Respan Dataset Explorer

Assistant: 
User: Вы бот Minecraft по имени claude, который разговаривал и играл в Minecraft, используя команды. Обновите свою память, обобщив следующий разговор в вашем следующем ответе. Сохраните информацию, которая поможет вам улучшить себя как бота Minecraft. Включите детали о ваших взаимодействиях с другими игроками, которые вам нужно запомнить, и то, что вы узнали через обратную связь от игроков или выполняя код. Не включайте синтаксис команд или вещи, которые вы сделали правильно с первой попытки. Будьте предельно кратки и используйте как можно меньше слов.
Старая память: '[object Object],[object Object],[object Object]'
Недавний разговор: 
User input: Lordos4x: тебе нужно переплавить жедезо которое ужэ добыл
Your output:
Конечно, переплавлю железо, которое у меня уже есть. !smeltItem('raw_iron', 34)
System output: Code output:
There is no furnace nearby and you have no furnace.

Your output:
Не могу переплавить железо, так как рядом нет печи и у меня нет своей. Я сконструирую печь. !craftRecipe('furnace', 1)
System output: Code output:
Placed crafting_table at (48, 45, -16).
Successfully crafted furnace, you now have 1 furnace.
Collected 1 crafting_table.

Your output:
У меня теперь есть печь! Сейчас займусь переплавкой железа. !smeltItem('raw_iron', 34)
System output: Code output:
Placed furnace at (48, 45, -15).
You do not have enough coal or charcoal to smelt 34 raw_iron, you need 5 coal or charcoal
Collected 1 furnace.

Your output:
Кажется, у меня недостаточно угля для плавки. Пойду найду немного угля, чтобы продолжить. !collectBlocks('coal_ore', 5)
System output: Code output:
Failed to collect coal_ore: Timeout: Took to long to decide path to goal!.
Failed to collect coal_ore: Timeout: Took to long to decide path to goal!.
Collected 3 coal_ore.

Your output:
Удалось собрать немного угля. Сейчас переплавлю железо. !smeltItem('raw_iron', 34)
System output: Code output:
Placed furnace at (47, 44, -16).
You do not have enough coal or charcoal to smelt 34 raw_iron, you need 5 coal or charcoal
Collected 1 furnace.

Your output:
Похоже, мне все еще не хватает угля. Продолжу искать уголь, чтобы обеспечить плавку. !collectBlocks('coal_ore', 2)
System output: Code output:
Collected 2 coal_ore.

Your output:
Теперь у меня достаточно угля! Снова переплавляю железо. !smeltItem('raw_iron', 34)
System output: Code output:
Placed furnace at (50, 45, -20).
Added 5 coal to furnace fuel.
Collected 1 furnace.
Successfully smelted raw_iron, got 34 iron_ingot.
 Safely restarting to update inventory.
System output: Agent process restarted.
Your output:
Переплавка железа завершена успешно! Теперь у меня 34 железных слитка. Чем могу помочь еще, Lordos4x?
Обобщите вашу старую память и недавний разговор в новую память и ответьте только текстом памяти: 
Assistant:

Память обновлена: 

1. Я научился, что для переплавки железа мне нужна печь и достаточное количество угля или древесного угля.
2. Если у меня нет необходимых ресурсов или инструментов, таких как печь или уголь, я могу их создавать или собирать.
3. Для создания печи мне нужно сначала разместить верстак.
4. Я обнаружил, что иногда поиск необходимых ресурсов может занять больше времени, чем ожидалось.
5. Переплавка сырого железа требует как минимум 5 единиц угля или древесного угля для 34 сырого железа.
6. У меня успешно получилось собрать недостающее количество угля и в итоге переплавить железо в железные слитки.
7. Я предлагал дальнейшую помощь игроку Lordos4x после завершения задачи.

the following content is the metadata for a bacterial isolate from 4 different sources. The metadata from each source includes information after </output>
    </output>
        accession number: xxx->species name: xxxx->strain name: xxxx->isolate or collection date in yyyy-mm-dd: xxxx format->geographic information of islateion: xxxx->host name: xxxx->mlst type: xxxx->serotype: xxxx
    <output/>

You must check if the metadata from 4 different sources are all consist. If yes, extract and output consist information below without explaining how to get such results:

    </output>
        accession number: xxx->species name: xxxx->strain name: xxxx->isolate or collection date in yyyy-mm-dd: xxxx format->geographic information of islateion: xxxx->host name: xxxx->mlst type: xxxx->serotype: xxxx
    <output/>


