0.559</td>\n",
        "    </tr>\n",
        "    <tr>\n",
-       "      <td id=\"T_72f27_row4_col0\" class=\"data row4 col0\" >NONE</td>\n",
-       "      <td id=\"T_72f27_row4_col1\" class=\"data row4 col1\" >3.500</td>\n",
-       "      <td id=\"T_72f27_row4_col2\" class=\"data row4 col2\" >0.812</td>\n",
+       "      <td id=\"T_9f0bc_row4_col0\" class=\"data row4 col0\" >NONE</td>\n",
+       "      <td id=\"T_9f0bc_row4_col1\" class=\"data row4 col1\" >3.500</td>\n",
+       "      <td id=\"T_9f0bc_row4_col2\" class=\"data row4 col2\" >0.812</td>\n",
        "    </tr>\n",
        "    <tr>\n",
-       "      <td id=\"T_72f27_row5_col0\" class=\"data row5 col0\" >NONE</td>\n",
-       "      <td id=\"T_72f27_row5_col1\" class=\"data row5 col1\" >4.000</td>\n",
-       "      <td id=\"T_72f27_row5_col2\" class=\"data row5 col2\" >0.799</td>\n",
+       "      <td id=\"T_9f0bc_row5_col0\" class=\"data row5 col0\" >NONE</td>\n",
+       "      <td id=\"T_9f0bc_row5_col1\" class=\"data row5 col1\" >4.000</td>\n",
+       "      <td id=\"T_9f0bc_row5_col2\" class=\"data row5 col2\" >0.799</td>\n",
        "    </tr>\n",
        "    <tr>\n",
-       "      <td id=\"T_72f27_row6_col0\" class=\"data row6 col0\" >RefSeq</td>\n",
-       "      <td id=\"T_72f27_row6_col1\" class=\"data row6 col1\" >3.000</td>\n",
-       "      <td id=\"T_72f27_row6_col2\" class=\"data row6 col2\" >0.517</td>\n",
+       "      <td id=\"T_9f0bc_row6_col0\" class=\"data row6 col0\" >RefSeq</td>\n",
+       "      <td id=\"T_9f0bc_row6_col1\" class=\"data row6 col1\" >3.000</td>\n",
+       "      <td id=\"T_9f0bc_row6_col2\" class=\"data row6 col2\" >0.517</td>\n",
        "    </tr>\n",
        "    <tr>\n",
-       "      <td id=\"T_72f27_row7_col0\" class=\"data row7 col0\" >RefSeq</td>\n",
-       "      <td id=\"T_72f27_row7_col1\" class=\"data row7 col1\" >3.500</td>\n",
-       "      <td id=\"T_72f27_row7_col2\" class=\"data row7 col2\" >0.740</td>\n",
+       "      <td id=\"T_9f0bc_row7_col0\" class=\"data row7 col0\" >RefSeq</td>\n",
+       "      <td id=\"T_9f0bc_row7_col1\" class=\"data row7 col1\" >3.500</td>\n",
+       "      <td id=\"T_9f0bc_row7_col2\" class=\"data row7 col2\" >0.740</td>\n",
        "    </tr>\n",
        "    <tr>\n",
-       "      <td id=\"T_72f27_row8_col0\" class=\"data row8 col0\" >RefSeq</td>\n",
-       "      <td id=\"T_72f27_row8_col1\" class=\"data row8 col1\" >4.000</td>\n",
-       "      <td id=\"T_72f27_row8_col2\" class=\"data row8 col2\" >0.757</td>\n",
+       "      <td id=\"T_9f0bc_row8_col0\" class=\"data row8 col0\" >RefSeq</td>\n",
+       "      <td id=\"T_9f0bc_row8_col1\" class=\"data row8 col1\" >4.000</td>\n",
+       "      <td id=\"T_9f0bc_row8_col2\" class=\"data row8 col2\" >0.757</td>\n",
        "    </tr>\n",
        "  </tbody>\n",
        "</table>\n"
       ],
       "text/plain": [
-       "<pandas.io.formats.style.Styler at 0x168b40130>"
+       "<pandas.io.formats.style.Styler at 0x1054f2740>"
       ]
      },
-     "execution_count": 48,
+     "execution_count": 20,
      "metadata": {},
      "output_type": "execute_result"
     }
@@ -452,7 +1175,7 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 49,
+   "execution_count": 21,
    "id": "4fcc9b30",
    "metadata": {},
    "outputs": [
@@ -460,72 +1183,72 @@
      "data": {
       "text/html": [
        "<style type=\"text/css\">\n",
-       "#T_7ac03_row2_col1, #T_7ac03_row2_col2, #T_7ac03_row5_col1, #T_7ac03_row8_col1 {\n",
+       "#T_b031f_row2_col1, #T_b031f_row2_col2, #T_b031f_row5_col1, #T_b031f_row8_col1 {\n",
        "  font-weight: bold;\n",
        "}\n",
        "</style>\n",
-       "<table id=\"T_7ac03\">\n",
+       "<table id=\"T_b031f\">\n",
        "  <thead>\n",
        "    <tr>\n",
-       "      <th id=\"T_7ac03_level0_col0\" class=\"col_heading level0 col0\" >source</th>\n",
-       "      <th id=\"T_7ac03_level0_col1\" class=\"col_heading level0 col1\" >model</th>\n",
-       "      <th id=\"T_7ac03_level0_col2\" class=\"col_heading level0 col2\" >has_hit</th>\n",
+       "      <th id=\"T_b031f_level0_col0\" class=\"col_heading level0 col0\" >source</th>\n",
+       "      <th id=\"T_b031f_level0_col1\" class=\"col_heading level0 col1\" >model</th>\n",
+       "      <th id=\"T_b031f_level0_col2\" class=\"col_heading level0 col2\" >has_hit</th>\n",
        "    </tr>\n",
        "  </thead>\n",
        "  <tbody>\n",
        "    <tr>\n",
-       "      <td id=\"T_7ac03_row0_col0\" class=\"data row0 col0\" >GO</td>\n",
-       "      <td id=\"T_7ac03_row0_col1\" class=\"data row0 col1\" >3.000</td>\n",
-       "      <td id=\"T_7ac03_row0_col2\" class=\"data row0 col2\" >0.260</td>\n",
+       "      <td id=\"T_b031f_row0_col0\" class=\"data row0 col0\" >GO</td>\n",
+       "      <td id=\"T_b031f_row0_col1\" class=\"data row0 col1\" >3.000</td>\n",
+       "      <td id=\"T_b031f_row0_col2\" class=\"data row0 col2\" >0.260</td>\n",
        "    </tr>\n",
        "    <tr>\n",
-       "      <td id=\"T_7ac03_row1_col0\" class=\"data row1 col0\" >GO</td>\n",
-       "      <td id=\"T_7ac03_row1_col1\" class=\"data row1 col1\" >3.500</td>\n",
-       "      <td id=\"T_7ac03_row1_col2\" class=\"data row1 col2\" >0.410</td>\n",
+       "      <td id=\"T_b031f_row1_col0\" class=\"data row1 col0\" >GO</td>\n",
+       "      <td id=\"T_b031f_row1_col1\" class=\"data row1 col1\" >3.500</td>\n",
+       "      <td id=\"T_b031f_row1_col2\" class=\"data row1 col2\" >0.410</td>\n",
        "    </tr>\n",
        "    <tr>\n",
-       "      <td id=\"T_7ac03_row2_col0\" class=\"data row2 col0\" >GO</td>\n",
-       "      <td id=\"T_7ac03_row2_col1\" class=\"data row2 col1\" >4.000</td>\n",
-       "      <td id=\"T_7ac03_row2_col2\" class=\"data row2 col2\" >0.583</td>\n",
+       "      <td id=\"T_b031f_row2_col0\" class=\"data row2 col0\" >GO</td>\n",
+       "      <td id=\"T_b031f_row2_col1\" class=\"data row2 col1\" >4.000</td>\n",
+       "      <td id=\"T_b031f_row2_col2\" class=\"data row2 col2\" >0.583</td>\n",
        "    </tr>\n",
        "    <tr>\n",
-       "      <td id=\"T_7ac03_row3_col0\" class=\"data row3 col0\" >NONE</td>\n",
-       "      <td id=\"T_7ac03_row3_col1\" class=\"data row3 col1\" >3.000</td>\n",
-       "      <td id=\"T_7ac03_row3_col2\" class=\"data row3 col2\" >0.222</td>\n",
+       "      <td id=\"T_b031f_row3_col0\" class=\"data row3 col0\" >NONE</td>\n",
+       "      <td id=\"T_b031f_row3_col1\" class=\"data row3 col1\" >3.000</td>\n",
+       "      <td id=\"T_b031f_row3_col2\" class=\"data row3 col2\" >0.222</td>\n",
        "    </tr>\n",
        "    <tr>\n",
-       "      <td id=\"T_7ac03_row4_col0\" class=\"data row4 col0\" >NONE</td>\n",
-       "      <td id=\"T_7ac03_row4_col1\" class=\"data row4 col1\" >3.500</td>\n",
-       "      <td id=\"T_7ac03_row4_col2\" class=\"data row4 col2\" >0.535</td>\n",
+       "      <td id=\"T_b031f_row4_col0\" class=\"data row4 col0\" >NONE</td>\n",
+       "      <td id=\"T_b031f_row4_col1\" class=\"data row4 col1\" >3.500</td>\n",
+       "      <td id=\"T_b031f_row4_col2\" class=\"data row4 col2\" >0.535</td>\n",
        "    </tr>\n",
        "    <tr>\n",
-       "      <td id=\"T_7ac03_row5_col0\" class=\"data row5 col0\" >NONE</td>\n",
-       "      <td id=\"T_7ac03_row5_col1\" class=\"data row5 col1\" >4.000</td>\n",
-       "      <td id=\"T_7ac03_row5_col2\" class=\"data row5 col2\" >0.503</td>\n",
+       "      <td id=\"T_b031f_row5_col0\" class=\"data row5 col0\" >NONE</td>\n",
+       "      <td id=\"T_b031f_row5_col1\" class=\"data row5 col1\" >4.000</td>\n",
+       "      <td id=\"T_b031f_row5_col2\" class=\"data row5 col2\" >0.503</td>\n",
        "    </tr>\n",
        "    <tr>\n",
-       "      <td id=\"T_7ac03_row6_col0\" class=\"data row6 col0\" >RefSeq</td>\n",
-       "      <td id=\"T_7ac03_row6_col1\" class=\"data row6 col1\" >3.000</td>\n",
-       "      <td id=\"T_7ac03_row6_col2\" class=\"data row6 col2\" >0.260</td>\n",
+       "      <td id=\"T_b031f_row6_col0\" class=\"data row6 col0\" >RefSeq</td>\n",
+       "      <td id=\"T_b031f_row6_col1\" class=\"data row6 col1\" >3.000</td>\n",
+       "      <td id=\"T_b031f_row6_col2\" class=\"data row6 col2\" >0.260</td>\n",
        "    </tr>\n",
        "    <tr>\n",
-       "      <td id=\"T_7ac03_row7_col0\" class=\"data row7 col0\" >RefSeq</td>\n",
-       "      <td id=\"T_7ac03_row7_col1\" class=\"data row7 col1\" >3.500</td>\n",
-       "      <td id=\"T_7ac03_row7_col2\" class=\"data row7 col2\" >0.462</td>\n",
+       "      <td id=\"T_b031f_row7_col0\" class=\"data row7 col0\" >RefSeq</td>\n",
+       "      <td id=\"T_b031f_row7_col1\" class=\"data row7 col1\" >3.500</td>\n",
+       "      <td id=\"T_b031f_row7_col2\" class=\"data row7 col2\" >0.462</td>\n",
        "    </tr>\n",
        "    <tr>\n",
-       "      <td id=\"T_7ac03_row8_col0\" class=\"data row8 col0\" >RefSeq</td>\n",
-       "      <td id=\"T_7ac03_row8_col1\" class=\"data row8 col1\" >4.000</td>\n",
-       "      <td id=\"T_7ac03_row8_col2\" class=\"data row8 col2\" >0.399</td>\n",
+       "      <td id=\"T_b031f_row8_col0\" class=\"data row8 col0\" >RefSeq</td>\n",
+       "      <td id=\"T_b031f_row8_col1\" class=\"data row8 col1\" >4.000</td>\n",
+       "      <td id=\"T_b031f_row8_col2\" class=\"data row8 col2\" >0.399</td>\n",
        "    </tr>\n",
        "  </tbody>\n",
        "</table>\n"
       ],
       "text/plain": [
-       "<pandas.io.formats.style.Styler at 0x168b410f0>"
+       "<pandas.io.formats.style.Styler at 0x122b17b80>"
       ]
      },
-     "execution_count": 49,
+     "execution_count": 21,
      "metadata": {},
      "output_type": "execute_result"
     }
@@ -559,7 +1282,7 @@
    "name": "python",
    "nbconvert_exporter": "python",
    "pygments_lexer": "ipython3",
-   "version": "3.10.9"
+   "version": "3.10.11"
   }
  },
  "nbformat": 4,
diff --git a/precision_recall_figs.ipynb b/precision_recall_figs.ipynb
index 6be2c0a..0d8b736 100644
--- a/precision_recall_figs.ipynb
+++ b/precision_recall_figs.ipynb
@@ -24,352 +24,17 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 364,
-   "id": "c1963df9",
-   "metadata": {},
-   "outputs": [
-    {
-     "name": "stdout",
-     "output_type": "stream",
-     "text": [
-      "pip 23.2.1 from /Users/marcin/Library/Caches/pypoetry/virtualenvs/enrichgpt-results-TVy_rkkG-py3.10/lib/python3.10/site-packages/pip (python 3.10)\r\n"
-     ]
-    }
-   ],
-   "source": [
-    "!pip --version"
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "code",
-   "execution_count": 4,
-   "id": "895d256d",
-   "metadata": {},
-   "outputs": [
-    {
-     "name": "stdout",
-     "output_type": "stream",
-     "text": [
-      "Package                    Version\n",
-      "-------------------------- ------------\n",
-      "adeft                      0.11.2\n",
-      "aiohttp                    3.8.5\n",
-      "aiosignal                  1.3.1\n",
-      "airium                     0.2.5\n",
-      "altair                     5.1.1\n",
-      "aniso8601                  9.0.1\n",
-      "annotated-types            0.5.0\n",
-      "antlr4-python3-runtime     4.9.3\n",
-      "anyio                      4.0.0\n",
-      "appdirs                    1.4.4\n",
-      "appnope                    0.1.3\n",
-      "argon2-cffi                23.1.0\n",
-      "argon2-cffi-bindings       21.2.0\n",
-      "arrow                      1.2.3\n",
-      "asttokens                  2.4.0\n",
-      "async-lru                  2.0.4\n",
-      "async-timeout              4.0.3\n",
-      "attrs                      23.1.0\n",
-      "Babel                      2.12.1\n",
-      "backcall                   0.2.0\n",
-      "bcp47                      0.0.4\n",
-      "beautifulsoup4             4.12.2\n",
-      "bioc                       2.1\n",
-      "bleach                     6.0.0\n",
-      "blinker                    1.6.2\n",
-      "boto3                      1.28.45\n",
-      "botocore                   1.31.45\n",
-      "cachetools                 5.3.1\n",
-      "cachier                    2.2.1\n",
-      "cattrs                     23.1.2\n",
-      "certifi                    2023.7.22\n",
-      "cffi                       1.15.1\n",
-      "CFGraph                    0.2.1\n",
-      "chardet                    5.2.0\n",
-      "charset-normalizer         3.2.0\n",
-      "class-resolver             0.4.2\n",
-      "click                      8.1.7\n",
-      "click-default-group        1.2.4\n",
-      "click-default-group-wheel  1.2.3\n",
-      "colorama                   0.4.6\n",
-      "comm                       0.1.4\n",
-      "contourpy                  1.1.0\n",
-      "curies                     0.6.1\n",
-      "cycler                     0.11.0\n",
-      "debugpy                    1.7.0\n",
-      "decorator                  5.1.1\n",
-      "defusedxml                 0.7.1\n",
-      "Deprecated                 1.2.14\n",
-      "deprecation                2.1.0\n",
-      "docopt                     0.6.2\n",
-      "dominate                   2.8.0\n",
-      "EditorConfig               0.12.3\n",
-      "et-xmlfile                 1.1.0\n",
-      "eutils                     0.6.0\n",
-      "exceptiongroup             1.1.3\n",
-      "executing                  1.2.0\n",
-      "fastjsonschema             2.18.0\n",
-      "fastobo                    0.12.2\n",
-      "Flask                      2.1.3\n",
-      "Flask-Bootstrap            3.3.7.1\n",
-      "flask-restx                1.1.0\n",
-      "Flask-WTF                  1.1.1\n",
-      "fonttools                  4.42.1\n",
-      "fqdn                       1.5.1\n",
-      "frozenlist                 1.4.0\n",
-      "funowl                     0.2.3\n",
-      "ghp-import                 2.1.0\n",
-      "gilda                      1.0.0\n",
-      "gitdb                      4.0.10\n",
-      "GitPython                  3.1.35\n",
-      "gpt4                       0.0.1\n",
-      "gpt4all                    1.0.10\n",
-      "graphviz                   0.20.1\n",
-      "greenlet                   2.0.1\n",
-      "h11                        0.14.0\n",
-      "hbreader                   0.9.1\n",
-      "httpcore                   0.18.0\n",
-      "httpx                      0.25.0\n",
-      "idna                       3.4\n",
-      "ijson                      3.2.3\n",
-      "importlib-metadata         6.8.0\n",
-      "inflect                    7.0.0\n",
-      "inflection                 0.5.1\n",
-      "iniconfig                  2.0.0\n",
-      "intervaltree               3.1.0\n",
-      "ipykernel                  6.25.2\n",
-      "ipython                    8.15.0\n",
-      "isodate                    0.6.1\n",
-      "isoduration                20.11.0\n",
-      "itsdangerous               2.1.2\n",
-      "jedi                       0.19.0\n",
-      "Jinja2                     3.1.2\n",
-      "jmespath                   1.0.1\n",
-      "joblib                     1.3.2\n",
-      "jsbeautifier               1.14.9\n",
-      "json-flattener             0.1.9\n",
-      "json5                      0.9.14\n",
-      "jsonasobj                  1.3.1\n",
-      "jsonasobj2                 1.0.4\n",
-      "jsonlines                  4.0.0\n",
-      "jsonpatch                  1.33\n",
-      "jsonpath-ng                1.5.3\n",
-      "jsonpointer                2.4\n",
-      "jsonschema                 4.19.0\n",
-      "jsonschema-specifications  2023.7.1\n",
-      "jupyter_client             8.3.1\n",
-      "jupyter_core               5.3.1\n",
-      "jupyter-events             0.7.0\n",
-      "jupyter-lsp                2.2.0\n",
-      "jupyter_server             2.7.3\n",
-      "jupyter_server_terminals   0.4.4\n",
-      "jupyterlab                 4.0.5\n",
-      "jupyterlab-pygments        0.2.2\n",
-      "jupyterlab_server          2.24.0\n",
-      "kgcl-rdflib                0.5.0\n",
-      "kgcl-schema                0.6.0\n",
-      "kiwisolver                 1.4.5\n",
-      "lark                       1.1.7\n",
-      "linkml                     1.5.7\n",
-      "linkml-dataops             0.1.0\n",
-      "linkml-owl                 0.3.0\n",
-      "linkml-renderer            0.3.0\n",
-      "linkml-runtime             1.5.6\n",
-      "llm                        0.8.1\n",
-      "llm-gpt4all                0.1.1\n",
-      "lxml                       4.9.3\n",
-      "Markdown                   3.4.4\n",
-      "markdown-it-py             3.0.0\n",
-      "MarkupSafe                 2.1.3\n",
-      "matplotlib                 3.7.2\n",
-      "matplotlib-inline          0.1.6\n",
-      "mdurl                      0.1.2\n",
-      "mergedeep                  1.3.4\n",
-      "mistune                    3.0.1\n",
-      "mkdocs                     1.5.2\n",
-      "mkdocs-material            9.3.1\n",
-      "mkdocs-material-extensions 1.1.1\n",
-      "mkdocs-mermaid2-plugin     0.6.0\n",
-      "more-click                 0.1.2\n",
-      "more-itertools             10.1.0\n",
-      "multidict                  6.0.4\n",
-      "nbclient                   0.8.0\n",
-      "nbconvert                  7.8.0\n",
-      "nbformat                   5.9.2\n",
-      "ndex2                      3.5.1\n",
-      "nest-asyncio               1.5.7\n",
-      "networkx                   3.1\n",
-      "nlpcloud                   1.1.44\n",
-      "nltk                       3.8.1\n",
-      "notebook                   7.0.5\n",
-      "notebook_shim              0.2.3\n",
-      "numpy                      1.25.2\n",
-      "oaklib                     0.5.19\n",
-      "ols-client                 0.1.4\n",
-      "ontogpt                    0.3.1\n",
-      "ontoportal-client          0.0.4\n",
-      "openai                     0.28.0\n",
-      "openpyxl                   3.1.2\n",
-      "overrides                  7.4.0\n",
-      "packaging                  23.1\n",
-      "paginate                   0.5.6\n",
-      "pandas                     2.1.0\n",
-      "pandocfilters              1.5.0\n",
-      "pansql                     0.0.1\n",
-      "parse                      1.19.1\n",
-      "parso                      0.8.3\n",
-      "pathspec                   0.11.2\n",
-      "pathtools                  0.1.2\n",
-      "patsy                      0.5.3\n",
-      "pexpect                    4.8.0\n",
-      "pickleshare                0.7.5\n",
-      "Pillow                     9.5.0\n",
-      "pip                        23.0.1\n",
-      "platformdirs               3.10.0\n",
-      "pluggy                     1.3.0\n",
-      "ply                        3.11\n",
-      "portalocker                2.7.0\n",
-      "prefixcommons              0.1.12\n",
-      "prefixmaps                 0.1.5\n",
-      "prometheus-client          0.17.1\n",
-      "prompt-toolkit             3.0.39\n",
-      "pronto                     2.5.5\n",
-      "protobuf                   4.24.3\n",
-      "psutil                     5.9.5\n",
-      "ptyprocess                 0.7.0\n",
-      "pure-eval                  0.2.2\n",
-      "pyarrow                    13.0.0\n",
-      "pycparser                  2.21\n",
-      "pydantic                   2.3.0\n",
-      "pydantic_core              2.6.3\n",
-      "pydeck                     0.8.0\n",
-      "Pygments                   2.16.1\n",
-      "PyJSG                      0.11.10\n",
-      "pymdown-extensions         10.3\n",
-      "Pympler                    1.0.1\n",
-      "pyparsing                  3.0.9\n",
-      "PyShEx                     0.8.1\n",
-      "PyShExC                    0.9.1\n",
-      "pysolr                     3.9.0\n",
-      "pystow                     0.5.0\n",
-      "pytest                     7.4.2\n",
-      "pytest-logging             2015.11.4\n",
-      "python-dateutil            2.8.2\n",
-      "python-json-logger         2.0.7\n",
-      "python-multipart           0.0.5\n",
-      "python-ulid                1.1.0\n",
-      "PyTrie                     0.4.0\n",
-      "pytz                       2023.3.post1\n",
-      "pytz-deprecation-shim      0.1.0.post0\n",
-      "PyYAML                     6.0.1\n",
-      "pyyaml_env_tag             0.1\n",
-      "pyzmq                      25.1.1\n",
-      "ratelimit                  2.2.1\n",
-      "rdflib                     7.0.0\n",
-      "rdflib-jsonld              0.6.1\n",
-      "rdflib-shim                1.0.3\n",
-      "referencing                0.30.2\n",
-      "regex                      2023.8.8\n",
-      "requests                   2.31.0\n",
-      "requests-cache             1.1.0\n",
-      "requests-toolbelt          1.0.0\n",
-      "rfc3339-validator          0.1.4\n",
-      "rfc3986-validator          0.1.1\n",
-      "rfc3987                    1.3.8\n",
-      "rich                       13.5.2\n",
-      "rpds-py                    0.10.2\n",
-      "ruamel.yaml                0.17.32\n",
-      "ruamel.yaml.clib           0.2.7\n",
-      "s3transfer                 0.6.2\n",
-      "scikit-learn               1.3.0\n",
-      "scipy                      1.11.2\n",
-      "seaborn                    0.12.2\n",
-      "semsimian                  0.2.1\n",
-      "semsql                     0.3.2\n",
-      "Send2Trash                 1.8.2\n",
-      "setuptools                 68.2.1\n",
-      "ShExJSG                    0.8.2\n",
-      "six                        1.16.0\n",
-      "smmap                      5.0.0\n",
-      "sniffio                    1.3.0\n",
-      "sortedcontainers           2.4.0\n",
-      "soupsieve                  2.5\n",
-      "sparqlslurper              0.5.1\n",
-      "SPARQLWrapper              2.0.0\n",
-      "SQLAlchemy                 2.0.20\n",
-      "SQLAlchemy-Utils           0.38.3\n",
-      "sqlite-fts4                1.0.3\n",
-      "sqlite-utils               3.35.1\n",
-      "sssom                      0.3.41\n",
-      "sssom-schema               0.15.0\n",
-      "stack-data                 0.6.2\n",
-      "statsmodels                0.14.0\n",
-      "streamlit                  1.26.0\n",
-      "tabulate                   0.9.0\n",
-      "tenacity                   8.2.3\n",
-      "terminado                  0.17.1\n",
-      "threadpoolctl              3.2.0\n",
-      "tiktoken                   0.4.0\n",
-      "tinycss2                   1.2.1\n",
-      "toml                       0.10.2\n",
-      "tomli                      2.0.1\n",
-      "toolz                      0.12.0\n",
-      "tornado                    6.3.3\n",
-      "tqdm                       4.66.1\n",
-      "traitlets                  5.9.0\n",
-      "typing_extensions          4.7.1\n",
-      "tzdata                     2023.3\n",
-      "tzlocal                    4.3.1\n",
-      "Unidecode                  1.3.6\n",
-      "uri-template               1.3.0\n",
-      "url-normalize              1.4.3\n",
-      "urllib3                    1.26.16\n",
-      "validators                 0.22.0\n",
-      "visitor                    0.1.3\n",
-      "watchdog                   3.0.0\n",
-      "wcwidth                    0.2.6\n",
-      "webcolors                  1.13\n",
-      "webencodings               0.5.1\n",
-      "websocket-client           1.6.3\n",
-      "Werkzeug                   2.1.2\n",
-      "wikipedia                  1.4.0\n",
-      "Wikipedia-API              0.6.0\n",
-      "wrapt                      1.15.0\n",
-      "WTForms                    3.0.1\n",
-      "yarl                       1.9.2\n",
-      "zipp                       3.16.2\n",
-      "\n",
-      "\u001b[1m[\u001b[0m\u001b[34;49mnotice\u001b[0m\u001b[1;39;49m]\u001b[0m\u001b[39;49m A new release of pip is available: \u001b[0m\u001b[31;49m23.0.1\u001b[0m\u001b[39;49m -> \u001b[0m\u001b[32;49m23.3.1\u001b[0m\n",
-      "\u001b[1m[\u001b[0m\u001b[34;49mnotice\u001b[0m\u001b[1;39;49m]\u001b[0m\u001b[39;49m To update, run: \u001b[0m\u001b[32;49mpip install --upgrade pip\u001b[0m\n"
-     ]
-    }
-   ],
-   "source": [
-    "!pip list"
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "code",
-   "execution_count": 5,
+   "execution_count": 1,
    "id": "fec960ca",
    "metadata": {},
-   "outputs": [
-    {
-     "name": "stderr",
-     "output_type": "stream",
-     "text": [
-      "/Users/marcin/Documents/VIMSS/ontology/LLMs/enrichgpt-results/venv/lib/python3.10/site-packages/tqdm/auto.py:21: TqdmWarning: IProgress not found. Please update jupyter and ipywidgets. See https://ipywidgets.readthedocs.io/en/stable/user_install.html\n",
-      "  from .autonotebook import tqdm as notebook_tqdm\n"
-     ]
-    }
-   ],
+   "outputs": [],
    "source": [
     "import yaml\n",
     "from yaml import Loader\n",
     "from collections import defaultdict\n",
     "import pandas as pd\n",
     "import numpy as np\n",
-    "from scipy.stats import kstest, ttest_ind, wilcoxon\n",
+    "from scipy.stats import kstest, ttest_ind, wilcoxon, mannwhitneyu\n",
     "import math\n",
     "from statsmodels.stats.multitest import multipletests\n",
     "\n",
@@ -392,7 +57,7 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 6,
+   "execution_count": 3,
    "id": "ebcc3593",
    "metadata": {},
    "outputs": [],
@@ -405,8 +70,8 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 67,
-   "id": "87b881ca-c5a1-4e39-85ab-d3c5ba53b8d3",
+   "execution_count": 79,
+   "id": "79068722",
    "metadata": {},
    "outputs": [
     {
@@ -430,6 +95,7 @@
        "  <thead>\n",
        "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
        "      <th></th>\n",
+       "      <th>go_term_ids</th>\n",
        "      <th>name</th>\n",
        "      <th>cutoff</th>\n",
        "      <th>closure</th>\n",
@@ -439,11 +105,10 @@
        "      <th>method</th>\n",
        "      <th>method_desc</th>\n",
        "      <th>run</th>\n",
-       "      <th>truncation_factor</th>\n",
        "      <th>...</th>\n",
-       "      <th>unparsed</th>\n",
        "      <th>true_positive_terms</th>\n",
        "      <th>false_positive_terms</th>\n",
+       "      <th>false_negative_terms_example20</th>\n",
        "      <th>unparsed_terms</th>\n",
        "      <th>gene_set_size</th>\n",
        "      <th>precision</th>\n",
@@ -452,34 +117,35 @@
        "      <th>recall_specific</th>\n",
        "      <th>f1_score</th>\n",
        "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>go_term_ids</th>\n",
-       "      <th></th>\n",
-       "      <th></th>\n",
-       "      <th></th>\n",
-       "      <th></th>\n",
-       "      <th></th>\n",
-       "      <th></th>\n",
-       "      <th></th>\n",
-       "      <th></th>\n",
-       "      <th></th>\n",
-       "      <th></th>\n",
-       "      <th></th>\n",
-       "      <th></th>\n",
-       "      <th></th>\n",
-       "      <th></th>\n",
-       "      <th></th>\n",
-       "      <th></th>\n",
-       "      <th></th>\n",
-       "      <th></th>\n",
-       "      <th></th>\n",
-       "      <th></th>\n",
-       "      <th></th>\n",
-       "    </tr>\n",
        "  </thead>\n",
        "  <tbody>\n",
        "    <tr>\n",
-       "      <th>{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:1901575', 'BFO:0000003', 'GO:0044281', 'GO:0009987', 'GO:0071704', 'GO:0006090', 'GO:0044237', 'GO:0044238', 'GO:0006006', 'GO:0008152', 'GO:0043436', 'GO:0008150', 'GO:0019318', 'GO:0005996', 'GO:0016052', 'GO:0019752', 'BFO:0000015', 'GO:0009056', 'GO:0005975', 'GO:0006096'}</th>\n",
+       "      <th>0</th>\n",
+       "      <td>{'BFO:0000015', 'GO:0032787', 'GO:0043436', 'G...</td>\n",
+       "      <td>glycolysis-gocam-0-0.005</td>\n",
+       "      <td>0.005</td>\n",
+       "      <td>False</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td>NONE</td>\n",
+       "      <td>4.0</td>\n",
+       "      <td>gpt</td>\n",
+       "      <td>no_synopsis-4</td>\n",
+       "      <td>gpt-4.no_synopsis.v1</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>GO:0006096</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>10</td>\n",
+       "      <td>1.000000</td>\n",
+       "      <td>1.000000</td>\n",
+       "      <td>1.00</td>\n",
+       "      <td>1.000000</td>\n",
+       "      <td>1.000000</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>1</th>\n",
+       "      <td>{'BFO:0000015', 'GO:0032787', 'GO:0043436', 'G...</td>\n",
        "      <td>glycolysis-gocam-0-0.005</td>\n",
        "      <td>0.005</td>\n",
        "      <td>False</td>\n",
@@ -489,21 +155,21 @@
        "      <td>gpt</td>\n",
        "      <td>no_synopsis-4</td>\n",
        "      <td>gpt-4.no_synopsis.v1</td>\n",
-       "      <td>1.0</td>\n",
        "      <td>...</td>\n",
-       "      <td>2</td>\n",
        "      <td>GO:0006096</td>\n",
        "      <td>GO:0006006</td>\n",
+       "      <td>GO:0006090|GO:001605</td>\n",
        "      <td>energy production|atp generation</td>\n",
        "      <td>10</td>\n",
        "      <td>0.500000</td>\n",
        "      <td>0.200000</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
+       "      <td>1.00</td>\n",
        "      <td>0.200000</td>\n",
        "      <td>0.285714</td>\n",
        "    </tr>\n",
        "    <tr>\n",
-       "      <th>{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:1901575', 'BFO:0000003', 'GO:0044281', 'GO:0009987', 'GO:0071704', 'GO:0006090', 'GO:0044237', 'GO:0044238', 'GO:0006006', 'GO:0008152', 'GO:0043436', 'GO:0008150', 'GO:0019318', 'GO:0005996', 'GO:0016052', 'GO:0019752', 'BFO:0000015', 'GO:0009056', 'GO:0005975', 'GO:0006096'}</th>\n",
+       "      <th>2</th>\n",
+       "      <td>{'BFO:0000015', 'GO:0032787', 'GO:0043436', 'G...</td>\n",
        "      <td>glycolysis-gocam-0-0.005</td>\n",
        "      <td>0.005</td>\n",
        "      <td>False</td>\n",
@@ -513,21 +179,21 @@
        "      <td>gpt</td>\n",
        "      <td>no_synopsis-4</td>\n",
        "      <td>gpt-4.no_synopsis.v1</td>\n",
-       "      <td>1.0</td>\n",
        "      <td>...</td>\n",
-       "      <td>2</td>\n",
        "      <td>GO:0006096</td>\n",
        "      <td>GO:0006006</td>\n",
+       "      <td>GO:0006090|GO:001605</td>\n",
        "      <td>energy production|atp generation</td>\n",
        "      <td>10</td>\n",
        "      <td>0.500000</td>\n",
        "      <td>0.100000</td>\n",
-       "      <td>0.200000</td>\n",
+       "      <td>0.20</td>\n",
        "      <td>0.200000</td>\n",
        "      <td>0.166667</td>\n",
        "    </tr>\n",
        "    <tr>\n",
-       "      <th>{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:1901575', 'BFO:0000003', 'GO:0044281', 'GO:0009987', 'GO:0071704', 'GO:0006090', 'GO:0044237', 'GO:0044238', 'GO:0006006', 'GO:0008152', 'GO:0043436', 'GO:0008150', 'GO:0019318', 'GO:0005996', 'GO:0016052', 'GO:0019752', 'BFO:0000015', 'GO:0009056', 'GO:0005975', 'GO:0006096'}</th>\n",
+       "      <th>3</th>\n",
+       "      <td>{'BFO:0000015', 'GO:0032787', 'GO:0043436', 'G...</td>\n",
        "      <td>glycolysis-gocam-0-0.005</td>\n",
        "      <td>0.005</td>\n",
        "      <td>False</td>\n",
@@ -537,21 +203,21 @@
        "      <td>gpt</td>\n",
        "      <td>no_synopsis-4</td>\n",
        "      <td>gpt-4.no_synopsis.v1</td>\n",
-       "      <td>1.0</td>\n",
        "      <td>...</td>\n",
-       "      <td>2</td>\n",
        "      <td>GO:0006096|GO:0006006</td>\n",
        "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>GO:0006090|GO:001605</td>\n",
        "      <td>energy production|atp generation</td>\n",
        "      <td>10</td>\n",
        "      <td>1.000000</td>\n",
        "      <td>0.080000</td>\n",
-       "      <td>0.250000</td>\n",
+       "      <td>0.25</td>\n",
        "      <td>0.153846</td>\n",
        "      <td>0.148148</td>\n",
        "    </tr>\n",
        "    <tr>\n",
-       "      <th>{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:1901575', 'BFO:0000003', 'GO:0044281', 'GO:0009987', 'GO:0071704', 'GO:0006090', 'GO:0044237', 'GO:0044238', 'GO:0006006', 'GO:0008152', 'GO:0043436', 'GO:0008150', 'GO:0019318', 'GO:0005996', 'GO:0016052', 'GO:0019752', 'BFO:0000015', 'GO:0009056', 'GO:0005975', 'GO:0006096'}</th>\n",
+       "      <th>4</th>\n",
+       "      <td>{'BFO:0000015', 'GO:0032787', 'GO:0043436', 'G...</td>\n",
        "      <td>glycolysis-gocam-0-0.005</td>\n",
        "      <td>0.005</td>\n",
        "      <td>False</td>\n",
@@ -561,44 +227,19 @@
        "      <td>gpt</td>\n",
        "      <td>no_synopsis-4</td>\n",
        "      <td>gpt-4.no_synopsis.v1</td>\n",
-       "      <td>1.0</td>\n",
        "      <td>...</td>\n",
-       "      <td>2</td>\n",
        "      <td>GO:0006096|GO:0006006</td>\n",
        "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>GO:0006090|GO:001605</td>\n",
        "      <td>energy production|atp generation</td>\n",
        "      <td>10</td>\n",
        "      <td>1.000000</td>\n",
        "      <td>0.051282</td>\n",
-       "      <td>0.250000</td>\n",
+       "      <td>0.25</td>\n",
        "      <td>0.142857</td>\n",
        "      <td>0.097561</td>\n",
        "    </tr>\n",
        "    <tr>\n",
-       "      <th>{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:1901575', 'BFO:0000003', 'GO:0044281', 'GO:0009987', 'GO:0071704', 'GO:0006090', 'GO:0044237', 'GO:0044238', 'GO:0006006', 'GO:0008152', 'GO:0043436', 'GO:0008150', 'GO:0019318', 'GO:0005996', 'GO:0016052', 'GO:0019752', 'BFO:0000015', 'GO:0009056', 'GO:0005975', 'GO:0006096'}</th>\n",
-       "      <td>glycolysis-gocam-0-0.005</td>\n",
-       "      <td>0.005</td>\n",
-       "      <td>True</td>\n",
-       "      <td>5</td>\n",
-       "      <td>NONE</td>\n",
-       "      <td>4.0</td>\n",
-       "      <td>gpt</td>\n",
-       "      <td>no_synopsis-4</td>\n",
-       "      <td>gpt-4.no_synopsis.v1</td>\n",
-       "      <td>1.0</td>\n",
-       "      <td>...</td>\n",
-       "      <td>2</td>\n",
-       "      <td>GO:0006096|GO:0019318|GO:0061621|GO:0006094</td>\n",
-       "      <td>NaN</td>\n",
-       "      <td>energy production|atp generation</td>\n",
-       "      <td>10</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>0.800000</td>\n",
-       "      <td>0.666667</td>\n",
-       "      <td>0.800000</td>\n",
-       "      <td>0.888889</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
        "      <th>...</th>\n",
        "      <td>...</td>\n",
        "      <td>...</td>\n",
@@ -623,31 +264,32 @@
        "      <td>...</td>\n",
        "    </tr>\n",
        "    <tr>\n",
-       "      <th>{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:0045485', 'GO:0002694', 'GO:0015144', 'GO:1901565', 'GO:0043270', 'GO:0004155', 'GO:0042742', 'GO:0006888', 'CL:0000413', 'GO:0050920', 'GO:0018126', 'GO:0046982', 'GO:0055094', 'GO:0006220', 'GO:0051216', 'GO:0046083', 'GO:0015813', 'GO:0016645', 'GO:0016861', 'GO:0035725', 'GO:0036500', 'GO:0044183', 'GO:0060173', 'GO:0005622', 'GO:0000280', 'GO:0050321', 'GO:0006060', 'GO:0008306', 'GO:0009113', 'GO:0018209', 'GO:0030369', 'GO:0051642', 'GO:0005839', 'GO:0071480', 'GO:1905394', 'GO:0004471', 'GO:0015267', 'GO:0002792', 'GO:0051174', 'GO:0198738', 'GO:0065008', 'GO:0006623', 'GO:1990592', 'GO:0034097', 'GO:0042053', 'GO:0090150', 'GO:0045736', 'GO:0036499', 'GO:0006936', 'GO:1903531', 'GO:0009223', 'GO:0022858', 'GO:0043230', 'GO:0006811', 'GO:0002323', 'GO:0044322', 'GO:2000194', 'GO:0022836', 'GO:1990869', 'GO:0046053', 'GO:0014013', 'GO:0140374', 'GO:0010823', 'GO:0071549', 'GO:0002753', 'GO:0098799', 'GO:0140313', 'GO:0048732', 'GO:0043434', 'GO:0050863', 'GO:0070306', 'GO:0070885', 'GO:0019783', 'GO:0051167', 'GO:0009925', 'GO:0034688', 'GO:0022884', 'GO:0051293', 'GO:0060338', 'GO:0043232', 'GO:0015801', 'GO:0000976', 'GO:0002700', 'GO:0051082', 'GO:0007498', 'GO:0046102', 'GO:0000320', 'GO:0048873', 'GO:0002224', 'GO:0090559', 'GO:2000117', 'GO:0051606', 'GO:0043202', 'GO:0004146', 'GO:0061448', 'GO:1904507', 'GO:0004175', 'GO:0034775', 'GO:0010661', 'UBERON:0000468', 'GO:0007034', 'GO:0042158', 'GO:0034620', 'GO:0031335', 'GO:0009117', 'GO:0042579', 'GO:0062012', 'GO:0014704', 'GO:0016310', 'GO:0010878', 'GO:1901699', 'GO:0002839', 'GO:0030335', 'GO:0052656', 'GO:0034502', 'GO:0050729', 'GO:0031331', 'GO:0070402', 'GO:0019377', 'GO:0045963', 'GO:1904377', 'GO:0010832', 'GO:0006695', 'GO:0022409', 'GO:1905477', 'GO:0043649', 'GO:0043436', 'GO:0048839', 'GO:0050769', 'GO:0005788', 'GO:1905179', 'GO:0015103', 'GO:0047833', 'GO:0009168', 'GO:1900273', 'GO:0055022', 'GO:0019401', 'GO:0005967', 'GO:0048705', 'GO:0032801', 'GO:0004866', 'GO:0000097', 'GO:0044774', 'GO:0032040', 'GO:0043632', 'GO:0005778', 'GO:0004861', 'GO:0043130', 'GO:0006898', 'GO:0061133', 'GO:0120293', 'GO:0007338', 'GO:0038024', 'GO:1904779', 'GO:0051341', 'GO:0033260', 'GO:0006108', 'GO:0030027', 'GO:0042383', 'GO:0030534', 'GO:0010942', 'GO:0031323', 'GO:0090066', 'GO:0016846', 'GO:0003684', 'GO:0032984', 'GO:0019730', 'GO:0042593', 'GO:0110096', 'GO:0046651', 'GO:0008475', 'GO:0097068', 'GO:0051087', 'GO:0046634', 'GO:0022412', 'GO:1903317', 'GO:0002218', 'GO:0002840', 'GO:0005667', 'GO:0045321', 'GO:0010663', 'GO:0007018', 'GO:0016671', 'GO:0003724', 'GO:0098553', 'GO:0016344', 'GO:0050849', 'GO:1905167', 'GO:0046907', 'GO:0030099', 'GO:0036424', 'GO:0051205', 'GO:0005775', 'GO:0044270', 'GO:0043043', 'GO:0031648', 'GO:0046487', 'GO:0003015', 'GO:0048608', 'GO:0051453', 'GO:0033048', 'GO:0010288', 'GO:0090087', 'GO:0016471', 'GO:0005744', 'GO:0002931', 'GO:0005125', 'GO:0005488', 'GO:0070778', 'GO:0016832', 'GO:0042910', 'GO:0030036', 'GO:0080129', 'GO:0021953', 'GO:0015370', 'GO:0051875', 'GO:0099111', 'GO:0034514', 'GO:0006139', 'GO:1903233', 'GO:0030667', 'GO:0060537', 'GO:0019838', 'GO:0060548', 'GO:0051653', 'GO:0043122', 'GO:0140677', 'GO:0033489', 'GO:1901533', 'GO:0009750', 'GO:0120254', 'GO:0005802', 'GO:0030971', 'GO:1902806', 'GO:0005901', 'GO:1903523', 'GO:0043531', 'GO:0032796', 'GO:0019321', 'GO:0071277', 'GO:0060443', 'GO:0048880', 'GO:0016746', 'GO:0032210', 'GO:0010662', 'GO:0006102', 'GO:0051169', 'GO:0042585', 'GO:0051170', 'GO:0016730', 'GO:0098576', 'GO:0006096', 'GO:1903052', 'GO:0046677', 'GO:0035794', 'GO:0043467', 'GO:0050961', 'GO:0043067', 'GO:0031396', 'GO:1902315', 'GO:0150079', 'GO:1902563', 'GO:0051098', 'GO:0015823', 'GO:0045229', 'GO:0030307', 'GO:0004487', 'GO:0052547', 'GO:0030595', 'GO:0061502', 'GO:0046165', 'GO:1901505', 'GO:0033273', 'GO:0012505', 'GO:0005795', 'GO:0050830', 'GO:0006790', 'GO:0046621', 'GO:0048280', 'GO:0034284', 'GO:0006545', 'GO:2001244', 'GO:0071229', 'GO:0006633', 'GO:2000134', 'GO:0042455', 'GO:0047801', 'GO:0042267', 'GO:0001893', 'GO:0008540', 'GO:0006783', 'GO:0033240', 'GO:0043227', 'GO:0055088', 'GO:0070325', 'GO:0017014', 'GO:0006809', 'GO:0061050', 'GO:0071840', 'GO:0034976', 'GO:0031344', 'GO:0061458', 'GO:0019205', 'GO:0042102', 'GO:0002720', 'GO:0071987', 'GO:0036503', 'GO:0071383', 'GO:0043173', 'GO:1901992', 'GO:0006167', 'GO:0070925', 'GO:0000132', 'GO:2000434', 'GO:0019208', 'GO:0004896', 'GO:1904754', 'GO:0016129', 'GO:0014014', 'GO:0006672', 'GO:0034113', 'GO:0016504', 'GO:0060416', 'GO:0042398', 'GO:0015195', 'GO:0042221', 'GO:0061387', 'GO:0043047', 'GO:0032387', 'GO:0003712', 'GO:0051225', 'GO:0000398', 'GO:0042393', 'GO:0005215', 'CARO:0000000', 'GO:0045786', 'GO:2000243', 'GO:0140534', 'GO:0016868', 'GO:0051649', 'GO:0021577', 'GO:0046545', 'GO:0030163', 'GO:0043005', 'GO:0034626', 'GO:0007264', 'GO:0019903', 'GO:0031461', 'GO:0042149', 'GO:0016324', 'GO:0106130', 'GO:0048661', 'GO:1904016', 'GO:0046486', 'GO:1903530', 'GO:0009260', 'GO:0016936', 'GO:0050994', 'GO:0070003', 'GO:0016042', 'GO:0021587', 'GO:0032940', 'GO:0045662', 'GO:0008023', 'GO:0110030', 'GO:0001894', 'GO:0006285', 'GO:0031204', 'GO:0019915', 'GO:1905462', 'GO:0045165', 'GO:0022857', 'GO:0010959', 'GO:0034308', 'GO:0050896', 'GO:0043616', 'GO:0032535', 'GO:0051094', 'GO:0071482', 'GO:0050870', 'GO:0030139', 'GO:0006366', 'GO:0004396', 'GO:0010614', 'GO:0016469', 'GO:0097367', 'GO:0007339', 'GO:0032559', 'GO:0007520', 'GO:0071500', 'GO:0090304', 'GO:0031674', 'GO:0050671', 'GO:0045309', 'GO:0005905', 'GO:0000278', 'GO:0006110', 'GO:0051960', 'GO:0016661', 'GO:0099003', 'GO:1905898', 'GO:0009055', 'GO:0004347', 'GO:0042752', 'GO:0071384', 'GO:0014075', 'GO:0001819', 'GO:0001523', 'GO:0044786', 'GO:0032553', 'GO:0010604', 'GO:0010142', 'GO:0007162', 'GO:0007423', 'GO:0043174', 'GO:0006904', 'GO:0008937', 'GO:0047134', 'GO:0006412', 'GO:1903026', 'GO:0070059', 'GO:1902037', 'GO:0003333', 'GO:0006817', 'GO:0021591', 'GO:0042995', 'GO:0048858', 'GO:0019217', 'GO:0051097', 'GO:0009165', 'GO:0009566', 'GO:0002521', 'GO:0045724', 'GO:0003008', 'GO:0045599', 'GO:0005925', 'GO:0097164', 'GO:0010498', 'GO:0009792', 'GO:0070098', 'GO:0004998', 'GO:0032928', 'GO:0005354', 'GO:0097061', 'GO:0032774', 'GO:0070327', 'GO:0002566', 'GO:0044242', 'GO:0034341', 'GO:0045834', 'GO:0150172', 'GO:0070670', 'GO:0008610', 'GO:1901875', 'GO:1904064', 'GO:0015173', 'GO:0032024', 'GO:0009167', 'GO:1903576', 'GO:0032366', 'GO:0032994', 'GO:0140014', 'GO:0090101', 'GO:0007405', 'GO:0048167', 'GO:0032729', 'GO:2000016', 'GO:0050906', 'GO:1905463', 'GO:0032700', 'GO:0009156', 'GO:0098772', 'GO:1904816', 'GO:1902807', 'GO:0042761', 'GO:0030970', 'GO:0002009', 'GO:0022406', 'GO:0003723', 'GO:0051494', 'GO:0009261', 'GO:0045719', 'GO:1990184', 'GO:0006575', 'GO:0046514', 'GO:0030234', 'GO:0015931', 'GO:0046930', 'GO:0008509', 'GO:0005726', 'GO:0033157', 'GO:0050255', 'GO:0051985', 'GO:0009898', 'GO:0046452', 'GO:0030055', 'GO:0007154', 'GO:0009615', 'GO:0030336', 'GO:1902107', 'GO:0005766', 'GO:2000378', 'GO:0032872', 'GO:1901160', 'GO:0033045', 'GO:0030545', 'GO:0090110', 'GO:0008299', 'GO:0120032', 'GO:0006555', 'GO:0034030', 'GO:0007596', 'GO:0030863', 'GO:0006782', 'GO:0007052', 'GO:0090313', 'GO:0015803', 'GO:0000139', 'GO:0046434', 'GO:0009205', 'GO:1900376', 'GO:1990782', 'GO:0034189', 'GO:1903895', 'GO:0051897', 'GO:0008286', 'GO:0046324', 'GO:0090330', 'GO:0060759', 'GO:0070358', 'GO:0021549', 'GO:0046121', 'GO:0032944', 'GO:1990666', 'GO:0062099', 'GO:0005577', 'GO:0009914', 'GO:0015108', 'GO:0000018', 'GO:0015802', 'GO:0015078', 'GO:0010923', 'GO:0080135', 'GO:0098552', 'GO:0006082', 'GO:0032092', 'GO:0006357', 'GO:2000740', 'GO:1901301', 'GO:0005368', 'GO:0019210', 'GO:1903524', 'GO:0015829', 'GO:1903204', 'GO:0016620', 'GO:1904994', 'GO:0007059', 'GO:0005201', 'CL:0000233', 'GO:0071870', 'GO:0005310', 'GO:1990138', 'GO:1904427', 'GO:0035337', 'GO:0003013', 'GO:0006534', 'GO:0072709', 'GO:1904339', 'GO:1900098', 'GO:0033500', 'GO:0060509', 'GO:0001824', 'GO:0043073', 'GO:0042771', 'GO:0051602', 'CL:0000540', 'GO:0016222', 'GO:0051028', 'GO:0061844', 'GO:0048786', 'GO:0098813', 'GO:0060341', 'GO:0010256', 'GO:0015556', 'GO:0006836', 'GO:0006260', 'GO:0032653', 'GO:0008134', 'GO:0009712', 'GO:0009988', 'GO:0015712', 'GO:0043066', 'GO:0140657', 'GO:0006090', 'GO:0070820', 'GO:0004486', 'GO:1905906', 'GO:0042098', 'GO:2000379', 'GO:0030514', 'GO:0033059', 'GO:0061135', 'GO:0009135', 'GO:0006638', 'GO:0019682', 'GO:0021536', 'GO:0050832', 'GO:0034186', 'GO:0003416', 'GO:0006457', 'GO:1901655', 'GO:0042582', 'GO:0006584', 'GO:0015698', 'GO:0061523', 'GO:1905165', 'GO:0005520', 'GO:0070982', 'GO:0043413', 'GO:1903489', 'UBERON:0010000', 'GO:0010633', 'GO:0014812', 'GO:0060056', 'GO:0034185', 'GO:0009746', 'GO:0016125', 'GO:0006098', 'GO:0016662', 'GO:1904646', 'GO:0046166', 'GO:0042254', 'GO:0098713', 'GO:0001933', 'GO:0110075', 'GO:0032527', 'GO:0004553', 'GO:1904036', 'GO:0002831', 'GO:0006839', 'GO:0099504', 'GO:0097435', 'GO:0050794', 'GO:0019724', 'GO:0046873', 'GO:0098794', 'GO:0009132', 'GO:2001026', 'GO:0005911', 'GO:0016213', 'GO:0008094', 'GO:0071371', 'GO:0098591', 'GO:0098761', 'GO:0006433', 'GO:0000808', 'GO:0010595', 'GO:0019439', 'GO:0016836', 'GO:0140212', 'GO:0071230', 'GO:0044291', 'GO:0005782', 'GO:0034644', 'GO:0060123', 'GO:0003682', 'GO:0015825', 'GO:0043558', 'GO:0006177', 'GO:0043177', 'GO:0032896', 'GO:0048211', 'GO:0042454', 'GO:0044853', 'GO:0038066', 'GO:0009264', 'GO:0006000', 'GO:0051054', 'GO:1904251', 'GO:0016731', 'GO:0050900', 'GO:0044248', 'GO:0002712', 'GO:0044000', 'GO:0050213', 'GO:0034361', 'GO:0043292', 'GO:0051446', 'GO:0031410', 'GO:0090435', 'GO:0008234', 'GO:0048670', 'GO:0080182', 'GO:0046479', 'GO:0071868', 'GO:0031092', 'GO:0030316', 'GO:0071218', 'GO:0019370', 'GO:0032501', 'GO:0001837', 'GO:0140096', 'GO:1904382', 'GO:0009308', 'GO:0032206', 'GO:0043169', 'GO:0002456', 'GO:1903561', 'GO:0099086', 'GO:0009268', 'GO:0000247', 'GO:0014909', 'GO:0006710', 'GO:1902531', 'GO:0030512', 'GO:0006397', 'GO:0006767', 'GO:1903507', 'GO:0002616', 'GO:0016052', 'GO:0000209', 'GO:0032451', 'GO:0050660', 'CL:0000127', 'GO:0010827', 'GO:0016072', 'GO:0050673', 'GO:0090224', 'GO:0008016', 'GO:0042645', 'GO:0032368', 'GO:0071453', 'GO:0021670', 'GO:0018201', 'GO:0009295', 'GO:1901264', 'CL:0000094', 'GO:1903825', 'GO:0043112', 'GO:0070887', 'GO:0097009', 'GO:0060078', 'GO:0045765', 'GO:2000178', 'GO:1901185', 'GO:0051702', 'GO:0035254', 'GO:1901873', 'GO:0005976', 'GO:0006406', 'GO:0002027', 'GO:0098660', 'GO:0006949', 'GO:1904253', 'GO:0000338', 'GO:0040015', 'GO:2000278', 'GO:0016301', 'GO:0016239', 'GO:0097191', 'GO:0071071', 'GO:0033292', 'GO:0000900', 'GO:1904950', 'GO:0061982', 'GO:1903351', 'GO:0120020', 'GO:0072350', 'GO:0071320', 'GO:0016197', 'GO:0002711', 'GO:0032434', 'GO:0006890', 'GO:0006465', 'GO:0000015', 'GO:0030017', 'CL:0000147', 'GO:0043254', 'GO:0051283', 'GO:0010948', 'GO:0006750', 'GO:0045862', 'GO:0099513', 'GO:0008589', 'GO:0021885', 'GO:1905521', 'GO:0030855', 'GO:1903566', 'GO:0002687', 'GO:0035150', 'GO:0001846', 'GO:1901990', 'GO:1990909', 'GO:0042274', 'GO:0001942', 'GO:0032402', 'GO:0043569', 'GO:0071674', 'GO:0060562', 'GO:0009267', 'GO:0045914', 'GO:0090280', 'GO:0014072', 'GO:1903958', 'GO:0042303', 'GO:0102354', 'GO:0030496', 'GO:0045010', 'GO:0019722', 'GO:0006865', 'GO:0089718', 'GO:0005776', 'GO:1901700', 'GO:0034975', 'GO:0006694', 'GO:0008380', 'GO:0009059', 'GO:0004950', 'GO:0042428', 'GO:2000739', 'GO:2000191', 'GO:0061640', 'GO:0007595', 'GO:0034689', 'GO:0140352', 'GO:0010989', 'GO:0051233', 'GO:0015190', 'GO:0032879', 'GO:0050812', 'GO:0019395', 'GO:0045841', 'GO:0045124', 'GO:0140205', 'GO:0060420', 'GO:0051248', 'GO:1903747', 'GO:0098927', 'GO:0042026', 'GO:0016646', 'GO:0043217', 'GO:0031345', 'GO:0015377', 'GO:0051150', 'GO:0000956', 'GO:0097506', 'GO:0051091', 'GO:0097470', 'GO:0055001', 'GO:0004477', 'GO:1901680', 'GO:0005179', 'GO:0016226', 'GO:0000785', 'GO:0031023', 'GO:0046090', 'GO:0005635', 'GO:0043601', 'GO:2000466', 'GO:0001961', 'GO:0036293', 'GO:0010647', 'GO:0043933', 'GO:0045859', 'GO:0014015', 'GO:0019887', 'GO:0007518', 'GO:0002184', 'GO:0010939', 'GO:0044409', 'GO:1901616', 'GO:0016853', 'GO:0047598', 'GO:0051321', 'GO:1901988', 'GO:1902653', 'GO:0015986', 'GO:0006144', 'GO:0090317', 'GO:0061014', 'GO:0072337', 'GO:0045664', 'GO:0050992', 'GO:0010565', 'GO:1903578', 'GO:0005741', 'GO:0035966', 'GO:0051445', 'GO:0034110', 'GO:0043032', 'GO:1903749', 'GO:0046940', 'CL:0000473', 'GO:0032102', 'GO:1904035', 'GO:0033043', 'GO:0009966', 'GO:0002474', 'GO:0032956', 'CL:0000066', 'GO:0003382', 'GO:0031982', 'GO:0033047', 'GO:0000079', 'GO:0006066', 'GO:1901879', 'GO:0003299', 'GO:0080171', 'GO:0048712', 'GO:0009649', 'CARO:0030000', 'GO:0009124', 'GO:0070727', 'GO:0031347', 'GO:0004332', 'GO:0031589', 'GO:1903715', 'GO:0048806', 'GO:0003002', 'GO:0120178', 'GO:0005815', 'GO:0004372', 'GO:0045665', 'GO:0000099', 'GO:0002252', 'GO:0051146', 'GO:0031623', 'GO:0005886', 'GO:0034767', 'GO:0110053', 'GO:0035914', 'GO:0004463', 'GO:0000246', 'GO:0004674', 'GO:2001141', 'GO:0009180', 'GO:0006178', 'GO:0009162', 'GO:0046490', 'GO:1901653', 'GO:0051153', 'GO:0007010', 'GO:0045668', 'GO:0005332', 'GO:1904668', 'GO:0008285', 'GO:0006721', 'GO:1902904', 'CL:0000021', 'GO:0002793', 'GO:0000255', 'GO:0048857', 'GO:0010232', 'GO:1901265', 'GO:0005758', 'GO:0046879', 'GO:0050953', 'GO:0030072', 'GO:0072348', 'GO:0065009', 'GO:0007566', 'GO:0035999', 'GO:0001895', 'GO:0090068', 'GO:0010556', 'GO:0032890', 'GO:0048147', 'GO:0030308', 'GO:1905774', 'GO:0000978', 'GO:0006302', 'GO:0070857', 'GO:0043154', 'GO:0003989', 'GO:0046323', 'GO:0021983', 'GO:0009798', 'GO:0004045', 'GO:0031960', 'GO:0031669', 'GO:0002208', 'GO:0043525', 'GO:0016628', 'GO:0019901', 'GO:0045120', 'GO:0060348', 'GO:0044769', 'GO:0016769', 'GO:0060211', 'GO:0070884', 'GO:0004656', 'GO:0001906', 'GO:0043596', 'GO:0048787', 'GO:1900373', 'GO:0012506', 'GO:0043410', 'GO:0048710', 'GO:0051020', 'GO:0031968', 'GO:1904949', 'GO:0022604', 'GO:0050613', 'GO:0019233', 'GO:0015085', 'GO:0090169', 'GO:0042430', 'GO:0017157', 'GO:0002443', 'GO:0022626', 'GO:0001891', 'GO:0009154', 'GO:2001233', 'GO:0098655', 'GO:0010664', 'GO:0043207', 'GO:0005742', 'GO:1990830', 'GO:0009110', 'GO:0033993', 'GO:0032050', 'GO:0019902', 'GO:0006354', 'GO:0001678', 'GO:0140238', 'GO:0032561', 'GO:0006919', 'GO:0031625', 'GO:0044843', 'GO:0031349', 'GO:0006114', 'GO:0051302', 'GO:0008541', 'GO:0060904', 'GO:0045121', 'GO:0005813', 'GO:0006886', 'GO:0006520', 'GO:0031406', 'GO:2001236', 'GO:0015914', 'GO:0072655', 'GO:0051053', 'GO:0021794', 'GO:0055037', 'GO:0070863', 'GO:0140494', 'GO:0035442', 'GO:1990825', 'GO:1990090', 'GO:0048284', 'GO:0045927', 'GO:1901184', 'GO:1905907', 'GO:0004177', 'GO:1903035', 'GO:0061827', 'GO:0044057', 'GO:0002291', 'GO:1905784', 'GO:0009120', 'BFO:0000015', 'GO:0050680', 'GO:0101002', 'GO:1901998', 'GO:0043627', 'GO:0032753', 'GO:1904154', 'GO:0061635', 'GO:0098869', 'GO:0032036', 'GO:0006900', 'GO:0086004', 'GO:0035672', 'GO:0034032', 'GO:0008929', 'GO:0033116', 'GO:0005669', 'GO:0051180', 'GO:0097524', 'GO:0051345', 'GO:1902235', 'GO:0050997', 'GO:0046947', 'GO:0033490', 'GO:0048568', 'GO:1903076', 'GO:0035306', 'GO:0043021', 'GO:0043209', 'GO:0006990', 'GO:0045667', 'GO:0062098', 'GO:0032264', 'GO:0070507', 'GO:0010042', 'CL:0000225', 'GO:0120019', 'GO:0031545', 'GO:0050778', 'GO:1903050', 'GO:0016229', 'GO:0051701', 'GO:0042887', 'GO:2000271', 'GO:0090277', 'GO:1903898', 'GO:0106056', 'GO:0000070', 'GO:0101005', 'GO:0021534', 'GO:0071326', 'GO:0010971', 'GO:0000819', 'GO:0007632', 'GO:0006516', 'GO:0008537', 'GO:0071173', 'GO:0009144', 'GO:0034447', 'GO:0071813', 'GO:0051239', 'GO:0050954', 'GO:1902969', 'GO:1901661', 'GO:1903955', 'GO:0048021', 'GO:0016670', 'GO:0098588', 'GO:0002705', 'GO:0140678', 'GO:0008233', 'GO:0002060', 'GO:0002250', 'GO:0051493', 'GO:0090382', 'GO:0099536', 'GO:0090399', 'GO:0046386', 'GO:0098901', 'GO:0098858', 'GO:1901343', 'GO:0035036', 'GO:0060252', 'GO:0007265', 'GO:0072594', 'GO:0072562', 'GO:1901494', 'GO:0004033', 'GO:0019752', 'GO:0060589', 'GO:0090278', 'GO:0009259', 'GO:0008615', 'GO:0009051', 'GO:0043113', 'GO:0070814', 'GO:0004888', 'GO:0002702', 'GO:0042574', 'GO:0006458', 'GO:0043588', 'GO:0042803', 'GO:0043203', 'GO:0044611', 'GO:0030864', 'GO:0070203', 'GO:0016528', 'GO:0051251', 'GO:0022613', 'GO:2000241', 'GO:0030324', 'GO:0006978', 'GO:1902001', 'GO:0019211', 'GO:0016602', 'GO:0001216', 'GO:0019209', 'GO:0010008', 'GO:0010508', 'GO:0007622', 'CL:0000101', 'GO:0046827', 'GO:0004860', 'GO:0098718', 'GO:0030890', 'GO:0120163', 'GO:2000269', 'GO:0051046', 'UBERON:0001062', 'GO:0019563', 'GO:0070207', 'GO:0005764', 'GO:0120225', 'GO:0007095', 'GO:0030133', 'GO:1900544', 'GO:0007389', 'GO:0000795', 'GO:0006424', 'GO:0004457', 'GO:0043231', 'GO:0048589', 'GO:0015800', 'GO:0004731', 'GO:0032365', 'GO:0046825', 'GO:0031327', 'CL:0000325', 'GO:0036094', 'GO:0098982', 'GO:1903307', 'GO:0042581', 'GO:0080144', 'GO:1901702', 'GO:0005765', 'GO:0031570', 'GO:0036015', 'GO:0051983', 'GO:0042060', 'GO:0009066', 'GO:1904691', 'GO:2000677', 'GO:0015248', 'GO:0009416', 'GO:1902692', 'GO:0008361', 'GO:0050688', 'GO:0007100', 'GO:0004197', 'GO:0016525', 'GO:0009068', 'GO:0097413', 'GO:1903894', 'GO:0005740', 'GO:0032101', 'GO:0035330', 'GO:1904717', 'GO:1990266', 'GO:0046823', 'GO:0021537', 'PR:000050567', 'GO:0042417', 'GO:0002709', 'GO:0046467', 'GO:0046824', 'GO:0016491', 'GO:1904666', 'GO:1903046', 'GO:0007626', 'GO:0045921', 'GO:0061045', 'GO:0051785', 'GO:0022890', 'GO:0033018', 'GO:0071479', 'GO:1990874', 'BFO:0000004', 'GO:0042451', 'GO:0019005', 'GO:0005796', 'GO:1903487', 'GO:0045047', 'GO:0009256', 'GO:0000228', 'GO:0005388', 'GO:0005654', 'GO:0043281', 'GO:0030517', 'GO:0006164', 'GO:0006743', 'GO:0050921', 'GO:0046716', 'GO:0022407', 'GO:0005484', 'GO:0051085', 'GO:0004648', 'GO:0042886', 'GO:0008135', 'GO:0003300', 'GO:0043621', 'GO:0055089', 'GO:0032006', 'GO:0051149', 'GO:0018008', 'GO:0002088', 'GO:0016043', 'GO:0045620', 'GO:0031597', 'GO:0060079', 'GO:0070404', 'GO:0061043', 'GO:0006566', 'GO:0006497', 'CL:0000126', 'GO:0031400', 'GO:0051147', 'GO:1904204', 'GO:0032555', 'GO:0009126', 'GO:0034446', 'GO:0048144', 'GO:0046122', 'GO:0044540', 'GO:0023058', 'GO:0071346', 'GO:0003697', 'GO:0099565', 'GO:0097730', 'GO:0018272', 'GO:0046501', 'GO:0016447', 'GO:0048812', 'GO:0034470', 'GO:0022404', 'GO:0031528', 'GO:0046654', 'GO:1903844', 'GO:0032787', 'GO:0051066', 'GO:0032392', 'GO:0030216', 'GO:0010611', 'GO:0031333', 'GO:0072526', 'GO:1901659', 'GO:0015827', 'GO:0016595', 'GO:0008198', 'GO:0006805', 'GO:0032713', 'GO:0046031', 'GO:0015734', 'GO:0006403', 'GO:0035461', 'GO:0055093', 'GO:2000077', 'GO:0002460', 'GO:0033178', 'GO:0032271', 'GO:0000105', 'GO:0002200', 'GO:0042129', 'GO:0012501', 'GO:0000221', 'GO:0006760', 'GO:0015810', 'GO:0003341', 'GO:0019107', 'GO:0010941', 'GO:0019319', 'GO:0006665', 'GO:0001618', 'GO:0009158', 'GO:0007601', 'GO:0019264', 'GO:0035902', 'GO:0030199', 'GO:0006551', 'GO:0015631', 'GO:0006622', 'GO:0042476', 'GO:0007144', 'GO:0031100', 'GO:0071310', 'GO:0034385', 'GO:0002682', 'GO:0055086', 'GO:0051900', 'GO:0000977', 'GO:0042175', 'GO:0009155', 'GO:1900037', 'GO:0009617', 'GO:0042772', 'GO:1904352', 'GO:0009607', 'CL:0000219', 'GO:0051443', 'GO:1901303', 'CL:0000197', 'GO:0000287', 'GO:0035265', 'GO:0007169', 'GO:0031056', 'GO:0050866', 'GO:0002790', 'GO:0007417', 'GO:0002605', 'GO:0004793', 'GO:0007586', 'GO:0046328', 'GO:0035987', 'GO:0030901', 'GO:2000678', 'GO:0007008', 'GO:0050776', 'GO:0046164', 'GO:2000060', 'GO:0009893', 'GO:0015291', 'GO:0004421', 'GO:1990036', 'GO:0021987', 'GO:0045646', 'GO:0016758', 'GO:0006532', 'GO:0008287', 'GO:0043567', 'GO:0046456', 'GO:0004614', 'GO:0001917', 'GO:0050770', 'GO:0000184', 'GO:0045202', 'GO:0019216', 'GO:0120016', 'GO:0000922', 'GO:1905368', 'GO:0043086', 'GO:0016149', 'GO:0018401', 'GO:0002228', 'GO:1900271', 'GO:0043069', 'GO:0048562', 'GO:1903008', 'GO:0070508', 'GO:0140358', 'GO:0050727', 'GO:0072583', 'GO:0051292', 'GO:0009448', 'GO:0051716', 'GO:1903038', 'GO:0031670', 'GO:0005664', 'GO:0004450', 'GO:0015288', 'GO:0030665', 'GO:0000781', 'GO:0010212', 'GO:0006626', 'GO:0071372', 'GO:0032937', 'GO:0032400', 'GO:0042590', 'GO:0140029', 'GO:1901987', 'GO:0031640', 'GO:0045717', 'GO:1990928', 'GO:0034312', 'GO:0032780', 'GO:0019207', 'GO:1900006', 'GO:0031247', 'GO:0001913', 'GO:0035861', 'GO:0045444', 'GO:0043325', 'GO:0004609', 'GO:0015152', 'GO:0090200', 'GO:1903909', 'GO:0060429', 'GO:0043523', 'GO:0010033', 'GO:0030684', 'GO:0002718', 'GO:0002286', 'GO:0004324', 'GO:0030168', 'GO:0045182', 'GO:0051726', 'GO:0002891', 'GO:0140694', 'BFO:0000003', 'GO:0050804', 'GO:0032727', 'GO:0070665', 'GO:0007599', 'GO:0034660', 'GO:0052692', 'GO:0071901', 'GO:0016064', 'GO:0048660', 'CL:0000654', 'GO:0048814', 'GO:0002889', 'GO:1903078', 'GO:0016421', 'GO:0033875', 'GO:0006868', 'GO:0006304', 'UBERON:0015203', 'GO:0015175', 'GO:0072529', 'GO:0000721', 'GO:0009099', 'GO:0015850', 'GO:0106380', 'GO:0010468', 'GO:0045346', 'GO:0050873', 'GO:0080090', 'GO:0021930', 'GO:0005524', 'GO:0000375', 'GO:0031418', 'GO:1900101', 'GO:0042559', 'GO:0005634', 'GO:0042474', 'GO:2000211', 'GO:0005178', 'GO:0010988', 'GO:2001252', 'GO:0022402', 'GO:0043414', 'GO:0006511', 'GO:0051588', 'CL:0000148', 'GO:0000930', 'CL:0000763', 'GO:0055038', 'GO:1904879', 'GO:0002698', 'GO:0150078', 'GO:0006284', 'GO:0042446', 'GO:0014850', 'GO:0030672', 'GO:0018210', 'GO:1903515', 'GO:0060249', 'GO:0031253', 'GO:0030835', 'GO:0034589', 'GO:0030276', 'GO:0090322', 'GO:0034358', 'GO:0043022', 'GO:0022829', 'GO:0051604', 'GO:0001666', 'GO:0097237', 'GO:0016803', 'GO:0033866', 'GO:0005254', 'GO:0098780', 'GO:0070862', 'GO:1905952', 'GO:0009128', 'GO:0045171', 'GO:0061008', 'GO:0106310', 'GO:0051259', 'GO:0005576', 'GO:0044241', 'GO:0005996', 'GO:0070527', 'GO:2001235', 'GO:0042471', 'GO:0040012', 'GO:0032886', 'GO:0051346', 'GO:0050839', 'GO:0007292', 'GO:0090132', 'GO:0000307', 'GO:0060612', 'GO:1990837', 'GO:0045727', 'GO:0032934', 'GO:0016032', 'GO:0072593', 'GO:0016728', 'GO:0043030', 'GO:1903350', 'GO:0019693', 'GO:0005518', 'GO:0030902', 'GO:0009891', 'GO:0050145', 'GO:0005856', 'GO:0045820', 'GO:0006749', 'GO:0004867', 'GO:1901652', 'GO:0001501', 'GO:0000724', 'GO:0005536', 'GO:0010912', 'CL:0000526', 'GO:0046624', 'GO:0016787', 'GO:0010507', 'GO:0043547', 'GO:0010951', 'GO:0006271', 'GO:0010698', 'GO:0030097', 'GO:0002063', 'GO:0045446', 'GO:0071867', 'GO:0044772', 'GO:0018279', 'GO:0043299', 'GO:0071318', 'GO:0017101', 'GO:1902749', 'GO:0061842', 'GO:0043549', 'GO:0030195', 'GO:0030162', 'GO:0045785', 'GO:0016053', 'GO:0036021', 'GO:1902106', 'GO:0030837', 'GO:0036464', 'GO:0010958', 'GO:0050878', 'GO:0097094', 'GO:0006517', 'GO:0072686', 'GO:0045338', 'GO:0007272', 'GO:0071616', 'GO:0046100', 'GO:0006754', 'GO:0015039', 'GO:0030275', 'GO:0015179', 'GO:1901576', 'GO:0097346', 'GO:0000727', 'GO:0010833', 'GO:0033014', 'GO:0034728', 'GO:0019200', 'GO:0048522', 'GO:1903320', 'GO:0003713', 'GO:1904872', 'GO:0006779', 'GO:0043931', 'GO:0032502', 'GO:0002684', 'GO:0097530', 'GO:0005881', 'GO:0051648', 'GO:2001056', 'GO:1903115', 'GO:0090140', 'GO:0015035', 'GO:0098978', 'GO:0034436', 'GO:0051168', 'GO:0045933', 'GO:0048291', 'GO:0052655', 'GO:0071501', 'GO:0071949', 'GO:0001851', 'GO:0005793', 'GO:0031093', 'GO:0051224', 'GO:0017056', 'GO:0009892', 'GO:0034033', 'GO:0048518', 'GO:0005791', 'GO:0022400', 'GO:0000775', 'GO:0097006', 'GO:0004768', 'GO:0050771', 'GO:0031903', 'GO:0045026', 'GO:0061042', 'GO:0032259', 'GO:0070296', 'CL:0000019', 'GO:1902600', 'GO:0099518', 'GO:0070482', 'GO:2001169', 'GO:0019322', 'GO:1904813', 'GO:0048640', 'GO:0120111', 'GO:0032769', 'GO:0072595', 'GO:0030098', 'GO:0015183', 'GO:0120035', 'GO:0097441', 'GO:0016529', 'GO:0033673', 'GO:0031348', 'GO:0008645', 'GO:2000026', 'GO:0016829', 'GO:0043096', 'GO:1903321', 'GO:0006401', 'GO:0015757', 'GO:0005790', 'GO:0010039', 'GO:0005657', 'UBERON:0000483', 'GO:0016615', 'GO:0140110', 'GO:0008643', 'GO:0014896', 'GO:0042698', 'GO:2000573', 'GO:0072687', 'GO:0048585', 'GO:0032870', 'GO:0070851', 'GO:1903047', 'GO:0050999', 'GO:1902116', 'GO:0002791', 'CL:0000006', 'GO:0042470', 'GO:0004069', 'GO:0006641', 'GO:0001772', 'GO:0071404', 'GO:0015662', 'GO:0016667', 'GO:0140097', 'GO:0098739', 'GO:1903786', 'GO:0016056', 'GO:0030141', 'GO:0007519', 'GO:0070328', 'GO:0048027', 'GO:0022037', 'GO:0050918', 'GO:0001786', 'GO:0008544', 'GO:1901327', 'GO:2000736', 'GO:0001401', 'GO:0072384', 'GO:0016020', 'GO:0035994', 'GO:0009151', 'GO:0006706', 'GO:0002714', 'GO:0051129', 'CL:0000125', 'GO:0005832', 'GO:0048583', 'GO:0046899', 'GO:0014069', 'GO:0043062', 'GO:0016879', 'GO:0090316', 'GO:0090151', 'GO:0051924', 'GO:0036294', 'GO:1990617', 'GO:0031966', 'GO:1905939', 'GO:0072678', 'GO:0016071', 'GO:0051438', 'GO:0097401', 'GO:0042168', 'GO:0002688', 'GO:0000423', 'GO:0048813', 'GO:0002253', 'GO:0009133', 'GO:0040017', 'GO:1905063', 'GO:0048513', 'GO:0050792', 'GO:0015923', 'GO:0040014', 'GO:0016321', 'GO:0010822', 'GO:0048002', 'GO:0010721', 'GO:0002260', 'GO:1902554', 'GO:0044209', 'GO:0042176', 'GO:1903429', 'GO:0004740', 'GO:1901993', 'GO:0007155', 'GO:0004123', 'GO:1903779', 'GO:0065010', 'GO:0001952', 'GO:0031146', 'GO:0071704', 'GO:0072331', 'GO:0009755', 'GO:0000101', 'GO:0071260', 'GO:0035613', 'GO:0140416', 'GO:0032993', 'GO:1903509', 'GO:1902652', 'GO:0002837', 'GO:0002755', 'GO:0071174', 'GO:1990622', 'GO:0048730', 'GO:0019003', 'GO:0016705', 'GO:0019080', 'GO:0046912', 'GO:0070821', 'GO:0035988', 'GO:0006063', 'GO:0010800', 'GO:0045598', 'GO:0046697', 'GO:0060491', 'GO:1902222', 'GO:0016409', 'GO:0008028', 'GO:0005787', 'GO:0022607', 'GO:0004713', 'GO:0046942', 'GO:0006810', 'GO:0050982', 'GO:1903018', 'GO:0070874', 'GO:0007517', 'GO:0098742', 'GO:0045428', 'GO:0097421', 'GO:0043103', 'GO:0016817', 'GO:0016485', 'CL:0002242', 'GO:0006734', 'GO:0016050', 'GO:0006970', 'GO:0005543', 'GO:0019882', 'GO:0051219', 'GO:0036473', 'GO:0030011', 'GO:0051213', 'GO:0014897', 'GO:0032869', 'GO:0010035', 'GO:0040013', 'GO:0090174', 'GO:0061889', 'GO:0006521', 'GO:0070129', 'GO:0009127', 'CL:0000039', 'GO:0000776', 'GO:0042100', 'GO:0060992', 'GO:0060349', 'GO:2001057', 'GO:0034968', 'GO:0019218', 'GO:2000401', 'GO:0051403', 'GO:0038160', 'GO:0002577', 'GO:0032970', 'GO:0007007', 'GO:0097352', 'GO:0004721', 'GO:1904406', 'GO:0003014', 'GO:0010467', 'GO:0048854', 'GO:0061695', 'GO:0015399', 'GO:0001774', 'GO:0045723', 'GO:0043094', 'GO:0015817', 'GO:0000165', 'GO:0021542', 'GO:0046966', 'GO:0031339', 'GO:1902743', 'GO:0008106', 'GO:0004345', 'GO:0001540', 'GO:0051208', 'GO:0031638', 'GO:0007057', 'GO:0045348', 'GO:0070542', 'GO:0051865', 'GO:0019344', 'GO:0009119', 'GO:0034625', 'GO:0005542', 'GO:0090130', 'GO:0016234', 'CL:0000015', 'CL:0002319', 'GO:0032755', 'GO:1990868', 'GO:0050807', 'GO:0005416', 'GO:0099568', 'GO:0003417', 'GO:0005977', 'GO:0051668', 'GO:1905719', 'GO:0006446', 'GO:0051873', 'GO:0046888', 'GO:0009141', 'GO:0007548', 'GO:0090181', 'GO:0003924', 'GO:1904029', 'GO:0016054', 'GO:0034504', 'CL:0000586', 'GO:0008443', 'GO:1903311', 'GO:0036336', 'GO:0050708', 'GO:0098876', 'GO:0051128', 'GO:0017109', 'GO:0016885', 'GO:0016126', 'GO:0031069', 'GO:0007613', 'GO:0046546', 'GO:0005903', 'GO:0016607', 'GO:0050773', 'GO:0045939', 'GO:0004812', 'GO:0061154', 'GO:0019242', 'GO:0031201', 'GO:1901028', 'GO:0023057', 'GO:0061513', 'GO:0016884', 'GO:0072341', 'GO:0000779', 'GO:0005838', 'GO:0042110', 'GO:1902074', 'GO:0035331', 'GO:0035336', 'GO:2000465', 'GO:1902292', 'GO:0015826', 'GO:0019362', 'CL:0000255', 'GO:2000403', 'GO:0007009', 'GO:0016538', 'GO:0046785', 'GO:0046700', 'GO:0015908', 'GO:1902679', 'GO:0019082', 'GO:0044753', 'GO:0097443', 'GO:0048870', 'GO:0015315', 'GO:0000281', 'GO:0048519', 'GO:0045839', 'GO:0016763', 'GO:0031330', 'GO:0098798', 'GO:0005343', 'GO:0006637', 'GO:2000345', 'GO:0000820', 'GO:0005641', 'GO:0010634', 'GO:0060124', 'GO:0007159', 'GO:0046872', 'GO:0004618', 'GO:0043200', 'GO:0036211', 'GO:0030888', 'GO:0042987', 'GO:0048699', 'GO:0046101', 'GO:0007492', 'GO:0015630', 'GO:0016922', 'GO:0043226', 'GO:0023052', 'GO:0044271', 'GO:1901991', 'GO:0036510', 'GO:0086036', 'GO:0061771', 'GO:0015026', 'GO:0008152', 'GO:0019904', 'GO:0001558', 'GO:0070013', 'GO:0016866', 'GO:0003872', 'GO:0005789', 'GO:0019956', 'GO:0006952', 'GO:0052650', 'GO:0019884', 'GO:0055074', 'GO:0032355', 'GO:0009952', 'GO:0043244', 'GO:0004452', 'GO:0045454', 'GO:0032740', 'GO:0051961', 'GO:0004030', 'GO:0062125', 'GO:0046638', 'GO:0032768', 'GO:0016445', 'GO:1903789', 'GO:0031099', 'GO:1905240', 'GO:0060382', 'GO:0002690', 'GO:0071695', 'GO:0050821', 'GO:0030968', 'GO:0043170', 'GO:0000377', 'GO:0045019', 'GO:1905819', 'GO:0051173', 'GO:0110165', 'GO:0005662', 'GO:0016830', 'GO:0032792', 'GO:0033013', 'GO:0008366', 'GO:0031907', 'GO:0005496', 'GO:0032496', 'GO:1903506', 'GO:0032088', 'GO:0002366', 'GO:1903706', 'GO:0046034', 'GO:0016757', 'GO:0004844', 'GO:0033218', 'GO:1904338', 'GO:0036454', 'GO:0071322', 'GO:0007229', 'GO:0051592', 'GO:0000940', 'GO:1901657', 'GO:0017148', 'GO:0002312', 'GO:1902105', 'GO:0002478', 'GO:0034220', 'GO:0051291', 'GO:0051050', 'GO:0035303', 'GO:0019888', 'GO:2000177', 'GO:0001539', 'GO:0052654', 'GO:0005743', 'GO:0022414', 'GO:0034383', 'GO:0009169', 'GO:0005829', 'GO:0051017', 'GO:1903313', 'GO:2000490', 'GO:0070638', 'GO:0016742', 'GO:2001028', 'GO:1900076', 'GO:0023061', 'GO:0042633', 'GO:0061630', 'GO:2000116', 'GO:0099080', 'GO:0043650', 'GO:0006334', 'GO:0030877', 'GO:0009170', 'GO:0018119', 'GO:0002562', 'GO:0051879', 'GO:0045089', 'GO:0004725', 'GO:0070536', 'GO:1990542', 'GO:0001704', 'GO:1904358', 'GO:0061731', 'GO:0070062', 'GO:0044548', 'GO:0008526', 'GO:1900182', 'GO:0019953', 'GO:1903522', 'GO:0006529', 'GO:0000096', 'GO:0030662', 'GO:0000492', 'GO:0140492', 'GO:0060627', 'GO:0051650', 'GO:0045185', 'GO:0009206', 'GO:0032588', 'GO:1990089', 'GO:0031428', 'GO:0010224', 'GO:0008199', 'GO:0042278', 'GO:0010954', 'GO:0031965', 'GO:0032481', 'GO:0016838', 'GO:0004365', 'GO:0051305', 'GO:0048736', 'GO:0043473', 'GO:0006821', 'GO:0002262', 'GO:0006564', 'GO:0035435', 'GO:0046902', 'GO:0001848', 'GO:0007033', 'GO:0044565', 'GO:0043167', 'GO:0002706', 'GO:0043138', 'GO:0009986', 'GO:0060760', 'GO:0019707', 'GO:1904738', 'GO:1901984', 'GO:0009098', 'GO:0032446', 'GO:0006959', 'GO:0003743', 'GO:0031329', 'GO:1901575', 'GO:0005794', 'GO:0010506', 'GO:0140924', 'GO:0030433', 'GO:0070637', 'CL:0000737', 'GO:0045191', 'GO:1901030', 'GO:0016887', 'GO:1900121', 'GO:0071456', 'GO:1901564', 'GO:1901989', 'GO:0015149', 'GO:0097069', 'GO:0007160', 'GO:0030170', 'GO:0050768', 'GO:1901532', 'GO:0043235', 'GO:0060322', 'GO:0098900', 'GO:0015485', 'GO:0036367', 'GO:0006629', 'GO:0019828', 'GO:0048729', 'GO:0009605', 'GO:0062013', 'GO:0003755', 'GO:0046887', 'GO:0050867', 'GO:1903979', 'GO:1903708', 'GO:1903037', 'GO:0016236', 'GO:0032479', 'GO:0051258', 'GO:0043603', 'GO:0042594', 'GO:0072656', 'GO:0035973', 'GO:0015349', 'GO:0141060', 'GO:0045930', 'GO:0016788', 'GO:0071331', 'GO:0042116', 'GO:0048872', 'GO:0033176', 'GO:0043068', 'GO:1903402', 'GO:0042759', 'GO:0008865', 'CL:0000458', 'GO:0048011', 'GO:0010811', 'GO:0098847', 'GO:1903897', 'GO:0009201', 'GO:1902075', 'GO:0002886', 'GO:0001784', 'GO:0007600', 'GO:0033574', 'GO:0015918', 'GO:1903812', 'GO:0030546', 'GO:0060089', 'GO:0070061', 'GO:0010466', 'GO:0006415', 'GO:0046094', 'GO:0016863', 'GO:0044346', 'GO:0043543', 'GO:0051348', 'GO:0036402', 'GO:0018377', 'GO:0140467', 'GO:0021895', 'GO:0043408', 'GO:2000074', 'GO:2000045', 'GO:0044743', 'GO:0004843', 'GO:0051209', 'GO:0008186', 'GO:0044238', 'GO:0150094', 'GO:0070813', 'GO:0030913', 'GO:0070603', 'GO:0045577', 'GO:0015911', 'GO:0010332', 'GO:0044272', 'GO:0035304', 'GO:0045893', 'GO:0099537', 'GO:0048639', 'GO:1901292', 'GO:0051016', 'GO:1902911', 'GO:0106057', 'GO:0009145', 'GO:0098850', 'GO:1904851', 'GO:0000413', 'GO:0090734', 'GO:0018107', 'GO:1905534', 'GO:0007051', 'GO:0007584', 'GO:0010984', 'GO:0071398', 'GO:0051047', 'GO:0009438', 'GO:0048666', 'GO:0045935', 'GO:1901214', 'GO:0030516', 'GO:0042605', 'GO:0050687', 'GO:0018208', 'GO:0042802', 'GO:0019829', 'GO:0140535', 'GO:0060485', 'GO:0014733', 'GO:0008202', 'GO:1903332', 'GO:1904587', 'GO:0030003', 'GO:0030554', 'GO:0120015', 'GO:0014911', 'GO:0035470', 'GO:0032880', 'GO:0005637', 'GO:0071417', 'CL:0000548', 'GO:0016311', 'GO:0048512', 'GO:0070628', 'GO:2000181', 'GO:0051783', 'GO:0009719', 'GO:0031983', 'GO:0009743', 'GO:0090102', 'GO:0001944', 'GO:0008237', 'GO:1900371', 'GO:1904417', 'GO:0071496', 'GO:0015818', 'GO:0050810', 'GO:0045940', 'GO:0072676', 'GO:0006355', 'GO:0006172', 'GO:0016798', 'GO:0033765', 'GO:0046676', 'GO:0048762', 'GO:0032279', 'GO:0016605', 'GO:0030291', 'GO:0003729', 'GO:0040001', 'GO:0051952', 'GO:0042747', 'GO:0005694', 'GO:0050974', 'GO:0007165', 'GO:0010830', 'GO:0070202', 'GO:0009790', 'GO:0021510', 'GO:0006538', 'GO:0005814', 'GO:1901862', 'GO:0009136', 'GO:0022612', 'GO:0003254', 'GO:0061709', 'GO:0006275', 'GO:0006244', 'GO:0007042', 'GO:0043687', 'GO:0046928', 'GO:1990564', 'GO:0045931', 'GO:1903978', 'GO:0032516', 'GO:2000145', 'GO:0034362', 'GO:0006897', 'GO:0019784', 'GO:0050817', 'GO:0043278', 'GO:0051056', 'GO:0010001', 'GO:0009584', 'GO:0006413', 'GO:0002062', 'GO:0043101', 'GO:0060236', 'GO:0016417', 'CARO:0000006', 'GO:0016835', 'GO:0046961', 'GO:0010952', 'GO:0006364', 'GO:0061659', 'GO:0004017', 'GO:0004488', 'GO:1904705', 'GO:0006436', 'GO:0030674', 'GO:0005875', 'GO:0009072', 'GO:0006099', 'GO:0051254', 'GO:0051222', 'GO:0021761', 'GO:0099081', 'GO:0030540', 'GO:0048799', 'GO:0006664', 'GO:0097225', 'GO:0008320', 'GO:0002757', 'GO:0005319', 'GO:0050614', 'GO:0008277', 'GO:0043269', 'GO:0009987', 'GO:0035795', 'GO:0071103', 'GO:0009266', 'GO:0030030', 'GO:0001968', 'GO:0015294', 'GO:0008207', 'GO:0051084', 'GO:0002285', 'GO:1902903', 'GO:0042555', 'GO:0007035', 'GO:0016323', 'GO:0007623', 'GO:0009219', 'GO:0006470', 'GO:0000248', 'GO:0015526', 'GO:0046777', 'GO:0120039', 'GO:0005355', 'GO:0006974', 'GO:0003921', 'GO:0033206', 'GO:0006259', 'GO:0001882', 'GO:0099177', 'GO:0070006', 'GO:0034764', 'GO:0120009', 'GO:0035591', 'GO:0006893', 'GO:1904707', 'GO:0030593', 'GO:0045579', 'GO:0031267', 'GO:0008142', 'GO:1902100', 'GO:0061515', 'GO:0006515', 'GO:0010867', 'GO:1900221', 'GO:0034109', 'GO:0010893', 'GO:0006405', 'GO:0071692', 'GO:0007041', 'GO:1904814', 'GO:0006979', 'GO:0097553', 'GO:0007056', 'GO:0007369', 'GO:0031365', 'GO:0070861', 'GO:0009967', 'GO:0035091', 'GO:1902882', 'GO:1904018', 'GO:0048646', 'GO:0040008', 'GO:0019551', 'GO:0001885', 'GO:0016725', 'GO:0042359', 'GO:0032401', 'GO:0051179', 'GO:0002221', 'GO:0035592', 'GO:0004791', 'GO:1904380', 'GO:0046967', 'GO:1902017', 'GO:1901995', 'GO:0007166', 'GO:0098797', 'GO:0010810', 'GO:0051171', 'GO:0021756', 'GO:0032526', 'GO:0051052', 'GO:0006148', 'GO:0019530', 'GO:0032212', 'GO:0006986', 'GO:0060428', 'GO:0006109', 'GO:0004769', 'GO:0010734', 'GO:0006814', 'GO:0055085', 'GO:0005200', 'GO:1900120', 'GO:0045143', 'GO:0140546', 'GO:0044042', 'GO:0140035', 'GO:0048009', 'GO:0005884', 'GO:0098661', 'GO:0061621', 'GO:0015833', 'GO:0001764', 'GO:0020037', 'GO:0006303', 'GO:0044089', 'GO:0031430', 'GO:0070085', 'GO:0048193', 'GO:0019886', 'GO:0015658', 'GO:0004497', 'GO:0001890', 'GO:0042127', 'GO:0090114', 'GO:0015327', 'GO:0005811', 'GO:0051000', 'GO:0051152', 'GO:0009895', 'GO:0098909', 'GO:0004579', 'GO:0006531', 'GO:0045880', 'GO:0006909', 'GO:0062197', 'GO:0032743', 'GO:0005516', 'GO:2000448', 'GO:0045915', 'GO:0000407', 'GO:0071705', 'GO:0000323', 'GO:1904923', 'GO:0016684', 'GO:0032252', 'GO:0016801', 'GO:2000446', 'GO:0007186', 'GO:0046850', 'GO:0072332', 'GO:0007127', 'CL:0000300', 'GO:1903916', 'GO:0042981', 'GO:0048018', 'GO:0045600', 'GO:0015196', 'GO:0031095', 'GO:0002578', 'GO:0048638', 'GO:0002824', 'GO:0004818', 'GO:0051294', 'GO:0002377', 'GO:0008732', 'GO:0003688', 'GO:0009887', 'GO:0030900', 'GO:0045184', 'GO:0044282', 'GO:1902115', 'GO:0009064', 'GO:0000276', 'GO:0009199', 'GO:0070279', 'GO:0000212', 'GO:0031995', 'GO:0032133', 'GO:1900740', 'GO:0032806', 'GO:0030705', 'GO:0046098', 'GO:0004362', 'GO:0017158', 'GO:0070661', 'GO:0005313', 'GO:1900542', 'GO:2001234', 'GO:0035579', 'GO:1904871', 'GO:0010972', 'GO:0061351', 'GO:0071392', 'GO:0046395', 'GO:0004550', 'GO:0007219', 'GO:0032508', 'GO:0043038', 'GO:0032757', 'GO:0009067', 'GO:0000904', 'GO:0017116', 'GO:0051299', 'GO:0010906', 'GO:0040011', 'GO:0042169', 'GO:0071806', 'GO:2000147', 'GO:0006166', 'GO:0002204', 'GO:0032328', 'GO:0031616', 'GO:0042326', 'GO:0008213', 'GO:0010977', 'GO:0051148', 'GO:0097411', 'GO:0051568', 'GO:0010544', 'GO:0006983', 'GO:0097202', 'GO:0048511', 'GO:0035065', 'GO:0016972', 'GO:0016791', 'GO:1903532', 'GO:0044419', 'GO:0030330', 'GO:0019787', 'GO:0008017', 'GO:0051928', 'GO:0031122', 'GO:0060541', 'GO:0060055', 'GO:0044773', 'GO:0051787', 'GO:0003006', 'GO:0048584', 'GO:0071394', 'GO:0034394', 'GO:0015172', 'GO:1905178', 'GO:0010976', 'GO:0006152', 'GO:0090279', 'GO:0007040', 'GO:0045040', 'GO:0050890', 'GO:0032964', 'GO:0043025', 'GO:0005902', 'GO:0046394', 'GO:0071287', 'GO:0010632', 'GO:0005767', 'GO:0050658', 'GO:0010997', 'GO:0006558', 'GO:0097501', 'GO:0010044', 'GO:1902565', 'GO:0042159', 'GO:0044297', 'GO:0031210', 'GO:0051896', 'GO:0045056', 'GO:0060271', 'GO:0072659', 'GO:1901607', 'GO:0050137', 'GO:1902237', 'GO:0008180', 'GO:0000075', 'GO:1903533', 'GO:0006089', 'GO:0046683', 'GO:1904752', 'GO:0070704', 'GO:0005369', 'GO:0014902', 'GO:0015811', 'GO:0009142', 'GO:0098606', 'GO:1905775', 'GO:0071385', 'GO:1903202', 'GO:0005971', 'GO:0001817', 'GO:1902751', 'GO:0061795', 'GO:0006449', 'GO:0034329', 'GO:0030229', 'GO:0006887', 'GO:0071824', 'GO:0030258', 'GO:0035239', 'GO:0090207', 'GO:0032946', 'GO:0006282', 'GO:0001975', 'GO:0101003', 'GO:0045911', 'GO:1903298', 'GO:0035270', 'GO:0046496', 'GO:0052689', 'GO:0070161', 'GO:0046390', 'GO:0071569', 'GO:0090079', 'GO:0044770', 'GO:0072523', 'GO:0005737', 'GO:0019912', 'GO:0030334', 'GO:0032515', 'GO:0045137', 'GO:0120036', 'GO:0004708', 'GO:0009653', 'GO:0033280', 'GO:0043161', 'GO:0010635', 'GO:0033002', 'GO:0036003', 'GO:1902236', 'GO:0030060', 'GO:0070342', 'GO:0033180', 'GO:0014745', 'GO:1902936', 'GO:0019068', 'GO:0016462', 'GO:0007006', 'GO:0042147', 'GO:0050892', 'GO:0090329', 'GO:0006735', 'GO:0016799', 'GO:0010732', 'GO:0044088', 'GO:0030544', 'GO:0046688', 'GO:1900222', 'GO:1901216', 'GO:0046415', 'GO:0010824', 'GO:1904505', 'GO:1903508', 'GO:0016717', 'GO:0038026', 'GO:0000082', 'GO:1904996', 'GO:0010985', 'GO:0005102', 'GO:0045041', 'GO:0031994', 'GO:0043031', 'GO:0032354', 'GO:0006059', 'GO:0005283', 'GO:0032103', 'GO:1903305', 'GO:0006639', 'GO:1901673', 'GO:0097440', 'GO:0060251', 'GO:0046660', 'CL:0000457', 'GO:1903862', 'GO:0030515', 'GO:0043380', 'GO:0090482', 'GO:0098852', 'GO:1902031', 'GO:0006487', 'GO:0050993', 'GO:2000058', 'GO:0033198', 'GO:0048388', 'GO:0045892', 'GO:0008270', 'GO:0007507', 'GO:0048678', 'GO:0048671', 'GO:0023051', 'GO:0017076', 'GO:0120161', 'GO:0015980', 'GO:0006325', 'GO:0050965', 'GO:0036496', 'GO:0030155', 'GO:0043300', 'GO:0048731', 'GO:0009889', 'GO:0070613', 'GO:0045840', 'GO:0018958', 'GO:0001650', 'GO:0070852', 'GO:0030497', 'GO:0060479', 'GO:0007204', 'GO:0032839', 'GO:1905459', 'GO:0006094', 'GO:0010041', 'GO:0015605', 'GO:0009923', 'GO:0022889', 'GO:0050966', 'GO:0004066', 'GO:0007143', 'GO:0032263', 'GO:0042330', 'GO:1903801', 'GO:1901880', 'GO:0046685', 'GO:0071889', 'GO:0031346', 'GO:2000300', 'GO:0050877', 'GO:0009123', 'GO:0036316', 'GO:1901663', 'GO:0048532', 'GO:0071375', 'GO:0015119', 'GO:1901334', 'GO:0006738', 'GO:0051938', 'GO:0002821', 'GO:0016240', 'GO:0004930', 'GO:0046914', 'GO:0035383', 'GO:0030867', 'GO:0072542', 'GO:0001779', 'GO:0034694', 'GO:0021544', 'GO:0051640', 'GO:0061462', 'GO:0044524', 'GO:1904387', 'GO:0006807', 'GO:0009612', 'GO:0043425', 'GO:0034765', 'GO:0035751', 'GO:0061572', 'GO:0080134', 'GO:0071493', 'GO:0016055', 'GO:0015629', 'GO:0002699', 'GO:1903034', 'GO:0035338', 'GO:0046174', 'GO:0002269', 'GO:0022405', 'GO:0006188', 'GO:0034701', 'GO:0046495', 'GO:0012507', 'GO:0071474', 'GO:0030522', 'GO:0015194', 'GO:0031072', 'GO:0046606', 'GO:1901360', 'GO:0030666', 'GO:0065007', 'GO:0046661', 'GO:0043405', 'GO:0044237', 'GO:0018105', 'GO:0070905', 'GO:0042277', 'GO:0045088', 'GO:1904556', 'GO:0043168', 'GO:0008654', 'GO:0045087', 'GO:0006091', 'GO:0038179', 'GO:0045471', 'GO:0038023', 'UBERON:0000465', 'GO:0060840', 'GO:0010562', 'GO:0043462', 'GO:0030218', 'GO:0006508', 'GO:0007020', 'GO:0001889', 'GO:0044344', 'GO:0006702', 'GO:0042069', 'GO:0015849', 'GO:0006816', 'GO:0002495', 'GO:0110095', 'GO:0038147', 'GO:0006879', 'GO:1904205', 'GO:0045780', 'GO:0006873', 'GO:0004084', 'GO:0015184', 'GO:0019220', 'GO:0006687', 'GO:0048286', 'GO:1904152', 'GO:0051926', 'GO:0005979', 'GO:0006563', 'GO:0051247', 'GO:0003824', 'GO:0032470', 'GO:0090575', 'GO:1905460', 'GO:0044703', 'GO:0106104', 'GO:0010911', 'GO:0043565', 'GO:0071763', 'GO:0009150', 'GO:0022803', 'GO:0060285', 'GO:0032881', 'GO:1990498', 'GO:1904415', 'GO:0006606', 'GO:0046130', 'GO:0030295', 'GO:0065003', 'GO:0050670', 'GO:0010666', 'GO:0051092', 'GO:0044232', 'GO:0002026', 'GO:0015711', 'GO:0046466', 'GO:0045621', 'GO:0008209', 'GO:0003158', 'GO:0010755', 'GO:0030111', 'GO:1905508', 'GO:0072665', 'GO:0002604', 'GO:0003422', 'GO:0033044', 'GO:0032963', 'GO:0045595', 'GO:0008347', 'GO:0006914', 'GO:0034599', 'GO:0032507', 'GO:0034330', 'GO:0045926', 'GO:0140297', 'GO:0046889', 'GO:0006954', 'GO:0019222', 'GO:0061578', 'GO:0009314', 'GO:0032989', 'GO:0036508', 'GO:0038034', 'GO:0002064', 'GO:0016241', 'GO:0015740', 'GO:0015924', 'GO:0090303', 'GO:0006935', 'GO:0045923', 'GO:1901983', 'GO:0097193', 'GO:0010975', 'GO:0006360', 'GO:0061629', 'GO:0048488', 'GO:0006479', 'GO:0050789', 'GO:0043524', 'GO:0072521', 'GO:0071300', 'GO:0043024', 'GO:0010876', 'GO:0036498', 'GO:0098590', 'GO:0018198', 'GO:1905065', 'GO:1903513', 'GO:0046184', 'GO:0042625', 'GO:0009125', 'GO:0008250', 'GO:0006729', 'GO:0060213', 'GO:0051220', 'GO:0008631', 'GO:0071216', 'GO:0098802', 'GO:0042445', 'GO:0048714', 'GO:0031647', 'GO:0014898', 'GO:0046128', 'GO:1900034', 'GO:0032943', 'GO:0006991', 'GO:2000489', 'GO:0033239', 'GO:0042364', 'GO:0009897', 'GO:0070302', 'GO:1990351', 'GO:0030169', 'GO:0006644', 'GO:0016235', 'GO:0098868', 'GO:1901796', 'GO:0015145', 'GO:0043271', 'GO:0048523', 'GO:1900407', 'GO:0047975', 'GO:0006906', 'GO:0015031', 'GO:0043085', 'GO:0030073', 'GO:0003878', 'GO:0007004', 'GO:0032367', 'GO:0070557', 'GO:0070837', 'GO:0031090', 'GO:0043618', 'GO:0034248', 'GO:0016051', 'GO:0102756', 'GO:0045445', 'GO:0008356', 'GO:0051939', 'GO:0016859', 'GO:1990823', 'GO:0061900', 'GO:0035671', 'GO:1903293', 'GO:0050796', 'GO:0034656', 'GO:0030016', 'GO:0098562', 'GO:0003925', 'GO:0060538', 'CL:0000095', 'GO:0018193', 'GO:0002407', 'GO:0061620', 'GO:0044325', 'GO:0045912', 'GO:0004301', 'GO:0017022', 'GO:0014887', 'GO:0010564', 'GO:0007043', 'GO:2001242', 'GO:0140030', 'GO:0009065', 'GO:0071470', 'GO:0009620', 'GO:0015075', 'GO:0006892', 'GO:0032991', 'GO:0045766', 'GO:0043500', 'GO:0000302', 'GO:0031577', 'GO:1905039', 'GO:0004340', 'GO:0015949', 'GO:0070888', 'GO:0007602', 'GO:0036019', 'GO:0044782', 'GO:0034451', 'GO:0071814', 'GO:0019852', 'GO:0042327', 'GO:1901654', 'CL:0002371', 'GO:0050848', 'GO:0043407', 'GO:0051402', 'GO:0086039', 'GO:0051279', 'GO:0051249', 'GO:0003725', 'GO:0051252', 'GO:0006636', 'GO:0045685', 'GO:0060487', 'GO:0009179', 'GO:0033238', 'GO:0004745', 'GO:0061726', 'GO:0032930', 'GO:0061077', 'GO:0098856', 'GO:0047750', 'GO:0043320', 'GO:0008630', 'GO:0030101', 'GO:0001919', 'GO:0030323', 'GO:0061564', 'GO:0034384', 'GO:0045211', 'GO:0015760', 'GO:0046906', 'GO:0008037', 'GO:0045995', 'GO:0014706', 'GO:0070530', 'GO:0033177', 'GO:0070095', 'GO:1901342', 'GO:0090288', 'GO:0009611', 'GO:0010927', 'GO:0070815', 'GO:0061025', 'GO:0045580', 'GO:1903322', 'GO:0036119', 'GO:0002263', 'GO:0014743', 'GO:0002834', 'GO:0022834', 'GO:0003747', 'GO:0009629', 'GO:0070977', 'GO:0006518', 'CL:0000210', 'GO:0031320', 'GO:0004571', 'GO:0005528', 'GO:0051905', 'GO:0060350', 'GO:0016132', 'UBERON:0002405', 'GO:0046364', 'GO:0106118', 'GO:0008652', 'GO:0055092', 'GO:0042770', 'GO:0001674', 'GO:0022624', 'GO:0071542', 'GO:0014910', 'GO:0051301', 'GO:0032058', 'GO:0042734', 'GO:0000981', 'GO:0019774', 'GO:0009152', 'GO:0045582', 'GO:0046370', 'GO:0000910', 'GO:1904874', 'GO:0046209', 'GO:0044281', 'GO:0046903', 'GO:0009069', 'GO:0015081', 'GO:0097066', 'GO:0098791', 'GO:0009185', 'GO:0010592', 'GO:0048514', 'GO:0061888', 'GO:0034314', 'GO:0097708', 'GO:0010646', 'GO:0005876', 'GO:0043255', 'GO:0008203', 'GO:0050806', 'GO:0032655', 'GO:1905897', 'GO:2000347', 'GO:0002833', 'GO:1904776', 'GO:0000725', 'GO:1902808', 'GO:0032504', 'GO:0016410', 'GO:0006268', 'GO:0071682', 'GO:0015824', 'GO:0150063', 'GO:0031328', 'GO:0019346', 'GO:0098984', 'GO:0140375', 'GO:0015193', 'GO:0051336', 'BFO:0000040', 'GO:0045739', 'GO:2001171', 'GO:0071222', 'GO:0071380', 'GO:0042819', 'GO:0051130', 'GO:0033135', 'GO:0005945', 'GO:0030659', 'GO:0014074', 'GO:0009311', 'GO:0048869', 'GO:0010970', 'GO:0019900', 'GO:0006002', 'GO:0005929', 'GO:0051881', 'GO:0004420', 'CL:0000023', 'GO:0018160', 'GO:0016571', 'GO:0008289', 'GO:0000425', 'GO:0044752', 'GO:0034392', 'GO:0090398', 'GO:0015925', 'GO:0097729', 'GO:0042816', 'GO:0010879', 'GO:0002617', 'GO:0048821', 'GO:0098712', 'GO:0050790', 'GO:1903891', 'GO:0010922', 'GO:0000491', 'GO:0042448', 'GO:0005773', 'GO:2000279', 'GO:0060255', 'GO:1903039', 'GO:1903829', 'GO:0050750', 'GO:0016482', 'GO:1903577', 'GO:0070601', 'GO:0060828', 'GO:0018352', 'GO:0034219', 'GO:0010558', 'GO:0019511', 'GO:1990904', 'GO:0031312', 'GO:0030154', 'GO:0004470', 'GO:0060205', 'GO:0070972', 'GO:0051154', 'GO:0003674', 'GO:1905322', 'GO:0015328', 'GO:0062149', 'GO:0016668', 'GO:0055080', 'GO:0043315', 'GO:0019706', 'GO:0042692', 'GO:0009060', 'GO:0030010', 'GO:0016444', 'GO:0005216', 'GO:0010803', 'GO:0010877', 'GO:0010563', 'GO:0050818', 'GO:0002639', 'GO:0140888', 'GO:0005874', 'GO:0016860', 'GO:1903861', 'GO:0072698', 'GO:1901698', 'GO:0051656', 'GO:0016627', 'GO:0031163', 'GO:0071396', 'GO:0009058', 'GO:1903036', 'GO:0006793', 'GO:0015293', 'GO:0007530', 'GO:0050730', 'GO:0010817', 'GO:0031012', 'GO:0045937', 'GO:0006720', 'GO:0006071', 'GO:0009628', 'GO:0007167', 'GO:0021954', 'GO:0007077', 'GO:0090407', 'GO:0010637', 'GO:0072329', 'GO:0005548', 'GO:0044539', 'GO:0034389', 'GO:0002504', 'GO:0030198', 'GO:0048713', 'GO:0009409', 'GO:0045296', 'GO:0071168', 'GO:0051059', 'GO:2000146', 'GO:0010894', 'GO:0045055', 'GO:0016616', 'GO:0009968', 'GO:1904375', 'GO:0043313', 'GO:0043087', 'GO:0001920', 'GO:0048770', 'GO:0006204', 'GO:2000121', 'GO:0021589', 'GO:0007093', 'GO:2001295', 'GO:0055100', 'GO:0007625', 'GO:2001251', 'GO:0019527', 'GO:0006417', 'GO:0048667', 'GO:0072349', 'GO:1902475', 'GO:0043039', 'GO:0140354', 'GO:0051452', 'GO:1901137', 'GO:0019001', 'GO:0010510', 'GO:1902750', 'GO:0071236', 'GO:0098827', 'GO:0042558', 'GO:0046477', 'GO:0016358', 'GO:0035459', 'GO:0018444', 'GO:0070193', 'GO:0010665', 'GO:2000106', 'GO:0060047', 'GO:0034655', 'GO:0044233', 'GO:0098657', 'GO:0001649', 'GO:0005640', 'GO:0036314', 'GO:0042982', 'GO:0051081', 'GO:0097159', 'GO:0034452', 'GO:0001706', 'GO:0015318', 'GO:0018022', 'GO:0032728', 'GO:0003413', 'GO:0010720', 'GO:0008406', 'GO:0016903', 'GO:0038025', 'GO:0016215', 'GO:0009164', 'GO:0030414', 'GO:0043604', 'GO:0000987', 'GO:0016597', 'GO:0006541', 'GO:0019637', 'GO:0035639', 'GO:0043666', 'GO:0033559', 'GO:1905710', 'GO:0110032', 'GO:0090208', 'GO:0051260', 'GO:0051282', 'GO:1904350', 'GO:0042908', 'GO:0046649', 'GO:0035606', 'GO:0043536', 'GO:0010648', 'GO:0140640', 'GO:0070050', 'GO:0051253', 'GO:0001227', 'GO:0002696', 'GO:0140272', 'GO:0046653', 'GO:0034111', 'GO:0097067', 'GO:1903297', 'GO:1902767', 'GO:0019219', 'GO:0032735', 'GO:0032649', 'GO:0043891', 'GO:1902930', 'GO:0097371', 'GO:0001228', 'GO:1903828', 'GO:0051090', 'GO:0042626', 'GO:0046696', 'GO:0008284', 'GO:0045190', 'GO:0009678', 'GO:0051177', 'GO:0004252', 'GO:0048878', 'GO:0097529', 'GO:0043123', 'GO:0044255', 'GO:0060547', 'GO:0042578', 'GO:0046718', 'GO:0046146', 'GO:0032469', 'GO:0006573', 'GO:0006690', 'GO:0055029', 'GO:0016062', 'GO:0097447', 'GO:0006624', 'GO:0004557', 'GO:0030317', 'GO:0008035', 'GO:0035308', 'GO:0036315', 'GO:0051095', 'GO:0098801', 'GO:0140036', 'GO:0035728', 'GO:0097003', 'GO:0033299', 'GO:0010631', 'GO:0014912', 'GO:0002832', 'GO:0031338', 'GO:0043228', 'GO:0008150', 'GO:0034103', 'GO:0071357', 'GO:0014070', 'GO:0061650', 'GO:0015820', 'GO:0042304', 'GO:0016942', 'GO:0030228', 'GO:1905532', 'GO:0051898', 'GO:0019407', 'GO:0030510', 'GO:0002274', 'GO:0001503', 'GO:0033036', 'GO:0017041', 'GO:0050657', 'GO:0140098', 'GO:0042306', 'GO:0016192', 'GO:0007015', 'GO:1903319', 'GO:0051131', 'GO:2001243', 'GO:0106027', 'GO:0043010', 'GO:0010043', 'GO:0009948', 'GO:0005739', 'GO:0098609', 'GO:0010629', 'GO:1904886', 'GO:1902221', 'GO:0017111', 'GO:0060326', 'GO:0043470', 'GO:0098704', 'GO:0072708', 'GO:0006826', 'GO:0010324', 'GO:0032990', 'GO:0009188', 'GO:0042918', 'GO:0060048', 'GO:0006740', 'GO:0016740', 'GO:0001959', 'GO:0050951', 'GO:0045833', 'GO:0005527', 'GO:0043403', 'GO:0016591', 'GO:0015038', 'GO:0036020', 'GO:0044249', 'GO:0070585', 'GO:0098542', 'GO:0036126', 'GO:0043426', 'GO:0006972', 'GO:0019866', 'GO:0019405', 'GO:0071333', 'GO:0055082', 'GO:0043279', 'GO:0007076', 'GO:0071675', 'GO:0010899', 'GO:0097192', 'GO:0090596', 'GO:0097466', 'GO:0019585', 'GO:0005827', 'GO:0014741', 'GO:0072524', 'GO:0032094', 'GO:0006101', 'GO:0051048', 'GO:1901568', 'GO:0006278', 'GO:0018130', 'GO:0023056', 'GO:2000377', 'GO:0019640', 'GO:0046637', 'GO:0051641', 'GO:0032922', 'GO:0032673', 'GO:1905475', 'GO:0007611', 'GO:0032436', 'GO:0009913', 'GO:0071702', 'GO:0009101', 'GO:0043583', 'GO:0009396', 'GO:0043393', 'GO:0097264', 'GO:0050801', 'GO:0019932', 'GO:1904724', 'GO:0002764', 'GO:1904706', 'GO:0030424', 'GO:0019400', 'GO:0003714', 'GO:0016209', 'GO:0035718', 'GO:0006869', 'GO:0048609', 'GO:1900181', 'GO:0033143', 'GO:1900739', 'GO:0001221', 'GO:0033762', 'GO:0035249', 'GO:0045335', 'GO:0021517', 'GO:0006999', 'GO:0007032', 'GO:1901029', 'GO:0004559', 'GO:0071869', 'GO:0099171', 'GO:0048285', 'GO:0045494', 'GO:0030388', 'GO:0048659', 'GO:0045132', 'GO:0030150', 'GO:0006140', 'GO:0006418', 'GO:0046931', 'GO:0017171', 'GO:0004459', 'GO:0046949', 'CARO:0000003', 'GO:1902495', 'GO:0000038', 'GO:0048029', 'GO:1900087', 'GO:0015355', 'GO:1902975', 'GO:0051347', 'GO:0071363', 'GO:0008104', 'GO:0090141', 'GO:0006766', 'GO:0010799', 'GO:0002054', 'GO:0070646', 'GO:0044380', 'GO:0006396', 'GO:0097242', 'GO:0070201', 'GO:0044085', 'GO:0098754', 'GO:0031109', 'GO:0007163', 'GO:0031981', 'GO:0003677', 'GO:0000439', 'GO:0005452', 'GO:0042447', 'GO:0042440', 'GO:1902024', 'GO:0042162', 'GO:0061919', 'GO:0035967', 'GO:0003676', 'GO:0008238', 'GO:0006112', 'GO:0032200', 'GO:0071211', 'GO:0006498', 'GO:0060135', 'GO:1900038', 'GO:0098857', 'GO:0061631', 'GO:0045177', 'GO:0021782', 'GO:0051117', 'GO:0051236', 'GO:0010921', 'GO:0005730', 'GO:0007212', 'GO:0005768', 'GO:0019941', 'GO:0051290', 'GO:1990182', 'GO:0043392', 'GO:0035556', 'GO:0032648', 'GO:0032933', 'GO:0004422', 'GO:0002888', 'GO:1901215', 'GO:0042572', 'GO:0016567', 'GO:0016875', 'GO:0060560', 'GO:0031904', 'GO:0051788', 'GO:0043455', 'GO:0004830', 'GO:0031326', 'GO:0036016', 'GO:0006064', 'GO:0035295', 'GO:0004312', 'GO:0050868', 'GO:0042391', 'GO:0002381', 'CL:0000151', 'GO:0046622', 'GO:0044092', 'GO:0001525', 'GO:0050864', 'GO:0042745', 'GO:0005975', 'GO:0002695', 'GO:0006368', 'GO:0044070', 'GO:0046033', 'GO:0098862', 'GO:0051770', 'GO:0008483', 'CL:0000738', 'GO:0030054', 'GO:0006857', 'GO:0071241', 'GO:0021680', 'GO:0005759', 'GO:1901701', 'GO:0006941', 'GO:0006310', 'GO:0062023', 'GO:0047751', 'GO:0044819', 'GO:0009791', 'GO:0016188', 'GO:0035729', 'GO:0060294', 'GO:0002708', 'GO:0007253', 'GO:0098773', 'GO:0071248', 'GO:0034590', 'GO:0007005', 'GO:1902041', 'GO:0071548', 'GO:0005515', 'GO:0006281', 'GO:0051338', 'GO:0016772', 'GO:0006778', 'GO:0098656', 'GO:0032288', 'GO:0009082', 'GO:0098708', 'GO:0071826', 'GO:1903403', 'GO:0006997', 'GO:0003690', 'GO:0060536', 'GO:0045647', 'GO:0090090', 'GO:0016446', 'GO:0006195', 'GO:0046124', 'GO:0097449', 'GO:0035296', 'GO:0006677', 'GO:0035524', 'GO:0098800', 'GO:2001293', 'GO:0008584', 'GO:0071332', 'GO:0030894', 'GO:0045581', 'GO:0019798', 'GO:0031325', 'GO:0097431', 'GO:0070382', 'GO:0042552', 'GO:0034340', 'GO:0036109', 'GO:0030029', 'GO:0034774', 'GO:0002822', 'GO:2000756', 'GO:0030371', 'GO:0060337', 'GO:0043029', 'GO:0010543', 'GO:0009918', 'GO:0050661', 'GO:0008013', 'GO:0099501', 'GO:0019538', 'GO:0016614', 'GO:0036507', 'GO:1900180', 'GO:1900103', 'GO:0005041', 'GO:0071621', 'GO:0019368', 'GO:0009262', 'GO:0030242', 'GO:0090306', 'GO:0008236', 'GO:0002573', 'GO:0007420', 'GO:0004448', 'GO:1904951', 'GO:0065002', 'GO:0007249', 'GO:0003018', 'GO:0042562', 'GO:0009100', 'GO:0051018', 'GO:0034311', 'GO:0046605', 'GO:0021762', 'GO:0043248', 'GO:0019674', 'GO:0043233', 'GO:0000428', 'GO:0016881', 'GO:0044342', 'GO:0006006', 'GO:0044818', 'GO:0045263', 'GO:0006499', 'GO:0070761', 'GO:0042938', 'GO:0090026', 'CL:0000096', 'GO:0031984', 'GO:0051276', 'GO:0045944', 'GO:0032570', 'GO:0001637', 'GO:0010038', 'GO:1905037', 'GO:0033146', 'GO:0007589', 'GO:0003678', 'GO:0120014', 'GO:0038159', 'GO:0048471', 'GO:0002181', 'GO:0002376', 'GO:0009408', 'GO:0072522', 'GO:0051384', 'GO:0090276', 'GO:0000768', 'GO:0140662', 'GO:0030670', 'GO:0007063', 'GO:0007094', 'GO:0030145', 'GO:0043280', 'GO:0046099', 'GO:0005615', 'GO:0002440', 'GO:0097305', 'GO:0006513', 'GO:0019367', 'GO:0044877', 'GO:1903707', 'GO:0002237', 'GO:0034687', 'GO:1903203', 'GO:0031975', 'GO:0071677', 'GO:1901159', 'GO:0051049', 'GO:0007612', 'GO:0030669', 'GO:0001709', 'GO:1901682', 'GO:0051099', 'GO:0043548', 'GO:0022411', 'GO:0035437', 'GO:0006468', 'GO:0030810', 'GO:0006915', 'GO:0030252', 'GO:0061117', 'GO:1901606', 'GO:0046578', 'GO:0001217', 'GO:0002685', 'GO:0030001', 'GO:0001530', 'GO:0051962', 'GO:2000015', 'GO:1902308', 'GO:0071407', 'GO:0019318', 'GO:0060363', 'GO:0051354', 'GO:1902494', 'GO:0030182', 'GO:0015373', 'GO:0031401', 'GO:0045254', 'GO:0140338', 'GO:0046526', 'GO:0016774', 'GO:0004427', 'GO:0032689', 'GO:0006796', 'GO:0009240', 'GO:0072330', 'GO:0070848', 'GO:2000404', 'GO:0042181', 'GO:0002520', 'GO:0016208', 'GO:0009890', 'GO:0006081', 'GO:0044706', 'CL:0000766', 'GO:0099572', 'GO:0050421', 'GO:0036477', 'GO:0016049', 'GO:0022408', 'GO:0001654', 'GO:1902514', 'GO:0031967', 'GO:0016137', 'GO:0097452', 'GO:0009063', 'GO:2001237', 'GO:1901981', 'GO:0048588', 'GO:0042157', 'GO:0008637', 'GO:0005783', 'GO:0033554', 'GO:0031593', 'GO:0071109', 'GO:0016363', 'CL:0000393', 'GO:0008235', 'GO:2000361', 'GO:0009725', 'GO:0051101', 'GO:0043381', 'GO:0031514', 'GO:0044839', 'GO:0010591', 'GO:0032027', 'GO:1901522', 'GO:0015807', 'GO:0090287', 'GO:0022618', 'GO:0035578', 'GO:0010660', 'GO:0021543', 'GO:0009163', 'GO:0036296', 'GO:0006885', 'GO:0007565', 'GO:0032007', 'GO:0072599', 'GO:0048771', 'GO:0051204', 'GO:0045830', 'GO:0005253', 'GO:1905818', 'GO:0098760', 'GO:0001775', 'GO:0033138', 'GO:0050819', 'GO:0001568', 'GO:0002836', 'GO:0015808', 'UBERON:0000479', 'GO:0001578', 'GO:0030833', 'GO:1990440', 'GO:1903564', 'GO:1904869', 'GO:0034698', 'GO:0071897', 'GO:0006547', 'CL:0000081', 'GO:0055090', 'GO:0006942', 'GO:0006691', 'GO:0034695', 'GO:0001676', 'GO:0045216', 'GO:0035977', 'GO:0006998', 'GO:0004298', 'GO:1903580', 'GO:0016765', 'GO:0140161', 'GO:0062076', 'GO:1901361', 'GO:0071712', 'GO:0006753', 'GO:0030148', 'GO:1903214', 'GO:0030332', 'GO:0022853', 'GO:0045822', 'GO:0051693', 'GO:0045661', 'GO:0006473', 'GO:0009922', 'GO:1990456', 'GO:0009888', 'GO:0006950', 'GO:0140056', 'GO:0006955', 'GO:0016741', 'GO:0016706', 'GO:0050714', 'GO:0101031', 'GO:0043001', 'GO:0014905', 'GO:0000226', 'GO:0046686', 'GO:0007610', 'GO:0071345', 'GO:0035924', 'GO:0015718', 'GO:0070859', 'GO:0045922', 'GO:0000166', 'GO:1902532', 'GO:0002637', 'GO:0008585', 'GO:0051591', 'GO:0044403', 'GO:0004807', 'GO:0000164', 'GO:0090118', 'GO:0043302', 'GO:1902850', 'GO:0006486', 'GO:0032386', 'GO:0099512', 'GO:0141061', 'GO:0050871', 'GO:0042632', 'GO:0046620', 'GO:0031334', 'GO:0099503', 'GO:0004473', 'GO:0051126', 'GO:0009583', 'GO:0120162', 'GO:0051262', 'GO:0004576', 'GO:0042301', 'GO:0097734', 'GO:0003700', 'GO:1990777', 'GO:0046112', 'GO:0006084', 'GO:0003421', 'GO:0031526', 'GO:1905114', 'GO:0015936', 'GO:0015186', 'GO:0044062', 'GO:0015171', 'GO:0032182', 'GO:0045337', 'GO:0060090', 'GO:0009894', 'GO:0070588', 'GO:0008525', 'GO:0003865', 'GO:0048146', 'GO:0006106', 'GO:0070552', 'GO:0048853', 'GO:0032660', 'GO:0006085', 'GO:0050000', 'GO:1902533', 'GO:0098809', 'GO:0001955', 'GO:0030658', 'GO:0120013', 'GO:0071466', 'GO:0050728', 'GO:0097306', 'GO:0008614', 'GO:0000242', 'GO:0006062', 'GO:1904273', 'GO:0000003', 'GO:0005774', 'GO:0009410', 'GO:0033721', 'GO:0110076', 'GO:0042472', 'GO:0004842', 'GO:0051223', 'GO:0043555', 'GO:0019550', 'GO:2000638', 'GO:0051287', 'GO:0046365', 'GO:0008083', 'GO:0045540', 'GO:0051707', 'GO:0007276', 'GO:0038146', 'GO:1900102', 'GO:0019842', 'GO:0045964', 'GO:0045116', 'GO:1902476', 'GO:0004672', 'GO:1902680', 'GO:0072525', 'GO:0044754', 'GO:1903725', 'GO:0005324', 'GO:0061718', 'GO:0003922', 'GO:0080164', 'GO:0018023', 'GO:0046835', 'GO:0019899', 'GO:0060021', 'GO:0010826', 'GO:0008219', 'GO:0070341', 'GO:0090025', 'GO:0046483', 'GO:0008514', 'GO:0098796', 'GO:0006953', 'GO:0098771', 'GO:0006298', 'GO:0046943', 'GO:0008324', 'GO:0031398', 'GO:0060284', 'GO:0006913', 'GO:0006163', 'GO:0120025', 'GO:0140112', 'GO:0007030', 'GO:0038180', 'GO:0035094', 'GO:0006612', 'GO:0016500', 'GO:1903020', 'GO:1901605', 'GO:0004601', 'GO:2000816', 'GO:0050793', 'GO:0006996', 'GO:0090402', 'GO:0050678', 'GO:0001934', 'GO:0045259', 'GO:1901874', 'GO:0000077', 'GO:0019320', 'GO:0050808', 'GO:0034614', 'GO:0016570', 'GO:0046385', 'GO:0009263', 'GO:0031098', 'GO:0006775', 'GO:0034663', 'GO:1901031', 'GO:0016128', 'GO:1901861', 'GO:1902036', 'GO:0005769', 'GO:0098662', 'GO:0150077', 'GO:0007406', 'GO:0051955', 'GO:1990418', 'GO:0043648', 'GO:0061134', 'GO:0032677', 'GO:0030397', 'GO:0006820', 'GO:1904030', 'GO:0009086', 'GO:0016831', 'GO:0071162', 'GO:0000086', 'GO:0021915', 'GO:0046655', 'GO:0060170', 'GO:0048662', 'GO:0002449', 'GO:0034654', 'GO:0030246', 'GO:0019343', 'GO:0010605', 'GO:0051125', 'GO:0007017', 'GO:0042063', 'GO:0032675', 'GO:0005198', 'GO:0048871', 'GO:0006007', 'GO:0022417', 'CL:0000234', 'GO:0001554', 'GO:0098916', 'GO:0045111', 'GO:0030018', 'GO:0016776', 'GO:0010608', 'GO:0045936', 'GO:1900193', 'GO:0019104', 'GO:0140253', 'GO:0015749', 'GO:1990478', 'GO:0140009', 'GO:0015748', 'GO:0061136', 'GO:1904557', 'GO:0045333', 'GO:0005777', 'CL:0000988', 'GO:1990712', 'GO:0045787', 'GO:1904925', 'GO:0070936', 'GO:0034381', 'GO:0004748', 'GO:0010389', 'GO:0001505', 'GO:0034391', 'GO:0001954', 'GO:1905369', 'GO:0033211', 'GO:0000122', 'GO:0016709', 'GO:0050048', 'GO:0009642', 'GO:0071900', 'GO:0042308', 'GO:0006402', 'GO:0006620', 'GO:0047982', 'GO:0051607', 'GO:1901135', 'GO:0045619', 'GO:0031571', 'GO:0032329', 'GO:0006528', 'GO:1903201', 'GO:0046983', 'GO:0050802', 'GO:0051100', 'GO:0032647', 'GO:0019725', 'GO:0045823', 'GO:0140275', 'GO:1903131', 'GO:0140101', 'GO:0045934', 'GO:0004418', 'GO:0006469', 'GO:0005840', 'GO:1903803', 'GO:0071219', 'GO:0050767', 'GO:0045687', 'GO:1901617', 'GO:0030174', 'GO:0140318', 'GO:0006559', 'GO:0060340', 'GO:0043651', 'GO:1901658', 'CL:0000775', 'GO:0031901', 'GO:0000502', 'GO:0062014', 'GO:1903431', 'GO:0051754', 'GO:0043409', 'GO:0001707', 'GO:0008079', 'GO:0004379', 'GO:0051119', 'GO:0051901', 'GO:1904181', 'GO:0006533', 'GO:0021766', 'GO:0031252', 'GO:1902117', 'GO:0042220', 'GO:0043249', 'GO:0015812', 'GO:0071402', 'GO:0005509', 'GO:0019692', 'GO:0006270', 'GO:0051769', 'GO:0042592', 'GO:0007605', 'GO:0030193', 'GO:0005643', 'GO:0061052', 'GO:0000723', 'GO:0007275', 'GO:0022900', 'GO:1904062', 'GO:0008157', 'GO:0071495', 'GO:0035770', 'GO:0006261', 'GO:0016242', 'GO:1904659', 'GO:0001939', 'GO:0046173', 'GO:0072359', 'GO:0003939', 'GO:0004827', 'GO:0014823', 'GO:0043197', 'GO:0032733', 'GO:1990204', 'GO:0003433', 'GO:0030071', 'GO:1903573', 'GO:0034635', 'GO:0008038', 'GO:0000045', 'GO:0035605', 'GO:0016810', 'GO:1901800', 'GO:0031543', 'GO:0031672', 'GO:0001655', 'GO:0046890', 'GO:0035384', 'GO:0044093', 'GO:1901615', 'GO:0045732', 'GO:1904313', 'GO:0005732', 'GO:0008064', 'GO:0051093', 'GO:0043433', 'CL:0000187', 'GO:0040007', 'GO:0001818', 'GO:0019867', 'GO:0007399', 'GO:0042043', 'GO:0009582', 'GO:0006643', 'GO:0010940', 'GO:0021695', 'GO:0051954', 'GO:0010639', 'GO:0140513', 'GO:0007268', 'GO:0010447', 'GO:0010596', 'GO:0042113', 'GO:1990442', 'GO:0009057', 'GO:0070314', 'GO:0051250', 'GO:0002020', 'GO:0052548', 'GO:0046038', 'GO:0048844', 'GO:0001909', 'GO:0019751', 'GO:0010756', 'GO:0048469', 'GO:0010882', 'GO:0019957', 'GO:0008283', 'GO:1990748', 'GO:0004712', 'GO:0044309', 'GO:0071379', 'GO:0006977', 'GO:0030135', 'GO:0007062', 'GO:0031667', 'GO:0051001', 'GO:0016818', 'GO:0098505', 'GO:0070194', 'GO:0090257', 'GO:0004857', 'GO:0022603', 'GO:0016494', 'GO:0006338', 'GO:0008333', 'GO:0033046', 'GO:0033627', 'GO:0097060', 'GO:1903051', 'GO:0015804', 'GO:0000794', 'GO:0031094', 'GO:0019184', 'GO:0060070', 'GO:1904781', 'GO:0006730', 'GO:0002819', 'GO:0031974', 'GO:0009411', 'GO:0051164', 'GO:0048306', 'GO:0035255', 'GO:0014908', 'BFO:0000002', 'GO:0044283', 'GO:0071871', 'GO:0090331', 'GO:0042959', 'GO:0019898', 'GO:0043522', 'GO:0030136', 'GO:0045148', 'GO:0007088', 'GO:0005852', 'GO:2000785', 'GO:2000059', 'GO:0150101', 'GO:0016604', 'GO:0006631', 'GO:1902310', 'GO:0030431', 'GO:0051241', 'GO:1904645', 'GO:0006149', 'GO:0043242', 'GO:0048145', 'GO:0050679', 'GO:1901363', 'GO:0061061', 'GO:1900100', 'GO:0072666', 'GO:0010821', 'GO:0010557', 'GO:0045861', 'GO:0016139', 'GO:0018205', 'GO:0005547', 'GO:0099024', 'GO:0032770', 'GO:0046129', 'GO:0045686', 'GO:0036488', 'GO:0030834', 'GO:0019221', 'GO:0051603', 'GO:0016101', 'GO:0009648', 'GO:1990778', 'GO:0014888', 'GO:0007342', 'GO:0034198', 'GO:0018030', 'GO:0017185', 'GO:0043535', 'GO:0006812', 'GO:0060696', 'GO:0051051', 'GO:0006107', 'GO:0090461', 'GO:0046148', 'GO:0006565', 'GO:0099173', 'GO:0030301', 'GO:0005154', 'GO:0001222', 'GO:0015297', 'GO:0051651', 'GO:0043229', 'GO:0097659', 'GO:0021924', 'GO:0030880', 'GO:0006874', 'GO:0003159', 'GO:0046946', 'GO:0065004', 'GO:0000041', 'GO:0061469', 'GO:0052657', 'GO:0048856', 'GO:0120034', 'GO:0043171', 'GO:0001067', 'GO:0071478', 'GO:0016070', 'GO:0055117', 'UBERON:0034923', 'GO:0045860', 'GO:0034399', 'GO:0015378', 'GO:0004386', 'GO:0010950', 'GO:0046040', 'GO:0003779', 'GO:0046039', 'GO:0090400', 'GO:0003785', 'GO:0044389', 'GO:0019519', 'GO:0034250', 'GO:0002842', 'GO:0035307', 'GO:0048156', 'GO:1990234', 'GO:0046883', 'GO:0016747', 'GO:0032388', 'GO:1904829', 'CL:0000408', 'GO:0001845', 'GO:1903169', 'GO:0008542', 'GO:0140271', 'GO:0010594', 'GO:0005525', 'GO:1901136', 'GO:0008305', 'GO:0048332', 'GO:0097510', 'GO:0051289', 'GO:0080146', 'GO:0097746', 'GO:1904888', 'GO:0003012', 'GO:0034404', 'GO:0006937', 'GO:0031399', 'GO:0022029', 'GO:0070663', 'GO:0004357', 'GO:0031639', 'GO:0009172', 'GO:0019238', 'GO:0031011', 'GO:0033365', 'GO:0030261', 'GO:0007049', 'GO:0010243', 'GO:0051240', 'GO:0051775', 'GO:0004617', 'GO:0051156', 'GO:0000932', 'GO:0021854', 'GO:0006544', 'GO:0006157', 'GO:0022804', 'GO:0050667', 'GO:0006351', 'GO:0045637', 'GO:0055056', 'GO:0070979', 'GO:0009092', 'GO:0043568', 'GO:1901799', 'GO:0042567', 'GO:0030299', 'GO:0071872', 'GO:0035305', 'GO:0061951', 'GO:0009166', 'GO:0009991', 'GO:0120031', 'GO:0010638', 'GO:0009081', 'GO:0061912', 'GO:1904356', 'GO:0031397', 'GO:0009071', 'GO:0001776', 'GO:0007098', 'GO:0070206', 'GO:0048598', 'GO:0043153', 'GO:0140926', 'GO:0055021', 'GO:0140311', 'GO:0017015', 'GO:0005342', 'GO:0009265', 'GO:0015185', 'GO:0045596', 'GO:0009636', 'GO:0000422', 'GO:0016579', 'GO:0048545', 'GO:0001886', 'GO:0042246', 'GO:0005770', 'GO:0000902', 'GO:0021700', 'GO:0016114', 'GO:1904386', 'GO:0034511', 'UBERON:0000061', 'GO:0070873', 'GO:0009056', 'GO:0043457', 'GO:0016773', 'GO:1902902', 'GO:0005819', 'GO:0045334', 'CL:0000404', 'CL:0000211', 'GO:0051172', 'GO:0061013', 'GO:0042762', 'GO:0006725', 'GO:0044087', 'GO:0030312', 'GO:0016048', 'GO:0072679', 'GO:1902745', 'GO:0033300', 'GO:0043502', 'GO:0070555', 'GO:0140042', 'GO:0022602', 'GO:0036465', 'GO:0090314', 'GO:0104004', 'GO:0006097', 'GO:0006984', 'GO:0003823', 'GO:0030879', 'GO:0008398', 'GO:0010965', 'GO:0000793', 'GO:0070997', 'GO:0015296', 'GO:0007267', 'GO:0045638', 'CL:0000000', 'GO:0002039', 'GO:0042180', 'GO:0014883', 'GO:0007616', 'GO:0048644', 'GO:0022008', 'GO:0031261', 'GO:0051784', 'GO:1901857', 'GO:0097722', 'GO:0072657', 'GO:0006739', 'GO:0008021', 'GO:0001101', 'GO:0032465', 'GO:0000151', 'GO:0048468', 'GO:0015036', 'GO:0034440', 'GO:2000639', 'GO:0097190', 'GO:1900046', 'GO:0045981', 'GO:0043065', 'GO:0006835', 'GO:0048625', 'GO:1903859', 'GO:0061041', 'GO:0008140', 'GO:0008047', 'GO:0009074', 'GO:0032892', 'GO:0048278', 'GO:0051015', 'GO:0050046', 'GO:0090092', 'GO:0016477', 'GO:0042994', 'GO:0009161', 'GO:0050709', 'GO:1900047', 'CL:0000106', 'GO:0051234', 'GO:0019773', 'GO:0002758', 'GO:0015828', 'GO:0051353', 'GO:1905709', 'GO:0010866', 'GO:0009112', 'GO:1900195', 'GO:0045597', 'GO:0042325', 'GO:0050803', 'GO:0007346', 'GO:1902042', 'GO:0098687', 'GO:1903025', 'GO:0034101', 'GO:0006576', 'GO:0098793', 'GO:0032261', 'GO:0007603', 'GO:0005675', 'GO:0005294', 'GO:0050777', 'GO:0015821', 'GO:0005546', 'GO:0005882', 'GO:0002697', 'GO:0022410', 'GO:1903917', 'GO:0050865', 'GO:0010962', 'CL:0000183', 'GO:0001667', 'GO:0004506', 'GO:0022600', 'GO:0006289', 'GO:0010628', 'GO:0016814', 'GO:0032885', 'GO:0051957', 'GO:1901566', 'GO:0061024', 'GO:0071214', 'GO:0010667', 'GO:0047496', 'GO:0032091', 'GO:0030149', 'GO:1901293', 'GO:0031668', 'GO:0033674', 'GO:0006903', 'GO:0016874', 'GO:0150104', 'GO:0043620', 'GO:0051246', 'GO:0033572', 'GO:0008360', 'GO:0034236', 'GO:1905320', 'GO:0043412', 'GO:0032868', 'GO:0031102', 'GO:0140013', 'GO:2000406', 'GO:0032838', 'GO:0010460', 'GO:0005753', 'GO:0140206', 'GO:0030832', 'GO:0009070', 'GO:0031175', 'GO:0016755', 'GO:0030134', 'GO:0060351', 'CL:0000003', 'GO:0010585', 'GO:0070981', 'GO:0006536', 'GO:0002683', 'GO:1901681', 'GO:0033865', 'GO:0006399', 'GO:2000363', 'GO:0015180', 'GO:0051904', 'GO:0005506', 'GO:0031970', 'GO:0030808', 'GO:0016131', 'GO:0032272', 'GO:0005575', 'GO:0009306', 'GO:0090205', 'GO:0015909', 'GO:0004634', 'GO:0090199', 'GO:0033029', 'GO:0043204', 'GO:2000737', 'GO:0051055', 'GO:0051235', 'GO:0072527', 'GO:1905239', 'GO:0009159', 'GO:0150076', 'GO:0001659', 'GO:0030031', 'GO:0071353', 'GO:0070647', 'GO:0071539', 'GO:1904831', 'GO:0046059', 'GO:0036064', 'GO:0019955', 'GO:0006744', 'GO:0002703', 'GO:1901362', 'GO:0030425', 'GO:0031427', 'GO:0032204', 'GO:0019438', 'GO:0005885', 'GO:0035356', 'GO:1902099', 'GO:0009394', 'GO:0031091', 'GO:0045008', 'GO:0019058', 'GO:0042177', 'GO:0009749', 'GO:0019694', 'GO:0051409', 'GO:0008948', 'GO:0002082', 'GO:0045948', 'GO:0061512', 'GO:0031324', 'GO:0043009', 'GO:0032435', 'GO:0005080', 'GO:0009896', 'GO:0046635', 'GO:0043178', 'GO:0030539', 'GO:0097718', 'GO:0034418', 'GO:1901570', 'GO:0006605', 'GO:0046822', 'GO:0015114', 'GO:0032663', 'GO:0009116', 'GO:0008015', 'GO:0001701', 'GO:0010656', 'GO:0030178', 'GO:0002526', 'GO:0005938', 'GO:0034249', 'GO:0021575', 'GO:0006911', 'GO:0006103', 'GO:0071944', 'GO:0034762', 'GO:0045178', 'GO:0022616', 'GO:0030641', 'GO:0033032', 'GO:0033017', 'GO:0006611', 'GO:0098636', 'GO:0071774', 'GO:0009581', 'GO:0061615', 'GO:0001932', 'GO:0051160', 'GO:0097386', 'GO:0034641'}</th>\n",
+       "      <th>99355</th>\n",
+       "      <td>{'GO:0051348', 'GO:0005976', 'GO:0035524', 'GO...</td>\n",
        "      <td>HALLMARK_MTORC1_SIGNALING-1-99</td>\n",
        "      <td>99.000</td>\n",
-       "      <td>False</td>\n",
-       "      <td>5000</td>\n",
+       "      <td>True</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
        "      <td>NaN</td>\n",
        "      <td>NaN</td>\n",
        "      <td>NaN</td>\n",
        "      <td>NaN</td>\n",
        "      <td>closure</td>\n",
-       "      <td>NaN</td>\n",
        "      <td>...</td>\n",
-       "      <td>0</td>\n",
-       "      <td>GO:0044283|GO:0044281|GO:0005737|GO:0019752|GO...</td>\n",
+       "      <td>GO:0044283</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
        "      <td>NaN</td>\n",
        "      <td>NaN</td>\n",
        "      <td>180</td>\n",
        "      <td>1.000000</td>\n",
        "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
+       "      <td>1.00</td>\n",
        "      <td>1.000000</td>\n",
        "      <td>1.000000</td>\n",
        "    </tr>\n",
        "    <tr>\n",
