Tag SNP
એસ. એન. પી. ટેગ એ ઉચ્ચ જોડાણ અસંતુલન ધરાવતા જિનોમના પ્રદેશમાં એક પ્રતિનિધિ સિંગલ ન્યુક્લિયોટાઇડ પોલીમોર્ફિઝમ (એસ. એન. પી.) છે જે હેપ્લોટાઇપ તરીકે ઓળખાતા એસ. એન. પી. ના જૂથનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે. રંગસૂત્ર પ્રદેશમાં દરેક એસ. એન. પી. નું જીનોટાઇપિંગ કર્યા વિના આનુવંશિક વિવિધતા અને ફીનોટાઇપ્સ સાથેના જોડાણને ઓળખવું શક્ય છે. આ રોગ સાથે સંકળાયેલા જીનોમ ક્ષેત્રોના મેપિંગનો ખર્ચ અને સમય ઘટાડે છે, કારણ કે તે દરેક વ્યક્તિગત SNPનો અભ્યાસ કરવાની જરૂરિયાતને દૂર કરે છે. ટેગ એસ. એન. પી. સંપૂર્ણ જીનોમ એસ. એન. પી. સંગઠન અભ્યાસોમાં ઉપયોગી છે જેમાં સમગ્ર જીનોમમાં લાખો એસ. એન. પી. જીનોટાઇપ થયેલ છે. પરિચય જોડાણ ડિસક્વિલિબ્રિયમ બે સ્થાનો જોડાણ સંતુલન (LE) માં હોવાનું કહેવાય છે જો તેમનો વારસો એક સ્વતંત્ર ઘટના હોય. જો તે સ્થાન પરના એલીલ્સ બિન-યાદૃચ્છિક રીતે વારસાગત હોય તો આપણે કહીએ છીએ કે તેઓ જોડાણ અસંતુલન (એલ. ડી.) પર છે. એલ. ડી. સામાન્ય રીતે જનીનોના ભૌતિક જોડાણને કારણે થાય છે. જ્યારે બે જનીનો એક જ રંગસૂત્ર પર વારસામાં મળે છે, ત્યારે તેમના અંતર અને સ્થાન વચ્ચે પુનઃસંયોજનની સંભાવનાના આધારે તેઓ ઉચ્ચ એલ. ડી. પર હોઈ શકે છે. જો કે, એલ. ડી. નું નિરીક્ષણ કાર્યાત્મક ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓને કારણે પણ થઈ શકે છે જ્યાં વિવિધ રંગસૂત્રોના જનીનો પણ સંયુક્ત રીતે ઉત્ક્રાંતિથી પસંદ કરેલ ફીનોટાઇપ પ્રદાન કરી શકે છે અથવા સંભવિત સંતાનની સદ્ધરતા પર અસર કરી શકે છે. પુનઃસંયોજનની ઘટનાઓની સૌથી ઓછી સંખ્યાને કારણે પરિવારોમાં એલ. ડી. સૌથી વધુ છે (સૌથી ઓછી અર્ધસૂત્રણની ઘટનાઓ). આ ખાસ કરીને ઇનબ્રેડ રેખાઓ વચ્ચે સાચું છે. વસ્તીમાં એલ. ડી. ની પસંદગી, જનીનોની શારીરિક નિકટતા કે જે ઓછા પુનઃસંયોજન દરનું કારણ બને છે અથવા તાજેતરના પાર અથવા સ્થળાંતરને કારણે અસ્તિત્વ ધરાવે છે. વસ્તીના સ્તરે, જોડાણના અસંતુલનને પ્રભાવિત કરતી પ્રક્રિયાઓમાં આનુવંશિક જોડાણ, જ્ઞાનાત્મક કુદરતી પસંદગી, પુનઃસંયોજનનો દર, પરિવર્તન, આનુવંશિક પ્રવાહ, અવ્યવસ્થિત સમાગમ, આનુવંશિક અવરોધન અને જનીન પ્રવાહનો સમાવેશ થાય છે. જ્યારે ઉચ્ચ એલ. ડી. ને કારણે એસ. એન. પી. નું જૂથ એકસાથે વારસામાં મળે છે ત્યારે ત્યાં બિનજરૂરી માહિતી હોય છે. આ જૂથોના પ્રતિનિધિ તરીકે એસ. એન. પી. ટેગની પસંદગી લક્ષણો/રોગો સાથે સંકળાયેલા જીનોમના ભાગોનું વિશ્લેષણ કરતી વખતે અતિરેકની માત્રાને ઘટાડે છે. ઉચ્ચ એલ. ડી. માં જીનોમના પ્રદેશો કે જે એસ. એન. પી. ના ચોક્કસ સમૂહને