McDonald–Kreitman test
ম্যাকডোনাল্ড-ক্রিটম্যান পরীক্ষা হল একটি পরিসংখ্যানগত পরীক্ষা যা প্রায়শই বিবর্তনবাদী এবং জনসংখ্যা জীববিজ্ঞানীরা অভিযোজিত বিবর্তন ঘটেছে কিনা তা নির্ধারণ করে একটি প্রজাতির মধ্যে অভিযোজিত বিবর্তনের পরিমাণ সনাক্ত এবং পরিমাপ করতে ব্যবহার করেন এবং ইতিবাচক নির্বাচনের ফলে প্রতিস্থাপনের অনুপাত (যা দিকনির্দেশক নির্বাচন নামেও পরিচিত) নির্ধারণ করেন। এটি করার জন্য, ম্যাকডোনাল্ড-ক্রিটম্যান পরীক্ষা একটি প্রজাতির (পলিমরফিজম) মধ্যে বৈচিত্র্যের পরিমাণকে দুটি ধরনের সাইটে প্রজাতির (প্রতিস্থাপন) মধ্যে বিচ্যুতির সাথে তুলনা করে, নিরপেক্ষ এবং নিরপেক্ষ। একটি প্রতিস্থাপন একটি নিউক্লিওটাইডকে বোঝায় যা একটি প্রজাতির মধ্যে স্থির থাকে, তবে একটি ভিন্ন নিউক্লিওটাইড দ্বিতীয় প্রজাতির মধ্যে একই বেস জোড়া সমজাতীয় ডিএনএ সিকোয়েন্সে স্থির করা হয়। একটি সাইট নিরপেক্ষ হয় যদি এটি সুবিধাজনক বা ক্ষতিকারক হয়। প্রোটিন-কোডিং অঞ্চলের মধ্যে দুই ধরনের সাইট সমার্থক বা অসঙ্গতিপূর্ণ হতে পারে। ডি. এন. এ-র একটি প্রোটিন-কোডিং ক্রমে, একটি স্থান সমার্থক হয় যদি সেই স্থানে একটি বিন্দু রূপান্তর অ্যামিনো অ্যাসিডকে পরিবর্তন না করে, যা একটি নীরব রূপান্তর হিসাবেও পরিচিত। যেহেতু মিউটেশনের ফলে অ্যামিনো অ্যাসিডে কোনও পরিবর্তন ঘটেনি যা মূলত প্রোটিন-কোডিং সিকোয়েন্স দ্বারা কোড করা হয়েছিল, তাই জীবের ফেনোটাইপ বা পর্যবেক্ষণযোগ্য বৈশিষ্ট্য সাধারণত নীরব মিউটেশন দ্বারা অপরিবর্তিত থাকে। ডি. এন. এ-র প্রোটিন-কোডিং ক্রমের একটি স্থান অসঙ্গতিপূর্ণ হয় যদি সেই স্থানে একটি বিন্দু রূপান্তরের ফলে অ্যামিনো অ্যাসিডে পরিবর্তন হয়, যার ফলে জীবের ফেনোটাইপে পরিবর্তন হয়। সাধারণত, প্রোটিন-কোডিং অঞ্চলে নীরব মিউটেশনগুলি ম্যাকডোনাল্ড-ক্রিটম্যান পরীক্ষায় "নিয়ন্ত্রণ" হিসাবে ব্যবহৃত হয়। 1991 সালে, জন এইচ ম্যাকডোনাল্ড এবং মার্টিন ক্রেইটম্যান ড্রোসোফিলা (ফলের মাছি) এবং অ্যালকোহল ডিহাইড্রোজেনেস জিনের অ্যামিনো অ্যাসিড অনুক্রমের মধ্যে তাদের পার্থক্য নিয়ে একটি পরীক্ষা করার সময় ম্যাকডোনাল্ড-ক্রেইটম্যান পরীক্ষাটি তৈরি করেছিলেন। ম্যাকডোনাল্ড এবং ক্রেইটম্যান জেনেটিক ড্রিফ্টের পরিবর্তে