Strictly standardized mean difference
পরিসংখ্যানে, কঠোরভাবে প্রমিত গড় পার্থক্য (এসএসএমডি) হল প্রভাবের আকারের একটি পরিমাপ। এটি দুটি গ্রুপের একটি থেকে দুটি এলোমেলো মানের মধ্যে পার্থক্যের মানক বিচ্যুতি দ্বারা বিভক্ত গড়। এটি প্রাথমিকভাবে উচ্চ-থ্রুপুট স্ক্রিনিং (এইচটিএস)-এ গুণমান নিয়ন্ত্রণ এবং হিট নির্বাচনের জন্য প্রস্তাবিত হয়েছিল এবং এলোমেলো মান সহ যে কোনও দুটি গোষ্ঠীর তুলনার জন্য প্রভাবের আকার পরিমাপের একটি পরিসংখ্যানগত পরামিতি হয়ে উঠেছে। উচ্চ-থ্রুপুট স্ক্রিনিং (এইচ. টি. এস)-এ মান নিয়ন্ত্রণ (কিউ. সি) অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। এইচটিএস পরীক্ষার একটি গুরুত্বপূর্ণ কিউসি বৈশিষ্ট্য হল ইতিবাচক নিয়ন্ত্রণ, পরীক্ষার যৌগ এবং নেতিবাচক নিয়ন্ত্রণগুলি একে অপরের থেকে কতটা আলাদা। এই কিউসি বৈশিষ্ট্যটি এইচ. টি. এস পরীক্ষায় দুটি কূপের প্রকারের তুলনা ব্যবহার করে মূল্যায়ন করা যেতে পারে। দুটি অনুসন্ধানকৃত ধরনের কূপের তুলনার মাধ্যমে এইচ. টি. এস পরীক্ষার গুণমান মূল্যায়নের জন্য সিগন্যাল-টু-নয়েজ অনুপাত (এস/এন), সিগন্যাল-টু-ব্যাকগ্রাউন্ড অনুপাত (এস/বি) এবং জেড-ফ্যাক্টর গ্রহণ করা হয়েছে। যাইহোক, এস/বি পরিবর্তনশীলতা সম্পর্কিত কোনও তথ্য বিবেচনা করে না; এবং এস/এন শুধুমাত্র একটি গোষ্ঠীতে পরিবর্তনশীলতা ধরতে পারে এবং তাই দুটি গোষ্ঠীর বিভিন্ন পরিবর্তনশীলতা থাকলে মূল্যায়নের গুণমান মূল্যায়ন করতে পারে না। ঝাং জে এইচ এবং অন্যান্য। জেড-ফ্যাক্টরের প্রস্তাব দেন। এস/এন এবং এস/বি-এর তুলনায় জেড-ফ্যাক্টরের সুবিধা হল যে এটি উভয় তুলনামূলক গোষ্ঠীর পরিবর্তনশীলতা বিবেচনা করে। ফলস্বরূপ, এইচ. টি. এস পরীক্ষায় জেড-ফ্যাক্টর ব্যাপকভাবে কিউসি মেট্রিক হিসাবে ব্যবহৃত হয়েছে। জেড-ফ্যাক্টরের পরম চিহ্নটি গাণিতিকভাবে তার পরিসংখ্যানগত অনুমান অর্জন করা অসুবিধাজনক করে তোলে। দুটি গোষ্ঠীর মধ্যে পার্থক্য পরিমাপের জন্য একটি আরও ভাল ব্যাখ্যাযোগ্য পরামিতি অর্জনের জন্য, ঝাং এক্সএইচডি এইচটিএস পরীক্ষায় ইতিবাচক নিয়ন্ত্রণ এবং নেতিবাচক নিয়ন্ত্রণের মধ্যে পার্থক্য মূল্যায়নের জন্য এসএসএমডি প্রস্তাব করেছিলেন। ডি +-সম্ভাবনার (অর্থাৎ, দুটি গোষ্ঠীর মধ্যে পার্থক্য ইতিবাচক হওয়ার সম্ভাবনা) সঙ্গে দৃঢ় যোগসূত্রের কারণে এস. এস. এম. ডি-র একটি সম্ভাব্য ভিত্তি রয়েছে। কিছু পরিমাণে, ডি +-সম্ভাব্যতা সুপ্রতিষ্ঠিত সম্ভাব্যতা সূচক পি (এক্স> ওয়াই)-এর সমতুল্য যা অনেক ক্ষেত্রে অধ্যয়ন এবং