આશ્રય આપે છે જે એકસાથે વારસામાં મળે છે તેને હેપ્લોટાઇપ્સ તરીકે પણ ઓળખવામાં આવે છે. તેથી, ટેગ એસ. એન. પી. એ હેપ્લોટાઇપમાં તમામ એસ. એન. પી. નું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે. હેપ્લોટાઇપ્સ ટેગ એસ. એન. પી. ની પસંદગી જીનોમમાં હાજર હેપ્લોટાઇપ્સ પર આધારિત છે. મોટાભાગની અનુક્રમણિકા તકનીકો જીનોટાઇપિક માહિતી પૂરી પાડે છે, હેપ્લોટાઇપ્સ નહીં. તેઓ ચોક્કસ પાયા પર માહિતી પ્રદાન કરે છે જે હાજર છે પરંતુ ફેસિક માહિતી પ્રદાન કરતા નથી (જેના પર દરેક પાયા ચોક્કસ રંગસૂત્ર દેખાય છે). હેપ્લોટાઇપ્સનું નિર્ધારણ મોલેક્યુલર પદ્ધતિઓ (એલેલે સ્પેસિફિક પી. સી. આર., સોમેટિક સેલ હાઇબ્રિડ) દ્વારા કરી શકાય છે. આ પદ્ધતિઓ જીનોટાઇપિંગ પહેલાં રંગસૂત્રોને અલગ કરીને કયા એલીલ કયા રંગસૂત્ર પર હાજર છે તે અલગ પાડે છે. તેઓ ખૂબ જ સમય માંગી લેતા અને ખર્ચાળ હોઈ શકે છે, તેથી આંકડાકીય અનુમાન પદ્ધતિઓ ઓછા ખર્ચાળ અને સ્વચાલિત વિકલ્પ તરીકે વિકસાવવામાં આવી છે. આ આંકડાકીય-અનુમાન સોફ્ટવેર પેકેજો હેપ્લોટાઇપ્સ નક્કી કરવા માટે પારસીમોની, મહત્તમ સંભાવના અને બાયેસિયન અલ્ગોરિધમ્સનો ઉપયોગ કરે છે. આંકડાકીય-અનુમાનનો ગેરલાભ એ છે કે અનુમાનિત હેપ્લોટાઇપ્સનું પ્રમાણ ખોટું હોઈ શકે છે. વસ્તીના તફાવતો જ્યારે હેપ્લોટાઇપ્સનો ઉપયોગ જીનોમ વાઈડ એસોસિએશન અભ્યાસ માટે કરવામાં આવે છે, ત્યારે વસ્તીનો અભ્યાસ કરવામાં આવી રહ્યો છે તેની નોંધ લેવી મહત્વપૂર્ણ છે. ઘણીવાર જુદી જુદી વસ્તીમાં એલ. ડી. ની જુદી જુદી પેટર્ન હશે. આફ્રિકન-વંશની વસ્તી વિરુદ્ધ યુરોપિયન અને એશિયન-વંશની વસ્તી એ અલગ પેટર્નનું એક ઉદાહરણ છે. મનુષ્યો આફ્રિકામાં ઉદ્ભવ્યા અને યુરોપ અને પછી એશિયન અને અમેરિકન ખંડોમાં ફેલાયા હોવાથી, આફ્રિકન વસ્તી આનુવંશિક રીતે સૌથી વધુ વૈવિધ્યસભર છે અને એલ. ડી. ના નાના પ્રદેશો ધરાવે છે જ્યારે યુરોપિયન અને એશિયન-વંશજોની વસ્તીમાં સ્થાપક અસરને કારણે એલ. ડી. ના મોટા પ્રદેશો છે. જ્યારે એલ. ડી. પેટર્ન વસ્તીમાં અલગ હોય છે, ત્યારે હેપ્લોટાઇપ બ્લોકમાં ફેરફારોને કારણે એસ. એન. પી. એકબીજાથી અલગ થઈ શકે છે. આનો અર્થ એ છે કે ટેગ એસ. એન. પી., હેપ્લોટાઇપ બ્લોકના પ્રતિનિધિઓ તરીકે, વસ્તીમાં અનન્ય છે અને સંગઠન અભ્યાસ કરતી વખતે વસ્તીના તફાવતોને ધ્યાનમાં લેવા જોઈએ. જી. ડબલ્યુ. એ. એસ. નો ઉપયોગ લગભગ દરેક લક્ષણ આનુવંશિક અને પર્યાવરણીય પ્રભાવ બંને ધરાવે છે. વારસાગતતા એ આપણા પૂર્વજો પાસેથી વારસામાં મળેલા ફેનોટાઇપિક ભિન્નતાનું પ્રમાણ છે. એસોસિએશન અભ્યાસોનો ઉપયોગ ફેનોટાઇપિક પ્રસ્તુતિ પર આનુવંશિક પ્રભાવ નક્કી કરવા માટે થાય છે. મોટે ભાગે જીનોમિક વિસ્તારોમાં રોગોના મેપિંગ માટે ઉપયોગમાં લેવાય છે, તેમ છતાં તેનો ઉપયોગ ઊંચાઈ, આંખનો રંગ વગેરે જેવા કોઈપણ ફીનોટાઇપની વારસાગતતાને મેપ કરવા માટે પણ થઈ શકે છે. જીનોમ-વાઇડ એસોસિએશન સ્ટડીઝ (જીડબલ્યુએએસ) ક્લિનિકલ પરિસ્થિતિઓ અને ફેનોટાઇપિક લક્ષણો સાથે આનુવંશિક જોડાણોને ઓળખવા માટે સિંગલ-ન્યુક્લિયોટાઇડ પોલીમોર્ફિઝમ્સ (એસએનપી) નો ઉપયોગ કરે છે. તેઓ પૂર્વધારણા મુક્ત છે અને એવા લોકોના મોટા જૂથ સાથે ફીનોટાઇપ વ્યક્ત કરતા વ્યક્તિઓના મોટા જૂથની તુલના કરીને લાક્ષણિકતાઓની તપાસ કરવા માટે સંપૂર્ણ-જીનોમ અભિગમનો ઉપયોગ કરે છે જે નથી કરતા. જીડબલ્યુએએસનો અંતિમ ધ્યેય આનુવંશિક જોખમના પરિબળો નક્કી કરવાનો છે જેનો ઉપયોગ રોગ માટે જોખમ કોણ છે, રોગની સંવેદનશીલતાના જૈવિક આધારો શું છે અને નવી નિવારણ અને સારવાર વ્યૂહરચનાઓ બનાવવા વિશે આગાહી કરવા માટે થઈ શકે છે. નેશનલ હ્યુમન જીનોમ રિસર્ચ ઇન્સ્ટિટ્યૂટ અને યુરોપિયન બાયોઇન્ફોર્મેટિક્સ ઇન્સ્ટિટ્યૂટ જી. ડબલ્યુ. એ. એસ. કેટલોગ પ્રકાશિત કરે છે, જે પ્રકાશિત જીનોમ-વાઇડ એસોસિએશન અભ્યાસોની સૂચિ છે જે ફીનોટાઇપ્સની વ્યાપક શ્રેણી સાથે સેંકડો એસએનપી વચ્ચેના આંકડાકીય રીતે નોંધપાત્ર જોડાણોને પ્રકાશિત કરે છે. સંભવિત એસ. એન. પી. પ્રકારોની મોટી સંખ્યાને કારણે (જૂન 2015 સુધીમાં 14.9 કરોડથી વધુ) તમામ એસ. એન. પી. નો ક્રમ હજુ પણ ખૂબ ખર્ચાળ છે. તેથી જ જીડબલ્યુએએસ ટેગ સ્નેપ્સ તરીકે ઓળખાતા પ્રકારોના પેટા સમૂહને જ જીનોટાઇપ કરવા માટે કસ્ટમાઇઝ કરી શકાય તેવા એરે (એસએનપી ચિપ્સ) નો ઉપયોગ કરે છે. મોટાભાગના જીડબલ્યુએએસ બે પ્રાથમિક જીનોટાઇપિંગ પ્લેટફોર્મમાંથી ઉત્પાદનોનો ઉપયોગ કરે છે. એફિમેટ્રિક્સ પ્લેટફોર્મ કાચ અથવા સિલિકોન ચિપ પર ડીએનએ ચકાસણીઓ છાપે છે જે નમૂનાના ડીએનએમાં ચોક્કસ એલીલ્સમાં સંકરણ કરે છે. ઇલુમિના પ્લેટફોર્મ લાંબા ડીએનએ સિક્વન્સ સાથે મણકા આધારિત તકનીકનો ઉપયોગ કરે છે અને વધુ સારી વિશિષ્ટતા ઉત્પન્ન કરે છે. બંને પ્લેટફોર્મ પૂર્વ-નિર્મિત અથવા કસ્ટમ ડીએનએ ઓલિગોસનો ઉપયોગ કરીને દસ લાખથી વધુ ટેગ એસએનપીનું જીનોટાઇપ કરવામાં સક્ષમ છે. જીનોમ-વ્યાપી અભ્યાસો સામાન્ય રોગ-સામાન્ય પ્રકાર (સી. ડી./સી. વી.) પૂર્વધારણા પર આધારિત છે જે જણાવે છે કે સામાન્ય વિકૃતિઓ સામાન્ય આનુવંશિક વિવિધતાથી પ્રભાવિત હોય છે. સામાન્ય સ્વરૂપોની અસરનું કદ (પ્રવેશ) દુર્લભ વિકારોમાં જોવા મળતા સ્વરૂપોની સરખામણીમાં નાનું હોવું જરૂરી છે. તેનો અર્થ એ છે કે સામાન્ય એસ. એન. પી. આનુવંશિક પરિબળોને કારણે તફાવતનો માત્ર એક નાનો