পজিটিভ সিলেকশন দ্বারা নির্ধারিত প্রতিস্থাপনের অনুপাত অনুমান করার জন্য এই পদ্ধতির প্রস্তাব করেছিলেন। ম্যাকডোনাল্ড-ক্রিটম্যান পরীক্ষাটি স্থাপন করার জন্য, আমাদের অবশ্যই প্রথমে নীচের দেখানো হিসাবে তদন্ত করা হচ্ছে এমন প্রজাতির উপর আমাদের তথ্যের একটি দ্বিমুখী কন্টিনজেন্সি টেবিল সেট আপ করতে হবেঃ ডিএসঃ জিন ডিএন প্রতি সমার্থক প্রতিস্থাপনের সংখ্যাঃ জিন পিএস প্রতি অ-সমার্থক প্রতিস্থাপনের সংখ্যাঃ জিন পিএন প্রতি সমার্থক পলিমরফিজমের সংখ্যাঃ জিন প্রতি অ-সমার্থক পলিমরফিজমের সংখ্যা ডিএস, ডিএন, পিএস এবং পিএন-এর মানগুলি পরিমাপ করতে, আপনি কন্টিনজেন্সি টেবিলে প্রতিটি ধরণের পরিবর্তনশীলের জন্য প্রোটিন-কোডিং অঞ্চলে পার্থক্যের সংখ্যা গণনা করুন। ম্যাকডোনাল্ড-ক্রিটম্যান পরীক্ষার নাল হাইপোথিসিস হল যে একটি প্রজাতির মধ্যে সমার্থক বৈচিত্র্যের সাথে অসঙ্গত বৈচিত্র্যের অনুপাত প্রজাতির মধ্যে সমার্থক বৈচিত্র্যের অনুপাতের সমান হতে চলেছে (অর্থাৎ। Dn/Ds = Pn/Ps)। যখন ধনাত্মক বা ঋণাত্মক নির্বাচন (প্রাকৃতিক নির্বাচন) অসংলগ্ন বৈচিত্র্যকে প্রভাবিত করে, তখন অনুপাতগুলি আর সমান থাকবে না। প্রজাতির মধ্যে অসঙ্গত এবং সমার্থক বৈচিত্র্যের অনুপাত প্রজাতির মধ্যে অসঙ্গত এবং সমার্থক বৈচিত্র্যের অনুপাতের চেয়ে কম হতে চলেছে (অর্থাৎ। Dn/Ds <Pn/Ps) যখন নেতিবাচক নির্বাচন কাজ করে, এবং ক্ষতিকারক মিউটেশন পলিমরফিজমকে দৃঢ়ভাবে প্রভাবিত করে। প্রজাতির মধ্যে অসঙ্গতিপূর্ণ এবং সমার্থক বৈচিত্র্যের অনুপাত প্রজাতির মধ্যে অসঙ্গতিপূর্ণ এবং সমার্থক বৈচিত্র্যের অনুপাতের চেয়ে কম (অর্থাৎ। Dn/Ds> Pn/Ps) যখন আমরা ধনাত্মক নির্বাচন পর্যবেক্ষণ করি। যেহেতু ইতিবাচক নির্বাচনের অধীনে মিউটেশনগুলি জনসংখ্যার মধ্যে দ্রুত ছড়িয়ে পড়ে, তাই তারা পলিমরফিজমে অবদান রাখে না তবে বিচ্যুতির উপর প্রভাব ফেলে। স্মিথ এবং আয়ার-ওয়াকার দ্বারা প্রাপ্ত একটি সমীকরণ ব্যবহার করে, আমরা নিম্নলিখিত সূত্রটি ব্যবহার করে প্রাকৃতিক নির্বাচন, α দ্বারা নির্ধারিত বেস প্রতিস্থাপনের অনুপাত অনুমান করতে পারিঃ আলফা ধনাত্মক নির্বাচন দ্বারা চালিত প্রতিস্থাপনের অনুপাতকে উপস্থাপন করে। আলফা-ν এবং 1-এর মধ্যে যে কোনও সংখ্যার সমান হতে