DNA barcoding
ডিএনএ বারকোডিং হল একটি নির্দিষ্ট জিন বা জিন থেকে ডিএনএর একটি ছোট অংশ ব্যবহার করে প্রজাতি সনাক্তকরণের একটি পদ্ধতি। ডি. এন. এ বারকোডিং-এর ভিত্তি হল এই ধরনের ডি. এন. এ বিভাগের একটি রেফারেন্স লাইব্রেরির সাথে তুলনা করে (যাকে "সিকোয়েন্স" ও বলা হয়), একটি পৃথক সিকোয়েন্স একটি জীবকে প্রজাতির সাথে অনন্যভাবে সনাক্ত করতে ব্যবহার করা যেতে পারে, ঠিক যেমন একটি সুপারমার্কেট স্ক্যানার ইউ. পি. সি বারকোডের পরিচিত কালো ফিতে ব্যবহার করে তার স্টকের মধ্যে একটি আইটেমকে তার রেফারেন্স ডাটাবেসের বিপরীতে সনাক্ত করতে। এই "বারকোডগুলি" কখনও কখনও কোনও জীবের অজানা প্রজাতি বা অংশগুলি সনাক্ত করার প্রচেষ্টায় ব্যবহৃত হয়, কেবল যতটা সম্ভব ট্যাক্সাকে তালিকাভুক্ত করার জন্য, বা প্রজাতির সীমানা নির্ধারণের প্রচেষ্টায় ঐতিহ্যবাহী ট্যাক্সোনমির সাথে তুলনা করার জন্য। বারকোডিং ব্যবহার করে বিভিন্ন জীবের গোষ্ঠী সনাক্ত করতে বিভিন্ন জিন অঞ্চল ব্যবহার করা হয়। প্রাণী এবং কিছু প্রোটিস্টের জন্য সর্বাধিক ব্যবহৃত বারকোড অঞ্চল হল সাইটোক্রোম সি অক্সিডেস আই (সিওআই বা সিওএক্স 1) জিনের একটি অংশ, যা মাইটোকন্ড্রিয়াল ডিএনএতে পাওয়া যায়। ডিএনএ বারকোডিংয়ের জন্য উপযুক্ত অন্যান্য জিনগুলি হল অভ্যন্তরীণ প্রতিলিপি স্পেসার (আইটিএস) আরআরএনএ যা প্রায়শই ছত্রাকের জন্য ব্যবহৃত হয় এবং উদ্ভিদের জন্য রুবিসকো ব্যবহৃত হয়। বিভিন্ন জিন অঞ্চল ব্যবহার করে অণুজীব সনাক্ত করা হয়। উদাহরণস্বরূপ, 16S rRNA জিনটি প্রোক্যারিওট সনাক্তকরণে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়, যেখানে 18S rRNA জিনটি বেশিরভাগ মাইক্রোবিয়াল ইউক্যারিওট সনাক্ত করতে ব্যবহৃত হয়। এই জিন অঞ্চলগুলি বেছে নেওয়া হয় কারণ তাদের আন্তঃনির্দিষ্ট (প্রজাতির মধ্যে) বৈচিত্র্যের তুলনায় কম আন্তঃনির্দিষ্ট (প্রজাতির মধ্যে) বৈচিত্র্য রয়েছে, যা "বারকোডিং গ্যাপ" নামে পরিচিত। ডি. এন. এ বারকোডিং-এর কিছু প্রয়োগের মধ্যে রয়েছেঃ ফুল বা ফল না পেলেও উদ্ভিদের পাতা চিহ্নিত করা; পরাগায়িত প্রাণীদের শরীরে সংগৃহীত পরাগ চিহ্নিত করা; প্রাপ্তবয়স্কদের তুলনায় কম রোগনির্ণয়মূলক বৈশিষ্ট্যযুক্ত পোকামাকড়ের লার্ভা চিহ্নিত করা; অথবা পেটের উপাদান, লালা বা মলের উপর ভিত্তি করে কোনও প্রাণীর খাদ্য পরীক্ষা করা। বারকোডিং যখন একাধিক জীবের ডিএনএ ধারণকারী নমুনা থেকে জীব সনাক্ত করতে ব্যবহৃত হয়, তখন ডিএনএ বিপাকীয় কোডিং শব্দটি ব্যবহার করা হয়, যেমন। নদী ও স্রোতে ডায়াটম সম্প্রদায়ের ডিএনএ বিপাকীয় কোডিং, যা জলের গুণমান মূল্যায়নের জন্য ব্যবহৃত হয়। 5এস আরআরএনএ জিন ব্যবহার করে মাইক্রোবিয়াল সম্প্রদায়ের উপর প্রাথমিক ডিএনএ সিকোয়েন্সিং কাজ থেকে ব্যাকগ্রাউন্ড ডিএনএ বারকোডিং কৌশলগুলি তৈরি করা হয়েছিল। 2003 সালে, পল ডি. এন.-এর একটি গবেষণাপত্রে প্রজাতি সনাক্তকরণের জন্য একটি প্রমিত পদ্ধতি হিসাবে আধুনিক ডি. এন. এ বারকোডিং-এর নির্দিষ্ট পদ্ধতি এবং পরিভাষা প্রস্তাব করা হয়েছিল, পাশাপাশি অর্ডার এবং ফাইলার মতো উচ্চতর ট্যাক্সায় সম্ভাব্য অজানা ক্রম বরাদ্দ করা হয়েছিল। হেবার্ট ও অন্যান্য। গুয়েলফ বিশ্ববিদ্যালয়, অন্টারিও, কানাডা। হেবার্ট এবং তাঁর সহকর্মীরা সাইটোক্রোম সি অক্সিডেস আই (সিওআই) জিনের উপযোগিতা প্রদর্শন করেছিলেন, যা প্রথম ফোলমার এবং অন্যান্যরা ব্যবহার করেছিলেন। 1994 সালে, তাদের প্রকাশিত ডি. এন. এ প্রাইমারগুলি প্রজাতি স্তরে ফাইলোজেনেটিক বিশ্লেষণের জন্য একটি সরঞ্জাম হিসাবে মেটাজোয়ান অমেরুদণ্ডী প্রাণীর মধ্যে উপযুক্ত বৈষম্যমূলক সরঞ্জাম হিসাবে ব্যবহার করে। সি. ও. আই জিনের "ফোলমার অঞ্চল" সাধারণত ডি. এন. এ স্তরে বৈচিত্র্যের নিদর্শনগুলির উপর ভিত্তি করে ট্যাক্সার মধ্যে পার্থক্যের জন্য ব্যবহৃত হয়। ক্রম পুনরুদ্ধারের আপেক্ষিক সহজতা এবং প্রজাতির মধ্যে সংরক্ষণের সাথে মিশ্রিত পরিবর্তনশীলতা হল সিওআই-এর কিছু সুবিধা। প্রোফাইলগুলিকে "বারকোড" বলা, হেবার্ট এবং অন্যান্যরা। একটি সিওআই ডাটাবেসের বিকাশের পরিকল্পনা করা হয়েছে যা একটি "বৈশ্বিক জৈব সনাক্তকরণ ব্যবস্থার" ভিত্তি হিসাবে কাজ করতে পারে। পদ্ধতি নমুনা সংগ্রহ এবং সংরক্ষণ বারকোডিং একটি লক্ষ্য নমুনা থেকে টিস্যু থেকে, জীবের মিশ্রণ থেকে (বাল্ক নমুনা), বা পরিবেশগত নমুনায় উপস্থিত ডিএনএ থেকে করা যেতে পারে (যেমন। জল বা মাটি)। বিভিন্ন ধরনের নমুনার মধ্যে নমুনা সংগ্রহ, সংরক্ষণ বা বিশ্লেষণের পদ্ধতিগুলি ভিন্ন। টিস্যু নমুনা লক্ষ্য নমুনা থেকে একটি টিস্যু নমুনা বারকোড করতে, ত্বকের একটি ছোট টুকরো, একটি স্কেল, একটি পা বা অ্যান্টেনা যথেষ্ট হতে পারে (নমুনার আকারের উপর নির্ভর করে)। দূষণ এড়ানোর জন্য, নমুনাগুলির মধ্যে ব্যবহৃত সরঞ্জামগুলিকে জীবাণুমুক্ত করা প্রয়োজন। একটি নমুনা থেকে দুটি নমুনা সংগ্রহ করার পরামর্শ দেওয়া হয়, একটি আর্কাইভে এবং একটি বারকোডিং প্রক্রিয়ার জন্য। ডিএনএ অবক্ষয়ের সমস্যা কাটিয়ে ওঠার জন্য নমুনা সংরক্ষণ অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। একটি বাল্ক নমুনা হল এক ধরনের পরিবেশগত নমুনা যা অধ্যয়নরত ট্যাক্সোনমিক গ্রুপের বেশ কয়েকটি জীব ধারণ করে। বাল্ক নমুনা (এখানে ব্যবহৃত অর্থে) এবং অন্যান্য পরিবেশগত নমুনার মধ্যে পার্থক্য হল যে বাল্ক নমুনা সাধারণত প্রচুর পরিমাণে ভাল মানের ডিএনএ সরবরাহ করে। বাল্ক নমুনার উদাহরণগুলির মধ্যে রয়েছে কিক-নেট দ্বারা সংগৃহীত জলজ ম্যাক্রোইনভার্টেব্রেট নমুনা বা মালাইজ ট্র্যাপ দিয়ে সংগৃহীত পোকামাকড়ের নমুনা। একককোষীয় ইউক্যারিওটের মতো পুরো জীব ধারণকারী ফিল্টার করা বা