#健康公告牌# 健康小tips ---【不要过量走路】
走路多了不会直接引发疾病，但是如果长期每天都大幅度去走路的话，时间长了必然会引起一些软骨、半月板的磨损。当然也要分不同的人的类型，比如说像年纪比较大的，他软骨可能已经出现一些轻度磨损了，而且还有一些轻度变形，膝内翻畸形，就是老百姓讲的“罗圈腿”，这种情况下如果每天还要走过多步数，很快就会出现半月板的退变甚至撕裂，出现软骨的磨损，骨性关节炎，所以我们的走路一定要量力而行，不要走太多的路数。
小健康提醒：如果走路时“弯腰驼背”，长此以往，不仅达不到好的锻炼效果，反而会导致软组织的损伤。同时，餐后应休息半小时至一小时再去运动，有冠心病者尤应注意。
走路多了不会直接引发疾病，但是如果长期每天都大幅度去走路的话，时间长了必然会引起一些软骨、半月板的磨损。当然也要分不同的人的类型，比如说像年纪比较大的，他软骨可能已经出现一些轻度磨损了，而且还有一些轻度变形，膝内翻畸形，就是老百姓讲的“罗圈腿”，这种情况下如果每天还要走过多步数，很快就会出现半月板的退变甚至撕裂，出现软骨的磨损，骨性关节炎，所以我们的走路一定要量力而行，不要走太多的路数。
小健康提醒：如果走路时“弯腰驼背”，长此以往，不仅达不到好的锻炼效果，反而会导致软组织的损伤。同时，餐后应休息半小时至一小时再去运动，有冠心病者尤应注意。
【Meta AI预测6亿蛋白质结构】中国科学报：谷歌旗下人工智能（AI）公司Deep Mind今年公布了2.2亿个蛋白质的预测结构，几乎涵盖了DNA数据库中已知生物的所有蛋白质。现在，另一个科技巨头正在填补蛋白质宇宙中的暗物质。
Meta公司（前身为Facebook）的研究人员使用人工智能预测了约6亿个蛋白质的结构，这些蛋白质来自细菌、病毒和其他尚未被表征的微生物。相关研究11月1日发表于预印本网站BioRxiv。
“这些是非常神秘的蛋白质，为深入了解生物学提供了可能性。”Meta人工智能蛋白质团队研究负责人Alexander Rives说。
该团队使用“大型语言模型”生成了这些预测。“大型语言模型”是一种人工智能，可作为通过几个字母或单词预测文本的工具的基础。
通常语言模型是在大量文本的基础上进行训练的。为了将其应用于蛋白质，Rives团队将已知蛋白质序列“喂”给它们，这些蛋白质可以由20个不同的氨基酸链表示，每个氨基酸链由一个字母表示。然后，该模型学会了在氨基酸比例模糊的情况下“自动补全”蛋白质。
Rives说，这种训练使模型对蛋白质序列有了直观的理解，蛋白质序列包含了蛋白质形状的信息。
第二步，受DeepMind开创性蛋白质结构人工智能算法AlphaFold的启发，模型将这种洞察力与已知蛋白质结构和序列之间关系的信息相结合，从蛋白质序列中生成预测结构。
今年夏天早些时候，Rives团队报告称，其模型算法名为ESMFold，虽准确性不如AlphaFold，但在预测结构方面要快60倍左右。“这意味着我们可以将结构预测扩展到更大的数据库中。”Rives说。
作为一个测试案例，研究团队决定将模型应用于大规模测序的“宏基因组”DNA数据库，这些DNA来自于环境，包括土壤、海水、人类肠道、皮肤和其他微生物栖息地。绝大多数编码潜在蛋白质的DNA条目来自从未被培养过的生物，也不为科学家所知。
Meta团队总共预测了超过6.17亿个蛋白质的结构，这项工作只花了两周时间。Rives表示，预测是免费的，任何人都可以使用，就像模型的底层代码一样。
在这6.17亿个预测中，该模型认为超过1/3的预测是高质量的，因此研究人员可以确信蛋白质的整体形状是正确的，在某些情况下，模型可以识别更精细的原子级细节。值得一提的是，其中数以百万计的结构都是全新的，与实验确定的蛋白质结构数据库，或从已知生物体预测的AlphaFold数据库中的结构都不同。