প্রয়োগ করা হয়েছে। তার সম্ভাবনাময় ভিত্তিতে সমর্থিত, এসএসএমডি উচ্চ-থ্রুপুট স্ক্রিনিংয়ে মান নিয়ন্ত্রণ এবং হিট নির্বাচন উভয়ের জন্যই ব্যবহৃত হয়েছে। ধারণা পরিসংখ্যানগত পরামিতি একটি পরিসংখ্যানগত পরামিতি হিসাবে, এসএসএমডি (হিসাবে চিহ্নিত) দুটি গোষ্ঠী থেকে যথাক্রমে দুটি এলোমেলো মানের পার্থক্যের গড় এবং মানক বিচ্যুতির অনুপাত হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়। ধরে নিন যে এলোমেলো মান সহ একটি গোষ্ঠীর গড় এবং বৈচিত্র্য রয়েছে এবং অন্য গোষ্ঠীর গড় এবং বৈচিত্র্য রয়েছে। তারপর, এই দুটি গোষ্ঠীর তুলনার জন্য এস. এস. এম. ডি-কে এইভাবে সংজ্ঞায়িত করা হয় যদি দুটি গোষ্ঠী স্বাধীন হয়, যদি দুটি স্বাধীন গোষ্ঠীর সমান বৈচিত্র্য থাকে, যে পরিস্থিতিতে দুটি গোষ্ঠী পরস্পর সম্পর্কিত, গণনা এড়ানোর জন্য একটি সাধারণভাবে ব্যবহৃত কৌশল হল প্রথমে দুটি গোষ্ঠী থেকে জোড়া পর্যবেক্ষণ প্রাপ্ত করা এবং তারপরে জোড়া পর্যবেক্ষণের উপর ভিত্তি করে এস. এস. এম. ডি অনুমান করা। এস. এস. এম. ডি হল পরিসংখ্যানগত অনুমান যেখানে দুটি গোষ্ঠী স্বাধীন, ঝাং এক্স. এইচ. ডি এস. এস. এম. ডি-র সর্বাধিক-জীবিকা অনুমান (এম. এল. ই) এবং পদ্ধতির-মুহুর্ত (এম. এম) অনুমান অর্জন করেছে। ধরে নিন যে 1 এবং 2 গ্রুপের নমুনা গড় এবং নমুনা বৈচিত্র্য রয়েছে। এস. এস. এম. ডি-র এম. এম অনুমান হল যখন দুটি গোষ্ঠীর সমান বৈচিত্র্য সহ স্বাভাবিক বিতরণ থাকে, তখন এস. এস. এম. ডি-র অভিন্ন ন্যূনতম বৈচিত্র্য নিরপেক্ষ অনুমান (ইউ. এম. ভি. ইউ. ই) হল, দুটি গোষ্ঠীর নমুনা আকার কোথায় এবং। যে পরিস্থিতিতে দুটি গোষ্ঠী পরস্পর সম্পর্কিত, একটি নমুনা আকার, নমুনা গড় এবং নমুনা বৈচিত্র্যের সাথে একটি জোড়া পার্থক্যের উপর ভিত্তি করে, এস. এস. এম. ডি-র এম. এম অনুমান হল এস. এস. এম. ডি-র ইউ. এম. ভি. ইউ. ই অনুমান হল এস. এস. এম. ডি টি-পরিসংখ্যানগত এবং কোহেনের ডি-এর অনুরূপ, তবে তারা একে অপরের সাথে আলাদা যেমন চিত্রিত হয়েছে। উচ্চ-থ্রুপুট স্ক্রিনিং অ্যাসেস-এ এস. এস. এম. ডি-র প্রয়োগ হল দুটি গোষ্ঠীর মধ্যে পার্থক্যের মান বিচ্যুতি এবং গড়ের অনুপাত। আমরা সাধারণত এইচ. টি. এস পরীক্ষায় যেমন করি, লগ-রূপান্তর ব্যবহার করে যখন ডেটা প্রাক-প্রক্রিয়াজাত করা হয়, তখন এস. এস. এম. ডি হল লগ ভাঁজ পরিবর্তনের গড় যা একটি নেতিবাচক রেফারেন্সের সাপেক্ষে লগ ভাঁজ পরিবর্তনের মানক বিচ্যুতি দ্বারা বিভক্ত। অন্য কথায়, এসএসএমডি হল গড় ভাঁজ পরিবর্তন (লগ স্কেলে) যা ভাঁজ পরিবর্তনের