আকার-ভগ্নাংশযুক্ত জলের নমুনাগুলিকেও কখনও কখনও বাল্ক নমুনা হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়। এই ধরনের নমুনাগুলি অঙ্গসংস্থান-ভিত্তিক সনাক্তকরণের জন্য প্রচলিত নমুনাগুলি পেতে ব্যবহৃত একই কৌশল দ্বারা সংগ্রহ করা যেতে পারে। পরিবেশগত ডি. এন. এ (ই. ডি. এন. এ) পদ্ধতি হল পরিবেশগত নমুনায় উপস্থিত কোষীয় ধ্বংসাবশেষ বা বহির্মুখী ডি. এন. এ থেকে প্রজাতি সনাক্ত এবং সনাক্ত করার জন্য একটি অ-আক্রমণাত্মক পদ্ধতি। জল বা মাটি) বারকোডিং বা বিপাকীয় কোডিংয়ের মাধ্যমে। পদ্ধতিটি এই সত্যের উপর ভিত্তি করে যে প্রতিটি জীবন্ত জীব পরিবেশে ডি. এন. এ ছেড়ে যায় এবং এই পরিবেশগত ডি. এন. এ এমন প্রাণীর ক্ষেত্রেও সনাক্ত করা যেতে পারে যা খুব কম প্রাচুর্যে রয়েছে। সুতরাং, ক্ষেত্রের নমুনার জন্য, সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ অংশটি হল দূষণ এড়াতে প্রতিটি নমুনা সাইট বা নমুনায় ডিএনএ-মুক্ত উপাদান এবং সরঞ্জাম ব্যবহার করা, যদি লক্ষ্য জীবের (গুলি) ডিএনএ কম পরিমাণে উপস্থিত থাকার সম্ভাবনা থাকে। অন্যদিকে, একটি ই. ডি. এন. এ নমুনায় সর্বদা সম্পূর্ণ কোষ, জীবন্ত অণুজীবের ডি. এন. এ থাকে, যা প্রায়শই প্রচুর পরিমাণে উপস্থিত থাকে। অতএব, প্রাকৃতিক পরিবেশে নেওয়া অণুজীবের নমুনাগুলিকেও ই. ডি. এন. এ নমুনা বলা হয়, তবে লক্ষ্যযুক্ত জীবের বিশাল পরিমাণের কারণে এই প্রসঙ্গে দূষণ কম সমস্যাযুক্ত। ই. ডি. এন. এ পদ্ধতিটি বেশিরভাগ নমুনা প্রকারের উপর প্রয়োগ করা হয়, যেমন জল, পলি, মাটি, প্রাণীর মল, পেটের পরিমাণ বা রক্ত। লিচ। ডিএনএ নিষ্কাশন, পরিবর্ধন এবং ডিএনএ বারকোডিংয়ের জন্য নমুনায় ডিএনএ বের করা প্রয়োজন। ডিএনএ উত্তোলনের বিভিন্ন পদ্ধতি রয়েছে এবং খরচ, সময়, নমুনার ধরন এবং উৎপাদনের মতো বিষয়গুলি সর্বোত্তম পদ্ধতির নির্বাচনকে প্রভাবিত করে। যখন জৈব বা ই. ডি. এন. এ নমুনা থেকে ডি. এন. এ পলিমারেজ চেইন রিঅ্যাকশন (পি. সি. আর) ব্যবহার করে পরিবর্ধিত করা হয়, তখন নমুনায় থাকা প্রতিরোধক অণু দ্বারা প্রতিক্রিয়াটি নেতিবাচকভাবে প্রভাবিত হতে পারে। পরবর্তী বিশ্লেষণের জন্য উচ্চমানের ডিএনএ উপলব্ধ রয়েছে কিনা তা নিশ্চিত করার জন্য এই প্রতিরোধকগুলি অপসারণ করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। নিষ্কাশিত ডি. এন. এ-র সম্প্রসারণ ডি. এন. এ বারকোডিং-এর একটি প্রয়োজনীয় পদক্ষেপ। সাধারণত, ডিএনএ বারকোড পাওয়ার জন্য মোট ডিএনএ উপাদানের একটি ছোট অংশকে (সাধারণত 400-800 বেস জোড়া) ক্রমবদ্ধ করা হয়। ই. ডি. এন. এ উপাদানের সম্প্রসারণ সাধারণত ছোট টুকরো আকারের (<200 বেস জোড়া) উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করা হয়, কারণ ই. ডি. এন. এ অন্যান্য উৎস থেকে ডি. এন. এ উপাদানের তুলনায় খণ্ডিত হওয়ার সম্ভাবনা বেশি। যাইহোক, কিছু গবেষণায় যুক্তি দেওয়া হয়েছে যে ই. ডি. এন. এ-র এম্পলিকন আকার এবং সনাক্তকরণ হারের মধ্যে কোনও সম্পর্ক নেই। যখন ডি. এন. এ বারকোড চিহ্নিতকারী অঞ্চলটি প্রশস্ত করা হয়, তখন পরবর্তী পদক্ষেপটি হল ডি. এন. এ সিকোয়েন্সিং পদ্ধতি ব্যবহার করে চিহ্নিতকারী অঞ্চলটিকে সিকোয়েন্স করা। অনেকগুলি বিভিন্ন সিকোয়েন্সিং প্ল্যাটফর্ম উপলব্ধ রয়েছে এবং প্রযুক্তিগত উন্নয়ন দ্রুত এগিয়ে চলেছে। ডিএনএ বারকোডিংয়ের জন্য ব্যবহৃত মার্কার নির্বাচন মার্কারগুলিকে বারকোড বলা হয়। ডি. এন. এ বারকোডের উপর ভিত্তি করে প্রজাতিগুলিকে সফলভাবে চিহ্নিত করার জন্য তথ্যমূলক ডি. এন. এ অঞ্চলগুলির নির্বাচন অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। একটি ভাল ডিএনএ বারকোডে কম আন্তঃ-নির্দিষ্ট এবং উচ্চ আন্তঃ-নির্দিষ্ট পরিবর্তনশীলতা থাকা উচিত এবং বিস্তৃত ট্যাক্সোনমিক প্রয়োগের জন্য সর্বজনীন পিসিআর প্রাইমার বিকাশের জন্য সংরক্ষিত পার্শ্ববর্তী স্থান থাকা উচিত। লক্ষ্য হল এমন প্রাইমার ডিজাইন করা যা জীবের অধ্যয়নরত গোষ্ঠীর (উচ্চ ট্যাক্সোনমিক রেজোলিউশন) বেশিরভাগ বা সমস্ত প্রজাতি সনাক্ত এবং আলাদা করবে। বারকোড সিকোয়েন্সের দৈর্ঘ্য বর্তমান নমুনা উৎস, ডিএনএ নিষ্কাশন, পরিবর্ধন এবং সিকোয়েন্সিং পদ্ধতির সাথে ব্যবহার করার জন্য যথেষ্ট ছোট হওয়া উচিত। আদর্শভাবে, ভাইরাস থেকে শুরু করে উদ্ভিদ ও প্রাণী পর্যন্ত সমস্ত শ্রেণীবিন্যাস গোষ্ঠীর জন্য একটি জিন ক্রম ব্যবহার করা হবে। যাইহোক, এই ধরনের কোনও জিন অঞ্চল এখনও পাওয়া যায়নি, তাই জীবের বিভিন্ন গোষ্ঠীর জন্য বা অধ্যয়নের প্রশ্নের উপর নির্ভর করে বিভিন্ন বারকোড ব্যবহার করা হয়। প্রাণীদের জন্য, সর্বাধিক ব্যবহৃত বারকোড হল মাইটোকন্ড্রিয়াল সাইটোক্রোম সি অক্সিডেস I (সিওআই) লোকাস। অন্যান্য মাইটোকন্ড্রিয়াল জিন, যেমন সাইটবি, 12এস বা 16এস-ও ব্যবহার করা হয়। মাইটোকন্ড্রিয়াল জিনগুলি পারমাণবিক জিনের চেয়ে বেশি পছন্দ করা হয় কারণ তাদের ইন্ট্রনের অভাব, উত্তরাধিকারের হ্যাপ্লয়েড মোড এবং তাদের সীমিত পুনর্মিলনের কারণে। উপরন্তু, প্রতিটি কোষে বিভিন্ন মাইটোকন্ড্রিয়া (কয়েক হাজার পর্যন্ত) থাকে এবং তাদের প্রত্যেকটিতে বেশ কয়েকটি বৃত্তাকার ডিএনএ অণু থাকে। মাইটোকন্ড্রিয়া তাই নমুনা টিস্যু সীমিত থাকলেও ডিএনএর প্রচুর উৎস সরবরাহ করতে পারে। উদ্ভিদের মধ্যে, মাইটোকন্ড্রিয়াল জিন ডিএনএ বারকোডিংয়ের জন্য উপযুক্ত নয় কারণ তারা কম রূপান্তর হার প্রদর্শন করে। ক্লোরোপ্লাস্ট জিনোমে কয়েকটি সম্ভাব্য জিন পাওয়া গেছে, যার মধ্যে সবচেয়ে আশাব্যঞ্জক হল ম্যাটুরেস কে জিন (ম্যাটকে) নিজে বা অন্যান্য জিনের সঙ্গে যুক্ত। প্রজাতি সনাক্তকরণের জন্য ম্যাটকে, আর. বি. সি. এল, টি. আর. এন. এইচ বা