Hit selection
હાઇ-થ્રુપુટ સ્ક્રિનિંગ (એચટીએસ) માં, એક મુખ્ય ધ્યેય સંયોજનો (નાના અણુઓ, એસઆઈઆરએનએ, એસઆરએનએ, જનીનો વગેરે સહિત) પસંદ કરવાનું છે. અવરોધ અથવા સક્રિયકરણ અસરોના ઇચ્છિત કદ સાથે. એચટીએસ સ્ક્રીનમાં ઇચ્છિત કદની અસરો ધરાવતા સંયોજનને હિટ કહેવામાં આવે છે. હિટ પસંદ કરવાની પ્રક્રિયાને હિટ સિલેક્શન કહેવામાં આવે છે. સામાન્ય એચ. ટી. એસ. પ્રયોગોમાં હિટ સિલેક્શન માટેની પદ્ધતિઓમાં હજારો (અથવા તો લાખો) સંયોજનોની ઝડપથી તપાસ કરવાની ક્ષમતા હોય છે. તેથી, હિટ સિલેક્શનની પ્રક્રિયામાં ડેટાના ઢગલાઓમાંથી રાસાયણિક/બાયોકેમિકલ મહત્વ મેળવવું એક પડકાર છે. આ પડકારને પહોંચી વળવા માટે, હિટ પસંદગી માટે યોગ્ય વિશ્લેષણાત્મક પદ્ધતિઓ અપનાવવામાં આવી છે. મોટી અસરો સાથે હિટ પસંદ કરવાની બે મુખ્ય વ્યૂહરચનાઓ છે. એક એ છે કે સંયોજનોને તેમની અસરો દ્વારા ક્રમ આપવા અને/અથવા વર્ગીકૃત કરવા માટે ચોક્કસ મેટ્રિક (ઓ) નો ઉપયોગ કરવો અને પછી માન્યતા પરીક્ષણો માટે વ્યવહારુ હોય તેવા શક્તિશાળી સંયોજનોની સૌથી મોટી સંખ્યા પસંદ કરવી. બીજી વ્યૂહરચના એ ચકાસવાની છે કે શું સંયોજનની અસરો પૂર્વ-નિર્ધારિત સ્તર સુધી પહોંચવા માટે પૂરતી મજબૂત છે કે કેમ. આ વ્યૂહરચનામાં, ખોટા-નકારાત્મક દર (એફએનઆર) અને/અથવા ખોટા-સકારાત્મક દર (એફપીઆર) ને નિયંત્રિત કરવા આવશ્યક છે. એચટીએસ પ્રયોગોના બે મુખ્ય પ્રકારો છે, એક પ્રતિકૃતિ વિના (સામાન્ય રીતે પ્રાથમિક સ્ક્રીનમાં) અને એક પ્રતિકૃતિ સાથે (સામાન્ય રીતે પુષ્ટિકરણ સ્ક્રીનમાં). હિટ પસંદગી માટેની વિશ્લેષણાત્મક પદ્ધતિઓ તે બે પ્રકારના એચટીએસ પ્રયોગોમાં અલગ પડે છે. ઉદાહરણ તરીકે, ઝેડ-સ્કોર પદ્ધતિ પ્રતિકૃતિ વિનાની સ્ક્રીન માટે યોગ્ય છે જ્યારે ટી-આંકડાકીય પ્રતિકૃતિ ધરાવતી સ્ક્રીન માટે યોગ્ય છે. પ્રતિકૃતિઓ વિનાની સ્ક્રીન માટે એસએસએમડીની ગણતરી પણ પ્રતિકૃતિઓ ધરાવતી સ્ક્રીન કરતા અલગ છે. પ્રતિકૃતિઓ વિનાના પડદા પ્રતિકૃતિઓ વગર પ્રાથમિક પડદાઓમાં હિટ પસંદગી માટે ઘણા મેટ્રિક્સનો ઉપયોગ થાય છે. સરળતાથી અર્થઘટન કરી શકાય તેવી બાબતોમાં ગણો ફેરફાર, સરેરાશ તફાવત, ટકાવારી અવરોધ અને ટકાવારી પ્રવૃત્તિ છે. જો કે, આ તમામ મેટ્રિક્સમાં સામાન્ય ખામી એ છે કે તેઓ ડેટા પરિવર્તનશીલતાને અસરકારક રીતે કેપ્ચર કરતા નથી. આ મુદ્દાને ઉકેલવા માટે, સંશોધકોએ પછી ઝેડ-સ્કોર પદ્ધતિ અથવા એસએસએમડી તરફ વળ્યા, જે નકારાત્મક સંદર્ભોમાં માહિતીની પરિવર્તનશીલતાને પકડી શકે છે. ઝેડ-સ્કોર પદ્ધતિ એ ધારણા પર આધારિત છે કે પ્લેટમાં તમામ તપાસાયેલા સંયોજનોના માપેલા મૂલ્યો (સામાન્ય રીતે લોગ સ્કેલમાં ફ્લોરોસન્ટ તીવ્રતા) સામાન્ય વિતરણ ધરાવે છે. એસએસએમડી પણ સામાન્યતાની ધારણા હેઠળ શ્રેષ્ઠ રીતે કામ કરે છે. જો કે, મોટી અસરો સાથે સાચા હિટ મોટાભાગના સંયોજનોથી ખૂબ જ અલગ વર્તવું જોઈએ અને તેથી તે બાહ્ય છે. મજબૂત પરીક્ષણ કલાકૃતિઓ પણ બાહ્યરેખા તરીકે વર્તે છે. આમ, એચ. ટી. એસ. પ્રયોગોમાં બાહ્યરેખાઓ અસામાન્ય નથી. ઝેડ-સ્કોર અને એસ. એસ. એમ. ડી. ની નિયમિત આવૃત્તિઓ આઉટલીઅર્સ પ્રત્યે સંવેદનશીલ હોય છે અને તે સમસ્યારૂપ બની શકે છે. પરિણામે, પ્રતિકૃતિઓ વિના પ્રાથમિક સ્ક્રીનમાં હિટ પસંદગી માટે ઝેડ *-સ્કોર પદ્ધતિ, એસએસએમડી *, બી-સ્કોર પદ્ધતિ અને ક્વોન્ટાઇલ-આધારિત પદ્ધતિ જેવી મજબૂત પદ્ધતિઓ પ્રસ્તાવિત કરવામાં આવી છે અને અપનાવવામાં આવી છે. પ્રતિકૃતિઓ વગરની પ્રાથમિક સ્ક્રીનમાં, દરેક સંયોજન માત્ર એક જ વાર માપવામાં આવે છે. પરિણામે, આપણે દરેક સંયોજન માટે માહિતીની પરિવર્તનશીલતાનો સીધો અંદાજ લગાવી શકતા નથી. તેના બદલે, અમે પરોક્ષ રીતે એક મજબૂત ધારણા કરીને માહિતીની પરિવર્તનશીલતાનો અંદાજ લગાવીએ છીએ કે દરેક સંયોજન સ્ક્રીનમાં પ્લેટમાં નકારાત્મક સંદર્ભની સમાન પરિવર્તનશીલતા ધરાવે છે. ઝેડ-સ્કોર, ઝેડ *-સ્કોર અને બી-સ્કોર આ મજબૂત ધારણા પર આધાર રાખે છે; તેવી જ રીતે પ્રતિકૃતિ વિનાના કેસો માટે એસએસએમડી અને એસએસએમડી * છે. પ્રતિકૃતિઓ સાથેની સ્ક્રીન પ્રતિકૃતિઓ સાથેની સ્ક્રીનમાં, આપણે દરેક સંયોજન માટે માહિતીની પરિવર્તનશીલતાનો સીધો અંદાજ લગાવી શકીએ છીએ, અને આમ આપણે વધુ શક્તિશાળી પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરી શકીએ છીએ, જેમ કે પ્રતિકૃતિઓ અને ટી-આંકડાકીય કિસ્સાઓ માટે એસએસએમડી કે જે મજબૂત ધારણા પર આધાર રાખતો નથી કે જેના પર ઝેડ-સ્કોર અને ઝેડ *-સ્કોર આધાર રાખે છે. ટી-આંકડાકીય અને સંબંધિત પી-મૂલ્યોના ઉપયોગ સાથેનો એક મુદ્દો એ છે કે તેઓ નમૂનાના કદ અને અસરના કદ બંનેથી પ્રભાવિત