-       "      <th>{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:0045485', 'GO:0002694', 'GO:0015144', 'GO:1901565', 'GO:0043270', 'GO:0004155', 'GO:0042742', 'GO:0006888', 'CL:0000413', 'GO:0050920', 'GO:0018126', 'GO:0046982', 'GO:0055094', 'GO:0006220', 'GO:0051216', 'GO:0046083', 'GO:0015813', 'GO:0016645', 'GO:0016861', 'GO:0035725', 'GO:0036500', 'GO:0044183', 'GO:0060173', 'GO:0005622', 'GO:0000280', 'GO:0050321', 'GO:0006060', 'GO:0008306', 'GO:0009113', 'GO:0018209', 'GO:0030369', 'GO:0051642', 'GO:0005839', 'GO:0071480', 'GO:1905394', 'GO:0004471', 'GO:0015267', 'GO:0002792', 'GO:0051174', 'GO:0198738', 'GO:0065008', 'GO:0006623', 'GO:1990592', 'GO:0034097', 'GO:0042053', 'GO:0090150', 'GO:0045736', 'GO:0036499', 'GO:0006936', 'GO:1903531', 'GO:0009223', 'GO:0022858', 'GO:0043230', 'GO:0006811', 'GO:0002323', 'GO:0044322', 'GO:2000194', 'GO:0022836', 'GO:1990869', 'GO:0046053', 'GO:0014013', 'GO:0140374', 'GO:0010823', 'GO:0071549', 'GO:0002753', 'GO:0098799', 'GO:0140313', 'GO:0048732', 'GO:0043434', 'GO:0050863', 'GO:0070306', 'GO:0070885', 'GO:0019783', 'GO:0051167', 'GO:0009925', 'GO:0034688', 'GO:0022884', 'GO:0051293', 'GO:0060338', 'GO:0043232', 'GO:0015801', 'GO:0000976', 'GO:0002700', 'GO:0051082', 'GO:0007498', 'GO:0046102', 'GO:0000320', 'GO:0048873', 'GO:0002224', 'GO:0090559', 'GO:2000117', 'GO:0051606', 'GO:0043202', 'GO:0004146', 'GO:0061448', 'GO:1904507', 'GO:0004175', 'GO:0034775', 'GO:0010661', 'UBERON:0000468', 'GO:0007034', 'GO:0042158', 'GO:0034620', 'GO:0031335', 'GO:0009117', 'GO:0042579', 'GO:0062012', 'GO:0014704', 'GO:0016310', 'GO:0010878', 'GO:1901699', 'GO:0002839', 'GO:0030335', 'GO:0052656', 'GO:0034502', 'GO:0050729', 'GO:0031331', 'GO:0070402', 'GO:0019377', 'GO:0045963', 'GO:1904377', 'GO:0010832', 'GO:0006695', 'GO:0022409', 'GO:1905477', 'GO:0043649', 'GO:0043436', 'GO:0048839', 'GO:0050769', 'GO:0005788', 'GO:1905179', 'GO:0015103', 'GO:0047833', 'GO:0009168', 'GO:1900273', 'GO:0055022', 'GO:0019401', 'GO:0005967', 'GO:0048705', 'GO:0032801', 'GO:0004866', 'GO:0000097', 'GO:0044774', 'GO:0032040', 'GO:0043632', 'GO:0005778', 'GO:0004861', 'GO:0043130', 'GO:0006898', 'GO:0061133', 'GO:0120293', 'GO:0007338', 'GO:0038024', 'GO:1904779', 'GO:0051341', 'GO:0033260', 'GO:0006108', 'GO:0030027', 'GO:0042383', 'GO:0030534', 'GO:0010942', 'GO:0031323', 'GO:0090066', 'GO:0016846', 'GO:0003684', 'GO:0032984', 'GO:0019730', 'GO:0042593', 'GO:0110096', 'GO:0046651', 'GO:0008475', 'GO:0097068', 'GO:0051087', 'GO:0046634', 'GO:0022412', 'GO:1903317', 'GO:0002218', 'GO:0002840', 'GO:0005667', 'GO:0045321', 'GO:0010663', 'GO:0007018', 'GO:0016671', 'GO:0003724', 'GO:0098553', 'GO:0016344', 'GO:0050849', 'GO:1905167', 'GO:0046907', 'GO:0030099', 'GO:0036424', 'GO:0051205', 'GO:0005775', 'GO:0044270', 'GO:0043043', 'GO:0031648', 'GO:0046487', 'GO:0003015', 'GO:0048608', 'GO:0051453', 'GO:0033048', 'GO:0010288', 'GO:0090087', 'GO:0016471', 'GO:0005744', 'GO:0002931', 'GO:0005125', 'GO:0005488', 'GO:0070778', 'GO:0016832', 'GO:0042910', 'GO:0030036', 'GO:0080129', 'GO:0021953', 'GO:0015370', 'GO:0051875', 'GO:0099111', 'GO:0034514', 'GO:0006139', 'GO:1903233', 'GO:0030667', 'GO:0060537', 'GO:0019838', 'GO:0060548', 'GO:0051653', 'GO:0043122', 'GO:0140677', 'GO:0033489', 'GO:1901533', 'GO:0009750', 'GO:0120254', 'GO:0005802', 'GO:0030971', 'GO:1902806', 'GO:0005901', 'GO:1903523', 'GO:0043531', 'GO:0032796', 'GO:0019321', 'GO:0071277', 'GO:0060443', 'GO:0048880', 'GO:0016746', 'GO:0032210', 'GO:0010662', 'GO:0006102', 'GO:0051169', 'GO:0042585', 'GO:0051170', 'GO:0016730', 'GO:0098576', 'GO:0006096', 'GO:1903052', 'GO:0046677', 'GO:0035794', 'GO:0043467', 'GO:0050961', 'GO:0043067', 'GO:0031396', 'GO:1902315', 'GO:0150079', 'GO:1902563', 'GO:0051098', 'GO:0015823', 'GO:0045229', 'GO:0030307', 'GO:0004487', 'GO:0052547', 'GO:0030595', 'GO:0061502', 'GO:0046165', 'GO:1901505', 'GO:0033273', 'GO:0012505', 'GO:0005795', 'GO:0050830', 'GO:0006790', 'GO:0046621', 'GO:0048280', 'GO:0034284', 'GO:0006545', 'GO:2001244', 'GO:0071229', 'GO:0006633', 'GO:2000134', 'GO:0042455', 'GO:0047801', 'GO:0042267', 'GO:0001893', 'GO:0008540', 'GO:0006783', 'GO:0033240', 'GO:0043227', 'GO:0055088', 'GO:0070325', 'GO:0017014', 'GO:0006809', 'GO:0061050', 'GO:0071840', 'GO:0034976', 'GO:0031344', 'GO:0061458', 'GO:0019205', 'GO:0042102', 'GO:0002720', 'GO:0071987', 'GO:0036503', 'GO:0071383', 'GO:0043173', 'GO:1901992', 'GO:0006167', 'GO:0070925', 'GO:0000132', 'GO:2000434', 'GO:0019208', 'GO:0004896', 'GO:1904754', 'GO:0016129', 'GO:0014014', 'GO:0006672', 'GO:0034113', 'GO:0016504', 'GO:0060416', 'GO:0042398', 'GO:0015195', 'GO:0042221', 'GO:0061387', 'GO:0043047', 'GO:0032387', 'GO:0003712', 'GO:0051225', 'GO:0000398', 'GO:0042393', 'GO:0005215', 'CARO:0000000', 'GO:0045786', 'GO:2000243', 'GO:0140534', 'GO:0016868', 'GO:0051649', 'GO:0021577', 'GO:0046545', 'GO:0030163', 'GO:0043005', 'GO:0034626', 'GO:0007264', 'GO:0019903', 'GO:0031461', 'GO:0042149', 'GO:0016324', 'GO:0106130', 'GO:0048661', 'GO:1904016', 'GO:0046486', 'GO:1903530', 'GO:0009260', 'GO:0016936', 'GO:0050994', 'GO:0070003', 'GO:0016042', 'GO:0021587', 'GO:0032940', 'GO:0045662', 'GO:0008023', 'GO:0110030', 'GO:0001894', 'GO:0006285', 'GO:0031204', 'GO:0019915', 'GO:1905462', 'GO:0045165', 'GO:0022857', 'GO:0010959', 'GO:0034308', 'GO:0050896', 'GO:0043616', 'GO:0032535', 'GO:0051094', 'GO:0071482', 'GO:0050870', 'GO:0030139', 'GO:0006366', 'GO:0004396', 'GO:0010614', 'GO:0016469', 'GO:0097367', 'GO:0007339', 'GO:0032559', 'GO:0007520', 'GO:0071500', 'GO:0090304', 'GO:0031674', 'GO:0050671', 'GO:0045309', 'GO:0005905', 'GO:0000278', 'GO:0006110', 'GO:0051960', 'GO:0016661', 'GO:0099003', 'GO:1905898', 'GO:0009055', 'GO:0004347', 'GO:0042752', 'GO:0071384', 'GO:0014075', 'GO:0001819', 'GO:0001523', 'GO:0044786', 'GO:0032553', 'GO:0010604', 'GO:0010142', 'GO:0007162', 'GO:0007423', 'GO:0043174', 'GO:0006904', 'GO:0008937', 'GO:0047134', 'GO:0006412', 'GO:1903026', 'GO:0070059', 'GO:1902037', 'GO:0003333', 'GO:0006817', 'GO:0021591', 'GO:0042995', 'GO:0048858', 'GO:0019217', 'GO:0051097', 'GO:0009165', 'GO:0009566', 'GO:0002521', 'GO:0045724', 'GO:0003008', 'GO:0045599', 'GO:0005925', 'GO:0097164', 'GO:0010498', 'GO:0009792', 'GO:0070098', 'GO:0004998', 'GO:0032928', 'GO:0005354', 'GO:0097061', 'GO:0032774', 'GO:0070327', 'GO:0002566', 'GO:0044242', 'GO:0034341', 'GO:0045834', 'GO:0150172', 'GO:0070670', 'GO:0008610', 'GO:1901875', 'GO:1904064', 'GO:0015173', 'GO:0032024', 'GO:0009167', 'GO:1903576', 'GO:0032366', 'GO:0032994', 'GO:0140014', 'GO:0090101', 'GO:0007405', 'GO:0048167', 'GO:0032729', 'GO:2000016', 'GO:0050906', 'GO:1905463', 'GO:0032700', 'GO:0009156', 'GO:0098772', 'GO:1904816', 'GO:1902807', 'GO:0042761', 'GO:0030970', 'GO:0002009', 'GO:0022406', 'GO:0003723', 'GO:0051494', 'GO:0009261', 'GO:0045719', 'GO:1990184', 'GO:0006575', 'GO:0046514', 'GO:0030234', 'GO:0015931', 'GO:0046930', 'GO:0008509', 'GO:0005726', 'GO:0033157', 'GO:0050255', 'GO:0051985', 'GO:0009898', 'GO:0046452', 'GO:0030055', 'GO:0007154', 'GO:0009615', 'GO:0030336', 'GO:1902107', 'GO:0005766', 'GO:2000378', 'GO:0032872', 'GO:1901160', 'GO:0033045', 'GO:0030545', 'GO:0090110', 'GO:0008299', 'GO:0120032', 'GO:0006555', 'GO:0034030', 'GO:0007596', 'GO:0030863', 'GO:0006782', 'GO:0007052', 'GO:0090313', 'GO:0015803', 'GO:0000139', 'GO:0046434', 'GO:0009205', 'GO:1900376', 'GO:1990782', 'GO:0034189', 'GO:1903895', 'GO:0051897', 'GO:0008286', 'GO:0046324', 'GO:0090330', 'GO:0060759', 'GO:0070358', 'GO:0021549', 'GO:0046121', 'GO:0032944', 'GO:1990666', 'GO:0062099', 'GO:0005577', 'GO:0009914', 'GO:0015108', 'GO:0000018', 'GO:0015802', 'GO:0015078', 'GO:0010923', 'GO:0080135', 'GO:0098552', 'GO:0006082', 'GO:0032092', 'GO:0006357', 'GO:2000740', 'GO:1901301', 'GO:0005368', 'GO:0019210', 'GO:1903524', 'GO:0015829', 'GO:1903204', 'GO:0016620', 'GO:1904994', 'GO:0007059', 'GO:0005201', 'CL:0000233', 'GO:0071870', 'GO:0005310', 'GO:1990138', 'GO:1904427', 'GO:0035337', 'GO:0003013', 'GO:0006534', 'GO:0072709', 'GO:1904339', 'GO:1900098', 'GO:0033500', 'GO:0060509', 'GO:0001824', 'GO:0043073', 'GO:0042771', 'GO:0051602', 'CL:0000540', 'GO:0016222', 'GO:0051028', 'GO:0061844', 'GO:0048786', 'GO:0098813', 'GO:0060341', 'GO:0010256', 'GO:0015556', 'GO:0006836', 'GO:0006260', 'GO:0032653', 'GO:0008134', 'GO:0009712', 'GO:0009988', 'GO:0015712', 'GO:0043066', 'GO:0140657', 'GO:0006090', 'GO:0070820', 'GO:0004486', 'GO:1905906', 'GO:0042098', 'GO:2000379', 'GO:0030514', 'GO:0033059', 'GO:0061135', 'GO:0009135', 'GO:0006638', 'GO:0019682', 'GO:0021536', 'GO:0050832', 'GO:0034186', 'GO:0003416', 'GO:0006457', 'GO:1901655', 'GO:0042582', 'GO:0006584', 'GO:0015698', 'GO:0061523', 'GO:1905165', 'GO:0005520', 'GO:0070982', 'GO:0043413', 'GO:1903489', 'UBERON:0010000', 'GO:0010633', 'GO:0014812', 'GO:0060056', 'GO:0034185', 'GO:0009746', 'GO:0016125', 'GO:0006098', 'GO:0016662', 'GO:1904646', 'GO:0046166', 'GO:0042254', 'GO:0098713', 'GO:0001933', 'GO:0110075', 'GO:0032527', 'GO:0004553', 'GO:1904036', 'GO:0002831', 'GO:0006839', 'GO:0099504', 'GO:0097435', 'GO:0050794', 'GO:0019724', 'GO:0046873', 'GO:0098794', 'GO:0009132', 'GO:2001026', 'GO:0005911', 'GO:0016213', 'GO:0008094', 'GO:0071371', 'GO:0098591', 'GO:0098761', 'GO:0006433', 'GO:0000808', 'GO:0010595', 'GO:0019439', 'GO:0016836', 'GO:0140212', 'GO:0071230', 'GO:0044291', 'GO:0005782', 'GO:0034644', 'GO:0060123', 'GO:0003682', 'GO:0015825', 'GO:0043558', 'GO:0006177', 'GO:0043177', 'GO:0032896', 'GO:0048211', 'GO:0042454', 'GO:0044853', 'GO:0038066', 'GO:0009264', 'GO:0006000', 'GO:0051054', 'GO:1904251', 'GO:0016731', 'GO:0050900', 'GO:0044248', 'GO:0002712', 'GO:0044000', 'GO:0050213', 'GO:0034361', 'GO:0043292', 'GO:0051446', 'GO:0031410', 'GO:0090435', 'GO:0008234', 'GO:0048670', 'GO:0080182', 'GO:0046479', 'GO:0071868', 'GO:0031092', 'GO:0030316', 'GO:0071218', 'GO:0019370', 'GO:0032501', 'GO:0001837', 'GO:0140096', 'GO:1904382', 'GO:0009308', 'GO:0032206', 'GO:0043169', 'GO:0002456', 'GO:1903561', 'GO:0099086', 'GO:0009268', 'GO:0000247', 'GO:0014909', 'GO:0006710', 'GO:1902531', 'GO:0030512', 'GO:0006397', 'GO:0006767', 'GO:1903507', 'GO:0002616', 'GO:0016052', 'GO:0000209', 'GO:0032451', 'GO:0050660', 'CL:0000127', 'GO:0010827', 'GO:0016072', 'GO:0050673', 'GO:0090224', 'GO:0008016', 'GO:0042645', 'GO:0032368', 'GO:0071453', 'GO:0021670', 'GO:0018201', 'GO:0009295', 'GO:1901264', 'CL:0000094', 'GO:1903825', 'GO:0043112', 'GO:0070887', 'GO:0097009', 'GO:0060078', 'GO:0045765', 'GO:2000178', 'GO:1901185', 'GO:0051702', 'GO:0035254', 'GO:1901873', 'GO:0005976', 'GO:0006406', 'GO:0002027', 'GO:0098660', 'GO:0006949', 'GO:1904253', 'GO:0000338', 'GO:0040015', 'GO:2000278', 'GO:0016301', 'GO:0016239', 'GO:0097191', 'GO:0071071', 'GO:0033292', 'GO:0000900', 'GO:1904950', 'GO:0061982', 'GO:1903351', 'GO:0120020', 'GO:0072350', 'GO:0071320', 'GO:0016197', 'GO:0002711', 'GO:0032434', 'GO:0006890', 'GO:0006465', 'GO:0000015', 'GO:0030017', 'CL:0000147', 'GO:0043254', 'GO:0051283', 'GO:0010948', 'GO:0006750', 'GO:0045862', 'GO:0099513', 'GO:0008589', 'GO:0021885', 'GO:1905521', 'GO:0030855', 'GO:1903566', 'GO:0002687', 'GO:0035150', 'GO:0001846', 'GO:1901990', 'GO:1990909', 'GO:0042274', 'GO:0001942', 'GO:0032402', 'GO:0043569', 'GO:0071674', 'GO:0060562', 'GO:0009267', 'GO:0045914', 'GO:0090280', 'GO:0014072', 'GO:1903958', 'GO:0042303', 'GO:0102354', 'GO:0030496', 'GO:0045010', 'GO:0019722', 'GO:0006865', 'GO:0089718', 'GO:0005776', 'GO:1901700', 'GO:0034975', 'GO:0006694', 'GO:0008380', 'GO:0009059', 'GO:0004950', 'GO:0042428', 'GO:2000739', 'GO:2000191', 'GO:0061640', 'GO:0007595', 'GO:0034689', 'GO:0140352', 'GO:0010989', 'GO:0051233', 'GO:0015190', 'GO:0032879', 'GO:0050812', 'GO:0019395', 'GO:0045841', 'GO:0045124', 'GO:0140205', 'GO:0060420', 'GO:0051248', 'GO:1903747', 'GO:0098927', 'GO:0042026', 'GO:0016646', 'GO:0043217', 'GO:0031345', 'GO:0015377', 'GO:0051150', 'GO:0000956', 'GO:0097506', 'GO:0051091', 'GO:0097470', 'GO:0055001', 'GO:0004477', 'GO:1901680', 'GO:0005179', 'GO:0016226', 'GO:0000785', 'GO:0031023', 'GO:0046090', 'GO:0005635', 'GO:0043601', 'GO:2000466', 'GO:0001961', 'GO:0036293', 'GO:0010647', 'GO:0043933', 'GO:0045859', 'GO:0014015', 'GO:0019887', 'GO:0007518', 'GO:0002184', 'GO:0010939', 'GO:0044409', 'GO:1901616', 'GO:0016853', 'GO:0047598', 'GO:0051321', 'GO:1901988', 'GO:1902653', 'GO:0015986', 'GO:0006144', 'GO:0090317', 'GO:0061014', 'GO:0072337', 'GO:0045664', 'GO:0050992', 'GO:0010565', 'GO:1903578', 'GO:0005741', 'GO:0035966', 'GO:0051445', 'GO:0034110', 'GO:0043032', 'GO:1903749', 'GO:0046940', 'CL:0000473', 'GO:0032102', 'GO:1904035', 'GO:0033043', 'GO:0009966', 'GO:0002474', 'GO:0032956', 'CL:0000066', 'GO:0003382', 'GO:0031982', 'GO:0033047', 'GO:0000079', 'GO:0006066', 'GO:1901879', 'GO:0003299', 'GO:0080171', 'GO:0048712', 'GO:0009649', 'CARO:0030000', 'GO:0009124', 'GO:0070727', 'GO:0031347', 'GO:0004332', 'GO:0031589', 'GO:1903715', 'GO:0048806', 'GO:0003002', 'GO:0120178', 'GO:0005815', 'GO:0004372', 'GO:0045665', 'GO:0000099', 'GO:0002252', 'GO:0051146', 'GO:0031623', 'GO:0005886', 'GO:0034767', 'GO:0110053', 'GO:0035914', 'GO:0004463', 'GO:0000246', 'GO:0004674', 'GO:2001141', 'GO:0009180', 'GO:0006178', 'GO:0009162', 'GO:0046490', 'GO:1901653', 'GO:0051153', 'GO:0007010', 'GO:0045668', 'GO:0005332', 'GO:1904668', 'GO:0008285', 'GO:0006721', 'GO:1902904', 'CL:0000021', 'GO:0002793', 'GO:0000255', 'GO:0048857', 'GO:0010232', 'GO:1901265', 'GO:0005758', 'GO:0046879', 'GO:0050953', 'GO:0030072', 'GO:0072348', 'GO:0065009', 'GO:0007566', 'GO:0035999', 'GO:0001895', 'GO:0090068', 'GO:0010556', 'GO:0032890', 'GO:0048147', 'GO:0030308', 'GO:1905774', 'GO:0000978', 'GO:0006302', 'GO:0070857', 'GO:0043154', 'GO:0003989', 'GO:0046323', 'GO:0021983', 'GO:0009798', 'GO:0004045', 'GO:0031960', 'GO:0031669', 'GO:0002208', 'GO:0043525', 'GO:0016628', 'GO:0019901', 'GO:0045120', 'GO:0060348', 'GO:0044769', 'GO:0016769', 'GO:0060211', 'GO:0070884', 'GO:0004656', 'GO:0001906', 'GO:0043596', 'GO:0048787', 'GO:1900373', 'GO:0012506', 'GO:0043410', 'GO:0048710', 'GO:0051020', 'GO:0031968', 'GO:1904949', 'GO:0022604', 'GO:0050613', 'GO:0019233', 'GO:0015085', 'GO:0090169', 'GO:0042430', 'GO:0017157', 'GO:0002443', 'GO:0022626', 'GO:0001891', 'GO:0009154', 'GO:2001233', 'GO:0098655', 'GO:0010664', 'GO:0043207', 'GO:0005742', 'GO:1990830', 'GO:0009110', 'GO:0033993', 'GO:0032050', 'GO:0019902', 'GO:0006354', 'GO:0001678', 'GO:0140238', 'GO:0032561', 'GO:0006919', 'GO:0031625', 'GO:0044843', 'GO:0031349', 'GO:0006114', 'GO:0051302', 'GO:0008541', 'GO:0060904', 'GO:0045121', 'GO:0005813', 'GO:0006886', 'GO:0006520', 'GO:0031406', 'GO:2001236', 'GO:0015914', 'GO:0072655', 'GO:0051053', 'GO:0021794', 'GO:0055037', 'GO:0070863', 'GO:0140494', 'GO:0035442', 'GO:1990825', 'GO:1990090', 'GO:0048284', 'GO:0045927', 'GO:1901184', 'GO:1905907', 'GO:0004177', 'GO:1903035', 'GO:0061827', 'GO:0044057', 'GO:0002291', 'GO:1905784', 'GO:0009120', 'BFO:0000015', 'GO:0050680', 'GO:0101002', 'GO:1901998', 'GO:0043627', 'GO:0032753', 'GO:1904154', 'GO:0061635', 'GO:0098869', 'GO:0032036', 'GO:0006900', 'GO:0086004', 'GO:0035672', 'GO:0034032', 'GO:0008929', 'GO:0033116', 'GO:0005669', 'GO:0051180', 'GO:0097524', 'GO:0051345', 'GO:1902235', 'GO:0050997', 'GO:0046947', 'GO:0033490', 'GO:0048568', 'GO:1903076', 'GO:0035306', 'GO:0043021', 'GO:0043209', 'GO:0006990', 'GO:0045667', 'GO:0062098', 'GO:0032264', 'GO:0070507', 'GO:0010042', 'CL:0000225', 'GO:0120019', 'GO:0031545', 'GO:0050778', 'GO:1903050', 'GO:0016229', 'GO:0051701', 'GO:0042887', 'GO:2000271', 'GO:0090277', 'GO:1903898', 'GO:0106056', 'GO:0000070', 'GO:0101005', 'GO:0021534', 'GO:0071326', 'GO:0010971', 'GO:0000819', 'GO:0007632', 'GO:0006516', 'GO:0008537', 'GO:0071173', 'GO:0009144', 'GO:0034447', 'GO:0071813', 'GO:0051239', 'GO:0050954', 'GO:1902969', 'GO:1901661', 'GO:1903955', 'GO:0048021', 'GO:0016670', 'GO:0098588', 'GO:0002705', 'GO:0140678', 'GO:0008233', 'GO:0002060', 'GO:0002250', 'GO:0051493', 'GO:0090382', 'GO:0099536', 'GO:0090399', 'GO:0046386', 'GO:0098901', 'GO:0098858', 'GO:1901343', 'GO:0035036', 'GO:0060252', 'GO:0007265', 'GO:0072594', 'GO:0072562', 'GO:1901494', 'GO:0004033', 'GO:0019752', 'GO:0060589', 'GO:0090278', 'GO:0009259', 'GO:0008615', 'GO:0009051', 'GO:0043113', 'GO:0070814', 'GO:0004888', 'GO:0002702', 'GO:0042574', 'GO:0006458', 'GO:0043588', 'GO:0042803', 'GO:0043203', 'GO:0044611', 'GO:0030864', 'GO:0070203', 'GO:0016528', 'GO:0051251', 'GO:0022613', 'GO:2000241', 'GO:0030324', 'GO:0006978', 'GO:1902001', 'GO:0019211', 'GO:0016602', 'GO:0001216', 'GO:0019209', 'GO:0010008', 'GO:0010508', 'GO:0007622', 'CL:0000101', 'GO:0046827', 'GO:0004860', 'GO:0098718', 'GO:0030890', 'GO:0120163', 'GO:2000269', 'GO:0051046', 'UBERON:0001062', 'GO:0019563', 'GO:0070207', 'GO:0005764', 'GO:0120225', 'GO:0007095', 'GO:0030133', 'GO:1900544', 'GO:0007389', 'GO:0000795', 'GO:0006424', 'GO:0004457', 'GO:0043231', 'GO:0048589', 'GO:0015800', 'GO:0004731', 'GO:0032365', 'GO:0046825', 'GO:0031327', 'CL:0000325', 'GO:0036094', 'GO:0098982', 'GO:1903307', 'GO:0042581', 'GO:0080144', 'GO:1901702', 'GO:0005765', 'GO:0031570', 'GO:0036015', 'GO:0051983', 'GO:0042060', 'GO:0009066', 'GO:1904691', 'GO:2000677', 'GO:0015248', 'GO:0009416', 'GO:1902692', 'GO:0008361', 'GO:0050688', 'GO:0007100', 'GO:0004197', 'GO:0016525', 'GO:0009068', 'GO:0097413', 'GO:1903894', 'GO:0005740', 'GO:0032101', 'GO:0035330', 'GO:1904717', 'GO:1990266', 'GO:0046823', 'GO:0021537', 'PR:000050567', 'GO:0042417', 'GO:0002709', 'GO:0046467', 'GO:0046824', 'GO:0016491', 'GO:1904666', 'GO:1903046', 'GO:0007626', 'GO:0045921', 'GO:0061045', 'GO:0051785', 'GO:0022890', 'GO:0033018', 'GO:0071479', 'GO:1990874', 'BFO:0000004', 'GO:0042451', 'GO:0019005', 'GO:0005796', 'GO:1903487', 'GO:0045047', 'GO:0009256', 'GO:0000228', 'GO:0005388', 'GO:0005654', 'GO:0043281', 'GO:0030517', 'GO:0006164', 'GO:0006743', 'GO:0050921', 'GO:0046716', 'GO:0022407', 'GO:0005484', 'GO:0051085', 'GO:0004648', 'GO:0042886', 'GO:0008135', 'GO:0003300', 'GO:0043621', 'GO:0055089', 'GO:0032006', 'GO:0051149', 'GO:0018008', 'GO:0002088', 'GO:0016043', 'GO:0045620', 'GO:0031597', 'GO:0060079', 'GO:0070404', 'GO:0061043', 'GO:0006566', 'GO:0006497', 'CL:0000126', 'GO:0031400', 'GO:0051147', 'GO:1904204', 'GO:0032555', 'GO:0009126', 'GO:0034446', 'GO:0048144', 'GO:0046122', 'GO:0044540', 'GO:0023058', 'GO:0071346', 'GO:0003697', 'GO:0099565', 'GO:0097730', 'GO:0018272', 'GO:0046501', 'GO:0016447', 'GO:0048812', 'GO:0034470', 'GO:0022404', 'GO:0031528', 'GO:0046654', 'GO:1903844', 'GO:0032787', 'GO:0051066', 'GO:0032392', 'GO:0030216', 'GO:0010611', 'GO:0031333', 'GO:0072526', 'GO:1901659', 'GO:0015827', 'GO:0016595', 'GO:0008198', 'GO:0006805', 'GO:0032713', 'GO:0046031', 'GO:0015734', 'GO:0006403', 'GO:0035461', 'GO:0055093', 'GO:2000077', 'GO:0002460', 'GO:0033178', 'GO:0032271', 'GO:0000105', 'GO:0002200', 'GO:0042129', 'GO:0012501', 'GO:0000221', 'GO:0006760', 'GO:0015810', 'GO:0003341', 'GO:0019107', 'GO:0010941', 'GO:0019319', 'GO:0006665', 'GO:0001618', 'GO:0009158', 'GO:0007601', 'GO:0019264', 'GO:0035902', 'GO:0030199', 'GO:0006551', 'GO:0015631', 'GO:0006622', 'GO:0042476', 'GO:0007144', 'GO:0031100', 'GO:0071310', 'GO:0034385', 'GO:0002682', 'GO:0055086', 'GO:0051900', 'GO:0000977', 'GO:0042175', 'GO:0009155', 'GO:1900037', 'GO:0009617', 'GO:0042772', 'GO:1904352', 'GO:0009607', 'CL:0000219', 'GO:0051443', 'GO:1901303', 'CL:0000197', 'GO:0000287', 'GO:0035265', 'GO:0007169', 'GO:0031056', 'GO:0050866', 'GO:0002790', 'GO:0007417', 'GO:0002605', 'GO:0004793', 'GO:0007586', 'GO:0046328', 'GO:0035987', 'GO:0030901', 'GO:2000678', 'GO:0007008', 'GO:0050776', 'GO:0046164', 'GO:2000060', 'GO:0009893', 'GO:0015291', 'GO:0004421', 'GO:1990036', 'GO:0021987', 'GO:0045646', 'GO:0016758', 'GO:0006532', 'GO:0008287', 'GO:0043567', 'GO:0046456', 'GO:0004614', 'GO:0001917', 'GO:0050770', 'GO:0000184', 'GO:0045202', 'GO:0019216', 'GO:0120016', 'GO:0000922', 'GO:1905368', 'GO:0043086', 'GO:0016149', 'GO:0018401', 'GO:0002228', 'GO:1900271', 'GO:0043069', 'GO:0048562', 'GO:1903008', 'GO:0070508', 'GO:0140358', 'GO:0050727', 'GO:0072583', 'GO:0051292', 'GO:0009448', 'GO:0051716', 'GO:1903038', 'GO:0031670', 'GO:0005664', 'GO:0004450', 'GO:0015288', 'GO:0030665', 'GO:0000781', 'GO:0010212', 'GO:0006626', 'GO:0071372', 'GO:0032937', 'GO:0032400', 'GO:0042590', 'GO:0140029', 'GO:1901987', 'GO:0031640', 'GO:0045717', 'GO:1990928', 'GO:0034312', 'GO:0032780', 'GO:0019207', 'GO:1900006', 'GO:0031247', 'GO:0001913', 'GO:0035861', 'GO:0045444', 'GO:0043325', 'GO:0004609', 'GO:0015152', 'GO:0090200', 'GO:1903909', 'GO:0060429', 'GO:0043523', 'GO:0010033', 'GO:0030684', 'GO:0002718', 'GO:0002286', 'GO:0004324', 'GO:0030168', 'GO:0045182', 'GO:0051726', 'GO:0002891', 'GO:0140694', 'BFO:0000003', 'GO:0050804', 'GO:0032727', 'GO:0070665', 'GO:0007599', 'GO:0034660', 'GO:0052692', 'GO:0071901', 'GO:0016064', 'GO:0048660', 'CL:0000654', 'GO:0048814', 'GO:0002889', 'GO:1903078', 'GO:0016421', 'GO:0033875', 'GO:0006868', 'GO:0006304', 'UBERON:0015203', 'GO:0015175', 'GO:0072529', 'GO:0000721', 'GO:0009099', 'GO:0015850', 'GO:0106380', 'GO:0010468', 'GO:0045346', 'GO:0050873', 'GO:0080090', 'GO:0021930', 'GO:0005524', 'GO:0000375', 'GO:0031418', 'GO:1900101', 'GO:0042559', 'GO:0005634', 'GO:0042474', 'GO:2000211', 'GO:0005178', 'GO:0010988', 'GO:2001252', 'GO:0022402', 'GO:0043414', 'GO:0006511', 'GO:0051588', 'CL:0000148', 'GO:0000930', 'CL:0000763', 'GO:0055038', 'GO:1904879', 'GO:0002698', 'GO:0150078', 'GO:0006284', 'GO:0042446', 'GO:0014850', 'GO:0030672', 'GO:0018210', 'GO:1903515', 'GO:0060249', 'GO:0031253', 'GO:0030835', 'GO:0034589', 'GO:0030276', 'GO:0090322', 'GO:0034358', 'GO:0043022', 'GO:0022829', 'GO:0051604', 'GO:0001666', 'GO:0097237', 'GO:0016803', 'GO:0033866', 'GO:0005254', 'GO:0098780', 'GO:0070862', 'GO:1905952', 'GO:0009128', 'GO:0045171', 'GO:0061008', 'GO:0106310', 'GO:0051259', 'GO:0005576', 'GO:0044241', 'GO:0005996', 'GO:0070527', 'GO:2001235', 'GO:0042471', 'GO:0040012', 'GO:0032886', 'GO:0051346', 'GO:0050839', 'GO:0007292', 'GO:0090132', 'GO:0000307', 'GO:0060612', 'GO:1990837', 'GO:0045727', 'GO:0032934', 'GO:0016032', 'GO:0072593', 'GO:0016728', 'GO:0043030', 'GO:1903350', 'GO:0019693', 'GO:0005518', 'GO:0030902', 'GO:0009891', 'GO:0050145', 'GO:0005856', 'GO:0045820', 'GO:0006749', 'GO:0004867', 'GO:1901652', 'GO:0001501', 'GO:0000724', 'GO:0005536', 'GO:0010912', 'CL:0000526', 'GO:0046624', 'GO:0016787', 'GO:0010507', 'GO:0043547', 'GO:0010951', 'GO:0006271', 'GO:0010698', 'GO:0030097', 'GO:0002063', 'GO:0045446', 'GO:0071867', 'GO:0044772', 'GO:0018279', 'GO:0043299', 'GO:0071318', 'GO:0017101', 'GO:1902749', 'GO:0061842', 'GO:0043549', 'GO:0030195', 'GO:0030162', 'GO:0045785', 'GO:0016053', 'GO:0036021', 'GO:1902106', 'GO:0030837', 'GO:0036464', 'GO:0010958', 'GO:0050878', 'GO:0097094', 'GO:0006517', 'GO:0072686', 'GO:0045338', 'GO:0007272', 'GO:0071616', 'GO:0046100', 'GO:0006754', 'GO:0015039', 'GO:0030275', 'GO:0015179', 'GO:1901576', 'GO:0097346', 'GO:0000727', 'GO:0010833', 'GO:0033014', 'GO:0034728', 'GO:0019200', 'GO:0048522', 'GO:1903320', 'GO:0003713', 'GO:1904872', 'GO:0006779', 'GO:0043931', 'GO:0032502', 'GO:0002684', 'GO:0097530', 'GO:0005881', 'GO:0051648', 'GO:2001056', 'GO:1903115', 'GO:0090140', 'GO:0015035', 'GO:0098978', 'GO:0034436', 'GO:0051168', 'GO:0045933', 'GO:0048291', 'GO:0052655', 'GO:0071501', 'GO:0071949', 'GO:0001851', 'GO:0005793', 'GO:0031093', 'GO:0051224', 'GO:0017056', 'GO:0009892', 'GO:0034033', 'GO:0048518', 'GO:0005791', 'GO:0022400', 'GO:0000775', 'GO:0097006', 'GO:0004768', 'GO:0050771', 'GO:0031903', 'GO:0045026', 'GO:0061042', 'GO:0032259', 'GO:0070296', 'CL:0000019', 'GO:1902600', 'GO:0099518', 'GO:0070482', 'GO:2001169', 'GO:0019322', 'GO:1904813', 'GO:0048640', 'GO:0120111', 'GO:0032769', 'GO:0072595', 'GO:0030098', 'GO:0015183', 'GO:0120035', 'GO:0097441', 'GO:0016529', 'GO:0033673', 'GO:0031348', 'GO:0008645', 'GO:2000026', 'GO:0016829', 'GO:0043096', 'GO:1903321', 'GO:0006401', 'GO:0015757', 'GO:0005790', 'GO:0010039', 'GO:0005657', 'UBERON:0000483', 'GO:0016615', 'GO:0140110', 'GO:0008643', 'GO:0014896', 'GO:0042698', 'GO:2000573', 'GO:0072687', 'GO:0048585', 'GO:0032870', 'GO:0070851', 'GO:1903047', 'GO:0050999', 'GO:1902116', 'GO:0002791', 'CL:0000006', 'GO:0042470', 'GO:0004069', 'GO:0006641', 'GO:0001772', 'GO:0071404', 'GO:0015662', 'GO:0016667', 'GO:0140097', 'GO:0098739', 'GO:1903786', 'GO:0016056', 'GO:0030141', 'GO:0007519', 'GO:0070328', 'GO:0048027', 'GO:0022037', 'GO:0050918', 'GO:0001786', 'GO:0008544', 'GO:1901327', 'GO:2000736', 'GO:0001401', 'GO:0072384', 'GO:0016020', 'GO:0035994', 'GO:0009151', 'GO:0006706', 'GO:0002714', 'GO:0051129', 'CL:0000125', 'GO:0005832', 'GO:0048583', 'GO:0046899', 'GO:0014069', 'GO:0043062', 'GO:0016879', 'GO:0090316', 'GO:0090151', 'GO:0051924', 'GO:0036294', 'GO:1990617', 'GO:0031966', 'GO:1905939', 'GO:0072678', 'GO:0016071', 'GO:0051438', 'GO:0097401', 'GO:0042168', 'GO:0002688', 'GO:0000423', 'GO:0048813', 'GO:0002253', 'GO:0009133', 'GO:0040017', 'GO:1905063', 'GO:0048513', 'GO:0050792', 'GO:0015923', 'GO:0040014', 'GO:0016321', 'GO:0010822', 'GO:0048002', 'GO:0010721', 'GO:0002260', 'GO:1902554', 'GO:0044209', 'GO:0042176', 'GO:1903429', 'GO:0004740', 'GO:1901993', 'GO:0007155', 'GO:0004123', 'GO:1903779', 'GO:0065010', 'GO:0001952', 'GO:0031146', 'GO:0071704', 'GO:0072331', 'GO:0009755', 'GO:0000101', 'GO:0071260', 'GO:0035613', 'GO:0140416', 'GO:0032993', 'GO:1903509', 'GO:1902652', 'GO:0002837', 'GO:0002755', 'GO:0071174', 'GO:1990622', 'GO:0048730', 'GO:0019003', 'GO:0016705', 'GO:0019080', 'GO:0046912', 'GO:0070821', 'GO:0035988', 'GO:0006063', 'GO:0010800', 'GO:0045598', 'GO:0046697', 'GO:0060491', 'GO:1902222', 'GO:0016409', 'GO:0008028', 'GO:0005787', 'GO:0022607', 'GO:0004713', 'GO:0046942', 'GO:0006810', 'GO:0050982', 'GO:1903018', 'GO:0070874', 'GO:0007517', 'GO:0098742', 'GO:0045428', 'GO:0097421', 'GO:0043103', 'GO:0016817', 'GO:0016485', 'CL:0002242', 'GO:0006734', 'GO:0016050', 'GO:0006970', 'GO:0005543', 'GO:0019882', 'GO:0051219', 'GO:0036473', 'GO:0030011', 'GO:0051213', 'GO:0014897', 'GO:0032869', 'GO:0010035', 'GO:0040013', 'GO:0090174', 'GO:0061889', 'GO:0006521', 'GO:0070129', 'GO:0009127', 'CL:0000039', 'GO:0000776', 'GO:0042100', 'GO:0060992', 'GO:0060349', 'GO:2001057', 'GO:0034968', 'GO:0019218', 'GO:2000401', 'GO:0051403', 'GO:0038160', 'GO:0002577', 'GO:0032970', 'GO:0007007', 'GO:0097352', 'GO:0004721', 'GO:1904406', 'GO:0003014', 'GO:0010467', 'GO:0048854', 'GO:0061695', 'GO:0015399', 'GO:0001774', 'GO:0045723', 'GO:0043094', 'GO:0015817', 'GO:0000165', 'GO:0021542', 'GO:0046966', 'GO:0031339', 'GO:1902743', 'GO:0008106', 'GO:0004345', 'GO:0001540', 'GO:0051208', 'GO:0031638', 'GO:0007057', 'GO:0045348', 'GO:0070542', 'GO:0051865', 'GO:0019344', 'GO:0009119', 'GO:0034625', 'GO:0005542', 'GO:0090130', 'GO:0016234', 'CL:0000015', 'CL:0002319', 'GO:0032755', 'GO:1990868', 'GO:0050807', 'GO:0005416', 'GO:0099568', 'GO:0003417', 'GO:0005977', 'GO:0051668', 'GO:1905719', 'GO:0006446', 'GO:0051873', 'GO:0046888', 'GO:0009141', 'GO:0007548', 'GO:0090181', 'GO:0003924', 'GO:1904029', 'GO:0016054', 'GO:0034504', 'CL:0000586', 'GO:0008443', 'GO:1903311', 'GO:0036336', 'GO:0050708', 'GO:0098876', 'GO:0051128', 'GO:0017109', 'GO:0016885', 'GO:0016126', 'GO:0031069', 'GO:0007613', 'GO:0046546', 'GO:0005903', 'GO:0016607', 'GO:0050773', 'GO:0045939', 'GO:0004812', 'GO:0061154', 'GO:0019242', 'GO:0031201', 'GO:1901028', 'GO:0023057', 'GO:0061513', 'GO:0016884', 'GO:0072341', 'GO:0000779', 'GO:0005838', 'GO:0042110', 'GO:1902074', 'GO:0035331', 'GO:0035336', 'GO:2000465', 'GO:1902292', 'GO:0015826', 'GO:0019362', 'CL:0000255', 'GO:2000403', 'GO:0007009', 'GO:0016538', 'GO:0046785', 'GO:0046700', 'GO:0015908', 'GO:1902679', 'GO:0019082', 'GO:0044753', 'GO:0097443', 'GO:0048870', 'GO:0015315', 'GO:0000281', 'GO:0048519', 'GO:0045839', 'GO:0016763', 'GO:0031330', 'GO:0098798', 'GO:0005343', 'GO:0006637', 'GO:2000345', 'GO:0000820', 'GO:0005641', 'GO:0010634', 'GO:0060124', 'GO:0007159', 'GO:0046872', 'GO:0004618', 'GO:0043200', 'GO:0036211', 'GO:0030888', 'GO:0042987', 'GO:0048699', 'GO:0046101', 'GO:0007492', 'GO:0015630', 'GO:0016922', 'GO:0043226', 'GO:0023052', 'GO:0044271', 'GO:1901991', 'GO:0036510', 'GO:0086036', 'GO:0061771', 'GO:0015026', 'GO:0008152', 'GO:0019904', 'GO:0001558', 'GO:0070013', 'GO:0016866', 'GO:0003872', 'GO:0005789', 'GO:0019956', 'GO:0006952', 'GO:0052650', 'GO:0019884', 'GO:0055074', 'GO:0032355', 'GO:0009952', 'GO:0043244', 'GO:0004452', 'GO:0045454', 'GO:0032740', 'GO:0051961', 'GO:0004030', 'GO:0062125', 'GO:0046638', 'GO:0032768', 'GO:0016445', 'GO:1903789', 'GO:0031099', 'GO:1905240', 'GO:0060382', 'GO:0002690', 'GO:0071695', 'GO:0050821', 'GO:0030968', 'GO:0043170', 'GO:0000377', 'GO:0045019', 'GO:1905819', 'GO:0051173', 'GO:0110165', 'GO:0005662', 'GO:0016830', 'GO:0032792', 'GO:0033013', 'GO:0008366', 'GO:0031907', 'GO:0005496', 'GO:0032496', 'GO:1903506', 'GO:0032088', 'GO:0002366', 'GO:1903706', 'GO:0046034', 'GO:0016757', 'GO:0004844', 'GO:0033218', 'GO:1904338', 'GO:0036454', 'GO:0071322', 'GO:0007229', 'GO:0051592', 'GO:0000940', 'GO:1901657', 'GO:0017148', 'GO:0002312', 'GO:1902105', 'GO:0002478', 'GO:0034220', 'GO:0051291', 'GO:0051050', 'GO:0035303', 'GO:0019888', 'GO:2000177', 'GO:0001539', 'GO:0052654', 'GO:0005743', 'GO:0022414', 'GO:0034383', 'GO:0009169', 'GO:0005829', 'GO:0051017', 'GO:1903313', 'GO:2000490', 'GO:0070638', 'GO:0016742', 'GO:2001028', 'GO:1900076', 'GO:0023061', 'GO:0042633', 'GO:0061630', 'GO:2000116', 'GO:0099080', 'GO:0043650', 'GO:0006334', 'GO:0030877', 'GO:0009170', 'GO:0018119', 'GO:0002562', 'GO:0051879', 'GO:0045089', 'GO:0004725', 'GO:0070536', 'GO:1990542', 'GO:0001704', 'GO:1904358', 'GO:0061731', 'GO:0070062', 'GO:0044548', 'GO:0008526', 'GO:1900182', 'GO:0019953', 'GO:1903522', 'GO:0006529', 'GO:0000096', 'GO:0030662', 'GO:0000492', 'GO:0140492', 'GO:0060627', 'GO:0051650', 'GO:0045185', 'GO:0009206', 'GO:0032588', 'GO:1990089', 'GO:0031428', 'GO:0010224', 'GO:0008199', 'GO:0042278', 'GO:0010954', 'GO:0031965', 'GO:0032481', 'GO:0016838', 'GO:0004365', 'GO:0051305', 'GO:0048736', 'GO:0043473', 'GO:0006821', 'GO:0002262', 'GO:0006564', 'GO:0035435', 'GO:0046902', 'GO:0001848', 'GO:0007033', 'GO:0044565', 'GO:0043167', 'GO:0002706', 'GO:0043138', 'GO:0009986', 'GO:0060760', 'GO:0019707', 'GO:1904738', 'GO:1901984', 'GO:0009098', 'GO:0032446', 'GO:0006959', 'GO:0003743', 'GO:0031329', 'GO:1901575', 'GO:0005794', 'GO:0010506', 'GO:0140924', 'GO:0030433', 'GO:0070637', 'CL:0000737', 'GO:0045191', 'GO:1901030', 'GO:0016887', 'GO:1900121', 'GO:0071456', 'GO:1901564', 'GO:1901989', 'GO:0015149', 'GO:0097069', 'GO:0007160', 'GO:0030170', 'GO:0050768', 'GO:1901532', 'GO:0043235', 'GO:0060322', 'GO:0098900', 'GO:0015485', 'GO:0036367', 'GO:0006629', 'GO:0019828', 'GO:0048729', 'GO:0009605', 'GO:0062013', 'GO:0003755', 'GO:0046887', 'GO:0050867', 'GO:1903979', 'GO:1903708', 'GO:1903037', 'GO:0016236', 'GO:0032479', 'GO:0051258', 'GO:0043603', 'GO:0042594', 'GO:0072656', 'GO:0035973', 'GO:0015349', 'GO:0141060', 'GO:0045930', 'GO:0016788', 'GO:0071331', 'GO:0042116', 'GO:0048872', 'GO:0033176', 'GO:0043068', 'GO:1903402', 'GO:0042759', 'GO:0008865', 'CL:0000458', 'GO:0048011', 'GO:0010811', 'GO:0098847', 'GO:1903897', 'GO:0009201', 'GO:1902075', 'GO:0002886', 'GO:0001784', 'GO:0007600', 'GO:0033574', 'GO:0015918', 'GO:1903812', 'GO:0030546', 'GO:0060089', 'GO:0070061', 'GO:0010466', 'GO:0006415', 'GO:0046094', 'GO:0016863', 'GO:0044346', 'GO:0043543', 'GO:0051348', 'GO:0036402', 'GO:0018377', 'GO:0140467', 'GO:0021895', 'GO:0043408', 'GO:2000074', 'GO:2000045', 'GO:0044743', 'GO:0004843', 'GO:0051209', 'GO:0008186', 'GO:0044238', 'GO:0150094', 'GO:0070813', 'GO:0030913', 'GO:0070603', 'GO:0045577', 'GO:0015911', 'GO:0010332', 'GO:0044272', 'GO:0035304', 'GO:0045893', 'GO:0099537', 'GO:0048639', 'GO:1901292', 'GO:0051016', 'GO:1902911', 'GO:0106057', 'GO:0009145', 'GO:0098850', 'GO:1904851', 'GO:0000413', 'GO:0090734', 'GO:0018107', 'GO:1905534', 'GO:0007051', 'GO:0007584', 'GO:0010984', 'GO:0071398', 'GO:0051047', 'GO:0009438', 'GO:0048666', 'GO:0045935', 'GO:1901214', 'GO:0030516', 'GO:0042605', 'GO:0050687', 'GO:0018208', 'GO:0042802', 'GO:0019829', 'GO:0140535', 'GO:0060485', 'GO:0014733', 'GO:0008202', 'GO:1903332', 'GO:1904587', 'GO:0030003', 'GO:0030554', 'GO:0120015', 'GO:0014911', 'GO:0035470', 'GO:0032880', 'GO:0005637', 'GO:0071417', 'CL:0000548', 'GO:0016311', 'GO:0048512', 'GO:0070628', 'GO:2000181', 'GO:0051783', 'GO:0009719', 'GO:0031983', 'GO:0009743', 'GO:0090102', 'GO:0001944', 'GO:0008237', 'GO:1900371', 'GO:1904417', 'GO:0071496', 'GO:0015818', 'GO:0050810', 'GO:0045940', 'GO:0072676', 'GO:0006355', 'GO:0006172', 'GO:0016798', 'GO:0033765', 'GO:0046676', 'GO:0048762', 'GO:0032279', 'GO:0016605', 'GO:0030291', 'GO:0003729', 'GO:0040001', 'GO:0051952', 'GO:0042747', 'GO:0005694', 'GO:0050974', 'GO:0007165', 'GO:0010830', 'GO:0070202', 'GO:0009790', 'GO:0021510', 'GO:0006538', 'GO:0005814', 'GO:1901862', 'GO:0009136', 'GO:0022612', 'GO:0003254', 'GO:0061709', 'GO:0006275', 'GO:0006244', 'GO:0007042', 'GO:0043687', 'GO:0046928', 'GO:1990564', 'GO:0045931', 'GO:1903978', 'GO:0032516', 'GO:2000145', 'GO:0034362', 'GO:0006897', 'GO:0019784', 'GO:0050817', 'GO:0043278', 'GO:0051056', 'GO:0010001', 'GO:0009584', 'GO:0006413', 'GO:0002062', 'GO:0043101', 'GO:0060236', 'GO:0016417', 'CARO:0000006', 'GO:0016835', 'GO:0046961', 'GO:0010952', 'GO:0006364', 'GO:0061659', 'GO:0004017', 'GO:0004488', 'GO:1904705', 'GO:0006436', 'GO:0030674', 'GO:0005875', 'GO:0009072', 'GO:0006099', 'GO:0051254', 'GO:0051222', 'GO:0021761', 'GO:0099081', 'GO:0030540', 'GO:0048799', 'GO:0006664', 'GO:0097225', 'GO:0008320', 'GO:0002757', 'GO:0005319', 'GO:0050614', 'GO:0008277', 'GO:0043269', 'GO:0009987', 'GO:0035795', 'GO:0071103', 'GO:0009266', 'GO:0030030', 'GO:0001968', 'GO:0015294', 'GO:0008207', 'GO:0051084', 'GO:0002285', 'GO:1902903', 'GO:0042555', 'GO:0007035', 'GO:0016323', 'GO:0007623', 'GO:0009219', 'GO:0006470', 'GO:0000248', 'GO:0015526', 'GO:0046777', 'GO:0120039', 'GO:0005355', 'GO:0006974', 'GO:0003921', 'GO:0033206', 'GO:0006259', 'GO:0001882', 'GO:0099177', 'GO:0070006', 'GO:0034764', 'GO:0120009', 'GO:0035591', 'GO:0006893', 'GO:1904707', 'GO:0030593', 'GO:0045579', 'GO:0031267', 'GO:0008142', 'GO:1902100', 'GO:0061515', 'GO:0006515', 'GO:0010867', 'GO:1900221', 'GO:0034109', 'GO:0010893', 'GO:0006405', 'GO:0071692', 'GO:0007041', 'GO:1904814', 'GO:0006979', 'GO:0097553', 'GO:0007056', 'GO:0007369', 'GO:0031365', 'GO:0070861', 'GO:0009967', 'GO:0035091', 'GO:1902882', 'GO:1904018', 'GO:0048646', 'GO:0040008', 'GO:0019551', 'GO:0001885', 'GO:0016725', 'GO:0042359', 'GO:0032401', 'GO:0051179', 'GO:0002221', 'GO:0035592', 'GO:0004791', 'GO:1904380', 'GO:0046967', 'GO:1902017', 'GO:1901995', 'GO:0007166', 'GO:0098797', 'GO:0010810', 'GO:0051171', 'GO:0021756', 'GO:0032526', 'GO:0051052', 'GO:0006148', 'GO:0019530', 'GO:0032212', 'GO:0006986', 'GO:0060428', 'GO:0006109', 'GO:0004769', 'GO:0010734', 'GO:0006814', 'GO:0055085', 'GO:0005200', 'GO:1900120', 'GO:0045143', 'GO:0140546', 'GO:0044042', 'GO:0140035', 'GO:0048009', 'GO:0005884', 'GO:0098661', 'GO:0061621', 'GO:0015833', 'GO:0001764', 'GO:0020037', 'GO:0006303', 'GO:0044089', 'GO:0031430', 'GO:0070085', 'GO:0048193', 'GO:0019886', 'GO:0015658', 'GO:0004497', 'GO:0001890', 'GO:0042127', 'GO:0090114', 'GO:0015327', 'GO:0005811', 'GO:0051000', 'GO:0051152', 'GO:0009895', 'GO:0098909', 'GO:0004579', 'GO:0006531', 'GO:0045880', 'GO:0006909', 'GO:0062197', 'GO:0032743', 'GO:0005516', 'GO:2000448', 'GO:0045915', 'GO:0000407', 'GO:0071705', 'GO:0000323', 'GO:1904923', 'GO:0016684', 'GO:0032252', 'GO:0016801', 'GO:2000446', 'GO:0007186', 'GO:0046850', 'GO:0072332', 'GO:0007127', 'CL:0000300', 'GO:1903916', 'GO:0042981', 'GO:0048018', 'GO:0045600', 'GO:0015196', 'GO:0031095', 'GO:0002578', 'GO:0048638', 'GO:0002824', 'GO:0004818', 'GO:0051294', 'GO:0002377', 'GO:0008732', 'GO:0003688', 'GO:0009887', 'GO:0030900', 'GO:0045184', 'GO:0044282', 'GO:1902115', 'GO:0009064', 'GO:0000276', 'GO:0009199', 'GO:0070279', 'GO:0000212', 'GO:0031995', 'GO:0032133', 'GO:1900740', 'GO:0032806', 'GO:0030705', 'GO:0046098', 'GO:0004362', 'GO:0017158', 'GO:0070661', 'GO:0005313', 'GO:1900542', 'GO:2001234', 'GO:0035579', 'GO:1904871', 'GO:0010972', 'GO:0061351', 'GO:0071392', 'GO:0046395', 'GO:0004550', 'GO:0007219', 'GO:0032508', 'GO:0043038', 'GO:0032757', 'GO:0009067', 'GO:0000904', 'GO:0017116', 'GO:0051299', 'GO:0010906', 'GO:0040011', 'GO:0042169', 'GO:0071806', 'GO:2000147', 'GO:0006166', 'GO:0002204', 'GO:0032328', 'GO:0031616', 'GO:0042326', 'GO:0008213', 'GO:0010977', 'GO:0051148', 'GO:0097411', 'GO:0051568', 'GO:0010544', 'GO:0006983', 'GO:0097202', 'GO:0048511', 'GO:0035065', 'GO:0016972', 'GO:0016791', 'GO:1903532', 'GO:0044419', 'GO:0030330', 'GO:0019787', 'GO:0008017', 'GO:0051928', 'GO:0031122', 'GO:0060541', 'GO:0060055', 'GO:0044773', 'GO:0051787', 'GO:0003006', 'GO:0048584', 'GO:0071394', 'GO:0034394', 'GO:0015172', 'GO:1905178', 'GO:0010976', 'GO:0006152', 'GO:0090279', 'GO:0007040', 'GO:0045040', 'GO:0050890', 'GO:0032964', 'GO:0043025', 'GO:0005902', 'GO:0046394', 'GO:0071287', 'GO:0010632', 'GO:0005767', 'GO:0050658', 'GO:0010997', 'GO:0006558', 'GO:0097501', 'GO:0010044', 'GO:1902565', 'GO:0042159', 'GO:0044297', 'GO:0031210', 'GO:0051896', 'GO:0045056', 'GO:0060271', 'GO:0072659', 'GO:1901607', 'GO:0050137', 'GO:1902237', 'GO:0008180', 'GO:0000075', 'GO:1903533', 'GO:0006089', 'GO:0046683', 'GO:1904752', 'GO:0070704', 'GO:0005369', 'GO:0014902', 'GO:0015811', 'GO:0009142', 'GO:0098606', 'GO:1905775', 'GO:0071385', 'GO:1903202', 'GO:0005971', 'GO:0001817', 'GO:1902751', 'GO:0061795', 'GO:0006449', 'GO:0034329', 'GO:0030229', 'GO:0006887', 'GO:0071824', 'GO:0030258', 'GO:0035239', 'GO:0090207', 'GO:0032946', 'GO:0006282', 'GO:0001975', 'GO:0101003', 'GO:0045911', 'GO:1903298', 'GO:0035270', 'GO:0046496', 'GO:0052689', 'GO:0070161', 'GO:0046390', 'GO:0071569', 'GO:0090079', 'GO:0044770', 'GO:0072523', 'GO:0005737', 'GO:0019912', 'GO:0030334', 'GO:0032515', 'GO:0045137', 'GO:0120036', 'GO:0004708', 'GO:0009653', 'GO:0033280', 'GO:0043161', 'GO:0010635', 'GO:0033002', 'GO:0036003', 'GO:1902236', 'GO:0030060', 'GO:0070342', 'GO:0033180', 'GO:0014745', 'GO:1902936', 'GO:0019068', 'GO:0016462', 'GO:0007006', 'GO:0042147', 'GO:0050892', 'GO:0090329', 'GO:0006735', 'GO:0016799', 'GO:0010732', 'GO:0044088', 'GO:0030544', 'GO:0046688', 'GO:1900222', 'GO:1901216', 'GO:0046415', 'GO:0010824', 'GO:1904505', 'GO:1903508', 'GO:0016717', 'GO:0038026', 'GO:0000082', 'GO:1904996', 'GO:0010985', 'GO:0005102', 'GO:0045041', 'GO:0031994', 'GO:0043031', 'GO:0032354', 'GO:0006059', 'GO:0005283', 'GO:0032103', 'GO:1903305', 'GO:0006639', 'GO:1901673', 'GO:0097440', 'GO:0060251', 'GO:0046660', 'CL:0000457', 'GO:1903862', 'GO:0030515', 'GO:0043380', 'GO:0090482', 'GO:0098852', 'GO:1902031', 'GO:0006487', 'GO:0050993', 'GO:2000058', 'GO:0033198', 'GO:0048388', 'GO:0045892', 'GO:0008270', 'GO:0007507', 'GO:0048678', 'GO:0048671', 'GO:0023051', 'GO:0017076', 'GO:0120161', 'GO:0015980', 'GO:0006325', 'GO:0050965', 'GO:0036496', 'GO:0030155', 'GO:0043300', 'GO:0048731', 'GO:0009889', 'GO:0070613', 'GO:0045840', 'GO:0018958', 'GO:0001650', 'GO:0070852', 'GO:0030497', 'GO:0060479', 'GO:0007204', 'GO:0032839', 'GO:1905459', 'GO:0006094', 'GO:0010041', 'GO:0015605', 'GO:0009923', 'GO:0022889', 'GO:0050966', 'GO:0004066', 'GO:0007143', 'GO:0032263', 'GO:0042330', 'GO:1903801', 'GO:1901880', 'GO:0046685', 'GO:0071889', 'GO:0031346', 'GO:2000300', 'GO:0050877', 'GO:0009123', 'GO:0036316', 'GO:1901663', 'GO:0048532', 'GO:0071375', 'GO:0015119', 'GO:1901334', 'GO:0006738', 'GO:0051938', 'GO:0002821', 'GO:0016240', 'GO:0004930', 'GO:0046914', 'GO:0035383', 'GO:0030867', 'GO:0072542', 'GO:0001779', 'GO:0034694', 'GO:0021544', 'GO:0051640', 'GO:0061462', 'GO:0044524', 'GO:1904387', 'GO:0006807', 'GO:0009612', 'GO:0043425', 'GO:0034765', 'GO:0035751', 'GO:0061572', 'GO:0080134', 'GO:0071493', 'GO:0016055', 'GO:0015629', 'GO:0002699', 'GO:1903034', 'GO:0035338', 'GO:0046174', 'GO:0002269', 'GO:0022405', 'GO:0006188', 'GO:0034701', 'GO:0046495', 'GO:0012507', 'GO:0071474', 'GO:0030522', 'GO:0015194', 'GO:0031072', 'GO:0046606', 'GO:1901360', 'GO:0030666', 'GO:0065007', 'GO:0046661', 'GO:0043405', 'GO:0044237', 'GO:0018105', 'GO:0070905', 'GO:0042277', 'GO:0045088', 'GO:1904556', 'GO:0043168', 'GO:0008654', 'GO:0045087', 'GO:0006091', 'GO:0038179', 'GO:0045471', 'GO:0038023', 'UBERON:0000465', 'GO:0060840', 'GO:0010562', 'GO:0043462', 'GO:0030218', 'GO:0006508', 'GO:0007020', 'GO:0001889', 'GO:0044344', 'GO:0006702', 'GO:0042069', 'GO:0015849', 'GO:0006816', 'GO:0002495', 'GO:0110095', 'GO:0038147', 'GO:0006879', 'GO:1904205', 'GO:0045780', 'GO:0006873', 'GO:0004084', 'GO:0015184', 'GO:0019220', 'GO:0006687', 'GO:0048286', 'GO:1904152', 'GO:0051926', 'GO:0005979', 'GO:0006563', 'GO:0051247', 'GO:0003824', 'GO:0032470', 'GO:0090575', 'GO:1905460', 'GO:0044703', 'GO:0106104', 'GO:0010911', 'GO:0043565', 'GO:0071763', 'GO:0009150', 'GO:0022803', 'GO:0060285', 'GO:0032881', 'GO:1990498', 'GO:1904415', 'GO:0006606', 'GO:0046130', 'GO:0030295', 'GO:0065003', 'GO:0050670', 'GO:0010666', 'GO:0051092', 'GO:0044232', 'GO:0002026', 'GO:0015711', 'GO:0046466', 'GO:0045621', 'GO:0008209', 'GO:0003158', 'GO:0010755', 'GO:0030111', 'GO:1905508', 'GO:0072665', 'GO:0002604', 'GO:0003422', 'GO:0033044', 'GO:0032963', 'GO:0045595', 'GO:0008347', 'GO:0006914', 'GO:0034599', 'GO:0032507', 'GO:0034330', 'GO:0045926', 'GO:0140297', 'GO:0046889', 'GO:0006954', 'GO:0019222', 'GO:0061578', 'GO:0009314', 'GO:0032989', 'GO:0036508', 'GO:0038034', 'GO:0002064', 'GO:0016241', 'GO:0015740', 'GO:0015924', 'GO:0090303', 'GO:0006935', 'GO:0045923', 'GO:1901983', 'GO:0097193', 'GO:0010975', 'GO:0006360', 'GO:0061629', 'GO:0048488', 'GO:0006479', 'GO:0050789', 'GO:0043524', 'GO:0072521', 'GO:0071300', 'GO:0043024', 'GO:0010876', 'GO:0036498', 'GO:0098590', 'GO:0018198', 'GO:1905065', 'GO:1903513', 'GO:0046184', 'GO:0042625', 'GO:0009125', 'GO:0008250', 'GO:0006729', 'GO:0060213', 'GO:0051220', 'GO:0008631', 'GO:0071216', 'GO:0098802', 'GO:0042445', 'GO:0048714', 'GO:0031647', 'GO:0014898', 'GO:0046128', 'GO:1900034', 'GO:0032943', 'GO:0006991', 'GO:2000489', 'GO:0033239', 'GO:0042364', 'GO:0009897', 'GO:0070302', 'GO:1990351', 'GO:0030169', 'GO:0006644', 'GO:0016235', 'GO:0098868', 'GO:1901796', 'GO:0015145', 'GO:0043271', 'GO:0048523', 'GO:1900407', 'GO:0047975', 'GO:0006906', 'GO:0015031', 'GO:0043085', 'GO:0030073', 'GO:0003878', 'GO:0007004', 'GO:0032367', 'GO:0070557', 'GO:0070837', 'GO:0031090', 'GO:0043618', 'GO:0034248', 'GO:0016051', 'GO:0102756', 'GO:0045445', 'GO:0008356', 'GO:0051939', 'GO:0016859', 'GO:1990823', 'GO:0061900', 'GO:0035671', 'GO:1903293', 'GO:0050796', 'GO:0034656', 'GO:0030016', 'GO:0098562', 'GO:0003925', 'GO:0060538', 'CL:0000095', 'GO:0018193', 'GO:0002407', 'GO:0061620', 'GO:0044325', 'GO:0045912', 'GO:0004301', 'GO:0017022', 'GO:0014887', 'GO:0010564', 'GO:0007043', 'GO:2001242', 'GO:0140030', 'GO:0009065', 'GO:0071470', 'GO:0009620', 'GO:0015075', 'GO:0006892', 'GO:0032991', 'GO:0045766', 'GO:0043500', 'GO:0000302', 'GO:0031577', 'GO:1905039', 'GO:0004340', 'GO:0015949', 'GO:0070888', 'GO:0007602', 'GO:0036019', 'GO:0044782', 'GO:0034451', 'GO:0071814', 'GO:0019852', 'GO:0042327', 'GO:1901654', 'CL:0002371', 'GO:0050848', 'GO:0043407', 'GO:0051402', 'GO:0086039', 'GO:0051279', 'GO:0051249', 'GO:0003725', 'GO:0051252', 'GO:0006636', 'GO:0045685', 'GO:0060487', 'GO:0009179', 'GO:0033238', 'GO:0004745', 'GO:0061726', 'GO:0032930', 'GO:0061077', 'GO:0098856', 'GO:0047750', 'GO:0043320', 'GO:0008630', 'GO:0030101', 'GO:0001919', 'GO:0030323', 'GO:0061564', 'GO:0034384', 'GO:0045211', 'GO:0015760', 'GO:0046906', 'GO:0008037', 'GO:0045995', 'GO:0014706', 'GO:0070530', 'GO:0033177', 'GO:0070095', 'GO:1901342', 'GO:0090288', 'GO:0009611', 'GO:0010927', 'GO:0070815', 'GO:0061025', 'GO:0045580', 'GO:1903322', 'GO:0036119', 'GO:0002263', 'GO:0014743', 'GO:0002834', 'GO:0022834', 'GO:0003747', 'GO:0009629', 'GO:0070977', 'GO:0006518', 'CL:0000210', 'GO:0031320', 'GO:0004571', 'GO:0005528', 'GO:0051905', 'GO:0060350', 'GO:0016132', 'UBERON:0002405', 'GO:0046364', 'GO:0106118', 'GO:0008652', 'GO:0055092', 'GO:0042770', 'GO:0001674', 'GO:0022624', 'GO:0071542', 'GO:0014910', 'GO:0051301', 'GO:0032058', 'GO:0042734', 'GO:0000981', 'GO:0019774', 'GO:0009152', 'GO:0045582', 'GO:0046370', 'GO:0000910', 'GO:1904874', 'GO:0046209', 'GO:0044281', 'GO:0046903', 'GO:0009069', 'GO:0015081', 'GO:0097066', 'GO:0098791', 'GO:0009185', 'GO:0010592', 'GO:0048514', 'GO:0061888', 'GO:0034314', 'GO:0097708', 'GO:0010646', 'GO:0005876', 'GO:0043255', 'GO:0008203', 'GO:0050806', 'GO:0032655', 'GO:1905897', 'GO:2000347', 'GO:0002833', 'GO:1904776', 'GO:0000725', 'GO:1902808', 'GO:0032504', 'GO:0016410', 'GO:0006268', 'GO:0071682', 'GO:0015824', 'GO:0150063', 'GO:0031328', 'GO:0019346', 'GO:0098984', 'GO:0140375', 'GO:0015193', 'GO:0051336', 'BFO:0000040', 'GO:0045739', 'GO:2001171', 'GO:0071222', 'GO:0071380', 'GO:0042819', 'GO:0051130', 'GO:0033135', 'GO:0005945', 'GO:0030659', 'GO:0014074', 'GO:0009311', 'GO:0048869', 'GO:0010970', 'GO:0019900', 'GO:0006002', 'GO:0005929', 'GO:0051881', 'GO:0004420', 'CL:0000023', 'GO:0018160', 'GO:0016571', 'GO:0008289', 'GO:0000425', 'GO:0044752', 'GO:0034392', 'GO:0090398', 'GO:0015925', 'GO:0097729', 'GO:0042816', 'GO:0010879', 'GO:0002617', 'GO:0048821', 'GO:0098712', 'GO:0050790', 'GO:1903891', 'GO:0010922', 'GO:0000491', 'GO:0042448', 'GO:0005773', 'GO:2000279', 'GO:0060255', 'GO:1903039', 'GO:1903829', 'GO:0050750', 'GO:0016482', 'GO:1903577', 'GO:0070601', 'GO:0060828', 'GO:0018352', 'GO:0034219', 'GO:0010558', 'GO:0019511', 'GO:1990904', 'GO:0031312', 'GO:0030154', 'GO:0004470', 'GO:0060205', 'GO:0070972', 'GO:0051154', 'GO:0003674', 'GO:1905322', 'GO:0015328', 'GO:0062149', 'GO:0016668', 'GO:0055080', 'GO:0043315', 'GO:0019706', 'GO:0042692', 'GO:0009060', 'GO:0030010', 'GO:0016444', 'GO:0005216', 'GO:0010803', 'GO:0010877', 'GO:0010563', 'GO:0050818', 'GO:0002639', 'GO:0140888', 'GO:0005874', 'GO:0016860', 'GO:1903861', 'GO:0072698', 'GO:1901698', 'GO:0051656', 'GO:0016627', 'GO:0031163', 'GO:0071396', 'GO:0009058', 'GO:1903036', 'GO:0006793', 'GO:0015293', 'GO:0007530', 'GO:0050730', 'GO:0010817', 'GO:0031012', 'GO:0045937', 'GO:0006720', 'GO:0006071', 'GO:0009628', 'GO:0007167', 'GO:0021954', 'GO:0007077', 'GO:0090407', 'GO:0010637', 'GO:0072329', 'GO:0005548', 'GO:0044539', 'GO:0034389', 'GO:0002504', 'GO:0030198', 'GO:0048713', 'GO:0009409', 'GO:0045296', 'GO:0071168', 'GO:0051059', 'GO:2000146', 'GO:0010894', 'GO:0045055', 'GO:0016616', 'GO:0009968', 'GO:1904375', 'GO:0043313', 'GO:0043087', 'GO:0001920', 'GO:0048770', 'GO:0006204', 'GO:2000121', 'GO:0021589', 'GO:0007093', 'GO:2001295', 'GO:0055100', 'GO:0007625', 'GO:2001251', 'GO:0019527', 'GO:0006417', 'GO:0048667', 'GO:0072349', 'GO:1902475', 'GO:0043039', 'GO:0140354', 'GO:0051452', 'GO:1901137', 'GO:0019001', 'GO:0010510', 'GO:1902750', 'GO:0071236', 'GO:0098827', 'GO:0042558', 'GO:0046477', 'GO:0016358', 'GO:0035459', 'GO:0018444', 'GO:0070193', 'GO:0010665', 'GO:2000106', 'GO:0060047', 'GO:0034655', 'GO:0044233', 'GO:0098657', 'GO:0001649', 'GO:0005640', 'GO:0036314', 'GO:0042982', 'GO:0051081', 'GO:0097159', 'GO:0034452', 'GO:0001706', 'GO:0015318', 'GO:0018022', 'GO:0032728', 'GO:0003413', 'GO:0010720', 'GO:0008406', 'GO:0016903', 'GO:0038025', 'GO:0016215', 'GO:0009164', 'GO:0030414', 'GO:0043604', 'GO:0000987', 'GO:0016597', 'GO:0006541', 'GO:0019637', 'GO:0035639', 'GO:0043666', 'GO:0033559', 'GO:1905710', 'GO:0110032', 'GO:0090208', 'GO:0051260', 'GO:0051282', 'GO:1904350', 'GO:0042908', 'GO:0046649', 'GO:0035606', 'GO:0043536', 'GO:0010648', 'GO:0140640', 'GO:0070050', 'GO:0051253', 'GO:0001227', 'GO:0002696', 'GO:0140272', 'GO:0046653', 'GO:0034111', 'GO:0097067', 'GO:1903297', 'GO:1902767', 'GO:0019219', 'GO:0032735', 'GO:0032649', 'GO:0043891', 'GO:1902930', 'GO:0097371', 'GO:0001228', 'GO:1903828', 'GO:0051090', 'GO:0042626', 'GO:0046696', 'GO:0008284', 'GO:0045190', 'GO:0009678', 'GO:0051177', 'GO:0004252', 'GO:0048878', 'GO:0097529', 'GO:0043123', 'GO:0044255', 'GO:0060547', 'GO:0042578', 'GO:0046718', 'GO:0046146', 'GO:0032469', 'GO:0006573', 'GO:0006690', 'GO:0055029', 'GO:0016062', 'GO:0097447', 'GO:0006624', 'GO:0004557', 'GO:0030317', 'GO:0008035', 'GO:0035308', 'GO:0036315', 'GO:0051095', 'GO:0098801', 'GO:0140036', 'GO:0035728', 'GO:0097003', 'GO:0033299', 'GO:0010631', 'GO:0014912', 'GO:0002832', 'GO:0031338', 'GO:0043228', 'GO:0008150', 'GO:0034103', 'GO:0071357', 'GO:0014070', 'GO:0061650', 'GO:0015820', 'GO:0042304', 'GO:0016942', 'GO:0030228', 'GO:1905532', 'GO:0051898', 'GO:0019407', 'GO:0030510', 'GO:0002274', 'GO:0001503', 'GO:0033036', 'GO:0017041', 'GO:0050657', 'GO:0140098', 'GO:0042306', 'GO:0016192', 'GO:0007015', 'GO:1903319', 'GO:0051131', 'GO:2001243', 'GO:0106027', 'GO:0043010', 'GO:0010043', 'GO:0009948', 'GO:0005739', 'GO:0098609', 'GO:0010629', 'GO:1904886', 'GO:1902221', 'GO:0017111', 'GO:0060326', 'GO:0043470', 'GO:0098704', 'GO:0072708', 'GO:0006826', 'GO:0010324', 'GO:0032990', 'GO:0009188', 'GO:0042918', 'GO:0060048', 'GO:0006740', 'GO:0016740', 'GO:0001959', 'GO:0050951', 'GO:0045833', 'GO:0005527', 'GO:0043403', 'GO:0016591', 'GO:0015038', 'GO:0036020', 'GO:0044249', 'GO:0070585', 'GO:0098542', 'GO:0036126', 'GO:0043426', 'GO:0006972', 'GO:0019866', 'GO:0019405', 'GO:0071333', 'GO:0055082', 'GO:0043279', 'GO:0007076', 'GO:0071675', 'GO:0010899', 'GO:0097192', 'GO:0090596', 'GO:0097466', 'GO:0019585', 'GO:0005827', 'GO:0014741', 'GO:0072524', 'GO:0032094', 'GO:0006101', 'GO:0051048', 'GO:1901568', 'GO:0006278', 'GO:0018130', 'GO:0023056', 'GO:2000377', 'GO:0019640', 'GO:0046637', 'GO:0051641', 'GO:0032922', 'GO:0032673', 'GO:1905475', 'GO:0007611', 'GO:0032436', 'GO:0009913', 'GO:0071702', 'GO:0009101', 'GO:0043583', 'GO:0009396', 'GO:0043393', 'GO:0097264', 'GO:0050801', 'GO:0019932', 'GO:1904724', 'GO:0002764', 'GO:1904706', 'GO:0030424', 'GO:0019400', 'GO:0003714', 'GO:0016209', 'GO:0035718', 'GO:0006869', 'GO:0048609', 'GO:1900181', 'GO:0033143', 'GO:1900739', 'GO:0001221', 'GO:0033762', 'GO:0035249', 'GO:0045335', 'GO:0021517', 'GO:0006999', 'GO:0007032', 'GO:1901029', 'GO:0004559', 'GO:0071869', 'GO:0099171', 'GO:0048285', 'GO:0045494', 'GO:0030388', 'GO:0048659', 'GO:0045132', 'GO:0030150', 'GO:0006140', 'GO:0006418', 'GO:0046931', 'GO:0017171', 'GO:0004459', 'GO:0046949', 'CARO:0000003', 'GO:1902495', 'GO:0000038', 'GO:0048029', 'GO:1900087', 'GO:0015355', 'GO:1902975', 'GO:0051347', 'GO:0071363', 'GO:0008104', 'GO:0090141', 'GO:0006766', 'GO:0010799', 'GO:0002054', 'GO:0070646', 'GO:0044380', 'GO:0006396', 'GO:0097242', 'GO:0070201', 'GO:0044085', 'GO:0098754', 'GO:0031109', 'GO:0007163', 'GO:0031981', 'GO:0003677', 'GO:0000439', 'GO:0005452', 'GO:0042447', 'GO:0042440', 'GO:1902024', 'GO:0042162', 'GO:0061919', 'GO:0035967', 'GO:0003676', 'GO:0008238', 'GO:0006112', 'GO:0032200', 'GO:0071211', 'GO:0006498', 'GO:0060135', 'GO:1900038', 'GO:0098857', 'GO:0061631', 'GO:0045177', 'GO:0021782', 'GO:0051117', 'GO:0051236', 'GO:0010921', 'GO:0005730', 'GO:0007212', 'GO:0005768', 'GO:0019941', 'GO:0051290', 'GO:1990182', 'GO:0043392', 'GO:0035556', 'GO:0032648', 'GO:0032933', 'GO:0004422', 'GO:0002888', 'GO:1901215', 'GO:0042572', 'GO:0016567', 'GO:0016875', 'GO:0060560', 'GO:0031904', 'GO:0051788', 'GO:0043455', 'GO:0004830', 'GO:0031326', 'GO:0036016', 'GO:0006064', 'GO:0035295', 'GO:0004312', 'GO:0050868', 'GO:0042391', 'GO:0002381', 'CL:0000151', 'GO:0046622', 'GO:0044092', 'GO:0001525', 'GO:0050864', 'GO:0042745', 'GO:0005975', 'GO:0002695', 'GO:0006368', 'GO:0044070', 'GO:0046033', 'GO:0098862', 'GO:0051770', 'GO:0008483', 'CL:0000738', 'GO:0030054', 'GO:0006857', 'GO:0071241', 'GO:0021680', 'GO:0005759', 'GO:1901701', 'GO:0006941', 'GO:0006310', 'GO:0062023', 'GO:0047751', 'GO:0044819', 'GO:0009791', 'GO:0016188', 'GO:0035729', 'GO:0060294', 'GO:0002708', 'GO:0007253', 'GO:0098773', 'GO:0071248', 'GO:0034590', 'GO:0007005', 'GO:1902041', 'GO:0071548', 'GO:0005515', 'GO:0006281', 'GO:0051338', 'GO:0016772', 'GO:0006778', 'GO:0098656', 'GO:0032288', 'GO:0009082', 'GO:0098708', 'GO:0071826', 'GO:1903403', 'GO:0006997', 'GO:0003690', 'GO:0060536', 'GO:0045647', 'GO:0090090', 'GO:0016446', 'GO:0006195', 'GO:0046124', 'GO:0097449', 'GO:0035296', 'GO:0006677', 'GO:0035524', 'GO:0098800', 'GO:2001293', 'GO:0008584', 'GO:0071332', 'GO:0030894', 'GO:0045581', 'GO:0019798', 'GO:0031325', 'GO:0097431', 'GO:0070382', 'GO:0042552', 'GO:0034340', 'GO:0036109', 'GO:0030029', 'GO:0034774', 'GO:0002822', 'GO:2000756', 'GO:0030371', 'GO:0060337', 'GO:0043029', 'GO:0010543', 'GO:0009918', 'GO:0050661', 'GO:0008013', 'GO:0099501', 'GO:0019538', 'GO:0016614', 'GO:0036507', 'GO:1900180', 'GO:1900103', 'GO:0005041', 'GO:0071621', 'GO:0019368', 'GO:0009262', 'GO:0030242', 'GO:0090306', 'GO:0008236', 'GO:0002573', 'GO:0007420', 'GO:0004448', 'GO:1904951', 'GO:0065002', 'GO:0007249', 'GO:0003018', 'GO:0042562', 'GO:0009100', 'GO:0051018', 'GO:0034311', 'GO:0046605', 'GO:0021762', 'GO:0043248', 'GO:0019674', 'GO:0043233', 'GO:0000428', 'GO:0016881', 'GO:0044342', 'GO:0006006', 'GO:0044818', 'GO:0045263', 'GO:0006499', 'GO:0070761', 'GO:0042938', 'GO:0090026', 'CL:0000096', 'GO:0031984', 'GO:0051276', 'GO:0045944', 'GO:0032570', 'GO:0001637', 'GO:0010038', 'GO:1905037', 'GO:0033146', 'GO:0007589', 'GO:0003678', 'GO:0120014', 'GO:0038159', 'GO:0048471', 'GO:0002181', 'GO:0002376', 'GO:0009408', 'GO:0072522', 'GO:0051384', 'GO:0090276', 'GO:0000768', 'GO:0140662', 'GO:0030670', 'GO:0007063', 'GO:0007094', 'GO:0030145', 'GO:0043280', 'GO:0046099', 'GO:0005615', 'GO:0002440', 'GO:0097305', 'GO:0006513', 'GO:0019367', 'GO:0044877', 'GO:1903707', 'GO:0002237', 'GO:0034687', 'GO:1903203', 'GO:0031975', 'GO:0071677', 'GO:1901159', 'GO:0051049', 'GO:0007612', 'GO:0030669', 'GO:0001709', 'GO:1901682', 'GO:0051099', 'GO:0043548', 'GO:0022411', 'GO:0035437', 'GO:0006468', 'GO:0030810', 'GO:0006915', 'GO:0030252', 'GO:0061117', 'GO:1901606', 'GO:0046578', 'GO:0001217', 'GO:0002685', 'GO:0030001', 'GO:0001530', 'GO:0051962', 'GO:2000015', 'GO:1902308', 'GO:0071407', 'GO:0019318', 'GO:0060363', 'GO:0051354', 'GO:1902494', 'GO:0030182', 'GO:0015373', 'GO:0031401', 'GO:0045254', 'GO:0140338', 'GO:0046526', 'GO:0016774', 'GO:0004427', 'GO:0032689', 'GO:0006796', 'GO:0009240', 'GO:0072330', 'GO:0070848', 'GO:2000404', 'GO:0042181', 'GO:0002520', 'GO:0016208', 'GO:0009890', 'GO:0006081', 'GO:0044706', 'CL:0000766', 'GO:0099572', 'GO:0050421', 'GO:0036477', 'GO:0016049', 'GO:0022408', 'GO:0001654', 'GO:1902514', 'GO:0031967', 'GO:0016137', 'GO:0097452', 'GO:0009063', 'GO:2001237', 'GO:1901981', 'GO:0048588', 'GO:0042157', 'GO:0008637', 'GO:0005783', 'GO:0033554', 'GO:0031593', 'GO:0071109', 'GO:0016363', 'CL:0000393', 'GO:0008235', 'GO:2000361', 'GO:0009725', 'GO:0051101', 'GO:0043381', 'GO:0031514', 'GO:0044839', 'GO:0010591', 'GO:0032027', 'GO:1901522', 'GO:0015807', 'GO:0090287', 'GO:0022618', 'GO:0035578', 'GO:0010660', 'GO:0021543', 'GO:0009163', 'GO:0036296', 'GO:0006885', 'GO:0007565', 'GO:0032007', 'GO:0072599', 'GO:0048771', 'GO:0051204', 'GO:0045830', 'GO:0005253', 'GO:1905818', 'GO:0098760', 'GO:0001775', 'GO:0033138', 'GO:0050819', 'GO:0001568', 'GO:0002836', 'GO:0015808', 'UBERON:0000479', 'GO:0001578', 'GO:0030833', 'GO:1990440', 'GO:1903564', 'GO:1904869', 'GO:0034698', 'GO:0071897', 'GO:0006547', 'CL:0000081', 'GO:0055090', 'GO:0006942', 'GO:0006691', 'GO:0034695', 'GO:0001676', 'GO:0045216', 'GO:0035977', 'GO:0006998', 'GO:0004298', 'GO:1903580', 'GO:0016765', 'GO:0140161', 'GO:0062076', 'GO:1901361', 'GO:0071712', 'GO:0006753', 'GO:0030148', 'GO:1903214', 'GO:0030332', 'GO:0022853', 'GO:0045822', 'GO:0051693', 'GO:0045661', 'GO:0006473', 'GO:0009922', 'GO:1990456', 'GO:0009888', 'GO:0006950', 'GO:0140056', 'GO:0006955', 'GO:0016741', 'GO:0016706', 'GO:0050714', 'GO:0101031', 'GO:0043001', 'GO:0014905', 'GO:0000226', 'GO:0046686', 'GO:0007610', 'GO:0071345', 'GO:0035924', 'GO:0015718', 'GO:0070859', 'GO:0045922', 'GO:0000166', 'GO:1902532', 'GO:0002637', 'GO:0008585', 'GO:0051591', 'GO:0044403', 'GO:0004807', 'GO:0000164', 'GO:0090118', 'GO:0043302', 'GO:1902850', 'GO:0006486', 'GO:0032386', 'GO:0099512', 'GO:0141061', 'GO:0050871', 'GO:0042632', 'GO:0046620', 'GO:0031334', 'GO:0099503', 'GO:0004473', 'GO:0051126', 'GO:0009583', 'GO:0120162', 'GO:0051262', 'GO:0004576', 'GO:0042301', 'GO:0097734', 'GO:0003700', 'GO:1990777', 'GO:0046112', 'GO:0006084', 'GO:0003421', 'GO:0031526', 'GO:1905114', 'GO:0015936', 'GO:0015186', 'GO:0044062', 'GO:0015171', 'GO:0032182', 'GO:0045337', 'GO:0060090', 'GO:0009894', 'GO:0070588', 'GO:0008525', 'GO:0003865', 'GO:0048146', 'GO:0006106', 'GO:0070552', 'GO:0048853', 'GO:0032660', 'GO:0006085', 'GO:0050000', 'GO:1902533', 'GO:0098809', 'GO:0001955', 'GO:0030658', 'GO:0120013', 'GO:0071466', 'GO:0050728', 'GO:0097306', 'GO:0008614', 'GO:0000242', 'GO:0006062', 'GO:1904273', 'GO:0000003', 'GO:0005774', 'GO:0009410', 'GO:0033721', 'GO:0110076', 'GO:0042472', 'GO:0004842', 'GO:0051223', 'GO:0043555', 'GO:0019550', 'GO:2000638', 'GO:0051287', 'GO:0046365', 'GO:0008083', 'GO:0045540', 'GO:0051707', 'GO:0007276', 'GO:0038146', 'GO:1900102', 'GO:0019842', 'GO:0045964', 'GO:0045116', 'GO:1902476', 'GO:0004672', 'GO:1902680', 'GO:0072525', 'GO:0044754', 'GO:1903725', 'GO:0005324', 'GO:0061718', 'GO:0003922', 'GO:0080164', 'GO:0018023', 'GO:0046835', 'GO:0019899', 'GO:0060021', 'GO:0010826', 'GO:0008219', 'GO:0070341', 'GO:0090025', 'GO:0046483', 'GO:0008514', 'GO:0098796', 'GO:0006953', 'GO:0098771', 'GO:0006298', 'GO:0046943', 'GO:0008324', 'GO:0031398', 'GO:0060284', 'GO:0006913', 'GO:0006163', 'GO:0120025', 'GO:0140112', 'GO:0007030', 'GO:0038180', 'GO:0035094', 'GO:0006612', 'GO:0016500', 'GO:1903020', 'GO:1901605', 'GO:0004601', 'GO:2000816', 'GO:0050793', 'GO:0006996', 'GO:0090402', 'GO:0050678', 'GO:0001934', 'GO:0045259', 'GO:1901874', 'GO:0000077', 'GO:0019320', 'GO:0050808', 'GO:0034614', 'GO:0016570', 'GO:0046385', 'GO:0009263', 'GO:0031098', 'GO:0006775', 'GO:0034663', 'GO:1901031', 'GO:0016128', 'GO:1901861', 'GO:1902036', 'GO:0005769', 'GO:0098662', 'GO:0150077', 'GO:0007406', 'GO:0051955', 'GO:1990418', 'GO:0043648', 'GO:0061134', 'GO:0032677', 'GO:0030397', 'GO:0006820', 'GO:1904030', 'GO:0009086', 'GO:0016831', 'GO:0071162', 'GO:0000086', 'GO:0021915', 'GO:0046655', 'GO:0060170', 'GO:0048662', 'GO:0002449', 'GO:0034654', 'GO:0030246', 'GO:0019343', 'GO:0010605', 'GO:0051125', 'GO:0007017', 'GO:0042063', 'GO:0032675', 'GO:0005198', 'GO:0048871', 'GO:0006007', 'GO:0022417', 'CL:0000234', 'GO:0001554', 'GO:0098916', 'GO:0045111', 'GO:0030018', 'GO:0016776', 'GO:0010608', 'GO:0045936', 'GO:1900193', 'GO:0019104', 'GO:0140253', 'GO:0015749', 'GO:1990478', 'GO:0140009', 'GO:0015748', 'GO:0061136', 'GO:1904557', 'GO:0045333', 'GO:0005777', 'CL:0000988', 'GO:1990712', 'GO:0045787', 'GO:1904925', 'GO:0070936', 'GO:0034381', 'GO:0004748', 'GO:0010389', 'GO:0001505', 'GO:0034391', 'GO:0001954', 'GO:1905369', 'GO:0033211', 'GO:0000122', 'GO:0016709', 'GO:0050048', 'GO:0009642', 'GO:0071900', 'GO:0042308', 'GO:0006402', 'GO:0006620', 'GO:0047982', 'GO:0051607', 'GO:1901135', 'GO:0045619', 'GO:0031571', 'GO:0032329', 'GO:0006528', 'GO:1903201', 'GO:0046983', 'GO:0050802', 'GO:0051100', 'GO:0032647', 'GO:0019725', 'GO:0045823', 'GO:0140275', 'GO:1903131', 'GO:0140101', 'GO:0045934', 'GO:0004418', 'GO:0006469', 'GO:0005840', 'GO:1903803', 'GO:0071219', 'GO:0050767', 'GO:0045687', 'GO:1901617', 'GO:0030174', 'GO:0140318', 'GO:0006559', 'GO:0060340', 'GO:0043651', 'GO:1901658', 'CL:0000775', 'GO:0031901', 'GO:0000502', 'GO:0062014', 'GO:1903431', 'GO:0051754', 'GO:0043409', 'GO:0001707', 'GO:0008079', 'GO:0004379', 'GO:0051119', 'GO:0051901', 'GO:1904181', 'GO:0006533', 'GO:0021766', 'GO:0031252', 'GO:1902117', 'GO:0042220', 'GO:0043249', 'GO:0015812', 'GO:0071402', 'GO:0005509', 'GO:0019692', 'GO:0006270', 'GO:0051769', 'GO:0042592', 'GO:0007605', 'GO:0030193', 'GO:0005643', 'GO:0061052', 'GO:0000723', 'GO:0007275', 'GO:0022900', 'GO:1904062', 'GO:0008157', 'GO:0071495', 'GO:0035770', 'GO:0006261', 'GO:0016242', 'GO:1904659', 'GO:0001939', 'GO:0046173', 'GO:0072359', 'GO:0003939', 'GO:0004827', 'GO:0014823', 'GO:0043197', 'GO:0032733', 'GO:1990204', 'GO:0003433', 'GO:0030071', 'GO:1903573', 'GO:0034635', 'GO:0008038', 'GO:0000045', 'GO:0035605', 'GO:0016810', 'GO:1901800', 'GO:0031543', 'GO:0031672', 'GO:0001655', 'GO:0046890', 'GO:0035384', 'GO:0044093', 'GO:1901615', 'GO:0045732', 'GO:1904313', 'GO:0005732', 'GO:0008064', 'GO:0051093', 'GO:0043433', 'CL:0000187', 'GO:0040007', 'GO:0001818', 'GO:0019867', 'GO:0007399', 'GO:0042043', 'GO:0009582', 'GO:0006643', 'GO:0010940', 'GO:0021695', 'GO:0051954', 'GO:0010639', 'GO:0140513', 'GO:0007268', 'GO:0010447', 'GO:0010596', 'GO:0042113', 'GO:1990442', 'GO:0009057', 'GO:0070314', 'GO:0051250', 'GO:0002020', 'GO:0052548', 'GO:0046038', 'GO:0048844', 'GO:0001909', 'GO:0019751', 'GO:0010756', 'GO:0048469', 'GO:0010882', 'GO:0019957', 'GO:0008283', 'GO:1990748', 'GO:0004712', 'GO:0044309', 'GO:0071379', 'GO:0006977', 'GO:0030135', 'GO:0007062', 'GO:0031667', 'GO:0051001', 'GO:0016818', 'GO:0098505', 'GO:0070194', 'GO:0090257', 'GO:0004857', 'GO:0022603', 'GO:0016494', 'GO:0006338', 'GO:0008333', 'GO:0033046', 'GO:0033627', 'GO:0097060', 'GO:1903051', 'GO:0015804', 'GO:0000794', 'GO:0031094', 'GO:0019184', 'GO:0060070', 'GO:1904781', 'GO:0006730', 'GO:0002819', 'GO:0031974', 'GO:0009411', 'GO:0051164', 'GO:0048306', 'GO:0035255', 'GO:0014908', 'BFO:0000002', 'GO:0044283', 'GO:0071871', 'GO:0090331', 'GO:0042959', 'GO:0019898', 'GO:0043522', 'GO:0030136', 'GO:0045148', 'GO:0007088', 'GO:0005852', 'GO:2000785', 'GO:2000059', 'GO:0150101', 'GO:0016604', 'GO:0006631', 'GO:1902310', 'GO:0030431', 'GO:0051241', 'GO:1904645', 'GO:0006149', 'GO:0043242', 'GO:0048145', 'GO:0050679', 'GO:1901363', 'GO:0061061', 'GO:1900100', 'GO:0072666', 'GO:0010821', 'GO:0010557', 'GO:0045861', 'GO:0016139', 'GO:0018205', 'GO:0005547', 'GO:0099024', 'GO:0032770', 'GO:0046129', 'GO:0045686', 'GO:0036488', 'GO:0030834', 'GO:0019221', 'GO:0051603', 'GO:0016101', 'GO:0009648', 'GO:1990778', 'GO:0014888', 'GO:0007342', 'GO:0034198', 'GO:0018030', 'GO:0017185', 'GO:0043535', 'GO:0006812', 'GO:0060696', 'GO:0051051', 'GO:0006107', 'GO:0090461', 'GO:0046148', 'GO:0006565', 'GO:0099173', 'GO:0030301', 'GO:0005154', 'GO:0001222', 'GO:0015297', 'GO:0051651', 'GO:0043229', 'GO:0097659', 'GO:0021924', 'GO:0030880', 'GO:0006874', 'GO:0003159', 'GO:0046946', 'GO:0065004', 'GO:0000041', 'GO:0061469', 'GO:0052657', 'GO:0048856', 'GO:0120034', 'GO:0043171', 'GO:0001067', 'GO:0071478', 'GO:0016070', 'GO:0055117', 'UBERON:0034923', 'GO:0045860', 'GO:0034399', 'GO:0015378', 'GO:0004386', 'GO:0010950', 'GO:0046040', 'GO:0003779', 'GO:0046039', 'GO:0090400', 'GO:0003785', 'GO:0044389', 'GO:0019519', 'GO:0034250', 'GO:0002842', 'GO:0035307', 'GO:0048156', 'GO:1990234', 'GO:0046883', 'GO:0016747', 'GO:0032388', 'GO:1904829', 'CL:0000408', 'GO:0001845', 'GO:1903169', 'GO:0008542', 'GO:0140271', 'GO:0010594', 'GO:0005525', 'GO:1901136', 'GO:0008305', 'GO:0048332', 'GO:0097510', 'GO:0051289', 'GO:0080146', 'GO:0097746', 'GO:1904888', 'GO:0003012', 'GO:0034404', 'GO:0006937', 'GO:0031399', 'GO:0022029', 'GO:0070663', 'GO:0004357', 'GO:0031639', 'GO:0009172', 'GO:0019238', 'GO:0031011', 'GO:0033365', 'GO:0030261', 'GO:0007049', 'GO:0010243', 'GO:0051240', 'GO:0051775', 'GO:0004617', 'GO:0051156', 'GO:0000932', 'GO:0021854', 'GO:0006544', 'GO:0006157', 'GO:0022804', 'GO:0050667', 'GO:0006351', 'GO:0045637', 'GO:0055056', 'GO:0070979', 'GO:0009092', 'GO:0043568', 'GO:1901799', 'GO:0042567', 'GO:0030299', 'GO:0071872', 'GO:0035305', 'GO:0061951', 'GO:0009166', 'GO:0009991', 'GO:0120031', 'GO:0010638', 'GO:0009081', 'GO:0061912', 'GO:1904356', 'GO:0031397', 'GO:0009071', 'GO:0001776', 'GO:0007098', 'GO:0070206', 'GO:0048598', 'GO:0043153', 'GO:0140926', 'GO:0055021', 'GO:0140311', 'GO:0017015', 'GO:0005342', 'GO:0009265', 'GO:0015185', 'GO:0045596', 'GO:0009636', 'GO:0000422', 'GO:0016579', 'GO:0048545', 'GO:0001886', 'GO:0042246', 'GO:0005770', 'GO:0000902', 'GO:0021700', 'GO:0016114', 'GO:1904386', 'GO:0034511', 'UBERON:0000061', 'GO:0070873', 'GO:0009056', 'GO:0043457', 'GO:0016773', 'GO:1902902', 'GO:0005819', 'GO:0045334', 'CL:0000404', 'CL:0000211', 'GO:0051172', 'GO:0061013', 'GO:0042762', 'GO:0006725', 'GO:0044087', 'GO:0030312', 'GO:0016048', 'GO:0072679', 'GO:1902745', 'GO:0033300', 'GO:0043502', 'GO:0070555', 'GO:0140042', 'GO:0022602', 'GO:0036465', 'GO:0090314', 'GO:0104004', 'GO:0006097', 'GO:0006984', 'GO:0003823', 'GO:0030879', 'GO:0008398', 'GO:0010965', 'GO:0000793', 'GO:0070997', 'GO:0015296', 'GO:0007267', 'GO:0045638', 'CL:0000000', 'GO:0002039', 'GO:0042180', 'GO:0014883', 'GO:0007616', 'GO:0048644', 'GO:0022008', 'GO:0031261', 'GO:0051784', 'GO:1901857', 'GO:0097722', 'GO:0072657', 'GO:0006739', 'GO:0008021', 'GO:0001101', 'GO:0032465', 'GO:0000151', 'GO:0048468', 'GO:0015036', 'GO:0034440', 'GO:2000639', 'GO:0097190', 'GO:1900046', 'GO:0045981', 'GO:0043065', 'GO:0006835', 'GO:0048625', 'GO:1903859', 'GO:0061041', 'GO:0008140', 'GO:0008047', 'GO:0009074', 'GO:0032892', 'GO:0048278', 'GO:0051015', 'GO:0050046', 'GO:0090092', 'GO:0016477', 'GO:0042994', 'GO:0009161', 'GO:0050709', 'GO:1900047', 'CL:0000106', 'GO:0051234', 'GO:0019773', 'GO:0002758', 'GO:0015828', 'GO:0051353', 'GO:1905709', 'GO:0010866', 'GO:0009112', 'GO:1900195', 'GO:0045597', 'GO:0042325', 'GO:0050803', 'GO:0007346', 'GO:1902042', 'GO:0098687', 'GO:1903025', 'GO:0034101', 'GO:0006576', 'GO:0098793', 'GO:0032261', 'GO:0007603', 'GO:0005675', 'GO:0005294', 'GO:0050777', 'GO:0015821', 'GO:0005546', 'GO:0005882', 'GO:0002697', 'GO:0022410', 'GO:1903917', 'GO:0050865', 'GO:0010962', 'CL:0000183', 'GO:0001667', 'GO:0004506', 'GO:0022600', 'GO:0006289', 'GO:0010628', 'GO:0016814', 'GO:0032885', 'GO:0051957', 'GO:1901566', 'GO:0061024', 'GO:0071214', 'GO:0010667', 'GO:0047496', 'GO:0032091', 'GO:0030149', 'GO:1901293', 'GO:0031668', 'GO:0033674', 'GO:0006903', 'GO:0016874', 'GO:0150104', 'GO:0043620', 'GO:0051246', 'GO:0033572', 'GO:0008360', 'GO:0034236', 'GO:1905320', 'GO:0043412', 'GO:0032868', 'GO:0031102', 'GO:0140013', 'GO:2000406', 'GO:0032838', 'GO:0010460', 'GO:0005753', 'GO:0140206', 'GO:0030832', 'GO:0009070', 'GO:0031175', 'GO:0016755', 'GO:0030134', 'GO:0060351', 'CL:0000003', 'GO:0010585', 'GO:0070981', 'GO:0006536', 'GO:0002683', 'GO:1901681', 'GO:0033865', 'GO:0006399', 'GO:2000363', 'GO:0015180', 'GO:0051904', 'GO:0005506', 'GO:0031970', 'GO:0030808', 'GO:0016131', 'GO:0032272', 'GO:0005575', 'GO:0009306', 'GO:0090205', 'GO:0015909', 'GO:0004634', 'GO:0090199', 'GO:0033029', 'GO:0043204', 'GO:2000737', 'GO:0051055', 'GO:0051235', 'GO:0072527', 'GO:1905239', 'GO:0009159', 'GO:0150076', 'GO:0001659', 'GO:0030031', 'GO:0071353', 'GO:0070647', 'GO:0071539', 'GO:1904831', 'GO:0046059', 'GO:0036064', 'GO:0019955', 'GO:0006744', 'GO:0002703', 'GO:1901362', 'GO:0030425', 'GO:0031427', 'GO:0032204', 'GO:0019438', 'GO:0005885', 'GO:0035356', 'GO:1902099', 'GO:0009394', 'GO:0031091', 'GO:0045008', 'GO:0019058', 'GO:0042177', 'GO:0009749', 'GO:0019694', 'GO:0051409', 'GO:0008948', 'GO:0002082', 'GO:0045948', 'GO:0061512', 'GO:0031324', 'GO:0043009', 'GO:0032435', 'GO:0005080', 'GO:0009896', 'GO:0046635', 'GO:0043178', 'GO:0030539', 'GO:0097718', 'GO:0034418', 'GO:1901570', 'GO:0006605', 'GO:0046822', 'GO:0015114', 'GO:0032663', 'GO:0009116', 'GO:0008015', 'GO:0001701', 'GO:0010656', 'GO:0030178', 'GO:0002526', 'GO:0005938', 'GO:0034249', 'GO:0021575', 'GO:0006911', 'GO:0006103', 'GO:0071944', 'GO:0034762', 'GO:0045178', 'GO:0022616', 'GO:0030641', 'GO:0033032', 'GO:0033017', 'GO:0006611', 'GO:0098636', 'GO:0071774', 'GO:0009581', 'GO:0061615', 'GO:0001932', 'GO:0051160', 'GO:0097386', 'GO:0034641'}</th>\n",
+       "      <th>99356</th>\n",
+       "      <td>{'GO:0051348', 'GO:0005976', 'GO:0035524', 'GO...</td>\n",
        "      <td>HALLMARK_MTORC1_SIGNALING-1-99</td>\n",
        "      <td>99.000</td>\n",
        "      <td>True</td>\n",
@@ -657,21 +299,21 @@
        "      <td>NaN</td>\n",
        "      <td>NaN</td>\n",
        "      <td>closure</td>\n",
-       "      <td>NaN</td>\n",
        "      <td>...</td>\n",
-       "      <td>0</td>\n",
        "      <td>GO:0044283|GO:0005737|GO:0019752|GO:0036094|GO...</td>\n",
        "      <td>GO:0008525|GO:0009749|GO:0019899|GO:0050709|GO...</td>\n",
        "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
        "      <td>180</td>\n",
        "      <td>0.000794</td>\n",
        "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
+       "      <td>1.00</td>\n",
        "      <td>1.000000</td>\n",
        "      <td>0.001587</td>\n",
        "    </tr>\n",
        "    <tr>\n",
-       "      <th>{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:0045485', 'GO:0002694', 'GO:0015144', 'GO:1901565', 'GO:0043270', 'GO:0004155', 'GO:0042742', 'GO:0006888', 'CL:0000413', 'GO:0050920', 'GO:0018126', 'GO:0046982', 'GO:0055094', 'GO:0006220', 'GO:0051216', 'GO:0046083', 'GO:0015813', 'GO:0016645', 'GO:0016861', 'GO:0035725', 'GO:0036500', 'GO:0044183', 'GO:0060173', 'GO:0005622', 'GO:0000280', 'GO:0050321', 'GO:0006060', 'GO:0008306', 'GO:0009113', 'GO:0018209', 'GO:0030369', 'GO:0051642', 'GO:0005839', 'GO:0071480', 'GO:1905394', 'GO:0004471', 'GO:0015267', 'GO:0002792', 'GO:0051174', 'GO:0198738', 'GO:0065008', 'GO:0006623', 'GO:1990592', 'GO:0034097', 'GO:0042053', 'GO:0090150', 'GO:0045736', 'GO:0036499', 'GO:0006936', 'GO:1903531', 'GO:0009223', 'GO:0022858', 'GO:0043230', 'GO:0006811', 'GO:0002323', 'GO:0044322', 'GO:2000194', 'GO:0022836', 'GO:1990869', 'GO:0046053', 'GO:0014013', 'GO:0140374', 'GO:0010823', 'GO:0071549', 'GO:0002753', 'GO:0098799', 'GO:0140313', 'GO:0048732', 'GO:0043434', 'GO:0050863', 'GO:0070306', 'GO:0070885', 'GO:0019783', 'GO:0051167', 'GO:0009925', 'GO:0034688', 'GO:0022884', 'GO:0051293', 'GO:0060338', 'GO:0043232', 'GO:0015801', 'GO:0000976', 'GO:0002700', 'GO:0051082', 'GO:0007498', 'GO:0046102', 'GO:0000320', 'GO:0048873', 'GO:0002224', 'GO:0090559', 'GO:2000117', 'GO:0051606', 'GO:0043202', 'GO:0004146', 'GO:0061448', 'GO:1904507', 'GO:0004175', 'GO:0034775', 'GO:0010661', 'UBERON:0000468', 'GO:0007034', 'GO:0042158', 'GO:0034620', 'GO:0031335', 'GO:0009117', 'GO:0042579', 'GO:0062012', 'GO:0014704', 'GO:0016310', 'GO:0010878', 'GO:1901699', 'GO:0002839', 'GO:0030335', 'GO:0052656', 'GO:0034502', 'GO:0050729', 'GO:0031331', 'GO:0070402', 'GO:0019377', 'GO:0045963', 'GO:1904377', 'GO:0010832', 'GO:0006695', 'GO:0022409', 'GO:1905477', 'GO:0043649', 'GO:0043436', 'GO:0048839', 'GO:0050769', 'GO:0005788', 'GO:1905179', 'GO:0015103', 'GO:0047833', 'GO:0009168', 'GO:1900273', 'GO:0055022', 'GO:0019401', 'GO:0005967', 'GO:0048705', 'GO:0032801', 'GO:0004866', 'GO:0000097', 'GO:0044774', 'GO:0032040', 'GO:0043632', 'GO:0005778', 'GO:0004861', 'GO:0043130', 'GO:0006898', 'GO:0061133', 'GO:0120293', 'GO:0007338', 'GO:0038024', 'GO:1904779', 'GO:0051341', 'GO:0033260', 'GO:0006108', 'GO:0030027', 'GO:0042383', 'GO:0030534', 'GO:0010942', 'GO:0031323', 'GO:0090066', 'GO:0016846', 'GO:0003684', 'GO:0032984', 'GO:0019730', 'GO:0042593', 'GO:0110096', 'GO:0046651', 'GO:0008475', 'GO:0097068', 'GO:0051087', 'GO:0046634', 'GO:0022412', 'GO:1903317', 'GO:0002218', 'GO:0002840', 'GO:0005667', 'GO:0045321', 'GO:0010663', 'GO:0007018', 'GO:0016671', 'GO:0003724', 'GO:0098553', 'GO:0016344', 'GO:0050849', 'GO:1905167', 'GO:0046907', 'GO:0030099', 'GO:0036424', 'GO:0051205', 'GO:0005775', 'GO:0044270', 'GO:0043043', 'GO:0031648', 'GO:0046487', 'GO:0003015', 'GO:0048608', 'GO:0051453', 'GO:0033048', 'GO:0010288', 'GO:0090087', 'GO:0016471', 'GO:0005744', 'GO:0002931', 'GO:0005125', 'GO:0005488', 'GO:0070778', 'GO:0016832', 'GO:0042910', 'GO:0030036', 'GO:0080129', 'GO:0021953', 'GO:0015370', 'GO:0051875', 'GO:0099111', 'GO:0034514', 'GO:0006139', 'GO:1903233', 'GO:0030667', 'GO:0060537', 'GO:0019838', 'GO:0060548', 'GO:0051653', 'GO:0043122', 'GO:0140677', 'GO:0033489', 'GO:1901533', 'GO:0009750', 'GO:0120254', 'GO:0005802', 'GO:0030971', 'GO:1902806', 'GO:0005901', 'GO:1903523', 'GO:0043531', 'GO:0032796', 'GO:0019321', 'GO:0071277', 'GO:0060443', 'GO:0048880', 'GO:0016746', 'GO:0032210', 'GO:0010662', 'GO:0006102', 'GO:0051169', 'GO:0042585', 'GO:0051170', 'GO:0016730', 'GO:0098576', 'GO:0006096', 'GO:1903052', 'GO:0046677', 'GO:0035794', 'GO:0043467', 'GO:0050961', 'GO:0043067', 'GO:0031396', 'GO:1902315', 'GO:0150079', 'GO:1902563', 'GO:0051098', 'GO:0015823', 'GO:0045229', 'GO:0030307', 'GO:0004487', 'GO:0052547', 'GO:0030595', 'GO:0061502', 'GO:0046165', 'GO:1901505', 'GO:0033273', 'GO:0012505', 'GO:0005795', 'GO:0050830', 'GO:0006790', 'GO:0046621', 'GO:0048280', 'GO:0034284', 'GO:0006545', 'GO:2001244', 'GO:0071229', 'GO:0006633', 'GO:2000134', 'GO:0042455', 'GO:0047801', 'GO:0042267', 'GO:0001893', 'GO:0008540', 'GO:0006783', 'GO:0033240', 'GO:0043227', 'GO:0055088', 'GO:0070325', 'GO:0017014', 'GO:0006809', 'GO:0061050', 'GO:0071840', 'GO:0034976', 'GO:0031344', 'GO:0061458', 'GO:0019205', 'GO:0042102', 'GO:0002720', 'GO:0071987', 'GO:0036503', 'GO:0071383', 'GO:0043173', 'GO:1901992', 'GO:0006167', 'GO:0070925', 'GO:0000132', 'GO:2000434', 'GO:0019208', 'GO:0004896', 'GO:1904754', 'GO:0016129', 'GO:0014014', 'GO:0006672', 'GO:0034113', 'GO:0016504', 'GO:0060416', 'GO:0042398', 'GO:0015195', 'GO:0042221', 'GO:0061387', 'GO:0043047', 'GO:0032387', 'GO:0003712', 'GO:0051225', 'GO:0000398', 'GO:0042393', 'GO:0005215', 'CARO:0000000', 'GO:0045786', 'GO:2000243', 'GO:0140534', 'GO:0016868', 'GO:0051649', 'GO:0021577', 'GO:0046545', 'GO:0030163', 'GO:0043005', 'GO:0034626', 'GO:0007264', 'GO:0019903', 'GO:0031461', 'GO:0042149', 'GO:0016324', 'GO:0106130', 'GO:0048661', 'GO:1904016', 'GO:0046486', 'GO:1903530', 'GO:0009260', 'GO:0016936', 'GO:0050994', 'GO:0070003', 'GO:0016042', 'GO:0021587', 'GO:0032940', 'GO:0045662', 'GO:0008023', 'GO:0110030', 'GO:0001894', 'GO:0006285', 'GO:0031204', 'GO:0019915', 'GO:1905462', 'GO:0045165', 'GO:0022857', 'GO:0010959', 'GO:0034308', 'GO:0050896', 'GO:0043616', 'GO:0032535', 'GO:0051094', 'GO:0071482', 'GO:0050870', 'GO:0030139', 'GO:0006366', 'GO:0004396', 'GO:0010614', 'GO:0016469', 'GO:0097367', 'GO:0007339', 'GO:0032559', 'GO:0007520', 'GO:0071500', 'GO:0090304', 'GO:0031674', 'GO:0050671', 'GO:0045309', 'GO:0005905', 'GO:0000278', 'GO:0006110', 'GO:0051960', 'GO:0016661', 'GO:0099003', 'GO:1905898', 'GO:0009055', 'GO:0004347', 'GO:0042752', 'GO:0071384', 'GO:0014075', 'GO:0001819', 'GO:0001523', 'GO:0044786', 'GO:0032553', 'GO:0010604', 'GO:0010142', 'GO:0007162', 'GO:0007423', 'GO:0043174', 'GO:0006904', 'GO:0008937', 'GO:0047134', 'GO:0006412', 'GO:1903026', 'GO:0070059', 'GO:1902037', 'GO:0003333', 'GO:0006817', 'GO:0021591', 'GO:0042995', 'GO:0048858', 'GO:0019217', 'GO:0051097', 'GO:0009165', 'GO:0009566', 'GO:0002521', 'GO:0045724', 'GO:0003008', 'GO:0045599', 'GO:0005925', 'GO:0097164', 'GO:0010498', 'GO:0009792', 'GO:0070098', 'GO:0004998', 'GO:0032928', 'GO:0005354', 'GO:0097061', 'GO:0032774', 'GO:0070327', 'GO:0002566', 'GO:0044242', 'GO:0034341', 'GO:0045834', 'GO:0150172', 'GO:0070670', 'GO:0008610', 'GO:1901875', 'GO:1904064', 'GO:0015173', 'GO:0032024', 'GO:0009167', 'GO:1903576', 'GO:0032366', 'GO:0032994', 'GO:0140014', 'GO:0090101', 'GO:0007405', 'GO:0048167', 'GO:0032729', 'GO:2000016', 'GO:0050906', 'GO:1905463', 'GO:0032700', 'GO:0009156', 'GO:0098772', 'GO:1904816', 'GO:1902807', 'GO:0042761', 'GO:0030970', 'GO:0002009', 'GO:0022406', 'GO:0003723', 'GO:0051494', 'GO:0009261', 'GO:0045719', 'GO:1990184', 'GO:0006575', 'GO:0046514', 'GO:0030234', 'GO:0015931', 'GO:0046930', 'GO:0008509', 'GO:0005726', 'GO:0033157', 'GO:0050255', 'GO:0051985', 'GO:0009898', 'GO:0046452', 'GO:0030055', 'GO:0007154', 'GO:0009615', 'GO:0030336', 'GO:1902107', 'GO:0005766', 'GO:2000378', 'GO:0032872', 'GO:1901160', 'GO:0033045', 'GO:0030545', 'GO:0090110', 'GO:0008299', 'GO:0120032', 'GO:0006555', 'GO:0034030', 'GO:0007596', 'GO:0030863', 'GO:0006782', 'GO:0007052', 'GO:0090313', 'GO:0015803', 'GO:0000139', 'GO:0046434', 'GO:0009205', 'GO:1900376', 'GO:1990782', 'GO:0034189', 'GO:1903895', 'GO:0051897', 'GO:0008286', 'GO:0046324', 'GO:0090330', 'GO:0060759', 'GO:0070358', 'GO:0021549', 'GO:0046121', 'GO:0032944', 'GO:1990666', 'GO:0062099', 'GO:0005577', 'GO:0009914', 'GO:0015108', 'GO:0000018', 'GO:0015802', 'GO:0015078', 'GO:0010923', 'GO:0080135', 'GO:0098552', 'GO:0006082', 'GO:0032092', 'GO:0006357', 'GO:2000740', 'GO:1901301', 'GO:0005368', 'GO:0019210', 'GO:1903524', 'GO:0015829', 'GO:1903204', 'GO:0016620', 'GO:1904994', 'GO:0007059', 'GO:0005201', 'CL:0000233', 'GO:0071870', 'GO:0005310', 'GO:1990138', 'GO:1904427', 'GO:0035337', 'GO:0003013', 'GO:0006534', 'GO:0072709', 'GO:1904339', 'GO:1900098', 'GO:0033500', 'GO:0060509', 'GO:0001824', 'GO:0043073', 'GO:0042771', 'GO:0051602', 'CL:0000540', 'GO:0016222', 'GO:0051028', 'GO:0061844', 'GO:0048786', 'GO:0098813', 'GO:0060341', 'GO:0010256', 'GO:0015556', 'GO:0006836', 'GO:0006260', 'GO:0032653', 'GO:0008134', 'GO:0009712', 'GO:0009988', 'GO:0015712', 'GO:0043066', 'GO:0140657', 'GO:0006090', 'GO:0070820', 'GO:0004486', 'GO:1905906', 'GO:0042098', 'GO:2000379', 'GO:0030514', 'GO:0033059', 'GO:0061135', 'GO:0009135', 'GO:0006638', 'GO:0019682', 'GO:0021536', 'GO:0050832', 'GO:0034186', 'GO:0003416', 'GO:0006457', 'GO:1901655', 'GO:0042582', 'GO:0006584', 'GO:0015698', 'GO:0061523', 'GO:1905165', 'GO:0005520', 'GO:0070982', 'GO:0043413', 'GO:1903489', 'UBERON:0010000', 'GO:0010633', 'GO:0014812', 'GO:0060056', 'GO:0034185', 'GO:0009746', 'GO:0016125', 'GO:0006098', 'GO:0016662', 'GO:1904646', 'GO:0046166', 'GO:0042254', 'GO:0098713', 'GO:0001933', 'GO:0110075', 'GO:0032527', 'GO:0004553', 'GO:1904036', 'GO:0002831', 'GO:0006839', 'GO:0099504', 'GO:0097435', 'GO:0050794', 'GO:0019724', 'GO:0046873', 'GO:0098794', 'GO:0009132', 'GO:2001026', 'GO:0005911', 'GO:0016213', 'GO:0008094', 'GO:0071371', 'GO:0098591', 'GO:0098761', 'GO:0006433', 'GO:0000808', 'GO:0010595', 'GO:0019439', 'GO:0016836', 'GO:0140212', 'GO:0071230', 'GO:0044291', 'GO:0005782', 'GO:0034644', 'GO:0060123', 'GO:0003682', 'GO:0015825', 'GO:0043558', 'GO:0006177', 'GO:0043177', 'GO:0032896', 'GO:0048211', 'GO:0042454', 'GO:0044853', 'GO:0038066', 'GO:0009264', 'GO:0006000', 'GO:0051054', 'GO:1904251', 'GO:0016731', 'GO:0050900', 'GO:0044248', 'GO:0002712', 'GO:0044000', 'GO:0050213', 'GO:0034361', 'GO:0043292', 'GO:0051446', 'GO:0031410', 'GO:0090435', 'GO:0008234', 'GO:0048670', 'GO:0080182', 'GO:0046479', 'GO:0071868', 'GO:0031092', 'GO:0030316', 'GO:0071218', 'GO:0019370', 'GO:0032501', 'GO:0001837', 'GO:0140096', 'GO:1904382', 'GO:0009308', 'GO:0032206', 'GO:0043169', 'GO:0002456', 'GO:1903561', 'GO:0099086', 'GO:0009268', 'GO:0000247', 'GO:0014909', 'GO:0006710', 'GO:1902531', 'GO:0030512', 'GO:0006397', 'GO:0006767', 'GO:1903507', 'GO:0002616', 'GO:0016052', 'GO:0000209', 'GO:0032451', 'GO:0050660', 'CL:0000127', 'GO:0010827', 'GO:0016072', 'GO:0050673', 'GO:0090224', 'GO:0008016', 'GO:0042645', 'GO:0032368', 'GO:0071453', 'GO:0021670', 'GO:0018201', 'GO:0009295', 'GO:1901264', 'CL:0000094', 'GO:1903825', 'GO:0043112', 'GO:0070887', 'GO:0097009', 'GO:0060078', 'GO:0045765', 'GO:2000178', 'GO:1901185', 'GO:0051702', 'GO:0035254', 'GO:1901873', 'GO:0005976', 'GO:0006406', 'GO:0002027', 'GO:0098660', 'GO:0006949', 'GO:1904253', 'GO:0000338', 'GO:0040015', 'GO:2000278', 'GO:0016301', 'GO:0016239', 'GO:0097191', 'GO:0071071', 'GO:0033292', 'GO:0000900', 'GO:1904950', 'GO:0061982', 'GO:1903351', 'GO:0120020', 'GO:0072350', 'GO:0071320', 'GO:0016197', 'GO:0002711', 'GO:0032434', 'GO:0006890', 'GO:0006465', 'GO:0000015', 'GO:0030017', 'CL:0000147', 'GO:0043254', 'GO:0051283', 'GO:0010948', 'GO:0006750', 'GO:0045862', 'GO:0099513', 'GO:0008589', 'GO:0021885', 'GO:1905521', 'GO:0030855', 'GO:1903566', 'GO:0002687', 'GO:0035150', 'GO:0001846', 'GO:1901990', 'GO:1990909', 'GO:0042274', 'GO:0001942', 'GO:0032402', 'GO:0043569', 'GO:0071674', 'GO:0060562', 'GO:0009267', 'GO:0045914', 'GO:0090280', 'GO:0014072', 'GO:1903958', 'GO:0042303', 'GO:0102354', 'GO:0030496', 'GO:0045010', 'GO:0019722', 'GO:0006865', 'GO:0089718', 'GO:0005776', 'GO:1901700', 'GO:0034975', 'GO:0006694', 'GO:0008380', 'GO:0009059', 'GO:0004950', 'GO:0042428', 'GO:2000739', 'GO:2000191', 'GO:0061640', 'GO:0007595', 'GO:0034689', 'GO:0140352', 'GO:0010989', 'GO:0051233', 'GO:0015190', 'GO:0032879', 'GO:0050812', 'GO:0019395', 'GO:0045841', 'GO:0045124', 'GO:0140205', 'GO:0060420', 'GO:0051248', 'GO:1903747', 'GO:0098927', 'GO:0042026', 'GO:0016646', 'GO:0043217', 'GO:0031345', 'GO:0015377', 'GO:0051150', 'GO:0000956', 'GO:0097506', 'GO:0051091', 'GO:0097470', 'GO:0055001', 'GO:0004477', 'GO:1901680', 'GO:0005179', 'GO:0016226', 'GO:0000785', 'GO:0031023', 'GO:0046090', 'GO:0005635', 'GO:0043601', 'GO:2000466', 'GO:0001961', 'GO:0036293', 'GO:0010647', 'GO:0043933', 'GO:0045859', 'GO:0014015', 'GO:0019887', 'GO:0007518', 'GO:0002184', 'GO:0010939', 'GO:0044409', 'GO:1901616', 'GO:0016853', 'GO:0047598', 'GO:0051321', 'GO:1901988', 'GO:1902653', 'GO:0015986', 'GO:0006144', 'GO:0090317', 'GO:0061014', 'GO:0072337', 'GO:0045664', 'GO:0050992', 'GO:0010565', 'GO:1903578', 'GO:0005741', 'GO:0035966', 'GO:0051445', 'GO:0034110', 'GO:0043032', 'GO:1903749', 'GO:0046940', 'CL:0000473', 'GO:0032102', 'GO:1904035', 'GO:0033043', 'GO:0009966', 'GO:0002474', 'GO:0032956', 'CL:0000066', 'GO:0003382', 'GO:0031982', 'GO:0033047', 'GO:0000079', 'GO:0006066', 'GO:1901879', 'GO:0003299', 'GO:0080171', 'GO:0048712', 'GO:0009649', 'CARO:0030000', 'GO:0009124', 'GO:0070727', 'GO:0031347', 'GO:0004332', 'GO:0031589', 'GO:1903715', 'GO:0048806', 'GO:0003002', 'GO:0120178', 'GO:0005815', 'GO:0004372', 'GO:0045665', 'GO:0000099', 'GO:0002252', 'GO:0051146', 'GO:0031623', 'GO:0005886', 'GO:0034767', 'GO:0110053', 'GO:0035914', 'GO:0004463', 'GO:0000246', 'GO:0004674', 'GO:2001141', 'GO:0009180', 'GO:0006178', 'GO:0009162', 'GO:0046490', 'GO:1901653', 'GO:0051153', 'GO:0007010', 'GO:0045668', 'GO:0005332', 'GO:1904668', 'GO:0008285', 'GO:0006721', 'GO:1902904', 'CL:0000021', 'GO:0002793', 'GO:0000255', 'GO:0048857', 'GO:0010232', 'GO:1901265', 'GO:0005758', 'GO:0046879', 'GO:0050953', 'GO:0030072', 'GO:0072348', 'GO:0065009', 'GO:0007566', 'GO:0035999', 'GO:0001895', 'GO:0090068', 'GO:0010556', 'GO:0032890', 'GO:0048147', 'GO:0030308', 'GO:1905774', 'GO:0000978', 'GO:0006302', 'GO:0070857', 'GO:0043154', 'GO:0003989', 'GO:0046323', 'GO:0021983', 'GO:0009798', 'GO:0004045', 'GO:0031960', 'GO:0031669', 'GO:0002208', 'GO:0043525', 'GO:0016628', 'GO:0019901', 'GO:0045120', 'GO:0060348', 'GO:0044769', 'GO:0016769', 'GO:0060211', 'GO:0070884', 'GO:0004656', 'GO:0001906', 'GO:0043596', 'GO:0048787', 'GO:1900373', 'GO:0012506', 'GO:0043410', 'GO:0048710', 'GO:0051020', 'GO:0031968', 'GO:1904949', 'GO:0022604', 'GO:0050613', 'GO:0019233', 'GO:0015085', 'GO:0090169', 'GO:0042430', 'GO:0017157', 'GO:0002443', 'GO:0022626', 'GO:0001891', 'GO:0009154', 'GO:2001233', 'GO:0098655', 'GO:0010664', 'GO:0043207', 'GO:0005742', 'GO:1990830', 'GO:0009110', 'GO:0033993', 'GO:0032050', 'GO:0019902', 'GO:0006354', 'GO:0001678', 'GO:0140238', 'GO:0032561', 'GO:0006919', 'GO:0031625', 'GO:0044843', 'GO:0031349', 'GO:0006114', 'GO:0051302', 'GO:0008541', 'GO:0060904', 'GO:0045121', 'GO:0005813', 'GO:0006886', 'GO:0006520', 'GO:0031406', 'GO:2001236', 'GO:0015914', 'GO:0072655', 'GO:0051053', 'GO:0021794', 'GO:0055037', 'GO:0070863', 'GO:0140494', 'GO:0035442', 'GO:1990825', 'GO:1990090', 'GO:0048284', 'GO:0045927', 'GO:1901184', 'GO:1905907', 'GO:0004177', 'GO:1903035', 'GO:0061827', 'GO:0044057', 'GO:0002291', 'GO:1905784', 'GO:0009120', 'BFO:0000015', 'GO:0050680', 'GO:0101002', 'GO:1901998', 'GO:0043627', 'GO:0032753', 'GO:1904154', 'GO:0061635', 'GO:0098869', 'GO:0032036', 'GO:0006900', 'GO:0086004', 'GO:0035672', 'GO:0034032', 'GO:0008929', 'GO:0033116', 'GO:0005669', 'GO:0051180', 'GO:0097524', 'GO:0051345', 'GO:1902235', 'GO:0050997', 'GO:0046947', 'GO:0033490', 'GO:0048568', 'GO:1903076', 'GO:0035306', 'GO:0043021', 'GO:0043209', 'GO:0006990', 'GO:0045667', 'GO:0062098', 'GO:0032264', 'GO:0070507', 'GO:0010042', 'CL:0000225', 'GO:0120019', 'GO:0031545', 'GO:0050778', 'GO:1903050', 'GO:0016229', 'GO:0051701', 'GO:0042887', 'GO:2000271', 'GO:0090277', 'GO:1903898', 'GO:0106056', 'GO:0000070', 'GO:0101005', 'GO:0021534', 'GO:0071326', 'GO:0010971', 'GO:0000819', 'GO:0007632', 'GO:0006516', 'GO:0008537', 'GO:0071173', 'GO:0009144', 'GO:0034447', 'GO:0071813', 'GO:0051239', 'GO:0050954', 'GO:1902969', 'GO:1901661', 'GO:1903955', 'GO:0048021', 'GO:0016670', 'GO:0098588', 'GO:0002705', 'GO:0140678', 'GO:0008233', 'GO:0002060', 'GO:0002250', 'GO:0051493', 'GO:0090382', 'GO:0099536', 'GO:0090399', 'GO:0046386', 'GO:0098901', 'GO:0098858', 'GO:1901343', 'GO:0035036', 'GO:0060252', 'GO:0007265', 'GO:0072594', 'GO:0072562', 'GO:1901494', 'GO:0004033', 'GO:0019752', 'GO:0060589', 'GO:0090278', 'GO:0009259', 'GO:0008615', 'GO:0009051', 'GO:0043113', 'GO:0070814', 'GO:0004888', 'GO:0002702', 'GO:0042574', 'GO:0006458', 'GO:0043588', 'GO:0042803', 'GO:0043203', 'GO:0044611', 'GO:0030864', 'GO:0070203', 'GO:0016528', 'GO:0051251', 'GO:0022613', 'GO:2000241', 'GO:0030324', 'GO:0006978', 'GO:1902001', 'GO:0019211', 'GO:0016602', 'GO:0001216', 'GO:0019209', 'GO:0010008', 'GO:0010508', 'GO:0007622', 'CL:0000101', 'GO:0046827', 'GO:0004860', 'GO:0098718', 'GO:0030890', 'GO:0120163', 'GO:2000269', 'GO:0051046', 'UBERON:0001062', 'GO:0019563', 'GO:0070207', 'GO:0005764', 'GO:0120225', 'GO:0007095', 'GO:0030133', 'GO:1900544', 'GO:0007389', 'GO:0000795', 'GO:0006424', 'GO:0004457', 'GO:0043231', 'GO:0048589', 'GO:0015800', 'GO:0004731', 'GO:0032365', 'GO:0046825', 'GO:0031327', 'CL:0000325', 'GO:0036094', 'GO:0098982', 'GO:1903307', 'GO:0042581', 'GO:0080144', 'GO:1901702', 'GO:0005765', 'GO:0031570', 'GO:0036015', 'GO:0051983', 'GO:0042060', 'GO:0009066', 'GO:1904691', 'GO:2000677', 'GO:0015248', 'GO:0009416', 'GO:1902692', 'GO:0008361', 'GO:0050688', 'GO:0007100', 'GO:0004197', 'GO:0016525', 'GO:0009068', 'GO:0097413', 'GO:1903894', 'GO:0005740', 'GO:0032101', 'GO:0035330', 'GO:1904717', 'GO:1990266', 'GO:0046823', 'GO:0021537', 'PR:000050567', 'GO:0042417', 'GO:0002709', 'GO:0046467', 'GO:0046824', 'GO:0016491', 'GO:1904666', 'GO:1903046', 'GO:0007626', 'GO:0045921', 'GO:0061045', 'GO:0051785', 'GO:0022890', 'GO:0033018', 'GO:0071479', 'GO:1990874', 'BFO:0000004', 'GO:0042451', 'GO:0019005', 'GO:0005796', 'GO:1903487', 'GO:0045047', 'GO:0009256', 'GO:0000228', 'GO:0005388', 'GO:0005654', 'GO:0043281', 'GO:0030517', 'GO:0006164', 'GO:0006743', 'GO:0050921', 'GO:0046716', 'GO:0022407', 'GO:0005484', 'GO:0051085', 'GO:0004648', 'GO:0042886', 'GO:0008135', 'GO:0003300', 'GO:0043621', 'GO:0055089', 'GO:0032006', 'GO:0051149', 'GO:0018008', 'GO:0002088', 'GO:0016043', 'GO:0045620', 'GO:0031597', 'GO:0060079', 'GO:0070404', 'GO:0061043', 'GO:0006566', 'GO:0006497', 'CL:0000126', 'GO:0031400', 'GO:0051147', 'GO:1904204', 'GO:0032555', 'GO:0009126', 'GO:0034446', 'GO:0048144', 'GO:0046122', 'GO:0044540', 'GO:0023058', 'GO:0071346', 'GO:0003697', 'GO:0099565', 'GO:0097730', 'GO:0018272', 'GO:0046501', 'GO:0016447', 'GO:0048812', 'GO:0034470', 'GO:0022404', 'GO:0031528', 'GO:0046654', 'GO:1903844', 'GO:0032787', 'GO:0051066', 'GO:0032392', 'GO:0030216', 'GO:0010611', 'GO:0031333', 'GO:0072526', 'GO:1901659', 'GO:0015827', 'GO:0016595', 'GO:0008198', 'GO:0006805', 'GO:0032713', 'GO:0046031', 'GO:0015734', 'GO:0006403', 'GO:0035461', 'GO:0055093', 'GO:2000077', 'GO:0002460', 'GO:0033178', 'GO:0032271', 'GO:0000105', 'GO:0002200', 'GO:0042129', 'GO:0012501', 'GO:0000221', 'GO:0006760', 'GO:0015810', 'GO:0003341', 'GO:0019107', 'GO:0010941', 'GO:0019319', 'GO:0006665', 'GO:0001618', 'GO:0009158', 'GO:0007601', 'GO:0019264', 'GO:0035902', 'GO:0030199', 'GO:0006551', 'GO:0015631', 'GO:0006622', 'GO:0042476', 'GO:0007144', 'GO:0031100', 'GO:0071310', 'GO:0034385', 'GO:0002682', 'GO:0055086', 'GO:0051900', 'GO:0000977', 'GO:0042175', 'GO:0009155', 'GO:1900037', 'GO:0009617', 'GO:0042772', 'GO:1904352', 'GO:0009607', 'CL:0000219', 'GO:0051443', 'GO:1901303', 'CL:0000197', 'GO:0000287', 'GO:0035265', 'GO:0007169', 'GO:0031056', 'GO:0050866', 'GO:0002790', 'GO:0007417', 'GO:0002605', 'GO:0004793', 'GO:0007586', 'GO:0046328', 'GO:0035987', 'GO:0030901', 'GO:2000678', 'GO:0007008', 'GO:0050776', 'GO:0046164', 'GO:2000060', 'GO:0009893', 'GO:0015291', 'GO:0004421', 'GO:1990036', 'GO:0021987', 'GO:0045646', 'GO:0016758', 'GO:0006532', 'GO:0008287', 'GO:0043567', 'GO:0046456', 'GO:0004614', 'GO:0001917', 'GO:0050770', 'GO:0000184', 'GO:0045202', 'GO:0019216', 'GO:0120016', 'GO:0000922', 'GO:1905368', 'GO:0043086', 'GO:0016149', 'GO:0018401', 'GO:0002228', 'GO:1900271', 'GO:0043069', 'GO:0048562', 'GO:1903008', 'GO:0070508', 'GO:0140358', 'GO:0050727', 'GO:0072583', 'GO:0051292', 'GO:0009448', 'GO:0051716', 'GO:1903038', 'GO:0031670', 'GO:0005664', 'GO:0004450', 'GO:0015288', 'GO:0030665', 'GO:0000781', 'GO:0010212', 'GO:0006626', 'GO:0071372', 'GO:0032937', 'GO:0032400', 'GO:0042590', 'GO:0140029', 'GO:1901987', 'GO:0031640', 'GO:0045717', 'GO:1990928', 'GO:0034312', 'GO:0032780', 'GO:0019207', 'GO:1900006', 'GO:0031247', 'GO:0001913', 'GO:0035861', 'GO:0045444', 'GO:0043325', 'GO:0004609', 'GO:0015152', 'GO:0090200', 'GO:1903909', 'GO:0060429', 'GO:0043523', 'GO:0010033', 'GO:0030684', 'GO:0002718', 'GO:0002286', 'GO:0004324', 'GO:0030168', 'GO:0045182', 'GO:0051726', 'GO:0002891', 'GO:0140694', 'BFO:0000003', 'GO:0050804', 'GO:0032727', 'GO:0070665', 'GO:0007599', 'GO:0034660', 'GO:0052692', 'GO:0071901', 'GO:0016064', 'GO:0048660', 'CL:0000654', 'GO:0048814', 'GO:0002889', 'GO:1903078', 'GO:0016421', 'GO:0033875', 'GO:0006868', 'GO:0006304', 'UBERON:0015203', 'GO:0015175', 'GO:0072529', 'GO:0000721', 'GO:0009099', 'GO:0015850', 'GO:0106380', 'GO:0010468', 'GO:0045346', 'GO:0050873', 'GO:0080090', 'GO:0021930', 'GO:0005524', 'GO:0000375', 'GO:0031418', 'GO:1900101', 'GO:0042559', 'GO:0005634', 'GO:0042474', 'GO:2000211', 'GO:0005178', 'GO:0010988', 'GO:2001252', 'GO:0022402', 'GO:0043414', 'GO:0006511', 'GO:0051588', 'CL:0000148', 'GO:0000930', 'CL:0000763', 'GO:0055038', 'GO:1904879', 'GO:0002698', 'GO:0150078', 'GO:0006284', 'GO:0042446', 'GO:0014850', 'GO:0030672', 'GO:0018210', 'GO:1903515', 'GO:0060249', 'GO:0031253', 'GO:0030835', 'GO:0034589', 'GO:0030276', 'GO:0090322', 'GO:0034358', 'GO:0043022', 'GO:0022829', 'GO:0051604', 'GO:0001666', 'GO:0097237', 'GO:0016803', 'GO:0033866', 'GO:0005254', 'GO:0098780', 'GO:0070862', 'GO:1905952', 'GO:0009128', 'GO:0045171', 'GO:0061008', 'GO:0106310', 'GO:0051259', 'GO:0005576', 'GO:0044241', 'GO:0005996', 'GO:0070527', 'GO:2001235', 'GO:0042471', 'GO:0040012', 'GO:0032886', 'GO:0051346', 'GO:0050839', 'GO:0007292', 'GO:0090132', 'GO:0000307', 'GO:0060612', 'GO:1990837', 'GO:0045727', 'GO:0032934', 'GO:0016032', 'GO:0072593', 'GO:0016728', 'GO:0043030', 'GO:1903350', 'GO:0019693', 'GO:0005518', 'GO:0030902', 'GO:0009891', 'GO:0050145', 'GO:0005856', 'GO:0045820', 'GO:0006749', 'GO:0004867', 'GO:1901652', 'GO:0001501', 'GO:0000724', 'GO:0005536', 'GO:0010912', 'CL:0000526', 'GO:0046624', 'GO:0016787', 'GO:0010507', 'GO:0043547', 'GO:0010951', 'GO:0006271', 'GO:0010698', 'GO:0030097', 'GO:0002063', 'GO:0045446', 'GO:0071867', 'GO:0044772', 'GO:0018279', 'GO:0043299', 'GO:0071318', 'GO:0017101', 'GO:1902749', 'GO:0061842', 'GO:0043549', 'GO:0030195', 'GO:0030162', 'GO:0045785', 'GO:0016053', 'GO:0036021', 'GO:1902106', 'GO:0030837', 'GO:0036464', 'GO:0010958', 'GO:0050878', 'GO:0097094', 'GO:0006517', 'GO:0072686', 'GO:0045338', 'GO:0007272', 'GO:0071616', 'GO:0046100', 'GO:0006754', 'GO:0015039', 'GO:0030275', 'GO:0015179', 'GO:1901576', 'GO:0097346', 'GO:0000727', 'GO:0010833', 'GO:0033014', 'GO:0034728', 'GO:0019200', 'GO:0048522', 'GO:1903320', 'GO:0003713', 'GO:1904872', 'GO:0006779', 'GO:0043931', 'GO:0032502', 'GO:0002684', 'GO:0097530', 'GO:0005881', 'GO:0051648', 'GO:2001056', 'GO:1903115', 'GO:0090140', 'GO:0015035', 'GO:0098978', 'GO:0034436', 'GO:0051168', 'GO:0045933', 'GO:0048291', 'GO:0052655', 'GO:0071501', 'GO:0071949', 'GO:0001851', 'GO:0005793', 'GO:0031093', 'GO:0051224', 'GO:0017056', 'GO:0009892', 'GO:0034033', 'GO:0048518', 'GO:0005791', 'GO:0022400', 'GO:0000775', 'GO:0097006', 'GO:0004768', 'GO:0050771', 'GO:0031903', 'GO:0045026', 'GO:0061042', 'GO:0032259', 'GO:0070296', 'CL:0000019', 'GO:1902600', 'GO:0099518', 'GO:0070482', 'GO:2001169', 'GO:0019322', 'GO:1904813', 'GO:0048640', 'GO:0120111', 'GO:0032769', 'GO:0072595', 'GO:0030098', 'GO:0015183', 'GO:0120035', 'GO:0097441', 'GO:0016529', 'GO:0033673', 'GO:0031348', 'GO:0008645', 'GO:2000026', 'GO:0016829', 'GO:0043096', 'GO:1903321', 'GO:0006401', 'GO:0015757', 'GO:0005790', 'GO:0010039', 'GO:0005657', 'UBERON:0000483', 'GO:0016615', 'GO:0140110', 'GO:0008643', 'GO:0014896', 'GO:0042698', 'GO:2000573', 'GO:0072687', 'GO:0048585', 'GO:0032870', 'GO:0070851', 'GO:1903047', 'GO:0050999', 'GO:1902116', 'GO:0002791', 'CL:0000006', 'GO:0042470', 'GO:0004069', 'GO:0006641', 'GO:0001772', 'GO:0071404', 'GO:0015662', 'GO:0016667', 'GO:0140097', 'GO:0098739', 'GO:1903786', 'GO:0016056', 'GO:0030141', 'GO:0007519', 'GO:0070328', 'GO:0048027', 'GO:0022037', 'GO:0050918', 'GO:0001786', 'GO:0008544', 'GO:1901327', 'GO:2000736', 'GO:0001401', 'GO:0072384', 'GO:0016020', 'GO:0035994', 'GO:0009151', 'GO:0006706', 'GO:0002714', 'GO:0051129', 'CL:0000125', 'GO:0005832', 'GO:0048583', 'GO:0046899', 'GO:0014069', 'GO:0043062', 'GO:0016879', 'GO:0090316', 'GO:0090151', 'GO:0051924', 'GO:0036294', 'GO:1990617', 'GO:0031966', 'GO:1905939', 'GO:0072678', 'GO:0016071', 'GO:0051438', 'GO:0097401', 'GO:0042168', 'GO:0002688', 'GO:0000423', 'GO:0048813', 'GO:0002253', 'GO:0009133', 'GO:0040017', 'GO:1905063', 'GO:0048513', 'GO:0050792', 'GO:0015923', 'GO:0040014', 'GO:0016321', 'GO:0010822', 'GO:0048002', 'GO:0010721', 'GO:0002260', 'GO:1902554', 'GO:0044209', 'GO:0042176', 'GO:1903429', 'GO:0004740', 'GO:1901993', 'GO:0007155', 'GO:0004123', 'GO:1903779', 'GO:0065010', 'GO:0001952', 'GO:0031146', 'GO:0071704', 'GO:0072331', 'GO:0009755', 'GO:0000101', 'GO:0071260', 'GO:0035613', 'GO:0140416', 'GO:0032993', 'GO:1903509', 'GO:1902652', 'GO:0002837', 'GO:0002755', 'GO:0071174', 'GO:1990622', 'GO:0048730', 'GO:0019003', 'GO:0016705', 'GO:0019080', 'GO:0046912', 'GO:0070821', 'GO:0035988', 'GO:0006063', 'GO:0010800', 'GO:0045598', 'GO:0046697', 'GO:0060491', 'GO:1902222', 'GO:0016409', 'GO:0008028', 'GO:0005787', 'GO:0022607', 'GO:0004713', 'GO:0046942', 'GO:0006810', 'GO:0050982', 'GO:1903018', 'GO:0070874', 'GO:0007517', 'GO:0098742', 'GO:0045428', 'GO:0097421', 'GO:0043103', 'GO:0016817', 'GO:0016485', 'CL:0002242', 'GO:0006734', 'GO:0016050', 'GO:0006970', 'GO:0005543', 'GO:0019882', 'GO:0051219', 'GO:0036473', 'GO:0030011', 'GO:0051213', 'GO:0014897', 'GO:0032869', 'GO:0010035', 'GO:0040013', 'GO:0090174', 'GO:0061889', 'GO:0006521', 'GO:0070129', 'GO:0009127', 'CL:0000039', 'GO:0000776', 'GO:0042100', 'GO:0060992', 'GO:0060349', 'GO:2001057', 'GO:0034968', 'GO:0019218', 'GO:2000401', 'GO:0051403', 'GO:0038160', 'GO:0002577', 'GO:0032970', 'GO:0007007', 'GO:0097352', 'GO:0004721', 'GO:1904406', 'GO:0003014', 'GO:0010467', 'GO:0048854', 'GO:0061695', 'GO:0015399', 'GO:0001774', 'GO:0045723', 'GO:0043094', 'GO:0015817', 'GO:0000165', 'GO:0021542', 'GO:0046966', 'GO:0031339', 'GO:1902743', 'GO:0008106', 'GO:0004345', 'GO:0001540', 'GO:0051208', 'GO:0031638', 'GO:0007057', 'GO:0045348', 'GO:0070542', 'GO:0051865', 'GO:0019344', 'GO:0009119', 'GO:0034625', 'GO:0005542', 'GO:0090130', 'GO:0016234', 'CL:0000015', 'CL:0002319', 'GO:0032755', 'GO:1990868', 'GO:0050807', 'GO:0005416', 'GO:0099568', 'GO:0003417', 'GO:0005977', 'GO:0051668', 'GO:1905719', 'GO:0006446', 'GO:0051873', 'GO:0046888', 'GO:0009141', 'GO:0007548', 'GO:0090181', 'GO:0003924', 'GO:1904029', 'GO:0016054', 'GO:0034504', 'CL:0000586', 'GO:0008443', 'GO:1903311', 'GO:0036336', 'GO:0050708', 'GO:0098876', 'GO:0051128', 'GO:0017109', 'GO:0016885', 'GO:0016126', 'GO:0031069', 'GO:0007613', 'GO:0046546', 'GO:0005903', 'GO:0016607', 'GO:0050773', 'GO:0045939', 'GO:0004812', 'GO:0061154', 'GO:0019242', 'GO:0031201', 'GO:1901028', 'GO:0023057', 'GO:0061513', 'GO:0016884', 'GO:0072341', 'GO:0000779', 'GO:0005838', 'GO:0042110', 'GO:1902074', 'GO:0035331', 'GO:0035336', 'GO:2000465', 'GO:1902292', 'GO:0015826', 'GO:0019362', 'CL:0000255', 'GO:2000403', 'GO:0007009', 'GO:0016538', 'GO:0046785', 'GO:0046700', 'GO:0015908', 'GO:1902679', 'GO:0019082', 'GO:0044753', 'GO:0097443', 'GO:0048870', 'GO:0015315', 'GO:0000281', 'GO:0048519', 'GO:0045839', 'GO:0016763', 'GO:0031330', 'GO:0098798', 'GO:0005343', 'GO:0006637', 'GO:2000345', 'GO:0000820', 'GO:0005641', 'GO:0010634', 'GO:0060124', 'GO:0007159', 'GO:0046872', 'GO:0004618', 'GO:0043200', 'GO:0036211', 'GO:0030888', 'GO:0042987', 'GO:0048699', 'GO:0046101', 'GO:0007492', 'GO:0015630', 'GO:0016922', 'GO:0043226', 'GO:0023052', 'GO:0044271', 'GO:1901991', 'GO:0036510', 'GO:0086036', 'GO:0061771', 'GO:0015026', 'GO:0008152', 'GO:0019904', 'GO:0001558', 'GO:0070013', 'GO:0016866', 'GO:0003872', 'GO:0005789', 'GO:0019956', 'GO:0006952', 'GO:0052650', 'GO:0019884', 'GO:0055074', 'GO:0032355', 'GO:0009952', 'GO:0043244', 'GO:0004452', 'GO:0045454', 'GO:0032740', 'GO:0051961', 'GO:0004030', 'GO:0062125', 'GO:0046638', 'GO:0032768', 'GO:0016445', 'GO:1903789', 'GO:0031099', 'GO:1905240', 'GO:0060382', 'GO:0002690', 'GO:0071695', 'GO:0050821', 'GO:0030968', 'GO:0043170', 'GO:0000377', 'GO:0045019', 'GO:1905819', 'GO:0051173', 'GO:0110165', 'GO:0005662', 'GO:0016830', 'GO:0032792', 'GO:0033013', 'GO:0008366', 'GO:0031907', 'GO:0005496', 'GO:0032496', 'GO:1903506', 'GO:0032088', 'GO:0002366', 'GO:1903706', 'GO:0046034', 'GO:0016757', 'GO:0004844', 'GO:0033218', 'GO:1904338', 'GO:0036454', 'GO:0071322', 'GO:0007229', 'GO:0051592', 'GO:0000940', 'GO:1901657', 'GO:0017148', 'GO:0002312', 'GO:1902105', 'GO:0002478', 'GO:0034220', 'GO:0051291', 'GO:0051050', 'GO:0035303', 'GO:0019888', 'GO:2000177', 'GO:0001539', 'GO:0052654', 'GO:0005743', 'GO:0022414', 'GO:0034383', 'GO:0009169', 'GO:0005829', 'GO:0051017', 'GO:1903313', 'GO:2000490', 'GO:0070638', 'GO:0016742', 'GO:2001028', 'GO:1900076', 'GO:0023061', 'GO:0042633', 'GO:0061630', 'GO:2000116', 'GO:0099080', 'GO:0043650', 'GO:0006334', 'GO:0030877', 'GO:0009170', 'GO:0018119', 'GO:0002562', 'GO:0051879', 'GO:0045089', 'GO:0004725', 'GO:0070536', 'GO:1990542', 'GO:0001704', 'GO:1904358', 'GO:0061731', 'GO:0070062', 'GO:0044548', 'GO:0008526', 'GO:1900182', 'GO:0019953', 'GO:1903522', 'GO:0006529', 'GO:0000096', 'GO:0030662', 'GO:0000492', 'GO:0140492', 'GO:0060627', 'GO:0051650', 'GO:0045185', 'GO:0009206', 'GO:0032588', 'GO:1990089', 'GO:0031428', 'GO:0010224', 'GO:0008199', 'GO:0042278', 'GO:0010954', 'GO:0031965', 'GO:0032481', 'GO:0016838', 'GO:0004365', 'GO:0051305', 'GO:0048736', 'GO:0043473', 'GO:0006821', 'GO:0002262', 'GO:0006564', 'GO:0035435', 'GO:0046902', 'GO:0001848', 'GO:0007033', 'GO:0044565', 'GO:0043167', 'GO:0002706', 'GO:0043138', 'GO:0009986', 'GO:0060760', 'GO:0019707', 'GO:1904738', 'GO:1901984', 'GO:0009098', 'GO:0032446', 'GO:0006959', 'GO:0003743', 'GO:0031329', 'GO:1901575', 'GO:0005794', 'GO:0010506', 'GO:0140924', 'GO:0030433', 'GO:0070637', 'CL:0000737', 'GO:0045191', 'GO:1901030', 'GO:0016887', 'GO:1900121', 'GO:0071456', 'GO:1901564', 'GO:1901989', 'GO:0015149', 'GO:0097069', 'GO:0007160', 'GO:0030170', 'GO:0050768', 'GO:1901532', 'GO:0043235', 'GO:0060322', 'GO:0098900', 'GO:0015485', 'GO:0036367', 'GO:0006629', 'GO:0019828', 'GO:0048729', 'GO:0009605', 'GO:0062013', 'GO:0003755', 'GO:0046887', 'GO:0050867', 'GO:1903979', 'GO:1903708', 'GO:1903037', 'GO:0016236', 'GO:0032479', 'GO:0051258', 'GO:0043603', 'GO:0042594', 'GO:0072656', 'GO:0035973', 'GO:0015349', 'GO:0141060', 'GO:0045930', 'GO:0016788', 'GO:0071331', 'GO:0042116', 'GO:0048872', 'GO:0033176', 'GO:0043068', 'GO:1903402', 'GO:0042759', 'GO:0008865', 'CL:0000458', 'GO:0048011', 'GO:0010811', 'GO:0098847', 'GO:1903897', 'GO:0009201', 'GO:1902075', 'GO:0002886', 'GO:0001784', 'GO:0007600', 'GO:0033574', 'GO:0015918', 'GO:1903812', 'GO:0030546', 'GO:0060089', 'GO:0070061', 'GO:0010466', 'GO:0006415', 'GO:0046094', 'GO:0016863', 'GO:0044346', 'GO:0043543', 'GO:0051348', 'GO:0036402', 'GO:0018377', 'GO:0140467', 'GO:0021895', 'GO:0043408', 'GO:2000074', 'GO:2000045', 'GO:0044743', 'GO:0004843', 'GO:0051209', 'GO:0008186', 'GO:0044238', 'GO:0150094', 'GO:0070813', 'GO:0030913', 'GO:0070603', 'GO:0045577', 'GO:0015911', 'GO:0010332', 'GO:0044272', 'GO:0035304', 'GO:0045893', 'GO:0099537', 'GO:0048639', 'GO:1901292', 'GO:0051016', 'GO:1902911', 'GO:0106057', 'GO:0009145', 'GO:0098850', 'GO:1904851', 'GO:0000413', 'GO:0090734', 'GO:0018107', 'GO:1905534', 'GO:0007051', 'GO:0007584', 'GO:0010984', 'GO:0071398', 'GO:0051047', 'GO:0009438', 'GO:0048666', 'GO:0045935', 'GO:1901214', 'GO:0030516', 'GO:0042605', 'GO:0050687', 'GO:0018208', 'GO:0042802', 'GO:0019829', 'GO:0140535', 'GO:0060485', 'GO:0014733', 'GO:0008202', 'GO:1903332', 'GO:1904587', 'GO:0030003', 'GO:0030554', 'GO:0120015', 'GO:0014911', 'GO:0035470', 'GO:0032880', 'GO:0005637', 'GO:0071417', 'CL:0000548', 'GO:0016311', 'GO:0048512', 'GO:0070628', 'GO:2000181', 'GO:0051783', 'GO:0009719', 'GO:0031983', 'GO:0009743', 'GO:0090102', 'GO:0001944', 'GO:0008237', 'GO:1900371', 'GO:1904417', 'GO:0071496', 'GO:0015818', 'GO:0050810', 'GO:0045940', 'GO:0072676', 'GO:0006355', 'GO:0006172', 'GO:0016798', 'GO:0033765', 'GO:0046676', 'GO:0048762', 'GO:0032279', 'GO:0016605', 'GO:0030291', 'GO:0003729', 'GO:0040001', 'GO:0051952', 'GO:0042747', 'GO:0005694', 'GO:0050974', 'GO:0007165', 'GO:0010830', 'GO:0070202', 'GO:0009790', 'GO:0021510', 'GO:0006538', 'GO:0005814', 'GO:1901862', 'GO:0009136', 'GO:0022612', 'GO:0003254', 'GO:0061709', 'GO:0006275', 'GO:0006244', 'GO:0007042', 'GO:0043687', 'GO:0046928', 'GO:1990564', 'GO:0045931', 'GO:1903978', 'GO:0032516', 'GO:2000145', 'GO:0034362', 'GO:0006897', 'GO:0019784', 'GO:0050817', 'GO:0043278', 'GO:0051056', 'GO:0010001', 'GO:0009584', 'GO:0006413', 'GO:0002062', 'GO:0043101', 'GO:0060236', 'GO:0016417', 'CARO:0000006', 'GO:0016835', 'GO:0046961', 'GO:0010952', 'GO:0006364', 'GO:0061659', 'GO:0004017', 'GO:0004488', 'GO:1904705', 'GO:0006436', 'GO:0030674', 'GO:0005875', 'GO:0009072', 'GO:0006099', 'GO:0051254', 'GO:0051222', 'GO:0021761', 'GO:0099081', 'GO:0030540', 'GO:0048799', 'GO:0006664', 'GO:0097225', 'GO:0008320', 'GO:0002757', 'GO:0005319', 'GO:0050614', 'GO:0008277', 'GO:0043269', 'GO:0009987', 'GO:0035795', 'GO:0071103', 'GO:0009266', 'GO:0030030', 'GO:0001968', 'GO:0015294', 'GO:0008207', 'GO:0051084', 'GO:0002285', 'GO:1902903', 'GO:0042555', 'GO:0007035', 'GO:0016323', 'GO:0007623', 'GO:0009219', 'GO:0006470', 'GO:0000248', 'GO:0015526', 'GO:0046777', 'GO:0120039', 'GO:0005355', 'GO:0006974', 'GO:0003921', 'GO:0033206', 'GO:0006259', 'GO:0001882', 'GO:0099177', 'GO:0070006', 'GO:0034764', 'GO:0120009', 'GO:0035591', 'GO:0006893', 'GO:1904707', 'GO:0030593', 'GO:0045579', 'GO:0031267', 'GO:0008142', 'GO:1902100', 'GO:0061515', 'GO:0006515', 'GO:0010867', 'GO:1900221', 'GO:0034109', 'GO:0010893', 'GO:0006405', 'GO:0071692', 'GO:0007041', 'GO:1904814', 'GO:0006979', 'GO:0097553', 'GO:0007056', 'GO:0007369', 'GO:0031365', 'GO:0070861', 'GO:0009967', 'GO:0035091', 'GO:1902882', 'GO:1904018', 'GO:0048646', 'GO:0040008', 'GO:0019551', 'GO:0001885', 'GO:0016725', 'GO:0042359', 'GO:0032401', 'GO:0051179', 'GO:0002221', 'GO:0035592', 'GO:0004791', 'GO:1904380', 'GO:0046967', 'GO:1902017', 'GO:1901995', 'GO:0007166', 'GO:0098797', 'GO:0010810', 'GO:0051171', 'GO:0021756', 'GO:0032526', 'GO:0051052', 'GO:0006148', 'GO:0019530', 'GO:0032212', 'GO:0006986', 'GO:0060428', 'GO:0006109', 'GO:0004769', 'GO:0010734', 'GO:0006814', 'GO:0055085', 'GO:0005200', 'GO:1900120', 'GO:0045143', 'GO:0140546', 'GO:0044042', 'GO:0140035', 'GO:0048009', 'GO:0005884', 'GO:0098661', 'GO:0061621', 'GO:0015833', 'GO:0001764', 'GO:0020037', 'GO:0006303', 'GO:0044089', 'GO:0031430', 'GO:0070085', 'GO:0048193', 'GO:0019886', 'GO:0015658', 'GO:0004497', 'GO:0001890', 'GO:0042127', 'GO:0090114', 'GO:0015327', 'GO:0005811', 'GO:0051000', 'GO:0051152', 'GO:0009895', 'GO:0098909', 'GO:0004579', 'GO:0006531', 'GO:0045880', 'GO:0006909', 'GO:0062197', 'GO:0032743', 'GO:0005516', 'GO:2000448', 'GO:0045915', 'GO:0000407', 'GO:0071705', 'GO:0000323', 'GO:1904923', 'GO:0016684', 'GO:0032252', 'GO:0016801', 'GO:2000446', 'GO:0007186', 'GO:0046850', 'GO:0072332', 'GO:0007127', 'CL:0000300', 'GO:1903916', 'GO:0042981', 'GO:0048018', 'GO:0045600', 'GO:0015196', 'GO:0031095', 'GO:0002578', 'GO:0048638', 'GO:0002824', 'GO:0004818', 'GO:0051294', 'GO:0002377', 'GO:0008732', 'GO:0003688', 'GO:0009887', 'GO:0030900', 'GO:0045184', 'GO:0044282', 'GO:1902115', 'GO:0009064', 'GO:0000276', 'GO:0009199', 'GO:0070279', 'GO:0000212', 'GO:0031995', 'GO:0032133', 'GO:1900740', 'GO:0032806', 'GO:0030705', 'GO:0046098', 'GO:0004362', 'GO:0017158', 'GO:0070661', 'GO:0005313', 'GO:1900542', 'GO:2001234', 'GO:0035579', 'GO:1904871', 'GO:0010972', 'GO:0061351', 'GO:0071392', 'GO:0046395', 'GO:0004550', 'GO:0007219', 'GO:0032508', 'GO:0043038', 'GO:0032757', 'GO:0009067', 'GO:0000904', 'GO:0017116', 'GO:0051299', 'GO:0010906', 'GO:0040011', 'GO:0042169', 'GO:0071806', 'GO:2000147', 'GO:0006166', 'GO:0002204', 'GO:0032328', 'GO:0031616', 'GO:0042326', 'GO:0008213', 'GO:0010977', 'GO:0051148', 'GO:0097411', 'GO:0051568', 'GO:0010544', 'GO:0006983', 'GO:0097202', 'GO:0048511', 'GO:0035065', 'GO:0016972', 'GO:0016791', 'GO:1903532', 'GO:0044419', 'GO:0030330', 'GO:0019787', 'GO:0008017', 'GO:0051928', 'GO:0031122', 'GO:0060541', 'GO:0060055', 'GO:0044773', 'GO:0051787', 'GO:0003006', 'GO:0048584', 'GO:0071394', 'GO:0034394', 'GO:0015172', 'GO:1905178', 'GO:0010976', 'GO:0006152', 'GO:0090279', 'GO:0007040', 'GO:0045040', 'GO:0050890', 'GO:0032964', 'GO:0043025', 'GO:0005902', 'GO:0046394', 'GO:0071287', 'GO:0010632', 'GO:0005767', 'GO:0050658', 'GO:0010997', 'GO:0006558', 'GO:0097501', 'GO:0010044', 'GO:1902565', 'GO:0042159', 'GO:0044297', 'GO:0031210', 'GO:0051896', 'GO:0045056', 'GO:0060271', 'GO:0072659', 'GO:1901607', 'GO:0050137', 'GO:1902237', 'GO:0008180', 'GO:0000075', 'GO:1903533', 'GO:0006089', 'GO:0046683', 'GO:1904752', 'GO:0070704', 'GO:0005369', 'GO:0014902', 'GO:0015811', 'GO:0009142', 'GO:0098606', 'GO:1905775', 'GO:0071385', 'GO:1903202', 'GO:0005971', 'GO:0001817', 'GO:1902751', 'GO:0061795', 'GO:0006449', 'GO:0034329', 'GO:0030229', 'GO:0006887', 'GO:0071824', 'GO:0030258', 'GO:0035239', 'GO:0090207', 'GO:0032946', 'GO:0006282', 'GO:0001975', 'GO:0101003', 'GO:0045911', 'GO:1903298', 'GO:0035270', 'GO:0046496', 'GO:0052689', 'GO:0070161', 'GO:0046390', 'GO:0071569', 'GO:0090079', 'GO:0044770', 'GO:0072523', 'GO:0005737', 'GO:0019912', 'GO:0030334', 'GO:0032515', 'GO:0045137', 'GO:0120036', 'GO:0004708', 'GO:0009653', 'GO:0033280', 'GO:0043161', 'GO:0010635', 'GO:0033002', 'GO:0036003', 'GO:1902236', 'GO:0030060', 'GO:0070342', 'GO:0033180', 'GO:0014745', 'GO:1902936', 'GO:0019068', 'GO:0016462', 'GO:0007006', 'GO:0042147', 'GO:0050892', 'GO:0090329', 'GO:0006735', 'GO:0016799', 'GO:0010732', 'GO:0044088', 'GO:0030544', 'GO:0046688', 'GO:1900222', 'GO:1901216', 'GO:0046415', 'GO:0010824', 'GO:1904505', 'GO:1903508', 'GO:0016717', 'GO:0038026', 'GO:0000082', 'GO:1904996', 'GO:0010985', 'GO:0005102', 'GO:0045041', 'GO:0031994', 'GO:0043031', 'GO:0032354', 'GO:0006059', 'GO:0005283', 'GO:0032103', 'GO:1903305', 'GO:0006639', 'GO:1901673', 'GO:0097440', 'GO:0060251', 'GO:0046660', 'CL:0000457', 'GO:1903862', 'GO:0030515', 'GO:0043380', 'GO:0090482', 'GO:0098852', 'GO:1902031', 'GO:0006487', 'GO:0050993', 'GO:2000058', 'GO:0033198', 'GO:0048388', 'GO:0045892', 'GO:0008270', 'GO:0007507', 'GO:0048678', 'GO:0048671', 'GO:0023051', 'GO:0017076', 'GO:0120161', 'GO:0015980', 'GO:0006325', 'GO:0050965', 'GO:0036496', 'GO:0030155', 'GO:0043300', 'GO:0048731', 'GO:0009889', 'GO:0070613', 'GO:0045840', 'GO:0018958', 'GO:0001650', 'GO:0070852', 'GO:0030497', 'GO:0060479', 'GO:0007204', 'GO:0032839', 'GO:1905459', 'GO:0006094', 'GO:0010041', 'GO:0015605', 'GO:0009923', 'GO:0022889', 'GO:0050966', 'GO:0004066', 'GO:0007143', 'GO:0032263', 'GO:0042330', 'GO:1903801', 'GO:1901880', 'GO:0046685', 'GO:0071889', 'GO:0031346', 'GO:2000300', 'GO:0050877', 'GO:0009123', 'GO:0036316', 'GO:1901663', 'GO:0048532', 'GO:0071375', 'GO:0015119', 'GO:1901334', 'GO:0006738', 'GO:0051938', 'GO:0002821', 'GO:0016240', 'GO:0004930', 'GO:0046914', 'GO:0035383', 'GO:0030867', 'GO:0072542', 'GO:0001779', 'GO:0034694', 'GO:0021544', 'GO:0051640', 'GO:0061462', 'GO:0044524', 'GO:1904387', 'GO:0006807', 'GO:0009612', 'GO:0043425', 'GO:0034765', 'GO:0035751', 'GO:0061572', 'GO:0080134', 'GO:0071493', 'GO:0016055', 'GO:0015629', 'GO:0002699', 'GO:1903034', 'GO:0035338', 'GO:0046174', 'GO:0002269', 'GO:0022405', 'GO:0006188', 'GO:0034701', 'GO:0046495', 'GO:0012507', 'GO:0071474', 'GO:0030522', 'GO:0015194', 'GO:0031072', 'GO:0046606', 'GO:1901360', 'GO:0030666', 'GO:0065007', 'GO:0046661', 'GO:0043405', 'GO:0044237', 'GO:0018105', 'GO:0070905', 'GO:0042277', 'GO:0045088', 'GO:1904556', 'GO:0043168', 'GO:0008654', 'GO:0045087', 'GO:0006091', 'GO:0038179', 'GO:0045471', 'GO:0038023', 'UBERON:0000465', 'GO:0060840', 'GO:0010562', 'GO:0043462', 'GO:0030218', 'GO:0006508', 'GO:0007020', 'GO:0001889', 'GO:0044344', 'GO:0006702', 'GO:0042069', 'GO:0015849', 'GO:0006816', 'GO:0002495', 'GO:0110095', 'GO:0038147', 'GO:0006879', 'GO:1904205', 'GO:0045780', 'GO:0006873', 'GO:0004084', 'GO:0015184', 'GO:0019220', 'GO:0006687', 'GO:0048286', 'GO:1904152', 'GO:0051926', 'GO:0005979', 'GO:0006563', 'GO:0051247', 'GO:0003824', 'GO:0032470', 'GO:0090575', 'GO:1905460', 'GO:0044703', 'GO:0106104', 'GO:0010911', 'GO:0043565', 'GO:0071763', 'GO:0009150', 'GO:0022803', 'GO:0060285', 'GO:0032881', 'GO:1990498', 'GO:1904415', 'GO:0006606', 'GO:0046130', 'GO:0030295', 'GO:0065003', 'GO:0050670', 'GO:0010666', 'GO:0051092', 'GO:0044232', 'GO:0002026', 'GO:0015711', 'GO:0046466', 'GO:0045621', 'GO:0008209', 'GO:0003158', 'GO:0010755', 'GO:0030111', 'GO:1905508', 'GO:0072665', 'GO:0002604', 'GO:0003422', 'GO:0033044', 'GO:0032963', 'GO:0045595', 'GO:0008347', 'GO:0006914', 'GO:0034599', 'GO:0032507', 'GO:0034330', 'GO:0045926', 'GO:0140297', 'GO:0046889', 'GO:0006954', 'GO:0019222', 'GO:0061578', 'GO:0009314', 'GO:0032989', 'GO:0036508', 'GO:0038034', 'GO:0002064', 'GO:0016241', 'GO:0015740', 'GO:0015924', 'GO:0090303', 'GO:0006935', 'GO:0045923', 'GO:1901983', 'GO:0097193', 'GO:0010975', 'GO:0006360', 'GO:0061629', 'GO:0048488', 'GO:0006479', 'GO:0050789', 'GO:0043524', 'GO:0072521', 'GO:0071300', 'GO:0043024', 'GO:0010876', 'GO:0036498', 'GO:0098590', 'GO:0018198', 'GO:1905065', 'GO:1903513', 'GO:0046184', 'GO:0042625', 'GO:0009125', 'GO:0008250', 'GO:0006729', 'GO:0060213', 'GO:0051220', 'GO:0008631', 'GO:0071216', 'GO:0098802', 'GO:0042445', 'GO:0048714', 'GO:0031647', 'GO:0014898', 'GO:0046128', 'GO:1900034', 'GO:0032943', 'GO:0006991', 'GO:2000489', 'GO:0033239', 'GO:0042364', 'GO:0009897', 'GO:0070302', 'GO:1990351', 'GO:0030169', 'GO:0006644', 'GO:0016235', 'GO:0098868', 'GO:1901796', 'GO:0015145', 'GO:0043271', 'GO:0048523', 'GO:1900407', 'GO:0047975', 'GO:0006906', 'GO:0015031', 'GO:0043085', 'GO:0030073', 'GO:0003878', 'GO:0007004', 'GO:0032367', 'GO:0070557', 'GO:0070837', 'GO:0031090', 'GO:0043618', 'GO:0034248', 'GO:0016051', 'GO:0102756', 'GO:0045445', 'GO:0008356', 'GO:0051939', 'GO:0016859', 'GO:1990823', 'GO:0061900', 'GO:0035671', 'GO:1903293', 'GO:0050796', 'GO:0034656', 'GO:0030016', 'GO:0098562', 'GO:0003925', 'GO:0060538', 'CL:0000095', 'GO:0018193', 'GO:0002407', 'GO:0061620', 'GO:0044325', 'GO:0045912', 'GO:0004301', 'GO:0017022', 'GO:0014887', 'GO:0010564', 'GO:0007043', 'GO:2001242', 'GO:0140030', 'GO:0009065', 'GO:0071470', 'GO:0009620', 'GO:0015075', 'GO:0006892', 'GO:0032991', 'GO:0045766', 'GO:0043500', 'GO:0000302', 'GO:0031577', 'GO:1905039', 'GO:0004340', 'GO:0015949', 'GO:0070888', 'GO:0007602', 'GO:0036019', 'GO:0044782', 'GO:0034451', 'GO:0071814', 'GO:0019852', 'GO:0042327', 'GO:1901654', 'CL:0002371', 'GO:0050848', 'GO:0043407', 'GO:0051402', 'GO:0086039', 'GO:0051279', 'GO:0051249', 'GO:0003725', 'GO:0051252', 'GO:0006636', 'GO:0045685', 'GO:0060487', 'GO:0009179', 'GO:0033238', 'GO:0004745', 'GO:0061726', 'GO:0032930', 'GO:0061077', 'GO:0098856', 'GO:0047750', 'GO:0043320', 'GO:0008630', 'GO:0030101', 'GO:0001919', 'GO:0030323', 'GO:0061564', 'GO:0034384', 'GO:0045211', 'GO:0015760', 'GO:0046906', 'GO:0008037', 'GO:0045995', 'GO:0014706', 'GO:0070530', 'GO:0033177', 'GO:0070095', 'GO:1901342', 'GO:0090288', 'GO:0009611', 'GO:0010927', 'GO:0070815', 'GO:0061025', 'GO:0045580', 'GO:1903322', 'GO:0036119', 'GO:0002263', 'GO:0014743', 'GO:0002834', 'GO:0022834', 'GO:0003747', 'GO:0009629', 'GO:0070977', 'GO:0006518', 'CL:0000210', 'GO:0031320', 'GO:0004571', 'GO:0005528', 'GO:0051905', 'GO:0060350', 'GO:0016132', 'UBERON:0002405', 'GO:0046364', 'GO:0106118', 'GO:0008652', 'GO:0055092', 'GO:0042770', 'GO:0001674', 'GO:0022624', 'GO:0071542', 'GO:0014910', 'GO:0051301', 'GO:0032058', 'GO:0042734', 'GO:0000981', 'GO:0019774', 'GO:0009152', 'GO:0045582', 'GO:0046370', 'GO:0000910', 'GO:1904874', 'GO:0046209', 'GO:0044281', 'GO:0046903', 'GO:0009069', 'GO:0015081', 'GO:0097066', 'GO:0098791', 'GO:0009185', 'GO:0010592', 'GO:0048514', 'GO:0061888', 'GO:0034314', 'GO:0097708', 'GO:0010646', 'GO:0005876', 'GO:0043255', 'GO:0008203', 'GO:0050806', 'GO:0032655', 'GO:1905897', 'GO:2000347', 'GO:0002833', 'GO:1904776', 'GO:0000725', 'GO:1902808', 'GO:0032504', 'GO:0016410', 'GO:0006268', 'GO:0071682', 'GO:0015824', 'GO:0150063', 'GO:0031328', 'GO:0019346', 'GO:0098984', 'GO:0140375', 'GO:0015193', 'GO:0051336', 'BFO:0000040', 'GO:0045739', 'GO:2001171', 'GO:0071222', 'GO:0071380', 'GO:0042819', 'GO:0051130', 'GO:0033135', 'GO:0005945', 'GO:0030659', 'GO:0014074', 'GO:0009311', 'GO:0048869', 'GO:0010970', 'GO:0019900', 'GO:0006002', 'GO:0005929', 'GO:0051881', 'GO:0004420', 'CL:0000023', 'GO:0018160', 'GO:0016571', 'GO:0008289', 'GO:0000425', 'GO:0044752', 'GO:0034392', 'GO:0090398', 'GO:0015925', 'GO:0097729', 'GO:0042816', 'GO:0010879', 'GO:0002617', 'GO:0048821', 'GO:0098712', 'GO:0050790', 'GO:1903891', 'GO:0010922', 'GO:0000491', 'GO:0042448', 'GO:0005773', 'GO:2000279', 'GO:0060255', 'GO:1903039', 'GO:1903829', 'GO:0050750', 'GO:0016482', 'GO:1903577', 'GO:0070601', 'GO:0060828', 'GO:0018352', 'GO:0034219', 'GO:0010558', 'GO:0019511', 'GO:1990904', 'GO:0031312', 'GO:0030154', 'GO:0004470', 'GO:0060205', 'GO:0070972', 'GO:0051154', 'GO:0003674', 'GO:1905322', 'GO:0015328', 'GO:0062149', 'GO:0016668', 'GO:0055080', 'GO:0043315', 'GO:0019706', 'GO:0042692', 'GO:0009060', 'GO:0030010', 'GO:0016444', 'GO:0005216', 'GO:0010803', 'GO:0010877', 'GO:0010563', 'GO:0050818', 'GO:0002639', 'GO:0140888', 'GO:0005874', 'GO:0016860', 'GO:1903861', 'GO:0072698', 'GO:1901698', 'GO:0051656', 'GO:0016627', 'GO:0031163', 'GO:0071396', 'GO:0009058', 'GO:1903036', 'GO:0006793', 'GO:0015293', 'GO:0007530', 'GO:0050730', 'GO:0010817', 'GO:0031012', 'GO:0045937', 'GO:0006720', 'GO:0006071', 'GO:0009628', 'GO:0007167', 'GO:0021954', 'GO:0007077', 'GO:0090407', 'GO:0010637', 'GO:0072329', 'GO:0005548', 'GO:0044539', 'GO:0034389', 'GO:0002504', 'GO:0030198', 'GO:0048713', 'GO:0009409', 'GO:0045296', 'GO:0071168', 'GO:0051059', 'GO:2000146', 'GO:0010894', 'GO:0045055', 'GO:0016616', 'GO:0009968', 'GO:1904375', 'GO:0043313', 'GO:0043087', 'GO:0001920', 'GO:0048770', 'GO:0006204', 'GO:2000121', 'GO:0021589', 'GO:0007093', 'GO:2001295', 'GO:0055100', 'GO:0007625', 'GO:2001251', 'GO:0019527', 'GO:0006417', 'GO:0048667', 'GO:0072349', 'GO:1902475', 'GO:0043039', 'GO:0140354', 'GO:0051452', 'GO:1901137', 'GO:0019001', 'GO:0010510', 'GO:1902750', 'GO:0071236', 'GO:0098827', 'GO:0042558', 'GO:0046477', 'GO:0016358', 'GO:0035459', 'GO:0018444', 'GO:0070193', 'GO:0010665', 'GO:2000106', 'GO:0060047', 'GO:0034655', 'GO:0044233', 'GO:0098657', 'GO:0001649', 'GO:0005640', 'GO:0036314', 'GO:0042982', 'GO:0051081', 'GO:0097159', 'GO:0034452', 'GO:0001706', 'GO:0015318', 'GO:0018022', 'GO:0032728', 'GO:0003413', 'GO:0010720', 'GO:0008406', 'GO:0016903', 'GO:0038025', 'GO:0016215', 'GO:0009164', 'GO:0030414', 'GO:0043604', 'GO:0000987', 'GO:0016597', 'GO:0006541', 'GO:0019637', 'GO:0035639', 'GO:0043666', 'GO:0033559', 'GO:1905710', 'GO:0110032', 'GO:0090208', 'GO:0051260', 'GO:0051282', 'GO:1904350', 'GO:0042908', 'GO:0046649', 'GO:0035606', 'GO:0043536', 'GO:0010648', 'GO:0140640', 'GO:0070050', 'GO:0051253', 'GO:0001227', 'GO:0002696', 'GO:0140272', 'GO:0046653', 'GO:0034111', 'GO:0097067', 'GO:1903297', 'GO:1902767', 'GO:0019219', 'GO:0032735', 'GO:0032649', 'GO:0043891', 'GO:1902930', 'GO:0097371', 'GO:0001228', 'GO:1903828', 'GO:0051090', 'GO:0042626', 'GO:0046696', 'GO:0008284', 'GO:0045190', 'GO:0009678', 'GO:0051177', 'GO:0004252', 'GO:0048878', 'GO:0097529', 'GO:0043123', 'GO:0044255', 'GO:0060547', 'GO:0042578', 'GO:0046718', 'GO:0046146', 'GO:0032469', 'GO:0006573', 'GO:0006690', 'GO:0055029', 'GO:0016062', 'GO:0097447', 'GO:0006624', 'GO:0004557', 'GO:0030317', 'GO:0008035', 'GO:0035308', 'GO:0036315', 'GO:0051095', 'GO:0098801', 'GO:0140036', 'GO:0035728', 'GO:0097003', 'GO:0033299', 'GO:0010631', 'GO:0014912', 'GO:0002832', 'GO:0031338', 'GO:0043228', 'GO:0008150', 'GO:0034103', 'GO:0071357', 'GO:0014070', 'GO:0061650', 'GO:0015820', 'GO:0042304', 'GO:0016942', 'GO:0030228', 'GO:1905532', 'GO:0051898', 'GO:0019407', 'GO:0030510', 'GO:0002274', 'GO:0001503', 'GO:0033036', 'GO:0017041', 'GO:0050657', 'GO:0140098', 'GO:0042306', 'GO:0016192', 'GO:0007015', 'GO:1903319', 'GO:0051131', 'GO:2001243', 'GO:0106027', 'GO:0043010', 'GO:0010043', 'GO:0009948', 'GO:0005739', 'GO:0098609', 'GO:0010629', 'GO:1904886', 'GO:1902221', 'GO:0017111', 'GO:0060326', 'GO:0043470', 'GO:0098704', 'GO:0072708', 'GO:0006826', 'GO:0010324', 'GO:0032990', 'GO:0009188', 'GO:0042918', 'GO:0060048', 'GO:0006740', 'GO:0016740', 'GO:0001959', 'GO:0050951', 'GO:0045833', 'GO:0005527', 'GO:0043403', 'GO:0016591', 'GO:0015038', 'GO:0036020', 'GO:0044249', 'GO:0070585', 'GO:0098542', 'GO:0036126', 'GO:0043426', 'GO:0006972', 'GO:0019866', 'GO:0019405', 'GO:0071333', 'GO:0055082', 'GO:0043279', 'GO:0007076', 'GO:0071675', 'GO:0010899', 'GO:0097192', 'GO:0090596', 'GO:0097466', 'GO:0019585', 'GO:0005827', 'GO:0014741', 'GO:0072524', 'GO:0032094', 'GO:0006101', 'GO:0051048', 'GO:1901568', 'GO:0006278', 'GO:0018130', 'GO:0023056', 'GO:2000377', 'GO:0019640', 'GO:0046637', 'GO:0051641', 'GO:0032922', 'GO:0032673', 'GO:1905475', 'GO:0007611', 'GO:0032436', 'GO:0009913', 'GO:0071702', 'GO:0009101', 'GO:0043583', 'GO:0009396', 'GO:0043393', 'GO:0097264', 'GO:0050801', 'GO:0019932', 'GO:1904724', 'GO:0002764', 'GO:1904706', 'GO:0030424', 'GO:0019400', 'GO:0003714', 'GO:0016209', 'GO:0035718', 'GO:0006869', 'GO:0048609', 'GO:1900181', 'GO:0033143', 'GO:1900739', 'GO:0001221', 'GO:0033762', 'GO:0035249', 'GO:0045335', 'GO:0021517', 'GO:0006999', 'GO:0007032', 'GO:1901029', 'GO:0004559', 'GO:0071869', 'GO:0099171', 'GO:0048285', 'GO:0045494', 'GO:0030388', 'GO:0048659', 'GO:0045132', 'GO:0030150', 'GO:0006140', 'GO:0006418', 'GO:0046931', 'GO:0017171', 'GO:0004459', 'GO:0046949', 'CARO:0000003', 'GO:1902495', 'GO:0000038', 'GO:0048029', 'GO:1900087', 'GO:0015355', 'GO:1902975', 'GO:0051347', 'GO:0071363', 'GO:0008104', 'GO:0090141', 'GO:0006766', 'GO:0010799', 'GO:0002054', 'GO:0070646', 'GO:0044380', 'GO:0006396', 'GO:0097242', 'GO:0070201', 'GO:0044085', 'GO:0098754', 'GO:0031109', 'GO:0007163', 'GO:0031981', 'GO:0003677', 'GO:0000439', 'GO:0005452', 'GO:0042447', 'GO:0042440', 'GO:1902024', 'GO:0042162', 'GO:0061919', 'GO:0035967', 'GO:0003676', 'GO:0008238', 'GO:0006112', 'GO:0032200', 'GO:0071211', 'GO:0006498', 'GO:0060135', 'GO:1900038', 'GO:0098857', 'GO:0061631', 'GO:0045177', 'GO:0021782', 'GO:0051117', 'GO:0051236', 'GO:0010921', 'GO:0005730', 'GO:0007212', 'GO:0005768', 'GO:0019941', 'GO:0051290', 'GO:1990182', 'GO:0043392', 'GO:0035556', 'GO:0032648', 'GO:0032933', 'GO:0004422', 'GO:0002888', 'GO:1901215', 'GO:0042572', 'GO:0016567', 'GO:0016875', 'GO:0060560', 'GO:0031904', 'GO:0051788', 'GO:0043455', 'GO:0004830', 'GO:0031326', 'GO:0036016', 'GO:0006064', 'GO:0035295', 'GO:0004312', 'GO:0050868', 'GO:0042391', 'GO:0002381', 'CL:0000151', 'GO:0046622', 'GO:0044092', 'GO:0001525', 'GO:0050864', 'GO:0042745', 'GO:0005975', 'GO:0002695', 'GO:0006368', 'GO:0044070', 'GO:0046033', 'GO:0098862', 'GO:0051770', 'GO:0008483', 'CL:0000738', 'GO:0030054', 'GO:0006857', 'GO:0071241', 'GO:0021680', 'GO:0005759', 'GO:1901701', 'GO:0006941', 'GO:0006310', 'GO:0062023', 'GO:0047751', 'GO:0044819', 'GO:0009791', 'GO:0016188', 'GO:0035729', 'GO:0060294', 'GO:0002708', 'GO:0007253', 'GO:0098773', 'GO:0071248', 'GO:0034590', 'GO:0007005', 'GO:1902041', 'GO:0071548', 'GO:0005515', 'GO:0006281', 'GO:0051338', 'GO:0016772', 'GO:0006778', 'GO:0098656', 'GO:0032288', 'GO:0009082', 'GO:0098708', 'GO:0071826', 'GO:1903403', 'GO:0006997', 'GO:0003690', 'GO:0060536', 'GO:0045647', 'GO:0090090', 'GO:0016446', 'GO:0006195', 'GO:0046124', 'GO:0097449', 'GO:0035296', 'GO:0006677', 'GO:0035524', 'GO:0098800', 'GO:2001293', 'GO:0008584', 'GO:0071332', 'GO:0030894', 'GO:0045581', 'GO:0019798', 'GO:0031325', 'GO:0097431', 'GO:0070382', 'GO:0042552', 'GO:0034340', 'GO:0036109', 'GO:0030029', 'GO:0034774', 'GO:0002822', 'GO:2000756', 'GO:0030371', 'GO:0060337', 'GO:0043029', 'GO:0010543', 'GO:0009918', 'GO:0050661', 'GO:0008013', 'GO:0099501', 'GO:0019538', 'GO:0016614', 'GO:0036507', 'GO:1900180', 'GO:1900103', 'GO:0005041', 'GO:0071621', 'GO:0019368', 'GO:0009262', 'GO:0030242', 'GO:0090306', 'GO:0008236', 'GO:0002573', 'GO:0007420', 'GO:0004448', 'GO:1904951', 'GO:0065002', 'GO:0007249', 'GO:0003018', 'GO:0042562', 'GO:0009100', 'GO:0051018', 'GO:0034311', 'GO:0046605', 'GO:0021762', 'GO:0043248', 'GO:0019674', 'GO:0043233', 'GO:0000428', 'GO:0016881', 'GO:0044342', 'GO:0006006', 'GO:0044818', 'GO:0045263', 'GO:0006499', 'GO:0070761', 'GO:0042938', 'GO:0090026', 'CL:0000096', 'GO:0031984', 'GO:0051276', 'GO:0045944', 'GO:0032570', 'GO:0001637', 'GO:0010038', 'GO:1905037', 'GO:0033146', 'GO:0007589', 'GO:0003678', 'GO:0120014', 'GO:0038159', 'GO:0048471', 'GO:0002181', 'GO:0002376', 'GO:0009408', 'GO:0072522', 'GO:0051384', 'GO:0090276', 'GO:0000768', 'GO:0140662', 'GO:0030670', 'GO:0007063', 'GO:0007094', 'GO:0030145', 'GO:0043280', 'GO:0046099', 'GO:0005615', 'GO:0002440', 'GO:0097305', 'GO:0006513', 'GO:0019367', 'GO:0044877', 'GO:1903707', 'GO:0002237', 'GO:0034687', 'GO:1903203', 'GO:0031975', 'GO:0071677', 'GO:1901159', 'GO:0051049', 'GO:0007612', 'GO:0030669', 'GO:0001709', 'GO:1901682', 'GO:0051099', 'GO:0043548', 'GO:0022411', 'GO:0035437', 'GO:0006468', 'GO:0030810', 'GO:0006915', 'GO:0030252', 'GO:0061117', 'GO:1901606', 'GO:0046578', 'GO:0001217', 'GO:0002685', 'GO:0030001', 'GO:0001530', 'GO:0051962', 'GO:2000015', 'GO:1902308', 'GO:0071407', 'GO:0019318', 'GO:0060363', 'GO:0051354', 'GO:1902494', 'GO:0030182', 'GO:0015373', 'GO:0031401', 'GO:0045254', 'GO:0140338', 'GO:0046526', 'GO:0016774', 'GO:0004427', 'GO:0032689', 'GO:0006796', 'GO:0009240', 'GO:0072330', 'GO:0070848', 'GO:2000404', 'GO:0042181', 'GO:0002520', 'GO:0016208', 'GO:0009890', 'GO:0006081', 'GO:0044706', 'CL:0000766', 'GO:0099572', 'GO:0050421', 'GO:0036477', 'GO:0016049', 'GO:0022408', 'GO:0001654', 'GO:1902514', 'GO:0031967', 'GO:0016137', 'GO:0097452', 'GO:0009063', 'GO:2001237', 'GO:1901981', 'GO:0048588', 'GO:0042157', 'GO:0008637', 'GO:0005783', 'GO:0033554', 'GO:0031593', 'GO:0071109', 'GO:0016363', 'CL:0000393', 'GO:0008235', 'GO:2000361', 'GO:0009725', 'GO:0051101', 'GO:0043381', 'GO:0031514', 'GO:0044839', 'GO:0010591', 'GO:0032027', 'GO:1901522', 'GO:0015807', 'GO:0090287', 'GO:0022618', 'GO:0035578', 'GO:0010660', 'GO:0021543', 'GO:0009163', 'GO:0036296', 'GO:0006885', 'GO:0007565', 'GO:0032007', 'GO:0072599', 'GO:0048771', 'GO:0051204', 'GO:0045830', 'GO:0005253', 'GO:1905818', 'GO:0098760', 'GO:0001775', 'GO:0033138', 'GO:0050819', 'GO:0001568', 'GO:0002836', 'GO:0015808', 'UBERON:0000479', 'GO:0001578', 'GO:0030833', 'GO:1990440', 'GO:1903564', 'GO:1904869', 'GO:0034698', 'GO:0071897', 'GO:0006547', 'CL:0000081', 'GO:0055090', 'GO:0006942', 'GO:0006691', 'GO:0034695', 'GO:0001676', 'GO:0045216', 'GO:0035977', 'GO:0006998', 'GO:0004298', 'GO:1903580', 'GO:0016765', 'GO:0140161', 'GO:0062076', 'GO:1901361', 'GO:0071712', 'GO:0006753', 'GO:0030148', 'GO:1903214', 'GO:0030332', 'GO:0022853', 'GO:0045822', 'GO:0051693', 'GO:0045661', 'GO:0006473', 'GO:0009922', 'GO:1990456', 'GO:0009888', 'GO:0006950', 'GO:0140056', 'GO:0006955', 'GO:0016741', 'GO:0016706', 'GO:0050714', 'GO:0101031', 'GO:0043001', 'GO:0014905', 'GO:0000226', 'GO:0046686', 'GO:0007610', 'GO:0071345', 'GO:0035924', 'GO:0015718', 'GO:0070859', 'GO:0045922', 'GO:0000166', 'GO:1902532', 'GO:0002637', 'GO:0008585', 'GO:0051591', 'GO:0044403', 'GO:0004807', 'GO:0000164', 'GO:0090118', 'GO:0043302', 'GO:1902850', 'GO:0006486', 'GO:0032386', 'GO:0099512', 'GO:0141061', 'GO:0050871', 'GO:0042632', 'GO:0046620', 'GO:0031334', 'GO:0099503', 'GO:0004473', 'GO:0051126', 'GO:0009583', 'GO:0120162', 'GO:0051262', 'GO:0004576', 'GO:0042301', 'GO:0097734', 'GO:0003700', 'GO:1990777', 'GO:0046112', 'GO:0006084', 'GO:0003421', 'GO:0031526', 'GO:1905114', 'GO:0015936', 'GO:0015186', 'GO:0044062', 'GO:0015171', 'GO:0032182', 'GO:0045337', 'GO:0060090', 'GO:0009894', 'GO:0070588', 'GO:0008525', 'GO:0003865', 'GO:0048146', 'GO:0006106', 'GO:0070552', 'GO:0048853', 'GO:0032660', 'GO:0006085', 'GO:0050000', 'GO:1902533', 'GO:0098809', 'GO:0001955', 'GO:0030658', 'GO:0120013', 'GO:0071466', 'GO:0050728', 'GO:0097306', 'GO:0008614', 'GO:0000242', 'GO:0006062', 'GO:1904273', 'GO:0000003', 'GO:0005774', 'GO:0009410', 'GO:0033721', 'GO:0110076', 'GO:0042472', 'GO:0004842', 'GO:0051223', 'GO:0043555', 'GO:0019550', 'GO:2000638', 'GO:0051287', 'GO:0046365', 'GO:0008083', 'GO:0045540', 'GO:0051707', 'GO:0007276', 'GO:0038146', 'GO:1900102', 'GO:0019842', 'GO:0045964', 'GO:0045116', 'GO:1902476', 'GO:0004672', 'GO:1902680', 'GO:0072525', 'GO:0044754', 'GO:1903725', 'GO:0005324', 'GO:0061718', 'GO:0003922', 'GO:0080164', 'GO:0018023', 'GO:0046835', 'GO:0019899', 'GO:0060021', 'GO:0010826', 'GO:0008219', 'GO:0070341', 'GO:0090025', 'GO:0046483', 'GO:0008514', 'GO:0098796', 'GO:0006953', 'GO:0098771', 'GO:0006298', 'GO:0046943', 'GO:0008324', 'GO:0031398', 'GO:0060284', 'GO:0006913', 'GO:0006163', 'GO:0120025', 'GO:0140112', 'GO:0007030', 'GO:0038180', 'GO:0035094', 'GO:0006612', 'GO:0016500', 'GO:1903020', 'GO:1901605', 'GO:0004601', 'GO:2000816', 'GO:0050793', 'GO:0006996', 'GO:0090402', 'GO:0050678', 'GO:0001934', 'GO:0045259', 'GO:1901874', 'GO:0000077', 'GO:0019320', 'GO:0050808', 'GO:0034614', 'GO:0016570', 'GO:0046385', 'GO:0009263', 'GO:0031098', 'GO:0006775', 'GO:0034663', 'GO:1901031', 'GO:0016128', 'GO:1901861', 'GO:1902036', 'GO:0005769', 'GO:0098662', 'GO:0150077', 'GO:0007406', 'GO:0051955', 'GO:1990418', 'GO:0043648', 'GO:0061134', 'GO:0032677', 'GO:0030397', 'GO:0006820', 'GO:1904030', 'GO:0009086', 'GO:0016831', 'GO:0071162', 'GO:0000086', 'GO:0021915', 'GO:0046655', 'GO:0060170', 'GO:0048662', 'GO:0002449', 'GO:0034654', 'GO:0030246', 'GO:0019343', 'GO:0010605', 'GO:0051125', 'GO:0007017', 'GO:0042063', 'GO:0032675', 'GO:0005198', 'GO:0048871', 'GO:0006007', 'GO:0022417', 'CL:0000234', 'GO:0001554', 'GO:0098916', 'GO:0045111', 'GO:0030018', 'GO:0016776', 'GO:0010608', 'GO:0045936', 'GO:1900193', 'GO:0019104', 'GO:0140253', 'GO:0015749', 'GO:1990478', 'GO:0140009', 'GO:0015748', 'GO:0061136', 'GO:1904557', 'GO:0045333', 'GO:0005777', 'CL:0000988', 'GO:1990712', 'GO:0045787', 'GO:1904925', 'GO:0070936', 'GO:0034381', 'GO:0004748', 'GO:0010389', 'GO:0001505', 'GO:0034391', 'GO:0001954', 'GO:1905369', 'GO:0033211', 'GO:0000122', 'GO:0016709', 'GO:0050048', 'GO:0009642', 'GO:0071900', 'GO:0042308', 'GO:0006402', 'GO:0006620', 'GO:0047982', 'GO:0051607', 'GO:1901135', 'GO:0045619', 'GO:0031571', 'GO:0032329', 'GO:0006528', 'GO:1903201', 'GO:0046983', 'GO:0050802', 'GO:0051100', 'GO:0032647', 'GO:0019725', 'GO:0045823', 'GO:0140275', 'GO:1903131', 'GO:0140101', 'GO:0045934', 'GO:0004418', 'GO:0006469', 'GO:0005840', 'GO:1903803', 'GO:0071219', 'GO:0050767', 'GO:0045687', 'GO:1901617', 'GO:0030174', 'GO:0140318', 'GO:0006559', 'GO:0060340', 'GO:0043651', 'GO:1901658', 'CL:0000775', 'GO:0031901', 'GO:0000502', 'GO:0062014', 'GO:1903431', 'GO:0051754', 'GO:0043409', 'GO:0001707', 'GO:0008079', 'GO:0004379', 'GO:0051119', 'GO:0051901', 'GO:1904181', 'GO:0006533', 'GO:0021766', 'GO:0031252', 'GO:1902117', 'GO:0042220', 'GO:0043249', 'GO:0015812', 'GO:0071402', 'GO:0005509', 'GO:0019692', 'GO:0006270', 'GO:0051769', 'GO:0042592', 'GO:0007605', 'GO:0030193', 'GO:0005643', 'GO:0061052', 'GO:0000723', 'GO:0007275', 'GO:0022900', 'GO:1904062', 'GO:0008157', 'GO:0071495', 'GO:0035770', 'GO:0006261', 'GO:0016242', 'GO:1904659', 'GO:0001939', 'GO:0046173', 'GO:0072359', 'GO:0003939', 'GO:0004827', 'GO:0014823', 'GO:0043197', 'GO:0032733', 'GO:1990204', 'GO:0003433', 'GO:0030071', 'GO:1903573', 'GO:0034635', 'GO:0008038', 'GO:0000045', 'GO:0035605', 'GO:0016810', 'GO:1901800', 'GO:0031543', 'GO:0031672', 'GO:0001655', 'GO:0046890', 'GO:0035384', 'GO:0044093', 'GO:1901615', 'GO:0045732', 'GO:1904313', 'GO:0005732', 'GO:0008064', 'GO:0051093', 'GO:0043433', 'CL:0000187', 'GO:0040007', 'GO:0001818', 'GO:0019867', 'GO:0007399', 'GO:0042043', 'GO:0009582', 'GO:0006643', 'GO:0010940', 'GO:0021695', 'GO:0051954', 'GO:0010639', 'GO:0140513', 'GO:0007268', 'GO:0010447', 'GO:0010596', 'GO:0042113', 'GO:1990442', 'GO:0009057', 'GO:0070314', 'GO:0051250', 'GO:0002020', 'GO:0052548', 'GO:0046038', 'GO:0048844', 'GO:0001909', 'GO:0019751', 'GO:0010756', 'GO:0048469', 'GO:0010882', 'GO:0019957', 'GO:0008283', 'GO:1990748', 'GO:0004712', 'GO:0044309', 'GO:0071379', 'GO:0006977', 'GO:0030135', 'GO:0007062', 'GO:0031667', 'GO:0051001', 'GO:0016818', 'GO:0098505', 'GO:0070194', 'GO:0090257', 'GO:0004857', 'GO:0022603', 'GO:0016494', 'GO:0006338', 'GO:0008333', 'GO:0033046', 'GO:0033627', 'GO:0097060', 'GO:1903051', 'GO:0015804', 'GO:0000794', 'GO:0031094', 'GO:0019184', 'GO:0060070', 'GO:1904781', 'GO:0006730', 'GO:0002819', 'GO:0031974', 'GO:0009411', 'GO:0051164', 'GO:0048306', 'GO:0035255', 'GO:0014908', 'BFO:0000002', 'GO:0044283', 'GO:0071871', 'GO:0090331', 'GO:0042959', 'GO:0019898', 'GO:0043522', 'GO:0030136', 'GO:0045148', 'GO:0007088', 'GO:0005852', 'GO:2000785', 'GO:2000059', 'GO:0150101', 'GO:0016604', 'GO:0006631', 'GO:1902310', 'GO:0030431', 'GO:0051241', 'GO:1904645', 'GO:0006149', 'GO:0043242', 'GO:0048145', 'GO:0050679', 'GO:1901363', 'GO:0061061', 'GO:1900100', 'GO:0072666', 'GO:0010821', 'GO:0010557', 'GO:0045861', 'GO:0016139', 'GO:0018205', 'GO:0005547', 'GO:0099024', 'GO:0032770', 'GO:0046129', 'GO:0045686', 'GO:0036488', 'GO:0030834', 'GO:0019221', 'GO:0051603', 'GO:0016101', 'GO:0009648', 'GO:1990778', 'GO:0014888', 'GO:0007342', 'GO:0034198', 'GO:0018030', 'GO:0017185', 'GO:0043535', 'GO:0006812', 'GO:0060696', 'GO:0051051', 'GO:0006107', 'GO:0090461', 'GO:0046148', 'GO:0006565', 'GO:0099173', 'GO:0030301', 'GO:0005154', 'GO:0001222', 'GO:0015297', 'GO:0051651', 'GO:0043229', 'GO:0097659', 'GO:0021924', 'GO:0030880', 'GO:0006874', 'GO:0003159', 'GO:0046946', 'GO:0065004', 'GO:0000041', 'GO:0061469', 'GO:0052657', 'GO:0048856', 'GO:0120034', 'GO:0043171', 'GO:0001067', 'GO:0071478', 'GO:0016070', 'GO:0055117', 'UBERON:0034923', 'GO:0045860', 'GO:0034399', 'GO:0015378', 'GO:0004386', 'GO:0010950', 'GO:0046040', 'GO:0003779', 'GO:0046039', 'GO:0090400', 'GO:0003785', 'GO:0044389', 'GO:0019519', 'GO:0034250', 'GO:0002842', 'GO:0035307', 'GO:0048156', 'GO:1990234', 'GO:0046883', 'GO:0016747', 'GO:0032388', 'GO:1904829', 'CL:0000408', 'GO:0001845', 'GO:1903169', 'GO:0008542', 'GO:0140271', 'GO:0010594', 'GO:0005525', 'GO:1901136', 'GO:0008305', 'GO:0048332', 'GO:0097510', 'GO:0051289', 'GO:0080146', 'GO:0097746', 'GO:1904888', 'GO:0003012', 'GO:0034404', 'GO:0006937', 'GO:0031399', 'GO:0022029', 'GO:0070663', 'GO:0004357', 'GO:0031639', 'GO:0009172', 'GO:0019238', 'GO:0031011', 'GO:0033365', 'GO:0030261', 'GO:0007049', 'GO:0010243', 'GO:0051240', 'GO:0051775', 'GO:0004617', 'GO:0051156', 'GO:0000932', 'GO:0021854', 'GO:0006544', 'GO:0006157', 'GO:0022804', 'GO:0050667', 'GO:0006351', 'GO:0045637', 'GO:0055056', 'GO:0070979', 'GO:0009092', 'GO:0043568', 'GO:1901799', 'GO:0042567', 'GO:0030299', 'GO:0071872', 'GO:0035305', 'GO:0061951', 'GO:0009166', 'GO:0009991', 'GO:0120031', 'GO:0010638', 'GO:0009081', 'GO:0061912', 'GO:1904356', 'GO:0031397', 'GO:0009071', 'GO:0001776', 'GO:0007098', 'GO:0070206', 'GO:0048598', 'GO:0043153', 'GO:0140926', 'GO:0055021', 'GO:0140311', 'GO:0017015', 'GO:0005342', 'GO:0009265', 'GO:0015185', 'GO:0045596', 'GO:0009636', 'GO:0000422', 'GO:0016579', 'GO:0048545', 'GO:0001886', 'GO:0042246', 'GO:0005770', 'GO:0000902', 'GO:0021700', 'GO:0016114', 'GO:1904386', 'GO:0034511', 'UBERON:0000061', 'GO:0070873', 'GO:0009056', 'GO:0043457', 'GO:0016773', 'GO:1902902', 'GO:0005819', 'GO:0045334', 'CL:0000404', 'CL:0000211', 'GO:0051172', 'GO:0061013', 'GO:0042762', 'GO:0006725', 'GO:0044087', 'GO:0030312', 'GO:0016048', 'GO:0072679', 'GO:1902745', 'GO:0033300', 'GO:0043502', 'GO:0070555', 'GO:0140042', 'GO:0022602', 'GO:0036465', 'GO:0090314', 'GO:0104004', 'GO:0006097', 'GO:0006984', 'GO:0003823', 'GO:0030879', 'GO:0008398', 'GO:0010965', 'GO:0000793', 'GO:0070997', 'GO:0015296', 'GO:0007267', 'GO:0045638', 'CL:0000000', 'GO:0002039', 'GO:0042180', 'GO:0014883', 'GO:0007616', 'GO:0048644', 'GO:0022008', 'GO:0031261', 'GO:0051784', 'GO:1901857', 'GO:0097722', 'GO:0072657', 'GO:0006739', 'GO:0008021', 'GO:0001101', 'GO:0032465', 'GO:0000151', 'GO:0048468', 'GO:0015036', 'GO:0034440', 'GO:2000639', 'GO:0097190', 'GO:1900046', 'GO:0045981', 'GO:0043065', 'GO:0006835', 'GO:0048625', 'GO:1903859', 'GO:0061041', 'GO:0008140', 'GO:0008047', 'GO:0009074', 'GO:0032892', 'GO:0048278', 'GO:0051015', 'GO:0050046', 'GO:0090092', 'GO:0016477', 'GO:0042994', 'GO:0009161', 'GO:0050709', 'GO:1900047', 'CL:0000106', 'GO:0051234', 'GO:0019773', 'GO:0002758', 'GO:0015828', 'GO:0051353', 'GO:1905709', 'GO:0010866', 'GO:0009112', 'GO:1900195', 'GO:0045597', 'GO:0042325', 'GO:0050803', 'GO:0007346', 'GO:1902042', 'GO:0098687', 'GO:1903025', 'GO:0034101', 'GO:0006576', 'GO:0098793', 'GO:0032261', 'GO:0007603', 'GO:0005675', 'GO:0005294', 'GO:0050777', 'GO:0015821', 'GO:0005546', 'GO:0005882', 'GO:0002697', 'GO:0022410', 'GO:1903917', 'GO:0050865', 'GO:0010962', 'CL:0000183', 'GO:0001667', 'GO:0004506', 'GO:0022600', 'GO:0006289', 'GO:0010628', 'GO:0016814', 'GO:0032885', 'GO:0051957', 'GO:1901566', 'GO:0061024', 'GO:0071214', 'GO:0010667', 'GO:0047496', 'GO:0032091', 'GO:0030149', 'GO:1901293', 'GO:0031668', 'GO:0033674', 'GO:0006903', 'GO:0016874', 'GO:0150104', 'GO:0043620', 'GO:0051246', 'GO:0033572', 'GO:0008360', 'GO:0034236', 'GO:1905320', 'GO:0043412', 'GO:0032868', 'GO:0031102', 'GO:0140013', 'GO:2000406', 'GO:0032838', 'GO:0010460', 'GO:0005753', 'GO:0140206', 'GO:0030832', 'GO:0009070', 'GO:0031175', 'GO:0016755', 'GO:0030134', 'GO:0060351', 'CL:0000003', 'GO:0010585', 'GO:0070981', 'GO:0006536', 'GO:0002683', 'GO:1901681', 'GO:0033865', 'GO:0006399', 'GO:2000363', 'GO:0015180', 'GO:0051904', 'GO:0005506', 'GO:0031970', 'GO:0030808', 'GO:0016131', 'GO:0032272', 'GO:0005575', 'GO:0009306', 'GO:0090205', 'GO:0015909', 'GO:0004634', 'GO:0090199', 'GO:0033029', 'GO:0043204', 'GO:2000737', 'GO:0051055', 'GO:0051235', 'GO:0072527', 'GO:1905239', 'GO:0009159', 'GO:0150076', 'GO:0001659', 'GO:0030031', 'GO:0071353', 'GO:0070647', 'GO:0071539', 'GO:1904831', 'GO:0046059', 'GO:0036064', 'GO:0019955', 'GO:0006744', 'GO:0002703', 'GO:1901362', 'GO:0030425', 'GO:0031427', 'GO:0032204', 'GO:0019438', 'GO:0005885', 'GO:0035356', 'GO:1902099', 'GO:0009394', 'GO:0031091', 'GO:0045008', 'GO:0019058', 'GO:0042177', 'GO:0009749', 'GO:0019694', 'GO:0051409', 'GO:0008948', 'GO:0002082', 'GO:0045948', 'GO:0061512', 'GO:0031324', 'GO:0043009', 'GO:0032435', 'GO:0005080', 'GO:0009896', 'GO:0046635', 'GO:0043178', 'GO:0030539', 'GO:0097718', 'GO:0034418', 'GO:1901570', 'GO:0006605', 'GO:0046822', 'GO:0015114', 'GO:0032663', 'GO:0009116', 'GO:0008015', 'GO:0001701', 'GO:0010656', 'GO:0030178', 'GO:0002526', 'GO:0005938', 'GO:0034249', 'GO:0021575', 'GO:0006911', 'GO:0006103', 'GO:0071944', 'GO:0034762', 'GO:0045178', 'GO:0022616', 'GO:0030641', 'GO:0033032', 'GO:0033017', 'GO:0006611', 'GO:0098636', 'GO:0071774', 'GO:0009581', 'GO:0061615', 'GO:0001932', 'GO:0051160', 'GO:0097386', 'GO:0034641'}</th>\n",
+       "      <th>99357</th>\n",
+       "      <td>{'GO:0051348', 'GO:0005976', 'GO:0035524', 'GO...</td>\n",
        "      <td>HALLMARK_MTORC1_SIGNALING-1-99</td>\n",
        "      <td>99.000</td>\n",
        "      <td>True</td>\n",
@@ -681,21 +323,21 @@
        "      <td>NaN</td>\n",
        "      <td>NaN</td>\n",
        "      <td>closure</td>\n",
-       "      <td>NaN</td>\n",
        "      <td>...</td>\n",
-       "      <td>0</td>\n",
        "      <td>GO:0044283|GO:0005737|GO:0019752|GO:0036094|GO...</td>\n",
        "      <td>GO:0008525|GO:0009749|GO:0019899|GO:0050709|GO...</td>\n",
        "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
        "      <td>180</td>\n",
        "      <td>0.001720</td>\n",
        "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
+       "      <td>1.00</td>\n",
        "      <td>1.000000</td>\n",
        "      <td>0.003434</td>\n",
        "    </tr>\n",
        "    <tr>\n",
-       "      <th>{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:0045485', 'GO:0002694', 'GO:0015144', 'GO:1901565', 'GO:0043270', 'GO:0004155', 'GO:0042742', 'GO:0006888', 'CL:0000413', 'GO:0050920', 'GO:0018126', 'GO:0046982', 'GO:0055094', 'GO:0006220', 'GO:0051216', 'GO:0046083', 'GO:0015813', 'GO:0016645', 'GO:0016861', 'GO:0035725', 'GO:0036500', 'GO:0044183', 'GO:0060173', 'GO:0005622', 'GO:0000280', 'GO:0050321', 'GO:0006060', 'GO:0008306', 'GO:0009113', 'GO:0018209', 'GO:0030369', 'GO:0051642', 'GO:0005839', 'GO:0071480', 'GO:1905394', 'GO:0004471', 'GO:0015267', 'GO:0002792', 'GO:0051174', 'GO:0198738', 'GO:0065008', 'GO:0006623', 'GO:1990592', 'GO:0034097', 'GO:0042053', 'GO:0090150', 'GO:0045736', 'GO:0036499', 'GO:0006936', 'GO:1903531', 'GO:0009223', 'GO:0022858', 'GO:0043230', 'GO:0006811', 'GO:0002323', 'GO:0044322', 'GO:2000194', 'GO:0022836', 'GO:1990869', 'GO:0046053', 'GO:0014013', 'GO:0140374', 'GO:0010823', 'GO:0071549', 'GO:0002753', 'GO:0098799', 'GO:0140313', 'GO:0048732', 'GO:0043434', 'GO:0050863', 'GO:0070306', 'GO:0070885', 'GO:0019783', 'GO:0051167', 'GO:0009925', 'GO:0034688', 'GO:0022884', 'GO:0051293', 'GO:0060338', 'GO:0043232', 'GO:0015801', 'GO:0000976', 'GO:0002700', 'GO:0051082', 'GO:0007498', 'GO:0046102', 'GO:0000320', 'GO:0048873', 'GO:0002224', 'GO:0090559', 'GO:2000117', 'GO:0051606', 'GO:0043202', 'GO:0004146', 'GO:0061448', 'GO:1904507', 'GO:0004175', 'GO:0034775', 'GO:0010661', 'UBERON:0000468', 'GO:0007034', 'GO:0042158', 'GO:0034620', 'GO:0031335', 'GO:0009117', 'GO:0042579', 'GO:0062012', 'GO:0014704', 'GO:0016310', 'GO:0010878', 'GO:1901699', 'GO:0002839', 'GO:0030335', 'GO:0052656', 'GO:0034502', 'GO:0050729', 'GO:0031331', 'GO:0070402', 'GO:0019377', 'GO:0045963', 'GO:1904377', 'GO:0010832', 'GO:0006695', 'GO:0022409', 'GO:1905477', 'GO:0043649', 'GO:0043436', 'GO:0048839', 'GO:0050769', 'GO:0005788', 'GO:1905179', 'GO:0015103', 'GO:0047833', 'GO:0009168', 'GO:1900273', 'GO:0055022', 'GO:0019401', 'GO:0005967', 'GO:0048705', 'GO:0032801', 'GO:0004866', 'GO:0000097', 'GO:0044774', 'GO:0032040', 'GO:0043632', 'GO:0005778', 'GO:0004861', 'GO:0043130', 'GO:0006898', 'GO:0061133', 'GO:0120293', 'GO:0007338', 'GO:0038024', 'GO:1904779', 'GO:0051341', 'GO:0033260', 'GO:0006108', 'GO:0030027', 'GO:0042383', 'GO:0030534', 'GO:0010942', 'GO:0031323', 'GO:0090066', 'GO:0016846', 'GO:0003684', 'GO:0032984', 'GO:0019730', 'GO:0042593', 'GO:0110096', 'GO:0046651', 'GO:0008475', 'GO:0097068', 'GO:0051087', 'GO:0046634', 'GO:0022412', 'GO:1903317', 'GO:0002218', 'GO:0002840', 'GO:0005667', 'GO:0045321', 'GO:0010663', 'GO:0007018', 'GO:0016671', 'GO:0003724', 'GO:0098553', 'GO:0016344', 'GO:0050849', 'GO:1905167', 'GO:0046907', 'GO:0030099', 'GO:0036424', 'GO:0051205', 'GO:0005775', 'GO:0044270', 'GO:0043043', 'GO:0031648', 'GO:0046487', 'GO:0003015', 'GO:0048608', 'GO:0051453', 'GO:0033048', 'GO:0010288', 'GO:0090087', 'GO:0016471', 'GO:0005744', 'GO:0002931', 'GO:0005125', 'GO:0005488', 'GO:0070778', 'GO:0016832', 'GO:0042910', 'GO:0030036', 'GO:0080129', 'GO:0021953', 'GO:0015370', 'GO:0051875', 'GO:0099111', 'GO:0034514', 'GO:0006139', 'GO:1903233', 'GO:0030667', 'GO:0060537', 'GO:0019838', 'GO:0060548', 'GO:0051653', 'GO:0043122', 'GO:0140677', 'GO:0033489', 'GO:1901533', 'GO:0009750', 'GO:0120254', 'GO:0005802', 'GO:0030971', 'GO:1902806', 'GO:0005901', 'GO:1903523', 'GO:0043531', 'GO:0032796', 'GO:0019321', 'GO:0071277', 'GO:0060443', 'GO:0048880', 'GO:0016746', 'GO:0032210', 'GO:0010662', 'GO:0006102', 'GO:0051169', 'GO:0042585', 'GO:0051170', 'GO:0016730', 'GO:0098576', 'GO:0006096', 'GO:1903052', 'GO:0046677', 'GO:0035794', 'GO:0043467', 'GO:0050961', 'GO:0043067', 'GO:0031396', 'GO:1902315', 'GO:0150079', 'GO:1902563', 'GO:0051098', 'GO:0015823', 'GO:0045229', 'GO:0030307', 'GO:0004487', 'GO:0052547', 'GO:0030595', 'GO:0061502', 'GO:0046165', 'GO:1901505', 'GO:0033273', 'GO:0012505', 'GO:0005795', 'GO:0050830', 'GO:0006790', 'GO:0046621', 'GO:0048280', 'GO:0034284', 'GO:0006545', 'GO:2001244', 'GO:0071229', 'GO:0006633', 'GO:2000134', 'GO:0042455', 'GO:0047801', 'GO:0042267', 'GO:0001893', 'GO:0008540', 'GO:0006783', 'GO:0033240', 'GO:0043227', 'GO:0055088', 'GO:0070325', 'GO:0017014', 'GO:0006809', 'GO:0061050', 'GO:0071840', 'GO:0034976', 'GO:0031344', 'GO:0061458', 'GO:0019205', 'GO:0042102', 'GO:0002720', 'GO:0071987', 'GO:0036503', 'GO:0071383', 'GO:0043173', 'GO:1901992', 'GO:0006167', 'GO:0070925', 'GO:0000132', 'GO:2000434', 'GO:0019208', 'GO:0004896', 'GO:1904754', 'GO:0016129', 'GO:0014014', 'GO:0006672', 'GO:0034113', 'GO:0016504', 'GO:0060416', 'GO:0042398', 'GO:0015195', 'GO:0042221', 'GO:0061387', 'GO:0043047', 'GO:0032387', 'GO:0003712', 'GO:0051225', 'GO:0000398', 'GO:0042393', 'GO:0005215', 'CARO:0000000', 'GO:0045786', 'GO:2000243', 'GO:0140534', 'GO:0016868', 'GO:0051649', 'GO:0021577', 'GO:0046545', 'GO:0030163', 'GO:0043005', 'GO:0034626', 'GO:0007264', 'GO:0019903', 'GO:0031461', 'GO:0042149', 'GO:0016324', 'GO:0106130', 'GO:0048661', 'GO:1904016', 'GO:0046486', 'GO:1903530', 'GO:0009260', 'GO:0016936', 'GO:0050994', 'GO:0070003', 'GO:0016042', 'GO:0021587', 'GO:0032940', 'GO:0045662', 'GO:0008023', 'GO:0110030', 'GO:0001894', 'GO:0006285', 'GO:0031204', 'GO:0019915', 'GO:1905462', 'GO:0045165', 'GO:0022857', 'GO:0010959', 'GO:0034308', 'GO:0050896', 'GO:0043616', 'GO:0032535', 'GO:0051094', 'GO:0071482', 'GO:0050870', 'GO:0030139', 'GO:0006366', 'GO:0004396', 'GO:0010614', 'GO:0016469', 'GO:0097367', 'GO:0007339', 'GO:0032559', 'GO:0007520', 'GO:0071500', 'GO:0090304', 'GO:0031674', 'GO:0050671', 'GO:0045309', 'GO:0005905', 'GO:0000278', 'GO:0006110', 'GO:0051960', 'GO:0016661', 'GO:0099003', 'GO:1905898', 'GO:0009055', 'GO:0004347', 'GO:0042752', 'GO:0071384', 'GO:0014075', 'GO:0001819', 'GO:0001523', 'GO:0044786', 'GO:0032553', 'GO:0010604', 'GO:0010142', 'GO:0007162', 'GO:0007423', 'GO:0043174', 'GO:0006904', 'GO:0008937', 'GO:0047134', 'GO:0006412', 'GO:1903026', 'GO:0070059', 'GO:1902037', 'GO:0003333', 'GO:0006817', 'GO:0021591', 'GO:0042995', 'GO:0048858', 'GO:0019217', 'GO:0051097', 'GO:0009165', 'GO:0009566', 'GO:0002521', 'GO:0045724', 'GO:0003008', 'GO:0045599', 'GO:0005925', 'GO:0097164', 'GO:0010498', 'GO:0009792', 'GO:0070098', 'GO:0004998', 'GO:0032928', 'GO:0005354', 'GO:0097061', 'GO:0032774', 'GO:0070327', 'GO:0002566', 'GO:0044242', 'GO:0034341', 'GO:0045834', 'GO:0150172', 'GO:0070670', 'GO:0008610', 'GO:1901875', 'GO:1904064', 'GO:0015173', 'GO:0032024', 'GO:0009167', 'GO:1903576', 'GO:0032366', 'GO:0032994', 'GO:0140014', 'GO:0090101', 'GO:0007405', 'GO:0048167', 'GO:0032729', 'GO:2000016', 'GO:0050906', 'GO:1905463', 'GO:0032700', 'GO:0009156', 'GO:0098772', 'GO:1904816', 'GO:1902807', 'GO:0042761', 'GO:0030970', 'GO:0002009', 'GO:0022406', 'GO:0003723', 'GO:0051494', 'GO:0009261', 'GO:0045719', 'GO:1990184', 'GO:0006575', 'GO:0046514', 'GO:0030234', 'GO:0015931', 'GO:0046930', 'GO:0008509', 'GO:0005726', 'GO:0033157', 'GO:0050255', 'GO:0051985', 'GO:0009898', 'GO:0046452', 'GO:0030055', 'GO:0007154', 'GO:0009615', 'GO:0030336', 'GO:1902107', 'GO:0005766', 'GO:2000378', 'GO:0032872', 'GO:1901160', 'GO:0033045', 'GO:0030545', 'GO:0090110', 'GO:0008299', 'GO:0120032', 'GO:0006555', 'GO:0034030', 'GO:0007596', 'GO:0030863', 'GO:0006782', 'GO:0007052', 'GO:0090313', 'GO:0015803', 'GO:0000139', 'GO:0046434', 'GO:0009205', 'GO:1900376', 'GO:1990782', 'GO:0034189', 'GO:1903895', 'GO:0051897', 'GO:0008286', 'GO:0046324', 'GO:0090330', 'GO:0060759', 'GO:0070358', 'GO:0021549', 'GO:0046121', 'GO:0032944', 'GO:1990666', 'GO:0062099', 'GO:0005577', 'GO:0009914', 'GO:0015108', 'GO:0000018', 'GO:0015802', 'GO:0015078', 'GO:0010923', 'GO:0080135', 'GO:0098552', 'GO:0006082', 'GO:0032092', 'GO:0006357', 'GO:2000740', 'GO:1901301', 'GO:0005368', 'GO:0019210', 'GO:1903524', 'GO:0015829', 'GO:1903204', 'GO:0016620', 'GO:1904994', 'GO:0007059', 'GO:0005201', 'CL:0000233', 'GO:0071870', 'GO:0005310', 'GO:1990138', 'GO:1904427', 'GO:0035337', 'GO:0003013', 'GO:0006534', 'GO:0072709', 'GO:1904339', 'GO:1900098', 'GO:0033500', 'GO:0060509', 'GO:0001824', 'GO:0043073', 'GO:0042771', 'GO:0051602', 'CL:0000540', 'GO:0016222', 'GO:0051028', 'GO:0061844', 'GO:0048786', 'GO:0098813', 'GO:0060341', 'GO:0010256', 'GO:0015556', 'GO:0006836', 'GO:0006260', 'GO:0032653', 'GO:0008134', 'GO:0009712', 'GO:0009988', 'GO:0015712', 'GO:0043066', 'GO:0140657', 'GO:0006090', 'GO:0070820', 'GO:0004486', 'GO:1905906', 'GO:0042098', 'GO:2000379', 'GO:0030514', 'GO:0033059', 'GO:0061135', 'GO:0009135', 'GO:0006638', 'GO:0019682', 'GO:0021536', 'GO:0050832', 'GO:0034186', 'GO:0003416', 'GO:0006457', 'GO:1901655', 'GO:0042582', 'GO:0006584', 'GO:0015698', 'GO:0061523', 'GO:1905165', 'GO:0005520', 'GO:0070982', 'GO:0043413', 'GO:1903489', 'UBERON:0010000', 'GO:0010633', 'GO:0014812', 'GO:0060056', 'GO:0034185', 'GO:0009746', 'GO:0016125', 'GO:0006098', 'GO:0016662', 'GO:1904646', 'GO:0046166', 'GO:0042254', 'GO:0098713', 'GO:0001933', 'GO:0110075', 'GO:0032527', 'GO:0004553', 'GO:1904036', 'GO:0002831', 'GO:0006839', 'GO:0099504', 'GO:0097435', 'GO:0050794', 'GO:0019724', 'GO:0046873', 'GO:0098794', 'GO:0009132', 'GO:2001026', 'GO:0005911', 'GO:0016213', 'GO:0008094', 'GO:0071371', 'GO:0098591', 'GO:0098761', 'GO:0006433', 'GO:0000808', 'GO:0010595', 'GO:0019439', 'GO:0016836', 'GO:0140212', 'GO:0071230', 'GO:0044291', 'GO:0005782', 'GO:0034644', 'GO:0060123', 'GO:0003682', 'GO:0015825', 'GO:0043558', 'GO:0006177', 'GO:0043177', 'GO:0032896', 'GO:0048211', 'GO:0042454', 'GO:0044853', 'GO:0038066', 'GO:0009264', 'GO:0006000', 'GO:0051054', 'GO:1904251', 'GO:0016731', 'GO:0050900', 'GO:0044248', 'GO:0002712', 'GO:0044000', 'GO:0050213', 'GO:0034361', 'GO:0043292', 'GO:0051446', 'GO:0031410', 'GO:0090435', 'GO:0008234', 'GO:0048670', 'GO:0080182', 'GO:0046479', 'GO:0071868', 'GO:0031092', 'GO:0030316', 'GO:0071218', 'GO:0019370', 'GO:0032501', 'GO:0001837', 'GO:0140096', 'GO:1904382', 'GO:0009308', 'GO:0032206', 'GO:0043169', 'GO:0002456', 'GO:1903561', 'GO:0099086', 'GO:0009268', 'GO:0000247', 'GO:0014909', 'GO:0006710', 'GO:1902531', 'GO:0030512', 'GO:0006397', 'GO:0006767', 'GO:1903507', 'GO:0002616', 'GO:0016052', 'GO:0000209', 'GO:0032451', 'GO:0050660', 'CL:0000127', 'GO:0010827', 'GO:0016072', 'GO:0050673', 'GO:0090224', 'GO:0008016', 'GO:0042645', 'GO:0032368', 'GO:0071453', 'GO:0021670', 'GO:0018201', 'GO:0009295', 'GO:1901264', 'CL:0000094', 'GO:1903825', 'GO:0043112', 'GO:0070887', 'GO:0097009', 'GO:0060078', 'GO:0045765', 'GO:2000178', 'GO:1901185', 'GO:0051702', 'GO:0035254', 'GO:1901873', 'GO:0005976', 'GO:0006406', 'GO:0002027', 'GO:0098660', 'GO:0006949', 'GO:1904253', 'GO:0000338', 'GO:0040015', 'GO:2000278', 'GO:0016301', 'GO:0016239', 'GO:0097191', 'GO:0071071', 'GO:0033292', 'GO:0000900', 'GO:1904950', 'GO:0061982', 'GO:1903351', 'GO:0120020', 'GO:0072350', 'GO:0071320', 'GO:0016197', 'GO:0002711', 'GO:0032434', 'GO:0006890', 'GO:0006465', 'GO:0000015', 'GO:0030017', 'CL:0000147', 'GO:0043254', 'GO:0051283', 'GO:0010948', 'GO:0006750', 'GO:0045862', 'GO:0099513', 'GO:0008589', 'GO:0021885', 'GO:1905521', 'GO:0030855', 'GO:1903566', 'GO:0002687', 'GO:0035150', 'GO:0001846', 'GO:1901990', 'GO:1990909', 'GO:0042274', 'GO:0001942', 'GO:0032402', 'GO:0043569', 'GO:0071674', 'GO:0060562', 'GO:0009267', 'GO:0045914', 'GO:0090280', 'GO:0014072', 'GO:1903958', 'GO:0042303', 'GO:0102354', 'GO:0030496', 'GO:0045010', 'GO:0019722', 'GO:0006865', 'GO:0089718', 'GO:0005776', 'GO:1901700', 'GO:0034975', 'GO:0006694', 'GO:0008380', 'GO:0009059', 'GO:0004950', 'GO:0042428', 'GO:2000739', 'GO:2000191', 'GO:0061640', 'GO:0007595', 'GO:0034689', 'GO:0140352', 'GO:0010989', 'GO:0051233', 'GO:0015190', 'GO:0032879', 'GO:0050812', 'GO:0019395', 'GO:0045841', 'GO:0045124', 'GO:0140205', 'GO:0060420', 'GO:0051248', 'GO:1903747', 'GO:0098927', 'GO:0042026', 'GO:0016646', 'GO:0043217', 'GO:0031345', 'GO:0015377', 'GO:0051150', 'GO:0000956', 'GO:0097506', 'GO:0051091', 'GO:0097470', 'GO:0055001', 'GO:0004477', 'GO:1901680', 'GO:0005179', 'GO:0016226', 'GO:0000785', 'GO:0031023', 'GO:0046090', 'GO:0005635', 'GO:0043601', 'GO:2000466', 'GO:0001961', 'GO:0036293', 'GO:0010647', 'GO:0043933', 'GO:0045859', 'GO:0014015', 'GO:0019887', 'GO:0007518', 'GO:0002184', 'GO:0010939', 'GO:0044409', 'GO:1901616', 'GO:0016853', 'GO:0047598', 'GO:0051321', 'GO:1901988', 'GO:1902653', 'GO:0015986', 'GO:0006144', 'GO:0090317', 'GO:0061014', 'GO:0072337', 'GO:0045664', 'GO:0050992', 'GO:0010565', 'GO:1903578', 'GO:0005741', 'GO:0035966', 'GO:0051445', 'GO:0034110', 'GO:0043032', 'GO:1903749', 'GO:0046940', 'CL:0000473', 'GO:0032102', 'GO:1904035', 'GO:0033043', 'GO:0009966', 'GO:0002474', 'GO:0032956', 'CL:0000066', 'GO:0003382', 'GO:0031982', 'GO:0033047', 'GO:0000079', 'GO:0006066', 'GO:1901879', 'GO:0003299', 'GO:0080171', 'GO:0048712', 'GO:0009649', 'CARO:0030000', 'GO:0009124', 'GO:0070727', 'GO:0031347', 'GO:0004332', 'GO:0031589', 'GO:1903715', 'GO:0048806', 'GO:0003002', 'GO:0120178', 'GO:0005815', 'GO:0004372', 'GO:0045665', 'GO:0000099', 'GO:0002252', 'GO:0051146', 'GO:0031623', 'GO:0005886', 'GO:0034767', 'GO:0110053', 'GO:0035914', 'GO:0004463', 'GO:0000246', 'GO:0004674', 'GO:2001141', 'GO:0009180', 'GO:0006178', 'GO:0009162', 'GO:0046490', 'GO:1901653', 'GO:0051153', 'GO:0007010', 'GO:0045668', 'GO:0005332', 'GO:1904668', 'GO:0008285', 'GO:0006721', 'GO:1902904', 'CL:0000021', 'GO:0002793', 'GO:0000255', 'GO:0048857', 'GO:0010232', 'GO:1901265', 'GO:0005758', 'GO:0046879', 'GO:0050953', 'GO:0030072', 'GO:0072348', 'GO:0065009', 'GO:0007566', 'GO:0035999', 'GO:0001895', 'GO:0090068', 'GO:0010556', 'GO:0032890', 'GO:0048147', 'GO:0030308', 'GO:1905774', 'GO:0000978', 'GO:0006302', 'GO:0070857', 'GO:0043154', 'GO:0003989', 'GO:0046323', 'GO:0021983', 'GO:0009798', 'GO:0004045', 'GO:0031960', 'GO:0031669', 'GO:0002208', 'GO:0043525', 'GO:0016628', 'GO:0019901', 'GO:0045120', 'GO:0060348', 'GO:0044769', 'GO:0016769', 'GO:0060211', 'GO:0070884', 'GO:0004656', 'GO:0001906', 'GO:0043596', 'GO:0048787', 'GO:1900373', 'GO:0012506', 'GO:0043410', 'GO:0048710', 'GO:0051020', 'GO:0031968', 'GO:1904949', 'GO:0022604', 'GO:0050613', 'GO:0019233', 'GO:0015085', 'GO:0090169', 'GO:0042430', 'GO:0017157', 'GO:0002443', 'GO:0022626', 'GO:0001891', 'GO:0009154', 'GO:2001233', 'GO:0098655', 'GO:0010664', 'GO:0043207', 'GO:0005742', 'GO:1990830', 'GO:0009110', 'GO:0033993', 'GO:0032050', 'GO:0019902', 'GO:0006354', 'GO:0001678', 'GO:0140238', 'GO:0032561', 'GO:0006919', 'GO:0031625', 'GO:0044843', 'GO:0031349', 'GO:0006114', 'GO:0051302', 'GO:0008541', 'GO:0060904', 'GO:0045121', 'GO:0005813', 'GO:0006886', 'GO:0006520', 'GO:0031406', 'GO:2001236', 'GO:0015914', 'GO:0072655', 'GO:0051053', 'GO:0021794', 'GO:0055037', 'GO:0070863', 'GO:0140494', 'GO:0035442', 'GO:1990825', 'GO:1990090', 'GO:0048284', 'GO:0045927', 'GO:1901184', 'GO:1905907', 'GO:0004177', 'GO:1903035', 'GO:0061827', 'GO:0044057', 'GO:0002291', 'GO:1905784', 'GO:0009120', 'BFO:0000015', 'GO:0050680', 'GO:0101002', 'GO:1901998', 'GO:0043627', 'GO:0032753', 'GO:1904154', 'GO:0061635', 'GO:0098869', 'GO:0032036', 'GO:0006900', 'GO:0086004', 'GO:0035672', 'GO:0034032', 'GO:0008929', 'GO:0033116', 'GO:0005669', 'GO:0051180', 'GO:0097524', 'GO:0051345', 'GO:1902235', 'GO:0050997', 'GO:0046947', 'GO:0033490', 'GO:0048568', 'GO:1903076', 'GO:0035306', 'GO:0043021', 'GO:0043209', 'GO:0006990', 'GO:0045667', 'GO:0062098', 'GO:0032264', 'GO:0070507', 'GO:0010042', 'CL:0000225', 'GO:0120019', 'GO:0031545', 'GO:0050778', 'GO:1903050', 'GO:0016229', 'GO:0051701', 'GO:0042887', 'GO:2000271', 'GO:0090277', 'GO:1903898', 'GO:0106056', 'GO:0000070', 'GO:0101005', 'GO:0021534', 'GO:0071326', 'GO:0010971', 'GO:0000819', 'GO:0007632', 'GO:0006516', 'GO:0008537', 'GO:0071173', 'GO:0009144', 'GO:0034447', 'GO:0071813', 'GO:0051239', 'GO:0050954', 'GO:1902969', 'GO:1901661', 'GO:1903955', 'GO:0048021', 'GO:0016670', 'GO:0098588', 'GO:0002705', 'GO:0140678', 'GO:0008233', 'GO:0002060', 'GO:0002250', 'GO:0051493', 'GO:0090382', 'GO:0099536', 'GO:0090399', 'GO:0046386', 'GO:0098901', 'GO:0098858', 'GO:1901343', 'GO:0035036', 'GO:0060252', 'GO:0007265', 'GO:0072594', 'GO:0072562', 'GO:1901494', 'GO:0004033', 'GO:0019752', 'GO:0060589', 'GO:0090278', 'GO:0009259', 'GO:0008615', 'GO:0009051', 'GO:0043113', 'GO:0070814', 'GO:0004888', 'GO:0002702', 'GO:0042574', 'GO:0006458', 'GO:0043588', 'GO:0042803', 'GO:0043203', 'GO:0044611', 'GO:0030864', 'GO:0070203', 'GO:0016528', 'GO:0051251', 'GO:0022613', 'GO:2000241', 'GO:0030324', 'GO:0006978', 'GO:1902001', 'GO:0019211', 'GO:0016602', 'GO:0001216', 'GO:0019209', 'GO:0010008', 'GO:0010508', 'GO:0007622', 'CL:0000101', 'GO:0046827', 'GO:0004860', 'GO:0098718', 'GO:0030890', 'GO:0120163', 'GO:2000269', 'GO:0051046', 'UBERON:0001062', 'GO:0019563', 'GO:0070207', 'GO:0005764', 'GO:0120225', 'GO:0007095', 'GO:0030133', 'GO:1900544', 'GO:0007389', 'GO:0000795', 'GO:0006424', 'GO:0004457', 'GO:0043231', 'GO:0048589', 'GO:0015800', 'GO:0004731', 'GO:0032365', 'GO:0046825', 'GO:0031327', 'CL:0000325', 'GO:0036094', 'GO:0098982', 'GO:1903307', 'GO:0042581', 'GO:0080144', 'GO:1901702', 'GO:0005765', 'GO:0031570', 'GO:0036015', 'GO:0051983', 'GO:0042060', 'GO:0009066', 'GO:1904691', 'GO:2000677', 'GO:0015248', 'GO:0009416', 'GO:1902692', 'GO:0008361', 'GO:0050688', 'GO:0007100', 'GO:0004197', 'GO:0016525', 'GO:0009068', 'GO:0097413', 'GO:1903894', 'GO:0005740', 'GO:0032101', 'GO:0035330', 'GO:1904717', 'GO:1990266', 'GO:0046823', 'GO:0021537', 'PR:000050567', 'GO:0042417', 'GO:0002709', 'GO:0046467', 'GO:0046824', 'GO:0016491', 'GO:1904666', 'GO:1903046', 'GO:0007626', 'GO:0045921', 'GO:0061045', 'GO:0051785', 'GO:0022890', 'GO:0033018', 'GO:0071479', 'GO:1990874', 'BFO:0000004', 'GO:0042451', 'GO:0019005', 'GO:0005796', 'GO:1903487', 'GO:0045047', 'GO:0009256', 'GO:0000228', 'GO:0005388', 'GO:0005654', 'GO:0043281', 'GO:0030517', 'GO:0006164', 'GO:0006743', 'GO:0050921', 'GO:0046716', 'GO:0022407', 'GO:0005484', 'GO:0051085', 'GO:0004648', 'GO:0042886', 'GO:0008135', 'GO:0003300', 'GO:0043621', 'GO:0055089', 'GO:0032006', 'GO:0051149', 'GO:0018008', 'GO:0002088', 'GO:0016043', 'GO:0045620', 'GO:0031597', 'GO:0060079', 'GO:0070404', 'GO:0061043', 'GO:0006566', 'GO:0006497', 'CL:0000126', 'GO:0031400', 'GO:0051147', 'GO:1904204', 'GO:0032555', 'GO:0009126', 'GO:0034446', 'GO:0048144', 'GO:0046122', 'GO:0044540', 'GO:0023058', 'GO:0071346', 'GO:0003697', 'GO:0099565', 'GO:0097730', 'GO:0018272', 'GO:0046501', 'GO:0016447', 'GO:0048812', 'GO:0034470', 'GO:0022404', 'GO:0031528', 'GO:0046654', 'GO:1903844', 'GO:0032787', 'GO:0051066', 'GO:0032392', 'GO:0030216', 'GO:0010611', 'GO:0031333', 'GO:0072526', 'GO:1901659', 'GO:0015827', 'GO:0016595', 'GO:0008198', 'GO:0006805', 'GO:0032713', 'GO:0046031', 'GO:0015734', 'GO:0006403', 'GO:0035461', 'GO:0055093', 'GO:2000077', 'GO:0002460', 'GO:0033178', 'GO:0032271', 'GO:0000105', 'GO:0002200', 'GO:0042129', 'GO:0012501', 'GO:0000221', 'GO:0006760', 'GO:0015810', 'GO:0003341', 'GO:0019107', 'GO:0010941', 'GO:0019319', 'GO:0006665', 'GO:0001618', 'GO:0009158', 'GO:0007601', 'GO:0019264', 'GO:0035902', 'GO:0030199', 'GO:0006551', 'GO:0015631', 'GO:0006622', 'GO:0042476', 'GO:0007144', 'GO:0031100', 'GO:0071310', 'GO:0034385', 'GO:0002682', 'GO:0055086', 'GO:0051900', 'GO:0000977', 'GO:0042175', 'GO:0009155', 'GO:1900037', 'GO:0009617', 'GO:0042772', 'GO:1904352', 'GO:0009607', 'CL:0000219', 'GO:0051443', 'GO:1901303', 'CL:0000197', 'GO:0000287', 'GO:0035265', 'GO:0007169', 'GO:0031056', 'GO:0050866', 'GO:0002790', 'GO:0007417', 'GO:0002605', 'GO:0004793', 'GO:0007586', 'GO:0046328', 'GO:0035987', 'GO:0030901', 'GO:2000678', 'GO:0007008', 'GO:0050776', 'GO:0046164', 'GO:2000060', 'GO:0009893', 'GO:0015291', 'GO:0004421', 'GO:1990036', 'GO:0021987', 'GO:0045646', 'GO:0016758', 'GO:0006532', 'GO:0008287', 'GO:0043567', 'GO:0046456', 'GO:0004614', 'GO:0001917', 'GO:0050770', 'GO:0000184', 'GO:0045202', 'GO:0019216', 'GO:0120016', 'GO:0000922', 'GO:1905368', 'GO:0043086', 'GO:0016149', 'GO:0018401', 'GO:0002228', 'GO:1900271', 'GO:0043069', 'GO:0048562', 'GO:1903008', 'GO:0070508', 'GO:0140358', 'GO:0050727', 'GO:0072583', 'GO:0051292', 'GO:0009448', 'GO:0051716', 'GO:1903038', 'GO:0031670', 'GO:0005664', 'GO:0004450', 'GO:0015288', 'GO:0030665', 'GO:0000781', 'GO:0010212', 'GO:0006626', 'GO:0071372', 'GO:0032937', 'GO:0032400', 'GO:0042590', 'GO:0140029', 'GO:1901987', 'GO:0031640', 'GO:0045717', 'GO:1990928', 'GO:0034312', 'GO:0032780', 'GO:0019207', 'GO:1900006', 'GO:0031247', 'GO:0001913', 'GO:0035861', 'GO:0045444', 'GO:0043325', 'GO:0004609', 'GO:0015152', 'GO:0090200', 'GO:1903909', 'GO:0060429', 'GO:0043523', 'GO:0010033', 'GO:0030684', 'GO:0002718', 'GO:0002286', 'GO:0004324', 'GO:0030168', 'GO:0045182', 'GO:0051726', 'GO:0002891', 'GO:0140694', 'BFO:0000003', 'GO:0050804', 'GO:0032727', 'GO:0070665', 'GO:0007599', 'GO:0034660', 'GO:0052692', 'GO:0071901', 'GO:0016064', 'GO:0048660', 'CL:0000654', 'GO:0048814', 'GO:0002889', 'GO:1903078', 'GO:0016421', 'GO:0033875', 'GO:0006868', 'GO:0006304', 'UBERON:0015203', 'GO:0015175', 'GO:0072529', 'GO:0000721', 'GO:0009099', 'GO:0015850', 'GO:0106380', 'GO:0010468', 'GO:0045346', 'GO:0050873', 'GO:0080090', 'GO:0021930', 'GO:0005524', 'GO:0000375', 'GO:0031418', 'GO:1900101', 'GO:0042559', 'GO:0005634', 'GO:0042474', 'GO:2000211', 'GO:0005178', 'GO:0010988', 'GO:2001252', 'GO:0022402', 'GO:0043414', 'GO:0006511', 'GO:0051588', 'CL:0000148', 'GO:0000930', 'CL:0000763', 'GO:0055038', 'GO:1904879', 'GO:0002698', 'GO:0150078', 'GO:0006284', 'GO:0042446', 'GO:0014850', 'GO:0030672', 'GO:0018210', 'GO:1903515', 'GO:0060249', 'GO:0031253', 'GO:0030835', 'GO:0034589', 'GO:0030276', 'GO:0090322', 'GO:0034358', 'GO:0043022', 'GO:0022829', 'GO:0051604', 'GO:0001666', 'GO:0097237', 'GO:0016803', 'GO:0033866', 'GO:0005254', 'GO:0098780', 'GO:0070862', 'GO:1905952', 'GO:0009128', 'GO:0045171', 'GO:0061008', 'GO:0106310', 'GO:0051259', 'GO:0005576', 'GO:0044241', 'GO:0005996', 'GO:0070527', 'GO:2001235', 'GO:0042471', 'GO:0040012', 'GO:0032886', 'GO:0051346', 'GO:0050839', 'GO:0007292', 'GO:0090132', 'GO:0000307', 'GO:0060612', 'GO:1990837', 'GO:0045727', 'GO:0032934', 'GO:0016032', 'GO:0072593', 'GO:0016728', 'GO:0043030', 'GO:1903350', 'GO:0019693', 'GO:0005518', 'GO:0030902', 'GO:0009891', 'GO:0050145', 'GO:0005856', 'GO:0045820', 'GO:0006749', 'GO:0004867', 'GO:1901652', 'GO:0001501', 'GO:0000724', 'GO:0005536', 'GO:0010912', 'CL:0000526', 'GO:0046624', 'GO:0016787', 'GO:0010507', 'GO:0043547', 'GO:0010951', 'GO:0006271', 'GO:0010698', 'GO:0030097', 'GO:0002063', 'GO:0045446', 'GO:0071867', 'GO:0044772', 'GO:0018279', 'GO:0043299', 'GO:0071318', 'GO:0017101', 'GO:1902749', 'GO:0061842', 'GO:0043549', 'GO:0030195', 'GO:0030162', 'GO:0045785', 'GO:0016053', 'GO:0036021', 'GO:1902106', 'GO:0030837', 'GO:0036464', 'GO:0010958', 'GO:0050878', 'GO:0097094', 'GO:0006517', 'GO:0072686', 'GO:0045338', 'GO:0007272', 'GO:0071616', 'GO:0046100', 'GO:0006754', 'GO:0015039', 'GO:0030275', 'GO:0015179', 'GO:1901576', 'GO:0097346', 'GO:0000727', 'GO:0010833', 'GO:0033014', 'GO:0034728', 'GO:0019200', 'GO:0048522', 'GO:1903320', 'GO:0003713', 'GO:1904872', 'GO:0006779', 'GO:0043931', 'GO:0032502', 'GO:0002684', 'GO:0097530', 'GO:0005881', 'GO:0051648', 'GO:2001056', 'GO:1903115', 'GO:0090140', 'GO:0015035', 'GO:0098978', 'GO:0034436', 'GO:0051168', 'GO:0045933', 'GO:0048291', 'GO:0052655', 'GO:0071501', 'GO:0071949', 'GO:0001851', 'GO:0005793', 'GO:0031093', 'GO:0051224', 'GO:0017056', 'GO:0009892', 'GO:0034033', 'GO:0048518', 'GO:0005791', 'GO:0022400', 'GO:0000775', 'GO:0097006', 'GO:0004768', 'GO:0050771', 'GO:0031903', 'GO:0045026', 'GO:0061042', 'GO:0032259', 'GO:0070296', 'CL:0000019', 'GO:1902600', 'GO:0099518', 'GO:0070482', 'GO:2001169', 'GO:0019322', 'GO:1904813', 'GO:0048640', 'GO:0120111', 'GO:0032769', 'GO:0072595', 'GO:0030098', 'GO:0015183', 'GO:0120035', 'GO:0097441', 'GO:0016529', 'GO:0033673', 'GO:0031348', 'GO:0008645', 'GO:2000026', 'GO:0016829', 'GO:0043096', 'GO:1903321', 'GO:0006401', 'GO:0015757', 'GO:0005790', 'GO:0010039', 'GO:0005657', 'UBERON:0000483', 'GO:0016615', 'GO:0140110', 'GO:0008643', 'GO:0014896', 'GO:0042698', 'GO:2000573', 'GO:0072687', 'GO:0048585', 'GO:0032870', 'GO:0070851', 'GO:1903047', 'GO:0050999', 'GO:1902116', 'GO:0002791', 'CL:0000006', 'GO:0042470', 'GO:0004069', 'GO:0006641', 'GO:0001772', 'GO:0071404', 'GO:0015662', 'GO:0016667', 'GO:0140097', 'GO:0098739', 'GO:1903786', 'GO:0016056', 'GO:0030141', 'GO:0007519', 'GO:0070328', 'GO:0048027', 'GO:0022037', 'GO:0050918', 'GO:0001786', 'GO:0008544', 'GO:1901327', 'GO:2000736', 'GO:0001401', 'GO:0072384', 'GO:0016020', 'GO:0035994', 'GO:0009151', 'GO:0006706', 'GO:0002714', 'GO:0051129', 'CL:0000125', 'GO:0005832', 'GO:0048583', 'GO:0046899', 'GO:0014069', 'GO:0043062', 'GO:0016879', 'GO:0090316', 'GO:0090151', 'GO:0051924', 'GO:0036294', 'GO:1990617', 'GO:0031966', 'GO:1905939', 'GO:0072678', 'GO:0016071', 'GO:0051438', 'GO:0097401', 'GO:0042168', 'GO:0002688', 'GO:0000423', 'GO:0048813', 'GO:0002253', 'GO:0009133', 'GO:0040017', 'GO:1905063', 'GO:0048513', 'GO:0050792', 'GO:0015923', 'GO:0040014', 'GO:0016321', 'GO:0010822', 'GO:0048002', 'GO:0010721', 'GO:0002260', 'GO:1902554', 'GO:0044209', 'GO:0042176', 'GO:1903429', 'GO:0004740', 'GO:1901993', 'GO:0007155', 'GO:0004123', 'GO:1903779', 'GO:0065010', 'GO:0001952', 'GO:0031146', 'GO:0071704', 'GO:0072331', 'GO:0009755', 'GO:0000101', 'GO:0071260', 'GO:0035613', 'GO:0140416', 'GO:0032993', 'GO:1903509', 'GO:1902652', 'GO:0002837', 'GO:0002755', 'GO:0071174', 'GO:1990622', 'GO:0048730', 'GO:0019003', 'GO:0016705', 'GO:0019080', 'GO:0046912', 'GO:0070821', 'GO:0035988', 'GO:0006063', 'GO:0010800', 'GO:0045598', 'GO:0046697', 'GO:0060491', 'GO:1902222', 'GO:0016409', 'GO:0008028', 'GO:0005787', 'GO:0022607', 'GO:0004713', 'GO:0046942', 'GO:0006810', 'GO:0050982', 'GO:1903018', 'GO:0070874', 'GO:0007517', 'GO:0098742', 'GO:0045428', 'GO:0097421', 'GO:0043103', 'GO:0016817', 'GO:0016485', 'CL:0002242', 'GO:0006734', 'GO:0016050', 'GO:0006970', 'GO:0005543', 'GO:0019882', 'GO:0051219', 'GO:0036473', 'GO:0030011', 'GO:0051213', 'GO:0014897', 'GO:0032869', 'GO:0010035', 'GO:0040013', 'GO:0090174', 'GO:0061889', 'GO:0006521', 'GO:0070129', 'GO:0009127', 'CL:0000039', 'GO:0000776', 'GO:0042100', 'GO:0060992', 'GO:0060349', 'GO:2001057', 'GO:0034968', 'GO:0019218', 'GO:2000401', 'GO:0051403', 'GO:0038160', 'GO:0002577', 'GO:0032970', 'GO:0007007', 'GO:0097352', 'GO:0004721', 'GO:1904406', 'GO:0003014', 'GO:0010467', 'GO:0048854', 'GO:0061695', 'GO:0015399', 'GO:0001774', 'GO:0045723', 'GO:0043094', 'GO:0015817', 'GO:0000165', 'GO:0021542', 'GO:0046966', 'GO:0031339', 'GO:1902743', 'GO:0008106', 'GO:0004345', 'GO:0001540', 'GO:0051208', 'GO:0031638', 'GO:0007057', 'GO:0045348', 'GO:0070542', 'GO:0051865', 'GO:0019344', 'GO:0009119', 'GO:0034625', 'GO:0005542', 'GO:0090130', 'GO:0016234', 'CL:0000015', 'CL:0002319', 'GO:0032755', 'GO:1990868', 'GO:0050807', 'GO:0005416', 'GO:0099568', 'GO:0003417', 'GO:0005977', 'GO:0051668', 'GO:1905719', 'GO:0006446', 'GO:0051873', 'GO:0046888', 'GO:0009141', 'GO:0007548', 'GO:0090181', 'GO:0003924', 'GO:1904029', 'GO:0016054', 'GO:0034504', 'CL:0000586', 'GO:0008443', 'GO:1903311', 'GO:0036336', 'GO:0050708', 'GO:0098876', 'GO:0051128', 'GO:0017109', 'GO:0016885', 'GO:0016126', 'GO:0031069', 'GO:0007613', 'GO:0046546', 'GO:0005903', 'GO:0016607', 'GO:0050773', 'GO:0045939', 'GO:0004812', 'GO:0061154', 'GO:0019242', 'GO:0031201', 'GO:1901028', 'GO:0023057', 'GO:0061513', 'GO:0016884', 'GO:0072341', 'GO:0000779', 'GO:0005838', 'GO:0042110', 'GO:1902074', 'GO:0035331', 'GO:0035336', 'GO:2000465', 'GO:1902292', 'GO:0015826', 'GO:0019362', 'CL:0000255', 'GO:2000403', 'GO:0007009', 'GO:0016538', 'GO:0046785', 'GO:0046700', 'GO:0015908', 'GO:1902679', 'GO:0019082', 'GO:0044753', 'GO:0097443', 'GO:0048870', 'GO:0015315', 'GO:0000281', 'GO:0048519', 'GO:0045839', 'GO:0016763', 'GO:0031330', 'GO:0098798', 'GO:0005343', 'GO:0006637', 'GO:2000345', 'GO:0000820', 'GO:0005641', 'GO:0010634', 'GO:0060124', 'GO:0007159', 'GO:0046872', 'GO:0004618', 'GO:0043200', 'GO:0036211', 'GO:0030888', 'GO:0042987', 'GO:0048699', 'GO:0046101', 'GO:0007492', 'GO:0015630', 'GO:0016922', 'GO:0043226', 'GO:0023052', 'GO:0044271', 'GO:1901991', 'GO:0036510', 'GO:0086036', 'GO:0061771', 'GO:0015026', 'GO:0008152', 'GO:0019904', 'GO:0001558', 'GO:0070013', 'GO:0016866', 'GO:0003872', 'GO:0005789', 'GO:0019956', 'GO:0006952', 'GO:0052650', 'GO:0019884', 'GO:0055074', 'GO:0032355', 'GO:0009952', 'GO:0043244', 'GO:0004452', 'GO:0045454', 'GO:0032740', 'GO:0051961', 'GO:0004030', 'GO:0062125', 'GO:0046638', 'GO:0032768', 'GO:0016445', 'GO:1903789', 'GO:0031099', 'GO:1905240', 'GO:0060382', 'GO:0002690', 'GO:0071695', 'GO:0050821', 'GO:0030968', 'GO:0043170', 'GO:0000377', 'GO:0045019', 'GO:1905819', 'GO:0051173', 'GO:0110165', 'GO:0005662', 'GO:0016830', 'GO:0032792', 'GO:0033013', 'GO:0008366', 'GO:0031907', 'GO:0005496', 'GO:0032496', 'GO:1903506', 'GO:0032088', 'GO:0002366', 'GO:1903706', 'GO:0046034', 'GO:0016757', 'GO:0004844', 'GO:0033218', 'GO:1904338', 'GO:0036454', 'GO:0071322', 'GO:0007229', 'GO:0051592', 'GO:0000940', 'GO:1901657', 'GO:0017148', 'GO:0002312', 'GO:1902105', 'GO:0002478', 'GO:0034220', 'GO:0051291', 'GO:0051050', 'GO:0035303', 'GO:0019888', 'GO:2000177', 'GO:0001539', 'GO:0052654', 'GO:0005743', 'GO:0022414', 'GO:0034383', 'GO:0009169', 'GO:0005829', 'GO:0051017', 'GO:1903313', 'GO:2000490', 'GO:0070638', 'GO:0016742', 'GO:2001028', 'GO:1900076', 'GO:0023061', 'GO:0042633', 'GO:0061630', 'GO:2000116', 'GO:0099080', 'GO:0043650', 'GO:0006334', 'GO:0030877', 'GO:0009170', 'GO:0018119', 'GO:0002562', 'GO:0051879', 'GO:0045089', 'GO:0004725', 'GO:0070536', 'GO:1990542', 'GO:0001704', 'GO:1904358', 'GO:0061731', 'GO:0070062', 'GO:0044548', 'GO:0008526', 'GO:1900182', 'GO:0019953', 'GO:1903522', 'GO:0006529', 'GO:0000096', 'GO:0030662', 'GO:0000492', 'GO:0140492', 'GO:0060627', 'GO:0051650', 'GO:0045185', 'GO:0009206', 'GO:0032588', 'GO:1990089', 'GO:0031428', 'GO:0010224', 'GO:0008199', 'GO:0042278', 'GO:0010954', 'GO:0031965', 'GO:0032481', 'GO:0016838', 'GO:0004365', 'GO:0051305', 'GO:0048736', 'GO:0043473', 'GO:0006821', 'GO:0002262', 'GO:0006564', 'GO:0035435', 'GO:0046902', 'GO:0001848', 'GO:0007033', 'GO:0044565', 'GO:0043167', 'GO:0002706', 'GO:0043138', 'GO:0009986', 'GO:0060760', 'GO:0019707', 'GO:1904738', 'GO:1901984', 'GO:0009098', 'GO:0032446', 'GO:0006959', 'GO:0003743', 'GO:0031329', 'GO:1901575', 'GO:0005794', 'GO:0010506', 'GO:0140924', 'GO:0030433', 'GO:0070637', 'CL:0000737', 'GO:0045191', 'GO:1901030', 'GO:0016887', 'GO:1900121', 'GO:0071456', 'GO:1901564', 'GO:1901989', 'GO:0015149', 'GO:0097069', 'GO:0007160', 'GO:0030170', 'GO:0050768', 'GO:1901532', 'GO:0043235', 'GO:0060322', 'GO:0098900', 'GO:0015485', 'GO:0036367', 'GO:0006629', 'GO:0019828', 'GO:0048729', 'GO:0009605', 'GO:0062013', 'GO:0003755', 'GO:0046887', 'GO:0050867', 'GO:1903979', 'GO:1903708', 'GO:1903037', 'GO:0016236', 'GO:0032479', 'GO:0051258', 'GO:0043603', 'GO:0042594', 'GO:0072656', 'GO:0035973', 'GO:0015349', 'GO:0141060', 'GO:0045930', 'GO:0016788', 'GO:0071331', 'GO:0042116', 'GO:0048872', 'GO:0033176', 'GO:0043068', 'GO:1903402', 'GO:0042759', 'GO:0008865', 'CL:0000458', 'GO:0048011', 'GO:0010811', 'GO:0098847', 'GO:1903897', 'GO:0009201', 'GO:1902075', 'GO:0002886', 'GO:0001784', 'GO:0007600', 'GO:0033574', 'GO:0015918', 'GO:1903812', 'GO:0030546', 'GO:0060089', 'GO:0070061', 'GO:0010466', 'GO:0006415', 'GO:0046094', 'GO:0016863', 'GO:0044346', 'GO:0043543', 'GO:0051348', 'GO:0036402', 'GO:0018377', 'GO:0140467', 'GO:0021895', 'GO:0043408', 'GO:2000074', 'GO:2000045', 'GO:0044743', 'GO:0004843', 'GO:0051209', 'GO:0008186', 'GO:0044238', 'GO:0150094', 'GO:0070813', 'GO:0030913', 'GO:0070603', 'GO:0045577', 'GO:0015911', 'GO:0010332', 'GO:0044272', 'GO:0035304', 'GO:0045893', 'GO:0099537', 'GO:0048639', 'GO:1901292', 'GO:0051016', 'GO:1902911', 'GO:0106057', 'GO:0009145', 'GO:0098850', 'GO:1904851', 'GO:0000413', 'GO:0090734', 'GO:0018107', 'GO:1905534', 'GO:0007051', 'GO:0007584', 'GO:0010984', 'GO:0071398', 'GO:0051047', 'GO:0009438', 'GO:0048666', 'GO:0045935', 'GO:1901214', 'GO:0030516', 'GO:0042605', 'GO:0050687', 'GO:0018208', 'GO:0042802', 'GO:0019829', 'GO:0140535', 'GO:0060485', 'GO:0014733', 'GO:0008202', 'GO:1903332', 'GO:1904587', 'GO:0030003', 'GO:0030554', 'GO:0120015', 'GO:0014911', 'GO:0035470', 'GO:0032880', 'GO:0005637', 'GO:0071417', 'CL:0000548', 'GO:0016311', 'GO:0048512', 'GO:0070628', 'GO:2000181', 'GO:0051783', 'GO:0009719', 'GO:0031983', 'GO:0009743', 'GO:0090102', 'GO:0001944', 'GO:0008237', 'GO:1900371', 'GO:1904417', 'GO:0071496', 'GO:0015818', 'GO:0050810', 'GO:0045940', 'GO:0072676', 'GO:0006355', 'GO:0006172', 'GO:0016798', 'GO:0033765', 'GO:0046676', 'GO:0048762', 'GO:0032279', 'GO:0016605', 'GO:0030291', 'GO:0003729', 'GO:0040001', 'GO:0051952', 'GO:0042747', 'GO:0005694', 'GO:0050974', 'GO:0007165', 'GO:0010830', 'GO:0070202', 'GO:0009790', 'GO:0021510', 'GO:0006538', 'GO:0005814', 'GO:1901862', 'GO:0009136', 'GO:0022612', 'GO:0003254', 'GO:0061709', 'GO:0006275', 'GO:0006244', 'GO:0007042', 'GO:0043687', 'GO:0046928', 'GO:1990564', 'GO:0045931', 'GO:1903978', 'GO:0032516', 'GO:2000145', 'GO:0034362', 'GO:0006897', 'GO:0019784', 'GO:0050817', 'GO:0043278', 'GO:0051056', 'GO:0010001', 'GO:0009584', 'GO:0006413', 'GO:0002062', 'GO:0043101', 'GO:0060236', 'GO:0016417', 'CARO:0000006', 'GO:0016835', 'GO:0046961', 'GO:0010952', 'GO:0006364', 'GO:0061659', 'GO:0004017', 'GO:0004488', 'GO:1904705', 'GO:0006436', 'GO:0030674', 'GO:0005875', 'GO:0009072', 'GO:0006099', 'GO:0051254', 'GO:0051222', 'GO:0021761', 'GO:0099081', 'GO:0030540', 'GO:0048799', 'GO:0006664', 'GO:0097225', 'GO:0008320', 'GO:0002757', 'GO:0005319', 'GO:0050614', 'GO:0008277', 'GO:0043269', 'GO:0009987', 'GO:0035795', 'GO:0071103', 'GO:0009266', 'GO:0030030', 'GO:0001968', 'GO:0015294', 'GO:0008207', 'GO:0051084', 'GO:0002285', 'GO:1902903', 'GO:0042555', 'GO:0007035', 'GO:0016323', 'GO:0007623', 'GO:0009219', 'GO:0006470', 'GO:0000248', 'GO:0015526', 'GO:0046777', 'GO:0120039', 'GO:0005355', 'GO:0006974', 'GO:0003921', 'GO:0033206', 'GO:0006259', 'GO:0001882', 'GO:0099177', 'GO:0070006', 'GO:0034764', 'GO:0120009', 'GO:0035591', 'GO:0006893', 'GO:1904707', 'GO:0030593', 'GO:0045579', 'GO:0031267', 'GO:0008142', 'GO:1902100', 'GO:0061515', 'GO:0006515', 'GO:0010867', 'GO:1900221', 'GO:0034109', 'GO:0010893', 'GO:0006405', 'GO:0071692', 'GO:0007041', 'GO:1904814', 'GO:0006979', 'GO:0097553', 'GO:0007056', 'GO:0007369', 'GO:0031365', 'GO:0070861', 'GO:0009967', 'GO:0035091', 'GO:1902882', 'GO:1904018', 'GO:0048646', 'GO:0040008', 'GO:0019551', 'GO:0001885', 'GO:0016725', 'GO:0042359', 'GO:0032401', 'GO:0051179', 'GO:0002221', 'GO:0035592', 'GO:0004791', 'GO:1904380', 'GO:0046967', 'GO:1902017', 'GO:1901995', 'GO:0007166', 'GO:0098797', 'GO:0010810', 'GO:0051171', 'GO:0021756', 'GO:0032526', 'GO:0051052', 'GO:0006148', 'GO:0019530', 'GO:0032212', 'GO:0006986', 'GO:0060428', 'GO:0006109', 'GO:0004769', 'GO:0010734', 'GO:0006814', 'GO:0055085', 'GO:0005200', 'GO:1900120', 'GO:0045143', 'GO:0140546', 'GO:0044042', 'GO:0140035', 'GO:0048009', 'GO:0005884', 'GO:0098661', 'GO:0061621', 'GO:0015833', 'GO:0001764', 'GO:0020037', 'GO:0006303', 'GO:0044089', 'GO:0031430', 'GO:0070085', 'GO:0048193', 'GO:0019886', 'GO:0015658', 'GO:0004497', 'GO:0001890', 'GO:0042127', 'GO:0090114', 'GO:0015327', 'GO:0005811', 'GO:0051000', 'GO:0051152', 'GO:0009895', 'GO:0098909', 'GO:0004579', 'GO:0006531', 'GO:0045880', 'GO:0006909', 'GO:0062197', 'GO:0032743', 'GO:0005516', 'GO:2000448', 'GO:0045915', 'GO:0000407', 'GO:0071705', 'GO:0000323', 'GO:1904923', 'GO:0016684', 'GO:0032252', 'GO:0016801', 'GO:2000446', 'GO:0007186', 'GO:0046850', 'GO:0072332', 'GO:0007127', 'CL:0000300', 'GO:1903916', 'GO:0042981', 'GO:0048018', 'GO:0045600', 'GO:0015196', 'GO:0031095', 'GO:0002578', 'GO:0048638', 'GO:0002824', 'GO:0004818', 'GO:0051294', 'GO:0002377', 'GO:0008732', 'GO:0003688', 'GO:0009887', 'GO:0030900', 'GO:0045184', 'GO:0044282', 'GO:1902115', 'GO:0009064', 'GO:0000276', 'GO:0009199', 'GO:0070279', 'GO:0000212', 'GO:0031995', 'GO:0032133', 'GO:1900740', 'GO:0032806', 'GO:0030705', 'GO:0046098', 'GO:0004362', 'GO:0017158', 'GO:0070661', 'GO:0005313', 'GO:1900542', 'GO:2001234', 'GO:0035579', 'GO:1904871', 'GO:0010972', 'GO:0061351', 'GO:0071392', 'GO:0046395', 'GO:0004550', 'GO:0007219', 'GO:0032508', 'GO:0043038', 'GO:0032757', 'GO:0009067', 'GO:0000904', 'GO:0017116', 'GO:0051299', 'GO:0010906', 'GO:0040011', 'GO:0042169', 'GO:0071806', 'GO:2000147', 'GO:0006166', 'GO:0002204', 'GO:0032328', 'GO:0031616', 'GO:0042326', 'GO:0008213', 'GO:0010977', 'GO:0051148', 'GO:0097411', 'GO:0051568', 'GO:0010544', 'GO:0006983', 'GO:0097202', 'GO:0048511', 'GO:0035065', 'GO:0016972', 'GO:0016791', 'GO:1903532', 'GO:0044419', 'GO:0030330', 'GO:0019787', 'GO:0008017', 'GO:0051928', 'GO:0031122', 'GO:0060541', 'GO:0060055', 'GO:0044773', 'GO:0051787', 'GO:0003006', 'GO:0048584', 'GO:0071394', 'GO:0034394', 'GO:0015172', 'GO:1905178', 'GO:0010976', 'GO:0006152', 'GO:0090279', 'GO:0007040', 'GO:0045040', 'GO:0050890', 'GO:0032964', 'GO:0043025', 'GO:0005902', 'GO:0046394', 'GO:0071287', 'GO:0010632', 'GO:0005767', 'GO:0050658', 'GO:0010997', 'GO:0006558', 'GO:0097501', 'GO:0010044', 'GO:1902565', 'GO:0042159', 'GO:0044297', 'GO:0031210', 'GO:0051896', 'GO:0045056', 'GO:0060271', 'GO:0072659', 'GO:1901607', 'GO:0050137', 'GO:1902237', 'GO:0008180', 'GO:0000075', 'GO:1903533', 'GO:0006089', 'GO:0046683', 'GO:1904752', 'GO:0070704', 'GO:0005369', 'GO:0014902', 'GO:0015811', 'GO:0009142', 'GO:0098606', 'GO:1905775', 'GO:0071385', 'GO:1903202', 'GO:0005971', 'GO:0001817', 'GO:1902751', 'GO:0061795', 'GO:0006449', 'GO:0034329', 'GO:0030229', 'GO:0006887', 'GO:0071824', 'GO:0030258', 'GO:0035239', 'GO:0090207', 'GO:0032946', 'GO:0006282', 'GO:0001975', 'GO:0101003', 'GO:0045911', 'GO:1903298', 'GO:0035270', 'GO:0046496', 'GO:0052689', 'GO:0070161', 'GO:0046390', 'GO:0071569', 'GO:0090079', 'GO:0044770', 'GO:0072523', 'GO:0005737', 'GO:0019912', 'GO:0030334', 'GO:0032515', 'GO:0045137', 'GO:0120036', 'GO:0004708', 'GO:0009653', 'GO:0033280', 'GO:0043161', 'GO:0010635', 'GO:0033002', 'GO:0036003', 'GO:1902236', 'GO:0030060', 'GO:0070342', 'GO:0033180', 'GO:0014745', 'GO:1902936', 'GO:0019068', 'GO:0016462', 'GO:0007006', 'GO:0042147', 'GO:0050892', 'GO:0090329', 'GO:0006735', 'GO:0016799', 'GO:0010732', 'GO:0044088', 'GO:0030544', 'GO:0046688', 'GO:1900222', 'GO:1901216', 'GO:0046415', 'GO:0010824', 'GO:1904505', 'GO:1903508', 'GO:0016717', 'GO:0038026', 'GO:0000082', 'GO:1904996', 'GO:0010985', 'GO:0005102', 'GO:0045041', 'GO:0031994', 'GO:0043031', 'GO:0032354', 'GO:0006059', 'GO:0005283', 'GO:0032103', 'GO:1903305', 'GO:0006639', 'GO:1901673', 'GO:0097440', 'GO:0060251', 'GO:0046660', 'CL:0000457', 'GO:1903862', 'GO:0030515', 'GO:0043380', 'GO:0090482', 'GO:0098852', 'GO:1902031', 'GO:0006487', 'GO:0050993', 'GO:2000058', 'GO:0033198', 'GO:0048388', 'GO:0045892', 'GO:0008270', 'GO:0007507', 'GO:0048678', 'GO:0048671', 'GO:0023051', 'GO:0017076', 'GO:0120161', 'GO:0015980', 'GO:0006325', 'GO:0050965', 'GO:0036496', 'GO:0030155', 'GO:0043300', 'GO:0048731', 'GO:0009889', 'GO:0070613', 'GO:0045840', 'GO:0018958', 'GO:0001650', 'GO:0070852', 'GO:0030497', 'GO:0060479', 'GO:0007204', 'GO:0032839', 'GO:1905459', 'GO:0006094', 'GO:0010041', 'GO:0015605', 'GO:0009923', 'GO:0022889', 'GO:0050966', 'GO:0004066', 'GO:0007143', 'GO:0032263', 'GO:0042330', 'GO:1903801', 'GO:1901880', 'GO:0046685', 'GO:0071889', 'GO:0031346', 'GO:2000300', 'GO:0050877', 'GO:0009123', 'GO:0036316', 'GO:1901663', 'GO:0048532', 'GO:0071375', 'GO:0015119', 'GO:1901334', 'GO:0006738', 'GO:0051938', 'GO:0002821', 'GO:0016240', 'GO:0004930', 'GO:0046914', 'GO:0035383', 'GO:0030867', 'GO:0072542', 'GO:0001779', 'GO:0034694', 'GO:0021544', 'GO:0051640', 'GO:0061462', 'GO:0044524', 'GO:1904387', 'GO:0006807', 'GO:0009612', 'GO:0043425', 'GO:0034765', 'GO:0035751', 'GO:0061572', 'GO:0080134', 'GO:0071493', 'GO:0016055', 'GO:0015629', 'GO:0002699', 'GO:1903034', 'GO:0035338', 'GO:0046174', 'GO:0002269', 'GO:0022405', 'GO:0006188', 'GO:0034701', 'GO:0046495', 'GO:0012507', 'GO:0071474', 'GO:0030522', 'GO:0015194', 'GO:0031072', 'GO:0046606', 'GO:1901360', 'GO:0030666', 'GO:0065007', 'GO:0046661', 'GO:0043405', 'GO:0044237', 'GO:0018105', 'GO:0070905', 'GO:0042277', 'GO:0045088', 'GO:1904556', 'GO:0043168', 'GO:0008654', 'GO:0045087', 'GO:0006091', 'GO:0038179', 'GO:0045471', 'GO:0038023', 'UBERON:0000465', 'GO:0060840', 'GO:0010562', 'GO:0043462', 'GO:0030218', 'GO:0006508', 'GO:0007020', 'GO:0001889', 'GO:0044344', 'GO:0006702', 'GO:0042069', 'GO:0015849', 'GO:0006816', 'GO:0002495', 'GO:0110095', 'GO:0038147', 'GO:0006879', 'GO:1904205', 'GO:0045780', 'GO:0006873', 'GO:0004084', 'GO:0015184', 'GO:0019220', 'GO:0006687', 'GO:0048286', 'GO:1904152', 'GO:0051926', 'GO:0005979', 'GO:0006563', 'GO:0051247', 'GO:0003824', 'GO:0032470', 'GO:0090575', 'GO:1905460', 'GO:0044703', 'GO:0106104', 'GO:0010911', 'GO:0043565', 'GO:0071763', 'GO:0009150', 'GO:0022803', 'GO:0060285', 'GO:0032881', 'GO:1990498', 'GO:1904415', 'GO:0006606', 'GO:0046130', 'GO:0030295', 'GO:0065003', 'GO:0050670', 'GO:0010666', 'GO:0051092', 'GO:0044232', 'GO:0002026', 'GO:0015711', 'GO:0046466', 'GO:0045621', 'GO:0008209', 'GO:0003158', 'GO:0010755', 'GO:0030111', 'GO:1905508', 'GO:0072665', 'GO:0002604', 'GO:0003422', 'GO:0033044', 'GO:0032963', 'GO:0045595', 'GO:0008347', 'GO:0006914', 'GO:0034599', 'GO:0032507', 'GO:0034330', 'GO:0045926', 'GO:0140297', 'GO:0046889', 'GO:0006954', 'GO:0019222', 'GO:0061578', 'GO:0009314', 'GO:0032989', 'GO:0036508', 'GO:0038034', 'GO:0002064', 'GO:0016241', 'GO:0015740', 'GO:0015924', 'GO:0090303', 'GO:0006935', 'GO:0045923', 'GO:1901983', 'GO:0097193', 'GO:0010975', 'GO:0006360', 'GO:0061629', 'GO:0048488', 'GO:0006479', 'GO:0050789', 'GO:0043524', 'GO:0072521', 'GO:0071300', 'GO:0043024', 'GO:0010876', 'GO:0036498', 'GO:0098590', 'GO:0018198', 'GO:1905065', 'GO:1903513', 'GO:0046184', 'GO:0042625', 'GO:0009125', 'GO:0008250', 'GO:0006729', 'GO:0060213', 'GO:0051220', 'GO:0008631', 'GO:0071216', 'GO:0098802', 'GO:0042445', 'GO:0048714', 'GO:0031647', 'GO:0014898', 'GO:0046128', 'GO:1900034', 'GO:0032943', 'GO:0006991', 'GO:2000489', 'GO:0033239', 'GO:0042364', 'GO:0009897', 'GO:0070302', 'GO:1990351', 'GO:0030169', 'GO:0006644', 'GO:0016235', 'GO:0098868', 'GO:1901796', 'GO:0015145', 'GO:0043271', 'GO:0048523', 'GO:1900407', 'GO:0047975', 'GO:0006906', 'GO:0015031', 'GO:0043085', 'GO:0030073', 'GO:0003878', 'GO:0007004', 'GO:0032367', 'GO:0070557', 'GO:0070837', 'GO:0031090', 'GO:0043618', 'GO:0034248', 'GO:0016051', 'GO:0102756', 'GO:0045445', 'GO:0008356', 'GO:0051939', 'GO:0016859', 'GO:1990823', 'GO:0061900', 'GO:0035671', 'GO:1903293', 'GO:0050796', 'GO:0034656', 'GO:0030016', 'GO:0098562', 'GO:0003925', 'GO:0060538', 'CL:0000095', 'GO:0018193', 'GO:0002407', 'GO:0061620', 'GO:0044325', 'GO:0045912', 'GO:0004301', 'GO:0017022', 'GO:0014887', 'GO:0010564', 'GO:0007043', 'GO:2001242', 'GO:0140030', 'GO:0009065', 'GO:0071470', 'GO:0009620', 'GO:0015075', 'GO:0006892', 'GO:0032991', 'GO:0045766', 'GO:0043500', 'GO:0000302', 'GO:0031577', 'GO:1905039', 'GO:0004340', 'GO:0015949', 'GO:0070888', 'GO:0007602', 'GO:0036019', 'GO:0044782', 'GO:0034451', 'GO:0071814', 'GO:0019852', 'GO:0042327', 'GO:1901654', 'CL:0002371', 'GO:0050848', 'GO:0043407', 'GO:0051402', 'GO:0086039', 'GO:0051279', 'GO:0051249', 'GO:0003725', 'GO:0051252', 'GO:0006636', 'GO:0045685', 'GO:0060487', 'GO:0009179', 'GO:0033238', 'GO:0004745', 'GO:0061726', 'GO:0032930', 'GO:0061077', 'GO:0098856', 'GO:0047750', 'GO:0043320', 'GO:0008630', 'GO:0030101', 'GO:0001919', 'GO:0030323', 'GO:0061564', 'GO:0034384', 'GO:0045211', 'GO:0015760', 'GO:0046906', 'GO:0008037', 'GO:0045995', 'GO:0014706', 'GO:0070530', 'GO:0033177', 'GO:0070095', 'GO:1901342', 'GO:0090288', 'GO:0009611', 'GO:0010927', 'GO:0070815', 'GO:0061025', 'GO:0045580', 'GO:1903322', 'GO:0036119', 'GO:0002263', 'GO:0014743', 'GO:0002834', 'GO:0022834', 'GO:0003747', 'GO:0009629', 'GO:0070977', 'GO:0006518', 'CL:0000210', 'GO:0031320', 'GO:0004571', 'GO:0005528', 'GO:0051905', 'GO:0060350', 'GO:0016132', 'UBERON:0002405', 'GO:0046364', 'GO:0106118', 'GO:0008652', 'GO:0055092', 'GO:0042770', 'GO:0001674', 'GO:0022624', 'GO:0071542', 'GO:0014910', 'GO:0051301', 'GO:0032058', 'GO:0042734', 'GO:0000981', 'GO:0019774', 'GO:0009152', 'GO:0045582', 'GO:0046370', 'GO:0000910', 'GO:1904874', 'GO:0046209', 'GO:0044281', 'GO:0046903', 'GO:0009069', 'GO:0015081', 'GO:0097066', 'GO:0098791', 'GO:0009185', 'GO:0010592', 'GO:0048514', 'GO:0061888', 'GO:0034314', 'GO:0097708', 'GO:0010646', 'GO:0005876', 'GO:0043255', 'GO:0008203', 'GO:0050806', 'GO:0032655', 'GO:1905897', 'GO:2000347', 'GO:0002833', 'GO:1904776', 'GO:0000725', 'GO:1902808', 'GO:0032504', 'GO:0016410', 'GO:0006268', 'GO:0071682', 'GO:0015824', 'GO:0150063', 'GO:0031328', 'GO:0019346', 'GO:0098984', 'GO:0140375', 'GO:0015193', 'GO:0051336', 'BFO:0000040', 'GO:0045739', 'GO:2001171', 'GO:0071222', 'GO:0071380', 'GO:0042819', 'GO:0051130', 'GO:0033135', 'GO:0005945', 'GO:0030659', 'GO:0014074', 'GO:0009311', 'GO:0048869', 'GO:0010970', 'GO:0019900', 'GO:0006002', 'GO:0005929', 'GO:0051881', 'GO:0004420', 'CL:0000023', 'GO:0018160', 'GO:0016571', 'GO:0008289', 'GO:0000425', 'GO:0044752', 'GO:0034392', 'GO:0090398', 'GO:0015925', 'GO:0097729', 'GO:0042816', 'GO:0010879', 'GO:0002617', 'GO:0048821', 'GO:0098712', 'GO:0050790', 'GO:1903891', 'GO:0010922', 'GO:0000491', 'GO:0042448', 'GO:0005773', 'GO:2000279', 'GO:0060255', 'GO:1903039', 'GO:1903829', 'GO:0050750', 'GO:0016482', 'GO:1903577', 'GO:0070601', 'GO:0060828', 'GO:0018352', 'GO:0034219', 'GO:0010558', 'GO:0019511', 'GO:1990904', 'GO:0031312', 'GO:0030154', 'GO:0004470', 'GO:0060205', 'GO:0070972', 'GO:0051154', 'GO:0003674', 'GO:1905322', 'GO:0015328', 'GO:0062149', 'GO:0016668', 'GO:0055080', 'GO:0043315', 'GO:0019706', 'GO:0042692', 'GO:0009060', 'GO:0030010', 'GO:0016444', 'GO:0005216', 'GO:0010803', 'GO:0010877', 'GO:0010563', 'GO:0050818', 'GO:0002639', 'GO:0140888', 'GO:0005874', 'GO:0016860', 'GO:1903861', 'GO:0072698', 'GO:1901698', 'GO:0051656', 'GO:0016627', 'GO:0031163', 'GO:0071396', 'GO:0009058', 'GO:1903036', 'GO:0006793', 'GO:0015293', 'GO:0007530', 'GO:0050730', 'GO:0010817', 'GO:0031012', 'GO:0045937', 'GO:0006720', 'GO:0006071', 'GO:0009628', 'GO:0007167', 'GO:0021954', 'GO:0007077', 'GO:0090407', 'GO:0010637', 'GO:0072329', 'GO:0005548', 'GO:0044539', 'GO:0034389', 'GO:0002504', 'GO:0030198', 'GO:0048713', 'GO:0009409', 'GO:0045296', 'GO:0071168', 'GO:0051059', 'GO:2000146', 'GO:0010894', 'GO:0045055', 'GO:0016616', 'GO:0009968', 'GO:1904375', 'GO:0043313', 'GO:0043087', 'GO:0001920', 'GO:0048770', 'GO:0006204', 'GO:2000121', 'GO:0021589', 'GO:0007093', 'GO:2001295', 'GO:0055100', 'GO:0007625', 'GO:2001251', 'GO:0019527', 'GO:0006417', 'GO:0048667', 'GO:0072349', 'GO:1902475', 'GO:0043039', 'GO:0140354', 'GO:0051452', 'GO:1901137', 'GO:0019001', 'GO:0010510', 'GO:1902750', 'GO:0071236', 'GO:0098827', 'GO:0042558', 'GO:0046477', 'GO:0016358', 'GO:0035459', 'GO:0018444', 'GO:0070193', 'GO:0010665', 'GO:2000106', 'GO:0060047', 'GO:0034655', 'GO:0044233', 'GO:0098657', 'GO:0001649', 'GO:0005640', 'GO:0036314', 'GO:0042982', 'GO:0051081', 'GO:0097159', 'GO:0034452', 'GO:0001706', 'GO:0015318', 'GO:0018022', 'GO:0032728', 'GO:0003413', 'GO:0010720', 'GO:0008406', 'GO:0016903', 'GO:0038025', 'GO:0016215', 'GO:0009164', 'GO:0030414', 'GO:0043604', 'GO:0000987', 'GO:0016597', 'GO:0006541', 'GO:0019637', 'GO:0035639', 'GO:0043666', 'GO:0033559', 'GO:1905710', 'GO:0110032', 'GO:0090208', 'GO:0051260', 'GO:0051282', 'GO:1904350', 'GO:0042908', 'GO:0046649', 'GO:0035606', 'GO:0043536', 'GO:0010648', 'GO:0140640', 'GO:0070050', 'GO:0051253', 'GO:0001227', 'GO:0002696', 'GO:0140272', 'GO:0046653', 'GO:0034111', 'GO:0097067', 'GO:1903297', 'GO:1902767', 'GO:0019219', 'GO:0032735', 'GO:0032649', 'GO:0043891', 'GO:1902930', 'GO:0097371', 'GO:0001228', 'GO:1903828', 'GO:0051090', 'GO:0042626', 'GO:0046696', 'GO:0008284', 'GO:0045190', 'GO:0009678', 'GO:0051177', 'GO:0004252', 'GO:0048878', 'GO:0097529', 'GO:0043123', 'GO:0044255', 'GO:0060547', 'GO:0042578', 'GO:0046718', 'GO:0046146', 'GO:0032469', 'GO:0006573', 'GO:0006690', 'GO:0055029', 'GO:0016062', 'GO:0097447', 'GO:0006624', 'GO:0004557', 'GO:0030317', 'GO:0008035', 'GO:0035308', 'GO:0036315', 'GO:0051095', 'GO:0098801', 'GO:0140036', 'GO:0035728', 'GO:0097003', 'GO:0033299', 'GO:0010631', 'GO:0014912', 'GO:0002832', 'GO:0031338', 'GO:0043228', 'GO:0008150', 'GO:0034103', 'GO:0071357', 'GO:0014070', 'GO:0061650', 'GO:0015820', 'GO:0042304', 'GO:0016942', 'GO:0030228', 'GO:1905532', 'GO:0051898', 'GO:0019407', 'GO:0030510', 'GO:0002274', 'GO:0001503', 'GO:0033036', 'GO:0017041', 'GO:0050657', 'GO:0140098', 'GO:0042306', 'GO:0016192', 'GO:0007015', 'GO:1903319', 'GO:0051131', 'GO:2001243', 'GO:0106027', 'GO:0043010', 'GO:0010043', 'GO:0009948', 'GO:0005739', 'GO:0098609', 'GO:0010629', 'GO:1904886', 'GO:1902221', 'GO:0017111', 'GO:0060326', 'GO:0043470', 'GO:0098704', 'GO:0072708', 'GO:0006826', 'GO:0010324', 'GO:0032990', 'GO:0009188', 'GO:0042918', 'GO:0060048', 'GO:0006740', 'GO:0016740', 'GO:0001959', 'GO:0050951', 'GO:0045833', 'GO:0005527', 'GO:0043403', 'GO:0016591', 'GO:0015038', 'GO:0036020', 'GO:0044249', 'GO:0070585', 'GO:0098542', 'GO:0036126', 'GO:0043426', 'GO:0006972', 'GO:0019866', 'GO:0019405', 'GO:0071333', 'GO:0055082', 'GO:0043279', 'GO:0007076', 'GO:0071675', 'GO:0010899', 'GO:0097192', 'GO:0090596', 'GO:0097466', 'GO:0019585', 'GO:0005827', 'GO:0014741', 'GO:0072524', 'GO:0032094', 'GO:0006101', 'GO:0051048', 'GO:1901568', 'GO:0006278', 'GO:0018130', 'GO:0023056', 'GO:2000377', 'GO:0019640', 'GO:0046637', 'GO:0051641', 'GO:0032922', 'GO:0032673', 'GO:1905475', 'GO:0007611', 'GO:0032436', 'GO:0009913', 'GO:0071702', 'GO:0009101', 'GO:0043583', 'GO:0009396', 'GO:0043393', 'GO:0097264', 'GO:0050801', 'GO:0019932', 'GO:1904724', 'GO:0002764', 'GO:1904706', 'GO:0030424', 'GO:0019400', 'GO:0003714', 'GO:0016209', 'GO:0035718', 'GO:0006869', 'GO:0048609', 'GO:1900181', 'GO:0033143', 'GO:1900739', 'GO:0001221', 'GO:0033762', 'GO:0035249', 'GO:0045335', 'GO:0021517', 'GO:0006999', 'GO:0007032', 'GO:1901029', 'GO:0004559', 'GO:0071869', 'GO:0099171', 'GO:0048285', 'GO:0045494', 'GO:0030388', 'GO:0048659', 'GO:0045132', 'GO:0030150', 'GO:0006140', 'GO:0006418', 'GO:0046931', 'GO:0017171', 'GO:0004459', 'GO:0046949', 'CARO:0000003', 'GO:1902495', 'GO:0000038', 'GO:0048029', 'GO:1900087', 'GO:0015355', 'GO:1902975', 'GO:0051347', 'GO:0071363', 'GO:0008104', 'GO:0090141', 'GO:0006766', 'GO:0010799', 'GO:0002054', 'GO:0070646', 'GO:0044380', 'GO:0006396', 'GO:0097242', 'GO:0070201', 'GO:0044085', 'GO:0098754', 'GO:0031109', 'GO:0007163', 'GO:0031981', 'GO:0003677', 'GO:0000439', 'GO:0005452', 'GO:0042447', 'GO:0042440', 'GO:1902024', 'GO:0042162', 'GO:0061919', 'GO:0035967', 'GO:0003676', 'GO:0008238', 'GO:0006112', 'GO:0032200', 'GO:0071211', 'GO:0006498', 'GO:0060135', 'GO:1900038', 'GO:0098857', 'GO:0061631', 'GO:0045177', 'GO:0021782', 'GO:0051117', 'GO:0051236', 'GO:0010921', 'GO:0005730', 'GO:0007212', 'GO:0005768', 'GO:0019941', 'GO:0051290', 'GO:1990182', 'GO:0043392', 'GO:0035556', 'GO:0032648', 'GO:0032933', 'GO:0004422', 'GO:0002888', 'GO:1901215', 'GO:0042572', 'GO:0016567', 'GO:0016875', 'GO:0060560', 'GO:0031904', 'GO:0051788', 'GO:0043455', 'GO:0004830', 'GO:0031326', 'GO:0036016', 'GO:0006064', 'GO:0035295', 'GO:0004312', 'GO:0050868', 'GO:0042391', 'GO:0002381', 'CL:0000151', 'GO:0046622', 'GO:0044092', 'GO:0001525', 'GO:0050864', 'GO:0042745', 'GO:0005975', 'GO:0002695', 'GO:0006368', 'GO:0044070', 'GO:0046033', 'GO:0098862', 'GO:0051770', 'GO:0008483', 'CL:0000738', 'GO:0030054', 'GO:0006857', 'GO:0071241', 'GO:0021680', 'GO:0005759', 'GO:1901701', 'GO:0006941', 'GO:0006310', 'GO:0062023', 'GO:0047751', 'GO:0044819', 'GO:0009791', 'GO:0016188', 'GO:0035729', 'GO:0060294', 'GO:0002708', 'GO:0007253', 'GO:0098773', 'GO:0071248', 'GO:0034590', 'GO:0007005', 'GO:1902041', 'GO:0071548', 'GO:0005515', 'GO:0006281', 'GO:0051338', 'GO:0016772', 'GO:0006778', 'GO:0098656', 'GO:0032288', 'GO:0009082', 'GO:0098708', 'GO:0071826', 'GO:1903403', 'GO:0006997', 'GO:0003690', 'GO:0060536', 'GO:0045647', 'GO:0090090', 'GO:0016446', 'GO:0006195', 'GO:0046124', 'GO:0097449', 'GO:0035296', 'GO:0006677', 'GO:0035524', 'GO:0098800', 'GO:2001293', 'GO:0008584', 'GO:0071332', 'GO:0030894', 'GO:0045581', 'GO:0019798', 'GO:0031325', 'GO:0097431', 'GO:0070382', 'GO:0042552', 'GO:0034340', 'GO:0036109', 'GO:0030029', 'GO:0034774', 'GO:0002822', 'GO:2000756', 'GO:0030371', 'GO:0060337', 'GO:0043029', 'GO:0010543', 'GO:0009918', 'GO:0050661', 'GO:0008013', 'GO:0099501', 'GO:0019538', 'GO:0016614', 'GO:0036507', 'GO:1900180', 'GO:1900103', 'GO:0005041', 'GO:0071621', 'GO:0019368', 'GO:0009262', 'GO:0030242', 'GO:0090306', 'GO:0008236', 'GO:0002573', 'GO:0007420', 'GO:0004448', 'GO:1904951', 'GO:0065002', 'GO:0007249', 'GO:0003018', 'GO:0042562', 'GO:0009100', 'GO:0051018', 'GO:0034311', 'GO:0046605', 'GO:0021762', 'GO:0043248', 'GO:0019674', 'GO:0043233', 'GO:0000428', 'GO:0016881', 'GO:0044342', 'GO:0006006', 'GO:0044818', 'GO:0045263', 'GO:0006499', 'GO:0070761', 'GO:0042938', 'GO:0090026', 'CL:0000096', 'GO:0031984', 'GO:0051276', 'GO:0045944', 'GO:0032570', 'GO:0001637', 'GO:0010038', 'GO:1905037', 'GO:0033146', 'GO:0007589', 'GO:0003678', 'GO:0120014', 'GO:0038159', 'GO:0048471', 'GO:0002181', 'GO:0002376', 'GO:0009408', 'GO:0072522', 'GO:0051384', 'GO:0090276', 'GO:0000768', 'GO:0140662', 'GO:0030670', 'GO:0007063', 'GO:0007094', 'GO:0030145', 'GO:0043280', 'GO:0046099', 'GO:0005615', 'GO:0002440', 'GO:0097305', 'GO:0006513', 'GO:0019367', 'GO:0044877', 'GO:1903707', 'GO:0002237', 'GO:0034687', 'GO:1903203', 'GO:0031975', 'GO:0071677', 'GO:1901159', 'GO:0051049', 'GO:0007612', 'GO:0030669', 'GO:0001709', 'GO:1901682', 'GO:0051099', 'GO:0043548', 'GO:0022411', 'GO:0035437', 'GO:0006468', 'GO:0030810', 'GO:0006915', 'GO:0030252', 'GO:0061117', 'GO:1901606', 'GO:0046578', 'GO:0001217', 'GO:0002685', 'GO:0030001', 'GO:0001530', 'GO:0051962', 'GO:2000015', 'GO:1902308', 'GO:0071407', 'GO:0019318', 'GO:0060363', 'GO:0051354', 'GO:1902494', 'GO:0030182', 'GO:0015373', 'GO:0031401', 'GO:0045254', 'GO:0140338', 'GO:0046526', 'GO:0016774', 'GO:0004427', 'GO:0032689', 'GO:0006796', 'GO:0009240', 'GO:0072330', 'GO:0070848', 'GO:2000404', 'GO:0042181', 'GO:0002520', 'GO:0016208', 'GO:0009890', 'GO:0006081', 'GO:0044706', 'CL:0000766', 'GO:0099572', 'GO:0050421', 'GO:0036477', 'GO:0016049', 'GO:0022408', 'GO:0001654', 'GO:1902514', 'GO:0031967', 'GO:0016137', 'GO:0097452', 'GO:0009063', 'GO:2001237', 'GO:1901981', 'GO:0048588', 'GO:0042157', 'GO:0008637', 'GO:0005783', 'GO:0033554', 'GO:0031593', 'GO:0071109', 'GO:0016363', 'CL:0000393', 'GO:0008235', 'GO:2000361', 'GO:0009725', 'GO:0051101', 'GO:0043381', 'GO:0031514', 'GO:0044839', 'GO:0010591', 'GO:0032027', 'GO:1901522', 'GO:0015807', 'GO:0090287', 'GO:0022618', 'GO:0035578', 'GO:0010660', 'GO:0021543', 'GO:0009163', 'GO:0036296', 'GO:0006885', 'GO:0007565', 'GO:0032007', 'GO:0072599', 'GO:0048771', 'GO:0051204', 'GO:0045830', 'GO:0005253', 'GO:1905818', 'GO:0098760', 'GO:0001775', 'GO:0033138', 'GO:0050819', 'GO:0001568', 'GO:0002836', 'GO:0015808', 'UBERON:0000479', 'GO:0001578', 'GO:0030833', 'GO:1990440', 'GO:1903564', 'GO:1904869', 'GO:0034698', 'GO:0071897', 'GO:0006547', 'CL:0000081', 'GO:0055090', 'GO:0006942', 'GO:0006691', 'GO:0034695', 'GO:0001676', 'GO:0045216', 'GO:0035977', 'GO:0006998', 'GO:0004298', 'GO:1903580', 'GO:0016765', 'GO:0140161', 'GO:0062076', 'GO:1901361', 'GO:0071712', 'GO:0006753', 'GO:0030148', 'GO:1903214', 'GO:0030332', 'GO:0022853', 'GO:0045822', 'GO:0051693', 'GO:0045661', 'GO:0006473', 'GO:0009922', 'GO:1990456', 'GO:0009888', 'GO:0006950', 'GO:0140056', 'GO:0006955', 'GO:0016741', 'GO:0016706', 'GO:0050714', 'GO:0101031', 'GO:0043001', 'GO:0014905', 'GO:0000226', 'GO:0046686', 'GO:0007610', 'GO:0071345', 'GO:0035924', 'GO:0015718', 'GO:0070859', 'GO:0045922', 'GO:0000166', 'GO:1902532', 'GO:0002637', 'GO:0008585', 'GO:0051591', 'GO:0044403', 'GO:0004807', 'GO:0000164', 'GO:0090118', 'GO:0043302', 'GO:1902850', 'GO:0006486', 'GO:0032386', 'GO:0099512', 'GO:0141061', 'GO:0050871', 'GO:0042632', 'GO:0046620', 'GO:0031334', 'GO:0099503', 'GO:0004473', 'GO:0051126', 'GO:0009583', 'GO:0120162', 'GO:0051262', 'GO:0004576', 'GO:0042301', 'GO:0097734', 'GO:0003700', 'GO:1990777', 'GO:0046112', 'GO:0006084', 'GO:0003421', 'GO:0031526', 'GO:1905114', 'GO:0015936', 'GO:0015186', 'GO:0044062', 'GO:0015171', 'GO:0032182', 'GO:0045337', 'GO:0060090', 'GO:0009894', 'GO:0070588', 'GO:0008525', 'GO:0003865', 'GO:0048146', 'GO:0006106', 'GO:0070552', 'GO:0048853', 'GO:0032660', 'GO:0006085', 'GO:0050000', 'GO:1902533', 'GO:0098809', 'GO:0001955', 'GO:0030658', 'GO:0120013', 'GO:0071466', 'GO:0050728', 'GO:0097306', 'GO:0008614', 'GO:0000242', 'GO:0006062', 'GO:1904273', 'GO:0000003', 'GO:0005774', 'GO:0009410', 'GO:0033721', 'GO:0110076', 'GO:0042472', 'GO:0004842', 'GO:0051223', 'GO:0043555', 'GO:0019550', 'GO:2000638', 'GO:0051287', 'GO:0046365', 'GO:0008083', 'GO:0045540', 'GO:0051707', 'GO:0007276', 'GO:0038146', 'GO:1900102', 'GO:0019842', 'GO:0045964', 'GO:0045116', 'GO:1902476', 'GO:0004672', 'GO:1902680', 'GO:0072525', 'GO:0044754', 'GO:1903725', 'GO:0005324', 'GO:0061718', 'GO:0003922', 'GO:0080164', 'GO:0018023', 'GO:0046835', 'GO:0019899', 'GO:0060021', 'GO:0010826', 'GO:0008219', 'GO:0070341', 'GO:0090025', 'GO:0046483', 'GO:0008514', 'GO:0098796', 'GO:0006953', 'GO:0098771', 'GO:0006298', 'GO:0046943', 'GO:0008324', 'GO:0031398', 'GO:0060284', 'GO:0006913', 'GO:0006163', 'GO:0120025', 'GO:0140112', 'GO:0007030', 'GO:0038180', 'GO:0035094', 'GO:0006612', 'GO:0016500', 'GO:1903020', 'GO:1901605', 'GO:0004601', 'GO:2000816', 'GO:0050793', 'GO:0006996', 'GO:0090402', 'GO:0050678', 'GO:0001934', 'GO:0045259', 'GO:1901874', 'GO:0000077', 'GO:0019320', 'GO:0050808', 'GO:0034614', 'GO:0016570', 'GO:0046385', 'GO:0009263', 'GO:0031098', 'GO:0006775', 'GO:0034663', 'GO:1901031', 'GO:0016128', 'GO:1901861', 'GO:1902036', 'GO:0005769', 'GO:0098662', 'GO:0150077', 'GO:0007406', 'GO:0051955', 'GO:1990418', 'GO:0043648', 'GO:0061134', 'GO:0032677', 'GO:0030397', 'GO:0006820', 'GO:1904030', 'GO:0009086', 'GO:0016831', 'GO:0071162', 'GO:0000086', 'GO:0021915', 'GO:0046655', 'GO:0060170', 'GO:0048662', 'GO:0002449', 'GO:0034654', 'GO:0030246', 'GO:0019343', 'GO:0010605', 'GO:0051125', 'GO:0007017', 'GO:0042063', 'GO:0032675', 'GO:0005198', 'GO:0048871', 'GO:0006007', 'GO:0022417', 'CL:0000234', 'GO:0001554', 'GO:0098916', 'GO:0045111', 'GO:0030018', 'GO:0016776', 'GO:0010608', 'GO:0045936', 'GO:1900193', 'GO:0019104', 'GO:0140253', 'GO:0015749', 'GO:1990478', 'GO:0140009', 'GO:0015748', 'GO:0061136', 'GO:1904557', 'GO:0045333', 'GO:0005777', 'CL:0000988', 'GO:1990712', 'GO:0045787', 'GO:1904925', 'GO:0070936', 'GO:0034381', 'GO:0004748', 'GO:0010389', 'GO:0001505', 'GO:0034391', 'GO:0001954', 'GO:1905369', 'GO:0033211', 'GO:0000122', 'GO:0016709', 'GO:0050048', 'GO:0009642', 'GO:0071900', 'GO:0042308', 'GO:0006402', 'GO:0006620', 'GO:0047982', 'GO:0051607', 'GO:1901135', 'GO:0045619', 'GO:0031571', 'GO:0032329', 'GO:0006528', 'GO:1903201', 'GO:0046983', 'GO:0050802', 'GO:0051100', 'GO:0032647', 'GO:0019725', 'GO:0045823', 'GO:0140275', 'GO:1903131', 'GO:0140101', 'GO:0045934', 'GO:0004418', 'GO:0006469', 'GO:0005840', 'GO:1903803', 'GO:0071219', 'GO:0050767', 'GO:0045687', 'GO:1901617', 'GO:0030174', 'GO:0140318', 'GO:0006559', 'GO:0060340', 'GO:0043651', 'GO:1901658', 'CL:0000775', 'GO:0031901', 'GO:0000502', 'GO:0062014', 'GO:1903431', 'GO:0051754', 'GO:0043409', 'GO:0001707', 'GO:0008079', 'GO:0004379', 'GO:0051119', 'GO:0051901', 'GO:1904181', 'GO:0006533', 'GO:0021766', 'GO:0031252', 'GO:1902117', 'GO:0042220', 'GO:0043249', 'GO:0015812', 'GO:0071402', 'GO:0005509', 'GO:0019692', 'GO:0006270', 'GO:0051769', 'GO:0042592', 'GO:0007605', 'GO:0030193', 'GO:0005643', 'GO:0061052', 'GO:0000723', 'GO:0007275', 'GO:0022900', 'GO:1904062', 'GO:0008157', 'GO:0071495', 'GO:0035770', 'GO:0006261', 'GO:0016242', 'GO:1904659', 'GO:0001939', 'GO:0046173', 'GO:0072359', 'GO:0003939', 'GO:0004827', 'GO:0014823', 'GO:0043197', 'GO:0032733', 'GO:1990204', 'GO:0003433', 'GO:0030071', 'GO:1903573', 'GO:0034635', 'GO:0008038', 'GO:0000045', 'GO:0035605', 'GO:0016810', 'GO:1901800', 'GO:0031543', 'GO:0031672', 'GO:0001655', 'GO:0046890', 'GO:0035384', 'GO:0044093', 'GO:1901615', 'GO:0045732', 'GO:1904313', 'GO:0005732', 'GO:0008064', 'GO:0051093', 'GO:0043433', 'CL:0000187', 'GO:0040007', 'GO:0001818', 'GO:0019867', 'GO:0007399', 'GO:0042043', 'GO:0009582', 'GO:0006643', 'GO:0010940', 'GO:0021695', 'GO:0051954', 'GO:0010639', 'GO:0140513', 'GO:0007268', 'GO:0010447', 'GO:0010596', 'GO:0042113', 'GO:1990442', 'GO:0009057', 'GO:0070314', 'GO:0051250', 'GO:0002020', 'GO:0052548', 'GO:0046038', 'GO:0048844', 'GO:0001909', 'GO:0019751', 'GO:0010756', 'GO:0048469', 'GO:0010882', 'GO:0019957', 'GO:0008283', 'GO:1990748', 'GO:0004712', 'GO:0044309', 'GO:0071379', 'GO:0006977', 'GO:0030135', 'GO:0007062', 'GO:0031667', 'GO:0051001', 'GO:0016818', 'GO:0098505', 'GO:0070194', 'GO:0090257', 'GO:0004857', 'GO:0022603', 'GO:0016494', 'GO:0006338', 'GO:0008333', 'GO:0033046', 'GO:0033627', 'GO:0097060', 'GO:1903051', 'GO:0015804', 'GO:0000794', 'GO:0031094', 'GO:0019184', 'GO:0060070', 'GO:1904781', 'GO:0006730', 'GO:0002819', 'GO:0031974', 'GO:0009411', 'GO:0051164', 'GO:0048306', 'GO:0035255', 'GO:0014908', 'BFO:0000002', 'GO:0044283', 'GO:0071871', 'GO:0090331', 'GO:0042959', 'GO:0019898', 'GO:0043522', 'GO:0030136', 'GO:0045148', 'GO:0007088', 'GO:0005852', 'GO:2000785', 'GO:2000059', 'GO:0150101', 'GO:0016604', 'GO:0006631', 'GO:1902310', 'GO:0030431', 'GO:0051241', 'GO:1904645', 'GO:0006149', 'GO:0043242', 'GO:0048145', 'GO:0050679', 'GO:1901363', 'GO:0061061', 'GO:1900100', 'GO:0072666', 'GO:0010821', 'GO:0010557', 'GO:0045861', 'GO:0016139', 'GO:0018205', 'GO:0005547', 'GO:0099024', 'GO:0032770', 'GO:0046129', 'GO:0045686', 'GO:0036488', 'GO:0030834', 'GO:0019221', 'GO:0051603', 'GO:0016101', 'GO:0009648', 'GO:1990778', 'GO:0014888', 'GO:0007342', 'GO:0034198', 'GO:0018030', 'GO:0017185', 'GO:0043535', 'GO:0006812', 'GO:0060696', 'GO:0051051', 'GO:0006107', 'GO:0090461', 'GO:0046148', 'GO:0006565', 'GO:0099173', 'GO:0030301', 'GO:0005154', 'GO:0001222', 'GO:0015297', 'GO:0051651', 'GO:0043229', 'GO:0097659', 'GO:0021924', 'GO:0030880', 'GO:0006874', 'GO:0003159', 'GO:0046946', 'GO:0065004', 'GO:0000041', 'GO:0061469', 'GO:0052657', 'GO:0048856', 'GO:0120034', 'GO:0043171', 'GO:0001067', 'GO:0071478', 'GO:0016070', 'GO:0055117', 'UBERON:0034923', 'GO:0045860', 'GO:0034399', 'GO:0015378', 'GO:0004386', 'GO:0010950', 'GO:0046040', 'GO:0003779', 'GO:0046039', 'GO:0090400', 'GO:0003785', 'GO:0044389', 'GO:0019519', 'GO:0034250', 'GO:0002842', 'GO:0035307', 'GO:0048156', 'GO:1990234', 'GO:0046883', 'GO:0016747', 'GO:0032388', 'GO:1904829', 'CL:0000408', 'GO:0001845', 'GO:1903169', 'GO:0008542', 'GO:0140271', 'GO:0010594', 'GO:0005525', 'GO:1901136', 'GO:0008305', 'GO:0048332', 'GO:0097510', 'GO:0051289', 'GO:0080146', 'GO:0097746', 'GO:1904888', 'GO:0003012', 'GO:0034404', 'GO:0006937', 'GO:0031399', 'GO:0022029', 'GO:0070663', 'GO:0004357', 'GO:0031639', 'GO:0009172', 'GO:0019238', 'GO:0031011', 'GO:0033365', 'GO:0030261', 'GO:0007049', 'GO:0010243', 'GO:0051240', 'GO:0051775', 'GO:0004617', 'GO:0051156', 'GO:0000932', 'GO:0021854', 'GO:0006544', 'GO:0006157', 'GO:0022804', 'GO:0050667', 'GO:0006351', 'GO:0045637', 'GO:0055056', 'GO:0070979', 'GO:0009092', 'GO:0043568', 'GO:1901799', 'GO:0042567', 'GO:0030299', 'GO:0071872', 'GO:0035305', 'GO:0061951', 'GO:0009166', 'GO:0009991', 'GO:0120031', 'GO:0010638', 'GO:0009081', 'GO:0061912', 'GO:1904356', 'GO:0031397', 'GO:0009071', 'GO:0001776', 'GO:0007098', 'GO:0070206', 'GO:0048598', 'GO:0043153', 'GO:0140926', 'GO:0055021', 'GO:0140311', 'GO:0017015', 'GO:0005342', 'GO:0009265', 'GO:0015185', 'GO:0045596', 'GO:0009636', 'GO:0000422', 'GO:0016579', 'GO:0048545', 'GO:0001886', 'GO:0042246', 'GO:0005770', 'GO:0000902', 'GO:0021700', 'GO:0016114', 'GO:1904386', 'GO:0034511', 'UBERON:0000061', 'GO:0070873', 'GO:0009056', 'GO:0043457', 'GO:0016773', 'GO:1902902', 'GO:0005819', 'GO:0045334', 'CL:0000404', 'CL:0000211', 'GO:0051172', 'GO:0061013', 'GO:0042762', 'GO:0006725', 'GO:0044087', 'GO:0030312', 'GO:0016048', 'GO:0072679', 'GO:1902745', 'GO:0033300', 'GO:0043502', 'GO:0070555', 'GO:0140042', 'GO:0022602', 'GO:0036465', 'GO:0090314', 'GO:0104004', 'GO:0006097', 'GO:0006984', 'GO:0003823', 'GO:0030879', 'GO:0008398', 'GO:0010965', 'GO:0000793', 'GO:0070997', 'GO:0015296', 'GO:0007267', 'GO:0045638', 'CL:0000000', 'GO:0002039', 'GO:0042180', 'GO:0014883', 'GO:0007616', 'GO:0048644', 'GO:0022008', 'GO:0031261', 'GO:0051784', 'GO:1901857', 'GO:0097722', 'GO:0072657', 'GO:0006739', 'GO:0008021', 'GO:0001101', 'GO:0032465', 'GO:0000151', 'GO:0048468', 'GO:0015036', 'GO:0034440', 'GO:2000639', 'GO:0097190', 'GO:1900046', 'GO:0045981', 'GO:0043065', 'GO:0006835', 'GO:0048625', 'GO:1903859', 'GO:0061041', 'GO:0008140', 'GO:0008047', 'GO:0009074', 'GO:0032892', 'GO:0048278', 'GO:0051015', 'GO:0050046', 'GO:0090092', 'GO:0016477', 'GO:0042994', 'GO:0009161', 'GO:0050709', 'GO:1900047', 'CL:0000106', 'GO:0051234', 'GO:0019773', 'GO:0002758', 'GO:0015828', 'GO:0051353', 'GO:1905709', 'GO:0010866', 'GO:0009112', 'GO:1900195', 'GO:0045597', 'GO:0042325', 'GO:0050803', 'GO:0007346', 'GO:1902042', 'GO:0098687', 'GO:1903025', 'GO:0034101', 'GO:0006576', 'GO:0098793', 'GO:0032261', 'GO:0007603', 'GO:0005675', 'GO:0005294', 'GO:0050777', 'GO:0015821', 'GO:0005546', 'GO:0005882', 'GO:0002697', 'GO:0022410', 'GO:1903917', 'GO:0050865', 'GO:0010962', 'CL:0000183', 'GO:0001667', 'GO:0004506', 'GO:0022600', 'GO:0006289', 'GO:0010628', 'GO:0016814', 'GO:0032885', 'GO:0051957', 'GO:1901566', 'GO:0061024', 'GO:0071214', 'GO:0010667', 'GO:0047496', 'GO:0032091', 'GO:0030149', 'GO:1901293', 'GO:0031668', 'GO:0033674', 'GO:0006903', 'GO:0016874', 'GO:0150104', 'GO:0043620', 'GO:0051246', 'GO:0033572', 'GO:0008360', 'GO:0034236', 'GO:1905320', 'GO:0043412', 'GO:0032868', 'GO:0031102', 'GO:0140013', 'GO:2000406', 'GO:0032838', 'GO:0010460', 'GO:0005753', 'GO:0140206', 'GO:0030832', 'GO:0009070', 'GO:0031175', 'GO:0016755', 'GO:0030134', 'GO:0060351', 'CL:0000003', 'GO:0010585', 'GO:0070981', 'GO:0006536', 'GO:0002683', 'GO:1901681', 'GO:0033865', 'GO:0006399', 'GO:2000363', 'GO:0015180', 'GO:0051904', 'GO:0005506', 'GO:0031970', 'GO:0030808', 'GO:0016131', 'GO:0032272', 'GO:0005575', 'GO:0009306', 'GO:0090205', 'GO:0015909', 'GO:0004634', 'GO:0090199', 'GO:0033029', 'GO:0043204', 'GO:2000737', 'GO:0051055', 'GO:0051235', 'GO:0072527', 'GO:1905239', 'GO:0009159', 'GO:0150076', 'GO:0001659', 'GO:0030031', 'GO:0071353', 'GO:0070647', 'GO:0071539', 'GO:1904831', 'GO:0046059', 'GO:0036064', 'GO:0019955', 'GO:0006744', 'GO:0002703', 'GO:1901362', 'GO:0030425', 'GO:0031427', 'GO:0032204', 'GO:0019438', 'GO:0005885', 'GO:0035356', 'GO:1902099', 'GO:0009394', 'GO:0031091', 'GO:0045008', 'GO:0019058', 'GO:0042177', 'GO:0009749', 'GO:0019694', 'GO:0051409', 'GO:0008948', 'GO:0002082', 'GO:0045948', 'GO:0061512', 'GO:0031324', 'GO:0043009', 'GO:0032435', 'GO:0005080', 'GO:0009896', 'GO:0046635', 'GO:0043178', 'GO:0030539', 'GO:0097718', 'GO:0034418', 'GO:1901570', 'GO:0006605', 'GO:0046822', 'GO:0015114', 'GO:0032663', 'GO:0009116', 'GO:0008015', 'GO:0001701', 'GO:0010656', 'GO:0030178', 'GO:0002526', 'GO:0005938', 'GO:0034249', 'GO:0021575', 'GO:0006911', 'GO:0006103', 'GO:0071944', 'GO:0034762', 'GO:0045178', 'GO:0022616', 'GO:0030641', 'GO:0033032', 'GO:0033017', 'GO:0006611', 'GO:0098636', 'GO:0071774', 'GO:0009581', 'GO:0061615', 'GO:0001932', 'GO:0051160', 'GO:0097386', 'GO:0034641'}</th>\n",
+       "      <th>99358</th>\n",
+       "      <td>{'GO:0051348', 'GO:0005976', 'GO:0035524', 'GO...</td>\n",
        "      <td>HALLMARK_MTORC1_SIGNALING-1-99</td>\n",
        "      <td>99.000</td>\n",
        "      <td>True</td>\n",
@@ -705,21 +347,21 @@
        "      <td>NaN</td>\n",
        "      <td>NaN</td>\n",
        "      <td>closure</td>\n",
-       "      <td>NaN</td>\n",
        "      <td>...</td>\n",
-       "      <td>0</td>\n",
        "      <td>GO:0044283|GO:0005737|GO:0019752|GO:0036094|GO...</td>\n",
        "      <td>GO:0008525|GO:0019899|GO:0050709|GO:0035094|GO...</td>\n",
        "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
        "      <td>180</td>\n",
        "      <td>0.004761</td>\n",
        "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
+       "      <td>1.00</td>\n",
        "      <td>1.000000</td>\n",
        "      <td>0.009477</td>\n",
        "    </tr>\n",
        "    <tr>\n",
-       "      <th>{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:0045485', 'GO:0002694', 'GO:0015144', 'GO:1901565', 'GO:0043270', 'GO:0004155', 'GO:0042742', 'GO:0006888', 'CL:0000413', 'GO:0050920', 'GO:0018126', 'GO:0046982', 'GO:0055094', 'GO:0006220', 'GO:0051216', 'GO:0046083', 'GO:0015813', 'GO:0016645', 'GO:0016861', 'GO:0035725', 'GO:0036500', 'GO:0044183', 'GO:0060173', 'GO:0005622', 'GO:0000280', 'GO:0050321', 'GO:0006060', 'GO:0008306', 'GO:0009113', 'GO:0018209', 'GO:0030369', 'GO:0051642', 'GO:0005839', 'GO:0071480', 'GO:1905394', 'GO:0004471', 'GO:0015267', 'GO:0002792', 'GO:0051174', 'GO:0198738', 'GO:0065008', 'GO:0006623', 'GO:1990592', 'GO:0034097', 'GO:0042053', 'GO:0090150', 'GO:0045736', 'GO:0036499', 'GO:0006936', 'GO:1903531', 'GO:0009223', 'GO:0022858', 'GO:0043230', 'GO:0006811', 'GO:0002323', 'GO:0044322', 'GO:2000194', 'GO:0022836', 'GO:1990869', 'GO:0046053', 'GO:0014013', 'GO:0140374', 'GO:0010823', 'GO:0071549', 'GO:0002753', 'GO:0098799', 'GO:0140313', 'GO:0048732', 'GO:0043434', 'GO:0050863', 'GO:0070306', 'GO:0070885', 'GO:0019783', 'GO:0051167', 'GO:0009925', 'GO:0034688', 'GO:0022884', 'GO:0051293', 'GO:0060338', 'GO:0043232', 'GO:0015801', 'GO:0000976', 'GO:0002700', 'GO:0051082', 'GO:0007498', 'GO:0046102', 'GO:0000320', 'GO:0048873', 'GO:0002224', 'GO:0090559', 'GO:2000117', 'GO:0051606', 'GO:0043202', 'GO:0004146', 'GO:0061448', 'GO:1904507', 'GO:0004175', 'GO:0034775', 'GO:0010661', 'UBERON:0000468', 'GO:0007034', 'GO:0042158', 'GO:0034620', 'GO:0031335', 'GO:0009117', 'GO:0042579', 'GO:0062012', 'GO:0014704', 'GO:0016310', 'GO:0010878', 'GO:1901699', 'GO:0002839', 'GO:0030335', 'GO:0052656', 'GO:0034502', 'GO:0050729', 'GO:0031331', 'GO:0070402', 'GO:0019377', 'GO:0045963', 'GO:1904377', 'GO:0010832', 'GO:0006695', 'GO:0022409', 'GO:1905477', 'GO:0043649', 'GO:0043436', 'GO:0048839', 'GO:0050769', 'GO:0005788', 'GO:1905179', 'GO:0015103', 'GO:0047833', 'GO:0009168', 'GO:1900273', 'GO:0055022', 'GO:0019401', 'GO:0005967', 'GO:0048705', 'GO:0032801', 'GO:0004866', 'GO:0000097', 'GO:0044774', 'GO:0032040', 'GO:0043632', 'GO:0005778', 'GO:0004861', 'GO:0043130', 'GO:0006898', 'GO:0061133', 'GO:0120293', 'GO:0007338', 'GO:0038024', 'GO:1904779', 'GO:0051341', 'GO:0033260', 'GO:0006108', 'GO:0030027', 'GO:0042383', 'GO:0030534', 'GO:0010942', 'GO:0031323', 'GO:0090066', 'GO:0016846', 'GO:0003684', 'GO:0032984', 'GO:0019730', 'GO:0042593', 'GO:0110096', 'GO:0046651', 'GO:0008475', 'GO:0097068', 'GO:0051087', 'GO:0046634', 'GO:0022412', 'GO:1903317', 'GO:0002218', 'GO:0002840', 'GO:0005667', 'GO:0045321', 'GO:0010663', 'GO:0007018', 'GO:0016671', 'GO:0003724', 'GO:0098553', 'GO:0016344', 'GO:0050849', 'GO:1905167', 'GO:0046907', 'GO:0030099', 'GO:0036424', 'GO:0051205', 'GO:0005775', 'GO:0044270', 'GO:0043043', 'GO:0031648', 'GO:0046487', 'GO:0003015', 'GO:0048608', 'GO:0051453', 'GO:0033048', 'GO:0010288', 'GO:0090087', 'GO:0016471', 'GO:0005744', 'GO:0002931', 'GO:0005125', 'GO:0005488', 'GO:0070778', 'GO:0016832', 'GO:0042910', 'GO:0030036', 'GO:0080129', 'GO:0021953', 'GO:0015370', 'GO:0051875', 'GO:0099111', 'GO:0034514', 'GO:0006139', 'GO:1903233', 'GO:0030667', 'GO:0060537', 'GO:0019838', 'GO:0060548', 'GO:0051653', 'GO:0043122', 'GO:0140677', 'GO:0033489', 'GO:1901533', 'GO:0009750', 'GO:0120254', 'GO:0005802', 'GO:0030971', 'GO:1902806', 'GO:0005901', 'GO:1903523', 'GO:0043531', 'GO:0032796', 'GO:0019321', 'GO:0071277', 'GO:0060443', 'GO:0048880', 'GO:0016746', 'GO:0032210', 'GO:0010662', 'GO:0006102', 'GO:0051169', 'GO:0042585', 'GO:0051170', 'GO:0016730', 'GO:0098576', 'GO:0006096', 'GO:1903052', 'GO:0046677', 'GO:0035794', 'GO:0043467', 'GO:0050961', 'GO:0043067', 'GO:0031396', 'GO:1902315', 'GO:0150079', 'GO:1902563', 'GO:0051098', 'GO:0015823', 'GO:0045229', 'GO:0030307', 'GO:0004487', 'GO:0052547', 'GO:0030595', 'GO:0061502', 'GO:0046165', 'GO:1901505', 'GO:0033273', 'GO:0012505', 'GO:0005795', 'GO:0050830', 'GO:0006790', 'GO:0046621', 'GO:0048280', 'GO:0034284', 'GO:0006545', 'GO:2001244', 'GO:0071229', 'GO:0006633', 'GO:2000134', 'GO:0042455', 'GO:0047801', 'GO:0042267', 'GO:0001893', 'GO:0008540', 'GO:0006783', 'GO:0033240', 'GO:0043227', 'GO:0055088', 'GO:0070325', 'GO:0017014', 'GO:0006809', 'GO:0061050', 'GO:0071840', 'GO:0034976', 'GO:0031344', 'GO:0061458', 'GO:0019205', 'GO:0042102', 'GO:0002720', 'GO:0071987', 'GO:0036503', 'GO:0071383', 'GO:0043173', 'GO:1901992', 'GO:0006167', 'GO:0070925', 'GO:0000132', 'GO:2000434', 'GO:0019208', 'GO:0004896', 'GO:1904754', 'GO:0016129', 'GO:0014014', 'GO:0006672', 'GO:0034113', 'GO:0016504', 'GO:0060416', 'GO:0042398', 'GO:0015195', 'GO:0042221', 'GO:0061387', 'GO:0043047', 'GO:0032387', 'GO:0003712', 'GO:0051225', 'GO:0000398', 'GO:0042393', 'GO:0005215', 'CARO:0000000', 'GO:0045786', 'GO:2000243', 'GO:0140534', 'GO:0016868', 'GO:0051649', 'GO:0021577', 'GO:0046545', 'GO:0030163', 'GO:0043005', 'GO:0034626', 'GO:0007264', 'GO:0019903', 'GO:0031461', 'GO:0042149', 'GO:0016324', 'GO:0106130', 'GO:0048661', 'GO:1904016', 'GO:0046486', 'GO:1903530', 'GO:0009260', 'GO:0016936', 'GO:0050994', 'GO:0070003', 'GO:0016042', 'GO:0021587', 'GO:0032940', 'GO:0045662', 'GO:0008023', 'GO:0110030', 'GO:0001894', 'GO:0006285', 'GO:0031204', 'GO:0019915', 'GO:1905462', 'GO:0045165', 'GO:0022857', 'GO:0010959', 'GO:0034308', 'GO:0050896', 'GO:0043616', 'GO:0032535', 'GO:0051094', 'GO:0071482', 'GO:0050870', 'GO:0030139', 'GO:0006366', 'GO:0004396', 'GO:0010614', 'GO:0016469', 'GO:0097367', 'GO:0007339', 'GO:0032559', 'GO:0007520', 'GO:0071500', 'GO:0090304', 'GO:0031674', 'GO:0050671', 'GO:0045309', 'GO:0005905', 'GO:0000278', 'GO:0006110', 'GO:0051960', 'GO:0016661', 'GO:0099003', 'GO:1905898', 'GO:0009055', 'GO:0004347', 'GO:0042752', 'GO:0071384', 'GO:0014075', 'GO:0001819', 'GO:0001523', 'GO:0044786', 'GO:0032553', 'GO:0010604', 'GO:0010142', 'GO:0007162', 'GO:0007423', 'GO:0043174', 'GO:0006904', 'GO:0008937', 'GO:0047134', 'GO:0006412', 'GO:1903026', 'GO:0070059', 'GO:1902037', 'GO:0003333', 'GO:0006817', 'GO:0021591', 'GO:0042995', 'GO:0048858', 'GO:0019217', 'GO:0051097', 'GO:0009165', 'GO:0009566', 'GO:0002521', 'GO:0045724', 'GO:0003008', 'GO:0045599', 'GO:0005925', 'GO:0097164', 'GO:0010498', 'GO:0009792', 'GO:0070098', 'GO:0004998', 'GO:0032928', 'GO:0005354', 'GO:0097061', 'GO:0032774', 'GO:0070327', 'GO:0002566', 'GO:0044242', 'GO:0034341', 'GO:0045834', 'GO:0150172', 'GO:0070670', 'GO:0008610', 'GO:1901875', 'GO:1904064', 'GO:0015173', 'GO:0032024', 'GO:0009167', 'GO:1903576', 'GO:0032366', 'GO:0032994', 'GO:0140014', 'GO:0090101', 'GO:0007405', 'GO:0048167', 'GO:0032729', 'GO:2000016', 'GO:0050906', 'GO:1905463', 'GO:0032700', 'GO:0009156', 'GO:0098772', 'GO:1904816', 'GO:1902807', 'GO:0042761', 'GO:0030970', 'GO:0002009', 'GO:0022406', 'GO:0003723', 'GO:0051494', 'GO:0009261', 'GO:0045719', 'GO:1990184', 'GO:0006575', 'GO:0046514', 'GO:0030234', 'GO:0015931', 'GO:0046930', 'GO:0008509', 'GO:0005726', 'GO:0033157', 'GO:0050255', 'GO:0051985', 'GO:0009898', 'GO:0046452', 'GO:0030055', 'GO:0007154', 'GO:0009615', 'GO:0030336', 'GO:1902107', 'GO:0005766', 'GO:2000378', 'GO:0032872', 'GO:1901160', 'GO:0033045', 'GO:0030545', 'GO:0090110', 'GO:0008299', 'GO:0120032', 'GO:0006555', 'GO:0034030', 'GO:0007596', 'GO:0030863', 'GO:0006782', 'GO:0007052', 'GO:0090313', 'GO:0015803', 'GO:0000139', 'GO:0046434', 'GO:0009205', 'GO:1900376', 'GO:1990782', 'GO:0034189', 'GO:1903895', 'GO:0051897', 'GO:0008286', 'GO:0046324', 'GO:0090330', 'GO:0060759', 'GO:0070358', 'GO:0021549', 'GO:0046121', 'GO:0032944', 'GO:1990666', 'GO:0062099', 'GO:0005577', 'GO:0009914', 'GO:0015108', 'GO:0000018', 'GO:0015802', 'GO:0015078', 'GO:0010923', 'GO:0080135', 'GO:0098552', 'GO:0006082', 'GO:0032092', 'GO:0006357', 'GO:2000740', 'GO:1901301', 'GO:0005368', 'GO:0019210', 'GO:1903524', 'GO:0015829', 'GO:1903204', 'GO:0016620', 'GO:1904994', 'GO:0007059', 'GO:0005201', 'CL:0000233', 'GO:0071870', 'GO:0005310', 'GO:1990138', 'GO:1904427', 'GO:0035337', 'GO:0003013', 'GO:0006534', 'GO:0072709', 'GO:1904339', 'GO:1900098', 'GO:0033500', 'GO:0060509', 'GO:0001824', 'GO:0043073', 'GO:0042771', 'GO:0051602', 'CL:0000540', 'GO:0016222', 'GO:0051028', 'GO:0061844', 'GO:0048786', 'GO:0098813', 'GO:0060341', 'GO:0010256', 'GO:0015556', 'GO:0006836', 'GO:0006260', 'GO:0032653', 'GO:0008134', 'GO:0009712', 'GO:0009988', 'GO:0015712', 'GO:0043066', 'GO:0140657', 'GO:0006090', 'GO:0070820', 'GO:0004486', 'GO:1905906', 'GO:0042098', 'GO:2000379', 'GO:0030514', 'GO:0033059', 'GO:0061135', 'GO:0009135', 'GO:0006638', 'GO:0019682', 'GO:0021536', 'GO:0050832', 'GO:0034186', 'GO:0003416', 'GO:0006457', 'GO:1901655', 'GO:0042582', 'GO:0006584', 'GO:0015698', 'GO:0061523', 'GO:1905165', 'GO:0005520', 'GO:0070982', 'GO:0043413', 'GO:1903489', 'UBERON:0010000', 'GO:0010633', 'GO:0014812', 'GO:0060056', 'GO:0034185', 'GO:0009746', 'GO:0016125', 'GO:0006098', 'GO:0016662', 'GO:1904646', 'GO:0046166', 'GO:0042254', 'GO:0098713', 'GO:0001933', 'GO:0110075', 'GO:0032527', 'GO:0004553', 'GO:1904036', 'GO:0002831', 'GO:0006839', 'GO:0099504', 'GO:0097435', 'GO:0050794', 'GO:0019724', 'GO:0046873', 'GO:0098794', 'GO:0009132', 'GO:2001026', 'GO:0005911', 'GO:0016213', 'GO:0008094', 'GO:0071371', 'GO:0098591', 'GO:0098761', 'GO:0006433', 'GO:0000808', 'GO:0010595', 'GO:0019439', 'GO:0016836', 'GO:0140212', 'GO:0071230', 'GO:0044291', 'GO:0005782', 'GO:0034644', 'GO:0060123', 'GO:0003682', 'GO:0015825', 'GO:0043558', 'GO:0006177', 'GO:0043177', 'GO:0032896', 'GO:0048211', 'GO:0042454', 'GO:0044853', 'GO:0038066', 'GO:0009264', 'GO:0006000', 'GO:0051054', 'GO:1904251', 'GO:0016731', 'GO:0050900', 'GO:0044248', 'GO:0002712', 'GO:0044000', 'GO:0050213', 'GO:0034361', 'GO:0043292', 'GO:0051446', 'GO:0031410', 'GO:0090435', 'GO:0008234', 'GO:0048670', 'GO:0080182', 'GO:0046479', 'GO:0071868', 'GO:0031092', 'GO:0030316', 'GO:0071218', 'GO:0019370', 'GO:0032501', 'GO:0001837', 'GO:0140096', 'GO:1904382', 'GO:0009308', 'GO:0032206', 'GO:0043169', 'GO:0002456', 'GO:1903561', 'GO:0099086', 'GO:0009268', 'GO:0000247', 'GO:0014909', 'GO:0006710', 'GO:1902531', 'GO:0030512', 'GO:0006397', 'GO:0006767', 'GO:1903507', 'GO:0002616', 'GO:0016052', 'GO:0000209', 'GO:0032451', 'GO:0050660', 'CL:0000127', 'GO:0010827', 'GO:0016072', 'GO:0050673', 'GO:0090224', 'GO:0008016', 'GO:0042645', 'GO:0032368', 'GO:0071453', 'GO:0021670', 'GO:0018201', 'GO:0009295', 'GO:1901264', 'CL:0000094', 'GO:1903825', 'GO:0043112', 'GO:0070887', 'GO:0097009', 'GO:0060078', 'GO:0045765', 'GO:2000178', 'GO:1901185', 'GO:0051702', 'GO:0035254', 'GO:1901873', 'GO:0005976', 'GO:0006406', 'GO:0002027', 'GO:0098660', 'GO:0006949', 'GO:1904253', 'GO:0000338', 'GO:0040015', 'GO:2000278', 'GO:0016301', 'GO:0016239', 'GO:0097191', 'GO:0071071', 'GO:0033292', 'GO:0000900', 'GO:1904950', 'GO:0061982', 'GO:1903351', 'GO:0120020', 'GO:0072350', 'GO:0071320', 'GO:0016197', 'GO:0002711', 'GO:0032434', 'GO:0006890', 'GO:0006465', 'GO:0000015', 'GO:0030017', 'CL:0000147', 'GO:0043254', 'GO:0051283', 'GO:0010948', 'GO:0006750', 'GO:0045862', 'GO:0099513', 'GO:0008589', 'GO:0021885', 'GO:1905521', 'GO:0030855', 'GO:1903566', 'GO:0002687', 'GO:0035150', 'GO:0001846', 'GO:1901990', 'GO:1990909', 'GO:0042274', 'GO:0001942', 'GO:0032402', 'GO:0043569', 'GO:0071674', 'GO:0060562', 'GO:0009267', 'GO:0045914', 'GO:0090280', 'GO:0014072', 'GO:1903958', 'GO:0042303', 'GO:0102354', 'GO:0030496', 'GO:0045010', 'GO:0019722', 'GO:0006865', 'GO:0089718', 'GO:0005776', 'GO:1901700', 'GO:0034975', 'GO:0006694', 'GO:0008380', 'GO:0009059', 'GO:0004950', 'GO:0042428', 'GO:2000739', 'GO:2000191', 'GO:0061640', 'GO:0007595', 'GO:0034689', 'GO:0140352', 'GO:0010989', 'GO:0051233', 'GO:0015190', 'GO:0032879', 'GO:0050812', 'GO:0019395', 'GO:0045841', 'GO:0045124', 'GO:0140205', 'GO:0060420', 'GO:0051248', 'GO:1903747', 'GO:0098927', 'GO:0042026', 'GO:0016646', 'GO:0043217', 'GO:0031345', 'GO:0015377', 'GO:0051150', 'GO:0000956', 'GO:0097506', 'GO:0051091', 'GO:0097470', 'GO:0055001', 'GO:0004477', 'GO:1901680', 'GO:0005179', 'GO:0016226', 'GO:0000785', 'GO:0031023', 'GO:0046090', 'GO:0005635', 'GO:0043601', 'GO:2000466', 'GO:0001961', 'GO:0036293', 'GO:0010647', 'GO:0043933', 'GO:0045859', 'GO:0014015', 'GO:0019887', 'GO:0007518', 'GO:0002184', 'GO:0010939', 'GO:0044409', 'GO:1901616', 'GO:0016853', 'GO:0047598', 'GO:0051321', 'GO:1901988', 'GO:1902653', 'GO:0015986', 'GO:0006144', 'GO:0090317', 'GO:0061014', 'GO:0072337', 'GO:0045664', 'GO:0050992', 'GO:0010565', 'GO:1903578', 'GO:0005741', 'GO:0035966', 'GO:0051445', 'GO:0034110', 'GO:0043032', 'GO:1903749', 'GO:0046940', 'CL:0000473', 'GO:0032102', 'GO:1904035', 'GO:0033043', 'GO:0009966', 'GO:0002474', 'GO:0032956', 'CL:0000066', 'GO:0003382', 'GO:0031982', 'GO:0033047', 'GO:0000079', 'GO:0006066', 'GO:1901879', 'GO:0003299', 'GO:0080171', 'GO:0048712', 'GO:0009649', 'CARO:0030000', 'GO:0009124', 'GO:0070727', 'GO:0031347', 'GO:0004332', 'GO:0031589', 'GO:1903715', 'GO:0048806', 'GO:0003002', 'GO:0120178', 'GO:0005815', 'GO:0004372', 'GO:0045665', 'GO:0000099', 'GO:0002252', 'GO:0051146', 'GO:0031623', 'GO:0005886', 'GO:0034767', 'GO:0110053', 'GO:0035914', 'GO:0004463', 'GO:0000246', 'GO:0004674', 'GO:2001141', 'GO:0009180', 'GO:0006178', 'GO:0009162', 'GO:0046490', 'GO:1901653', 'GO:0051153', 'GO:0007010', 'GO:0045668', 'GO:0005332', 'GO:1904668', 'GO:0008285', 'GO:0006721', 'GO:1902904', 'CL:0000021', 'GO:0002793', 'GO:0000255', 'GO:0048857', 'GO:0010232', 'GO:1901265', 'GO:0005758', 'GO:0046879', 'GO:0050953', 'GO:0030072', 'GO:0072348', 'GO:0065009', 'GO:0007566', 'GO:0035999', 'GO:0001895', 'GO:0090068', 'GO:0010556', 'GO:0032890', 'GO:0048147', 'GO:0030308', 'GO:1905774', 'GO:0000978', 'GO:0006302', 'GO:0070857', 'GO:0043154', 'GO:0003989', 'GO:0046323', 'GO:0021983', 'GO:0009798', 'GO:0004045', 'GO:0031960', 'GO:0031669', 'GO:0002208', 'GO:0043525', 'GO:0016628', 'GO:0019901', 'GO:0045120', 'GO:0060348', 'GO:0044769', 'GO:0016769', 'GO:0060211', 'GO:0070884', 'GO:0004656', 'GO:0001906', 'GO:0043596', 'GO:0048787', 'GO:1900373', 'GO:0012506', 'GO:0043410', 'GO:0048710', 'GO:0051020', 'GO:0031968', 'GO:1904949', 'GO:0022604', 'GO:0050613', 'GO:0019233', 'GO:0015085', 'GO:0090169', 'GO:0042430', 'GO:0017157', 'GO:0002443', 'GO:0022626', 'GO:0001891', 'GO:0009154', 'GO:2001233', 'GO:0098655', 'GO:0010664', 'GO:0043207', 'GO:0005742', 'GO:1990830', 'GO:0009110', 'GO:0033993', 'GO:0032050', 'GO:0019902', 'GO:0006354', 'GO:0001678', 'GO:0140238', 'GO:0032561', 'GO:0006919', 'GO:0031625', 'GO:0044843', 'GO:0031349', 'GO:0006114', 'GO:0051302', 'GO:0008541', 'GO:0060904', 'GO:0045121', 'GO:0005813', 'GO:0006886', 'GO:0006520', 'GO:0031406', 'GO:2001236', 'GO:0015914', 'GO:0072655', 'GO:0051053', 'GO:0021794', 'GO:0055037', 'GO:0070863', 'GO:0140494', 'GO:0035442', 'GO:1990825', 'GO:1990090', 'GO:0048284', 'GO:0045927', 'GO:1901184', 'GO:1905907', 'GO:0004177', 'GO:1903035', 'GO:0061827', 'GO:0044057', 'GO:0002291', 'GO:1905784', 'GO:0009120', 'BFO:0000015', 'GO:0050680', 'GO:0101002', 'GO:1901998', 'GO:0043627', 'GO:0032753', 'GO:1904154', 'GO:0061635', 'GO:0098869', 'GO:0032036', 'GO:0006900', 'GO:0086004', 'GO:0035672', 'GO:0034032', 'GO:0008929', 'GO:0033116', 'GO:0005669', 'GO:0051180', 'GO:0097524', 'GO:0051345', 'GO:1902235', 'GO:0050997', 'GO:0046947', 'GO:0033490', 'GO:0048568', 'GO:1903076', 'GO:0035306', 'GO:0043021', 'GO:0043209', 'GO:0006990', 'GO:0045667', 'GO:0062098', 'GO:0032264', 'GO:0070507', 'GO:0010042', 'CL:0000225', 'GO:0120019', 'GO:0031545', 'GO:0050778', 'GO:1903050', 'GO:0016229', 'GO:0051701', 'GO:0042887', 'GO:2000271', 'GO:0090277', 'GO:1903898', 'GO:0106056', 'GO:0000070', 'GO:0101005', 'GO:0021534', 'GO:0071326', 'GO:0010971', 'GO:0000819', 'GO:0007632', 'GO:0006516', 'GO:0008537', 'GO:0071173', 'GO:0009144', 'GO:0034447', 'GO:0071813', 'GO:0051239', 'GO:0050954', 'GO:1902969', 'GO:1901661', 'GO:1903955', 'GO:0048021', 'GO:0016670', 'GO:0098588', 'GO:0002705', 'GO:0140678', 'GO:0008233', 'GO:0002060', 'GO:0002250', 'GO:0051493', 'GO:0090382', 'GO:0099536', 'GO:0090399', 'GO:0046386', 'GO:0098901', 'GO:0098858', 'GO:1901343', 'GO:0035036', 'GO:0060252', 'GO:0007265', 'GO:0072594', 'GO:0072562', 'GO:1901494', 'GO:0004033', 'GO:0019752', 'GO:0060589', 'GO:0090278', 'GO:0009259', 'GO:0008615', 'GO:0009051', 'GO:0043113', 'GO:0070814', 'GO:0004888', 'GO:0002702', 'GO:0042574', 'GO:0006458', 'GO:0043588', 'GO:0042803', 'GO:0043203', 'GO:0044611', 'GO:0030864', 'GO:0070203', 'GO:0016528', 'GO:0051251', 'GO:0022613', 'GO:2000241', 'GO:0030324', 'GO:0006978', 'GO:1902001', 'GO:0019211', 'GO:0016602', 'GO:0001216', 'GO:0019209', 'GO:0010008', 'GO:0010508', 'GO:0007622', 'CL:0000101', 'GO:0046827', 'GO:0004860', 'GO:0098718', 'GO:0030890', 'GO:0120163', 'GO:2000269', 'GO:0051046', 'UBERON:0001062', 'GO:0019563', 'GO:0070207', 'GO:0005764', 'GO:0120225', 'GO:0007095', 'GO:0030133', 'GO:1900544', 'GO:0007389', 'GO:0000795', 'GO:0006424', 'GO:0004457', 'GO:0043231', 'GO:0048589', 'GO:0015800', 'GO:0004731', 'GO:0032365', 'GO:0046825', 'GO:0031327', 'CL:0000325', 'GO:0036094', 'GO:0098982', 'GO:1903307', 'GO:0042581', 'GO:0080144', 'GO:1901702', 'GO:0005765', 'GO:0031570', 'GO:0036015', 'GO:0051983', 'GO:0042060', 'GO:0009066', 'GO:1904691', 'GO:2000677', 'GO:0015248', 'GO:0009416', 'GO:1902692', 'GO:0008361', 'GO:0050688', 'GO:0007100', 'GO:0004197', 'GO:0016525', 'GO:0009068', 'GO:0097413', 'GO:1903894', 'GO:0005740', 'GO:0032101', 'GO:0035330', 'GO:1904717', 'GO:1990266', 'GO:0046823', 'GO:0021537', 'PR:000050567', 'GO:0042417', 'GO:0002709', 'GO:0046467', 'GO:0046824', 'GO:0016491', 'GO:1904666', 'GO:1903046', 'GO:0007626', 'GO:0045921', 'GO:0061045', 'GO:0051785', 'GO:0022890', 'GO:0033018', 'GO:0071479', 'GO:1990874', 'BFO:0000004', 'GO:0042451', 'GO:0019005', 'GO:0005796', 'GO:1903487', 'GO:0045047', 'GO:0009256', 'GO:0000228', 'GO:0005388', 'GO:0005654', 'GO:0043281', 'GO:0030517', 'GO:0006164', 'GO:0006743', 'GO:0050921', 'GO:0046716', 'GO:0022407', 'GO:0005484', 'GO:0051085', 'GO:0004648', 'GO:0042886', 'GO:0008135', 'GO:0003300', 'GO:0043621', 'GO:0055089', 'GO:0032006', 'GO:0051149', 'GO:0018008', 'GO:0002088', 'GO:0016043', 'GO:0045620', 'GO:0031597', 'GO:0060079', 'GO:0070404', 'GO:0061043', 'GO:0006566', 'GO:0006497', 'CL:0000126', 'GO:0031400', 'GO:0051147', 'GO:1904204', 'GO:0032555', 'GO:0009126', 'GO:0034446', 'GO:0048144', 'GO:0046122', 'GO:0044540', 'GO:0023058', 'GO:0071346', 'GO:0003697', 'GO:0099565', 'GO:0097730', 'GO:0018272', 'GO:0046501', 'GO:0016447', 'GO:0048812', 'GO:0034470', 'GO:0022404', 'GO:0031528', 'GO:0046654', 'GO:1903844', 'GO:0032787', 'GO:0051066', 'GO:0032392', 'GO:0030216', 'GO:0010611', 'GO:0031333', 'GO:0072526', 'GO:1901659', 'GO:0015827', 'GO:0016595', 'GO:0008198', 'GO:0006805', 'GO:0032713', 'GO:0046031', 'GO:0015734', 'GO:0006403', 'GO:0035461', 'GO:0055093', 'GO:2000077', 'GO:0002460', 'GO:0033178', 'GO:0032271', 'GO:0000105', 'GO:0002200', 'GO:0042129', 'GO:0012501', 'GO:0000221', 'GO:0006760', 'GO:0015810', 'GO:0003341', 'GO:0019107', 'GO:0010941', 'GO:0019319', 'GO:0006665', 'GO:0001618', 'GO:0009158', 'GO:0007601', 'GO:0019264', 'GO:0035902', 'GO:0030199', 'GO:0006551', 'GO:0015631', 'GO:0006622', 'GO:0042476', 'GO:0007144', 'GO:0031100', 'GO:0071310', 'GO:0034385', 'GO:0002682', 'GO:0055086', 'GO:0051900', 'GO:0000977', 'GO:0042175', 'GO:0009155', 'GO:1900037', 'GO:0009617', 'GO:0042772', 'GO:1904352', 'GO:0009607', 'CL:0000219', 'GO:0051443', 'GO:1901303', 'CL:0000197', 'GO:0000287', 'GO:0035265', 'GO:0007169', 'GO:0031056', 'GO:0050866', 'GO:0002790', 'GO:0007417', 'GO:0002605', 'GO:0004793', 'GO:0007586', 'GO:0046328', 'GO:0035987', 'GO:0030901', 'GO:2000678', 'GO:0007008', 'GO:0050776', 'GO:0046164', 'GO:2000060', 'GO:0009893', 'GO:0015291', 'GO:0004421', 'GO:1990036', 'GO:0021987', 'GO:0045646', 'GO:0016758', 'GO:0006532', 'GO:0008287', 'GO:0043567', 'GO:0046456', 'GO:0004614', 'GO:0001917', 'GO:0050770', 'GO:0000184', 'GO:0045202', 'GO:0019216', 'GO:0120016', 'GO:0000922', 'GO:1905368', 'GO:0043086', 'GO:0016149', 'GO:0018401', 'GO:0002228', 'GO:1900271', 'GO:0043069', 'GO:0048562', 'GO:1903008', 'GO:0070508', 'GO:0140358', 'GO:0050727', 'GO:0072583', 'GO:0051292', 'GO:0009448', 'GO:0051716', 'GO:1903038', 'GO:0031670', 'GO:0005664', 'GO:0004450', 'GO:0015288', 'GO:0030665', 'GO:0000781', 'GO:0010212', 'GO:0006626', 'GO:0071372', 'GO:0032937', 'GO:0032400', 'GO:0042590', 'GO:0140029', 'GO:1901987', 'GO:0031640', 'GO:0045717', 'GO:1990928', 'GO:0034312', 'GO:0032780', 'GO:0019207', 'GO:1900006', 'GO:0031247', 'GO:0001913', 'GO:0035861', 'GO:0045444', 'GO:0043325', 'GO:0004609', 'GO:0015152', 'GO:0090200', 'GO:1903909', 'GO:0060429', 'GO:0043523', 'GO:0010033', 'GO:0030684', 'GO:0002718', 'GO:0002286', 'GO:0004324', 'GO:0030168', 'GO:0045182', 'GO:0051726', 'GO:0002891', 'GO:0140694', 'BFO:0000003', 'GO:0050804', 'GO:0032727', 'GO:0070665', 'GO:0007599', 'GO:0034660', 'GO:0052692', 'GO:0071901', 'GO:0016064', 'GO:0048660', 'CL:0000654', 'GO:0048814', 'GO:0002889', 'GO:1903078', 'GO:0016421', 'GO:0033875', 'GO:0006868', 'GO:0006304', 'UBERON:0015203', 'GO:0015175', 'GO:0072529', 'GO:0000721', 'GO:0009099', 'GO:0015850', 'GO:0106380', 'GO:0010468', 'GO:0045346', 'GO:0050873', 'GO:0080090', 'GO:0021930', 'GO:0005524', 'GO:0000375', 'GO:0031418', 'GO:1900101', 'GO:0042559', 'GO:0005634', 'GO:0042474', 'GO:2000211', 'GO:0005178', 'GO:0010988', 'GO:2001252', 'GO:0022402', 'GO:0043414', 'GO:0006511', 'GO:0051588', 'CL:0000148', 'GO:0000930', 'CL:0000763', 'GO:0055038', 'GO:1904879', 'GO:0002698', 'GO:0150078', 'GO:0006284', 'GO:0042446', 'GO:0014850', 'GO:0030672', 'GO:0018210', 'GO:1903515', 'GO:0060249', 'GO:0031253', 'GO:0030835', 'GO:0034589', 'GO:0030276', 'GO:0090322', 'GO:0034358', 'GO:0043022', 'GO:0022829', 'GO:0051604', 'GO:0001666', 'GO:0097237', 'GO:0016803', 'GO:0033866', 'GO:0005254', 'GO:0098780', 'GO:0070862', 'GO:1905952', 'GO:0009128', 'GO:0045171', 'GO:0061008', 'GO:0106310', 'GO:0051259', 'GO:0005576', 'GO:0044241', 'GO:0005996', 'GO:0070527', 'GO:2001235', 'GO:0042471', 'GO:0040012', 'GO:0032886', 'GO:0051346', 'GO:0050839', 'GO:0007292', 'GO:0090132', 'GO:0000307', 'GO:0060612', 'GO:1990837', 'GO:0045727', 'GO:0032934', 'GO:0016032', 'GO:0072593', 'GO:0016728', 'GO:0043030', 'GO:1903350', 'GO:0019693', 'GO:0005518', 'GO:0030902', 'GO:0009891', 'GO:0050145', 'GO:0005856', 'GO:0045820', 'GO:0006749', 'GO:0004867', 'GO:1901652', 'GO:0001501', 'GO:0000724', 'GO:0005536', 'GO:0010912', 'CL:0000526', 'GO:0046624', 'GO:0016787', 'GO:0010507', 'GO:0043547', 'GO:0010951', 'GO:0006271', 'GO:0010698', 'GO:0030097', 'GO:0002063', 'GO:0045446', 'GO:0071867', 'GO:0044772', 'GO:0018279', 'GO:0043299', 'GO:0071318', 'GO:0017101', 'GO:1902749', 'GO:0061842', 'GO:0043549', 'GO:0030195', 'GO:0030162', 'GO:0045785', 'GO:0016053', 'GO:0036021', 'GO:1902106', 'GO:0030837', 'GO:0036464', 'GO:0010958', 'GO:0050878', 'GO:0097094', 'GO:0006517', 'GO:0072686', 'GO:0045338', 'GO:0007272', 'GO:0071616', 'GO:0046100', 'GO:0006754', 'GO:0015039', 'GO:0030275', 'GO:0015179', 'GO:1901576', 'GO:0097346', 'GO:0000727', 'GO:0010833', 'GO:0033014', 'GO:0034728', 'GO:0019200', 'GO:0048522', 'GO:1903320', 'GO:0003713', 'GO:1904872', 'GO:0006779', 'GO:0043931', 'GO:0032502', 'GO:0002684', 'GO:0097530', 'GO:0005881', 'GO:0051648', 'GO:2001056', 'GO:1903115', 'GO:0090140', 'GO:0015035', 'GO:0098978', 'GO:0034436', 'GO:0051168', 'GO:0045933', 'GO:0048291', 'GO:0052655', 'GO:0071501', 'GO:0071949', 'GO:0001851', 'GO:0005793', 'GO:0031093', 'GO:0051224', 'GO:0017056', 'GO:0009892', 'GO:0034033', 'GO:0048518', 'GO:0005791', 'GO:0022400', 'GO:0000775', 'GO:0097006', 'GO:0004768', 'GO:0050771', 'GO:0031903', 'GO:0045026', 'GO:0061042', 'GO:0032259', 'GO:0070296', 'CL:0000019', 'GO:1902600', 'GO:0099518', 'GO:0070482', 'GO:2001169', 'GO:0019322', 'GO:1904813', 'GO:0048640', 'GO:0120111', 'GO:0032769', 'GO:0072595', 'GO:0030098', 'GO:0015183', 'GO:0120035', 'GO:0097441', 'GO:0016529', 'GO:0033673', 'GO:0031348', 'GO:0008645', 'GO:2000026', 'GO:0016829', 'GO:0043096', 'GO:1903321', 'GO:0006401', 'GO:0015757', 'GO:0005790', 'GO:0010039', 'GO:0005657', 'UBERON:0000483', 'GO:0016615', 'GO:0140110', 'GO:0008643', 'GO:0014896', 'GO:0042698', 'GO:2000573', 'GO:0072687', 'GO:0048585', 'GO:0032870', 'GO:0070851', 'GO:1903047', 'GO:0050999', 'GO:1902116', 'GO:0002791', 'CL:0000006', 'GO:0042470', 'GO:0004069', 'GO:0006641', 'GO:0001772', 'GO:0071404', 'GO:0015662', 'GO:0016667', 'GO:0140097', 'GO:0098739', 'GO:1903786', 'GO:0016056', 'GO:0030141', 'GO:0007519', 'GO:0070328', 'GO:0048027', 'GO:0022037', 'GO:0050918', 'GO:0001786', 'GO:0008544', 'GO:1901327', 'GO:2000736', 'GO:0001401', 'GO:0072384', 'GO:0016020', 'GO:0035994', 'GO:0009151', 'GO:0006706', 'GO:0002714', 'GO:0051129', 'CL:0000125', 'GO:0005832', 'GO:0048583', 'GO:0046899', 'GO:0014069', 'GO:0043062', 'GO:0016879', 'GO:0090316', 'GO:0090151', 'GO:0051924', 'GO:0036294', 'GO:1990617', 'GO:0031966', 'GO:1905939', 'GO:0072678', 'GO:0016071', 'GO:0051438', 'GO:0097401', 'GO:0042168', 'GO:0002688', 'GO:0000423', 'GO:0048813', 'GO:0002253', 'GO:0009133', 'GO:0040017', 'GO:1905063', 'GO:0048513', 'GO:0050792', 'GO:0015923', 'GO:0040014', 'GO:0016321', 'GO:0010822', 'GO:0048002', 'GO:0010721', 'GO:0002260', 'GO:1902554', 'GO:0044209', 'GO:0042176', 'GO:1903429', 'GO:0004740', 'GO:1901993', 'GO:0007155', 'GO:0004123', 'GO:1903779', 'GO:0065010', 'GO:0001952', 'GO:0031146', 'GO:0071704', 'GO:0072331', 'GO:0009755', 'GO:0000101', 'GO:0071260', 'GO:0035613', 'GO:0140416', 'GO:0032993', 'GO:1903509', 'GO:1902652', 'GO:0002837', 'GO:0002755', 'GO:0071174', 'GO:1990622', 'GO:0048730', 'GO:0019003', 'GO:0016705', 'GO:0019080', 'GO:0046912', 'GO:0070821', 'GO:0035988', 'GO:0006063', 'GO:0010800', 'GO:0045598', 'GO:0046697', 'GO:0060491', 'GO:1902222', 'GO:0016409', 'GO:0008028', 'GO:0005787', 'GO:0022607', 'GO:0004713', 'GO:0046942', 'GO:0006810', 'GO:0050982', 'GO:1903018', 'GO:0070874', 'GO:0007517', 'GO:0098742', 'GO:0045428', 'GO:0097421', 'GO:0043103', 'GO:0016817', 'GO:0016485', 'CL:0002242', 'GO:0006734', 'GO:0016050', 'GO:0006970', 'GO:0005543', 'GO:0019882', 'GO:0051219', 'GO:0036473', 'GO:0030011', 'GO:0051213', 'GO:0014897', 'GO:0032869', 'GO:0010035', 'GO:0040013', 'GO:0090174', 'GO:0061889', 'GO:0006521', 'GO:0070129', 'GO:0009127', 'CL:0000039', 'GO:0000776', 'GO:0042100', 'GO:0060992', 'GO:0060349', 'GO:2001057', 'GO:0034968', 'GO:0019218', 'GO:2000401', 'GO:0051403', 'GO:0038160', 'GO:0002577', 'GO:0032970', 'GO:0007007', 'GO:0097352', 'GO:0004721', 'GO:1904406', 'GO:0003014', 'GO:0010467', 'GO:0048854', 'GO:0061695', 'GO:0015399', 'GO:0001774', 'GO:0045723', 'GO:0043094', 'GO:0015817', 'GO:0000165', 'GO:0021542', 'GO:0046966', 'GO:0031339', 'GO:1902743', 'GO:0008106', 'GO:0004345', 'GO:0001540', 'GO:0051208', 'GO:0031638', 'GO:0007057', 'GO:0045348', 'GO:0070542', 'GO:0051865', 'GO:0019344', 'GO:0009119', 'GO:0034625', 'GO:0005542', 'GO:0090130', 'GO:0016234', 'CL:0000015', 'CL:0002319', 'GO:0032755', 'GO:1990868', 'GO:0050807', 'GO:0005416', 'GO:0099568', 'GO:0003417', 'GO:0005977', 'GO:0051668', 'GO:1905719', 'GO:0006446', 'GO:0051873', 'GO:0046888', 'GO:0009141', 'GO:0007548', 'GO:0090181', 'GO:0003924', 'GO:1904029', 'GO:0016054', 'GO:0034504', 'CL:0000586', 'GO:0008443', 'GO:1903311', 'GO:0036336', 'GO:0050708', 'GO:0098876', 'GO:0051128', 'GO:0017109', 'GO:0016885', 'GO:0016126', 'GO:0031069', 'GO:0007613', 'GO:0046546', 'GO:0005903', 'GO:0016607', 'GO:0050773', 'GO:0045939', 'GO:0004812', 'GO:0061154', 'GO:0019242', 'GO:0031201', 'GO:1901028', 'GO:0023057', 'GO:0061513', 'GO:0016884', 'GO:0072341', 'GO:0000779', 'GO:0005838', 'GO:0042110', 'GO:1902074', 'GO:0035331', 'GO:0035336', 'GO:2000465', 'GO:1902292', 'GO:0015826', 'GO:0019362', 'CL:0000255', 'GO:2000403', 'GO:0007009', 'GO:0016538', 'GO:0046785', 'GO:0046700', 'GO:0015908', 'GO:1902679', 'GO:0019082', 'GO:0044753', 'GO:0097443', 'GO:0048870', 'GO:0015315', 'GO:0000281', 'GO:0048519', 'GO:0045839', 'GO:0016763', 'GO:0031330', 'GO:0098798', 'GO:0005343', 'GO:0006637', 'GO:2000345', 'GO:0000820', 'GO:0005641', 'GO:0010634', 'GO:0060124', 'GO:0007159', 'GO:0046872', 'GO:0004618', 'GO:0043200', 'GO:0036211', 'GO:0030888', 'GO:0042987', 'GO:0048699', 'GO:0046101', 'GO:0007492', 'GO:0015630', 'GO:0016922', 'GO:0043226', 'GO:0023052', 'GO:0044271', 'GO:1901991', 'GO:0036510', 'GO:0086036', 'GO:0061771', 'GO:0015026', 'GO:0008152', 'GO:0019904', 'GO:0001558', 'GO:0070013', 'GO:0016866', 'GO:0003872', 'GO:0005789', 'GO:0019956', 'GO:0006952', 'GO:0052650', 'GO:0019884', 'GO:0055074', 'GO:0032355', 'GO:0009952', 'GO:0043244', 'GO:0004452', 'GO:0045454', 'GO:0032740', 'GO:0051961', 'GO:0004030', 'GO:0062125', 'GO:0046638', 'GO:0032768', 'GO:0016445', 'GO:1903789', 'GO:0031099', 'GO:1905240', 'GO:0060382', 'GO:0002690', 'GO:0071695', 'GO:0050821', 'GO:0030968', 'GO:0043170', 'GO:0000377', 'GO:0045019', 'GO:1905819', 'GO:0051173', 'GO:0110165', 'GO:0005662', 'GO:0016830', 'GO:0032792', 'GO:0033013', 'GO:0008366', 'GO:0031907', 'GO:0005496', 'GO:0032496', 'GO:1903506', 'GO:0032088', 'GO:0002366', 'GO:1903706', 'GO:0046034', 'GO:0016757', 'GO:0004844', 'GO:0033218', 'GO:1904338', 'GO:0036454', 'GO:0071322', 'GO:0007229', 'GO:0051592', 'GO:0000940', 'GO:1901657', 'GO:0017148', 'GO:0002312', 'GO:1902105', 'GO:0002478', 'GO:0034220', 'GO:0051291', 'GO:0051050', 'GO:0035303', 'GO:0019888', 'GO:2000177', 'GO:0001539', 'GO:0052654', 'GO:0005743', 'GO:0022414', 'GO:0034383', 'GO:0009169', 'GO:0005829', 'GO:0051017', 'GO:1903313', 'GO:2000490', 'GO:0070638', 'GO:0016742', 'GO:2001028', 'GO:1900076', 'GO:0023061', 'GO:0042633', 'GO:0061630', 'GO:2000116', 'GO:0099080', 'GO:0043650', 'GO:0006334', 'GO:0030877', 'GO:0009170', 'GO:0018119', 'GO:0002562', 'GO:0051879', 'GO:0045089', 'GO:0004725', 'GO:0070536', 'GO:1990542', 'GO:0001704', 'GO:1904358', 'GO:0061731', 'GO:0070062', 'GO:0044548', 'GO:0008526', 'GO:1900182', 'GO:0019953', 'GO:1903522', 'GO:0006529', 'GO:0000096', 'GO:0030662', 'GO:0000492', 'GO:0140492', 'GO:0060627', 'GO:0051650', 'GO:0045185', 'GO:0009206', 'GO:0032588', 'GO:1990089', 'GO:0031428', 'GO:0010224', 'GO:0008199', 'GO:0042278', 'GO:0010954', 'GO:0031965', 'GO:0032481', 'GO:0016838', 'GO:0004365', 'GO:0051305', 'GO:0048736', 'GO:0043473', 'GO:0006821', 'GO:0002262', 'GO:0006564', 'GO:0035435', 'GO:0046902', 'GO:0001848', 'GO:0007033', 'GO:0044565', 'GO:0043167', 'GO:0002706', 'GO:0043138', 'GO:0009986', 'GO:0060760', 'GO:0019707', 'GO:1904738', 'GO:1901984', 'GO:0009098', 'GO:0032446', 'GO:0006959', 'GO:0003743', 'GO:0031329', 'GO:1901575', 'GO:0005794', 'GO:0010506', 'GO:0140924', 'GO:0030433', 'GO:0070637', 'CL:0000737', 'GO:0045191', 'GO:1901030', 'GO:0016887', 'GO:1900121', 'GO:0071456', 'GO:1901564', 'GO:1901989', 'GO:0015149', 'GO:0097069', 'GO:0007160', 'GO:0030170', 'GO:0050768', 'GO:1901532', 'GO:0043235', 'GO:0060322', 'GO:0098900', 'GO:0015485', 'GO:0036367', 'GO:0006629', 'GO:0019828', 'GO:0048729', 'GO:0009605', 'GO:0062013', 'GO:0003755', 'GO:0046887', 'GO:0050867', 'GO:1903979', 'GO:1903708', 'GO:1903037', 'GO:0016236', 'GO:0032479', 'GO:0051258', 'GO:0043603', 'GO:0042594', 'GO:0072656', 'GO:0035973', 'GO:0015349', 'GO:0141060', 'GO:0045930', 'GO:0016788', 'GO:0071331', 'GO:0042116', 'GO:0048872', 'GO:0033176', 'GO:0043068', 'GO:1903402', 'GO:0042759', 'GO:0008865', 'CL:0000458', 'GO:0048011', 'GO:0010811', 'GO:0098847', 'GO:1903897', 'GO:0009201', 'GO:1902075', 'GO:0002886', 'GO:0001784', 'GO:0007600', 'GO:0033574', 'GO:0015918', 'GO:1903812', 'GO:0030546', 'GO:0060089', 'GO:0070061', 'GO:0010466', 'GO:0006415', 'GO:0046094', 'GO:0016863', 'GO:0044346', 'GO:0043543', 'GO:0051348', 'GO:0036402', 'GO:0018377', 'GO:0140467', 'GO:0021895', 'GO:0043408', 'GO:2000074', 'GO:2000045', 'GO:0044743', 'GO:0004843', 'GO:0051209', 'GO:0008186', 'GO:0044238', 'GO:0150094', 'GO:0070813', 'GO:0030913', 'GO:0070603', 'GO:0045577', 'GO:0015911', 'GO:0010332', 'GO:0044272', 'GO:0035304', 'GO:0045893', 'GO:0099537', 'GO:0048639', 'GO:1901292', 'GO:0051016', 'GO:1902911', 'GO:0106057', 'GO:0009145', 'GO:0098850', 'GO:1904851', 'GO:0000413', 'GO:0090734', 'GO:0018107', 'GO:1905534', 'GO:0007051', 'GO:0007584', 'GO:0010984', 'GO:0071398', 'GO:0051047', 'GO:0009438', 'GO:0048666', 'GO:0045935', 'GO:1901214', 'GO:0030516', 'GO:0042605', 'GO:0050687', 'GO:0018208', 'GO:0042802', 'GO:0019829', 'GO:0140535', 'GO:0060485', 'GO:0014733', 'GO:0008202', 'GO:1903332', 'GO:1904587', 'GO:0030003', 'GO:0030554', 'GO:0120015', 'GO:0014911', 'GO:0035470', 'GO:0032880', 'GO:0005637', 'GO:0071417', 'CL:0000548', 'GO:0016311', 'GO:0048512', 'GO:0070628', 'GO:2000181', 'GO:0051783', 'GO:0009719', 'GO:0031983', 'GO:0009743', 'GO:0090102', 'GO:0001944', 'GO:0008237', 'GO:1900371', 'GO:1904417', 'GO:0071496', 'GO:0015818', 'GO:0050810', 'GO:0045940', 'GO:0072676', 'GO:0006355', 'GO:0006172', 'GO:0016798', 'GO:0033765', 'GO:0046676', 'GO:0048762', 'GO:0032279', 'GO:0016605', 'GO:0030291', 'GO:0003729', 'GO:0040001', 'GO:0051952', 'GO:0042747', 'GO:0005694', 'GO:0050974', 'GO:0007165', 'GO:0010830', 'GO:0070202', 'GO:0009790', 'GO:0021510', 'GO:0006538', 'GO:0005814', 'GO:1901862', 'GO:0009136', 'GO:0022612', 'GO:0003254', 'GO:0061709', 'GO:0006275', 'GO:0006244', 'GO:0007042', 'GO:0043687', 'GO:0046928', 'GO:1990564', 'GO:0045931', 'GO:1903978', 'GO:0032516', 'GO:2000145', 'GO:0034362', 'GO:0006897', 'GO:0019784', 'GO:0050817', 'GO:0043278', 'GO:0051056', 'GO:0010001', 'GO:0009584', 'GO:0006413', 'GO:0002062', 'GO:0043101', 'GO:0060236', 'GO:0016417', 'CARO:0000006', 'GO:0016835', 'GO:0046961', 'GO:0010952', 'GO:0006364', 'GO:0061659', 'GO:0004017', 'GO:0004488', 'GO:1904705', 'GO:0006436', 'GO:0030674', 'GO:0005875', 'GO:0009072', 'GO:0006099', 'GO:0051254', 'GO:0051222', 'GO:0021761', 'GO:0099081', 'GO:0030540', 'GO:0048799', 'GO:0006664', 'GO:0097225', 'GO:0008320', 'GO:0002757', 'GO:0005319', 'GO:0050614', 'GO:0008277', 'GO:0043269', 'GO:0009987', 'GO:0035795', 'GO:0071103', 'GO:0009266', 'GO:0030030', 'GO:0001968', 'GO:0015294', 'GO:0008207', 'GO:0051084', 'GO:0002285', 'GO:1902903', 'GO:0042555', 'GO:0007035', 'GO:0016323', 'GO:0007623', 'GO:0009219', 'GO:0006470', 'GO:0000248', 'GO:0015526', 'GO:0046777', 'GO:0120039', 'GO:0005355', 'GO:0006974', 'GO:0003921', 'GO:0033206', 'GO:0006259', 'GO:0001882', 'GO:0099177', 'GO:0070006', 'GO:0034764', 'GO:0120009', 'GO:0035591', 'GO:0006893', 'GO:1904707', 'GO:0030593', 'GO:0045579', 'GO:0031267', 'GO:0008142', 'GO:1902100', 'GO:0061515', 'GO:0006515', 'GO:0010867', 'GO:1900221', 'GO:0034109', 'GO:0010893', 'GO:0006405', 'GO:0071692', 'GO:0007041', 'GO:1904814', 'GO:0006979', 'GO:0097553', 'GO:0007056', 'GO:0007369', 'GO:0031365', 'GO:0070861', 'GO:0009967', 'GO:0035091', 'GO:1902882', 'GO:1904018', 'GO:0048646', 'GO:0040008', 'GO:0019551', 'GO:0001885', 'GO:0016725', 'GO:0042359', 'GO:0032401', 'GO:0051179', 'GO:0002221', 'GO:0035592', 'GO:0004791', 'GO:1904380', 'GO:0046967', 'GO:1902017', 'GO:1901995', 'GO:0007166', 'GO:0098797', 'GO:0010810', 'GO:0051171', 'GO:0021756', 'GO:0032526', 'GO:0051052', 'GO:0006148', 'GO:0019530', 'GO:0032212', 'GO:0006986', 'GO:0060428', 'GO:0006109', 'GO:0004769', 'GO:0010734', 'GO:0006814', 'GO:0055085', 'GO:0005200', 'GO:1900120', 'GO:0045143', 'GO:0140546', 'GO:0044042', 'GO:0140035', 'GO:0048009', 'GO:0005884', 'GO:0098661', 'GO:0061621', 'GO:0015833', 'GO:0001764', 'GO:0020037', 'GO:0006303', 'GO:0044089', 'GO:0031430', 'GO:0070085', 'GO:0048193', 'GO:0019886', 'GO:0015658', 'GO:0004497', 'GO:0001890', 'GO:0042127', 'GO:0090114', 'GO:0015327', 'GO:0005811', 'GO:0051000', 'GO:0051152', 'GO:0009895', 'GO:0098909', 'GO:0004579', 'GO:0006531', 'GO:0045880', 'GO:0006909', 'GO:0062197', 'GO:0032743', 'GO:0005516', 'GO:2000448', 'GO:0045915', 'GO:0000407', 'GO:0071705', 'GO:0000323', 'GO:1904923', 'GO:0016684', 'GO:0032252', 'GO:0016801', 'GO:2000446', 'GO:0007186', 'GO:0046850', 'GO:0072332', 'GO:0007127', 'CL:0000300', 'GO:1903916', 'GO:0042981', 'GO:0048018', 'GO:0045600', 'GO:0015196', 'GO:0031095', 'GO:0002578', 'GO:0048638', 'GO:0002824', 'GO:0004818', 'GO:0051294', 'GO:0002377', 'GO:0008732', 'GO:0003688', 'GO:0009887', 'GO:0030900', 'GO:0045184', 'GO:0044282', 'GO:1902115', 'GO:0009064', 'GO:0000276', 'GO:0009199', 'GO:0070279', 'GO:0000212', 'GO:0031995', 'GO:0032133', 'GO:1900740', 'GO:0032806', 'GO:0030705', 'GO:0046098', 'GO:0004362', 'GO:0017158', 'GO:0070661', 'GO:0005313', 'GO:1900542', 'GO:2001234', 'GO:0035579', 'GO:1904871', 'GO:0010972', 'GO:0061351', 'GO:0071392', 'GO:0046395', 'GO:0004550', 'GO:0007219', 'GO:0032508', 'GO:0043038', 'GO:0032757', 'GO:0009067', 'GO:0000904', 'GO:0017116', 'GO:0051299', 'GO:0010906', 'GO:0040011', 'GO:0042169', 'GO:0071806', 'GO:2000147', 'GO:0006166', 'GO:0002204', 'GO:0032328', 'GO:0031616', 'GO:0042326', 'GO:0008213', 'GO:0010977', 'GO:0051148', 'GO:0097411', 'GO:0051568', 'GO:0010544', 'GO:0006983', 'GO:0097202', 'GO:0048511', 'GO:0035065', 'GO:0016972', 'GO:0016791', 'GO:1903532', 'GO:0044419', 'GO:0030330', 'GO:0019787', 'GO:0008017', 'GO:0051928', 'GO:0031122', 'GO:0060541', 'GO:0060055', 'GO:0044773', 'GO:0051787', 'GO:0003006', 'GO:0048584', 'GO:0071394', 'GO:0034394', 'GO:0015172', 'GO:1905178', 'GO:0010976', 'GO:0006152', 'GO:0090279', 'GO:0007040', 'GO:0045040', 'GO:0050890', 'GO:0032964', 'GO:0043025', 'GO:0005902', 'GO:0046394', 'GO:0071287', 'GO:0010632', 'GO:0005767', 'GO:0050658', 'GO:0010997', 'GO:0006558', 'GO:0097501', 'GO:0010044', 'GO:1902565', 'GO:0042159', 'GO:0044297', 'GO:0031210', 'GO:0051896', 'GO:0045056', 'GO:0060271', 'GO:0072659', 'GO:1901607', 'GO:0050137', 'GO:1902237', 'GO:0008180', 'GO:0000075', 'GO:1903533', 'GO:0006089', 'GO:0046683', 'GO:1904752', 'GO:0070704', 'GO:0005369', 'GO:0014902', 'GO:0015811', 'GO:0009142', 'GO:0098606', 'GO:1905775', 'GO:0071385', 'GO:1903202', 'GO:0005971', 'GO:0001817', 'GO:1902751', 'GO:0061795', 'GO:0006449', 'GO:0034329', 'GO:0030229', 'GO:0006887', 'GO:0071824', 'GO:0030258', 'GO:0035239', 'GO:0090207', 'GO:0032946', 'GO:0006282', 'GO:0001975', 'GO:0101003', 'GO:0045911', 'GO:1903298', 'GO:0035270', 'GO:0046496', 'GO:0052689', 'GO:0070161', 'GO:0046390', 'GO:0071569', 'GO:0090079', 'GO:0044770', 'GO:0072523', 'GO:0005737', 'GO:0019912', 'GO:0030334', 'GO:0032515', 'GO:0045137', 'GO:0120036', 'GO:0004708', 'GO:0009653', 'GO:0033280', 'GO:0043161', 'GO:0010635', 'GO:0033002', 'GO:0036003', 'GO:1902236', 'GO:0030060', 'GO:0070342', 'GO:0033180', 'GO:0014745', 'GO:1902936', 'GO:0019068', 'GO:0016462', 'GO:0007006', 'GO:0042147', 'GO:0050892', 'GO:0090329', 'GO:0006735', 'GO:0016799', 'GO:0010732', 'GO:0044088', 'GO:0030544', 'GO:0046688', 'GO:1900222', 'GO:1901216', 'GO:0046415', 'GO:0010824', 'GO:1904505', 'GO:1903508', 'GO:0016717', 'GO:0038026', 'GO:0000082', 'GO:1904996', 'GO:0010985', 'GO:0005102', 'GO:0045041', 'GO:0031994', 'GO:0043031', 'GO:0032354', 'GO:0006059', 'GO:0005283', 'GO:0032103', 'GO:1903305', 'GO:0006639', 'GO:1901673', 'GO:0097440', 'GO:0060251', 'GO:0046660', 'CL:0000457', 'GO:1903862', 'GO:0030515', 'GO:0043380', 'GO:0090482', 'GO:0098852', 'GO:1902031', 'GO:0006487', 'GO:0050993', 'GO:2000058', 'GO:0033198', 'GO:0048388', 'GO:0045892', 'GO:0008270', 'GO:0007507', 'GO:0048678', 'GO:0048671', 'GO:0023051', 'GO:0017076', 'GO:0120161', 'GO:0015980', 'GO:0006325', 'GO:0050965', 'GO:0036496', 'GO:0030155', 'GO:0043300', 'GO:0048731', 'GO:0009889', 'GO:0070613', 'GO:0045840', 'GO:0018958', 'GO:0001650', 'GO:0070852', 'GO:0030497', 'GO:0060479', 'GO:0007204', 'GO:0032839', 'GO:1905459', 'GO:0006094', 'GO:0010041', 'GO:0015605', 'GO:0009923', 'GO:0022889', 'GO:0050966', 'GO:0004066', 'GO:0007143', 'GO:0032263', 'GO:0042330', 'GO:1903801', 'GO:1901880', 'GO:0046685', 'GO:0071889', 'GO:0031346', 'GO:2000300', 'GO:0050877', 'GO:0009123', 'GO:0036316', 'GO:1901663', 'GO:0048532', 'GO:0071375', 'GO:0015119', 'GO:1901334', 'GO:0006738', 'GO:0051938', 'GO:0002821', 'GO:0016240', 'GO:0004930', 'GO:0046914', 'GO:0035383', 'GO:0030867', 'GO:0072542', 'GO:0001779', 'GO:0034694', 'GO:0021544', 'GO:0051640', 'GO:0061462', 'GO:0044524', 'GO:1904387', 'GO:0006807', 'GO:0009612', 'GO:0043425', 'GO:0034765', 'GO:0035751', 'GO:0061572', 'GO:0080134', 'GO:0071493', 'GO:0016055', 'GO:0015629', 'GO:0002699', 'GO:1903034', 'GO:0035338', 'GO:0046174', 'GO:0002269', 'GO:0022405', 'GO:0006188', 'GO:0034701', 'GO:0046495', 'GO:0012507', 'GO:0071474', 'GO:0030522', 'GO:0015194', 'GO:0031072', 'GO:0046606', 'GO:1901360', 'GO:0030666', 'GO:0065007', 'GO:0046661', 'GO:0043405', 'GO:0044237', 'GO:0018105', 'GO:0070905', 'GO:0042277', 'GO:0045088', 'GO:1904556', 'GO:0043168', 'GO:0008654', 'GO:0045087', 'GO:0006091', 'GO:0038179', 'GO:0045471', 'GO:0038023', 'UBERON:0000465', 'GO:0060840', 'GO:0010562', 'GO:0043462', 'GO:0030218', 'GO:0006508', 'GO:0007020', 'GO:0001889', 'GO:0044344', 'GO:0006702', 'GO:0042069', 'GO:0015849', 'GO:0006816', 'GO:0002495', 'GO:0110095', 'GO:0038147', 'GO:0006879', 'GO:1904205', 'GO:0045780', 'GO:0006873', 'GO:0004084', 'GO:0015184', 'GO:0019220', 'GO:0006687', 'GO:0048286', 'GO:1904152', 'GO:0051926', 'GO:0005979', 'GO:0006563', 'GO:0051247', 'GO:0003824', 'GO:0032470', 'GO:0090575', 'GO:1905460', 'GO:0044703', 'GO:0106104', 'GO:0010911', 'GO:0043565', 'GO:0071763', 'GO:0009150', 'GO:0022803', 'GO:0060285', 'GO:0032881', 'GO:1990498', 'GO:1904415', 'GO:0006606', 'GO:0046130', 'GO:0030295', 'GO:0065003', 'GO:0050670', 'GO:0010666', 'GO:0051092', 'GO:0044232', 'GO:0002026', 'GO:0015711', 'GO:0046466', 'GO:0045621', 'GO:0008209', 'GO:0003158', 'GO:0010755', 'GO:0030111', 'GO:1905508', 'GO:0072665', 'GO:0002604', 'GO:0003422', 'GO:0033044', 'GO:0032963', 'GO:0045595', 'GO:0008347', 'GO:0006914', 'GO:0034599', 'GO:0032507', 'GO:0034330', 'GO:0045926', 'GO:0140297', 'GO:0046889', 'GO:0006954', 'GO:0019222', 'GO:0061578', 'GO:0009314', 'GO:0032989', 'GO:0036508', 'GO:0038034', 'GO:0002064', 'GO:0016241', 'GO:0015740', 'GO:0015924', 'GO:0090303', 'GO:0006935', 'GO:0045923', 'GO:1901983', 'GO:0097193', 'GO:0010975', 'GO:0006360', 'GO:0061629', 'GO:0048488', 'GO:0006479', 'GO:0050789', 'GO:0043524', 'GO:0072521', 'GO:0071300', 'GO:0043024', 'GO:0010876', 'GO:0036498', 'GO:0098590', 'GO:0018198', 'GO:1905065', 'GO:1903513', 'GO:0046184', 'GO:0042625', 'GO:0009125', 'GO:0008250', 'GO:0006729', 'GO:0060213', 'GO:0051220', 'GO:0008631', 'GO:0071216', 'GO:0098802', 'GO:0042445', 'GO:0048714', 'GO:0031647', 'GO:0014898', 'GO:0046128', 'GO:1900034', 'GO:0032943', 'GO:0006991', 'GO:2000489', 'GO:0033239', 'GO:0042364', 'GO:0009897', 'GO:0070302', 'GO:1990351', 'GO:0030169', 'GO:0006644', 'GO:0016235', 'GO:0098868', 'GO:1901796', 'GO:0015145', 'GO:0043271', 'GO:0048523', 'GO:1900407', 'GO:0047975', 'GO:0006906', 'GO:0015031', 'GO:0043085', 'GO:0030073', 'GO:0003878', 'GO:0007004', 'GO:0032367', 'GO:0070557', 'GO:0070837', 'GO:0031090', 'GO:0043618', 'GO:0034248', 'GO:0016051', 'GO:0102756', 'GO:0045445', 'GO:0008356', 'GO:0051939', 'GO:0016859', 'GO:1990823', 'GO:0061900', 'GO:0035671', 'GO:1903293', 'GO:0050796', 'GO:0034656', 'GO:0030016', 'GO:0098562', 'GO:0003925', 'GO:0060538', 'CL:0000095', 'GO:0018193', 'GO:0002407', 'GO:0061620', 'GO:0044325', 'GO:0045912', 'GO:0004301', 'GO:0017022', 'GO:0014887', 'GO:0010564', 'GO:0007043', 'GO:2001242', 'GO:0140030', 'GO:0009065', 'GO:0071470', 'GO:0009620', 'GO:0015075', 'GO:0006892', 'GO:0032991', 'GO:0045766', 'GO:0043500', 'GO:0000302', 'GO:0031577', 'GO:1905039', 'GO:0004340', 'GO:0015949', 'GO:0070888', 'GO:0007602', 'GO:0036019', 'GO:0044782', 'GO:0034451', 'GO:0071814', 'GO:0019852', 'GO:0042327', 'GO:1901654', 'CL:0002371', 'GO:0050848', 'GO:0043407', 'GO:0051402', 'GO:0086039', 'GO:0051279', 'GO:0051249', 'GO:0003725', 'GO:0051252', 'GO:0006636', 'GO:0045685', 'GO:0060487', 'GO:0009179', 'GO:0033238', 'GO:0004745', 'GO:0061726', 'GO:0032930', 'GO:0061077', 'GO:0098856', 'GO:0047750', 'GO:0043320', 'GO:0008630', 'GO:0030101', 'GO:0001919', 'GO:0030323', 'GO:0061564', 'GO:0034384', 'GO:0045211', 'GO:0015760', 'GO:0046906', 'GO:0008037', 'GO:0045995', 'GO:0014706', 'GO:0070530', 'GO:0033177', 'GO:0070095', 'GO:1901342', 'GO:0090288', 'GO:0009611', 'GO:0010927', 'GO:0070815', 'GO:0061025', 'GO:0045580', 'GO:1903322', 'GO:0036119', 'GO:0002263', 'GO:0014743', 'GO:0002834', 'GO:0022834', 'GO:0003747', 'GO:0009629', 'GO:0070977', 'GO:0006518', 'CL:0000210', 'GO:0031320', 'GO:0004571', 'GO:0005528', 'GO:0051905', 'GO:0060350', 'GO:0016132', 'UBERON:0002405', 'GO:0046364', 'GO:0106118', 'GO:0008652', 'GO:0055092', 'GO:0042770', 'GO:0001674', 'GO:0022624', 'GO:0071542', 'GO:0014910', 'GO:0051301', 'GO:0032058', 'GO:0042734', 'GO:0000981', 'GO:0019774', 'GO:0009152', 'GO:0045582', 'GO:0046370', 'GO:0000910', 'GO:1904874', 'GO:0046209', 'GO:0044281', 'GO:0046903', 'GO:0009069', 'GO:0015081', 'GO:0097066', 'GO:0098791', 'GO:0009185', 'GO:0010592', 'GO:0048514', 'GO:0061888', 'GO:0034314', 'GO:0097708', 'GO:0010646', 'GO:0005876', 'GO:0043255', 'GO:0008203', 'GO:0050806', 'GO:0032655', 'GO:1905897', 'GO:2000347', 'GO:0002833', 'GO:1904776', 'GO:0000725', 'GO:1902808', 'GO:0032504', 'GO:0016410', 'GO:0006268', 'GO:0071682', 'GO:0015824', 'GO:0150063', 'GO:0031328', 'GO:0019346', 'GO:0098984', 'GO:0140375', 'GO:0015193', 'GO:0051336', 'BFO:0000040', 'GO:0045739', 'GO:2001171', 'GO:0071222', 'GO:0071380', 'GO:0042819', 'GO:0051130', 'GO:0033135', 'GO:0005945', 'GO:0030659', 'GO:0014074', 'GO:0009311', 'GO:0048869', 'GO:0010970', 'GO:0019900', 'GO:0006002', 'GO:0005929', 'GO:0051881', 'GO:0004420', 'CL:0000023', 'GO:0018160', 'GO:0016571', 'GO:0008289', 'GO:0000425', 'GO:0044752', 'GO:0034392', 'GO:0090398', 'GO:0015925', 'GO:0097729', 'GO:0042816', 'GO:0010879', 'GO:0002617', 'GO:0048821', 'GO:0098712', 'GO:0050790', 'GO:1903891', 'GO:0010922', 'GO:0000491', 'GO:0042448', 'GO:0005773', 'GO:2000279', 'GO:0060255', 'GO:1903039', 'GO:1903829', 'GO:0050750', 'GO:0016482', 'GO:1903577', 'GO:0070601', 'GO:0060828', 'GO:0018352', 'GO:0034219', 'GO:0010558', 'GO:0019511', 'GO:1990904', 'GO:0031312', 'GO:0030154', 'GO:0004470', 'GO:0060205', 'GO:0070972', 'GO:0051154', 'GO:0003674', 'GO:1905322', 'GO:0015328', 'GO:0062149', 'GO:0016668', 'GO:0055080', 'GO:0043315', 'GO:0019706', 'GO:0042692', 'GO:0009060', 'GO:0030010', 'GO:0016444', 'GO:0005216', 'GO:0010803', 'GO:0010877', 'GO:0010563', 'GO:0050818', 'GO:0002639', 'GO:0140888', 'GO:0005874', 'GO:0016860', 'GO:1903861', 'GO:0072698', 'GO:1901698', 'GO:0051656', 'GO:0016627', 'GO:0031163', 'GO:0071396', 'GO:0009058', 'GO:1903036', 'GO:0006793', 'GO:0015293', 'GO:0007530', 'GO:0050730', 'GO:0010817', 'GO:0031012', 'GO:0045937', 'GO:0006720', 'GO:0006071', 'GO:0009628', 'GO:0007167', 'GO:0021954', 'GO:0007077', 'GO:0090407', 'GO:0010637', 'GO:0072329', 'GO:0005548', 'GO:0044539', 'GO:0034389', 'GO:0002504', 'GO:0030198', 'GO:0048713', 'GO:0009409', 'GO:0045296', 'GO:0071168', 'GO:0051059', 'GO:2000146', 'GO:0010894', 'GO:0045055', 'GO:0016616', 'GO:0009968', 'GO:1904375', 'GO:0043313', 'GO:0043087', 'GO:0001920', 'GO:0048770', 'GO:0006204', 'GO:2000121', 'GO:0021589', 'GO:0007093', 'GO:2001295', 'GO:0055100', 'GO:0007625', 'GO:2001251', 'GO:0019527', 'GO:0006417', 'GO:0048667', 'GO:0072349', 'GO:1902475', 'GO:0043039', 'GO:0140354', 'GO:0051452', 'GO:1901137', 'GO:0019001', 'GO:0010510', 'GO:1902750', 'GO:0071236', 'GO:0098827', 'GO:0042558', 'GO:0046477', 'GO:0016358', 'GO:0035459', 'GO:0018444', 'GO:0070193', 'GO:0010665', 'GO:2000106', 'GO:0060047', 'GO:0034655', 'GO:0044233', 'GO:0098657', 'GO:0001649', 'GO:0005640', 'GO:0036314', 'GO:0042982', 'GO:0051081', 'GO:0097159', 'GO:0034452', 'GO:0001706', 'GO:0015318', 'GO:0018022', 'GO:0032728', 'GO:0003413', 'GO:0010720', 'GO:0008406', 'GO:0016903', 'GO:0038025', 'GO:0016215', 'GO:0009164', 'GO:0030414', 'GO:0043604', 'GO:0000987', 'GO:0016597', 'GO:0006541', 'GO:0019637', 'GO:0035639', 'GO:0043666', 'GO:0033559', 'GO:1905710', 'GO:0110032', 'GO:0090208', 'GO:0051260', 'GO:0051282', 'GO:1904350', 'GO:0042908', 'GO:0046649', 'GO:0035606', 'GO:0043536', 'GO:0010648', 'GO:0140640', 'GO:0070050', 'GO:0051253', 'GO:0001227', 'GO:0002696', 'GO:0140272', 'GO:0046653', 'GO:0034111', 'GO:0097067', 'GO:1903297', 'GO:1902767', 'GO:0019219', 'GO:0032735', 'GO:0032649', 'GO:0043891', 'GO:1902930', 'GO:0097371', 'GO:0001228', 'GO:1903828', 'GO:0051090', 'GO:0042626', 'GO:0046696', 'GO:0008284', 'GO:0045190', 'GO:0009678', 'GO:0051177', 'GO:0004252', 'GO:0048878', 'GO:0097529', 'GO:0043123', 'GO:0044255', 'GO:0060547', 'GO:0042578', 'GO:0046718', 'GO:0046146', 'GO:0032469', 'GO:0006573', 'GO:0006690', 'GO:0055029', 'GO:0016062', 'GO:0097447', 'GO:0006624', 'GO:0004557', 'GO:0030317', 'GO:0008035', 'GO:0035308', 'GO:0036315', 'GO:0051095', 'GO:0098801', 'GO:0140036', 'GO:0035728', 'GO:0097003', 'GO:0033299', 'GO:0010631', 'GO:0014912', 'GO:0002832', 'GO:0031338', 'GO:0043228', 'GO:0008150', 'GO:0034103', 'GO:0071357', 'GO:0014070', 'GO:0061650', 'GO:0015820', 'GO:0042304', 'GO:0016942', 'GO:0030228', 'GO:1905532', 'GO:0051898', 'GO:0019407', 'GO:0030510', 'GO:0002274', 'GO:0001503', 'GO:0033036', 'GO:0017041', 'GO:0050657', 'GO:0140098', 'GO:0042306', 'GO:0016192', 'GO:0007015', 'GO:1903319', 'GO:0051131', 'GO:2001243', 'GO:0106027', 'GO:0043010', 'GO:0010043', 'GO:0009948', 'GO:0005739', 'GO:0098609', 'GO:0010629', 'GO:1904886', 'GO:1902221', 'GO:0017111', 'GO:0060326', 'GO:0043470', 'GO:0098704', 'GO:0072708', 'GO:0006826', 'GO:0010324', 'GO:0032990', 'GO:0009188', 'GO:0042918', 'GO:0060048', 'GO:0006740', 'GO:0016740', 'GO:0001959', 'GO:0050951', 'GO:0045833', 'GO:0005527', 'GO:0043403', 'GO:0016591', 'GO:0015038', 'GO:0036020', 'GO:0044249', 'GO:0070585', 'GO:0098542', 'GO:0036126', 'GO:0043426', 'GO:0006972', 'GO:0019866', 'GO:0019405', 'GO:0071333', 'GO:0055082', 'GO:0043279', 'GO:0007076', 'GO:0071675', 'GO:0010899', 'GO:0097192', 'GO:0090596', 'GO:0097466', 'GO:0019585', 'GO:0005827', 'GO:0014741', 'GO:0072524', 'GO:0032094', 'GO:0006101', 'GO:0051048', 'GO:1901568', 'GO:0006278', 'GO:0018130', 'GO:0023056', 'GO:2000377', 'GO:0019640', 'GO:0046637', 'GO:0051641', 'GO:0032922', 'GO:0032673', 'GO:1905475', 'GO:0007611', 'GO:0032436', 'GO:0009913', 'GO:0071702', 'GO:0009101', 'GO:0043583', 'GO:0009396', 'GO:0043393', 'GO:0097264', 'GO:0050801', 'GO:0019932', 'GO:1904724', 'GO:0002764', 'GO:1904706', 'GO:0030424', 'GO:0019400', 'GO:0003714', 'GO:0016209', 'GO:0035718', 'GO:0006869', 'GO:0048609', 'GO:1900181', 'GO:0033143', 'GO:1900739', 'GO:0001221', 'GO:0033762', 'GO:0035249', 'GO:0045335', 'GO:0021517', 'GO:0006999', 'GO:0007032', 'GO:1901029', 'GO:0004559', 'GO:0071869', 'GO:0099171', 'GO:0048285', 'GO:0045494', 'GO:0030388', 'GO:0048659', 'GO:0045132', 'GO:0030150', 'GO:0006140', 'GO:0006418', 'GO:0046931', 'GO:0017171', 'GO:0004459', 'GO:0046949', 'CARO:0000003', 'GO:1902495', 'GO:0000038', 'GO:0048029', 'GO:1900087', 'GO:0015355', 'GO:1902975', 'GO:0051347', 'GO:0071363', 'GO:0008104', 'GO:0090141', 'GO:0006766', 'GO:0010799', 'GO:0002054', 'GO:0070646', 'GO:0044380', 'GO:0006396', 'GO:0097242', 'GO:0070201', 'GO:0044085', 'GO:0098754', 'GO:0031109', 'GO:0007163', 'GO:0031981', 'GO:0003677', 'GO:0000439', 'GO:0005452', 'GO:0042447', 'GO:0042440', 'GO:1902024', 'GO:0042162', 'GO:0061919', 'GO:0035967', 'GO:0003676', 'GO:0008238', 'GO:0006112', 'GO:0032200', 'GO:0071211', 'GO:0006498', 'GO:0060135', 'GO:1900038', 'GO:0098857', 'GO:0061631', 'GO:0045177', 'GO:0021782', 'GO:0051117', 'GO:0051236', 'GO:0010921', 'GO:0005730', 'GO:0007212', 'GO:0005768', 'GO:0019941', 'GO:0051290', 'GO:1990182', 'GO:0043392', 'GO:0035556', 'GO:0032648', 'GO:0032933', 'GO:0004422', 'GO:0002888', 'GO:1901215', 'GO:0042572', 'GO:0016567', 'GO:0016875', 'GO:0060560', 'GO:0031904', 'GO:0051788', 'GO:0043455', 'GO:0004830', 'GO:0031326', 'GO:0036016', 'GO:0006064', 'GO:0035295', 'GO:0004312', 'GO:0050868', 'GO:0042391', 'GO:0002381', 'CL:0000151', 'GO:0046622', 'GO:0044092', 'GO:0001525', 'GO:0050864', 'GO:0042745', 'GO:0005975', 'GO:0002695', 'GO:0006368', 'GO:0044070', 'GO:0046033', 'GO:0098862', 'GO:0051770', 'GO:0008483', 'CL:0000738', 'GO:0030054', 'GO:0006857', 'GO:0071241', 'GO:0021680', 'GO:0005759', 'GO:1901701', 'GO:0006941', 'GO:0006310', 'GO:0062023', 'GO:0047751', 'GO:0044819', 'GO:0009791', 'GO:0016188', 'GO:0035729', 'GO:0060294', 'GO:0002708', 'GO:0007253', 'GO:0098773', 'GO:0071248', 'GO:0034590', 'GO:0007005', 'GO:1902041', 'GO:0071548', 'GO:0005515', 'GO:0006281', 'GO:0051338', 'GO:0016772', 'GO:0006778', 'GO:0098656', 'GO:0032288', 'GO:0009082', 'GO:0098708', 'GO:0071826', 'GO:1903403', 'GO:0006997', 'GO:0003690', 'GO:0060536', 'GO:0045647', 'GO:0090090', 'GO:0016446', 'GO:0006195', 'GO:0046124', 'GO:0097449', 'GO:0035296', 'GO:0006677', 'GO:0035524', 'GO:0098800', 'GO:2001293', 'GO:0008584', 'GO:0071332', 'GO:0030894', 'GO:0045581', 'GO:0019798', 'GO:0031325', 'GO:0097431', 'GO:0070382', 'GO:0042552', 'GO:0034340', 'GO:0036109', 'GO:0030029', 'GO:0034774', 'GO:0002822', 'GO:2000756', 'GO:0030371', 'GO:0060337', 'GO:0043029', 'GO:0010543', 'GO:0009918', 'GO:0050661', 'GO:0008013', 'GO:0099501', 'GO:0019538', 'GO:0016614', 'GO:0036507', 'GO:1900180', 'GO:1900103', 'GO:0005041', 'GO:0071621', 'GO:0019368', 'GO:0009262', 'GO:0030242', 'GO:0090306', 'GO:0008236', 'GO:0002573', 'GO:0007420', 'GO:0004448', 'GO:1904951', 'GO:0065002', 'GO:0007249', 'GO:0003018', 'GO:0042562', 'GO:0009100', 'GO:0051018', 'GO:0034311', 'GO:0046605', 'GO:0021762', 'GO:0043248', 'GO:0019674', 'GO:0043233', 'GO:0000428', 'GO:0016881', 'GO:0044342', 'GO:0006006', 'GO:0044818', 'GO:0045263', 'GO:0006499', 'GO:0070761', 'GO:0042938', 'GO:0090026', 'CL:0000096', 'GO:0031984', 'GO:0051276', 'GO:0045944', 'GO:0032570', 'GO:0001637', 'GO:0010038', 'GO:1905037', 'GO:0033146', 'GO:0007589', 'GO:0003678', 'GO:0120014', 'GO:0038159', 'GO:0048471', 'GO:0002181', 'GO:0002376', 'GO:0009408', 'GO:0072522', 'GO:0051384', 'GO:0090276', 'GO:0000768', 'GO:0140662', 'GO:0030670', 'GO:0007063', 'GO:0007094', 'GO:0030145', 'GO:0043280', 'GO:0046099', 'GO:0005615', 'GO:0002440', 'GO:0097305', 'GO:0006513', 'GO:0019367', 'GO:0044877', 'GO:1903707', 'GO:0002237', 'GO:0034687', 'GO:1903203', 'GO:0031975', 'GO:0071677', 'GO:1901159', 'GO:0051049', 'GO:0007612', 'GO:0030669', 'GO:0001709', 'GO:1901682', 'GO:0051099', 'GO:0043548', 'GO:0022411', 'GO:0035437', 'GO:0006468', 'GO:0030810', 'GO:0006915', 'GO:0030252', 'GO:0061117', 'GO:1901606', 'GO:0046578', 'GO:0001217', 'GO:0002685', 'GO:0030001', 'GO:0001530', 'GO:0051962', 'GO:2000015', 'GO:1902308', 'GO:0071407', 'GO:0019318', 'GO:0060363', 'GO:0051354', 'GO:1902494', 'GO:0030182', 'GO:0015373', 'GO:0031401', 'GO:0045254', 'GO:0140338', 'GO:0046526', 'GO:0016774', 'GO:0004427', 'GO:0032689', 'GO:0006796', 'GO:0009240', 'GO:0072330', 'GO:0070848', 'GO:2000404', 'GO:0042181', 'GO:0002520', 'GO:0016208', 'GO:0009890', 'GO:0006081', 'GO:0044706', 'CL:0000766', 'GO:0099572', 'GO:0050421', 'GO:0036477', 'GO:0016049', 'GO:0022408', 'GO:0001654', 'GO:1902514', 'GO:0031967', 'GO:0016137', 'GO:0097452', 'GO:0009063', 'GO:2001237', 'GO:1901981', 'GO:0048588', 'GO:0042157', 'GO:0008637', 'GO:0005783', 'GO:0033554', 'GO:0031593', 'GO:0071109', 'GO:0016363', 'CL:0000393', 'GO:0008235', 'GO:2000361', 'GO:0009725', 'GO:0051101', 'GO:0043381', 'GO:0031514', 'GO:0044839', 'GO:0010591', 'GO:0032027', 'GO:1901522', 'GO:0015807', 'GO:0090287', 'GO:0022618', 'GO:0035578', 'GO:0010660', 'GO:0021543', 'GO:0009163', 'GO:0036296', 'GO:0006885', 'GO:0007565', 'GO:0032007', 'GO:0072599', 'GO:0048771', 'GO:0051204', 'GO:0045830', 'GO:0005253', 'GO:1905818', 'GO:0098760', 'GO:0001775', 'GO:0033138', 'GO:0050819', 'GO:0001568', 'GO:0002836', 'GO:0015808', 'UBERON:0000479', 'GO:0001578', 'GO:0030833', 'GO:1990440', 'GO:1903564', 'GO:1904869', 'GO:0034698', 'GO:0071897', 'GO:0006547', 'CL:0000081', 'GO:0055090', 'GO:0006942', 'GO:0006691', 'GO:0034695', 'GO:0001676', 'GO:0045216', 'GO:0035977', 'GO:0006998', 'GO:0004298', 'GO:1903580', 'GO:0016765', 'GO:0140161', 'GO:0062076', 'GO:1901361', 'GO:0071712', 'GO:0006753', 'GO:0030148', 'GO:1903214', 'GO:0030332', 'GO:0022853', 'GO:0045822', 'GO:0051693', 'GO:0045661', 'GO:0006473', 'GO:0009922', 'GO:1990456', 'GO:0009888', 'GO:0006950', 'GO:0140056', 'GO:0006955', 'GO:0016741', 'GO:0016706', 'GO:0050714', 'GO:0101031', 'GO:0043001', 'GO:0014905', 'GO:0000226', 'GO:0046686', 'GO:0007610', 'GO:0071345', 'GO:0035924', 'GO:0015718', 'GO:0070859', 'GO:0045922', 'GO:0000166', 'GO:1902532', 'GO:0002637', 'GO:0008585', 'GO:0051591', 'GO:0044403', 'GO:0004807', 'GO:0000164', 'GO:0090118', 'GO:0043302', 'GO:1902850', 'GO:0006486', 'GO:0032386', 'GO:0099512', 'GO:0141061', 'GO:0050871', 'GO:0042632', 'GO:0046620', 'GO:0031334', 'GO:0099503', 'GO:0004473', 'GO:0051126', 'GO:0009583', 'GO:0120162', 'GO:0051262', 'GO:0004576', 'GO:0042301', 'GO:0097734', 'GO:0003700', 'GO:1990777', 'GO:0046112', 'GO:0006084', 'GO:0003421', 'GO:0031526', 'GO:1905114', 'GO:0015936', 'GO:0015186', 'GO:0044062', 'GO:0015171', 'GO:0032182', 'GO:0045337', 'GO:0060090', 'GO:0009894', 'GO:0070588', 'GO:0008525', 'GO:0003865', 'GO:0048146', 'GO:0006106', 'GO:0070552', 'GO:0048853', 'GO:0032660', 'GO:0006085', 'GO:0050000', 'GO:1902533', 'GO:0098809', 'GO:0001955', 'GO:0030658', 'GO:0120013', 'GO:0071466', 'GO:0050728', 'GO:0097306', 'GO:0008614', 'GO:0000242', 'GO:0006062', 'GO:1904273', 'GO:0000003', 'GO:0005774', 'GO:0009410', 'GO:0033721', 'GO:0110076', 'GO:0042472', 'GO:0004842', 'GO:0051223', 'GO:0043555', 'GO:0019550', 'GO:2000638', 'GO:0051287', 'GO:0046365', 'GO:0008083', 'GO:0045540', 'GO:0051707', 'GO:0007276', 'GO:0038146', 'GO:1900102', 'GO:0019842', 'GO:0045964', 'GO:0045116', 'GO:1902476', 'GO:0004672', 'GO:1902680', 'GO:0072525', 'GO:0044754', 'GO:1903725', 'GO:0005324', 'GO:0061718', 'GO:0003922', 'GO:0080164', 'GO:0018023', 'GO:0046835', 'GO:0019899', 'GO:0060021', 'GO:0010826', 'GO:0008219', 'GO:0070341', 'GO:0090025', 'GO:0046483', 'GO:0008514', 'GO:0098796', 'GO:0006953', 'GO:0098771', 'GO:0006298', 'GO:0046943', 'GO:0008324', 'GO:0031398', 'GO:0060284', 'GO:0006913', 'GO:0006163', 'GO:0120025', 'GO:0140112', 'GO:0007030', 'GO:0038180', 'GO:0035094', 'GO:0006612', 'GO:0016500', 'GO:1903020', 'GO:1901605', 'GO:0004601', 'GO:2000816', 'GO:0050793', 'GO:0006996', 'GO:0090402', 'GO:0050678', 'GO:0001934', 'GO:0045259', 'GO:1901874', 'GO:0000077', 'GO:0019320', 'GO:0050808', 'GO:0034614', 'GO:0016570', 'GO:0046385', 'GO:0009263', 'GO:0031098', 'GO:0006775', 'GO:0034663', 'GO:1901031', 'GO:0016128', 'GO:1901861', 'GO:1902036', 'GO:0005769', 'GO:0098662', 'GO:0150077', 'GO:0007406', 'GO:0051955', 'GO:1990418', 'GO:0043648', 'GO:0061134', 'GO:0032677', 'GO:0030397', 'GO:0006820', 'GO:1904030', 'GO:0009086', 'GO:0016831', 'GO:0071162', 'GO:0000086', 'GO:0021915', 'GO:0046655', 'GO:0060170', 'GO:0048662', 'GO:0002449', 'GO:0034654', 'GO:0030246', 'GO:0019343', 'GO:0010605', 'GO:0051125', 'GO:0007017', 'GO:0042063', 'GO:0032675', 'GO:0005198', 'GO:0048871', 'GO:0006007', 'GO:0022417', 'CL:0000234', 'GO:0001554', 'GO:0098916', 'GO:0045111', 'GO:0030018', 'GO:0016776', 'GO:0010608', 'GO:0045936', 'GO:1900193', 'GO:0019104', 'GO:0140253', 'GO:0015749', 'GO:1990478', 'GO:0140009', 'GO:0015748', 'GO:0061136', 'GO:1904557', 'GO:0045333', 'GO:0005777', 'CL:0000988', 'GO:1990712', 'GO:0045787', 'GO:1904925', 'GO:0070936', 'GO:0034381', 'GO:0004748', 'GO:0010389', 'GO:0001505', 'GO:0034391', 'GO:0001954', 'GO:1905369', 'GO:0033211', 'GO:0000122', 'GO:0016709', 'GO:0050048', 'GO:0009642', 'GO:0071900', 'GO:0042308', 'GO:0006402', 'GO:0006620', 'GO:0047982', 'GO:0051607', 'GO:1901135', 'GO:0045619', 'GO:0031571', 'GO:0032329', 'GO:0006528', 'GO:1903201', 'GO:0046983', 'GO:0050802', 'GO:0051100', 'GO:0032647', 'GO:0019725', 'GO:0045823', 'GO:0140275', 'GO:1903131', 'GO:0140101', 'GO:0045934', 'GO:0004418', 'GO:0006469', 'GO:0005840', 'GO:1903803', 'GO:0071219', 'GO:0050767', 'GO:0045687', 'GO:1901617', 'GO:0030174', 'GO:0140318', 'GO:0006559', 'GO:0060340', 'GO:0043651', 'GO:1901658', 'CL:0000775', 'GO:0031901', 'GO:0000502', 'GO:0062014', 'GO:1903431', 'GO:0051754', 'GO:0043409', 'GO:0001707', 'GO:0008079', 'GO:0004379', 'GO:0051119', 'GO:0051901', 'GO:1904181', 'GO:0006533', 'GO:0021766', 'GO:0031252', 'GO:1902117', 'GO:0042220', 'GO:0043249', 'GO:0015812', 'GO:0071402', 'GO:0005509', 'GO:0019692', 'GO:0006270', 'GO:0051769', 'GO:0042592', 'GO:0007605', 'GO:0030193', 'GO:0005643', 'GO:0061052', 'GO:0000723', 'GO:0007275', 'GO:0022900', 'GO:1904062', 'GO:0008157', 'GO:0071495', 'GO:0035770', 'GO:0006261', 'GO:0016242', 'GO:1904659', 'GO:0001939', 'GO:0046173', 'GO:0072359', 'GO:0003939', 'GO:0004827', 'GO:0014823', 'GO:0043197', 'GO:0032733', 'GO:1990204', 'GO:0003433', 'GO:0030071', 'GO:1903573', 'GO:0034635', 'GO:0008038', 'GO:0000045', 'GO:0035605', 'GO:0016810', 'GO:1901800', 'GO:0031543', 'GO:0031672', 'GO:0001655', 'GO:0046890', 'GO:0035384', 'GO:0044093', 'GO:1901615', 'GO:0045732', 'GO:1904313', 'GO:0005732', 'GO:0008064', 'GO:0051093', 'GO:0043433', 'CL:0000187', 'GO:0040007', 'GO:0001818', 'GO:0019867', 'GO:0007399', 'GO:0042043', 'GO:0009582', 'GO:0006643', 'GO:0010940', 'GO:0021695', 'GO:0051954', 'GO:0010639', 'GO:0140513', 'GO:0007268', 'GO:0010447', 'GO:0010596', 'GO:0042113', 'GO:1990442', 'GO:0009057', 'GO:0070314', 'GO:0051250', 'GO:0002020', 'GO:0052548', 'GO:0046038', 'GO:0048844', 'GO:0001909', 'GO:0019751', 'GO:0010756', 'GO:0048469', 'GO:0010882', 'GO:0019957', 'GO:0008283', 'GO:1990748', 'GO:0004712', 'GO:0044309', 'GO:0071379', 'GO:0006977', 'GO:0030135', 'GO:0007062', 'GO:0031667', 'GO:0051001', 'GO:0016818', 'GO:0098505', 'GO:0070194', 'GO:0090257', 'GO:0004857', 'GO:0022603', 'GO:0016494', 'GO:0006338', 'GO:0008333', 'GO:0033046', 'GO:0033627', 'GO:0097060', 'GO:1903051', 'GO:0015804', 'GO:0000794', 'GO:0031094', 'GO:0019184', 'GO:0060070', 'GO:1904781', 'GO:0006730', 'GO:0002819', 'GO:0031974', 'GO:0009411', 'GO:0051164', 'GO:0048306', 'GO:0035255', 'GO:0014908', 'BFO:0000002', 'GO:0044283', 'GO:0071871', 'GO:0090331', 'GO:0042959', 'GO:0019898', 'GO:0043522', 'GO:0030136', 'GO:0045148', 'GO:0007088', 'GO:0005852', 'GO:2000785', 'GO:2000059', 'GO:0150101', 'GO:0016604', 'GO:0006631', 'GO:1902310', 'GO:0030431', 'GO:0051241', 'GO:1904645', 'GO:0006149', 'GO:0043242', 'GO:0048145', 'GO:0050679', 'GO:1901363', 'GO:0061061', 'GO:1900100', 'GO:0072666', 'GO:0010821', 'GO:0010557', 'GO:0045861', 'GO:0016139', 'GO:0018205', 'GO:0005547', 'GO:0099024', 'GO:0032770', 'GO:0046129', 'GO:0045686', 'GO:0036488', 'GO:0030834', 'GO:0019221', 'GO:0051603', 'GO:0016101', 'GO:0009648', 'GO:1990778', 'GO:0014888', 'GO:0007342', 'GO:0034198', 'GO:0018030', 'GO:0017185', 'GO:0043535', 'GO:0006812', 'GO:0060696', 'GO:0051051', 'GO:0006107', 'GO:0090461', 'GO:0046148', 'GO:0006565', 'GO:0099173', 'GO:0030301', 'GO:0005154', 'GO:0001222', 'GO:0015297', 'GO:0051651', 'GO:0043229', 'GO:0097659', 'GO:0021924', 'GO:0030880', 'GO:0006874', 'GO:0003159', 'GO:0046946', 'GO:0065004', 'GO:0000041', 'GO:0061469', 'GO:0052657', 'GO:0048856', 'GO:0120034', 'GO:0043171', 'GO:0001067', 'GO:0071478', 'GO:0016070', 'GO:0055117', 'UBERON:0034923', 'GO:0045860', 'GO:0034399', 'GO:0015378', 'GO:0004386', 'GO:0010950', 'GO:0046040', 'GO:0003779', 'GO:0046039', 'GO:0090400', 'GO:0003785', 'GO:0044389', 'GO:0019519', 'GO:0034250', 'GO:0002842', 'GO:0035307', 'GO:0048156', 'GO:1990234', 'GO:0046883', 'GO:0016747', 'GO:0032388', 'GO:1904829', 'CL:0000408', 'GO:0001845', 'GO:1903169', 'GO:0008542', 'GO:0140271', 'GO:0010594', 'GO:0005525', 'GO:1901136', 'GO:0008305', 'GO:0048332', 'GO:0097510', 'GO:0051289', 'GO:0080146', 'GO:0097746', 'GO:1904888', 'GO:0003012', 'GO:0034404', 'GO:0006937', 'GO:0031399', 'GO:0022029', 'GO:0070663', 'GO:0004357', 'GO:0031639', 'GO:0009172', 'GO:0019238', 'GO:0031011', 'GO:0033365', 'GO:0030261', 'GO:0007049', 'GO:0010243', 'GO:0051240', 'GO:0051775', 'GO:0004617', 'GO:0051156', 'GO:0000932', 'GO:0021854', 'GO:0006544', 'GO:0006157', 'GO:0022804', 'GO:0050667', 'GO:0006351', 'GO:0045637', 'GO:0055056', 'GO:0070979', 'GO:0009092', 'GO:0043568', 'GO:1901799', 'GO:0042567', 'GO:0030299', 'GO:0071872', 'GO:0035305', 'GO:0061951', 'GO:0009166', 'GO:0009991', 'GO:0120031', 'GO:0010638', 'GO:0009081', 'GO:0061912', 'GO:1904356', 'GO:0031397', 'GO:0009071', 'GO:0001776', 'GO:0007098', 'GO:0070206', 'GO:0048598', 'GO:0043153', 'GO:0140926', 'GO:0055021', 'GO:0140311', 'GO:0017015', 'GO:0005342', 'GO:0009265', 'GO:0015185', 'GO:0045596', 'GO:0009636', 'GO:0000422', 'GO:0016579', 'GO:0048545', 'GO:0001886', 'GO:0042246', 'GO:0005770', 'GO:0000902', 'GO:0021700', 'GO:0016114', 'GO:1904386', 'GO:0034511', 'UBERON:0000061', 'GO:0070873', 'GO:0009056', 'GO:0043457', 'GO:0016773', 'GO:1902902', 'GO:0005819', 'GO:0045334', 'CL:0000404', 'CL:0000211', 'GO:0051172', 'GO:0061013', 'GO:0042762', 'GO:0006725', 'GO:0044087', 'GO:0030312', 'GO:0016048', 'GO:0072679', 'GO:1902745', 'GO:0033300', 'GO:0043502', 'GO:0070555', 'GO:0140042', 'GO:0022602', 'GO:0036465', 'GO:0090314', 'GO:0104004', 'GO:0006097', 'GO:0006984', 'GO:0003823', 'GO:0030879', 'GO:0008398', 'GO:0010965', 'GO:0000793', 'GO:0070997', 'GO:0015296', 'GO:0007267', 'GO:0045638', 'CL:0000000', 'GO:0002039', 'GO:0042180', 'GO:0014883', 'GO:0007616', 'GO:0048644', 'GO:0022008', 'GO:0031261', 'GO:0051784', 'GO:1901857', 'GO:0097722', 'GO:0072657', 'GO:0006739', 'GO:0008021', 'GO:0001101', 'GO:0032465', 'GO:0000151', 'GO:0048468', 'GO:0015036', 'GO:0034440', 'GO:2000639', 'GO:0097190', 'GO:1900046', 'GO:0045981', 'GO:0043065', 'GO:0006835', 'GO:0048625', 'GO:1903859', 'GO:0061041', 'GO:0008140', 'GO:0008047', 'GO:0009074', 'GO:0032892', 'GO:0048278', 'GO:0051015', 'GO:0050046', 'GO:0090092', 'GO:0016477', 'GO:0042994', 'GO:0009161', 'GO:0050709', 'GO:1900047', 'CL:0000106', 'GO:0051234', 'GO:0019773', 'GO:0002758', 'GO:0015828', 'GO:0051353', 'GO:1905709', 'GO:0010866', 'GO:0009112', 'GO:1900195', 'GO:0045597', 'GO:0042325', 'GO:0050803', 'GO:0007346', 'GO:1902042', 'GO:0098687', 'GO:1903025', 'GO:0034101', 'GO:0006576', 'GO:0098793', 'GO:0032261', 'GO:0007603', 'GO:0005675', 'GO:0005294', 'GO:0050777', 'GO:0015821', 'GO:0005546', 'GO:0005882', 'GO:0002697', 'GO:0022410', 'GO:1903917', 'GO:0050865', 'GO:0010962', 'CL:0000183', 'GO:0001667', 'GO:0004506', 'GO:0022600', 'GO:0006289', 'GO:0010628', 'GO:0016814', 'GO:0032885', 'GO:0051957', 'GO:1901566', 'GO:0061024', 'GO:0071214', 'GO:0010667', 'GO:0047496', 'GO:0032091', 'GO:0030149', 'GO:1901293', 'GO:0031668', 'GO:0033674', 'GO:0006903', 'GO:0016874', 'GO:0150104', 'GO:0043620', 'GO:0051246', 'GO:0033572', 'GO:0008360', 'GO:0034236', 'GO:1905320', 'GO:0043412', 'GO:0032868', 'GO:0031102', 'GO:0140013', 'GO:2000406', 'GO:0032838', 'GO:0010460', 'GO:0005753', 'GO:0140206', 'GO:0030832', 'GO:0009070', 'GO:0031175', 'GO:0016755', 'GO:0030134', 'GO:0060351', 'CL:0000003', 'GO:0010585', 'GO:0070981', 'GO:0006536', 'GO:0002683', 'GO:1901681', 'GO:0033865', 'GO:0006399', 'GO:2000363', 'GO:0015180', 'GO:0051904', 'GO:0005506', 'GO:0031970', 'GO:0030808', 'GO:0016131', 'GO:0032272', 'GO:0005575', 'GO:0009306', 'GO:0090205', 'GO:0015909', 'GO:0004634', 'GO:0090199', 'GO:0033029', 'GO:0043204', 'GO:2000737', 'GO:0051055', 'GO:0051235', 'GO:0072527', 'GO:1905239', 'GO:0009159', 'GO:0150076', 'GO:0001659', 'GO:0030031', 'GO:0071353', 'GO:0070647', 'GO:0071539', 'GO:1904831', 'GO:0046059', 'GO:0036064', 'GO:0019955', 'GO:0006744', 'GO:0002703', 'GO:1901362', 'GO:0030425', 'GO:0031427', 'GO:0032204', 'GO:0019438', 'GO:0005885', 'GO:0035356', 'GO:1902099', 'GO:0009394', 'GO:0031091', 'GO:0045008', 'GO:0019058', 'GO:0042177', 'GO:0009749', 'GO:0019694', 'GO:0051409', 'GO:0008948', 'GO:0002082', 'GO:0045948', 'GO:0061512', 'GO:0031324', 'GO:0043009', 'GO:0032435', 'GO:0005080', 'GO:0009896', 'GO:0046635', 'GO:0043178', 'GO:0030539', 'GO:0097718', 'GO:0034418', 'GO:1901570', 'GO:0006605', 'GO:0046822', 'GO:0015114', 'GO:0032663', 'GO:0009116', 'GO:0008015', 'GO:0001701', 'GO:0010656', 'GO:0030178', 'GO:0002526', 'GO:0005938', 'GO:0034249', 'GO:0021575', 'GO:0006911', 'GO:0006103', 'GO:0071944', 'GO:0034762', 'GO:0045178', 'GO:0022616', 'GO:0030641', 'GO:0033032', 'GO:0033017', 'GO:0006611', 'GO:0098636', 'GO:0071774', 'GO:0009581', 'GO:0061615', 'GO:0001932', 'GO:0051160', 'GO:0097386', 'GO:0034641'}</th>\n",
