Source attribution
মহামারীবিদ্যার ক্ষেত্রে, উৎস অ্যাট্রিবিউশন একটি নির্দিষ্ট উৎস, যেমন জনসংখ্যা, ব্যক্তি বা অবস্থান থেকে একটি সংক্রামক রোগের সংক্রমণ পুনর্গঠন করার উদ্দেশ্যে পদ্ধতির একটি বিভাগকে বোঝায়। উদাহরণস্বরূপ, উৎস অ্যাট্রিবিউশন পদ্ধতিগুলি একটি নতুন প্যাথোজেনের উৎপত্তি সনাক্ত করতে ব্যবহার করা যেতে পারে যা সম্প্রতি অন্য হোস্ট প্রজাতি থেকে মানুষের মধ্যে বা এক ভৌগলিক অঞ্চল থেকে অন্য অঞ্চলে অতিক্রম করেছে। এটি দূষিত জল সরবরাহের মতো খাদ্যবাহিত সংক্রামক রোগের প্রাদুর্ভাবের সাধারণ উৎস নির্ধারণ করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। পরিশেষে, একটি সংক্রমণ এক নির্দিষ্ট ব্যক্তি থেকে অন্য ব্যক্তিতে সংক্রামিত হওয়ার সম্ভাবনা অনুমান করতে উৎস অ্যাট্রিবিউশন ব্যবহার করা যেতে পারে, অর্থাৎ, "কে কাকে সংক্রামিত করেছে"। উৎস অ্যাট্রিবিউশন জনস্বাস্থ্য নজরদারি এবং সংক্রামক রোগের প্রাদুর্ভাব পরিচালনায় গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করতে পারে। বাস্তবে, এটি পরিসংখ্যানগত অনুমানের একটি সমস্যা হতে থাকে, কারণ সংক্রমণের ঘটনাগুলি খুব কমই সরাসরি পর্যবেক্ষণ করা হয় এবং সুদূর অতীতে ঘটে থাকতে পারে। সুতরাং, অবশিষ্ট প্রমাণ থেকে সংক্রমণের ঘটনাগুলি পুনর্গঠন করার সময় অনিশ্চয়তার একটি অনিবার্য স্তর রয়েছে, যেমন রোগের স্থানিক বিতরণ। ফলস্বরূপ, সোর্স অ্যাট্রিবিউশন মডেলগুলি প্রায়শই বায়েসিয়ান পদ্ধতি ব্যবহার করে যা মডেল পরামিতিগুলিতে যথেষ্ট অনিশ্চয়তার সমন্বয় করতে পারে। আণবিক উৎস অ্যাট্রিবিউশন হল উৎস অ্যাট্রিবিউশনের একটি উপক্ষেত্র যা প্যাথোজেনের আণবিক বৈশিষ্ট্যগুলি ব্যবহার করে-প্রায়শই এর নিউক্লিক অ্যাসিড জিনোম-সংক্রমণ ঘটনাগুলি পুনর্গঠন করতে। অনেক সংক্রামক রোগ নিয়মিতভাবে জেনেটিক সিকোয়েন্সিংয়ের মাধ্যমে সনাক্ত বা চিহ্নিত করা হয়, যা একটি রেফারেন্স পরীক্ষাগারে আইসোলেটগুলি কালচার করার চেয়ে দ্রুত হতে পারে এবং ল্যাবরেটরি অ্যাসেসের তুলনায় যথেষ্ট পরিমাণে উচ্চতর নির্ভুলতায় প্যাথোজেনের নির্দিষ্ট স্ট্রেনগুলি সনাক্ত করতে পারে, যেমন অ্যান্টিবডি-ভিত্তিক অ্যাসেস বা ড্রাগ সংবেদনশীলতা পরীক্ষা। অন্যদিকে, জেনেটিক (বা সম্পূর্ণ জিনোম) সিকোয়েন্স ডেটা বিশ্লেষণ করার জন্য সংক্রমণের মডেলগুলির সাথে মানানসই করার জন্য বিশেষ গণনামূলক পদ্ধতির প্রয়োজন হয়। ফলস্বরূপ, আণবিক উৎস অ্যাট্রিবিউশন হল আণবিক মহামারীবিদ্যার একটি অত্যন্ত আন্তঃবিষয়ক ক্ষেত্র যা গাণিতিক পরিসংখ্যান এবং মডেলিং, মাইক্রোবায়োলজি, জনস্বাস্থ্য এবং গণনামূলক জীববিজ্ঞান থেকে ধারণা এবং দক্ষতাকে অন্তর্ভুক্ত করে। সাধারণত দুটি উপায়ে আণবিক তথ্য উৎস অ্যাট্রিবিউশনের জন্য ব্যবহার করা হয়। প্রথমত, সংক্রমণগুলিকে বিভিন্ন "উপপ্রকারে" শ্রেণীবদ্ধ করা যেতে পারে যা প্রতিটি একটি অনন্য আণবিক বৈচিত্র্য বা অনুরূপ বৈচিত্র্যের একটি গুচ্ছের সাথে মিলে যায়। সোর্স অ্যাট্রিবিউশন তখন উপপ্রকারের সাদৃশ্য থেকে অনুমান করা যেতে পারে। একই উপপ্রকারের অন্তর্গত পৃথক সংক্রমণগুলি সরাসরি উৎস-প্রাপক সংক্রমণ সহ মহামারীবিদ্যার সাথে সম্পর্কিত হওয়ার সম্ভাবনা বেশি, কারণ তারা তাদের সাধারণ পূর্বপুরুষ থেকে যথেষ্ট পরিমাণে বিবর্তিত হয়নি। একইভাবে, আমরা ধরে নিই যে প্রকৃত উৎস জনসংখ্যার উপপ্রকারের ফ্রিকোয়েন্সি থাকবে যা অন্যান্য সম্ভাব্য উৎসের তুলনায় প্রাপক জনসংখ্যার সাথে বেশি মিল। দ্বিতীয়ত, বিভিন্ন সংক্রমণের আণবিক (জেনেটিক) ক্রমকে সরাসরি একটি ফাইলোজেনেটিক গাছ পুনর্গঠনের সাথে তুলনা করা যেতে পারে, যা সাধারণ পূর্বপুরুষদের দ্বারা কীভাবে সম্পর্কিত তা উপস্থাপন করে। ফলস্বরূপ ফাইলোজেনি সংক্রমণের ইতিহাসকে আনুমানিক করতে পারে এবং বিভ্রান্তিকর কারণগুলির জন্য সামঞ্জস্য করার জন্য বিভিন্ন পদ্ধতি তৈরি করা হয়েছে। সংশ্লিষ্ট কলঙ্ক এবং নির্দিষ্ট সংক্রামক রোগের সংক্রমণের অপরাধীকরণের কারণে, ব্যক্তিদের স্তরে আণবিক উৎস অ্যাট্রিবিউশন তথ্যের একটি বিতর্কিত ব্যবহার হতে পারে যা মূলত একটি স্বাস্থ্যসেবা সেটিংসে সংগ্রহ করা হয়েছিল, সম্ভাব্য গুরুতর আইনি পরিণতি সহ যারা সম্ভাব্য উৎস হিসাবে চিহ্নিত হয়ে যায়। এই প্রসঙ্গে, আণবিক উৎস অ্যাট্রিবিউশন কৌশলগুলির বিকাশ এবং প্রয়োগ জনস্বাস্থ্যের দায়িত্ব এবং ডেটা গোপনীয়তার ব্যক্তিগত অধিকারের মধ্যে বিনিময়-বন্ধের সাথে জড়িত হতে পারে। মাইক্রোবিয়াল সাবটাইপিং বা স্ট্রেন টাইপিং হল মাইক্রোবিয়াল নমুনাগুলিকে উপপ্রকারে বরাদ্দ করার জন্য পরীক্ষাগার পদ্ধতির ব্যবহার, যা স্বতন্ত্র বৈশিষ্ট্যের উপর ভিত্তি করে পূর্বনির্ধারিত শ্রেণীবিভাগ। উপপ্রকারগুলিতে নমুনাগুলির বরাদ্দ উৎস অ্যাট্রিবিউশনের একটি ভিত্তি প্রদান করতে পারে, যেহেতু আমরা ধরে নিই যে একটি প্যাথোজেন একটি অসংক্রমিত পোষকের কাছে সংক্রামিত হলে ন্যূনতম পরিবর্তনের মধ্য দিয়ে যায়। অতএব, একই উপপ্রকারের সংক্রমণগুলি মহামারী সংক্রান্ত সম্পর্কিত বলে বোঝানো হয়, অর্থাৎ, এক বা একাধিক সাম্প্রতিক সংক্রমণ ঘটনা দ্বারা যুক্ত। সংক্রামিত হলে প্যাথোজেন অপরিবর্তিত থাকে এই ধারণাটি সাধারণত যুক্তিসঙ্গত হয় যদি প্যাথোজেনের বিবর্তনের হার সংক্রমণের হারের চেয়ে ধীর হয়, যেমন মহামারী সংক্রান্ত সময় স্কেলে কয়েকটি মিউটেশন দেখা যায়। উদাহরণস্বরূপ, ধরুন হোস্ট এ একটি প্যাথোজেন দ্বারা সংক্রামিত হয়েছে যা আমরা উপপ্রকার 1 হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ করেছি। তারা হোস্ট বি দ্বারা সংক্রামিত হওয়ার সম্ভাবনা বেশি, যারা সাবটাইপ 1 প্যাথোজেনও বহন করে, হোস্ট সি এর তুলনায় যারা সাবটাইপ 2 প্যাথোজেন বহন করে (চিত্র 1)। অন্য কথায়, হোস্ট বি থেকে সংক্রমণ আরও অস্পষ্ট ব্যাখ্যা যদি হোস্ট সি-তে প্যাথোজেন জনসংখ্যা হোস্ট এ-তে সংক্রমণের পরে উপপ্রকার 1 থেকে উপপ্রকার 2-এ বিবর্তিত হওয়ার তুলনামূলকভাবে কম সম্ভাবনা থাকে। বর্তমানে পুরো জিনোম বা তার অনুপাতগুলি সিকোয়েন্স করে তার নিউক্লিওটাইড সিকোয়েন্সের স্তরে মাইক্রোবিয়াল নমুনাকে চিহ্নিত করার জন্য জেনেটিক সিকোয়েন্সিং ব্যবহার করা বেশি প্রচলিত। যাইহোক, অন্যান্য আণবিক পদ্ধতি যেমন সীমাবদ্ধতা দৈর্ঘ্য খণ্ড পলিমরফিজম ঐতিহাসিকভাবে রেফারেন্স পরীক্ষাগারগুলিতে জেনেটিক সিকোয়েন্সিং একটি সাশ্রয়ী মূল্যের এবং সর্বব্যাপী প্রযুক্তিতে পরিণত হওয়ার আগে মাইক্রোবিয়াল সাবটাইপিংয়ে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করেছে। ক্রম-ভিত্তিক টাইপিং পদ্ধতিগুলি অন্যান্য পরীক্ষাগার পদ্ধতির (যেমন সেরোটাইপিং বা পালসড-ফিল্ড জেল ইলেক্ট্রোফোরেসিস) তুলনায় একটি সুবিধা প্রদান করে কারণ প্রচুর সংখ্যক সম্ভাব্য উপপ্রকার রয়েছে যা জিনগত ক্রমের স্তরে সমাধান করা যেতে পারে। উপরের উদাহরণটি আবার বিবেচনা করুন; যাইহোক, এই সময় হোস্ট এ অন্যান্য অনেক হোস্টের মতো একই সংক্রমণ উপপ্রকার বহন করে। এই ক্ষেত্রে হোস্ট এ-এর সংক্রমণের সম্ভাব্য উৎস হিসাবে এই হোস্টগুলির মধ্যে পার্থক্য করার জন্য আমাদের কাছে কোনও তথ্য থাকবে না। অতএব, সম্ভাব্য উৎসগুলি শনাক্ত করার আমাদের ক্ষমতা নির্ভর করে পর্যাপ্ত সংখ্যক বিভিন্ন উপপ্রকারের উপর। যাইহোক, জনসংখ্যার মধ্যে অনেকগুলি উপপ্রকারকে সংজ্ঞায়িত করার ফলে সম্ভবত প্রতিটি ব্যক্তি একটি অনন্য উপপ্রকার বহন করে, বিশেষত দ্রুত বিকশিত প্যাথোজেনগুলির জন্য যা তুলনামূলকভাবে স্বল্প সময়ের মধ্যে উচ্চ মাত্রার জিনগত বৈচিত্র্য সংগ্রহ করতে পারে। অতএব, উপপ্রকার রেজোলিউশনের একটি মধ্যবর্তী স্তর রয়েছে যা উৎস অ্যাট্রিবিউশনের জন্য সর্বাধিক পরিমাণে তথ্য প্রদান করে। যখন উচ্চ বৈচিত্র্যযুক্ত প্যাথোজেনের জন্য উৎস অ্যাট্রিবিউশন বিবেচনা করা হয়, যেমন বেশিরভাগ নমুনার অনন্য জেনেটিক সিকোয়েন্স থাকে, এটি একটি ক্লাস্টারিং পদ্ধতির সাথে একাধিক অনন্য সিকোয়েন্স গ্রুপ করার জন্য দরকারী। একক এবং বহু-লোকাস টাইপিং পুরো-জিনোম সিকোয়েন্সিং ব্যয়বহুল হওয়ার আগে, প্যাথোজেন জিনোমের একটি নির্দিষ্ট অংশকে লক্ষ্য করে (এ. কে. এ। একক-লোকাস টাইপিং) মাইক্রোবিয়াল সাবটাইপিং সহজতর করার জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ ছিল। উদাহরণস্বরূপ, রাইবোসোমাল জিন 16এস ব্যাকটেরিয়া সনাক্তকরণের জন্য একটি আদর্শ লক্ষ্য, কারণ এটি সমস্ত পরিচিত প্রজাতি জুড়ে উপস্থিত এবং সংরক্ষিত এবং পরিবর্তনশীল অঞ্চলের মিশ্রণ ধারণ করে। একটি প্যাথোজেন প্রজাতির মধ্যে, সিকোয়েন্সিং লক্ষ্যগুলি তাদের দৈর্ঘ্য, সর্বব্যাপীতা এবং বৈচিত্র্যময় নির্বাচনের সংস্পর্শে আসার ভিত্তিতে নির্বাচন করা হয়, যা প্রকাশিত অঞ্চলের জন্য জিন পণ্যের কার্যকারিতা দ্বারা নির্ধারিত হতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, তথাকথিত "হাউসকিপিং" বা মূল জিনের অপরিহার্য জৈবিক কাজ রয়েছে, যেমন জেনেটিক উপাদান অনুলিপি করা বা প্রোটিন তৈরি করা। এই জিনগুলি প্রায়শই মাইক্রোবিয়াল সাবটাইপিংয়ের জন্য পছন্দের প্রার্থী কারণ এগুলি প্রদত্ত জিনোম থেকে অনুপস্থিত থাকার সম্ভাবনা কম। জিন উপস্থিতি/অনুপস্থিতি ব্যাকটেরিয়ার জন্য বিশেষভাবে প্রাসঙ্গিক যেখানে অনুভূমিক জিন স্থানান্তরের মাধ্যমে জেনেটিক উপাদানগুলি ঘন ঘন বিনিময় করা হয়। প্যাথোজেন জিনোমের একাধিক অঞ্চল (লোকাই) লক্ষ্য করা বংশের মধ্যে পার্থক্য করার জন্য আরও বেশি নির্ভুলতা প্রদান করে, কারণ সংক্রমণের মধ্যে তথ্যমূলক জিনগত পার্থক্য পর্যবেক্ষণ করার সুযোগ বৃদ্ধি পায়। এই পদ্ধতিকে মাল্টি-লোকাস সিকোয়েন্স টাইপিং (এম. এল. এস. টি) বলা হয়। একক-লোকাস টাইপিংয়ের মতো, এম. এল. এস. টি-র জন্য নির্দিষ্ট লোকাই নির্বাচন করা প্রয়োজন যাতে সিকোয়েন্সিং লক্ষ্য করা যায়। উপরন্তু, পরীক্ষাগারগুলিতে সাবটাইপিং সামঞ্জস্যপূর্ণ হওয়ার জন্য একটি রেফারেন্স ডাটাবেস বজায় রাখতে হবে যা একক বা একাধিক লোকাই থেকে অ্যালিল সংখ্যা বা পদবিগুলির একটি নির্দিষ্ট স্বরলিপিতে ক্রমগুলি ম্যাপ করে। পুরো জিনোম সিকোয়েন্সিং যদিও একক এবং একাধিক-লোকাস সাবটাইপিং এখনও প্রধানত আণবিক মহামারীবিদ্যার জন্য ব্যবহৃত হয়, সিকোয়েন্সিং প্রযুক্তি এবং কম্পিউটিং শক্তিতে চলমান উন্নতি পুরো-জিনোম সিকোয়েন্সিংয়ের বাধা হ্রাস করে চলেছে। পরবর্তী প্রজন্মের সিকোয়েন্সিং (এন. জি. এস) প্রযুক্তিগুলি সিকোয়েন্সিং-বাই-সিন্থেসিসের মতো কাস্টমাইজড প্রযুক্তি ব্যবহার করে সমান্তরালে পৃথকভাবে টেমপ্লেটগুলি পরিবর্ধন এবং সিকোয়েন্সিং করে প্রদত্ত নমুনা থেকে পুরো জিনোম সিকোয়েন্স তৈরি করার জন্য সাশ্রয়ী পদ্ধতি সরবরাহ করে। এন. জি. এস-এর শটগান সিকোয়েন্সিং অ্যাপ্লিকেশনগুলি নমুনা থেকে নিষ্কাশিত নিউক্লিক অ্যাসিডকে ছোট টুকরো করে কেটে একটি সিকোয়েন্সিং লাইব্রেরিতে রূপান্তরিত করে পূর্ণ দৈর্ঘ্যের জিনোম সিকোয়েন্স তৈরি করে এবং তারপরে একটি ডি নোভো সিকোয়েন্স অ্যাসেম্বলার প্রোগ্রাম ব্যবহার করে জিনোম সিকোয়েন্সটি সিকোয়েন্স টুকরো থেকে পুনর্গঠন করা হয়। বিকল্পভাবে, শর্ট রিডগুলি একটি রেফারেন্স জিনোম সিকোয়েন্সে ম্যাপ করা যেতে পারে যা সঠিক সাবস্ট্রিং ম্যাচগুলির দক্ষ অনুসন্ধানের জন্য একটি সূচকে রূপান্তরিত করা হয়েছে। এই পদ্ধতিটি ডি নোভো সমাবেশের চেয়ে দ্রুত হতে পারে, তবে একটি রেফারেন্স জিনোম থাকার উপর নির্ভর করে যা নমুনার জিনোম ক্রমের সাথে যথেষ্ট মিল। যদিও এন. জি. এস একবারে শত শত প্যাথোজেন নমুনা থেকে পূর্ণ দৈর্ঘ্যের জিনোম সিকোয়েন্স তৈরি করা সম্ভব করে তোলে, এটি অন্যান্য বেশ কয়েকটি চ্যালেঞ্জের পরিচয় দেয়। উদাহরণস্বরূপ, এন. জি. এস প্ল্যাটফর্মগুলিতে প্রচলিত সিকোয়েন্সিংয়ের তুলনায় সিকোয়েন্সিং ত্রুটির হার বেশি থাকে এবং পুনরাবৃত্তিমূলক সিকোয়েন্সের দীর্ঘ প্রসারিত জিনোমের অঞ্চলগুলি পুনরায় একত্রিত করা কঠিন হতে পারে। পুরো জিনোম সিকোয়েন্সিং (ডাব্লু. জি. এস) একক বা একাধিক-লোকাস সাবটাইপিংয়ের তুলনায় উৎস অ্যাট্রিবিউশনের জন্য একটি উল্লেখযোগ্য সুবিধা প্রদান করতে পারে। পুরো জিনোমকে ক্রমবদ্ধ করা হল মাল্টি-লোকাস টাইপিংয়ের সর্বাধিক ব্যাপ্তি, যাতে সমস্ত সম্ভাব্য লোকাই আচ্ছাদিত থাকে। পুরো জিনোম সিকোয়েন্স থাকার ফলে ওয়ান-টু-ওয়ান সাবটাইপিং (চিত্র 1) কম কার্যকর হবে, কারণ বেশিরভাগ জিনোম দ্রুত বিবর্তিত প্যাথোজেনগুলির জন্য কমপক্ষে একটি মিউটেশন দ্বারা অনন্য হবে। ফলস্বরূপ, জনসংখ্যা স্তরে উৎস অ্যাট্রিবিউশনের জন্য ডব্লিউজিএস-এর প্রয়োগগুলি সম্ভবত একই ধরনের জিনোমগুলিকে একত্রিত করতে হবে। ডাব্লু. জি. এস দ্বারা প্রদত্ত কভারেজের বিস্তৃতি ভাইরাসগুলির তুলনায় ব্যাকটেরিয়াল প্যাথোজেনগুলির মহামারীবিদ্যার জন্য বেশি সুবিধাজনক। ব্যাকটেরিয়াল জিনোমগুলি প্রায় 106 থেকে 107 বেস জোড়া পর্যন্ত লম্বা হতে থাকে, যেখানে ভাইরাস জিনোমগুলি খুব কমই 106 বেস জোড়া অতিক্রম করে। উপরন্তু, ব্যাকটেরিয়া ভাইরাসগুলির তুলনায় ধীর গতিতে বিবর্তিত হয়, তাই মিউটেশনগুলি ব্যাকটেরিয়ার জিনোম জুড়ে আরও কম বিতরণ করা হয়। উদাহরণস্বরূপ, ডব্লিউ. জি. এস-এর তথ্য অস্ট্রেলিয়া এবং কম্বোডিয়া থেকে বার্কহোল্ডেরিয়া সিউডোমাল্লির বিচ্ছিন্নতার মধ্যে পার্থক্য প্রকাশ করেছে যা অন্যথায় অভিসারী বিবর্তনের কারণে মাল্টি-লোকাস সাবটাইপিং দ্বারা অভিন্ন বলে মনে হয়েছিল। মাইকোব্যাকটেরিয়াম টিউবারকিউলোসিসের সংক্রমণ নেটওয়ার্কগুলি আরও বিস্তারিতভাবে সমাধান করার জন্য সাম্প্রতিক বেশ কয়েকটি গবেষণায় ডাব্লু. জি. এস ব্যবহার করা হয়েছে, কারণ অভিন্ন মাল্টি-লোকাস উপপ্রকারের সাথে বিচ্ছিন্ন (যেমন, 24 টি লোকিকে লক্ষ্য করে এম. আই. আর. ইউ-ভি. এন. টি. আর প্রোফাইল) প্রায়শই সম্পূর্ণ জিনোম অনুক্রমের মধ্যে প্রচুর সংখ্যক নিউক্লিওটাইড পার্থক্য দ্বারা পৃথক করা হয়েছিল, যার মধ্যে প্রায় 4,000 টিরও বেশি জিনের এনকোডিং প্রায় 4.3 মিলিয়ন নিউক্লিওটাইড রয়েছে। জেনেটিক ক্লাস্টারিং যখন জেনেটিক সিকোয়েন্সের ক্ষেত্রে প্রয়োগ করা হয়, তখন একটি ক্লাস্টারিং পদ্ধতি হল অল্প সংখ্যক ক্লাস্টারে সিকোয়েন্স বরাদ্দ করার জন্য নিয়মের একটি সেট যাতে একই ক্লাস্টারের সদস্যরা অন্যান্য ক্লাস্টারের সিকোয়েন্সের তুলনায় একে অপরের সাথে জিনগতভাবে বেশি মিল থাকে। অন্যভাবে বলতে গেলে, একটি ক্লাস্টারিং পদ্ধতি কিছু সাদৃশ্য পরিমাপ ব্যবহার করে জেনেটিক সিকোয়েন্সের সেটের উপর একটি বিভাজনকে সংজ্ঞায়িত করে। ক্লাস্টারিং সহজাতভাবে বিষয়গত এবং ক্লাস্টারিং মানদণ্ড নির্ধারণের জন্য সাধারণত কোনও আনুষ্ঠানিক নির্দেশিকা থাকে না। ফলস্বরূপ, গুচ্ছ সংজ্ঞা এক গবেষণা থেকে অন্য গবেষণায় উল্লেখযোগ্যভাবে পরিবর্তিত হতে পারে। উপরন্তু, ক্লাস্টারিং একটি স্বজ্ঞাত প্রক্রিয়া যা বিভিন্ন পদ্ধতির দ্বারা সম্পন্ন করা যেতে পারে; এই নমনীয়তার কারণে, সাহিত্যে জেনেটিক ক্লাস্টারিংয়ের অসংখ্য বিভিন্ন পদ্ধতি বর্ণনা করা হয়েছে। জেনেটিক ক্লাস্টারিং দ্রুত বিবর্তিত প্যাথোজেনগুলির ক্রম বা কম বিচ্যুতি সহ প্যাথোজেনগুলির সম্পূর্ণ জিনোম ক্রমগুলির সাথে মোকাবিলা করার একটি উপায় সরবরাহ করে। উভয় ক্ষেত্রেই, ডেটা সেটে প্রচুর সংখ্যক স্বতন্ত্র জেনেটিক সিকোয়েন্স থাকতে পারে। যদি প্রতিটি উপপ্রকার অবশ্যই একটি অনন্য ক্রম বৈকল্পিকের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ হয়, তবে সম্ভাব্যভাবে এই প্যাথোজেনগুলির জন্য একটি অপ্রয়োজনীয় সংখ্যক মাইক্রোবিয়াল উপপ্রকার ট্র্যাক করতে হতে পারে যখন উপপ্রকারগুলি এক-থেকে-এক ভিত্তিতে সংজ্ঞায়িত করা হয় (চিত্র 1)। মাইক্রোবিয়াল উপপ্রকারের সংজ্ঞাকে পৃথকভাবে অনন্য ক্রম বৈকল্পিক থেকে অনুরূপ ক্রমের ক্লাস্টারে প্রসারিত করে উপপ্রকারের সংখ্যা ব্যাপকভাবে হ্রাস করা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, পেয়ারওয়াইজ ডিস্টেন্স ক্লাস্টারিং একটি ননপ্যারামেট্রিক পদ্ধতি যেখানে ক্লাস্টারগুলি একে অপরের প্রান্তিক দূরত্বের মধ্যে থাকা জোড়া ক্রম থেকে একত্রিত হয়। ক্রমগুলির মধ্যে দূরত্ব একটি জেনেটিক দূরত্ব পরিমাপ দ্বারা গণনা করা হয় (একটি গাণিতিক সূত্র যা দুটি ক্রমকে একটি অ-নেতিবাচক বাস্তব সংখ্যার সাথে ম্যাপ করে) যা আণবিক বিবর্তনের কিছু মডেলের অধীনে ক্রমগুলির মধ্যে বিবর্তনীয় বিচ্যুতির পরিমাণ নির্ধারণ করে। ফ্রিকোয়েন্সি-ভিত্তিক অ্যাট্রিবিউশন যখন সম্ভাব্য উৎসগুলি জনসংখ্যা হয়, ব্যক্তি নয়, তখন আমরা সংশ্লিষ্ট জনসংখ্যার উপপ্রকারের ফ্রিকোয়েন্সিগুলির তুলনা করছি। সর্বাধিক সম্ভাব্য উৎস জনসংখ্যার একটি উপপ্রকার ফ্রিকোয়েন্সি বিতরণ থাকা উচিত যা রেফারেন্স জনসংখ্যার সাথে সবচেয়ে বেশি মিল। যে পদ্ধতিগুলি এই পদ্ধতিটি ব্যবহার করে সেগুলিকে "ফ্রিকোয়েন্সি-ভিত্তিক" বা "ফ্রিকোয়েন্সি-ম্যাচিং" মডেল হিসাবে উল্লেখ করা হয়েছে। এই উপপ্রকারগুলি অপরিহার্যভাবে আণবিক তথ্য থেকে উদ্ভূত হয় না; উদাহরণস্বরূপ, এই পদ্ধতিগুলি মূলত অ-জেনেটিক অ্যান্টিজেনিক বা প্রতিরোধ প্রোফাইলিং দ্বারা সংজ্ঞায়িত মাইক্রোবিয়াল স্ট্রেনের ক্ষেত্রে প্রয়োগ করা হয়েছিল। উদাহরণস্বরূপ, "ডাচ মডেল" মূলত নিয়মিত নজরদারি কর্মসূচির মাধ্যমে বিভিন্ন বাণিজ্যিক গবাদি পশুর জনসংখ্যার (হাঁস-মুরগি, শূকর এবং গবাদি পশু সহ) ব্যাকটেরিয়া উপপ্রকারের আপেক্ষিক ফ্রিকোয়েন্সিগুলির (ফেজ টাইপিংয়ের উপর ভিত্তি করে) তুলনা করে সালমোনেলার কারণে বেশ কয়েকটি খাদ্যজনিত অসুস্থতার সম্ভাব্য উৎস অনুমান করার জন্য তৈরি করা হয়েছিল। একটি প্রদত্ত উপপ্রকারের জন্য, প্রতিটি উৎসের জন্য দায়ী মানুষের ক্ষেত্রে প্রত্যাশিত সংখ্যা উৎসগুলির মধ্যে সেই উপপ্রকারের আপেক্ষিক ফ্রিকোয়েন্সিগুলির সাথে আনুপাতিকঃ যেখানে উপপ্রকারের সাথে যুক্ত-তম উৎস জনসংখ্যার (অ-মানব) ক্ষেত্রে অনুপাত, এবং প্রাপক (মানব) জনসংখ্যার উপপ্রকারের ক্ষেত্রে সংখ্যা। উদাহরণস্বরূপ, যদি তিনটি সম্ভাব্য উৎসের মধ্যে উপপ্রকার এক্স-এর ফ্রিকোয়েন্সি যথাক্রমে 0.8,0 এবং 0.1 হয়, তবে দ্বিতীয় উৎস থেকে কেসগুলির প্রত্যাশিত সংখ্যা (মোট 100-এর মধ্যে) হল। এই সহজ সূত্রটি একটি সর্বাধিক সম্ভাব্যতা প্রাক্কলনকারী যখন প্রতিটি উৎস থেকে মানুষের জনসংখ্যায় সংক্রমণের মোট শক্তি অভিন্ন হয়, যেমন, উৎসগুলির জনসংখ্যার আকার সমান হয়। পরবর্তীকালে, এই মডেলটি হল্ড এবং সহকর্মীদের দ্বারা বায়েসীয় অনুমান পদ্ধতি ব্যবহার করে উৎস এবং উপপ্রকারের মধ্যে বৈচিত্র্যের হিসাব করার জন্য প্রসারিত করা হয়েছিল। এই সম্প্রসারণ, সাধারণত হল্ড মডেল হিসাবে উল্লেখ করা হয়, খাদ্য-বাহিত অসুস্থতার উৎস অ্যাট্রিবিউশনে একটি আদর্শ মডেল হয়ে উঠেছে। ভ্রমণ এবং প্রাদুর্ভাব সম্পর্কিত ক্ষেত্রে সামঞ্জস্য করার পরে মানব জনসংখ্যার প্রতিটি উপপ্রকারের পর্যবেক্ষিত সংখ্যাকে আই-থ উপপ্রকারের জন্য গড় সহ একটি পয়সন বিতরণ ফলাফল হিসাবে ধরে নেওয়া হয়েছিলঃ আই-থ উপপ্রকারের প্রান্তিক প্রভাব কোথায় (যেমন, একটি ব্যাকটেরিয়া বৈকল্পিকের উচ্চতর সংক্রামকতা), জে-থ খাদ্য উৎসের পর্যবেক্ষিত মোট