AlphaFold数据库的很大一部分是由彼此几乎相同的结构组成的，而宏基因组数据库则应该涵盖以前从未见过的蛋白质宇宙的很大一部分。
美国哈佛大学进化生物学家Sergey Ovchinnikov对ESMFold做出的数亿个预测表示怀疑。他认为，有些蛋白质可能缺乏确定的结构，而另一些可能是非编码DNA，被误认为是蛋白质编码材料。
德国慕尼黑工业大学计算生物学家Burkhard Rost对Meta公司模型的速度和准确性的结合印象深刻。但他质疑，从宏基因组数据库预测蛋白质是否真的比AlphaFold的精确度更高。基于语言模型的预测方法，更适合快速确定突变如何改变蛋白质结构，这是AlphaFold无法做到的。
据DeepMind的一位代表说，该公司目前没有计划在其数据库中进行宏基因组结构预测，但不排除在未来这样做的可能性。
韩国首尔国立大学计算生物学家Martin Steinegger认为，这类工具的下一步显然是研究生物学中的暗物质。“我们很快就会在这些宏基因组结构的分析方面出现爆炸式增长。”
Meta公司（前身为Facebook）的研究人员使用人工智能预测了约6亿个蛋白质的结构，这些蛋白质来自细菌、病毒和其他尚未被表征的微生物。相关研究11月1日发表于预印本网站BioRxiv。
“这些是非常神秘的蛋白质，为深入了解生物学提供了可能性。”Meta人工智能蛋白质团队研究负责人Alexander Rives说。
该团队使用“大型语言模型”生成了这些预测。“大型语言模型”是一种人工智能，可作为通过几个字母或单词预测文本的工具的基础。
通常语言模型是在大量文本的基础上进行训练的。为了将其应用于蛋白质，Rives团队将已知蛋白质序列“喂”给它们，这些蛋白质可以由20个不同的氨基酸链表示，每个氨基酸链由一个字母表示。然后，该模型学会了在氨基酸比例模糊的情况下“自动补全”蛋白质。
Rives说，这种训练使模型对蛋白质序列有了直观的理解，蛋白质序列包含了蛋白质形状的信息。
第二步，受DeepMind开创性蛋白质结构人工智能算法AlphaFold的启发，模型将这种洞察力与已知蛋白质结构和序列之间关系的信息相结合，从蛋白质序列中生成预测结构。
今年夏天早些时候，Rives团队报告称，其模型算法名为ESMFold，虽准确性不如AlphaFold，但在预测结构方面要快60倍左右。“这意味着我们可以将结构预测扩展到更大的数据库中。”Rives说。
作为一个测试案例，研究团队决定将模型应用于大规模测序的“宏基因组”DNA数据库，这些DNA来自于环境，包括土壤、海水、人类肠道、皮肤和其他微生物栖息地。绝大多数编码潜在蛋白质的DNA条目来自从未被培养过的生物，也不为科学家所知。
Meta团队总共预测了超过6.17亿个蛋白质的结构，这项工作只花了两周时间。Rives表示，预测是免费的，任何人都可以使用，就像模型的底层代码一样。
在这6.17亿个预测中，该模型认为超过1/3的预测是高质量的，因此研究人员可以确信蛋白质的整体形状是正确的，在某些情况下，模型可以识别更精细的原子级细节。值得一提的是，其中数以百万计的结构都是全新的，与实验确定的蛋白质结构数据库，或从已知生物体预测的AlphaFold数据库中的结构都不同。
AlphaFold数据库的很大一部分是由彼此几乎相同的结构组成的，而宏基因组数据库则应该涵盖以前从未见过的蛋白质宇宙的很大一部分。
美国哈佛大学进化生物学家Sergey Ovchinnikov对ESMFold做出的数亿个预测表示怀疑。他认为，有些蛋白质可能缺乏确定的结构，而另一些可能是非编码DNA，被误认为是蛋白质编码材料。
德国慕尼黑工业大学计算生物学家Burkhard Rost对Meta公司模型的速度和准确性的结合印象深刻。但他质疑，从宏基因组数据库预测蛋白质是否真的比AlphaFold的精确度更高。基于语言模型的预测方法，更适合快速确定突变如何改变蛋白质结构，这是AlphaFold无法做到的。