ભાગ સમજાવી શકે છે અને સામાન્ય રોગો નાના અસરના કદના બહુવિધ સામાન્ય એલીલ્સ દ્વારા પ્રભાવિત થાય છે. અન્ય પૂર્વધારણા એ છે કે સામાન્ય રોગો દુર્લભ સ્વરૂપોને કારણે થાય છે જે કૃત્રિમ રીતે સામાન્ય સ્વરૂપો સાથે જોડાયેલા હોય છે. તે કિસ્સામાં જી. ડબલ્યુ. એ. એસ. માંથી ઉત્પન્ન થયેલ સંકેત જોડાણ અસંતુલનમાં એક અથવા વધુ દુર્લભ કારણભૂત સ્વરૂપો વચ્ચે પરોક્ષ (કૃત્રિમ) જોડાણ છે. તે ઓળખવું અગત્યનું છે કે ટેગ એસ. એન. પી. માટે જૂથ પસંદ કરતી વખતે આ ઘટના શક્ય છે. જ્યારે કોઈ રોગ હેપ્લોટાઇપ સાથે સંકળાયેલો હોવાનું જણાય છે, ત્યારે તે હેપ્લોટાઇપમાંના કેટલાક એસ. એન. પી. નો રોગ સાથે કૃત્રિમ સંબંધ હશે. કારણભૂત એસ. એન. પી. ને નિર્ધારિત કરવા માટે આપણે હેપ્લોટાઇપ બ્લોકની પસંદગીમાં વધુ રિઝોલ્યુશનની જરૂર છે. સંપૂર્ણ જીનોમ સિક્વન્સિંગ તકનીકો ઝડપથી બદલાઈ રહી છે અને ઓછી ખર્ચાળ બની રહી હોવાથી સંભવ છે કે તેઓ વર્તમાન જીનોટાઇપિંગ તકનીકોને બદલશે જે કારણભૂત સ્વરૂપોને નિર્ધારિત કરવા માટે જરૂરી રિઝોલ્યુશન પ્રદાન કરે છે. હેપમેપ કારણ કે વ્યક્તિઓનું સંપૂર્ણ જિનોમ સિક્વન્સિંગ હજુ પણ ખર્ચાળ છે, આંતરરાષ્ટ્રીય હેપમેપ પ્રોજેક્ટ માનવ જીનોમને હેપ્લોટાઇપ જૂથો (હેપ્લોટાઇપ બ્લોક્સ) માં મેપ કરવાના ધ્યેય સાથે બનાવવામાં આવ્યો હતો જે માનવ આનુવંશિક વિવિધતાના સામાન્ય પેટર્નનું વર્ણન કરી શકે છે. સમગ્ર જીનોમને હેપ્લોટાઇપ્સમાં મેપ કરીને, આનુવંશિક અભ્યાસો દ્વારા તપાસવામાં આવેલા હેપ્લોટાઇપ બ્લોકનું પ્રતિનિધિત્વ કરવા માટે ટેગ એસએનપીને ઓળખી શકાય છે. આનુવંશિક અભ્યાસનું આયોજન કરતી વખતે ધ્યાનમાં લેવાનું એક મહત્વપૂર્ણ પરિબળ ચોક્કસ એલીલ્સ દ્વારા થતી આવર્તન અને જોખમ છે. આ પરિબળો જુદી જુદી વસ્તીમાં અલગ અલગ હોઈ શકે છે તેથી હેપમેપ પ્રોજેક્ટમાં વસ્તીના વિવિધ સમૂહોમાંથી એસ. એન. પી. ને શોધવા અને સૂચિબદ્ધ કરવા માટે વિવિધ અનુક્રમણિકા તકનીકોનો ઉપયોગ કરવામાં આવ્યો હતો. શરૂઆતમાં આ પ્રોજેક્ટમાં આફ્રિકન મૂળની યોરુબા વસ્તી (વાય. આર. આઈ.), પશ્ચિમી યુરોપિયન વંશ (સી. ઈ. યુ.) સાથે ઉટાહના રહેવાસીઓ, ટોક્યો, જાપાન (જે. પી. ટી.) ના અસંબંધિત વ્યક્તિઓ અને બેઇજિંગ, ચીન (સી. એચ. બી.) ના અસંબંધિત હાન ચાઇનીઝ વ્યક્તિઓનો ક્રમ હતો. તાજેતરમાં તેમના ડેટાસેટ્સને અન્ય વસ્તી (11 જૂથો) ને સમાવવા માટે વિસ્તૃત કરવામાં આવ્યા છે પસંદગી અને મૂલ્યાંકન ટેગ SNP પસંદગી માટેનાં પગલાં મહત્તમ માહિતીપ્રદ ટેગ SNP ની પસંદગી એ NP સંપૂર્ણ સમસ્યા છે. જો કે, અલ્ગોરિધમ્સ ભૂલના માર્જિનની અંદર અંદાજિત ઉકેલ પ્રદાન કરવા માટે તૈયાર કરી શકાય