অন্যান্য জিনের সাথে রাইবোসোমাল ইন্টারনাল ট্রান্সক্রাইবড স্পেসার্স (আই. টি. এস ডি. এন. এ)-এর মতো মাল্টি-লোকাস মার্কারও ব্যবহার করা হয়েছে। দুই বা ততোধিক ক্লোরোপ্লাস্ট বারকোড ব্যবহার করার সময় উদ্ভিদ প্রজাতির মধ্যে সর্বোত্তম বৈষম্য অর্জন করা হয়েছে। ব্যাকটেরিয়ার জন্য, রাইবোসোমাল আরএনএ (16এস) জিনের ছোট সাবইউনিট বিভিন্ন ট্যাক্সার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে, কারণ এটি অত্যন্ত সংরক্ষিত। কিছু গবেষণায় দেখা গেছে যে সিওআই, টাইপ 2 চ্যাপেরোনিন (সিপিএন 60) বা আরএনএ পলিমারেজের (আরপিওবি) β সাবইউনিটও ব্যাকটেরিয়াল ডিএনএ বারকোড হিসাবে কাজ করতে পারে। বারকোডিং ছত্রাক আরও চ্যালেঞ্জিং এবং একাধিক প্রাইমার সংমিশ্রণের প্রয়োজন হতে পারে। সি. ও. আই মার্কার নির্দিষ্ট ছত্রাক গোষ্ঠীতে ভাল কাজ করে, তবে অন্যদের ক্ষেত্রে সমানভাবে ভাল কাজ করে না। অতএব, অতিরিক্ত চিহ্নিতকারী ব্যবহার করা হচ্ছে, যেমন আইটিএস আরডিএনএ এবং পারমাণবিক রাইবোসোমাল আরএনএ (28এস এলএসইউ আরআরএনএ)-এর বড় উপ-ইউনিট। প্রোটিস্টদের গোষ্ঠীর মধ্যে, বিভিন্ন বারকোড প্রস্তাব করা হয়েছে, যেমন 28S rDNA-এর D1-D2 বা D2-D3 অঞ্চল, 18S rRNA জিনের V4 উপ-অঞ্চল, ITS rDNA এবং COI। উপরন্তু, কিছু নির্দিষ্ট বারকোড সালোকসংশ্লেষক প্রোটিস্টদের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে, উদাহরণস্বরূপ রাইবুলোজ-1,5-বিসফসফেট কার্বক্সিলেস-অক্সিজেন জিন (আর. বি. সি. এল) এবং ক্লোরোপ্লাস্টিক 23এস আর. আর. এন. এ জিনের বড় সাবইউনিট। রেফারেন্স লাইব্রেরি এবং বায়োইনফরমেটিক্স রেফারেন্স লাইব্রেরিগুলি ট্যাক্সোনমিক সনাক্তকরণের জন্য ব্যবহৃত হয়, যাকে বারকোডিং বা বিপাকীয় কোডিং থেকে প্রাপ্ত ক্রমগুলির টীকাও বলা হয়। এই ডাটাবেসে পূর্বে চিহ্নিত ট্যাক্সার জন্য নির্ধারিত ডিএনএ বারকোড থাকে। বেশিরভাগ রেফারেন্স লাইব্রেরি একটি জীব গোষ্ঠীর মধ্যে সমস্ত প্রজাতিকে অন্তর্ভুক্ত করে না এবং ক্রমাগত নতুন এন্ট্রি তৈরি করা হয়। ম্যাক্রো-এবং অনেক অণুজীবের ক্ষেত্রে (যেমন শৈবাল), এই রেফারেন্স লাইব্রেরির জন্য বিস্তারিত নথির প্রয়োজন হয় (নমুনা নেওয়ার অবস্থান এবং তারিখ, যে ব্যক্তি এটি সংগ্রহ করেছেন, চিত্র ইত্যাদি)। এবং ভাউচার নমুনার কর্তৃত্বপূর্ণ ট্যাক্সোনমিক সনাক্তকরণ, পাশাপাশি একটি নির্দিষ্ট বিন্যাসে ক্রম জমা দেওয়া। তবে, এই ধরনের মান শুধুমাত্র অল্প সংখ্যক প্রজাতির জন্য পূরণ করা হয়। এই প্রক্রিয়াটির জন্য জাদুঘর সংগ্রহ, ভেষজ এবং অন্যান্য সহযোগী প্রতিষ্ঠানে ভাউচারের নমুনা সংরক্ষণের প্রয়োজন হয়। সনাক্তকরণের নির্ভুলতার জন্য শ্রেণীবিন্যাসগতভাবে ব্যাপক কভারেজ এবং বিষয়বস্তুর গুণমান উভয়ই গুরুত্বপূর্ণ। মাইক্রোবিয়াল জগতে, বেশিরভাগ প্রজাতির নামের জন্য কোনও ডিএনএ তথ্য নেই এবং অনেক ডিএনএ সিকোয়েন্স কোনও লিনিয়ান দ্বিপদীকে বরাদ্দ করা যায় না। জীব গোষ্ঠী এবং ব্যবহৃত জেনেটিক মার্কারের উপর নির্ভর করে বেশ কয়েকটি রেফারেন্স ডেটাবেস বিদ্যমান। ছোট, জাতীয় ডাটাবেস রয়েছে (যেমন। ফিনবোল), এবং ইন্টারন্যাশনাল বারকোড অফ লাইফ প্রজেক্টের (আই. বি. ও. এল) মতো বড় কনসোর্টিয়া। 2007 সালে চালু হওয়া, বারকোড অফ লাইফ ডেটা সিস্টেম (বিওএলডি) হল সবচেয়ে বড় ডেটাবেসগুলির মধ্যে একটি, যেখানে 2022 সালে প্রায় 7,80,000 বিআইএন (বারকোড সূচক সংখ্যা) রয়েছে। এটি বারকোড অধ্যয়নের জন্য নমুনা এবং ক্রম রেকর্ডের জন্য একটি অবাধে অ্যাক্সেসযোগ্য সংগ্রহস্থল এবং এটি বারকোড ডেটা পরিচালনা, গুণমান নিশ্চিতকরণ এবং বিশ্লেষণে সহায়তা করার জন্য একটি ওয়ার্কবেঞ্চও। ডাটাবেসে মূলত সিওআই জেনেটিক মার্কারের উপর ভিত্তি করে প্রাণীদের জন্য বিআইএন রেকর্ড রয়েছে। উদ্ভিদ শনাক্তকরণের জন্য, বোল্ড ম্যাটকে এবং আর. বি. সি. এল থেকে ক্রম গ্রহণ করে। ইউনিট ডাটাবেস 2003 সালে চালু করা হয়েছিল এবং এটি নিউক্লিয়ার রাইবোসোমাল ইন্টারনাল ট্রান্সক্রাইবড স্পেসার (আইটিএস) জেনেটিক মার্কার অঞ্চলের সাথে ছত্রাকের (এবং 2018 সাল থেকে সমস্ত ইউক্যারিওটিক) প্রজাতির আণবিক সনাক্তকরণের জন্য একটি রেফারেন্স ডাটাবেস। এই তথ্যভাণ্ডারটি প্রজাতির অনুমানের ধারণার উপর ভিত্তি করেঃ আপনি যে%-এ কাজ করতে চান তা বেছে নেন এবং বিশেষজ্ঞদের দ্বারা চিহ্নিত ভাউচার নমুনা থেকে প্রাপ্ত ক্রমের তুলনায় ক্রমগুলি সাজানো হয়। Diat.barcode Diat.barcode ডাটাবেজটি প্রথম প্রকাশিত হয়েছিল আর-সিস্টঃঃ ডায়াটম নামে 2016 সালে দুটি উৎস থেকে প্রাপ্ত তথ্য দিয়েঃ ফরাসি ন্যাশনাল ইনস্টিটিউট ফর এগ্রিকালচারাল রিসার্চ (আইএনআরএ)-এর জলবিদ্যুৎ কেন্দ্র থোনন কালচার কালেকশন (টিসিসি) এবং এনসিবিআই (ন্যাশনাল সেন্টার ফর বায়োটেকনোলজি ইনফরমেশন) নিউক্লিওটাইড ডাটাবেস থেকে। Diat.barcode দুটি জিনগত চিহ্নিতকারী, আর. বি. সি. এল (রিবুলোজ-1,5-বিসফসফেট কার্বক্সিলেস/অক্সিজেন) এবং 18এস (18এস রাইবোসোমাল আর. এন. এ)-এর জন্য তথ্য সরবরাহ করে। ডাটাবেসে প্রজাতির অতিরিক্ত বৈশিষ্ট্যগত তথ্যও রয়েছে, যেমন অঙ্গসংস্থানগত বৈশিষ্ট্য (জৈব ভলিউম, আকারের মাত্রা ইত্যাদি)। ), জীবন-রূপ (গতিশীলতা, উপনিবেশ-প্রকার ইত্যাদি) অথবা পরিবেশগত বৈশিষ্ট্য (দূষণ সংবেদনশীলতা, ইত্যাদি)। বায়োইনফরম্যাটিক বিশ্লেষণ সুসংগঠিত, পরিচ্ছন্ন এবং ব্যাখ্যাযোগ্য তথ্য পাওয়ার জন্য বায়োইনফরম্যাটিক বিশ্লেষণ ব্যবহার করে কাঁচা সিকোয়েন্সিং ডেটা প্রক্রিয়া করতে হবে। সিকোয়েন্সিং ডেটা সহ এফ. এ. এস. টি. কিউ ফাইলটিতে দুই ধরনের তথ্য থাকেঃ নমুনায় সনাক্ত করা সিকোয়েন্স (এফ. এ. এস. টি. এ ফাইল) এবং প্রতিটি ডি. এন. এ সিকোয়েন্সের প্রতিটি