据DeepMind的一位代表说，该公司目前没有计划在其数据库中进行宏基因组结构预测，但不排除在未来这样做的可能性。
韩国首尔国立大学计算生物学家Martin Steinegger认为，这类工具的下一步显然是研究生物学中的暗物质。“我们很快就会在这些宏基因组结构的分析方面出现爆炸式增长。”
@任嘉伦Allen
11月2日，
昨天见你，
今天见你，
感谢你满足我的“贪心”。
见你的第十四次。
见你的路上，
总是毫不犹豫。
每一次去见你，
都当作最后一次，
所以每一次见面，
都万倍珍惜。
而，
当我意识到，
今天的这一次，
真的可能是今年最后一面的时候，
莫名感伤。
我本不该是感性的人。
本想感动自己，
如果不小心感动了读这篇的嘉人，
那恭喜你
跟我一起抱头痛哭吧，
每次记录的时候，
也是我最开心的时光。
如果想你了，
就会自己一遍遍看我写的记录，
回忆翻涌，
能带我再次感受见你时的喜悦。
再次感谢早先提醒我记录的雪文。
那么，
现在开始记录吧。
今天休息，
睡了一个大觉。
乖乖在家等着消息，
一直在等最合适的时间去见你。
而当你已经进酒店，
按耐不住，
怎么也忍不住，
终是坐不住了。
整装待发，
戴上专属口罩，
带上应援头箍，
一身利落干净去找你。
一路上，
你的歌陪伴着我。
你的歌声总很能治愈我，
有张力有深情有感染力，
是我喜欢的嗓音。
外面的晴空莫名也暖得舒服，
一切都仿若慢下来，
自然而美好。
真好！
停好车，
已经有一大波“嘉人”，
等在门口。
乖乖的站着，
也不时张望，
是电梯尽头，
是望眼欲穿。
还有席地而坐，
交头接耳，
巧笑倩兮，
眉目间，
尽是喜悦的情绪，
是我懂的的表情，
全是你给的期待呢！
我就这样晃荡着，
等着朋友，
等着你。
地下室总是来来往往的车，
而我们的存在，
仿若给平淡无味的空间里，
增加了一抹亮色。
或是笑闹着，
亦或调整位置，
小板凳备好，
可坐可站。
是呢，嘉伦，
我们见你，
是一场持久的旅行，
总是珍惜这一次，
期待着下一次。
你恐怕不知道，
我们连往后的五十年，
哪怕你五十岁的事情，
都已经被“安排”得明明白白。
哈哈。
等你变成“小老头”，
我们也是喜欢你的“小老太太”。
世间都说，你容颜未老，
我们初心不变。
我想补加：
若你老去，
我们也一直在！
我们一起承诺好不好！
@任嘉伦Allen
你不说话，
就当你默认了。
继续继续。
今天雪文和文文来了，
盼了好久，
一个多小时的车程，
我都能想象她们一路难以抑制的激动了。
见你，从来没有后悔过。
不是么。
嗯，文文的汉堡，真的又量大又好吃！
还有好看加分的红姐，
百忙之中过来的王妃。
嗯，还有率真可爱的莉莉，
是个一直纠结来嚷着远，
却还是因为你，
拉着桑桑来了的孩子。
忽然想感叹，
小群里的每一个人都是独立的个人，
鲜明的个性，
唯一不变的，
却是喜欢你。
哈哈哈。
总是如此，
当朋友们围在一起，
时间很快。
又好似一眨眼，
你就出现了。
是的！
你来了，来了！
我们的内心好像加了弹簧，
一旦撩动，
便会变得七上八下，
满心难耐！
可是刚出场的你，
就好像“怯场”的孩子，
就见到你，
看见满满扎扎的人，
稍带慌乱地退落角落，
是“吓”到你了吗？
是我们的“热情”“燃”到你了吗？
嘉伦，
你要学会“适应”，
毕竟，
你现在是我们最闪耀的“星”，
你要学着“接受”，
毕竟，
后面会有更大的“排场”等着你。
肯定是你喜欢的“排场”。
而后，便是你的闪亮登场，
容我细细写，
我很傻乎乎的，
再没有比我用双眼看到的更为真实的你了。
再没有比眼睛看到更为真切清晰高分辨率的你了。
你微低着头，大步向前走着，空气仿若静止，时间慢下来，我能感受到你的发梢随着你的步伐在空中微微晃动，服帖的黑色西装，深V尽显性感和无穷魅力。剪裁得体的裤子，铮亮的皮鞋，搭配的刚刚好，更是完美得无懈可击，十五步，每一步25cm，最后的一大步，跨进车里，就看到你微微点头，轻轻招手，是绅士风度，礼貌有度。