થાય છે. તેઓ કોઈ સરેરાશ તફાવત માટે પરીક્ષણમાંથી આવે છે, આમ નાના પરમાણુ અથવા એસ. આઈ. આર. એન. એ. અસરોના કદને માપવા માટે રચાયેલ નથી. હિટ સિલેક્શન માટે, મુખ્ય રસ પરીક્ષણ કરાયેલા નાના પરમાણુ અથવા એસ. આઈ. આર. એન. એ. માં અસરનું કદ છે. એસ. એસ. એમ. ડી. અસરોના કદનું સીધું મૂલ્યાંકન કરે છે. એસ. એસ. એમ. ડી. અન્ય સામાન્ય રીતે ઉપયોગમાં લેવાતા અસર કદ કરતાં પણ વધુ સારી હોવાનું દર્શાવવામાં આવ્યું છે. એસ. એસ. એમ. ડી. નું વસ્તી મૂલ્ય તમામ પ્રયોગોમાં તુલનાત્મક છે અને આમ આપણે એસ. એસ. એમ. ડી. ના વસ્તી મૂલ્ય માટે સમાન કટઓફનો ઉપયોગ સી. આર. એન. એ. અસરોના કદને માપવા માટે કરી શકીએ છીએ. એસ. એસ. એમ. ડી. ડેટા પરિવર્તનશીલતાને કેપ્ચર કરવામાં સક્ષમ ન હોવાના સરેરાશ ગણો ફેરફારની ખામીને દૂર કરી શકે છે. બીજી બાજુ, કારણ કે એસ. એસ. એમ. ડી. એ સરેરાશ અને પ્રમાણભૂત વિચલનનો ગુણોત્તર છે, જ્યારે પ્રમાણભૂત વિચલન ખૂબ નાનું હોય ત્યારે આપણે મોટું એસ. એસ. એમ. ડી. મૂલ્ય મેળવી શકીએ છીએ, ભલે સરેરાશ નાનું હોય. કેટલાક કિસ્સાઓમાં, ખૂબ નાના સરેરાશ મૂલ્યની જૈવિક અસર ન પણ હોઈ શકે. જેમ કે, મોટા એસ. એસ. એમ. ડી. મૂલ્યો (અથવા તફાવતો) ધરાવતા પરંતુ ખૂબ નાના સરેરાશ મૂલ્યો ધરાવતા સંયોજનો રસ ધરાવતા ન પણ હોઈ શકે. આ મુદ્દાને ઉકેલવા માટે ડ્યુઅલ-ફ્લેશલાઇટ પ્લોટની વિભાવના પ્રસ્તાવિત કરવામાં આવી છે. ડ્યુઅલ-ફ્લેશલાઇટ પ્લોટમાં, અમે પ્રયોગમાં તપાસ કરાયેલા તમામ સંયોજનો માટે અનુક્રમે વાય-અને એક્સ-અક્ષો પર એસએસએમડી વિરુદ્ધ સરેરાશ લોગ ફોલ્ડ-ચેન્જ (અથવા સરેરાશ ટકા અવરોધ/સક્રિયકરણ) નું આલેખન કરીએ છીએ. ડ્યુઅલ-ફ્લેશલાઇટ પ્લોટ સાથે, આપણે જોઈ શકીએ છીએ કે આકૃતિમાં બતાવ્યા પ્રમાણે જનીનો અથવા સંયોજનો દરેક શ્રેણીમાં અસરના કદમાં કેવી રીતે વહેંચાય છે. દરમિયાન, આપણે દરેક સંયોજન માટે સરેરાશ ગડી-ફેરફાર પણ જોઈ શકીએ છીએ. આ પણ જુઓ અસર કદ ઉચ્ચ-થ્રુપુટ સ્ક્રિનિંગ ઝેડ-સ્કોર એસએસએમડી એસએમસીવી ડ્યુઅલ-ફ્લેશલાઇટ પ્લોટ વધુ વાંચન ઝાંગ એક્સએચડી (2011) "શ્રેષ્ઠ ઉચ્ચ-થ્રુપુટ સ્ક્રિનિંગઃ જીનોમ-સ્કેલ આરએનએઆઈ રિસર્ચ માટે પ્રાયોગિક પ્રાયોગિક ડિઝાઇન અને ડેટા વિશ્લેષણ, કેમ્બ્રિજ યુનિવર્સિટી પ્રેસ" સંદર્ભો ડ્રગ ડિસ્કવરી ક્લિનિકલ રિસર્ચ