1、基本定义的区别

生谱和熟普有着不同的基本定义，主要体现在数据的处理方面。生谱是指基于单个原始DNA序列的变异信息，通过生物信息学算法，构建出一种遗传物质的演化关系图谱，反映出演化关系的历史进化过程。而熟普是指在生谱基础上，加入人工干预，对遗传变异情况进行调整、筛选和评估，生成的一种人工智能遗传预测模型。因为加入了人工智能的干预，熟普的准确率比生谱更高，但处理过程也更加仔细、复杂，需要消耗更多的时间和精力。

2、适用场景的差异

生谱和熟普在适用场景上也有所不同。因为熟普的准确率更高，它通常被应用于临床医学、遗传学研究等涉及严谨准确预测的领域。而生谱因为不需要经过人工智能的处理，处理速度更快，所以被广泛应用于演化生物学、生物信息学等领域，用来探究生命起源、种群进化等问题。

3、数据维度的不同

生谱和熟普处理的数据维度也不尽相同。在生谱中，每个物种的变异信息仅仅基于单一的DNA序列，因此数据维度比较单一、简单。而熟普则需要考虑多个方面的数据，比如家族遗传史、个人病史、环境因素等。因此，熟普处理的数据维度更加复杂、多元。

4、数据可视化的方式

在数据可视化方面，生谱和熟普也有所不同。因为生谱主要用于演化关系的研究，所以生谱的可视化方式通常是一张漂亮的、枝状的进化树，能够直观地反映物种之间的演化关系。而熟普需要考虑的因素比较复杂，处理的数据也比较杂乱，因此它的可视化方式更多地是基于图表、表格等形式，以清晰明了的方式展示数据的关联和趋势。