છે. દરેક ટેગ એસ. એન. પી. પસંદગી અલ્ગોરિધમને વ્યાખ્યાયિત કરવા માટે જરૂરી માપદંડ નીચે મુજબ છેઃ શોધવા માટેના વિસ્તારને વ્યાખ્યાયિત કરો-એલ્ગોરિધમ લક્ષ્ય એસ. એન. પી. ટી. ના પડોશમાં ટેગ એસ. એન. પી. ને શોધવાનો પ્રયાસ કરશે ટેગિંગની ગુણવત્તાનું મૂલ્યાંકન કરવા માટે મેટ્રિકને વ્યાખ્યાયિત કરો-મેટ્રિકને માપવાની જરૂર છે કે લક્ષ્ય એસ. એન. પી. ટી. ને તેના પડોશીઓ એન. (ટી.) એટલે કે સમૂહનો ઉપયોગ કરીને કેટલી સારી રીતે આગાહી કરી શકાય છે. પડોશી N (t) માં SNP ના પ્રતિનિધિ તરીકે ટેગ SNP કેટલી સારી રીતે લક્ષ્ય SNP t ની આગાહી કરી શકે છે. તેને સંભાવના તરીકે વ્યાખ્યાયિત કરી શકાય છે કે લક્ષ્ય SNP t કોઈપણ જોડીના હૅપ્લોટાઇપ્સ i અને j માટે જુદા જુદા મૂલ્યો ધરાવે છે જ્યાં સમાન હૅપ્લોટાઇપ્સ માટે SNP s નું મૂલ્ય પણ અલગ છે. મેટ્રિકની માહિતીપ્રદાને આલેખ સિદ્ધાંતની દ્રષ્ટિએ રજૂ કરી શકાય છે, જ્યાં દરેક એસ. એન. પી. ને આલેખ જી. એસ. તરીકે રજૂ કરવામાં આવે છે, જેમના નોડ્સ હેપ્લોટાઇપ્સ છે. જીએસ નોડ્સ (i, j) વચ્ચે ધાર ધરાવે છે જો અને માત્ર ત્યારે જ જો હૅપ્લોટાઇપ હાય, એચજે માટે s ની કિંમતો અલગ હોય. પ્રતિનિધિ એસ. એન. પી. શોધવા માટે અલ્ગોરિધમ મેળવો-અલ્ગોરિધમનો ધ્યેય દરેક અન્ય લક્ષ્ય એસ. એન. પી. સાથે દરેક ટેગ એસ. એન. પી. વચ્ચે મહત્તમ માહિતીપ્રદતા સાથે પસંદ કરેલ ટેગ એસ. એન. પી. નો ન્યૂનતમ સબસેટ શોધવાનો છે. ફિલ્ટર અલ્ગોરિધમ્સ એ સામાન્ય પ્રીપ્રોસેસિંગ અલ્ગોરિધમ્સ છે જે ચોક્કસ વર્ગીકરણ પદ્ધતિનો ઉપયોગ માનતા નથી. રેપર અલ્ગોરિધમ્સ, તેનાથી વિપરીત, વિશિષ્ટ વર્ગીકરણની આસપાસ સુવિધા પસંદગીને "લપેટી" અને ક્રોસ-વેલિડેશનનો ઉપયોગ કરીને વર્ગીકરણની ચોકસાઈના આધારે સુવિધાઓનો સબસેટ પસંદ કરો. ટેગ એસ. એન. પી. પસંદ કરવા માટે યોગ્ય સુવિધા પસંદગી પદ્ધતિમાં નીચેની લાક્ષણિકતાઓ હોવી આવશ્યક છેઃ મોટી સંખ્યામાં એસ. એન. પી. માટે સારી રીતે માપવું; સ્પષ્ટ વર્ગ લેબલિંગની જરૂર નથી અને ચોક્કસ વર્ગીકરણનો ઉપયોગ કરવો જોઈએ નહીં કારણ કે વર્ગીકરણ એ એસ. એન. પી. પસંદગીને ટેગ કરવાનું લક્ષ્ય નથી; વપરાશકર્તાને વિવિધ માત્રામાં સહન કરેલી માહિતીની ખોટ માટે વિવિધ સંખ્યામાં ટેગ એસ. એન. પી. પસંદ કરવાની મંજૂરી આપો; ત્રણ પ્રથમ શરતોને સંતોષતી અન્ય પદ્ધતિઓ સાથે તુલનાત્મક પ્રદર્શન કરો. પસંદગી અલ્ગોરિધમ્સ ટેગ એસ. એન. પી. પસંદ કરવા માટે કેટલાક અલ્ગોરિધમ્સ પ્રસ્તાવિત કરવામાં આવ્યા છે. પ્રથમ અભિગમ એસ. એન. પી. સમૂહની ભલાઈના માપ પર આધારિત હતો અને એસ. એન. પી. ઉપગણ માટે શોધ કરવામાં આવી હતી જે નાના હોય પરંતુ નિર્ધારિત માપનું