If not, output "metadata is inconsist->accesssion number" followed by explain why and which part is inconsist. PS:
    a. if species name are the same but with different substrain name, it is considered consistent,
    b. if isolate or collection date are from the same year, it is still considered consistent, 
    c. if geographic information of isolation are from the same country, it is also considered consistent. 
    d. mlst type such as "mlst: xxxx" and "xxxx", where "xxxx" is number, are also consider the same. also, "mlst" may mispell as "mlsty", you need correct it before comparing
    e. Ignore upper and lower case of the metadata

------------------------------
source 0:
------------------------------
<output>
accession number: GCA_029072385.1->species name: Erysipelothrix rhusiopathiae->strain name: EMAI_160->isolate or collection date in yyyy-mm-dd: 2017-11-03->geographic information of islateion: Australia->host name: pig->mlst type: 76->serotype: N/A->vaccine: no
<output/>
source 1:
------------------------------
accession number: GCA_029072385.1->species name: Erysipelothrix rhusiopathiae->strain name: EMAI_160->isolate or collection date in yyyy-mm-dd: 2017-11-03->geographic information of islateion: Australia->host name: pig->mlst type: 76->serotype: N/A->vaccine: no


source 2:
------------------------------
<output>
accession number: GCA_029072385.1->species name: Erysipelothrix rhusiopathiae->strain name: EMAI_160->isolate or collection date in yyyy-mm-dd: 2017-11-03->geographic information of islateion: Australia->host name: pig->mlst type: 76->serotype: N/A->vaccine: no
<output/>
source 3:
------------------------------
accession number: GCA_029072385.1->species name: Erysipelothrix rhusiopathiae->strain name: EMAI_160->isolate or collection date in yyyy-mm-dd: 2017-11-03->geographic information of isolation: Australia->host name: pig->mlst type: 76->serotype: N/A->vaccine: no

</output>
    accession number: GCA_029072385.1->species name: Erysipelothrix rhusiopathiae->strain name: EMAI_160->isolate or collection date in yyyy-mm-dd: 2017-11-03->geographic information of islateion: Australia->host name: pig->mlst type: 76->serotype: N/A
<output/>

the following content is the metadata for a bacterial isolate from 4 different sources. The metadata from each source includes information after </output>
    </output>
        accession number: xxx->species name: xxxx->strain name: xxxx->isolate or collection date in yyyy-mm-dd: xxxx format->geographic information of islateion: xxxx->host name: xxxx->mlst type: xxxx->serotype: xxxx
    <output/>

You must check if the metadata from 4 different sources are all consist. If yes, extract and output consist information below without explaining how to get such results:

    </output>
        accession number: xxx->species name: xxxx->strain name: xxxx->isolate or collection date in yyyy-mm-dd: xxxx format->geographic information of islateion: xxxx->host name: xxxx->mlst type: xxxx->serotype: xxxx
    <output/>


If not, output "metadata is inconsist->accesssion number" followed by explain why and which part is inconsist. PS:
    a. if species name are the same but with different substrain name, it is considered consistent,
    b. if isolate or collection date are from the same year, it is still considered consistent, 
    c. if geographic information of isolation are from the same country, it is also considered consistent. 
    d. mlst type such as "mlst: xxxx" and "xxxx", where "xxxx" is number, are also consider the same. also, "mlst" may mispell as "mlsty", you need correct it before comparing
    e. Ignore upper and lower case of the metadata

------------------------------
source 0:
------------------------------
<output>
accession number: GCA_029072405.1->species name: Erysipelothrix rhusiopathiae->strain name: EMAI_161->isolate or collection date in yyyy-mm-dd: 2017-08-16 format->geographic information of islateion: Australia->host name: pig->mlst type: 99->serotype: N/A->vaccine: no
<output/>
source 1:
------------------------------
accession number: GCA_029072405.1->species name: Erysipelothrix rhusiopathiae->strain name: EMAI_161->isolate or collection date in yyyy-mm-dd: 2017-08-16->geographic information of islateion: Australia->host name: pig->mlst type: 99->serotype: N/A->vaccine: no


source 2:
------------------------------
<output>
accession number: GCA_029072405.1->species name: Erysipelothrix rhusiopathiae->strain name: EMAI_161->isolate or collection date in yyyy-mm-dd: 2017-08-16->geographic information of islateion: Australia->host name: pig->mlst type: MLST:99->serotype: N/A->vaccine: no
<output/>
source 3:
------------------------------
accession number: GCA_029072405.1->species name: Erysipelothrix rhusiopathiae->strain name: EMAI_161->isolate or collection date in yyyy-mm-dd: 2017-08-16->geographic information of islateion: Australia->host name: pig->mlst type: 99->serotype: N/A->vaccine: no