+       "      <th>99359</th>\n",
+       "      <td>{'GO:0051348', 'GO:0005976', 'GO:0035524', 'GO...</td>\n",
        "      <td>HALLMARK_MTORC1_SIGNALING-1-99</td>\n",
        "      <td>99.000</td>\n",
        "      <td>True</td>\n",
@@ -729,224 +371,145 @@
        "      <td>NaN</td>\n",
        "      <td>NaN</td>\n",
        "      <td>closure</td>\n",
-       "      <td>NaN</td>\n",
        "      <td>...</td>\n",
-       "      <td>0</td>\n",
        "      <td>GO:0044283|GO:0005737|GO:0019752|GO:0036094|GO...</td>\n",
        "      <td>NaN</td>\n",
        "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
        "      <td>180</td>\n",
        "      <td>1.000000</td>\n",
        "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
+       "      <td>1.00</td>\n",
        "      <td>1.000000</td>\n",
        "      <td>1.000000</td>\n",
        "    </tr>\n",
        "  </tbody>\n",
        "</table>\n",
-       "<p>86112 rows × 29 columns</p>\n",
+       "<p>99360 rows × 31 columns</p>\n",
        "</div>"
       ],
       "text/plain": [
-       "                                                                              name  \\\n",
-       "go_term_ids                                                                          \n",
-       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...        glycolysis-gocam-0-0.005   \n",
-       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...        glycolysis-gocam-0-0.005   \n",
-       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...        glycolysis-gocam-0-0.005   \n",
-       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...        glycolysis-gocam-0-0.005   \n",
-       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...        glycolysis-gocam-0-0.005   \n",
-       "...                                                                            ...   \n",
-       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...  HALLMARK_MTORC1_SIGNALING-1-99   \n",
-       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...  HALLMARK_MTORC1_SIGNALING-1-99   \n",
-       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...  HALLMARK_MTORC1_SIGNALING-1-99   \n",
-       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...  HALLMARK_MTORC1_SIGNALING-1-99   \n",
-       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...  HALLMARK_MTORC1_SIGNALING-1-99   \n",
-       "\n",
-       "                                                    cutoff  closure  top_n  \\\n",
-       "go_term_ids                                                                  \n",
-       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...   0.005    False      5   \n",
-       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...   0.005    False     10   \n",
-       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...   0.005    False     25   \n",
-       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...   0.005    False   5000   \n",
-       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...   0.005     True      5   \n",
-       "...                                                    ...      ...    ...   \n",
-       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...  99.000    False   5000   \n",
-       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...  99.000     True      5   \n",
-       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...  99.000     True     10   \n",
-       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...  99.000     True     25   \n",
-       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...  99.000     True   5000   \n",
-       "\n",
-       "                                                   source  model method  \\\n",
-       "go_term_ids                                                               \n",
-       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...   NONE    4.0    gpt   \n",
-       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...   NONE    4.0    gpt   \n",
-       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...   NONE    4.0    gpt   \n",
-       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...   NONE    4.0    gpt   \n",
-       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...   NONE    4.0    gpt   \n",
-       "...                                                   ...    ...    ...   \n",
-       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...    NaN    NaN    NaN   \n",
-       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...    NaN    NaN    NaN   \n",
-       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...    NaN    NaN    NaN   \n",
-       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...    NaN    NaN    NaN   \n",
-       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...    NaN    NaN    NaN   \n",
-       "\n",
-       "                                                      method_desc  \\\n",
-       "go_term_ids                                                         \n",
-       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...  no_synopsis-4   \n",
-       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...  no_synopsis-4   \n",
-       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...  no_synopsis-4   \n",
-       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...  no_synopsis-4   \n",
-       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...  no_synopsis-4   \n",
-       "...                                                           ...   \n",
-       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...            NaN   \n",
-       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...            NaN   \n",
-       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...            NaN   \n",
-       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...            NaN   \n",
-       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...            NaN   \n",
-       "\n",
-       "                                                                     run  \\\n",
-       "go_term_ids                                                                \n",
-       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...  gpt-4.no_synopsis.v1   \n",
-       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...  gpt-4.no_synopsis.v1   \n",
-       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...  gpt-4.no_synopsis.v1   \n",
-       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...  gpt-4.no_synopsis.v1   \n",
-       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...  gpt-4.no_synopsis.v1   \n",
-       "...                                                                  ...   \n",
-       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...               closure   \n",
-       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...               closure   \n",
-       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...               closure   \n",
-       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...               closure   \n",
-       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...               closure   \n",
-       "\n",
-       "                                                    truncation_factor  ...  \\\n",
-       "go_term_ids                                                            ...   \n",
-       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...                1.0  ...   \n",
-       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...                1.0  ...   \n",
-       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...                1.0  ...   \n",
-       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...                1.0  ...   \n",
-       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...                1.0  ...   \n",
-       "...                                                               ...  ...   \n",
-       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...                NaN  ...   \n",
-       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...                NaN  ...   \n",
-       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...                NaN  ...   \n",
-       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...                NaN  ...   \n",
-       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...                NaN  ...   \n",
+       "                                             go_term_ids  \\\n",
+       "0      {'BFO:0000015', 'GO:0032787', 'GO:0043436', 'G...   \n",
+       "1      {'BFO:0000015', 'GO:0032787', 'GO:0043436', 'G...   \n",
+       "2      {'BFO:0000015', 'GO:0032787', 'GO:0043436', 'G...   \n",
+       "3      {'BFO:0000015', 'GO:0032787', 'GO:0043436', 'G...   \n",
+       "4      {'BFO:0000015', 'GO:0032787', 'GO:0043436', 'G...   \n",
+       "...                                                  ...   \n",
+       "99355  {'GO:0051348', 'GO:0005976', 'GO:0035524', 'GO...   \n",
+       "99356  {'GO:0051348', 'GO:0005976', 'GO:0035524', 'GO...   \n",
+       "99357  {'GO:0051348', 'GO:0005976', 'GO:0035524', 'GO...   \n",
+       "99358  {'GO:0051348', 'GO:0005976', 'GO:0035524', 'GO...   \n",
+       "99359  {'GO:0051348', 'GO:0005976', 'GO:0035524', 'GO...   \n",
        "\n",
-       "                                                   unparsed  \\\n",
-       "go_term_ids                                                   \n",
-       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...        2   \n",
-       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...        2   \n",
-       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...        2   \n",
-       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...        2   \n",
-       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...        2   \n",
-       "...                                                     ...   \n",
-       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...        0   \n",
-       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...        0   \n",
-       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...        0   \n",
-       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...        0   \n",
-       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...        0   \n",
+       "                                 name  cutoff  closure  top_n source  model  \\\n",
+       "0            glycolysis-gocam-0-0.005   0.005    False      1   NONE    4.0   \n",
+       "1            glycolysis-gocam-0-0.005   0.005    False      5   NONE    4.0   \n",
+       "2            glycolysis-gocam-0-0.005   0.005    False     10   NONE    4.0   \n",
+       "3            glycolysis-gocam-0-0.005   0.005    False     25   NONE    4.0   \n",
+       "4            glycolysis-gocam-0-0.005   0.005    False   5000   NONE    4.0   \n",
+       "...                               ...     ...      ...    ...    ...    ...   \n",
+       "99355  HALLMARK_MTORC1_SIGNALING-1-99  99.000     True      1    NaN    NaN   \n",
+       "99356  HALLMARK_MTORC1_SIGNALING-1-99  99.000     True      5    NaN    NaN   \n",
+       "99357  HALLMARK_MTORC1_SIGNALING-1-99  99.000     True     10    NaN    NaN   \n",
+       "99358  HALLMARK_MTORC1_SIGNALING-1-99  99.000     True     25    NaN    NaN   \n",
+       "99359  HALLMARK_MTORC1_SIGNALING-1-99  99.000     True   5000    NaN    NaN   \n",
        "\n",
-       "                                                                                  true_positive_terms  \\\n",
-       "go_term_ids                                                                                             \n",
-       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...                                         GO:0006096   \n",
-       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...                                         GO:0006096   \n",
-       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...                              GO:0006096|GO:0006006   \n",
-       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...                              GO:0006096|GO:0006006   \n",
-       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...        GO:0006096|GO:0019318|GO:0061621|GO:0006094   \n",
-       "...                                                                                               ...   \n",
-       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...  GO:0044283|GO:0044281|GO:0005737|GO:0019752|GO...   \n",
-       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...  GO:0044283|GO:0005737|GO:0019752|GO:0036094|GO...   \n",
-       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...  GO:0044283|GO:0005737|GO:0019752|GO:0036094|GO...   \n",
-       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...  GO:0044283|GO:0005737|GO:0019752|GO:0036094|GO...   \n",
-       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...  GO:0044283|GO:0005737|GO:0019752|GO:0036094|GO...   \n",
+       "      method    method_desc                   run  ...  \\\n",
+       "0        gpt  no_synopsis-4  gpt-4.no_synopsis.v1  ...   \n",
+       "1        gpt  no_synopsis-4  gpt-4.no_synopsis.v1  ...   \n",
+       "2        gpt  no_synopsis-4  gpt-4.no_synopsis.v1  ...   \n",
+       "3        gpt  no_synopsis-4  gpt-4.no_synopsis.v1  ...   \n",
+       "4        gpt  no_synopsis-4  gpt-4.no_synopsis.v1  ...   \n",
+       "...      ...            ...                   ...  ...   \n",
+       "99355    NaN            NaN               closure  ...   \n",
+       "99356    NaN            NaN               closure  ...   \n",
+       "99357    NaN            NaN               closure  ...   \n",
+       "99358    NaN            NaN               closure  ...   \n",
+       "99359    NaN            NaN               closure  ...   \n",
        "\n",
-       "                                                                                 false_positive_terms  \\\n",
-       "go_term_ids                                                                                             \n",
-       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...                                         GO:0006006   \n",
-       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...                                         GO:0006006   \n",
-       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...                                                NaN   \n",
-       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...                                                NaN   \n",
-       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...                                                NaN   \n",
-       "...                                                                                               ...   \n",
-       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...                                                NaN   \n",
-       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...  GO:0008525|GO:0009749|GO:0019899|GO:0050709|GO...   \n",
-       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...  GO:0008525|GO:0009749|GO:0019899|GO:0050709|GO...   \n",
-       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...  GO:0008525|GO:0019899|GO:0050709|GO:0035094|GO...   \n",
-       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...                                                NaN   \n",
+       "                                     true_positive_terms  \\\n",
+       "0                                             GO:0006096   \n",
+       "1                                             GO:0006096   \n",
+       "2                                             GO:0006096   \n",
+       "3                                  GO:0006096|GO:0006006   \n",
+       "4                                  GO:0006096|GO:0006006   \n",
+       "...                                                  ...   \n",
+       "99355                                         GO:0044283   \n",
+       "99356  GO:0044283|GO:0005737|GO:0019752|GO:0036094|GO...   \n",
+       "99357  GO:0044283|GO:0005737|GO:0019752|GO:0036094|GO...   \n",
+       "99358  GO:0044283|GO:0005737|GO:0019752|GO:0036094|GO...   \n",
+       "99359  GO:0044283|GO:0005737|GO:0019752|GO:0036094|GO...   \n",
        "\n",
-       "                                                                      unparsed_terms  \\\n",
-       "go_term_ids                                                                            \n",
-       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...  energy production|atp generation   \n",
-       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...  energy production|atp generation   \n",
-       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...  energy production|atp generation   \n",
-       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...  energy production|atp generation   \n",
-       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...  energy production|atp generation   \n",
-       "...                                                                              ...   \n",
-       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...                               NaN   \n",
-       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...                               NaN   \n",
-       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...                               NaN   \n",
-       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...                               NaN   \n",
-       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...                               NaN   \n",
+       "                                    false_positive_terms  \\\n",
+       "0                                                    NaN   \n",
+       "1                                             GO:0006006   \n",
+       "2                                             GO:0006006   \n",
+       "3                                                    NaN   \n",
+       "4                                                    NaN   \n",
+       "...                                                  ...   \n",
+       "99355                                                NaN   \n",
+       "99356  GO:0008525|GO:0009749|GO:0019899|GO:0050709|GO...   \n",
+       "99357  GO:0008525|GO:0009749|GO:0019899|GO:0050709|GO...   \n",
+       "99358  GO:0008525|GO:0019899|GO:0050709|GO:0035094|GO...   \n",
+       "99359                                                NaN   \n",
        "\n",
-       "                                                    gene_set_size  precision  \\\n",
-       "go_term_ids                                                                    \n",
-       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...             10   0.500000   \n",
-       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...             10   0.500000   \n",
-       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...             10   1.000000   \n",
-       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...             10   1.000000   \n",
-       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...             10   1.000000   \n",
-       "...                                                           ...        ...   \n",
-       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...            180   1.000000   \n",
-       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...            180   0.000794   \n",
-       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...            180   0.001720   \n",
-       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...            180   0.004761   \n",
-       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...            180   1.000000   \n",
+       "       false_negative_terms_example20                    unparsed_terms  \\\n",
+       "0                                 NaN                               NaN   \n",
+       "1                GO:0006090|GO:001605  energy production|atp generation   \n",
+       "2                GO:0006090|GO:001605  energy production|atp generation   \n",
+       "3                GO:0006090|GO:001605  energy production|atp generation   \n",
+       "4                GO:0006090|GO:001605  energy production|atp generation   \n",
+       "...                               ...                               ...   \n",
+       "99355                             NaN                               NaN   \n",
+       "99356                             NaN                               NaN   \n",
+       "99357                             NaN                               NaN   \n",
+       "99358                             NaN                               NaN   \n",
+       "99359                             NaN                               NaN   \n",
        "\n",
-       "                                                      recall  recall_general  \\\n",
-       "go_term_ids                                                                    \n",
-       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...  0.200000        1.000000   \n",
-       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...  0.100000        0.200000   \n",
-       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...  0.080000        0.250000   \n",
-       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...  0.051282        0.250000   \n",
-       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...  0.800000        0.666667   \n",
-       "...                                                      ...             ...   \n",
-       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...  1.000000        1.000000   \n",
-       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...  1.000000        1.000000   \n",
-       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...  1.000000        1.000000   \n",
-       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...  1.000000        1.000000   \n",
-       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...  1.000000        1.000000   \n",
+       "       gene_set_size  precision    recall  recall_general  recall_specific  \\\n",
+       "0                 10   1.000000  1.000000            1.00         1.000000   \n",
+       "1                 10   0.500000  0.200000            1.00         0.200000   \n",
+       "2                 10   0.500000  0.100000            0.20         0.200000   \n",
+       "3                 10   1.000000  0.080000            0.25         0.153846   \n",
+       "4                 10   1.000000  0.051282            0.25         0.142857   \n",
+       "...              ...        ...       ...             ...              ...   \n",
+       "99355            180   1.000000  1.000000            1.00         1.000000   \n",
+       "99356            180   0.000794  1.000000            1.00         1.000000   \n",
+       "99357            180   0.001720  1.000000            1.00         1.000000   \n",
+       "99358            180   0.004761  1.000000            1.00         1.000000   \n",
+       "99359            180   1.000000  1.000000            1.00         1.000000   \n",
        "\n",
-       "                                                    recall_specific  f1_score  \n",
-       "go_term_ids                                                                    \n",
-       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...         0.200000  0.285714  \n",
-       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...         0.200000  0.166667  \n",
-       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...         0.153846  0.148148  \n",
-       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...         0.142857  0.097561  \n",
-       "{'GO:0032787', 'GO:0006091', 'GO:0006082', 'GO:...         0.800000  0.888889  \n",
-       "...                                                             ...       ...  \n",
-       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...         1.000000  1.000000  \n",
-       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...         1.000000  0.001587  \n",
-       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...         1.000000  0.003434  \n",
-       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...         1.000000  0.009477  \n",
-       "{'GO:0031103', 'GO:0008092', 'GO:0046037', 'GO:...         1.000000  1.000000  \n",
+       "       f1_score  \n",
+       "0      1.000000  \n",
+       "1      0.285714  \n",
+       "2      0.166667  \n",
+       "3      0.148148  \n",
+       "4      0.097561  \n",
+       "...         ...  \n",
+       "99355  1.000000  \n",
+       "99356  0.001587  \n",
+       "99357  0.003434  \n",
+       "99358  0.009477  \n",
+       "99359  1.000000  \n",
        "\n",
-       "[86112 rows x 29 columns]"
+       "[99360 rows x 31 columns]"
       ]
      },
-     "execution_count": 67,
+     "execution_count": 79,
      "metadata": {},
      "output_type": "execute_result"
     }
    ],
    "source": [
-    "df = pd.read_csv('results/processed.tsv', sep='\\t', header=0, index_col=0)\n",
-    "df"
+    "df_bad = pd.read_csv('results/processed.tsv', sep='\\t', header=0, low_memory=False)\n",
+    "df_bad"
    ]
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 68,
-   "id": "722d8e8b-94f8-4c68-8dc4-f8a40ccd8b12",
+   "execution_count": 13,
+   "id": "457306a0",
    "metadata": {},
    "outputs": [
     {
@@ -970,173 +533,4681 @@
        "  <thead>\n",
        "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
        "      <th></th>\n",
+       "      <th>go_term_ids</th>\n",
+       "      <th>name</th>\n",
+       "      <th>cutoff</th>\n",
+       "      <th>closure</th>\n",
+       "      <th>top_n</th>\n",
        "      <th>source</th>\n",
        "      <th>model</th>\n",
        "      <th>method</th>\n",
-       "      <th>true_positives</th>\n",
-       "      <th>false_positives</th>\n",
-       "      <th>false_negatives</th>\n",
+       "      <th>method_desc</th>\n",
+       "      <th>run</th>\n",
+       "      <th>...</th>\n",
+       "      <th>true_positive_terms</th>\n",
+       "      <th>false_positive_terms</th>\n",
+       "      <th>false_negative_terms_example20</th>\n",
+       "      <th>unparsed_terms</th>\n",
+       "      <th>gene_set_size</th>\n",
        "      <th>precision</th>\n",
        "      <th>recall</th>\n",
+       "      <th>recall_general</th>\n",
+       "      <th>recall_specific</th>\n",
        "      <th>f1_score</th>\n",
        "    </tr>\n",
        "  </thead>\n",
        "  <tbody>\n",
        "    <tr>\n",
        "      <th>0</th>\n",
-       "      <td>GO</td>\n",
-       "      <td>3.0</td>\n",
+       "      <td>{'BFO:0000015', 'GO:0032787', 'GO:0043436', 'G...</td>\n",
+       "      <td>glycolysis-gocam-0-0.005</td>\n",
+       "      <td>0.005</td>\n",
+       "      <td>False</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td>NONE</td>\n",
+       "      <td>4</td>\n",
        "      <td>gpt</td>\n",
-       "      <td>34198</td>\n",
-       "      <td>36751</td>\n",
-       "      <td>1502346</td>\n",
-       "      <td>0.482008</td>\n",
-       "      <td>0.022256</td>\n",
-       "      <td>0.042548</td>\n",
+       "      <td>no_synopsis-4</td>\n",
+       "      <td>gpt-4.no_synopsis.v1</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>GO:0006096</td>\n",
+       "      <td></td>\n",
+       "      <td></td>\n",
+       "      <td></td>\n",
+       "      <td>10</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
        "    </tr>\n",
        "    <tr>\n",
        "      <th>1</th>\n",
-       "      <td>GO</td>\n",
-       "      <td>3.5</td>\n",
+       "      <td>{'BFO:0000015', 'GO:0032787', 'GO:0043436', 'G...</td>\n",
+       "      <td>glycolysis-gocam-0-0.005</td>\n",
+       "      <td>0.005</td>\n",
+       "      <td>False</td>\n",
+       "      <td>5</td>\n",
+       "      <td>NONE</td>\n",
+       "      <td>4</td>\n",
        "      <td>gpt</td>\n",
-       "      <td>34128</td>\n",
-       "      <td>14844</td>\n",
-       "      <td>1502416</td>\n",
-       "      <td>0.696888</td>\n",
-       "      <td>0.022211</td>\n",
-       "      <td>0.043050</td>\n",
+       "      <td>no_synopsis-4</td>\n",
+       "      <td>gpt-4.no_synopsis.v1</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>GO:0006096</td>\n",
+       "      <td>GO:0006006</td>\n",
+       "      <td>GO:0006090|GO:001605</td>\n",
+       "      <td>energy production|atp generation</td>\n",
+       "      <td>10</td>\n",
+       "      <td>0.5</td>\n",
+       "      <td>0.2</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.2</td>\n",
+       "      <td>0.2857142857142857</td>\n",
        "    </tr>\n",
        "    <tr>\n",
        "      <th>2</th>\n",
-       "      <td>GO</td>\n",
-       "      <td>4.0</td>\n",
+       "      <td>{'BFO:0000015', 'GO:0032787', 'GO:0043436', 'G...</td>\n",
+       "      <td>glycolysis-gocam-0-0.005</td>\n",
+       "      <td>0.005</td>\n",
+       "      <td>False</td>\n",
+       "      <td>10</td>\n",
+       "      <td>NONE</td>\n",
+       "      <td>4</td>\n",
        "      <td>gpt</td>\n",
-       "      <td>61838</td>\n",
-       "      <td>24122</td>\n",
-       "      <td>1474706</td>\n",
-       "      <td>0.719381</td>\n",
-       "      <td>0.040245</td>\n",
-       "      <td>0.076225</td>\n",
+       "      <td>no_synopsis-4</td>\n",
+       "      <td>gpt-4.no_synopsis.v1</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>GO:0006096</td>\n",
+       "      <td>GO:0006006</td>\n",
+       "      <td>GO:0006090|GO:001605</td>\n",
+       "      <td>energy production|atp generation</td>\n",
+       "      <td>10</td>\n",
+       "      <td>0.5</td>\n",
+       "      <td>0.1</td>\n",
+       "      <td>0.2</td>\n",
+       "      <td>0.2</td>\n",
+       "      <td>0.16666666666666666</td>\n",
        "    </tr>\n",
        "    <tr>\n",
        "      <th>3</th>\n",
+       "      <td>{'BFO:0000015', 'GO:0032787', 'GO:0043436', 'G...</td>\n",
+       "      <td>glycolysis-gocam-0-0.005</td>\n",
+       "      <td>0.005</td>\n",
+       "      <td>False</td>\n",
+       "      <td>25</td>\n",
        "      <td>NONE</td>\n",
-       "      <td>3.0</td>\n",
+       "      <td>4</td>\n",
        "      <td>gpt</td>\n",
-       "      <td>35898</td>\n",
-       "      <td>16532</td>\n",
-       "      <td>1500646</td>\n",
-       "      <td>0.684684</td>\n",
-       "      <td>0.023363</td>\n",
-       "      <td>0.045184</td>\n",
+       "      <td>no_synopsis-4</td>\n",
+       "      <td>gpt-4.no_synopsis.v1</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>GO:0006096|GO:0006006</td>\n",
+       "      <td></td>\n",
+       "      <td>GO:0006090|GO:001605</td>\n",
+       "      <td>energy production|atp generation</td>\n",
+       "      <td>10</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.08</td>\n",
+       "      <td>0.25</td>\n",
+       "      <td>0.15384615384615385</td>\n",
+       "      <td>0.14814814814814814</td>\n",
        "    </tr>\n",
        "    <tr>\n",
        "      <th>4</th>\n",
+       "      <td>{'BFO:0000015', 'GO:0032787', 'GO:0043436', 'G...</td>\n",
+       "      <td>glycolysis-gocam-0-0.005</td>\n",
+       "      <td>0.005</td>\n",
+       "      <td>False</td>\n",
+       "      <td>5000</td>\n",
        "      <td>NONE</td>\n",
-       "      <td>3.5</td>\n",
-       "      <td>gpt</td>\n",
-       "      <td>48870</td>\n",
-       "      <td>18781</td>\n",
-       "      <td>1487674</td>\n",
-       "      <td>0.722384</td>\n",
-       "      <td>0.031805</td>\n",
-       "      <td>0.060928</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>5</th>\n",
-       "      <td>NONE</td>\n",
-       "      <td>4.0</td>\n",
-       "      <td>gpt</td>\n",
-       "      <td>51356</td>\n",
-       "      <td>19080</td>\n",
-       "      <td>1485188</td>\n",
-       "      <td>0.729116</td>\n",
-       "      <td>0.033423</td>\n",
-       "      <td>0.063916</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>6</th>\n",
-       "      <td>RefSeq</td>\n",
-       "      <td>3.0</td>\n",
+       "      <td>4</td>\n",
        "      <td>gpt</td>\n",
-       "      <td>40307</td>\n",
-       "      <td>22012</td>\n",
-       "      <td>1496237</td>\n",
-       "      <td>0.646785</td>\n",
-       "      <td>0.026232</td>\n",
-       "      <td>0.050420</td>\n",
+       "      <td>no_synopsis-4</td>\n",
+       "      <td>gpt-4.no_synopsis.v1</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>GO:0006096|GO:0006006</td>\n",
+       "      <td></td>\n",
+       "      <td>GO:0006090|GO:001605</td>\n",
+       "      <td>energy production|atp generation</td>\n",
+       "      <td>10</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.05128205128205128</td>\n",
+       "      <td>0.25</td>\n",
+       "      <td>0.14285714285714285</td>\n",
+       "      <td>0.0975609756097561</td>\n",
        "    </tr>\n",
        "    <tr>\n",
-       "      <th>7</th>\n",
-       "      <td>RefSeq</td>\n",
-       "      <td>3.5</td>\n",
-       "      <td>gpt</td>\n",
-       "      <td>43319</td>\n",
-       "      <td>15097</td>\n",
-       "      <td>1493225</td>\n",
-       "      <td>0.741561</td>\n",
-       "      <td>0.028192</td>\n",
-       "      <td>0.054320</td>\n",
+       "      <th>...</th>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
        "    </tr>\n",
        "    <tr>\n",
-       "      <th>8</th>\n",
-       "      <td>RefSeq</td>\n",
-       "      <td>4.0</td>\n",
-       "      <td>gpt</td>\n",
-       "      <td>44079</td>\n",
-       "      <td>18650</td>\n",
-       "      <td>1492465</td>\n",
-       "      <td>0.702689</td>\n",
-       "      <td>0.028687</td>\n",
-       "      <td>0.055124</td>\n",
-       "    </tr>\n",
+       "      <th>99355</th>\n",
+       "      <td>{'GO:0051348', 'GO:0005976', 'GO:0035524', 'GO...</td>\n",
+       "      <td>HALLMARK_MTORC1_SIGNALING-1-99</td>\n",
+       "      <td>99.0</td>\n",
+       "      <td>True</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td></td>\n",
+       "      <td></td>\n",
+       "      <td></td>\n",
+       "      <td></td>\n",
+       "      <td>closure</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>GO:0044283</td>\n",
+       "      <td></td>\n",
+       "      <td></td>\n",
+       "      <td></td>\n",
+       "      <td>180</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>99356</th>\n",
+       "      <td>{'GO:0051348', 'GO:0005976', 'GO:0035524', 'GO...</td>\n",
+       "      <td>HALLMARK_MTORC1_SIGNALING-1-99</td>\n",
+       "      <td>99.0</td>\n",
+       "      <td>True</td>\n",
+       "      <td>5</td>\n",
+       "      <td></td>\n",
+       "      <td></td>\n",
+       "      <td></td>\n",
+       "      <td></td>\n",
+       "      <td>closure</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>GO:0044283|GO:0005737|GO:0019752|GO:0036094|GO...</td>\n",
+       "      <td>GO:0008525|GO:0009749|GO:0019899|GO:0050709|GO...</td>\n",
+       "      <td></td>\n",
+       "      <td></td>\n",
+       "      <td>180</td>\n",
+       "      <td>0.0007942811755361397</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.0015873015873015873</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>99357</th>\n",
+       "      <td>{'GO:0051348', 'GO:0005976', 'GO:0035524', 'GO...</td>\n",
+       "      <td>HALLMARK_MTORC1_SIGNALING-1-99</td>\n",
+       "      <td>99.0</td>\n",
+       "      <td>True</td>\n",
+       "      <td>10</td>\n",
+       "      <td></td>\n",
+       "      <td></td>\n",
+       "      <td></td>\n",
+       "      <td></td>\n",
+       "      <td>closure</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>GO:0044283|GO:0005737|GO:0019752|GO:0036094|GO...</td>\n",
+       "      <td>GO:0008525|GO:0009749|GO:0019899|GO:0050709|GO...</td>\n",
+       "      <td></td>\n",
+       "      <td></td>\n",
+       "      <td>180</td>\n",
+       "      <td>0.0017199862401100791</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.003434065934065934</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>99358</th>\n",
+       "      <td>{'GO:0051348', 'GO:0005976', 'GO:0035524', 'GO...</td>\n",
+       "      <td>HALLMARK_MTORC1_SIGNALING-1-99</td>\n",
+       "      <td>99.0</td>\n",
+       "      <td>True</td>\n",
+       "      <td>25</td>\n",
+       "      <td></td>\n",
+       "      <td></td>\n",
+       "      <td></td>\n",
+       "      <td></td>\n",
+       "      <td>closure</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>GO:0044283|GO:0005737|GO:0019752|GO:0036094|GO...</td>\n",
+       "      <td>GO:0008525|GO:0019899|GO:0050709|GO:0035094|GO...</td>\n",
+       "      <td></td>\n",
+       "      <td></td>\n",
+       "      <td>180</td>\n",
+       "      <td>0.004760997905160921</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>0.009476876421531463</td>\n",
+       "    </tr>\n",
+       "    <tr>\n",
+       "      <th>99359</th>\n",
+       "      <td>{'GO:0051348', 'GO:0005976', 'GO:0035524', 'GO...</td>\n",
+       "      <td>HALLMARK_MTORC1_SIGNALING-1-99</td>\n",
+       "      <td>99.0</td>\n",
+       "      <td>True</td>\n",
+       "      <td>5000</td>\n",
+       "      <td></td>\n",
+       "      <td></td>\n",
+       "      <td></td>\n",
+       "      <td></td>\n",
+       "      <td>closure</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>GO:0044283|GO:0005737|GO:0019752|GO:0036094|GO...</td>\n",
+       "      <td></td>\n",
+       "      <td></td>\n",
+       "      <td></td>\n",
+       "      <td>180</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>1.0</td>\n",
+       "    </tr>\n",
        "  </tbody>\n",
        "</table>\n",
+       "<p>99360 rows × 31 columns</p>\n",
        "</div>"
       ],
       "text/plain": [
-       "   source  model method  true_positives  false_positives  false_negatives  \\\n",
-       "0      GO    3.0    gpt           34198            36751          1502346   \n",
-       "1      GO    3.5    gpt           34128            14844          1502416   \n",
-       "2      GO    4.0    gpt           61838            24122          1474706   \n",
-       "3    NONE    3.0    gpt           35898            16532          1500646   \n",
-       "4    NONE    3.5    gpt           48870            18781          1487674   \n",
-       "5    NONE    4.0    gpt           51356            19080          1485188   \n",
-       "6  RefSeq    3.0    gpt           40307            22012          1496237   \n",
-       "7  RefSeq    3.5    gpt           43319            15097          1493225   \n",
-       "8  RefSeq    4.0    gpt           44079            18650          1492465   \n",
+       "                                             go_term_ids  \\\n",
+       "0      {'BFO:0000015', 'GO:0032787', 'GO:0043436', 'G...   \n",
+       "1      {'BFO:0000015', 'GO:0032787', 'GO:0043436', 'G...   \n",
+       "2      {'BFO:0000015', 'GO:0032787', 'GO:0043436', 'G...   \n",
+       "3      {'BFO:0000015', 'GO:0032787', 'GO:0043436', 'G...   \n",
+       "4      {'BFO:0000015', 'GO:0032787', 'GO:0043436', 'G...   \n",
+       "...                                                  ...   \n",
+       "99355  {'GO:0051348', 'GO:0005976', 'GO:0035524', 'GO...   \n",
+       "99356  {'GO:0051348', 'GO:0005976', 'GO:0035524', 'GO...   \n",
+       "99357  {'GO:0051348', 'GO:0005976', 'GO:0035524', 'GO...   \n",
+       "99358  {'GO:0051348', 'GO:0005976', 'GO:0035524', 'GO...   \n",
+       "99359  {'GO:0051348', 'GO:0005976', 'GO:0035524', 'GO...   \n",
+       "\n",
+       "                                 name cutoff closure top_n source model  \\\n",
+       "0            glycolysis-gocam-0-0.005  0.005   False     1   NONE     4   \n",
+       "1            glycolysis-gocam-0-0.005  0.005   False     5   NONE     4   \n",
+       "2            glycolysis-gocam-0-0.005  0.005   False    10   NONE     4   \n",
+       "3            glycolysis-gocam-0-0.005  0.005   False    25   NONE     4   \n",
+       "4            glycolysis-gocam-0-0.005  0.005   False  5000   NONE     4   \n",
+       "...                               ...    ...     ...   ...    ...   ...   \n",
+       "99355  HALLMARK_MTORC1_SIGNALING-1-99   99.0    True     1                \n",
+       "99356  HALLMARK_MTORC1_SIGNALING-1-99   99.0    True     5                \n",
+       "99357  HALLMARK_MTORC1_SIGNALING-1-99   99.0    True    10                \n",
+       "99358  HALLMARK_MTORC1_SIGNALING-1-99   99.0    True    25                \n",
+       "99359  HALLMARK_MTORC1_SIGNALING-1-99   99.0    True  5000                \n",
+       "\n",
+       "      method    method_desc                   run  ...  \\\n",
+       "0        gpt  no_synopsis-4  gpt-4.no_synopsis.v1  ...   \n",
+       "1        gpt  no_synopsis-4  gpt-4.no_synopsis.v1  ...   \n",
+       "2        gpt  no_synopsis-4  gpt-4.no_synopsis.v1  ...   \n",
+       "3        gpt  no_synopsis-4  gpt-4.no_synopsis.v1  ...   \n",
+       "4        gpt  no_synopsis-4  gpt-4.no_synopsis.v1  ...   \n",
+       "...      ...            ...                   ...  ...   \n",
+       "99355                                     closure  ...   \n",
+       "99356                                     closure  ...   \n",
+       "99357                                     closure  ...   \n",
+       "99358                                     closure  ...   \n",
+       "99359                                     closure  ...   \n",
+       "\n",
+       "                                     true_positive_terms  \\\n",
+       "0                                             GO:0006096   \n",
+       "1                                             GO:0006096   \n",
+       "2                                             GO:0006096   \n",
+       "3                                  GO:0006096|GO:0006006   \n",
+       "4                                  GO:0006096|GO:0006006   \n",
+       "...                                                  ...   \n",
+       "99355                                         GO:0044283   \n",
+       "99356  GO:0044283|GO:0005737|GO:0019752|GO:0036094|GO...   \n",
+       "99357  GO:0044283|GO:0005737|GO:0019752|GO:0036094|GO...   \n",
+       "99358  GO:0044283|GO:0005737|GO:0019752|GO:0036094|GO...   \n",
+       "99359  GO:0044283|GO:0005737|GO:0019752|GO:0036094|GO...   \n",
+       "\n",
+       "                                    false_positive_terms  \\\n",
+       "0                                                          \n",
+       "1                                             GO:0006006   \n",
+       "2                                             GO:0006006   \n",
+       "3                                                          \n",
+       "4                                                          \n",
+       "...                                                  ...   \n",
+       "99355                                                      \n",
+       "99356  GO:0008525|GO:0009749|GO:0019899|GO:0050709|GO...   \n",
+       "99357  GO:0008525|GO:0009749|GO:0019899|GO:0050709|GO...   \n",
+       "99358  GO:0008525|GO:0019899|GO:0050709|GO:0035094|GO...   \n",
+       "99359                                                      \n",
+       "\n",
+       "      false_negative_terms_example20                    unparsed_terms  \\\n",
+       "0                                                                        \n",
+       "1               GO:0006090|GO:001605  energy production|atp generation   \n",
+       "2               GO:0006090|GO:001605  energy production|atp generation   \n",
+       "3               GO:0006090|GO:001605  energy production|atp generation   \n",
+       "4               GO:0006090|GO:001605  energy production|atp generation   \n",
+       "...                              ...                               ...   \n",
+       "99355                                                                    \n",
+       "99356                                                                    \n",
+       "99357                                                                    \n",
+       "99358                                                                    \n",
+       "99359                                                                    \n",
+       "\n",
+       "      gene_set_size              precision               recall  \\\n",
+       "0                10                    1.0                  1.0   \n",
+       "1                10                    0.5                  0.2   \n",
+       "2                10                    0.5                  0.1   \n",
+       "3                10                    1.0                 0.08   \n",
+       "4                10                    1.0  0.05128205128205128   \n",
+       "...             ...                    ...                  ...   \n",
+       "99355           180                    1.0                  1.0   \n",
+       "99356           180  0.0007942811755361397                  1.0   \n",
+       "99357           180  0.0017199862401100791                  1.0   \n",
+       "99358           180   0.004760997905160921                  1.0   \n",
+       "99359           180                    1.0                  1.0   \n",
+       "\n",
+       "      recall_general      recall_specific               f1_score  \n",
+       "0                1.0                  1.0                    1.0  \n",
+       "1                1.0                  0.2     0.2857142857142857  \n",
+       "2                0.2                  0.2    0.16666666666666666  \n",
+       "3               0.25  0.15384615384615385    0.14814814814814814  \n",
+       "4               0.25  0.14285714285714285     0.0975609756097561  \n",
+       "...              ...                  ...                    ...  \n",
+       "99355            1.0                  1.0                    1.0  \n",
+       "99356            1.0                  1.0  0.0015873015873015873  \n",
+       "99357            1.0                  1.0   0.003434065934065934  \n",
+       "99358            1.0                  1.0   0.009476876421531463  \n",
+       "99359            1.0                  1.0                    1.0  \n",
        "\n",
-       "   precision    recall  f1_score  \n",
-       "0   0.482008  0.022256  0.042548  \n",
-       "1   0.696888  0.022211  0.043050  \n",
-       "2   0.719381  0.040245  0.076225  \n",
-       "3   0.684684  0.023363  0.045184  \n",
-       "4   0.722384  0.031805  0.060928  \n",
-       "5   0.729116  0.033423  0.063916  \n",
-       "6   0.646785  0.026232  0.050420  \n",
-       "7   0.741561  0.028192  0.054320  \n",
-       "8   0.702689  0.028687  0.055124  "
+       "[99360 rows x 31 columns]"
       ]
      },
-     "execution_count": 68,
+     "execution_count": 13,
      "metadata": {},
      "output_type": "execute_result"
     }
    ],
    "source": [
-    "grouped_data = df.groupby(['source', 'model', 'method'])[['true_positives', 'false_positives', 'false_negatives']].sum().reset_index()\n",
+    "import csv\n",
     "\n",
-    "# Calculate precision, recall, and F1-score for each group\n",
-    "grouped_data['precision'] = grouped_data['true_positives'] / (grouped_data['true_positives'] + grouped_data['false_positives'])\n",
-    "grouped_data['recall'] = grouped_data['true_positives'] / (grouped_data['true_positives'] + grouped_data['false_negatives'])\n",
-    "grouped_data['f1_score'] = 2 * ((grouped_data['precision'] * grouped_data['recall']) / (grouped_data['precision'] + grouped_data['recall']))\n",
-    "grouped_data"
+    "with open('results/processed.tsv', mode='r', encoding='utf-8') as file:\n",
+    "    tsv_reader = csv.DictReader(file, delimiter='\\t')\n",
+    "\n",
+    "    data = [row for row in tsv_reader]\n",
+    "\n",
+    "df2 = pd.DataFrame(data)\n",
+    "\n",
+    "df2"
    ]
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 69,
-   "id": "be1a6c9f-b32e-472d-982e-dc8f7903e166",
+   "execution_count": 30,
+   "id": "e0eb2191",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Discrepancy found in line 1: CSV - , Pandas - nan\n",
+      "Discrepancy found in line 3: CSV - 0.16666666666666666, Pandas - 0.1666666666666666\n",
+      "Discrepancy found in line 4: CSV - , Pandas - nan\n",
+      "Discrepancy found in line 5: CSV - , Pandas - nan\n",
+      "Discrepancy found in line 6: CSV - , Pandas - nan\n",
+      "Discrepancy found in line 7: CSV - , Pandas - nan\n",
+      "Discrepancy found in line 8: CSV - , Pandas - nan\n",
+      "Discrepancy found in line 9: CSV - , Pandas - nan\n",
+      "Discrepancy found in line 10: CSV - , Pandas - nan\n",
+      "Discrepancy found in line 11: CSV - , Pandas - nan\n",
+      "Discrepancy found in line 13: CSV - 0.16666666666666666, Pandas - 0.1666666666666666\n",
+      "Discrepancy found in line 14: CSV - , Pandas - nan\n",
+      "Discrepancy found in line 15: CSV - , Pandas - nan\n",
+      "Discrepancy found in line 16: CSV - , Pandas - nan\n",
+      "Discrepancy found in line 17: CSV - , Pandas - nan\n",
+      "Discrepancy found in line 18: CSV - , Pandas - nan\n",
+      "Discrepancy found in line 19: CSV - , Pandas - nan\n",
+      "Discrepancy found in line 20: CSV - , Pandas - nan\n",
+      "Discrepancy found in line 21: CSV - , Pandas - nan\n",
+      "Discrepancy found in line 23: CSV - 0.16666666666666666, Pandas - 0.1666666666666666\n",
+      "Discrepancy found in line 24: CSV - , Pandas - nan\n",
+      "Discrepancy found in line 25: CSV - , Pandas - nan\n",
+      "Discrepancy found in line 26: CSV - , Pandas - nan\n",
+      "Discrepancy found in line 27: CSV - , Pandas - nan\n",
+      "Discrepancy found in line 28: CSV - , Pandas - nan\n",
+      "Discrepancy found in line 29: CSV - , Pandas - nan\n",
+      "Discrepancy found in line 30: CSV - , Pandas - nan\n",
+      "Discrepancy found in line 31: CSV - 56, Pandas - 56.0\n",
+      "Discrepancy found in line 32: CSV - 56, Pandas - 56.0\n",
+      "Discrepancy found in line 33: CSV - 56, Pandas - 56.0\n",
+      "Discrepancy found in line 34: CSV - 56, Pandas - 56.0\n",
+      "Discrepancy found in line 35: CSV - 56, Pandas - 56.0\n",
+      "Discrepancy found in line 36: CSV - 56, Pandas - 56.0\n",
+      "Discrepancy found in line 37: CSV - 56, Pandas - 56.0\n",
+      "Discrepancy found in line 38: CSV - 56, Pandas - 56.0\n",
+      "Discrepancy found in line 39: CSV - 56, Pandas - 56.0\n",
+      "Discrepancy found in line 40: CSV - 56, Pandas - 56.0\n",
+      "Discrepancy found in line 41: CSV - 56, Pandas - 56.0\n",
+      "Discrepancy found in line 42: CSV - 56, Pandas - 56.0\n",
+      "Discrepancy found in line 43: CSV - 56, Pandas - 56.0\n",
+      "Discrepancy found in line 44: CSV - 56, Pandas - 56.0\n",
+      "Discrepancy found in line 45: CSV - 56, Pandas - 56.0\n",
+      "Discrepancy found in line 46: CSV - 56, Pandas - 56.0\n",
+      "Discrepancy found in line 47: CSV - 56, Pandas - 56.0\n",
+      "Discrepancy found in line 48: CSV - 56, Pandas - 56.0\n",
+      "Discrepancy found in line 49: CSV - 56, Pandas - 56.0\n",
+      "Discrepancy found in line 50: CSV - 56, Pandas - 56.0\n",
+      "Discrepancy found in line 51: CSV - 56, Pandas - 56.0\n",
+      "Discrepancy found in line 52: CSV - 56, Pandas - 56.0\n",
+      "Discrepancy found in line 53: CSV - 56, Pandas - 56.0\n",
+      "Discrepancy found in line 54: CSV - 56, Pandas - 56.0\n",
+      "Discrepancy found in line 55: CSV - 56, Pandas - 56.0\n",
+      "Discrepancy found in line 56: CSV - 56, Pandas - 56.0\n",
+      "Discrepancy found in line 57: CSV - 56, Pandas - 56.0\n",
+      "Discrepancy found in line 58: CSV - 56, Pandas - 56.0\n",
+      "Discrepancy found in line 59: CSV - 56, Pandas - 56.0\n",
+      "Discrepancy found in line 60: CSV - 56, Pandas - 56.0\n",
+      "Discrepancy found in line 61: CSV - 72, Pandas - 72.0\n",
+      "Discrepancy found in line 62: CSV - 72, Pandas - 72.0\n",
+      "Discrepancy found in line 63: CSV - 72, Pandas - 72.0\n",
+      "Discrepancy found in line 64: CSV - 72, Pandas - 72.0\n",
+      "Discrepancy found in line 65: CSV - 72, Pandas - 72.0\n",
+      "Discrepancy found in line 66: CSV - 72, Pandas - 72.0\n",
+      "Discrepancy found in line 67: CSV - 72, Pandas - 72.0\n",
+      "Discrepancy found in line 68: CSV - 72, Pandas - 72.0\n",
+      "Discrepancy found in line 69: CSV - 72, Pandas - 72.0\n",
+      "Discrepancy found in line 70: CSV - 72, Pandas - 72.0\n",
+      "Discrepancy found in line 71: CSV - 72, Pandas - 72.0\n",
+      "Discrepancy found in line 72: CSV - 72, Pandas - 72.0\n",
+      "Discrepancy found in line 73: CSV - 72, Pandas - 72.0\n",
+      "Discrepancy found in line 74: CSV - 72, Pandas - 72.0\n",
+      "Discrepancy found in line 75: CSV - 72, Pandas - 72.0\n",
+      "Discrepancy found in line 76: CSV - 72, Pandas - 72.0\n",
+      "Discrepancy found in line 77: CSV - 72, Pandas - 72.0\n",
+      "Discrepancy found in line 78: CSV - 72, Pandas - 72.0\n",
+      "Discrepancy found in line 79: CSV - 72, Pandas - 72.0\n",
+      "Discrepancy found in line 80: CSV - 72, Pandas - 72.0\n",
+      "Discrepancy found in line 81: CSV - 72, Pandas - 72.0\n",
+      "Discrepancy found in line 82: CSV - 72, Pandas - 72.0\n",
+      "Discrepancy found in line 83: CSV - 72, Pandas - 72.0\n",
+      "Discrepancy found in line 84: CSV - 72, Pandas - 72.0\n",
+      "Discrepancy found in line 85: CSV - 72, Pandas - 72.0\n",
+      "Discrepancy found in line 86: CSV - 72, Pandas - 72.0\n",
+      "Discrepancy found in line 87: CSV - 72, Pandas - 72.0\n",
+      "Discrepancy found in line 88: CSV - 72, Pandas - 72.0\n",
+      "Discrepancy found in line 89: CSV - 72, Pandas - 72.0\n",
+      "Discrepancy found in line 90: CSV - 72, Pandas - 72.0\n",
+      "Discrepancy found in line 91: CSV - 143, Pandas - 143.0\n",
+      "Discrepancy found in line 92: CSV - 143, Pandas - 143.0\n",
+      "Discrepancy found in line 93: CSV - 143, Pandas - 143.0\n",
+      "Discrepancy found in line 94: CSV - 143, Pandas - 143.0\n",
+      "Discrepancy found in line 95: CSV - 143, Pandas - 143.0\n",
+      "Discrepancy found in line 96: CSV - 143, Pandas - 143.0\n",
+      "Discrepancy found in line 97: CSV - 143, Pandas - 143.0\n",
+      "Discrepancy found in line 98: CSV - 143, Pandas - 143.0\n",
+      "Discrepancy found in line 99: CSV - 143, Pandas - 143.0\n",
+      "Discrepancy found in line 100: CSV - 143, Pandas - 143.0\n",
+      "Discrepancy found in line 101: CSV - 143, Pandas - 143.0\n",
+      "Discrepancy found in line 102: CSV - 143, Pandas - 143.0\n",
+      "Discrepancy found in line 103: CSV - 143, Pandas - 143.0\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "import csv\n",
+    "import pandas as pd\n",
+    "\n",
+    "def compare_tsv(file_path):\n",
+    "    df = pd.read_csv(file_path, sep='\\t')\n",
+    "\n",
+    "    discrepancies = []\n",
+    "    line_number = 0\n",
+    "\n",
+    "    with open(file_path, 'r', newline='', encoding='utf-8') as file:\n",
+    "        tsv_reader = csv.DictReader(file, delimiter='\\t')\n",
+    "\n",
+    "        for dict_row in tsv_reader:\n",
+    "            line_number += 1\n",
+    "\n",
+    "            if line_number <= len(df):\n",
+    "                pandas_row = df.iloc[line_number - 1].to_dict()\n",
+    "                \n",
+    "                for key in dict_row:\n",
+    "                    if str(dict_row[key]) != str(pandas_row[key]):\n",
+    "                        \n",
+    "                        if dict_row[key] != \"4\" and dict_row[key] != \"67\":\n",
+    "                        #    continue\n",
+    "        \n",
+    "                            #print(type(dict_row[key]))\n",
+    "                            discrepancies.append(f\"Discrepancy found in line {line_number}: CSV - {dict_row[key]}, Pandas - {pandas_row[key]}\")\n",
+    "                            break\n",
+    "            else:\n",
+    "                discrepancies.append(f\"Extra line in CSV at line {line_number}\")\n",
+    "\n",
+    "    if line_number < len(df):\n",
+    "        discrepancies.append(f\"Pandas has extra rows from line {line_number + 1} onwards\")\n",
+    "\n",
+    "    return discrepancies\n",
+    "\n",
+    "file_path = 'results/processed.tsv'\n",
+    "discrepancies = compare_tsv(file_path)\n",
+    "countd = 0\n",
+    "for discrepancy in discrepancies:\n",
+    "    if countd < 100:\n",
+    "        print(discrepancy)\n",
+    "        countd = countd + 1\n",
+    "    else:\n",
+    "        break"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 34,
+   "id": "4702da5a",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "Inconsistent number of tabs in line 302\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 303\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 304\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 309\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 310\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 311\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 316\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 317\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 318\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 323\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 324\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 325\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 330\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 331\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 332\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 337\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 338\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 339\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2264\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2265\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2266\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2267\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2268\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2269\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2270\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2271\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2272\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2273\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2274\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2275\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2276\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2277\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2278\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2279\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2280\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2281\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2282\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2283\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2284\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2285\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2286\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2287\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2288\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2289\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2290\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2291\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2292\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2293\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2294\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2295\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2296\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2297\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2298\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2299\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2300\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2301\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2302\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2303\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2304\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2305\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2306\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2307\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2308\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2309\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2310\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2311\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2312\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2313\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2314\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2315\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2316\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2317\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2318\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2319\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2320\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2321\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2322\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2323\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2324\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2325\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2326\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2327\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2328\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2329\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2330\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2331\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2332\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2333\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2334\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2335\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2336\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2337\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2338\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2339\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2340\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2341\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2342\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2343\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2344\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2345\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2346\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2347\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2348\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2349\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2350\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2351\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2352\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2353\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2354\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2355\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2356\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2357\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2358\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2359\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2360\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2361\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2362\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2363\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2364\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2365\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2366\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2367\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2368\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2369\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2370\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2371\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2372\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2373\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2374\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2375\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2376\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2377\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2378\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2379\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2380\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2381\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2382\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2383\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2384\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2385\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2386\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2387\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2388\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2389\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2390\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2391\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2392\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2393\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2394\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2395\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2396\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2397\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2398\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2399\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2400\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2401\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2402\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2403\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2404\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2405\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2406\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2407\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2408\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2409\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2410\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2411\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2412\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 2413\n",
+      "Non-ASCII character found in line 5475\n",
+      "Non-ASCII character found in line 5476\n",
+      "Non-ASCII character found in line 5477\n",
+      "Non-ASCII character found in line 5478\n",
+      "Non-ASCII character found in line 5480\n",
+      "Non-ASCII character found in line 5481\n",
+      "Non-ASCII character found in line 5482\n",
+      "Non-ASCII character found in line 5483\n",
+      "Non-ASCII character found in line 5485\n",
+      "Non-ASCII character found in line 5486\n",
+      "Non-ASCII character found in line 5487\n",
+      "Non-ASCII character found in line 5488\n",
+      "Non-ASCII character found in line 5490\n",
+      "Non-ASCII character found in line 5491\n",
+      "Non-ASCII character found in line 5492\n",
+      "Non-ASCII character found in line 5493\n",
+      "Non-ASCII character found in line 5495\n",
+      "Non-ASCII character found in line 5496\n",
+      "Non-ASCII character found in line 5497\n",
+      "Non-ASCII character found in line 5498\n",
+      "Non-ASCII character found in line 5500\n",
+      "Non-ASCII character found in line 5501\n",
+      "Non-ASCII character found in line 5502\n",
+      "Non-ASCII character found in line 5503\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 7965\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 7966\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 7967\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 7968\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 7969\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 7970\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 7971\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 7972\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 7973\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 7974\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 7975\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 7976\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 7978\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 7979\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 7980\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 7981\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 7982\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 7983\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 7984\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 7985\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 7986\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 7987\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 7988\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 7989\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 7991\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 7992\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 7993\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 7994\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 7995\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 7996\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 7997\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 7998\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 7999\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 8000\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 8001\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 8002\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 8004\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 8005\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 8006\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 8007\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 8008\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 8009\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 8010\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 8011\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 8012\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 8013\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 8014\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 8015\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 8017\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 8018\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 8019\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 8020\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 8021\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 8022\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 8023\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 8024\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 8025\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 8026\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 8027\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 8028\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 8030\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 8031\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 8032\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 8033\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 8034\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 8035\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 8036\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 8037\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 8038\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 8039\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 8040\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 8041\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 9333\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 9334\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 9335\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 9336\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 9337\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 9338\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 9339\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 9340\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 9341\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 9342\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 9343\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 9344\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 9346\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 9347\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 9348\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 9349\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 9350\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 9351\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 9352\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 9353\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 9354\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 9355\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 9356\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 9357\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 9359\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 9360\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 9361\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 9362\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 9363\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 9364\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 9365\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 9366\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 9367\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 9368\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 9369\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 9370\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 9372\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 9373\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 9374\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 9375\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 9376\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 9377\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 9378\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 9379\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 9380\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 9381\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 9382\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 9383\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 9385\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 9386\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 9387\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 9388\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 9389\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 9390\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 9391\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 9392\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 9393\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 9394\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 9395\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 9396\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 9398\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 9399\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 9400\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 9401\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 9402\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 9403\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 9404\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 9405\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 9406\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 9407\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 9408\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 9409\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 11450\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 11451\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 11452\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 11457\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 11458\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 11459\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 11464\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 11465\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 11466\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 11471\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 11472\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 11473\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 11478\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 11479\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 11480\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 11485\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 11486\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 11487\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 13052\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 13053\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 13058\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 13059\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 13064\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 13065\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 13070\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 13071\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 13076\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 13077\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 13082\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 13083\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17048\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17049\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17050\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17055\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17056\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17057\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17062\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17063\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17064\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17069\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17070\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17071\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17076\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17077\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17078\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17083\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17084\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17085\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17090\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17091\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17092\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17097\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17098\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17099\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17104\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17105\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17106\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17111\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17112\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17113\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17118\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17119\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17120\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17125\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17126\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17127\n",
+      "Non-ASCII character found in line 17313\n",
+      "Non-ASCII character found in line 17314\n",
+      "Non-ASCII character found in line 17315\n",
+      "Non-ASCII character found in line 17316\n",
+      "Non-ASCII character found in line 17318\n",
+      "Non-ASCII character found in line 17319\n",
+      "Non-ASCII character found in line 17320\n",
+      "Non-ASCII character found in line 17321\n",
+      "Non-ASCII character found in line 17323\n",
+      "Non-ASCII character found in line 17324\n",
+      "Non-ASCII character found in line 17325\n",
+      "Non-ASCII character found in line 17326\n",
+      "Non-ASCII character found in line 17328\n",
+      "Non-ASCII character found in line 17329\n",
+      "Non-ASCII character found in line 17330\n",
+      "Non-ASCII character found in line 17331\n",
+      "Non-ASCII character found in line 17333\n",
+      "Non-ASCII character found in line 17334\n",
+      "Non-ASCII character found in line 17335\n",
+      "Non-ASCII character found in line 17336\n",
+      "Non-ASCII character found in line 17338\n",
+      "Non-ASCII character found in line 17339\n",
+      "Non-ASCII character found in line 17340\n",
+      "Non-ASCII character found in line 17341\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17732\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17733\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17734\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17735\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17736\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17737\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17738\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17739\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17740\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17741\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17742\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17743\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17744\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17745\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17746\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17747\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17748\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17749\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17750\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17751\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17752\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17753\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17754\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17755\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17756\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17757\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17758\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17759\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17760\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17761\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17762\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17763\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17764\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17765\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17766\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17767\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17768\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17769\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17770\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17771\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17772\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17773\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17774\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17775\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17776\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17777\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17778\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17779\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17780\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17781\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17782\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17783\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17784\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17785\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17786\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17787\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17788\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17789\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17790\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17791\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17792\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17793\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17794\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17795\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17796\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17797\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17798\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17799\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17800\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17801\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17802\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17803\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17804\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17805\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17806\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17807\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17808\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17809\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17810\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17811\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17812\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17813\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17814\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17815\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17816\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17817\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17818\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17819\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17820\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17821\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17822\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17823\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17824\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17825\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17826\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17827\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17828\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17829\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17830\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17831\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17832\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17833\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17834\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17835\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17836\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17837\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17838\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17839\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17840\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17841\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17842\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17843\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17844\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17845\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17846\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17847\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17848\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17849\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17850\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17851\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17852\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17853\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17854\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17855\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17856\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17857\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17858\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17859\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17860\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17861\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17862\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17863\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17864\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17865\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17866\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17867\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17868\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17869\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17870\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17871\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17872\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17873\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17874\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17875\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17876\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17877\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17878\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17879\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17880\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17881\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17882\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17883\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17884\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17885\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17886\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17887\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17888\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17889\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17890\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17891\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17892\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17893\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17894\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17895\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17896\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17897\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17898\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17899\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17900\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17901\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17902\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17903\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17904\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17905\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17906\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17907\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17908\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17909\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17910\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17911\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17912\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17913\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17914\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17915\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17916\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17917\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17918\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17919\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17920\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17921\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17922\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17923\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17924\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17925\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17926\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17927\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17928\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17929\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17930\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17931\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17932\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17933\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17934\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17935\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17936\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17937\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17938\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17939\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17940\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17941\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17942\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17943\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17944\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17945\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17946\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17947\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17948\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17949\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17950\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17951\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17952\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17953\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17954\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17955\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17956\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17957\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17958\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17959\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17960\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17961\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17962\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17963\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17964\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17965\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17966\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17967\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17968\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17969\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17970\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17971\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17972\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17973\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17974\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17975\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17976\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17977\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17978\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17979\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17980\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17981\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17982\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17983\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17984\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17985\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17986\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17987\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17988\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17989\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17990\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17991\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17992\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17993\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17994\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17995\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17996\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17997\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17998\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 17999\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 18000\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 18001\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 18062\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 18063\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 18064\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 18069\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 18070\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 18071\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 18076\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 18077\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 18078\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 18083\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 18084\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 18085\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 18090\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 18091\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 18092\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 18097\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 18098\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 18099\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 19544\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 19545\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 19546\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 19551\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 19552\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 19553\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 19558\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 19559\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 19560\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 19565\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 19566\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 19567\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 19572\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 19573\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 19574\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 19579\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 19580\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 19581\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20066\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20067\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20068\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20069\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20070\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20071\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20072\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20073\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20074\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20075\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20076\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20077\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20078\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20079\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20080\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20081\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20082\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20083\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20084\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20085\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20086\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20087\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20088\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20089\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20090\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20091\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20092\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20093\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20094\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20095\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20096\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20097\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20098\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20099\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20100\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20101\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20102\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20103\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20104\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20105\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20106\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20107\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20108\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20109\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20110\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20111\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20112\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20113\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20114\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20115\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20116\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20117\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20118\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20119\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20120\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20121\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20122\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20123\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20124\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20125\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20126\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20127\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20128\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20129\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20130\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20131\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20132\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20133\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20134\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20135\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20136\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20137\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20138\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20139\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20140\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20141\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20142\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20143\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20144\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20145\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20146\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20147\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20148\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20149\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20150\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20151\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20152\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20153\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20154\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20155\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20156\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20157\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20158\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20159\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20160\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20161\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20162\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20163\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20164\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20165\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20166\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 20167\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 22208\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 22209\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 22210\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 22215\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 22216\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 22217\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 22222\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 22223\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 22224\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 22229\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 22230\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 22231\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 22236\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 22237\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 22238\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 22243\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 22244\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 22245\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 23630\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 23631\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 23632\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 23637\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 23638\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 23639\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 23644\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 23645\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 23646\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 23651\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 23652\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 23653\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 23658\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 23659\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 23660\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 23665\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 23666\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 