পরিমাণ (ভর), জে-থ খাদ্য উৎসের প্রান্তিক প্রভাব, এবং মূল "ডাচ" মডেলের মতো একই পর্যবেক্ষিত কেস অনুপাত। এই মডেলটি চিত্র 2-এ দৃশ্যমান। বায়েসীয় অনুমান হল্ড এবং সহকর্মীদের দ্বারা "ডাচ" মডেলে বিপুল সংখ্যক পরামিতি যুক্ত করার ফলে আরও বাস্তবসম্মত মডেল পাওয়া যায়। যাইহোক, মূল মডেলের বিপরীতে সঠিক সর্বাধিক সম্ভাব্যতা অনুমানের জন্য সমাধান করা খুব জটিল ছিল। অনেক পরামিতি সরাসরি পরিমাপ করা যায়নি, যেমন একটি নির্দিষ্ট খাদ্য উৎসের সাথে সম্পর্কিত আপেক্ষিক সংক্রমণ ঝুঁকি। ফলস্বরূপ, হল্ড এবং সহকর্মীরা মডেলের পরামিতিগুলি অনুমান করার জন্য একটি বায়েসিয়ান পদ্ধতি গ্রহণ করেছিলেন। ইংল্যান্ডে খাদ্য বিষক্রিয়ার প্রাদুর্ভাবে ক্যাম্পিলোব্যাক্টর জেজুনি ব্যাকটেরিয়ার বিভিন্ন পরিবেশগত এবং গবাদি পশুর জলাধারগুলির অবদান পুনর্গঠনের জন্যও অনুরূপ পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়েছে, যেখানে জলাধারগুলির মধ্যে বিভিন্ন উপপ্রকারের স্থানান্তর যৌথভাবে বায়েসিয়ান পদ্ধতি দ্বারা অনুমান করা হয়েছিল। যদিও বায়েসিয়ান অনুমান অন্যত্র ব্যাপকভাবে আলোচনা করা হয়েছে, এটি উৎস অ্যাট্রিবিউশনের গণনামূলক-নিবিড় পদ্ধতিতে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে, তাই আমরা এখানে একটি সংক্ষিপ্ত বিবরণ প্রদান করি। বায়েসিয়ান অনুমানের প্রসঙ্গে প্রতিটি পরামিতি একটি সম্ভাব্যতা বন্টন দ্বারা বর্ণনা করা হয় যা এর প্রকৃত মান সম্পর্কে আমাদের বিশ্বাসকে উপস্থাপন করে। সুতরাং, বায়েসিয়ান অনুমানের (অর্থাৎ বায়েসের নিয়ম) ভিত্তি হিসাবে যে পরিসংখ্যানগত নীতিটি রয়েছে তা মডেল প্যারামিটার () এবং ডেটা ()-এর পরিপ্রেক্ষিতে প্রকাশ করা যেতে পারেঃ যেখানে, এবং যথাক্রমে পোস্টেরিয়র, স্যাম্পলিং (সম্ভাব্যতা) এবং পূর্ববর্তী বিতরণ হিসাবে পরিচিত। বায়েসিয়ান অনুমান সম্পর্কে চিন্তা করার একটি সহজ উপায় হল যে পরামিতিগুলি সম্পর্কে আমাদের পূর্বের বিশ্বাস ডেটা দেখার পরে "আপডেট" করা হয়। ফলস্বরূপ, আমাদের পরবর্তী বিশ্বাস আমাদের পূর্বের বিশ্বাস এবং তথ্যের মধ্যে একটি সমঝোতায় পরিণত হয়। আমাদের বিশ্বাসকে আপডেট করার জন্য, আমাদের একটি নমুনা বিতরণ বা মডেল থাকতে হবে যা একটি পরীক্ষার বিভিন্ন ফলাফলের সম্ভাবনা বর্ণনা করে। আমাদের একটি পূর্ববর্তী বন্টনও প্রয়োজন যা একটি পরিসংখ্যানগত আকারে আমাদের বিশ্বাসের প্রতিনিধিত্ব করে। যদিও আধুনিক গণনা প্রায় যে কোনও সম্ভাব্যতা বন্টনকে ব্যবহার করার অনুমতি দেয়, অভিন্ন বন্টন সাধারণত ব্যবহৃত হয় কারণ এটি কিছু সীমার মধ্যে প্রতিটি মানের জন্য একই সম্ভাবনা বরাদ্দ করে। তথ্য থেকে নতুন তথ্য অন্তর্ভুক্ত করার পরে, মডেল প্যারামিটার সম্পর্কে আমাদের আপডেটেড বিশ্বাস পোস্টেরিয়র ডিস্ট্রিবিউশন দ্বারা প্রতিনিধিত্ব করা হয়। আমাদের বিশ্বাসের প্রতিনিধিত্ব করার জন্য বিতরণের এই ব্যবহার বায়েসিয়ান অনুমানকে সর্বাধিক সম্ভাবনা থেকে আলাদা করে, যার ফলস্বরূপ একটি বিন্দু অনুমান হিসাবে পরামিতি মানগুলির একক সংমিশ্রণ হয়। হল্ড এবং সহকর্মীরা তাদের অনেক পরামিতিগুলির জন্য অভিন্ন পূর্ববর্তী বিতরণ ব্যবহার করেছিলেন এই পূর্ব বিশ্বাস প্রকাশ করার জন্য যে প্রকৃত মান নির্দিষ্ট উচ্চ এবং নিম্ন সীমার সাথে অবিচ্ছিন্ন সীমার মধ্যে পড়েছিল। তারা কিছু প্যারামিটারকে অন্যদের মতো একই সংখ্যাসূচক মান নিতে বাধ্য করেছিল। উদাহরণস্বরূপ, একই খাদ্য উৎসের দেশীয় এবং আমদানিকৃত সরবরাহের প্রভাবগুলি এই পদ্ধতিতে সংযুক্ত ছিল। এই ধারণাটি একটি দৃঢ় বিশ্বাস প্রকাশ করে যে একটি প্রদত্ত খাদ্য উৎস তার উৎপত্তি নির্বিশেষে একই সংক্রমণের ঝুঁকি বহন করে এবং মডেলটিকে সহজতর করে যাতে তথ্যের সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়া আরও সম্ভব হয়। মডেলটিকে আরও সহজতর করার জন্য অন্যান্য পরামিতিগুলি একটি নির্দিষ্ট রেফারেন্স মান নির্ধারণ করা হয়েছিল। হল্ড এবং সহকর্মীরা একটি হারে ঘটে যাওয়া বিরল সংক্রমণের ঘটনাগুলির সংখ্যা () পর্যবেক্ষণের সম্ভাবনা বর্ণনা করার জন্য একটি পয়সন মডেল নিযুক্ত করেছিলেন। উপরে বর্ণিত হিসাবে, একটি নির্দিষ্ট ব্যাকটেরিয়া উপপ্রকারের কারণে সংক্রমণের হার ছিল সমস্ত সম্ভাব্য উৎস জুড়ে সংক্রমণের হারের সমষ্টি। হল্ড মডেলটি "ডাচ" মডেলের তুলনায় বেশি বাস্তবসম্মত ছিল কারণ এটি সংক্রমণের হারকে উপপ্রকার এবং খাদ্য উৎসের মধ্যে পরিবর্তিত হতে দেয়। তবে, এই বিভিন্ন হারগুলি সরাসরি পরিমাপ করা সম্ভব ছিল না-এই পরামিতিগুলি তথ্য থেকে অনুমান করা প্রয়োজন ছিল। তুলনামূলক পদ্ধতি জনসংখ্যার মধ্যে প্যাথোজেন সংক্রমণের পুনর্গঠন করতে উপপ্রকারের ফ্রিকোয়েন্সিগুলির তুলনা করার পরিবর্তে, অনেক উৎস অ্যাট্রিবিউশন পদ্ধতি পৃথক হোস্টের স্তরে প্যাথোজেন সিকোয়েন্সের তুলনা করে। ক্রমের তুলনা করার একটি উপায় হল জেনেটিক দূরত্ব বা সাদৃশ্যের কিছু পরিমাপ গণনা করা, একটি ধারণা যা আমরা সংমিশ্র উপপ্রকারে পুলিং ক্রমের বিষয়ে আগে প্রবর্তন করেছিলাম। উদাহরণস্বরূপ, যে সংক্রমণগুলি গুচ্ছগুলিতে গোষ্ঠীভুক্ত করা হয় সেগুলি এক বা একাধিক সাম্প্রতিক এবং দ্রুত সংক্রমণ ঘটনার মাধ্যমে সম্পর্কিত বলে মনে করা হয়। স্বল্প জেনেটিক দূরত্ব বোঝায় যে মিউটেশনগুলি তাদের সাধারণ পূর্বপুরুষ থেকে নেমে আসা বংশে জমা হওয়ার জন্য সীমিত সময় পেরিয়ে গেছে। ফলস্বরূপ, এই গুচ্ছগুলিকে প্রায়শই "সংক্রমণ গুচ্ছ" হিসাবে উল্লেখ করা হয়। অন্যান্য গবেষণায় জিনগত দূরত্ব ব্যবহার করা হয়েছে যা সংক্রমণের সম্ভাব্য উৎস হিসাবে হোস্ট ব্যক্তিদের বাতিল করার জন্য কিছু সীমা অতিক্রম করেছে। যদিও ক্লাস্টারিংয়ের এই প্রয়োগ উৎস অ্যাট্রিবিউশনের সাথে সম্পর্কিত, তবে সংক্রমণের মধ্যে জিনগত দূরত্ব থেকে কেবল সংক্রমণের দিকটি অনুমান করা সম্ভব নয়। উপরন্তু, সংক্রমণকে পৃথক করার জেনেটিক দূরত্ব শুধুমাত্র সংক্রমণের হার দ্বারা নির্ধারিত হয় না; উদাহরণস্বরূপ, জনসংখ্যা থেকে সংক্রমণের নমুনা কীভাবে নেওয়া হয় তার দ্বারা তারা দৃঢ়ভাবে প্রভাবিত হয়। ক্রমগুলি তাদের ভাগ করা বিবর্তনীয় ইতিহাসের প্রেক্ষাপটেও তুলনা করা যেতে পারে। একটি ফাইলোজেনেটিক গাছ বা ফাইলোজেনি হল প্রজাতি বা জনসংখ্যার সাধারণ পূর্বপুরুষ সম্পর্কে একটি অনুমান। আণবিক মহামারীবিদ্যার প্রসঙ্গে, ফাইলোজেনিগুলি বিভিন্ন পোষকের মধ্যে সংক্রমণ সম্পর্কিত করতে ব্যবহৃত হয় এবং সাধারণত প্রতিটি প্যাথোজেন জনসংখ্যার জিনগত ক্রম থেকে পুনর্গঠন করা হয়। ফাইলোজেনি পুনর্গঠনের জন্য, ক্রমগুলি অবশ্যই প্যাথোজেন জিনোমের একই অংশকে আবৃত করতে হবে; উদাহরণস্বরূপ, ক্রমগুলি যা বিভিন্ন সংক্রমণ থেকে একই জিনের একাধিক অনুলিপি উপস্থাপন করে। বিচ্ছিন্ন জনগোষ্ঠীর মধ্যে এই অবশিষ্ট সাদৃশ্য (সমসংস্থান) সাম্প্রতিক সাধারণ পূর্বপুরুষদের বোঝায়। একটি আণবিক ফাইলোজেনি "টিপস" বা "পাতা" নিয়ে গঠিত যা বিভিন্ন জিনগত ক্রমের প্রতিনিধিত্ব করে যা শাখা দ্বারা সাধারণ পূর্বপুরুষদের একটি সিরিজের সাথে সংযুক্ত থাকে যা শেষ পর্যন্ত একটি "মূল"-এ একত্রিত হয়। মূলে পূর্বপুরুষের ক্রমের গঠন, শাখাপ্রশাখার ঘটনাগুলির ক্রম এবং প্রতিটি শাখা বরাবর পরিবর্তনের আপেক্ষিক পরিমাণ হল সমস্ত পরিমাণ যা অগ্রভাগের পর্যবেক্ষিত ক্রম থেকে এক্সট্রপোলেট করা আবশ্যক। জিনগত ক্রমের বৈচিত্র্য থেকে একটি ফাইলোজেনেটিক গাছ পুনর্গঠন করার একাধিক পদ্ধতি রয়েছে। উদাহরণস্বরূপ, দূরত্ব-ভিত্তিক পদ্ধতিগুলি পর্যবেক্ষণ করা জিনগত দূরত্বের উপর ভিত্তি করে একটি গাছ তৈরি করতে একটি শ্রেণিবদ্ধ ক্লাস্টারিং পদ্ধতি ব্যবহার করে। ফাইলোজেনেটিক অনিশ্চয়তা ফাইলোজেনেটিক তদন্তে একটি সাধারণ সরলীকরণ ধারণা হল যে তথ্য থেকে পুনর্গঠিত ফাইলোজেনেটিক গাছ হল "সত্য" গাছ-অর্থাৎ, নমুনা সংক্রমণের সাথে সম্পর্কিত সাধারণ পূর্বপুরুষের একটি সঠিক উপস্থাপনা। উদাহরণস্বরূপ, একটি একক গাছ প্রায়শই প্রোটিন-কোডিং ক্রমগুলিতে প্রাকৃতিক নির্বাচনের স্বাক্ষর সনাক্ত করার জন্য তুলনামূলক পদ্ধতির জন্য ইনপুট হিসাবে ব্যবহৃত হয়। অন্যদিকে, যদি ফাইলোজেনি তথ্য থেকে প্রাপ্ত একটি অনিশ্চিত অনুমান হিসাবে পরিচালিত হয় (ক্রম বিন্যাস সহ), তবে বিশ্লেষণটি একটি শ্রেণিবদ্ধ মডেলে পরিণত হয় যেখানে ফাইলোজেনেটিক পুনর্গঠনের সমস্যাটি ফাইলোজেনির শর্তসাপেক্ষ অন্যান্য মডেল পরামিতিগুলি অনুমান করার সমস্যার মধ্যে নিহিত থাকে (চিত্র 3)। মার্কভ চেইন মন্টে কার্লো (এম. সি. এম. সি)-এর মতো পদ্ধতি ব্যবহার করে তাদের যৌথ পোস্টেরিয়র ডিস্ট্রিবিউশন থেকে ফাইলোজেনি এবং অন্যান্য মডেল প্যারামিটার উভয়েরই নমুনা নেওয়া আরও সঠিক প্যারামিটার অনুমান প্রদান করা উচিত। যাইহোক, ব্যাপকভাবে সম্প্রসারিত মডেলের স্থানটি এম. সি. এম. সি-র নমুনাগুলিকে পোস্টেরিয়র ডিস্ট্রিবিউশনে একত্রিত করা আরও কঠিন করে তোলে। এই ধরনের শ্রেণিবদ্ধ পদ্ধতিগুলি প্রায়শই বিইএএসটি2 (বায়েসিয়ান ইভোলিউশনারি অ্যানালাইসিস বাই স্যাম্পলিং ট্রি) সফ্টওয়্যার প্যাকেজে প্রয়োগ করা হয়, যা গাছের স্থান থেকে এম. সি. এম. সি-র নমুনা সংগ্রহের জন্য সাধারণ রুটিন সরবরাহ করে এবং ক্রম তথ্য এবং নমুনা সংগ্রহের তারিখ দেওয়া একটি সময়-স্কেলযুক্ত ফাইলোজেনেটিক গাছের সম্ভাবনা গণনা করে। ফাইলোজেনেটিক অনিশ্চয়তার বেশ কয়েকটি উৎস রয়েছে। উদাহরণস্বরূপ, বংশের সাধারণ পূর্বপুরুষদের পুনর্গঠন করা কঠিন হতে পারে যদি সংশ্লিষ্ট শাখাগুলিতে খুব কম বা কোনও বিবর্তন না ঘটে থাকে। এটি তখন ঘটতে পারে যখন