নিউক্লিওটাইডের সাথে যুক্ত মানের স্কোর (পি. এইচ. আর. ই. ডি স্কোর) সহ একটি মানের ফাইল। পিএইচআরইডি স্কোরগুলি সংশ্লিষ্ট নিউক্লিওটাইড সঠিকভাবে স্কোর করার সম্ভাবনা নির্দেশ করে। সাধারণভাবে, প্রতিটি ডিএনএ সিকোয়েন্সের শেষের দিকে পিএইচআরইডি স্কোর হ্রাস পায়। এইভাবে কিছু বায়োইনফরমেটিক্স পাইপলাইন কেবল একটি নির্দিষ্ট সীমায় সিকোয়েন্সের শেষটি কেটে দেয়। কিছু সিকোয়েন্সিং প্রযুক্তি, যেমন মিসেক, পেয়ার্ড-এন্ড সিকোয়েন্সিং ব্যবহার করে যার সময় উভয় দিক থেকে সিকোয়েন্সিং করা হয় যা আরও ভাল মানের উৎপাদন করে। ওভারল্যাপিং সিকোয়েন্সগুলি তারপর কনটিগগুলিতে সারিবদ্ধ করা হয় এবং একত্রিত করা হয়। সাধারণত, একাধিক নমুনা এক দৌড়ে একত্রিত করা হয় এবং প্রতিটি নমুনা একটি ছোট ডিএনএ খণ্ড, ট্যাগ দ্বারা চিহ্নিত করা হয়। একটি ডিমল্টিপ্লেক্সিং ধাপে, পৃথক নমুনাগুলি পুনরায় একত্রিত করার জন্য এই ট্যাগগুলি ব্যবহার করে ক্রমগুলি সাজানো হয়। আরও বিশ্লেষণের আগে, ট্যাগ এবং অন্যান্য অ্যাডাপ্টারগুলি বারকোডিং সিকোয়েন্স ডিএনএ খণ্ড থেকে সরানো হয়। ছাঁটাইয়ের সময়, খারাপ মানের ক্রম (কম পিএইচআরইডি স্কোর), বা ক্রম যা লক্ষ্যযুক্ত ডিএনএ বারকোডের চেয়ে অনেক ছোট বা দীর্ঘ, অপসারণ করা হয়। নিম্নলিখিত প্রতিলিপি বাতিলকরণ পদক্ষেপটি হল সেই প্রক্রিয়া যেখানে সমস্ত গুণমান-ফিল্টার করা ক্রমগুলি নমুনায় তাদের প্রাচুর্যের তথ্য সহ অনন্য পাঠের (পৃথক ক্রম ইউনিট আইএসইউ) একটি সেটে ভেঙে দেওয়া হয়। এর পরে, চিমেরা (অর্থাৎ। মিশ্র উৎসের টুকরো থেকে গঠিত যৌগিক ক্রমগুলি সনাক্ত করা হয় এবং অপসারণ করা হয়। পরিশেষে, ক্রমগুলি অনেকগুলি ক্লাস্টারিং কৌশলগুলির মধ্যে একটি ব্যবহার করে ওটিইউ (অপারেশনাল ট্যাক্সোনমিক ইউনিট)-তে গুচ্ছবদ্ধ করা হয়। সর্বাধিক ব্যবহৃত বায়োইনফরম্যাটিক সফ্টওয়্যারগুলির মধ্যে রয়েছে মথুর, আপার্স, কিইম, গ্যালাক্সি, ওবিটুলস, জেএএমপি, বার্ক এবং ডিএডিএ2। পাঠের প্রাচুর্যের তুলনা করা, অর্থাৎ। বিভিন্ন নমুনার মধ্যে ক্রম এখনও একটি চ্যালেঞ্জ কারণ একটি নমুনায় মোট পাঠের সংখ্যা এবং সেইসাথে একটি প্রজাতির জন্য পাঠের আপেক্ষিক পরিমাণ উভয়ই নমুনা, পদ্ধতি বা অন্যান্য চলকের মধ্যে পরিবর্তিত হতে পারে। তুলনার জন্য, প্রতিটি নমুনার পাঠের সংখ্যাকে তুলনামূলকভাবে ন্যূনতম সংখ্যক পাঠে হ্রাস করা যেতে পারে-একটি প্রক্রিয়া যাকে রেয়ারফ্যাকশন বলা হয়। আরেকটি উপায় হল পাঠের আপেক্ষিক প্রাচুর্য ব্যবহার করা। প্রজাতি সনাক্তকরণ এবং ট্যাক্সোনমিক অ্যাসাইনমেন্ট প্রজাতির জন্য ওটিইউ-এর ট্যাক্সোনমিক অ্যাসাইনমেন্ট রেফারেন্স লাইব্রেরির সাথে ক্রমের মিলনের মাধ্যমে অর্জন করা হয়। বেসিক লোকাল অ্যালাইনমেন্ট সার্চ টুল (বি. এল. এ. এস. টি) সাধারণত রেফারেন্স ডেটাবেসে নমুনা থেকে ক্রম পাঠের সাথে ক্রমের তুলনা করে ক্রমের মধ্যে সাদৃশ্যের অঞ্চলগুলি সনাক্ত করতে ব্যবহৃত হয়। যদি রেফারেন্স ডাটাবেসে প্রাসঙ্গিক প্রজাতির ক্রম থাকে, তবে নমুনা ক্রমগুলি প্রজাতি স্তরে চিহ্নিত করা যেতে পারে। যদি একটি ক্রম একটি বিদ্যমান রেফারেন্স লাইব্রেরি এন্ট্রির সাথে মেলে না, ডিএনএ বারকোডিং একটি নতুন এন্ট্রি তৈরি করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। কিছু ক্ষেত্রে, রেফারেন্স ডেটাবেসের অসম্পূর্ণতার কারণে, সনাক্তকরণ শুধুমাত্র উচ্চতর শ্রেণীবিন্যাস স্তরে অর্জন করা যেতে পারে, যেমন একটি পরিবার বা শ্রেণীতে বরাদ্দ। ব্যাকটেরিয়ার মতো কিছু জীব গোষ্ঠীতে, প্রজাতি স্তরে ট্যাক্সোনমিক অ্যাসাইনমেন্ট প্রায়শই সম্ভব হয় না। এই ধরনের ক্ষেত্রে, একটি নমুনা একটি নির্দিষ্ট অপারেশনাল ট্যাক্সোনমিক ইউনিট (ওটিইউ)-কে বরাদ্দ করা যেতে পারে। ডি. এন. এ বারকোডিং-এর প্রয়োগগুলির মধ্যে রয়েছে নতুন প্রজাতি সনাক্তকরণ, খাদ্যের নিরাপত্তা মূল্যায়ন, গুপ্ত প্রজাতি সনাক্তকরণ ও মূল্যায়ন, এলিয়েন প্রজাতি সনাক্তকরণ, বিপন্ন ও বিপন্ন প্রজাতি সনাক্তকরণ, ডিম ও লার্ভা পর্যায়কে প্রাপ্তবয়স্ক প্রজাতির সাথে সংযুক্ত করা, জৈব সম্পদের জন্য বৌদ্ধিক সম্পত্তির অধিকার সুরক্ষিত করা, সংরক্ষণ কৌশলগুলির জন্য বিশ্বব্যাপী পরিচালন পরিকল্পনা তৈরি করা, খাওয়ানোর স্থানগুলি ব্যাখ্যা করা এবং ফরেনসিক বিজ্ঞান। ডিএনএ বারকোড মার্কারগুলি পদ্ধতিগত, বাস্তুসংস্থান, বিবর্তনীয় জীববিজ্ঞান এবং সংরক্ষণের মৌলিক প্রশ্নগুলির সমাধানের জন্য প্রয়োগ করা যেতে পারে, যার মধ্যে রয়েছে সম্প্রদায় সমাবেশ, প্রজাতির মিথস্ক্রিয়া নেটওয়ার্ক, ট্যাক্সোনমিক আবিষ্কার এবং পরিবেশ সুরক্ষার জন্য অগ্রাধিকারের ক্ষেত্রগুলি মূল্যায়ন করা। প্রজাতি সনাক্তকরণ জিনোমের একটি মানসম্মত অঞ্চল থেকে নির্দিষ্ট সংক্ষিপ্ত ডিএনএ সিকোয়েন্স বা চিহ্নিতকারী প্রজাতি সনাক্তকরণের জন্য একটি ডিএনএ বারকোড প্রদান করতে পারে। আণবিক পদ্ধতিগুলি বিশেষভাবে কার্যকর হয় যখন ঐতিহ্যবাহী পদ্ধতিগুলি প্রযোজ্য হয় না। ডি. এন. এ বারকোডিং-এর লার্ভা সনাক্তকরণে দুর্দান্ত প্রয়োগ রয়েছে যার জন্য সাধারণত খুব কম ডায়াগনস্টিক চরিত্র পাওয়া যায় এবং জীবনের বিভিন্ন পর্যায়ের সহযোগিতায় (যেমন। লার্ভা এবং প্রাপ্তবয়স্ক) অনেক প্রাণীর মধ্যে। কনভেনশন অফ দ্য ইন্টারন্যাশনাল ট্রেড অফ এন্ডেঞ্জার্ড স্পিসিজ (সি. আই. টি. ই. এস)-এর পরিশিষ্টে তালিকাভুক্ত প্রজাতির সনাক্তকরণ বারকোডিং কৌশল ব্যবহার করে অবৈধ বাণিজ্য পর্যবেক্ষণ করতে ব্যবহৃত হয়। আক্রমণাত্মক প্রজাতির এলিয়েন প্রজাতি বারকোডিংয়ের মাধ্যমে সনাক্ত করা যেতে পারে। বারকোডিং প্রজাতি সনাক্তকরণের জন্য উপযুক্ত হতে পারে যেমন। সীমান্ত নিয়ন্ত্রণ, যেখানে বিভিন্ন