Source attribution
રોગચાળાના ક્ષેત્રમાં, સ્રોત એટ્રિબ્યુશન એ ચોક્કસ સ્રોત, જેમ કે વસ્તી, વ્યક્તિ અથવા સ્થાનમાંથી ચેપી રોગના પ્રસારણના પુનઃનિર્માણના ઉદ્દેશ્ય સાથે પદ્ધતિઓની શ્રેણીનો સંદર્ભ આપે છે. ઉદાહરણ તરીકે, સ્રોત એટ્રિબ્યુશન પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ નવા રોગકારકની ઉત્પત્તિને શોધવા માટે થઈ શકે છે જે તાજેતરમાં અન્ય યજમાન પ્રજાતિઓમાંથી મનુષ્યોમાં અથવા એક ભૌગોલિક પ્રદેશમાંથી બીજામાં ઓળંગી ગઈ છે. તેનો ઉપયોગ દૂષિત પાણી પુરવઠા જેવા ખોરાકજન્ય ચેપી રોગના ફાટી નીકળવાના સામાન્ય સ્ત્રોતને નક્કી કરવા માટે થઈ શકે છે. છેવટે, સ્રોત એટ્રિબ્યુશનનો ઉપયોગ એ સંભાવનાનો અંદાજ કાઢવા માટે થઈ શકે છે કે ચેપ એક ચોક્કસ વ્યક્તિમાંથી બીજી વ્યક્તિમાં ફેલાયો હતો, એટલે કે, "કોણે કોને ચેપ લગાવ્યો હતો". સ્રોત એટ્રિબ્યુશન જાહેર આરોગ્ય દેખરેખ અને ચેપી રોગના ફાટી નીકળવાના સંચાલનમાં મહત્વપૂર્ણ ભૂમિકા ભજવી શકે છે. વ્યવહારમાં, તે આંકડાકીય અનુમાનની સમસ્યા હોવાનું વલણ ધરાવે છે, કારણ કે પ્રસારણની ઘટનાઓનું ભાગ્યે જ સીધું નિરીક્ષણ કરવામાં આવે છે અને તે દૂરના ભૂતકાળમાં થઈ હોઈ શકે છે. આમ, રોગના અવકાશી વિતરણ જેવા અવશેષ પુરાવાઓમાંથી સંક્રમણની ઘટનાઓનું પુનર્નિર્માણ કરતી વખતે અનિશ્ચિતતાનું અનિવાર્ય સ્તર હોય છે. પરિણામે, સ્રોત એટ્રિબ્યુશન મોડેલો ઘણીવાર બાયેસિયન પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરે છે જે મોડેલ પરિમાણોમાં નોંધપાત્ર અનિશ્ચિતતાને સમાવી શકે છે. મોલેક્યુલર સોર્સ એટ્રિબ્યુશન એ સ્રોત એટ્રિબ્યુશનનું પેટાક્ષેત્ર છે જે રોગકારકની મોલેક્યુલર લાક્ષણિકતાઓનો ઉપયોગ કરે છે-મોટેભાગે તેના ન્યુક્લિક એસિડ જીનોમ-ટ્રાન્સમિશન ઇવેન્ટ્સના પુનર્નિર્માણ માટે. ઘણા ચેપી રોગોને નિયમિત રીતે આનુવંશિક ક્રમ દ્વારા શોધી કાઢવામાં આવે છે અથવા લાક્ષણિકતા આપવામાં આવે છે, જે સંદર્ભ પ્રયોગશાળામાં આઇસોલેટ્સના સંવર્ધન કરતાં ઝડપી હોઈ શકે છે અને પ્રયોગશાળાના પરીક્ષણો કરતાં નોંધપાત્ર રીતે વધુ ચોકસાઇ સાથે રોગકારકના ચોક્કસ તાણને ઓળખી શકે છે, જેમ કે એન્ટિબોડી-આધારિત પરીક્ષણો અથવા દવા સંવેદનશીલતા પરીક્ષણો. બીજી બાજુ, આનુવંશિક (અથવા સંપૂર્ણ જીનોમ) અનુક્રમ ડેટાનું વિશ્લેષણ કરવા માટે પ્રસારણના નમૂનાઓને ફિટ કરવા માટે વિશિષ્ટ ગણતરીની પદ્ધતિઓની જરૂર પડે છે. પરિણામે, મોલેક્યુલર સોર્સ એટ્રિબ્યુશન એ મોલેક્યુલર એપિડેમિયોલોજીનું અત્યંત આંતરશાખાકીય ક્ષેત્ર છે જે ગાણિતિક આંકડાશાસ્ત્ર અને મોડેલિંગ, માઇક્રોબાયોલોજી, જાહેર આરોગ્ય અને કોમ્પ્યુટેશનલ બાયોલોજીમાંથી વિભાવનાઓ અને કુશળતાનો સમાવેશ કરે છે. સામાન્ય રીતે સ્રોત એટ્રિબ્યુશન માટે મોલેક્યુલર ડેટાનો ઉપયોગ કરવાની બે રીતો છે. પ્રથમ, ચેપને વિવિધ "પેટા પ્રકારો" માં વર્ગીકૃત કરી શકાય છે જે દરેક એક અનન્ય પરમાણુ વિવિધતા અથવા સમાન જાતોના સમૂહને અનુરૂપ છે. સ્રોત એટ્રિબ્યુશનને પછી પેટા પ્રકારોની સમાનતા પરથી અનુમાન કરી શકાય છે. એક જ પેટા પ્રકાર સાથે સંકળાયેલા વ્યક્તિગત ચેપ રોગચાળાને લગતી રીતે સંબંધિત હોવાની શક્યતા વધુ હોય છે, જેમાં સીધા સ્રોત-પ્રાપ્તકર્તા સંક્રમણનો સમાવેશ થાય છે, કારણ કે તેઓ તેમના સામાન્ય પૂર્વજથી નોંધપાત્ર રીતે દૂર વિકસિત થયા નથી. તેવી જ રીતે, આપણે ધારીએ છીએ કે સાચા સ્રોતની વસ્તીમાં પેટા પ્રકારોની આવર્તન હશે જે અન્ય સંભવિત સ્રોતોની તુલનામાં પ્રાપ્તકર્તાની વસ્તી જેવી જ હશે. બીજું, વિવિધ ચેપમાંથી પરમાણુ (આનુવંશિક) ક્રમની સીધી સરખામણી ફિલોજેનેટિક વૃક્ષના પુનર્નિર્માણ સાથે કરી શકાય છે, જે દર્શાવે છે કે તેઓ સામાન્ય પૂર્વજો દ્વારા કેવી રીતે સંબંધિત છે. પરિણામી ફિલોજેની સંક્રમણના ઇતિહાસનો અંદાજ લગાવી શકે છે, અને ગૂંચવણભર્યા પરિબળોને સમાયોજિત કરવા માટે વિવિધ પદ્ધતિઓ વિકસાવવામાં આવી છે. સંબંધિત કલંક અને ચોક્કસ ચેપી રોગો માટે સંક્રમણના ગુનાહિતકરણને કારણે, વ્યક્તિઓના સ્તરે પરમાણુ સ્રોત એટ્રિબ્યુશન એ માહિતીનો વિવાદાસ્પદ ઉપયોગ હોઈ શકે છે જે મૂળરૂપે આરોગ્યસંભાળ સેટિંગમાં એકત્રિત કરવામાં આવી હતી, જે વ્યક્તિઓ માટે સંભવિત ગંભીર કાનૂની પરિણામો સાથે સંભવિત રૂપે ગંભીર બની જાય છે. આ સંદર્ભોમાં, મોલેક્યુલર સોર્સ એટ્રિબ્યુશન તકનીકોના વિકાસ અને ઉપયોગમાં જાહેર આરોગ્ય જવાબદારીઓ અને ડેટા ગોપનીયતાના વ્યક્તિગત અધિકારો વચ્ચે વિનિમય સામેલ હોઈ શકે છે. માઇક્રોબાયલ સબટાઇપિંગ માઇક્રોબાયલ સબટાઇપિંગ અથવા સ્ટ્રેન ટાઇપિંગ એ માઇક્રોબાયલ નમૂનાઓને પેટા પ્રકારો સોંપવા માટે પ્રયોગશાળા પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ છે, જે અલગ લાક્ષણિકતાઓ પર આધારિત પૂર્વવ્યાખ્યાયિત વર્ગીકરણ છે. પેટા પ્રકારોને નમુનાઓની સોંપણી સ્રોત એટ્રિબ્યુશનનો આધાર પ્રદાન કરી શકે છે, કારણ કે આપણે ધારીએ છીએ કે જ્યારે ચેપગ્રસ્ત યજમાનમાં પ્રસારિત થાય છે ત્યારે રોગકારકમાં ન્યૂનતમ ફેરફાર થાય છે. તેથી, સમાન પેટા પ્રકારનાં ચેપ રોગચાળાને લગતા હોવાનું સૂચવવામાં આવે છે, એટલે કે, એક અથવા વધુ તાજેતરની સંક્રમણ ઘટનાઓ દ્વારા જોડાયેલા છે. જો રોગકારક માટે ઉત્ક્રાંતિનો દર સંક્રમણના દર કરતાં ધીમો હોય, જેમ કે રોગચાળાના સમયના સ્કેલ પર થોડા પરિવર્તનો જોવા મળે તો રોગકારક જ્યારે પ્રસારિત થાય છે ત્યારે તે અપરિવર્તિત રહે છે તેવી ધારણા સામાન્ય રીતે વાજબી છે. ઉદાહરણ તરીકે, ધારો કે યજમાન A ને રોગકારક દ્વારા ચેપ લાગ્યો છે જેને આપણે પેટા પ્રકાર 1 તરીકે વર્ગીકૃત કર્યું છે. તેઓને યજમાન બી દ્વારા ચેપ લાગવાની શક્યતા વધુ હોય છે, જે પેટા પ્રકાર 1 રોગકારક પણ ધરાવે છે, યજમાન સી કરતાં જે પેટા પ્રકાર 2 રોગકારક ધરાવે છે (આકૃતિ 1). બીજા શબ્દોમાં કહીએ તો, યજમાન B માંથી ટ્રાન્સમિશન એ વધુ અસ્પષ્ટ સમજૂતી છે જો યજમાન C માં રોગકારક વસ્તી યજમાન A માં ટ્રાન્સમિશન પછી પેટા પ્રકાર 1 થી પેટા પ્રકાર 2 માં વિકસિત થવાની પ્રમાણમાં ઓછી સંભાવના હોય. આજે સમગ્ર જીનોમ અથવા તેના પ્રમાણને અનુક્રમિત કરીને તેના ન્યુક્લિયોટાઇડ ક્રમના સ્તરે માઇક્રોબાયલ નમૂનાને લાક્ષણિકતા આપવા માટે આનુવંશિક અનુક્રમણિકાનો ઉપયોગ કરવો વધુ સામાન્ય છે. જો કે, સંદર્ભ પ્રયોગશાળાઓમાં આનુવંશિક અનુક્રમણિકા એક સસ્તું અને સર્વવ્યાપક તકનીક બની તે પહેલાં પ્રતિબંધ લંબાઈના ટુકડા પોલિમોર્ફિઝમ જેવી અન્ય પરમાણુ પદ્ધતિઓએ ઐતિહાસિક રીતે માઇક્રોબાયલ પેટા પ્રકારમાં મહત્વપૂર્ણ ભૂમિકા ભજવી છે. ક્રમ-આધારિત ટાઇપિંગ પદ્ધતિઓ અન્ય પ્રયોગશાળા પદ્ધતિઓ (જેમ કે સેરોટાઇપિંગ અથવા પલ્સ્ડ-ફિલ્ડ જેલ ઇલેક્ટ્રોફોરેસિસ) પર લાભ આપે છે કારણ કે આનુવંશિક ક્રમના સ્તરે ઉકેલાઈ શકાય તેવા સંભવિત પેટા પ્રકારોની વિશાળ સંખ્યા છે. ઉપરોક્ત ઉદાહરણને ફરીથી ધ્યાનમાં લો; જો કે, આ વખતે યજમાન એ અન્ય ઘણા યજમાનો જેવા જ ચેપ પેટા પ્રકાર ધરાવે છે. આ કિસ્સામાં આપણી પાસે યજમાન A ના ચેપના સંભવિત સ્ત્રોત તરીકે આ યજમાનો વચ્ચે તફાવત કરવા માટે કોઈ માહિતી હશે નહીં. સંભવિત સ્રોતોને ઓળખવાની આપણી ક્ષમતા, તેથી, વિવિધ પેટા પ્રકારોની પૂરતી સંખ્યા હોવા પર આધાર રાખે છે. જો કે, વસ્તીમાં ઘણા બધા પેટા પ્રકારોને વ્યાખ્યાયિત કરવાથી સંભવ છે કે દરેક વ્યક્તિ એક અનન્ય પેટા પ્રકાર ધરાવે છે, ખાસ કરીને ઝડપથી વિકસતા પેથોજેન્સ માટે જે પ્રમાણમાં ટૂંકા ગાળામાં ઉચ્ચ સ્તરની આનુવંશિક વિવિધતા એકઠી કરી શકે છે. તેથી, પેટા પ્રકારનાં ઠરાવનું મધ્યવર્તી સ્તર અસ્તિત્વમાં છે જે સ્રોત એટ્રિબ્યુશન માટે સૌથી વધુ માહિતી પ્રદાન કરે છે. જ્યારે ઉચ્ચ વિવિધતા ધરાવતા રોગકારક માટે સ્રોત એટ્રિબ્યુશનને ધ્યાનમાં લેવામાં આવે છે, જેમ કે મોટાભાગના નમુનાઓમાં અનન્ય આનુવંશિક ક્રમ હોય છે, ત્યારે તે ક્લસ્ટરિંગ પદ્ધતિ સાથે બહુવિધ અનન્ય ક્રમને જૂથબદ્ધ કરવા માટે ઉપયોગી છે. સિંગલ અને મલ્ટી-લોકસ ટાઇપિંગ પહેલાં સંપૂર્ણ-જીનોમ સિક્વન્સિંગ ખર્ચ-અસરકારક હતું, જે પેથોજેન જીનોમના ચોક્કસ ભાગને લક્ષ્યાંકિત કરે છે (એટલે કે. સિંગલ-લોકસ ટાઇપિંગ) માઇક્રોબાયલ સબટાઇપિંગને સરળ બનાવવા માટેનું એક મહત્વપૂર્ણ પગલું હતું. ઉદાહરણ તરીકે, રિબોસોમલ જનીન 16S એ બેક્ટેરિયાને ઓળખવા માટેનું પ્રમાણભૂત લક્ષ્ય છે, કારણ કે તે તમામ જાણીતી પ્રજાતિઓમાં હાજર છે અને તેમાં સંરક્ષિત અને પરિવર્તનશીલ પ્રદેશોનું મિશ્રણ છે. રોગકારક પ્રજાતિઓમાં, અનુક્રમણિકા લક્ષ્યાંકો તેમની લંબાઈ, સર્વવ્યાપકતા અને વૈવિધ્યસભર પસંદગીના સંપર્કના આધારે પસંદ કરવામાં આવે છે, જે વ્યક્ત પ્રદેશો માટે જનીન ઉત્પાદનના કાર્ય દ્વારા નિર્ધારિત થઈ શકે છે. ઉદાહરણ તરીકે, કહેવાતા "હાઉસકીપિંગ" અથવા મુખ્ય જનીનો અનિવાર્ય જૈવિક કાર્યો ધરાવે છે, જેમ કે આનુવંશિક સામગ્રીની નકલ કરવી અથવા પ્રોટીનનું નિર્માણ કરવું. આ જનીનોને ઘણીવાર માઇક્રોબાયલ સબટાઇપિંગ માટે પસંદ કરવામાં આવે છે કારણ કે તેઓ આપેલ જીનોમમાંથી ગેરહાજર હોવાની શક્યતા ઓછી હોય છે. જનીનની હાજરી/ગેરહાજરી ખાસ કરીને બેક્ટેરિયા માટે સુસંગત છે જ્યાં આનુવંશિક સામગ્રી વારંવાર આડી જનીન સ્થાનાંતરણ દ્વારા વિનિમય થાય છે. પેથોજેન જિનોમના બહુવિધ પ્રદેશો (લોકી) ને લક્ષ્યાંક બનાવવાથી વંશાવલિ વચ્ચે તફાવત કરવા માટે વધુ ચોકસાઇ મળે છે, કારણ કે ચેપ વચ્ચે માહિતીપ્રદ આનુવંશિક તફાવતનું નિરીક્ષણ કરવાની તક વધે છે. આ અભિગમને મલ્ટી-લોકસ સિક્વન્સ ટાઇપિંગ (એમ. એલ. એસ. ટી.) તરીકે ઓળખવામાં આવે છે. સિંગલ-લોકસ ટાઇપિંગની જેમ જ, એમ. એલ. એસ. ટી. ને સિક્વન્સિંગ માટે લક્ષ્ય બનાવવા માટે ચોક્કસ સ્થાનની પસંદગીની જરૂર પડે છે. વધુમાં, પ્રયોગશાળાઓમાં સબટાઇપિંગ સુસંગત રહેવા માટે એક સંદર્ભ ડેટાબેઝ જાળવવો આવશ્યક છે કે જે એક અથવા બહુવિધ સ્થાનથી એલીલ નંબરો અથવા હોદ્દાના નિશ્ચિત સંકેતોના ક્રમને મેપ કરે છે. જોકે સિંગલ-અને મલ્ટિપલ-લોકસ સબટાઇપિંગનો ઉપયોગ હજુ પણ મુખ્યત્વે મોલેક્યુલર એપિડેમિયોલોજી માટે થાય છે, તેમ છતાં સિક્વન્સિંગ તકનીકો અને કમ્પ્યુટિંગ પાવરમાં ચાલી રહેલા સુધારાઓ સંપૂર્ણ-જીનોમ સિક્વન્સિંગના અવરોધને ઘટાડવાનું ચાલુ રાખે છે. નેક્સ્ટ-જનરેશન સિક્વન્સિંગ (એન. જી. એસ.) તકનીકો સિક્વન્સિંગ-બાય-સિન્થેસિસ જેવી કસ્ટમાઇઝ્ડ તકનીકોનો ઉપયોગ કરીને વ્યક્તિગત રીતે વિસ્તૃત કરીને અને સમાંતર રીતે નમૂનાઓને અનુક્રમિત કરીને આપેલ નમૂનામાંથી સંપૂર્ણ જીનોમ સિક્વન્સ પેદા કરવા માટે ખર્ચ-અસરકારક પદ્ધતિઓ પ્રદાન કરે છે. એન. જી. એસ. ની શોટગન સિક્વન્સિંગ એપ્લિકેશન્સ નમૂનામાંથી કાઢવામાં આવેલા ન્યુક્લિક એસિડને નાના ટુકડાઓમાં કાપીને સંપૂર્ણ લંબાઈના જિનોમ સિક્વન્સ ઉત્પન્ન કરે છે જે સિક્વન્સિંગ લાઇબ્રેરીમાં રૂપાંતરિત થાય છે, અને પછી ડી નોવો સિક્વન્સ એસેમ્બલર પ્રોગ્રામનો ઉપયોગ કરીને જિનોમ સિક્વન્સને સિક્વન્સ ટુકડાઓ (ટૂંકા વાંચન) માંથી પુનઃરચના કરવામાં આવે છે. વૈકલ્પિક રીતે, ટૂંકા વાંચનને સંદર્ભ જીનોમ અનુક્રમમાં મેપ કરી શકાય છે જે ચોક્કસ સબસ્ટ્રિંગ મેચોની કાર્યક્ષમ શોધ માટે અનુક્રમણિકામાં રૂપાંતરિત કરવામાં આવી છે. આ અભિગમ ડી નોવો એસેમ્બલી કરતાં વધુ ઝડપી હોઈ શકે છે, પરંતુ સંદર્ભ જીનોમ હોવા પર આધાર રાખે છે જે નમૂનાના જીનોમ ક્રમ સાથે પૂરતા પ્રમાણમાં સમાન છે. જ્યારે એન. જી. એસ. એક જ દોડમાં સેંકડો રોગકારક નમૂનાઓમાંથી એક સાથે સંપૂર્ણ લંબાઈના જીનોમ સિક્વન્સ પેદા કરવાનું શક્ય બનાવે છે, ત્યારે તે સંખ્યાબંધ અન્ય પડકારોનો પરિચય આપે છે. દાખલા તરીકે, એન. જી. એસ. પ્લેટફોર્મ્સમાં પરંપરાગત સિક્વન્સિંગ કરતાં વધુ સિક્વન્સિંગ ભૂલ દર હોય છે, અને પુનરાવર્તિત સિક્વન્સના લાંબા ખેંચાણવાળા જિનોમના પ્રદેશોને ફરીથી ભેગા કરવા મુશ્કેલ બની શકે છે. સંપૂર્ણ જીનોમ સિક્વન્સિંગ (ડબલ્યુ. જી. એસ.) સિંગલ-અથવા મલ્ટિપલ-લોકસ સબટાઇપિંગ પર સ્રોત એટ્રિબ્યુશન માટે નોંધપાત્ર લાભ પ્રદાન કરી શકે છે. સમગ્ર જીનોમને અનુક્રમિત કરવું એ મલ્ટી-લોકસ ટાઇપિંગની મહત્તમ હદ છે, જેમાં તમામ સંભવિત સ્થાનો આવરી લેવામાં આવ્યા છે. સંપૂર્ણ જીનોમ સિક્વન્સ રાખવાથી એક-થી-એક સબટાઇપિંગ (આકૃતિ 1) ઓછું ઉપયોગી બનશે, કારણ કે મોટાભાગના જીનોમ ઝડપથી વિકસતા પેથોજેન્સ માટે ઓછામાં ઓછા એક પરિવર્તન દ્વારા અનન્ય હશે. પરિણામે, વસ્તીના સ્તરે સ્રોત એટ્રિબ્યુશન માટે ડબલ્યુ. જી. એસ. ની એપ્લિકેશનોએ સંભવતઃ સમાન જીનોમ્સને એકસાથે ક્લસ્ટર કરવા પડશે. ડબલ્યુ. જી. એસ. દ્વારા આપવામાં આવતા કવરેજની વ્યાપકતા વાયરસ કરતાં બેક્ટેરિયલ પેથોજેન્સના રોગચાળા વિજ્ઞાન માટે વધુ ફાયદાકારક છે. બેક્ટેરિયલ જીનોમ લગભગ 106 થી 107 બેઝ જોડી સુધીના લાંબા હોય છે, જ્યારે વાયરસ જીનોમ ભાગ્યે જ 106 બેઝ જોડી કરતાં વધી જાય છે. વધુમાં, બેક્ટેરિયા વાયરસ કરતાં ધીમા દરે વિકસિત થાય છે, તેથી પરિવર્તન સમગ્ર બેક્ટેરિયલ જિનોમમાં વધુ વિરલ રીતે વહેંચાય છે. ઉદાહરણ તરીકે, ડબલ્યુ. જી. એસ. ની માહિતીએ ઓસ્ટ્રેલિયા અને કંબોડિયાના બુર્ખહોલ્ડેરિયા સ્યુડોમેલીના આઇસોલેટ્સ વચ્ચેના તફાવતો જાહેર કર્યા હતા જે અન્યથા કન્વર્જન્ટ ઇવોલ્યુશનને કારણે મલ્ટી-લોકસ સબટાઇપિંગ દ્વારા સમાન દેખાતા હતા. ડબ્લ્યુજીએસનો ઉપયોગ તાજેતરના કેટલાક અભ્યાસોમાં માયકોબેક્ટેરિયમ ટ્યુબરક્યુલોસિસના ટ્રાન્સમિશન નેટવર્કને વધુ વિગતવાર ઉકેલવા માટે પણ કરવામાં આવ્યો છે, કારણ કે સમાન મલ્ટી-લોકસ પેટા પ્રકારો (દા. ત., 24 સ્થાનોને લક્ષ્યાંકિત કરતી એમઆઇઆરયુ-વીએનટીઆર રૂપરેખાઓ) સાથેના આઇસોલેટ્સને વારંવાર સંપૂર્ણ જીનોમ ક્રમમાં મોટી સંખ્યામાં ન્યુક્લિયોટાઇડ તફાવતો દ્વારા અલગ કરવામાં આવ્યા હતા, જેમાં આશરે 4.3 લાખ ન્યુક્લિયોટાઇડનો સમાવેશ થાય છે, જે 4,000 થી વધુ જનીનોને એન્કોડો કરે છે. આનુવંશિક ક્લસ્ટરિંગ જ્યારે આનુવંશિક સિક્વન્સ પર લાગુ કરવામાં આવે છે, ત્યારે ક્લસ્ટરિંગ પદ્ધતિ એ ઓછી સંખ્યામાં ક્લસ્ટરોને સિક્વન્સ સોંપવા માટેના નિયમોનો સમૂહ છે જેમ કે એક જ ક્લસ્ટરના સભ્યો અન્ય ક્લસ્ટરોમાં સિક્વન્સ કરતાં આનુવંશિક રીતે એકબીજા સાથે વધુ સમાન હોય છે. બીજી રીતે કહીએ તો, ક્લસ્ટરિંગ પદ્ધતિ અમુક સમાનતાના માપનો ઉપયોગ કરીને આનુવંશિક ક્રમના સમૂહ પર વિભાજનને વ્યાખ્યાયિત કરે છે. ક્લસ્ટરિંગ સ્વાભાવિક રીતે વ્યક્તિલક્ષી છે અને સામાન્ય રીતે ક્લસ્ટરિંગ માપદંડ નક્કી કરવા માટે કોઈ ઔપચારિક માર્ગદર્શિકા નથી. પરિણામે, સમૂહ વ્યાખ્યાઓ એક અભ્યાસથી બીજા અભ્યાસમાં નોંધપાત્ર રીતે બદલાઈ શકે છે. વધુમાં, ક્લસ્ટરિંગ એ એક સાહજિક પ્રક્રિયા છે જે વિવિધ અભિગમો દ્વારા પૂર્ણ કરી શકાય છે; આ લવચિકતાને કારણે, સાહિત્યમાં આનુવંશિક ક્લસ્ટરિંગની અસંખ્ય વિવિધ પદ્ધતિઓનું વર્ણન કરવામાં આવ્યું છે. આનુવંશિક ક્લસ્ટરિંગ ઝડપથી વિકસતા પેથોજેન્સના સિક્વન્સ અથવા ઓછા વિચલનવાળા પેથોજેન્સના સંપૂર્ણ જીનોમ સિક્વન્સ સાથે વ્યવહાર કરવાની રીત પ્રદાન કરે છે. બંને કિસ્સાઓમાં, ડેટા સેટમાં વિશાળ સંખ્યામાં અલગ આનુવંશિક ક્રમ હોઈ શકે છે. જો દરેક પેટા પ્રકાર એક અનન્ય અનુક્રમ પ્રકારને અનુરૂપ હોવો જોઈએ, તો જ્યારે પેટા પ્રકારોને એક-થી-એક આધારે વ્યાખ્યાયિત કરવામાં આવે ત્યારે સંભવિત રીતે આ પેથોજેન્સ માટે માઇક્રોબાયલ પેટા પ્રકારોની વિશાળ સંખ્યાને ટ્રેક કરવી પડી શકે છે (આકૃતિ 1). માઇક્રોબાયલ પેટા પ્રકારોની વ્યાખ્યાને વ્યક્તિગત રીતે અનન્ય અનુક્રમ સ્વરૂપોમાંથી સમાન ક્રમના સમૂહમાં વિસ્તૃત કરીને પેટા પ્રકારોની સંખ્યાને મોટા પ્રમાણમાં ઘટાડી શકાય છે. ઉદાહરણ તરીકે, જોડી મુજબ અંતર ક્લસ્ટરિંગ એ બિન-પેરામેટ્રિક અભિગમ છે જેમાં ક્લસ્ટરોને એકબીજાના થ્રેશોલ્ડ અંતરની અંદર આવતા ક્રમની જોડીમાંથી એસેમ્બલ કરવામાં આવે છે. સિક્વન્સ વચ્ચેનું અંતર આનુવંશિક અંતર માપ દ્વારા ગણવામાં આવે છે (એક ગાણિતિક સૂત્ર જે બે સિક્વન્સને બિન-નકારાત્મક વાસ્તવિક સંખ્યા સાથે મેળવે છે) જે પરમાણુ ઉત્ક્રાંતિના કેટલાક નમૂના હેઠળ સિક્વન્સ વચ્ચેના ઉત્ક્રાંતિના વિચલનને માપે છે. આવર્તન-આધારિત એટ્રિબ્યુશન જ્યારે સંભવિત સ્ત્રોતો વસ્તી હોય છે, વ્યક્તિઓ નહીં, ત્યારે આપણે સંબંધિત વસ્તીમાં પેટા પ્રકારોની આવર્તનની સરખામણી કરી રહ્યા છીએ. સૌથી વધુ સંભવિત સ્રોત વસ્તીમાં પેટા પ્રકારનું આવર્તન વિતરણ હોવું જોઈએ જે સંદર્ભ વસ્તી જેવું જ છે. આ અભિગમનો ઉપયોગ કરતી પદ્ધતિઓને "આવર્તન-આધારિત" અથવા "આવર્તન-મેળ ખાતી" પદ્ધતિઓ તરીકે ઓળખવામાં આવે છે. આ પેટા પ્રકારો આવશ્યકપણે પરમાણુ માહિતીમાંથી મેળવવામાં આવતા નથી; દાખલા તરીકે, આ પદ્ધતિઓ મૂળરૂપે બિન-આનુવંશિક એન્ટિજેનિક અથવા પ્રતિકાર રૂપરેખા દ્વારા વ્યાખ્યાયિત માઇક્રોબાયલ તાણ પર લાગુ કરવામાં આવી હતી. ઉદાહરણ તરીકે, "ડચ મોડેલ" મૂળરૂપે નિયમિત દેખરેખ કાર્યક્રમો દ્વારા વિવિધ વ્યાપારી પશુધન વસ્તી (મરઘાં, ડુક્કર અને ઢોર સહિત) માં બેક્ટેરિયલ પેટા પ્રકારો (ફેજ ટાઇપિંગ પર આધારિત) ની સંબંધિત આવર્તનની સરખામણી કરીને સાલ્મોનેલ્લાને કારણે સંખ્યાબંધ ખોરાકજન્ય બીમારીઓના સંભવિત સ્ત્રોતનો અંદાજ કાઢવા માટે વિકસાવવામાં આવ્યું હતું. આપેલ પેટા પ્રકાર માટે, દરેક સ્રોતને આભારી માનવ કેસોની અપેક્ષિત સંખ્યા સ્રોતોમાં તે પેટા પ્રકારનાં સંબંધિત આવર્તનના પ્રમાણમાં હોય છેઃ જ્યાં પેટા પ્રકાર સાથે સંકળાયેલ-th સ્રોત વસ્તીમાં (બિન-માનવ) કેસોનું પ્રમાણ છે, અને પ્રાપ્તકર્તા (માનવ) વસ્તીમાં પેટા પ્રકારનાં કેસની સંખ્યા છે. દાખલા તરીકે, જો ત્રણ સંભવિત સ્રોતોમાંથી પેટા પ્રકાર X ની આવૃત્તિઓ અનુક્રમે 0.8,0 અને 0.1 હોય, તો બીજા સ્રોતમાંથી (કુલ 100 માંથી) કેસોની અપેક્ષિત સંખ્યા છે. આ સરળ સૂત્ર મહત્તમ સંભાવના અંદાજક છે જ્યારે માનવ વસ્તીમાં દરેક સ્રોતમાંથી ચેપનું કુલ બળ એકસમાન હોય છે, દા. ત., સ્રોતોમાં વસ્તીનું કદ સમાન હોય છે. ત્યારબાદ, આ મોડેલને હેલ્ડ અને તેમના સાથીદારો દ્વારા બાયેસિયન અનુમાન પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરીને સ્રોતો અને પેટા પ્રકારો વચ્ચેની વિવિધતાને ધ્યાનમાં રાખીને વિસ્તૃત કરવામાં આવ્યું હતું. આ વિસ્તરણ, જેને સામાન્ય રીતે હેલ્ડ મોડેલ તરીકે ઓળખવામાં આવે છે, તે ખોરાકથી થતી બીમારીઓ માટે સ્રોત એટ્રિબ્યુશનમાં પ્રમાણભૂત મોડેલ બની ગયું છે. માનવ વસ્તીમાં દરેક પેટા પ્રકારનાં અવલોકન કરાયેલ સંખ્યાઓને મુસાફરી અને ફાટી નીકળવાને લગતા કેસોને સમાયોજિત કર્યા પછી, i-th પેટા પ્રકાર