Perfect phylogeny
સંપૂર્ણ ફિલોજેની એ એક શબ્દ છે જેનો ઉપયોગ કોમ્પ્યુટેશનલ ફિલોજેનેટિક્સમાં ફિલોજેનેટિક વૃક્ષને દર્શાવવા માટે થાય છે જેમાં તમામ આંતરિક ગાંઠોને એવી રીતે લેબલ કરી શકાય છે કે તમામ અક્ષરો હોમોપ્લાસી વિના વૃક્ષની નીચે વિકસિત થાય. એટલે કે, લાક્ષણિકતાઓ ઉત્ક્રાંતિના અભિસરણને અનુસરતી નથી, અને તેમાં સમાન રચનાઓ હોતી નથી. આંકડાકીય રીતે, આને તમામ લાક્ષણિકતાઓમાં "0" સ્થિતિ ધરાવતા પૂર્વજ તરીકે રજૂ કરી શકાય છે જ્યાં 0 તે લાક્ષણિકતાના અભાવને રજૂ કરે છે. આ દરેક લાક્ષણિકતાઓ 0 થી 1 માં બરાબર એક જ વાર બદલાય છે અને ક્યારેય સ્થિતિ 0 પર પાછા ફરતા નથી. તે દુર્લભ છે કે વાસ્તવિક માહિતી સંપૂર્ણ ફિલોજેનીની વિભાવનાનું પાલન કરે છે. સામાન્ય રીતે બે અલગ અલગ ડેટા પ્રકારો છે જેનો ઉપયોગ ફિલોજેનેટિક વૃક્ષના નિર્માણમાં થાય છે. અંતર-આધારિત ગણતરીઓમાં પ્રજાતિઓ વચ્ચેના અંતર અને અનુરૂપ વૃક્ષની ધારની લંબાઈ વચ્ચેના સંબંધોનું વિશ્લેષણ કરીને ફિલોજેનેટિક વૃક્ષ બનાવવામાં આવે છે. પાત્ર-આધારિત અભિગમનો ઉપયોગ કરીને સૌથી "સંપૂર્ણ" ફિલોજેનેટિક વૃક્ષ શોધવાના પ્રયાસમાં ઇનપુટ તરીકે પ્રજાતિઓમાં પાત્રની સ્થિતિઓનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે. સંપૂર્ણ ફિલોજેનેટિક વૃક્ષના આંકડાકીય ઘટકોને નીચે પ્રમાણે શ્રેષ્ઠ રીતે વર્ણવી શકાય છેઃ <p> n x m અક્ષર સ્થિતિ મેટ્રિક્સ M માટે એક સંપૂર્ણ ફિલોજેની એ મૂળવાળું વૃક્ષ T છે જે n પાંદડાઓને સંતોષ આપે છેઃ i. M ની દરેક હરોળ T II નું બરાબર એક પાન લેબલ કરે છે. M ની દરેક કોલમ T III ની બરાબર એક ધારને લેબલ કરે છે. ટીની દરેક આંતરિક ધારને એમ IV ના ઓછામાં ઓછા એક સ્તંભ દ્વારા લેબલ કરવામાં આવે છે. મૂળથી પાંદડા વી સુધીના અનન્ય માર્ગની ધાર સાથે સંકળાયેલા અક્ષરો બરાબર વીના અક્ષર વેક્ટરને સ્પષ્ટ કરે છે, એટલે કે. અક્ષર વેક્ટર પાસે પાથ ધાર સાથે સંકળાયેલા અક્ષરોને અનુરૂપ તમામ સ્તંભોમાં 1 એન્ટ્રી હોય છે અને અન્યથા 0 એન્ટ્રી હોય છે. તે નોંધવું યોગ્ય છે કે અહીં વિગતવાર વિભાવનાઓ અને મર્યાદાઓનું પાલન કરતી વાસ્તવિક ફિલોજેનેટિક માહિતી શોધવી ખૂબ જ દુર્લભ છે. તેથી, ઘણીવાર એવું બને છે કે સંશોધકોને એવા વૃક્ષો