23667\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 24363\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 24364\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 24365\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 24366\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 24367\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 24368\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 24369\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 24370\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 24371\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 24372\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 24373\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 24374\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 24376\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 24377\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 24378\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 24379\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 24380\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 24381\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 24382\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 24383\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 24384\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 24385\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 24386\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 24387\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 24389\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 24390\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 24391\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 24392\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 24393\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 24394\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 24395\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 24396\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 24397\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 24398\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 24399\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 24400\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 24402\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 24403\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 24404\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 24405\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 24406\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 24407\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 24408\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 24409\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 24410\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 24411\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 24412\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 24413\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 24415\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 24416\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 24417\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 24418\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 24419\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 24420\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 24421\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 24422\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 24423\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 24424\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 24425\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 24426\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 24428\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 24429\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 24430\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 24431\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 24432\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 24433\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 24434\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 24435\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 24436\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 24437\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 24438\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 24439\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 27110\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 27111\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 27112\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 27117\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 27118\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 27119\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 27124\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 27125\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 27126\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 27131\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 27132\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 27133\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 27138\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 27139\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 27140\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 27145\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 27146\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 27147\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 27902\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 27903\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 27904\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 27909\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 27910\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 27911\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 27916\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 27917\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 27918\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 27923\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 27924\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 27925\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 27930\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 27931\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 27932\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 27937\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 27938\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 27939\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 28514\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 28515\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 28516\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 28521\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 28522\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 28523\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 28528\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 28529\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 28530\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 28535\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 28536\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 28537\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 28542\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 28543\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 28544\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 28549\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 28550\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 28551\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 31316\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 31317\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 31318\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 31323\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 31324\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 31325\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 31330\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 31331\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 31332\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 31337\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 31338\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 31339\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 31344\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 31345\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 31346\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 31351\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 31352\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 31353\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32049\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32050\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32051\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32052\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32053\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32054\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32055\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32056\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32057\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32058\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32059\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32060\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32062\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32063\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32064\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32065\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32066\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32067\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32068\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32069\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32070\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32071\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32072\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32073\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32075\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32076\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32077\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32078\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32079\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32080\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32081\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32082\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32083\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32084\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32085\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32086\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32088\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32089\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32090\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32091\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32092\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32093\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32094\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32095\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32096\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32097\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32098\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32099\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32101\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32102\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32103\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32104\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32105\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32106\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32107\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32108\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32109\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32110\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32111\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32112\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32114\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32115\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32116\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32117\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32118\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32119\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32120\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32121\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32122\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32123\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32124\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32125\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32127\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32128\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32129\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32130\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32131\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32132\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32133\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32134\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32135\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32136\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32137\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32138\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32140\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32141\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32142\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32143\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32144\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32145\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32146\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32147\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32148\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32149\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32150\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32151\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32153\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32154\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32155\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32156\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32157\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32158\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32159\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32160\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32161\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32162\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32163\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32164\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32166\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32167\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32168\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32169\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32170\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32171\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32172\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32173\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32174\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32175\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32176\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32177\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32179\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32180\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32181\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32182\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32183\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32184\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32185\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32186\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32187\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32188\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32189\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32190\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32192\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32193\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32194\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32195\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32196\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32197\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32198\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32199\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32200\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32201\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32202\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32203\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32744\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32745\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32746\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32747\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32748\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32749\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32750\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32751\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32752\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32753\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32754\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32755\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32756\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32757\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32758\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32759\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32760\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32761\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32762\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32763\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32764\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32765\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32766\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32767\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32768\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32769\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32770\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32771\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32772\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32773\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32774\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32775\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32776\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32777\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32778\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32779\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32780\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32781\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32782\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32783\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32784\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32785\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32786\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32787\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32788\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32789\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32790\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32791\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32792\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32793\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32794\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32795\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32796\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32797\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32798\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32799\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32800\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32801\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32802\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32803\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32804\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32805\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32806\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32807\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32808\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32809\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32810\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32811\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32812\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32813\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32814\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32815\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32816\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32817\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32818\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32819\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32820\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32821\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32822\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32823\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32824\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32825\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32826\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32827\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32828\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32829\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32830\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32831\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32832\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 32833\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 33614\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 33615\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 33616\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 33626\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 33627\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 33628\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 33638\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 33639\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 33640\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 35690\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 35691\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 35692\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 35697\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 35698\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 35699\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 35704\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 35705\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 35706\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 35711\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 35712\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 35713\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 35718\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 35719\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 35720\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 35725\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 35726\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 35727\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 37142\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 37143\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 37148\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 37149\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 37154\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 37155\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 37160\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 37161\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 37166\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 37167\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 37172\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 37173\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 37718\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 37719\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 37720\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 37725\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 37726\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 37727\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 37732\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 37733\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 37734\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 37739\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 37740\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 37741\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 37746\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 37747\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 37748\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 37753\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 37754\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 37755\n",
+      "Non-ASCII character found in line 42831\n",
+      "Non-ASCII character found in line 42832\n",
+      "Non-ASCII character found in line 42833\n",
+      "Non-ASCII character found in line 42834\n",
+      "Non-ASCII character found in line 42836\n",
+      "Non-ASCII character found in line 42837\n",
+      "Non-ASCII character found in line 42838\n",
+      "Non-ASCII character found in line 42839\n",
+      "Non-ASCII character found in line 42841\n",
+      "Non-ASCII character found in line 42842\n",
+      "Non-ASCII character found in line 42843\n",
+      "Non-ASCII character found in line 42844\n",
+      "Non-ASCII character found in line 42846\n",
+      "Non-ASCII character found in line 42847\n",
+      "Non-ASCII character found in line 42848\n",
+      "Non-ASCII character found in line 42849\n",
+      "Non-ASCII character found in line 42851\n",
+      "Non-ASCII character found in line 42852\n",
+      "Non-ASCII character found in line 42853\n",
+      "Non-ASCII character found in line 42854\n",
+      "Non-ASCII character found in line 42856\n",
+      "Non-ASCII character found in line 42857\n",
+      "Non-ASCII character found in line 42858\n",
+      "Non-ASCII character found in line 42859\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 44660\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 44661\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 44662\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 44667\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 44668\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 44669\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 44674\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 44675\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 44676\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 44681\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 44682\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 44683\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 44688\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 44689\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 44690\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 44695\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 44696\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 44697\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 45393\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 45394\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 45395\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 45396\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 45397\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 45398\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 45399\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 45400\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 45401\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 45402\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 45403\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 45404\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 45406\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 45407\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 45408\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 45409\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 45410\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 45411\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 45412\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 45413\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 45414\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 45415\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 45416\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 45417\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 45419\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 45420\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 45421\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 45422\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 45423\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 45424\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 45425\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 45426\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 45427\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 45428\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 45429\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 45430\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 45432\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 45433\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 45434\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 45435\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 45436\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 45437\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 45438\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 45439\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 45440\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 45441\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 45442\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 45443\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 45445\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 45446\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 45447\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 45448\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 45449\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 45450\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 45451\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 45452\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 45453\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 45454\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 45455\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 45456\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 45458\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 45459\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 45460\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 45461\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 45462\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 45463\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 45464\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 45465\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 45466\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 45467\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 45468\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 45469\n",
+      "Non-ASCII character found in line 45561\n",
+      "Non-ASCII character found in line 45562\n",
+      "Non-ASCII character found in line 45563\n",
+      "Non-ASCII character found in line 45564\n",
+      "Non-ASCII character found in line 45566\n",
+      "Non-ASCII character found in line 45567\n",
+      "Non-ASCII character found in line 45568\n",
+      "Non-ASCII character found in line 45569\n",
+      "Non-ASCII character found in line 45571\n",
+      "Non-ASCII character found in line 45572\n",
+      "Non-ASCII character found in line 45573\n",
+      "Non-ASCII character found in line 45574\n",
+      "Non-ASCII character found in line 45576\n",
+      "Non-ASCII character found in line 45577\n",
+      "Non-ASCII character found in line 45578\n",
+      "Non-ASCII character found in line 45579\n",
+      "Non-ASCII character found in line 45581\n",
+      "Non-ASCII character found in line 45582\n",
+      "Non-ASCII character found in line 45583\n",
+      "Non-ASCII character found in line 45584\n",
+      "Non-ASCII character found in line 45586\n",
+      "Non-ASCII character found in line 45587\n",
+      "Non-ASCII character found in line 45588\n",
+      "Non-ASCII character found in line 45589\n",
+      "Non-ASCII character found in line 45651\n",
+      "Non-ASCII character found in line 45652\n",
+      "Non-ASCII character found in line 45653\n",
+      "Non-ASCII character found in line 45654\n",
+      "Non-ASCII character found in line 45656\n",
+      "Non-ASCII character found in line 45657\n",
+      "Non-ASCII character found in line 45658\n",
+      "Non-ASCII character found in line 45659\n",
+      "Non-ASCII character found in line 45661\n",
+      "Non-ASCII character found in line 45662\n",
+      "Non-ASCII character found in line 45663\n",
+      "Non-ASCII character found in line 45664\n",
+      "Non-ASCII character found in line 45666\n",
+      "Non-ASCII character found in line 45667\n",
+      "Non-ASCII character found in line 45668\n",
+      "Non-ASCII character found in line 45669\n",
+      "Non-ASCII character found in line 45671\n",
+      "Non-ASCII character found in line 45672\n",
+      "Non-ASCII character found in line 45673\n",
+      "Non-ASCII character found in line 45674\n",
+      "Non-ASCII character found in line 45676\n",
+      "Non-ASCII character found in line 45677\n",
+      "Non-ASCII character found in line 45678\n",
+      "Non-ASCII character found in line 45679\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 46071\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 46072\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 46073\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 46074\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 46075\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 46076\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 46077\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 46078\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 46079\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 46080\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 46081\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 46082\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 46084\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 46085\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 46086\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 46087\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 46088\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 46089\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 46090\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 46091\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 46092\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 46093\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 46094\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 46095\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 46097\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 46098\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 46099\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 46100\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 46101\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 46102\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 46103\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 46104\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 46105\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 46106\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 46107\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 46108\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 46110\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 46111\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 46112\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 46113\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 46114\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 46115\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 46116\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 46117\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 46118\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 46119\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 46120\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 46121\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 46123\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 46124\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 46125\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 46126\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 46127\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 46128\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 46129\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 46130\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 46131\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 46132\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 46133\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 46134\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 46136\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 46137\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 46138\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 46139\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 46140\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 46141\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 46142\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 46143\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 46144\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 46145\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 46146\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 46147\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 48819\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 48820\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 48821\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 48822\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 48823\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 48824\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 48825\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 48826\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 48827\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 48828\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 48829\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 48830\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 48832\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 48833\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 48834\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 48835\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 48836\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 48837\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 48838\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 48839\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 48840\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 48841\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 48842\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 48843\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 48845\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 48846\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 48847\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 48848\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 48849\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 48850\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 48851\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 48852\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 48853\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 48854\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 48855\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 48856\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 48858\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 48859\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 48860\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 48861\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 48862\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 48863\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 48864\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 48865\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 48866\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 48867\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 48868\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 48869\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 48871\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 48872\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 48873\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 48874\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 48875\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 48876\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 48877\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 48878\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 48879\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 48880\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 48881\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 48882\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 48884\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 48885\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 48886\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 48887\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 48888\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 48889\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 48890\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 48891\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 48892\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 48893\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 48894\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 48895\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49617\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49618\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49619\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49620\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49621\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49622\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49623\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49624\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49625\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49626\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49627\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49628\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49630\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49631\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49632\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49633\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49634\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49635\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49636\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49637\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49638\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49639\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49640\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49641\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49643\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49644\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49645\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49646\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49647\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49648\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49649\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49650\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49651\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49652\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49653\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49654\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49656\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49657\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49658\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49659\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49660\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49661\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49662\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49663\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49664\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49665\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49666\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49667\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49669\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49670\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49671\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49672\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49673\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49674\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49675\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49676\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49677\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49678\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49679\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49680\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49682\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49683\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49684\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49685\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49686\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49687\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49688\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49689\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49690\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49691\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49692\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49693\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49695\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49696\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49697\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49698\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49699\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49700\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49701\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49702\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49703\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49704\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49705\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49706\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49708\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49709\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49710\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49711\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49712\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49713\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49714\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49715\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49716\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49717\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49718\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49719\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49721\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49722\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49723\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49724\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49725\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49726\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49727\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49728\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49729\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49730\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49731\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49732\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49734\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49735\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49736\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49737\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49738\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49739\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49740\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49741\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49742\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49743\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49744\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49745\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49747\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49748\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49749\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49750\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49751\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49752\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49753\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49754\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49755\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49756\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49757\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49758\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49760\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49761\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49762\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49763\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49764\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49765\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49766\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49767\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49768\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49769\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49770\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 49771\n",
+      "Non-ASCII character found in line 51993\n",
+      "Non-ASCII character found in line 51994\n",
+      "Non-ASCII character found in line 51995\n",
+      "Non-ASCII character found in line 51996\n",
+      "Non-ASCII character found in line 51998\n",
+      "Non-ASCII character found in line 51999\n",
+      "Non-ASCII character found in line 52000\n",
+      "Non-ASCII character found in line 52001\n",
+      "Non-ASCII character found in line 52003\n",
+      "Non-ASCII character found in line 52004\n",
+      "Non-ASCII character found in line 52005\n",
+      "Non-ASCII character found in line 52006\n",
+      "Non-ASCII character found in line 52008\n",
+      "Non-ASCII character found in line 52009\n",
+      "Non-ASCII character found in line 52010\n",
+      "Non-ASCII character found in line 52011\n",
+      "Non-ASCII character found in line 52013\n",
+      "Non-ASCII character found in line 52014\n",
+      "Non-ASCII character found in line 52015\n",
+      "Non-ASCII character found in line 52016\n",
+      "Non-ASCII character found in line 52018\n",
+      "Non-ASCII character found in line 52019\n",
+      "Non-ASCII character found in line 52020\n",
+      "Non-ASCII character found in line 52021\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 53102\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 53103\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 53104\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 53109\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 53110\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 53111\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 53116\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 53117\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 53118\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 53123\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 53124\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 53125\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 53130\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 53131\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 53132\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 53137\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 53138\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 53139\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 53984\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 53985\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 53990\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 53991\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 53996\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 53997\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 54002\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 54003\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 54008\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 54009\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 54014\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 54015\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55190\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55191\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55192\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55193\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55194\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55195\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55196\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55197\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55198\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55199\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55200\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55201\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55202\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55203\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55204\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55205\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55206\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55207\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55208\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55209\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55210\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55211\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55212\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55213\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55214\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55215\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55216\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55217\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55218\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55219\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55220\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55221\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55222\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55223\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55224\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55225\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55226\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55227\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55228\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55229\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55230\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55231\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55232\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55233\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55234\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55235\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55236\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55237\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55238\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55239\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55240\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55241\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55242\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55243\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55244\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55245\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55246\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55247\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55248\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55249\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55250\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55251\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55252\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55253\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55254\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55255\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55256\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55257\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55258\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55259\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55260\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55261\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55262\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55263\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55264\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55265\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55266\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55267\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55268\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55269\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55270\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55271\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55272\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55273\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55274\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55275\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55276\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55277\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55278\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55279\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55280\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55281\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55282\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55283\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55284\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55285\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55286\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55287\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55288\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55289\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55290\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55291\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55292\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55293\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55294\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55295\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55296\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55297\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55298\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55299\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55300\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55301\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55302\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55303\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55304\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55305\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55306\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55307\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55308\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55309\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55310\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55311\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55312\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55313\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55314\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55315\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55316\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55317\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55318\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55319\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55320\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55321\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55322\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55323\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55324\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55325\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55326\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55327\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55328\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55329\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55330\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55331\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55332\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55333\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55334\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55335\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55336\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55337\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55338\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55339\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55340\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55341\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55342\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55343\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55344\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55345\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55346\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55347\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55348\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55349\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55350\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55351\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55352\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55353\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55354\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55355\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55356\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55357\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55358\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55359\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55360\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55361\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55362\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55363\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55364\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55365\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55366\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55367\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55368\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55369\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55370\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55371\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55372\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55373\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55374\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55375\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55376\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55377\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55378\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55379\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55380\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55381\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55382\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55383\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55384\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55385\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55386\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55387\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55388\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55389\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55390\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55391\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55392\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55393\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55394\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55395\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55396\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55397\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55398\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55399\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55400\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55401\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55402\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55403\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55404\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55405\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55406\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55407\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55408\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55409\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55410\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55411\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55412\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55413\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55414\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55415\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55416\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55417\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55418\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55419\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55420\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55421\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55422\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55423\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55424\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55425\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55426\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55427\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55428\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55429\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55430\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55431\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55432\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55433\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55434\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55435\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55436\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55437\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55438\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55439\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55440\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55441\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55442\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55443\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55444\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55445\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55446\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55447\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55448\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55449\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55450\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55451\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55452\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55453\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55454\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55455\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55456\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55457\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55458\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55459\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55460\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55461\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55462\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55463\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55464\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55465\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55466\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55467\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55468\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55469\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55470\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55471\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55472\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55473\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55474\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55475\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55476\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55477\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55478\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55479\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55480\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55481\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55482\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55483\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55484\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55485\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55486\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55487\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55488\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55489\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55490\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55491\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55492\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55493\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55494\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55495\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55496\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55497\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55498\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55499\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55500\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55501\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55502\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55503\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55504\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55505\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55506\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55507\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55508\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55509\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55510\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55511\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55512\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55513\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55514\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55515\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55516\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55517\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55518\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55519\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55520\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55521\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55522\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55523\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55524\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55525\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55526\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55527\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55528\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55529\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55530\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55531\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55532\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55533\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55534\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55535\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55536\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55537\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55538\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55539\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55540\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55541\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55542\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55543\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55544\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55545\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55546\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55547\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55548\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55549\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55550\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55551\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55552\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55553\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55554\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55555\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55556\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55557\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55558\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55559\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55560\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55561\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55562\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55563\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55564\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55565\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55566\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55567\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55568\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55569\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55570\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55571\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55572\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55573\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55574\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55575\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55576\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55577\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55578\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55579\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55760\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55761\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55766\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55767\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55772\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55773\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55778\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55779\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55784\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55785\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55790\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 55791\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 56967\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 56968\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 56969\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 56970\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 56971\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 56972\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 56973\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 56974\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 56975\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 56976\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 56977\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 56978\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 56980\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 56981\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 56982\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 56983\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 56984\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 56985\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 56986\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 56987\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 56988\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 56989\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 56990\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 56991\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 56993\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 56994\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 56995\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 56996\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 56997\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 56998\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 56999\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57000\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57001\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57002\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57003\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57004\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57006\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57007\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57008\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57009\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57010\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57011\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57012\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57013\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57014\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57015\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57016\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57017\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57019\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57020\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57021\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57022\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57023\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57024\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57025\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57026\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57027\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57028\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57029\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57030\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57032\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57033\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57034\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57035\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57036\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57037\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57038\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57039\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57040\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57041\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57042\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57043\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57675\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57676\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57677\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57678\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57679\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57680\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57681\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57682\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57683\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57684\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57685\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57686\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57688\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57689\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57690\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57691\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57692\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57693\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57694\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57695\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57696\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57697\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57698\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57699\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57701\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57702\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57703\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57704\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57705\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57706\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57707\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57708\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57709\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57710\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57711\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57712\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57714\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57715\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57716\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57717\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57718\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57719\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57720\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57721\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57722\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57723\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57724\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57725\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57727\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57728\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57729\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57730\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57731\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57732\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57733\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57734\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57735\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57736\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57737\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57738\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57740\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57741\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57742\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57743\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57744\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57745\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57746\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57747\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57748\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57749\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57750\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 57751\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59102\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59103\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59104\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59105\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59106\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59107\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59112\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59113\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59114\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59115\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59116\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59117\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59122\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59123\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59124\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59125\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59126\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59127\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59132\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59133\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59134\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59135\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59136\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59137\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59142\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59143\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59144\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59145\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59146\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59147\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59152\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59153\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59154\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59155\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59156\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59157\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59913\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59914\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59915\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59916\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59917\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59918\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59919\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59920\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59921\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59922\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59923\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59924\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59926\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59927\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59928\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59929\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59930\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59931\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59932\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59933\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59934\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59935\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59936\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59937\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59939\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59940\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59941\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59942\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59943\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59944\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59945\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59946\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59947\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59948\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59949\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59950\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59952\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59953\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59954\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59955\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59956\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59957\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59958\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59959\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59960\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59961\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59962\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59963\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59965\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59966\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59967\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59968\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59969\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59970\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59971\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59972\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59973\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59974\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59975\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59976\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59978\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59979\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59980\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59981\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59982\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59983\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59984\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59985\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59986\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59987\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59988\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 59989\n",
+      "Non-ASCII character found in line 61221\n",
+      "Non-ASCII character found in line 61222\n",
+      "Non-ASCII character found in line 61223\n",
+      "Non-ASCII character found in line 61224\n",
+      "Non-ASCII character found in line 61226\n",
+      "Non-ASCII character found in line 61227\n",
+      "Non-ASCII character found in line 61228\n",
+      "Non-ASCII character found in line 61229\n",
+      "Non-ASCII character found in line 61231\n",
+      "Non-ASCII character found in line 61232\n",
+      "Non-ASCII character found in line 61233\n",
+      "Non-ASCII character found in line 61234\n",
+      "Non-ASCII character found in line 61236\n",
+      "Non-ASCII character found in line 61237\n",
+      "Non-ASCII character found in line 61238\n",
+      "Non-ASCII character found in line 61239\n",
+      "Non-ASCII character found in line 61241\n",
+      "Non-ASCII character found in line 61242\n",
+      "Non-ASCII character found in line 61243\n",
+      "Non-ASCII character found in line 61244\n",
+      "Non-ASCII character found in line 61246\n",
+      "Non-ASCII character found in line 61247\n",
+      "Non-ASCII character found in line 61248\n",
+      "Non-ASCII character found in line 61249\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62001\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62002\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62003\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62004\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62005\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62006\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62007\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62008\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62009\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62010\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62011\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62012\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62014\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62015\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62016\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62017\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62018\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62019\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62020\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62021\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62022\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62023\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62024\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62025\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62027\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62028\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62029\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62030\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62031\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62032\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62033\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62034\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62035\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62036\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62037\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62038\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62040\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62041\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62042\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62043\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62044\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62045\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62046\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62047\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62048\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62049\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62050\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62051\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62053\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62054\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62055\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62056\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62057\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62058\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62059\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62060\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62061\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62062\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62063\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62064\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62066\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62067\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62068\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62069\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62070\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62071\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62072\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62073\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62074\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62075\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62076\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62077\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62738\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62739\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62740\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62745\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62746\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62747\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62752\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62753\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62754\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62759\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62760\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62761\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62766\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62767\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62768\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62773\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62774\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 62775\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 63410\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 63411\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 63412\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 63417\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 63418\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 63419\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 63424\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 63425\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 63426\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 63431\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 63432\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 63433\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 63438\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 63439\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 63440\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 63445\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 63446\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 63447\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 65613\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 65614\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 65615\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 65616\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 65617\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 65618\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 65619\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 65620\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 65621\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 65622\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 65623\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 65624\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 65626\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 65627\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 65628\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 65629\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 65630\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 65631\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 65632\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 65633\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 65634\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 65635\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 65636\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 65637\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 65639\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 65640\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 65641\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 65642\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 65643\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 65644\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 65645\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 65646\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 65647\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 65648\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 65649\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 65650\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 65652\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 65653\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 65654\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 65655\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 65656\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 65657\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 65658\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 65659\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 65660\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 65661\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 65662\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 65663\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 65665\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 65666\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 65667\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 65668\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 65669\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 65670\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 65671\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 65672\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 65673\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 65674\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 65675\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 65676\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 65678\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 65679\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 65680\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 65681\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 65682\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 65683\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 65684\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 65685\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 65686\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 65687\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 65688\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 65689\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66200\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66201\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66202\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66203\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66204\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66205\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66206\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66207\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66208\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66209\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66210\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66211\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66212\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66213\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66214\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66215\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66216\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66217\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66218\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66219\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66220\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66221\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66222\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66223\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66224\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66225\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66226\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66227\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66228\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66229\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66230\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66231\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66232\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66233\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66234\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66235\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66236\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66237\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66238\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66239\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66240\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66241\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66242\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66243\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66244\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66245\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66246\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66247\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66248\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66249\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66250\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66251\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66252\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66253\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66254\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66255\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66256\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66257\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66258\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66259\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66260\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66261\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66262\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66263\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66264\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66265\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66266\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66267\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66268\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66269\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66270\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66271\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66272\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66273\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66274\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66275\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66276\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66277\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66278\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66279\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66280\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66281\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66282\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66283\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66284\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66285\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66286\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66287\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66288\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66289\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66290\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66291\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66292\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66293\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66294\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66295\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66296\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66297\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66298\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66299\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66300\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66301\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66302\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66303\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66304\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66305\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66306\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66307\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66308\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66309\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66310\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66311\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66312\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66313\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66314\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66315\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66316\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66317\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66318\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66319\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66320\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66321\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66322\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66323\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66324\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66325\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66326\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66327\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66328\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66329\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66330\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66331\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66332\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66333\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66334\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66335\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66336\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66337\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66338\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66339\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66340\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66341\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66342\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66343\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66344\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66345\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66346\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66347\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66348\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66349\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66350\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66351\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66352\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66353\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66354\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66355\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66356\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66357\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66358\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66359\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66360\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66361\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66362\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66363\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66364\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66365\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66366\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66367\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66368\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66369\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66370\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66371\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66372\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66373\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66374\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66375\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66376\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66377\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66378\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66379\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66380\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66381\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66382\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66383\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66384\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66385\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66386\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66387\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66388\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66389\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66390\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66391\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66392\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66393\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66394\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66395\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66396\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66397\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66398\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66399\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66400\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66401\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66402\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66403\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66404\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66405\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66406\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66407\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66408\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66409\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66440\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66441\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66442\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66447\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66448\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66449\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66454\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66455\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66456\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66461\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66462\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66463\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66468\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66469\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66470\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66475\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66476\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 66477\n",
+      "Non-ASCII character found in line 68643\n",
+      "Non-ASCII character found in line 68644\n",
+      "Non-ASCII character found in line 68645\n",
+      "Non-ASCII character found in line 68646\n",
+      "Non-ASCII character found in line 68648\n",
+      "Non-ASCII character found in line 68649\n",
+      "Non-ASCII character found in line 68650\n",
+      "Non-ASCII character found in line 68651\n",
+      "Non-ASCII character found in line 68653\n",
+      "Non-ASCII character found in line 68654\n",
+      "Non-ASCII character found in line 68655\n",
+      "Non-ASCII character found in line 68656\n",
+      "Non-ASCII character found in line 68658\n",
+      "Non-ASCII character found in line 68659\n",
+      "Non-ASCII character found in line 68660\n",
+      "Non-ASCII character found in line 68661\n",
+      "Non-ASCII character found in line 68663\n",
+      "Non-ASCII character found in line 68664\n",
+      "Non-ASCII character found in line 68665\n",
+      "Non-ASCII character found in line 68666\n",
+      "Non-ASCII character found in line 68668\n",
+      "Non-ASCII character found in line 68669\n",
+      "Non-ASCII character found in line 68670\n",
+      "Non-ASCII character found in line 68671\n",
+      "Non-ASCII character found in line 69242\n",
+      "Non-ASCII character found in line 69243\n",
+      "Non-ASCII character found in line 69244\n",
+      "Non-ASCII character found in line 69245\n",
+      "Non-ASCII character found in line 69246\n",
+      "Non-ASCII character found in line 69247\n",
+      "Non-ASCII character found in line 69248\n",
+      "Non-ASCII character found in line 69249\n",
+      "Non-ASCII character found in line 69250\n",
+      "Non-ASCII character found in line 69251\n",
+      "Non-ASCII character found in line 69252\n",
+      "Non-ASCII character found in line 69253\n",
+      "Non-ASCII character found in line 69254\n",
+      "Non-ASCII character found in line 69255\n",
+      "Non-ASCII character found in line 69256\n",
+      "Non-ASCII character found in line 69257\n",
+      "Non-ASCII character found in line 69258\n",
+      "Non-ASCII character found in line 69259\n",
+      "Non-ASCII character found in line 69260\n",
+      "Non-ASCII character found in line 69261\n",
+      "Non-ASCII character found in line 69262\n",
+      "Non-ASCII character found in line 69263\n",
+      "Non-ASCII character found in line 69264\n",
+      "Non-ASCII character found in line 69265\n",
+      "Non-ASCII character found in line 69266\n",