માટે સરેરાશ સાથે પોઈસન વિતરિત પરિણામ માનવામાં આવતું હતુંઃ જ્યાં i-th પેટા પ્રકાર (દા. ત., બેક્ટેરિયલ વેરિઅન્ટની ઉન્નત ચેપીતા) ની સીમાંત અસર છે, જે-th ખોરાક સ્રોતની અવલોકન કરાયેલ કુલ રકમ (સમૂહ) છે, જે-th ખોરાક સ્રોતની સીમાંત અસર છે, અને તે મૂળ "ડચ" મોડેલની સમાન અવલોકન કરાયેલ કેસ પ્રમાણ છે. આ મોડેલ આકૃતિ 2 માં દર્શાવવામાં આવ્યું છે. બેયેશિયન અનુમાન હેલ્ડ અને તેમના સાથીદારો દ્વારા "ડચ" મોડેલમાં મોટી સંખ્યામાં પરિમાણો ઉમેરવાથી વધુ વાસ્તવિક મોડેલ મળ્યું. જો કે, મૂળ મોડેલથી વિપરીત, ચોક્કસ મહત્તમ સંભાવના અંદાજો માટે ઉકેલવું ખૂબ જ જટિલ હતું. ઘણા પરિમાણોને સીધા માપી શકાતા નથી, જેમ કે ચોક્કસ ખાદ્ય સ્રોત સાથે સંકળાયેલ સંબંધિત સંક્રમણ જોખમ. પરિણામે, હેલ્ડ અને તેમના સાથીઓએ મોડેલ પરિમાણોનો અંદાજ કાઢવા માટે બાયેસિયન અભિગમ અપનાવ્યો. ઇંગ્લેન્ડમાં ફૂડ પોઈઝનીંગ ફાટી નીકળવા માટે બેક્ટેરિયા કેમ્પીલોબેક્ટર જેજુનીના વિવિધ પર્યાવરણીય અને પશુધન જળાશયોના યોગદાનનું પુનઃનિર્માણ કરવા માટે પણ સમાન અભિગમનો ઉપયોગ કરવામાં આવ્યો છે, જ્યાં જળાશયોમાં વિવિધ પેટા પ્રકારોના સ્થળાંતરનો અંદાજ બાયેસિયન પદ્ધતિઓ દ્વારા સંયુક્ત રીતે કરવામાં આવ્યો હતો. જોકે બાયેસિયન અનુમાનની અન્યત્ર વ્યાપક ચર્ચા કરવામાં આવી છે, તે સ્રોત એટ્રિબ્યુશનની કોમ્પ્યુટેશનલ-સઘન પદ્ધતિઓમાં મહત્વપૂર્ણ ભૂમિકા ભજવે છે, તેથી અમે અહીં સંક્ષિપ્ત વર્ણન પ્રદાન કરીએ છીએ. બાયેસિયન અનુમાનના સંદર્ભમાં દરેક પરિમાણને સંભાવના વિતરણ દ્વારા વર્ણવવામાં આવે છે જે તેના સાચા મૂલ્ય વિશેની આપણી માન્યતાને રજૂ કરે છે. આમ, આંકડાકીય સિદ્ધાંત કે જે બાયેસિયન અનુમાન (એટલે કે, બેયસના નિયમ) ને આધાર આપે છે તે મોડેલ પરિમાણો () અને ડેટા () ની દ્રષ્ટિએ વ્યક્ત કરી શકાય છેઃ જ્યાં, અને અનુક્રમે પશ્ચાદવર્તી, નમૂના (સંભાવના) અને પૂર્વ વિતરણ તરીકે ઓળખાય છે. બાયેસિયન અનુમાન વિશે વિચારવાની એક સરળ રીત એ છે કે એકવાર આપણે ડેટા જોયા પછી પરિમાણો વિશેની આપણી અગાઉની માન્યતા "અપડેટ" થાય છે. પરિણામે, આપણી પશ્ચાદવર્તી માન્યતા આપણી પૂર્વ માન્યતા અને માહિતી વચ્ચે સમાધાન બની જાય છે. આપણી માન્યતાને અપડેટ કરવા માટે, આપણી પાસે નમૂનાનું વિતરણ અથવા મોડેલ હોવું જરૂરી છે જે પ્રયોગના વિવિધ પરિણામોની સંભાવનાનું વર્ણન કરે છે. આપણને પૂર્વ વિતરણની પણ જરૂર છે જે આંકડાકીય સ્વરૂપમાં આપણી માન્યતાને રજૂ કરે છે. જ્યારે આધુનિક ગણતરી લગભગ કોઈપણ સંભાવના વિતરણનો ઉપયોગ કરવાની મંજૂરી આપે છે, ત્યારે સમાન વિતરણનો સામાન્ય રીતે ઉપયોગ થાય છે કારણ કે તે અમુક શ્રેણીમાં દરેક મૂલ્યને સમાન સંભાવના સોંપે છે. ડેટામાંથી નવી માહિતીનો સમાવેશ કર્યા પછી, મોડેલ પરિમાણો વિશેની અમારી અદ્યતન માન્યતા પશ્ચાદવર્તી વિતરણ દ્વારા રજૂ થાય છે. આપણી માન્યતાને રજૂ કરવા માટે વિતરણનો આ ઉપયોગ બાયેસિયન અનુમાનને મહત્તમ સંભાવનાથી અલગ પાડે છે, જે બિંદુ અંદાજ તરીકે પરિમાણ મૂલ્યોના એક સંયોજનમાં પરિણમે છે. હેલ્ડ અને તેમના સાથીઓએ તેમના ઘણા પરિમાણો માટે સમાન પૂર્વ વિતરણનો ઉપયોગ અગાઉની માન્યતા વ્યક્ત કરવા માટે કર્યો હતો કે સાચું મૂલ્ય ચોક્કસ ઉપલા અને નીચલા મર્યાદાઓ સાથે સતત શ્રેણીમાં આવે છે. તેઓએ કેટલાક પરિમાણોને અન્ય જેવા જ આંકડાકીય મૂલ્ય લેવા માટે મર્યાદિત કર્યા. ઉદાહરણ તરીકે, સમાન ખાદ્ય સ્રોતના સ્થાનિક અને આયાતી પુરવઠાની અસરો આ રીતે જોડાયેલી હતી. આ ધારણાએ એક મજબૂત માન્યતા વ્યક્ત કરી હતી કે આપેલ ખાદ્ય સ્રોત તેના મૂળને ધ્યાનમાં લીધા વિના સમાન પ્રસારણ જોખમ ધરાવે છે, અને મોડેલને સરળ બનાવ્યું હતું જેથી ડેટાને ફિટ કરવું વધુ શક્ય બને. મોડેલને વધુ સરળ બનાવવા માટે અન્ય પરિમાણોને નિશ્ચિત સંદર્ભ મૂલ્ય પર સેટ કરવામાં આવ્યા હતા. હેલ્ડ અને તેમના સાથીઓએ દરે થતી દુર્લભ પ્રસારણ ઘટનાઓની સંખ્યા () નું નિરીક્ષણ કરવાની સંભાવનાને વર્ણવવા માટે પોઈસન મોડેલનો ઉપયોગ કર્યો હતો. ઉપર વર્ણવ્યા મુજબ, ચોક્કસ બેક્ટેરિયાના પેટા પ્રકારને કારણે કેસોનો દર એ તમામ સંભવિત સ્રોતોમાં સંક્રમણ દરનો સરવાળો હતો. હેલ્ડ મોડેલ "ડચ" મોડેલ કરતાં વધુ વાસ્તવિક હતું કારણ કે તે ટ્રાન્સમિશન દરને પેટા પ્રકારો અને ખાદ્ય સ્રોતો વચ્ચે બદલવાની મંજૂરી આપે છે. જો કે, આ વિવિધ દરોને સીધા માપવા શક્ય ન હતું-આ પરિમાણોને ડેટામાંથી અંદાજવાની જરૂર હતી. તુલનાત્મક પદ્ધતિઓ વસ્તી વચ્ચે પેથોજેન્સના સંક્રમણનું પુનઃનિર્માણ કરવા માટે પેટા પ્રકારોની આવર્તનની સરખામણી કરવાને બદલે, ઘણી સ્રોત એટ્રિબ્યુશન પદ્ધતિઓ વ્યક્તિગત યજમાનોના સ્તરે પેથોજેન સિક્વન્સની તુલના કરે છે. સિક્વન્સની સરખામણી કરવાની એક રીત આનુવંશિક અંતર અથવા સમાનતાના અમુક માપની ગણતરી કરવાની છે, એક ખ્યાલ જે આપણે અગાઉ સંયુક્ત પેટા પ્રકારોમાં પૂલિંગ સિક્વન્સના વિષય પર રજૂ કર્યો હતો. ઉદાહરણ તરીકે, ચેપ કે જેને સમૂહમાં જૂથબદ્ધ કરવામાં આવે છે તે એક અથવા વધુ તાજેતરની અને ઝડપી સંક્રમણ ઘટનાઓ દ્વારા સંબંધિત હોવાનું માનવામાં આવે છે. ટૂંકા આનુવંશિક અંતર સૂચવે છે કે પરિવર્તન માટે તેમના સામાન્ય પૂર્વજથી ઉતરતા વંશમાં સંચય કરવા માટે મર્યાદિત સમય પસાર થઈ ગયો છે. પરિણામે, આ ક્લસ્ટરોને ઘણીવાર "ટ્રાન્સમિશન ક્લસ્ટર્સ" તરીકે ઓળખવામાં આવે છે. અન્ય અભ્યાસોએ આનુવંશિક અંતરનો ઉપયોગ કર્યો છે જે પ્રસારણના સંભવિત સ્ત્રોતો તરીકે યજમાન વ્યક્તિઓને નકારી કાઢવા માટે અમુક મર્યાદા ઓળંગે છે. ક્લસ્ટરિંગનો આ ઉપયોગ સ્રોત એટ્રિબ્યુશન સાથે સંબંધિત હોવા છતાં, ચેપ વચ્ચેના આનુવંશિક અંતરથી જ સંક્રમણની દિશાનું અનુમાન લગાવવું શક્ય નથી. વધુમાં, ચેપને અલગ પાડતું આનુવંશિક અંતર માત્ર સંક્રમણના દર દ્વારા નક્કી થતું નથી; ઉદાહરણ તરીકે, તેઓ વસ્તીમાંથી ચેપનું નમૂના કેવી રીતે લેવામાં આવે છે તેનાથી ખૂબ પ્રભાવિત થાય છે. ક્રમની સરખામણી તેમના સહિયારા ઉત્ક્રાંતિ ઇતિહાસના સંદર્ભમાં પણ કરી શકાય છે. ફિલોજેનેટિક વૃક્ષ અથવા ફિલોજેની એ પ્રજાતિઓ અથવા વસ્તીના સામાન્ય વંશ વિશેની પૂર્વધારણા છે. મોલેક્યુલર એપિડેમિયોલોજીના સંદર્ભમાં, ફિલોજેનીઝનો ઉપયોગ વિવિધ યજમાનોમાં ચેપને સંબંધિત કરવા માટે થાય છે અને સામાન્ય રીતે દરેક રોગકારક વસ્તીના આનુવંશિક ક્રમમાંથી તેનું પુનઃનિર્માણ કરવામાં આવે છે. ફિલોજેનીનું પુનઃનિર્માણ કરવા માટે, અનુક્રમમાં રોગકારક જીનોમના સમાન ભાગોને આવરી લેવા આવશ્યક છે; ઉદાહરણ તરીકે, અનુક્રમ જે વિવિધ ચેપમાંથી સમાન જનીનની બહુવિધ નકલોને રજૂ કરે છે. તે જુદી જુદી વસ્તી વચ્ચેની આ શેષ સમાનતા (સમરૂપતા) છે જે તાજેતરના સામાન્ય પૂર્વજોને સૂચવે છે. મોલેક્યુલર ફિલોજેનીમાં "ટીપ્સ" અથવા "પાંદડા" નો સમાવેશ થાય છે જે વિવિધ આનુવંશિક શ્રેણીઓનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે જે શાખાઓ દ્વારા સામાન્ય પૂર્વજોની શ્રેણી સાથે જોડાયેલા હોય છે જે આખરે "મૂળ" માં એકરૂપ થાય છે. મૂળ પર પૂર્વજોના ક્રમની રચના, શાખાઓની ઘટનાઓનો ક્રમ અને દરેક શાખા સાથે ફેરફારની સંબંધિત માત્રા એ તમામ માત્રાઓ છે જે ટીપ્સ પર અવલોકન કરેલા ક્રમમાંથી બહિર્વેષ્ટિત થવી જોઈએ. આનુવંશિક ક્રમની વિવિધતામાંથી ફિલોજેનેટિક વૃક્ષનું પુનઃનિર્માણ કરવા માટે બહુવિધ અભિગમો છે. ઉદાહરણ તરીકે, અંતર-આધારિત પદ્ધતિઓ અવલોકન કરેલ આનુવંશિક અંતરના આધારે વૃક્ષનું નિર્માણ કરવા માટે અધિક્રમિક સમૂહ પદ્ધતિનો ઉપયોગ કરે છે. ફિલોજેનેટિક અનિશ્ચિતતા ફિલોજેનેટિક તપાસમાં એક સામાન્ય સરળ ધારણા એ છે કે માહિતીમાંથી પુનઃનિર્મિત ફિલોજેનેટિક વૃક્ષ "સાચું" વૃક્ષ છે-એટલે કે, નમૂના ચેપને લગતા સામાન્ય પૂર્વજોની સચોટ રજૂઆત. દાખલા તરીકે, પ્રોટીન-કોડિંગ ક્રમમાં કુદરતી પસંદગીની સહી શોધવા માટે તુલનાત્મક પદ્ધતિઓ માટે ઘણીવાર એક જ વૃક્ષનો ઉપયોગ ઇનપુટ તરીકે થાય છે. બીજી બાજુ, જો ફિલોજેનીને માહિતી (અનુક્રમ સંરેખણ સહિત) માંથી મેળવેલા અનિશ્ચિત અંદાજ તરીકે નિયંત્રિત કરવામાં આવે છે, તો વિશ્લેષણ એક અધિક્રમિક મોડેલ બની જાય છે જેમાં ફિલોજેનેટિક પુનર્નિર્માણની સમસ્યા અન્ય મોડેલ પરિમાણોના અંદાજની સમસ્યામાં સમાયેલી હોય છે જે ફિલોજેની પર શરતી હોય છે (આકૃતિ 3). માર્કોવ ચેઇન મોન્ટે કાર્લો (એમ. સી. એમ. સી.) જેવી પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરીને તેમના સંયુક્ત પશ્ચાદવર્તી વિતરણમાંથી ફિલોજેની અને અન્ય મોડેલ પરિમાણો બંનેના નમૂના લેવાથી વધુ સચોટ પરિમાણ અંદાજો આપવા જોઈએ. જો કે, મોટા પ્રમાણમાં વિસ્તૃત મોડેલ જગ્યા પણ એમસીએમસી નમૂનાઓ માટે પશ્ચાદવર્તી વિતરણમાં ભેગા થવાનું વધુ મુશ્કેલ બનાવે છે. આવી અધિક્રમિક પદ્ધતિઓ ઘણીવાર સોફ્ટવેર પેકેજ બી. ઈ. એ. એસ. ટી. 