我就这样看着，看着你走来，看着你上车，看着你车走。
真好，就这样简简单单看着你。
随后便是，
调整好心态，
下一站出发。
半路上看到你的车，
激动了下，
然后稳稳得超车了，
绝对是，
遵守交通法规的前提下。
再是，
到了你直播的地方。
极目望去，
一个个全是爱你的“嘉人”，
同样操作，
只是换了地址。
伸长脖子，
一次次望向门口，
一次次的望眼欲穿。
而我、雪文和文文就围在一起聊着你。
聊着未到的群成员，
聊着灯牌，
聊着给你的仪式，
聊着所有让“自己感动”的事。
那时候，
当有人问起，
可能，最后一次
我很自信的回答，
我一点也不，
一点也不难受，
一点也不会感伤。
确实还没有。
所有在讨论的一切，
我甚至激动不已。
踊跃参与，
带头执行。
合照，视频，
洋溢着我和“嘉人”朋友的笑容。
开心，幸福！
还有走到这一步的，
不可思议！
我们一起，
喊着最响亮的口号，
做着最真实的自己！
让每一次的相见，
富有意义！
真好，不是么？
每一次因为你，相遇，
都值得纪念和记录，
再回忆起，
我都能细数家珍。
于是，
“一生一世一嘉人，
你是最棒的任嘉伦”
口中喊出，
空中炸开了一样。
也在我心里炸出了烟花。
是喜上眉梢，
是欢天喜地！
再是，
安静得在车里看你直播。
认认真真看着，
你满心满眼的笑。
你知道她们打开任意门最想去哪里吗？
我心里！
你太懂了！
怎么不是呢！
尽说大实话！
也有你细节如人品，
所有美好的形容词，
不是因为形容你而美好，
而是因为你美好才形容你。
谢谢，谢谢…
没事儿，没事儿…
台下，没收音，
却让我们听到你礼貌回复。
感叹！
并自豪！
没粉错！
是你！
我们终是没按耐住，
天，冲刺10m，
雪文和文文催着我，快点快点！
嗯嗯，嗯嗯，快点快点！
你要出来了！
精灵踩着点赶着也来了，
我见到她，
轻声寒暄，
小小的人儿，
还没换过焦急的表情，
已经更“呼天喊地”了，
因为全是比她高的个儿。
可是，怎么办，
我也不高！
于是，
踮起脚尖，
高高得掂起，
落下后，
又马上掂起，
生怕一个不小心，
错过了你。
这一瞬间，
都恨不得自己，
1米9。
在便是，
几分钟的“漫长”等待。
等待是甜涩相间的，
就好比，
想见你的心，
和快举酸的手。
直到你真正出来，
才发觉，
多少华丽的词藻该是多么苍白无力。
你走出大门，总共两大步的距离，你却在走两小步的时候，抬起头，举起手，左边挥手后，又是微微转身，朝着我们这边举起手，昏暗的灯光下，我激动得无法看清你的表情，却让我感受到被温暖包裹的感觉，结结实实的“双向奔赴”，我有点被“砸”晕，有点“恍惚”而“不切实际”，手脚并用一般退后，给你让着车的位置。
再就是折返到门口，
和朋友们拿着灯牌，
对着你的车，
喊着早已熟记的口号，
没有训练，
却整齐有序。
看着你的车，
远远地开走了。
当我在回程的路上，
整辆车里就我一个人，
瞬间安静下来，
打开音乐，
入耳是单依纯的《续写》，
声起，情绪到位，
感伤接踵而至，
细细想着一些细节，
一遍遍在大脑中过着，
当你走出这扇大门时，
肯定已经想好了招手，
当我想到这一点的时候，
我的眼泪，
开始有点滚烫。
感谢，感谢任先生，
在我平凡的生活中，
让我有了追光的动力。
感谢让我认识你，
熟知你，
也因为你，
我认识了一大帮志同道合的挚友。
我们因你而乐，因你而成长，
每当生活负能量满满的时候，
你就是我们勇往直前的动力。
你是光，
我愿做一个追光者，
你是闪耀的星，
那我愿做守护者。
我因为支持你而幸福快乐，
也希望你因为我们的支持而幸福快乐。
想见你，想见你十次！
如果可以加期限，
那我希望，生世都相见。
再见，嘉伦，再见再见，
我们还会再见的。
摘抄炎夏在《寻一个你》歌词：