+      "Non-ASCII character found in line 69267\n",
+      "Non-ASCII character found in line 69268\n",
+      "Non-ASCII character found in line 69269\n",
+      "Non-ASCII character found in line 69270\n",
+      "Non-ASCII character found in line 69271\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69272\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69273\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69274\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69279\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69280\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69281\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69286\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69287\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69288\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69293\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69294\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69295\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69300\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69301\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69302\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69307\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69308\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69309\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69915\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69916\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69917\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69918\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69919\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69920\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69921\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69922\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69923\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69924\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69925\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69926\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69928\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69929\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69930\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69931\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69932\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69933\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69934\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69935\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69936\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69937\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69938\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69939\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69941\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69942\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69943\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69944\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69945\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69946\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69947\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69948\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69949\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69950\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69951\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69952\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69954\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69955\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69956\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69957\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69958\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69959\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69960\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69961\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69962\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69963\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69964\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69965\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69967\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69968\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69969\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69970\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69971\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69972\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69973\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69974\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69975\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69976\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69977\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69978\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69980\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69981\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69982\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69983\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69984\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69985\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69986\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69987\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69988\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69989\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69990\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 69991\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 70082\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 70083\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 70084\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 70089\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 70090\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 70091\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 70096\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 70097\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 70098\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 70103\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 70104\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 70105\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 70110\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 70111\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 70112\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 70117\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 70118\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 70119\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 70664\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 70665\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 70666\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 70671\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 70672\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 70673\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 70678\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 70679\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 70680\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 70685\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 70686\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 70687\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 70692\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 70693\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 70694\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 70699\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 70700\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 70701\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 71367\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 71368\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 71369\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 71370\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 71371\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 71372\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 71373\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 71374\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 71375\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 71376\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 71377\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 71378\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 71380\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 71381\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 71382\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 71383\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 71384\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 71385\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 71386\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 71387\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 71388\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 71389\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 71390\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 71391\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 71393\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 71394\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 71395\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 71396\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 71397\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 71398\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 71399\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 71400\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 71401\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 71402\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 71403\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 71404\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 71406\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 71407\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 71408\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 71409\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 71410\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 71411\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 71412\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 71413\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 71414\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 71415\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 71416\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 71417\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 71419\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 71420\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 71421\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 71422\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 71423\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 71424\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 71425\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 71426\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 71427\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 71428\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 71429\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 71430\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 71432\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 71433\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 71434\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 71435\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 71436\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 71437\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 71438\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 71439\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 71440\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 71441\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 71442\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 71443\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77025\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77026\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77027\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77028\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77029\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77030\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77031\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77032\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77033\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77034\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77035\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77036\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77038\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77039\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77040\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77041\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77042\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77043\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77044\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77045\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77046\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77047\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77048\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77049\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77051\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77052\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77053\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77054\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77055\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77056\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77057\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77058\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77059\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77060\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77061\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77062\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77064\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77065\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77066\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77067\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77068\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77069\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77070\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77071\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77072\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77073\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77074\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77075\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77077\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77078\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77079\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77080\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77081\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77082\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77083\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77084\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77085\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77086\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77087\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77088\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77090\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77091\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77092\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77093\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77094\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77095\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77096\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77097\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77098\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77099\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77100\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77101\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77643\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77644\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77645\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77646\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77647\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77648\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77649\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77650\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77651\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77652\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77653\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77654\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77656\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77657\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77658\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77659\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77660\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77661\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77662\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77663\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77664\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77665\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77666\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77667\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77669\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77670\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77671\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77672\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77673\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77674\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77675\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77676\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77677\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77678\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77679\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77680\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77682\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77683\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77684\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77685\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77686\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77687\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77688\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77689\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77690\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77691\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77692\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77693\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77695\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77696\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77697\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77698\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77699\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77700\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77701\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77702\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77703\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77704\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77705\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77706\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77708\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77709\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77710\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77711\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77712\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77713\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77714\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77715\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77716\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77717\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77718\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 77719\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 81230\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 81231\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 81232\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 81237\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 81238\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 81239\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 81244\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 81245\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 81246\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 81251\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 81252\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 81253\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 81258\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 81259\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 81260\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 81265\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 81266\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 81267\n",
+      "Non-ASCII character found in line 81993\n",
+      "Non-ASCII character found in line 81994\n",
+      "Non-ASCII character found in line 81995\n",
+      "Non-ASCII character found in line 81996\n",
+      "Non-ASCII character found in line 81998\n",
+      "Non-ASCII character found in line 81999\n",
+      "Non-ASCII character found in line 82000\n",
+      "Non-ASCII character found in line 82001\n",
+      "Non-ASCII character found in line 82003\n",
+      "Non-ASCII character found in line 82004\n",
+      "Non-ASCII character found in line 82005\n",
+      "Non-ASCII character found in line 82006\n",
+      "Non-ASCII character found in line 82008\n",
+      "Non-ASCII character found in line 82009\n",
+      "Non-ASCII character found in line 82010\n",
+      "Non-ASCII character found in line 82011\n",
+      "Non-ASCII character found in line 82013\n",
+      "Non-ASCII character found in line 82014\n",
+      "Non-ASCII character found in line 82015\n",
+      "Non-ASCII character found in line 82016\n",
+      "Non-ASCII character found in line 82018\n",
+      "Non-ASCII character found in line 82019\n",
+      "Non-ASCII character found in line 82020\n",
+      "Non-ASCII character found in line 82021\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 82653\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 82654\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 82655\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 82656\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 82657\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 82658\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 82659\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 82660\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 82661\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 82662\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 82663\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 82664\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 82666\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 82667\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 82668\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 82669\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 82670\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 82671\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 82672\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 82673\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 82674\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 82675\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 82676\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 82677\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 82679\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 82680\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 82681\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 82682\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 82683\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 82684\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 82685\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 82686\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 82687\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 82688\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 82689\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 82690\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 82692\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 82693\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 82694\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 82695\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 82696\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 82697\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 82698\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 82699\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 82700\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 82701\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 82702\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 82703\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 82705\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 82706\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 82707\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 82708\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 82709\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 82710\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 82711\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 82712\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 82713\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 82714\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 82715\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 82716\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 82718\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 82719\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 82720\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 82721\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 82722\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 82723\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 82724\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 82725\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 82726\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 82727\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 82728\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 82729\n",
+      "Non-ASCII character found in line 87711\n",
+      "Non-ASCII character found in line 87712\n",
+      "Non-ASCII character found in line 87713\n",
+      "Non-ASCII character found in line 87714\n",
+      "Non-ASCII character found in line 87716\n",
+      "Non-ASCII character found in line 87717\n",
+      "Non-ASCII character found in line 87718\n",
+      "Non-ASCII character found in line 87719\n",
+      "Non-ASCII character found in line 87721\n",
+      "Non-ASCII character found in line 87722\n",
+      "Non-ASCII character found in line 87723\n",
+      "Non-ASCII character found in line 87724\n",
+      "Non-ASCII character found in line 87726\n",
+      "Non-ASCII character found in line 87727\n",
+      "Non-ASCII character found in line 87728\n",
+      "Non-ASCII character found in line 87729\n",
+      "Non-ASCII character found in line 87731\n",
+      "Non-ASCII character found in line 87732\n",
+      "Non-ASCII character found in line 87733\n",
+      "Non-ASCII character found in line 87734\n",
+      "Non-ASCII character found in line 87736\n",
+      "Non-ASCII character found in line 87737\n",
+      "Non-ASCII character found in line 87738\n",
+      "Non-ASCII character found in line 87739\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 88190\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 88191\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 88192\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 88197\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 88198\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 88199\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 88204\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 88205\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 88206\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 88211\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 88212\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 88213\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 88218\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 88219\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 88220\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 88225\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 88226\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 88227\n",
+      "Non-ASCII character found in line 90453\n",
+      "Non-ASCII character found in line 90454\n",
+      "Non-ASCII character found in line 90455\n",
+      "Non-ASCII character found in line 90456\n",
+      "Non-ASCII character found in line 90458\n",
+      "Non-ASCII character found in line 90459\n",
+      "Non-ASCII character found in line 90460\n",
+      "Non-ASCII character found in line 90461\n",
+      "Non-ASCII character found in line 90463\n",
+      "Non-ASCII character found in line 90464\n",
+      "Non-ASCII character found in line 90465\n",
+      "Non-ASCII character found in line 90466\n",
+      "Non-ASCII character found in line 90468\n",
+      "Non-ASCII character found in line 90469\n",
+      "Non-ASCII character found in line 90470\n",
+      "Non-ASCII character found in line 90471\n",
+      "Non-ASCII character found in line 90473\n",
+      "Non-ASCII character found in line 90474\n",
+      "Non-ASCII character found in line 90475\n",
+      "Non-ASCII character found in line 90476\n",
+      "Non-ASCII character found in line 90478\n",
+      "Non-ASCII character found in line 90479\n",
+      "Non-ASCII character found in line 90480\n",
+      "Non-ASCII character found in line 90481\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 91652\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 91653\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 91654\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 91659\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 91660\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 91661\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 91666\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 91667\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 91668\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 91673\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 91674\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 91675\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 91680\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 91681\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 91682\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 91687\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 91688\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 91689\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 92295\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 92296\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 92297\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 92298\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 92299\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 92300\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 92301\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 92302\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 92303\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 92304\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 92305\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 92306\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 92308\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 92309\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 92310\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 92311\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 92312\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 92313\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 92314\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 92315\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 92316\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 92317\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 92318\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 92319\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 92321\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 92322\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 92323\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 92324\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 92325\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 92326\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 92327\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 92328\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 92329\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 92330\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 92331\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 92332\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 92334\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 92335\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 92336\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 92337\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 92338\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 92339\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 92340\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 92341\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 92342\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 92343\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 92344\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 92345\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 92347\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 92348\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 92349\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 92350\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 92351\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 92352\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 92353\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 92354\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 92355\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 92356\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 92357\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 92358\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 92360\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 92361\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 92362\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 92363\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 92364\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 92365\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 92366\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 92367\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 92368\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 92369\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 92370\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 92371\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 97232\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 97233\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 97234\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 97239\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 97240\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 97241\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 97246\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 97247\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 97248\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 97253\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 97254\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 97255\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 97260\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 97261\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 97262\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 97267\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 97268\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 97269\n",
+      "Non-ASCII character found in line 98835\n",
+      "Non-ASCII character found in line 98836\n",
+      "Non-ASCII character found in line 98837\n",
+      "Non-ASCII character found in line 98838\n",
+      "Non-ASCII character found in line 98840\n",
+      "Non-ASCII character found in line 98841\n",
+      "Non-ASCII character found in line 98842\n",
+      "Non-ASCII character found in line 98843\n",
+      "Non-ASCII character found in line 98845\n",
+      "Non-ASCII character found in line 98846\n",
+      "Non-ASCII character found in line 98847\n",
+      "Non-ASCII character found in line 98848\n",
+      "Non-ASCII character found in line 98850\n",
+      "Non-ASCII character found in line 98851\n",
+      "Non-ASCII character found in line 98852\n",
+      "Non-ASCII character found in line 98853\n",
+      "Non-ASCII character found in line 98855\n",
+      "Non-ASCII character found in line 98856\n",
+      "Non-ASCII character found in line 98857\n",
+      "Non-ASCII character found in line 98858\n",
+      "Non-ASCII character found in line 98860\n",
+      "Non-ASCII character found in line 98861\n",
+      "Non-ASCII character found in line 98862\n",
+      "Non-ASCII character found in line 98863\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99224\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99225\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99226\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99227\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99228\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99229\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99230\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99231\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99232\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99233\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99234\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99235\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99236\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99237\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99238\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99239\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99240\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99241\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99242\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99243\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99244\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99245\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99246\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99247\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99248\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99249\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99250\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99251\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99252\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99253\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99254\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99255\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99256\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99257\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99258\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99259\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99260\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99261\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99262\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99263\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99264\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99265\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99266\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99267\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99268\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99269\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99270\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99271\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99272\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99273\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99274\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99275\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99276\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99277\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99278\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99279\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99280\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99281\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99282\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99283\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99284\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99285\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99286\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99287\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99288\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99289\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99290\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99291\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99292\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99293\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99294\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99295\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99296\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99297\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99298\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99299\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99300\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99301\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99302\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99303\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99304\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99305\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99306\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99307\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99308\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99309\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99310\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99311\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99312\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99313\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99314\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99315\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99316\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99317\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99318\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99319\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99980\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99981\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99982\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99983\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99984\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99985\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99986\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99987\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99988\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99989\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99990\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99991\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99992\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99993\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99994\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99995\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99996\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99997\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99998\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 99999\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100000\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100001\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100002\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100003\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100004\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100005\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100006\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100007\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100008\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100009\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100010\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100011\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100012\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100013\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100014\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100015\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100016\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100017\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100018\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100019\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100020\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100021\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100022\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100023\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100024\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100025\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100026\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100027\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100028\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100029\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100030\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100031\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100032\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100033\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100034\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100035\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100036\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100037\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100038\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100039\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100040\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100041\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100042\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100043\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100044\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100045\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100046\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100047\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100048\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100049\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100050\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100051\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100052\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100053\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100054\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100055\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100056\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100057\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100058\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100059\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100060\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100061\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100062\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100063\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100064\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100065\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100066\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100067\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100068\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100069\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100070\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100071\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100072\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100073\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100074\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100075\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100076\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100077\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100078\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100079\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100080\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100081\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100082\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100083\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100084\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100085\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100086\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100087\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100088\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100089\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100090\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100091\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100092\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100093\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100094\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100095\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100096\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100097\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100098\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100099\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100760\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100761\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100762\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100763\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100764\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100765\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100766\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100767\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100768\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100769\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100770\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100771\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100772\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100773\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100774\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100775\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100776\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100777\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100778\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100779\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100780\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100781\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100782\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100783\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100784\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100785\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100786\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100787\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100788\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100789\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100790\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100791\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100792\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100793\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100794\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100795\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100796\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100797\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100798\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100799\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100800\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100801\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100802\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100803\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100804\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100805\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100806\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100807\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100808\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100809\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100810\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100811\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100812\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100813\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100814\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100815\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100816\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100817\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100818\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100819\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100820\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100821\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100822\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100823\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100824\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100825\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100826\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100827\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100828\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100829\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100830\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100831\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100832\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100833\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100834\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100835\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100836\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100837\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100838\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100839\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100840\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100841\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100842\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100843\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100844\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100845\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100846\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100847\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100848\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100849\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100850\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100851\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100852\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100853\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100854\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 100855\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 101577\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 101578\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 101579\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 101580\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 101581\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 101582\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 101583\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 101584\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 101585\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 101586\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 101587\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 101588\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 101590\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 101591\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 101592\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 101593\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 101594\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 101595\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 101596\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 101597\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 101598\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 101599\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 101600\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 101601\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 101603\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 101604\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 101605\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 101606\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 101607\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 101608\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 101609\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 101610\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 101611\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 101612\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 101613\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 101614\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 101616\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 101617\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 101618\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 101619\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 101620\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 101621\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 101622\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 101623\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 101624\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 101625\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 101626\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 101627\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 101629\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 101630\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 101631\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 101632\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 101633\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 101634\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 101635\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 101636\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 101637\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 101638\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 101639\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 101640\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 101642\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 101643\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 101644\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 101645\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 101646\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 101647\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 101648\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 101649\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 101650\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 101651\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 101652\n",
+      "Inconsistent number of tabs in line 101653\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "import csv\n",
+    "\n",
+    "file_path = 'results/processed.tsv'\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "standard_characters = set('\\t\\n\\rabcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789 .,;:\"\\'!?-()[]{}')\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def detect_problems(file_path):\n",
+    "    problems = []\n",
+    "    expected_delimiter_count = None\n",
+    "\n",
+    "    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:\n",
+    "        for line_number, line in enumerate(file, 1):\n",
+    "            # Count the number of tab characters\n",
+    "            delimiter_count = line.count('\\t')\n",
+    "\n",
+    "            if expected_delimiter_count is None:\n",
+    "                expected_delimiter_count = delimiter_count\n",
+    "            elif delimiter_count != expected_delimiter_count:\n",
+    "                problems.append(f\"Inconsistent number of tabs in line {line_number}\")\n",
+    "\n",
+    "            # Check for non-ASCII characters\n",
+    "            if any(ord(char) > 127 for char in line):\n",
+    "                problems.append(f\"Non-ASCII character found in line {line_number}\")\n",
+    "            \n",
+    "            #for char in line:    \n",
+    "            #    if char not in standard_characters:\n",
+    "            #        problems.append(f\"Non-standard character '{char}' found in line {line_number}\")\n",
+    "            #        break\n",
+    "\n",
+    "    return problems\n",
+    "\n",
+    "#Use\n",
+    "file_problems = detect_problems(file_path)\n",
+    "for problem in file_problems:\n",
+    "    print(problem)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 80,
+   "id": "4b1a8d79",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "'false_negative_terms_example20'"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 80,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df_bad.columns[23]"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 78,
+   "id": "cdf1cc25",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "ename": "ParserError",
+     "evalue": "Error tokenizing data. C error: Expected 23 fields in line 302, saw 31\n",
+     "output_type": "error",
+     "traceback": [
+      "\u001b[0;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m",
+      "\u001b[0;31mParserError\u001b[0m                               Traceback (most recent call last)",
+      "Cell \u001b[0;32mIn[78], line 1\u001b[0m\n\u001b[0;32m----> 1\u001b[0m df \u001b[38;5;241m=\u001b[39m \u001b[43mpd\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m.\u001b[39;49m\u001b[43mread_csv\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[38;5;124;43m'\u001b[39;49m\u001b[38;5;124;43mresults/processed_1234567891011121314151617181920212223.tsv\u001b[39;49m\u001b[38;5;124;43m'\u001b[39;49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43msep\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[38;5;124;43m'\u001b[39;49m\u001b[38;5;130;43;01m\\t\u001b[39;49;00m\u001b[38;5;124;43m'\u001b[39;49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mheader\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[38;5;241;43m0\u001b[39;49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mlow_memory\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[38;5;28;43;01mFalse\u001b[39;49;00m\u001b[43m)\u001b[49m\n\u001b[1;32m      2\u001b[0m df\n",
+      "File \u001b[0;32m~/Documents/VIMSS/ontology/LLMs/talisman-paper/venv/lib/python3.10/site-packages/pandas/io/parsers/readers.py:948\u001b[0m, in \u001b[0;36mread_csv\u001b[0;34m(filepath_or_buffer, sep, delimiter, header, names, index_col, usecols, dtype, engine, converters, true_values, false_values, skipinitialspace, skiprows, skipfooter, nrows, na_values, keep_default_na, na_filter, verbose, skip_blank_lines, parse_dates, infer_datetime_format, keep_date_col, date_parser, date_format, dayfirst, cache_dates, iterator, chunksize, compression, thousands, decimal, lineterminator, quotechar, quoting, doublequote, escapechar, comment, encoding, encoding_errors, dialect, on_bad_lines, delim_whitespace, low_memory, memory_map, float_precision, storage_options, dtype_backend)\u001b[0m\n\u001b[1;32m    935\u001b[0m kwds_defaults \u001b[38;5;241m=\u001b[39m _refine_defaults_read(\n\u001b[1;32m    936\u001b[0m     dialect,\n\u001b[1;32m    937\u001b[0m     delimiter,\n\u001b[0;32m   (...)\u001b[0m\n\u001b[1;32m    944\u001b[0m     dtype_backend\u001b[38;5;241m=\u001b[39mdtype_backend,\n\u001b[1;32m    945\u001b[0m )\n\u001b[1;32m    946\u001b[0m kwds\u001b[38;5;241m.\u001b[39mupdate(kwds_defaults)\n\u001b[0;32m--> 948\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mreturn\u001b[39;00m \u001b[43m_read\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[43mfilepath_or_buffer\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mkwds\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n",
+      "File \u001b[0;32m~/Documents/VIMSS/ontology/LLMs/talisman-paper/venv/lib/python3.10/site-packages/pandas/io/parsers/readers.py:617\u001b[0m, in \u001b[0;36m_read\u001b[0;34m(filepath_or_buffer, kwds)\u001b[0m\n\u001b[1;32m    614\u001b[0m     \u001b[38;5;28;01mreturn\u001b[39;00m parser\n\u001b[1;32m    616\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mwith\u001b[39;00m parser:\n\u001b[0;32m--> 617\u001b[0m     \u001b[38;5;28;01mreturn\u001b[39;00m \u001b[43mparser\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m.\u001b[39;49m\u001b[43mread\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[43mnrows\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n",
+      "File \u001b[0;32m~/Documents/VIMSS/ontology/LLMs/talisman-paper/venv/lib/python3.10/site-packages/pandas/io/parsers/readers.py:1748\u001b[0m, in \u001b[0;36mTextFileReader.read\u001b[0;34m(self, nrows)\u001b[0m\n\u001b[1;32m   1741\u001b[0m nrows \u001b[38;5;241m=\u001b[39m validate_integer(\u001b[38;5;124m\"\u001b[39m\u001b[38;5;124mnrows\u001b[39m\u001b[38;5;124m\"\u001b[39m, nrows)\n\u001b[1;32m   1742\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mtry\u001b[39;00m:\n\u001b[1;32m   1743\u001b[0m     \u001b[38;5;66;03m# error: \"ParserBase\" has no attribute \"read\"\u001b[39;00m\n\u001b[1;32m   1744\u001b[0m     (\n\u001b[1;32m   1745\u001b[0m         index,\n\u001b[1;32m   1746\u001b[0m         columns,\n\u001b[1;32m   1747\u001b[0m         col_dict,\n\u001b[0;32m-> 1748\u001b[0m     ) \u001b[38;5;241m=\u001b[39m \u001b[38;5;28;43mself\u001b[39;49m\u001b[38;5;241;43m.\u001b[39;49m\u001b[43m_engine\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m.\u001b[39;49m\u001b[43mread\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[43m  \u001b[49m\u001b[38;5;66;43;03m# type: ignore[attr-defined]\u001b[39;49;00m\n\u001b[1;32m   1749\u001b[0m \u001b[43m        \u001b[49m\u001b[43mnrows\u001b[49m\n\u001b[1;32m   1750\u001b[0m \u001b[43m    \u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n\u001b[1;32m   1751\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mexcept\u001b[39;00m \u001b[38;5;167;01mException\u001b[39;00m:\n\u001b[1;32m   1752\u001b[0m     \u001b[38;5;28mself\u001b[39m\u001b[38;5;241m.\u001b[39mclose()\n",
+      "File \u001b[0;32m~/Documents/VIMSS/ontology/LLMs/talisman-paper/venv/lib/python3.10/site-packages/pandas/io/parsers/c_parser_wrapper.py:239\u001b[0m, in \u001b[0;36mCParserWrapper.read\u001b[0;34m(self, nrows)\u001b[0m\n\u001b[1;32m    236\u001b[0m         data \u001b[38;5;241m=\u001b[39m _concatenate_chunks(chunks)\n\u001b[1;32m    238\u001b[0m     \u001b[38;5;28;01melse\u001b[39;00m:\n\u001b[0;32m--> 239\u001b[0m         data \u001b[38;5;241m=\u001b[39m \u001b[38;5;28;43mself\u001b[39;49m\u001b[38;5;241;43m.\u001b[39;49m\u001b[43m_reader\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m.\u001b[39;49m\u001b[43mread\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[43mnrows\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n\u001b[1;32m    240\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mexcept\u001b[39;00m \u001b[38;5;167;01mStopIteration\u001b[39;00m:\n\u001b[1;32m    241\u001b[0m     \u001b[38;5;28;01mif\u001b[39;00m \u001b[38;5;28mself\u001b[39m\u001b[38;5;241m.\u001b[39m_first_chunk:\n",
+      "File \u001b[0;32mparsers.pyx:825\u001b[0m, in \u001b[0;36mpandas._libs.parsers.TextReader.read\u001b[0;34m()\u001b[0m\n",
+      "File \u001b[0;32mparsers.pyx:913\u001b[0m, in \u001b[0;36mpandas._libs.parsers.TextReader._read_rows\u001b[0;34m()\u001b[0m\n",
+      "File \u001b[0;32mparsers.pyx:890\u001b[0m, in \u001b[0;36mpandas._libs.parsers.TextReader._check_tokenize_status\u001b[0;34m()\u001b[0m\n",
+      "File \u001b[0;32mparsers.pyx:2058\u001b[0m, in \u001b[0;36mpandas._libs.parsers.raise_parser_error\u001b[0;34m()\u001b[0m\n",
+      "\u001b[0;31mParserError\u001b[0m: Error tokenizing data. C error: Expected 23 fields in line 302, saw 31\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df = pd.read_csv('results/processed_1234567891011121314151617181920212223.tsv', sep='\\t', header=0, low_memory=False)\n",
+    "df"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 49,
+   "id": "87b881ca-c5a1-4e39-85ab-d3c5ba53b8d3",
    "metadata": {},
    "outputs": [
     {
@@ -1160,1263 +5231,628 @@
        "  <thead>\n",
        "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
        "      <th></th>\n",
+       "      <th>go_term_ids</th>\n",
+       "      <th>name</th>\n",
        "      <th>cutoff</th>\n",
+       "      <th>closure</th>\n",
+       "      <th>top_n</th>\n",
        "      <th>source</th>\n",
        "      <th>model</th>\n",
        "      <th>method</th>\n",
-       "      <th>true_positives</th>\n",
-       "      <th>false_positives</th>\n",
-       "      <th>false_negatives</th>\n",
+       "      <th>method_desc</th>\n",
+       "      <th>run</th>\n",
+       "      <th>...</th>\n",
+       "      <th>true_positive_terms</th>\n",
+       "      <th>false_positive_terms</th>\n",
+       "      <th>false_negative_terms_example20</th>\n",
+       "      <th>unparsed_terms</th>\n",
+       "      <th>gene_set_size</th>\n",
        "      <th>precision</th>\n",
        "      <th>recall</th>\n",
+       "      <th>recall_general</th>\n",
+       "      <th>recall_specific</th>\n",
        "      <th>f1_score</th>\n",
        "    </tr>\n",
        "  </thead>\n",
        "  <tbody>\n",
        "    <tr>\n",
        "      <th>0</th>\n",
+       "      <td>{'BFO:0000015', 'GO:0032787', 'GO:0043436', 'G...</td>\n",
+       "      <td>glycolysis-gocam-0-0.005</td>\n",
        "      <td>0.005</td>\n",
-       "      <td>GO</td>\n",
-       "      <td>3.0</td>\n",
+       "      <td>False</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td>NONE</td>\n",
+       "      <td>4.0</td>\n",
        "      <td>gpt</td>\n",
-       "      <td>5156</td>\n",
-       "      <td>13022</td>\n",
-       "      <td>95620</td>\n",
-       "      <td>0.283640</td>\n",
-       "      <td>0.051163</td>\n",
-       "      <td>0.086689</td>\n",
+       "      <td>no_synopsis-4</td>\n",
+       "      <td>gpt-4.no_synopsis.v1</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>GO:0006096</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>10</td>\n",
+       "      <td>1.000000</td>\n",
+       "      <td>1.000000</td>\n",
+       "      <td>1.00</td>\n",
+       "      <td>1.000000</td>\n",
+       "      <td>1.000000</td>\n",
        "    </tr>\n",
        "    <tr>\n",
        "      <th>1</th>\n",
+       "      <td>{'BFO:0000015', 'GO:0032787', 'GO:0043436', 'G...</td>\n",
+       "      <td>glycolysis-gocam-0-0.005</td>\n",
        "      <td>0.005</td>\n",
-       "      <td>GO</td>\n",
-       "      <td>3.5</td>\n",
+       "      <td>False</td>\n",
+       "      <td>5</td>\n",
+       "      <td>NONE</td>\n",
+       "      <td>4.0</td>\n",
        "      <td>gpt</td>\n",
-       "      <td>6635</td>\n",
-       "      <td>5122</td>\n",
-       "      <td>94141</td>\n",
-       "      <td>0.564345</td>\n",
-       "      <td>0.065839</td>\n",
-       "      <td>0.117921</td>\n",
+       "      <td>no_synopsis-4</td>\n",
+       "      <td>gpt-4.no_synopsis.v1</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>GO:0006096</td>\n",
+       "      <td>GO:0006006</td>\n",
+       "      <td>GO:0006090|GO:001605</td>\n",
+       "      <td>energy production|atp generation</td>\n",
+       "      <td>10</td>\n",
+       "      <td>0.500000</td>\n",
+       "      <td>0.200000</td>\n",
+       "      <td>1.00</td>\n",
+       "      <td>0.200000</td>\n",
+       "      <td>0.285714</td>\n",
        "    </tr>\n",
        "    <tr>\n",
        "      <th>2</th>\n",
+       "      <td>{'BFO:0000015', 'GO:0032787', 'GO:0043436', 'G...</td>\n",
+       "      <td>glycolysis-gocam-0-0.005</td>\n",
        "      <td>0.005</td>\n",
-       "      <td>GO</td>\n",
+       "      <td>False</td>\n",
+       "      <td>10</td>\n",
+       "      <td>NONE</td>\n",
        "      <td>4.0</td>\n",
        "      <td>gpt</td>\n",
-       "      <td>10300</td>\n",
-       "      <td>8481</td>\n",
-       "      <td>90476</td>\n",
-       "      <td>0.548427</td>\n",
-       "      <td>0.102207</td>\n",
-       "      <td>0.172303</td>\n",
+       "      <td>no_synopsis-4</td>\n",
+       "      <td>gpt-4.no_synopsis.v1</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>GO:0006096</td>\n",
+       "      <td>GO:0006006</td>\n",
+       "      <td>GO:0006090|GO:001605</td>\n",
+       "      <td>energy production|atp generation</td>\n",
+       "      <td>10</td>\n",
+       "      <td>0.500000</td>\n",
+       "      <td>0.100000</td>\n",
+       "      <td>0.20</td>\n",
+       "      <td>0.200000</td>\n",
+       "      <td>0.166667</td>\n",
        "    </tr>\n",
        "    <tr>\n",
        "      <th>3</th>\n",
+       "      <td>{'BFO:0000015', 'GO:0032787', 'GO:0043436', 'G...</td>\n",
+       "      <td>glycolysis-gocam-0-0.005</td>\n",
        "      <td>0.005</td>\n",
+       "      <td>False</td>\n",
+       "      <td>25</td>\n",
        "      <td>NONE</td>\n",
-       "      <td>3.0</td>\n",
+       "      <td>4.0</td>\n",
        "      <td>gpt</td>\n",
-       "      <td>4891</td>\n",
-       "      <td>5747</td>\n",
-       "      <td>95885</td>\n",
-       "      <td>0.459767</td>\n",
-       "      <td>0.048533</td>\n",
-       "      <td>0.087799</td>\n",
+       "      <td>no_synopsis-4</td>\n",
+       "      <td>gpt-4.no_synopsis.v1</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>GO:0006096|GO:0006006</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>GO:0006090|GO:001605</td>\n",
+       "      <td>energy production|atp generation</td>\n",
+       "      <td>10</td>\n",
+       "      <td>1.000000</td>\n",
+       "      <td>0.080000</td>\n",
+       "      <td>0.25</td>\n",
+       "      <td>0.153846</td>\n",
+       "      <td>0.148148</td>\n",
        "    </tr>\n",
        "    <tr>\n",
        "      <th>4</th>\n",
+       "      <td>{'BFO:0000015', 'GO:0032787', 'GO:0043436', 'G...</td>\n",
+       "      <td>glycolysis-gocam-0-0.005</td>\n",
        "      <td>0.005</td>\n",
+       "      <td>False</td>\n",
+       "      <td>5000</td>\n",
        "      <td>NONE</td>\n",
-       "      <td>3.5</td>\n",
+       "      <td>4.0</td>\n",
        "      <td>gpt</td>\n",
-       "      <td>9943</td>\n",
-       "      <td>6501</td>\n",
-       "      <td>90833</td>\n",
-       "      <td>0.604658</td>\n",
-       "      <td>0.098664</td>\n",
-       "      <td>0.169647</td>\n",
+       "      <td>no_synopsis-4</td>\n",
+       "      <td>gpt-4.no_synopsis.v1</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>GO:0006096|GO:0006006</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>GO:0006090|GO:001605</td>\n",
+       "      <td>energy production|atp generation</td>\n",
+       "      <td>10</td>\n",
+       "      <td>1.000000</td>\n",
+       "      <td>0.051282</td>\n",
+       "      <td>0.25</td>\n",
+       "      <td>0.142857</td>\n",
+       "      <td>0.097561</td>\n",
        "    </tr>\n",
        "    <tr>\n",
-       "      <th>5</th>\n",
-       "      <td>0.005</td>\n",
-       "      <td>NONE</td>\n",
-       "      <td>4.0</td>\n",
-       "      <td>gpt</td>\n",
-       "      <td>9237</td>\n",
-       "      <td>6648</td>\n",
-       "      <td>91539</td>\n",
-       "      <td>0.581492</td>\n",
-       "      <td>0.091659</td>\n",
-       "      <td>0.158356</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>6</th>\n",
-       "      <td>0.005</td>\n",
-       "      <td>RefSeq</td>\n",
-       "      <td>3.0</td>\n",
-       "      <td>gpt</td>\n",
-       "      <td>5268</td>\n",
-       "      <td>7690</td>\n",
-       "      <td>95508</td>\n",
-       "      <td>0.406544</td>\n",
-       "      <td>0.052274</td>\n",
-       "      <td>0.092637</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>7</th>\n",
-       "      <td>0.005</td>\n",
-       "      <td>RefSeq</td>\n",
-       "      <td>3.5</td>\n",
-       "      <td>gpt</td>\n",
-       "      <td>8506</td>\n",
-       "      <td>5211</td>\n",
-       "      <td>92270</td>\n",
-       "      <td>0.620106</td>\n",
-       "      <td>0.084405</td>\n",
-       "      <td>0.148586</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>8</th>\n",
-       "      <td>0.005</td>\n",
-       "      <td>RefSeq</td>\n",
-       "      <td>4.0</td>\n",
-       "      <td>gpt</td>\n",
-       "      <td>7839</td>\n",
-       "      <td>6509</td>\n",
-       "      <td>92937</td>\n",
-       "      <td>0.546348</td>\n",
-       "      <td>0.077786</td>\n",
-       "      <td>0.136184</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>9</th>\n",
-       "      <td>0.050</td>\n",
-       "      <td>GO</td>\n",
-       "      <td>3.0</td>\n",
-       "      <td>gpt</td>\n",
-       "      <td>6067</td>\n",
-       "      <td>13229</td>\n",
-       "      <td>119291</td>\n",
-       "      <td>0.314417</td>\n",
-       "      <td>0.048397</td>\n",
-       "      <td>0.083883</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>10</th>\n",
-       "      <td>0.050</td>\n",
-       "      <td>GO</td>\n",
-       "      <td>3.5</td>\n",
-       "      <td>gpt</td>\n",
-       "      <td>7574</td>\n",
-       "      <td>5380</td>\n",
-       "      <td>117784</td>\n",
-       "      <td>0.584684</td>\n",
-       "      <td>0.060419</td>\n",
-       "      <td>0.109521</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>11</th>\n",
-       "      <td>0.050</td>\n",
-       "      <td>GO</td>\n",
-       "      <td>4.0</td>\n",
-       "      <td>gpt</td>\n",
-       "      <td>11909</td>\n",
-       "      <td>8563</td>\n",
-       "      <td>113449</td>\n",
-       "      <td>0.581721</td>\n",
-       "      <td>0.095000</td>\n",
-       "      <td>0.163327</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>12</th>\n",
-       "      <td>0.050</td>\n",
-       "      <td>NONE</td>\n",
-       "      <td>3.0</td>\n",
-       "      <td>gpt</td>\n",
-       "      <td>5802</td>\n",
-       "      <td>6093</td>\n",
-       "      <td>119556</td>\n",
-       "      <td>0.487768</td>\n",
-       "      <td>0.046283</td>\n",
-       "      <td>0.084545</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>13</th>\n",
-       "      <td>0.050</td>\n",
-       "      <td>NONE</td>\n",
-       "      <td>3.5</td>\n",
-       "      <td>gpt</td>\n",
-       "      <td>11194</td>\n",
-       "      <td>6696</td>\n",
-       "      <td>114164</td>\n",
-       "      <td>0.625713</td>\n",
-       "      <td>0.089296</td>\n",
-       "      <td>0.156288</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>14</th>\n",
-       "      <td>0.050</td>\n",
-       "      <td>NONE</td>\n",
-       "      <td>4.0</td>\n",
-       "      <td>gpt</td>\n",
-       "      <td>10618</td>\n",
-       "      <td>6813</td>\n",
-       "      <td>114740</td>\n",
-       "      <td>0.609145</td>\n",
-       "      <td>0.084701</td>\n",
-       "      <td>0.148723</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>15</th>\n",
-       "      <td>0.050</td>\n",
-       "      <td>RefSeq</td>\n",
-       "      <td>3.0</td>\n",
-       "      <td>gpt</td>\n",
-       "      <td>6178</td>\n",
-       "      <td>8013</td>\n",
-       "      <td>119180</td>\n",
-       "      <td>0.435346</td>\n",
-       "      <td>0.049283</td>\n",
-       "      <td>0.088542</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>16</th>\n",
-       "      <td>0.050</td>\n",
-       "      <td>RefSeq</td>\n",
-       "      <td>3.5</td>\n",
-       "      <td>gpt</td>\n",
-       "      <td>9595</td>\n",
-       "      <td>5449</td>\n",
-       "      <td>115763</td>\n",
-       "      <td>0.637796</td>\n",
-       "      <td>0.076541</td>\n",
-       "      <td>0.136679</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>17</th>\n",
-       "      <td>0.050</td>\n",
-       "      <td>RefSeq</td>\n",
-       "      <td>4.0</td>\n",
-       "      <td>gpt</td>\n",
-       "      <td>9029</td>\n",
-       "      <td>6711</td>\n",
-       "      <td>116329</td>\n",
-       "      <td>0.573634</td>\n",
-       "      <td>0.072026</td>\n",
-       "      <td>0.127982</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>18</th>\n",
-       "      <td>99.000</td>\n",
-       "      <td>GO</td>\n",
-       "      <td>3.0</td>\n",
-       "      <td>gpt</td>\n",
-       "      <td>22975</td>\n",
-       "      <td>10500</td>\n",
-       "      <td>1287435</td>\n",
-       "      <td>0.686333</td>\n",
-       "      <td>0.017533</td>\n",
-       "      <td>0.034192</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>19</th>\n",
-       "      <td>99.000</td>\n",
-       "      <td>GO</td>\n",
-       "      <td>3.5</td>\n",
-       "      <td>gpt</td>\n",
-       "      <td>19919</td>\n",
-       "      <td>4342</td>\n",
-       "      <td>1290491</td>\n",
-       "      <td>0.821030</td>\n",
-       "      <td>0.015201</td>\n",
-       "      <td>0.029849</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>20</th>\n",
-       "      <td>99.000</td>\n",
-       "      <td>GO</td>\n",
-       "      <td>4.0</td>\n",
-       "      <td>gpt</td>\n",
-       "      <td>39629</td>\n",
-       "      <td>7078</td>\n",
-       "      <td>1270781</td>\n",
-       "      <td>0.848460</td>\n",
-       "      <td>0.030242</td>\n",
-       "      <td>0.058402</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>21</th>\n",
-       "      <td>99.000</td>\n",
-       "      <td>NONE</td>\n",
-       "      <td>3.0</td>\n",
-       "      <td>gpt</td>\n",
-       "      <td>25205</td>\n",
-       "      <td>4692</td>\n",
-       "      <td>1285205</td>\n",
-       "      <td>0.843061</td>\n",
-       "      <td>0.019234</td>\n",
-       "      <td>0.037611</td>\n",
+       "      <th>...</th>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
        "    </tr>\n",
        "    <tr>\n",
-       "      <th>22</th>\n",
+       "      <th>99355</th>\n",
+       "      <td>{'GO:0051348', 'GO:0005976', 'GO:0035524', 'GO...</td>\n",
+       "      <td>HALLMARK_MTORC1_SIGNALING-1-99</td>\n",
        "      <td>99.000</td>\n",
-       "      <td>NONE</td>\n",
-       "      <td>3.5</td>\n",
-       "      <td>gpt</td>\n",
-       "      <td>27733</td>\n",
-       "      <td>5584</td>\n",
-       "      <td>1282677</td>\n",
-       "      <td>0.832398</td>\n",
-       "      <td>0.021164</td>\n",
-       "      <td>0.041278</td>\n",
+       "      <td>True</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>closure</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>GO:0044283</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>180</td>\n",
+       "      <td>1.000000</td>\n",
+       "      <td>1.000000</td>\n",
+       "      <td>1.00</td>\n",
+       "      <td>1.000000</td>\n",
+       "      <td>1.000000</td>\n",
        "    </tr>\n",
        "    <tr>\n",
-       "      <th>23</th>\n",
+       "      <th>99356</th>\n",
+       "      <td>{'GO:0051348', 'GO:0005976', 'GO:0035524', 'GO...</td>\n",
+       "      <td>HALLMARK_MTORC1_SIGNALING-1-99</td>\n",
        "      <td>99.000</td>\n",
-       "      <td>NONE</td>\n",
-       "      <td>4.0</td>\n",
-       "      <td>gpt</td>\n",
-       "      <td>31501</td>\n",
-       "      <td>5619</td>\n",
-       "      <td>1278909</td>\n",
-       "      <td>0.848626</td>\n",
-       "      <td>0.024039</td>\n",
-       "      <td>0.046754</td>\n",
+       "      <td>True</td>\n",
+       "      <td>5</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>closure</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>GO:0044283|GO:0005737|GO:0019752|GO:0036094|GO...</td>\n",
+       "      <td>GO:0008525|GO:0009749|GO:0019899|GO:0050709|GO...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>180</td>\n",
+       "      <td>0.000794</td>\n",
+       "      <td>1.000000</td>\n",
+       "      <td>1.00</td>\n",
+       "      <td>1.000000</td>\n",
+       "      <td>0.001587</td>\n",
        "    </tr>\n",
        "    <tr>\n",
-       "      <th>24</th>\n",
+       "      <th>99357</th>\n",
+       "      <td>{'GO:0051348', 'GO:0005976', 'GO:0035524', 'GO...</td>\n",
+       "      <td>HALLMARK_MTORC1_SIGNALING-1-99</td>\n",
        "      <td>99.000</td>\n",
-       "      <td>RefSeq</td>\n",
-       "      <td>3.0</td>\n",
-       "      <td>gpt</td>\n",
-       "      <td>28861</td>\n",
-       "      <td>6309</td>\n",
-       "      <td>1281549</td>\n",
-       "      <td>0.820614</td>\n",
-       "      <td>0.022024</td>\n",
-       "      <td>0.042897</td>\n",
+       "      <td>True</td>\n",
+       "      <td>10</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>closure</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>GO:0044283|GO:0005737|GO:0019752|GO:0036094|GO...</td>\n",
+       "      <td>GO:0008525|GO:0009749|GO:0019899|GO:0050709|GO...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>180</td>\n",
+       "      <td>0.001720</td>\n",
+       "      <td>1.000000</td>\n",
+       "      <td>1.00</td>\n",
+       "      <td>1.000000</td>\n",
+       "      <td>0.003434</td>\n",
        "    </tr>\n",
        "    <tr>\n",
-       "      <th>25</th>\n",
+       "      <th>99358</th>\n",
+       "      <td>{'GO:0051348', 'GO:0005976', 'GO:0035524', 'GO...</td>\n",
+       "      <td>HALLMARK_MTORC1_SIGNALING-1-99</td>\n",
        "      <td>99.000</td>\n",
-       "      <td>RefSeq</td>\n",
-       "      <td>3.5</td>\n",
-       "      <td>gpt</td>\n",
-       "      <td>25218</td>\n",
-       "      <td>4437</td>\n",
-       "      <td>1285192</td>\n",
-       "      <td>0.850379</td>\n",
-       "      <td>0.019244</td>\n",
-       "      <td>0.037637</td>\n",
+       "      <td>True</td>\n",
+       "      <td>25</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>closure</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>GO:0044283|GO:0005737|GO:0019752|GO:0036094|GO...</td>\n",
+       "      <td>GO:0008525|GO:0019899|GO:0050709|GO:0035094|GO...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>180</td>\n",
+       "      <td>0.004761</td>\n",
+       "      <td>1.000000</td>\n",
+       "      <td>1.00</td>\n",
+       "      <td>1.000000</td>\n",
+       "      <td>0.009477</td>\n",
        "    </tr>\n",
        "    <tr>\n",
-       "      <th>26</th>\n",
+       "      <th>99359</th>\n",
+       "      <td>{'GO:0051348', 'GO:0005976', 'GO:0035524', 'GO...</td>\n",
+       "      <td>HALLMARK_MTORC1_SIGNALING-1-99</td>\n",
        "      <td>99.000</td>\n",
-       "      <td>RefSeq</td>\n",
-       "      <td>4.0</td>\n",
-       "      <td>gpt</td>\n",
-       "      <td>27211</td>\n",
-       "      <td>5430</td>\n",
-       "      <td>1283199</td>\n",
-       "      <td>0.833645</td>\n",
-       "      <td>0.020765</td>\n",
-       "      <td>0.040521</td>\n",
+       "      <td>True</td>\n",
+       "      <td>5000</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>closure</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>GO:0044283|GO:0005737|GO:0019752|GO:0036094|GO...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>180</td>\n",
+       "      <td>1.000000</td>\n",
+       "      <td>1.000000</td>\n",
+       "      <td>1.00</td>\n",
+       "      <td>1.000000</td>\n",
+       "      <td>1.000000</td>\n",
        "    </tr>\n",
        "  </tbody>\n",
        "</table>\n",
+       "<p>99360 rows × 31 columns</p>\n",
        "</div>"
       ],
       "text/plain": [
-       "    cutoff  source  model method  true_positives  false_positives  \\\n",
-       "0    0.005      GO    3.0    gpt            5156            13022   \n",
-       "1    0.005      GO    3.5    gpt            6635             5122   \n",
-       "2    0.005      GO    4.0    gpt           10300             8481   \n",
-       "3    0.005    NONE    3.0    gpt            4891             5747   \n",
-       "4    0.005    NONE    3.5    gpt            9943             6501   \n",
-       "5    0.005    NONE    4.0    gpt            9237             6648   \n",
-       "6    0.005  RefSeq    3.0    gpt            5268             7690   \n",
-       "7    0.005  RefSeq    3.5    gpt            8506             5211   \n",
-       "8    0.005  RefSeq    4.0    gpt            7839             6509   \n",
-       "9    0.050      GO    3.0    gpt            6067            13229   \n",
-       "10   0.050      GO    3.5    gpt            7574             5380   \n",
-       "11   0.050      GO    4.0    gpt           11909             8563   \n",
-       "12   0.050    NONE    3.0    gpt            5802             6093   \n",
-       "13   0.050    NONE    3.5    gpt           11194             6696   \n",
-       "14   0.050    NONE    4.0    gpt           10618             6813   \n",
-       "15   0.050  RefSeq    3.0    gpt            6178             8013   \n",
-       "16   0.050  RefSeq    3.5    gpt            9595             5449   \n",
-       "17   0.050  RefSeq    4.0    gpt            9029             6711   \n",
-       "18  99.000      GO    3.0    gpt           22975            10500   \n",
-       "19  99.000      GO    3.5    gpt           19919             4342   \n",
-       "20  99.000      GO    4.0    gpt           39629             7078   \n",
-       "21  99.000    NONE    3.0    gpt           25205             4692   \n",
-       "22  99.000    NONE    3.5    gpt           27733             5584   \n",
-       "23  99.000    NONE    4.0    gpt           31501             5619   \n",
-       "24  99.000  RefSeq    3.0    gpt           28861             6309   \n",
-       "25  99.000  RefSeq    3.5    gpt           25218             4437   \n",
-       "26  99.000  RefSeq    4.0    gpt           27211             5430   \n",
+       "                                             go_term_ids  \\\n",
+       "0      {'BFO:0000015', 'GO:0032787', 'GO:0043436', 'G...   \n",
+       "1      {'BFO:0000015', 'GO:0032787', 'GO:0043436', 'G...   \n",
+       "2      {'BFO:0000015', 'GO:0032787', 'GO:0043436', 'G...   \n",
+       "3      {'BFO:0000015', 'GO:0032787', 'GO:0043436', 'G...   \n",
+       "4      {'BFO:0000015', 'GO:0032787', 'GO:0043436', 'G...   \n",
+       "...                                                  ...   \n",
+       "99355  {'GO:0051348', 'GO:0005976', 'GO:0035524', 'GO...   \n",
+       "99356  {'GO:0051348', 'GO:0005976', 'GO:0035524', 'GO...   \n",
+       "99357  {'GO:0051348', 'GO:0005976', 'GO:0035524', 'GO...   \n",
+       "99358  {'GO:0051348', 'GO:0005976', 'GO:0035524', 'GO...   \n",
+       "99359  {'GO:0051348', 'GO:0005976', 'GO:0035524', 'GO...   \n",
+       "\n",
+       "                                 name  cutoff  closure  top_n source  model  \\\n",
+       "0            glycolysis-gocam-0-0.005   0.005    False      1   NONE    4.0   \n",
+       "1            glycolysis-gocam-0-0.005   0.005    False      5   NONE    4.0   \n",
+       "2            glycolysis-gocam-0-0.005   0.005    False     10   NONE    4.0   \n",
+       "3            glycolysis-gocam-0-0.005   0.005    False     25   NONE    4.0   \n",
+       "4            glycolysis-gocam-0-0.005   0.005    False   5000   NONE    4.0   \n",
+       "...                               ...     ...      ...    ...    ...    ...   \n",
+       "99355  HALLMARK_MTORC1_SIGNALING-1-99  99.000     True      1    NaN    NaN   \n",
+       "99356  HALLMARK_MTORC1_SIGNALING-1-99  99.000     True      5    NaN    NaN   \n",
+       "99357  HALLMARK_MTORC1_SIGNALING-1-99  99.000     True     10    NaN    NaN   \n",
+       "99358  HALLMARK_MTORC1_SIGNALING-1-99  99.000     True     25    NaN    NaN   \n",
+       "99359  HALLMARK_MTORC1_SIGNALING-1-99  99.000     True   5000    NaN    NaN   \n",
+       "\n",
+       "      method    method_desc                   run  ...  \\\n",
+       "0        gpt  no_synopsis-4  gpt-4.no_synopsis.v1  ...   \n",
+       "1        gpt  no_synopsis-4  gpt-4.no_synopsis.v1  ...   \n",
+       "2        gpt  no_synopsis-4  gpt-4.no_synopsis.v1  ...   \n",
+       "3        gpt  no_synopsis-4  gpt-4.no_synopsis.v1  ...   \n",
+       "4        gpt  no_synopsis-4  gpt-4.no_synopsis.v1  ...   \n",
+       "...      ...            ...                   ...  ...   \n",
+       "99355    NaN            NaN               closure  ...   \n",
+       "99356    NaN            NaN               closure  ...   \n",
+       "99357    NaN            NaN               closure  ...   \n",
+       "99358    NaN            NaN               closure  ...   \n",
+       "99359    NaN            NaN               closure  ...   \n",
+       "\n",
+       "                                     true_positive_terms  \\\n",
+       "0                                             GO:0006096   \n",
+       "1                                             GO:0006096   \n",
+       "2                                             GO:0006096   \n",
+       "3                                  GO:0006096|GO:0006006   \n",
+       "4                                  GO:0006096|GO:0006006   \n",
+       "...                                                  ...   \n",
+       "99355                                         GO:0044283   \n",
+       "99356  GO:0044283|GO:0005737|GO:0019752|GO:0036094|GO...   \n",
+       "99357  GO:0044283|GO:0005737|GO:0019752|GO:0036094|GO...   \n",
+       "99358  GO:0044283|GO:0005737|GO:0019752|GO:0036094|GO...   \n",
+       "99359  GO:0044283|GO:0005737|GO:0019752|GO:0036094|GO...   \n",
+       "\n",
+       "                                    false_positive_terms  \\\n",
+       "0                                                    NaN   \n",
+       "1                                             GO:0006006   \n",
+       "2                                             GO:0006006   \n",
+       "3                                                    NaN   \n",
+       "4                                                    NaN   \n",
+       "...                                                  ...   \n",
+       "99355                                                NaN   \n",
+       "99356  GO:0008525|GO:0009749|GO:0019899|GO:0050709|GO...   \n",
+       "99357  GO:0008525|GO:0009749|GO:0019899|GO:0050709|GO...   \n",
+       "99358  GO:0008525|GO:0019899|GO:0050709|GO:0035094|GO...   \n",
+       "99359                                                NaN   \n",
+       "\n",
+       "       false_negative_terms_example20                    unparsed_terms  \\\n",
+       "0                                 NaN                               NaN   \n",
+       "1                GO:0006090|GO:001605  energy production|atp generation   \n",
+       "2                GO:0006090|GO:001605  energy production|atp generation   \n",
+       "3                GO:0006090|GO:001605  energy production|atp generation   \n",
+       "4                GO:0006090|GO:001605  energy production|atp generation   \n",
+       "...                               ...                               ...   \n",
+       "99355                             NaN                               NaN   \n",
+       "99356                             NaN                               NaN   \n",
+       "99357                             NaN                               NaN   \n",
+       "99358                             NaN                               NaN   \n",
+       "99359                             NaN                               NaN   \n",
        "\n",
-       "    false_negatives  precision    recall  f1_score  \n",
-       "0             95620   0.283640  0.051163  0.086689  \n",
-       "1             94141   0.564345  0.065839  0.117921  \n",
-       "2             90476   0.548427  0.102207  0.172303  \n",
-       "3             95885   0.459767  0.048533  0.087799  \n",
-       "4             90833   0.604658  0.098664  0.169647  \n",
-       "5             91539   0.581492  0.091659  0.158356  \n",
-       "6             95508   0.406544  0.052274  0.092637  \n",
-       "7             92270   0.620106  0.084405  0.148586  \n",
-       "8             92937   0.546348  0.077786  0.136184  \n",
-       "9            119291   0.314417  0.048397  0.083883  \n",
-       "10           117784   0.584684  0.060419  0.109521  \n",
-       "11           113449   0.581721  0.095000  0.163327  \n",
-       "12           119556   0.487768  0.046283  0.084545  \n",
-       "13           114164   0.625713  0.089296  0.156288  \n",
-       "14           114740   0.609145  0.084701  0.148723  \n",
-       "15           119180   0.435346  0.049283  0.088542  \n",
-       "16           115763   0.637796  0.076541  0.136679  \n",
-       "17           116329   0.573634  0.072026  0.127982  \n",
-       "18          1287435   0.686333  0.017533  0.034192  \n",
-       "19          1290491   0.821030  0.015201  0.029849  \n",
-       "20          1270781   0.848460  0.030242  0.058402  \n",
-       "21          1285205   0.843061  0.019234  0.037611  \n",
-       "22          1282677   0.832398  0.021164  0.041278  \n",
-       "23          1278909   0.848626  0.024039  0.046754  \n",
-       "24          1281549   0.820614  0.022024  0.042897  \n",
-       "25          1285192   0.850379  0.019244  0.037637  \n",
-       "26          1283199   0.833645  0.020765  0.040521  "
+       "       gene_set_size  precision    recall  recall_general  recall_specific  \\\n",
+       "0                 10   1.000000  1.000000            1.00         1.000000   \n",
+       "1                 10   0.500000  0.200000            1.00         0.200000   \n",
+       "2                 10   0.500000  0.100000            0.20         0.200000   \n",
+       "3                 10   1.000000  0.080000            0.25         0.153846   \n",
+       "4                 10   1.000000  0.051282            0.25         0.142857   \n",
+       "...              ...        ...       ...             ...              ...   \n",
+       "99355            180   1.000000  1.000000            1.00         1.000000   \n",
+       "99356            180   0.000794  1.000000            1.00         1.000000   \n",
+       "99357            180   0.001720  1.000000            1.00         1.000000   \n",
+       "99358            180   0.004761  1.000000            1.00         1.000000   \n",
+       "99359            180   1.000000  1.000000            1.00         1.000000   \n",
+       "\n",
+       "       f1_score  \n",
+       "0      1.000000  \n",
+       "1      0.285714  \n",
+       "2      0.166667  \n",
+       "3      0.148148  \n",
+       "4      0.097561  \n",
+       "...         ...  \n",
+       "99355  1.000000  \n",
+       "99356  0.001587  \n",
+       "99357  0.003434  \n",
+       "99358  0.009477  \n",
+       "99359  1.000000  \n",
+       "\n",
+       "[99360 rows x 31 columns]"
       ]
      },
-     "execution_count": 69,
+     "execution_count": 49,
      "metadata": {},
      "output_type": "execute_result"
     }
    ],
    "source": [
-    "grouped_data_cutoff_combination = df.groupby(['cutoff', 'source', 'model', 'method'])[['true_positives', 'false_positives', 'false_negatives']].sum().reset_index()\n",
-    "\n",
-    "# Calculate precision, recall, and F1-score for each group\n",
-    "grouped_data_cutoff_combination['precision'] = grouped_data_cutoff_combination['true_positives'] / (grouped_data_cutoff_combination['true_positives'] + grouped_data_cutoff_combination['false_positives'])\n",
-    "grouped_data_cutoff_combination['recall'] = grouped_data_cutoff_combination['true_positives'] / (grouped_data_cutoff_combination['true_positives'] + grouped_data_cutoff_combination['false_negatives'])\n",
-    "grouped_data_cutoff_combination['f1_score'] = 2 * ((grouped_data_cutoff_combination['precision'] * grouped_data_cutoff_combination['recall']) / (grouped_data_cutoff_combination['precision'] + grouped_data_cutoff_combination['recall']))\n",
-    "grouped_data_cutoff_combination"
+    "df = pd.read_csv('results/processed.tsv', sep='\\t', header=0, low_memory=False)\n",
+    "df"
    ]
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 70,
-   "id": "22e41212-1a73-4072-8f7b-e2747c953a4c",
+   "execution_count": 41,
+   "id": "2a9308c1",
    "metadata": {},
    "outputs": [
     {
-     "name": "stderr",
+     "name": "stdout",
      "output_type": "stream",
      "text": [
-      "/var/folders/hx/svkm0dlj0bd9689lm21_7fyw0000gs/T/ipykernel_7257/2630182969.py:52: SettingWithCopyWarning: \n",
-      "A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.\n",
-      "Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead\n",
-      "\n",
-      "See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy\n",
-      "  data_combination['label'] = data_combination['source'] + '-' + data_combination['model'].astype(str) + '-' + data_combination['method']\n",
-      "/var/folders/hx/svkm0dlj0bd9689lm21_7fyw0000gs/T/ipykernel_7257/2630182969.py:55: SettingWithCopyWarning: \n",
-      "A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.\n",
-      "Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead\n",
-      "\n",
-      "See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy\n",
-      "  data_combination['label_order'] = data_combination['label'].apply(label_order)\n",
-      "/var/folders/hx/svkm0dlj0bd9689lm21_7fyw0000gs/T/ipykernel_7257/2630182969.py:52: SettingWithCopyWarning: \n",
-      "A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.\n",
-      "Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead\n",
-      "\n",
-      "See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy\n",
-      "  data_combination['label'] = data_combination['source'] + '-' + data_combination['model'].astype(str) + '-' + data_combination['method']\n",
-      "/var/folders/hx/svkm0dlj0bd9689lm21_7fyw0000gs/T/ipykernel_7257/2630182969.py:55: SettingWithCopyWarning: \n",
-      "A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.\n",
-      "Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead\n",
-      "\n",
-      "See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy\n",
-      "  data_combination['label_order'] = data_combination['label'].apply(label_order)\n",
-      "/var/folders/hx/svkm0dlj0bd9689lm21_7fyw0000gs/T/ipykernel_7257/2630182969.py:52: SettingWithCopyWarning: \n",
-      "A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.\n",
-      "Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead\n",
-      "\n",
-      "See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy\n",
-      "  data_combination['label'] = data_combination['source'] + '-' + data_combination['model'].astype(str) + '-' + data_combination['method']\n",
-      "/var/folders/hx/svkm0dlj0bd9689lm21_7fyw0000gs/T/ipykernel_7257/2630182969.py:55: SettingWithCopyWarning: \n",
-      "A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.\n",
-      "Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead\n",
-      "\n",
-      "See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy\n",
-      "  data_combination['label_order'] = data_combination['label'].apply(label_order)\n",
-      "/var/folders/hx/svkm0dlj0bd9689lm21_7fyw0000gs/T/ipykernel_7257/2630182969.py:52: SettingWithCopyWarning: \n",
-      "A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.\n",
-      "Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead\n",
-      "\n",
-      "See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy\n",
-      "  data_combination['label'] = data_combination['source'] + '-' + data_combination['model'].astype(str) + '-' + data_combination['method']\n",
-      "/var/folders/hx/svkm0dlj0bd9689lm21_7fyw0000gs/T/ipykernel_7257/2630182969.py:55: SettingWithCopyWarning: \n",
-      "A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.\n",
-      "Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead\n",
-      "\n",
-      "See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy\n",
-      "  data_combination['label_order'] = data_combination['label'].apply(label_order)\n",
-      "/var/folders/hx/svkm0dlj0bd9689lm21_7fyw0000gs/T/ipykernel_7257/2630182969.py:52: SettingWithCopyWarning: \n",
-      "A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.\n",
-      "Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead\n",
-      "\n",
-      "See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy\n",
-      "  data_combination['label'] = data_combination['source'] + '-' + data_combination['model'].astype(str) + '-' + data_combination['method']\n",
-      "/var/folders/hx/svkm0dlj0bd9689lm21_7fyw0000gs/T/ipykernel_7257/2630182969.py:55: SettingWithCopyWarning: \n",
-      "A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.\n",
-      "Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead\n",
-      "\n",
-      "See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy\n",
-      "  data_combination['label_order'] = data_combination['label'].apply(label_order)\n",
-      "/var/folders/hx/svkm0dlj0bd9689lm21_7fyw0000gs/T/ipykernel_7257/2630182969.py:52: SettingWithCopyWarning: \n",
-      "A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.\n",
-      "Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead\n",
-      "\n",
-      "See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy\n",
-      "  data_combination['label'] = data_combination['source'] + '-' + data_combination['model'].astype(str) + '-' + data_combination['method']\n",
-      "/var/folders/hx/svkm0dlj0bd9689lm21_7fyw0000gs/T/ipykernel_7257/2630182969.py:55: SettingWithCopyWarning: \n",
-      "A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.\n",
-      "Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead\n",
-      "\n",
-      "See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy\n",
-      "  data_combination['label_order'] = data_combination['label'].apply(label_order)\n",
-      "/var/folders/hx/svkm0dlj0bd9689lm21_7fyw0000gs/T/ipykernel_7257/2630182969.py:52: SettingWithCopyWarning: \n",
-      "A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.\n",
-      "Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead\n",
-      "\n",
-      "See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy\n",
-      "  data_combination['label'] = data_combination['source'] + '-' + data_combination['model'].astype(str) + '-' + data_combination['method']\n",
-      "/var/folders/hx/svkm0dlj0bd9689lm21_7fyw0000gs/T/ipykernel_7257/2630182969.py:55: SettingWithCopyWarning: \n",
-      "A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.\n",
-      "Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead\n",
-      "\n",
-      "See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy\n",
-      "  data_combination['label_order'] = data_combination['label'].apply(label_order)\n",
-      "/var/folders/hx/svkm0dlj0bd9689lm21_7fyw0000gs/T/ipykernel_7257/2630182969.py:52: SettingWithCopyWarning: \n",
-      "A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.\n",
-      "Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead\n",
-      "\n",
-      "See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy\n",
-      "  data_combination['label'] = data_combination['source'] + '-' + data_combination['model'].astype(str) + '-' + data_combination['method']\n",
-      "/var/folders/hx/svkm0dlj0bd9689lm21_7fyw0000gs/T/ipykernel_7257/2630182969.py:55: SettingWithCopyWarning: \n",
-      "A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.\n",
-      "Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead\n",
-      "\n",
-      "See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy\n",
-      "  data_combination['label_order'] = data_combination['label'].apply(label_order)\n",
-      "/var/folders/hx/svkm0dlj0bd9689lm21_7fyw0000gs/T/ipykernel_7257/2630182969.py:52: SettingWithCopyWarning: \n",
-      "A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.\n",
-      "Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead\n",
-      "\n",
-      "See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy\n",
-      "  data_combination['label'] = data_combination['source'] + '-' + data_combination['model'].astype(str) + '-' + data_combination['method']\n",
-      "/var/folders/hx/svkm0dlj0bd9689lm21_7fyw0000gs/T/ipykernel_7257/2630182969.py:55: SettingWithCopyWarning: \n",
-      "A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.\n",
-      "Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead\n",
-      "\n",
-      "See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy\n",
-      "  data_combination['label_order'] = data_combination['label'].apply(label_order)\n",
-      "/var/folders/hx/svkm0dlj0bd9689lm21_7fyw0000gs/T/ipykernel_7257/2630182969.py:52: SettingWithCopyWarning: \n",
-      "A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.\n",
-      "Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead\n",
-      "\n",
-      "See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy\n",
-      "  data_combination['label'] = data_combination['source'] + '-' + data_combination['model'].astype(str) + '-' + data_combination['method']\n",
-      "/var/folders/hx/svkm0dlj0bd9689lm21_7fyw0000gs/T/ipykernel_7257/2630182969.py:55: SettingWithCopyWarning: \n",
-      "A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.\n",
-      "Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead\n",
-      "\n",
-      "See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy\n",
-      "  data_combination['label_order'] = data_combination['label'].apply(label_order)\n",
-      "/var/folders/hx/svkm0dlj0bd9689lm21_7fyw0000gs/T/ipykernel_7257/2630182969.py:52: SettingWithCopyWarning: \n",
-      "A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.\n",
-      "Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead\n",
-      "\n",
-      "See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy\n",
-      "  data_combination['label'] = data_combination['source'] + '-' + data_combination['model'].astype(str) + '-' + data_combination['method']\n",
-      "/var/folders/hx/svkm0dlj0bd9689lm21_7fyw0000gs/T/ipykernel_7257/2630182969.py:55: SettingWithCopyWarning: \n",
-      "A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.\n",
-      "Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead\n",
-      "\n",
-      "See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy\n",
-      "  data_combination['label_order'] = data_combination['label'].apply(label_order)\n",
-      "/var/folders/hx/svkm0dlj0bd9689lm21_7fyw0000gs/T/ipykernel_7257/2630182969.py:52: SettingWithCopyWarning: \n",
-      "A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.\n",
-      "Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead\n",
-      "\n",
-      "See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy\n",
-      "  data_combination['label'] = data_combination['source'] + '-' + data_combination['model'].astype(str) + '-' + data_combination['method']\n",
-      "/var/folders/hx/svkm0dlj0bd9689lm21_7fyw0000gs/T/ipykernel_7257/2630182969.py:55: SettingWithCopyWarning: \n",
-      "A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.\n",
-      "Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead\n",
-      "\n",
-      "See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy\n",
-      "  data_combination['label_order'] = data_combination['label'].apply(label_order)\n",
-      "/var/folders/hx/svkm0dlj0bd9689lm21_7fyw0000gs/T/ipykernel_7257/2630182969.py:52: SettingWithCopyWarning: \n",
-      "A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.\n",
-      "Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead\n",
+      "{'GO:0016569', 'BFO:0000015', 'GO:0003677', 'GO:0003676', 'GO:0032502', 'BFO:0000003', 'GO:0008150', 'GO:0097159', 'GO:0042592', 'GO:0003674', 'GO:0005488', 'GO:1901363'}\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "print(df.iloc[45561,0])"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 9,
+   "id": "d0079859",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "                                             go_term_ids  \\\n",
+      "99358  {'GO:0051348', 'GO:0005976', 'GO:0035524', 'GO...   \n",
+      "99359  {'GO:0051348', 'GO:0005976', 'GO:0035524', 'GO...   \n",
       "\n",
-      "See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy\n",
-      "  data_combination['label'] = data_combination['source'] + '-' + data_combination['model'].astype(str) + '-' + data_combination['method']\n",
-      "/var/folders/hx/svkm0dlj0bd9689lm21_7fyw0000gs/T/ipykernel_7257/2630182969.py:55: SettingWithCopyWarning: \n",
-      "A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.\n",
-      "Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead\n",
+      "                                 name  cutoff  closure  top_n source  model  \\\n",
+      "99358  HALLMARK_MTORC1_SIGNALING-1-99    99.0     True     25    NaN    NaN   \n",
+      "99359  HALLMARK_MTORC1_SIGNALING-1-99    99.0     True   5000    NaN    NaN   \n",
       "\n",
-      "See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy\n",
-      "  data_combination['label_order'] = data_combination['label'].apply(label_order)\n",
-      "/var/folders/hx/svkm0dlj0bd9689lm21_7fyw0000gs/T/ipykernel_7257/2630182969.py:52: SettingWithCopyWarning: \n",
-      "A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.\n",
-      "Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead\n",
+      "      method method_desc      run  ...  \\\n",
+      "99358    NaN         NaN  closure  ...   \n",
+      "99359    NaN         NaN  closure  ...   \n",
       "\n",
-      "See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy\n",
-      "  data_combination['label'] = data_combination['source'] + '-' + data_combination['model'].astype(str) + '-' + data_combination['method']\n",
-      "/var/folders/hx/svkm0dlj0bd9689lm21_7fyw0000gs/T/ipykernel_7257/2630182969.py:55: SettingWithCopyWarning: \n",
-      "A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.\n",
-      "Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead\n",
+      "                                     true_positive_terms  \\\n",
+      "99358  GO:0044283|GO:0005737|GO:0019752|GO:0036094|GO...   \n",
+      "99359  GO:0044283|GO:0005737|GO:0019752|GO:0036094|GO...   \n",
       "\n",
-      "See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy\n",
-      "  data_combination['label_order'] = data_combination['label'].apply(label_order)\n",
-      "/var/folders/hx/svkm0dlj0bd9689lm21_7fyw0000gs/T/ipykernel_7257/2630182969.py:52: SettingWithCopyWarning: \n",
-      "A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.\n",
-      "Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead\n",
+      "                                    false_positive_terms  \\\n",
+      "99358  GO:0008525|GO:0019899|GO:0050709|GO:0035094|GO...   \n",
+      "99359                                                NaN   \n",
       "\n",
-      "See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy\n",
-      "  data_combination['label'] = data_combination['source'] + '-' + data_combination['model'].astype(str) + '-' + data_combination['method']\n",
-      "/var/folders/hx/svkm0dlj0bd9689lm21_7fyw0000gs/T/ipykernel_7257/2630182969.py:55: SettingWithCopyWarning: \n",
-      "A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.\n",
-      "Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead\n",
+      "       false_negative_terms_example20  unparsed_terms  gene_set_size  \\\n",
+      "99358                             NaN             NaN            180   \n",
+      "99359                             NaN             NaN            180   \n",
       "\n",
-      "See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy\n",
-      "  data_combination['label_order'] = data_combination['label'].apply(label_order)\n",
-      "/var/folders/hx/svkm0dlj0bd9689lm21_7fyw0000gs/T/ipykernel_7257/2630182969.py:52: SettingWithCopyWarning: \n",
-      "A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.\n",
-      "Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead\n",
+      "       precision  recall  recall_general  recall_specific  f1_score  \n",
+      "99358   0.004761     1.0             1.0              1.0  0.009477  \n",
+      "99359   1.000000     1.0             1.0              1.0  1.000000  \n",
       "\n",
-      "See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy\n",
-      "  data_combination['label'] = data_combination['source'] + '-' + data_combination['model'].astype(str) + '-' + data_combination['method']\n",
-      "/var/folders/hx/svkm0dlj0bd9689lm21_7fyw0000gs/T/ipykernel_7257/2630182969.py:55: SettingWithCopyWarning: \n",
-      "A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.\n",
-      "Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead\n",
+      "[2 rows x 31 columns]\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "print(df.tail(2))"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 42,
+   "id": "70d710c1",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "                                             go_term_ids  \\\n",
+      "0      {'BFO:0000015', 'GO:0032787', 'GO:0043436', 'G...   \n",
+      "1      {'BFO:0000015', 'GO:0032787', 'GO:0043436', 'G...   \n",
+      "2      {'BFO:0000015', 'GO:0032787', 'GO:0043436', 'G...   \n",
+      "3      {'BFO:0000015', 'GO:0032787', 'GO:0043436', 'G...   \n",
+      "4      {'BFO:0000015', 'GO:0032787', 'GO:0043436', 'G...   \n",
+      "...                                                  ...   \n",
+      "99355  {'GO:0051348', 'GO:0005976', 'GO:0035524', 'GO...   \n",
+      "99356  {'GO:0051348', 'GO:0005976', 'GO:0035524', 'GO...   \n",
+      "99357  {'GO:0051348', 'GO:0005976', 'GO:0035524', 'GO...   \n",
+      "99358  {'GO:0051348', 'GO:0005976', 'GO:0035524', 'GO...   \n",
+      "99359  {'GO:0051348', 'GO:0005976', 'GO:0035524', 'GO...   \n",
       "\n",
-      "See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy\n",
-      "  data_combination['label_order'] = data_combination['label'].apply(label_order)\n",
-      "/var/folders/hx/svkm0dlj0bd9689lm21_7fyw0000gs/T/ipykernel_7257/2630182969.py:52: SettingWithCopyWarning: \n",
-      "A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.\n",
-      "Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead\n",
+      "                                 name  cutoff  closure  top_n source  model  \\\n",
+      "0            glycolysis-gocam-0-0.005   0.005    False      1   NONE    4.0   \n",
+      "1            glycolysis-gocam-0-0.005   0.005    False      5   NONE    4.0   \n",
+      "2            glycolysis-gocam-0-0.005   0.005    False     10   NONE    4.0   \n",
+      "3            glycolysis-gocam-0-0.005   0.005    False     25   NONE    4.0   \n",
+      "4            glycolysis-gocam-0-0.005   0.005    False   5000   NONE    4.0   \n",