2 (બાયેસિયન ઇવોલ્યુશનરી એનાલિસિસ બાય સેમ્પલિંગ ટ્રીઝ) માં લાગુ કરવામાં આવે છે, જે વૃક્ષની જગ્યામાંથી એમસીએમસી નમૂના લેવા માટે સામાન્ય દિનચર્યાઓ પૂરી પાડે છે, અને ક્રમ માહિતી અને નમૂના સંગ્રહની તારીખો આપવામાં આવેલ સમય-સ્કેલ કરેલ ફિલોજેનેટિક વૃક્ષની સંભાવનાની ગણતરી કરે છે. ફિલોજેનેટિક અનિશ્ચિતતાના સંખ્યાબંધ સ્રોતો છે. દાખલા તરીકે, જો સંબંધિત શાખાઓમાં બહુ ઓછી અથવા કોઈ ઉત્ક્રાંતિ ન થઈ હોય તો વંશના સામાન્ય પૂર્વજોની પુનઃરચના કરવી મુશ્કેલ બની શકે છે. આ ત્યારે થઈ શકે છે જ્યારે ઉત્ક્રાંતિનો દર સંક્રમણના સમયના પ્રમાણ કરતાં નોંધપાત્ર રીતે ધીમો હોય, જેમ કે પરિવર્તન એક ચેપની શરૂઆત અને તેના આગામી યજમાનમાં સંક્રમણ (એટલે કે, પેઢીનો સમય) વચ્ચે એકઠા થવાની શક્યતા નથી. તે ત્યારે પણ ઊભી થઈ શકે છે જ્યારે સંબંધિત જીનોમના અપૂર્ણ ક્રમને કારણે હાલનું વિચલન પકડવામાં ન આવે. વધુમાં, જેમ જેમ આપણે વૃક્ષની ઊંડાણમાં આગળ વધીએ છીએ તેમ તેમ વંશના સામાન્ય પૂર્વજોની પુનઃરચના ઉત્તરોત્તર વધુ અનિશ્ચિત બને છે, જે આપણને અવલોકન કરેલ માહિતીથી વધુ અંતર પર પૂર્વજોની સ્થિતિને વિસ્તૃત કરવા માટે મજબૂર કરે છે. મોલેક્યુલર સિક્વન્સમાંથી ફિલોજેનીઝનું પુનર્ગઠન કરવા માટે સામાન્ય રીતે બહુવિધ સિક્વન્સ સંરેખણની જરૂર પડે છે, એક કોષ્ટક જેમાં વિવિધ સિક્વન્સમાં હોમોલોગસ અવશેષો સમાન સ્થાન ધરાવે છે. સંરેખણને ઘણીવાર અસ્પષ્ટતા વિના ઓળખાતી અવલોકન કરેલી માહિતી તરીકે ગણવામાં આવે છે, તેમ છતાં સંરેખણ ક્રમની પ્રક્રિયા પણ અનિશ્ચિત છે અને અલગ અલગ રોગકારક વંશમાં અનુક્રમ દાખલ કરવા અને કાઢી નાખવાના ઝડપી સંચય સાથે વધુ મુશ્કેલ બની શકે છે. જ્યારે બાયેસિયન પદ્ધતિઓ છે જે ફિલોજેની સાથે સંરેખણના સંયુક્ત નમૂના દ્વારા સંરેખણમાં અનિશ્ચિતતાને સંબોધિત કરે છે, ત્યારે આ અભિગમ ગણતરીત્મક રીતે જટિલ છે અને સ્રોત એટ્રિબ્યુશનના સંદર્ભમાં ભાગ્યે જ તેનો ઉપયોગ થાય છે. વધુમાં, સિક્વન્સ પોતે વ્યક્તિગત પેથોજેન્સ અથવા ચેપગ્રસ્ત વસ્તીની આનુવંશિક રચનાના અનિશ્ચિત અંદાજો છે, અને આગામી પેઢીની સિક્વન્સિંગ તકનીકોમાં પરંપરાગત સેંગર સિક્વન્સિંગ કરતાં નોંધપાત્ર રીતે વધુ ભૂલ દર હોય છે, અને નમૂનાના ક્રોસ-પ્રદૂષણ અને એડેપ્ટર દૂષણની અસરોને ઘટાડવા માટે વિશ્લેષણ પાઇપલાઇનને કાળજીપૂર્વક માન્ય કરવી આવશ્યક છે. પુનઃસંયોજન આનુવંશિક પુનઃસંયોજન એ વ્યક્તિગત જીનોમ વચ્ચે આનુવંશિક સામગ્રીનું વિનિમય છે. પેથોજેન્સ માટે, જ્યારે કોષને પેથોજેનની બહુવિધ નકલો દ્વારા ચેપ લાગે છે ત્યારે પુનઃસંયોજન થઈ શકે છે. જો કેટલાક યજમાનોને વિવિધ સ્રોતોમાંથી બે અથવા વધુ અલગ અલગ પ્રકારો (એટલે કે, સુપરઇન્ફેક્શન) દ્વારા ઘણી વખત ચેપ લાગ્યો હોય, તો પુનઃસંયોજન મોઝેક જીનોમ ઉત્પન્ન કરી શકે છે જે સચોટ ફિલોજેનીના પુનર્નિર્માણને જટિલ બનાવે છે. બીજા શબ્દોમાં કહીએ તો, રિકોમ્બિનન્ટ જીનોમના વિવિધ ભાગો વિસંગત ફિલોજેનીઝ દ્વારા અન્ય જીનોમ સાથે એવી રીતે સંબંધિત હોઈ શકે છે કે જેને એક જ વૃક્ષ દ્વારા ચોક્કસપણે રજૂ કરી શકાતું નથી. વ્યવહારમાં, પુનઃસંયોજનથી મુક્ત હોવાનું માનવામાં આવતા સંરેખણમાંથી ફિલોજેનીનું પુનઃનિર્માણ કરતા પહેલા પુનઃસંયોજન અનુક્રમ માટે સ્ક્રીનીંગ કરવું અને તેને કાઢી નાખવું સામાન્ય બાબત છે. ફિલોજેનીમાંથી ટ્રાન્સમિશન ઇતિહાસનો ઉલ્લેખ સ્રોત એટ્રિબ્યુશન પર ફિલોજેનેટિક્સ લાગુ કરવાનો મૂળભૂત આધાર એ છે કે ફિલોજેનેટિક વૃક્ષનો આકાર ટ્રાન્સમિશન ઇતિહાસને અંદાજિત કરે છે, જે એક વૃક્ષ દ્વારા પણ રજૂ કરી શકાય છે જ્યાં દરેક બે શાખાઓમાં વિભાજિત થાય છે જે એક યજમાનમાંથી બીજા યજમાનમાં ચેપના સંક્રમણનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે. સંપર્ક ટ્રેસિંગ જેવા માહિતીના અન્ય સ્રોતોમાંથી ટ્રાન્સમિશન ટ્રીના પુનઃનિર્માણ સાથે, ફિલોજેનેટિક ટ્રીનું પુનઃનિર્માણ ઉપયોગી, વધારાના માહિતી સ્રોત તરીકે કામ કરી શકે છે, ખાસ કરીને જ્યારે આનુવંશિક ક્રમ પહેલેથી જ ઉપલબ્ધ હોય. ફિલોજેનેટિક અને ટ્રાન્સમિશન વૃક્ષો વચ્ચે દ્રશ્ય અને વૈચારિક સમાનતાને કારણે, તે એક સામાન્ય ધારણા છે કે ફિલોજેનીના શાખા બિંદુઓ (વિભાજન) ટ્રાન્સમિશન ઘટનાઓનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે. જો કે, આ ધારણા ઘણીવાર અચોક્કસ હશે. વાયરસ ફિલોજેની (આકૃતિ 3એ) માં એક નમૂનાના ચેપને બીજાથી અલગ કરતી બે શાખાઓ સાથે કોઈપણ સમયે સંક્રમણની ઘટના બની હોઈ શકે છે. પ્રસારણ વૃક્ષ માત્ર જાતિજન્ય વૃક્ષના આકારને અવરોધે છે. આમ, જો આપણે ભૂલ વિના ફિલોજેનેટિક વૃક્ષનું પુનઃનિર્માણ કરી શકીએ, તો પણ તે ટ્રાન્સમિશન વૃક્ષની સચોટ રજૂઆત કેમ નહીં થાય તેના ઘણા કારણો છે, જેમાં અપૂર્ણ નમૂના, યજમાનોની અંદર રોગકારક ઉત્ક્રાંતિ અને તે જ યજમાનના ગૌણ ચેપનો સમાવેશ થાય છે. અપૂર્ણ નમૂનાકરણ ફૈલોજેનેટિક વૃક્ષને સંક્રમણના ઇતિહાસ સાથે સરખાવવું એ સ્પષ્ટપણે ધારે છે કે રોગચાળામાં દરેક ચેપગ્રસ્ત યજમાનમાંથી આનુવંશિક ક્રમ મેળવવામાં આવ્યા છે. વ્યવહારમાં, ચેપગ્રસ્ત યજમાનોનો માત્ર એક અપૂર્ણાંક અનુક્રમ ડેટામાં રજૂ થાય છે. અજાણી અને અનિવાર્યપણે નોંધપાત્ર સંખ્યામાં નમૂના વગરના ચેપગ્રસ્ત યજમાનોનું અસ્તિત્વ એ સ્રોત એટ્રિબ્યુશન માટે એક મોટો પડકાર છે. જો ફિલોજેનેટિક વૃક્ષ સૂચવે છે કે બે ચેપ અન્ય કોઈપણ નમૂના ચેપ કરતાં સૌથી નજીકથી સંબંધિત છે, તો પણ એક અથવા વધુ નમૂના વિનાના યજમાનોના અસ્તિત્વને નકારી શકાય નહીં, જે જાણીતા યજમાનોને અલગ કરતી "ટ્રાન્સમિશન ચેઇન" માં મધ્યવર્તી કડીઓ છે (આકૃતિ 3 બી). તેવી જ રીતે, વૃક્ષની ટોચ પર જોવા મળેલા બંને ચેપ માટે નમૂના વગરનો ચેપ સ્રોત વસ્તી હોઈ શકે છે (આકૃતિ 3C). પોતે જ, ફિલોજેનેટિક વૃક્ષ આ વૈકલ્પિક સંક્રમણ દૃશ્યો વચ્ચે સ્પષ્ટપણે ભેદભાવ કરતું નથી. યજમાનોની અંદર ઉત્ક્રાંતિ દરેક યજમાનની અંદર રોગકારકની વિવિધ વસ્તીના ઉત્ક્રાંતિને કારણે ફિલોજેનેટિક વૃક્ષનો આકાર અંતર્ગત પ્રસારણ ઇતિહાસથી અલગ થઈ શકે છે. પેથોજેન જીનોમની વ્યક્તિગત નકલો કે જે આગામી યજમાનમાં પ્રસારિત થાય છે, વ્યાખ્યા મુજબ, હવે સ્રોત વસ્તીમાં નથી. ફિલોજેનેટિક વૃક્ષમાં એક વિભાજન અસ્તિત્વમાં છે જે સંક્રમિત વંશજો અને અન્ય વંશજો વચ્ચેના સામાન્ય પૂર્વજને રજૂ કરે છે જે સ્રોત વસ્તીમાં રહી ગયા છે અને ચાલુ છે. જો આપણે વંશના બંને સમૂહોને સમયસર અનુસરીએ, તો પ્રસારણ ઘટનાનો સમય એ સૌથી તાજેતરનો સંભવિત સમય છે કે તેઓ એક સામાન્ય પૂર્વજમાં પરિવર્તિત થઈ શકે. બીજી રીતે કહીએ તો, આ ઘટના સતત શ્રેણીની એક ચરમસીમા રજૂ કરે છે જ્યાં સામાન્ય પૂર્વજ સમયની પાછળ સ્થિત છે. આ પ્રક્રિયા ઘણીવાર કિંગમેનના એકત્રીકરણ દ્વારા તૈયાર કરવામાં આવે છે, જે વર્ણવે છે કે જ્યાં સુધી આપણે એક સામાન્ય પૂર્વજનો સામનો ન કરીએ ત્યાં સુધી આપણે સમયાંતરે પસંદ કરેલા વંશજોને અનુસરવાની અપેક્ષા રાખીએ છીએ. જ્યાં સુધી બે વંશજો એક સામાન્ય પૂર્વજમાં એકરૂપ ન થાય ત્યાં સુધી અપેક્ષિત સમય, જેને સમન્વય ઘટના તરીકે ઓળખવામાં આવે છે, તે અસરકારક વસ્તીના કદના પ્રમાણમાં હોય છે, જે સંભવિત પૂર્વજોની સંખ્યા નક્કી કરે છે. બીજી રીતે કહીએ તો, મોટા શહેરમાં અવ્યવસ્થિત રીતે પસંદ કરાયેલા બે લોકોમાં નાના ગ્રામીણ સમુદાયના બે લોકો કરતાં દાદા-દાદીમાં સમાનતા હોવાની શક્યતા ઓછી હોય છે. વિશાળ, વૈવિધ્યસભર અંદર-યજમાન રોગકારક વસ્તીમાં લાંબા સમય સુધી સંકલનનો સમય સ્રોત એટ્રિબ્યુશન માટે નોંધપાત્ર પડકાર છે, કારણ કે તે ટ્રાન્સમિશન ટ્રીમાંથી વાયરસ ફિલોજેનીને છૂટા કરે છે. ઉદાહરણ તરીકે, જો કોઈ યજમાને તેમનો ચેપ અન્ય બેમાં ફેલાવ્યો હોય, તો ત્યાં વંશના ત્રણ સમૂહો હોઈ શકે છે જેમના પૂર્વજોને તે યજમાનની સ્રોત વસ્તીમાં શોધી શકાય છે (આકૃતિ 3D). પરિણામે, જો આપણે ફિલોજેનીને ટ્રાન્સમિશન ટ્રીની સમકક્ષ તરીકે અર્થઘટન કરીએ તો વાયરસ ફિલોજેનીમાં શાખાઓનો ક્રમ ટ્રાન્સમિશન ઇવેન્ટ્સનો એક અલગ ક્રમ સૂચવે તેવી થોડી શક્યતા છે. ઉદાહરણ તરીકે, આકૃતિ 3D યજમાન 1 અને 3 પ્રસારણના ઇતિહાસમાં વધુ નજીકથી સંબંધિત છે, પરંતુ ફિલોજેનીમાં નહીં. સફાઇ અને ગૌણ ચેપ ઘણા ચેપ યજમાનની રોગપ્રતિકારક શક્તિ દ્વારા સ્વયંભૂ સાફ થઈ શકે છે. જો યજમાન કે જેણે અગાઉ નિદાન થયેલ ચેપને સાફ કર્યો હોય તે અન્ય સ્રોતમાંથી ફરીથી ચેપ લાગે છે, તો તે જ યજમાન માટે અનુક્રમે ફિલોજેનેટિક અને ટ્રાન્સમિશન વૃક્ષોમાં વિવિધ ચેપ દ્વારા રજૂ થવું શક્ય છે. વધુમાં, કેટલીક વ્યક્તિઓને બહુવિધ વિવિધ સ્રોતોમાંથી ચેપ લાગી શકે છે. ઉદાહરણ તરીકે, હીપેટાઇટિસ સી વાયરસ દ્વારા લગભગ એક તૃતીયાંશ ચેપ ચેપના પ્રથમ છ મહિનાની અંદર સ્વયંભૂ સાફ થઈ જાય છે. જો કે, અગાઉના સંપર્કમાં આવવાથી તે જ વાયરસ દ્વારા ફરીથી ચેપ લાગવાની પ્રતિરક્ષા મળતી નથી. વધુમાં, હિપેટાઇટિસ સી વાયરસના બહુવિધ પ્રકારો દ્વારા સહ-ચેપ જે એક જ યજમાનની અંદર એક સાથે રહે છે તે સંક્રમણના ઊંચા દર ધરાવતી વસ્તીમાં પ્રમાણમાં વારંવાર થઈ શકે છે, જેમ કે જે લોકો વહેંચાયેલ સાધનોનો ઉપયોગ કરીને દવાઓ દાખલ કરે છે (14 ટકાથી 39 ટકા સુધી). વધારાના એક્સપોઝરમાંથી તાણની દ્રઢતા પરંપરાગત આનુવંશિક અનુક્રમણિકા તકનીકો દ્વારા ચૂકી શકાય છે જો તેઓ યજમાનની અંદર ઓછી આવર્તન પર હાજર હોય, તો "આગામી પેઢી" અનુક્રમણિકા તકનીકોના ઉપયોગની જરૂર પડે છે. આ કારણોસર, આનુવંશિક સમાનતા દ્વારા હિપેટાઇટિસ સી વાયરસના ચેપનું રોગચાળાનું જોડાણ એક ક્ષણિક ઘટના હોઈ શકે છે, જેના કારણે કેટલાક તપાસકર્તાઓ મોલેક્યુલર એપિડેમિયોલોજી કાર્યક્રમો માટે દરેક ચેપના જુદા જુદા સમય બિંદુઓમાંથી