Complex segregation analysis
જટિલ વિભાજન વિશ્લેષણ (સી. એસ. એ.) એ આનુવંશિક રોગચાળાની અંદરની એક તકનીક છે જે તે નક્કી કરવા માટે છે કે શું પુરાવા છે કે મુખ્ય જનીન આપેલ ફેનોટાઇપિક લક્ષણના વિતરણને આધાર આપે છે. સી. એસ. એ. એ પુરાવા પણ પૂરા પાડે છે કે શું સંકળાયેલ લક્ષણ મેન્ડેલિયન પ્રભાવશાળી, અપ્રભાવી અથવા કોડોમિનન્ટ રીતે વારસામાં મળ્યું છે કે કેમ. સી. એસ. એ. સી. એસ. એ. નો હેતુ ઘણીવાર આનુવંશિક રોગચાળામાં પ્રારંભિક પગલું છે. સી. એસ. એ. નો હેતુ પ્રારંભિક પુરાવા પ્રદાન કરવાનો છે કે એક જ જનીન ચોક્કસ ફેનોટાઇપિક લક્ષણ પર મોટી અસર કરે છે. સીએસએ માટે માત્ર ફેનોટાઇપિક માહિતી જરૂરી છે, જીનોટાઇપિક માહિતી નહીં. સી. એસ. એ. પુરાવા આપી શકે છે, પરંતુ ચોક્કસપણે સાબિત કરી શકતું નથી કે લક્ષણ એક જ જનીનના નિયંત્રણ હેઠળ છે. સી. એસ. એ. અભ્યાસોના પુરાવાઓનો ઉપયોગ જોડાણ વિશ્લેષણ જેવા વધુ ઊંડાણપૂર્વકના અભ્યાસો માટે કયા ફેનોટાઇપ્સ યોગ્ય હોઈ શકે છે તે ન્યાયી ઠેરવવા માટે થઈ શકે છે. અભ્યાસ ડિઝાઇન અને ડેટા વિશ્લેષણ સી. એસ. એ. માટે વંશાવલિમાં પરિવારના સભ્યો પર ફેનોટાઇપિક માહિતીની જરૂર પડે છે. વિવિધ પરિમાણો અને લાક્ષણિકતાના વારસાની પ્રકૃતિ વિશેની ધારણાઓ સાથે વિવિધ મોડેલો માહિતી માટે યોગ્ય છે. સીએસએ અભ્યાસોમાં બિન-આનુવંશિક મોડેલ્સનો સમાવેશ થઈ શકે છે જે ધારે છે કે લક્ષણમાં કોઈ આનુવંશિક ઘટક નથી અને તે માત્ર પર્યાવરણીય પરિબળો દ્વારા નક્કી થાય છે, મોડેલ્સ જેમાં પર્યાવરણીય ઘટકો તેમજ બહુ-જનીન વારસાગત ઘટકોનો સમાવેશ થાય છે, અને મોડેલ્સ જેમાં પર્યાવરણ, બહુ-જનીન વારસાગતતા અને ડેટાને શ્રેષ્ઠ રીતે ફિટ કરવા માટે એક મુખ્ય જનીનનો સમાવેશ થાય છે. સીએસએ સોફ્ટવેર તમામ મોડેલોમાં દરેક ઘટકને શ્રેષ્ઠ ફિટિંગ ગુણાંક સોંપવા માટે મહત્તમ સંભાવના અંદાજકર્તાનો ઉપયોગ કરે છે. નેસ્ટેડ મોડેલ્સ પછી સૌથી જટિલથી શરૂ કરીને તેમની યોગ્યતાની સારીતા માટે પરીક્ષણ કરવામાં આવે છે. જો બે મોડેલો સમાન રીતે સારી રીતે બંધબેસતા જોવા મળે, તો વધુ જટિલ મોડેલને સરળ મોડેલની તરફેણમાં નકારી કાઢવામાં આવે છે. જો શ્રેષ્ઠ ફિટિંગ મોડેલમાં એક મુખ્ય જનીન ઘટકનો સમાવેશ થાય છે, તો એવા પુરાવા છે કે રસની લાક્ષણિકતા મેન્ડેલિયન નિયંત્રણ હેઠળ છે. સી. એસ. એ. નો ઉપયોગ કરતા પ્રકાશનોના ઉદાહરણો આનુવંશિક રોગચાળો આનુવંશિક વિભાજન સંદર્ભો આંકડાકીય આનુવંશિકતા રોગચાળો પણ જુઓ.