পরিবর্তনশীলতা (লগ স্কেলে) দ্বারা দণ্ডিত হয়। মান নিয়ন্ত্রণের জন্য, একটি এইচ. টি. এস পরীক্ষার গুণমানের জন্য একটি সূচক হল একটি মূল্যায়ন প্লেটে ইতিবাচক নিয়ন্ত্রণ এবং নেতিবাচক রেফারেন্সের মধ্যে পার্থক্যের মাত্রা। হিট নির্বাচনের জন্য, একটি যৌগের প্রভাবের আকার (অর্থাৎ, একটি ছোট অণু বা একটি এসআইআরএনএ) যৌগ এবং একটি নেতিবাচক রেফারেন্সের মধ্যে পার্থক্যের মাত্রা দ্বারা প্রতিনিধিত্ব করা হয়। এস. এস. এম. ডি সরাসরি দুটি গোষ্ঠীর মধ্যে পার্থক্যের মাত্রা পরিমাপ করে। অতএব, এইচ. টি. এস পরীক্ষায় মান নিয়ন্ত্রণ এবং হিট নির্বাচন উভয়ের জন্যই এস. এস. এম. ডি ব্যবহার করা যেতে পারে। গুণগত মান নিয়ন্ত্রণ 384-কূপ বা 1536-কূপ প্ল্যাটফর্মে একটি প্লেটে ধনাত্মক এবং ঋণাত্মক নিয়ন্ত্রণের জন্য কূপের সংখ্যা সাধারণত যুক্তিসঙ্গতভাবে বড় হওয়ার জন্য ডিজাইন করা হয়। ধরে নিন যে একটি প্লেটের ইতিবাচক এবং নেতিবাচক নিয়ন্ত্রণের নমুনা গড়, নমুনা বৈচিত্র্য এবং নমুনা আকার রয়েছে। সাধারণত, একটি প্লেটে নিয়ন্ত্রণগুলির সমান বৈচিত্র্য রয়েছে বলে ধারণা করা হয়। এই ক্ষেত্রে, সেই প্লেটের গুণমান মূল্যায়নের জন্য এসএসএমডি কোথায় অনুমান করা হয়। যখন সমান বৈচিত্র্যের অনুমান ধরে রাখা হয় না, তখন সেই প্লেটের গুণমান মূল্যায়নের জন্য এস. এস. এম. ডি অনুমান করা হয় যেমন যদি নিয়ন্ত্রণগুলিতে স্পষ্টভাবে বহিরাগত থাকে, তবে এস. এস. এম. ডি অনুমান করা যেতে পারে যে যথাক্রমে ইতিবাচক এবং নেতিবাচক নিয়ন্ত্রণে মধ্যমা এবং মধ্যমা পরম বিচ্যুতি কোথায় রয়েছে। জেড-ফ্যাক্টর ভিত্তিক কিউসি মানদণ্ড এইচটিএস পরীক্ষায় জনপ্রিয়ভাবে ব্যবহৃত হয়। যাইহোক, এটি প্রদর্শিত হয়েছে যে এই কিউসি মানদণ্ডটি খুব বা অত্যন্ত শক্তিশালী ইতিবাচক নিয়ন্ত্রণ সহ একটি পরীক্ষার জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত। একটি আর. এন. এ. আই এইচ. টি. এস পরীক্ষায়, একটি শক্তিশালী বা মাঝারি ইতিবাচক নিয়ন্ত্রণ সাধারণত খুব বা অত্যন্ত শক্তিশালী ইতিবাচক নিয়ন্ত্রণের চেয়ে বেশি শিক্ষণীয় কারণ এই নিয়ন্ত্রণের কার্যকারিতা আগ্রহের আঘাতের অনুরূপ। উপরন্তু, দুটি এইচ. টি. এস পরীক্ষায় ইতিবাচক নিয়ন্ত্রণের তাত্ত্বিকভাবে বিভিন্ন আকারের প্রভাব রয়েছে। ফলস্বরূপ, মাঝারি নিয়ন্ত্রণের জন্য কিউসি থ্রেশহোল্ডগুলি এই দুটি পরীক্ষায় শক্তিশালী নিয়ন্ত্রণের জন্য আলাদা হওয়া উচিত। উপরন্তু, এটি সাধারণ যে একটি পরীক্ষায় দুই বা ততোধিক ইতিবাচক নিয়ন্ত্রণ গ্রহণ করা হয়। উভয় নিয়ন্ত্রণে একই জেড-ফ্যাক্টর-ভিত্তিক কিউসি মানদণ্ড প্রয়োগ করা সাহিত্যে বর্ণিত অসঙ্গতিপূর্ণ ফলাফলের দিকে পরিচালিত করে। নিম্নলিখিত সারণিতে তালিকাভুক্ত এসএসএমডি-ভিত্তিক কিউসি মানদণ্ড একটি এইচটিএস পরীক্ষায় ইতিবাচক নিয়ন্ত্রণের প্রভাবের আকার বিবেচনা করে যেখানে ইতিবাচক নিয়ন্ত্রণের (যেমন একটি প্রতিরোধ নিয়ন্ত্রণ) তাত্ত্বিকভাবে নেতিবাচক রেফারেন্সের চেয়ে কম মান রয়েছে। প্রয়োগের ক্ষেত্রে, যদি কোনও ধনাত্মক নিয়ন্ত্রণের প্রভাবের আকার জৈবিকভাবে জানা যায়, তবে এই টেবিলের উপর ভিত্তি করে সংশ্লিষ্ট মানদণ্ডটি গ্রহণ করুন। অন্যথায়, নিম্নলিখিত কৌশলটি কোন কিউসি মানদণ্ড প্রয়োগ করা উচিত তা নির্ধারণ করতে সহায়তা করবেঃ (i) একটি ইতিবাচক নিয়ন্ত্রণ সহ অনেক ছোট অণু এইচটিএস পরীক্ষায়, সাধারণত মানদণ্ড ডি (এবং মাঝে মাঝে মানদণ্ড সি) গ্রহণ করা উচিত কারণ এই নিয়ন্ত্রণের সাধারণত খুব বা অত্যন্ত শক্তিশালী প্রভাব থাকে; (ii) আরএনএআই এইচটিএস পরীক্ষার জন্য যেখানে কোষের কার্যকারিতা পরিমাপ করা প্রতিক্রিয়া, কোষ ছাড়াই নিয়ন্ত্রণের জন্য মানদণ্ড ডি গ্রহণ করা উচিত (যথা, কোনও কোষ যুক্ত না করা কূপ) বা পটভূমি নিয়ন্ত্রণ; (iii) একটি ভাইরাল পরীক্ষায় যেখানে হোস্ট কোষে ভাইরাসের পরিমাণ আগ্রহ, মানদণ্ড সি সাধারণত ব্যবহৃত হয়, এবং মানদণ্ড ডি মাঝে মাঝে ব্যবহার করা হয় অনুরূপ এসএসএমডি-ভিত্তিক কিউসি মানদণ্ড একটি এইচটিএস পরীক্ষার জন্য তৈরি করা যেতে পারে যেখানে ইতিবাচক নিয়ন্ত্রণের (যেমন একটি সক্রিয়করণ নিয়ন্ত্রণ) তাত্ত্বিকভাবে নেতিবাচক রেফারেন্সের চেয়ে বেশি মান রয়েছে। এইচটিএস পরীক্ষায় এসএসএমডি-ভিত্তিক কিউসি মানদণ্ড কীভাবে প্রয়োগ করা যায় সে সম্পর্কে আরও বিশদ বিবরণ একটি বইতে পাওয়া যাবে। হিট সিলেকশন একটি এইচ. টি. এস পরীক্ষায়, একটি প্রাথমিক লক্ষ্য হল প্রতিরোধ বা সক্রিয়করণ প্রভাবের পছন্দসই আকারের যৌগ নির্বাচন করা। যৌগিক প্রভাবের আকার একটি পরীক্ষার যৌগ এবং একটি নেতিবাচক রেফারেন্স গ্রুপের মধ্যে পার্থক্যের মাত্রা দ্বারা প্রতিনিধিত্ব করা হয় যার কোনও নির্দিষ্ট বাধা/সক্রিয়করণ প্রভাব নেই। এইচ. টি. এস স্ক্রিনে কাঙ্ক্ষিত আকারের প্রভাব সহ একটি যৌগকে হিট বলা হয়। হিট নির্বাচন প্রক্রিয়াকে হিট সিলেকশন বলা হয়। বড় প্রভাব সহ হিট নির্বাচন করার দুটি প্রধান কৌশল রয়েছে। একটি হল যৌগগুলিকে তাদের প্রভাব দ্বারা শ্রেণীবদ্ধ করতে এবং/অথবা শ্রেণীবদ্ধ করতে নির্দিষ্ট মেট্রিক (গুলি) ব্যবহার করা এবং তারপরে বৈধতা মূল্যায়নের জন্য ব্যবহারিক সর্বাধিক সংখ্যক শক্তিশালী যৌগ নির্বাচন করা। অন্য কৌশলটি হল একটি যৌগের পূর্বনির্ধারিত স্তরে পৌঁছানোর জন্য যথেষ্ট শক্তিশালী প্রভাব রয়েছে কিনা তা পরীক্ষা করা। এই কৌশলে, মিথ্যা-নেতিবাচক হার (এফএনআর) এবং/অথবা মিথ্যা-ইতিবাচক হার (এফপিআর) নিয়ন্ত্রণ করতে হবে। এস. এস. এম. ডি শুধুমাত্র প্রভাবের আকারকে শ্রেণীবদ্ধ করতে পারে না, তবে এস. এস. এম. ডি-র জনসংখ্যার মান ()-এর উপর ভিত্তি করে নিম্নলিখিত সারণিতে দেখানো প্রভাবগুলিকেও শ্রেণীবদ্ধ করতে পারে। প্রতিলিপি ছাড়া পর্দার জন্য এস. এস. এম. ডি-র অনুমান প্রতিলিপি সহ পর্দার তুলনায় আলাদা। প্রতিলিপি ছাড়াই একটি প্রাথমিক পর্দায়, একটি পরীক্ষিত যৌগের জন্য একটি কূপের পরিমাপ করা মান (সাধারণত লগ স্কেলে) ধরে নেওয়া হয় এবং সেই প্লেটের নেতিবাচক রেফারেন্সের নমুনা আকার, নমুনা গড়, মধ্যমা, মানক বিচ্যুতি এবং মধ্যমা পরম বিচ্যুতি রয়েছে, এই যৌগের জন্য এসএসএমডি কোথায় অনুমান করা হয়। যখন কোনও পরীক্ষায় আউটলায়ার থাকে যা সাধারণত এইচ. টি. এস পরীক্ষায় প্রচলিত হয়, তখন এস. এস. এম. ডি-র একটি শক্তিশালী সংস্করণ প্রতিলিপি সহ একটি নিশ্চিতকারী বা প্রাথমিক পর্দায়, প্রতিলিপি সহ আই-থ পরীক্ষার যৌগের জন্য, আমরা যৌগের পরিমাপ করা মান (সাধারণত লগ স্কেলে) এবং একটি প্লেটে নেতিবাচক নিয়ন্ত্রণের মধ্যমা মানের মধ্যে জোড়া পার্থক্য গণনা করি, তারপরে প্রতিলিপি জুড়ে জোড়া পার্থক্যের গড় এবং বৈচিত্র্য অর্জন করি। এই যৌগের এসএসএমডি হিসাবে অনুমান করা হয় অনেক ক্ষেত্রে, বিজ্ঞানীরা এইচটিএস পরীক্ষায় হিট নির্বাচনের জন্য এসএসএমডি এবং গড় ভাঁজ পরিবর্তন উভয়ই ব্যবহার করতে পারেন। দ্বৈত-ফ্ল্যাশলাইট প্লট একটি পরীক্ষায় সমস্ত পরীক্ষার যৌগের জন্য গড় ভাঁজ পরিবর্তন এবং এসএসএমডি উভয়ই প্রদর্শন করতে পারে এবং এইচটিএস পরীক্ষায় হিট নির্বাচন করতে উভয়কেই সংহত করতে সহায়তা করে। এইচ. টি. এস পরীক্ষায় হিট নির্বাচনের জন্য এস. এস. এম. ডি-র ব্যবহার ধাপে ধাপে চিত্রিত করা হয়েছে আরও দেখুন প্রভাব আকারের উচ্চ-থ্রুপুট স্ক্রিনিং জেড-ফ্যাক্টর হিট নির্বাচন এস. এম. সি. ভি সি +-সম্ভাব্যতা বৈপরীত্য পরিবর্তনশীল দ্বৈত-ফ্ল্যাশলাইট প্লট আরও পড়া ঝাং এক্স. এইচ. ডি (2011) "সর্বোত্তম উচ্চ-থ্রুপুট স্ক্রিনিংঃ জিনোম-স্কেল আর. এন. এ. আই গবেষণার জন্য ব্যবহারিক পরীক্ষামূলক নকশা এবং তথ্য বিশ্লেষণ, কেমব্রিজ ইউনিভার্সিটি প্রেস" রেফারেন্স প্রভাব আকার বর্ণনামূলক পরিসংখ্যান