পারে। আলফার নেতিবাচক মানগুলি নমুনা ত্রুটি বা মডেলের লঙ্ঘনের মাধ্যমে উত্পাদিত হয়, যেমন সামান্য ক্ষতিকারক অ্যামিনো অ্যাসিড মিউটেশনের পৃথকীকরণ। উপরের মতই, এখানে আমাদের নাল হাইপোথিসিস হল যে α = 0, এবং আমরা আশা করি Dn/Ds সমান Pn/Ps হবে। নিরপেক্ষতা সূচক (এনআই) নিরপেক্ষতা থেকে প্রস্থানের দিক এবং মাত্রা পরিমাপ করে (যেখানে পিএন/পিএস এবং ডিএন/ডিএস অনুপাত সমান)। যখন ধরে নেওয়া হয় যে নীরব মিউটেশনগুলি নিরপেক্ষ, একটি নিরপেক্ষতা সূচক 1 এর চেয়ে বেশি (অর্থাৎ। এনআই> 1) নির্দেশ করে যে নেতিবাচক নির্বাচন কাজ করছে, যার ফলে অ্যামিনো অ্যাসিড পলিমরফিজম অতিরিক্ত হয়। এটি ঘটে কারণ প্রাকৃতিক নির্বাচন বিশুদ্ধকরণ নির্বাচনের পক্ষে এবং ক্ষতিকারক অ্যালিলগুলি থেকে আগাছা অপসারণের পক্ষে। যেহেতু নীরব মিউটেশনগুলি নিরপেক্ষ, তাই একটি নিরপেক্ষতা সূচক 1 এর চেয়ে কম (অর্থাৎ। এনআই <1) অসংলগ্ন বিচ্যুতির আধিক্য নির্দেশ করে, যা তখন ঘটে যখন জনসংখ্যার মধ্যে ইতিবাচক নির্বাচন কাজ করে। যখন ইতিবাচক নির্বাচন প্রজাতির উপর কাজ করে, তখন প্রাকৃতিক নির্বাচন অন্যান্য ফেনোটাইপের তুলনায় একটি নির্দিষ্ট ফেনোটাইপের পক্ষে থাকে এবং সেই ফেনোটাইপের জন্য অ্যালিল ফ্রিকোয়েন্সি বাড়ার সাথে সাথে পছন্দসই ফেনোটাইপ প্রজাতিতে স্থির হতে শুরু করে। নিরপেক্ষতা সূচক খুঁজে বের করার জন্য, আমরা নিম্নলিখিত সমীকরণটি ব্যবহার করতে পারিঃ ম্যাকডোনাল্ড-ক্রেইটম্যান পরীক্ষায় ত্রুটির উৎস ম্যাকডোনাল্ড-ক্রেইটম্যান পরীক্ষা করার একটি ত্রুটি হল যে অন্যান্য পরিসংখ্যানগত পরীক্ষার মতো পরীক্ষাটিও ত্রুটির ঝুঁকিতে রয়েছে। অনেক কারণ অভিযোজিত বিবর্তনের স্তরের অনুমানের ত্রুটিতে অবদান রাখতে পারে, যার মধ্যে রয়েছে সামান্য ক্ষতিকারক মিউটেশনের উপস্থিতি, জিনোম জুড়ে মিউটেশনের হারের বৈচিত্র্য, জিনোম জুড়ে কোলসেন্ট ইতিহাসের বৈচিত্র্য এবং কার্যকর জনসংখ্যার আকারের পরিবর্তন। এই সমস্ত কারণের ফলে α-কে অবমূল্যায়ন করা হয়। যাইহোক, চার্লসওয়ার্থ (2008), অ্যান্ডোলফ্যাটো (2008), এবং আয়ার-ওয়াকার (2006) দ্বারা করা গবেষণা অনুসারে, এই কারণগুলির কোনওটিই বিজ্ঞানীদের বিশ্বাস করাতে যথেষ্ট গুরুত্বপূর্ণ নয় যে ম্যাকডোনাল্ড-ক্রিটম্যান