বিবর্তনের হার সংক্রমণের সময় স্কেলের তুলনায় যথেষ্ট ধীর হয়, যেমন একটি সংক্রমণের শুরু এবং পরবর্তী হোস্টে (অর্থাৎ প্রজন্মের সময়) এর সংক্রমণের মধ্যে মিউটেশন জমা হওয়ার সম্ভাবনা কম থাকে। এটি তখনও দেখা দিতে পারে যখন সংশ্লিষ্ট জিনোমের অসম্পূর্ণ ক্রমবিন্যাসের কারণে বিদ্যমান বিচ্যুতি ধরা পড়ে না। উপরন্তু, আমরা গাছের গভীরে যাওয়ার সাথে সাথে বংশের সাধারণ পূর্বপুরুষদের পুনর্গঠন ক্রমবর্ধমানভাবে আরও অনিশ্চিত, যা আমাদের পর্যবেক্ষিত তথ্য থেকে আরও বেশি দূরত্বে পূর্বপুরুষের রাজ্যগুলিকে এক্সট্রপোলেট করতে বাধ্য করে। আণবিক ক্রম থেকে ফাইলোজেনি পুনর্গঠন করার জন্য সাধারণত একাধিক ক্রম বিন্যাসের প্রয়োজন হয়, একটি টেবিল যেখানে বিভিন্ন ক্রমের সমজাতীয় অবশিষ্টাংশ একই অবস্থান দখল করে। যদিও সারিবদ্ধকরণগুলি প্রায়শই অস্পষ্টতা ছাড়াই পরিচিত পর্যবেক্ষিত তথ্য হিসাবে বিবেচিত হয়, তবে সারিবদ্ধকরণের প্রক্রিয়াটিও অনিশ্চিত এবং বিচ্যুত প্যাথোজেন বংশের মধ্যে ক্রম সন্নিবেশ এবং মুছে ফেলার দ্রুত সংগ্রহের সাথে আরও কঠিন হয়ে উঠতে পারে। যদিও বায়েসিয়ান পদ্ধতি রয়েছে যা ফাইলোজেনির সাথে সারিবদ্ধকরণের যৌথ নমুনার মাধ্যমে সারিবদ্ধকরণের অনিশ্চয়তার সমাধান করে, এই পদ্ধতিটি গণনামূলকভাবে জটিল এবং উৎস অ্যাট্রিবিউশনের প্রসঙ্গে খুব কমই ব্যবহৃত হয়। উপরন্তু, সিকোয়েন্সগুলি পৃথক প্যাথোজেন বা সংক্রামিত জনসংখ্যার জেনেটিক গঠন সম্পর্কে অনিশ্চিত অনুমান, এবং পরবর্তী প্রজন্মের সিকোয়েন্সিং প্রযুক্তিগুলিতে প্রচলিত স্যাঙ্গার সিকোয়েন্সিংয়ের তুলনায় যথেষ্ট বেশি ত্রুটির হার থাকে এবং নমুনা ক্রস-দূষণ এবং অ্যাডাপ্টার দূষণের প্রভাব কমাতে বিশ্লেষণ পাইপলাইনগুলিকে অবশ্যই যত্ন সহকারে বৈধ করতে হবে। পুনঃসংযোগ হল পৃথক জিনোমের মধ্যে জিনগত উপাদানের বিনিময়। প্যাথোজেনগুলির জন্য, পুনরায় সংমিশ্রণ ঘটতে পারে যখন একটি কোষ প্যাথোজেনের একাধিক অনুলিপি দ্বারা সংক্রামিত হয়। যদি কিছু পোষক বিভিন্ন উৎস থেকে দুই বা ততোধিক ভিন্ন রূপ দ্বারা একাধিকবার সংক্রামিত হয় (অর্থাৎ, সুপারইনফেকশন), তবে পুনর্মিলন মোজাইক জিনোম তৈরি করতে পারে যা একটি সঠিক ফাইলোজেনির পুনর্গঠনকে জটিল করে তোলে। অন্য কথায়, একটি রিকম্বিনেন্ট জিনোমের বিভিন্ন অংশ অসঙ্গতিপূর্ণ ফাইলোজেনির মাধ্যমে অন্যান্য জিনোমের সাথে এমনভাবে সম্পর্কিত হতে পারে যা একটি গাছ দ্বারা সঠিকভাবে উপস্থাপন করা যায় না। বাস্তবে, রিকম্বিনেন্ট সিকোয়েন্সের জন্য স্ক্রিন করা এবং পুনরায় সংমিশ্রণ মুক্ত বলে মনে করা হয় এমন একটি প্রান্তিককরণ থেকে একটি ফাইলোজেনি পুনর্গঠন করার আগে সেগুলি ফেলে দেওয়া সাধারণ। ফাইলোজেনি থেকে সংক্রমণের ইতিহাস উল্লেখ করা ফাইলোজেনেটিক্সকে উৎস অ্যাট্রিবিউশনে প্রয়োগ করার মূল ভিত্তি হল ফাইলোজেনেটিক গাছের আকৃতি সংক্রমণের ইতিহাসকে আনুমানিক করে, যা একটি গাছ দ্বারাও প্রতিনিধিত্ব করা যেতে পারে যেখানে প্রতিটি দুটি শাখায় বিভক্ত হয়ে একটি হোস্ট থেকে অন্য হোস্টে সংক্রমণের সংক্রমণকে উপস্থাপন করে। যোগাযোগের সন্ধানের মতো তথ্যের অন্যান্য উৎস থেকে সংক্রমণ গাছের পুনর্গঠনের সাথে, একটি ফাইলোজেনেটিক গাছের পুনর্গঠন একটি দরকারী, অতিরিক্ত তথ্যের উৎস হিসাবে কাজ করতে পারে, বিশেষত যখন জেনেটিক সিকোয়েন্স ইতিমধ্যে উপলব্ধ থাকে। ফাইলোজেনেটিক এবং ট্রান্সমিশন গাছের মধ্যে চাক্ষুষ এবং ধারণাগত সাদৃশ্যের কারণে, এটি একটি সাধারণ ধারণা যে ফাইলোজেনির শাখা পয়েন্টগুলি (বিভাজন) সংক্রমণ ঘটনাগুলিকে উপস্থাপন করে। যাইহোক, এই অনুমান প্রায়শই ভুল হবে। দুটি শাখা বরাবর যে কোনও সময়ে একটি সংক্রমণ ঘটনা ঘটতে পারে যা ভাইরাস ফাইলোজেনির মধ্যে একটি নমুনা সংক্রমণকে অন্য থেকে পৃথক করে (চিত্র 3এ)। সংক্রমণ গাছ শুধুমাত্র ফাইলোজেনেটিক গাছের আকারকে সীমাবদ্ধ করে। সুতরাং, আমরা ত্রুটি ছাড়াই ফাইলোজেনেটিক গাছটি পুনর্গঠন করতে পারলেও, অসম্পূর্ণ নমুনা সংগ্রহ, পোষকের মধ্যে প্যাথোজেন বিবর্তন এবং একই পোষকের গৌণ সংক্রমণ সহ সংক্রমণ গাছের সঠিক উপস্থাপনা না হওয়ার বেশ কয়েকটি কারণ রয়েছে। অসম্পূর্ণ নমুনা সংগ্রহ ফাইলোজেনেটিক গাছকে সংক্রমণের ইতিহাসের সাথে তুলনা করা অন্তর্নিহিতভাবে ধরে নেয় যে মহামারীতে প্রতিটি সংক্রামিত পোষক থেকে জিনগত ক্রম পাওয়া গেছে। বাস্তবে, সংক্রামিত পোষকের শুধুমাত্র একটি ভগ্নাংশ অনুক্রম তথ্যে প্রতিনিধিত্ব করা হয়। একটি অজানা এবং অনিবার্যভাবে উল্লেখযোগ্য সংখ্যক নমুনাবিহীন সংক্রামিত পোষকের অস্তিত্ব উৎস অ্যাট্রিবিউশনের জন্য একটি বড় চ্যালেঞ্জ। এমনকি যদি ফাইলোজেনেটিক গাছ নির্দেশ করে যে দুটি সংক্রমণ অন্য যে কোনও নমুনা সংক্রমণের তুলনায় সবচেয়ে ঘনিষ্ঠভাবে সম্পর্কিত, তবে এক বা একাধিক নমুনাবিহীন পোষকের অস্তিত্বকে অস্বীকার করা যায় না যারা পরিচিত পোষককে পৃথক করে "সংক্রমণ শৃঙ্খলে" মধ্যবর্তী লিঙ্ক (চিত্র 3বি)। একইভাবে, একটি নমুনাবিহীন সংক্রমণ গাছের অগ্রভাগে পর্যবেক্ষণ করা উভয় সংক্রমণের উৎস হতে পারে (চিত্র 3সি)। নিজেই, ফাইলোজেনেটিক গাছ এই বিকল্প সংক্রমণ পরিস্থিতিগুলির মধ্যে স্পষ্টভাবে বৈষম্য করে না। পোষকের মধ্যে বিবর্তন প্রতিটি পোষকের মধ্যে প্যাথোজেনের বিভিন্ন জনসংখ্যার বিবর্তনের কারণে ফাইলোজেনেটিক গাছের আকৃতি অন্তর্নিহিত সংক্রমণের ইতিহাস থেকে বিচ্ছিন্ন হতে পারে। প্যাথোজেন জিনোমের পৃথক অনুলিপি যা পরবর্তী পোষকের কাছে প্রেরণ করা হয়, সংজ্ঞা অনুসারে, উৎস জনসংখ্যার মধ্যে আর নেই। ফাইলোজেনেটিক গাছে একটি বিভাজন বিদ্যমান যা সঞ্চারিত বংশ এবং অন্যান্য বংশের মধ্যে সাধারণ পূর্বপুরুষের প্রতিনিধিত্ব করে যা উৎস জনসংখ্যায় রয়ে গেছে এবং অব্যাহত রয়েছে। যদি আমরা সময়ের পিছনে বংশের উভয় সেট অনুসরণ করি, সংক্রমণ ঘটনার সময়টি সবচেয়ে সাম্প্রতিক সম্ভাব্য সময় যা তারা একটি সাধারণ পূর্বপুরুষের সাথে মিলিত হতে পারে। অন্যভাবে বলতে গেলে, এই ঘটনাটি একটি অবিচ্ছিন্ন পরিসরের একটি চূড়ান্ত প্রতিনিধিত্ব করে যেখানে সাধারণ পূর্বপুরুষ সময়ের আরও পিছনে অবস্থিত। এই প্রক্রিয়াটি প্রায়শই কিংম্যানের কোয়ালেসেন্ট দ্বারা মডেল করা হয়, যা একটি সাধারণ পূর্বপুরুষের মুখোমুখি না হওয়া পর্যন্ত আমরা এলোমেলোভাবে নির্বাচিত বংশগুলি অনুসরণ করার আশা করি এমন প্রজন্মের সংখ্যা বর্ণনা করে। দুটি বংশ একটি সাধারণ পূর্বপুরুষের সাথে মিলিত না হওয়া পর্যন্ত প্রত্যাশিত সময়, যা একত্রীকরণ ঘটনা হিসাবে পরিচিত, কার্যকর জনসংখ্যার আকারের সাথে আনুপাতিক, যা সম্ভাব্য পূর্বপুরুষদের সংখ্যা নির্ধারণ করে। অন্যভাবে বললে, একটি বড় শহরে এলোমেলোভাবে নির্বাচিত দু 'জন লোকের মধ্যে একটি ছোট গ্রামীণ সম্প্রদায়ের দু' জনের তুলনায় একজন প্রপিতামহের মধ্যে মিল থাকার সম্ভাবনা কম। একটি বৃহৎ, বৈচিত্র্যময় হোস্ট প্যাথোজেন জনসংখ্যার মধ্যে দীর্ঘতর সমন্বয় সময় উৎস অ্যাট্রিবিউশনের জন্য একটি উল্লেখযোগ্য চ্যালেঞ্জ, কারণ এটি সংক্রমণ গাছ থেকে ভাইরাস ফাইলোজেনি উন্মোচন করে। উদাহরণস্বরূপ, যদি কোনও পোষক তাদের সংক্রমণ অন্য দুটিতে সংক্রামিত করে থাকে, তবে বংশগুলির তিনটি সেট থাকতে পারে যার পূর্বপুরুষদের সেই পোষকের উৎস জনসংখ্যার মধ্যে সনাক্ত করা যেতে পারে (চিত্র 3D)। ফলস্বরূপ, কিছু সম্ভাবনা রয়েছে যে ভাইরাস ফাইলোজেনির শাখা ক্রমটি সংক্রমণের ঘটনাগুলির একটি ভিন্ন ক্রমকে বোঝায় যদি আমরা ফাইলোজেনিটিকে সংক্রমণ গাছের সমতুল্য হিসাবে ব্যাখ্যা করি। উদাহরণস্বরূপ, চিত্র 3D হোস্ট 1 এবং 3 সংক্রমণের ইতিহাসে আরও ঘনিষ্ঠভাবে সম্পর্কিত, তবে ফাইলোজেনির ক্ষেত্রে নয়। ক্লিয়ারেন্স এবং সেকেন্ডারি সংক্রমণ অনেক সংক্রমণ হোস্টের ইমিউন সিস্টেম দ্বারা স্বতঃস্ফূর্তভাবে সাফ করা যেতে পারে। যদি একটি হোস্ট যা পূর্বে নির্ণয় করা সংক্রমণকে সাফ করে দেয় অন্য উৎস থেকে পুনরায় সংক্রামিত হয়, তবে একই হোস্টের জন্য যথাক্রমে ফাইলোজেনেটিক এবং সংক্রমণ গাছগুলিতে বিভিন্ন সংক্রমণ দ্বারা প্রতিনিধিত্ব করা সম্ভব। উপরন্তু, কিছু ব্যক্তি বিভিন্ন উৎস থেকে সংক্রামিত হতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, হেপাটাইটিস সি ভাইরাস দ্বারা প্রায় এক-তৃতীয়াংশ সংক্রমণ সংক্রমণের প্রথম ছয় মাসের মধ্যে স্বতঃস্ফূর্তভাবে সাফ হয়ে যায়। তবে, এই পূর্ববর্তী এক্সপোজারটি একই ভাইরাস দ্বারা পুনরায় সংক্রমণের বিরুদ্ধে প্রতিরোধ ক্ষমতা প্রদান করে না। উপরন্তু, হেপাটাইটিস সি ভাইরাসের একাধিক স্ট্রেন দ্বারা সহ-সংক্রমণ যা একই হোস্টের মধ্যে একযোগে স্থায়ী হয়, সংক্রমণের উচ্চ হার সহ জনসংখ্যার মধ্যে তুলনামূলকভাবে ঘন ঘন ঘটতে পারে, যেমন যারা ভাগ করা সরঞ্জাম ব্যবহার করে ওষুধ ইনজেকশন দেয় (14 শতাংশ থেকে 39 শতাংশ পর্যন্ত)। প্রচলিত জেনেটিক সিকোয়েন্সিং কৌশলগুলি অতিরিক্ত এক্সপোজার থেকে স্ট্রেনগুলির অধ্যবসায় মিস করতে পারে যদি তারা হোস্টের মধ্যে কম ফ্রিকোয়েন্সিতে উপস্থিত থাকে, যার জন্য "পরবর্তী প্রজন্মের" সিকোয়েন্সিং প্রযুক্তি ব্যবহারের প্রয়োজন হয়। এই কারণগুলির জন্য, জেনেটিক সাদৃশ্যের মাধ্যমে হেপাটাইটিস সি ভাইরাস সংক্রমণের মহামারী সংক্রান্ত সংযোগ একটি ক্ষণস্থায়ী ঘটনা হতে পারে, যার ফলে কিছু তদন্তকারী আণবিক মহামারীবিদ্যা প্রয়োগের জন্য প্রতিটি সংক্রমণের বিভিন্ন সময় বিন্দু থেকে নমুনা নেওয়া একাধিক ভাইরাস সিকোয়েন্স ব্যবহার করার পরামর্শ দেন। পূর্বপুরুষের পোষক-অবস্থা পুনর্গঠন পূর্বপুরুষের পুনর্গঠন হল একটি ফাইলোজেনেটিক গাছের বিবর্তনের