প্রজাতির মধ্যে সাদৃশ্য, পর্যাপ্ত ডায়াগনস্টিক বৈশিষ্ট্যের অভাব এবং/অথবা ট্যাক্সোনমিক দক্ষতার অভাবের কারণে দ্রুত এবং সঠিক অঙ্গসংস্থানগত সনাক্তকরণ প্রায়শই সম্ভব হয় না। বারকোডিং এবং বিপাকীয় কোডিং আক্রমণাত্মক প্রজাতির জন্য বাস্তুতন্ত্র পরীক্ষা করতে এবং একটি আক্রমণাত্মক প্রজাতি এবং স্থানীয়, অঙ্গসংস্থানগতভাবে অনুরূপ প্রজাতির মধ্যে পার্থক্য করতেও ব্যবহার করা যেতে পারে। ডি. এন. এ সনাক্তকরণের উচ্চ দক্ষতা জৈবিক আক্রমণের ঐতিহ্যগত পর্যবেক্ষণের তুলনায় দেখানো হয়। গুপ্ত প্রজাতির ডিএনএ বারকোডিং সীমাবদ্ধ করা গুপ্ত প্রজাতির সনাক্তকরণ এবং স্বীকৃতি সক্ষম করে। ডি. এন. এ বারকোডিং বিশ্লেষণের ফলাফল বিশ্লেষণাত্মক পদ্ধতির নির্বাচনের উপর নির্ভর করে, তাই ডি. এন. এ বারকোড ব্যবহার করে গুপ্ত প্রজাতির সীমানা নির্ধারণের প্রক্রিয়াটি অন্য যে কোনও ধরনের শ্রেণীবিন্যাসের মতোই বিষয়গত হতে পারে। হেবার্ট ও অন্যান্য। (2004) উপসংহারে পৌঁছেছে যে, উত্তর-পশ্চিম কোস্টারিকার প্রজাপতি অ্যাস্ট্রাপ্টেস ফুলজারেটর আসলে 10টি ভিন্ন প্রজাতি নিয়ে গঠিত। যাইহোক, এই ফলাফলগুলি পরবর্তীকালে ব্রাউয়ার (2006) দ্বারা চ্যালেঞ্জ করা হয়েছিল, যিনি বিশ্লেষণে অসংখ্য গুরুতর ত্রুটিগুলি তুলে ধরেছিলেন এবং এই সিদ্ধান্তে পৌঁছেছিলেন যে মূল তথ্যগুলি দশটি গুপ্ত প্রজাতির পরিবর্তে তিন থেকে সাতটি গুপ্ত ট্যাক্সার সম্ভাবনাকে সমর্থন করতে পারে। স্মিথ এবং অন্যান্য। (2007) উত্তর-পশ্চিম কোস্টা রিকার এরিয়া ডি কনজারভেসিওন গুয়ানাকাস্টে (এসিজি) শুঁয়োপোকা (লেপিডোপ্টেরা) থেকে পালিত বেলভোসিয়া পরজীবী মাছি (ডিপ্টেরাঃ টাচিনিডি)-এর 20টি মরফোস্পেশিসের প্রজাতি সনাক্তকরণের জন্য সাইটোক্রোম সি অক্সিডেস আই ডিএনএ বারকোড ব্যবহার করা হয়েছে। এই লেখকরা আবিষ্কার করেছেন যে বারকোডিং প্রজাতির সংখ্যা 32-এ উন্নীত করে, এটি প্রকাশ করে যে তিনটি পরজীবী প্রজাতির প্রত্যেকটি, পূর্বে সাধারণবাদী হিসাবে বিবেচিত, আসলে অত্যন্ত হোস্ট-নির্দিষ্ট গুপ্ত প্রজাতির অ্যারে। ডিএনএ বারকোডিংয়ের মাধ্যমে অধ্যয়নরত গভীর অ্যান্টার্কটিক বেন্থোসের মধ্যে পলিচেইটের 15টি মরফোস্পেশিসের ক্ষেত্রে, 50 শতাংশ ক্ষেত্রে গুপ্ত বৈচিত্র্য পাওয়া গেছে। উপরন্তু, 10টি পূর্বে উপেক্ষিত মরফোস্পেশিস সনাক্ত করা হয়েছিল, যা নমুনায় মোট প্রজাতির সমৃদ্ধি 233% দ্বারা বৃদ্ধি করে। খাদ্য বিশ্লেষণ এবং খাদ্য ওয়েব অ্যাপ্লিকেশন ডি. এন. এ বারকোডিং এবং বিপাকীয় কোডিং খাদ্য বিশ্লেষণ অধ্যয়নে কার্যকর হতে পারে এবং সাধারণত ব্যবহৃত হয় যদি অঙ্গসংস্থানিক বৈশিষ্ট্যের উপর ভিত্তি করে শিকারের নমুনাগুলি সনাক্ত করা যায় না। খাদ্য বিশ্লেষণে বিভিন্ন ধরনের নমুনা পদ্ধতি রয়েছেঃ ডিএনএ বিপাকীয় কোডিং পাকস্থলীর উপাদান, মল, লালা বা পুরো শরীরের বিশ্লেষণের উপর পরিচালিত হতে পারে। মলের নমুনা বা অত্যন্ত হজম হওয়া পাকস্থলীতে, টিস্যুকে একক প্রজাতি থেকে আলাদা করা প্রায়শই সম্ভব হয় না, এবং তাই এর পরিবর্তে বিপাকীয় কোডিং প্রয়োগ করা যেতে পারে। মল বা লালা অ-আক্রমণাত্মক নমুনা পদ্ধতির প্রতিনিধিত্ব করে, যেখানে পুরো শরীর বিশ্লেষণের অর্থ প্রায়শই বোঝায় যে ব্যক্তিকে প্রথমে হত্যা করা দরকার। ছোট জীবের জন্য, পেটের পরিমাণের জন্য সিকোয়েন্সিং প্রায়শই পুরো প্রাণীকে সিকোয়েন্সিং করে করা হয়। খাদ্য সুরক্ষার জন্য বারকোডিং ডি. এন. এ বারকোডিং খাদ্য পণ্যের গুণমান মূল্যায়নের জন্য একটি প্রয়োজনীয় হাতিয়ার। এর উদ্দেশ্য হল খাদ্যের সন্ধান নিশ্চিত করা, খাদ্য জলদস্যুতা হ্রাস করা এবং স্থানীয় ও সাধারণ কৃষি-খাদ্য উৎপাদনের মূল্যায়ন করা। আরেকটি উদ্দেশ্য হল জনস্বাস্থ্য রক্ষা করা; উদাহরণস্বরূপ, বিপাকীয় কোডিং খাবারের অবশিষ্টাংশ থেকে সিগুয়াটেরা মাছের বিষক্রিয়ার কারণ চিহ্নিত করার বা বিষাক্ত মাশরুমকে ভোজ্য মাশরুম থেকে আলাদা করার সম্ভাবনা প্রদান করে। বায়োমোনিটরিং এবং পরিবেশগত মূল্যায়ন ডিএনএ বারকোডিং সংরক্ষণের প্রচেষ্টার জন্য বিপন্ন প্রজাতির উপস্থিতি মূল্যায়ন করতে ব্যবহার করা যেতে পারে (রেফ), বা নির্দিষ্ট পরিবেশগত অবস্থার প্রতিচ্ছবি সূচক প্রজাতির উপস্থিতি (রেফ), উদাহরণস্বরূপ অতিরিক্ত পুষ্টি বা নিম্ন অক্সিজেন মাত্রা। ফরেনসিক বিজ্ঞান ডিএনএ বারকোডিং প্রায়শই ফরেনসিক বিজ্ঞানের ক্ষেত্রে প্রজাতি সনাক্তকরণের জন্য ব্যবহৃত হয়। অপরাধের দৃশ্যে অজানা প্রাণী বা উদ্ভিদের নমুনা পাওয়া যেতে পারে, সংগ্রহ করা যেতে পারে এবং চিহ্নিত করা যেতে পারে, এই আশায় যে এটি কোনও সন্দেহভাজনের সাথে যুক্ত হবে এবং দোষী সাব্যস্ত হবে। অবৈধ শিকার, বিপন্ন প্রজাতির হত্যা এবং প্রাণীর অপব্যবহার এমন অপরাধের উদাহরণ যেখানে ডিএনএ বারকোডিং ব্যবহার করা হয়, যেহেতু প্রাণীর ডিএনএ প্রায়শই পাওয়া যায়। অন্যদিকে, উদ্ভিদ ডিএনএ সাধারণত কোনও সন্দেহভাজনকে অপরাধের দৃশ্যের সাথে যুক্ত করার জন্য ট্রেস প্রমাণ হিসাবে ব্যবহৃত হয়। সম্ভাব্যতা এবং ত্রুটিগুলি সম্ভাব্যতা ঐতিহ্যবাহী জৈব মূল্যায়ন পদ্ধতিগুলি আন্তর্জাতিকভাবে সুপ্রতিষ্ঠিত, এবং জৈব নিরীক্ষণের জন্য ভাল কাজ করে, উদাহরণস্বরূপ ইইউ নির্দেশিকা ডাব্লুএফডি এবং এমএসএফডি-র মধ্যে জলজ জৈব মূল্যায়নের জন্য। যাইহোক, ডিএনএ বারকোডিং নিম্নলিখিত কারণগুলির জন্য ঐতিহ্যবাহী পদ্ধতির উন্নতি করতে পারে; ডিএনএ বারকোডিং (i) ট্যাক্সোনমিক রেজোলিউশন বৃদ্ধি করতে পারে এবং ট্যাক্সার সনাক্তকরণকে সুসংগত করতে পারে যা সনাক্ত করা কঠিন বা বিশেষজ্ঞদের অভাব রয়েছে, (ii) নির্দিষ্ট ট্যাক্সার সাথে পরিবেশগত কারণগুলিকে আরও সঠিকভাবে/নির্ভুলভাবে সম্পর্কিত করতে পারে (iii) অঞ্চলগুলির