નમૂના લેવામાં આવેલા બહુવિધ વાયરસ સિક્વન્સનો ઉપયોગ કરવાની ભલામણ કરે છે. પૂર્વજોના યજમાન-રાજ્યનું પુનર્નિર્માણ પૂર્વજોના પુનર્નિર્માણ એ વૃક્ષના મૂળ સુધીના વિવિધ પૂર્વજોના ગાંઠો પર ન્યુક્લિયોટાઇડ સિક્વન્સ અથવા ફીનોટાઇપ્સ જેવા પાત્રની સ્થિતિઓનું પુનર્નિર્માણ કરવા માટે ફિલોજેનેટિક વૃક્ષમાં ઉત્ક્રાંતિના નમૂનાનો ઉપયોગ છે. સ્રોત એટ્રિબ્યુશનના સંદર્ભમાં, પૂર્વજોના પુનર્નિર્માણનો ઉપયોગ રોગકારક વંશના ભૌગોલિક સ્થાનનો અંદાજ કાઢવા માટે વારંવાર થાય છે કારણ કે તેઓ તેમના યજમાનો દ્વારા એક પ્રદેશમાંથી બીજા પ્રદેશમાં લઈ જવામાં આવે છે. પાત્ર ઉત્ક્રાંતિ અને વ્યક્તિઓ અથવા વસ્તીના અવકાશી સ્થળાંતર વચ્ચેની આ સામ્યતાને ફિલોજિયોગ્રાફી તરીકે ઓળખવામાં આવે છે, જ્યાં પૂર્વજોની વસ્તીનું ભૌગોલિક સ્થાન તેના નમૂના વંશજોના વર્તમાન સ્થાનોમાંથી સ્થળાંતરના કેટલાક નમૂના હેઠળ પુનઃનિર્માણ કરવામાં આવે છે. સ્થળાંતર મોડેલો સામાન્ય રીતે સ્વતંત્ર-સ્થિતિ અને સતત-સ્થિતિ મોડેલોની બે શ્રેણીઓમાં આવે છે. ડિસ્ક્રીટ-સ્ટેટ અથવા ટાપુ સ્થળાંતર મોડેલો ધારે છે કે આપેલ વંશ મર્યાદિત સંખ્યામાં સ્થાનોમાંથી એકમાં છે, અને તે સતત-સમયની માર્કોવ પ્રક્રિયા અનુસાર સમય જતાં સ્થિર દરે સ્થાન બદલે છે, જે પરમાણુ ઉત્ક્રાંતિ માટે ઉપયોગમાં લેવાતા મોડેલો જેવું જ છે. પરિવહન નેટવર્કના વિકાસ અને મધ્ય આફ્રિકામાં વસ્તીની વધતી ગીચતા સાથે જોડાણમાં એચ. આય. વી-1ના પ્રારંભિક ફેલાવાના પુનઃનિર્માણ માટે અલગ-રાજ્ય સ્થળાંતર મોડેલ સાથે પૂર્વજોના પુનર્નિર્માણનો પણ ઉપયોગ કરવામાં આવ્યો છે. પૂર્વજોની લાક્ષણિક સ્થિતિઓ તરીકે વિવિધ યજમાન પ્રજાતિઓનું પુનઃનિર્માણ કરીને ઝૂનોટિક પ્રસારણના વસ્તી-સ્તરના સ્રોત એટ્રિબ્યુશન પર પણ અલગ નમૂનાઓ લાગુ કરી શકાય છે. ઉદાહરણ તરીકે, ઉત્ક્રાંતિના એક અલગ લક્ષણ મોડેલનો ઉપયોગ મનુષ્યો અને પાળેલા પ્રાણીઓના સ્ટેફાયલોકૉકસ ઓરેયસ નમુનાઓને લગતા ફિલોજેનીમાં પૂર્વજોની યજમાન પ્રજાતિઓનું પુનઃનિર્માણ કરવા માટે કરવામાં આવ્યો હતો. તેવી જ રીતે, ફારિયા અને તેમના સાથીઓએ હડકવાના વાયરસના ક્રોસ-સ્પીશીઝ ટ્રાન્સમિશનનું વિશ્લેષણ વાયરસ ફિલોજેની સાથે એક અલગ પ્રસરણ પ્રક્રિયા તરીકે કર્યું હતું, જેમાં દર સંબંધિત યજમાન પ્રજાતિઓના ઉત્ક્રાંતિ સંબંધિતતા અને ભૌગોલિક શ્રેણી ઓવરલેપથી પ્રભાવિત હતા. સતત-સ્થિતિ સ્થળાંતર નમૂનાઓ બ્રાઉનિયન ગતિના નમૂનાઓ સાથે વધુ સમાન છે જેમાં વંશ નિર્ધારિત જગ્યામાં કોઈપણ બિંદુ પર કબજો કરી શકે છે. તેમ છતાં સતત મોડેલો અલગ સ્થળાંતર મોડેલો કરતાં વધુ વાસ્તવિક હોઈ શકે છે, તેઓ ડેટામાં ફિટ થવા માટે વધુ પડકારજનક પણ હોઈ શકે છે. શાબ્દિક રીતે જોવામાં આવે તો, સતત મોડેલ માટે વસ્તીમાંથી લેવામાં આવેલા દરેક ચેપના નમૂના માટે ચોક્કસ ભૌગોલિક સ્થાન માહિતીની જરૂર પડે છે. જો કે, ઘણી એપ્લિકેશનોમાં, આ મેટાડેટા ઉપલબ્ધ નથી; ઉદાહરણ તરીકે, કેટલાક અભ્યાસો તેમના સંબંધિત પ્રદેશોના સેન્ટ્રોઇડ્સ દ્વારા નમૂનારૂપ ચેપના સાચા અવકાશી વિતરણનો અંદાજ કાઢે છે. જો પ્રદેશો વિસ્તારમાં નોંધપાત્ર રીતે બદલાય અને યજમાન વસ્તી ભાગ્યે જ પ્રદેશોમાં સમાન રીતે વહેંચાયેલી હોય તો આ સમસ્યા બની શકે છે. પેરાફિલી પેરાફિલી એ એક એવો શબ્દ છે જે ક્લેડિસ્ટિક્સના અભ્યાસમાંથી ઉદ્દભવે છે, જે પ્રણાલીગત માટે ઉત્ક્રાંતિ અભિગમ છે જે સજીવોને તેમના સામાન્ય વંશના આધારે જૂથબદ્ધ કરે છે. ચેપનું જૂથ પેરાફિલેટિક છે જો જૂથમાં સૌથી તાજેતરના સામાન્ય પૂર્વજનો સમાવેશ થાય છે, પરંતુ તેમાં તેના તમામ વંશજો શામેલ નથી. બીજા શબ્દોમાં કહીએ તો, એક જૂથ પૂર્વજોના જૂથમાં વસેલું છે. ઉદાહરણ તરીકે, પક્ષીઓ એક સામાન્ય પૂર્વજમાંથી ઉતરી આવ્યા છે જે બદલામાં તમામ સરિસૃપ સાથે એક સામાન્ય પૂર્વજને વહેંચે છે; આમ, પક્ષીઓ સરીસૃપોના ફિલોજેનીમાં વસવાટ કરે છે, જે બાદમાં એક પેરાફિલેટિક જૂથ બનાવે છે. આમ, પેરાફાયલી એ ઉત્ક્રાંતિના અગ્રસ્થાનનો પુરાવો છેઃ તમામ પક્ષીઓનો પૂર્વજ સરીસૃપ હતો. સ્રોત એટ્રિબ્યુશનના સંદર્ભમાં, પેરાફિલીનો ઉપયોગ પુરાવા તરીકે થઈ શકે છે કે એક ચેપ બીજાની આગળ હતો. તે પુરાવો આપતું નથી કે ચેપ સીધો એક વ્યક્તિમાંથી બીજી વ્યક્તિમાં ફેલાયો હતો, અંશતઃ અપૂર્ણ નમૂનાને કારણે. સ્રોત એટ્રિબ્યુશન માટે પેરાફિલીના ઉપયોગ માટે જરૂરી છે કે ફિલોજેનેટિક વૃક્ષ અનુમાનિત સ્રોત અને પ્રાપ્તકર્તા યજમાનો બંનેમાંથી રોગકારકની બહુવિધ નકલોને સંબંધિત કરે. વિસ્તૃત કરવા માટે, વિવિધ ચેપને લગતા ફિલોજેનેટિક વૃક્ષોને ઘણીવાર વસ્તી-આધારિત સિક્વન્સ (પી. સી. આર. એમ્પ્લીફિકેશન પ્રોડક્ટનું સીધું સિક્વન્સિંગ) માંથી પુનઃનિર્માણ કરવામાં આવે છે, જ્યાં દરેક સિક્વન્સ ચેપગ્રસ્ત યજમાનમાંથી લેવામાં આવેલા વ્યક્તિગત પેથોજેન જીનોમની સર્વસંમતિનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે. જો પેથોજેન જીનોમની નકલો મર્યાદિત ડાયલ્યુશન પ્રોટોકોલ અથવા આગામી પેઢીના સિક્વન્સિંગ દ્વારા વ્યક્તિગત રીતે અનુક્રમિત કરવામાં આવે, તો પછી કોઈ એક વૃક્ષનું પુનઃનિર્માણ કરી શકે છે જે પેથોજેન વસ્તીના ફિલોજેનીને બદલે વ્યક્તિગત પેથોજેન વંશની વંશાવળીનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે. જો યજમાન A માંથી અનુક્રમ એક મોનોફિલેટિક ક્લેડ બનાવે છે (જેમાં સભ્યો સામાન્ય પૂર્વજોના વંશજોનો સંપૂર્ણ સમૂહ હોય છે) જેમાં યજમાન B માંથી અનુક્રમોનું નેસ્ટેડ પેરાફિલેટિક ક્લેડ હોય છે, તો પછી વૃક્ષ યજમાન A થી ઉદ્દભવેલા પ્રસારણની દિશા સાથે સુસંગત છે. દિશા સૂચવતું નથી કે યજમાન A એ તેમનો ચેપ સીધો યજમાન B માં પ્રસારિત કરે છે, કારણ કે રોગકારક યજમાન B માં ચેપ સ્થાપિત કરતા પહેલા મધ્યવર્તી બિન-નમૂના યજમાનોની અજ્ઞાત સંખ્યા દ્વારા પ્રસારિત થઈ શકે છે. નોડ આધાર આપેલ વૃક્ષમાંથી સંક્રમણની દિશામાં આંકડાકીય વિશ્વાસ સામાન્ય રીતે નોડ સાથે સંકળાયેલા સમર્થન મૂલ્ય દ્વારા માપવામાં આવે છે જે નેસ્ટેડ મોનોફિલેટિક ક્લેડના પૂર્વજો છે. નોડ X નો આધાર એ અંદાજિત સંભાવના છે કે જો આપણે સમકક્ષ ડેટા સમૂહ પર ફિલોજેનેટિક પુનર્નિર્માણનું પુનરાવર્તન કરીએ, તો નવા વૃક્ષમાં બરાબર એ જ ક્લેડ હશે જેમાં મૂળ વૃક્ષમાં નોડ X ના તમામ વંશજો હશે. બીજા શબ્દોમાં કહીએ તો, તે ડેટાને આપેલ તે નોડની પુનઃઉત્પાદનક્ષમતાને પ્રમાણિત કરે છે. તેને નોડ X ની નીચેની ક્લેડ "સાચા" વૃક્ષમાં દેખાય તેવી સંભાવના તરીકે અર્થઘટન ન કરવું જોઈએ. નોડ આધારનો અંદાજ કાઢવા માટે સામાન્ય રીતે ત્રણ અભિગમો છેઃ 1. બુટસ્ટ્રેપિંગ. ફેલ્સેનસ્ટેને નોનપેરામેટ્રિક બૂટસ્ટ્રેપિંગની વિભાવનાને મહત્તમ સંભાવના દ્વારા ફિલોજેનેટિક પુનર્નિર્માણની સમસ્યામાં અનુકૂલિત કરી. બુટસ્ટ્રેપિંગ વધારાના, સમકક્ષ નમૂનાઓ એકત્રિત કર્યા વિના ડેટા સાથે સંકળાયેલ નમૂનાની વિવિધતાને લાક્ષણિકતા આપવાનો એક માર્ગ પ્રદાન કરે છે. શરૂ કરવા માટે, બહુવિધ અનુક્રમ સંરેખણમાંથી રિપ્લેસમેન્ટ સાથે રેન્ડમ પર સમાન સંખ્યામાં ન્યુક્લિયોટાઇડ અથવા એમિનો એસિડની સ્થિતિનું નમૂના લઈને નવો ડેટા સેટ જનરેટ કરે છે-આ નવા ડેટા સેટને "બૂટસ્ટ્રેપ સેમ્પલ" તરીકે ઓળખવામાં આવે છે. મૂળ વૃક્ષ જેવી જ પદ્ધતિનો ઉપયોગ કરીને બુટસ્ટ્રેપના નમૂનામાંથી વૃક્ષનું પુનઃનિર્માણ કરવામાં આવે છે. આપણે સંરેખણમાંથી સમરૂપ અક્ષરો (સ્તંભો) ના સમૂહના નમૂના લઈ રહ્યા હોવાથી, તે સ્થાન પર સમાવિષ્ટ ઉત્ક્રાંતિ ઇતિહાસ પરની માહિતી અકબંધ છે. અમે નવા વૃક્ષમાં મૂળ વૃક્ષમાંથી ક્લેડ્સની હાજરી અથવા ગેરહાજરીને રેકોર્ડ કરીએ છીએ, અને પછી જ્યાં સુધી લક્ષિત સંખ્યામાં પ્રતિકૃતિ વૃક્ષો પર પ્રક્રિયા કરવામાં ન આવે ત્યાં સુધી સમગ્ર પ્રક્રિયાને પુનરાવર્તન કરીએ છીએ. વૃક્ષોના બુટસ્ટ્રેપ નમૂનામાં આપેલ ક્લેડ જે આવર્તન પર જોવા મળે છે તે મૂળ વૃક્ષમાં તે નોડની પ્રજનનક્ષમતાને પ્રમાણિત કરે છે. નોન-પેરામેટ્રિક બૂટસ્ટ્રેપિંગ એ સમય માંગી લેતી પ્રક્રિયા છે જે પ્રતિકૃતિઓની સંખ્યા સાથે રેખીય રીતે સ્કેલ કરે છે, કારણ કે દરેક બૂટસ્ટ્રેપ નમૂનાને મૂળ વૃક્ષની જેમ જ પદ્ધતિ દ્વારા પ્રક્રિયા કરવામાં આવે છે, અને ક્લેડ્સની ગણતરી કરવા માટે પ્રક્રિયા પછીના પગલાં જરૂરી છે. બૂટસ્ટ્રેપની પ્રતિકૃતિઓની સંખ્યા સાથે નોડ આધાર મૂલ્યોનો અંદાજ કાઢવાની ચોકસાઈ વધે છે. દાખલા તરીકે, જો 100 થી ઓછા બૂટસ્ટ્રેપ નમૂનાઓ પર પ્રક્રિયા કરવામાં આવી હોય તો 99 ટકા નોડ સપોર્ટ મેળવવો શક્ય નથી. પરિણામે, વૃક્ષના વિવિધ ગાંઠો સાથે સંકળાયેલા સમર્થન મૂલ્યોનો અંદાજ કાઢવા માટે ઝડપી અંદાજિત પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરવો હવે વધુ સામાન્ય છે (ઉદાહરણ તરીકે, નીચે અંદાજિત સંભાવના-ગુણોત્તર પરીક્ષણ જુઓ). 