একটি মডেলের প্রয়োগ, যা গাছের বিভিন্ন পূর্বপুরুষের নোডগুলিতে নিউক্লিওটাইড সিকোয়েন্স বা ফেনোটাইপের মতো চরিত্রের অবস্থা পুনর্গঠন করে। উৎস অ্যাট্রিবিউশনের প্রসঙ্গে, পূর্বপুরুষের পুনর্গঠন প্রায়শই প্যাথোজেন বংশের ভৌগলিক অবস্থান অনুমান করতে ব্যবহৃত হয় কারণ সেগুলি তাদের পোষক দ্বারা এক অঞ্চল থেকে অন্য অঞ্চলে বহন করা হয়। চরিত্রের বিবর্তন এবং ব্যক্তি বা জনসংখ্যার স্থানিক অভিবাসনের মধ্যে এই সাদৃশ্য অঙ্কন করা ফাইলোজিওগ্রাফি নামে পরিচিত, যেখানে পূর্বপুরুষের জনসংখ্যার ভৌগলিক অবস্থান অভিবাসনের কিছু মডেলের অধীনে তার নমুনা বংশধরদের বর্তমান অবস্থান থেকে পুনর্গঠন করা হয়। অভিবাসন মডেলগুলি সাধারণত পৃথক-অবস্থা এবং অবিচ্ছিন্ন-অবস্থা মডেলের দুটি বিভাগে পড়ে। বিচ্ছিন্ন-অবস্থা বা দ্বীপ অভিবাসন মডেলগুলি ধরে নেয় যে একটি প্রদত্ত বংশ সীমিত সংখ্যক অবস্থানের একটিতে রয়েছে এবং এটি একটি অবিচ্ছিন্ন-সময়ের মার্কভ প্রক্রিয়া অনুসারে সময়ের সাথে সাথে অবস্থান পরিবর্তন করে, যা আণবিক বিবর্তনের জন্য ব্যবহৃত মডেলগুলির অনুরূপ। পরিবহন নেটওয়ার্কের বিকাশ এবং মধ্য আফ্রিকায় জনসংখ্যার ঘনত্ব বৃদ্ধির সহযোগিতায় এইচআইভি-1-এর প্রাথমিক বিস্তার পুনর্গঠনের জন্য একটি বিচ্ছিন্ন-রাষ্ট্র অভিবাসন মডেলের সাথে পূর্বপুরুষের পুনর্গঠনও ব্যবহার করা হয়েছে। পূর্বপুরুষের চরিত্রের অবস্থা হিসাবে বিভিন্ন পোষক প্রজাতি পুনর্গঠন করে জুনোটিক সংক্রমণের জনসংখ্যা-স্তরের উৎসের বৈশিষ্ট্যের ক্ষেত্রেও বিচ্ছিন্ন মডেল প্রয়োগ করা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, বিবর্তনের একটি পৃথক বৈশিষ্ট্য মডেল মানুষ এবং গৃহপালিত প্রাণীদের থেকে স্ট্যাফিলোকক্কাস অরিয়াস নমুনা সম্পর্কিত একটি ফাইলোজেনি-তে পূর্বপুরুষের পোষক প্রজাতির পুনর্গঠন করতে ব্যবহৃত হয়েছিল। একইভাবে, ফারিয়া এবং সহকর্মীরা ভাইরাস ফাইলোজেনি বরাবর একটি বিচ্ছিন্ন বিস্তার প্রক্রিয়া হিসাবে জলাতঙ্ক ভাইরাসের ক্রস-প্রজাতি সংক্রমণ বিশ্লেষণ করেছেন, যার হার সংশ্লিষ্ট পোষক প্রজাতির বিবর্তনীয় সম্পর্ক এবং ভৌগলিক পরিসীমা দ্বারা প্রভাবিত। কন্টিনিউয়াস-স্টেট মাইগ্রেশন মডেলগুলি ব্রাউনীয় গতির মডেলগুলির সাথে আরও মিল রয়েছে যাতে একটি বংশ একটি নির্দিষ্ট স্থানের মধ্যে যে কোনও বিন্দু দখল করতে পারে। যদিও অবিচ্ছিন্ন মডেলগুলি বিচ্ছিন্ন মাইগ্রেশন মডেলগুলির তুলনায় আরও বাস্তবসম্মত হতে পারে, তবে এগুলি ডেটার সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়া আরও চ্যালেঞ্জিং হতে পারে। আক্ষরিক অর্থে, একটি অবিচ্ছিন্ন মডেলের জন্য জনসংখ্যা থেকে নমুনা নেওয়া প্রতিটি সংক্রমণের জন্য সুনির্দিষ্ট ভৌগোলিক অবস্থানের তথ্য প্রয়োজন। যাইহোক, অনেক প্রয়োগে, এই মেটাডেটা পাওয়া যায় না; উদাহরণস্বরূপ, কিছু গবেষণা তাদের নিজ নিজ অঞ্চলের সেন্ট্রয়েড দ্বারা নমুনা সংক্রমণের প্রকৃত স্থানিক বিতরণকে আনুমানিক করে। এটি সমস্যাযুক্ত হয়ে উঠতে পারে যদি অঞ্চলগুলি আয়তনে যথেষ্ট পরিবর্তিত হয় এবং হোস্ট জনসংখ্যা খুব কমই অঞ্চলগুলির মধ্যে অভিন্নভাবে বিতরণ করা হয়। প্যারাফাইলি প্যারাফাইলি এমন একটি শব্দ যা ক্ল্যাডিস্টিক্সের অধ্যয়ন থেকে উদ্ভূত হয়েছে, পদ্ধতিগত একটি বিবর্তনীয় পদ্ধতি যা জীবকে তাদের সাধারণ পূর্বপুরুষের ভিত্তিতে গোষ্ঠীভুক্ত করে। সংক্রমণের একটি গোষ্ঠী প্যারাফাইলেটিক হয় যদি গোষ্ঠীটি সাম্প্রতিকতম সাধারণ পূর্বপুরুষকে অন্তর্ভুক্ত করে, তবে এর সমস্ত বংশধরকে অন্তর্ভুক্ত করে না। অন্য কথায়, একটি গোষ্ঠী একটি পূর্বপুরুষ গোষ্ঠীর মধ্যে বাস করে। উদাহরণস্বরূপ, পাখিরা একটি সাধারণ পূর্বপুরুষের বংশধর যা সমস্ত সরীসৃপের সাথে একটি সাধারণ পূর্বপুরুষ ভাগ করে নেয়; এইভাবে, পাখিরা সরীসৃপের ফাইলোজেনির মধ্যে বাসা বাঁধে, যা পরেরটিকে একটি প্যারাফাইলেটিক গোষ্ঠীতে পরিণত করে। সুতরাং, প্যারাফাইলি বিবর্তনীয় অগ্রগতির প্রমাণঃ সমস্ত পাখির পূর্বপুরুষ একটি সরীসৃপ ছিল। উৎস অ্যাট্রিবিউশনের প্রসঙ্গে, প্যারাফাইলি প্রমাণ হিসাবে ব্যবহার করা যেতে পারে যে একটি সংক্রমণ অন্যটির আগে ছিল। অসম্পূর্ণ নমুনার কারণে সংক্রমণটি সরাসরি এক ব্যক্তি থেকে অন্য ব্যক্তিতে সংক্রামিত হয়েছিল বলে এটি প্রমাণ দেয় না। উৎস অ্যাট্রিবিউশনের জন্য প্যারাফাইলি প্রয়োগের জন্য প্রয়োজন যে ফাইলোজেনেটিক গাছটি অনুমানমূলক উৎস এবং প্রাপক পোষক উভয়ের থেকে প্যাথোজেনের একাধিক অনুলিপি সম্পর্কিত করে। বিস্তারিতভাবে বলতে গেলে, বিভিন্ন সংক্রমণ সম্পর্কিত ফাইলোজেনেটিক গাছগুলি প্রায়শই জনসংখ্যা-ভিত্তিক ক্রম (পিসিআর পরিবর্ধন পণ্যের সরাসরি ক্রম) থেকে পুনর্গঠন করা হয়, যেখানে প্রতিটি ক্রম সংক্রামিত পোষক থেকে নমুনা নেওয়া পৃথক প্যাথোজেন জিনোমের ঐকমত্যের প্রতিনিধিত্ব করে। যদি প্যাথোজেন জিনোমের অনুলিপিগুলি সীমিত পাতলা করার প্রোটোকল বা পরবর্তী প্রজন্মের সিকোয়েন্সিং দ্বারা পৃথকভাবে সিকোয়েন্স করা হয়, তবে এমন একটি গাছ পুনর্গঠন করা যেতে পারে যা প্যাথোজেন জনসংখ্যার ফাইলোজেনির পরিবর্তে পৃথক প্যাথোজেন বংশের প্রতিনিধিত্ব করে। যদি পোষক 'এ' থেকে ক্রমগুলি একটি মনোফাইলেটিক ক্লেড গঠন করে (যেখানে সদস্যরা একটি সাধারণ পূর্বপুরুষের বংশধরদের সম্পূর্ণ সেট) যার পোষক 'বি' থেকে ক্রমগুলির একটি নেস্টেড প্যারাফাইলেটিক ক্লেড থাকে, তবে গাছটি হোস্ট এ থেকে উদ্ভূত সংক্রমণের দিকের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ। দিকনির্দেশের অর্থ এই নয় যে পোষক 'এ' সরাসরি তাদের সংক্রমণকে পোষক 'বি'-তে প্রেরণ করে, কারণ পোষক 'বি'-তে সংক্রমণ প্রতিষ্ঠার আগে প্যাথোজেনটি অজানা সংখ্যক মধ্যবর্তী নমুনাবিহীন পোষকের মাধ্যমে সংক্রামিত হতে পারে। নোড সমর্থন প্রদত্ত গাছ থেকে সংক্রমণের দিকনির্দেশনার পরিসংখ্যানগত আত্মবিশ্বাস সাধারণত নেস্টেড মনোফাইলেটিক ক্লেডের পূর্বপুরুষের নোডের সাথে সম্পর্কিত সমর্থন মান দ্বারা পরিমাপ করা হয়। নোড এক্স-এর সমর্থন হল আনুমানিক সম্ভাবনা যে আমরা যদি সমতুল্য ডেটা সেটে ফাইলোজেনেটিক পুনর্গঠন পুনরাবৃত্তি করি, তবে নতুন ট্রিটিতে ঠিক একই ক্লেড থাকবে যা মূল ট্রি-তে নোড এক্স-এর সমস্ত বংশধরদের সমন্বয়ে গঠিত। অন্য কথায়, এটি তথ্য দেওয়া সেই নোডের পুনরুত্পাদনযোগ্যতা পরিমাপ করে। নোড এক্স-এর নীচের ক্লেডটি "সত্য" গাছে উপস্থিত হওয়ার সম্ভাবনা হিসাবে এটি ব্যাখ্যা করা উচিত নয়। নোড সমর্থন অনুমান করার জন্য সাধারণত তিনটি পদ্ধতি রয়েছেঃ বুটস্ট্র্যাপিং। ফেলসেনস্টাইন ননপ্যারামেট্রিক বুটস্ট্র্যাপিংয়ের ধারণাকে সর্বাধিক সম্ভাবনার দ্বারা ফাইলোজেনেটিক পুনর্গঠনের সমস্যার সাথে খাপ খাইয়ে নিয়েছিলেন। বুটস্ট্র্যাপিং অতিরিক্ত, সমতুল্য নমুনা সংগ্রহ না করেই তথ্যের সাথে সম্পর্কিত নমুনা পরিবর্তনের বৈশিষ্ট্য চিহ্নিত করার একটি উপায় প্রদান করে। শুরু করার জন্য, একাধিক ক্রম বিন্যাস থেকে প্রতিস্থাপনের সাথে এলোমেলোভাবে সমতুল্য সংখ্যক নিউক্লিওটাইড বা অ্যামিনো অ্যাসিডের অবস্থানের নমুনা নিয়ে একটি নতুন ডেটা সেট তৈরি করা হয়-এই নতুন ডেটা সেটটিকে "বুটস্ট্র্যাপ নমুনা" হিসাবে উল্লেখ করা হয়। মূল গাছের মতো একই পদ্ধতি ব্যবহার করে বুটস্ট্র্যাপের নমুনা থেকে একটি গাছ পুনর্গঠন করা হয়। যেহেতু আমরা সারিবদ্ধকরণ থেকে সমজাতীয় অক্ষরের (কলাম) নমুনা নিচ্ছি, তাই সেই অবস্থানে থাকা বিবর্তনীয় ইতিহাসের তথ্য অক্ষত রয়েছে। আমরা নতুন গাছে মূল গাছ থেকে ক্লেডের উপস্থিতি বা অনুপস্থিতি রেকর্ড করি এবং তারপর পুরো প্রক্রিয়াটি পুনরাবৃত্তি করি যতক্ষণ না লক্ষ্য সংখ্যক প্রতিলিপি গাছ প্রক্রিয়াজাত করা হয়। গাছের বুটস্ট্র্যাপ নমুনায় যে ফ্রিকোয়েন্সিতে একটি প্রদত্ত ক্লেড পর্যবেক্ষণ করা হয় তা মূল গাছে সেই নোডের পুনরুত্পাদনযোগ্যতা পরিমাপ করে। নন-প্যারামেট্রিক বুটস্ট্র্যাপিং একটি সময়সাপেক্ষ প্রক্রিয়া যা প্রতিলিপির সংখ্যার সাথে রৈখিকভাবে স্কেল করে, যেহেতু প্রতিটি বুটস্ট্র্যাপ নমুনা মূল গাছের মতো একই পদ্ধতিতে প্রক্রিয়া করা হয় এবং ক্লেড গণনা করার জন্য প্রক্রিয়াকরণ পরবর্তী পদক্ষেপগুলি প্রয়োজন হয়। বুটস্ট্র্যাপ প্রতিলিপির সংখ্যার সাথে নোড সমর্থন মানগুলি অনুমান করার নির্ভুলতা বৃদ্ধি পায়। উদাহরণস্বরূপ, 100 টিরও কম বুটস্ট্র্যাপ নমুনা প্রক্রিয়াজাত করা হলে 99 শতাংশের নোড সমর্থন পাওয়া সম্ভব নয়। ফলস্বরূপ, গাছের বিভিন্ন নোডের সাথে সম্পর্কিত সমর্থন মানগুলি অনুমান করার জন্য দ্রুত আনুমানিক পদ্ধতিগুলি ব্যবহার করা এখন আরও সাধারণ (উদাহরণস্বরূপ, নীচে আনুমানিক সম্ভাবনা-অনুপাত পরীক্ষা দেখুন)। 2. বায়েসিয়ান নমুনা সংগ্রহ। তথ্য পুনরায় নমুনা করার জন্য বুটস্ট্র্যাপিং ব্যবহার করার পরিবর্তে, প্রদত্ত তথ্য থেকে ফাইলোজেনি পুনর্গঠনের অনিশ্চয়তা পরীক্ষা করে নোড সমর্থনের পরিমাণ নির্ধারণ করা যেতে পারে। মার্কভ চেইন মন্টে কার্লো (হল্ড মডেল দেখুন)-এর মতো বায়েসিয়ান স্যাম্পলিং পদ্ধতিগুলি মডেল এবং ডেটা দেওয়া পোস্টেরিয়র ডিস্ট্রিবিউশন থেকে প্যারামিটারগুলির একটি এলোমেলো নমুনা তৈরি করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এই ক্ষেত্রে, গাছটি পরামিতিগুলির একটি সংগ্রহ। গাছের এই নমুনা থেকে নোড সাপোর্টের একটি বায়েসিয়ান অনুমান বের করা যেতে পারে গাছের সংখ্যা গণনা করে যেখানে সেই নির্দিষ্ট নোড থেকে নেমে আসা মনোফাইলেটিক ক্লেড উপস্থিত হয়। বায়েসিয়ান স্যাম্পলিং গণনামূলকভাবে চাহিদাপূর্ণ কারণ সমস্ত সম্ভাব্য গাছের স্থান বিশাল, যা বড় ডেটা সেটগুলির জন্য অভিসরণকে কঠিন বা সম্ভবপর করে তোলে না। 