</output>
    accession number: GCA_029072405.1->species name: Erysipelothrix rhusiopathiae->strain name: EMAI_161->isolate or collection date in yyyy-mm-dd: 2017-08-16 format->geographic information of islateion: Australia->host name: pig->mlst type: 99->serotype: N/A
<output/>

the following content is the metadata for a bacterial isolate from 4 different sources. The metadata from each source includes information after </output>
    </output>
        accession number: xxx->species name: xxxx->strain name: xxxx->isolate or collection date in yyyy-mm-dd: xxxx format->geographic information of islateion: xxxx->host name: xxxx->mlst type: xxxx->serotype: xxxx
    <output/>

You must check if the metadata from 4 different sources are all consist. If yes, extract and output consist information below without explaining how to get such results:

    </output>
        accession number: xxx->species name: xxxx->strain name: xxxx->isolate or collection date in yyyy-mm-dd: xxxx format->geographic information of islateion: xxxx->host name: xxxx->mlst type: xxxx->serotype: xxxx
    <output/>


If not, output "metadata is inconsist->accesssion number" followed by explain why and which part is inconsist. PS:
    a. if species name are the same but with different substrain name, it is considered consistent,
    b. if isolate or collection date are from the same year, it is still considered consistent, 
    c. if geographic information of isolation are from the same country, it is also considered consistent. 
    d. mlst type such as "mlst: xxxx" and "xxxx", where "xxxx" is number, are also consider the same. also, "mlst" may mispell as "mlsty", you need correct it before comparing
    e. Ignore upper and lower case of the metadata

------------------------------
source 0:
------------------------------
<output>
accession number: GCA_029072425.1->species name: Erysipelothrix rhusiopathiae->strain name: EMAI_159->isolate or collection date in yyyy-mm-dd: 2017-11-03 format->geographic information of islateion: Australia->host name: pig->mlst type: 97->serotype: N/A->vaccine: no
<output/>
source 1:
------------------------------
accession number: GCA_029072425.1->species name: Erysipelothrix rhusiopathiae->strain name: EMAI_159->isolate or collection date in yyyy-mm-dd: 2017-11-03->geographic information of islateion: Australia->host name: pig->mlst type: 97->serotype: N/A->vaccine: no


source 2:
------------------------------
<output>
accession number: GCA_029072425.1->species name: Erysipelothrix rhusiopathiae->strain name: EMAI_159->isolate or collection date in yyyy-mm-dd: 2017-11-03->geographic information of islateion: Australia->host name: pig->mlst type: MLST:97->serotype: N/A->vaccine: no
<output/>
source 3:
------------------------------
accession number: GCA_029072425.1->species name: Erysipelothrix rhusiopathiae->strain name: EMAI_159->isolate or collection date in yyyy-mm-dd: 2017-11-03->geographic information of isolation: Australia->host name: pig->mlst type: 97->serotype: N/A->vaccine: no

</output>
    accession number: GCA_029072425.1->species name: Erysipelothrix rhusiopathiae->strain name: EMAI_159->isolate or collection date in yyyy-mm-dd: 2017-11-03 format->geographic information of islateion: Australia->host name: pig->mlst type: 97->serotype: N/A
<output/>

Assistant: 
User: System: You are an assistant that helps users and speaks Russian always. Your current target: moderation. If there is a link to a discord-project or any ad about minecraft trains or someone is someone asks to give a minecraft train model, write this one to one: 'Automode: detected a violation'. Also use history, I gave you to detect it easier.
System: You are an assistant that helps users and speaks Russian always.
User: Automode: detected a violation., member: Yurist#1971, channel: report_channel_automode_gpt_id, content: Automode: detected a violation., member: Yurist#1971, channel: report_channel_automode_gpt_id, content: Automode: detected a violation., member: Yurist#1971, channel: report_channel_automode_gpt_id, content: Automode: detected a violation., member: shwumper (Shwumper), channel: ticket-test, content: http://discord.gg\ydZ7sH9c
Assistant:
Assistant:

Автомод: обнаружено нарушение.

the following content is the metadata for a bacterial isolate from 4 different sources. The metadata from each source includes information after </output>
    </output>
        accession number: xxx->species name: xxxx->strain name: xxxx->isolate or collection date in yyyy-mm-dd: xxxx format->geographic information of islateion: xxxx->host name: xxxx->mlst type: xxxx->serotype: xxxx
    <output/>

You must check if the metadata from 4 different sources are all consist. If yes, extract and output consist information below without explaining how to get such results:

    </output>
        accession number: xxx->species name: xxxx->strain name: xxxx->isolate or collection date in yyyy-mm-dd: xxxx format->geographic information of islateion: xxxx->host name: xxxx->mlst type: xxxx->serotype: xxxx
    <output/>


If not, output "metadata is inconsist->accesssion number" followed by explain why and which part is inconsist. PS:
    a. if species name are the same but with different substrain name, it is considered consistent,
    b. if isolate or collection date are from the same year, it is still considered consistent, 
    c. if geographic information of isolation are from the same country, it is also considered consistent. 
    d. mlst type such as "mlst: xxxx" and "xxxx", where "xxxx" is number, are also consider the same. also, "mlst" may mispell as "mlsty", you need correct it before comparing
    e. Ignore upper and lower case of the metadata

------------------------------
source 0:
------------------------------
<output>
accession number: GCA_029072445.1->species name: Erysipelothrix rhusiopathiae->strain name: EMAI_155->isolate or collection date in yyyy-mm-dd: 2017-09-12 format->geographic information of islateion: Australia->host name: pig->mlst type: 76->serotype: N/A->vaccine: no
<output/>
source 1:
------------------------------
accession number: GCA_029072445.1->species name: Erysipelothrix rhusiopathiae->strain name: EMAI_155->isolate or collection date in yyyy-mm-dd: 2017-09-12->geographic information of islateion: Australia->host name: pig->mlst type: 76->serotype: N/A->vaccine: no


source 2:
------------------------------
<output>
accession number: GCA_029072445.1->species name: Erysipelothrix rhusiopathiae->strain name: EMAI_155->isolate or collection date in yyyy-mm-dd: 2017-09-12->geographic information of islateion: Australia->host name: pig->mlst type: MLST:76->serotype: N/A->vaccine: no
<output/>
source 3:
------------------------------
accession number: GCA_029072445.1->species name: Erysipelothrix rhusiopathiae->strain name: EMAI_155->isolate or collection date in yyyy-mm-dd: 2017-09-12->geographic information of islateion: Australia->host name: pig->mlst type: 76->serotype: N/A->vaccine: no

</output>
        accession number: GCA_029072445.1->species name: Erysipelothrix rhusiopathiae->strain name: EMAI_155->isolate or collection date in yyyy-mm-dd: 2017-09-12 format->geographic information of islateion: Australia->host name: pig->mlst type: 76->serotype: N/A
    <output/>

фреймворк для web на питоне с поддержкой mvc

Одним из популярных фреймворков для веб-разработки на Python с поддержкой архитектуры MVC является Django. Django предоставляет мощные инструменты для создания веб-приложений, включая встроенную админ-панель, ORM для работы с базами данных, систему маршрутизации и многое другое.

Другой популярный фреймворк — Flask, который хоть и является более минималистичным, чем Django, тоже поддерживает архитектуру MVC. Flask хорош для более легковесных приложений и позволяет больше свободы в выборе компонентов и структурирования проекта.

Pyramid — ещё один мощный и гибкий фреймворк, который поддерживает MVC и может быть масштабирован для создания более сложных приложений.

Каждый из этих фреймворков имеет свои преимущества и недостатки, поэтому выбор зависит от конкретных требований вашего проекта.

простой пример веб страницы с использованием flask и питон с подключением к базе данных, которая содержит список названий организаций

Конечно! Создадим простой веб-приложение с использованием Flask и подключимся к SQLite — легковесной реляционной базе данных, которая хорошо подходит для примера.