2. બાયેસિયન નમૂના. ડેટાને ફરીથી નમૂના લેવા માટે બુટસ્ટ્રેપિંગનો ઉપયોગ કરવાને બદલે, આપેલ ડેટામાંથી ફિલોજેનીના પુનઃનિર્માણમાં અનિશ્ચિતતાની તપાસ કરીને નોડ સપોર્ટનું પ્રમાણ નક્કી કરી શકાય છે. માર્કોવ સાંકળ મોન્ટે કાર્લો (હેલ્ડ મોડેલ જુઓ) જેવી બાયેસિયન નમૂના પદ્ધતિઓ મોડેલ અને ડેટાને જોતાં પશ્ચાદવર્તી વિતરણમાંથી પરિમાણોનો રેન્ડમ નમૂનો પેદા કરવા માટે રચાયેલ છે. આ કિસ્સામાં, વૃક્ષ એ પરિમાણોનો સંગ્રહ છે. નોડ આધારનો બાયેસિયન અંદાજ વૃક્ષોના આ નમૂનામાંથી વૃક્ષોની સંખ્યાની ગણતરી કરીને કાઢી શકાય છે જેમાં તે ચોક્કસ નોડમાંથી ઉતરતા મોનોફિલેટિક ક્લેડ દેખાય છે. બાયેસિયન નમૂનાની ગણતરીની માંગ છે કારણ કે તમામ સંભવિત વૃક્ષોની જગ્યા પ્રચંડ છે, જે કન્વર્જન્સને મુશ્કેલ બનાવે છે અથવા મોટા ડેટા સમૂહો માટે પ્રાપ્ત કરવું શક્ય નથી. 3. અંદાજિત સંભાવના-ગુણોત્તર પરીક્ષણ. બાયેસિયન નમૂનાઓથી વિપરીત, આ પદ્ધતિ મહત્તમ સંભાવનાના આધારે વૃક્ષના એક જ અંદાજ પર કરવામાં આવે છે, જ્યાં સંભાવના એ વૃક્ષ અને ઉત્ક્રાંતિના નમૂનાને આપવામાં આવેલી અવલોકન કરેલી માહિતીની સંભાવના છે. સંભાવના ગુણોત્તર પરીક્ષણ (એલ. આર. ટી.) એ બે નમૂનાઓ અથવા પૂર્વધારણાઓ વચ્ચે પસંદગી કરવાની એક પદ્ધતિ છે, જ્યાં તેમની સંભાવનાઓનો ગુણોત્તર એક પરીક્ષણ આંકડાશાસ્ત્ર છે જે આંકડાકીય મહત્વનું મૂલ્યાંકન કરવા માટે શૂન્ય વિતરણ સાથે મેપ કરવામાં આવે છે. આ એપ્લિકેશનમાં, વૈકલ્પિક પૂર્વધારણા એ છે કે પુનઃનિર્માણ કરાયેલા વૃક્ષની શાખાની લંબાઈ શૂન્ય હોય છે, જે સૂચવે છે કે વંશના વંશને તેની પૃષ્ઠભૂમિથી અલગ કરી શકાતી નથી. આ એલ. આર. ટી. ને સ્થાનિક વિશ્લેષણ બનાવે છેઃ જ્યારે બાકીનું વૃક્ષ સાચું હોવાનું માનવામાં આવે ત્યારે તે નોડના આધારનું મૂલ્યાંકન કરે છે. બીજી બાજુ, આ સાંકડો અવકાશ અંદાજે એલ. આર. ટી. પદ્ધતિને બાયેસિયન સેમ્પલિંગ અને બૂટસ્ટ્રેપ સેમ્પલિંગની તુલનામાં ગણતરીત્મક રીતે કાર્યક્ષમ બનાવે છે. એલ. આર. ટી. પદ્ધતિ ઉપરાંત, બુટસ્ટ્રેપ સપોર્ટના ઝડપી અંદાજ માટે અન્ય ઘણી પદ્ધતિઓ છે અને આ સંશોધનનું સક્રિય ક્ષેત્ર છે. બેકગ્રાઉન્ડ સિક્વન્સ મોનોફિલેટિક અને પેરાફિલેટિક ક્લેડ્સનું અર્થઘટન યજમાન વસ્તીમાંથી પૂરતી સંખ્યામાં ચેપના નમૂના લેવામાં આવ્યા છે કે કેમ તેના પર અનિશ્ચિત છે. જો વૃક્ષમાં વસ્તીમાં ઓછામાં ઓછા એક અન્ય યજમાનના વધારાના ક્રમ હોય તો જ એક યજમાનના ક્રમ બીજા યજમાનના ક્રમના સંબંધમાં પેરાફિલેટિક બની શકે છે. ઉપર નોંધ્યા મુજબ, અનુમાનિત સ્રોતને પ્રાપ્તકર્તા યજમાન સાથે જોડતી "પ્રસારણ સાંકળ" માં નમૂના વગરની યજમાન વ્યક્તિઓ હોઈ શકે છે (આકૃતિ 3 બી). વસ્તીમાં વધારાના યજમાનો પાસેથી બેકગ્રાઉન્ડ સિક્વન્સનો સમાવેશ એ બાહ્ય જૂથનો ઉપયોગ કરીને ફિલોજેનીને મૂળ બનાવવાની સમસ્યા જેવી જ છે, જ્યાં મૂળ વૃક્ષમાં સમયના પ્રારંભિક બિંદુને રજૂ કરે છે. બે યજમાનોના ક્રમને લગતા વૃક્ષના વિભાગમાં આ "મૂળ" નું સ્થાન નક્કી કરે છે કે કયા યજમાનને સંભવિત સ્રોત તરીકે અર્થઘટન કરવામાં આવે છે. પૃષ્ઠભૂમિ ક્રમ પસંદ કરવા માટે કોઈ ઔપચારિક માર્ગદર્શિકા નથી. સામાન્ય રીતે, એક એવા ક્રમનો સમાવેશ કરે છે જે તપાસ હેઠળના બે યજમાનો જેવા જ ભૌગોલિક પ્રદેશમાં એકત્રિત કરવામાં આવ્યા હતા. આ સ્થાનિક સિક્વન્સને કેટલીકવાર વધારાના સિક્વન્સ સાથે વધારવામાં આવે છે જે તેમની આનુવંશિક સમાનતા (દા. ત., બ્લાસ્ટ) ના આધારે જાહેર ડેટાબેઝમાંથી મેળવવામાં આવે છે, જે જરૂરી નથી કે તે જ પ્રદેશમાંથી એકત્રિત કરવામાં આવ્યા હોય. સામાન્ય રીતે, બેકગ્રાઉન્ડ ડેટામાં સર્વસંમતિ (જથ્થાબંધ) ક્રમનો સમાવેશ થાય છે જ્યાં દરેક યજમાનને એક જ ક્રમ દ્વારા રજૂ કરવામાં આવે છે, જે અનુમાનિત સ્રોત અને પ્રાપ્તકર્તા યજમાનોથી વિપરીત છે, જેમની પાસેથી બહુવિધ ક્લોનલ ક્રમના નમૂના લેવામાં આવ્યા છે. કારણ કે ક્લોનલ સિક્વન્સિંગ વધુ શ્રમ-સઘન છે, આવા ડેટા સામાન્ય રીતે પૃષ્ઠભૂમિ સિક્વન્સ તરીકે ઉપયોગ કરવા માટે ઉપલબ્ધ નથી. સમાન ફિલોજેનીમાં વિવિધ પ્રકારના સિક્વન્સ (ક્લોનલ અને બલ્ક) નો સમાવેશ પરિણામોના અર્થઘટનને પૂર્વગ્રહયુક્ત કરી શકે છે, કારણ કે એક જ બેકગ્રાઉન્ડ હોસ્ટમાંથી સર્વસંમતિ ક્રમમાં સિક્વન્સને ગોઠવવાનું શક્ય નથી. ફિલોડાયનેમિક પદ્ધતિઓ સામાન્ય રીતે, ફિલોડાયનેમિક્સ એ મોલેક્યુલર એપિડેમિયોલોજી અને ફિલોજેનેટિક્સની પેટા શાખા છે જે વસ્તીમાંથી લેવામાં આવેલા ચેપ સંબંધિત ફિલોજેનેટિક વૃક્ષના આકારમાંથી રોગચાળાના ઝડપી વિસ્તરણ અથવા યજમાન વસ્તીમાં હર્ડ ઇમ્યુનિટીના ઉદભવ જેવી રોગચાળાની પ્રક્રિયાઓના પુનર્નિર્માણ સાથે સંબંધિત છે. ફાયલોડાયનેમિક પદ્ધતિ વૃક્ષના આકારનો ઉપયોગ પ્રાથમિક માહિતી સ્રોત તરીકે જૈવિક પ્રક્રિયાઓનું પ્રતિનિધિત્વ કરતા નમૂનાઓને પરિમાણિત કરવા માટે કરે છે જે અવલોકન કરાયેલા ચેપ વચ્ચેના ઉત્ક્રાંતિ સંબંધોને પ્રભાવિત કરે છે. આ પ્રક્રિયાને ઉત્ક્રાંતિના ફિટિંગ મોડેલો (જેમ કે ન્યુક્લિયોટાઇડ અવેજી મોડેલ અથવા મોલેક્યુલર ક્લોક મોડેલ) સાથે ભેળસેળ ન કરવી જોઈએ જેથી વૃક્ષના આકારને સંબંધિત વસ્તી (ચેપ) ની અવલોકન લાક્ષણિકતાઓમાંથી પુનઃનિર્માણ કરી શકાય, જે ફિલોજેનેટિક્સના ક્ષેત્રમાંથી ઉદ્ભવે છે. વાયરસ અને બેક્ટેરિયાની પ્રમાણમાં ઝડપી ઉત્ક્રાંતિ રોગચાળાની તાજેતરની ગતિશીલતાને વર્તમાનમાં નમૂના લેવામાં આવેલા ચેપમાંથી પુનઃનિર્મિત ફિલોજેનીના આકારમાંથી પુનઃનિર્માણ કરવાનું શક્ય બનાવે છે. સ્રોત એટ્રિબ્યુશન માટે ફિલોડાયનેમિક પદ્ધતિઓના ઉપયોગમાં ટ્રાન્સમિશન ટ્રીનું પુનર્નિર્માણ સામેલ છે, જેનું ફિલોજેનેટિક ટ્રીના આકાર પર તેની શેષ અસરથી સીધું નિરીક્ષણ કરી શકાતું નથી. વિવિધ યજમાન વ્યક્તિઓમાંથી નમૂના લેવામાં આવેલા પેથોજેન વસ્તી વચ્ચેના આનુવંશિક વિચલનમાંથી ફિલોજેનેટિક વૃક્ષોના પુનઃનિર્માણ માટે સ્થાપિત પદ્ધતિઓ હોવા છતાં, ફિલોજેની ટ્રાન્સમિશન વૃક્ષનો નબળો અંદાજ હોઈ શકે તેના ઘણા કારણો છે (આકૃતિ 3). આ સંદર્ભમાં, ફિલોડાયનેમિક પદ્ધતિઓ આ વિસંગતતા માટે જવાબદાર એક અથવા વધુ પ્રક્રિયાઓનું મોડેલિંગ કરીને અને આ મોડેલોને ડેટામાં ફીટ કરીને ફિલોજેની અને ટ્રાન્સમિશન ટ્રી વચ્ચેના વિસંગતતાને સમાધાન કરવાનો પ્રયાસ કરે છે (આકૃતિ 4). ફિલોડાયનેમિક મોડેલોની જટિલતાને ધ્યાનમાં રાખીને, આ પદ્ધતિઓ મુખ્યત્વે પશ્ચાદવર્તી વિતરણમાંથી ટ્રાન્સમિશન વૃક્ષોના નમૂના લેવા માટે બાયેસિયન અનુમાનનો ઉપયોગ કરે છે, જ્યાં ટ્રાન્સમિશન ટ્રી એ "કોને ચેપ લાગ્યો" તેનું સ્પષ્ટ મોડેલ છે. જો કે આ પદ્ધતિઓ એક વ્યક્તિથી બીજી વ્યક્તિમાં સીધા સંક્રમણની સંભાવનાનો અંદાજ લગાવી શકે છે, આ સંભાવના એ વાત પર શરતી છે કે મોડેલ (સંખ્યાબંધ સંભવિત મોડેલોમાંથી પસંદ કરેલું) વાસ્તવિકતાને કેટલી સારી રીતે અનુમાનિત કરે છે. નીચે આપણે એવા મોડેલોનું વર્ણન કરીએ છીએ જે ટ્રાન્સમિશન ઇતિહાસના અંદાજ તરીકે ફિલોજેનેટિક વૃક્ષનો ઉપયોગ કરતી વખતે જરૂરી વિવિધ ધારણાઓને કારણે થતી વધારાની અનિશ્ચિતતાને સમાવવા માટે અમલમાં મૂકવામાં આવ્યા છે, પરંતુ દૂર કરવા માટે નહીં. વસ્તી વિષયક અને સંક્રમણના નમૂનાઓ એક મૂળભૂત સરળ ધારણા એ છે કે રોગચાળામાં દરેક ચેપ ડેટા સેટ (સંપૂર્ણ નમૂના) માં ઓછામાં ઓછા એક આનુવંશિક ક્રમ દ્વારા રજૂ થાય છે. જો કે નિર્ધારિત ભૌગોલિક પ્રદેશમાં ખેતરોમાં રોગના પ્રસારના ફાટી નીકળવાના સંજોગોમાં સંપૂર્ણ નમૂના લેવાનું શક્ય હોઈ શકે છે, તેમ છતાં અન્ય સંદર્ભોમાં નમૂના વગરના સ્રોતોને નકારી કાઢવું સામાન્ય રીતે શક્ય નથી. આ ખાસ કરીને એવા ચેપી રોગો માટે સાચું છે કે જે કલંકિત હોય અને/અથવા હાંસિયામાં ધકેલાયેલી વસ્તી સાથે સંકળાયેલા હોય, જે લાંબો એસિમ્પ્ટોમેટિક સમયગાળો ધરાવે છે, અથવા સામાન્ય રોગચાળાના સંદર્ભમાં જ્યાં રોગનો ફેલાવો નમૂના સંગ્રહ અને આનુવંશિક ક્રમ માટે સ્થાનિક ક્ષમતા કરતાં નોંધપાત્ર રીતે વધી શકે છે. કેટલીક પદ્ધતિઓ સમય જતાં રોગચાળાના વિકાસનું મોડેલિંગ કરીને નમૂના વગરના યજમાનોની હાજરીને સંબોધવાનો પ્રયાસ કરે છે, જે કોઈપણ સમયે ચેપગ્રસ્ત યજમાનોની કુલ સંખ્યાની આગાહી કરે છે. બીજી રીતે કહીએ તો, ચેપ નમૂના વગરના સ્રોતમાંથી ફેલાયો હોવાની સંભાવના આંશિક રીતે સંક્રમણ સમયે ચેપગ્રસ્ત વસ્તીના કુલ કદ દ્વારા નક્કી કરવામાં આવે છે. રોગચાળાના વિકાસના આ નમૂનાઓને કેટલીકવાર વસ્તી વિષયક નમૂના તરીકે ઓળખવામાં આવે છે કારણ કે કેટલાક વસ્તી વૃદ્ધિના નમૂનાઓ જેમ કે ઘાતાંકીય અને લોજિસ્ટિક વૃદ્ધિ નમૂનાઓમાંથી મેળવવામાં આવે છે. વૈકલ્પિક રીતે, ચેપની સંખ્યાને કમ્પાર્ટમેન્ટલ મોડેલ દ્વારા મોડેલિંગ કરી શકાય છે જે વ્યક્તિગત યજમાનો ચેપગ્રસ્ત રાજ્યો તરફ સંવેદનશીલ હોય તે દરનું વર્ણન કરે છે, અને ચેપમાંથી પુનઃપ્રાપ્તિ અથવા ચેપના વિવિધ તબક્કાઓ જેવા વધારાના રાજ્યોને સમાવવા માટે વિસ્તૃત કરી શકાય છે. વસ્તી વૃદ્ધિ અને કમ્પાર્ટમેન્ટલ મોડેલો વચ્ચેનો એક મહત્વપૂર્ણ તફાવત એ છે કે બિનસંક્રમિત સંવેદનશીલ યજમાનોની સંખ્યાને બાદમાં સ્પષ્ટપણે ટ્રેક કરવામાં આવે છે. ફિલોડાયનેમિક વિશ્લેષણ ફેલોજેનીનો ઉપયોગ ટ્રાન્સમિશન ટ્રીના સીધા પ્રોક્સી તરીકે કરીને અથવા વસ્તી આનુવંશિક મોડેલનો ઉપયોગ કરીને હોસ્ટની અંદરની વિવિધતાને કારણે આ વૃક્ષો વચ્ચેની વિસંગતતાને ધ્યાનમાં રાખીને વૃદ્ધિ મોડેલને પરિમાણિત કરવાનો પ્રયાસ કરે છે, જેમ કે કોલેસન્ટ (આકૃતિ 4). બાયેસિયન પદ્ધતિઓ આ કાર્યને અન્ય માહિતી સ્રોતો સાથે પૂરક બનાવવાનું શક્ય બનાવે છે, જેમ કે અહેવાલિત કેસની ઘટનાઓ અને/અથવા સમય જતાં વ્યાપ. કોલેસન્ટ (રિવર્સ-ટાઇમ) મોડેલ અથવા જન્મ-મૃત્યુ અથવા