3. আনুমানিক সম্ভাব্যতা-অনুপাত পরীক্ষা। বায়েসিয়ান নমুনার বিপরীতে, এই পদ্ধতিটি সর্বাধিক সম্ভাবনার উপর ভিত্তি করে গাছের একক অনুমানের উপর সঞ্চালিত হয়, যেখানে সম্ভাবনা হল গাছ এবং বিবর্তনের মডেল প্রদত্ত পর্যবেক্ষিত তথ্যের সম্ভাবনা। সম্ভাব্যতা অনুপাত পরীক্ষা (এল. আর. টি) হল দুটি মডেল বা অনুমানের মধ্যে নির্বাচন করার একটি পদ্ধতি, যেখানে তাদের সম্ভাবনার অনুপাত একটি পরীক্ষার পরিসংখ্যান যা পরিসংখ্যানগত তাৎপর্য মূল্যায়নের জন্য একটি শূন্য বিতরণে ম্যাপ করা হয়। এই প্রয়োগে, বিকল্প অনুমানটি হল যে পুনর্গঠিত গাছের একটি শাখার দৈর্ঘ্য শূন্য, যা বোঝায় যে বংশধর ক্লেডকে তার পটভূমি থেকে আলাদা করা যায় না। এটি এল. আর. টি-কে একটি স্থানীয় বিশ্লেষণ করে তোলেঃ এটি একটি নোডের সমর্থনের মূল্যায়ন করে যখন গাছের বাকি অংশটি সত্য বলে ধরে নেওয়া হয়। অন্যদিকে, এই সংকীর্ণ সুযোগটি আনুমানিক এল. আর. টি পদ্ধতিটিকে বায়েসিয়ান স্যাম্পলিং এবং বুটস্ট্র্যাপ স্যাম্পলিংয়ের তুলনায় গণনামূলকভাবে দক্ষ করে তোলে। এল. আর. টি পদ্ধতি ছাড়াও, বুটস্ট্র্যাপ সমর্থনের দ্রুত আনুমানিককরণের জন্য আরও বেশ কয়েকটি পদ্ধতি রয়েছে এবং এটি গবেষণার একটি সক্রিয় ক্ষেত্র হিসাবে রয়ে গেছে। পটভূমির ক্রম মোনোফাইলেটিক এবং প্যারাফাইলেটিক ক্লেডের ব্যাখ্যাটি পোষক জনসংখ্যা থেকে পর্যাপ্ত সংখ্যক সংক্রমণের নমুনা নেওয়া হয়েছে কিনা তার উপর নির্ভরশীল। একটি পোষক থেকে ক্রম শুধুমাত্র একটি দ্বিতীয় পোষক থেকে ক্রম আপেক্ষিক প্যারাফাইলেটিক হতে পারে যদি গাছ জনসংখ্যার অন্তত একটি অন্য পোষক থেকে অতিরিক্ত ক্রম ধারণ করে। উপরে উল্লিখিত হিসাবে, একটি "সংক্রমণ শৃঙ্খলে" নমুনাবিহীন পোষক ব্যক্তি থাকতে পারে যা প্রাপক পোষকের সাথে অনুমানমূলক উৎসকে সংযুক্ত করে (চিত্র 3বি)। জনসংখ্যার মধ্যে অতিরিক্ত পোষক থেকে পটভূমি ক্রমের অন্তর্ভুক্তি একটি বহির্বিভাগ ব্যবহার করে একটি ফাইলোজেনির শিকড়ের সমস্যার অনুরূপ, যেখানে মূলটি গাছের সময়ের প্রথম দিকের প্রতিনিধিত্ব করে। দুটি পোষক থেকে ক্রম সম্পর্কিত গাছের অংশে এই "মূল"-এর অবস্থান নির্ধারণ করে যে কোন পোষককে সম্ভাব্য উৎস হিসাবে ব্যাখ্যা করা হয়। পটভূমির ক্রম নির্বাচন করার জন্য কোনও আনুষ্ঠানিক নির্দেশিকা নেই। সাধারণত, তদন্তাধীন দুই হোস্টের মতো একই ভৌগলিক অঞ্চলে সংগ্রহ করা ক্রমগুলি অন্তর্ভুক্ত করে। এই স্থানীয় ক্রমগুলি কখনও কখনও অতিরিক্ত ক্রম দিয়ে বর্ধিত করা হয় যা তাদের জিনগত সাদৃশ্যের (যেমন, ব্লাস্ট) উপর ভিত্তি করে পাবলিক ডেটাবেস থেকে পুনরুদ্ধার করা হয়, যা অগত্যা একই অঞ্চল থেকে সংগ্রহ করা হয়নি। সাধারণত, ব্যাকগ্রাউন্ড ডেটা সর্বসম্মত (বাল্ক) সিকোয়েন্স নিয়ে গঠিত যেখানে প্রতিটি হোস্ট একটি একক সিকোয়েন্স দ্বারা প্রতিনিধিত্ব করা হয়, অনুমানমূলক উৎস এবং প্রাপক হোস্টের বিপরীতে যাদের থেকে একাধিক ক্লোনাল সিকোয়েন্সের নমুনা নেওয়া হয়েছে। যেহেতু ক্লোনাল সিকোয়েন্সিং বেশি শ্রম-নিবিড়, তাই এই ধরনের তথ্য সাধারণত ব্যাকগ্রাউন্ড সিকোয়েন্স হিসাবে ব্যবহার করার জন্য উপলব্ধ নয়। একই ফাইলোজেনির মধ্যে বিভিন্ন ধরনের সিকোয়েন্স (ক্লোনাল এবং বাল্ক) অন্তর্ভুক্ত করা ফলাফলের ব্যাখ্যাকে পক্ষপাতদুষ্ট করতে পারে, কারণ একক ব্যাকগ্রাউন্ড হোস্ট থেকে সর্বসম্মত সিকোয়েন্সের মধ্যে সিকোয়েন্সগুলি নেস্ট করা সম্ভব নয়। ফাইলোডাইনামিক পদ্ধতি সাধারণভাবে, ফাইলোডাইনামিক্স হল আণবিক মহামারীবিদ্যা এবং ফাইলোজেনেটিক্সের একটি উপশাখা যা মহামারীবিদ্যা সংক্রান্ত প্রক্রিয়াগুলির পুনর্গঠন সম্পর্কিত, যেমন একটি মহামারীর দ্রুত সম্প্রসারণ বা পোষক জনসংখ্যার মধ্যে পশুর অনাক্রম্যতার উত্থান, জনসংখ্যার থেকে নমুনা নেওয়া ফাইলোজেনেটিক গাছের আকার থেকে। একটি ফাইলোডাইনামিক পদ্ধতি পর্যবেক্ষণকৃত সংক্রমণের মধ্যে বিবর্তনীয় সম্পর্ককে প্রভাবিত করে এমন জৈবিক প্রক্রিয়াগুলির প্রতিনিধিত্বকারী মডেলগুলিকে প্যারামিটারাইজ করার জন্য প্রাথমিক তথ্য উৎস হিসাবে গাছের আকৃতি ব্যবহার করে। এই প্রক্রিয়াটিকে বিবর্তনের উপযুক্ত মডেলগুলির (যেমন নিউক্লিওটাইড প্রতিস্থাপন মডেল বা আণবিক ঘড়ি মডেল) সাথে বিভ্রান্ত করা উচিত নয় যাতে সম্পর্কিত জনসংখ্যার (সংক্রমণ) পর্যবেক্ষিত বৈশিষ্ট্যগুলি থেকে গাছের আকৃতি পুনর্গঠন করা যায়, যা ফাইলোজেনেটিক্সের ক্ষেত্র থেকে উদ্ভূত হয়। ভাইরাস এবং ব্যাকটেরিয়ার তুলনামূলকভাবে দ্রুত বিবর্তন বর্তমানে নমুনা নেওয়া সংক্রমণ থেকে পুনর্গঠিত ফাইলোজেনির আকার থেকে একটি মহামারীর সাম্প্রতিক গতিশীলতাকে পুনর্গঠন করা সম্ভব করে তোলে। উৎস অ্যাট্রিবিউশনের জন্য ফাইলোডাইনামিক পদ্ধতির ব্যবহারের সাথে সংক্রমণ গাছের পুনর্গঠন জড়িত, যা ফাইলোজেনেটিক গাছের আকৃতির উপর তার অবশিষ্ট প্রভাব থেকে সরাসরি পর্যবেক্ষণ করা যায় না। যদিও বিভিন্ন পোষক ব্যক্তি থেকে নমুনা নেওয়া প্যাথোজেন জনসংখ্যার মধ্যে জেনেটিক বিচ্যুতি থেকে ফাইলোজেনেটিক গাছ পুনর্গঠন করার জন্য প্রতিষ্ঠিত পদ্ধতি রয়েছে, তবে ফাইলোজেনি সংক্রমণ গাছের একটি দুর্বল অনুমান হতে পারে এমন বেশ কয়েকটি কারণ রয়েছে (চিত্র 3)। এই প্রসঙ্গে, ফাইলোডাইনামিক পদ্ধতিগুলি এই অসঙ্গতির জন্য দায়ী এক বা একাধিক প্রক্রিয়া মডেলিং করে এবং এই মডেলগুলিকে তথ্যের সাথে ফিট করে ফাইলোজেনি এবং সংক্রমণ গাছের মধ্যে অসঙ্গতি মিটমাট করার চেষ্টা করে (চিত্র 4)। ফাইলোডাইনামিক মডেলগুলির জটিলতার পরিপ্রেক্ষিতে, এই পদ্ধতিগুলি প্রধানত বায়েসিয়ান অনুমান ব্যবহার করে পোস্টেরিয়র ডিস্ট্রিবিউশন থেকে সংক্রমণ গাছের নমুনা নেয়, যেখানে সংক্রমণ গাছটি "কে কাকে সংক্রামিত করেছে" এর একটি স্পষ্ট মডেল। যদিও এই পদ্ধতিগুলি এক ব্যক্তি থেকে অন্য ব্যক্তিতে সরাসরি সংক্রমণের সম্ভাবনা অনুমান করতে পারে, তবে এই সম্ভাবনাটি শর্তসাপেক্ষ যে মডেলটি (বেশ কয়েকটি সম্ভাব্য মডেল থেকে নির্বাচিত) বাস্তবতাকে কতটা ভালভাবে অনুমান করে। নীচে আমরা এমন মডেলগুলি বর্ণনা করছি যা সংক্রমণের ইতিহাসের আনুমানিক হিসাবে ফাইলোজেনেটিক গাছ ব্যবহার করার সময় প্রয়োজনীয় বিভিন্ন অনুমানের কারণে সৃষ্ট অতিরিক্ত অনিশ্চয়তা অন্তর্ভুক্ত করার জন্য প্রয়োগ করা হয়েছে, তবে নির্মূল করা হয়নি। জনতাত্ত্বিক এবং সংক্রমণ মডেল একটি মৌলিক সরলীকরণ ধারণা হল যে মহামারীটির প্রতিটি সংক্রমণ ডেটা সেটে কমপক্ষে একটি জিনগত ক্রম দ্বারা প্রতিনিধিত্ব করা হয় (সম্পূর্ণ নমুনা)। যদিও একটি নির্দিষ্ট ভৌগলিক অঞ্চলে খামারগুলির মধ্যে রোগ সংক্রমণের প্রাদুর্ভাবের মতো পরিস্থিতিতে সম্পূর্ণ নমুনা সংগ্রহ সম্ভব হতে পারে, তবে অন্যান্য প্রসঙ্গে নমুনাবিহীন উৎসগুলি বাতিল করা সাধারণত সম্ভব নয়। এটি বিশেষত সংক্রামক রোগের ক্ষেত্রে সত্য যা কলঙ্কিত এবং/অথবা প্রান্তিক জনগোষ্ঠীর সাথে সম্পর্কিত, যাদের দীর্ঘ উপসর্গহীন সময়কাল রয়েছে, অথবা একটি সাধারণ মহামারীর প্রেক্ষাপটে যেখানে রোগের প্রাদুর্ভাব নমুনা সংগ্রহ এবং জেনেটিক সিকোয়েন্সিংয়ের জন্য স্থানীয় ক্ষমতা যথেষ্ট পরিমাণে অতিক্রম করতে পারে। বেশ কয়েকটি পদ্ধতি সময়ের সাথে সাথে মহামারীর বৃদ্ধির মডেল তৈরি করে নমুনাবিহীন পোষকের উপস্থিতি মোকাবেলার চেষ্টা করে, যা যে কোনও নির্দিষ্ট সময়ে সংক্রামিত পোষকের মোট সংখ্যার পূর্বাভাস দেয়। অন্যভাবে বললে, কোনও নমুনাবিহীন উৎস থেকে সংক্রমণ হওয়ার সম্ভাবনা আংশিকভাবে সংক্রমণের সময় সংক্রামিত জনসংখ্যার মোট আকার দ্বারা নির্ধারিত হয়। মহামারী বৃদ্ধির এই মডেলগুলিকে কখনও কখনও ডেমোগ্রাফিক মডেল হিসাবে উল্লেখ করা হয় কারণ কিছু জনসংখ্যা বৃদ্ধির মডেল যেমন সূচকীয় এবং লজিস্টিক বৃদ্ধি মডেল থেকে উদ্ভূত হয়। বিকল্পভাবে, সংক্রমণের সংখ্যা একটি কম্পার্টমেন্টাল মডেল দ্বারা মডেল করা যেতে পারে যা পৃথক হোস্টগুলি সংক্রামিত রাজ্যে সংবেদনশীল থেকে স্যুইচ করার হার বর্ণনা করে এবং সংক্রমণ থেকে পুনরুদ্ধার বা সংক্রমণের বিভিন্ন পর্যায়ের মতো অতিরিক্ত রাজ্যগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করার জন্য প্রসারিত করা যেতে পারে। জনসংখ্যা বৃদ্ধি এবং কম্পার্টমেন্টাল মডেলের মধ্যে একটি গুরুত্বপূর্ণ পার্থক্য হল যে অসংক্রমিত সংবেদনশীল পোষকের সংখ্যা পরেরটিতে স্পষ্টভাবে ট্র্যাক করা হয়। একটি ফাইলোডাইনামিক বিশ্লেষণ ফাইলোজেনিকে সংক্রমণ গাছের সরাসরি প্রক্সি হিসাবে ব্যবহার করে বা জনসংখ্যার জেনেটিক মডেল ব্যবহার করে হোস্টের মধ্যে বৈচিত্র্যের কারণে এই গাছগুলির মধ্যে অসামঞ্জস্যের জন্য অ্যাকাউন্ট করার চেষ্টা করে, যেমন কোলসেন্ট (চিত্র 4)। বায়েসিয়ান পদ্ধতিগুলি এই কাজটিকে অন্যান্য তথ্য উৎসের সাথে পরিপূরক করা সম্ভব করে তোলে, যেমন রিপোর্ট করা কেস ঘটনা এবং/অথবা সময়ের সাথে প্রাদুর্ভাব। সংক্রমণ প্রক্রিয়াটি সংক্রামিত জনসংখ্যার আকারের সাথে মিলিত (বিপরীত-সময়) মডেল বা জন্ম-মৃত্যু বা শাখা-প্রশাখা প্রক্রিয়াগুলির মতো একটি অগ্রবর্তী-সময়ের মডেল ব্যবহার করে ম্যাপ করা যেতে পারে। সুতরাং, ফাইলোডাইনামিক্সে কোলসেন্ট মডেলের দুটি ভিন্ন প্রয়োগ রয়েছে। প্রথমত, এটি পৃথক প্যাথোজেনগুলির সাধারণ পূর্বপুরুষদের স্পষ্টভাবে মডেলিং করে হোস্টের মধ্যে বিভিন্ন প্যাথোজেন জনসংখ্যার বিভ্রান্তিকর প্রভাবকে সম্বোধন করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। দ্বিতীয়ত, সঙ্গমকে সময়ের সাথে সাথে