+      "...                               ...     ...      ...    ...    ...    ...   \n",
+      "99355  HALLMARK_MTORC1_SIGNALING-1-99  99.000     True      1    NaN    NaN   \n",
+      "99356  HALLMARK_MTORC1_SIGNALING-1-99  99.000     True      5    NaN    NaN   \n",
+      "99357  HALLMARK_MTORC1_SIGNALING-1-99  99.000     True     10    NaN    NaN   \n",
+      "99358  HALLMARK_MTORC1_SIGNALING-1-99  99.000     True     25    NaN    NaN   \n",
+      "99359  HALLMARK_MTORC1_SIGNALING-1-99  99.000     True   5000    NaN    NaN   \n",
       "\n",
-      "See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy\n",
-      "  data_combination['label'] = data_combination['source'] + '-' + data_combination['model'].astype(str) + '-' + data_combination['method']\n",
-      "/var/folders/hx/svkm0dlj0bd9689lm21_7fyw0000gs/T/ipykernel_7257/2630182969.py:55: SettingWithCopyWarning: \n",
-      "A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.\n",
-      "Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead\n",
+      "      method    method_desc                   run  ...  \\\n",
+      "0        gpt  no_synopsis-4  gpt-4.no_synopsis.v1  ...   \n",
+      "1        gpt  no_synopsis-4  gpt-4.no_synopsis.v1  ...   \n",
+      "2        gpt  no_synopsis-4  gpt-4.no_synopsis.v1  ...   \n",
+      "3        gpt  no_synopsis-4  gpt-4.no_synopsis.v1  ...   \n",
+      "4        gpt  no_synopsis-4  gpt-4.no_synopsis.v1  ...   \n",
+      "...      ...            ...                   ...  ...   \n",
+      "99355    NaN            NaN               closure  ...   \n",
+      "99356    NaN            NaN               closure  ...   \n",
+      "99357    NaN            NaN               closure  ...   \n",
+      "99358    NaN            NaN               closure  ...   \n",
+      "99359    NaN            NaN               closure  ...   \n",
       "\n",
-      "See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy\n",
-      "  data_combination['label_order'] = data_combination['label'].apply(label_order)\n",
-      "/var/folders/hx/svkm0dlj0bd9689lm21_7fyw0000gs/T/ipykernel_7257/2630182969.py:52: SettingWithCopyWarning: \n",
-      "A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.\n",
-      "Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead\n",
+      "                                     true_positive_terms  \\\n",
+      "0                                             GO:0006096   \n",
+      "1                                             GO:0006096   \n",
+      "2                                             GO:0006096   \n",
+      "3                                  GO:0006096|GO:0006006   \n",
+      "4                                  GO:0006096|GO:0006006   \n",
+      "...                                                  ...   \n",
+      "99355                                         GO:0044283   \n",
+      "99356  GO:0044283|GO:0005737|GO:0019752|GO:0036094|GO...   \n",
+      "99357  GO:0044283|GO:0005737|GO:0019752|GO:0036094|GO...   \n",
+      "99358  GO:0044283|GO:0005737|GO:0019752|GO:0036094|GO...   \n",
+      "99359  GO:0044283|GO:0005737|GO:0019752|GO:0036094|GO...   \n",
       "\n",
-      "See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy\n",
-      "  data_combination['label'] = data_combination['source'] + '-' + data_combination['model'].astype(str) + '-' + data_combination['method']\n",
-      "/var/folders/hx/svkm0dlj0bd9689lm21_7fyw0000gs/T/ipykernel_7257/2630182969.py:55: SettingWithCopyWarning: \n",
-      "A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.\n",
-      "Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead\n",
+      "                                    false_positive_terms  \\\n",
+      "0                                                    NaN   \n",
+      "1                                             GO:0006006   \n",
+      "2                                             GO:0006006   \n",
+      "3                                                    NaN   \n",
+      "4                                                    NaN   \n",
+      "...                                                  ...   \n",
+      "99355                                                NaN   \n",
+      "99356  GO:0008525|GO:0009749|GO:0019899|GO:0050709|GO...   \n",
+      "99357  GO:0008525|GO:0009749|GO:0019899|GO:0050709|GO...   \n",
+      "99358  GO:0008525|GO:0019899|GO:0050709|GO:0035094|GO...   \n",
+      "99359                                                NaN   \n",
       "\n",
-      "See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy\n",
-      "  data_combination['label_order'] = data_combination['label'].apply(label_order)\n",
-      "/var/folders/hx/svkm0dlj0bd9689lm21_7fyw0000gs/T/ipykernel_7257/2630182969.py:52: SettingWithCopyWarning: \n",
-      "A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.\n",
-      "Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead\n",
+      "       false_negative_terms_example20                    unparsed_terms  \\\n",
+      "0                                 NaN                               NaN   \n",
+      "1                GO:0006090|GO:001605  energy production|atp generation   \n",
+      "2                GO:0006090|GO:001605  energy production|atp generation   \n",
+      "3                GO:0006090|GO:001605  energy production|atp generation   \n",
+      "4                GO:0006090|GO:001605  energy production|atp generation   \n",
+      "...                               ...                               ...   \n",
+      "99355                             NaN                               NaN   \n",
+      "99356                             NaN                               NaN   \n",
+      "99357                             NaN                               NaN   \n",
+      "99358                             NaN                               NaN   \n",
+      "99359                             NaN                               NaN   \n",
       "\n",
-      "See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy\n",
-      "  data_combination['label'] = data_combination['source'] + '-' + data_combination['model'].astype(str) + '-' + data_combination['method']\n",
-      "/var/folders/hx/svkm0dlj0bd9689lm21_7fyw0000gs/T/ipykernel_7257/2630182969.py:55: SettingWithCopyWarning: \n",
-      "A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.\n",
-      "Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead\n",
+      "       gene_set_size  precision    recall  recall_general  recall_specific  \\\n",
+      "0                 10   1.000000  1.000000            1.00         1.000000   \n",
+      "1                 10   0.500000  0.200000            1.00         0.200000   \n",
+      "2                 10   0.500000  0.100000            0.20         0.200000   \n",
+      "3                 10   1.000000  0.080000            0.25         0.153846   \n",
+      "4                 10   1.000000  0.051282            0.25         0.142857   \n",
+      "...              ...        ...       ...             ...              ...   \n",
+      "99355            180   1.000000  1.000000            1.00         1.000000   \n",
+      "99356            180   0.000794  1.000000            1.00         1.000000   \n",
+      "99357            180   0.001720  1.000000            1.00         1.000000   \n",
+      "99358            180   0.004761  1.000000            1.00         1.000000   \n",
+      "99359            180   1.000000  1.000000            1.00         1.000000   \n",
       "\n",
-      "See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy\n",
-      "  data_combination['label_order'] = data_combination['label'].apply(label_order)\n",
-      "/var/folders/hx/svkm0dlj0bd9689lm21_7fyw0000gs/T/ipykernel_7257/2630182969.py:52: SettingWithCopyWarning: \n",
-      "A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.\n",
-      "Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead\n",
+      "       f1_score  \n",
+      "0      1.000000  \n",
+      "1      0.285714  \n",
+      "2      0.166667  \n",
+      "3      0.148148  \n",
+      "4      0.097561  \n",
+      "...         ...  \n",
+      "99355  1.000000  \n",
+      "99356  0.001587  \n",
+      "99357  0.003434  \n",
+      "99358  0.009477  \n",
+      "99359  1.000000  \n",
       "\n",
-      "See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy\n",
-      "  data_combination['label'] = data_combination['source'] + '-' + data_combination['model'].astype(str) + '-' + data_combination['method']\n",
-      "/var/folders/hx/svkm0dlj0bd9689lm21_7fyw0000gs/T/ipykernel_7257/2630182969.py:55: SettingWithCopyWarning: \n",
-      "A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.\n",
-      "Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead\n",
-      "\n",
-      "See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy\n",
-      "  data_combination['label_order'] = data_combination['label'].apply(label_order)\n",
-      "/var/folders/hx/svkm0dlj0bd9689lm21_7fyw0000gs/T/ipykernel_7257/2630182969.py:52: SettingWithCopyWarning: \n",
-      "A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.\n",
-      "Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead\n",
-      "\n",
-      "See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy\n",
-      "  data_combination['label'] = data_combination['source'] + '-' + data_combination['model'].astype(str) + '-' + data_combination['method']\n",
-      "/var/folders/hx/svkm0dlj0bd9689lm21_7fyw0000gs/T/ipykernel_7257/2630182969.py:55: SettingWithCopyWarning: \n",
-      "A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.\n",
-      "Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead\n",
-      "\n",
-      "See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy\n",
-      "  data_combination['label_order'] = data_combination['label'].apply(label_order)\n",
-      "/var/folders/hx/svkm0dlj0bd9689lm21_7fyw0000gs/T/ipykernel_7257/2630182969.py:52: SettingWithCopyWarning: \n",
-      "A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.\n",
-      "Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead\n",
-      "\n",
-      "See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy\n",
-      "  data_combination['label'] = data_combination['source'] + '-' + data_combination['model'].astype(str) + '-' + data_combination['method']\n",
-      "/var/folders/hx/svkm0dlj0bd9689lm21_7fyw0000gs/T/ipykernel_7257/2630182969.py:55: SettingWithCopyWarning: \n",
-      "A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.\n",
-      "Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead\n",
-      "\n",
-      "See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy\n",
-      "  data_combination['label_order'] = data_combination['label'].apply(label_order)\n",
-      "/var/folders/hx/svkm0dlj0bd9689lm21_7fyw0000gs/T/ipykernel_7257/2630182969.py:52: SettingWithCopyWarning: \n",
-      "A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.\n",
-      "Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead\n",
-      "\n",
-      "See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy\n",
-      "  data_combination['label'] = data_combination['source'] + '-' + data_combination['model'].astype(str) + '-' + data_combination['method']\n",
-      "/var/folders/hx/svkm0dlj0bd9689lm21_7fyw0000gs/T/ipykernel_7257/2630182969.py:55: SettingWithCopyWarning: \n",
-      "A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.\n",
-      "Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead\n",
-      "\n",
-      "See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy\n",
-      "  data_combination['label_order'] = data_combination['label'].apply(label_order)\n",
-      "/var/folders/hx/svkm0dlj0bd9689lm21_7fyw0000gs/T/ipykernel_7257/2630182969.py:52: SettingWithCopyWarning: \n",
-      "A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.\n",
-      "Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead\n",
-      "\n",
-      "See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy\n",
-      "  data_combination['label'] = data_combination['source'] + '-' + data_combination['model'].astype(str) + '-' + data_combination['method']\n",
-      "/var/folders/hx/svkm0dlj0bd9689lm21_7fyw0000gs/T/ipykernel_7257/2630182969.py:55: SettingWithCopyWarning: \n",
-      "A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.\n",
-      "Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead\n",
-      "\n",
-      "See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy\n",
-      "  data_combination['label_order'] = data_combination['label'].apply(label_order)\n",
-      "/var/folders/hx/svkm0dlj0bd9689lm21_7fyw0000gs/T/ipykernel_7257/2630182969.py:52: SettingWithCopyWarning: \n",
-      "A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.\n",
-      "Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead\n",
-      "\n",
-      "See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy\n",
-      "  data_combination['label'] = data_combination['source'] + '-' + data_combination['model'].astype(str) + '-' + data_combination['method']\n",
-      "/var/folders/hx/svkm0dlj0bd9689lm21_7fyw0000gs/T/ipykernel_7257/2630182969.py:55: SettingWithCopyWarning: \n",
-      "A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.\n",
-      "Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead\n",
-      "\n",
-      "See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy\n",
-      "  data_combination['label_order'] = data_combination['label'].apply(label_order)\n",
-      "/var/folders/hx/svkm0dlj0bd9689lm21_7fyw0000gs/T/ipykernel_7257/2630182969.py:52: SettingWithCopyWarning: \n",
-      "A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.\n",
-      "Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead\n",
-      "\n",
-      "See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy\n",
-      "  data_combination['label'] = data_combination['source'] + '-' + data_combination['model'].astype(str) + '-' + data_combination['method']\n",
-      "/var/folders/hx/svkm0dlj0bd9689lm21_7fyw0000gs/T/ipykernel_7257/2630182969.py:55: SettingWithCopyWarning: \n",
-      "A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.\n",
-      "Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead\n",
-      "\n",
-      "See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy\n",
-      "  data_combination['label_order'] = data_combination['label'].apply(label_order)\n",
-      "/var/folders/hx/svkm0dlj0bd9689lm21_7fyw0000gs/T/ipykernel_7257/2630182969.py:87: UserWarning: This figure includes Axes that are not compatible with tight_layout, so results might be incorrect.\n",
-      "  plt.tight_layout()\n"
+      "[99360 rows x 31 columns]\n"
      ]
-    },
-    {
-     "data": {
-      "image/png": "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",
-      "text/plain": [
-       "<Figure size 1600x1100 with 30 Axes>"
-      ]
-     },
-     "metadata": {},
-     "output_type": "display_data"
-    }
-   ],
-   "source": [
-    "def custom_order(label):\n",
-    "    prefix_order = [\"NONE\", \"RefSeq\", \"GO\", \"NA\"]\n",
-    "    suffix_order = [\"3.0-GPT\", \"3.5GPT\", \"4.0-GPT\"]\n",
-    "    \n",
-    "    try:\n",
-    "        prefix_parts = label.split('-')\n",
-    "        prefix_weight = prefix_order.index(prefix_parts[0])\n",
-    "        \n",
-    "        suffix = '-'.join(prefix_parts[1:])\n",
-    "        suffix_weight = suffix_order.index(suffix)\n",
-    "    except ValueError:\n",
-    "        return (999, 999)  # put unexpected values at the end\n",
-    "    \n",
-    "    return prefix_weight, suffix_weight\n",
-    "\n",
-    "def label_order(label):\n",
-    "    prefixes = [\"NONE\", \"RefSeq\", \"GO\", \"NA\"]\n",
-    "    for i, prefix in enumerate(prefixes):\n",
-    "        if label.startswith(prefix):\n",
-    "            return i\n",
-    "    return len(prefixes)  # Return a value that puts any other labels at the end\n",
-    "\n",
-    "\n",
-    "cutoff_values = sorted([0.05, 0.005, 99])\n",
-    "\n",
-    "data_filled = df.fillna(\"NA\")\n",
-    "\n",
-    "grouped_data_filled = data_filled.groupby(['cutoff', 'closure', 'top_n', 'source', 'model', 'method'])[['true_positives', 'false_positives', 'false_negatives']].sum().reset_index()\n",
-    "\n",
-    "grouped_data_filled['precision'] = grouped_data_filled['true_positives'] / (grouped_data_filled['true_positives'] + grouped_data_filled['false_positives'])\n",
-    "grouped_data_filled['recall'] = grouped_data_filled['true_positives'] / (grouped_data_filled['true_positives'] + grouped_data_filled['false_negatives'])\n",
-    "grouped_data_filled['f1_score'] = 2 * ((grouped_data_filled['precision'] * grouped_data_filled['recall']) / (grouped_data_filled['precision'] + grouped_data_filled['recall']))\n",
-    "\n",
-    "grouped_data_filled['sort_order'] = grouped_data_filled['source'].apply(custom_order)\n",
-    "grouped_data_filled = grouped_data_filled.sort_values(['sort_order', 'top_n', 'closure'])\n",
-    "\n",
-    "unique_combinations_closure_topn = sorted(grouped_data_filled[['closure', 'top_n']].drop_duplicates().values, key=lambda x: (x[1], x[0]))\n",
-    "\n",
-    "num_rows = len(unique_combinations_closure_topn)\n",
-    "num_cols = len(cutoff_values)\n",
-    "\n",
-    "fig, ax = plt.subplots(num_rows, num_cols, figsize=(16, 11), gridspec_kw={\"hspace\": 0.4, \"wspace\": 0.5})\n",
-    "        \n",
-    "for row_idx, (closure, top_n) in enumerate(unique_combinations_closure_topn):\n",
-    "    for col_idx, cutoff in enumerate(cutoff_values):\n",
-    "        \n",
-    "        if (col_idx < 1 or col_idx >= num_cols - 1) and (row_idx == 0 or row_idx == 1):\n",
-    "            ax[row_idx, col_idx].axis('off') \n",
-    "            continue\n",
-    "            \n",
-    "        data_combination = grouped_data_filled[(grouped_data_filled['cutoff'] == cutoff) & (grouped_data_filled['closure'] == closure) & (grouped_data_filled['top_n'] == top_n)]\n",
-    "        data_combination['label'] = data_combination['source'] + '-' + data_combination['model'].astype(str) + '-' + data_combination['method']\n",
-    "\n",
-    "        # Sort data_combination based on the label_order\n",
-    "        data_combination['label_order'] = data_combination['label'].apply(label_order)\n",
-    "        data_combination = data_combination.sort_values('label_order')\n",
-    "        \n",
-    "        x_newest = np.arange(len(data_combination['label']))\n",
-    "        width_newest = 0.2\n",
-    "\n",
-    "        ax[row_idx, col_idx].bar(x_newest - width_newest, data_combination['precision'], width_newest, label='Precision')\n",
-    "        ax[row_idx, col_idx].bar(x_newest, data_combination['recall'], width_newest, label='Recall')\n",
-    "        ax[row_idx, col_idx].bar(x_newest + width_newest, data_combination['f1_score'], width_newest, label='F1-score')\n",
-    "        \n",
-    "        ax[row_idx, col_idx].set_title(f'cutoff = {cutoff}, closure  = {closure}, top_n = {top_n}', fontsize=10)\n",
-    "        \n",
-    "        ax[row_idx, col_idx].set_ylim(0, 1)\n",
-    "        \n",
-    "        # Change y-axis tick marks\n",
-    "        ax[row_idx, col_idx].set_yticks(np.arange(0, 1.1, 0.25))\n",
-    "        if col_idx != 0:  # Hide y-axis labels for non-left columns\n",
-    "            ax[row_idx, col_idx].set_yticklabels([])\n",
-    "        \n",
-    "        # Set x-axis ticks\n",
-    "        ax[row_idx, col_idx].set_xticks(x_newest)\n",
-    "        if row_idx == num_rows - 1:  # Adjusting the condition for x-tick labels for the last row\n",
-    "            ax[row_idx, col_idx].set_xticklabels(data_combination['label'], rotation=90)\n",
-    "        else:\n",
-    "            ax[row_idx, col_idx].set_xticklabels([])\n",
-    "    \n",
-    "        # Add horizontal gridlines\n",
-    "        ax[row_idx, col_idx].grid(axis='y', which='major', color='black', alpha=0.2)\n",
-    "    \n",
-    "        if row_idx == 0 and col_idx == num_cols - 2:\n",
-    "            ax[row_idx, col_idx].legend()\n",
-    "\n",
-    "plt.tight_layout()\n",
-    "plt.savefig(\"process_precision_recall_allGPT.pdf\", format=\"pdf\", bbox_inches=\"tight\")\n",
-    "plt.show()\n"
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "code",
-   "execution_count": 71,
-   "id": "d3172271",
-   "metadata": {},
-   "outputs": [
-    {
-     "data": {
-      "image/png": "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",
-      "text/plain": [
-       "<Figure size 800x600 with 1 Axes>"
-      ]
-     },
-     "metadata": {},
-     "output_type": "display_data"
     }
    ],
    "source": [
-    "def custom_order(label):\n",
-    "    prefix_order = [\"NONE\", \"RefSeq\", \"GO\", \"NA\"]\n",
-    "    suffix_order = [\"3.0-GPT\", \"3.5GPT\", \"4.0-GPT\"]\n",
-    "    \n",
-    "    try:\n",
-    "        prefix_parts = label.split('-')\n",
-    "        prefix_weight = prefix_order.index(prefix_parts[0])\n",
-    "        \n",
-    "        suffix = '-'.join(prefix_parts[1:])\n",
-    "        suffix_weight = suffix_order.index(suffix)\n",
-    "    except ValueError:\n",
-    "        return (999, 999)  # put unexpected values at the end\n",
-    "    \n",
-    "    return prefix_weight, suffix_weight\n",
-    "\n",
-    "def label_order(label):\n",
-    "    prefixes = [\"NONE\", \"RefSeq\", \"GO\", \"NA\"]\n",
-    "    for i, prefix in enumerate(prefixes):\n",
-    "        if label.startswith(prefix):\n",
-    "            return i\n",
-    "    return len(prefixes)  # Return a value that puts any other labels at the end\n",
-    "\n",
-    "\n",
-    "data_filled = df.fillna(\"NA\")\n",
-    "condition = (\n",
-    "    (data_filled['cutoff'] == 0.005) &\n",
-    "    (data_filled['closure'] == True) &\n",
-    "    (data_filled['top_n'] == 10)\n",
-    ")\n",
-    "filtered_data = data_filled[condition]\n",
-    "filtered_data.reset_index(drop=True, inplace=True)\n",
-    "\n",
-    "grouped_data_filled = filtered_data.groupby(['cutoff', 'closure', 'top_n', 'source', 'model', 'method'])[['true_positives', 'false_positives', 'false_negatives']].sum().reset_index()\n",
-    "\n",
-    "grouped_data_filled['precision'] = grouped_data_filled['true_positives'] / (grouped_data_filled['true_positives'] + grouped_data_filled['false_positives'])\n",
-    "grouped_data_filled['recall'] = grouped_data_filled['true_positives'] / (grouped_data_filled['true_positives'] + grouped_data_filled['false_negatives'])\n",
-    "grouped_data_filled['f1_score'] = 2 * ((grouped_data_filled['precision'] * grouped_data_filled['recall']) / (grouped_data_filled['precision'] + grouped_data_filled['recall']))\n",
-    "\n",
-    "grouped_data_filled['sort_order'] = grouped_data_filled['source'].apply(custom_order)\n",
-    "grouped_data_filled = grouped_data_filled.sort_values(['sort_order', 'top_n', 'closure'])\n",
-    "\n",
-    "\n",
-    "fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(8, 6))  # Create a single subplot\n",
-    "\n",
-    "data_combination = grouped_data_filled#filtered_data[(filtered_data['cutoff'] == 0.005) & (filtered_data['closure'] == True) & (filtered_data['top_n'] == 10)]\n",
-    "data_combination['label'] = data_combination['source'] + '-' + data_combination['model'].astype(str) + '-' + data_combination['method']\n",
-    "\n",
-    "# Sort data_combination based on the label_order\n",
-    "data_combination['label_order'] = data_combination['label'].apply(label_order)\n",
-    "data_combination = data_combination.sort_values('label_order')\n",
-    "\n",
-    "x_newest = np.arange(len(data_combination['label']))\n",
-    "width_newest = 0.2\n",
-    "\n",
-    "ax.bar(x_newest - width_newest, data_combination['precision'], width_newest, label='Precision')\n",
-    "ax.bar(x_newest, data_combination['recall'], width_newest, label='Recall')\n",
-    "ax.bar(x_newest + width_newest, data_combination['f1_score'], width_newest, label='F1-score')\n",
-    "\n",
-    "ax.set_title(f'cutoff = 0.005, closure = True, top_n = 10', fontsize=10)\n",
-    "\n",
-    "ax.set_ylim(0, 1)\n",
+    "def replace_non_ascii(input_file_path, output_file_path):\n",
+    "    with open(input_file_path, 'r', encoding='utf-8') as file, \\\n",
+    "         open(output_file_path, 'w', encoding='utf-8') as output_file:\n",
+    "        for line in file:\n",
+    "            modified_line = ''.join(char if ord(char) < 128 else '*' for char in line)\n",
+    "            output_file.write(modified_line)\n",
     "\n",
-    "# Change y-axis tick marks\n",
-    "ax.set_yticks(np.arange(0, 1.1, 0.25))\n",
-    "ax.set_yticklabels([])  # Hide y-axis labels\n",
+    "# Specify your file paths\n",
+    "input_file_path = 'results/processed.tsv'\n",
+    "output_file_path = 'results/processed_clean.tsv'\n",
     "\n",
-    "# Set x-axis ticks\n",
-    "ax.set_xticks(x_newest)\n",
-    "ax.set_xticklabels(data_combination['label'], rotation=90)\n",
+    "# Replace non-ASCII characters and write to a new file\n",
+    "replace_non_ascii(input_file_path, output_file_path)\n",
     "\n",
-    "# Add horizontal gridlines\n",
-    "ax.grid(axis='y', which='major', color='black', alpha=0.2)\n",
-    "ax.legend()\n",
+    "# Load the modified file into a DataFrame\n",
+    "df = pd.read_csv(output_file_path, sep='\\t')\n",
     "\n",
-    "plt.tight_layout()\n",
-    "plt.savefig(\"process_precision_recall_specific_0.005_true_10.pdf\", format=\"pdf\", bbox_inches=\"tight\")\n",
-    "plt.show()"
+    "# Display the DataFrame (or perform further operations)\n",
+    "print(df)"
    ]
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 80,
-   "id": "1d12a572-1afc-4dc3-aa8a-cece68763e7e",
-   "metadata": {},
-   "outputs": [
-    {
-     "data": {
-      "image/png": "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",
-      "text/plain": [
-       "<Figure size 800x600 with 1 Axes>"
-      ]
-     },
-     "metadata": {},
-     "output_type": "display_data"
-    }
-   ],
-   "source": [
-    "def custom_order(label):\n",
-    "    prefix_order = [\"NONE\", \"RefSeq\", \"GO\", \"NA\"]\n",
-    "    suffix_order = [\"4.0-GPT\"]\n",
-    "    \n",
-    "    try:\n",
-    "        prefix_parts = label.split('-')\n",
-    "        prefix_weight = prefix_order.index(prefix_parts[0])\n",
-    "        \n",
-    "        suffix = '-'.join(prefix_parts[1:])\n",
-    "        suffix_weight = suffix_order.index(suffix)\n",
-    "    except ValueError:\n",
-    "        return (999, 999)  # put unexpected values at the end\n",
-    "    \n",
-    "    return prefix_weight, suffix_weight\n",
-    "\n",
-    "def label_order(label):\n",
-    "    prefixes = [\"NONE\", \"RefSeq\", \"GO\", \"NA\"]\n",
-    "    for i, prefix in enumerate(prefixes):\n",
-    "        if label.startswith(prefix):\n",
-    "            return i\n",
-    "    return len(prefixes)  # Return a value that puts any other labels at the end\n",
-    "\n",
-    "data_filled = df.fillna(\"NA\")\n",
-    "condition = (\n",
-    "    (data_filled['cutoff'] == 0.005) &\n",
-    "    (data_filled['closure'] == True) &\n",
-    "    (data_filled['top_n'] == 10) &\n",
-    "    (data_filled['model'] == 4.0)\n",
-    ")\n",
-    "filtered_data = data_filled[condition]\n",
-    "filtered_data.reset_index(drop=True, inplace=True)\n",
-    "\n",
-    "grouped_data_filled = filtered_data.groupby(['cutoff', 'closure', 'top_n', 'source', 'model', 'method'])[['true_positives', 'false_positives', 'false_negatives']].sum().reset_index()\n",
-    "\n",
-    "grouped_data_filled['precision'] = grouped_data_filled['true_positives'] / (grouped_data_filled['true_positives'] + grouped_data_filled['false_positives'])\n",
-    "grouped_data_filled['recall'] = grouped_data_filled['true_positives'] / (grouped_data_filled['true_positives'] + grouped_data_filled['false_negatives'])\n",
-    "grouped_data_filled['f1_score'] = 2 * ((grouped_data_filled['precision'] * grouped_data_filled['recall']) / (grouped_data_filled['precision'] + grouped_data_filled['recall']))\n",
-    "\n",
-    "grouped_data_filled['sort_order'] = grouped_data_filled['source'].apply(custom_order)\n",
-    "grouped_data_filled = grouped_data_filled.sort_values(['sort_order', 'top_n', 'closure'])\n",
-    "\n",
-    "# Filter out sets with 'NA-NA' label prefix\n",
-    "filtered_data_combination = grouped_data_filled[~grouped_data_filled['source'].str.startswith('NA')]\n",
-    "\n",
-    "fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(8, 6))  # Create a single subplot\n",
-    "\n",
-    "filtered_data_combination['label'] = filtered_data_combination['source'] + '-' + filtered_data_combination['model'].astype(str) + '-' + filtered_data_combination['method']\n",
-    "\n",
-    "# Sort data_combination based on the label_order\n",
-    "filtered_data_combination['label_order'] = filtered_data_combination['label'].apply(label_order)\n",
-    "filtered_data_combination = filtered_data_combination.sort_values('label_order')\n",
-    "\n",
-    "x_newest = np.arange(len(filtered_data_combination['label']))\n",
-    "width_newest = 0.2\n",
-    "\n",
-    "ax.bar(x_newest - width_newest, filtered_data_combination['precision'], width_newest, label='Precision')\n",
-    "ax.bar(x_newest, filtered_data_combination['recall'], width_newest, label='Recall')\n",
-    "ax.bar(x_newest + width_newest, filtered_data_combination['f1_score'], width_newest, label='F1-score')\n",
-    "\n",
-    "ax.set_title(f'cutoff = 0.005, closure = True, top_n = 10', fontsize=10)\n",
-    "\n",
-    "ax.set_ylim(0, 0.75)\n",
-    "\n",
-    "# Change y-axis tick marks\n",
-    "ax.set_yticks(np.arange(0, 1.1, 0.25))\n",
-    "#ax.set_yticklabels([])  # Hide y-axis labels\n",
-    "\n",
-    "# Set x-axis ticks\n",
-    "ax.set_xticks(x_newest)\n",
-    "ax.set_xticklabels(filtered_data_combination['label'], rotation=90)\n",
-    "\n",
-    "# Add horizontal gridlines\n",
-    "ax.grid(axis='y', which='major', color='black', alpha=0.2)\n",
-    "ax.legend()\n",
-    "\n",
-    "plt.tight_layout()\n",
-    "plt.savefig(\"process_precision_recall_specific_0.005_true_10__gpt4.pdf\", format=\"pdf\", bbox_inches=\"tight\")\n",
-    "plt.show()"
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "code",
-   "execution_count": 81,
-   "id": "21443382",
-   "metadata": {},
-   "outputs": [
-    {
-     "name": "stderr",
-     "output_type": "stream",
-     "text": [
-      "/var/folders/hx/svkm0dlj0bd9689lm21_7fyw0000gs/T/ipykernel_7257/1452220321.py:46: SettingWithCopyWarning: \n",
-      "A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.\n",
-      "Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead\n",
-      "\n",
-      "See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy\n",
-      "  filtered_data_combination['label'] = filtered_data_combination['source'] + '-' + filtered_data_combination['model'].astype(str) + '-' + filtered_data_combination['method']\n",
-      "/var/folders/hx/svkm0dlj0bd9689lm21_7fyw0000gs/T/ipykernel_7257/1452220321.py:49: SettingWithCopyWarning: \n",
-      "A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.\n",
-      "Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead\n",
-      "\n",
-      "See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy\n",
-      "  filtered_data_combination['label_order'] = filtered_data_combination['label'].apply(label_order)\n"
-     ]
-    },
-    {
-     "data": {
-      "image/png": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAxYAAAJOCAYAAAAqFJGJAAAAOXRFWHRTb2Z0d2FyZQBNYXRwbG90bGliIHZlcnNpb24zLjcuMiwgaHR0cHM6Ly9tYXRwbG90bGliLm9yZy8pXeV/AAAACXBIWXMAAA9hAAAPYQGoP6dpAABetElEQVR4nO3dd3hUdf728XvSJgkhBRBCCSShg3QBgwiyRIMVLCyouxRFbKiYtYA/pYmgYgEEhUWaq4JiYREVxCgoSFEQaaEaBJUEEEOoCSTf5w8eZh2TQE4O5MzI+3VduXbnzDkzn7kzwdw5ZVzGGCMAAAAAsCHA6QEAAAAA+D+KBQAAAADbKBYAAAAAbKNYAAAAALCNYgEAAADANooFAAAAANsoFgAAAABso1gAAAAAsI1iAQAAAMA2igUAvzF37lzVqVNHgYGBGjhwYLHLUHKLFy+Wy+VSdna206MAAPwcxQJAmZoxY4aio6NLte3dd9+tW265Rbt379bTTz9d7LJz7fjx47r//vtVsWJFRURE6Oabb1ZWVtYZtzHGaMiQIapatarCwsKUnJysbdu2ea1z4MAB3X777YqMjFR0dLTuvPNOHT582HP/zp075XK5Cn2tWLHivLzOC0l8fHyR2Z7+6tOnj2Oz2fkZ8TfHjx9Xnz591KRJEwUFBalbt25Frrd48WK1bNlSbrdbderU0YwZM8p0TgAlQ7EA4BcOHz6svXv3KiUlRdWqVVP58uWLXHY+PPzww/roo480Z84cLVmyRL/++qtuuummM27z/PPPa/z48Zo0aZJWrlypcuXKKSUlRcePH/esc/vtt2vjxo1atGiR5s+fr6+++kr9+/cv9Fiff/659uzZ4/lq1arVOX+NTjpx4kSZP+e3337ryfP999+XJG3ZssWzbNy4cY7PeCHIz89XWFiYHnzwQSUnJxe5TkZGhq699lp16tRJa9eu1cCBA9WvXz8tXLiwjKcFcFYGACzIz883zz33nKldu7YJCQkxcXFxZuTIkcYYY7788ksjyfz++++e9b///nsjyWRkZHju/+PX0KFDjTHGHDhwwPzzn/800dHRJiwszHTp0sVs3brV63H/+FXcsnMtOzvbBAcHmzlz5niWpaenG0lm+fLlRW5TUFBgYmNjzZgxY7wex+12m1mzZhljjNm0aZORZL799lvPOp9++qlxuVzml19+McYYk5GRYSSZ77//3tZrOH78uHnsscdMjRo1TEhIiKldu7Z5/fXXjTFFf8/ee+8906hRIxMSEmJq1aplXnjhBa/HmzhxoqlTp45xu92mcuXK5uabb/bcV6tWLfPyyy97rd+sWTPP99kYYySZV1991Vx//fUmPDzcc9/cuXNNixYtjNvtNgkJCWbYsGHmxIkTtl57Sfw5g9O5z54923To0MG43W4zffp0M3ToUNOsWTOvbV9++WVTq1Ytr2VTpkwxDRo0MG6329SvX99MnDjR8ixWf0aMMWb69OkmKirKfPjhh57vz1VXXWV27dpVouc+/freeOMNU6tWLRMZGWl69OhhcnJySjy/Hb179zZdu3YttPyxxx4zjRs39lrWo0cPk5KSUiZzASg59lgAsGTw4MF69tln9dRTT2nTpk16++23VaVKlRJt265dO40dO1aRkZGevww/8sgjkqQ+ffrou+++07x587R8+XIZY3TNNdfoxIkTateunbZs2SJJev/997Vnz55ilxXl6quvVkRERLFfjRs3Lnbm1atX68SJE15/TW3QoIFq1qyp5cuXF7lNRkaGMjMzvbaJiopS27ZtPdssX75c0dHRuuSSSzzrJCcnKyAgQCtXrvR6vBtuuEGVK1dW+/btNW/evGJnLU6vXr00a9YsjR8/Xunp6Zo8ebIiIiKKfb1///vf1bNnT61fv17Dhg3TU0895Tn05LvvvtODDz6oESNGaMuWLVqwYIE6dOhgeaZhw4bpxhtv1Pr163XHHXfo66+/Vq9evfTQQw9p06ZNmjx5smbMmKFnnnmm2Md46623zvh9jYiI0Ndff215ttMGDRqkhx56SOnp6UpJSSnRNm+99ZaGDBmiZ555Runp6Ro1apSeeuopzZw5s0Tbl/Zn5LSjR4/qmWee0RtvvKFly5YpOztbPXv2LPFr3rFjh+bOnav58+dr/vz5WrJkiZ599tli19+1a9dZvwejRo0q8fMXZfny5YX2ZqSkpBT78wfAOUFODwDAfxw6dEjjxo3ThAkT1Lt3b0lS7dq11b59+xJtHxISoqioKLlcLsXGxnqWb9u2TfPmzdOyZcs85eCtt95SXFyc5s6dq+7du6ty5cqSpAoVKni2LWpZUV5//XUdO3as2PuDg4OLvS8zM1MhISGFjnmvUqWKMjMzi93m9DrFbZOZmemZ/7SgoCBVqFDBs05ERIRefPFFXXbZZQoICND777+vbt26ae7cubrhhhuKnfmPtm7dqnfffVeLFi3y/HKWmJhY7PovvfSSOnfurKeeekqSVK9ePW3atEljxoxRnz59tGvXLpUrV07XXXedypcvr1q1aqlFixYlmuWPbrvtNvXt29dz+4477tCgQYM876vExEQ9/fTTeuyxxzR06NAiH+OGG25Q27Ztz/g81atXtzzbaQMHDjzrIW9/NnToUL344oue7RISEjxF6fRrOxM7PyPSqUO2JkyY4Mll5syZatiwoVatWqU2bdqc9fkLCgo0Y8YMz2GF//znP5WWllZswatWrZrWrl17xsesUKHCWZ/3TDIzM4v8WcrJydGxY8cUFhZm6/EBnDsUCwAllp6ertzcXHXu3PmcP25QUJDXL4kVK1ZU/fr1lZ6ebvvx7fxy6aRKlSopNTXVc7t169b69ddfNWbMmBIXi7Vr1yowMFAdO3Ys0frp6enq2rWr17LLLrtMY8eOVX5+vq688krVqlVLiYmJ6tKli7p06aIbb7xR4eHhJX9hkteeGkn64YcftGzZMq9fYPPz83X8+HEdPXq0yMcvX778eTuvpqgZz+bIkSPasWOH7rzzTt11112e5SdPnlRUVJStWUr6MxIUFKTWrVt7bjdo0EDR0dFKT08vUbGIj4/3yrRq1arau3dvsesHBQWpTp06Vl8OgL8oDoUCUGJn+8tgQMCpf1KMMZ5lvnDSq51DoWJjY5WXl1focqxZWVnF7iU5vfzPV4764zaxsbGFfmE7efKkDhw4cMa9L23bttX27duLvf/PzvVfc8uXL681a9Zo1qxZqlq1qoYMGaJmzZp58gkICPD6/ktFvwfKlSvndfvw4cMaPny41q5d6/lav369tm3bptDQ0CJnOd+HQv15xrO9ttNX9JoyZYrX69iwYYPfXMnrz3vvXC6XCgoKil2/LA6Fio2NLfJnKTIykr0VgI9hjwWAEqtbt67CwsKUlpamfv36Fbr/oosukiTt2bNHMTExklToMImQkBDl5+d7LWvYsKFOnjyplStXeg7z+O2337RlyxY1atTI9tx2DoVq1aqVgoODlZaWpptvvlnSqasH7dq1S0lJSUVuk5CQoNjYWKWlpal58+aSpJycHK1cuVL33nuvJCkpKUnZ2dlavXq15ypPX3zxhQoKCs54eM/atWtVtWrVM77eP2rSpIkKCgq0ZMmSYq+680cNGzbUsmXLvJYtW7ZM9erVU2BgoKRTf6VOTk5WcnKyhg4dqujoaH3xxRe66aabdNFFF2nPnj2ebXNycpSRkXHW523ZsqW2bNli6a/f5/tQqD+76KKLlJmZKWOMXC6XJO/3d5UqVVStWjX9+OOPuv3220v9PHZ+Rk6ePKnvvvvOs3diy5Ytys7OVsOGDUs9z5mUxaFQSUlJ+uSTT7yWLVq0qNifPwAOcvLMcQD+Z9iwYSYmJsbMnDnTbN++3SxfvtxzhaG8vDwTFxdnunfvbrZu3Wrmz59v6tev77kqlDHGLFu2zEgyn3/+udm3b585cuSIMcaYrl27mkaNGpmvv/7arF271nTp0sXUqVPH5OXlGWOM+f333wtd+amoZefDPffcY2rWrGm++OIL891335mkpCSTlJTktU79+vXNBx984Ln97LPPmujoaPPf//7XrFu3znTt2tUkJCSYY8eOedbp0qWLadGihVm5cqVZunSpqVu3rrn11ls998+YMcO8/fbbJj093aSnp5tnnnnGBAQEmGnTplmav0+fPiYuLs58+OGH5scffzRffvmleeedd4wxha+ItHr1ahMQEGBGjBhhtmzZYmbMmGHCwsLM9OnTjTHGfPTRR2bcuHHm+++/Nzt37jSvvvqqCQgIMBs2bDDGGDNo0CATGxtrvvrqK7Nu3TrTrVs3ExERUeiqUB9++KHXjAsWLDBBQUFm2LBhZsOGDWbTpk1m1qxZ5v/+7/8svdbSKO6qUH++GtemTZuMy+Uyzz77rNm+fbuZMGGCiYmJ8boq1JQpU0xYWJgZN26c2bJli1m3bp2ZNm2aefHFF0s8T2l/RqZPn26Cg4NNmzZtzIoVK8x3331nLr30UnPppZeW6HlLetWrc23jxo3m+++/N9dff7254oorzPfff++V/Y8//mjCw8PNo48+atLT083EiRNNYGCgWbBgwXmdC4B1FAsAluTn55uRI0eaWrVqmeDgYFOzZk0zatQoz/1Lly41TZo0MaGhoebyyy83c+bM8SoWxpz6Rb1ixYpFXkozKirKhIWFmZSUFK9LaTpZLI4dO2buu+8+ExMTY8LDw82NN95o9uzZ47WOJM8v38acuuTsU089ZapUqWLcbrfp3Lmz2bJli9c2v/32m7n11ltNRESEiYyMNH379jWHDh3y3D9jxgzTsGFDEx4ebiIjI02bNm28LntrzP9+Kf5jvkXN//DDD5uqVauakJAQU6dOHU85OdPlZk9/f/942dyvv/7adOzY0cTExJiwsDDTtGlTT0kxxpiDBw+aHj16mMjISBMXF2dmzJhR5OVm/1wsjDlVLtq1a2fCwsI8r/ff//53sa/rXClpsTDGmNdee83ExcWZcuXKmV69eplnnnmm0C/eb731lmnevLkJCQkxMTExpkOHDl6ls2PHjqZ3795nnKk0PyOnLzf7/vvvm8TERON2u01ycrL56aefSpSDU8WiVq1ahS6x++e/e3755ZeeTBMTE71+1gD4DpcxfzpgFADgN6ZPn65Ro0Zp06ZNZzykC76jVq1aGj58+Dn/dO8ZM2Zo4MCBhc4HAoCywsnbAODHPvnkE40aNYpS4Sc2btyoqKgo9erVy+lRAOCc4+RtAPBjc+bMcXoEWNC4cWOtW7fOsef+6aefirxv8uTJtk44BwBJ4lAoAAAuAD/99FOxl3+uUqXKef1MEAAXBsuHQn311Ve6/vrrVa1aNblcLs2dO/es2yxevFgtW7aU2+1WnTp1NGPGjELrTJw4UfHx8QoNDVXbtm21atUqq6MBAIBi1KpVS3Xq1Cnyi1IB4FywXCyOHDmiZs2aaeLEiSVaPyMjQ9dee606deqktWvXauDAgerXr58WLlzoWeedd95Ramqqhg4dqjVr1qhZs2ZKSUk546d9AgAAAPAdtg6Fcrlc+vDDD9WtW7di13n88cf18ccfa8OGDZ5lPXv2VHZ2thYsWCDp1CfJtm7dWhMmTJAkFRQUKC4uTg888IAGDRpU2vEAAAAAlJHzfvL28uXLC33aa0pKigYOHChJysvL0+rVqzV48GDP/QEBAUpOTtby5cuLfMzc3Fzl5uZ6bhcUFOjAgQOqWLGi59NQAQAAANhjjNGhQ4dUrVo1BQSc+WCn814sMjMzVaVKFa9lVapUUU5Ojo4dO6bff/9d+fn5Ra6zefPmIh9z9OjRGj58+HmbGQAAAMD/7N69WzVq1DjjOn55udnBgwcrNTXVc/vgwYOqWbOmdu7cqcjISAcnAwAAAP46cnJyFB8fX6KLPJz3YhEbG6usrCyvZVlZWYqMjFRYWJgCAwMVGBhY5DqxsbFFPqbb7Zbb7S60PCYmhmIBAAAAnCOBgYGSVKLTDc77J28nJSUpLS3Na9miRYuUlJQkSQoJCVGrVq281ikoKFBaWppnHQAAAAC+zXKxOHz4sNauXau1a9dKOnU52bVr12rXrl2STh2m1KtXL8/699xzj3788Uc99thj2rx5s1599VW9++67evjhhz3rpKamasqUKZo5c6bS09N177336siRI+rbt6/NlwcAAACgLFg+FOq7775Tp06dPLdPn+vQu3dvzZgxQ3v27PGUDElKSEjQxx9/rIcffljjxo1TjRo19PrrryslJcWzTo8ePbRv3z4NGTJEmZmZat68uRYsWFDohG4AAAAAvsnW51j4ipycHEVFRengwYOcYwEAAOCg/Px8nThxwukxUELBwcGe8yiKYuX3bL+8KhQAAAB8izFGmZmZys7OdnoUWBQdHa3Y2FjbnwdHsQAAAIBtp0tF5cqVFR4ezocW+wFjjI4ePaq9e/dKkqpWrWrr8SgWAAAAsCU/P99TKipWrOj0OLAgLCxMkrR3715Vrlz5jIdFnc15v9wsAAAA/tpOn1MRHh7u8CQojdPfN7vnxlAsAAAAcE5w+JN/OlffN4oFAAAAANsoFgAAAEAZcrlcmjt37jlf12mcvA0AAIDzJn7Qx2X6fDufvdbS+n369NHMmTMlnfpMh5o1a6pXr1564oknFBR0fn5V3rNnj2JiYs75uk6jWAAAAOCC1qVLF02fPl25ubn65JNPdP/99ys4OFiDBw/2Wi8vL08hISG2ny82Nva8rOs0DoUCAADABc3tdis2Nla1atXSvffeq+TkZM2bN099+vRRt27d9Mwzz6hatWqqX7++JGn37t36+9//rujoaFWoUEFdu3bVzp07vR5z2rRpaty4sdxut6pWraoBAwZ47vvj4U15eXkaMGCAqlatqtDQUNWqVUujR48ucl1JWr9+vf72t78pLCxMFStWVP/+/XX48GHP/adnfuGFF1S1alVVrFhR999/f5l8GjrFAgAAAPiDsLAw5eXlSZLS0tK0ZcsWLVq0SPPnz9eJEyeUkpKi8uXL6+uvv9ayZcsUERGhLl26eLZ57bXXdP/996t///5av3695s2bpzp16hT5XOPHj9e8efP07rvvasuWLXrrrbcUHx9f5LpHjhxRSkqKYmJi9O2332rOnDn6/PPPvUqLJH355ZfasWOHvvzyS82cOVMzZszQjBkzzlk+xeFQKAAAAECnPok6LS1NCxcu1AMPPKB9+/apXLlyev311z2HQL355psqKCjQ66+/7rlM6/Tp0xUdHa3Fixfrqquu0siRI/Wvf/1LDz30kOexW7duXeRz7tq1S3Xr1lX79u3lcrlUq1atYud7++23dfz4cb3xxhsqV66cJGnChAm6/vrr9dxzz6lKlSqSpJiYGE2YMEGBgYFq0KCBrr32WqWlpemuu+46JzkVhz0WAAAAuKDNnz9fERERCg0N1dVXX60ePXpo2LBhkqQmTZp4nVfxww8/aPv27SpfvrwiIiIUERGhChUq6Pjx49qxY4f27t2rX3/9VZ07dy7Rc/fp00dr165V/fr19eCDD+qzzz4rdt309HQ1a9bMUyok6bLLLlNBQYG2bNniWda4cWOvT9CuWrWq9u7dW9I4So09FgAAALigderUSa+99ppCQkJUrVo1r6tB/fGXeEk6fPiwWrVqpbfeeqvQ41x00UUKCLD2d/uWLVsqIyNDn376qT7//HP9/e9/V3Jyst57773SvRidurrVH7lcLhUUFJT68UqKYgEAAIALWrly5Yo9B+LPWrZsqXfeeUeVK1dWZGRkkevEx8crLS1NnTp1KtFjRkZGqkePHurRo4duueUWdenSRQcOHFCFChW81mvYsKFmzJihI0eOeArPsmXLFBAQ4Dmx3EkcCgUAAACU0O23365KlSqpa9eu+vrrr5WRkaHFixfrwQcf1M8//yxJGjZsmF588UWNHz9e27Zt05o1a/TKK68U+XgvvfSSZs2apc2bN2vr1q2aM2eOYmNjFR0dXeRzh4aGqnfv3tqwYYO+/PJLPfDAA/rnP//pOb/CSRQLAAAAoITCw8P11VdfqWbNmrrpppvUsGFD3XnnnTp+/LhnD0bv3r01duxYvfrqq2rcuLGuu+46bdu2rcjHK1++vJ5//nldcsklat26tXbu3KlPPvmkyEOqwsPDtXDhQh04cECtW7fWLbfcos6dO2vChAnn9TWXlMsYY5wewq6cnBxFRUXp4MGDxe6SAgAAwPlx/PhxZWRkKCEhQaGhoU6PA4vO9P2z8ns2eywAAAAA2EaxAAAAAGAbxQIAAACAbRQLAAAAALZRLAAAAADYRrEAAAAAYBvFAgAAAIBtFAsAAAAAtlEsAAAAANhGsQAAAAAc5HK5NHfuXEnSzp075XK5tHbtWkdnKo0gpwcAAADAX9iwqDJ+voOWVu/Tp49mzpwpSQoKClKNGjXUvXt3jRgxQqGhoedjwr8sigUAAAAuaF26dNH06dN14sQJrV69Wr1795bL5dJzzz3n9Gh+hUOhAAAAcEFzu92KjY1VXFycunXrpuTkZC1atEiSVFBQoNGjRyshIUFhYWFq1qyZ3nvvPa/tN27cqOuuu06RkZEqX768Lr/8cu3YsUOS9O233+rKK69UpUqVFBUVpY4dO2rNmjVl/hrLAsUCAAAA+P82bNigb775RiEhIZKk0aNH64033tCkSZO0ceNGPfzww/rHP/6hJUuWSJJ++eUXdejQQW63W1988YVWr16tO+64QydPnpQkHTp0SL1799bSpUu1YsUK1a1bV9dcc40OHTrk2Gs8XzgUCgAAABe0+fPnKyIiQidPnlRubq4CAgI0YcIE5ebmatSoUfr888+VlJQkSUpMTNTSpUs1efJkdezYURMnTlRUVJRmz56t4OBgSVK9evU8j/23v/3N67n+/e9/Kzo6WkuWLNF1111Xdi+yDFAsAAAAcEHr1KmTXnvtNR05ckQvv/yygoKCdPPNN2vjxo06evSorrzySq/18/Ly1KJFC0nS2rVrdfnll3tKxZ9lZWXpySef1OLFi7V3717l5+fr6NGj2rVr13l/XWWNYgEAAIALWrly5VSnTh1J0rRp09SsWTNNnTpVF198sSTp448/VvXq1b22cbvdkqSwsLAzPnbv3r3122+/ady4capVq5bcbreSkpKUl5d3Hl6JsygWAAAAwP8XEBCgJ554Qqmpqdq6davcbrd27dqljh07Frl+06ZNNXPmTJ04caLIvRbLli3Tq6++qmuuuUaStHv3bu3fv/+8vgancPI2AAAA8Afdu3dXYGCgJk+erEceeUQPP/ywZs6cqR07dmjNmjV65ZVXPJ99MWDAAOXk5Khnz5767rvvtG3bNv3nP//Rli1bJEl169bVf/7zH6Wnp2vlypW6/fbbz7qXw1+xxwIAAAD4g6CgIA0YMEDPP/+8MjIydNFFF2n06NH68ccfFR0drZYtW+qJJ56QJFWsWFFffPGFHn30UXXs2FGBgYFq3ry5LrvsMknS1KlT1b9/f7Vs2VJxcXEaNWqUHnnkESdf3nnjMsYYp4ewKycnR1FRUTp48KAiIyOdHgcAAOCCcvz4cWVkZCghIYFPq/ZDZ/r+Wfk9m0OhAAAAANhGsQAAAABgG8UCAAAAgG0UCwAAAAC2USwAAAAA2EaxAAAAAGAbxQIAAACAbRQLAAAAALZRLAAAAADYRrEAAAAAYFuQ0wMAAADgr6vJzCZl+nzre6+3tH6fPn00c+bMQsu3bdumX3/9VWPGjNHq1au1Z88effjhh+rWrds5mvSvhz0WAAAAuKB16dJFe/bs8fpKSEjQkSNH1KxZM02cONHpEYuVl5fn9AgeFAsAAABc0Nxut2JjY72+AgMDdfXVV2vkyJG68cYbS/xYxhgNGzZMNWvWlNvtVrVq1fTggw967s/NzdXjjz+uuLg4ud1u1alTR1OnTvXcv2TJErVp00Zut1tVq1bVoEGDdPLkSc/9V1xxhQYMGKCBAweqUqVKSklJkSRt2LBBV199tSIiIlSlShX985//1P79+89BOiVHsQAAAADOkffff18vv/yyJk+erG3btmnu3Llq0uR/h4P16tVLs2bN0vjx45Wenq7JkycrIiJCkvTLL7/ommuuUevWrfXDDz/otdde09SpUzVy5Eiv55g5c6ZCQkK0bNkyTZo0SdnZ2frb3/6mFi1a6LvvvtOCBQuUlZWlv//972X62jnHAgAAABe0+fPne365l6Srr75ac+bMKdVj7dq1S7GxsUpOTlZwcLBq1qypNm3aSJK2bt2qd999V4sWLVJycrIkKTEx0bPtq6++qri4OE2YMEEul0sNGjTQr7/+qscff1xDhgxRQMCpfQJ169bV888/79lu5MiRatGihUaNGuVZNm3aNMXFxWnr1q2qV69eqV6LVeyxAAAAwAWtU6dOWrt2redr/PjxJdpu1KhRioiI8Hzt2rVL3bt317Fjx5SYmKi77rpLH374oedQprVr1yowMFAdO3Ys8vHS09OVlJQkl8vlWXbZZZfp8OHD+vnnnz3LWrVq5bXdDz/8oC+//NJrlgYNGkiSduzYYSkLO9hjAQAAgAtauXLlVKdOHcvb3XPPPV6HG1WrVk1BQUHasmWLPv/8cy1atEj33XefxowZoyVLligsLOyczftHhw8f1vXXX6/nnnuu0LpVq1Y9J89ZEhQLAAAAoBQqVKigChUqFFoeFham66+/Xtdff73uv/9+NWjQQOvXr1eTJk1UUFCgJUuWeA6F+qOGDRvq/ffflzHGs9di2bJlKl++vGrUqFHsHC1bttT777+v+Ph4BQU59+s9h0IBAAAARTh8+LDn8ChJysjI0Nq1a7Vr165it5kxY4amTp2qDRs26Mcff9Sbb76psLAw1apVS/Hx8erdu7fuuOMOzZ07VxkZGVq8eLHeffddSdJ9992n3bt364EHHtDmzZv13//+V0OHDlVqaqrn/Iqi3H///Tpw4IBuvfVWffvtt9qxY4cWLlyovn37Kj8//5xmciYUCwAAAKAI3333nVq0aKEWLVpIklJTU9WiRQsNGTKk2G2io6M1ZcoUXXbZZWratKk+//xzffTRR6pYsaIk6bXXXtMtt9yi++67Tw0aNNBdd92lI0eOSJKqV6+uTz75RKtWrVKzZs10zz336M4779STTz55xjmrVaumZcuWKT8/X1dddZWaNGmigQMHKjo6+oyF5FxzGWNMmT3beZKTk6OoqCgdPHhQkZGRTo8DAABwQTl+/LgyMjKUkJCg0NBQp8eBRWf6/ln5PZs9FgAAAABso1gAAAAAsI1iAQAAAMA2igUAAAAA2ygWAAAAOCf+AtcEuiCdq+8bxQIAAAC2BAcHS5KOHj3q8CQojdPft9Pfx9Lik7cBAABgS2BgoKKjo7V3715JUnh4uOeTo+G7jDE6evSo9u7dq+joaAUGBtp6PIoFAAAAbIuNjZUkT7mA/4iOjvZ8/+ygWAAAAMA2l8ulqlWrqnLlyjpx4oTT46CEgoODbe+pOI1iAQAAgHMmMDDwnP2iCv/CydsAAAAAbKNYAAAAALCNYgEAAADANooFAAAAANsoFgAAAABso1gAAAAAsI1iAQAAAMA2igUAAAAA2ygWAAAAAGyjWAAAAACwjWIBAAAAwDaKBQAAAADbKBYAAAAAbKNYAAAAALCNYgEAAADANooFAAAAANsoFgAAAABso1gAAAAAsI1iAQAAAMA2igUAAAAA2ygWAAAAAGyjWAAAAACwjWIBAAAAwDaKBQAAAADbKBYAAAAAbKNYAAAAALCNYgEAAADANooFAAAAANtKVSwmTpyo+Ph4hYaGqm3btlq1alWx615xxRVyuVyFvq699lrPOn369Cl0f5cuXUozGgAAAAAHBFnd4J133lFqaqomTZqktm3bauzYsUpJSdGWLVtUuXLlQut/8MEHysvL89z+7bff1KxZM3Xv3t1rvS5dumj69Ome22632+poAAAAABxieY/FSy+9pLvuukt9+/ZVo0aNNGnSJIWHh2vatGlFrl+hQgXFxsZ6vhYtWqTw8PBCxcLtdnutFxMTU7pXBAAAAKDMWSoWeXl5Wr16tZKTk//3AAEBSk5O1vLly0v0GFOnTlXPnj1Vrlw5r+WLFy9W5cqVVb9+fd1777367bffrIwGAAAAwEGWDoXav3+/8vPzVaVKFa/lVapU0ebNm8+6/apVq7RhwwZNnTrVa3mXLl100003KSEhQTt27NATTzyhq6++WsuXL1dgYGChx8nNzVVubq7ndk5OjiQpPz9f+fn5Vl4SAAAAgGJY+d3a8jkWdkydOlVNmjRRmzZtvJb37NnT8/+bNGmipk2bqnbt2lq8eLE6d+5c6HFGjx6t4cOHF1q+bt06RUREnPvBAQAAgAvQ4cOHS7yupWJRqVIlBQYGKisry2t5VlaWYmNjz7jtkSNHNHv2bI0YMeKsz5OYmKhKlSpp+/btRRaLwYMHKzU11XM7JydHcXFxatq0qSIjI0v4agAAAACcyekjg0rCUrEICQlRq1atlJaWpm7dukmSCgoKlJaWpgEDBpxx2zlz5ig3N1f/+Mc/zvo8P//8s3777TdVrVq1yPvdbneRV40KDAws8tApAAAAANZZ+d3a8lWhUlNTNWXKFM2cOVPp6em69957deTIEfXt21eS1KtXLw0ePLjQdlOnTlW3bt1UsWJFr+WHDx/Wo48+qhUrVmjnzp1KS0tT165dVadOHaWkpFgdDwAAAIADLJ9j0aNHD+3bt09DhgxRZmammjdvrgULFnhO6N61a5cCArz7ypYtW7R06VJ99tlnhR4vMDBQ69at08yZM5Wdna1q1arpqquu0tNPP81nWQAAAAB+wmWMMU4PYVdOTo6ioqJ08OBBzrEAAAAAzhErv2dbPhQKAAAAAP6MYgEAAADANooFAAAAANsoFgAAAABso1gAAAAAsI1iAQAAAMA2igUAAAAA2ygWAAAAAGyjWAAAAACwjWIBAAAAwDaKBQAAAADbKBYAAAAAbKNYAAAAALCNYgEAAADANooFAAAAANsoFgAAAABso1gAAAAAsI1iAQAAAMA2igUAAAAA2ygWAAAAAGyjWAAAAACwjWIBAAAAwDaKBQAAAADbKBYAAAAAbKNYAAAAALCNYgEAAADANooFAAAAANsoFgAAAABso1gAAAAAsI1iAQAAAMA2igUAAAAA2ygWAAAAAGyjWAAAAACwjWIBAAAAwDaKBQAAAADbKBYAAAAAbKNYAAAAALCNYgEAAADANooFAAAAANsoFgAAAABso1gAAAAAsI1iAQAAAMA2igUAAAAA2ygWAAAAAGyjWAAAAACwjWIBAAAAwDaKBQAAAADbKBYAAAAAbKNYAAAAALCNYgEAAADANooFAAAAANsoFgAAAABso1gAAAAAsI1iAQAAAMA2igUAAAAA2ygWAAAAAGyjWAAAAACwjWIBAAAAwDaKBQAAAADbKBYAAAAAbKNYAAAAALAtyOkBAAC+KX7Qx7a23/nstedoEgCAP2CPBQAAAADbKBYAAAAAbKNYAAAAALCNcyzgODvHcXMMNwAAgG9gjwUAAAAA2ygWAAAAAGyjWAAAAACwjWIBAAAAwDaKBQAAAADbKBYAAAAAbKNYAAAAALCNYgEAAADANooFAAAAANsoFgAAAABso1gAAAAAsI1iAQAAAMA2igUAAAAA2ygWAAAAAGyjWAAAAACwjWIBAAAAwDaKBQAAAADbgpweAIB18YM+LvW2O5+99hxOAgAAcArFAgAAwI/Y+eOSxB+YcP5wKBQAAAAA2ygWAAAAAGyjWAAAAACwjWIBAAAAwDaKBQAAAADbKBYAAAAAbKNYAAAAALCNz7EAAOAc4fMFAFzI2GMBAAAAwDaKBQAAAADbKBYAAAAAbKNYAAAAALCNYgEAAADANooFAAAAANtKVSwmTpyo+Ph4hYaGqm3btlq1alWx686YMUMul8vrKzQ01GsdY4yGDBmiqlWrKiwsTMnJydq2bVtpRgMAAADgAMvF4p133lFqaqqGDh2qNWvWqFmzZkpJSdHevXuL3SYyMlJ79uzxfP30009e9z///PMaP368Jk2apJUrV6pcuXJKSUnR8ePHrb8iAAAAAGXOcrF46aWXdNddd6lv375q1KiRJk2apPDwcE2bNq3YbVwul2JjYz1fVapU8dxnjNHYsWP15JNPqmvXrmratKneeOMN/frrr5o7d26pXhQAAACAsmXpk7fz8vK0evVqDR482LMsICBAycnJWr58ebHbHT58WLVq1VJBQYFatmypUaNGqXHjxpKkjIwMZWZmKjk52bN+VFSU2rZtq+XLl6tnz56FHi83N1e5ubme2zk5OZKk/Px85efnW3lJ8AGmoPTfswv1+01mKAt23mfShfleIzOUBd5nKEtW3i+WisX+/fuVn5/vtcdBkqpUqaLNmzcXuU39+vU1bdo0NW3aVAcPHtQLL7ygdu3aaePGjapRo4YyMzM9j/Hnxzx935+NHj1aw4cPL7R83bp1ioiIsPKS4APy9maUetu1a9eeu0H8CJmhLNh5n0kX5nuNzFAWeJ+hLB0+fLjE61oqFqWRlJSkpKQkz+127dqpYcOGmjx5sp5++ulSPebgwYOVmprquZ2Tk6O4uDg1bdpUkZGRtmdG2Qqp/Eupt23evPm5G8SPkBnKgp33mXRhvtfIDGWB91npJA7+uNTb/jj62nM4iX85fWRQSVgqFpUqVVJgYKCysrK8lmdlZSk2NrZEjxEcHKwWLVpo+/btkuTZLisrS1WrVvV6zOLe+G63W263u9DywMBABQYGlmgO+A5XQOm/Zxfq95vMUBbsvM+kC/O9RmYoC7zPSof/dpaOlddu6eTtkJAQtWrVSmlpaZ5lBQUFSktL89orcSb5+flav369p0QkJCQoNjbW6zFzcnK0cuXKEj8mAAAAAGdZPhQqNTVVvXv31iWXXKI2bdpo7NixOnLkiPr27StJ6tWrl6pXr67Ro0dLkkaMGKFLL71UderUUXZ2tsaMGaOffvpJ/fr1k3TqilEDBw7UyJEjVbduXSUkJOipp55StWrV1K1bt3P3SgEAAACcN5aLRY8ePbRv3z4NGTJEmZmZat68uRYsWOA5+XrXrl0KCPjfjpDff/9dd911lzIzMxUTE6NWrVrpm2++UaNGjTzrPPbYYzpy5Ij69++v7OxstW/fXgsWLCj0QXoAAAAAfFOpTt4eMGCABgwYUOR9ixcv9rr98ssv6+WXXz7j47lcLo0YMUIjRowozTgAAAAAHGb5A/IAAAAA4M8oFgAAAABso1gAAAAAsI1iAQAAAMA2igUAAAAA2ygWAAAAAGyjWAAAAACwjWIBAAAAwDaKBQAAAADbKBYAAAAAbAtyegDASU1mNin1tut7rz+HkwAAAPg39lgAAAAAsI1iAQAAAMA2igUAAAAA2ygWAAAAAGyjWAAAAACwjWIBAAAAwDaKBQAAAADbKBYAAAAAbKNYAAAAALCNYgEAAADANooFAAAAANsoFgAAAABso1gAAAAAsC3I6QEAAACAv6omM5vY2n597/XnaJLzjz0WAAAAAGyjWAAAAACwjUOhAFhiZ5euP+3OBQAA1rDHAgAAAIBtFAsAAAAAtnEoFADA53DIHQD4H/ZYAAAAALCNYgEAAADANooFAAAAANsoFgAAAABs4+Ttcyx+0Mel3nbns9eew0kAAACAssMeCwAAAAC2USwAAAAA2EaxAAAAAGAbxQIAAACAbRQLAAAAALZxVSgAAP4CmsxsUupt1/defw4nAXChYo8FAAAAANsoFgAAAABso1gAAAAAsI1iAQAAAMA2Tt6GfxsWZW/7hJrnZg4AAIALHMUCAAAAOBM7f8i8gP6IyaFQAAAAAGyjWAAAAACwjWIBAAAAwDaKBQAAAADbKBYAAAAAbKNYAAAAALCNYgEAAADANooFAAAAANv4gDwAAACUSJOZTWxtv773+nM0CXwReywAAAAA2EaxAAAAAGAbxQIAAACAbRQLAAAAALZx8jZwoRkWZW/7hJrnZg4AAPCXwh4LAAAAALaxxwLABSF+0Mel3nbns9eew0kAAPhrYo8FAAAAANsoFgAAAABso1gAAAAAsI1iAQAAAMA2igUAAAAA2ygWAAAAAGyjWAAAAACwjWIBAAAAwDY+IA8AcH4Miyr9tgk1z90cAIAywR4LAAAAALZRLAAAAADYRrEAAAAAYBvnWAAA4Cs4LwWAH2OPBQAAAADbKBYAAAAAbKNYAAAAALCNYgEAAADANooFAAAAANsoFgAAAABso1gAAAAAsI1iAQAAAMA2igUAAAAA2ygWAAAAAGyjWAAAAACwjWIBAAAAwDaKBQAAAADbKBYAAAAAbKNYAAAAALCNYgEAAADANooFAAAAANsoFgAAAABso1gAAAAAsC3I6QEAAABQhoZFlX7bhJrnbg785bDHAgAAAIBtpSoWEydOVHx8vEJDQ9W2bVutWrWq2HWnTJmiyy+/XDExMYqJiVFycnKh9fv06SOXy+X11aVLl9KMBgAAAMABlovFO++8o9TUVA0dOlRr1qxRs2bNlJKSor179xa5/uLFi3Xrrbfqyy+/1PLlyxUXF6errrpKv/zyi9d6Xbp00Z49ezxfs2bNKt0rAgAAAFDmLBeLl156SXfddZf69u2rRo0aadKkSQoPD9e0adOKXP+tt97Sfffdp+bNm6tBgwZ6/fXXVVBQoLS0NK/13G63YmNjPV8xMTGle0UAAAAAypylk7fz8vK0evVqDR482LMsICBAycnJWr58eYke4+jRozpx4oQqVKjgtXzx4sWqXLmyYmJi9Le//U0jR45UxYoVi3yM3Nxc5ebmem7n5ORIkvLz85Wfn2/lJZ1zpqD0z+/07E6xlVmBsfncpd/eye8XmVnHz6Z1djKT7L3XLsT3mXRhZpY4+GNb2/84+tpzNIn/8Nf3meS/P58XamZWn99Ssdi/f7/y8/NVpUoVr+VVqlTR5s2bS/QYjz/+uKpVq6bk5GTPsi5duuimm25SQkKCduzYoSeeeEJXX321li9frsDAwEKPMXr0aA0fPrzQ8nXr1ikiIsLKSzrn8vZmlHrbtWvXnrtB/IitzEIKbD338cDjpX9uB79fZGYdP5vW2clMsvdeuxDfZxKZlcaF+PPpr+8zyX/faxdqZpJ0+PDhEq9bppebffbZZzV79mwtXrxYoaGhnuU9e/b0/P8mTZqoadOmql27thYvXqzOnTsXepzBgwcrNTXVczsnJ0dxcXFq2rSpIiMjz++LOIuQyr+cfaViNG/e/NwN4kdsZRZq78JmoTVDz75Scc/t4PeLzKzjZ9M6O5lJ9t5rF+L7TCKz0rgQfz799X0m+e977ULNTPrfkUElYalYVKpUSYGBgcrKyvJanpWVpdjY2DNu+8ILL+jZZ5/V559/rqZNm55x3cTERFWqVEnbt28vsli43W653e5CywMDA4vcw1GWXAGlf36nZ3eKrcwCXDafu/TbO/n9IjPr+Nm0zk5mkr332oX4PpPIrDQuxJ9Pf32fSf77XrtQM7P6/JbqV0hIiFq1auV14vXpE7GTkpKK3e7555/X008/rQULFuiSSy456/P8/PPP+u2331S1alUr4wEAAABwiOVDoVJTU9W7d29dcsklatOmjcaOHasjR46ob9++kqRevXqpevXqGj16tCTpueee05AhQ/T2228rPj5emZmZkqSIiAhFRETo8OHDGj58uG6++WbFxsZqx44deuyxx1SnTh2lpKScw5f619ZkZhNb26/vvf4cTQIAAIALkeVi0aNHD+3bt09DhgxRZmammjdvrgULFnhO6N61a5cCAv63I+S1115TXl6ebrnlFq/HGTp0qIYNG6bAwECtW7dOM2fOVHZ2tqpVq6arrrpKTz/9dJGHOwEAAADwPaU6eXvAgAEaMGBAkfctXrzY6/bOnTvP+FhhYWFauHBhacYAAAAA4CPK9KpQAHAhsnOoIocpAgD8hb3rTgIAAACAKBYAAAAAzgGKBQAAAADbKBYAAAAAbOPkbQAAcEHiM6CAc4s9FgAAAABso1gAAAAAsI1iAQAAAMA2igUAAAAA2ygWAAAAAGyjWAAAAACwjWIBAAAAwDaKBQAAAADbKBYAAAAAbKNYAAAAALAtyOkBAAAASm1YVOm3Tah57uYAwB4LAAAAAPZRLAAAAADYRrEAAAAAYBvFAgAAAIBtFAsAAAAAtlEsAAAAANhGsQAAAABgG59jAQBnY+c6+RLXygcAXBDYYwEAAADANooFAAAAANsoFgAAAABs4xwLX2LnOG6O4QYAAICD2GMBAAAAwDaKBQAAAADbKBYAAAAAbKNYAAAAALCNYgEAAADANooFAAAAANsoFgAAAABso1gAAAAAsI1iAQAAAMA2igUAAAAA2ygWAAAAAGyjWAAAAACwjWIBAAAAwDaKBQAAAADbKBYAAAAAbKNYAAAAALCNYgEAAADANooFAAAAANsoFgAAAABso1gAAAAAsI1iAQAAAMA2igUAAAAA2ygWAAAAAGyjWAAAAACwjWIBAAAAwDaKBQAAAADbKBYAAAAAbKNYAAAAALCNYgEAAADANooFAAAAANsoFgAAAABso1gAAAAAsI1iAQAAAMA2igUAAAAA2ygWAAAAAGyjWAAAAACwjWIBAAAAwDaKBQAAAADbKBYAAAAAbKNYAAAAALCNYgEAAADANooFAAAAANsoFgAAAABso1gAAAAAsI1iAQAAAMA2igUAAAAA2ygWAAAAAGyjWAAAAACwjWIBAAAAwDaKBQAAAADbKBYAAAAAbKNYAAAAALCNYgEAAADANooFAAAAANsoFgAAAABso1gAAAAAsI1iAQAAAMA2igUAAAAA2ygWAAAAAGyjWAAAAACwjWIBAAAAwDaKBQAAAADbKBYAAAAAbKNYAAAAALCNYgEAAADANooFAAAAANsoFgAAAABso1gAAAAAsI1iAQAAAMC2UhWLiRMnKj4+XqGhoWrbtq1WrVp1xvXnzJmjBg0aKDQ0VE2aNNEnn3zidb8xRkOGDFHVqlUVFham5ORkbdu2rTSjAQAAAHCA5WLxzjvvKDU1VUOHDtWaNWvUrFkzpaSkaO/evUWu/8033+jWW2/VnXfeqe+//17dunVTt27dtGHDBs86zz//vMaPH69JkyZp5cqVKleunFJSUnT8+PHSvzIAAAAAZcZysXjppZd01113qW/fvmrUqJEmTZqk8PBwTZs2rcj1x40bpy5duujRRx9Vw4YN9fTTT6tly5aaMGGCpFN7K8aOHasnn3xSXbt2VdOmTfXGG2/o119/1dy5c229OAAAAABlw1KxyMvL0+rVq5WcnPy/BwgIUHJyspYvX17kNsuXL/daX5JSUlI862dkZCgzM9NrnaioKLVt27bYxwQAAADgW4KsrLx//37l5+erSpUqXsurVKmizZs3F7lNZmZmketnZmZ67j+9rLh1/iw3N1e5ubme2wcPHpQk/f7778rPz7fwis69/GOHSr3t76ag1NuePHKy1NtKp7JzilOZSfZyI7NSPDeZWX9uP81Mcu7fNDIrxfOSWeme26HcyKx0+B2tdHJyciSdOsrobCwVC18xevRoDR8+vNDy+Pj4sh/mHKpga+uii12Jn/t+e8/uFPtTlz43MivFc5OZ9ef208wk5/5NI7NSPC+Zle65/TQ3MrOOzKRDhw4pKirqjOtYKhaVKlVSYGCgsrKyvJZnZWUpNja2yG1iY2PPuP7p/83KylLVqlW91mnevHmRjzl48GClpqZ6bhcUFOjAgQOqWLGiXC6XlZfkN3JychQXF6fdu3crMjLS6XH8AplZR2bWkZl1ZGYdmVlHZqVDbtb91TMzxujQoUOqVq3aWde1VCxCQkLUqlUrpaWlqVu3bpJO/VKflpamAQMGFLlNUlKS0tLSNHDgQM+yRYsWKSkpSZKUkJCg2NhYpaWleYpETk6OVq5cqXvvvbfIx3S73XK73V7LoqOjrbwUvxUZGfmXfNOeT2RmHZlZR2bWkZl1ZGYdmZUOuVn3V87sbHsqTrN8KFRqaqp69+6tSy65RG3atNHYsWN15MgR9e3bV5LUq1cvVa9eXaNHj5YkPfTQQ+rYsaNefPFFXXvttZo9e7a+++47/fvf/5YkuVwuDRw4UCNHjlTdunWVkJCgp556StWqVfOUFwAAAAC+zXKx6NGjh/bt26chQ4YoMzNTzZs314IFCzwnX+/atUsBAf+72FS7du309ttv68knn9QTTzyhunXrau7cubr44os96zz22GM6cuSI+vfvr+zsbLVv314LFixQaGjoOXiJAAAAAM63Up28PWDAgGIPfVq8eHGhZd27d1f37t2LfTyXy6URI0ZoxIgRpRnnguB2uzV06NBCh4CheGRmHZlZR2bWkZl1ZGYdmZUOuVlHZv/jMiW5dhQAAAAAnIHlT94GAAAAgD+jWAAAAACwjWIBAAAAwDaKBQAAAADbKBYAAOAvYcSIETp69Gih5ceOHePKk8UgM+vIrHhcFQoALNq1a5fi4uLkcrm8lhtjtHv3btWsWdOhyXwbuVlHZtYEBgZqz549qly5stfy3377TZUrV1Z+fr5Dk/kuMrOOzIrHHgsflpiYqN9++63Q8uzsbCUmJjowke8jM+vIzLqEhATt27ev0PIDBw4oISHBgYn8A7lZR2bWGGMKlTBJ+uGHH1ShQgUHJvJ9ZGYdmRWvVB+Qh7Kxc+fOIltvbm6ufvnlFwcm8n1kZh2ZWVfcf1QOHz6s0NBQBybyD+RmHZmVTExMjFwul1wul+rVq+eVWX5+vg4fPqx77rnHwQl9D5lZR2ZnR7HwQfPmzfP8/4ULFyoqKspzOz8/X2lpaYqPj3dgMt9FZtaRmXWpqamSJJfLpaeeekrh4eGe+/Lz87Vy5Uo1b97coel8F7lZR2bWjB07VsYY3XHHHRo+fLjXv2chISGKj49XUlKSgxP6HjKzjszOjnMsfFBAwKkj1Fwul/787QkODlZ8fLxefPFFXXfddU6M55PIzDoys65Tp06SpCVLligpKUkhISGe+07/R+WRRx5R3bp1nRrRJ5GbdWRWOkuWLFG7du0UHBzs9Ch+g8ysI7PiUSx8WEJCgr799ltVqlTJ6VH8BplZR2bW9e3bV+PGjVNkZKTTo/gVcrOOzKzLz8/Xhx9+qPT0dElSo0aN1LVrVwUFcZBGccjMOjIrGsUCAGzYvXu3JCkuLs7hSfwLuVlHZme3ceNG3XDDDcrMzFT9+vUlSVu3btVFF12kjz76SBdffLHDE/oeMrOOzIrHVaF8XFpamq677jrVrl1btWvX1nXXXafPP//c6bF8GplZR2bWnDx5Uk899ZSioqIUHx+v+Ph4RUVF6cknn9SJEyecHs9nkZt1ZGZNv3791LhxY/38889as2aN1qxZo927d6tp06bq37+/0+P5JDKzjszOwMBnTZw40QQFBZmePXuacePGmXHjxplbb73VBAcHmwkTJjg9nk8iM+vIzLp77rnHVK5c2UyaNMn88MMP5ocffjCTJk0ysbGx5p577nF6PJ9FbtaRmTWhoaFmw4YNhZavX7/ehIaGOjCR7yMz68iseBQLH1a9enXzyiuvFFo+YcIEU61aNQcm8n1kZh2ZWRcZGWk++eSTQss//vhjExkZ6cBE/oHcrCMza5o2bWrS0tIKLU9LSzMXX3yxAxP5PjKzjsyKx6FQPiw7O1tdunQptPyqq67SwYMHHZjI95GZdWRmndvtLvJSvAkJCV5X74E3crOOzKwZPXq0HnzwQb333nv6+eef9fPPP+u9997TwIED9dxzzyknJ8fzhVPIzDoyKx4nb/uw2267TS1atNCjjz7qtfyFF17Qd999p9mzZzs0me8iM+vIzLoRI0Zo8+bNmj59utxut6RTHyh45513qm7duho6dKjDE/omcrOOzKw5fRltSZ4PLzv9a84fb7tcriI/GPRCRGbWkVnxKBY+bOTIkXrhhRd02WWXeT5wZcWKFVq2bJn+9a9/eV1+8MEHH3RqTJ9CZtaRmXU33nij0tLS5Ha71axZM0nSDz/8oLy8PHXu3Nlr3Q8++MCJEX0SuVlHZtYsWbKkxOt27NjxPE7iP8jMOjIrHsXChyUkJJRoPZfLpR9//PE8T+MfyMw6MrOub9++JV53+vTp53ES/0Ju1pEZAH9CsQAAAH8J69atK3K5y+VSaGioatas6TmkDKeQmXVkVjyKBQAA+EsICAjwHONelODgYPXo0UOTJ09WaGhoGU7mu8jMOjIrHsXCh6Wmpha5/HQjrlOnjrp27aoKFSqU8WS+i8ysIzPrWrRoUeR/VP6YWZ8+fdSpUycHpvNd5GYdmVnz3//+V48//rgeffRRtWnTRpK0atUqvfjiixo6dKhOnjypQYMGqUePHnrhhRccntY3kJl1ZHYGZX19W5TcFVdcYSIjI025cuVMy5YtTcuWLU1ERISJiooybdu2NdHR0SYmJsZs3LjR6VF9BplZR2bWDRo0yERFRZn27dub1NRUk5qaai6//HITFRVlHnroIXPllVeagIAAM3fuXKdH9SnkZh2ZWdO6dWuzYMGCQssXLFhgWrdubYwx5sMPPzSJiYllPZrPIjPryKx4FAsf9vLLL5ubbrrJHDx40LMsOzvb3HLLLWbs2LHmyJEjpmvXruaqq65ycErfQmbWkZl1/fr1MyNGjCi0/Omnnzb9+vUzxhgzZMgQ06pVq7IezaeRm3VkZk1oaKhJT08vtDw9Pd3zicgZGRkmLCysrEfzWWRmHZkVj2Lhw6pVq1bkX4k3bNjg+UTk1atXm4oVK5b1aD6LzKwjM+siIyPNtm3bCi3ftm2b59OQ09PTTURERFmP5tPIzToys6Z58+amd+/eJjc317MsLy/P9O7d2zRv3twYY8zSpUtNfHy8UyP6HDKzjsyKF+T0oVgo3sGDB7V37141atTIa/m+ffs8n+YYHR2tvLw8J8bzSWRmHZlZFxoaqm+++UZ16tTxWv7NN994TtQrKCi44E7aOxtys47MrJk4caJuuOEG1ahRQ02bNpUkrV+/Xvn5+Zo/f74k6ccff9R9993n5Jg+hcysI7PiUSx8WNeuXXXHHXfoxRdfVOvWrSVJ3377rR555BF169ZN0qmTherVq+fglL6FzKwjM+seeOAB3XPPPVq9erVXZq+//rqeeOIJSdLChQvVvHlzB6f0PeRmHZlZ065dO2VkZOitt97S1q1bJUndu3fXbbfdpvLly0uS/vnPfzo5os8hM+vI7Ayc3mWC4h06dMj069fPhISEmICAABMQEGBCQkLMXXfdZQ4fPmyMMeb7778333//vbOD+hAys47MSufNN980l156qYmJiTExMTHm0ksvNW+99Zbn/qNHj5pjx445OKFvIjfryAyAv+Bys37g8OHDnk88TkxMVEREhMMT+T4ys47MAPyVREZGau3atUpMTHR6FL9BZtaRmbcApwfA2UVERGjjxo2qXbs2v+yVEJlZR2alc99992n//v1Oj+F3yM06MrOGv5taR2bWkZk3ioWfuPvuu5WVleX0GH6FzKwjM+vefPNNz0nuKDlys47MAPg6ioWfoBFbR2bWkZl1ZFY65GYdmVnzj3/8Q5GRkU6P4VfIzDoy88ZVoQAAwF/Oa6+95vQIfofMrCMzbxQLP/Hpp5+qevXqTo/hVz799FNVq1bN6TH8Cu8z6w4dOuT0CH6J3KwjszPbv3+/pk2bpuXLlyszM1OSFBsbq3bt2qlPnz666KKLHJ7Qtx05ckTvvvuutm/frqpVq+rWW29VxYoVnR7L5/A+OzOuCuXjDh486PXGjYqKcngi/BXxPrMmMzNTK1eu9Mqsbdu2io2NdXgy/3HixAnt3LlTlStX5v12BrzXSubbb79VSkqKwsPDlZycrCpVqkiSsrKylJaWpqNHj2rhwoW65JJLHJ7UdzRq1EhLly5VhQoVtHv3bnXo0EG///676tWrpx07digoKEgrVqxQQkKC06P6DN5nJeDIRW5xVlOmTDENGzb0fK7A6a+GDRua119/3enxfM7KlSvNyZMnPbc/+ugj06FDB1OtWjXTqlUrM3PmTAen8128z6w5fPiwuf32201gYKAJCgoylStXNpUrVzZBQUEmMDDQ/OMf/zBHjhxxekyf89xzz5mjR48aY4w5efKk+de//uX53JSgoCDTt29fk5eX5/CUvoX3mjVt27Y1/fv3NwUFBYXuKygoMP379zeXXnqpA5P5LpfLZbKysowxxtx+++2mXbt2Jjs72xhz6vONkpOTza233urkiD6H99nZUSx80PPPP2/Cw8PNoEGDzJdffmk2bdpkNm3aZL788kszePBgU65cOTNmzBinx/QpAQEBnn8g582bZwICAkyvXr3MxIkTTb9+/UxQUJD54IMPHJ7St/A+s+7OO+80devWNQsWLPAqsidPnjQLFy409erVM/369XNwQt/0x5/PMWPGmJiYGDNt2jSzceNG8+abb5rKlSub5557zuEpfQvvNWtCQ0NNenp6sfenp6eb0NDQMpzI9/2xWCQmJprPPvvM6/5ly5aZuLg4J0bzWbzPzo5i4YNq1qxp3nnnnWLvnz17Nj/sf/LHfyDbt29vBg0a5HX/M888c8H/FeHPeJ9ZFx0dbZYtW1bs/UuXLjXR0dFlOJF/+OPPZ4sWLczkyZO97n/zzTdN48aNnRjNZ/FesyY+Pv6Me6ZnzpxpatWqVXYD+QGXy2X27t1rjDGmWrVqZv369V7379y584L/JfnPeJ+dHSdv+6C9e/eqSZMmxd7fpEkTPiTpDLZu3aqxY8d6Lbv55ps1ZswYZwbyUbzPrCsoKFBISEix94eEhKigoKAMJ/IfLpdLkrRr1y61a9fO67527dopIyPDibF8Fu81ax555BH1799fq1evVufOnQsd+z5lyhS98MILDk/pezp37qygoCDl5ORoy5Ytuvjiiz33/fTTT5y8/Se8z86OYuGDWrdurWeffVZTp05VUJD3tyg/P1/PPfecWrdu7dB0vmvTpk3KzMxUWFhYkf/BPXnypANT+S7eZ9Zdd9116t+/v6ZOnaoWLVp43ff999/r3nvv1fXXX+/QdL5typQpioiIUEhIiA4cOOB136FDh+R2ux2azDfxXrPm/vvvV6VKlfTyyy/r1VdfVX5+viQpMDBQrVq10owZM/T3v//d4Sl9y9ChQ71uR0REeN3+6KOPdPnll5flSD6P99nZcVUoH7Ru3TqlpKToxIkT6tChg1cj/uqrrxQSEqLPPvvM6y8LF7qAgAC5XC7PB0i99NJLGjhwoOf+2bNn6+mnn9bGjRsdmtD38D6z7vfff9dtt92mhQsXKiYmRpUrV5Z0au9Pdna2UlJS9Pbbbys6OtrZQX1MfHy8Z4+FJD300ENeP5/jxo3T7NmztXz5cgem802810rvxIkTnr2tlSpVUnBwsMMT4a+I91nRKBY+6tChQ3rzzTe1YsUKr8sMJiUl6bbbbuNTHv/kp59+8rodERHhtQv3jTfekCT16tWrTOfydbzPSmfz5s2FrmGelJSkBg0aODyZf1qxYoXcbnehv8yD9xoA/0KxAAAAf2mvvvqq9u/fryFDhjg9it8gM+vIjGIBAOfMnj17dOLECdWsWdPpUfwKuVlHZtZ07txZGRkZ+vHHH50exW+QmXVkRrHwS8nJyfrxxx8v6DeuVWRmHZlZ17BhQ23dutVzQh9KhtysIzMAvoirQvmhG2+8kcuAWkRm1pGZdW+88YaOHj3q9Bh+h9ysIzMAvog9FgAAwO/99ttvWrdunZo1a6YKFSpo//79mjp1qnJzc9W9e3c1bNjQ6RF9DpmdG4mJiVq4cKHq1q3r9CiOo1gA8LJ48WK1bdtWYWFhTo/iN7KyspSbm8vx7haRm3XDhw/3XEsf/7Nq1SpdddVVysnJUXR0tBYtWqTu3bsrKChIBQUF+vXXX7V06VK1bNnS6VF9BplZN378+CKXp6am6rHHHlNsbKwk6cEHHyzLsXyLA5/2jRKYMmWK6dWrl5k2bZoxxpjZs2ebBg0amISEBDNkyBCHp/NNZHZuBAcHm02bNjk9hk/Kyckxt99+u6lZs6bp1auXyc3NNffdd59xuVwmICDAdOjQwRw8eNDpMX0OuVl38ODBQl/Z2dkmODjYrFy50rMMpyQnJ5t+/fqZnJwcM2bMGFOjRg3Tr18/z/19+/Y13bp1c3BC30Nm1rlcLlOjRg0THx/v9eVyuUz16tVNfHy8SUhIcHpMR1EsfNDLL79sypUrZ2666SZTtWpVM3LkSFOxYkUzcuRIM3z4cBMZGWkmT57s9Jg+hcysa9GiRZFfLpfLNGzY0HMb/zNgwADToEEDM378eHPFFVeYrl27mosvvtgsXbrULFmyxDRq1Mg88cQTTo/pc8jNuoCAgCK/Tpex0/+LU2JiYjx/EMnLyzMBAQFm5cqVnvtXr15tqlev7tR4PonMrLv77rtN8+bNC/3xLSgoyGzcuNGhqXwLxcIHNWjQwLz11lvGGGPWrFljgoKCzOuvv+65//XXXzetWrVyajyfRGbWBQUFmS5duphhw4Z5voYOHWoCAgLMfffd51mG/4mLizNffPGFMcaYX375xbhcLvPRRx957p8/f76pX7++U+P5LHKzrnr16ubaa681X3zxhVm8eLFZvHix+fLLL01gYKCZPn26ZxlOKVeunMnIyPDcjoiIMDt27PDc/umnn0xoaKgDk/kuMiudDz74wMTFxZlXXnnFs4xi8T8UCx8UFhZmfvrpJ89tt9ttNmzY4Lm9bds2Ex0d7cRoPovMrFu6dKmpXbu2GTJkiMnPz/cs5x/I4rndbrNr1y7P7fDwcLNlyxbP7Z07d5rw8HAnRvNp5Gbdb7/9Zrp162Y6depkfv75Z89yfj6L1qBBA5OWlua5PX/+fHP06FHP7RUrVpgaNWo4MZrPIrPS+/nnn83f/vY306VLF7Nnzx5+Lv8gwOlzPFBYeHi4jhw54rl90UUXKSIiwmudkydPlvVYPo3MrLvsssu0evVqbd26Ve3atdOOHTucHsnnVaxYUfv27fPc7tq1q6Kjoz23Dx8+LLfb7cBkvo3crKtQoYI+/PBDde/eXW3atNGsWbOcHsmn9ezZU3v37vXcvvbaa70uQDFv3jy1adPGidF8FpmVXvXq1fX555+rQ4cOatGihQzXQfLgcyx8UIMGDbRu3TrPZd52797tdf/mzZsVHx/vwGS+i8xKJyoqSrNmzdL06dPVvn17DR8+XC6Xy+mxfFbTpk317bffeq6S8vbbb3vd/+2333J5xiKQW+nde++96tixo2677TZ99NFHTo/js4YOHXrG+//v//5PgYGBZTSNfyAze1wulwYPHqyUlBR9/fXXqlq1qtMj+QSKhQ967rnnVK5cuWLv37Vrl+6+++4ynMj3kZk9ffv2Vfv27XXbbbexZ+cM3nrrLQUEFL+jt0qVKnrmmWfKcCL/QG72NGrUSKtWrdKgQYN08cUXcynoElq2bJkuueQSud1uhYeHOz2OXyAz644dO6Z77rmHva7/H59jAcCjoKBAhw4dUmRkJHsuAPi1yMhIrV27VomJiU6P4jfIzDoy88Y5Fn7ivvvu0/79+50ew6+QmXUDBgzQiRMnKBUWNGnSpNChdzg7crOOzKzh76bWkZl1ZOaNYuEn3nzzTeXk5Dg9hl8hM+vIzLqdO3fqxIkTTo/hd8jNOjID4OsoFn6CRmwdmVlHZgD+KiZPnqwqVao4PYZfITPryMwbJ28DgA2XX345J9OWArlZR2bW3HbbbU6P4HfIzDoy88bJ2wAA4C9hzpw5mjVrlrZu3SpJqlevnm677TbdcsstDk/mu8jMOjIrHsXCB7377rvq1q2bQkJCJEk///yzqlWr5rlc49GjRzVhwgQ99thjTo7pU8jMOjIrvXnz5pV43RtuuOE8TuJfyM06MiuZgoIC3XrrrZozZ47q1aunBg0aSJLS09O1fft2de/eXbNmzeLCFH9AZtaRWQk48nnfOKOAgACTlZXluV2+fHmzY8cOz+3MzEwTEBDgxGg+i8ysI7PSc7lcJiAgwLhcLq+vPy8jP2/kZh2ZlcxLL71kKlSoYD766KNC9/33v/81FSpUMC+//HLZD+bDyMw6Mjs7Tt72QeZPO5H+fBuFkZl1ZFZ6n332mZo3b65PP/1U2dnZys7O1qeffqqWLVtq4cKFKigoUEFBgfLz850e1aeQm3VkVjLTp0/XmDFjdN111xW674YbbtDzzz+vadOmOTCZ7yIz68isBJxsNSiay+Xy+ktyREQEf0k+CzKzjsxKr3Hjxubrr78utPyrr74yDRo0cGAi/0Bu1pFZyYSGhpqffvqp2Pt37txpQkNDy3Ai30dm1pHZ2bHHAgAs2rFjh6Kjowstj4qK0s6dO8t8Hn9BbtaRWcmEhYUpOzu72PtzcnIUGhpadgP5ATKzjszOjsvN+qiFCxcqKipK0qmThdLS0rRhwwZJOuOb+kJGZtaRWem0bt1aqamp+s9//uO5fnlWVpYeffRRtWnTxuHpfBe5WUdmJZOUlKTXXntNr732WpH3T5w4UUlJSWU8lW8jM+vIrASc3mWCwv58kl5RXxyi4o3MrCOz0tu2bZu5+OKLTUhIiKldu7apXbu2CQkJMY0bNzbbtm1zejyfRW7WkVnJLFu2zAQHB5vu3bublStXmoMHD5rs7GyzfPlyc8stt5jg4GCzdOlSp8f0KWRmHZmdHZebBYBSMMZo0aJF2rx5sySpYcOGSk5OvrAvM1gC5GYdmZXMhx9+qP79++vAgQOeZcYYVahQQZMnT9bNN9/s4HS+icysI7Mzo1gAgA3Hjx+X2+3mlzyLyM06Mju7o0ePauHChdq2bZukUx9cdtVVVyk8PNzhyXwXmVlHZsWjWPigr776qkTrdejQ4TxP4j/IzDoyK72CggI988wzmjRpkrKysrR161YlJibqqaeeUnx8vO68806nR/RJ5GYdmZXMsWPHlJaW5rkM6ODBg5Wbm+u5PygoSCNGjLjgT6z9IzKzjsxKwJkjsHAmZzvmPSAgwAQGBjo9pk8hM+vIrPSGDx9uEhMTzZtvvmnCwsI8l+mdPXu2ufTSSx2ezneRm3VkVjKvvfaaue666zy3IyIiTNu2bc0VV1xhrrjiChMbG2teeuklByf0PWRmHZmdHcXCB2VnZxf59euvv5rHH3/chIWFmcaNGzs9pk8hM+vIrPRq165tPv/8c2OM9+d/pKenm+joaCdH82nkZh2ZlUz79u3NvHnzPLf//Lk8//nPfyhif0Jm1pHZ2fE5Fj4oKirK66t8+fKaM2eO2rRpo1mzZmnixIlat26d02P6FDKzjsxK75dfflGdOnUKLS8oKNCJEyccmMg/kJt1ZFYy27dvV5MmTTy3Q0NDFRDwv19x2rRpo02bNjkxms8iM+vI7Oz4HAsf98EHH+iJJ57Qvn37NHjwYD3wwANyu91Oj+XTyMw6MrOmUaNG+vrrr1WrVi2v5e+9955atGjh0FS+j9ysI7OSyc7O9jrWfd++fV73FxQUeN0PMisNMjs7ioWPWrJkiR5//HGtX79eDz30kB5//HHPB5mhaGRmHZmVzpAhQ9S7d2/98ssvKigo0AcffKAtW7bojTfe0Pz5850ez2eRm3VkVjI1atTQhg0bVL9+/SLvX7dunWrUqFHGU/k2MrOOzErA6WOxUNjVV19tgoODzd1332327Nnj9Dh+gcysIzN7vvrqK5OcnGwuuugiExYWZi677DKzcOFCp8fyeeRmHZmd3YMPPmgaNWpkjh07Vui+o0ePmkaNGpkHH3zQgcl8F5lZR2Znx+VmfVBAQICCgoJUrly5M16v/I8fznKhIzPryAzAX0VWVpaaN2+ukJAQDRgwQPXq1ZMkbdmyRRMmTNDJkyf1/fffq0qVKg5P6jvIzDoyOzsOhfJB06dPd3oEv0Nm1pHZuXH8+HG98847Onr0qJKTk1W3bl2nR/IL5GYdmRWvSpUq+uabb3Tvvfdq0KBBOv03U5fLpSuvvFKvvvrqBf3LXlHIzDoyOzv2WABACaWmpurEiRN65ZVXJEl5eXmeq4CEh4fr5MmTWrRokZKSkhye1LeQm3VkVnoHDhzQ9u3bJUl16tRRhQoVHJ7I95GZdWRWNIqFDzt27JgWLVqkrVu3SpLq16+v5ORkhYWFOTyZ7yIz68is5C6++GKNGjVKN9xwg6RTe33+9a9/6fvvv1fNmjV1xx13aO/evfr4448dntS3kJt1ZAbAH3EolI+aN2+e+vXrp/3793str1SpkqZOnarrr7/eocl8F5lZR2bW7Nq1S40aNfLc/uyzz3TLLbd4LgX60EMP6ZprrnFqPJ9FbtaRGQB/xAfk+aBvvvlGt9xyizp06KBly5bpwIEDOnDggJYuXarLL79ct9xyi1asWOH0mD6FzKwjM+sCAgL0x528K1as0KWXXuq5HR0drd9//92J0XwauVlHZgD8EYdC+aBrrrlGcXFxmjx5cpH333333dq9e7c++eSTMp7Md5GZdWRmXVJSkrp3767U1FRt3LhRTZs21fbt25WQkCDp1OeC9O7dWzt37nR2UB9DbtaRGQB/RLHwQRUqVNCSJUu8Pjb+j9atW6eOHTvy16o/IDPryMy6Dz/8UD179lT79u21ceNGtW7dWh999JHn/scff1wZGRl69913HZzS95CbdWQGwB9xKJQPOnbsmCIjI4u9PyoqSsePHy/DiXwfmVlHZtbdeOON+uSTT9S0aVM9/PDDeuedd7zuDw8P13333efQdL6L3KwjMwD+iGLhg+rWrasvvvii2PvT0tK4fvmfkJl1ZGbNTTfdpJycHHXu3FktWrTQwIEDFR4e7rXO0KFDdcUVVzgzoI8iN+vIDIC/olj4oL59++qRRx4p8tj2jz/+WI899pj69OlT9oP5MDKzjsysmT9/vo4cOSLpVHYHDx50eCL/QG7WkRkAf8U5Fj6ooKBAPXr00Pvvv6/69eurYcOGMsYoPT1d27ZtU7du3TRnzhwFBNALTyMz68jMmqZNm6ply5bq1KmT+vbtq/Hjxxd7KFmvXr3KeDrfRW7WkRkAf0Wx8GHvvPOO3n77bW3btk2SVK9ePfXs2VM9e/Z0eDLfRWbWkVnJfPPNN0pNTdWOHTt04MABlS9fXi6Xq9B6LpdLBw4ccGBC30Ru1pEZAH9FsQAAiwICApSZmanKlSs7PYpfITfryAyAP+GTt31QQEBAkX+d+iOXy6WTJ0+W0US+j8ysI7PSy8jI0EUXXeT0GH6H3KwjMwD+hD0WPui///1vsfctX75c48ePV0FBAZcC/QMys47M7Pn66681efJk7dixQ++9956qV6+u//znP0pISFD79u2dHs9nkZt1ZAbAbxj4hc2bN5tu3bqZwMBA06tXL7Nz506nR/J5ZGYdmZXMe++9Z8LCwky/fv2M2+02O3bsMMYY88orr5irr77a4el8F7lZR2YA/AmXe/Fxv/76q+666y41adJEJ0+e1Nq1azVz5kzVqlXL6dF8FplZR2bWjBw5UpMmTdKUKVMUHBzsWX7ZZZdpzZo1Dk7m28jNOjID4E8oFj7q4MGDevzxx1WnTh1t3LhRaWlp+uijj3TxxRc7PZrPIjPryKx0tmzZog4dOhRaHhUVpezs7LIfyE+Qm3VkBsCfUCx80PPPP6/ExETNnz9fs2bN0jfffKPLL7/c6bF8GplZR2alFxsbq+3btxdavnTpUiUmJjowkX8gN+vIDIA/4eRtHxQQEKCwsDAlJycrMDCw2PU++OCDMpzKt5GZdWRWeqNHj9abb76padOm6corr9Qnn3yin376SQMHDtSQIUP0wAMPOD2iTyI368gMgD/hcrM+qFevXme9DCi8kZl1ZFZ6gwYNUkFBgTp37qyjR4+qQ4cOcrvdevTRR9WvXz+nx/NZ5GYdmQHwJ+yxAIBSysvL0/bt23X48GE1atRIkydP1pgxY5SZmen0aD6N3KwjMwD+gHMsAKCEcnNzNXjwYF1yySW67LLL9Mknn6hRo0bauHGj6tevr3Hjxunhhx92ekyfQ27WkRkAf8QeCwAooccff1yTJ09WcnKyvvnmG+3bt099+/bVihUr9MQTT6h79+5nPF/lQkVu1pEZAH/EORYAUEJz5szRG2+8oRtuuEEbNmxQ06ZNdfLkSf3www+cr3IG5GYdmQHwR+yxAIASCgkJUUZGhqpXry5JCgsL06pVq9SkSROHJ/Nt5GYdmQHwR5xjAQAllJ+fr5CQEM/toKAgRUREODiRfyA368gMgD/iUCgAKCFjjPr06SO32y1JOn78uO655x6VK1fOaz0++8MbuVlHZgD8EcUCAEqod+/eXrf/8Y9/ODSJfyE368gMgD/iHAsAAAAAtnGOBQAAAADbKBYAAAAAbKNYAAAAALCNYgEAAADANooFAAAAANsoFgAAAABso1gAAAAAsI1iAQAAAMC2/wcTxEFwC6ma3QAAAABJRU5ErkJggg==",
-      "text/plain": [
-       "<Figure size 800x600 with 1 Axes>"
-      ]
-     },
-     "metadata": {},
-     "output_type": "display_data"
-    }
-   ],
-   "source": [
-    "def custom_order(label):\n",
-    "    prefix_order = [\"NONE\", \"RefSeq\", \"GO\", \"NA\"]\n",
-    "    suffix_order = [\"3.0-GPT\", \"3.5GPT\", \"4.0-GPT\"]\n",
-    "    \n",
-    "    try:\n",
-    "        prefix_parts = label.split('-')\n",
-    "        prefix_weight = prefix_order.index(prefix_parts[0])\n",
-    "        \n",
-    "        suffix = '-'.join(prefix_parts[1:])\n",
-    "        suffix_weight = suffix_order.index(suffix)\n",
-    "    except ValueError:\n",
-    "        return (999, 999)  # put unexpected values at the end\n",
-    "    \n",
-    "    return prefix_weight, suffix_weight\n",
-    "\n",
-    "def label_order(label):\n",
-    "    prefixes = [\"NONE\", \"RefSeq\", \"GO\", \"NA\"]\n",
-    "    for i, prefix in enumerate(prefixes):\n",
-    "        if label.startswith(prefix):\n",
-    "            return i\n",
-    "    return len(prefixes)  # Return a value that puts any other labels at the end\n",
-    "\n",
-    "data_filled = df.fillna(\"NA\")\n",
-    "condition = (\n",
-    "    (data_filled['cutoff'] == 0.005) &\n",
-    "    (data_filled['closure'] == True) &\n",
-    "    (data_filled['top_n'] == 10)\n",
-    ")\n",
-    "filtered_data = data_filled[condition]\n",
-    "filtered_data.reset_index(drop=True, inplace=True)\n",
-    "\n",
-    "grouped_data_filled = filtered_data.groupby(['cutoff', 'closure', 'top_n', 'source', 'model', 'method'])[['true_positives', 'false_positives', 'false_negatives']].sum().reset_index()\n",
-    "\n",
-    "grouped_data_filled['precision'] = grouped_data_filled['true_positives'] / (grouped_data_filled['true_positives'] + grouped_data_filled['false_positives'])\n",
-    "grouped_data_filled['recall'] = grouped_data_filled['true_positives'] / (grouped_data_filled['true_positives'] + grouped_data_filled['false_negatives'])\n",
-    "grouped_data_filled['f1_score'] = 2 * ((grouped_data_filled['precision'] * grouped_data_filled['recall']) / (grouped_data_filled['precision'] + grouped_data_filled['recall']))\n",
-    "\n",
-    "grouped_data_filled['sort_order'] = grouped_data_filled['source'].apply(custom_order)\n",
-    "grouped_data_filled = grouped_data_filled.sort_values(['sort_order', 'top_n', 'closure'])\n",
-    "\n",
-    "# Filter out sets with 'NA-NA' label prefix\n",
-    "filtered_data_combination = grouped_data_filled[~grouped_data_filled['source'].str.startswith('NA')]\n",
-    "\n",
-    "fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(8, 6))  # Create a single subplot\n",
-    "\n",
-    "filtered_data_combination['label'] = filtered_data_combination['source'] + '-' + filtered_data_combination['model'].astype(str) + '-' + filtered_data_combination['method']\n",
-    "\n",
-    "# Sort data_combination based on the label_order\n",
-    "filtered_data_combination['label_order'] = filtered_data_combination['label'].apply(label_order)\n",
-    "filtered_data_combination = filtered_data_combination.sort_values('label_order')\n",
-    "\n",
-    "x_newest = np.arange(len(filtered_data_combination['label']))\n",
-    "width_newest = 0.2\n",
-    "\n",
-    "ax.bar(x_newest - width_newest, filtered_data_combination['precision'], width_newest, label='Precision')\n",
-    "ax.bar(x_newest, filtered_data_combination['recall'], width_newest, label='Recall')\n",
-    "ax.bar(x_newest + width_newest, filtered_data_combination['f1_score'], width_newest, label='F1-score')\n",
-    "\n",
-    "ax.set_title(f'cutoff = 0.005, closure = True, top_n = 10', fontsize=10)\n",
-    "\n",
-    "ax.set_ylim(0, 1)\n",
-    "\n",
-    "# Change y-axis tick marks\n",
-    "ax.set_yticks(np.arange(0, 1.1, 0.25))\n",
-    "#ax.set_yticklabels([])  # Hide y-axis labels\n",
-    "\n",
-    "# Set x-axis ticks\n",
-    "ax.set_xticks(x_newest)\n",
-    "ax.set_xticklabels(filtered_data_combination['label'], rotation=90)\n",
-    "\n",
-    "# Add horizontal gridlines\n",
-    "ax.grid(axis='y', which='major', color='black', alpha=0.2)\n",
-    "ax.legend()\n",
-    "\n",
-    "plt.tight_layout()\n",
-    "plt.savefig(\"process_precision_recall_specific_0.005_true_10.pdf\", format=\"pdf\", bbox_inches=\"tight\")\n",
-    "plt.show()"
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "code",
-   "execution_count": 82,
-   "id": "c9a00e45",
-   "metadata": {},
-   "outputs": [
-    {
-     "name": "stdout",
-     "output_type": "stream",
-     "text": [
-      "(3312, 29)\n"
-     ]
-    },
-    {
-     "data": {
-      "text/plain": [
-       "Index(['name', 'cutoff', 'closure', 'top_n', 'source', 'model', 'method',\n",
-       "       'method_desc', 'run', 'truncation_factor', 'prompt_variant',\n",
-       "       'response_token_length', 'prompt_length', 'true_positives',\n",
-       "       'false_positives', 'false_negatives', 'more_general_false_negatives',\n",
-       "       'more_specific_false_negatives', 'all_predictions_closure', 'unparsed',\n",
-       "       'true_positive_terms', 'false_positive_terms', 'unparsed_terms',\n",
-       "       'gene_set_size', 'precision', 'recall', 'recall_general',\n",
-       "       'recall_specific', 'f1_score'],\n",
-       "      dtype='object')"
-      ]
-     },
-     "execution_count": 82,
-     "metadata": {},
-     "output_type": "execute_result"
-    }
-   ],
-   "source": [
-    "print(filtered_data.shape)\n",
-    "filtered_data.columns"
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "code",
-   "execution_count": 83,
-   "id": "65e9c987-ffb3-4397-a7e1-e0f4f0be5f04",
-   "metadata": {},
-   "outputs": [],
-   "source": [
-    "filtered_data_dropna = filtered_data[filtered_data['model'] != 'NA']"
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "code",
-   "execution_count": 84,
-   "id": "d75a30a3",
-   "metadata": {},
-   "outputs": [
-    {
-     "name": "stderr",
-     "output_type": "stream",
-     "text": [
-      "/var/folders/hx/svkm0dlj0bd9689lm21_7fyw0000gs/T/ipykernel_7257/3079728095.py:1: SettingWithCopyWarning: \n",
-      "A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.\n",
-      "Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead\n",
-      "\n",
-      "See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy\n",
-      "  filtered_data_dropna['method'] = filtered_data_dropna['method'].str.upper()\n"
-     ]
-    }
-   ],
-   "source": [
-    "filtered_data_dropna['method'] = filtered_data_dropna['method'].str.upper()"
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "code",
-   "execution_count": 85,
-   "id": "b037cbd5",
-   "metadata": {},
+   "execution_count": 47,
+   "id": "7fa7ef20",
+   "metadata": {
+    "scrolled": true
+   },
    "outputs": [
     {
      "data": {
@@ -2439,6 +5875,7 @@
        "  <thead>\n",
        "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
        "      <th></th>\n",
+       "      <th>go_term_ids</th>\n",
        "      <th>name</th>\n",
        "      <th>cutoff</th>\n",
        "      <th>closure</th>\n",
@@ -2448,11 +5885,10 @@
        "      <th>method</th>\n",
        "      <th>method_desc</th>\n",
        "      <th>run</th>\n",
-       "      <th>truncation_factor</th>\n",
        "      <th>...</th>\n",
-       "      <th>unparsed</th>\n",
        "      <th>true_positive_terms</th>\n",
        "      <th>false_positive_terms</th>\n",
+       "      <th>false_negative_terms_example20</th>\n",
        "      <th>unparsed_terms</th>\n",
        "      <th>gene_set_size</th>\n",
        "      <th>precision</th>\n",
@@ -2465,1548 +5901,960 @@
        "  <tbody>\n",
        "    <tr>\n",
        "      <th>0</th>\n",
+       "      <td>{'BFO:0000015', 'GO:0032787', 'GO:0043436', 'G...</td>\n",
        "      <td>glycolysis-gocam-0-0.005</td>\n",
        "      <td>0.005</td>\n",
-       "      <td>True</td>\n",
-       "      <td>10</td>\n",
+       "      <td>False</td>\n",
+       "      <td>1</td>\n",
        "      <td>NONE</td>\n",
        "      <td>4.0</td>\n",
-       "      <td>GPT</td>\n",
+       "      <td>gpt</td>\n",
        "      <td>no_synopsis-4</td>\n",
        "      <td>gpt-4.no_synopsis.v1</td>\n",
-       "      <td>1.0</td>\n",
        "      <td>...</td>\n",
-       "      <td>2</td>\n",
-       "      <td>GO:0006096|GO:0019318|GO:0061621|GO:0006094</td>\n",
-       "      <td>NA</td>\n",
-       "      <td>energy production|atp generation</td>\n",
+       "      <td>GO:0006096</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
        "      <td>10</td>\n",
        "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>0.400000</td>\n",
-       "      <td>0.666667</td>\n",
-       "      <td>0.800000</td>\n",
-       "      <td>0.571429</td>\n",
+       "      <td>1.000000</td>\n",
+       "      <td>1.00</td>\n",
+       "      <td>1.000000</td>\n",
+       "      <td>1.000000</td>\n",
        "    </tr>\n",
        "    <tr>\n",
        "      <th>1</th>\n",
+       "      <td>{'BFO:0000015', 'GO:0032787', 'GO:0043436', 'G...</td>\n",
        "      <td>glycolysis-gocam-0-0.005</td>\n",
        "      <td>0.005</td>\n",
-       "      <td>True</td>\n",
-       "      <td>10</td>\n",
+       "      <td>False</td>\n",
+       "      <td>5</td>\n",
        "      <td>NONE</td>\n",
        "      <td>4.0</td>\n",
-       "      <td>GPT</td>\n",
+       "      <td>gpt</td>\n",
        "      <td>no_synopsis-4</td>\n",
-       "      <td>gpt-4.no_synopsis.v2</td>\n",
-       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>gpt-4.no_synopsis.v1</td>\n",
        "      <td>...</td>\n",
-       "      <td>2</td>\n",
-       "      <td>GO:0006096|GO:0019318|GO:0061621|GO:0006094</td>\n",
-       "      <td>NA</td>\n",
+       "      <td>GO:0006096</td>\n",
+       "      <td>GO:0006006</td>\n",
+       "      <td>GO:0006090|GO:001605</td>\n",
        "      <td>energy production|atp generation</td>\n",
        "      <td>10</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>0.400000</td>\n",
-       "      <td>0.666667</td>\n",
-       "      <td>0.800000</td>\n",
-       "      <td>0.571429</td>\n",
+       "      <td>0.500000</td>\n",
+       "      <td>0.200000</td>\n",
+       "      <td>1.00</td>\n",
+       "      <td>0.200000</td>\n",
+       "      <td>0.285714</td>\n",
        "    </tr>\n",
        "    <tr>\n",
        "      <th>2</th>\n",
+       "      <td>{'BFO:0000015', 'GO:0032787', 'GO:0043436', 'G...</td>\n",
        "      <td>glycolysis-gocam-0-0.005</td>\n",
        "      <td>0.005</td>\n",
-       "      <td>True</td>\n",
+       "      <td>False</td>\n",
        "      <td>10</td>\n",
-       "      <td>GO</td>\n",
+       "      <td>NONE</td>\n",
        "      <td>4.0</td>\n",
-       "      <td>GPT</td>\n",
-       "      <td>ontological_synopsis-4</td>\n",
-       "      <td>gpt-4.ontological_synopsis.v1</td>\n",
-       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>gpt</td>\n",
+       "      <td>no_synopsis-4</td>\n",
+       "      <td>gpt-4.no_synopsis.v1</td>\n",
        "      <td>...</td>\n",
-       "      <td>2</td>\n",
-       "      <td>GO:0006096|GO:0019318|GO:0061621|GO:0006094|GO...</td>\n",
-       "      <td>GO:0045766</td>\n",
-       "      <td>fructose binding activity|phosphotransferase a...</td>\n",
+       "      <td>GO:0006096</td>\n",
+       "      <td>GO:0006006</td>\n",
+       "      <td>GO:0006090|GO:001605</td>\n",
+       "      <td>energy production|atp generation</td>\n",
        "      <td>10</td>\n",
-       "      <td>0.833333</td>\n",
        "      <td>0.500000</td>\n",
-       "      <td>0.625000</td>\n",
-       "      <td>0.833333</td>\n",
-       "      <td>0.625</td>\n",
+       "      <td>0.100000</td>\n",
+       "      <td>0.20</td>\n",
+       "      <td>0.200000</td>\n",
+       "      <td>0.166667</td>\n",
        "    </tr>\n",
        "    <tr>\n",
        "      <th>3</th>\n",
+       "      <td>{'BFO:0000015', 'GO:0032787', 'GO:0043436', 'G...</td>\n",
        "      <td>glycolysis-gocam-0-0.005</td>\n",
        "      <td>0.005</td>\n",
-       "      <td>True</td>\n",
-       "      <td>10</td>\n",
-       "      <td>GO</td>\n",
+       "      <td>False</td>\n",
+       "      <td>25</td>\n",
+       "      <td>NONE</td>\n",
        "      <td>4.0</td>\n",
-       "      <td>GPT</td>\n",
-       "      <td>ontological_synopsis-4</td>\n",
-       "      <td>gpt-4.ontological_synopsis.v2</td>\n",
-       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>gpt</td>\n",
+       "      <td>no_synopsis-4</td>\n",
+       "      <td>gpt-4.no_synopsis.v1</td>\n",
        "      <td>...</td>\n",
-       "      <td>1</td>\n",
-       "      <td>GO:0006096|GO:0019318|GO:0061621|GO:0006094|GO...</td>\n",
-       "      <td>GO:0046716|GO:0010595|GO:0002639</td>\n",
-       "      <td>glucose-6-phosphate metabolic process</td>\n",
+       "      <td>GO:0006096|GO:0006006</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>GO:0006090|GO:001605</td>\n",
+       "      <td>energy production|atp generation</td>\n",
        "      <td>10</td>\n",
-       "      <td>0.625000</td>\n",
-       "      <td>0.500000</td>\n",
-       "      <td>0.625000</td>\n",
-       "      <td>0.833333</td>\n",
-       "      <td>0.555556</td>\n",
+       "      <td>1.000000</td>\n",
+       "      <td>0.080000</td>\n",
+       "      <td>0.25</td>\n",
+       "      <td>0.153846</td>\n",
+       "      <td>0.148148</td>\n",
        "    </tr>\n",
        "    <tr>\n",
        "      <th>4</th>\n",
+       "      <td>{'BFO:0000015', 'GO:0032787', 'GO:0043436', 'G...</td>\n",
        "      <td>glycolysis-gocam-0-0.005</td>\n",
        "      <td>0.005</td>\n",
-       "      <td>True</td>\n",
-       "      <td>10</td>\n",
-       "      <td>RefSeq</td>\n",
+       "      <td>False</td>\n",
+       "      <td>5000</td>\n",
+       "      <td>NONE</td>\n",
        "      <td>4.0</td>\n",
-       "      <td>GPT</td>\n",
-       "      <td>narrative_synopsis-4</td>\n",
-       "      <td>gpt-4.narrative_synopsis.v1</td>\n",
-       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>gpt</td>\n",
+       "      <td>no_synopsis-4</td>\n",
+       "      <td>gpt-4.no_synopsis.v1</td>\n",
        "      <td>...</td>\n",
-       "      <td>2</td>\n",
-       "      <td>GO:0006096|GO:0019318|GO:0061621|GO:0006094</td>\n",
-       "      <td>NA</td>\n",
+       "      <td>GO:0006096|GO:0006006</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>GO:0006090|GO:001605</td>\n",
        "      <td>energy production|atp generation</td>\n",
        "      <td>10</td>\n",
        "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>0.400000</td>\n",
-       "      <td>0.666667</td>\n",
-       "      <td>0.800000</td>\n",
-       "      <td>0.571429</td>\n",
+       "      <td>0.051282</td>\n",
+       "      <td>0.25</td>\n",
+       "      <td>0.142857</td>\n",
+       "      <td>0.097561</td>\n",
        "    </tr>\n",
        "    <tr>\n",
-       "      <th>5</th>\n",
-       "      <td>glycolysis-gocam-0-0.005</td>\n",
-       "      <td>0.005</td>\n",
-       "      <td>True</td>\n",
-       "      <td>10</td>\n",
-       "      <td>RefSeq</td>\n",
-       "      <td>4.0</td>\n",
-       "      <td>GPT</td>\n",
-       "      <td>narrative_synopsis-4</td>\n",
-       "      <td>gpt-4.narrative_synopsis.v2</td>\n",
-       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <th>...</th>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
        "      <td>...</td>\n",
-       "      <td>5</td>\n",
-       "      <td>GO:0006096|GO:0019318|GO:0061621|GO:0006094</td>\n",
-       "      <td>NA</td>\n",
-       "      <td>atp production|energy-yielding step|reversible...</td>\n",
-       "      <td>10</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>0.400000</td>\n",
-       "      <td>0.666667</td>\n",
-       "      <td>0.800000</td>\n",
-       "      <td>0.571429</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>6</th>\n",
-       "      <td>glycolysis-gocam-0-0.005</td>\n",
-       "      <td>0.005</td>\n",
-       "      <td>True</td>\n",
-       "      <td>10</td>\n",
-       "      <td>NONE</td>\n",
-       "      <td>3.5</td>\n",
-       "      <td>GPT</td>\n",
-       "      <td>no_synopsis-3.5</td>\n",
-       "      <td>gpt-3.5-turbo.no_synopsis.v1</td>\n",
-       "      <td>1.0</td>\n",
        "      <td>...</td>\n",
-       "      <td>0</td>\n",
-       "      <td>GO:0006096|GO:0019318|GO:0061621|GO:0006094</td>\n",
-       "      <td>NA</td>\n",
-       "      <td>NA</td>\n",
-       "      <td>10</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>0.400000</td>\n",
-       "      <td>0.666667</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>0.571429</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>7</th>\n",
-       "      <td>glycolysis-gocam-0-0.005</td>\n",
-       "      <td>0.005</td>\n",
-       "      <td>True</td>\n",
-       "      <td>10</td>\n",
-       "      <td>NONE</td>\n",
-       "      <td>3.5</td>\n",
-       "      <td>GPT</td>\n",
-       "      <td>no_synopsis-3.5</td>\n",
-       "      <td>gpt-3.5-turbo.no_synopsis.v2</td>\n",
-       "      <td>1.0</td>\n",
        "      <td>...</td>\n",
-       "      <td>0</td>\n",
-       "      <td>GO:0006096|GO:0019318|GO:0061621|GO:0006094</td>\n",
-       "      <td>NA</td>\n",
-       "      <td>NA</td>\n",
-       "      <td>10</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>0.400000</td>\n",
-       "      <td>0.666667</td>\n",
-       "      <td>0.800000</td>\n",
-       "      <td>0.571429</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>8</th>\n",
-       "      <td>glycolysis-gocam-0-0.005</td>\n",
-       "      <td>0.005</td>\n",
-       "      <td>True</td>\n",
-       "      <td>10</td>\n",
-       "      <td>GO</td>\n",
-       "      <td>3.5</td>\n",
-       "      <td>GPT</td>\n",
-       "      <td>ontological_synopsis-3.5</td>\n",
-       "      <td>gpt-3.5-turbo.ontological_synopsis.v1</td>\n",
-       "      <td>1.0</td>\n",
        "      <td>...</td>\n",
-       "      <td>0</td>\n",
-       "      <td>GO:0006096|GO:0019318|GO:0061621|GO:0006094|GO...</td>\n",
-       "      <td>GO:0019725|GO:0008104|GO:0005634</td>\n",
-       "      <td>NA</td>\n",
-       "      <td>10</td>\n",
-       "      <td>0.625000</td>\n",
-       "      <td>0.500000</td>\n",
-       "      <td>0.625000</td>\n",
-       "      <td>0.833333</td>\n",
-       "      <td>0.555556</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>9</th>\n",
-       "      <td>glycolysis-gocam-0-0.005</td>\n",
-       "      <td>0.005</td>\n",
-       "      <td>True</td>\n",
-       "      <td>10</td>\n",
-       "      <td>GO</td>\n",
-       "      <td>3.5</td>\n",
-       "      <td>GPT</td>\n",
-       "      <td>ontological_synopsis-3.5</td>\n",
-       "      <td>gpt-3.5-turbo.ontological_synopsis.v2</td>\n",
-       "      <td>1.0</td>\n",
        "      <td>...</td>\n",
-       "      <td>1</td>\n",
-       "      <td>GO:0006096|GO:0019318|GO:0061621|GO:0006094</td>\n",
-       "      <td>NA</td>\n",
-       "      <td>metabolic homeostasis</td>\n",
-       "      <td>10</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>0.400000</td>\n",
-       "      <td>0.666667</td>\n",
-       "      <td>0.800000</td>\n",
-       "      <td>0.571429</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>10</th>\n",
-       "      <td>glycolysis-gocam-0-0.005</td>\n",
-       "      <td>0.005</td>\n",
-       "      <td>True</td>\n",
-       "      <td>10</td>\n",
-       "      <td>RefSeq</td>\n",
-       "      <td>3.5</td>\n",
-       "      <td>GPT</td>\n",
-       "      <td>narrative_synopsis-3.5</td>\n",
-       "      <td>gpt-3.5-turbo.narrative_synopsis.v1</td>\n",
-       "      <td>1.0</td>\n",
        "      <td>...</td>\n",
-       "      <td>3</td>\n",
-       "      <td>NA</td>\n",
-       "      <td>NA</td>\n",
-       "      <td>while phosphofructokinase (pfkm)|and pyruvate ...</td>\n",
-       "      <td>10</td>\n",
-       "      <td>0.000000</td>\n",
-       "      <td>0.000000</td>\n",
-       "      <td>0.000000</td>\n",
-       "      <td>0.000000</td>\n",
-       "      <td>0.0</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>11</th>\n",
-       "      <td>glycolysis-gocam-0-0.005</td>\n",
-       "      <td>0.005</td>\n",
-       "      <td>True</td>\n",
-       "      <td>10</td>\n",
-       "      <td>RefSeq</td>\n",
-       "      <td>3.5</td>\n",
-       "      <td>GPT</td>\n",
-       "      <td>narrative_synopsis-3.5</td>\n",
-       "      <td>gpt-3.5-turbo.narrative_synopsis.v2</td>\n",
-       "      <td>1.0</td>\n",
        "      <td>...</td>\n",
-       "      <td>0</td>\n",
-       "      <td>GO:0006096|GO:0019318|GO:0061621|GO:0006094</td>\n",
-       "      <td>NA</td>\n",
-       "      <td>NA</td>\n",
-       "      <td>10</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>0.400000</td>\n",
-       "      <td>0.666667</td>\n",
-       "      <td>0.800000</td>\n",
-       "      <td>0.571429</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>12</th>\n",
-       "      <td>glycolysis-gocam-0-0.005</td>\n",
-       "      <td>0.005</td>\n",
-       "      <td>True</td>\n",
-       "      <td>10</td>\n",
-       "      <td>NONE</td>\n",
-       "      <td>3.0</td>\n",
-       "      <td>GPT</td>\n",
-       "      <td>no_synopsis-3</td>\n",
-       "      <td>text-davinci-003.no_synopsis.v1</td>\n",
-       "      <td>1.0</td>\n",
        "      <td>...</td>\n",
-       "      <td>1</td>\n",
-       "      <td>GO:0006096|GO:0019318|GO:0061621|GO:0006094</td>\n",
-       "      <td>NA</td>\n",
-       "      <td>aerobic glycolysis</td>\n",
-       "      <td>10</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>0.400000</td>\n",
-       "      <td>0.800000</td>\n",
-       "      <td>0.800000</td>\n",
-       "      <td>0.571429</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>13</th>\n",
-       "      <td>glycolysis-gocam-0-0.005</td>\n",
-       "      <td>0.005</td>\n",
-       "      <td>True</td>\n",
-       "      <td>10</td>\n",
-       "      <td>NONE</td>\n",
-       "      <td>3.0</td>\n",
-       "      <td>GPT</td>\n",
-       "      <td>no_synopsis-3</td>\n",
-       "      <td>text-davinci-003.no_synopsis.v2</td>\n",
-       "      <td>1.0</td>\n",
        "      <td>...</td>\n",
-       "      <td>0</td>\n",
-       "      <td>GO:0006096|GO:0061621|GO:0006796</td>\n",
-       "      <td>NA</td>\n",
-       "      <td>NA</td>\n",
-       "      <td>10</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>0.300000</td>\n",
-       "      <td>0.750000</td>\n",
-       "      <td>0.750000</td>\n",
-       "      <td>0.461538</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>14</th>\n",
-       "      <td>glycolysis-gocam-0-0.005</td>\n",
-       "      <td>0.005</td>\n",
-       "      <td>True</td>\n",
-       "      <td>10</td>\n",
-       "      <td>GO</td>\n",
-       "      <td>3.0</td>\n",
-       "      <td>GPT</td>\n",
-       "      <td>ontological_synopsis-3</td>\n",
-       "      <td>text-davinci-003.ontological_synopsis.v1</td>\n",
-       "      <td>1.0</td>\n",
        "      <td>...</td>\n",
-       "      <td>8</td>\n",
-       "      <td>NA</td>\n",
-       "      <td>GO:0019538|GO:0008104</td>\n",
-       "      <td>enzymatic activity|protein transcription|cell ...</td>\n",
-       "      <td>10</td>\n",
-       "      <td>0.000000</td>\n",
-       "      <td>0.000000</td>\n",
-       "      <td>0.000000</td>\n",
-       "      <td>0.000000</td>\n",
-       "      <td>0.0</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>15</th>\n",
-       "      <td>glycolysis-gocam-0-0.005</td>\n",
-       "      <td>0.005</td>\n",
-       "      <td>True</td>\n",
-       "      <td>10</td>\n",
-       "      <td>GO</td>\n",
-       "      <td>3.0</td>\n",
-       "      <td>GPT</td>\n",
-       "      <td>ontological_synopsis-3</td>\n",
-       "      <td>text-davinci-003.ontological_synopsis.v2</td>\n",
-       "      <td>1.0</td>\n",
        "      <td>...</td>\n",
-       "      <td>6</td>\n",
-       "      <td>GO:0006096|GO:0061621|GO:0016861|GO:0006796</td>\n",
-       "      <td>GO:0002639|GO:0010595|GO:0004332|GO:0004866|GO...</td>\n",
-       "      <td>protein binding activity|atp binding activity|...</td>\n",
-       "      <td>10</td>\n",
-       "      <td>0.444444</td>\n",
-       "      <td>0.400000</td>\n",
-       "      <td>0.800000</td>\n",
-       "      <td>0.571429</td>\n",
-       "      <td>0.421053</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>16</th>\n",
-       "      <td>glycolysis-gocam-0-0.005</td>\n",
-       "      <td>0.005</td>\n",
-       "      <td>True</td>\n",
-       "      <td>10</td>\n",
-       "      <td>RefSeq</td>\n",
-       "      <td>3.0</td>\n",
-       "      <td>GPT</td>\n",
-       "      <td>narrative_synopsis-3</td>\n",
-       "      <td>text-davinci-003.narrative_synopsis.v1</td>\n",
-       "      <td>1.0</td>\n",
        "      <td>...</td>\n",
-       "      <td>4</td>\n",
-       "      <td>GO:0006096|GO:0061621|GO:0006796</td>\n",
-       "      <td>NA</td>\n",
-       "      <td>glucose phosphate isomerase|phosphofructokinas...</td>\n",
-       "      <td>10</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>0.300000</td>\n",
-       "      <td>0.750000</td>\n",
-       "      <td>0.750000</td>\n",
-       "      <td>0.461538</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>17</th>\n",
-       "      <td>glycolysis-gocam-0-0.005</td>\n",
-       "      <td>0.005</td>\n",
-       "      <td>True</td>\n",
-       "      <td>10</td>\n",
-       "      <td>RefSeq</td>\n",
-       "      <td>3.0</td>\n",
-       "      <td>GPT</td>\n",
-       "      <td>narrative_synopsis-3</td>\n",
-       "      <td>text-davinci-003.narrative_synopsis.v2</td>\n",
-       "      <td>1.0</td>\n",
        "      <td>...</td>\n",
-       "      <td>1</td>\n",
-       "      <td>GO:0006096|GO:0019318|GO:0061621|GO:0006094|GO...</td>\n",
-       "      <td>GO:0004332</td>\n",
-       "      <td>glycogen storage</td>\n",
-       "      <td>10</td>\n",
-       "      <td>0.857143</td>\n",
-       "      <td>0.600000</td>\n",
-       "      <td>0.750000</td>\n",
-       "      <td>0.750000</td>\n",
-       "      <td>0.705882</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>23</th>\n",
-       "      <td>glycolysis-gocam-1-0.005</td>\n",
-       "      <td>0.005</td>\n",
-       "      <td>True</td>\n",
-       "      <td>10</td>\n",
-       "      <td>NONE</td>\n",
-       "      <td>4.0</td>\n",
-       "      <td>GPT</td>\n",
-       "      <td>no_synopsis-4</td>\n",
-       "      <td>gpt-4.no_synopsis.v1</td>\n",
-       "      <td>1.0</td>\n",
        "      <td>...</td>\n",
-       "      <td>2</td>\n",
-       "      <td>GO:0006096|GO:0061621|GO:0006094</td>\n",
-       "      <td>GO:0006754</td>\n",
-       "      <td>energy production|glucose conversion</td>\n",
-       "      <td>9</td>\n",
-       "      <td>0.750000</td>\n",
-       "      <td>0.500000</td>\n",
-       "      <td>0.600000</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>0.6</td>\n",
        "    </tr>\n",
        "    <tr>\n",
-       "      <th>24</th>\n",
-       "      <td>glycolysis-gocam-1-0.005</td>\n",
-       "      <td>0.005</td>\n",
+       "      <th>99343</th>\n",
+       "      <td>{'GO:0051348', 'GO:0005976', 'GO:0035524', 'GO...</td>\n",
+       "      <td>HALLMARK_MTORC1_SIGNALING-1-99</td>\n",
+       "      <td>99.000</td>\n",
        "      <td>True</td>\n",
-       "      <td>10</td>\n",
-       "      <td>NONE</td>\n",
-       "      <td>4.0</td>\n",
-       "      <td>GPT</td>\n",
-       "      <td>no_synopsis-4</td>\n",
-       "      <td>gpt-4.no_synopsis.v2</td>\n",
-       "      <td>1.0</td>\n",
-       "      <td>...</td>\n",
        "      <td>1</td>\n",
-       "      <td>GO:0006096|GO:0061621</td>\n",
-       "      <td>GO:0042593|GO:0045333</td>\n",
-       "      <td>atp production</td>\n",
-       "      <td>9</td>\n",
-       "      <td>0.500000</td>\n",
-       "      <td>0.333333</td>\n",
-       "      <td>0.666667</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>closure</td>\n",
+       "      <td>...</td>\n",
+       "      <td>GO:0044283</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>180</td>\n",
+       "      <td>1.000000</td>\n",
+       "      <td>1.000000</td>\n",
+       "      <td>1.00</td>\n",
+       "      <td>1.000000</td>\n",
        "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>0.4</td>\n",
        "    </tr>\n",
        "    <tr>\n",
-       "      <th>25</th>\n",
-       "      <td>glycolysis-gocam-1-0.005</td>\n",
-       "      <td>0.005</td>\n",
+       "      <th>99344</th>\n",
+       "      <td>{'GO:0051348', 'GO:0005976', 'GO:0035524', 'GO...</td>\n",
+       "      <td>HALLMARK_MTORC1_SIGNALING-1-99</td>\n",
+       "      <td>99.000</td>\n",
        "      <td>True</td>\n",
-       "      <td>10</td>\n",
-       "      <td>GO</td>\n",
-       "      <td>4.0</td>\n",
-       "      <td>GPT</td>\n",
-       "      <td>ontological_synopsis-4</td>\n",
-       "      <td>gpt-4.ontological_synopsis.v1</td>\n",
-       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>5</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>closure</td>\n",
        "      <td>...</td>\n",
-       "      <td>1</td>\n",
-       "      <td>GO:0006096|GO:0061621|GO:0006094</td>\n",
-       "      <td>GO:0019725|GO:0008104</td>\n",
-       "      <td>regulation of transcription</td>\n",
-       "      <td>9</td>\n",
-       "      <td>0.600000</td>\n",
-       "      <td>0.500000</td>\n",
-       "      <td>0.600000</td>\n",
+       "      <td>GO:0044283|GO:0005737|GO:0019752|GO:0036094|GO...</td>\n",
+       "      <td>GO:0008525|GO:0009749|GO:0019899|GO:0050709|GO...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>180</td>\n",
+       "      <td>0.000794</td>\n",
        "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>0.545455</td>\n",
+       "      <td>1.00</td>\n",
+       "      <td>1.000000</td>\n",
+       "      <td>0.001587</td>\n",
        "    </tr>\n",
        "    <tr>\n",
-       "      <th>26</th>\n",
-       "      <td>glycolysis-gocam-1-0.005</td>\n",
-       "      <td>0.005</td>\n",
+       "      <th>99345</th>\n",
+       "      <td>{'GO:0051348', 'GO:0005976', 'GO:0035524', 'GO...</td>\n",
+       "      <td>HALLMARK_MTORC1_SIGNALING-1-99</td>\n",
+       "      <td>99.000</td>\n",
        "      <td>True</td>\n",
        "      <td>10</td>\n",
-       "      <td>GO</td>\n",
-       "      <td>4.0</td>\n",
-       "      <td>GPT</td>\n",
-       "      <td>ontological_synopsis-4</td>\n",
-       "      <td>gpt-4.ontological_synopsis.v2</td>\n",
-       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>closure</td>\n",
        "      <td>...</td>\n",
-       "      <td>2</td>\n",
-       "      <td>GO:0006096|GO:0061621|GO:0006094|GO:0030388</td>\n",
-       "      <td>GO:0003824|GO:0051641|GO:0042803|GO:0019725</td>\n",
-       "      <td>atp binding activity|identical protein binding...</td>\n",
-       "      <td>9</td>\n",
-       "      <td>0.500000</td>\n",
-       "      <td>0.666667</td>\n",
-       "      <td>0.571429</td>\n",
+       "      <td>GO:0044283|GO:0005737|GO:0019752|GO:0036094|GO...</td>\n",
+       "      <td>GO:0008525|GO:0009749|GO:0019899|GO:0050709|GO...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>180</td>\n",
+       "      <td>0.001720</td>\n",
+       "      <td>1.000000</td>\n",
+       "      <td>1.00</td>\n",
        "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>0.571429</td>\n",
+       "      <td>0.003434</td>\n",
        "    </tr>\n",
        "    <tr>\n",
-       "      <th>27</th>\n",
-       "      <td>glycolysis-gocam-1-0.005</td>\n",
-       "      <td>0.005</td>\n",
+       "      <th>99346</th>\n",
+       "      <td>{'GO:0051348', 'GO:0005976', 'GO:0035524', 'GO...</td>\n",
+       "      <td>HALLMARK_MTORC1_SIGNALING-1-99</td>\n",
+       "      <td>99.000</td>\n",
        "      <td>True</td>\n",
-       "      <td>10</td>\n",
-       "      <td>RefSeq</td>\n",
-       "      <td>4.0</td>\n",
-       "      <td>GPT</td>\n",
-       "      <td>narrative_synopsis-4</td>\n",
-       "      <td>gpt-4.narrative_synopsis.v1</td>\n",
-       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>25</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>closure</td>\n",
        "      <td>...</td>\n",
-       "      <td>2</td>\n",
-       "      <td>GO:0006096|GO:0061621|GO:0006094</td>\n",
-       "      <td>GO:0004332|GO:0008943|GO:0004619|GO:0004396</td>\n",
-       "      <td>reversible phosphorylation|isomerization</td>\n",
-       "      <td>9</td>\n",
-       "      <td>0.428571</td>\n",
-       "      <td>0.500000</td>\n",
-       "      <td>0.600000</td>\n",
+       "      <td>GO:0044283|GO:0005737|GO:0019752|GO:0036094|GO...</td>\n",
+       "      <td>GO:0008525|GO:0019899|GO:0050709|GO:0035094|GO...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>180</td>\n",
+       "      <td>0.004761</td>\n",
        "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>0.461538</td>\n",
+       "      <td>1.00</td>\n",
+       "      <td>1.000000</td>\n",
+       "      <td>0.009477</td>\n",
        "    </tr>\n",
        "    <tr>\n",
-       "      <th>28</th>\n",
-       "      <td>glycolysis-gocam-1-0.005</td>\n",
-       "      <td>0.005</td>\n",
+       "      <th>99347</th>\n",
+       "      <td>{'GO:0051348', 'GO:0005976', 'GO:0035524', 'GO...</td>\n",
+       "      <td>HALLMARK_MTORC1_SIGNALING-1-99</td>\n",
+       "      <td>99.000</td>\n",
        "      <td>True</td>\n",
-       "      <td>10</td>\n",
-       "      <td>RefSeq</td>\n",
-       "      <td>4.0</td>\n",
-       "      <td>GPT</td>\n",
-       "      <td>narrative_synopsis-4</td>\n",
-       "      <td>gpt-4.narrative_synopsis.v2</td>\n",
-       "      <td>1.0</td>\n",
+       "      <td>5000</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>closure</td>\n",
        "      <td>...</td>\n",
-       "      <td>4</td>\n",
-       "      <td>GO:0006096|GO:0061621|GO:0006094</td>\n",
-       "      <td>NA</td>\n",
-       "      <td>atp production|phosphofructokinase|enolase iso...</td>\n",
-       "      <td>9</td>\n",
+       "      <td>GO:0044283|GO:0005737|GO:0019752|GO:0036094|GO...</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>NaN</td>\n",
+       "      <td>180</td>\n",
+       "      <td>1.000000</td>\n",
+       "      <td>1.000000</td>\n",
+       "      <td>1.00</td>\n",
        "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>0.500000</td>\n",
-       "      <td>0.600000</td>\n",
        "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>0.666667</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>29</th>\n",
-       "      <td>glycolysis-gocam-1-0.005</td>\n",
-       "      <td>0.005</td>\n",
-       "      <td>True</td>\n",
-       "      <td>10</td>\n",
-       "      <td>NONE</td>\n",
-       "      <td>3.5</td>\n",
-       "      <td>GPT</td>\n",
-       "      <td>no_synopsis-3.5</td>\n",
-       "      <td>gpt-3.5-turbo.no_synopsis.v1</td>\n",
-       "      <td>1.0</td>\n",
-       "      <td>...</td>\n",
-       "      <td>0</td>\n",
-       "      <td>GO:0006096|GO:0061621|GO:0006094</td>\n",
-       "      <td>GO:0006109</td>\n",
-       "      <td>NA</td>\n",
-       "      <td>9</td>\n",
-       "      <td>0.750000</td>\n",
-       "      <td>0.500000</td>\n",
-       "      <td>0.600000</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>0.6</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>30</th>\n",
-       "      <td>glycolysis-gocam-1-0.005</td>\n",
-       "      <td>0.005</td>\n",
-       "      <td>True</td>\n",
-       "      <td>10</td>\n",
-       "      <td>NONE</td>\n",
-       "      <td>3.5</td>\n",
-       "      <td>GPT</td>\n",
-       "      <td>no_synopsis-3.5</td>\n",
-       "      <td>gpt-3.5-turbo.no_synopsis.v2</td>\n",
-       "      <td>1.0</td>\n",
-       "      <td>...</td>\n",
-       "      <td>0</td>\n",
-       "      <td>GO:0006096|GO:0061621|GO:0006094</td>\n",
-       "      <td>GO:0015980|GO:0090351</td>\n",
-       "      <td>NA</td>\n",
-       "      <td>9</td>\n",
-       "      <td>0.600000</td>\n",
-       "      <td>0.500000</td>\n",
-       "      <td>0.600000</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>0.545455</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>31</th>\n",
-       "      <td>glycolysis-gocam-1-0.005</td>\n",
-       "      <td>0.005</td>\n",
-       "      <td>True</td>\n",
-       "      <td>10</td>\n",
-       "      <td>GO</td>\n",
-       "      <td>3.5</td>\n",
-       "      <td>GPT</td>\n",
-       "      <td>ontological_synopsis-3.5</td>\n",
-       "      <td>gpt-3.5-turbo.ontological_synopsis.v1</td>\n",
-       "      <td>1.0</td>\n",
-       "      <td>...</td>\n",
-       "      <td>0</td>\n",
-       "      <td>GO:0006096|GO:0061621|GO:0006094|GO:0030388</td>\n",
-       "      <td>GO:0015980|GO:0002440|GO:0046034|GO:0033554</td>\n",
-       "      <td>NA</td>\n",
-       "      <td>9</td>\n",
-       "      <td>0.500000</td>\n",
-       "      <td>0.666667</td>\n",
-       "      <td>0.571429</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>0.571429</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>32</th>\n",
-       "      <td>glycolysis-gocam-1-0.005</td>\n",
-       "      <td>0.005</td>\n",
-       "      <td>True</td>\n",
-       "      <td>10</td>\n",
-       "      <td>GO</td>\n",
-       "      <td>3.5</td>\n",
-       "      <td>GPT</td>\n",
-       "      <td>ontological_synopsis-3.5</td>\n",
-       "      <td>gpt-3.5-turbo.ontological_synopsis.v2</td>\n",
-       "      <td>1.0</td>\n",
-       "      <td>...</td>\n",
-       "      <td>0</td>\n",
-       "      <td>GO:0006096|GO:0061621|GO:0006094|GO:0030388</td>\n",
-       "      <td>GO:0046716|GO:0004634</td>\n",
-       "      <td>NA</td>\n",
-       "      <td>9</td>\n",
-       "      <td>0.666667</td>\n",
-       "      <td>0.666667</td>\n",
-       "      <td>0.666667</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>0.666667</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>33</th>\n",
-       "      <td>glycolysis-gocam-1-0.005</td>\n",
-       "      <td>0.005</td>\n",
-       "      <td>True</td>\n",
-       "      <td>10</td>\n",
-       "      <td>RefSeq</td>\n",
-       "      <td>3.5</td>\n",
-       "      <td>GPT</td>\n",
-       "      <td>narrative_synopsis-3.5</td>\n",
-       "      <td>gpt-3.5-turbo.narrative_synopsis.v1</td>\n",
-       "      <td>1.0</td>\n",
-       "      <td>...</td>\n",
-       "      <td>1</td>\n",
-       "      <td>GO:0006096|GO:0061621|GO:0006094</td>\n",
-       "      <td>NA</td>\n",
-       "      <td>energy production</td>\n",
-       "      <td>9</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>0.500000</td>\n",
-       "      <td>0.600000</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>0.666667</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>34</th>\n",
-       "      <td>glycolysis-gocam-1-0.005</td>\n",
-       "      <td>0.005</td>\n",
-       "      <td>True</td>\n",
-       "      <td>10</td>\n",
-       "      <td>RefSeq</td>\n",
-       "      <td>3.5</td>\n",
-       "      <td>GPT</td>\n",
-       "      <td>narrative_synopsis-3.5</td>\n",
-       "      <td>gpt-3.5-turbo.narrative_synopsis.v2</td>\n",
-       "      <td>1.0</td>\n",
-       "      <td>...</td>\n",
-       "      <td>0</td>\n",
-       "      <td>GO:0006096|GO:0061621|GO:0006094</td>\n",
-       "      <td>GO:0004396|GO:0004332|GO:0004634|GO:0008443|GO...</td>\n",
-       "      <td>NA</td>\n",
-       "      <td>9</td>\n",
-       "      <td>0.333333</td>\n",
-       "      <td>0.500000</td>\n",
-       "      <td>0.600000</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>0.4</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>35</th>\n",
-       "      <td>glycolysis-gocam-1-0.005</td>\n",
-       "      <td>0.005</td>\n",
-       "      <td>True</td>\n",
-       "      <td>10</td>\n",
-       "      <td>NONE</td>\n",
-       "      <td>3.0</td>\n",
-       "      <td>GPT</td>\n",
-       "      <td>no_synopsis-3</td>\n",
-       "      <td>text-davinci-003.no_synopsis.v1</td>\n",
-       "      <td>1.0</td>\n",
-       "      <td>...</td>\n",
-       "      <td>1</td>\n",
-       "      <td>GO:0006096|GO:0061621|GO:0006094</td>\n",
-       "      <td>GO:0004396|GO:0004618|GO:0004332|GO:0004634|GO...</td>\n",
-       "      <td>pyruvate carboxylase regulation</td>\n",
-       "      <td>9</td>\n",
-       "      <td>0.333333</td>\n",
-       "      <td>0.500000</td>\n",
-       "      <td>0.600000</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>0.4</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>36</th>\n",
-       "      <td>glycolysis-gocam-1-0.005</td>\n",
-       "      <td>0.005</td>\n",
-       "      <td>True</td>\n",
-       "      <td>10</td>\n",
-       "      <td>NONE</td>\n",
-       "      <td>3.0</td>\n",
-       "      <td>GPT</td>\n",
-       "      <td>no_synopsis-3</td>\n",
-       "      <td>text-davinci-003.no_synopsis.v2</td>\n",
-       "      <td>1.0</td>\n",
-       "      <td>...</td>\n",
-       "      <td>4</td>\n",
-       "      <td>GO:0006096|GO:0061621|GO:0006094|GO:0030388</td>\n",
-       "      <td>GO:0006098</td>\n",
-       "      <td>glycolytic enzymes|gluconeogenic enzymes|phosp...</td>\n",
-       "      <td>9</td>\n",
-       "      <td>0.800000</td>\n",
-       "      <td>0.666667</td>\n",
-       "      <td>0.666667</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>0.727273</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>37</th>\n",
-       "      <td>glycolysis-gocam-1-0.005</td>\n",
-       "      <td>0.005</td>\n",
-       "      <td>True</td>\n",
-       "      <td>10</td>\n",
-       "      <td>GO</td>\n",
-       "      <td>3.0</td>\n",
-       "      <td>GPT</td>\n",
-       "      <td>ontological_synopsis-3</td>\n",
-       "      <td>text-davinci-003.ontological_synopsis.v1</td>\n",
-       "      <td>1.0</td>\n",
-       "      <td>...</td>\n",
-       "      <td>2</td>\n",
-       "      <td>GO:0006096|GO:0061621|GO:0006094|GO:0030388</td>\n",
-       "      <td>GO:0046835|GO:0005515|GO:0004618|GO:0004332|GO...</td>\n",
-       "      <td>transcription co-activator|phosphotransferase ...</td>\n",
-       "      <td>9</td>\n",
-       "      <td>0.400000</td>\n",
-       "      <td>0.666667</td>\n",
-       "      <td>0.571429</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>0.5</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>38</th>\n",
-       "      <td>glycolysis-gocam-1-0.005</td>\n",
-       "      <td>0.005</td>\n",
-       "      <td>True</td>\n",
-       "      <td>10</td>\n",
-       "      <td>GO</td>\n",
-       "      <td>3.0</td>\n",
-       "      <td>GPT</td>\n",
-       "      <td>ontological_synopsis-3</td>\n",
-       "      <td>text-davinci-003.ontological_synopsis.v2</td>\n",
-       "      <td>1.0</td>\n",
-       "      <td>...</td>\n",
-       "      <td>9</td>\n",
-       "      <td>GO:0006096|GO:0061621|GO:0006094|GO:0030388</td>\n",
-       "      <td>GO:0019725|GO:0004396|GO:0042803|GO:0003713|GO...</td>\n",
-       "      <td>motility|organelle maintenance|phosphotransfer...</td>\n",
-       "      <td>9</td>\n",
-       "      <td>0.363636</td>\n",
-       "      <td>0.666667</td>\n",
-       "      <td>0.500000</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>0.470588</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>39</th>\n",
-       "      <td>glycolysis-gocam-1-0.005</td>\n",
-       "      <td>0.005</td>\n",
-       "      <td>True</td>\n",
-       "      <td>10</td>\n",
-       "      <td>RefSeq</td>\n",
-       "      <td>3.0</td>\n",
-       "      <td>GPT</td>\n",
-       "      <td>narrative_synopsis-3</td>\n",
-       "      <td>text-davinci-003.narrative_synopsis.v1</td>\n",
-       "      <td>1.0</td>\n",
-       "      <td>...</td>\n",
-       "      <td>1</td>\n",
-       "      <td>NA</td>\n",
-       "      <td>NA</td>\n",
-       "      <td>glyceraldehyde-3-phosphate dehydrogenase</td>\n",
-       "      <td>9</td>\n",
-       "      <td>0.000000</td>\n",
-       "      <td>0.000000</td>\n",
-       "      <td>0.000000</td>\n",
-       "      <td>0.000000</td>\n",
-       "      <td>0.0</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>40</th>\n",
-       "      <td>glycolysis-gocam-1-0.005</td>\n",
-       "      <td>0.005</td>\n",
-       "      <td>True</td>\n",
-       "      <td>10</td>\n",
-       "      <td>RefSeq</td>\n",
-       "      <td>3.0</td>\n",
-       "      <td>GPT</td>\n",
-       "      <td>narrative_synopsis-3</td>\n",
-       "      <td>text-davinci-003.narrative_synopsis.v2</td>\n",
-       "      <td>1.0</td>\n",
-       "      <td>...</td>\n",
-       "      <td>5</td>\n",
-       "      <td>GO:0006096|GO:0061621|GO:0006094</td>\n",
-       "      <td>GO:0016310</td>\n",
-       "      <td>the gene summaries all involve glycolytic enzy...</td>\n",
-       "      <td>9</td>\n",
-       "      <td>0.750000</td>\n",
-       "      <td>0.500000</td>\n",
-       "      <td>0.500000</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>0.6</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>46</th>\n",
-       "      <td>bicluster_RNAseqDB_1001-0-0.005</td>\n",
-       "      <td>0.005</td>\n",
-       "      <td>True</td>\n",
-       "      <td>10</td>\n",
-       "      <td>NONE</td>\n",
-       "      <td>4.0</td>\n",
-       "      <td>GPT</td>\n",
-       "      <td>no_synopsis-4</td>\n",
-       "      <td>gpt-4.no_synopsis.v1</td>\n",
-       "      <td>1.0</td>\n",
-       "      <td>...</td>\n",
-       "      <td>2</td>\n",
-       "      <td>NA</td>\n",
-       "      <td>GO:0009987|GO:0003676|GO:0030163|GO:0006468|GO...</td>\n",
-       "      <td>protein regulation|membrane trafficking</td>\n",
-       "      <td>76</td>\n",
-       "      <td>0.000000</td>\n",
-       "      <td>0.000000</td>\n",
-       "      <td>0.000000</td>\n",
-       "      <td>0.000000</td>\n",
-       "      <td>0.0</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>48</th>\n",
-       "      <td>bicluster_RNAseqDB_1001-0-0.005</td>\n",
-       "      <td>0.005</td>\n",
-       "      <td>True</td>\n",
-       "      <td>10</td>\n",
-       "      <td>GO</td>\n",
-       "      <td>4.0</td>\n",
-       "      <td>GPT</td>\n",
-       "      <td>ontological_synopsis-4</td>\n",
-       "      <td>gpt-4.ontological_synopsis.v1</td>\n",
-       "      <td>1.0</td>\n",
-       "      <td>...</td>\n",
-       "      <td>3</td>\n",
-       "      <td>NA</td>\n",
-       "      <td>GO:0015031|GO:0003677|GO:0016567|GO:0007165|GO...</td>\n",
-       "      <td>transcription regulation|protein-deubiquitinat...</td>\n",
-       "      <td>76</td>\n",
-       "      <td>0.000000</td>\n",
-       "      <td>0.000000</td>\n",
-       "      <td>0.000000</td>\n",
-       "      <td>0.000000</td>\n",
-       "      <td>0.0</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>50</th>\n",
-       "      <td>bicluster_RNAseqDB_1001-0-0.005</td>\n",
-       "      <td>0.005</td>\n",
-       "      <td>True</td>\n",
-       "      <td>10</td>\n",
-       "      <td>RefSeq</td>\n",
-       "      <td>4.0</td>\n",
-       "      <td>GPT</td>\n",
-       "      <td>narrative_synopsis-4</td>\n",
-       "      <td>gpt-4.narrative_synopsis.v1</td>\n",
-       "      <td>1.0</td>\n",
-       "      <td>...</td>\n",
-       "      <td>6</td>\n",
-       "      <td>NA</td>\n",
-       "      <td>GO:0015031|GO:0006511|GO:0000988|GO:0006281|GO...</td>\n",
-       "      <td>atp-binding|enzyme catalysis|transcription reg...</td>\n",
-       "      <td>76</td>\n",
-       "      <td>0.000000</td>\n",
-       "      <td>0.000000</td>\n",
-       "      <td>0.000000</td>\n",
-       "      <td>0.000000</td>\n",
-       "      <td>0.0</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>52</th>\n",
-       "      <td>bicluster_RNAseqDB_1001-0-0.005</td>\n",
-       "      <td>0.005</td>\n",
-       "      <td>True</td>\n",
-       "      <td>10</td>\n",
-       "      <td>NONE</td>\n",
-       "      <td>3.5</td>\n",
-       "      <td>GPT</td>\n",
-       "      <td>no_synopsis-3.5</td>\n",
-       "      <td>gpt-3.5-turbo.no_synopsis.v1</td>\n",
-       "      <td>1.0</td>\n",
-       "      <td>...</td>\n",
-       "      <td>0</td>\n",
-       "      <td>NA</td>\n",
-       "      <td>GO:0036211|GO:0006396|GO:0006417|GO:0015031|GO...</td>\n",
-       "      <td>NA</td>\n",
-       "      <td>76</td>\n",
-       "      <td>0.000000</td>\n",
-       "      <td>0.000000</td>\n",
-       "      <td>0.000000</td>\n",
-       "      <td>0.000000</td>\n",
-       "      <td>0.0</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>54</th>\n",
-       "      <td>bicluster_RNAseqDB_1001-0-0.005</td>\n",
-       "      <td>0.005</td>\n",
-       "      <td>True</td>\n",
-       "      <td>10</td>\n",
-       "      <td>GO</td>\n",
-       "      <td>3.5</td>\n",
-       "      <td>GPT</td>\n",
-       "      <td>ontological_synopsis-3.5</td>\n",
-       "      <td>gpt-3.5-turbo.ontological_synopsis.v1</td>\n",
-       "      <td>0.8</td>\n",
-       "      <td>...</td>\n",
-       "      <td>1</td>\n",
-       "      <td>NA</td>\n",
-       "      <td>GO:0016567|GO:0006468|GO:0003677|GO:0030163|GO...</td>\n",
-       "      <td>transcriptional regulation</td>\n",
-       "      <td>76</td>\n",
-       "      <td>0.000000</td>\n",
-       "      <td>0.000000</td>\n",
-       "      <td>0.000000</td>\n",
-       "      <td>0.000000</td>\n",
-       "      <td>0.0</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>56</th>\n",
-       "      <td>bicluster_RNAseqDB_1001-0-0.005</td>\n",
-       "      <td>0.005</td>\n",
-       "      <td>True</td>\n",
-       "      <td>10</td>\n",
-       "      <td>RefSeq</td>\n",
-       "      <td>3.5</td>\n",
-       "      <td>GPT</td>\n",
-       "      <td>narrative_synopsis-3.5</td>\n",
-       "      <td>gpt-3.5-turbo.narrative_synopsis.v1</td>\n",
-       "      <td>0.512</td>\n",
-       "      <td>...</td>\n",
-       "      <td>1</td>\n",
-       "      <td>NA</td>\n",
-       "      <td>GO:0046907|GO:0007032|GO:0015031|GO:0051223|GO...</td>\n",
-       "      <td>regulation of transcription</td>\n",
-       "      <td>76</td>\n",
-       "      <td>0.000000</td>\n",
-       "      <td>0.000000</td>\n",
-       "      <td>0.000000</td>\n",
-       "      <td>0.000000</td>\n",
-       "      <td>0.0</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>58</th>\n",
-       "      <td>bicluster_RNAseqDB_1001-0-0.005</td>\n",
-       "      <td>0.005</td>\n",
-       "      <td>True</td>\n",
-       "      <td>10</td>\n",
-       "      <td>NONE</td>\n",
-       "      <td>3.0</td>\n",
-       "      <td>GPT</td>\n",
-       "      <td>no_synopsis-3</td>\n",
-       "      <td>text-davinci-003.no_synopsis.v1</td>\n",
-       "      <td>1.0</td>\n",
-       "      <td>...</td>\n",
-       "      <td>1</td>\n",
-       "      <td>NA</td>\n",
-       "      <td>GO:0016070|GO:0006259|GO:0030163</td>\n",
-       "      <td>transcription control</td>\n",
-       "      <td>76</td>\n",
-       "      <td>0.000000</td>\n",
-       "      <td>0.000000</td>\n",
-       "      <td>0.000000</td>\n",
-       "      <td>0.000000</td>\n",
-       "      <td>0.0</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>60</th>\n",
-       "      <td>bicluster_RNAseqDB_1001-0-0.005</td>\n",
-       "      <td>0.005</td>\n",
-       "      <td>True</td>\n",
-       "      <td>10</td>\n",
-       "      <td>GO</td>\n",
-       "      <td>3.0</td>\n",
-       "      <td>GPT</td>\n",
-       "      <td>ontological_synopsis-3</td>\n",
-       "      <td>text-davinci-003.ontological_synopsis.v1</td>\n",
-       "      <td>0.64</td>\n",
-       "      <td>...</td>\n",
-       "      <td>5</td>\n",
-       "      <td>NA</td>\n",
-       "      <td>GO:0004672|GO:0004721|GO:0004177|GO:0061630|GO...</td>\n",
-       "      <td>atp binding activity|nucleotide binding activi...</td>\n",
-       "      <td>76</td>\n",
-       "      <td>0.000000</td>\n",
-       "      <td>0.000000</td>\n",
-       "      <td>0.000000</td>\n",
-       "      <td>0.000000</td>\n",
-       "      <td>0.0</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>62</th>\n",
-       "      <td>bicluster_RNAseqDB_1001-0-0.005</td>\n",
-       "      <td>0.005</td>\n",
-       "      <td>True</td>\n",
-       "      <td>10</td>\n",
-       "      <td>RefSeq</td>\n",
-       "      <td>3.0</td>\n",
-       "      <td>GPT</td>\n",
-       "      <td>narrative_synopsis-3</td>\n",
-       "      <td>text-davinci-003.narrative_synopsis.v1</td>\n",
-       "      <td>0.4096</td>\n",
-       "      <td>...</td>\n",
-       "      <td>1</td>\n",
-       "      <td>NA</td>\n",
-       "      <td>GO:0005488|GO:0065007</td>\n",
-       "      <td>involvement in cellular processes</td>\n",
-       "      <td>76</td>\n",
-       "      <td>0.000000</td>\n",
-       "      <td>0.000000</td>\n",
-       "      <td>0.000000</td>\n",
-       "      <td>0.000000</td>\n",
-       "      <td>0.0</td>\n",
        "    </tr>\n",
        "  </tbody>\n",
        "</table>\n",
-       "<p>45 rows × 29 columns</p>\n",
+       "<p>99348 rows × 31 columns</p>\n",
        "</div>"
       ],
       "text/plain": [
-       "                               name  cutoff  closure  top_n  source model  \\\n",
-       "0          glycolysis-gocam-0-0.005   0.005     True     10    NONE   4.0   \n",
-       "1          glycolysis-gocam-0-0.005   0.005     True     10    NONE   4.0   \n",
-       "2          glycolysis-gocam-0-0.005   0.005     True     10      GO   4.0   \n",
-       "3          glycolysis-gocam-0-0.005   0.005     True     10      GO   4.0   \n",
-       "4          glycolysis-gocam-0-0.005   0.005     True     10  RefSeq   4.0   \n",
-       "5          glycolysis-gocam-0-0.005   0.005     True     10  RefSeq   4.0   \n",
-       "6          glycolysis-gocam-0-0.005   0.005     True     10    NONE   3.5   \n",
-       "7          glycolysis-gocam-0-0.005   0.005     True     10    NONE   3.5   \n",
-       "8          glycolysis-gocam-0-0.005   0.005     True     10      GO   3.5   \n",
-       "9          glycolysis-gocam-0-0.005   0.005     True     10      GO   3.5   \n",
-       "10         glycolysis-gocam-0-0.005   0.005     True     10  RefSeq   3.5   \n",
-       "11         glycolysis-gocam-0-0.005   0.005     True     10  RefSeq   3.5   \n",
-       "12         glycolysis-gocam-0-0.005   0.005     True     10    NONE   3.0   \n",
-       "13         glycolysis-gocam-0-0.005   0.005     True     10    NONE   3.0   \n",
-       "14         glycolysis-gocam-0-0.005   0.005     True     10      GO   3.0   \n",
-       "15         glycolysis-gocam-0-0.005   0.005     True     10      GO   3.0   \n",
-       "16         glycolysis-gocam-0-0.005   0.005     True     10  RefSeq   3.0   \n",
-       "17         glycolysis-gocam-0-0.005   0.005     True     10  RefSeq   3.0   \n",
-       "23         glycolysis-gocam-1-0.005   0.005     True     10    NONE   4.0   \n",
-       "24         glycolysis-gocam-1-0.005   0.005     True     10    NONE   4.0   \n",
-       "25         glycolysis-gocam-1-0.005   0.005     True     10      GO   4.0   \n",
-       "26         glycolysis-gocam-1-0.005   0.005     True     10      GO   4.0   \n",
-       "27         glycolysis-gocam-1-0.005   0.005     True     10  RefSeq   4.0   \n",
-       "28         glycolysis-gocam-1-0.005   0.005     True     10  RefSeq   4.0   \n",
-       "29         glycolysis-gocam-1-0.005   0.005     True     10    NONE   3.5   \n",
-       "30         glycolysis-gocam-1-0.005   0.005     True     10    NONE   3.5   \n",
-       "31         glycolysis-gocam-1-0.005   0.005     True     10      GO   3.5   \n",
-       "32         glycolysis-gocam-1-0.005   0.005     True     10      GO   3.5   \n",
-       "33         glycolysis-gocam-1-0.005   0.005     True     10  RefSeq   3.5   \n",
-       "34         glycolysis-gocam-1-0.005   0.005     True     10  RefSeq   3.5   \n",
-       "35         glycolysis-gocam-1-0.005   0.005     True     10    NONE   3.0   \n",
-       "36         glycolysis-gocam-1-0.005   0.005     True     10    NONE   3.0   \n",
-       "37         glycolysis-gocam-1-0.005   0.005     True     10      GO   3.0   \n",
-       "38         glycolysis-gocam-1-0.005   0.005     True     10      GO   3.0   \n",
-       "39         glycolysis-gocam-1-0.005   0.005     True     10  RefSeq   3.0   \n",
-       "40         glycolysis-gocam-1-0.005   0.005     True     10  RefSeq   3.0   \n",
-       "46  bicluster_RNAseqDB_1001-0-0.005   0.005     True     10    NONE   4.0   \n",
-       "48  bicluster_RNAseqDB_1001-0-0.005   0.005     True     10      GO   4.0   \n",
-       "50  bicluster_RNAseqDB_1001-0-0.005   0.005     True     10  RefSeq   4.0   \n",