翻山越岭，寻一个你；
不远万里，只为朝夕。
纵天下负尽 ，不负你；
不负此生，不负相遇。
03:27晚安大家～
晚安嘉伦～
11月2日，
昨天见你，
今天见你，
感谢你满足我的“贪心”。
见你的第十四次。
见你的路上，
总是毫不犹豫。
每一次去见你，
都当作最后一次，
所以每一次见面，
都万倍珍惜。
而，
当我意识到，
今天的这一次，
真的可能是今年最后一面的时候，
莫名感伤。
我本不该是感性的人。
本想感动自己，
如果不小心感动了读这篇的嘉人，
那恭喜你
跟我一起抱头痛哭吧，
每次记录的时候，
也是我最开心的时光。
如果想你了，
就会自己一遍遍看我写的记录，
回忆翻涌，
能带我再次感受见你时的喜悦。
再次感谢早先提醒我记录的雪文。
那么，
现在开始记录吧。
今天休息，
睡了一个大觉。
乖乖在家等着消息，
一直在等最合适的时间去见你。
而当你已经进酒店，
按耐不住，
怎么也忍不住，
终是坐不住了。
整装待发，
戴上专属口罩，
带上应援头箍，
一身利落干净去找你。
一路上，
你的歌陪伴着我。
你的歌声总很能治愈我，
有张力有深情有感染力，
是我喜欢的嗓音。
外面的晴空莫名也暖得舒服，
一切都仿若慢下来，
自然而美好。
真好！
停好车，
已经有一大波“嘉人”，
等在门口。
乖乖的站着，
也不时张望，
是电梯尽头，
是望眼欲穿。
还有席地而坐，
交头接耳，
巧笑倩兮，
眉目间，
尽是喜悦的情绪，
是我懂的的表情，
全是你给的期待呢！
我就这样晃荡着，
等着朋友，
等着你。
地下室总是来来往往的车，
而我们的存在，
仿若给平淡无味的空间里，
增加了一抹亮色。
或是笑闹着，
亦或调整位置，
小板凳备好，
可坐可站。
是呢，嘉伦，
我们见你，
是一场持久的旅行，
总是珍惜这一次，
期待着下一次。
你恐怕不知道，
我们连往后的五十年，
哪怕你五十岁的事情，
都已经被“安排”得明明白白。
哈哈。
等你变成“小老头”，
我们也是喜欢你的“小老太太”。
世间都说，你容颜未老，
我们初心不变。
我想补加：
若你老去，
我们也一直在！
我们一起承诺好不好！
@任嘉伦Allen
你不说话，
就当你默认了。
继续继续。
今天雪文和文文来了，
盼了好久，
一个多小时的车程，
我都能想象她们一路难以抑制的激动了。
见你，从来没有后悔过。
不是么。
嗯，文文的汉堡，真的又量大又好吃！
还有好看加分的红姐，
百忙之中过来的王妃。
嗯，还有率真可爱的莉莉，
是个一直纠结来嚷着远，
却还是因为你，
拉着桑桑来了的孩子。
忽然想感叹，
小群里的每一个人都是独立的个人，
鲜明的个性，
唯一不变的，
却是喜欢你。
哈哈哈。
总是如此，
当朋友们围在一起，
时间很快。
又好似一眨眼，
你就出现了。
是的！
你来了，来了！
我们的内心好像加了弹簧，
一旦撩动，
便会变得七上八下，
满心难耐！
可是刚出场的你，
就好像“怯场”的孩子，
就见到你，
看见满满扎扎的人，
稍带慌乱地退落角落，
是“吓”到你了吗？
是我们的“热情”“燃”到你了吗？
嘉伦，
你要学会“适应”，
毕竟，
你现在是我们最闪耀的“星”，
你要学着“接受”，
毕竟，
后面会有更大的“排场”等着你。
肯定是你喜欢的“排场”。
而后，便是你的闪亮登场，
容我细细写，
我很傻乎乎的，
再没有比我用双眼看到的更为真实的你了。
再没有比眼睛看到更为真切清晰高分辨率的你了。
你微低着头，大步向前走着，空气仿若静止，时间慢下来，我能感受到你的发梢随着你的步伐在空中微微晃动，服帖的黑色西装，深V尽显性感和无穷魅力。剪裁得体的裤子，铮亮的皮鞋，搭配的刚刚好，更是完美得无懈可击，十五步，每一步25cm，最后的一大步，跨进车里，就看到你微微点头，轻轻招手，是绅士风度，礼貌有度。
我就这样看着，看着你走来，看着你上车，看着你车走。
真好，就这样简简单单看着你。
随后便是，
调整好心态，