সংক্রমণের বিস্তারের মডেলের সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়া যেতে পারে, যা পোষকের মধ্যে ব্যক্তিদের সাধারণ পূর্বপুরুষ এবং পোষকের মধ্যে সংক্রমণের সংক্রমণের মধ্যে একটি সাদৃশ্য আঁকে। এই সমান্তরাল কাঠামোগত একত্রীকরণের উপর ভিত্তি করে ফাইলোডাইনামিক মডেল দ্বারাও অন্বেষণ করা হয়েছে, যেখানে জনসংখ্যাকে দুই বা ততোধিক উপ-জনসংখ্যায় (ডেম) বিভক্ত করা যেতে পারে। প্রতিটি ডেম একটি সংক্রামিত হোস্ট ব্যক্তির প্রতিনিধিত্ব করে। ডিমের মধ্যে প্যাথোজেন বংশের সীমিত স্থানান্তরের কারণে, এলোমেলোভাবে নমুনা নেওয়া দুটি প্যাথোজেন বংশ সাম্প্রতিক সাধারণ পূর্বপুরুষকে ভাগ করে নেওয়ার সম্ভাবনা বেশি যদি তারা একই ডেমের অন্তর্গত হয়। জন্ম-মৃত্যুর মডেলগুলি সময়ের সাথে সাথে সংক্রমণের বিস্তারকে বর্ণনা করে, যেখানে একটি "জন্ম" ঘটনা একটি অসংক্রমিত সংবেদনশীল পোষকের মধ্যে সংক্রমণের সংক্রমণকে উপস্থাপন করে এবং একটি "মৃত্যু" ঘটনা কোনও সংক্রমণের নির্ণয় ও চিকিত্সা বা পোষকের দ্বারা তার স্বতঃস্ফূর্ত ছাড়পত্রের প্রতিনিধিত্ব করতে পারে। এই শ্রেণীর মডেলগুলি মূলত প্রজাতি এবং বিলুপ্তির মাধ্যমে প্রজাতির বিস্তার বর্ণনা করার জন্য তৈরি করা হয়েছিল। একইভাবে, শাখা-প্রশাখার প্রক্রিয়াগুলি একটি মহামারীর বৃদ্ধিকে সেই সময়ের মধ্যে মডেল করে যেখানে প্রতিটি সংক্রামিত পোষক ("বংশধর") থেকে সংক্রমণের সংখ্যা অ-নেতিবাচক পূর্ণসংখ্যার উপর একটি পৃথক সম্ভাব্যতা বিতরণ দ্বারা বর্ণনা করা হয়, যেমন নেতিবাচক দ্বিপদী বিতরণ। শাখা প্রক্রিয়া মডেলগুলি এই সরল ধারণাটি ব্যবহার করে যে এই বংশবিস্তার সময়ের সাথে স্থির থাকে, যা এই শ্রেণীর মডেলগুলিকে একটি মহামারীর প্রাথমিক পর্যায়ে আরও উপযুক্ত করে তোলে যেখানে বেশিরভাগ জনসংখ্যা অসংক্রমিত থাকে। হোস্টের মধ্যে বৈচিত্র্য যেমন উপরে উল্লেখ করা হয়েছে, প্রতিটি হোস্টের মধ্যে প্যাথোজেন জনসংখ্যার বৈচিত্র্যের ফলে প্যাথোজেন ফাইলোজেনি এবং সংক্রমণ গাছের আকারের মধ্যে একটি অসঙ্গতি দেখা দেয়। ফাইলোডাইনামিক পদ্ধতিগুলি যা ফাইলোজেনিকে সংক্রমণ গাছের সমতুল্য হিসাবে বিবেচনা করে তা অন্তর্নিহিতভাবে ধরে নেয় যে প্রতিটি পোষকের মধ্যে জনসংখ্যা একটি একক বংশ দ্বারা আনুমানিক হওয়ার মতো যথেষ্ট ছোট। যদি হোস্টের মধ্যে জনসংখ্যা বৈচিত্র্যময় হয়, তবে একটি সংক্রমণ ঘটনা তাদের সাধারণ পূর্বপুরুষ (চিত্র 3এ) থেকে দুটি বংশ বিভক্ত হওয়ার সময়কে অবমূল্যায়ন করবে; এই ঘটনাটি প্রজাতি গাছের তুলনায় জিন গাছগুলিকে প্রভাবিত করে অসম্পূর্ণ বংশের বাছাইয়ের অনুরূপ। ফাইলোজেনেটিক এবং ট্রান্সমিশন গাছের মধ্যে ফলস্বরূপ অসঙ্গতি পর্যবেক্ষণ করা তথ্য থেকে পরেরটিকে পুনর্গঠন করা আরও কঠিন করে তোলে। উপরন্তু, অন্তঃ-পোষক বৈচিত্র্যের প্রভাব আরও বেশি হয় যদি অসম্পূর্ণ সংক্রমণ বাধা থাকে-যেখানে উৎস জনসংখ্যা থেকে সংক্রামিত একাধিক বংশের দ্বারা একটি নতুন সংক্রমণ প্রতিষ্ঠিত হয়-কারণ প্যাথোজেন বংশের সাধারণ পূর্বপুরুষ পূর্ববর্তী পোষকের মধ্যে অবস্থিত হতে পারে। উৎস অ্যাট্রিবিউশন আণবিক মহামারীবিদ্যার একটি সহজাতভাবে বিতর্কিত প্রয়োগ কারণ এটি একটি নির্দিষ্ট জনসংখ্যা বা ব্যক্তিকে একটি সংক্রামক রোগের পরবর্তী সংক্রমণের জন্য দায়ী হিসাবে চিহ্নিত করে। যেহেতু আণবিক উৎস অ্যাট্রিবিউশনের জন্য ক্রমবর্ধমানভাবে জটিল তথ্যের বিশেষায়িত এবং গণনামূলক-নিবিড় বিশ্লেষণের প্রয়োজন হয়, তাই এই বিশ্লেষণগুলিতে অন্তর্নিহিত মডেল অনুমান এবং অনিশ্চয়তার মাত্রা প্রায়শই প্রধান ক্ষতিগ্রস্ত জনগোষ্ঠী এবং সম্প্রদায়ের সমর্থক সহ প্রধান অংশীদারদের কাছে অ্যাক্সেসযোগ্য করা হয় না। আণবিক ফরেনসিক এবং এইচআইভি-1 সংক্রমণ জনস্বাস্থ্যের প্রেক্ষাপটের বাইরে, উৎস অ্যাট্রিবিউশনের ধারণার এইচআইভি সহ বসবাসকারী লোকদের জন্য উল্লেখযোগ্য আইনি এবং নৈতিক প্রভাব রয়েছে যাতে তাদের সংক্রমণ অন্য ব্যক্তির কাছে প্রেরণের জন্য সম্ভাব্যভাবে বিচার করা হয়। একজনের সংক্রমণের অবস্থা প্রকাশ না করে এইচআইভি-1 সংক্রমণ মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র সহ অনেক দেশে ফৌজদারি বিচারযোগ্য অপরাধ। উদাহরণস্বরূপ, কানাডায় এইচ. আই. ভি সংক্রমণের ক্ষেত্রে আসামীদের বিরুদ্ধে গুরুতর যৌন নিপীড়নের অভিযোগ আনা হয়েছে, যার মধ্যে "সর্বোচ্চ যাবজ্জীবন কারাদণ্ড এবং যৌন অপরাধী হিসাবে বাধ্যতামূলক আজীবন নিবন্ধনের" অভিযোগ রয়েছে। এই ধরনের ফৌজদারি মামলায় ফরেনসিক প্রমাণ হিসাবে আণবিক উৎস অ্যাট্রিবিউশন পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়েছে। ফাইলোজেনেটিক ক্লাস্টারিংয়ের ফরেনসিক অ্যাপ্লিকেশন এইচআইভি-1 সংক্রমণ মামলার প্রাচীনতম এবং সুপরিচিত উদাহরণগুলির মধ্যে একটি ছিল তথাকথিত "ফ্লোরিডা ডেন্টিস্ট"-এর তদন্ত, যেখানে একজন এইচআইভি পজিটিভ ডেন্টিস্টের বিরুদ্ধে তার সংক্রমণ একজন রোগীর মধ্যে সংক্রমণ করার অভিযোগ আনা হয়েছিল। যদিও জেনেটিক ক্লাস্টারিং-বিশেষত, একটি ফাইলোজেনির প্রসঙ্গে ক্লাস্টারিং-এই তথ্যগুলিতে প্রয়োগ করা হয়েছিল যে ডেন্টিস্টের কাছ থেকে নমুনা নেওয়া এইচআইভি-1 কণাগুলি রোগীর কাছ থেকে নমুনা নেওয়া জিনগতভাবে অনুরূপ ছিল, তবে উৎস অ্যাট্রিবিউশনের জন্য একা ক্লাস্টারিং যথেষ্ট নয়। ক্লাস্টারগুলি কেবল প্রমাণ দিতে পারে যে সংক্রমণগুলি মহামারী সংক্রান্তভাবে যুক্ত হওয়ার সম্ভাবনা নেই কারণ তারা জনসংখ্যার অন্যান্য সংক্রমণের তুলনায় খুব আলাদা। উদাহরণস্বরূপ, পরবর্তী ক্ষেত্রে অনুরূপ ফাইলোজেনেটিক পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়েছিল যে রোগীর কাছ থেকে প্রাপ্ত এইচআইভি-1 ক্রমটি তদন্তের অধীনে তৃতীয় পক্ষের ক্রমের তুলনায় তাদের যৌন সঙ্গীর ক্রমের সাথে অনেক বেশি মিল ছিল। ক্লাস্টারিং সংক্রমণের দিকনির্দেশনা সম্পর্কে কোনও তথ্য সরবরাহ করে না (উদাহরণস্বরূপ, সংক্রমণটি পৃথক এ থেকে পৃথক বি-তে বা বি থেকে এ-তে সংক্রামিত হয়েছিল কিনা; চিত্র 3), বা এটি এক বা একাধিক অজানা ব্যক্তির (যাদের কাছ থেকে কোনও ভাইরাসের ক্রম পাওয়া যায়নি) সংক্রমণের ইতিহাসে জড়িত থাকার সম্ভাবনাকে অস্বীকার করতে পারে না। ক্লাস্টারিংয়ের এই পরিচিত সীমাবদ্ধতা সত্ত্বেও, আদালতের মামলাগুলিতে সংক্রমণের জিনগত সাদৃশ্য সম্পর্কে বিবৃতি প্রদর্শিত হতে থাকে। অন্যদিকে, জনস্বাস্থ্য সংস্থাগুলিকে জনসংখ্যার মধ্যে সংক্রমণের উচ্চতর হার দ্রুত সনাক্ত করতে এবং এর ফলে প্রতিরোধের প্রচেষ্টার বরাদ্দকে অনুকূল করতে সক্ষম করে ক্লাস্টারিংয়ের জনসংখ্যা-স্তরের সুবিধা থাকতে পারে। ক্লাস্টারিংয়ের জনস্বাস্থ্য অ্যাপ্লিকেশনগুলির সম্প্রসারণ এইচআইভি সহ বসবাসকারী লোকদের মধ্যে উদ্বেগ উত্থাপন করেছে যে ব্যক্তিগত স্বাস্থ্য তথ্যের এই ব্যবহার তাদের সংক্রমণের জন্য ফৌজদারি বিচারের বৃহত্তর ঝুঁকির সম্মুখীন হতে পারে। প্যারাফাইলি পদ্ধতির ফরেনসিক প্রয়োগ এইচআইভি-1 সংক্রমণের জন্য ব্যক্তিদের বিচারের ক্ষেত্রে প্যারাফাইলি ভিত্তিক উৎস অ্যাট্রিবিউশন পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়েছে। প্রাচীনতম উদাহরণগুলির মধ্যে একটি 2002 সালে প্রকাশিত হয়েছিল, যেখানে একজন চিকিৎসকের বিরুদ্ধে এইচআইভি-1 পজিটিভ এক রোগীর (পি) থেকে ইচ্ছাকৃতভাবে অন্য এক রোগীর (ভি) মধ্যে রক্ত ইনজেকশন দেওয়ার অভিযোগ আনা হয়েছিল, যিনি আগে চিকিৎসকের সাথে সম্পর্কে ছিলেন। এই গবেষণায় উভয় রোগীর এইচআইভি-1 ক্রম সম্পর্কিত একটি ফাইলোজেনেটিক গাছ পুনর্গঠনের জন্য সর্বাধিক সম্ভাব্যতা পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়েছে। আরটি সিকোয়েন্স থেকে পুনর্গঠিত ফাইলোজেনির জন্য পি থেকে ভি-তে প্রত্যক্ষ বা পরোক্ষ সংক্রমণ বোঝায় এমন সিকোয়েন্সের প্যারাফাইলি রিপোর্ট করা হয়েছিল (চিত্র 5)। যাইহোক, একই গোষ্ঠী থেকে আরও বৈচিত্র্যময় এইচআইভি-1 খাম (এনভি) ক্রম থেকে পুনর্গঠিত একটি দ্বিতীয় গাছ সংক্রমণের দিক সম্পর্কে অমীমাংসিত ছিল-শুধুমাত্র পি এবং ভি রোগীদের এনভি ক্রমগুলি যথাক্রমে দুটি মনোফাইলেটিক গোষ্ঠীতে গুচ্ছবদ্ধ হয়েছিল যা যৌথভাবে পৃথক ছিল পটভূমি থেকে। পরবর্তী প্রজন্মের সিকোয়েন্সিং শুরু হওয়ার সাথে সাথে উৎস অ্যাট্রিবিউশনের জন্য প্যারাফাইলি ব্যবহারকে উদ্দীপিত করা হয়েছিল, যা একাধিক পোষক ব্যক্তির কাছ থেকে বিপুল সংখ্যক পৃথক ভাইরাসকে দ্রুত সিকোয়েন্স করা আরও সাশ্রয়ী করে তুলেছিল। আরও সাম্প্রতিক কাজগুলি ফাইলোজেনির ক্রমগুলির বিতরণকে সংক্রমণের দিকের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ হিসাবে ব্যাখ্যা করার জন্য একটি আনুষ্ঠানিক কাঠামোও তৈরি করেছে। বেশ কয়েকটি গবেষণা সার্বিয়া, তাইওয়ান, চীন এবং পর্তুগালে এইচআইভি সংক্রমণের ক্ষেত্রে ফরেনসিক প্রমাণ পুনরায় বিশ্লেষণ বা বিকাশের জন্য এই কাঠামোটি প্রয়োগ করেছে এই ধরনের গবেষণার ক্রমবর্ধমান সংখ্যা এইচআইভি-1-এর জন্য এই ধরনের ফাইলোজেনেটিক বিশ্লেষণের নৈতিক এবং আইনি প্রভাব নিয়ে বিতর্কের সৃষ্টি করেছে। একটি ফাইলোজেনির ক্রমগুলির একটি গোষ্ঠীকে মনোফাইলেটিক বা প্যারাফাইলেটিক গোষ্ঠীতে শ্রেণীবদ্ধ করার নির্ভুলতা গাছ পুনর্গঠনের নির্ভুলতার উপর অত্যন্ত নির্ভরশীল। উপরে বর্ণিত হিসাবে (প্যারাফাইলি দেখুন), গাছে একটি নির্দিষ্ট ক্লেড সম্পর্কে আমাদের পরিসংখ্যানগত আস্থা আনুমানিক সম্ভাবনার দ্বারা পরিমাপ করা হয় যে যদি গাছ পুনর্গঠন একটি সমতুল্য ডেটা সেটে পুনরাবৃত্তি করা হয় তবে একই ক্লেড পাওয়া যাবে। এই সমর্থন মানটি "সত্য" গাছে ক্লেড উপস্থিত হওয়ার সম্ভাবনা নয় কারণ এই পরিমাণটি হাতে থাকা তথ্যের উপর শর্তাধীন-তবে, এটি প্রায়শই এইভাবে ভুল ব্যাখ্যা করা হয়। হোস্ট এ থেকে হোস্ট বি থেকে সিকোয়েন্সের প্যারাফাইলেটিক গ্রুপ থেকে সিকোয়েন্সের একটি নেস্টেড মনোফাইলেটিক ক্লেডকে পৃথক করার শাখার যদি কম সমর্থন মান থাকে, তবে প্রচলিত পদ্ধতিটি হবে গাছ থেকে সেই শাখাটি অপসারণ করা। এর ফলে মনোফাইলেটিক এবং প্যারাফাইলেটিক ক্লেডগুলি ভেঙে পড়বে যাতে গাছটি সংক্রমণের উভয় দিক সম্পর্কে অনিশ্চিত থাকে। যাইহোক, এই পদ্ধতিটি উৎস অ্যাট্রিবিউশন তদন্তে ধারাবাহিকভাবে ব্যবহার করা হয়নি। উদাহরণস্বরূপ, তাইওয়ানে 2020 সালের গবেষণায় প্রদর্শিত গাছগুলি যখন কম সমর্থন (<80 শতাংশ) সহ শাখাগুলি ধসে পড়ে তখন বিবাদীর কাছ থেকে বাদীর কাছে সংক্রমণকে সমর্থন করে না। উপরন্তু, সিকোয়েন্সিংয়ের জন্য লক্ষ্য করা ভাইরাস জিনোমের অঞ্চলের উপর ফলাফল পরিবর্তিত হতে পারে। সংক্রমণের দিক নির্ধারণের জন্য প্যারাফাইলির ব্যবহার সম্প্রতি এইচআইভি সেরোডিস্কার্ড্যান্ট দম্পতির একটি সম্ভাব্য গোষ্ঠীর উপর মূল্যায়ন করা হয়েছিল (যেখানে গবেষণার শুরুতে একজন অংশীদার এইচআইভি পজিটিভ ছিলেন)। 