# TARGET miniAGRP
# Using neural net t2k-5651-IDaaHr-5-15-7-15-9-15-13-ebghtl-seeded.net
# This is a 4-layer network, with 
#	window	units
#	    5	   15
#	    7	   15
#	    9	   15
#	   13	    6 (1 EBGHTL )
# The input amino acid frequencies were determined from
# alignment miniAGRP.t2k-thin90.a2m.gz
# with weighted counts, using HenikoffWeight(-1 bits/column, 1)
# Counts were regularized to probabilities using
# /projects/compbio/lib/recode3.20comp
# Total sequence weight for alignment was 9
#
Pos	AA	E	B	G	H	T	C
10N	1S	5N	5N	5N	5N	5N	5N
1	C	0.071	0.013	0.006	0.052	0.146	0.712
2	V	0.213	0.030	0.019	0.105	0.162	0.470
3	R	0.265	0.026	0.049	0.126	0.192	0.342
4	L	0.233	0.018	0.117	0.144	0.240	0.248
5	H	0.228	0.024	0.127	0.109	0.265	0.246
6	E	0.182	0.029	0.134	0.081	0.341	0.233
7	S	0.136	0.034	0.118	0.053	0.412	0.249
8	C	0.088	0.040	0.061	0.047	0.419	0.344
9	L	0.065	0.028	0.043	0.028	0.445	0.391
10	G	0.043	0.030	0.041	0.019	0.564	0.303
11	Q	0.041	0.020	0.041	0.021	0.525	0.352
12	Q	0.065	0.046	0.048	0.024	0.481	0.336
13	V	0.064	0.061	0.033	0.016	0.477	0.348
14	P	0.070	0.042	0.049	0.016	0.467	0.355
15	C	0.058	0.079	0.055	0.021	0.447	0.340
16	C	0.027	0.074	0.026	0.021	0.486	0.367
17	D	0.014	0.026	0.019	0.017	0.620	0.303
18	P	0.005	0.006	0.147	0.191	0.532	0.119
19	A	0.003	0.005	0.172	0.216	0.547	0.057
20	A	0.009	0.007	0.105	0.265	0.548	0.066
21	T	0.046	0.021	0.029	0.275	0.377	0.253
22	C	0.045	0.011	0.019	0.672	0.163	0.089
23	Y	0.104	0.013	0.026	0.683	0.137	0.038
24	C	0.112	0.005	0.034	0.650	0.145	0.055
25	R	0.132	0.011	0.046	0.671	0.096	0.044
26	F	0.116	0.017	0.072	0.572	0.127	0.096
27	F	0.094	0.005	0.061	0.552	0.178	0.110
28	N	0.073	0.004	0.084	0.364	0.289	0.185
29	A	0.089	0.022	0.110	0.316	0.288	0.175
30	F	0.275	0.028	0.073	0.220	0.222	0.182
31	C	0.303	0.008	0.046	0.136	0.177	0.330
32	Y	0.384	0.047	0.018	0.077	0.144	0.330
33	C	0.100	0.037	0.010	0.083	0.091	0.680
34	R	0.001	0.001	0.001	0.002	0.009	0.988