વિકસાવીને સમાધાન કરવાની ફરજ પડે છે જે ફક્ત હોમોપ્લાસીને ઘટાડવાનો પ્રયાસ કરે છે, સુસંગત અક્ષરોનો મહત્તમ-કાર્ડિનાલિટી સમૂહ શોધે છે, અથવા અક્ષરો દ્વારા સૂચિત પાર્ટીશનો સાથે શક્ય તેટલી નજીકથી મેળ ખાતી ફિલોજેનીઝ બનાવે છે. ઉદાહરણ આ બંને ડેટા સમૂહો અક્ષર સ્થિતિ મેટ્રિસીસના ઉદાહરણો સમજાવે છે. મેટ્રિક્સ એમ '1 નો ઉપયોગ કરીને કોઈ અવલોકન કરી શકે છે કે પરિણામી ફિલોજેનેટિક વૃક્ષ એવી રીતે બનાવી શકાય છે કે દરેક અક્ષરો વૃક્ષની બરાબર એક ધારને લેબલ કરે. તેનાથી વિપરીત, મેટ્રિક્સ M '2 નું નિરીક્ષણ કરતી વખતે, કોઈ જોઈ શકે છે કે ફિલોજેનેટિક વૃક્ષને એવી રીતે સ્થાપિત કરવાની કોઈ રીત નથી કે દરેક અક્ષર માત્ર એક ધારની લંબાઈને લેબલ કરે. જો નમૂનાઓ અભ્યાસ હેઠળના કોષોની વસ્તીના વેરિઅન્ટ એલેલિક ફ્રિક્વન્સી (વી. એ. એફ.) ડેટામાંથી આવે છે, તો અક્ષર મેટ્રિક્સમાં એન્ટ્રીઓ પરિવર્તનની આવર્તન છે, અને 0 અને 1 ની વચ્ચે મૂલ્ય લે છે. એટલે કે, જો જીનોમમાં કોઈ સ્થિતિનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે, તો પછી અનુરૂપ એન્ટ્રી અને નમૂનામાં પરિવર્તન સાથે નમૂનામાં જીનોમની આવર્તનને પકડી રાખશે. સંપૂર્ણ ફિલોજેની એ એક સૈદ્ધાંતિક માળખું છે જેનો ઉપયોગ વધુ વ્યવહારુ પદ્ધતિઓમાં પણ થઈ શકે છે. આવું જ એક ઉદાહરણ અપૂર્ણ નિર્દેશિત સંપૂર્ણ ફિલોજેનીનું છે. આ ખ્યાલમાં વાસ્તવિક, અને તેથી અપૂર્ણ અને અપૂર્ણ, ડેટાસેટ્સ સાથે સંપૂર્ણ ફિલોજેનીઝનો ઉપયોગ કરવાનો સમાવેશ થાય છે. આવી પદ્ધતિ ઉત્ક્રાંતિ સમાનતા નક્કી કરવા માટે SINE નો ઉપયોગ કરે છે. આ ટૂંકા આંતરવિક્ષેપિત તત્વો ઘણા જિનોમમાં હાજર હોય છે અને તેમના ફ્લેન્કિંગ સિક્વન્સ દ્વારા ઓળખી શકાય છે. SINE વિવિધ પ્રજાતિઓમાં ચોક્કસ લક્ષણોના વારસા વિશે માહિતી પૂરી પાડે છે. કમનસીબે, જો SINE ખૂટે છે તો તે જાણવું મુશ્કેલ છે કે તે SINEs કાઢી નાખતા પહેલા હાજર હતા કે નહીં. સંપૂર્ણ ફિલોજેની માહિતીમાંથી મેળવેલા અલ્ગોરિધમ્સનો ઉપયોગ કરીને આપણે આ મર્યાદાઓ હોવા છતાં ફિલોજેનેટિક વૃક્ષનું પુનઃનિર્માણ કરવાનો પ્રયાસ કરી શકીએ છીએ. હેપ્લોટાઇપ નકશાના નિર્માણમાં પણ સંપૂર્ણ ફિલોજેનીનો ઉપયોગ થાય છે. સંપૂર્ણ ફિલોજેનીમાં વર્ણવેલ વિભાવનાઓ અને અલ્ગોરિધમ્સનો ઉપયોગ કરીને ગુમ થયેલ અને અનુપલબ્ધ હેપ્લોટાઇપ ડેટા સંબંધિત માહિતી નક્કી કરી શકાય છે. જીનોટાઇપ મેપિંગના પરિણામે હેપ્લોટાઇપ્સનો સમૂહ સંપૂર્ણ ફિલોજેનીની વિભાવનાને અનુરૂપ છે અને તેનું પાલન કરે છે એમ ધારીને (તેમજ અન્ય ધારણાઓ જેમ કે સંપૂર્ણ મેન્ડેલિયન વારસો અને હકીકત એ છે કે એસએનપી દીઠ માત્ર એક જ પરિવર્તન છે), વ્યક્તિ ગુમ થયેલ હેપ્લોટાઇપ ડેટાનું અનુમાન કરવામાં સક્ષમ છે. પી. પી. એમ. હેઠળ ઘોંઘાટીયા વી. એ. એફ. ડેટામાંથી ફિલોજેનીનો ઉલ્લેખ કરવો એ એક મુશ્કેલ સમસ્યા છે. મોટાભાગના અનુમાન સાધનોમાં અનુમાનને કોમ્પ્યુટેશનલ રીતે ટ્રેક્ટેબલ બનાવવા માટે કેટલાક હ્યુરિસ્ટિક પગલાંનો સમાવેશ થાય છે. ઘોંઘાટીયા વી. એ. એફ. માહિતીમાંથી ફિલોજેનીઝનું અનુમાન લગાવતા સાધનોના ઉદાહરણોમાં એન્સટ્રી, કેનોપી, સી. આઈ. ટી. યુ. પી., ઇ. એક્સ. એ. સી. ટી. અને ફીલોડબલ્યુ. જી. એસ. નો સમાવેશ થાય છે. ખાસ કરીને, EXACT નાના કદની સમસ્યાઓ માટે તમામ સંભવિત વૃક્ષો પર પશ્ચાદવર્તી સંભાવનાની ગણતરી કરવા માટે જી. પી. યુ. નો ઉપયોગ કરીને ચોક્કસ અનુમાન કરે છે. પી. પી. એમ. સુધી વિસ્તરણ સહાયક સાધનો સાથે કરવામાં આવ્યું છે. ઉદાહરણ તરીકે, એમ. ઇ. ડી. આઈ. સી. સી., ટુમલ્ટ અને ફિશટ્રીઝ જેવા સાધનો આપેલ આનુવંશિક તત્વ અથવા પ્લૉઇડીની નકલોની સંખ્યાને વધારવા અથવા ઘટાડવા બંને માટે પરવાનગી આપે છે, આમ અસરકારક રીતે પરિવર્તનને દૂર કરવાની મંજૂરી આપે છે. બાહ્ય કડીઓ ફિલોજેનેટિક્સ સોફ્ટવેરની સૂચિ ફિલોજેનેટિક વૃક્ષોના વિશ્લેષણ અને નિર્માણ માટે ઉપલબ્ધ ઘણા કાર્યક્રમોમાંથી એક ફિલોજેનેટિક વૃક્ષ વિશ્લેષણ માટે આવો જ બીજો કાર્યક્રમ વૃક્ષ વિશ્લેષણ માટે વધારાનો કાર્યક્રમ આનુવંશિકતાના ક્ષેત્રની બહાર કેવી રીતે સંપૂર્ણ ફિલોજેનીનો ઉપયોગ કરી શકાય છે તેનું ઉદાહરણ આપતું એક પેપર, જેમ કે ભાષા સંગઠન ગિથબમાં "બહુ-નમૂના કેન્સર અનુક્રમણિકા ડેટામાંથી ક્લોનલ વૃક્ષ પુનર્નિર્માણ માટે અલ્ગોરિધમ" (એન્સેસ્ટ્રી) "ઇન્ટ્રા-ટ્યુમર હેટેરોજેનીટી અને ટ્રેકિંગ નેક્સ્ટ-જનરેશન સિક્વન્સિંગ દ્વારા રેખાંશ અને અવકાશી ક્લોનલ ઇવોલ્યુશનરી હિસ્ટ્રી" (કેનોપી) ગિથબ માટે "ક્લોનેલિટી ઇન્ફરન્સ ઇન ટ્યૂમર્સ યુઝિંગ ફો.