মধ্যে তুলনামূলকতা বাড়িয়ে তুলতে পারে, (iv) প্রাথমিক জীবনের পর্যায় এবং খণ্ডিত নমুনাগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করার অনুমতি দেয়, (v) গুপ্ত/বিরল প্রজাতির সীমানা নির্ধারণের অনুমতি দেয় (vi) নতুন সূচকগুলির বিকাশের অনুমতি দেয় যেমন। বিরল/গুপ্ত প্রজাতি যা চাপ সৃষ্টিকারীদের প্রতি সংবেদনশীল/সহনশীল হতে পারে, (vii) প্রক্রিয়াজাত করা যেতে পারে এমন নমুনার সংখ্যা বৃদ্ধি করে এবং প্রক্রিয়াকরণের সময় হ্রাস করে যার ফলে প্রজাতির বাস্তুতন্ত্র সম্পর্কে জ্ঞান বৃদ্ধি পায়, (viii) ই. ডি. এন. এ পদ্ধতি ব্যবহার করার সময় পর্যবেক্ষণের একটি অ-আক্রমণাত্মক উপায়। প্রশিক্ষণ থেকে শুরু করে ট্যাক্সোনমিক অ্যাসাইনমেন্ট পর্যন্ত সময় এবং খরচ ডিএনএ বারকোডিং ঐতিহ্যবাহী অঙ্গসংস্থানিক পদ্ধতির চেয়ে দ্রুত। শ্রেণীবিন্যাসে বিশেষজ্ঞ হওয়ার চেয়ে ডিএনএ পদ্ধতিতে দক্ষতা অর্জন করতে কম সময় লাগে। উপরন্তু, ডিএনএ বারকোডিং কর্মপ্রবাহ (অর্থাৎ। নমুনা থেকে ফলাফল পর্যন্ত) সাধারণত ঐতিহ্যবাহী অঙ্গসংস্থানগত কর্মপ্রবাহের চেয়ে দ্রুত হয় এবং আরও বেশি নমুনা প্রক্রিয়াকরণের অনুমতি দেয়। ট্যাক্সোনমিক রেজোলিউশন ডিএনএ বারকোডিং উচ্চতর থেকে ট্যাক্সার রেজোলিউশনের অনুমতি দেয় (যেমন। পরিবার) থেকে নিম্ন (যেমন। প্রজাতি) ট্যাক্সোনমিক স্তর, যা অন্যথায় ঐতিহ্যবাহী অঙ্গসংস্থানিক পদ্ধতি ব্যবহার করে সনাক্ত করা খুব কঠিন, যেমন। মাইক্রোস্কোপির মাধ্যমে সনাক্তকরণ। উদাহরণস্বরূপ, চিরোনোমিডি (অ-কামড়ানো মাঝারি) স্থলজ এবং মিঠা জলের উভয় বাস্তুতন্ত্রে ব্যাপকভাবে বিতরণ করা হয়। তাদের সমৃদ্ধি এবং প্রাচুর্য তাদের পরিবেশগত প্রক্রিয়া এবং নেটওয়ার্কের জন্য গুরুত্বপূর্ণ করে তোলে এবং তারা জৈব নিরীক্ষণের ক্ষেত্রে ব্যবহৃত অনেক অমেরুদণ্ডী গোষ্ঠীর মধ্যে একটি। অমেরুদণ্ডী নমুনায় প্রায় 100 প্রজাতির চিরোনোমিড থাকতে পারে যা প্রায়শই একটি নমুনার 50 শতাংশের সমান হয়। তা সত্ত্বেও, ট্যাক্সোনমিক দক্ষতা এবং প্রয়োজনীয় সময়ের কারণে এগুলি সাধারণত পারিবারিক স্তরের নিচে চিহ্নিত করা হয় না। এর ফলে বিভিন্ন পরিবেশগত পছন্দ সহ বিভিন্ন চিরোনোমিড প্রজাতি একসাথে গোষ্ঠীভুক্ত হতে পারে, যার ফলে জলের গুণমানের ভুল মূল্যায়ন হতে পারে। ডি. এন. এ বারকোডিং ট্যাক্সা সমাধান করার সুযোগ প্রদান করে এবং পৃথক চিরোনোমিড প্রজাতির মতো নির্দিষ্ট ট্যাক্সার সাথে স্ট্রেসোর প্রভাবগুলি সরাসরি সম্পর্কিত করে। উদাহরণস্বরূপ, বিয়ারম্যান এবং অন্যান্য। (2018) ডি. এন. এ বারকোডেড চিরোনোমিডি একাধিক চাপের প্রতি তাদের প্রতিক্রিয়া তদন্ত করতে; প্রবাহ হ্রাস, সূক্ষ্ম-অবক্ষেপ বৃদ্ধি এবং লবণাক্ততা বৃদ্ধি। বারকোডিং-এর পর দেখা যায় যে, চিরোনোমিডের নমুনায় 183টি অপারেশনাল ট্যাক্সোনমিক ইউনিট (ওটিইউ) রয়েছে। বারকোড (ক্রম) যা প্রায়শই অঙ্গসংস্থানিক প্রজাতির সমতুল্য। এই 183 টি ওটিইউগুলি একই একাধিক চাপ অধ্যয়নে সমস্ত কাইরোনোমিডগুলিকে একসাথে গোষ্ঠীভুক্ত করার সময় রেকর্ড করা দুটি প্রতিক্রিয়া প্রকারের পরিবর্তে 15 টি প্রতিক্রিয়া প্রকার প্রদর্শন করেছিল। মাচার এট আল-এর একটি গবেষণায় অনুরূপ প্রবণতা আবিষ্কৃত হয়েছে। (2016) যা নিউজিল্যান্ডের মেফ্লাই প্রজাতির মধ্যে গুপ্ত বৈচিত্র্য আবিষ্কার করেছে ডেলিয়াটিডিয়াম এসপি। এই গবেষণায় চাপ সৃষ্টিকারীদের প্রতি 12টি আণবিক স্বতন্ত্র ওটিইউ-এর বিভিন্ন প্রতিক্রিয়া নিদর্শন পাওয়া গেছে যা এই ঐকমত্যকে পরিবর্তন করতে পারে যে এই মাছি দূষণের প্রতি সংবেদনশীল। ডিএনএ বারকোডিং দ্বারা প্রদত্ত সুবিধাগুলি সত্ত্বেও, এটিও পরামর্শ দেওয়া হয়েছে যে ডিএনএ বারকোডিং ঐতিহ্যবাহী অঙ্গসংস্থানিক পদ্ধতির পরিপূরক হিসাবে সর্বোত্তমভাবে ব্যবহৃত হয়। এই সুপারিশটি একাধিক অনুভূত চ্যালেঞ্জের উপর ভিত্তি করে করা হয়েছে। শারীরিক পরামিতিগুলি ডিএনএ বারকোডগুলিকে বারকোডেড ট্যাক্সনের পরিবেশগত পছন্দগুলির সাথে সংযুক্ত করা সম্পূর্ণ সোজা নয়, যেমনটি প্রয়োজন হয় যদি বারকোডিং বায়োমোনিটরিংগের জন্য ব্যবহার করা হয়। উদাহরণস্বরূপ, জলজ ব্যবস্থায় লক্ষ্য ডিএনএ সনাক্তকরণ একটি স্থানে ডিএনএ অণুর ঘনত্বের উপর নির্ভর করে, যা ফলস্বরূপ অনেকগুলি কারণ দ্বারা প্রভাবিত হতে পারে। ডি. এন. এ অণুগুলির উপস্থিতি একটি স্থানে বিচ্ছুরণের উপরও নির্ভর করে, যেমন। স্রোতের দিক বা শক্তি। এটি প্রকৃতপক্ষে জানা যায় না যে কীভাবে ডি. এন. এ স্রোত এবং হ্রদে ঘুরে বেড়ায়, যা নমুনা সংগ্রহকে কঠিন করে তোলে। আরেকটি কারণ হতে পারে লক্ষ্য প্রজাতির আচরণ, যেমন। মাছের চলাফেরায় মৌসুমী পরিবর্তন হতে পারে, ক্রেফিশ বা ঝিনুক তাদের জীবনের নির্দিষ্ট সময়ে (মৌল্টিং, স্পনিং) বৃহত্তর পরিমাণে ডিএনএ মুক্ত করবে। মাটিতে ডি. এন. এ-র জন্য, বিতরণ, পরিমাণ বা গুণমান সম্পর্কে আরও কম জানা যায়। বারকোডিং পদ্ধতির প্রধান সীমাবদ্ধতা হল যে এটি ক্রমগুলির ট্যাক্সোনমিক সনাক্তকরণের জন্য বারকোড রেফারেন্স লাইব্রেরির উপর নির্ভর করে। ট্যাক্সোনমিক শনাক্তকরণ শুধুমাত্র তখনই সঠিক হয় যখন একটি নির্ভরযোগ্য রেফারেন্স পাওয়া যায়। যাইহোক, বেশিরভাগ ডাটাবেস এখনও অসম্পূর্ণ, বিশেষ করে ছোট জীবের জন্য যেমন। ছত্রাক, ফাইটোপ্ল্যাঙ্কটন, নেমাটোডা ইত্যাদি। উপরন্তু, বর্তমান ডাটাবেসে ভুল সনাক্তকরণ, বানান ভুল এবং অন্যান্য ত্রুটি রয়েছে। বড় বড় বারকোডিং প্রকল্প (উদাহরণস্বরূপ বারকোড অফ লাইফ ডেটা সিস্টেমস (বিওএলডি) রেফারেন্স ডাটাবেসের জন্য আইবিওএল প্রকল্প) জড়িত সমস্ত প্রয়োজনীয় জীবের জন্য ডাটাবেসের চারপাশে ব্যাপক সংশোধন এবং সমাপ্তির প্রচেষ্টা রয়েছে। তবে, সম্পূর্ণ করা এবং