تمام‌نگاری
اگر بخواهید یک هولوگرام را ببینید، هولوگرام، نیازی نیست از کیف پول‌تان جای دورتری بروید! هولوگرام‌ها در تمام کارت‌های اعتباری، راهنمایی رانندگی و کارت‌های شناسایی می‌بینید. اگر آنقدرها هم پیر نباشید که گواهی‌نامهٔ شما از اعتبار ساقط شده باشد، همچنان هولوگرام را در خانهٔ خود دارید! هولوگرام‌ها را بر روی جعبه‌های سی‌دی، دی وی دی و کالاهای استاندارد می‌بینید. متأسفانه این نوع هولوگرام‌ها چندان گیرا نیستند (ولی برای جلوگیری از ورود اجناس تقلبی یا شناخت آن‌ها در بازار فروش بسیار ابزار مؤثری است). اگر آن‌ها را کمی در راستای دید حرکت دهید رنگ و شکلی که در یک راستا می‌دیدید با جهت دیگر فرق می‌کند، ولی این تغییرات در حد زیادی نیستند. هولوگرام جدای از این‌که در بازار بر روی کالاها دیده می‌شوند، به صورت پوستر یا تصاویر قهرمان‌های فیلم‌ها یا کتاب‌های کودکان و نوجوانان هم هستند. مثل همین موجود فضایی سبز رنگ سه بُعدی! از طرف دیگر هولوگرام‌هایی هم در ابعاد بزرگ تولید می‌شوند که با لیزرها یا در اتاق تاریک با یک نور فقط به آن‌ها می‌تابد. این نوع بسیار جالب هستند! سطوح دو بُعدی دارند که تصویر واقعی سه بعدی را دقیقاً به نمایش می‌گذارد. حتی نیازی نیست برای دیدن آن‌ها از عینک‌های خاص یا عدسی‌های ویژهٔ تصاویر سه بُعدی برای دیدن سه بُعد استفاده کنید. اگر از زوایای مختلف به تصاویر در هولوگرام نگاه کنید، آن‌ها را در عمق‌های متفاوتی خواهید دید؛ درست مثل این‌که به اجرام واقعی نگاه می‌کنید. برخی هولوگرام‌ها حتی وقتی شما فاصله خود را با آن‌ها تغییر می‌دهید، به نظر حرکت می‌کنند؛ این بستگی به چگونگی نگاه شما دارد. اگر هولوگرام را نصف کنیم؛ و این کار را حتی چند بار تکرار کنیم، همچنان تصویر اصلی قبلی را در اندازهای کوچک‌تر خواهیم دید. تمام‌نگاری‌ها ویژگی‌های جالب دیگری هم دارند. اگر یکی از آن‌ها را نصف کنید، هر نیمه شامل کُل تصویر هولوگرام است!! حتی اگر یک بخش کوچکی از آن را جدا کنید، هم همین اتفاق خواهد افتاد. (حتی بخش کوچکی از آن هم کُل تصویر را در خود دارد). جالب‌تر این‌که اگر هولوگرامی از شیشهٔ ذره‌بینی شکل درست کنید، همهٔ تصاویر در هولوگرام درست مانند خود جسم بزرگ دیده می‌شوند. زمانی اصول هولوگرام را می‌دانید که بفهمید چگونه و به چه سادگی می‌توان هولوگرام را ساخت! همهٔ این اصول مستقیماً به فرایند تولید و استفادهٔ آن مربوط می‌شود. ببینیم این فرایند چگونه‌است.
هاپلوتیپ
به عبارت دیگر، هاپلوتیپ یک مجموعه از چند شکلی‌های تک نوکلئوتیدی (اسنیپ‌ها) روی یک کروموزوم از جفت کروموزومی، که به صورت آماری هم‌بسته هستند، است. به نظر می‌رسد با استفاده از این هم‌بستگی‌ها و شناسایی تعداد کمی از الل‌های یک بلوک هاپلوتیپی، می‌توان به صورت بدون ابهام همه مکان‌های چند شکلی را در آن ناحیه خاص تشخیص داد. چنین اطلاعاتی در تحقیق برای عوامل ژنتیکی بیماری‌های شایع بسیار ارزشمند هستند، و در پروژه بین‌المللی HapMap برای انسان‌ها مورد تحقیق قرار گرفته‌اند. ژنوتیپ یک موجود زنده ممکن است دقیقاً هاپلوتیپ آن را بیان نکند. به عنوان مثال یک موجود زنده دیپلوئیدی و دو مکان دو اللی روی یک کروموزوم مثل چند شکلی‌های تک نوکلئوتیدی (اسنیپ‌ها) را در نظر بگیرید. اولین مکان دارای الل‌های A و T با سه ژنوتیپ AA، AT و TT، و دومین مکان دارای الل‌های G و C با سه ژنوتیپ GG، GC و CC می‌باشند. بنابراین یک فرد می‌تواند ۹ ترکیب متفاوت از این الل‌ها را در این دو مکان داشته باشد. جدول زیر این ترکیب‌ها را نشان می‌دهد. برای افرادی که در یک یا دو مکان هموزیگوت هستند، هاپلوتیپ‌ها واضح اند اما وقتی فرد در هر دو مکان هتروزیگوت باشد، فاز سلول جنسی دارای ابهام است. تنها روش واضح برای رفع ابهام فاز استفاده از توالی‌یابی است. هرچند، هنگامی که فاز دارای ابهام باشد، می‌توان احتمال یک هاپلوتیپ خاص را با استفاده از نمونه‌ای از افراد تخمین زد. هنگامی که ژنوتیپ تعدادی از افراد را داریم، می‌توانیم هاپلوتیپ‌ها را با استفاده از روش‌های تحلیل هاپلوتیپ‌ها (haplotype resolution) یا مرحله‌بندی هاپلوتیپ‌ها (haplotype phasing) به دست بیاوریم. این روش‌ها با استفاده از این مشاهده که وجود هاپلوتیپ‌های خاصی در مکان‌های خاصی از ژنوم رایج است کار می‌کنند. بنابراین، هنگامی که مجموعه‌ای از تحلیل‌های متفاوت را برای هاپلوتیپ‌ها داریم، این روش‌ها آن‌هایی را انتخاب می‌کنند که در کل از هاپلوتیپ‌های متفاوت کمتری استفاده می‌کنند. مشخصه‌های این روش‌ها متفاوت است. بعضی بر پایه روش‌های ترکیبیاتی هستند (مثل پارسیمونی) در حالی که بقیه از توابع درست‌نمایی استفاده می‌کنند که بر پایه مدل‌ها و فرضیات متفاوتی می‌تواند باشد. مثل اصل Hardy-Weinberg، مدل نظریه coalescent، یا perfect phylogeny. این مدل‌ها با الگوریتم‌های بهینه سازی مثل الگوریتم ماکزیمم سازی مقدار مورد انتظار (expectation-maximization)، زنجیره مارکوف مونت کارلو (MCMC) و مدل‌های مارکوف پنهان ترکیب می‌شوند. ویکیپدیای انگلیسی