ઉચ્ચ મૂલ્ય પ્રાપ્ત કરે છે. સારા ઉપગણ શોધવા માટે દરેક એસ. એન. પી. ઉપગણની તપાસ કરવી એ ગણતરીત્મક રીતે માત્ર નાના ડેટા સમૂહો માટે જ શક્ય છે. બીજો અભિગમ મુખ્ય ઘટક વિશ્લેષણ (પી. સી. એ.) નો ઉપયોગ કરે છે, જે મોટાભાગની માહિતીના તફાવતને કબજે કરતા એસ. એન. પી. ના ઉપગણને શોધે છે. ટૂંકા રંગસૂત્ર પ્રદેશોમાં પી. સી. એ. ને વારંવાર લાગુ કરવા માટે સ્લાઇડિંગ વિન્ડોઝ પદ્ધતિનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે. આ ઉત્પાદિત ડેટાને ઘટાડે છે અને ઘાતાંકીય શોધ સમયની પણ જરૂર નથી. તેમ છતાં મોટા રંગસૂત્ર માહિતી સમૂહો પર પી. સી. એ. પદ્ધતિ લાગુ કરવી શક્ય નથી કારણ કે તે ગણતરીત્મક રીતે જટિલ છે. સૌથી સામાન્ય રીતે ઉપયોગમાં લેવાતી અભિગમ, બ્લોક-આધારિત પદ્ધતિ, હેપ્લોટાઇપ બ્લોકમાં જોવા મળતા જોડાણ અસંતુલનના સિદ્ધાંતનો ઉપયોગ કરે છે. રંગસૂત્ર પ્રદેશોને હેપ્લોટાઇપ બ્લોકમાં વિભાજિત કરવા માટે કેટલાક અલ્ગોરિધમ્સ તૈયાર કરવામાં આવ્યા છે જે હેપ્લોટાઇપ વિવિધતા, એલ. ડી., ચાર-ગેમેટ પરીક્ષણ અને માહિતી જટિલતા પર આધારિત છે અને ટેગ એસ. એન. પી. તે બ્લોક સાથે સંકળાયેલા તમામ એસ. એન. પી. માંથી પસંદ કરવામાં આવે છે. આ અલ્ગોરિધમમાં મુખ્ય ધારણા એ છે કે એસ. એન. પી. બાયેલેલિક છે. મુખ્ય ખામી એ છે કે બ્લોકની વ્યાખ્યા હંમેશા સીધી હોતી નથી. હેપ્લોટાઇપ બ્લોકની રચના માટે માપદંડની યાદી હોવા છતાં, તેના પર કોઈ સર્વસંમતિ નથી. ઉપરાંત, ટેગ એસ. એન. પી. ની સ્થાનિક સહસંબંધ આધારિત પસંદગી આંતર-બ્લોક સહસંબંધોને અવગણે છે. બ્લોક-આધારિત અભિગમથી વિપરીત, બ્લોક-મુક્ત અભિગમ બ્લોક માળખા પર આધાર રાખતો નથી. એસ. એન. પી. આવર્તન અને પુનઃસંયોજન દર સમગ્ર જિનોમમાં બદલાતા હોવાનું જાણીતું છે અને કેટલાક અભ્યાસોએ નોંધાયેલા મહત્તમ બ્લોક કદ કરતાં એલ. ડી. અંતર ખૂબ લાંબુ હોવાનું નોંધ્યું છે. પડોશ માટે કડક સરહદ નક્કી કરવી ઇચ્છનીય નથી અને બ્લોક-ફ્રી અભિગમ વૈશ્વિક સ્તરે ટેગ એસએનપી માટે જુએ છે. આ કરવા માટે ઘણા અલ્ગોરિધમ્સ છે. એક અલ્ગોરિધમમાં, બિન-ટેગિંગ એસ. એન. પી. ને ટેગ એસ. એન. પી. ના બુલિયન કાર્યો તરીકે રજૂ કરવામાં આવે છે અને શોધની જગ્યા ઘટાડવા માટે સેટ થિયરી તકનીકોનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે. અન્ય અલ્ગોરિધમ માર્કર્સના સબસેટ્સ માટે શોધ કરે છે જે બિન-સળંગ બ્લોકમાંથી આવી શકે છે. માર્કર પડોશીને કારણે, શોધની જગ્યા ઓછી થઈ જાય છે. અનુકૂલન જીનોટાઇપ થયેલ વ્યક્તિઓની સંખ્યા અને ડેટાબેઝમાં SNPની સંખ્યા વધવાની સાથે, ટેગ SNP પસંદગીની ગણતરી કરવામાં ઘણો સમય લાગે છે. ટેગ એસ. એન. પી. પસંદગી પદ્ધતિની કાર્યક્ષમતામાં સુધારો કરવા માટે, અલ્ગોરિધમ પહેલા એસ. એન. પી. ને બાયેલેલિક હોવાની અવગણના કરે છે, અને પછી સમાન માહિતી સાથે એસ. એન. પી. સાઇટ્સને જૂથબદ્ધ કરીને હેપ્લોટાઇપ મેટ્રિક્સની લંબાઈ (એસ. એન. પી. નંબર) ને સંકુચિત કરે છે. એસ. એન. પી. સાઇટ્સ કે જે હેપ્લોટાઇપ્સને સમાન જૂથમાં વિભાજિત કરે છે તેને બિનજરૂરી સાઇટ્સ કહેવામાં આવે છે. એસ. એન. પી. સાઇટ્સ કે જે બ્લોકની અંદર અલગ માહિતી ધરાવે છે તેને બિન-બિનજરૂરી સાઇટ્સ (એન. આર. એસ.) કહેવામાં આવે છે. હેપ્લોટાઇપ મેટ્રિક્સને વધુ સંકુચિત કરવા માટે, અલ્ગોરિધમને ટેગ એસ. એન. પી. શોધવાની જરૂર છે જેથી મેટ્રિક્સના તમામ હેપ્લોટાઇપ્સને અલગ કરી શકાય. સંયુક્ત પાર્ટીશનના વિચારનો ઉપયોગ કરીને, એક કાર્યક્ષમ ટેગ SNPs પસંદગી અલ્ગોરિધમ પ્રદાન કરવામાં આવે છે. અલ્ગોરિધમની ચોકસાઈની માન્યતા ટેગ SNP કેવી રીતે પસંદ કરવામાં આવે છે તેના આધારે, ક્રોસ-વેલિડેશન પ્રક્રિયા દરમિયાન વિવિધ આગાહી પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરવામાં આવ્યો છે. લેફ્ટ-આઉટ હેપ્લોટાઇપની આગાહી કરવા માટે મશીન લર્નિંગ પદ્ધતિનો ઉપયોગ કરવામાં આવ્યો હતો. અન્ય અભિગમ એસ. એન. પી. ટેગમાંથી બિન-ટેગિંગ એસ. એન. પી. એન. ના એલીલની આગાહી કરે છે જે એન સાથે સૌથી વધુ સહસંબંધ ગુણાંક ધરાવે છે. જો એક અત્યંત સહસંબંધિત ટેગ એસ. એન. પી. ટી મળી આવે, તો એલીલ સોંપવામાં આવે છે જેથી તેમની આવર્તન ટીની એલીલ આવર્તન સાથે સંમત થાય. જ્યારે બહુવિધ ટેગિંગ એસ. એન. પી. નો એન સાથે સમાન (ઉચ્ચ) સહસંબંધ ગુણાંક હોય, ત્યારે એનની સામાન્ય એલીલનો ફાયદો છે. તે જોવાનું સરળ છે કે આ કિસ્સામાં આગાહી પદ્ધતિ પસંદગી પદ્ધતિ સાથે સારી રીતે સંમત થાય છે, જે એસ. એન. પી. વચ્ચેના સહસંબંધ ગુણાંકના મેટ્રિક્સ પર પી. સી. એ. નો ઉપયોગ કરે છે. ટેગ SNP પસંદગી પદ્ધતિની ચોકસાઈનું મૂલ્યાંકન કરવાની અન્ય રીતો છે. ચોકસાઈનું મૂલ્યાંકન ગુણવત્તાના માપ આર2 દ્વારા કરી શકાય છે, જે એસએનપીના સંપૂર્ણ સમૂહ પર વ્યાખ્યાયિત હેપ્લોટાઇપ નકલોની સાચી સંખ્યા અને હેપ્લોટાઇપ નકલોની અનુમાનિત સંખ્યા વચ્ચેના જોડાણનું માપ છે જ્યાં આગાહી એસએનપીને ટેગ કરવાના સબસેટ પર આધારિત છે. આ માપ દ્વિગુણિત માહિતી અને જીનોટાઇપમાંથી હેપ્લોટાઇપ્સનું સ્પષ્ટ અનુમાન ધારે છે. ક્લેટનને કારણે અન્ય મૂલ્યાંકન પદ્ધતિ હેપ્લોટાઇપ્સની વિવિધતાના માપ પર આધારિત છે. વિવિધતાને હેપ્લોટાઇપ્સ વચ્ચેની તમામ જોડી મુજબની સરખામણીમાં તફાવતોની કુલ સંખ્યા તરીકે વ્યાખ્યાયિત કરવામાં આવે છે. હૅપ્લોટાઇપ્સની જોડી વચ્ચેનો તફાવત એ તમામ એસ. એન. પી. પરના તફાવતોનો સરવાળો છે. ક્લેટનના વિવિધતા માપનો ઉપયોગ એ નિર્ધારિત કરવા માટે થઈ શકે છે કે ટેગ એસ. એન. પી. નો સમૂહ વિવિધ હેપ્લોટાઇપ્સને કેટલી સારી રીતે અલગ પાડે છે. આ માપ મર્યાદિત હેપ્લોટાઇપ વિવિધતા ધરાવતા હેપ્લોટાઇપ બ્લોક માટે જ યોગ્ય છે અને બહુવિધ હેપ્લોટાઇપ બ્લોક ધરાવતા મોટા ડેટા સમૂહો માટે તેનો ઉપયોગ કેવી રીતે કરવો તે સ્પષ્ટ નથી. કેટલીક તાજેતરની કૃતિઓ ટેગિંગ SNPs નો ઉપયોગ બિન-ટેગિંગ SNPs ની આગાહી કરવા માટે કેટલી સારી રીતે કરી શકાય છે તેના આધારે ટેગ SNPs પસંદગી અલ્ગોરિધમ્સનું મૂલ્યાંકન કરે છે. આગાહીની ચોકસાઈ ક્રોસ-વેલિડેશનનો ઉપયોગ કરીને નક્કી કરવામાં આવે છે જેમ કે લીવ-વન-આઉટ અથવા હોલ્ડ આઉટ. લીવ-વન-આઉટ ક્રોસ-વેલિડેશનમાં, ડેટા સેટમાં દરેક ક્રમ માટે, એલ્ગોરિધમ બાકીના ડેટા સેટ પર ચલાવવામાં આવે છે જેથી ટેગિંગ એસએનપીના ઓછામાં ઓછા સેટને પસંદ કરી શકાય. ટૂલ્સ ટેગર ટેગર એ આંતરરાષ્ટ્રીય હેપમેપ પ્રોજેક્ટ જેવા જીનોટાઇપિક ડેટામાંથી ટેગ એસએનપીનું મૂલ્યાંકન કરવા અને પસંદ કરવા માટે ઉપલબ્ધ એક વેબ ટૂલ છે. તે જોડી મુજબની પદ્ધતિઓ અને મલ્ટીમાર્કર હેપ્લોટાઇપ અભિગમનો ઉપયોગ કરે છે. વપરાશકર્તાઓ હેપમેપ જીનોટાઇપ ડેટા અથવા વંશાવલિ બંધારણ અપલોડ કરી શકે છે અને જોડાણ અસંતુલન પેટર્નની ગણતરી કરવામાં આવશે. ટેગર વિકલ્પો વપરાશકર્તાને રંગસૂત્રના સીમાચિહ્નો સ્પષ્ટ કરવાની મંજૂરી આપે છે, જે ટેગ એસ. એન. પી. પસંદ કરવા માટે જિનોમમાં રસ ધરાવતા વિસ્તારો સૂચવે છે. આ કાર્યક્રમ પછી ટેગ એસ. એન. પી. અને તેમના આંકડાકીય પરીક્ષણ મૂલ્યોની યાદી તેમજ કવરેજ રિપોર્ટ તૈયાર કરે છે. તે પોલ ડી બેકર દ્વારા બ્રોડ ઇન્સ્ટિટ્યૂટ ખાતે મેસેચ્યુસેટ્સ જનરલ હોસ્પિટલ અને હાર્વર્ડ મેડિકલ સ્કૂલના સેન્ટર ફોર હ્યુમન જિનેટિક રિસર્ચ ખાતે ડેવિડ અલ્ટશુલર અને માર્ક ડેલીની પ્રયોગશાળાઓમાં વિકસાવવામાં આવ્યું છે. CLUSTAG અને WCLUSTAG ફ્રીવેર CLUSTAG અને WCLUSTAG માં, ટેગ SNPs નો સમૂહ મેળવવા માટે ક્લસ્ટર અને સેટ-કવર અલ્ગોરિધમ્સ હોય છે જે રંગસૂત્ર ક્ષેત્રમાં તમામ જાણીતા SNPs નું પ્રતિનિધિત્વ કરી શકે છે. કાર્યક્રમો જાવા સાથે અમલમાં મૂકવામાં આવે છે, અને તેઓ વિન્ડોઝ પ્લેટફોર્મ તેમજ યુનિક્સ પર્યાવરણમાં ચલાવી શકે છે. તેઓ એસ. આઈ. ઓ.-આઈ. ઓ. એન. જી. એ. ઓ. એટ અલ દ્વારા વિકસાવવામાં આવ્યા છે. હોંગકોંગ યુનિવર્સિટી. આંતરરાષ્ટ્રીય હેપમેપ પ્રોજેક્ટ જીનોમ-વાઇડ એસોસિએશન અભ્યાસ સિંગલ ન્યુક્લિયોટાઇડ પોલીમોર્ફિઝમ જોડાણ અસંતુલન સંદર્ભો આનુવંશિક પોલીમોર્ફિઝમ્સ જીનોમિક્સ વસ્તી આનુવંશિકતા પણ જુઓ.