શાખા પ્રક્રિયાઓ જેવા ફોરવર્ડ-ટાઇમ મોડેલનો ઉપયોગ કરીને સંક્રમણ પ્રક્રિયાને ચેપગ્રસ્ત વસ્તીના કદમાં મેપ કરી શકાય છે. આમ, કોલેસન્ટ મોડેલની ફિલોડાયનેમિક્સમાં બે અલગ અલગ ઉપયોગિતાઓ છે. પ્રથમ, તેનો ઉપયોગ યજમાનોની અંદર વિવિધ પેથોજેન વસ્તીની મૂંઝવણભરી અસરને સંબોધવા માટે, વ્યક્તિગત પેથોજેન્સના સામાન્ય પૂર્વજોને સ્પષ્ટપણે મોડેલિંગ કરીને કરી શકાય છે. બીજું, એકત્રીકરણને સમયસર ચેપના ફેલાવાનું મોડેલ બનાવવા માટે અનુકૂળ કરી શકાય છે, જે યજમાનોની અંદરના વ્યક્તિઓના સામાન્ય વંશ અને યજમાનોમાં ચેપના પ્રસાર વચ્ચેની સામ્યતા દર્શાવે છે. આ સમાંતર માળખાગત એકત્રીકરણ પર આધારિત ફિલોડાયનેમિક નમૂનાઓ દ્વારા પણ શોધ કરવામાં આવી છે, જ્યાં વસ્તીને બે અથવા વધુ પેટા વસ્તી (ડેમ) માં વિભાજિત કરી શકાય છે. દરેક ડેમ ચેપગ્રસ્ત યજમાન વ્યક્તિનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે. ડેમો વચ્ચે રોગકારક વંશના મર્યાદિત સ્થળાંતરને કારણે, બે રોગકારક વંશના રેન્ડમ નમૂના લેવામાં આવે છે, જો તેઓ સમાન ડેમના હોય તો તાજેતરના સામાન્ય પૂર્વજને શેર કરવાની શક્યતા વધુ હોય છે. જન્મ-મૃત્યુના નમૂનાઓ સમયસર આગળ વધતા ચેપના પ્રસારનું વર્ણન કરે છે, જ્યાં "જન્મ" ઘટના ચેપગ્રસ્ત ન હોય તેવા સંવેદનશીલ યજમાનમાં ચેપના સંક્રમણનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે, અને "મૃત્યુ" ઘટના ચેપના નિદાન અને સારવાર અથવા યજમાન દ્વારા તેની સ્વયંસ્ફુરિત મંજૂરીનું પ્રતિનિધિત્વ કરી શકે છે. આ વર્ગના નમૂનાઓ મૂળ રૂપે પ્રજાતિઓના પ્રસારને વર્ણવવા અને લુપ્ત થવા માટે તૈયાર કરવામાં આવ્યા હતા. તેવી જ રીતે, શાખાઓની પ્રક્રિયાઓ રોગચાળાની વૃદ્ધિને તે સમયે આગળ ધપાવે છે જ્યાં દરેક ચેપગ્રસ્ત યજમાન ("સંતાન") માંથી સંક્રમણની સંખ્યાને બિન-નકારાત્મક પૂર્ણાંકો પર અલગ સંભાવના વિતરણ દ્વારા વર્ણવવામાં આવે છે, જેમ કે નકારાત્મક દ્વિપદી વિતરણ. શાખા પ્રક્રિયા મોડેલો સરળ ધારણાનો ઉપયોગ કરે છે કે આ સંતાનનું વિતરણ સમય જતાં સતત રહે છે, જે આ વર્ગના મોડેલોને રોગચાળાના પ્રારંભિક તબક્કા માટે વધુ યોગ્ય બનાવે છે જ્યાં મોટાભાગની વસ્તી ચેપગ્રસ્ત નથી. ઉપર નોંધ્યા મુજબ, દરેક યજમાનની અંદર પેથોજેન વસ્તીનું વૈવિધ્યકરણ પેથોજેન ફિલોજેની અને ટ્રાન્સમિશન ટ્રીના આકારો વચ્ચે વિસંગતતામાં પરિણમે છે. ફિલોજેનીને ટ્રાન્સમિશન ટ્રીની સમકક્ષ ગણતી ફિલોડાયનેમિક પદ્ધતિઓ સ્પષ્ટપણે ધારે છે કે દરેક યજમાનની અંદરની વસ્તી એક વંશ દ્વારા અંદાજવામાં આવે તેટલી નાની છે. જો યજમાનની અંદરની વસ્તી વૈવિધ્યસભર હોય, તો પછી પ્રસારણની ઘટના સમયને ઓછો અંદાજ આપવાનું વલણ ધરાવે છે કારણ કે બે વંશજો તેમના સામાન્ય પૂર્વજ (આકૃતિ 3એ) થી અલગ થઈ ગયા છે; આ ઘટના પ્રજાતિના વૃક્ષની તુલનામાં જનીન વૃક્ષોને અસર કરતા અપૂર્ણ વંશ વર્ગીકરણની સમાન છે. ફિલોજેનેટિક અને ટ્રાન્સમિશન વૃક્ષો વચ્ચે પરિણામી વિસંગતતા અવલોકન કરેલા ડેટામાંથી પછીનું પુનઃનિર્માણ કરવાનું વધુ મુશ્કેલ બનાવે છે. તદુપરાંત, જો સંક્રમણના અપૂર્ણ અવરોધો હોય તો યજમાનની અંદરની વિવિધતાની અસર વધુ મોટી બને છે-જ્યાં સ્રોત વસ્તીમાંથી પ્રસારિત એક કરતાં વધુ વંશ દ્વારા નવો ચેપ સ્થાપિત થાય છે-કારણ કે રોગકારક વંશના સામાન્ય પૂર્વજો અગાઉના યજમાનોમાં સ્થિત હોઈ શકે છે. સોર્સ એટ્રિબ્યુશન એ મોલેક્યુલર એપિડેમિયોલોજીનો સ્વાભાવિક રીતે વિવાદાસ્પદ ઉપયોગ છે કારણ કે તે ચોક્કસ વસ્તી અથવા વ્યક્તિને ચેપી રોગના આગળના પ્રસારણ માટે જવાબદાર તરીકે ઓળખે છે. કારણ કે મોલેક્યુલર સોર્સ એટ્રિબ્યુશન માટે વધુને વધુ જટિલ ડેટાના વિશિષ્ટ અને કોમ્પ્યુટેશનલ-સઘન વિશ્લેષણની જરૂર પડે છે, આ વિશ્લેષણમાં અંતર્ગત મોડેલ ધારણાઓ અને અનિશ્ચિતતાના સ્તરને ઘણીવાર મુખ્ય અસરગ્રસ્ત વસ્તી અને સમુદાયના હિમાયતીઓ સહિત મુખ્ય હિસ્સેદારો માટે સુલભ બનાવવામાં આવતા નથી. મોલેક્યુલર ફોરેન્સિક્સ અને એચ. આય. વી-1 ટ્રાન્સમિશન જાહેર આરોગ્ય સંદર્ભની બહાર, સ્રોત એટ્રિબ્યુશનની વિભાવના એચઆઇવી સાથે જીવતા લોકો માટે નોંધપાત્ર કાનૂની અને નૈતિક અસરો ધરાવે છે જેથી સંભવિત રીતે તેમના ચેપને અન્ય વ્યક્તિમાં પ્રસારિત કરવા બદલ કાર્યવાહી કરવામાં આવે. યુનાઇટેડ સ્ટેટ્સ સહિત ઘણા દેશોમાં કોઈના ચેપની સ્થિતિ જાહેર કર્યા વિના એચ. આય. વી-1 નું પ્રસારણ એ ફોજદારી કાર્યવાહીપાત્ર ગુનો છે. ઉદાહરણ તરીકે, કેનેડામાં એચ. આય. વી સંક્રમણના કેસોમાં પ્રતિવાદીઓ પર "મહત્તમ આજીવન કેદની સજા અને જાતીય અપરાધી તરીકે ફરજિયાત આજીવન નોંધણી" સાથે ગંભીર જાતીય હુમલાનો આરોપ મૂકવામાં આવ્યો છે. આવા ફોજદારી કેસોમાં ફોરેન્સિક પુરાવા તરીકે મોલેક્યુલર સોર્સ એટ્રિબ્યુશન પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરવામાં આવ્યો છે. ફિલોજેનેટિક ક્લસ્ટરિંગની ફોરેન્સિક એપ્લિકેશન્સ એચ. આય. વી-1 ટ્રાન્સમિશન કેસના પ્રારંભિક અને જાણીતા ઉદાહરણોમાંનું એક કહેવાતા "ફ્લોરિડા દંત ચિકિત્સક" ની તપાસ હતી, જ્યાં એચઆઇવી-પોઝિટિવ દંત ચિકિત્સક પર તેના ચેપને દર્દીમાં પ્રસારિત કરવાનો આરોપ મૂકવામાં આવ્યો હતો. જોકે આનુવંશિક ક્લસ્ટરિંગ-ખાસ કરીને, ફિલોજેનીના સંદર્ભમાં ક્લસ્ટરિંગ-આ માહિતી પર લાગુ કરવામાં આવ્યું હતું તે દર્શાવવા માટે કે દંત ચિકિત્સક પાસેથી લેવામાં આવેલા એચ. આય. વી-1 કણો આનુવંશિક રીતે દર્દીમાંથી લેવામાં આવેલા નમૂનાઓ જેવા જ હતા, સ્રોત એટ્રિબ્યુશન માટે એકલા ક્લસ્ટરિંગ પૂરતું નથી. ક્લસ્ટર્સ માત્ર એવા પુરાવા આપી શકે છે કે ચેપ રોગચાળાને લગતી રીતે જોડાયેલા હોવાની શક્યતા નથી કારણ કે તેઓ વસ્તીમાં અન્ય ચેપની તુલનામાં ખૂબ જ અલગ છે. ઉદાહરણ તરીકે, અનુગામી કેસમાં સમાન ફિલોજેનેટિક પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ એ દર્શાવવા માટે કરવામાં આવ્યો હતો કે દર્દી પાસેથી મેળવેલ એચ. આય. વી-1 ક્રમ તપાસ હેઠળના ત્રીજા પક્ષના ક્રમ કરતાં તેમના જાતીય ભાગીદારના ક્રમ સાથે વધુ સમાન હતો. ક્લસ્ટરિંગ સંક્રમણની દિશા વિશે કોઈ માહિતી પ્રદાન કરતું નથી (દા. ત., શું ચેપ વ્યક્તિગત A થી વ્યક્તિગત B માં, અથવા B થી A માં ફેલાયો હતો; આકૃતિ 3), ન તો તે શક્યતાને નકારી શકે છે કે એક અથવા વધુ અન્ય અજાણ્યા વ્યક્તિઓ (જેમની પાસેથી કોઈ વાયરસ ક્રમ મેળવવામાં આવ્યો નથી) સંક્રમણના ઇતિહાસમાં સામેલ હતા. ક્લસ્ટરિંગની આ જાણીતી મર્યાદાઓ હોવા છતાં, અદાલતના કેસોમાં ચેપની આનુવંશિક સમાનતા પરના નિવેદનો દેખાતા રહે છે. બીજી બાજુ, ક્લસ્ટરિંગથી વસ્તી-સ્તરના લાભો થઈ શકે છે, જે જાહેર આરોગ્ય એજન્સીઓને વસ્તીમાં સંક્રમણના ઊંચા દરને ઝડપથી શોધવા માટે સક્ષમ બનાવે છે, અને તે રીતે નિવારણના પ્રયાસોની ફાળવણીને શ્રેષ્ઠ બનાવે છે. ક્લસ્ટરિંગની જાહેર આરોગ્ય અરજીઓના વિસ્તરણથી એચ. આય. વી. સાથે જીવતા લોકોમાં ચિંતા ઉભી થઈ છે કે વ્યક્તિગત આરોગ્ય માહિતીનો આ ઉપયોગ તેમને સંક્રમણ માટે ફોજદારી કાર્યવાહીના વધુ જોખમ સામે પણ ખુલ્લા પાડી શકે છે. પેરાફિલી પદ્ધતિઓના ફોરેન્સિક ઉપયોગો એચ. આય. વી-1 સંક્રમણ માટે વ્યક્તિઓની કાર્યવાહીમાં પેરાફિલી પર આધારિત સ્રોત એટ્રિબ્યુશન પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરવામાં આવ્યો છે. પ્રારંભિક ઉદાહરણોમાંનું એક 2002 માં પ્રકાશિત થયું હતું, જ્યાં એક ચિકિત્સક પર એચ. આય. વી-1 પોઝિટિવ દર્દી (પી) માંથી અન્ય દર્દી (વી) માં ઇરાદાપૂર્વક લોહીનું ઇન્જેક્શન આપવાનો આરોપ મૂકવામાં આવ્યો હતો, જે અગાઉ ચિકિત્સક સાથે સંબંધમાં હતા. આ અભ્યાસમાં બંને દર્દીઓના એચ. આય. વી-1 ક્રમને લગતા ફિલોજેનેટિક વૃક્ષનું પુનઃનિર્માણ કરવા માટે મહત્તમ સંભાવના પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરવામાં આવ્યો હતો. આર. ટી. સિક્વન્સ (આકૃતિ 5) માંથી પુનઃનિર્મિત ફિલોજેની માટે P થી સીધા અથવા પરોક્ષ રીતે V માં ટ્રાન્સમિશન સૂચવતા સિક્વન્સની પેરાફિલી નોંધવામાં આવી હતી. જો કે, એક જ જૂથના વધુ વૈવિધ્યસભર એચ. આય. વી-1 પરબિડીયું (એન. વી.) ક્રમમાંથી પુનઃનિર્માણ કરાયેલ બીજું વૃક્ષ સંક્રમણની દિશા પર અનિર્ણિત હતું-માત્ર એટલું કે દર્દીઓ પી અને વીના એન. વી. ક્રમ અનુક્રમે બે મોનોફિલેટિક જૂથોમાં ક્લસ્ટર થયા હતા જે પૃષ્ઠભૂમિથી સંયુક્ત રીતે અલગ હતા. સ્રોત એટ્રિબ્યુશન માટે પેરાફિલીનો ઉપયોગ આગામી પેઢીના સિક્વન્સિંગની શરૂઆત સાથે પ્રોત્સાહિત કરવામાં આવ્યો હતો, જેણે બહુવિધ યજમાન વ્યક્તિઓમાંથી મોટી સંખ્યામાં વ્યક્તિગત વાયરસનો ઝડપથી ક્રમ બનાવવાનું વધુ ખર્ચ-અસરકારક બનાવ્યું હતું. વધુ તાજેતરના કાર્યોએ ફેલોજેનીમાં સિક્વન્સના વિતરણને પ્રસારણની દિશા સાથે સુસંગત હોવાનું અર્થઘટન કરવા માટે ઔપચારિક માળખું પણ વિકસાવ્યું છે. ત્યારથી કેટલાક અભ્યાસોએ સર્બિયા, તાઇવાન, ચીન અને પોર્ટુગલમાં એચ. આય. વી સંક્રમણના કેસો માટે ફોરેન્સિક પુરાવાઓનું ફરીથી વિશ્લેષણ કરવા અથવા વિકસાવવા માટે આ માળખું લાગુ કર્યું છે. આવા અભ્યાસોની વધતી સંખ્યા એચઆઇવી-1 માટે આ પ્રકારના ફિલોજેનેટિક વિશ્લેષણની નૈતિક અને કાનૂની અસરો પર વિવાદ તરફ દોરી ગઈ છે. ફિલોજેનીમાં ક્રમના જૂથને મોનોફિલેટિક અથવા પેરાફિલેટિક જૂથોમાં