নিরাময় করা কঠিন এবং সময়সাপেক্ষ। ভাউচার করা নমুনা ছাড়া, রেফারেন্স হিসাবে ব্যবহৃত ক্রমটি সঠিক কিনা সে সম্পর্কে কোনও নিশ্চয়তা থাকতে পারে না। জেনব্যাঙ্কের মতো ডিএনএ সিকোয়েন্স ডেটাবেসে অনেকগুলি সিকোয়েন্স থাকে যা ভাউচার করা নমুনার সাথে বাঁধা থাকে না (উদাহরণস্বরূপ, হার্বেরিয়াম নমুনা, কালচারড সেল লাইন বা কখনও কখনও চিত্র)। বেশ কয়েকটি প্রজাতি বিভক্ত করা বা একত্রিত করা উচিত কিনা, বা অতীতের সনাক্তকরণগুলি সঠিক ছিল কিনা তার মতো ট্যাক্সোনমিক সমস্যাগুলির মুখে এটি সমস্যাযুক্ত। প্রাথমিকভাবে ভুলভাবে চিহ্নিত জীবের ভাউচার করা নমুনার সাথে সংযুক্ত না করে ক্রমগুলি পুনরায় ব্যবহার করা ভুল সিদ্ধান্তকে সমর্থন করতে পারে এবং অবশ্যই এড়ানো উচিত। অতএব, ডি. এন. এ বারকোডিং-এর জন্য সর্বোত্তম অনুশীলন হল ভাউচার করা নমুনাগুলির ক্রমবিন্যাস করা। অনেক ট্যাক্সার জন্য, রেফারেন্স নমুনা পাওয়া যদিও কঠিন হতে পারে, উদাহরণস্বরূপ যে নমুনাগুলি ধরা কঠিন, উপলব্ধ নমুনাগুলি দুর্বলভাবে সংরক্ষিত, বা পর্যাপ্ত ট্যাক্সোনমিক দক্ষতার অভাব রয়েছে। গুরুত্বপূর্ণভাবে, ডিএনএ বারকোডগুলি অন্তর্বর্তীকালীন শ্রেণীবিন্যাস তৈরি করতেও ব্যবহার করা যেতে পারে, যে ক্ষেত্রে ওটিইউগুলি ঐতিহ্যবাহী ল্যাটিন দ্বিপদীগুলির বিকল্প হিসাবে ব্যবহার করা যেতে পারে-এইভাবে সম্পূর্ণ জনবহুল রেফারেন্স ডেটাবেসের উপর নির্ভরতা উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস করে। প্রযুক্তিগত পক্ষপাত ডিএনএ বারকোডিং নমুনা সংগ্রহ থেকে শুরু করে বায়োইনফরমেটিক্স ডেটা বিশ্লেষণ পর্যন্ত পদ্ধতিগত পক্ষপাত বহন করে। পিসিআর ইনহিবিটার দ্বারা ডিএনএ নমুনা দূষিত হওয়ার ঝুঁকি ছাড়াও, ডিএনএ বারকোডিংয়ে ত্রুটির অন্যতম প্রধান উৎস হল প্রাইমার বায়াস। একটি দক্ষ ডিএনএ চিহ্নিতকারীকে পৃথক করা এবং প্রাইমারের নকশা তৈরি করা একটি জটিল প্রক্রিয়া এবং বিভিন্ন শ্রেণীবিন্যাস গোষ্ঠীতে ডিএনএ বারকোডিংয়ের জন্য প্রাইমার তৈরি করার জন্য যথেষ্ট প্রচেষ্টা করা হয়েছে। যাইহোক, প্রাইমারগুলি প্রায়শই কিছু ক্রমের সাথে অগ্রাধিকারের সাথে আবদ্ধ হয়, যা ডিফারেনশিয়াল প্রাইমার দক্ষতা এবং নির্দিষ্টতা এবং প্রতিনিধিত্বহীন সম্প্রদায়ের মূল্যায়ন এবং সমৃদ্ধি মুদ্রাস্ফীতির দিকে পরিচালিত করে। সুতরাং, নমুনার সম্প্রদায়ের ক্রমের গঠন প্রধানত পিসিআর ধাপে পরিবর্তিত হয়। এছাড়াও, পিসিআর প্রতিলিপি প্রায়শই প্রয়োজন হয়, তবে দূষণের ঝুঁকিতে একটি তাত্পর্যপূর্ণ বৃদ্ধি ঘটায়। বেশ কয়েকটি গবেষণায় এই পক্ষপাতগুলি এড়াতে মাইটোকন্ড্রিয়া-সমৃদ্ধ নমুনা বা পিসিআর-মুক্ত পদ্ধতি ব্যবহার করার সম্ভাবনা তুলে ধরা হয়েছে, তবে আজ অবধি, ডিএনএ বিপাকীয় কোডিং কৌশলটি এখনও এম্পলিকনগুলির ক্রমবিন্যাসের উপর ভিত্তি করে। অন্যান্য পক্ষপাতগুলি ক্রমবিন্যাসের সময় এবং ক্রমগুলির জৈব-তথ্য প্রক্রিয়াকরণের সময় ছবিতে প্রবেশ করে, যেমন চিমেরা তৈরি করা। মানসম্মতকরণের অভাব যদিও ডিএনএ বারকোডিং আরও ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত এবং প্রয়োগ করা হয়, ডিএনএ সংরক্ষণ বা নিষ্কাশনের পদ্ধতি, ডিএনএ মার্কার এবং প্রাইমার সেটের পছন্দ বা পিসিআর প্রোটোকল সম্পর্কিত কোনও চুক্তি নেই। বায়োইনফরমেটিক্স পাইপলাইনের পরামিতিগুলি (উদাহরণস্বরূপ ওটিইউ ক্লাস্টারিং, ট্যাক্সোনমিক অ্যাসাইনমেন্ট অ্যালগরিদম বা থ্রেশহোল্ড ইত্যাদি) ডিএনএ বারকোডিং ব্যবহারকারীদের মধ্যে অনেক বিতর্কের উৎস। ক্রমবর্ধমান প্রযুক্তিগুলিও দ্রুত বিকশিত হচ্ছে, একসাথে বিপুল পরিমাণে ডিএনএ তথ্য বিশ্লেষণের সরঞ্জামগুলির সাথে, এবং বৃহত্তর স্থানিক এবং সময়-স্কেলে সহযোগিতা এবং ডেটা ভাগ করে নেওয়ার জন্য পদ্ধতির মানককরণ জরুরিভাবে প্রয়োজন। ইউরোপীয় স্কেলে বারকোডিং পদ্ধতির এই প্রমিতকরণ ইউরোপীয় কস্ট অ্যাকশন ডিএনএকুয়া-নেটের উদ্দেশ্যগুলির অংশ এবং সিইএন (প্রমিতকরণের জন্য ইউরোপীয় কমিটি) দ্বারাও সম্বোধন করা হয়। ডিএনএ বারকোডিং-এর আরেকটি সমালোচনা হল প্রজাতি স্তরের নিচে সঠিক বৈষম্যের জন্য এর সীমিত দক্ষতা (উদাহরণস্বরূপ, জাতের মধ্যে পার্থক্য করার জন্য), সংকর সনাক্তকরণের জন্য এবং এটি বিবর্তনীয় হার দ্বারা প্রভাবিত হতে পারে। প্রচলিত (রূপতাত্ত্বিক) এবং বারকোড ভিত্তিক সনাক্তকরণের মধ্যে অসামঞ্জস্য এটি জানা গুরুত্বপূর্ণ যে প্রচলিত (রূপতাত্ত্বিক) সনাক্তকরণ দ্বারা প্রাপ্ত ট্যাক্সা তালিকাগুলি বিভিন্ন কারণে বারকোড ভিত্তিক সনাক্তকরণ থেকে প্রাপ্ত ট্যাক্সা তালিকার সাথে সরাসরি তুলনীয় নয় এবং সম্ভবত কখনও হবে না। সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ কারণ সম্ভবত আণবিক রেফারেন্স ডেটাবেসের অসম্পূর্ণতা এবং নির্ভুলতার অভাব যা ই. ডি. এন. এ সিকোয়েন্সের সঠিক ট্যাক্সোনমিক অ্যাসাইনমেন্টকে বাধা দেয়। রেফারেন্স ডাটাবেসে উপস্থিত না থাকা ট্যাক্সা ই. ডি. এন. এ দ্বারা পাওয়া যাবে না এবং একটি ভুল নামের সাথে সংযুক্ত ক্রমগুলি ভুল সনাক্তকরণের দিকে পরিচালিত করবে। অন্যান্য পরিচিত কারণগুলি হল একটি ঐতিহ্যবাহী এবং একটি আণবিক নমুনার মধ্যে একটি ভিন্ন নমুনা স্কেল এবং আকার, মৃত জীবের সম্ভাব্য বিশ্লেষণ, যা জীব গোষ্ঠীর উপর নির্ভর করে উভয় পদ্ধতির জন্য বিভিন্ন উপায়ে ঘটতে পারে এবং যে কোনও পদ্ধতিতে সনাক্তকরণের নির্দিষ্ট নির্বাচন, অর্থাৎ। বিভিন্ন শ্রেণীবিন্যাসগত দক্ষতা বা নির্দিষ্ট জীব গোষ্ঠী সনাক্ত করার সম্ভাবনা, যথাক্রমে প্রাইমার পক্ষপাত যা ট্যাক্সার সম্ভাব্য পক্ষপাতমূলক বিশ্লেষণের দিকেও পরিচালিত করে। ডিএনএ বারকোডিং-এর প্রাচুর্য/বৈচিত্র্যের অনুমানের ফলে প্রজাতির প্রাচুর্য এবং বৈচিত্র্যকে