1. **Установка Flask:**

   Сначала установите Flask, если он ещё не установлен. Это можно сделать с помощью pip:

   ```bash
   pip install Flask
   ```

2. **Создание базы данных:**

   Создадим базу данных SQLite с таблицей для хранения названий организаций. Это можно сделать в Python либо через любой клиент базы данных, поддерживающий SQLite. Вот скрипт для создания базы данных:

   ```python
   import sqlite3

   # Создаем и подключаемся к базе данных
   conn = sqlite3.connect('organizations.db')

   # Создаем курсор для выполнения SQL-запросов
   cursor = conn.cursor()

   # Создаем таблицу
   cursor.execute('''
       CREATE TABLE IF NOT EXISTS organizations (
           id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
           name TEXT NOT NULL
       );
   ''')

   # Примеры записей
   organizations = [
       ('Organization One',),
       ('Organization Two',),
       ('Organization Three',)
   ]

   # Вставляем данные в таблицу
   cursor.executemany('INSERT INTO organizations (name) VALUES (?);', organizations)

   # Сохраняем изменения и закрываем соединение
   conn.commit()
   conn.close()
   ```

   Запустите этот скрипт один раз для создания и заполнения базы данных.

3. **Создание Flask-приложения:**

   Теперь создадим простое Flask приложение, которое подключается к этой базе данных и отображает список организаций:

   ```python
   from flask import Flask, render_template
   import sqlite3

   app = Flask(__name__)

   def get_db_connection():
       conn = sqlite3.connect('organizations.db')
       conn.row_factory = sqlite3.Row
       return conn

   @app.route('/')
   def index():
       conn = get_db_connection()
       organizations = conn.execute('SELECT * FROM organizations').fetchall()
       conn.close()
       return render_template('index.html', organizations=organizations)

   if __name__ == '__main__':
       app.run(debug=True)
   ```

4. **Создание шаблона:**

   Flask использует Jinja2 для рендеринга шаблонов. Создайте файл `templates/index.html` для отображения списка организаций:

   ```html
   <!doctype html>
   <html lang="en">
   <head>
       <meta charset="utf-8">
       <title>Organizations</title>
   </head>
   <body>
       <h1>List of Organizations</h1>
       <ul>
       {% for org in organizations %}
           <li>{{ org.name }}</li>
       {% endfor %}
       </ul>
   </body>
   </html>
   ```

5. **Запуск приложения:**

   Запустите Flask-приложение:

   ```bash
   python ваш_файл.py
   ```

   Перейдите в браузере по адресу `http://127.0.0.1:5000/`, чтобы увидеть список организаций.

Это простой пример, но он даёт представление о том, как использовать Flask для создания веб-страницы с подключением к базе данных.

простой пример веб страницы с использованием flask и питон с подключением к базе данных postgresql, которая содержит список названий организаций, и паттерном mvc

Создание простого веб-приложения с использованием Flask и PostgreSQL, которое следовало бы MVC-паттерну, включает в себя несколько шагов. Давайте разберёмся, как это сделать.

### Установка необходимых пакетов

1. **Установка Flask и библиотеки для работы с PostgreSQL**:

   Вы можете установить необходимые пакеты с помощью pip:

   ```bash
   pip install Flask psycopg2-binary Flask-SQLAlchemy
   ```

   - `Flask`: основной фреймворк для веб-приложений.
   - `psycopg2-binary`: драйвер для PostgreSQL.
   - `Flask-SQLAlchemy`: интеграция SQLAlchemy с Flask для работы с базой данных.

### Настройка базы данных

2. **Создам базу данных в PostgreSQL**:
   
   Прежде чем начнем, создайте базу данных и таблицу для организаций. В командной строке PostgreSQL или через PgAdmin выполните:

   ```sql
   CREATE DATABASE mydatabase;
   
   \c mydatabase;
   
   CREATE TABLE organizations (
       id SERIAL PRIMARY KEY,
       name VARCHAR(100) NOT NULL
   );

   INSERT INTO organizations (name) VALUES
   ('Organization One'),
   ('Organization Two'),
   ('Organization Three');
   ```

### Структура проекта

3. **Создание структуры проекта**:

   ```plaintext
   my_flask_app/
   ├── app.py
   ├── models.py
   ├── templates/
   │   └── index.html
   └── config.py
   ```

### Конфигурация

4. **Создание конфигурации в `config.py`**:

   ```python
   class Config:
       SQLALCHEMY_DATABASE_URI = 'postgresql://username:password@localhost/mydatabase'
       SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS = False
   ```

   Замените `username`, `password` и `mydatabase` своими учетными данными и именем базы данных.