下一站出发。
半路上看到你的车，
激动了下，
然后稳稳得超车了，
绝对是，
遵守交通法规的前提下。
再是，
到了你直播的地方。
极目望去，
一个个全是爱你的“嘉人”，
同样操作，
只是换了地址。
伸长脖子，
一次次望向门口，
一次次的望眼欲穿。
而我、雪文和文文就围在一起聊着你。
聊着未到的群成员，
聊着灯牌，
聊着给你的仪式，
聊着所有让“自己感动”的事。
那时候，
当有人问起，
可能，最后一次
我很自信的回答，
我一点也不，
一点也不难受，
一点也不会感伤。
确实还没有。
所有在讨论的一切，
我甚至激动不已。
踊跃参与，
带头执行。
合照，视频，
洋溢着我和“嘉人”朋友的笑容。
开心，幸福！
还有走到这一步的，
不可思议！
我们一起，
喊着最响亮的口号，
做着最真实的自己！
让每一次的相见，
富有意义！
真好，不是么？
每一次因为你，相遇，
都值得纪念和记录，
再回忆起，
我都能细数家珍。
于是，
“一生一世一嘉人，
你是最棒的任嘉伦”
口中喊出，
空中炸开了一样。
也在我心里炸出了烟花。
是喜上眉梢，
是欢天喜地！
再是，
安静得在车里看你直播。
认认真真看着，
你满心满眼的笑。
你知道她们打开任意门最想去哪里吗？
我心里！
你太懂了！
怎么不是呢！
尽说大实话！
也有你细节如人品，
所有美好的形容词，
不是因为形容你而美好，
而是因为你美好才形容你。
谢谢，谢谢…
没事儿，没事儿…
台下，没收音，
却让我们听到你礼貌回复。
感叹！
并自豪！
没粉错！
是你！
我们终是没按耐住，
天，冲刺10m，
雪文和文文催着我，快点快点！
嗯嗯，嗯嗯，快点快点！
你要出来了！
精灵踩着点赶着也来了，
我见到她，
轻声寒暄，
小小的人儿，
还没换过焦急的表情，
已经更“呼天喊地”了，
因为全是比她高的个儿。
可是，怎么办，
我也不高！
于是，
踮起脚尖，
高高得掂起，
落下后，
又马上掂起，
生怕一个不小心，
错过了你。
这一瞬间，
都恨不得自己，
1米9。
在便是，
几分钟的“漫长”等待。
等待是甜涩相间的，
就好比，
想见你的心，
和快举酸的手。
直到你真正出来，
才发觉，
多少华丽的词藻该是多么苍白无力。
你走出大门，总共两大步的距离，你却在走两小步的时候，抬起头，举起手，左边挥手后，又是微微转身，朝着我们这边举起手，昏暗的灯光下，我激动得无法看清你的表情，却让我感受到被温暖包裹的感觉，结结实实的“双向奔赴”，我有点被“砸”晕，有点“恍惚”而“不切实际”，手脚并用一般退后，给你让着车的位置。
再就是折返到门口，
和朋友们拿着灯牌，
对着你的车，
喊着早已熟记的口号，
没有训练，
却整齐有序。
看着你的车，
远远地开走了。
当我在回程的路上，
整辆车里就我一个人，
瞬间安静下来，
打开音乐，
入耳是单依纯的《续写》，
声起，情绪到位，
感伤接踵而至，
细细想着一些细节，
一遍遍在大脑中过着，
当你走出这扇大门时，
肯定已经想好了招手，
当我想到这一点的时候，
我的眼泪，
开始有点滚烫。
感谢，感谢任先生，
在我平凡的生活中，
让我有了追光的动力。
感谢让我认识你，
熟知你，
也因为你，
我认识了一大帮志同道合的挚友。
我们因你而乐，因你而成长，
每当生活负能量满满的时候，
你就是我们勇往直前的动力。
你是光，
我愿做一个追光者，
你是闪耀的星，
那我愿做守护者。
我因为支持你而幸福快乐，
也希望你因为我们的支持而幸福快乐。
想见你，想见你十次！
如果可以加期限，
那我希望，生世都相见。
再见，嘉伦，再见再见，
我们还会再见的。
摘抄炎夏在《寻一个你》歌词：
翻山越岭，寻一个你；
不远万里，只为朝夕。
纵天下负尽 ，不负你；
不负此生，不负相遇。
03:27晚安大家～
晚安嘉伦～
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