অতিরিক্ত বা অবমূল্যায়ন করা যেতে পারে। কিছু গবেষণায় দেখা গেছে যে শিল্পকর্মগুলি (কোনও সম্প্রদায়ের মধ্যে উপস্থিত নয় এমন প্রজাতির সনাক্তকরণ) স্ফীত জীববৈচিত্র্যের একটি প্রধান কারণ। সবচেয়ে সমস্যাযুক্ত সমস্যা হল ট্যাক্সা যা কম সংখ্যক সিকোয়েন্সিং রিড দ্বারা প্রতিনিধিত্ব করে। এই রিডগুলি সাধারণত ডেটা ফিল্টারিং প্রক্রিয়া চলাকালীন সরানো হয়, যেহেতু বিভিন্ন গবেষণায় দেখা যায় যে এই কম-ফ্রিকোয়েন্সি রিডগুলির বেশিরভাগই শিল্পকর্ম হতে পারে। যাইহোক, এই কম প্রাচুর্যের পাঠের মধ্যে প্রকৃত বিরল ট্যাক্সার অস্তিত্ব থাকতে পারে। বিরল ক্রমগুলি সম্প্রদায়ের মধ্যে অনন্য বংশের প্রতিফলন ঘটাতে পারে যা তাদের তথ্যপূর্ণ এবং মূল্যবান ক্রম তৈরি করে। সুতরাং, আরও শক্তিশালী বায়োইনফরমেটিক্স অ্যালগরিদমের প্রবল প্রয়োজন রয়েছে যা তথ্যমূলক পাঠ এবং শিল্পকর্মের মধ্যে পার্থক্যের অনুমতি দেয়। সম্পূর্ণ রেফারেন্স লাইব্রেরিগুলি বায়োইনফরমেটিক্স অ্যালগরিদমগুলির আরও ভাল পরীক্ষার অনুমতি দেবে, শিল্পকর্মগুলির আরও ভাল ফিল্টারিংয়ের অনুমতি দিয়ে (অর্থাৎ। বিদ্যমান প্রজাতির মধ্যে প্রতিরূপের অভাব থাকা ক্রমগুলি অপসারণ করা) এবং তাই, আরও সঠিক প্রজাতির বরাদ্দ পাওয়া সম্ভব হবে। ক্রিপ্টিক বৈচিত্র্যের ফলে স্ফীত জীববৈচিত্র্যও হতে পারে কারণ একটি অঙ্গসংস্থানিক প্রজাতি আসলে অনেক স্বতন্ত্র আণবিক ক্রমে বিভক্ত হতে পারে। এটি ডিএনএ রেফারেন্স ডেটা তৈরিতে দীর্ঘ পথ পাড়ি দেবে যা পরিবেশগত ডিএনএ-ভিত্তিক জীববৈচিত্র্য পর্যবেক্ষণের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। মেগাবারকোডিং মেগাবারকোডিং এমন একটি শব্দ যা উচ্চ-থ্রুপুট নমুনা-ভিত্তিক ডিএনএ বারকোডিং বর্ণনা করতে ব্যবহৃত হয়, যেখানে প্রজাতি সনাক্তকরণের জন্য হাজার হাজার নমুনা একযোগে বারকোড করা যেতে পারে এবং প্যাসিফিক বায়োসাইন্সেস দ্বারা প্যাকবিও (সিক্যুয়েল I/II) এবং অক্সফোর্ড ন্যানোপোর টেকনোলজির মিনিওন, প্রমথিয়ন সহ তৃতীয় প্রজন্মের সিকোয়েন্সিং প্ল্যাটফর্ম ব্যবহার করে discovery.This সক্ষম করা হয়। স্যাঙ্গার সিকোয়েন্সিংয়ের তুলনায়, মেগাবারকোডিং দ্রুত এবং সস্তা, যা হাজার হাজার প্রজাতির ডিএনএ বারকোডের বড় আকারের প্রজন্মের অনুমতি দেয়। মেগাবারকোডিং অ্যাপ্লিকেশনগুলি অন্ধকার ট্যাক্সা পূরণ করতে সহায়তা করতে পারে। ডিএনএ বারকোড পোকামাকড়ের জন্য রেফারেন্স ডেটা ফাঁক এবং প্রজাতি আবিষ্কারকে ত্বরান্বিত করে, প্রজাতির বৈচিত্র্য নিদর্শনগুলি বোঝে, প্রজাতির সমৃদ্ধি মূল্যায়ন করে, দ্রুত জীববৈচিত্র্য প্রজাতির তালিকা তৈরি করে, বেসলাইন শিফটগুলি ট্র্যাক করে এবং জীবন-ইতিহাসের পর্যায়গুলির সাথে মেলে। মেটাবারকোডিংকে ডিএনএ বা ইডিএনএ (পরিবেশগত ডিএনএ)-এর বারকোডিং হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয় যা একই (পরিবেশগত) নমুনার মধ্যে অনেক ট্যাক্সার একযোগে সনাক্তকরণের অনুমতি দেয়, তবে প্রায়শই একই জীব গোষ্ঠীর মধ্যে। পদ্ধতির মধ্যে প্রধান পার্থক্য হল যে বিপাকীয় কোডিং, বারকোডিংয়ের বিপরীতে, একটি নির্দিষ্ট জীবের উপর ফোকাস করে না, বরং একটি নমুনার মধ্যে প্রজাতির গঠন নির্ধারণ করার লক্ষ্য রাখে। পদ্ধতি বিপাকীয় কোডিং পদ্ধতি, সাধারণ বারকোডিংয়ের মতো, ডিএনএ নিষ্কাশন, পিসিআর পরিবর্ধন, সিকোয়েন্সিং এবং ডেটা বিশ্লেষণের পদক্ষেপগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করে। একটি বারকোডে একটি সংক্ষিপ্ত পরিবর্তনশীল জিন অঞ্চল থাকে (উদাহরণস্বরূপ, বিভিন্ন চিহ্নিতকারী/বারকোড দেখুন) যা অত্যন্ত সংরক্ষিত জিন অঞ্চল দ্বারা বেষ্টিত ট্যাক্সোনমিক অ্যাসাইনমেন্টের জন্য দরকারী যা প্রাইমার ডিজাইনের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। লক্ষ্যটি একক প্রজাতির বারকোড করা বা বেশ কয়েকটি প্রজাতির বিপাকীয় কোডিং করা হয় কিনা তার উপর নির্ভর করে বিভিন্ন জিন ব্যবহার করা হয়। পরের ক্ষেত্রে, আরও সার্বজনীন জিন ব্যবহার করা হয়। মেটাবারকোডিং একটি প্রারম্ভিক বিন্দু হিসাবে একক প্রজাতির ডিএনএ/আরএনএ ব্যবহার করে না, তবে একটি পরিবেশগত বা বাল্ক নমুনা থেকে প্রাপ্ত বিভিন্ন জীবের ডিএনএ/আরএনএ ব্যবহার করে। অ্যাপ্লিকেশন মেটাবারকোডিং-এর জীববৈচিত্র্য পরিমাপের পরিপূরক হওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে, এবং এমনকি কিছু ক্ষেত্রে তাদের প্রতিস্থাপন করার সম্ভাবনা রয়েছে, বিশেষত যখন প্রযুক্তির অগ্রগতি এবং পদ্ধতিগুলি ধীরে ধীরে সস্তা, আরও অনুকূলিত এবং বিস্তৃত হয়ে উঠছে। ডিএনএ বিপাকীয় কোডিং প্রয়োগগুলির মধ্যে রয়েছেঃ স্থলজ এবং জলজ পরিবেশে জীববৈচিত্র্য পর্যবেক্ষণ প্যালিওন্টোলজি এবং প্রাচীন বাস্তুতন্ত্র উদ্ভিদ-পরাগণকারী মিথস্ক্রিয়া খাদ্য নিরাপত্তা সুবিধা এবং চ্যালেঞ্জ উপরে পর্যালোচনা করা বারকোডিংয়ের সাধারণ সুবিধা এবং ত্রুটিগুলি বিপাকীয় কোডিংয়ের জন্যও বৈধ। বিপাকীয় কোডিং অধ্যয়নের জন্য একটি বিশেষ ত্রুটি হল যে ই. ডি. এন. এ বিপাকীয় কোডিং-এ প্রয়োগ করার জন্য সর্বোত্তম পরীক্ষামূলক নকশা এবং জৈব তথ্যবিজ্ঞানের মানদণ্ড সম্পর্কে এখনও কোনও ঐকমত্য নেই। যাইহোক, বর্তমান সংযুক্ত প্রচেষ্টা রয়েছে, যেমন। ইইউ কস্ট নেটওয়ার্ক ডিএনএকুয়া-নেট, জৈব নিরীক্ষণের জন্য সর্বোত্তম অনুশীলনের মান প্রতিষ্ঠার জন্য অভিজ্ঞতা এবং জ্ঞান বিনিময়ের মাধ্যমে এগিয়ে যেতে। আরও দেখুন সাবটপিকসঃ সম্পর্কিত বিষয়ঃ এছাড়াও নিবন্ধের শীর্ষে সাইডবার নেভিগেশন দেখুন। তথ্যসূত্র বাইরের লিঙ্ক সোয়েবোল ফিনবোল ইন্টারন্যাশনাল বারকোড অফ লাইফ প্রজেক্ট (আই. বি. ও. এল) বোল্ড ইউনিট <আই. ডি1> ডি. এন. এ বারকোডিং