পরীক্ষাটি অবিশ্বস্ত, প্রজাতিগুলিতে সামান্য ক্ষতিকারক মিউটেশনের উপস্থিতি ব্যতীত। সাধারণভাবে, ম্যাকডোনাল্ড-ক্রেইটম্যান পরীক্ষাটি প্রায়শই অবিশ্বস্ত বলে মনে করা হয় কারণ পরীক্ষাটি সামান্য ক্ষতিকারক মিউটেশনের উপস্থিতিতে অভিযোজিত বিবর্তনের মাত্রাকে কতটা উল্লেখযোগ্যভাবে অবমূল্যায়ন করে। সামান্য ক্ষতিকারক মিউটেশনকে এমন একটি মিউটেশন হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা যেতে পারে যা নেতিবাচক নির্বাচন কেবল খুব দুর্বলভাবে কাজ করে যাতে এর ভাগ্য নির্বাচন এবং এলোমেলো জেনেটিক প্রবাহ উভয়ের দ্বারা নির্ধারিত হয়। যদি জনসংখ্যার মধ্যে সামান্য ক্ষতিকারক মিউটেশনগুলি পৃথক করা হয়, তবে ইতিবাচক নির্বাচন সনাক্ত করা কঠিন হয়ে পড়ে এবং ইতিবাচক নির্বাচনের মাত্রা অবমূল্যায়ন করা হয়। দুর্বলভাবে ক্ষতিকারক মিউটেশনগুলির পলিমরফিজমে অবদান রাখার সম্ভাবনা প্রবলভাবে ক্ষতিকারক মিউটেশনের চেয়ে বেশি, তবে এখনও স্থিরকরণের সম্ভাবনা কম। এটি ম্যাকডোনাল্ড-ক্রেইটম্যান পরীক্ষার অভিযোজিত বিবর্তনের মাত্রার অনুমানের ক্ষেত্রে পক্ষপাত তৈরি করে, যার ফলে α-এর অনুমান নাটকীয়ভাবে কম হয়। বিপরীতে, যেহেতু দৃঢ়ভাবে ক্ষতিকারক মিউটেশনগুলি পলিমরফিজম বা বিচ্যুতিতে অবদান রাখে না, তাই দৃঢ়ভাবে ক্ষতিকারক মিউটেশনগুলি α-এর পক্ষপাতমূলক অনুমান করে না। সামান্য ক্ষতিকারক মিউটেশনের উপস্থিতি জিনগুলির সাথে দৃঢ়ভাবে যুক্ত যা কার্যকর জনসংখ্যার আকারে সর্বাধিক হ্রাসের অভিজ্ঞতা অর্জন করেছে। এর মানে হল যে কোনও প্রজাতিতে কার্যকর জনসংখ্যার আকারের সাম্প্রতিক হ্রাস ঘটার পরপরই, যেমন একটি বাধা, আমরা প্রোটিন-কোডিং অঞ্চলে সামান্য ক্ষতিকারক মিউটেশনের একটি বৃহত্তর উপস্থিতি লক্ষ্য করি। সামান্য ক্ষতিকারক মিউটেশনের সংখ্যা বৃদ্ধি এবং কার্যকর জনসংখ্যার আকারের সাম্প্রতিক হ্রাসের সাথে আমরা সরাসরি সংযোগ স্থাপন করতে পারি। জনসংখ্যার আকার কেন ফ্রিকোয়েন্সি বৃদ্ধির জন্য সামান্য ক্ষতিকারক মিউটেশনের প্রবণতাকে প্রভাবিত করে সে সম্পর্কে আরও তথ্যের জন্য, আণবিক বিবর্তনের প্রায় নিরপেক্ষ তত্ত্ব নিবন্ধটি দেখুন। উপরন্তু, প্রতিটি পরিসংখ্যানগত পরীক্ষার মতো, ম্যাকডোনাল্ড ক্রেইটম্যান পরীক্ষায় সর্বদা টাইপ I