-       "52  bicluster_RNAseqDB_1001-0-0.005   0.005     True     10    NONE   3.5   \n",
-       "54  bicluster_RNAseqDB_1001-0-0.005   0.005     True     10      GO   3.5   \n",
-       "56  bicluster_RNAseqDB_1001-0-0.005   0.005     True     10  RefSeq   3.5   \n",
-       "58  bicluster_RNAseqDB_1001-0-0.005   0.005     True     10    NONE   3.0   \n",
-       "60  bicluster_RNAseqDB_1001-0-0.005   0.005     True     10      GO   3.0   \n",
-       "62  bicluster_RNAseqDB_1001-0-0.005   0.005     True     10  RefSeq   3.0   \n",
+       "                                             go_term_ids  \\\n",
+       "0      {'BFO:0000015', 'GO:0032787', 'GO:0043436', 'G...   \n",
+       "1      {'BFO:0000015', 'GO:0032787', 'GO:0043436', 'G...   \n",
+       "2      {'BFO:0000015', 'GO:0032787', 'GO:0043436', 'G...   \n",
+       "3      {'BFO:0000015', 'GO:0032787', 'GO:0043436', 'G...   \n",
+       "4      {'BFO:0000015', 'GO:0032787', 'GO:0043436', 'G...   \n",
+       "...                                                  ...   \n",
+       "99343  {'GO:0051348', 'GO:0005976', 'GO:0035524', 'GO...   \n",
+       "99344  {'GO:0051348', 'GO:0005976', 'GO:0035524', 'GO...   \n",
+       "99345  {'GO:0051348', 'GO:0005976', 'GO:0035524', 'GO...   \n",
+       "99346  {'GO:0051348', 'GO:0005976', 'GO:0035524', 'GO...   \n",
+       "99347  {'GO:0051348', 'GO:0005976', 'GO:0035524', 'GO...   \n",
        "\n",
-       "   method               method_desc                                       run  \\\n",
-       "0     GPT             no_synopsis-4                      gpt-4.no_synopsis.v1   \n",
-       "1     GPT             no_synopsis-4                      gpt-4.no_synopsis.v2   \n",
-       "2     GPT    ontological_synopsis-4             gpt-4.ontological_synopsis.v1   \n",
-       "3     GPT    ontological_synopsis-4             gpt-4.ontological_synopsis.v2   \n",
-       "4     GPT      narrative_synopsis-4               gpt-4.narrative_synopsis.v1   \n",
-       "5     GPT      narrative_synopsis-4               gpt-4.narrative_synopsis.v2   \n",
-       "6     GPT           no_synopsis-3.5              gpt-3.5-turbo.no_synopsis.v1   \n",
-       "7     GPT           no_synopsis-3.5              gpt-3.5-turbo.no_synopsis.v2   \n",
-       "8     GPT  ontological_synopsis-3.5     gpt-3.5-turbo.ontological_synopsis.v1   \n",
-       "9     GPT  ontological_synopsis-3.5     gpt-3.5-turbo.ontological_synopsis.v2   \n",
-       "10    GPT    narrative_synopsis-3.5       gpt-3.5-turbo.narrative_synopsis.v1   \n",
-       "11    GPT    narrative_synopsis-3.5       gpt-3.5-turbo.narrative_synopsis.v2   \n",
-       "12    GPT             no_synopsis-3           text-davinci-003.no_synopsis.v1   \n",
-       "13    GPT             no_synopsis-3           text-davinci-003.no_synopsis.v2   \n",
-       "14    GPT    ontological_synopsis-3  text-davinci-003.ontological_synopsis.v1   \n",
-       "15    GPT    ontological_synopsis-3  text-davinci-003.ontological_synopsis.v2   \n",
-       "16    GPT      narrative_synopsis-3    text-davinci-003.narrative_synopsis.v1   \n",
-       "17    GPT      narrative_synopsis-3    text-davinci-003.narrative_synopsis.v2   \n",
-       "23    GPT             no_synopsis-4                      gpt-4.no_synopsis.v1   \n",
-       "24    GPT             no_synopsis-4                      gpt-4.no_synopsis.v2   \n",
-       "25    GPT    ontological_synopsis-4             gpt-4.ontological_synopsis.v1   \n",
-       "26    GPT    ontological_synopsis-4             gpt-4.ontological_synopsis.v2   \n",
-       "27    GPT      narrative_synopsis-4               gpt-4.narrative_synopsis.v1   \n",
-       "28    GPT      narrative_synopsis-4               gpt-4.narrative_synopsis.v2   \n",
-       "29    GPT           no_synopsis-3.5              gpt-3.5-turbo.no_synopsis.v1   \n",
-       "30    GPT           no_synopsis-3.5              gpt-3.5-turbo.no_synopsis.v2   \n",
-       "31    GPT  ontological_synopsis-3.5     gpt-3.5-turbo.ontological_synopsis.v1   \n",
-       "32    GPT  ontological_synopsis-3.5     gpt-3.5-turbo.ontological_synopsis.v2   \n",
-       "33    GPT    narrative_synopsis-3.5       gpt-3.5-turbo.narrative_synopsis.v1   \n",
-       "34    GPT    narrative_synopsis-3.5       gpt-3.5-turbo.narrative_synopsis.v2   \n",
-       "35    GPT             no_synopsis-3           text-davinci-003.no_synopsis.v1   \n",
-       "36    GPT             no_synopsis-3           text-davinci-003.no_synopsis.v2   \n",
-       "37    GPT    ontological_synopsis-3  text-davinci-003.ontological_synopsis.v1   \n",
-       "38    GPT    ontological_synopsis-3  text-davinci-003.ontological_synopsis.v2   \n",
-       "39    GPT      narrative_synopsis-3    text-davinci-003.narrative_synopsis.v1   \n",
-       "40    GPT      narrative_synopsis-3    text-davinci-003.narrative_synopsis.v2   \n",
-       "46    GPT             no_synopsis-4                      gpt-4.no_synopsis.v1   \n",
-       "48    GPT    ontological_synopsis-4             gpt-4.ontological_synopsis.v1   \n",
-       "50    GPT      narrative_synopsis-4               gpt-4.narrative_synopsis.v1   \n",
-       "52    GPT           no_synopsis-3.5              gpt-3.5-turbo.no_synopsis.v1   \n",
-       "54    GPT  ontological_synopsis-3.5     gpt-3.5-turbo.ontological_synopsis.v1   \n",
-       "56    GPT    narrative_synopsis-3.5       gpt-3.5-turbo.narrative_synopsis.v1   \n",
-       "58    GPT             no_synopsis-3           text-davinci-003.no_synopsis.v1   \n",
-       "60    GPT    ontological_synopsis-3  text-davinci-003.ontological_synopsis.v1   \n",
-       "62    GPT      narrative_synopsis-3    text-davinci-003.narrative_synopsis.v1   \n",
+       "                                 name  cutoff  closure  top_n source  model  \\\n",
+       "0            glycolysis-gocam-0-0.005   0.005    False      1   NONE    4.0   \n",
+       "1            glycolysis-gocam-0-0.005   0.005    False      5   NONE    4.0   \n",
+       "2            glycolysis-gocam-0-0.005   0.005    False     10   NONE    4.0   \n",
+       "3            glycolysis-gocam-0-0.005   0.005    False     25   NONE    4.0   \n",
+       "4            glycolysis-gocam-0-0.005   0.005    False   5000   NONE    4.0   \n",
+       "...                               ...     ...      ...    ...    ...    ...   \n",
+       "99343  HALLMARK_MTORC1_SIGNALING-1-99  99.000     True      1    NaN    NaN   \n",
+       "99344  HALLMARK_MTORC1_SIGNALING-1-99  99.000     True      5    NaN    NaN   \n",
+       "99345  HALLMARK_MTORC1_SIGNALING-1-99  99.000     True     10    NaN    NaN   \n",
+       "99346  HALLMARK_MTORC1_SIGNALING-1-99  99.000     True     25    NaN    NaN   \n",
+       "99347  HALLMARK_MTORC1_SIGNALING-1-99  99.000     True   5000    NaN    NaN   \n",
        "\n",
-       "   truncation_factor  ... unparsed  \\\n",
-       "0                1.0  ...        2   \n",
-       "1                1.0  ...        2   \n",
-       "2                1.0  ...        2   \n",
-       "3                1.0  ...        1   \n",
-       "4                1.0  ...        2   \n",
-       "5                1.0  ...        5   \n",
-       "6                1.0  ...        0   \n",
-       "7                1.0  ...        0   \n",
-       "8                1.0  ...        0   \n",
-       "9                1.0  ...        1   \n",
-       "10               1.0  ...        3   \n",
-       "11               1.0  ...        0   \n",
-       "12               1.0  ...        1   \n",
-       "13               1.0  ...        0   \n",
-       "14               1.0  ...        8   \n",
-       "15               1.0  ...        6   \n",
-       "16               1.0  ...        4   \n",
-       "17               1.0  ...        1   \n",
-       "23               1.0  ...        2   \n",
-       "24               1.0  ...        1   \n",
-       "25               1.0  ...        1   \n",
-       "26               1.0  ...        2   \n",
-       "27               1.0  ...        2   \n",
-       "28               1.0  ...        4   \n",
-       "29               1.0  ...        0   \n",
-       "30               1.0  ...        0   \n",
-       "31               1.0  ...        0   \n",
-       "32               1.0  ...        0   \n",
-       "33               1.0  ...        1   \n",
-       "34               1.0  ...        0   \n",
-       "35               1.0  ...        1   \n",
-       "36               1.0  ...        4   \n",
-       "37               1.0  ...        2   \n",
-       "38               1.0  ...        9   \n",
-       "39               1.0  ...        1   \n",
-       "40               1.0  ...        5   \n",
-       "46               1.0  ...        2   \n",
-       "48               1.0  ...        3   \n",
-       "50               1.0  ...        6   \n",
-       "52               1.0  ...        0   \n",
-       "54               0.8  ...        1   \n",
-       "56             0.512  ...        1   \n",
-       "58               1.0  ...        1   \n",
-       "60              0.64  ...        5   \n",
-       "62            0.4096  ...        1   \n",
+       "      method    method_desc                   run  ...  \\\n",
+       "0        gpt  no_synopsis-4  gpt-4.no_synopsis.v1  ...   \n",
+       "1        gpt  no_synopsis-4  gpt-4.no_synopsis.v1  ...   \n",
+       "2        gpt  no_synopsis-4  gpt-4.no_synopsis.v1  ...   \n",
+       "3        gpt  no_synopsis-4  gpt-4.no_synopsis.v1  ...   \n",
+       "4        gpt  no_synopsis-4  gpt-4.no_synopsis.v1  ...   \n",
+       "...      ...            ...                   ...  ...   \n",
+       "99343    NaN            NaN               closure  ...   \n",
+       "99344    NaN            NaN               closure  ...   \n",
+       "99345    NaN            NaN               closure  ...   \n",
+       "99346    NaN            NaN               closure  ...   \n",
+       "99347    NaN            NaN               closure  ...   \n",
        "\n",
-       "                                  true_positive_terms  \\\n",
-       "0         GO:0006096|GO:0019318|GO:0061621|GO:0006094   \n",
-       "1         GO:0006096|GO:0019318|GO:0061621|GO:0006094   \n",
-       "2   GO:0006096|GO:0019318|GO:0061621|GO:0006094|GO...   \n",
-       "3   GO:0006096|GO:0019318|GO:0061621|GO:0006094|GO...   \n",
-       "4         GO:0006096|GO:0019318|GO:0061621|GO:0006094   \n",
-       "5         GO:0006096|GO:0019318|GO:0061621|GO:0006094   \n",
-       "6         GO:0006096|GO:0019318|GO:0061621|GO:0006094   \n",
-       "7         GO:0006096|GO:0019318|GO:0061621|GO:0006094   \n",
-       "8   GO:0006096|GO:0019318|GO:0061621|GO:0006094|GO...   \n",
-       "9         GO:0006096|GO:0019318|GO:0061621|GO:0006094   \n",
-       "10                                                 NA   \n",
-       "11        GO:0006096|GO:0019318|GO:0061621|GO:0006094   \n",
-       "12        GO:0006096|GO:0019318|GO:0061621|GO:0006094   \n",
-       "13                   GO:0006096|GO:0061621|GO:0006796   \n",
-       "14                                                 NA   \n",
-       "15        GO:0006096|GO:0061621|GO:0016861|GO:0006796   \n",
-       "16                   GO:0006096|GO:0061621|GO:0006796   \n",
-       "17  GO:0006096|GO:0019318|GO:0061621|GO:0006094|GO...   \n",
-       "23                   GO:0006096|GO:0061621|GO:0006094   \n",
-       "24                              GO:0006096|GO:0061621   \n",
-       "25                   GO:0006096|GO:0061621|GO:0006094   \n",
-       "26        GO:0006096|GO:0061621|GO:0006094|GO:0030388   \n",
-       "27                   GO:0006096|GO:0061621|GO:0006094   \n",
-       "28                   GO:0006096|GO:0061621|GO:0006094   \n",
-       "29                   GO:0006096|GO:0061621|GO:0006094   \n",
-       "30                   GO:0006096|GO:0061621|GO:0006094   \n",
-       "31        GO:0006096|GO:0061621|GO:0006094|GO:0030388   \n",
-       "32        GO:0006096|GO:0061621|GO:0006094|GO:0030388   \n",
-       "33                   GO:0006096|GO:0061621|GO:0006094   \n",
-       "34                   GO:0006096|GO:0061621|GO:0006094   \n",
-       "35                   GO:0006096|GO:0061621|GO:0006094   \n",
-       "36        GO:0006096|GO:0061621|GO:0006094|GO:0030388   \n",
-       "37        GO:0006096|GO:0061621|GO:0006094|GO:0030388   \n",
-       "38        GO:0006096|GO:0061621|GO:0006094|GO:0030388   \n",
-       "39                                                 NA   \n",
-       "40                   GO:0006096|GO:0061621|GO:0006094   \n",
-       "46                                                 NA   \n",
-       "48                                                 NA   \n",
-       "50                                                 NA   \n",
-       "52                                                 NA   \n",
-       "54                                                 NA   \n",
-       "56                                                 NA   \n",
-       "58                                                 NA   \n",
-       "60                                                 NA   \n",
-       "62                                                 NA   \n",
+       "                                     true_positive_terms  \\\n",
+       "0                                             GO:0006096   \n",
+       "1                                             GO:0006096   \n",
+       "2                                             GO:0006096   \n",
+       "3                                  GO:0006096|GO:0006006   \n",
+       "4                                  GO:0006096|GO:0006006   \n",
+       "...                                                  ...   \n",
+       "99343                                         GO:0044283   \n",
+       "99344  GO:0044283|GO:0005737|GO:0019752|GO:0036094|GO...   \n",
+       "99345  GO:0044283|GO:0005737|GO:0019752|GO:0036094|GO...   \n",
+       "99346  GO:0044283|GO:0005737|GO:0019752|GO:0036094|GO...   \n",
+       "99347  GO:0044283|GO:0005737|GO:0019752|GO:0036094|GO...   \n",
        "\n",
-       "                                 false_positive_terms  \\\n",
-       "0                                                  NA   \n",
-       "1                                                  NA   \n",
-       "2                                          GO:0045766   \n",
-       "3                    GO:0046716|GO:0010595|GO:0002639   \n",
-       "4                                                  NA   \n",
-       "5                                                  NA   \n",
-       "6                                                  NA   \n",
-       "7                                                  NA   \n",
-       "8                    GO:0019725|GO:0008104|GO:0005634   \n",
-       "9                                                  NA   \n",
-       "10                                                 NA   \n",
-       "11                                                 NA   \n",
-       "12                                                 NA   \n",
-       "13                                                 NA   \n",
-       "14                              GO:0019538|GO:0008104   \n",
-       "15  GO:0002639|GO:0010595|GO:0004332|GO:0004866|GO...   \n",
-       "16                                                 NA   \n",
-       "17                                         GO:0004332   \n",
-       "23                                         GO:0006754   \n",
-       "24                              GO:0042593|GO:0045333   \n",
-       "25                              GO:0019725|GO:0008104   \n",
-       "26        GO:0003824|GO:0051641|GO:0042803|GO:0019725   \n",
-       "27        GO:0004332|GO:0008943|GO:0004619|GO:0004396   \n",
-       "28                                                 NA   \n",
-       "29                                         GO:0006109   \n",
-       "30                              GO:0015980|GO:0090351   \n",
-       "31        GO:0015980|GO:0002440|GO:0046034|GO:0033554   \n",
-       "32                              GO:0046716|GO:0004634   \n",
-       "33                                                 NA   \n",
-       "34  GO:0004396|GO:0004332|GO:0004634|GO:0008443|GO...   \n",
-       "35  GO:0004396|GO:0004618|GO:0004332|GO:0004634|GO...   \n",
-       "36                                         GO:0006098   \n",
-       "37  GO:0046835|GO:0005515|GO:0004618|GO:0004332|GO...   \n",
-       "38  GO:0019725|GO:0004396|GO:0042803|GO:0003713|GO...   \n",
-       "39                                                 NA   \n",
-       "40                                         GO:0016310   \n",
-       "46  GO:0009987|GO:0003676|GO:0030163|GO:0006468|GO...   \n",
-       "48  GO:0015031|GO:0003677|GO:0016567|GO:0007165|GO...   \n",
-       "50  GO:0015031|GO:0006511|GO:0000988|GO:0006281|GO...   \n",
-       "52  GO:0036211|GO:0006396|GO:0006417|GO:0015031|GO...   \n",
-       "54  GO:0016567|GO:0006468|GO:0003677|GO:0030163|GO...   \n",
-       "56  GO:0046907|GO:0007032|GO:0015031|GO:0051223|GO...   \n",
-       "58                   GO:0016070|GO:0006259|GO:0030163   \n",
-       "60  GO:0004672|GO:0004721|GO:0004177|GO:0061630|GO...   \n",
-       "62                              GO:0005488|GO:0065007   \n",
+       "                                    false_positive_terms  \\\n",
+       "0                                                    NaN   \n",
+       "1                                             GO:0006006   \n",
+       "2                                             GO:0006006   \n",
+       "3                                                    NaN   \n",
+       "4                                                    NaN   \n",
+       "...                                                  ...   \n",
+       "99343                                                NaN   \n",
+       "99344  GO:0008525|GO:0009749|GO:0019899|GO:0050709|GO...   \n",
+       "99345  GO:0008525|GO:0009749|GO:0019899|GO:0050709|GO...   \n",
+       "99346  GO:0008525|GO:0019899|GO:0050709|GO:0035094|GO...   \n",
+       "99347                                                NaN   \n",
        "\n",
-       "                                       unparsed_terms  gene_set_size  \\\n",
-       "0                    energy production|atp generation             10   \n",
-       "1                    energy production|atp generation             10   \n",
-       "2   fructose binding activity|phosphotransferase a...             10   \n",
-       "3               glucose-6-phosphate metabolic process             10   \n",
-       "4                    energy production|atp generation             10   \n",
-       "5   atp production|energy-yielding step|reversible...             10   \n",
-       "6                                                  NA             10   \n",
-       "7                                                  NA             10   \n",
-       "8                                                  NA             10   \n",
-       "9                               metabolic homeostasis             10   \n",
-       "10  while phosphofructokinase (pfkm)|and pyruvate ...             10   \n",
-       "11                                                 NA             10   \n",
-       "12                                 aerobic glycolysis             10   \n",
-       "13                                                 NA             10   \n",
-       "14  enzymatic activity|protein transcription|cell ...             10   \n",
-       "15  protein binding activity|atp binding activity|...             10   \n",
-       "16  glucose phosphate isomerase|phosphofructokinas...             10   \n",
-       "17                                   glycogen storage             10   \n",
-       "23               energy production|glucose conversion              9   \n",
-       "24                                     atp production              9   \n",
-       "25                        regulation of transcription              9   \n",
-       "26  atp binding activity|identical protein binding...              9   \n",
-       "27           reversible phosphorylation|isomerization              9   \n",
-       "28  atp production|phosphofructokinase|enolase iso...              9   \n",
-       "29                                                 NA              9   \n",
-       "30                                                 NA              9   \n",
-       "31                                                 NA              9   \n",
-       "32                                                 NA              9   \n",
-       "33                                  energy production              9   \n",
-       "34                                                 NA              9   \n",
-       "35                    pyruvate carboxylase regulation              9   \n",
-       "36  glycolytic enzymes|gluconeogenic enzymes|phosp...              9   \n",
-       "37  transcription co-activator|phosphotransferase ...              9   \n",
-       "38  motility|organelle maintenance|phosphotransfer...              9   \n",
-       "39           glyceraldehyde-3-phosphate dehydrogenase              9   \n",
-       "40  the gene summaries all involve glycolytic enzy...              9   \n",
-       "46            protein regulation|membrane trafficking             76   \n",
-       "48  transcription regulation|protein-deubiquitinat...             76   \n",
-       "50  atp-binding|enzyme catalysis|transcription reg...             76   \n",
-       "52                                                 NA             76   \n",
-       "54                         transcriptional regulation             76   \n",
-       "56                        regulation of transcription             76   \n",
-       "58                              transcription control             76   \n",
-       "60  atp binding activity|nucleotide binding activi...             76   \n",
-       "62                  involvement in cellular processes             76   \n",
+       "       false_negative_terms_example20                    unparsed_terms  \\\n",
+       "0                                 NaN                               NaN   \n",
+       "1                GO:0006090|GO:001605  energy production|atp generation   \n",
+       "2                GO:0006090|GO:001605  energy production|atp generation   \n",
+       "3                GO:0006090|GO:001605  energy production|atp generation   \n",
+       "4                GO:0006090|GO:001605  energy production|atp generation   \n",
+       "...                               ...                               ...   \n",
+       "99343                             NaN                               NaN   \n",
+       "99344                             NaN                               NaN   \n",
+       "99345                             NaN                               NaN   \n",
+       "99346                             NaN                               NaN   \n",
+       "99347                             NaN                               NaN   \n",
        "\n",
-       "    precision    recall  recall_general  recall_specific  f1_score  \n",
-       "0    1.000000  0.400000        0.666667         0.800000  0.571429  \n",
-       "1    1.000000  0.400000        0.666667         0.800000  0.571429  \n",
-       "2    0.833333  0.500000        0.625000         0.833333     0.625  \n",
-       "3    0.625000  0.500000        0.625000         0.833333  0.555556  \n",
-       "4    1.000000  0.400000        0.666667         0.800000  0.571429  \n",
-       "5    1.000000  0.400000        0.666667         0.800000  0.571429  \n",
-       "6    1.000000  0.400000        0.666667         1.000000  0.571429  \n",
-       "7    1.000000  0.400000        0.666667         0.800000  0.571429  \n",
-       "8    0.625000  0.500000        0.625000         0.833333  0.555556  \n",
-       "9    1.000000  0.400000        0.666667         0.800000  0.571429  \n",
-       "10   0.000000  0.000000        0.000000         0.000000       0.0  \n",
-       "11   1.000000  0.400000        0.666667         0.800000  0.571429  \n",
-       "12   1.000000  0.400000        0.800000         0.800000  0.571429  \n",
-       "13   1.000000  0.300000        0.750000         0.750000  0.461538  \n",
-       "14   0.000000  0.000000        0.000000         0.000000       0.0  \n",
-       "15   0.444444  0.400000        0.800000         0.571429  0.421053  \n",
-       "16   1.000000  0.300000        0.750000         0.750000  0.461538  \n",
-       "17   0.857143  0.600000        0.750000         0.750000  0.705882  \n",
-       "23   0.750000  0.500000        0.600000         1.000000       0.6  \n",
-       "24   0.500000  0.333333        0.666667         1.000000       0.4  \n",
-       "25   0.600000  0.500000        0.600000         1.000000  0.545455  \n",
-       "26   0.500000  0.666667        0.571429         1.000000  0.571429  \n",
-       "27   0.428571  0.500000        0.600000         1.000000  0.461538  \n",
-       "28   1.000000  0.500000        0.600000         1.000000  0.666667  \n",
-       "29   0.750000  0.500000        0.600000         1.000000       0.6  \n",
-       "30   0.600000  0.500000        0.600000         1.000000  0.545455  \n",
-       "31   0.500000  0.666667        0.571429         1.000000  0.571429  \n",
-       "32   0.666667  0.666667        0.666667         1.000000  0.666667  \n",
-       "33   1.000000  0.500000        0.600000         1.000000  0.666667  \n",
-       "34   0.333333  0.500000        0.600000         1.000000       0.4  \n",
-       "35   0.333333  0.500000        0.600000         1.000000       0.4  \n",
-       "36   0.800000  0.666667        0.666667         1.000000  0.727273  \n",
-       "37   0.400000  0.666667        0.571429         1.000000       0.5  \n",
-       "38   0.363636  0.666667        0.500000         1.000000  0.470588  \n",
-       "39   0.000000  0.000000        0.000000         0.000000       0.0  \n",
-       "40   0.750000  0.500000        0.500000         1.000000       0.6  \n",
-       "46   0.000000  0.000000        0.000000         0.000000       0.0  \n",
-       "48   0.000000  0.000000        0.000000         0.000000       0.0  \n",
-       "50   0.000000  0.000000        0.000000         0.000000       0.0  \n",
-       "52   0.000000  0.000000        0.000000         0.000000       0.0  \n",
-       "54   0.000000  0.000000        0.000000         0.000000       0.0  \n",
-       "56   0.000000  0.000000        0.000000         0.000000       0.0  \n",
-       "58   0.000000  0.000000        0.000000         0.000000       0.0  \n",
-       "60   0.000000  0.000000        0.000000         0.000000       0.0  \n",
-       "62   0.000000  0.000000        0.000000         0.000000       0.0  \n",
+       "       gene_set_size  precision    recall  recall_general  recall_specific  \\\n",
+       "0                 10   1.000000  1.000000            1.00         1.000000   \n",
+       "1                 10   0.500000  0.200000            1.00         0.200000   \n",
+       "2                 10   0.500000  0.100000            0.20         0.200000   \n",
+       "3                 10   1.000000  0.080000            0.25         0.153846   \n",
+       "4                 10   1.000000  0.051282            0.25         0.142857   \n",
+       "...              ...        ...       ...             ...              ...   \n",
+       "99343            180   1.000000  1.000000            1.00         1.000000   \n",
+       "99344            180   0.000794  1.000000            1.00         1.000000   \n",
+       "99345            180   0.001720  1.000000            1.00         1.000000   \n",
+       "99346            180   0.004761  1.000000            1.00         1.000000   \n",
+       "99347            180   1.000000  1.000000            1.00         1.000000   \n",
        "\n",
-       "[45 rows x 29 columns]"
+       "       f1_score  \n",
+       "0      1.000000  \n",
+       "1      0.285714  \n",
+       "2      0.166667  \n",
+       "3      0.148148  \n",
+       "4      0.097561  \n",
+       "...         ...  \n",
+       "99343  1.000000  \n",
+       "99344  0.001587  \n",
+       "99345  0.003434  \n",
+       "99346  0.009477  \n",
+       "99347  1.000000  \n",
+       "\n",
+       "[99348 rows x 31 columns]"
       ]
      },
-     "execution_count": 85,
+     "execution_count": 47,
      "metadata": {},
      "output_type": "execute_result"
     }
    ],
    "source": [
-    "method_model_combinations = filtered_data_dropna.groupby(['method', 'model', 'source'])\n",
-    "method_model_combinations.head()"
+    "def process_line(line, max_field_length, list_delimiter):\n",
+    "    # Replace non-ASCII characters with '*'\n",
+    "    cleaned_line = ''.join(char if ord(char) < 128 else '*' for char in line)\n",
+    "\n",
+    "    # Truncate long fields\n",
+    "    fields = cleaned_line.split('\\t')\n",
+    "    truncated_fields = []\n",
+    "    for field in fields:\n",
+    "        if len(field) > max_field_length:\n",
+    "            # Find the nearest list delimiter before the max length\n",
+    "            truncation_index = field.rfind(list_delimiter, 0, max_field_length)\n",
+    "            if truncation_index == -1:\n",
+    "                # If no list delimiter found, truncate to max length\n",
+    "                truncation_index = max_field_length\n",
+    "            truncated_field = field[:truncation_index] + '}'\n",
+    "            truncated_fields.append(truncated_field)\n",
+    "        else:\n",
+    "            truncated_fields.append(field)\n",
+    "    \n",
+    "    return '\\t'.join(truncated_fields)\n",
+    "\n",
+    "def parse_and_load_tsv(input_file_path, output_file_path, max_field_length=1000, list_delimiter=','):\n",
+    "    with open(input_file_path, 'r', encoding='utf-8', newline='') as file, \\\n",
+    "         open(output_file_path, 'w', encoding='utf-8', newline='') as output_file:\n",
+    "\n",
+    "        line_number = 0\n",
+    "        for line in file:\n",
+    "            line_number += 1\n",
+    "\n",
+    "            # Handle empty lines\n",
+    "            if not line.strip():\n",
+    "                output_file.write('\\n')\n",
+    "                continue\n",
+    "\n",
+    "            try:\n",
+    "                processed_line = process_line(line, max_field_length, list_delimiter)\n",
+    "                output_file.write(processed_line + '\\n')\n",
+    "            except Exception as e:\n",
+    "                print(f\"Error processing line {line_number}: {e}\")\n",
+    "\n",
+    "            \n",
+    "# Specify your file paths\n",
+    "input_file_path = 'results/processed.tsv'\n",
+    "output_file_path = 'results/processed_cleaned.tsv'\n",
+    "\n",
+    "# Process the input file and write the modified data to a new file\n",
+    "parse_and_load_tsv(input_file_path, output_file_path)\n",
+    "\n",
+    "# Load the modified file into a DataFrame\n",
+    "df = pd.read_csv(output_file_path, sep='\\t', lineterminator='\\n')\n",
+    "\n",
+    "df"
    ]
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 86,
-   "id": "df08b7c9",
+   "execution_count": 43,
+   "id": "e27c817f",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "(99360, 31)"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 43,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "df.shape"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 48,
+   "id": "cfd31f1b",
    "metadata": {},
    "outputs": [
     {
      "name": "stdout",
      "output_type": "stream",
      "text": [
-      "(9, 3)\n"
+      "Top 10 line lengths: [184334, 184332, 184330, 184303, 184301, 184299, 184259, 184257, 184255, 181807]\n"
      ]
-    },
-    {
-     "data": {
-      "text/html": [
-       "<div>\n",
-       "<style scoped>\n",
-       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
-       "        vertical-align: middle;\n",
-       "    }\n",
-       "\n",
-       "    .dataframe tbody tr th {\n",
-       "        vertical-align: top;\n",
-       "    }\n",
-       "\n",
-       "    .dataframe thead th {\n",
-       "        text-align: right;\n",
-       "    }\n",
-       "</style>\n",
-       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
-       "  <thead>\n",
-       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
-       "      <th></th>\n",
-       "      <th>method</th>\n",
-       "      <th>model</th>\n",
-       "      <th>source</th>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "  </thead>\n",
-       "  <tbody>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>14</th>\n",
-       "      <td>GPT</td>\n",
-       "      <td>3.0</td>\n",
-       "      <td>GO</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>12</th>\n",
-       "      <td>GPT</td>\n",
-       "      <td>3.0</td>\n",
-       "      <td>NONE</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>16</th>\n",
-       "      <td>GPT</td>\n",
-       "      <td>3.0</td>\n",
-       "      <td>RefSeq</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>8</th>\n",
-       "      <td>GPT</td>\n",
-       "      <td>3.5</td>\n",
-       "      <td>GO</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>6</th>\n",
-       "      <td>GPT</td>\n",
-       "      <td>3.5</td>\n",
-       "      <td>NONE</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>10</th>\n",
-       "      <td>GPT</td>\n",
-       "      <td>3.5</td>\n",
-       "      <td>RefSeq</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>2</th>\n",
-       "      <td>GPT</td>\n",
-       "      <td>4.0</td>\n",
-       "      <td>GO</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>0</th>\n",
-       "      <td>GPT</td>\n",
-       "      <td>4.0</td>\n",
-       "      <td>NONE</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>4</th>\n",
-       "      <td>GPT</td>\n",
-       "      <td>4.0</td>\n",
-       "      <td>RefSeq</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "  </tbody>\n",
-       "</table>\n",
-       "</div>"
-      ],
-      "text/plain": [
-       "   method model  source\n",
-       "14    GPT   3.0      GO\n",
-       "12    GPT   3.0    NONE\n",
-       "16    GPT   3.0  RefSeq\n",
-       "8     GPT   3.5      GO\n",
-       "6     GPT   3.5    NONE\n",
-       "10    GPT   3.5  RefSeq\n",
-       "2     GPT   4.0      GO\n",
-       "0     GPT   4.0    NONE\n",
-       "4     GPT   4.0  RefSeq"
-      ]
-     },
-     "execution_count": 86,
-     "metadata": {},
-     "output_type": "execute_result"
     }
    ],
+   "source": [
+    "def top_line_lengths(file_path, num_lines=10):\n",
+    "    line_lengths = []\n",
+    "\n",
+    "    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:\n",
+    "        for line in file:\n",
+    "            # Strip the newline character for accurate length\n",
+    "            line_lengths.append(len(line.rstrip('\\n')))\n",
+    "\n",
+    "    # Sort the list of line lengths in descending order and get the top 'num_lines' lengths\n",
+    "    top_lengths = sorted(line_lengths, reverse=True)[:num_lines]\n",
+    "\n",
+    "    return top_lengths\n",
+    "\n",
+    "# Usage\n",
+    "file_path = 'results/processed.tsv'\n",
+    "top_lengths = top_line_lengths(file_path)\n",
+    "print(f\"Top 10 line lengths: {top_lengths}\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "722d8e8b-94f8-4c68-8dc4-f8a40ccd8b12",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "grouped_data = df.groupby(['source', 'model', 'method'])[['true_positives', 'false_positives', 'false_negatives']].sum().reset_index()\n",
+    "\n",
+    "# Calculate precision, recall, and F1-score for each group\n",
+    "grouped_data['precision'] = grouped_data['true_positives'] / (grouped_data['true_positives'] + grouped_data['false_positives'])\n",
+    "grouped_data['recall'] = grouped_data['true_positives'] / (grouped_data['true_positives'] + grouped_data['false_negatives'])\n",
+    "grouped_data['f1_score'] = 2 * ((grouped_data['precision'] * grouped_data['recall']) / (grouped_data['precision'] + grouped_data['recall']))\n",
+    "grouped_data"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "be1a6c9f-b32e-472d-982e-dc8f7903e166",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "grouped_data_cutoff_combination = df.groupby(['cutoff', 'source', 'model', 'method'])[['true_positives', 'false_positives', 'false_negatives']].sum().reset_index()\n",
+    "\n",
+    "# Calculate precision, recall, and F1-score for each group\n",
+    "grouped_data_cutoff_combination['precision'] = grouped_data_cutoff_combination['true_positives'] / (grouped_data_cutoff_combination['true_positives'] + grouped_data_cutoff_combination['false_positives'])\n",
+    "grouped_data_cutoff_combination['recall'] = grouped_data_cutoff_combination['true_positives'] / (grouped_data_cutoff_combination['true_positives'] + grouped_data_cutoff_combination['false_negatives'])\n",
+    "grouped_data_cutoff_combination['f1_score'] = 2 * ((grouped_data_cutoff_combination['precision'] * grouped_data_cutoff_combination['recall']) / (grouped_data_cutoff_combination['precision'] + grouped_data_cutoff_combination['recall']))\n",
+    "grouped_data_cutoff_combination"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "22e41212-1a73-4072-8f7b-e2747c953a4c",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def custom_order(label):\n",
+    "    prefix_order = [\"NONE\", \"RefSeq\", \"GO\", \"NA\"]\n",
+    "    suffix_order = [\"3.0-GPT\", \"3.5GPT\", \"4.0-GPT\"]\n",
+    "    \n",
+    "    try:\n",
+    "        prefix_parts = label.split('-')\n",
+    "        prefix_weight = prefix_order.index(prefix_parts[0])\n",
+    "        \n",
+    "        suffix = '-'.join(prefix_parts[1:])\n",
+    "        suffix_weight = suffix_order.index(suffix)\n",
+    "    except ValueError:\n",
+    "        return (999, 999)  # put unexpected values at the end\n",
+    "    \n",
+    "    return prefix_weight, suffix_weight\n",
+    "\n",
+    "def label_order(label):\n",
+    "    prefixes = [\"NONE\", \"RefSeq\", \"GO\", \"NA\"]\n",
+    "    for i, prefix in enumerate(prefixes):\n",
+    "        if label.startswith(prefix):\n",
+    "            return i\n",
+    "    return len(prefixes)  # Return a value that puts any other labels at the end\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "cutoff_values = sorted([0.05, 0.005, 99])\n",
+    "\n",
+    "data_filled = df.fillna(\"NA\")\n",
+    "\n",
+    "grouped_data_filled = data_filled.groupby(['cutoff', 'closure', 'top_n', 'source', 'model', 'method'])[['true_positives', 'false_positives', 'false_negatives']].sum().reset_index()\n",
+    "\n",
+    "grouped_data_filled['precision'] = grouped_data_filled['true_positives'] / (grouped_data_filled['true_positives'] + grouped_data_filled['false_positives'])\n",
+    "grouped_data_filled['recall'] = grouped_data_filled['true_positives'] / (grouped_data_filled['true_positives'] + grouped_data_filled['false_negatives'])\n",
+    "grouped_data_filled['f1_score'] = 2 * ((grouped_data_filled['precision'] * grouped_data_filled['recall']) / (grouped_data_filled['precision'] + grouped_data_filled['recall']))\n",
+    "\n",
+    "grouped_data_filled['sort_order'] = grouped_data_filled['source'].apply(custom_order)\n",
+    "grouped_data_filled = grouped_data_filled.sort_values(['sort_order', 'top_n', 'closure'])\n",
+    "\n",
+    "unique_combinations_closure_topn = sorted(grouped_data_filled[['closure', 'top_n']].drop_duplicates().values, key=lambda x: (x[1], x[0]))\n",
+    "\n",
+    "num_rows = len(unique_combinations_closure_topn)\n",
+    "num_cols = len(cutoff_values)\n",
+    "\n",
+    "fig, ax = plt.subplots(num_rows, num_cols, figsize=(16, 11), gridspec_kw={\"hspace\": 0.4, \"wspace\": 0.5})\n",
+    "        \n",
+    "for row_idx, (closure, top_n) in enumerate(unique_combinations_closure_topn):\n",
+    "    for col_idx, cutoff in enumerate(cutoff_values):\n",
+    "        \n",
+    "        if (col_idx < 1 or col_idx >= num_cols - 1) and (row_idx == 0 or row_idx == 1):\n",
+    "            ax[row_idx, col_idx].axis('off') \n",
+    "            continue\n",
+    "            \n",
+    "        data_combination = grouped_data_filled[(grouped_data_filled['cutoff'] == cutoff) & (grouped_data_filled['closure'] == closure) & (grouped_data_filled['top_n'] == top_n)]\n",
+    "        data_combination['label'] = data_combination['source'] + '-' + data_combination['model'].astype(str) + '-' + data_combination['method']\n",
+    "\n",
+    "        # Sort data_combination based on the label_order\n",
+    "        data_combination['label_order'] = data_combination['label'].apply(label_order)\n",
+    "        data_combination = data_combination.sort_values('label_order')\n",
+    "        \n",
+    "        x_newest = np.arange(len(data_combination['label']))\n",
+    "        width_newest = 0.2\n",
+    "\n",
+    "        ax[row_idx, col_idx].bar(x_newest - width_newest, data_combination['precision'], width_newest, label='Precision')\n",
+    "        ax[row_idx, col_idx].bar(x_newest, data_combination['recall'], width_newest, label='Recall')\n",
+    "        ax[row_idx, col_idx].bar(x_newest + width_newest, data_combination['f1_score'], width_newest, label='F1-score')\n",
+    "        \n",
+    "        ax[row_idx, col_idx].set_title(f'cutoff = {cutoff}, closure  = {closure}, top_n = {top_n}', fontsize=10)\n",
+    "        \n",
+    "        ax[row_idx, col_idx].set_ylim(0, 1)\n",
+    "        \n",
+    "        # Change y-axis tick marks\n",
+    "        ax[row_idx, col_idx].set_yticks(np.arange(0, 1.1, 0.25))\n",
+    "        if col_idx != 0:  # Hide y-axis labels for non-left columns\n",
+    "            ax[row_idx, col_idx].set_yticklabels([])\n",
+    "        \n",
+    "        # Set x-axis ticks\n",
+    "        ax[row_idx, col_idx].set_xticks(x_newest)\n",
+    "        if row_idx == num_rows - 1:  # Adjusting the condition for x-tick labels for the last row\n",
+    "            ax[row_idx, col_idx].set_xticklabels(data_combination['label'], rotation=90)\n",
+    "        else:\n",
+    "            ax[row_idx, col_idx].set_xticklabels([])\n",
+    "    \n",
+    "        # Add horizontal gridlines\n",
+    "        ax[row_idx, col_idx].grid(axis='y', which='major', color='black', alpha=0.2)\n",
+    "    \n",
+    "        if row_idx == 0 and col_idx == num_cols - 2:\n",
+    "            ax[row_idx, col_idx].legend()\n",
+    "\n",
+    "plt.tight_layout()\n",
+    "plt.savefig(\"process_precision_recall_allGPT.pdf\", format=\"pdf\", bbox_inches=\"tight\")\n",
+    "plt.show()\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "d3172271",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def custom_order(label):\n",
+    "    prefix_order = [\"NONE\", \"RefSeq\", \"GO\", \"NA\"]\n",
+    "    suffix_order = [\"3.0-GPT\", \"3.5GPT\", \"4.0-GPT\"]\n",
+    "    \n",
+    "    try:\n",
+    "        prefix_parts = label.split('-')\n",
+    "        prefix_weight = prefix_order.index(prefix_parts[0])\n",
+    "        \n",
+    "        suffix = '-'.join(prefix_parts[1:])\n",
+    "        suffix_weight = suffix_order.index(suffix)\n",
+    "    except ValueError:\n",
+    "        return (999, 999)  # put unexpected values at the end\n",
+    "    \n",
+    "    return prefix_weight, suffix_weight\n",
+    "\n",
+    "def label_order(label):\n",
+    "    prefixes = [\"NONE\", \"RefSeq\", \"GO\", \"NA\"]\n",
+    "    for i, prefix in enumerate(prefixes):\n",
+    "        if label.startswith(prefix):\n",
+    "            return i\n",
+    "    return len(prefixes)  # Return a value that puts any other labels at the end\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "data_filled = df.fillna(\"NA\")\n",
+    "condition = (\n",
+    "    (data_filled['cutoff'] == 0.005) &\n",
+    "    (data_filled['closure'] == True) &\n",
+    "    (data_filled['top_n'] == 10)\n",
+    ")\n",
+    "filtered_data = data_filled[condition]\n",
+    "filtered_data.reset_index(drop=True, inplace=True)\n",
+    "\n",
+    "grouped_data_filled = filtered_data.groupby(['cutoff', 'closure', 'top_n', 'source', 'model', 'method'])[['true_positives', 'false_positives', 'false_negatives']].sum().reset_index()\n",
+    "\n",
+    "grouped_data_filled['precision'] = grouped_data_filled['true_positives'] / (grouped_data_filled['true_positives'] + grouped_data_filled['false_positives'])\n",
+    "grouped_data_filled['recall'] = grouped_data_filled['true_positives'] / (grouped_data_filled['true_positives'] + grouped_data_filled['false_negatives'])\n",
+    "grouped_data_filled['f1_score'] = 2 * ((grouped_data_filled['precision'] * grouped_data_filled['recall']) / (grouped_data_filled['precision'] + grouped_data_filled['recall']))\n",
+    "\n",
+    "grouped_data_filled['sort_order'] = grouped_data_filled['source'].apply(custom_order)\n",
+    "grouped_data_filled = grouped_data_filled.sort_values(['sort_order', 'top_n', 'closure'])\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(8, 6))  # Create a single subplot\n",
+    "\n",
+    "data_combination = grouped_data_filled#filtered_data[(filtered_data['cutoff'] == 0.005) & (filtered_data['closure'] == True) & (filtered_data['top_n'] == 10)]\n",
+    "data_combination['label'] = data_combination['source'] + '-' + data_combination['model'].astype(str) + '-' + data_combination['method']\n",
+    "\n",
+    "# Sort data_combination based on the label_order\n",
+    "data_combination['label_order'] = data_combination['label'].apply(label_order)\n",
+    "data_combination = data_combination.sort_values('label_order')\n",
+    "\n",
+    "x_newest = np.arange(len(data_combination['label']))\n",
+    "width_newest = 0.2\n",
+    "\n",
+    "ax.bar(x_newest - width_newest, data_combination['precision'], width_newest, label='Precision')\n",
+    "ax.bar(x_newest, data_combination['recall'], width_newest, label='Recall')\n",
+    "ax.bar(x_newest + width_newest, data_combination['f1_score'], width_newest, label='F1-score')\n",
+    "\n",
+    "ax.set_title(f'cutoff = 0.005, closure = True, top_n = 10', fontsize=10)\n",
+    "\n",
+    "ax.set_ylim(0, 1)\n",
+    "\n",
+    "# Change y-axis tick marks\n",
+    "ax.set_yticks(np.arange(0, 1.1, 0.25))\n",
+    "ax.set_yticklabels([])  # Hide y-axis labels\n",
+    "\n",
+    "# Set x-axis ticks\n",
+    "ax.set_xticks(x_newest)\n",
+    "ax.set_xticklabels(data_combination['label'], rotation=90)\n",
+    "\n",
+    "# Add horizontal gridlines\n",
+    "ax.grid(axis='y', which='major', color='black', alpha=0.2)\n",
+    "ax.legend()\n",
+    "\n",
+    "plt.tight_layout()\n",
+    "plt.savefig(\"process_precision_recall_specific_0.005_true_10.pdf\", format=\"pdf\", bbox_inches=\"tight\")\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "9ee5a969-54ce-4b9b-869f-fb0dffbe2d68",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "filtered_data['method'] = filtered_data['method'].str.upper()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "ced10767-f97c-4b5e-b200-d6aa7e04d289",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "filtered_data['method']"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "1d12a572-1afc-4dc3-aa8a-cece68763e7e",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def custom_order(label):\n",
+    "    prefix_order = [\"NONE\", \"RefSeq\", \"GO\", \"NA\"]\n",
+    "    suffix_order = [\"4.0-GPT\"]\n",
+    "    \n",
+    "    try:\n",
+    "        prefix_parts = label.split('-')\n",
+    "        prefix_weight = prefix_order.index(prefix_parts[0])\n",
+    "        \n",
+    "        suffix = '-'.join(prefix_parts[1:])\n",
+    "        suffix_weight = suffix_order.index(suffix)\n",
+    "    except ValueError:\n",
+    "        return (999, 999)  # put unexpected values at the end\n",
+    "    \n",
+    "    return prefix_weight, suffix_weight\n",
+    "\n",
+    "def label_order(label):\n",
+    "    prefixes = [\"NONE\", \"RefSeq\", \"GO\", \"NA\"]\n",
+    "    for i, prefix in enumerate(prefixes):\n",
+    "        if label.startswith(prefix):\n",
+    "            return i\n",
+    "    return len(prefixes)  # Return a value that puts any other labels at the end\n",
+    "\n",
+    "data_filled = df.fillna(\"NA\")\n",
+    "condition = (\n",
+    "    (data_filled['cutoff'] == 0.005) &\n",
+    "    (data_filled['closure'] == True) &\n",
+    "    (data_filled['top_n'] == 10) &\n",
+    "    (data_filled['model'] == 4.0)\n",
+    ")\n",
+    "filtered_data = data_filled[condition]\n",
+    "filtered_data.reset_index(drop=True, inplace=True)\n",
+    "\n",
+    "grouped_data_filled = filtered_data.groupby(['cutoff', 'closure', 'top_n', 'source', 'model', 'method'])[['true_positives', 'false_positives', 'false_negatives']].sum().reset_index()\n",
+    "\n",
+    "grouped_data_filled['precision'] = grouped_data_filled['true_positives'] / (grouped_data_filled['true_positives'] + grouped_data_filled['false_positives'])\n",
+    "grouped_data_filled['recall'] = grouped_data_filled['true_positives'] / (grouped_data_filled['true_positives'] + grouped_data_filled['false_negatives'])\n",
+    "grouped_data_filled['f1_score'] = 2 * ((grouped_data_filled['precision'] * grouped_data_filled['recall']) / (grouped_data_filled['precision'] + grouped_data_filled['recall']))\n",
+    "\n",
+    "grouped_data_filled['sort_order'] = grouped_data_filled['source'].apply(custom_order)\n",
+    "grouped_data_filled = grouped_data_filled.sort_values(['sort_order', 'top_n', 'closure'])\n",
+    "\n",
+    "# Filter out sets with 'NA-NA' label prefix\n",
+    "filtered_data_combination = grouped_data_filled[~grouped_data_filled['source'].str.startswith('NA')]\n",
+    "\n",
+    "filtered_data_combination['method'] = filtered_data_combination['method'].str.upper()\n",
+    "\n",
+    "fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(8, 6))  # Create a single subplot\n",
+    "\n",
+    "filtered_data_combination['label'] = filtered_data_combination['method'] + '-' + filtered_data_combination['model'].astype(str) + '-' + filtered_data_combination['source']\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Sort data_combination based on the label_order\n",
+    "filtered_data_combination['label_order'] = filtered_data_combination['label'].apply(label_order)\n",
+    "filtered_data_combination = filtered_data_combination.sort_values('label_order')\n",
+    "\n",
+    "x_newest = np.arange(len(filtered_data_combination['label']))\n",
+    "width_newest = 0.2\n",
+    "\n",
+    "ax.bar(x_newest - width_newest, filtered_data_combination['precision'], width_newest, label='Precision')\n",
+    "ax.bar(x_newest, filtered_data_combination['recall'], width_newest, label='Recall')\n",
+    "ax.bar(x_newest + width_newest, filtered_data_combination['f1_score'], width_newest, label='F1-score')\n",
+    "\n",
+    "ax.set_title(f'cutoff = 0.005, closure = True, top_n = 10', fontsize=10)\n",
+    "\n",
+    "ax.set_ylim(0, 0.75)\n",
+    "\n",
+    "# Change y-axis tick marks\n",
+    "ax.set_yticks(np.arange(0, 1.1, 0.25))\n",
+    "#ax.set_yticklabels([])  # Hide y-axis labels\n",
+    "\n",
+    "# Set x-axis ticks\n",
+    "ax.set_xticks(x_newest)\n",
+    "ax.set_xticklabels(filtered_data_combination['label'], rotation=90)\n",
+    "\n",
+    "# Add horizontal gridlines\n",
+    "ax.grid(axis='y', which='major', color='black', alpha=0.2)\n",
+    "ax.legend()\n",
+    "\n",
+    "plt.tight_layout()\n",
+    "plt.savefig(\"process_precision_recall_specific_0.005_true_10__gpt4.pdf\", format=\"pdf\", bbox_inches=\"tight\")\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "21443382",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def custom_order(label):\n",
+    "    prefix_order = [\"NONE\", \"RefSeq\", \"GO\", \"NA\"]\n",
+    "    suffix_order = [\"3.0-GPT\", \"3.5GPT\", \"4.0-GPT\"]\n",
+    "    \n",
+    "    try:\n",
+    "        prefix_parts = label.split('-')\n",
+    "        prefix_weight = prefix_order.index(prefix_parts[0])\n",
+    "        \n",
+    "        suffix = '-'.join(prefix_parts[1:])\n",
+    "        suffix_weight = suffix_order.index(suffix)\n",
+    "    except ValueError:\n",
+    "        return (999, 999)  # put unexpected values at the end\n",
+    "    \n",
+    "    return prefix_weight, suffix_weight\n",
+    "\n",
+    "def label_order(label):\n",
+    "    prefixes = [\"NONE\", \"RefSeq\", \"GO\", \"NA\"]\n",
+    "    for i, prefix in enumerate(prefixes):\n",
+    "        if label.startswith(prefix):\n",
+    "            return i\n",
+    "    return len(prefixes)  # Return a value that puts any other labels at the end\n",
+    "\n",
+    "data_filled = df.fillna(\"NA\")\n",
+    "condition = (\n",
+    "    (data_filled['cutoff'] == 0.005) &\n",
+    "    (data_filled['closure'] == True) &\n",
+    "    (data_filled['top_n'] == 10)\n",
+    ")\n",
+    "filtered_data = data_filled[condition]\n",
+    "filtered_data.reset_index(drop=True, inplace=True)\n",
+    "\n",
+    "grouped_data_filled = filtered_data.groupby(['cutoff', 'closure', 'top_n', 'source', 'model', 'method'])[['true_positives', 'false_positives', 'false_negatives']].sum().reset_index()\n",
+    "\n",
+    "grouped_data_filled['precision'] = grouped_data_filled['true_positives'] / (grouped_data_filled['true_positives'] + grouped_data_filled['false_positives'])\n",
+    "grouped_data_filled['recall'] = grouped_data_filled['true_positives'] / (grouped_data_filled['true_positives'] + grouped_data_filled['false_negatives'])\n",
+    "grouped_data_filled['f1_score'] = 2 * ((grouped_data_filled['precision'] * grouped_data_filled['recall']) / (grouped_data_filled['precision'] + grouped_data_filled['recall']))\n",
+    "\n",
+    "grouped_data_filled['sort_order'] = grouped_data_filled['source'].apply(custom_order)\n",
+    "grouped_data_filled = grouped_data_filled.sort_values(['sort_order', 'top_n', 'closure'])\n",
+    "\n",
+    "# Filter out sets with 'NA-NA' label prefix\n",
+    "filtered_data_combination = grouped_data_filled[~grouped_data_filled['source'].str.startswith('NA')]\n",
+    "\n",
+    "filtered_data_combination['method'] = filtered_data_combination['method'].str.upper()\n",
+    "\n",
+    "fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(8, 6))  # Create a single subplot\n",
+    "\n",
+    "#filtered_data_combination['label'] = filtered_data_combination['source'] + '-' + filtered_data_combination['model'].astype(str) + '-' + filtered_data_combination['method']\n",
+    "filtered_data_combination['label'] = filtered_data_combination['method'] + '-' + filtered_data_combination['model'].astype(str) + '-' + filtered_data_combination['source']\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Sort data_combination based on the label_order\n",
+    "filtered_data_combination['label_order'] = filtered_data_combination['label'].apply(label_order)\n",
+    "filtered_data_combination = filtered_data_combination.sort_values('label_order')\n",
+    "\n",
+    "x_newest = np.arange(len(filtered_data_combination['label']))\n",
+    "width_newest = 0.2\n",
+    "\n",
+    "ax.bar(x_newest - width_newest, filtered_data_combination['precision'], width_newest, label='Precision')\n",
+    "ax.bar(x_newest, filtered_data_combination['recall'], width_newest, label='Recall')\n",
+    "ax.bar(x_newest + width_newest, filtered_data_combination['f1_score'], width_newest, label='F1-score')\n",
+    "\n",
+    "ax.set_title(f'cutoff = 0.005, closure = True, top_n = 10', fontsize=10)\n",
+    "\n",
+    "ax.set_ylim(0, 1)\n",
+    "\n",
+    "# Change y-axis tick marks\n",
+    "ax.set_yticks(np.arange(0, 1.1, 0.25))\n",
+    "#ax.set_yticklabels([])  # Hide y-axis labels\n",
+    "\n",
+    "# Set x-axis ticks\n",
+    "ax.set_xticks(x_newest)\n",
+    "ax.set_xticklabels(filtered_data_combination['label'], rotation=90)\n",
+    "\n",
+    "# Add horizontal gridlines\n",
+    "ax.grid(axis='y', which='major', color='black', alpha=0.2)\n",
+    "ax.legend()\n",
+    "\n",
+    "plt.tight_layout()\n",
+    "plt.savefig(\"process_precision_recall_specific_0.005_true_10.pdf\", format=\"pdf\", bbox_inches=\"tight\")\n",
+    "plt.show()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "c9a00e45",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "print(filtered_data.shape)\n",
+    "filtered_data.columns"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "65e9c987-ffb3-4397-a7e1-e0f4f0be5f04",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "filtered_data_dropna = filtered_data[filtered_data['model'] != 'NA']"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "d75a30a3",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "filtered_data_dropna['method'] = filtered_data_dropna['method'].str.upper()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "b037cbd5",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "method_model_combinations = filtered_data_dropna.groupby(['method', 'model', 'source'])\n",
+    "method_model_combinations.head()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "df08b7c9",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
    "source": [
     "method_model_combinations_columns = method_model_combinations[['method', 'model', 'source']]\n",
     "#unique_rows = selected_columns.drop_duplicates()\n",
@@ -4022,21 +6870,10 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 87,
+   "execution_count": null,
    "id": "63b4c32a",
    "metadata": {},
-   "outputs": [
-    {
-     "name": "stdout",
-     "output_type": "stream",
-     "text": [
-      "len existing: 9\n",
-      "{('GPT', 3.0, 'RefSeq'), ('GPT', 4.0, 'NONE'), ('GPT', 3.5, 'GO'), ('GPT', 4.0, 'GO'), ('GPT', 3.5, 'NONE'), ('GPT', 3.0, 'GO'), ('GPT', 3.0, 'NONE'), ('GPT', 4.0, 'RefSeq'), ('GPT', 3.5, 'RefSeq')}\n",
-      "len possible: 9\n",
-      "{('GPT', 3.0, 'RefSeq'), ('GPT', 4.0, 'NONE'), ('GPT', 3.5, 'GO'), ('GPT', 4.0, 'GO'), ('GPT', 3.5, 'NONE'), ('GPT', 3.0, 'GO'), ('GPT', 3.0, 'NONE'), ('GPT', 4.0, 'RefSeq'), ('GPT', 3.5, 'RefSeq')}\n"
-     ]
-    }
-   ],
+   "outputs": [],
    "source": [
     "import pandas as pd\n",
     "from itertools import product\n",
@@ -4061,23 +6898,10 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 88,
+   "execution_count": null,
    "id": "233119fe",
    "metadata": {},
-   "outputs": [
-    {
-     "name": "stdout",
-     "output_type": "stream",
-     "text": [
-      "set()\n",
-      "set()\n",
-      "Missing combinations\n",
-      "Empty DataFrame\n",
-      "Columns: [method, model, source]\n",
-      "Index: []\n"
-     ]
-    }
-   ],
+   "outputs": [],
    "source": [
     "# Check for missing combinations\n",
     "missing_combinations1 = all_possible_combinations_set - existing_combinations\n",
@@ -4094,108 +6918,42 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 89,
+   "execution_count": null,
    "id": "beb81552-4b3d-4d29-903c-710e6ea30873",
    "metadata": {},
-   "outputs": [
-    {
-     "data": {
-      "text/plain": [
-       "0"
-      ]
-     },
-     "execution_count": 89,
-     "metadata": {},
-     "output_type": "execute_result"
-    }
-   ],
+   "outputs": [],
    "source": [
     "filtered_data_dropna['f1_score'].isna().sum()"
    ]
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 90,
+   "execution_count": null,
+   "id": "00c82087-c8bc-42d7-8767-74aecf0aa462",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "filtered_data_dropna['f1_score'].unique()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "52b35bb1-1c58-460a-8a78-8dceb7be3c18",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "method_model_combinations"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
    "id": "d51f60b3",
    "metadata": {
     "scrolled": true
    },
-   "outputs": [
-    {
-     "name": "stderr",
-     "output_type": "stream",
-     "text": [
-      "/var/folders/hx/svkm0dlj0bd9689lm21_7fyw0000gs/T/ipykernel_7257/3900831395.py:9: SettingWithCopyWarning: \n",
-      "A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.\n",
-      "Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead\n",
-      "\n",
-      "See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy\n",
-      "  filtered_data_dropna[metric] = pd.to_numeric(filtered_data_dropna[metric], errors='coerce')\n"
-     ]
-    },
-    {
-     "name": "stdout",
-     "output_type": "stream",
-     "text": [
-      "1: ('GPT', 3.0, 'GO')\t2: ('GPT', 3.0, 'GO')\n",
-      "1: ('GPT', 3.0, 'GO')\t2: ('GPT', 3.0, 'NONE')\n",
-      "1: ('GPT', 3.0, 'GO')\t2: ('GPT', 3.0, 'RefSeq')\n",
-      "1: ('GPT', 3.0, 'GO')\t2: ('GPT', 3.5, 'GO')\n",
-      "1: ('GPT', 3.0, 'GO')\t2: ('GPT', 3.5, 'NONE')\n",
-      "1: ('GPT', 3.0, 'GO')\t2: ('GPT', 3.5, 'RefSeq')\n",
-      "1: ('GPT', 3.0, 'GO')\t2: ('GPT', 4.0, 'GO')\n",
-      "1: ('GPT', 3.0, 'GO')\t2: ('GPT', 4.0, 'NONE')\n",
-      "1: ('GPT', 3.0, 'GO')\t2: ('GPT', 4.0, 'RefSeq')\n",
-      "1: ('GPT', 3.0, 'NONE')\t2: ('GPT', 3.0, 'GO')\n",
-      "1: ('GPT', 3.0, 'NONE')\t2: ('GPT', 3.0, 'NONE')\n",
-      "1: ('GPT', 3.0, 'NONE')\t2: ('GPT', 3.0, 'RefSeq')\n",
-      "1: ('GPT', 3.0, 'NONE')\t2: ('GPT', 3.5, 'GO')\n",
-      "1: ('GPT', 3.0, 'NONE')\t2: ('GPT', 3.5, 'NONE')\n",
-      "1: ('GPT', 3.0, 'NONE')\t2: ('GPT', 3.5, 'RefSeq')\n",
-      "1: ('GPT', 3.0, 'NONE')\t2: ('GPT', 4.0, 'GO')\n",
-      "1: ('GPT', 3.0, 'NONE')\t2: ('GPT', 4.0, 'NONE')\n",
-      "1: ('GPT', 3.0, 'NONE')\t2: ('GPT', 4.0, 'RefSeq')\n",
-      "1: ('GPT', 3.0, 'RefSeq')\t2: ('GPT', 3.0, 'GO')\n",
-      "1: ('GPT', 3.0, 'RefSeq')\t2: ('GPT', 3.0, 'NONE')\n",
-      "1: ('GPT', 3.0, 'RefSeq')\t2: ('GPT', 3.0, 'RefSeq')\n",
-      "1: ('GPT', 3.0, 'RefSeq')\t2: ('GPT', 3.5, 'GO')\n",
-      "1: ('GPT', 3.0, 'RefSeq')\t2: ('GPT', 3.5, 'NONE')\n",
-      "1: ('GPT', 3.0, 'RefSeq')\t2: ('GPT', 3.5, 'RefSeq')\n",
-      "1: ('GPT', 3.0, 'RefSeq')\t2: ('GPT', 4.0, 'GO')\n",
-      "1: ('GPT', 3.0, 'RefSeq')\t2: ('GPT', 4.0, 'NONE')\n",
-      "1: ('GPT', 3.0, 'RefSeq')\t2: ('GPT', 4.0, 'RefSeq')\n",
-      "1: ('GPT', 3.5, 'GO')\t2: ('GPT', 3.0, 'GO')\n",
-      "1: ('GPT', 3.5, 'GO')\t2: ('GPT', 3.0, 'NONE')\n",
-      "1: ('GPT', 3.5, 'GO')\t2: ('GPT', 3.0, 'RefSeq')\n",
-      "1: ('GPT', 3.5, 'GO')\t2: ('GPT', 3.5, 'GO')\n",
-      "1: ('GPT', 3.5, 'GO')\t2: ('GPT', 3.5, 'NONE')\n",
-      "1: ('GPT', 3.5, 'GO')\t2: ('GPT', 3.5, 'RefSeq')\n",
-      "1: ('GPT', 3.5, 'GO')\t2: ('GPT', 4.0, 'GO')\n",
-      "1: ('GPT', 3.5, 'GO')\t2: ('GPT', 4.0, 'NONE')\n",
-      "1: ('GPT', 3.5, 'GO')\t2: ('GPT', 4.0, 'RefSeq')\n",
-      "1: ('GPT', 3.5, 'NONE')\t2: ('GPT', 3.0, 'GO')\n",
-      "1: ('GPT', 3.5, 'NONE')\t2: ('GPT', 3.0, 'NONE')\n",
-      "1: ('GPT', 3.5, 'NONE')\t2: ('GPT', 3.0, 'NONE')\n"
-     ]
-    },
-    {
-     "ename": "TypeError",
-     "evalue": "unsupported operand type(s) for +: 'float' and 'str'",
-     "output_type": "error",
-     "traceback": [
-      "\u001b[0;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m",
-      "\u001b[0;31mTypeError\u001b[0m                                 Traceback (most recent call last)",
-      "Cell \u001b[0;32mIn[90], line 36\u001b[0m\n\u001b[1;32m     34\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mif\u001b[39;00m key1 \u001b[38;5;241m==\u001b[39m (\u001b[38;5;124m'\u001b[39m\u001b[38;5;124mGPT\u001b[39m\u001b[38;5;124m'\u001b[39m, \u001b[38;5;241m3.5\u001b[39m, \u001b[38;5;124m'\u001b[39m\u001b[38;5;124mNONE\u001b[39m\u001b[38;5;124m'\u001b[39m) \u001b[38;5;129;01mand\u001b[39;00m key2 \u001b[38;5;241m==\u001b[39m (\u001b[38;5;124m'\u001b[39m\u001b[38;5;124mGPT\u001b[39m\u001b[38;5;124m'\u001b[39m, \u001b[38;5;241m3.0\u001b[39m, \u001b[38;5;124m'\u001b[39m\u001b[38;5;124mNONE\u001b[39m\u001b[38;5;124m'\u001b[39m):\n\u001b[1;32m     35\u001b[0m     \u001b[38;5;28mprint\u001b[39m(\u001b[38;5;124mf\u001b[39m\u001b[38;5;124m'\u001b[39m\u001b[38;5;124m1: \u001b[39m\u001b[38;5;132;01m{\u001b[39;00mkey1\u001b[38;5;132;01m}\u001b[39;00m\u001b[38;5;130;01m\\t\u001b[39;00m\u001b[38;5;124m2: \u001b[39m\u001b[38;5;132;01m{\u001b[39;00mkey2\u001b[38;5;132;01m}\u001b[39;00m\u001b[38;5;124m'\u001b[39m)\n\u001b[0;32m---> 36\u001b[0m     testres \u001b[38;5;241m=\u001b[39m \u001b[43mttest_ind\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[43mgroup1\u001b[49m\u001b[43m[\u001b[49m\u001b[43mmetric\u001b[49m\u001b[43m]\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m.\u001b[39;49m\u001b[43mdropna\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mgroup2\u001b[49m\u001b[43m[\u001b[49m\u001b[43mmetric\u001b[49m\u001b[43m]\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m.\u001b[39;49m\u001b[43mdropna\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mnan_policy\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[38;5;124;43m'\u001b[39;49m\u001b[38;5;124;43mpropagate\u001b[39;49m\u001b[38;5;124;43m'\u001b[39;49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mpermutations\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[38;5;241;43m10000\u001b[39;49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43malternative\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[38;5;124;43m'\u001b[39;49m\u001b[38;5;124;43mgreater\u001b[39;49m\u001b[38;5;124;43m'\u001b[39;49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43mequal_var\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[38;5;124;43m'\u001b[39;49m\u001b[38;5;124;43mfalse\u001b[39;49m\u001b[38;5;124;43m'\u001b[39;49m\u001b[43m)\u001b[49m\n\u001b[1;32m     37\u001b[0m     \u001b[38;5;28mprint\u001b[39m(\u001b[38;5;28mstr\u001b[39m(testres))\n\u001b[1;32m     38\u001b[0m     \u001b[38;5;28mprint\u001b[39m(\u001b[38;5;28mtype\u001b[39m(group1[metric]))\n",
-      "File \u001b[0;32m~/Documents/VIMSS/ontology/LLMs/enrichgpt-results/venv/lib/python3.10/site-packages/scipy/stats/_axis_nan_policy.py:523\u001b[0m, in \u001b[0;36m_axis_nan_policy_factory.<locals>.axis_nan_policy_decorator.<locals>.axis_nan_policy_wrapper\u001b[0;34m(***failed resolving arguments***)\u001b[0m\n\u001b[1;32m    521\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mif\u001b[39;00m sentinel:\n\u001b[1;32m    522\u001b[0m     samples \u001b[38;5;241m=\u001b[39m _remove_sentinel(samples, paired, sentinel)\n\u001b[0;32m--> 523\u001b[0m res \u001b[38;5;241m=\u001b[39m \u001b[43mhypotest_fun_out\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m*\u001b[39;49m\u001b[43msamples\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[38;5;241;43m*\u001b[39;49m\u001b[38;5;241;43m*\u001b[39;49m\u001b[43mkwds\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n\u001b[1;32m    524\u001b[0m res \u001b[38;5;241m=\u001b[39m result_to_tuple(res)\n\u001b[1;32m    525\u001b[0m res \u001b[38;5;241m=\u001b[39m _add_reduced_axes(res, reduced_axes, keepdims)\n",
-      "File \u001b[0;32m~/Documents/VIMSS/ontology/LLMs/enrichgpt-results/venv/lib/python3.10/site-packages/scipy/stats/_stats_py.py:7441\u001b[0m, in \u001b[0;36mttest_ind\u001b[0;34m(a, b, axis, equal_var, nan_policy, permutations, random_state, alternative, trim)\u001b[0m\n\u001b[1;32m   7437\u001b[0m     \u001b[38;5;28;01mif\u001b[39;00m permutations \u001b[38;5;241m<\u001b[39m \u001b[38;5;241m0\u001b[39m \u001b[38;5;129;01mor\u001b[39;00m (np\u001b[38;5;241m.\u001b[39misfinite(permutations) \u001b[38;5;129;01mand\u001b[39;00m\n\u001b[1;32m   7438\u001b[0m                             \u001b[38;5;28mint\u001b[39m(permutations) \u001b[38;5;241m!=\u001b[39m permutations):\n\u001b[1;32m   7439\u001b[0m         \u001b[38;5;28;01mraise\u001b[39;00m \u001b[38;5;167;01mValueError\u001b[39;00m(\u001b[38;5;124m\"\u001b[39m\u001b[38;5;124mPermutations must be a non-negative integer.\u001b[39m\u001b[38;5;124m\"\u001b[39m)\n\u001b[0;32m-> 7441\u001b[0m     t, prob \u001b[38;5;241m=\u001b[39m \u001b[43m_permutation_ttest\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[43ma\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mb\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mpermutations\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[43mpermutations\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[1;32m   7442\u001b[0m \u001b[43m                                 \u001b[49m\u001b[43maxis\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[43maxis\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mequal_var\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[43mequal_var\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[1;32m   7443\u001b[0m \u001b[43m                                 \u001b[49m\u001b[43mnan_policy\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[43mnan_policy\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[1;32m   7444\u001b[0m \u001b[43m                                 \u001b[49m\u001b[43mrandom_state\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[43mrandom_state\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[1;32m   7445\u001b[0m \u001b[43m                                 \u001b[49m\u001b[43malternative\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[43malternative\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n\u001b[1;32m   7446\u001b[0m     df, denom, estimate \u001b[38;5;241m=\u001b[39m NaN, NaN, NaN\n\u001b[1;32m   7448\u001b[0m \u001b[38;5;28;01melse\u001b[39;00m:\n",
-      "File \u001b[0;32m~/Documents/VIMSS/ontology/LLMs/enrichgpt-results/venv/lib/python3.10/site-packages/scipy/stats/_stats_py.py:7639\u001b[0m, in \u001b[0;36m_permutation_ttest\u001b[0;34m(a, b, permutations, axis, equal_var, nan_policy, random_state, alternative)\u001b[0m\n\u001b[1;32m   7599\u001b[0m \u001b[38;5;250m\u001b[39m\u001b[38;5;124;03m\"\"\"\u001b[39;00m\n\u001b[1;32m   7600\u001b[0m \u001b[38;5;124;03mCalculates the T-test for the means of TWO INDEPENDENT samples of scores\u001b[39;00m\n\u001b[1;32m   7601\u001b[0m \u001b[38;5;124;03musing permutation methods.\u001b[39;00m\n\u001b[0;32m   (...)\u001b[0m\n\u001b[1;32m   7635\u001b[0m \n\u001b[1;32m   7636\u001b[0m \u001b[38;5;124;03m\"\"\"\u001b[39;00m\n\u001b[1;32m   7637\u001b[0m random_state \u001b[38;5;241m=\u001b[39m check_random_state(random_state)\n\u001b[0;32m-> 7639\u001b[0m t_stat_observed \u001b[38;5;241m=\u001b[39m \u001b[43m_calc_t_stat\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[43ma\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mb\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mequal_var\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43maxis\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[43maxis\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n\u001b[1;32m   7641\u001b[0m na \u001b[38;5;241m=\u001b[39m a\u001b[38;5;241m.\u001b[39mshape[axis]\n\u001b[1;32m   7642\u001b[0m mat \u001b[38;5;241m=\u001b[39m _broadcast_concatenate((a, b), axis\u001b[38;5;241m=\u001b[39maxis)\n",
-      "File \u001b[0;32m~/Documents/VIMSS/ontology/LLMs/enrichgpt-results/venv/lib/python3.10/site-packages/scipy/stats/_stats_py.py:7583\u001b[0m, in \u001b[0;36m_calc_t_stat\u001b[0;34m(a, b, equal_var, axis)\u001b[0m\n\u001b[1;32m   7581\u001b[0m na \u001b[38;5;241m=\u001b[39m a\u001b[38;5;241m.\u001b[39mshape[axis]\n\u001b[1;32m   7582\u001b[0m nb \u001b[38;5;241m=\u001b[39m b\u001b[38;5;241m.\u001b[39mshape[axis]\n\u001b[0;32m-> 7583\u001b[0m avg_a \u001b[38;5;241m=\u001b[39m \u001b[43mnp\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m.\u001b[39;49m\u001b[43mmean\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[43ma\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43maxis\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[43maxis\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n\u001b[1;32m   7584\u001b[0m avg_b \u001b[38;5;241m=\u001b[39m np\u001b[38;5;241m.\u001b[39mmean(b, axis\u001b[38;5;241m=\u001b[39maxis)\n\u001b[1;32m   7585\u001b[0m var_a \u001b[38;5;241m=\u001b[39m _var(a, axis\u001b[38;5;241m=\u001b[39maxis, ddof\u001b[38;5;241m=\u001b[39m\u001b[38;5;241m1\u001b[39m)\n",
-      "File \u001b[0;32m~/Documents/VIMSS/ontology/LLMs/enrichgpt-results/venv/lib/python3.10/site-packages/numpy/core/fromnumeric.py:3504\u001b[0m, in \u001b[0;36mmean\u001b[0;34m(a, axis, dtype, out, keepdims, where)\u001b[0m\n\u001b[1;32m   3501\u001b[0m     \u001b[38;5;28;01melse\u001b[39;00m:\n\u001b[1;32m   3502\u001b[0m         \u001b[38;5;28;01mreturn\u001b[39;00m mean(axis\u001b[38;5;241m=\u001b[39maxis, dtype\u001b[38;5;241m=\u001b[39mdtype, out\u001b[38;5;241m=\u001b[39mout, \u001b[38;5;241m*\u001b[39m\u001b[38;5;241m*\u001b[39mkwargs)\n\u001b[0;32m-> 3504\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mreturn\u001b[39;00m \u001b[43m_methods\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m.\u001b[39;49m\u001b[43m_mean\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[43ma\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43maxis\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[43maxis\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mdtype\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[43mdtype\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\n\u001b[1;32m   3505\u001b[0m \u001b[43m                      \u001b[49m\u001b[43mout\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[43mout\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[38;5;241;43m*\u001b[39;49m\u001b[38;5;241;43m*\u001b[39;49m\u001b[43mkwargs\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n",
-      "File \u001b[0;32m~/Documents/VIMSS/ontology/LLMs/enrichgpt-results/venv/lib/python3.10/site-packages/numpy/core/_methods.py:118\u001b[0m, in \u001b[0;36m_mean\u001b[0;34m(a, axis, dtype, out, keepdims, where)\u001b[0m\n\u001b[1;32m    115\u001b[0m         dtype \u001b[38;5;241m=\u001b[39m mu\u001b[38;5;241m.\u001b[39mdtype(\u001b[38;5;124m'\u001b[39m\u001b[38;5;124mf4\u001b[39m\u001b[38;5;124m'\u001b[39m)\n\u001b[1;32m    116\u001b[0m         is_float16_result \u001b[38;5;241m=\u001b[39m \u001b[38;5;28;01mTrue\u001b[39;00m\n\u001b[0;32m--> 118\u001b[0m ret \u001b[38;5;241m=\u001b[39m \u001b[43mumr_sum\u001b[49m\u001b[43m(\u001b[49m\u001b[43marr\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43maxis\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mdtype\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mout\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mkeepdims\u001b[49m\u001b[43m,\u001b[49m\u001b[43m \u001b[49m\u001b[43mwhere\u001b[49m\u001b[38;5;241;43m=\u001b[39;49m\u001b[43mwhere\u001b[49m\u001b[43m)\u001b[49m\n\u001b[1;32m    119\u001b[0m \u001b[38;5;28;01mif\u001b[39;00m \u001b[38;5;28misinstance\u001b[39m(ret, mu\u001b[38;5;241m.\u001b[39mndarray):\n\u001b[1;32m    120\u001b[0m     \u001b[38;5;28;01mwith\u001b[39;00m _no_nep50_warning():\n",
-      "\u001b[0;31mTypeError\u001b[0m: unsupported operand type(s) for +: 'float' and 'str'"
-     ]
-    }
-   ],
+   "outputs": [],
    "source": [
     "metrics = ['f1_score']\n",
     "\n",
@@ -4229,10 +6987,13 @@
     "            'T-Statistic': t_stat,\n",
     "            'P-Value': p_value,\n",
     "        })\n",
-    "        \n",
+    "\n",
+    "        '''#example output\n",
     "        if key1 == ('GPT', 3.5, 'NONE') and key2 == ('GPT', 3.0, 'NONE'):\n",
     "            print(f'1: {key1}\\t2: {key2}')\n",
-    "            testres = ttest_ind(group1[metric].dropna(), group2[metric].dropna(), nan_policy='propagate', permutations=10000, alternative='greater',equal_var='false')\n",
+    "            testres = ttest_ind(group1_metric, group2_metric, \n",
+    "                                    nan_policy='propagate', permutations=100000, alternative='greater',\n",
+    "                                   equal_var='false')\n",
     "            print(str(testres))\n",
     "            print(type(group1[metric]))\n",
     "            print(group1_metric)\n",
@@ -4241,7 +7002,7 @@
     "            print(group2_metric[group2_metric.isna()])\n",
     "            print(f'1: {group1[metric].isna().sum()}\\t2: {group2_metric.isna().sum()}')\n",
     "            print(f'group1: {len(group1_metric)}, group2: {len(group2_metric)}')\n",
-    "            print(t_test_results[-1])\n",
+    "            print(t_test_results[-1])'''\n",
     "\n",
     "# Create a DataFrame to display the results\n",
     "t_test_results_df = pd.DataFrame(t_test_results)\n",
@@ -4256,7 +7017,7 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 91,
+   "execution_count": null,
    "id": "c2892769-9b46-416f-8be6-f65f33ad6121",
    "metadata": {},
    "outputs": [],
@@ -4267,32 +7028,10 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 92,
+   "execution_count": null,
    "id": "53fffec3-65c9-41aa-bae8-c6b0b73e6dcc",
    "metadata": {},
-   "outputs": [
-    {
-     "name": "stdout",
-     "output_type": "stream",
-     "text": [
-      "len: 81\n",
-      "len: 2\n",
-      "len: 2\n",
-      "len: 2\n",
-      "<class 'tuple'>\n"
-     ]
-    },
-    {
-     "data": {
-      "text/plain": [
-       "('GPT', 3.0, 'GO')"
-      ]
-     },
-     "execution_count": 92,
-     "metadata": {},
-     "output_type": "execute_result"
-    }
-   ],
+   "outputs": [],
    "source": [
     "print(f'len: {len(all_possible_pairs)}')\n",
     "print(f'len: {len(all_possible_pairs[5])}')\n",
@@ -4305,7 +7044,7 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 39,
+   "execution_count": null,
    "id": "4c216606-9bb4-4dc1-8f1f-1027b07986b8",
    "metadata": {},
    "outputs": [],
@@ -4317,217 +7056,10 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 93,
+   "execution_count": null,
    "id": "799b0ba6-3f12-4c8b-af1e-a71de9b4f67d",
    "metadata": {},
-   "outputs": [
-    {
-     "name": "stdout",
-     "output_type": "stream",
-     "text": [
-      "(9, 9)\n"
-     ]
-    },
-    {
-     "data": {
-      "text/html": [
-       "<div>\n",
-       "<style scoped>\n",
-       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
-       "        vertical-align: middle;\n",
-       "    }\n",
-       "\n",
-       "    .dataframe tbody tr th {\n",
-       "        vertical-align: top;\n",
-       "    }\n",
-       "\n",
-       "    .dataframe thead th {\n",
-       "        text-align: right;\n",
-       "    }\n",
-       "</style>\n",
-       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
-       "  <thead>\n",
-       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
-       "      <th>&lt; Method-Model-Source-2</th>\n",
-       "      <th>GPT-3.0-GO</th>\n",
-       "      <th>GPT-3.0-NONE</th>\n",
-       "      <th>GPT-3.0-RefSeq</th>\n",
-       "      <th>GPT-3.5-GO</th>\n",
-       "      <th>GPT-3.5-NONE</th>\n",
-       "      <th>GPT-3.5-RefSeq</th>\n",
-       "      <th>GPT-4.0-GO</th>\n",
-       "      <th>GPT-4.0-NONE</th>\n",
-       "      <th>GPT-4.0-RefSeq</th>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>Method-Model-Source-1 &gt;</th>\n",
-       "      <th></th>\n",
-       "      <th></th>\n",
-       "      <th></th>\n",
-       "      <th></th>\n",
-       "      <th></th>\n",
-       "      <th></th>\n",
-       "      <th></th>\n",
-       "      <th></th>\n",
-       "      <th></th>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "  </thead>\n",
-       "  <tbody>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>GPT-4.0-RefSeq</th>\n",
-       "      <td>0.000010</td>\n",
-       "      <td>0.000010</td>\n",
-       "      <td>0.000010</td>\n",
-       "      <td>0.125949</td>\n",
-       "      <td>0.998970</td>\n",
-       "      <td>0.807212</td>\n",
-       "      <td>0.993880</td>\n",
-       "      <td>0.946981</td>\n",
-       "      <td>0.498495</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>GPT-4.0-NONE</th>\n",
-       "      <td>0.000010</td>\n",
-       "      <td>0.000010</td>\n",
-       "      <td>0.000010</td>\n",
-       "      <td>0.002750</td>\n",
-       "      <td>0.933081</td>\n",
-       "      <td>0.241828</td>\n",
-       "      <td>0.797862</td>\n",
-       "      <td>0.499115</td>\n",
-       "      <td>0.052249</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>GPT-4.0-GO</th>\n",
-       "      <td>0.000010</td>\n",
-       "      <td>0.000010</td>\n",
-       "      <td>0.000010</td>\n",
-       "      <td>0.000110</td>\n",
-       "      <td>0.769722</td>\n",
-       "      <td>0.063769</td>\n",
-       "      <td>0.500595</td>\n",
-       "      <td>0.204398</td>\n",
-       "      <td>0.006420</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>GPT-3.5-RefSeq</th>\n",
-       "      <td>0.000010</td>\n",
-       "      <td>0.000010</td>\n",
-       "      <td>0.000010</td>\n",
-       "      <td>0.023190</td>\n",
-       "      <td>0.984410</td>\n",
-       "      <td>0.501485</td>\n",
-       "      <td>0.936861</td>\n",
-       "      <td>0.760472</td>\n",
-       "      <td>0.193538</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>GPT-3.5-NONE</th>\n",
-       "      <td>0.000010</td>\n",
-       "      <td>0.000010</td>\n",
-       "      <td>0.000010</td>\n",
-       "      <td>0.000030</td>\n",
-       "      <td>0.498935</td>\n",
-       "      <td>0.015660</td>\n",
-       "      <td>0.230578</td>\n",
-       "      <td>0.066819</td>\n",
-       "      <td>0.000950</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>GPT-3.5-GO</th>\n",
-       "      <td>0.000010</td>\n",
-       "      <td>0.000010</td>\n",
-       "      <td>0.000010</td>\n",
-       "      <td>0.499565</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>0.975460</td>\n",
-       "      <td>0.999900</td>\n",
-       "      <td>0.997040</td>\n",
-       "      <td>0.876111</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>GPT-3.0-RefSeq</th>\n",
-       "      <td>0.732753</td>\n",
-       "      <td>0.686483</td>\n",
-       "      <td>0.500305</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>GPT-3.0-NONE</th>\n",
-       "      <td>0.541575</td>\n",
-       "      <td>0.501125</td>\n",
-       "      <td>0.312857</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>GPT-3.0-GO</th>\n",
-       "      <td>0.497235</td>\n",
-       "      <td>0.455885</td>\n",
-       "      <td>0.268307</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "  </tbody>\n",
-       "</table>\n",
-       "</div>"
-      ],
-      "text/plain": [
-       "< Method-Model-Source-2  GPT-3.0-GO  GPT-3.0-NONE  GPT-3.0-RefSeq  GPT-3.5-GO  \\\n",
-       "Method-Model-Source-1 >                                                         \n",
-       "GPT-4.0-RefSeq             0.000010      0.000010        0.000010    0.125949   \n",
-       "GPT-4.0-NONE               0.000010      0.000010        0.000010    0.002750   \n",
-       "GPT-4.0-GO                 0.000010      0.000010        0.000010    0.000110   \n",
-       "GPT-3.5-RefSeq             0.000010      0.000010        0.000010    0.023190   \n",
-       "GPT-3.5-NONE               0.000010      0.000010        0.000010    0.000030   \n",
-       "GPT-3.5-GO                 0.000010      0.000010        0.000010    0.499565   \n",
-       "GPT-3.0-RefSeq             0.732753      0.686483        0.500305    1.000000   \n",
-       "GPT-3.0-NONE               0.541575      0.501125        0.312857    1.000000   \n",
-       "GPT-3.0-GO                 0.497235      0.455885        0.268307    1.000000   \n",
-       "\n",
-       "< Method-Model-Source-2  GPT-3.5-NONE  GPT-3.5-RefSeq  GPT-4.0-GO  \\\n",
-       "Method-Model-Source-1 >                                             \n",
-       "GPT-4.0-RefSeq               0.998970        0.807212    0.993880   \n",
-       "GPT-4.0-NONE                 0.933081        0.241828    0.797862   \n",
-       "GPT-4.0-GO                   0.769722        0.063769    0.500595   \n",
-       "GPT-3.5-RefSeq               0.984410        0.501485    0.936861   \n",
-       "GPT-3.5-NONE                 0.498935        0.015660    0.230578   \n",
-       "GPT-3.5-GO                   1.000000        0.975460    0.999900   \n",
-       "GPT-3.0-RefSeq               1.000000        1.000000    1.000000   \n",
-       "GPT-3.0-NONE                 1.000000        1.000000    1.000000   \n",
-       "GPT-3.0-GO                   1.000000        1.000000    1.000000   \n",
-       "\n",
-       "< Method-Model-Source-2  GPT-4.0-NONE  GPT-4.0-RefSeq  \n",
-       "Method-Model-Source-1 >                                \n",
-       "GPT-4.0-RefSeq               0.946981        0.498495  \n",
-       "GPT-4.0-NONE                 0.499115        0.052249  \n",
-       "GPT-4.0-GO                   0.204398        0.006420  \n",
-       "GPT-3.5-RefSeq               0.760472        0.193538  \n",
-       "GPT-3.5-NONE                 0.066819        0.000950  \n",
-       "GPT-3.5-GO                   0.997040        0.876111  \n",
-       "GPT-3.0-RefSeq               1.000000        1.000000  \n",
-       "GPT-3.0-NONE                 1.000000        1.000000  \n",
-       "GPT-3.0-GO                   1.000000        1.000000  "
-      ]
-     },
-     "execution_count": 93,
-     "metadata": {},
-     "output_type": "execute_result"
-    }
-   ],
+   "outputs": [],
    "source": [
     "t_test_results_df['Method-Model-Source-1 >'] = t_test_results_df['Method1'].str.upper() + '-' + t_test_results_df['Model1'].astype(str) + '-' + t_test_results_df['Source1']\n",
     "t_test_results_df['< Method-Model-Source-2'] = t_test_results_df['Method2'].str.upper() + '-' + t_test_results_df['Model2'].astype(str) + '-' + t_test_results_df['Source2']\n",
@@ -4544,23 +7076,12 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 94,
+   "execution_count": null,
    "id": "bf2315de-61cf-4e6d-851a-ad7daab471e2",
    "metadata": {
     "scrolled": true
    },
-   "outputs": [
-    {
-     "data": {
-      "image/png": "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",
-      "text/plain": [
-       "<Figure size 1000x800 with 2 Axes>"
-      ]
-     },
-     "metadata": {},
-     "output_type": "display_data"
-    }
-   ],
+   "outputs": [],
    "source": [
     "# Plot the heatmap\n",
     "plt.figure(figsize=(10, 8))\n",
@@ -4589,32 +7110,10 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 95,
+   "execution_count": null,
    "id": "1d9633b6",
    "metadata": {},
-   "outputs": [
-    {
-     "name": "stdout",
-     "output_type": "stream",
-     "text": [
-      "len: 81\n",
-      "len: 2\n",
-      "len: 2\n",
-      "len: 2\n",
-      "<class 'tuple'>\n"
-     ]
-    },
-    {
-     "data": {
-      "text/plain": [
-       "('GPT', 3.0, 'GO')"
-      ]
-     },
-     "execution_count": 95,
-     "metadata": {},
-     "output_type": "execute_result"
-    }
-   ],
+   "outputs": [],
    "source": [
     "print(f'len: {len(all_possible_pairs)}')\n",
     "print(f'len: {len(all_possible_pairs[5])}')\n",
@@ -4643,142 +7142,10 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 96,
+   "execution_count": null,
    "id": "dc7bb72e-d7b0-4f43-9afc-9101c227730c",
    "metadata": {},
-   "outputs": [
-    {
-     "name": "stderr",
-     "output_type": "stream",
-     "text": [
-      "/var/folders/hx/svkm0dlj0bd9689lm21_7fyw0000gs/T/ipykernel_7257/4013416420.py:9: SettingWithCopyWarning: \n",
-      "A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.\n",
-      "Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead\n",
-      "\n",
-      "See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy\n",
-      "  filtered_data_dropna[metric] = pd.to_numeric(filtered_data_dropna[metric], errors='coerce')\n"
-     ]
-    },
-    {
-     "name": "stdout",
-     "output_type": "stream",
-     "text": [
-      "1: ('GPT', 3.0, 'GO')\t2: ('GPT', 3.0, 'GO')\n",
-      "1: ('GPT', 3.0, 'GO')\t2: ('GPT', 3.0, 'NONE')\n",
-      "1: ('GPT', 3.0, 'GO')\t2: ('GPT', 3.0, 'RefSeq')\n",
-      "1: ('GPT', 3.0, 'GO')\t2: ('GPT', 3.5, 'GO')\n",
-      "1: ('GPT', 3.0, 'GO')\t2: ('GPT', 3.5, 'NONE')\n",
-      "1: ('GPT', 3.0, 'GO')\t2: ('GPT', 3.5, 'RefSeq')\n",
-      "1: ('GPT', 3.0, 'GO')\t2: ('GPT', 4.0, 'GO')\n",
-      "1: ('GPT', 3.0, 'GO')\t2: ('GPT', 4.0, 'NONE')\n",
-      "1: ('GPT', 3.0, 'GO')\t2: ('GPT', 4.0, 'RefSeq')\n",
-      "1: ('GPT', 3.0, 'NONE')\t2: ('GPT', 3.0, 'GO')\n",
-      "1: ('GPT', 3.0, 'NONE')\t2: ('GPT', 3.0, 'NONE')\n",
-      "1: ('GPT', 3.0, 'NONE')\t2: ('GPT', 3.0, 'RefSeq')\n",
-      "1: ('GPT', 3.0, 'NONE')\t2: ('GPT', 3.5, 'GO')\n",
-      "1: ('GPT', 3.0, 'NONE')\t2: ('GPT', 3.5, 'NONE')\n",
-      "1: ('GPT', 3.0, 'NONE')\t2: ('GPT', 3.5, 'RefSeq')\n",
-      "1: ('GPT', 3.0, 'NONE')\t2: ('GPT', 4.0, 'GO')\n",
-      "1: ('GPT', 3.0, 'NONE')\t2: ('GPT', 4.0, 'NONE')\n",
-      "1: ('GPT', 3.0, 'NONE')\t2: ('GPT', 4.0, 'RefSeq')\n",
-      "1: ('GPT', 3.0, 'RefSeq')\t2: ('GPT', 3.0, 'GO')\n",
-      "1: ('GPT', 3.0, 'RefSeq')\t2: ('GPT', 3.0, 'NONE')\n",
-      "1: ('GPT', 3.0, 'RefSeq')\t2: ('GPT', 3.0, 'RefSeq')\n",
-      "1: ('GPT', 3.0, 'RefSeq')\t2: ('GPT', 3.5, 'GO')\n",
-      "1: ('GPT', 3.0, 'RefSeq')\t2: ('GPT', 3.5, 'NONE')\n",
-      "1: ('GPT', 3.0, 'RefSeq')\t2: ('GPT', 3.5, 'RefSeq')\n",
-      "1: ('GPT', 3.0, 'RefSeq')\t2: ('GPT', 4.0, 'GO')\n",
-      "1: ('GPT', 3.0, 'RefSeq')\t2: ('GPT', 4.0, 'NONE')\n",
-      "1: ('GPT', 3.0, 'RefSeq')\t2: ('GPT', 4.0, 'RefSeq')\n",
-      "1: ('GPT', 3.5, 'GO')\t2: ('GPT', 3.0, 'GO')\n",
-      "1: ('GPT', 3.5, 'GO')\t2: ('GPT', 3.0, 'NONE')\n",
-      "1: ('GPT', 3.5, 'GO')\t2: ('GPT', 3.0, 'RefSeq')\n",
-      "1: ('GPT', 3.5, 'GO')\t2: ('GPT', 3.5, 'GO')\n",
-      "1: ('GPT', 3.5, 'GO')\t2: ('GPT', 3.5, 'NONE')\n",
-      "1: ('GPT', 3.5, 'GO')\t2: ('GPT', 3.5, 'RefSeq')\n",
-      "1: ('GPT', 3.5, 'GO')\t2: ('GPT', 4.0, 'GO')\n",
-      "1: ('GPT', 3.5, 'GO')\t2: ('GPT', 4.0, 'NONE')\n",
-      "1: ('GPT', 3.5, 'GO')\t2: ('GPT', 4.0, 'RefSeq')\n",
-      "1: ('GPT', 3.5, 'NONE')\t2: ('GPT', 3.0, 'GO')\n",
-      "1: ('GPT', 3.5, 'NONE')\t2: ('GPT', 3.0, 'NONE')\n",
-      "1: ('GPT', 3.5, 'NONE')\t2: ('GPT', 3.0, 'NONE')\n",
-      "TtestResult(statistic=7.148066880460509, pvalue=9.999000099990002e-05, df=nan)\n",
-      "<class 'pandas.core.series.Series'>\n",
-      "6       1.00\n",
-      "7       1.00\n",
-      "29      0.75\n",
-      "30      0.60\n",
-      "52      0.00\n",
-      "        ... \n",
-      "3250    0.00\n",
-      "3272    0.25\n",
-      "3273    0.00\n",
-      "3295    0.50\n",
-      "3296    0.40\n",
-      "Name: precision, Length: 288, dtype: float64\n",
-      "12      1.000000\n",
-      "13      1.000000\n",
-      "35      0.333333\n",
-      "36      0.800000\n",
-      "58      0.000000\n",
-      "          ...   \n",
-      "3256    0.000000\n",
-      "3278    1.000000\n",
-      "3279    0.000000\n",
-      "3301    0.000000\n",
-      "3302    0.200000\n",
-      "Name: precision, Length: 288, dtype: float64\n",
-      "Series([], Name: precision, dtype: float64)\n",
-      "Series([], Name: precision, dtype: float64)\n",
-      "1: 0\t2: 0\n",
-      "group1: 288, group2: 288\n",
-      "{'Method1': 'GPT', 'Model1': 3.5, 'Source1': 'NONE', 'Method2': 'GPT', 'Model2': 3.0, 'Source2': 'NONE', 'Metric': 'precision', 'T-Statistic': 7.148066880460509, 'P-Value': 9.99990000099999e-06}\n",
-      "1: ('GPT', 3.5, 'NONE')\t2: ('GPT', 3.0, 'RefSeq')\n",
-      "1: ('GPT', 3.5, 'NONE')\t2: ('GPT', 3.5, 'GO')\n",
-      "1: ('GPT', 3.5, 'NONE')\t2: ('GPT', 3.5, 'NONE')\n",
-      "1: ('GPT', 3.5, 'NONE')\t2: ('GPT', 3.5, 'RefSeq')\n",
-      "1: ('GPT', 3.5, 'NONE')\t2: ('GPT', 4.0, 'GO')\n",
-      "1: ('GPT', 3.5, 'NONE')\t2: ('GPT', 4.0, 'NONE')\n",
-      "1: ('GPT', 3.5, 'NONE')\t2: ('GPT', 4.0, 'RefSeq')\n",
-      "1: ('GPT', 3.5, 'RefSeq')\t2: ('GPT', 3.0, 'GO')\n",
-      "1: ('GPT', 3.5, 'RefSeq')\t2: ('GPT', 3.0, 'NONE')\n",
-      "1: ('GPT', 3.5, 'RefSeq')\t2: ('GPT', 3.0, 'RefSeq')\n",
-      "1: ('GPT', 3.5, 'RefSeq')\t2: ('GPT', 3.5, 'GO')\n",
-      "1: ('GPT', 3.5, 'RefSeq')\t2: ('GPT', 3.5, 'NONE')\n",
-      "1: ('GPT', 3.5, 'RefSeq')\t2: ('GPT', 3.5, 'RefSeq')\n",
-      "1: ('GPT', 3.5, 'RefSeq')\t2: ('GPT', 4.0, 'GO')\n",
-      "1: ('GPT', 3.5, 'RefSeq')\t2: ('GPT', 4.0, 'NONE')\n",
-      "1: ('GPT', 3.5, 'RefSeq')\t2: ('GPT', 4.0, 'RefSeq')\n",
-      "1: ('GPT', 4.0, 'GO')\t2: ('GPT', 3.0, 'GO')\n",
-      "1: ('GPT', 4.0, 'GO')\t2: ('GPT', 3.0, 'NONE')\n",
-      "1: ('GPT', 4.0, 'GO')\t2: ('GPT', 3.0, 'RefSeq')\n",
-      "1: ('GPT', 4.0, 'GO')\t2: ('GPT', 3.5, 'GO')\n",
-      "1: ('GPT', 4.0, 'GO')\t2: ('GPT', 3.5, 'NONE')\n",
-      "1: ('GPT', 4.0, 'GO')\t2: ('GPT', 3.5, 'RefSeq')\n",
-      "1: ('GPT', 4.0, 'GO')\t2: ('GPT', 4.0, 'GO')\n",
-      "1: ('GPT', 4.0, 'GO')\t2: ('GPT', 4.0, 'NONE')\n",
-      "1: ('GPT', 4.0, 'GO')\t2: ('GPT', 4.0, 'RefSeq')\n",
-      "1: ('GPT', 4.0, 'NONE')\t2: ('GPT', 3.0, 'GO')\n",
-      "1: ('GPT', 4.0, 'NONE')\t2: ('GPT', 3.0, 'NONE')\n",
-      "1: ('GPT', 4.0, 'NONE')\t2: ('GPT', 3.0, 'RefSeq')\n",
-      "1: ('GPT', 4.0, 'NONE')\t2: ('GPT', 3.5, 'GO')\n",
-      "1: ('GPT', 4.0, 'NONE')\t2: ('GPT', 3.5, 'NONE')\n",
-      "1: ('GPT', 4.0, 'NONE')\t2: ('GPT', 3.5, 'RefSeq')\n",
-      "1: ('GPT', 4.0, 'NONE')\t2: ('GPT', 4.0, 'GO')\n",
-      "1: ('GPT', 4.0, 'NONE')\t2: ('GPT', 4.0, 'NONE')\n",
-      "1: ('GPT', 4.0, 'NONE')\t2: ('GPT', 4.0, 'RefSeq')\n",
-      "1: ('GPT', 4.0, 'RefSeq')\t2: ('GPT', 3.0, 'GO')\n",
-      "1: ('GPT', 4.0, 'RefSeq')\t2: ('GPT', 3.0, 'NONE')\n",
-      "1: ('GPT', 4.0, 'RefSeq')\t2: ('GPT', 3.0, 'RefSeq')\n",
-      "1: ('GPT', 4.0, 'RefSeq')\t2: ('GPT', 3.5, 'GO')\n",
-      "1: ('GPT', 4.0, 'RefSeq')\t2: ('GPT', 3.5, 'NONE')\n",
-      "1: ('GPT', 4.0, 'RefSeq')\t2: ('GPT', 3.5, 'RefSeq')\n",
-      "1: ('GPT', 4.0, 'RefSeq')\t2: ('GPT', 4.0, 'GO')\n",
-      "1: ('GPT', 4.0, 'RefSeq')\t2: ('GPT', 4.0, 'NONE')\n",
-      "1: ('GPT', 4.0, 'RefSeq')\t2: ('GPT', 4.0, 'RefSeq')\n"
-     ]
-    }
-   ],
+   "outputs": [],
    "source": [
     "metrics = ['precision']\n",
     "\n",
@@ -4832,217 +7199,10 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 97,
+   "execution_count": null,
    "id": "b70eda2a-5906-491d-b1d5-4b4bc068b09c",
    "metadata": {},
-   "outputs": [
-    {
-     "name": "stdout",
-     "output_type": "stream",
-     "text": [
-      "(9, 9)\n"
-     ]
-    },
-    {
-     "data": {
-      "text/html": [
-       "<div>\n",
-       "<style scoped>\n",
-       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
-       "        vertical-align: middle;\n",
-       "    }\n",
-       "\n",
-       "    .dataframe tbody tr th {\n",
-       "        vertical-align: top;\n",
-       "    }\n",
-       "\n",
-       "    .dataframe thead th {\n",
-       "        text-align: right;\n",
-       "    }\n",
-       "</style>\n",
-       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
-       "  <thead>\n",
-       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
-       "      <th>&lt; Method-Model-Source-2</th>\n",
-       "      <th>GPT-3.0-GO</th>\n",
-       "      <th>GPT-3.0-NONE</th>\n",
-       "      <th>GPT-3.0-RefSeq</th>\n",
-       "      <th>GPT-3.5-GO</th>\n",
-       "      <th>GPT-3.5-NONE</th>\n",
-       "      <th>GPT-3.5-RefSeq</th>\n",
-       "      <th>GPT-4.0-GO</th>\n",
-       "      <th>GPT-4.0-NONE</th>\n",
-       "      <th>GPT-4.0-RefSeq</th>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>Method-Model-Source-1 &gt;</th>\n",
-       "      <th></th>\n",
-       "      <th></th>\n",
-       "      <th></th>\n",
-       "      <th></th>\n",
-       "      <th></th>\n",
-       "      <th></th>\n",
-       "      <th></th>\n",
-       "      <th></th>\n",
-       "      <th></th>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "  </thead>\n",
-       "  <tbody>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>GPT-4.0-RefSeq</th>\n",
-       "      <td>0.000010</td>\n",
-       "      <td>0.000010</td>\n",
-       "      <td>0.000010</td>\n",
-       "      <td>0.554384</td>\n",
-       "      <td>0.997060</td>\n",
-       "      <td>0.932421</td>\n",
-       "      <td>0.760712</td>\n",
-       "      <td>0.908861</td>\n",
-       "      <td>0.500355</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>GPT-4.0-NONE</th>\n",
-       "      <td>0.000010</td>\n",
-       "      <td>0.000010</td>\n",
-       "      <td>0.000010</td>\n",
-       "      <td>0.124119</td>\n",
-       "      <td>0.929341</td>\n",
-       "      <td>0.599214</td>\n",
-       "      <td>0.232938</td>\n",
-       "      <td>0.500515</td>\n",
-       "      <td>0.089689</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>GPT-4.0-GO</th>\n",
-       "      <td>0.000010</td>\n",
-       "      <td>0.000010</td>\n",
-       "      <td>0.000010</td>\n",
-       "      <td>0.300117</td>\n",
-       "      <td>0.988700</td>\n",
-       "      <td>0.826472</td>\n",
-       "      <td>0.499375</td>\n",
-       "      <td>0.771062</td>\n",
-       "      <td>0.240618</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>GPT-3.5-RefSeq</th>\n",
-       "      <td>0.000010</td>\n",
-       "      <td>0.000010</td>\n",
-       "      <td>0.000010</td>\n",
-       "      <td>0.093349</td>\n",
-       "      <td>0.870691</td>\n",
-       "      <td>0.501695</td>\n",
-       "      <td>0.171928</td>\n",
-       "      <td>0.400796</td>\n",
-       "      <td>0.066389</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>GPT-3.5-NONE</th>\n",
-       "      <td>0.000010</td>\n",
-       "      <td>0.000010</td>\n",
-       "      <td>0.000010</td>\n",
-       "      <td>0.005650</td>\n",
-       "      <td>0.499165</td>\n",
-       "      <td>0.130539</td>\n",
-       "      <td>0.011450</td>\n",
-       "      <td>0.073809</td>\n",
-       "      <td>0.003180</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>GPT-3.5-GO</th>\n",
-       "      <td>0.000010</td>\n",
-       "      <td>0.000020</td>\n",
-       "      <td>0.000010</td>\n",
-       "      <td>0.499435</td>\n",
-       "      <td>0.994500</td>\n",
-       "      <td>0.907581</td>\n",
-       "      <td>0.701003</td>\n",
-       "      <td>0.873701</td>\n",
-       "      <td>0.444686</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>GPT-3.0-RefSeq</th>\n",
-       "      <td>0.355386</td>\n",
-       "      <td>0.991250</td>\n",
-       "      <td>0.498805</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>GPT-3.0-NONE</th>\n",
-       "      <td>0.002160</td>\n",
-       "      <td>0.497035</td>\n",
-       "      <td>0.008530</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>GPT-3.0-GO</th>\n",
-       "      <td>0.497045</td>\n",
-       "      <td>0.998160</td>\n",
-       "      <td>0.644244</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "  </tbody>\n",
-       "</table>\n",
-       "</div>"
-      ],
-      "text/plain": [
-       "< Method-Model-Source-2  GPT-3.0-GO  GPT-3.0-NONE  GPT-3.0-RefSeq  GPT-3.5-GO  \\\n",
-       "Method-Model-Source-1 >                                                         \n",
-       "GPT-4.0-RefSeq             0.000010      0.000010        0.000010    0.554384   \n",
-       "GPT-4.0-NONE               0.000010      0.000010        0.000010    0.124119   \n",
-       "GPT-4.0-GO                 0.000010      0.000010        0.000010    0.300117   \n",
-       "GPT-3.5-RefSeq             0.000010      0.000010        0.000010    0.093349   \n",
-       "GPT-3.5-NONE               0.000010      0.000010        0.000010    0.005650   \n",
-       "GPT-3.5-GO                 0.000010      0.000020        0.000010    0.499435   \n",
-       "GPT-3.0-RefSeq             0.355386      0.991250        0.498805    1.000000   \n",
-       "GPT-3.0-NONE               0.002160      0.497035        0.008530    1.000000   \n",
-       "GPT-3.0-GO                 0.497045      0.998160        0.644244    1.000000   \n",
-       "\n",
-       "< Method-Model-Source-2  GPT-3.5-NONE  GPT-3.5-RefSeq  GPT-4.0-GO  \\\n",
-       "Method-Model-Source-1 >                                             \n",
-       "GPT-4.0-RefSeq               0.997060        0.932421    0.760712   \n",
-       "GPT-4.0-NONE                 0.929341        0.599214    0.232938   \n",
-       "GPT-4.0-GO                   0.988700        0.826472    0.499375   \n",
-       "GPT-3.5-RefSeq               0.870691        0.501695    0.171928   \n",
-       "GPT-3.5-NONE                 0.499165        0.130539    0.011450   \n",
-       "GPT-3.5-GO                   0.994500        0.907581    0.701003   \n",
-       "GPT-3.0-RefSeq               1.000000        1.000000    1.000000   \n",
-       "GPT-3.0-NONE                 1.000000        1.000000    1.000000   \n",
-       "GPT-3.0-GO                   1.000000        1.000000    1.000000   \n",
-       "\n",
-       "< Method-Model-Source-2  GPT-4.0-NONE  GPT-4.0-RefSeq  \n",
-       "Method-Model-Source-1 >                                \n",
-       "GPT-4.0-RefSeq               0.908861        0.500355  \n",
-       "GPT-4.0-NONE                 0.500515        0.089689  \n",
-       "GPT-4.0-GO                   0.771062        0.240618  \n",
-       "GPT-3.5-RefSeq               0.400796        0.066389  \n",
-       "GPT-3.5-NONE                 0.073809        0.003180  \n",
-       "GPT-3.5-GO                   0.873701        0.444686  \n",
-       "GPT-3.0-RefSeq               1.000000        1.000000  \n",
-       "GPT-3.0-NONE                 1.000000        1.000000  \n",
-       "GPT-3.0-GO                   1.000000        1.000000  "
-      ]
-     },
-     "execution_count": 97,
-     "metadata": {},
-     "output_type": "execute_result"
-    }
-   ],
+   "outputs": [],
    "source": [
     "t_test_results_precision_df['Method-Model-Source-1 >'] = t_test_results_precision_df['Method1'].str.upper() + '-' + t_test_results_precision_df['Model1'].astype(str) + '-' + t_test_results_df['Source1']\n",
     "t_test_results_precision_df['< Method-Model-Source-2'] = t_test_results_precision_df['Method2'].str.upper() + '-' + t_test_results_precision_df['Model2'].astype(str) + '-' + t_test_results_df['Source2']\n",
@@ -5059,21 +7219,10 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 98,
+   "execution_count": null,
    "id": "051dd49b-b1f2-40cc-8107-ad4ac624d281",
    "metadata": {},
-   "outputs": [
-    {
-     "data": {
-      "image/png": "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",
-      "text/plain": [
-       "<Figure size 1000x800 with 2 Axes>"
-      ]
-     },
-     "metadata": {},
-     "output_type": "display_data"
-    }
-   ],
+   "outputs": [],
    "source": [
     "# Plot the heatmap\n",
     "plt.figure(figsize=(10, 8))\n",
@@ -5102,142 +7251,10 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 99,
+   "execution_count": null,
    "id": "666f80cb-15a3-4d54-9913-8358f0154a9b",
    "metadata": {},
-   "outputs": [
-    {
-     "name": "stderr",
-     "output_type": "stream",
-     "text": [
-      "/var/folders/hx/svkm0dlj0bd9689lm21_7fyw0000gs/T/ipykernel_7257/3754891854.py:9: SettingWithCopyWarning: \n",
-      "A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.\n",
-      "Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead\n",
-      "\n",
-      "See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy\n",
-      "  filtered_data_dropna[metric] = pd.to_numeric(filtered_data_dropna[metric], errors='coerce')\n"
-     ]
-    },
-    {
-     "name": "stdout",
-     "output_type": "stream",
-     "text": [
-      "1: ('GPT', 3.0, 'GO')\t2: ('GPT', 3.0, 'GO')\n",
-      "1: ('GPT', 3.0, 'GO')\t2: ('GPT', 3.0, 'NONE')\n",
-      "1: ('GPT', 3.0, 'GO')\t2: ('GPT', 3.0, 'RefSeq')\n",
-      "1: ('GPT', 3.0, 'GO')\t2: ('GPT', 3.5, 'GO')\n",
-      "1: ('GPT', 3.0, 'GO')\t2: ('GPT', 3.5, 'NONE')\n",
-      "1: ('GPT', 3.0, 'GO')\t2: ('GPT', 3.5, 'RefSeq')\n",
-      "1: ('GPT', 3.0, 'GO')\t2: ('GPT', 4.0, 'GO')\n",
-      "1: ('GPT', 3.0, 'GO')\t2: ('GPT', 4.0, 'NONE')\n",
-      "1: ('GPT', 3.0, 'GO')\t2: ('GPT', 4.0, 'RefSeq')\n",
-      "1: ('GPT', 3.0, 'NONE')\t2: ('GPT', 3.0, 'GO')\n",
-      "1: ('GPT', 3.0, 'NONE')\t2: ('GPT', 3.0, 'NONE')\n",
-      "1: ('GPT', 3.0, 'NONE')\t2: ('GPT', 3.0, 'RefSeq')\n",
-      "1: ('GPT', 3.0, 'NONE')\t2: ('GPT', 3.5, 'GO')\n",
-      "1: ('GPT', 3.0, 'NONE')\t2: ('GPT', 3.5, 'NONE')\n",
-      "1: ('GPT', 3.0, 'NONE')\t2: ('GPT', 3.5, 'RefSeq')\n",
-      "1: ('GPT', 3.0, 'NONE')\t2: ('GPT', 4.0, 'GO')\n",
-      "1: ('GPT', 3.0, 'NONE')\t2: ('GPT', 4.0, 'NONE')\n",
-      "1: ('GPT', 3.0, 'NONE')\t2: ('GPT', 4.0, 'RefSeq')\n",
-      "1: ('GPT', 3.0, 'RefSeq')\t2: ('GPT', 3.0, 'GO')\n",
-      "1: ('GPT', 3.0, 'RefSeq')\t2: ('GPT', 3.0, 'NONE')\n",
-      "1: ('GPT', 3.0, 'RefSeq')\t2: ('GPT', 3.0, 'RefSeq')\n",
-      "1: ('GPT', 3.0, 'RefSeq')\t2: ('GPT', 3.5, 'GO')\n",
-      "1: ('GPT', 3.0, 'RefSeq')\t2: ('GPT', 3.5, 'NONE')\n",
-      "1: ('GPT', 3.0, 'RefSeq')\t2: ('GPT', 3.5, 'RefSeq')\n",
-      "1: ('GPT', 3.0, 'RefSeq')\t2: ('GPT', 4.0, 'GO')\n",
-      "1: ('GPT', 3.0, 'RefSeq')\t2: ('GPT', 4.0, 'NONE')\n",
-      "1: ('GPT', 3.0, 'RefSeq')\t2: ('GPT', 4.0, 'RefSeq')\n",
-      "1: ('GPT', 3.5, 'GO')\t2: ('GPT', 3.0, 'GO')\n",
-      "1: ('GPT', 3.5, 'GO')\t2: ('GPT', 3.0, 'NONE')\n",
-      "1: ('GPT', 3.5, 'GO')\t2: ('GPT', 3.0, 'RefSeq')\n",
-      "1: ('GPT', 3.5, 'GO')\t2: ('GPT', 3.5, 'GO')\n",
-      "1: ('GPT', 3.5, 'GO')\t2: ('GPT', 3.5, 'NONE')\n",
-      "1: ('GPT', 3.5, 'GO')\t2: ('GPT', 3.5, 'RefSeq')\n",
-      "1: ('GPT', 3.5, 'GO')\t2: ('GPT', 4.0, 'GO')\n",
-      "1: ('GPT', 3.5, 'GO')\t2: ('GPT', 4.0, 'NONE')\n",
-      "1: ('GPT', 3.5, 'GO')\t2: ('GPT', 4.0, 'RefSeq')\n",
-      "1: ('GPT', 3.5, 'NONE')\t2: ('GPT', 3.0, 'GO')\n",
-      "1: ('GPT', 3.5, 'NONE')\t2: ('GPT', 3.0, 'NONE')\n",
-      "1: ('GPT', 3.5, 'NONE')\t2: ('GPT', 3.0, 'NONE')\n",
-      "TtestResult(statistic=9.933003367426554, pvalue=9.999000099990002e-05, df=nan)\n",
-      "<class 'pandas.core.series.Series'>\n",
-      "6       0.4\n",
-      "7       0.4\n",
-      "29      0.5\n",
-      "30      0.5\n",
-      "52      0.0\n",
-      "       ... \n",
-      "3250    0.0\n",
-      "3272    0.1\n",
-      "3273    0.0\n",
-      "3295    0.3\n",
-      "3296    0.2\n",
-      "Name: recall, Length: 288, dtype: float64\n",
-      "12      0.400000\n",
-      "13      0.300000\n",
-      "35      0.500000\n",
-      "36      0.666667\n",
-      "58      0.000000\n",
-      "          ...   \n",
-      "3256    0.000000\n",
-      "3278    0.200000\n",
-      "3279    0.000000\n",
-      "3301    0.000000\n",
-      "3302    0.100000\n",
-      "Name: recall, Length: 288, dtype: float64\n",
-      "Series([], Name: recall, dtype: float64)\n",
-      "Series([], Name: recall, dtype: float64)\n",
-      "1: 0\t2: 0\n",
-      "group1: 288, group2: 288\n",
-      "{'Method1': 'GPT', 'Model1': 3.5, 'Source1': 'NONE', 'Method2': 'GPT', 'Model2': 3.0, 'Source2': 'NONE', 'Metric': 'recall', 'T-Statistic': 9.933003367426554, 'P-Value': 9.99990000099999e-06}\n",
-      "1: ('GPT', 3.5, 'NONE')\t2: ('GPT', 3.0, 'RefSeq')\n",
-      "1: ('GPT', 3.5, 'NONE')\t2: ('GPT', 3.5, 'GO')\n",
-      "1: ('GPT', 3.5, 'NONE')\t2: ('GPT', 3.5, 'NONE')\n",
-      "1: ('GPT', 3.5, 'NONE')\t2: ('GPT', 3.5, 'RefSeq')\n",
-      "1: ('GPT', 3.5, 'NONE')\t2: ('GPT', 4.0, 'GO')\n",
-      "1: ('GPT', 3.5, 'NONE')\t2: ('GPT', 4.0, 'NONE')\n",
-      "1: ('GPT', 3.5, 'NONE')\t2: ('GPT', 4.0, 'RefSeq')\n",
-      "1: ('GPT', 3.5, 'RefSeq')\t2: ('GPT', 3.0, 'GO')\n",
-      "1: ('GPT', 3.5, 'RefSeq')\t2: ('GPT', 3.0, 'NONE')\n",
-      "1: ('GPT', 3.5, 'RefSeq')\t2: ('GPT', 3.0, 'RefSeq')\n",
-      "1: ('GPT', 3.5, 'RefSeq')\t2: ('GPT', 3.5, 'GO')\n",
-      "1: ('GPT', 3.5, 'RefSeq')\t2: ('GPT', 3.5, 'NONE')\n",
-      "1: ('GPT', 3.5, 'RefSeq')\t2: ('GPT', 3.5, 'RefSeq')\n",
-      "1: ('GPT', 3.5, 'RefSeq')\t2: ('GPT', 4.0, 'GO')\n",
-      "1: ('GPT', 3.5, 'RefSeq')\t2: ('GPT', 4.0, 'NONE')\n",
-      "1: ('GPT', 3.5, 'RefSeq')\t2: ('GPT', 4.0, 'RefSeq')\n",
-      "1: ('GPT', 4.0, 'GO')\t2: ('GPT', 3.0, 'GO')\n",
-      "1: ('GPT', 4.0, 'GO')\t2: ('GPT', 3.0, 'NONE')\n",
-      "1: ('GPT', 4.0, 'GO')\t2: ('GPT', 3.0, 'RefSeq')\n",
-      "1: ('GPT', 4.0, 'GO')\t2: ('GPT', 3.5, 'GO')\n",
-      "1: ('GPT', 4.0, 'GO')\t2: ('GPT', 3.5, 'NONE')\n",
-      "1: ('GPT', 4.0, 'GO')\t2: ('GPT', 3.5, 'RefSeq')\n",
-      "1: ('GPT', 4.0, 'GO')\t2: ('GPT', 4.0, 'GO')\n",
-      "1: ('GPT', 4.0, 'GO')\t2: ('GPT', 4.0, 'NONE')\n",
-      "1: ('GPT', 4.0, 'GO')\t2: ('GPT', 4.0, 'RefSeq')\n",
-      "1: ('GPT', 4.0, 'NONE')\t2: ('GPT', 3.0, 'GO')\n",
-      "1: ('GPT', 4.0, 'NONE')\t2: ('GPT', 3.0, 'NONE')\n",
-      "1: ('GPT', 4.0, 'NONE')\t2: ('GPT', 3.0, 'RefSeq')\n",
-      "1: ('GPT', 4.0, 'NONE')\t2: ('GPT', 3.5, 'GO')\n",
-      "1: ('GPT', 4.0, 'NONE')\t2: ('GPT', 3.5, 'NONE')\n",
-      "1: ('GPT', 4.0, 'NONE')\t2: ('GPT', 3.5, 'RefSeq')\n",
-      "1: ('GPT', 4.0, 'NONE')\t2: ('GPT', 4.0, 'GO')\n",
-      "1: ('GPT', 4.0, 'NONE')\t2: ('GPT', 4.0, 'NONE')\n",
-      "1: ('GPT', 4.0, 'NONE')\t2: ('GPT', 4.0, 'RefSeq')\n",
-      "1: ('GPT', 4.0, 'RefSeq')\t2: ('GPT', 3.0, 'GO')\n",
-      "1: ('GPT', 4.0, 'RefSeq')\t2: ('GPT', 3.0, 'NONE')\n",
-      "1: ('GPT', 4.0, 'RefSeq')\t2: ('GPT', 3.0, 'RefSeq')\n",
-      "1: ('GPT', 4.0, 'RefSeq')\t2: ('GPT', 3.5, 'GO')\n",
-      "1: ('GPT', 4.0, 'RefSeq')\t2: ('GPT', 3.5, 'NONE')\n",
-      "1: ('GPT', 4.0, 'RefSeq')\t2: ('GPT', 3.5, 'RefSeq')\n",
-      "1: ('GPT', 4.0, 'RefSeq')\t2: ('GPT', 4.0, 'GO')\n",
-      "1: ('GPT', 4.0, 'RefSeq')\t2: ('GPT', 4.0, 'NONE')\n",
-      "1: ('GPT', 4.0, 'RefSeq')\t2: ('GPT', 4.0, 'RefSeq')\n"
-     ]
-    }
-   ],
+   "outputs": [],
    "source": [
     "metrics = ['recall']\n",
     "\n",
@@ -5291,217 +7308,10 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 100,
+   "execution_count": null,
    "id": "590401c9-a231-4997-917f-9dc0b637df3f",
    "metadata": {},
-   "outputs": [
-    {
-     "name": "stdout",
-     "output_type": "stream",
-     "text": [
-      "(9, 9)\n"
-     ]
-    },
-    {
-     "data": {
-      "text/html": [
-       "<div>\n",
-       "<style scoped>\n",
-       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
-       "        vertical-align: middle;\n",
-       "    }\n",
-       "\n",
-       "    .dataframe tbody tr th {\n",
-       "        vertical-align: top;\n",
-       "    }\n",
-       "\n",
-       "    .dataframe thead th {\n",
-       "        text-align: right;\n",
-       "    }\n",
-       "</style>\n",
-       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
-       "  <thead>\n",
-       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
-       "      <th>&lt; Method-Model-Source-2</th>\n",
-       "      <th>GPT-3.0-GO</th>\n",
-       "      <th>GPT-3.0-NONE</th>\n",
-       "      <th>GPT-3.0-RefSeq</th>\n",
-       "      <th>GPT-3.5-GO</th>\n",
-       "      <th>GPT-3.5-NONE</th>\n",
-       "      <th>GPT-3.5-RefSeq</th>\n",
-       "      <th>GPT-4.0-GO</th>\n",
-       "      <th>GPT-4.0-NONE</th>\n",
-       "      <th>GPT-4.0-RefSeq</th>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>Method-Model-Source-1 &gt;</th>\n",
-       "      <th></th>\n",
-       "      <th></th>\n",
-       "      <th></th>\n",
-       "      <th></th>\n",
-       "      <th></th>\n",
-       "      <th></th>\n",
-       "      <th></th>\n",
-       "      <th></th>\n",
-       "      <th></th>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "  </thead>\n",
-       "  <tbody>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>GPT-4.0-RefSeq</th>\n",
-       "      <td>0.000010</td>\n",
-       "      <td>0.000010</td>\n",
-       "      <td>0.000010</td>\n",
-       "      <td>0.105089</td>\n",
-       "      <td>0.999450</td>\n",
-       "      <td>0.718343</td>\n",
-       "      <td>0.999680</td>\n",
-       "      <td>0.958630</td>\n",
-       "      <td>0.502625</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>GPT-4.0-NONE</th>\n",
-       "      <td>0.000010</td>\n",
-       "      <td>0.000010</td>\n",
-       "      <td>0.000010</td>\n",
-       "      <td>0.001620</td>\n",
-       "      <td>0.940851</td>\n",
-       "      <td>0.133419</td>\n",
-       "      <td>0.949981</td>\n",
-       "      <td>0.498945</td>\n",
-       "      <td>0.041390</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>GPT-4.0-GO</th>\n",
-       "      <td>0.000010</td>\n",
-       "      <td>0.000010</td>\n",
-       "      <td>0.000010</td>\n",
-       "      <td>0.000010</td>\n",
-       "      <td>0.496455</td>\n",
-       "      <td>0.003270</td>\n",
-       "      <td>0.500235</td>\n",
-       "      <td>0.049470</td>\n",
-       "      <td>0.000410</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>GPT-3.5-RefSeq</th>\n",
-       "      <td>0.000010</td>\n",
-       "      <td>0.000010</td>\n",
-       "      <td>0.000010</td>\n",
-       "      <td>0.036380</td>\n",
-       "      <td>0.995720</td>\n",
-       "      <td>0.500425</td>\n",
-       "      <td>0.997080</td>\n",
-       "      <td>0.866731</td>\n",
-       "      <td>0.281667</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>GPT-3.5-NONE</th>\n",
-       "      <td>0.000010</td>\n",
-       "      <td>0.000010</td>\n",
-       "      <td>0.000010</td>\n",
-       "      <td>0.000020</td>\n",
-       "      <td>0.499395</td>\n",
-       "      <td>0.004320</td>\n",
-       "      <td>0.509525</td>\n",
-       "      <td>0.059439</td>\n",
-       "      <td>0.000480</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>GPT-3.5-GO</th>\n",
-       "      <td>0.000960</td>\n",
-       "      <td>0.000010</td>\n",
-       "      <td>0.000010</td>\n",
-       "      <td>0.500165</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>0.963370</td>\n",
-       "      <td>0.999990</td>\n",
-       "      <td>0.998590</td>\n",
-       "      <td>0.894661</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>GPT-3.0-RefSeq</th>\n",
-       "      <td>0.964560</td>\n",
-       "      <td>0.392116</td>\n",
-       "      <td>0.501855</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>GPT-3.0-NONE</th>\n",
-       "      <td>0.983940</td>\n",
-       "      <td>0.500145</td>\n",
-       "      <td>0.608674</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "    <tr>\n",
-       "      <th>GPT-3.0-GO</th>\n",
-       "      <td>0.498465</td>\n",
-       "      <td>0.016420</td>\n",
-       "      <td>0.035260</td>\n",
-       "      <td>0.998870</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>0.999990</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>1.000000</td>\n",
-       "      <td>0.999990</td>\n",
-       "    </tr>\n",
-       "  </tbody>\n",
-       "</table>\n",
-       "</div>"
-      ],
-      "text/plain": [
-       "< Method-Model-Source-2  GPT-3.0-GO  GPT-3.0-NONE  GPT-3.0-RefSeq  GPT-3.5-GO  \\\n",
-       "Method-Model-Source-1 >                                                         \n",
-       "GPT-4.0-RefSeq             0.000010      0.000010        0.000010    0.105089   \n",
-       "GPT-4.0-NONE               0.000010      0.000010        0.000010    0.001620   \n",
-       "GPT-4.0-GO                 0.000010      0.000010        0.000010    0.000010   \n",
-       "GPT-3.5-RefSeq             0.000010      0.000010        0.000010    0.036380   \n",
-       "GPT-3.5-NONE               0.000010      0.000010        0.000010    0.000020   \n",
-       "GPT-3.5-GO                 0.000960      0.000010        0.000010    0.500165   \n",
-       "GPT-3.0-RefSeq             0.964560      0.392116        0.501855    1.000000   \n",
-       "GPT-3.0-NONE               0.983940      0.500145        0.608674    1.000000   \n",
-       "GPT-3.0-GO                 0.498465      0.016420        0.035260    0.998870   \n",
-       "\n",
-       "< Method-Model-Source-2  GPT-3.5-NONE  GPT-3.5-RefSeq  GPT-4.0-GO  \\\n",
-       "Method-Model-Source-1 >                                             \n",
-       "GPT-4.0-RefSeq               0.999450        0.718343    0.999680   \n",
-       "GPT-4.0-NONE                 0.940851        0.133419    0.949981   \n",
-       "GPT-4.0-GO                   0.496455        0.003270    0.500235   \n",
-       "GPT-3.5-RefSeq               0.995720        0.500425    0.997080   \n",
-       "GPT-3.5-NONE                 0.499395        0.004320    0.509525   \n",
-       "GPT-3.5-GO                   1.000000        0.963370    0.999990   \n",
-       "GPT-3.0-RefSeq               1.000000        1.000000    1.000000   \n",
-       "GPT-3.0-NONE                 1.000000        1.000000    1.000000   \n",
-       "GPT-3.0-GO                   1.000000        0.999990    1.000000   \n",
-       "\n",
-       "< Method-Model-Source-2  GPT-4.0-NONE  GPT-4.0-RefSeq  \n",
-       "Method-Model-Source-1 >                                \n",
-       "GPT-4.0-RefSeq               0.958630        0.502625  \n",
-       "GPT-4.0-NONE                 0.498945        0.041390  \n",
-       "GPT-4.0-GO                   0.049470        0.000410  \n",
-       "GPT-3.5-RefSeq               0.866731        0.281667  \n",
-       "GPT-3.5-NONE                 0.059439        0.000480  \n",
-       "GPT-3.5-GO                   0.998590        0.894661  \n",
-       "GPT-3.0-RefSeq               1.000000        1.000000  \n",
-       "GPT-3.0-NONE                 1.000000        1.000000  \n",
-       "GPT-3.0-GO                   1.000000        0.999990  "
-      ]
-     },
-     "execution_count": 100,
-     "metadata": {},
-     "output_type": "execute_result"
-    }
-   ],
+   "outputs": [],
    "source": [
     "t_test_results_recall_df['Method-Model-Source-1 >'] = t_test_results_recall_df['Method1'].str.upper() + '-' + t_test_results_recall_df['Model1'].astype(str) + '-' + t_test_results_df['Source1']\n",
     "t_test_results_recall_df['< Method-Model-Source-2'] = t_test_results_recall_df['Method2'].str.upper() + '-' + t_test_results_recall_df['Model2'].astype(str) + '-' + t_test_results_df['Source2']\n",
@@ -5518,21 +7328,10 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 101,
+   "execution_count": null,
    "id": "9e561034-942d-4e4e-bfcd-b00325a7b847",
    "metadata": {},
-   "outputs": [
-    {
-     "data": {
-      "image/png": "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",
-      "text/plain": [
-       "<Figure size 1000x800 with 2 Axes>"
-      ]
-     },
-     "metadata": {},
-     "output_type": "display_data"
-    }
-   ],
+   "outputs": [],
    "source": [
     "# Plot the heatmap\n",
     "plt.figure(figsize=(10, 8))\n",
@@ -5565,7 +7364,53 @@
    "id": "3235f559-6ec6-481d-b3d0-948b0d7a3b48",
    "metadata": {},
    "outputs": [],
-   "source": []
+   "source": [
+    "metrics = ['f1_score']\n",
+    "\n",
+    "mu_test_results = []\n",
+    "pairs_with_na = []\n",
+    "all_possible_pairs = list(product(method_model_combinations, repeat=2))\n",
+    "\n",
+    "# Perform pairwise t-tests for each metric\n",
+    "for metric in metrics:\n",
+    "    filtered_data_dropna[metric] = pd.to_numeric(filtered_data_dropna[metric], errors='coerce')\n",
+    "\n",
+    "    for (key1, group1), (key2, group2) in all_possible_pairs:#existing_combinations:#:#all_possible_combinations_list:#\n",
+    "        print(f'1: {key1}\\t2: {key2}')\n",
+    "\n",
+    "        group1_metric = pd.to_numeric(group1[metric], errors='coerce').dropna()\n",
+    "        group2_metric = pd.to_numeric(group2[metric], errors='coerce').dropna()\n",
+    "\n",
+    "        mu_stat, p_value = mannwhitneyu(group1_metric, group2_metric, alternative='greater', method='exact')\n",
+    "        #ttest_ind(group1_metric, group2_metric, \n",
+    "        #                            nan_policy='propagate', permutations=100000, alternative='greater',\n",
+    "        #                           equal_var='false')\n",
+    "        \n",
+    "        # Store the results\n",
+    "        mu_test_results.append({\n",
+    "            'Method1': key1[0],\n",
+    "            'Model1': key1[1],\n",
+    "            'Source1': key1[2],\n",
+    "            'Method2': key2[0],\n",
+    "            'Model2': key2[1],\n",
+    "            'Source2': key2[2],\n",
+    "            'Metric': metric,\n",
+    "            'MU-Statistic': mu_stat,\n",
+    "            'P-Value': p_value,\n",
+    "        })\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "# Create a DataFrame to display the results\n",
+    "mu_test_results_df = pd.DataFrame(mu_test_results)\n",
+    "\n",
+    "# Display the results\n",
+    "#print(\"Pairwise t-test results:\")\n",
+    "#print(significant_results)\n",
+    "\n",
+    "#print(\"pairs_with_na\")\n",
+    "#print(pairs_with_na)"
+   ]
   }
  ],
  "metadata": {
diff --git a/pyproject.toml b/pyproject.toml
index 3acc1f6..05d5fb3 100644
--- a/pyproject.toml
+++ b/pyproject.toml
@@ -1,10 +1,10 @@
 [tool.poetry]
-name = "enrichgpt-results"
+name = "talisman-paper"
 version = "0.1.0"
 description = ""
 authors = ["Your Name <you@example.com>"]
 readme = "README.md"
-packages = [{include = "enrichgpt_results"}]
+packages = [{include = "talisman-paper"}]
 
 [tool.poetry.dependencies]
 python = "^3.10"