33 জোড়া থেকে প্রাপ্ত নমুনা থেকে প্রাপ্ত পরবর্তী প্রজন্মের সিকোয়েন্স ডেটাতে প্যারাফাইলি পদ্ধতি প্রয়োগ করে যেখানে গবেষণার সময় এইচআইভি নেতিবাচক অংশীদার সংক্রামিত হয়েছিল, লেখকরা দেখতে পেয়েছেন যে প্রায় 13 শতাংশ থেকে 21 শতাংশ ক্ষেত্রে সংক্রমণের দিকটি ভুলভাবে পুনর্গঠন করা হয়েছিল, কোন সিকোয়েন্স বিশ্লেষণ করা হয়েছিল তার উপর নির্ভর করে। যাইহোক, একই লেখকদের সাথে জড়িত একটি ফলো-আপ গবেষণায় সমস্ত পোষক ব্যক্তির কাছ থেকে সম্পূর্ণ ভাইরাস জিনোমকে গভীরভাবে কভার করার জন্য আরও বিস্তৃত সিকোয়েন্সিং পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়েছে, যা ভুল শ্রেণীবদ্ধ মামলার শতাংশকে 3.1 শতাংশে নামিয়ে এনেছে। ফাইলোডাইনামিক্সের ফরেনসিক প্রয়োগ ক্লাস্টারিং এবং প্যারাফাইলি উভয় পদ্ধতির একটি সাধারণ বৈশিষ্ট্য হল যে কোনও পদ্ধতিই স্পষ্টভাবে এই অনুমানটি পরীক্ষা করে না যে কোনও সংক্রমণ সরাসরি কোনও নির্দিষ্ট উৎস জনসংখ্যা বা ব্যক্তি থেকে প্রাপকের মধ্যে সংক্রামিত হয়েছিল। ফাইলোডাইনামিক পদ্ধতিগুলি প্রতিটি পোষকের মধ্যে প্যাথোজেন জনসংখ্যার বিবর্তনের মতো এই অসঙ্গতিতে অবদান রাখে এমন প্রক্রিয়াগুলির মডেলিং করে প্যাথোজেন ফাইলোজেনি এবং অন্তর্নিহিত সংক্রমণের ইতিহাসের মধ্যে অসঙ্গতি কাটিয়ে ওঠার চেষ্টা করে। উৎস অ্যাট্রিবিউশনের জন্য ফাইলোডাইনামিক পদ্ধতির বিকাশ দ্রুত প্রসারিত হচ্ছে, 2014 সাল থেকে প্রচুর সংখ্যক প্রকাশিত গবেষণা এবং সম্পর্কিত সফ্টওয়্যার প্রকাশিত হয়েছে (সফ্টওয়্যার দেখুন)। যেহেতু এই পদ্ধতিগুলি ইনফ্লুয়েঞ্জা এ ভাইরাস, ফুট-এন্ড-মাউথ ডিজিজ ভাইরাস এবং মাইকোব্যাকটেরিয়াম টিউবারকিউলোসিস সহ অন্যান্য সংক্রামক রোগে প্রয়োগ করার প্রবণতা রয়েছে, তাই তারা এখনও পর্যন্ত এইচআইভি-1-এর সাথে সম্পর্কিত কলঙ্ক এবং অপরাধীকরণের নৈতিক সমস্যাগুলি এড়িয়ে চলেছে। যাইহোক, এইচ. আই. ভি-1-এর ফাইলোডাইনামিক উৎস অ্যাট্রিবিউশনের প্রয়োগ সাহিত্যে দেখা দিতে শুরু করেছে। উদাহরণস্বরূপ, কানাডার আলবার্টা ভিত্তিক একটি গবেষণায়, তদন্তকারীরা এইচআইভি-1 সিকোয়েন্স ডেটা থেকে তাদের ক্লিনিকে চিকিৎসা গ্রহণকারী রোগীদের মধ্যে সংক্রমণের ঘটনাগুলি পুনর্গঠন করতে একটি ফাইলোডাইনামিক পদ্ধতি (ট্রান্সফাইলো) ব্যবহার করেছিলেন। যদিও ট্রান্সফাইলো প্রোগ্রামটি ডিফল্টভাবে, নমুনাবিহীন সংক্রমণের অনুপাত অনুমান করার চেষ্টা করে, তবে তদন্তকারীরা এই অনুপাতটি 1 শতাংশে স্থির করেছেন। এটি করার মাধ্যমে, তাদের বিশ্লেষণে অবাস্তব ধারণাটি বহন করা হয়েছিল যে তাদের আঞ্চলিক মহামারীতে এইচআইভি-1-এর সাথে বসবাসকারী প্রায় প্রতিটি ব্যক্তি (কমপক্ষে 1,800 জনের সমন্বয়ে) তাদের 139 টি ক্রমের ডেটা সেটে প্রতিনিধিত্ব করা হয়েছিল। 2010 হাইতিতে কলেরার প্রাদুর্ভাব 2010 সালে হাইতিতে 7 মাত্রার ভূমিকম্পের পরে, ভিব্রিও কলেরা ব্যাকটেরিয়া দ্বারা সৃষ্ট গ্যাস্ট্রোইনটেস্টাইনাল সংক্রমণ কলেরার একটি বড় আকারের প্রাদুর্ভাব ঘটে। আধুনিক ইতিহাসের কলেরার সবচেয়ে উল্লেখযোগ্য প্রাদুর্ভাবের মধ্যে প্রায় 800,000 হাইতিয়ান সংক্রামিত হয়েছিল এবং প্রায় 10,000 মারা গিয়েছিল। পালসড-ফিল্ড জেল ইলেক্ট্রোফোরেসিস ব্যবহার করে প্রাথমিক মাইক্রোবিয়াল সাবটাইপিং ইঙ্গিত দেয় যে প্রাদুর্ভাবটি জিনগতভাবে দক্ষিণ এশিয়ায় নমুনা করা কলেরা স্ট্রেনের অনুরূপ ছিল। সংক্রমণের যুক্তিসঙ্গত উৎসকে আরও ব্যাপকভাবে চিহ্নিত করার জন্য, দক্ষিণ এশিয়া এবং দক্ষিণ আমেরিকার কলেরা স্ট্রেনগুলিকে হাইতিয়ান প্রাদুর্ভাব থেকে নমুনা নেওয়া স্ট্রেনগুলির সাথে তুলনা করা হয়েছিল। হাইতির কেসগুলি থেকে নেওয়া পুরো জিনোম সিকোয়েন্সগুলি দক্ষিণ এশিয়া (অর্থাৎ নেপাল এবং বাংলাদেশ) থেকে নেওয়া সিকোয়েন্সগুলির সাথে হাইতির নিকটবর্তী ভৌগলিক অঞ্চলের তুলনায় বেশি সাইট ভাগ করে নিয়েছে। তিনজন নেপালি সৈন্য এবং তিনজন হাইতিয়ান স্থানীয়ের কাছ থেকে নেওয়া কলেরা স্ট্রেনের মধ্যেও সরাসরি তুলনা করা হয়েছিল, যা জিনোম ক্রমে প্রায় অভিন্ন ছিল, একটি ফাইলোজেনেটিক ক্লাস্টার গঠন করে। ফাইলোজেনেটিক উৎস অ্যাট্রিবিউশন স্টাডি দ্বারা সংগৃহীত প্রমাণের ভিত্তিতে, এই প্রাদুর্ভাবে হাইতিতে জাতিসংঘের স্থিতিশীলতা মিশনের (এম. আই. এন. ইউ. এস. টি. এ. এইচ) অংশ ছিল এমন নেপালি সৈন্যদের ভূমিকা আনুষ্ঠানিকভাবে 2016 সালে জাতিসংঘ দ্বারা স্বীকৃত হয়েছিল। 2019/2020 উপন্যাসের করোনভাইরাস প্রাদুর্ভাব 2019 সালের ডিসেম্বরে, চীনের উহানের একটি সামুদ্রিক খাবারের বাজারের সহযোগিতায় ভাইরাল নিউমোনিয়ার 27টি প্রাদুর্ভাবের খবর পাওয়া গেছে। ইনফ্লুয়েঞ্জা এ ভাইরাস, রেসপিরেটরি সিনসাইটিয়াল ভাইরাস এবং সার্স করোনভাইরাস সহ পরিচিত শ্বাসযন্ত্রের ভাইরাসগুলি শীঘ্রই পরীক্ষাগার পরীক্ষার মাধ্যমে বাতিল করা হয়েছিল। 2020 সালের 10ই জানুয়ারি, নভেল করোনভাইরাসের জিনোম সিকোয়েন্স, যা বাদুড়ের সার্স-করোনভাইরাসের সাথে সবচেয়ে ঘনিষ্ঠভাবে সম্পর্কিত, পাবলিক ডোমেনে প্রকাশ করা হয়েছিল। অভূতপূর্ব পৃথকীকরণ ব্যবস্থা সত্ত্বেও, ভাইরাসটি (অবশেষে সার্স-কোভ-2 নামে পরিচিত) মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র সহ অন্যান্য দেশে ছড়িয়ে পড়ে, 15 জুলাই, 2022 পর্যন্ত বিশ্বব্যাপী প্রাদুর্ভাব 556 মিলিয়ন নিশ্চিত কেস অতিক্রম করেছে। এই প্রাদুর্ভাব মহামারী সংক্রান্ত এবং জিনোমিক তথ্য ভাগ করে নেওয়ার এবং রিয়েল-টাইম বিশ্লেষণের একটি অভূতপূর্ব স্তরকে উৎসাহিত করেছিল, যা প্রায়শই সহকর্মী পর্যালোচনার আগে সোশ্যাল মিডিয়া দ্বারা যোগাযোগ করা হত। এই জ্ঞান অনুবাদের বেশিরভাগই ওপেন-সোর্স প্রকল্প নেক্সটস্ট্রেনের মাধ্যমে মধ্যস্থতা করা হয়েছিল যা প্যাথোজেন সিকোয়েন্স ডেটার উপর ফাইলোজেনেটিক বিশ্লেষণ সম্পাদন করে কারণ তারা সর্বজনীন এবং অ্যাক্সেস-সীমাবদ্ধ ডাটাবেসে উপলব্ধ হয় এবং ফলাফলগুলি বাস্তব সময়ে ওয়েব নথিগুলি আপডেট করতে ব্যবহার করে। 2020 সালের 4ঠা মার্চ, নেক্সটস্ট্রেন ডেভেলপাররা একটি ফাইলোজেনি প্রকাশ করে যেখানে একটি সার্স-কোভ-2 জিনোম যা একজন জার্মান রোগীর থেকে বিচ্ছিন্ন করা হয়েছিল, ইউরোপ এবং মেক্সিকো থেকে নমুনা নেওয়া সিকোয়েন্সের মনোফাইলেটিক ক্লেডের তুলনায় পূর্বপুরুষের অবস্থান দখল করে। টুইটার সোশ্যাল মিডিয়া প্ল্যাটফর্মের ব্যবহারকারীরা শীঘ্রই নেক্সটস্ট্রেনের সম্পর্কিত পোস্টে মন্তব্য করেছিলেন যে জার্মান ব্যক্তির কাছ থেকে পরবর্তী সংক্রমণ "আজ ইউরোপে ছড়িয়ে পড়া ব্যাপক প্রাদুর্ভাবের কিছু অংশের দিকে সরাসরি পরিচালিত করেছে"। এই মন্তব্যগুলি শীঘ্রই অন্যান্য ব্যবহারকারীদের সমালোচনার দ্বারা অনুসরণ করা হয়েছিল যে ইউরোপে প্রাদুর্ভাবের জন্য জার্মান রোগীকে দায়ী করা হয়েছিল কারণ উৎস ব্যক্তিটি একটি অসম্পূর্ণ নমুনাযুক্ত গাছ থেকে সংক্রমণের দিকনির্দেশনা সম্পর্কে সিদ্ধান্ত নিচ্ছিল। অন্য কথায়, চলমান প্রাদুর্ভাব থেকে মামলার একটি অত্যন্ত অসম্পূর্ণ নমুনা থেকে গাছটি পুনর্গঠন করা হয়েছিল এবং অন্যান্য ক্রম যোগ করার ফলে জার্মান ক্রম এবং প্রশ্নযুক্ত ক্লেডের মধ্যে অনুমিত সম্পর্ক পরিবর্তন করার যথেষ্ট সম্ভাবনা ছিল। তা সত্ত্বেও, ইউরোপীয় প্রাদুর্ভাবের জন্য একটি জার্মান উৎসকে দায়ী করে যে ব্যাখ্যাটি সোশ্যাল মিডিয়ার মাধ্যমে প্রচারিত হয়েছিল, যার ফলে কিছু ব্যবহারকারী জার্মানিকে ক্ষমা চাওয়ার আহ্বান জানিয়েছিল। সফ্টওয়্যার উৎস অ্যাট্রিবিউশনের জন্য অসংখ্য গণনামূলক সরঞ্জাম রয়েছে যা প্রকাশিত হয়েছে, বিশেষ করে ফাইলোডাইনামিক পদ্ধতির জন্য। টেবিল 1 পাবলিক ডোমেইনের কিছু সফ্টওয়্যারের একটি অসম্পূর্ণ তালিকা প্রদান করে। এস. সি. ও. টি. টি. আই, ব্যাডট্রিপ এবং বিস্টলিয়ার সহ এই প্রোগ্রামগুলির মধ্যে বেশ কয়েকটি বায়েসিয়ান সফ্টওয়্যার প্যাকেজ বিস্টের মধ্যে প্রয়োগ করা হয়। এই তালিকায় ক্লাস্টারিং পদ্ধতিগুলি অন্তর্ভুক্ত নয়, যা উৎস অ্যাট্রিবিউশনের উদ্দেশ্যে ডিজাইন করা হয়নি, তবে মাইক্রোবিয়াল উপপ্রকারের সংজ্ঞা বিকাশের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে-ক্লাস্টারিং পদ্ধতিগুলি পূর্বে আণবিক মহামারীবিদ্যা সাহিত্যে পর্যালোচনা করা হয়েছে উৎস রেফারেন্স মহামারীবিদ্যা গণনামূলক জীববিজ্ঞান