ত্রুটি এবং টাইপ II ত্রুটি হওয়ার সম্ভাবনা থাকে। পরিসংখ্যানগত পরীক্ষার ক্ষেত্রে, আমাদের অবশ্যই টাইপ I ত্রুটি এড়ানোর জন্য আরও চেষ্টা করতে হবে, নাল হাইপোথিসিসকে প্রত্যাখ্যান করা এড়াতে হবে, যখন এটি আসলে সত্য। যাইহোক, ম্যাকডোনাল্ড ক্রেইটম্যান পরীক্ষাটি টাইপ I ত্রুটির জন্য খুব ঝুঁকিপূর্ণ, কারণ অনেকগুলি কারণ যা সত্য শূন্য অনুমানের দুর্ঘটনাক্রমে প্রত্যাখ্যানের দিকে পরিচালিত করতে পারে। এই ধরনের কারণগুলির মধ্যে রয়েছে পুনর্মিলনের হারের বৈচিত্র্য, ননকুইলিব্রিয়াম ডেমোগ্রাফি, ছোট নমুনা আকার এবং আরও সম্প্রতি বিচ্ছিন্ন প্রজাতির সাথে তুলনা করা। এই সমস্ত কারণগুলির ইতিবাচক নির্বাচন সনাক্ত করার জন্য ম্যাকডোনাল্ড-ক্রেইটম্যান পরীক্ষার ক্ষমতাকে প্রভাবিত করার ক্ষমতা রয়েছে, পাশাপাশি একটি প্রজাতির উপর ইতিবাচক নির্বাচনের মাত্রাও রয়েছে। একটি প্রজাতির উপর কার্যকরী ধনাত্মক নির্বাচনের স্তর সঠিকভাবে নির্ধারণ করার এই অক্ষমতা প্রায়শই একটি মিথ্যা ধনাত্মক এবং নাল অনুমানের ভুল প্রত্যাখ্যানের দিকে পরিচালিত করে। ম্যাকডোনাল্ড-ক্রেইটম্যান পরীক্ষা করার সময়, বিজ্ঞানীদের অনেক বেশি টাইপ II ত্রুটি করা এড়াতে হবে। অন্যথায়, একটি পরীক্ষার ফলাফল খুব ত্রুটিপূর্ণ হতে পারে এবং এর ফলাফলকে অকেজো বলে অভিহিত করা হবে। ম্যাকডোনাল্ড-ক্রেইটম্যান পরীক্ষার ত্রুটি-সংশোধন প্রক্রিয়া ম্যাকডোনাল্ড-ক্রেইটম্যান পরীক্ষা এবং পরীক্ষার নির্ভুলতা কীভাবে উন্নত করা যায় সে সম্পর্কে আরও পরীক্ষা-নিরীক্ষা অব্যাহত রয়েছে। সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ যে ত্রুটিটি সংশোধন করতে হবে তা হল সামান্য ক্ষতিকারক মিউটেশনের উপস্থিতিতে α-কে গুরুতরভাবে অবমূল্যায়ন করা হয়েছে, যেমনটি পূর্ববর্তী বিভাগে "ম্যাকডোনাল্ড-ক্রিটম্যান টেস্টের সাথে ত্রুটির উৎস"-এ আলোচনা করা হয়েছে। ম্যাকডোনাল্ড-ক্রিটম্যান পরীক্ষার এই সম্ভাব্য সমন্বয়ের মধ্যে রয়েছে অভিযোজিত বিবর্তনের কারণে প্রতিস্থাপনের সংখ্যা উন্নত ও বাড়ানোর জন্য ডেটা সেট থেকে একটি নির্দিষ্ট মানের নিচে পলিমরফিজম অপসারণ করা। সামান্য ক্ষতিকারক মিউটেশনের প্রভাব হ্রাস করার জন্য, একটি নির্দিষ্ট কাটঅফ ফ্রিকোয়েন্সির নিচে পলিমরফিজম বাদ দেওয়ার প্রস্তাব দেওয়া হয়েছে, যেমন <8 শতাংশ বা <5 শতাংশ (সেরা কাটঅফ মান কী হওয়া উচিত তা নিয়ে এখনও অনেক বিতর্ক রয়েছে)। একটি নির্দিষ্ট ফ্রিকোয়েন্সির অধীনে পলিমরফিজমগুলি অন্তর্ভুক্ত না করে, আপনি সামান্য ক্ষতিকারক মিউটেশন দ্বারা সৃষ্ট পক্ষপাতকে হ্রাস করতে পারেন, কারণ কম পলিমরফিজম গণনা করা হবে। এটি α-এর অনুমানকে বাড়িয়ে দেবে। অতএব, ম্যাকডোনাল্ড-ক্রিটম্যান পরীক্ষাকে আরও নির্ভরযোগ্য বলে মনে করে, অভিযোজিত বিবর্তনের আনুমানিক মাত্রা এতটা গুরুতরভাবে অবমূল্যায়ন করা হবে না। একটি প্রয়োজনীয় সমন্বয় হ 'ল ম্যাকডোনাল্ড-ক্রেইটম্যান পরীক্ষায় প্রথম প্রকারের ত্রুটি নিয়ন্ত্রণ করা, পূর্ববর্তী বিভাগে "ম্যাকডোনাল্ড ক্রেইটম্যান পরীক্ষার সাথে ত্রুটির উৎস"-এ এর আলোচনাটি উল্লেখ করুন। প্রথম প্রকারের ত্রুটিগুলি এড়ানোর একটি পদ্ধতি হল সাম্প্রতিক প্রতিবন্ধকতার মধ্য দিয়ে যাওয়া জনসংখ্যার ব্যবহার এড়ানো, যার অর্থ তারা সম্প্রতি কার্যকর জনসংখ্যার আকারে সাম্প্রতিক হ্রাস পেয়েছে। ম্যাকডোনাল্ড-ক্রেইটম্যান পরীক্ষায় বিশ্লেষণটিকে যতটা সম্ভব সঠিক করার জন্য, বড় আকারের নমুনা ব্যবহার করা ভাল, তবে এখনও বিতর্ক রয়েছে যে "বড়" কতটা বড়। নন-কোডিং ডি. এন. এ-তে অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে ম্যাকডোনাল্ড ক্রেইটম্যান পরীক্ষার টাইপ 1 ত্রুটি নিয়ন্ত্রণের আরেকটি পদ্ধতি, পিটার অ্যান্ডোলফ্যাটো নন-কোডিং ডি. এন. এ-তে নির্বাচনের জন্য জিনোমওয়াইড স্ক্যানগুলিতে পুনঃসংযোগের সাথে কোলসেন্ট সিমুলেশন দ্বারা তাৎপর্য স্তর স্থাপনের পরামর্শ দেন। এটি করার মাধ্যমে, আপনি আপনার পরিসংখ্যানগত পরীক্ষার নির্ভুলতা উন্নত করতে এবং কোনও মিথ্যা ইতিবাচক পরীক্ষা এড়াতে সক্ষম হবেন। প্রথম প্রকারের ভুল এড়ানোর এই সমস্ত সম্ভাব্য উপায়গুলির সাথে, বিজ্ঞানীদের সতর্কতার সাথে বেছে নেওয়া উচিত যে তারা কোন জনসংখ্যা বিশ্লেষণ করছে, যাতে জনসংখ্যার বিশ্লেষণ এড়ানো যায় যা ভুল ফলাফলের দিকে পরিচালিত করবে। আরও দেখুন অভিযোজিত বিবর্তন দিকনির্দেশক নির্বাচন জি-টেস্ট নেতিবাচক নির্বাচন (প্রাকৃতিক নির্বাচন) কেএ/কেএস অনুপাত রেফারেন্স ফাইলোজেনেটিক্স আণবিক বিবর্তন পরিসংখ্যানগত জেনেটিক্স