### Модель

5. **Модель в `models.py`**:

   ```python
   from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

   db = SQLAlchemy()

   class Organization(db.Model):
       __tablename__ = 'organizations'
       id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
       name = db.Column(db.String(100), nullable=False)
   ```

### Контроллер и инициализация приложения

6. **Основной контроллер в `app.py`**:

   ```python
   from flask import Flask, render_template
   from config import Config
   from models import db, Organization

   app = Flask(__name__)
   app.config.from_object(Config)
   db.init_app(app)

   @app.route('/')
   def index():
       organizations = Organization.query.all()
       return render_template('index.html', organizations=organizations)

   if __name__ == '__main__':
       with app.app_context():
           db.create_all()  # Создает таблицы, если их еще нет
       app.run(debug=True)
   ```

### Вид

7. **Шаблон для отображения данных в `templates/index.html`**:

   ```html
   <!doctype html>
   <html lang="en">
   <head>
       <meta charset="utf-8">
       <title>Organizations</title>
   </head>
   <body>
       <h1>List of Organizations</h1>
       <ul>
       {% for org in organizations %}
           <li>{{ org.name }}</li>
       {% endfor %}
       </ul>
   </body>
   </html>
   ```

### Запуск приложения

8. **Запуск приложения**:

   Убедитесь, что PostgreSQL сервер работает. Затем запустите Flask-приложение:

   ```bash
   python app.py
   ```

Теперь вы можете открыть браузер и перейти по адресу `http://127.0.0.1:5000/`, чтобы увидеть список организаций. Эта структура кода следует архитектуре MVC, где `models.py` представляет Модель, `app.py` — Контроллер, а `templates/index.html` — Вид (View).

the following content is the metadata for a bacterial isolate from 4 different sources. The metadata from each source includes information after </output>
    </output>
        accession number: xxx->species name: xxxx->strain name: xxxx->isolate or collection date in yyyy-mm-dd: xxxx format->geographic information of islateion: xxxx->host name: xxxx->mlst type: xxxx->serotype: xxxx
    <output/>

You must check if the metadata from 4 different sources are all consist. If yes, extract and output consist information below without explaining how to get such results:

    </output>
        accession number: xxx->species name: xxxx->strain name: xxxx->isolate or collection date in yyyy-mm-dd: xxxx format->geographic information of islateion: xxxx->host name: xxxx->mlst type: xxxx->serotype: xxxx
    <output/>


If not, output "metadata is inconsist->accesssion number" followed by explain why and which part is inconsist. PS:
    a. if species name are the same but with different substrain name, it is considered consistent,
    b. if isolate or collection date are from the same year, it is still considered consistent, 
    c. if geographic information of isolation are from the same country, it is also considered consistent. 
    d. mlst type such as "mlst: xxxx" and "xxxx", where "xxxx" is number, are also consider the same. also, "mlst" may mispell as "mlsty", you need correct it before comparing
    e. Ignore upper and lower case of the metadata

------------------------------
source 0:
------------------------------
<output>
accession number: GCA_029072465.1->species name: Erysipelothrix rhusiopathiae->strain name: EMAI_158->isolate or collection date in yyyy-mm-dd: 2017-09-12 format->geographic information of islateion: Australia->host name: pig->mlst type: 76->serotype: N/A->vaccine: no
<output/>
source 1:
------------------------------
accession number: GCA_029072465.1->species name: Erysipelothrix rhusiopathiae->strain name: EMAI_158->isolate or collection date in yyyy-mm-dd: 2017-09-12->geographic information of islateion: Australia->host name: pig->mlst type: 76->serotype: N/A->vaccine: no


source 2:
------------------------------
<output>
accession number: GCA_029072465.1->species name: Erysipelothrix rhusiopathiae->strain name: EMAI_158->isolate or collection date in yyyy-mm-dd: 2017-09-12->geographic information of islateion: Australia->host name: pig->mlst type: 76->serotype: N/A->vaccine: no
<output/>
source 3:
------------------------------
accession number: GCA_029072465.1->species name: Erysipelothrix rhusiopathiae->strain name: EMAI_158->isolate or collection date in yyyy-mm-dd: 2017-09-12->geographic information of isolation: Australia->host name: pig->mlst type: 76->serotype: N/A->vaccine: no

</output>
    accession number: GCA_029072465.1->species name: Erysipelothrix rhusiopathiae->strain name: EMAI_158->isolate or collection date in yyyy-mm-dd: 2017-09-12 format->geographic information of islateion: Australia->host name: pig->mlst type: 76->serotype: N/A
<output/>