વર્ગીકૃત કરવાની ચોકસાઈ વૃક્ષના પુનર્નિર્માણની ચોકસાઈ પર ખૂબ જ અનિશ્ચિત છે. ઉપર વર્ણવ્યા મુજબ (પેરાફિલી જુઓ), વૃક્ષમાં ચોક્કસ ક્લેડનો આપણો આંકડાકીય વિશ્વાસ અંદાજિત સંભાવના દ્વારા માપવામાં આવે છે કે જો વૃક્ષનું પુનર્નિર્માણ સમકક્ષ ડેટા સેટ પર પુનરાવર્તિત કરવામાં આવે તો તે જ ક્લેડ પ્રાપ્ત થશે. આ આધાર મૂલ્ય એ સંભાવના નથી કે ક્લેડ "સાચા" વૃક્ષમાં દેખાય છે કારણ કે આ જથ્થો હાથ પરના ડેટા પર શરતી છે-જો કે, તેનું ઘણીવાર આ રીતે ખોટું અર્થઘટન કરવામાં આવે છે. જો યજમાન A થી યજમાન B થી ક્રમાંકોના પેરાફિલેટિક જૂથમાંથી ક્રમાંકોના નેસ્ટેડ મોનોફિલેટિક ક્લેડને અલગ કરતી શાખાનું સમર્થન મૂલ્ય ઓછું હોય, તો પરંપરાગત પ્રક્રિયા એ હશે કે તે શાખાને વૃક્ષમાંથી દૂર કરવામાં આવે. આનું પરિણામ મોનોફિલેટિક અને પેરાફિલેટિક ક્લેડ્સ તૂટી પડવાનું હશે જેથી વૃક્ષ સંક્રમણની બંને દિશા વિશે અનિર્ણિત રહે. જો કે, સ્રોત એટ્રિબ્યુશન તપાસમાં આ પ્રક્રિયાનો સતત ઉપયોગ કરવામાં આવ્યો નથી. ઉદાહરણ તરીકે, તાઇવાનમાં 2020ના અભ્યાસમાં દર્શાવવામાં આવેલા વૃક્ષો જ્યારે ઓછી આધાર (<80 ટકા) ધરાવતી શાખાઓ તૂટી પડે છે ત્યારે પ્રતિવાદી પાસેથી વાદીમાં સંક્રમણને સમર્થન આપતા નથી. વધુમાં, પરિણામ અનુક્રમણિકા માટે લક્ષિત વાયરસ જિનોમના પ્રદેશ સાથે બદલાઈ શકે છે. સંક્રમણની દિશાનું અનુમાન કરવા માટે પેરાફિલીના ઉપયોગનું તાજેતરમાં એચ. આય. વી સેરોડિસ્કોર્ડન્ટ યુગલોના સંભવિત સમૂહ પર મૂલ્યાંકન કરવામાં આવ્યું હતું (જ્યાં અભ્યાસની શરૂઆતમાં એક ભાગીદાર એચઆઇવી પોઝિટિવ હતો). અભ્યાસ દરમિયાન જ્યાં એચ. આય. વી નકારાત્મક ભાગીદાર ચેપગ્રસ્ત થયો હોય તેવા 33 જોડીઓમાંથી મેળવેલા નમૂનાઓમાંથી મેળવેલા આગામી પેઢીના અનુક્રમ ડેટામાં પેરાફિલી પદ્ધતિનો ઉપયોગ કરીને, લેખકોએ શોધી કાઢ્યું હતું કે લગભગ 13 ટકાથી 21 ટકા કેસોમાં પ્રસારણની દિશા ખોટી રીતે પુનઃબીલ્ડ કરવામાં આવી હતી, જે કયા ક્રમનું વિશ્લેષણ કરવામાં આવ્યું હતું તેના આધારે. જો કે, ઘણા સમાન લેખકોને સંડોવતા અનુવર્તી અભ્યાસમાં તમામ યજમાન વ્યક્તિઓમાંથી સંપૂર્ણ વાયરસ જિનોમને ઊંડાણપૂર્વક આવરી લેવા માટે વધુ વ્યાપક અનુક્રમણિકા પદ્ધતિનો ઉપયોગ કરવામાં આવ્યો હતો, જેનાથી ખોટી રીતે વર્ગીકૃત થયેલા કેસોની ટકાવારી ઘટીને 3.1 ટકા થઈ ગઈ હતી. ફિલોડાયનેમિક્સની ફોરેન્સિક એપ્લિકેશન્સ ક્લસ્ટરિંગ અને પેરાફિલી બંને પદ્ધતિઓનું એક સામાન્ય લક્ષણ એ છે કે કોઈ પણ અભિગમ સ્પષ્ટપણે પૂર્વધારણાને ચકાસે નહીં કે ચેપ સીધા ચોક્કસ સ્રોત વસ્તી અથવા વ્યક્તિથી પ્રાપ્તકર્તામાં પ્રસારિત થયો હતો. ફાયલોડાયનેમિક પદ્ધતિઓ આ વિસંગતતામાં ફાળો આપતી પ્રક્રિયાઓનું મોડેલિંગ કરીને પેથોજેન ફિલોજેની અને અંતર્ગત ટ્રાન્સમિશન ઇતિહાસ વચ્ચેની વિસંગતતાને દૂર કરવાનો પ્રયાસ કરે છે, જેમ કે દરેક યજમાનની અંદર પેથોજેન વસ્તીની ઉત્ક્રાંતિ. સ્રોત એટ્રિબ્યુશન માટે ફિલોડાયનેમિક પદ્ધતિઓનો વિકાસ ઝડપથી વિસ્તરી રહ્યો છે, જેમાં 2014 થી મોટી સંખ્યામાં પ્રકાશિત અભ્યાસો અને સંકળાયેલ સોફ્ટવેર બહાર પાડવામાં આવ્યા છે (સોફ્ટવેર જુઓ). કારણ કે આ પદ્ધતિઓ ઈન્ફલ્યુએન્ઝા એ વાયરસ, પગ અને મોંના રોગના વાયરસ અને માયકોબેક્ટેરિયમ ટ્યુબરક્યુલોસિસ સહિતના અન્ય ચેપી રોગો પર લાગુ થવાનું વલણ ધરાવે છે, તેઓ અત્યાર સુધી એચ. આય. વી-1 સાથે સંકળાયેલા લાંછન અને અપરાધીકરણના નૈતિક મુદ્દાઓને ટાળે છે. જો કે, એચ. આય. વી-1 માટે ફાયલોડાયનેમિક સ્રોત એટ્રિબ્યુશનની એપ્લિકેશનો સાહિત્યમાં દેખાવા લાગી છે. ઉદાહરણ તરીકે, આલ્બર્ટા, કેનેડા સ્થિત એક અભ્યાસમાં, તપાસકર્તાઓએ એચ. આય. વી-1 અનુક્રમ ડેટામાંથી તેમના ક્લિનિકમાં સારવાર મેળવનારા દર્દીઓમાં સંક્રમણની ઘટનાઓનું પુનર્નિર્માણ કરવા માટે ફીલોડાયનેમિક પદ્ધતિ (ટ્રાન્સફાયલો) નો ઉપયોગ કર્યો હતો. જોકે ટ્રાન્સફાયલો કાર્યક્રમ મૂળભૂત રીતે, નમૂના વગરના ચેપના પ્રમાણનો અંદાજ કાઢવાનો પ્રયાસ કરે છે, તેમ છતાં તપાસકર્તાઓએ આ પ્રમાણ 1 ટકા નક્કી કર્યું છે. આમ કરવાથી, તેમના વિશ્લેષણમાં અવાસ્તવિક ધારણા કરવામાં આવી હતી કે તેમના પ્રાદેશિક રોગચાળામાં એચ. આય. વી-1 સાથે જીવતા લગભગ દરેક વ્યક્તિ (ઓછામાં ઓછા 1,800 લોકો) તેમના 139 ક્રમના ડેટા સેટમાં રજૂ કરવામાં આવ્યા હતા. 2010માં હૈતીમાં કોલેરાનો ફાટી નીકળવો 2010માં હૈતીમાં આવેલા 7ની તીવ્રતાના ભૂકંપ પછી, મોટા પાયે કોલેરાનો ફાટી નીકળ્યો હતો, જે બેક્ટેરિયમ વિબ્રિયો કોલેરાને કારણે થતો જઠરાંત્રિય ચેપ હતો. આધુનિક ઇતિહાસમાં કોલેરાના સૌથી નોંધપાત્ર ફાટી નીકળવાના કારણે લગભગ 800,000 હૈતીવાસીઓ ચેપગ્રસ્ત થયા હતા અને લગભગ 10,000 લોકો મૃત્યુ પામ્યા હતા. પલ્સ્ડ-ફિલ્ડ જેલ ઇલેક્ટ્રોફોરેસિસનો ઉપયોગ કરીને પ્રારંભિક માઇક્રોબાયલ સબટાઇપિંગે સૂચવ્યું હતું કે રોગચાળો ફાટી નીકળવો એ આનુવંશિક રીતે દક્ષિણ એશિયામાં નમૂના લેવામાં આવેલા કોલેરાના પ્રકારો જેવો જ હતો. ચેપના બુદ્ધિગમ્ય સ્ત્રોતનો વધુ વ્યાપક નકશો બનાવવા માટે, દક્ષિણ એશિયા અને દક્ષિણ અમેરિકાના કોલેરાના તાણની સરખામણી હૈતીયન ફાટી નીકળવાના નમૂના સાથે કરવામાં આવી હતી. હૈતીના કેસોમાંથી લેવામાં આવેલા સંપૂર્ણ જીનોમ સિક્વન્સમાં દક્ષિણ એશિયા (એટલે કે નેપાળ અને બાંગ્લાદેશ) માંથી લેવામાં આવેલા સિક્વન્સ સાથે વધુ સાઇટ્સ શેર કરવામાં આવી છે, જે હૈતીની નજીકના ભૌગોલિક વિસ્તારો કરતાં વધુ છે. ત્રણ નેપાળી સૈનિકો અને ત્રણ હૈતીયન સ્થાનિક લોકો પાસેથી લેવામાં આવેલા કોલેરાના પ્રકારો વચ્ચે પણ સીધી સરખામણી કરવામાં આવી હતી, જે જીનોમ અનુક્રમમાં લગભગ સમાન હતા, જે ફિલોજેનેટિક ક્લસ્ટર બનાવે છે. ફિલોજેનેટિક સ્રોત એટ્રિબ્યુશન અભ્યાસો દ્વારા એકત્ર કરવામાં આવેલા પુરાવાના આધારે, આ રોગચાળામાં યુનાઇટેડ નેશન્સ સ્ટેબિલાઇઝેશન મિશન ટુ હૈતી (MINUSTAH) નો ભાગ રહેલા નેપાળી સૈનિકોની ભૂમિકાને 2016 માં સંયુક્ત રાષ્ટ્ર દ્વારા સત્તાવાર રીતે માન્યતા આપવામાં આવી હતી. 2019/2020 નોવેલ કોરોનાવાયરસ ફાટી નીકળ્યો ડિસેમ્બર 2019 માં, ચીનના વૂહાનમાં સીફૂડ માર્કેટના સહયોગથી વાયરલ ન્યુમોનિયાના 27 કેસ નોંધાયા હતા. ઈન્ફલ્યુએન્ઝા એ વાયરસ, રેસ્પિરેટરી સિન્સિટિયલ વાયરસ અને સાર્સ કોરોનાવાયરસ સહિતના જાણીતા શ્વસન વાયરસને ટૂંક સમયમાં પ્રયોગશાળા પરીક્ષણ દ્વારા નકારી કાઢવામાં આવ્યા હતા. 10 જાન્યુઆરી, 2020 ના રોજ, નવલકથા કોરોનાવાયરસનો જિનોમ ક્રમ, જે બેટ સાર્સ-કોરોનાવાયરસ સાથે સૌથી નજીકથી સંબંધિત છે, તેને જાહેર કરવામાં આવ્યો હતો. અભૂતપૂર્વ સંસર્ગનિષેધના પગલાં છતાં, વાયરસ (આખરે તેનું નામ સાર્સ-કોવ-2 રાખવામાં આવ્યું) યુનાઇટેડ સ્ટેટ્સ સહિત અન્ય દેશોમાં ફેલાયો, જેમાં 15 જુલાઈ, 2022 સુધીમાં વૈશ્વિક વ્યાપ 55.6 કરોડથી વધુ પુષ્ટિ થયેલા કેસોનો છે. આ ફાટી નીકળવાના કારણે રોગચાળાના અને જીનોમિક ડેટાની વહેંચણી અને વાસ્તવિક સમયના વિશ્લેષણના અભૂતપૂર્વ સ્તરને પ્રોત્સાહન મળ્યું હતું, જે ઘણીવાર સાથીઓની સમીક્ષા પહેલાં સોશિયલ મીડિયા દ્વારા વાતચીત કરવામાં આવતું હતું. આ જ્ઞાન અનુવાદનો મોટાભાગનો ભાગ ઓપન-સોર્સ પ્રોજેક્ટ નેક્સ્ટસ્ટ્રેન દ્વારા મધ્યસ્થી કરવામાં આવ્યો હતો જે પેથોજેન સિક્વન્સ ડેટા પર ફિલોજેનેટિક વિશ્લેષણ કરે છે કારણ કે તે જાહેર અને ઍક્સેસ-પ્રતિબંધિત ડેટાબેસેસ પર ઉપલબ્ધ થાય છે, અને વાસ્તવિક સમયમાં વેબ દસ્તાવેજોને અપડેટ કરવા માટે પરિણામોનો ઉપયોગ કરે છે. 4 માર્ચ, 2020 ના રોજ, નેક્સ્ટસ્ટ્રેન વિકાસકર્તાઓએ એક ફિલોજેની બહાર પાડી જેમાં સાર્સ-કોવી-2 જીનોમ કે જે જર્મન દર્દીથી અલગ કરવામાં આવ્યું હતું તે યુરોપ અને મેક્સિકોના નમૂનાના સિક્વન્સના મોનોફિલેટિક ક્લેડના સંબંધમાં પૂર્વજોની સ્થિતિ પર કબજો જમાવ્યો હતો. ટ્વિટર સોશિયલ મીડિયા પ્લેટફોર્મના વપરાશકર્તાઓએ ટૂંક સમયમાં નેક્સ્ટસ્ટ્રેનની સંબંધિત પોસ્ટ પર ટિપ્પણી કરી કે જર્મન વ્યક્તિમાંથી આગળનું પ્રસારણ "આજે યુરોપમાં ફેલાતા વ્યાપક ફાટી નીકળવાના અમુક અંશ તરફ દોરી ગયું". આ ટિપ્પણીઓ પછી ટૂંક સમયમાં અન્ય વપરાશકર્તાઓ દ્વારા ટીકા કરવામાં આવી હતી કે યુરોપમાં ફાટી નીકળેલા રોગચાળાને જર્મન દર્દીને આભારી છે કારણ કે સ્રોત વ્યક્તિ અપૂર્ણ નમૂનાવાળા વૃક્ષમાંથી સંક્રમણની દિશા વિશે તારણો કાઢે છે. બીજા શબ્દોમાં કહીએ તો, ચાલુ ફાટી નીકળવાના કેસોના અત્યંત અપૂર્ણ નમૂનામાંથી વૃક્ષનું પુનઃનિર્માણ કરવામાં આવ્યું હતું, અને અન્ય ક્રમના ઉમેરાથી જર્મન ક્રમ અને પ્રશ્નમાં ક્લેડ વચ્ચેના અનુમાનિત સંબંધમાં ફેરફાર થવાની નોંધપાત્ર સંભાવના હતી. તેમ છતાં, યુરોપિયન ફાટી નીકળવાના જર્મન સ્રોતને આભારી અર્થઘટન સોશિયલ મીડિયા દ્વારા પ્રચાર કરવામાં આવ્યું હતું, જેના કારણે કેટલાક વપરાશકર્તાઓએ જર્મનીને માફી માંગવા હાકલ કરી હતી. સોફ્ટવેર સ્રોત એટ્રિબ્યુશન માટે અસંખ્ય કોમ્પ્યુટેશનલ સાધનો છે જે પ્રકાશિત કરવામાં આવ્યા છે, ખાસ કરીને ફીલોડાયનેમિક પદ્ધતિઓ માટે. કોષ્ટક 1 જાહેર ક્ષેત્રમાં કેટલાક સોફ્ટવેરની બિન-વિસ્તૃત સૂચિ પ્રદાન કરે છે. આમાંના કેટલાક કાર્યક્રમો બાયેસિયન સોફ્ટવેર પેકેજ બીઇએસટીમાં અમલમાં મૂકવામાં આવ્યા છે, જેમાં સ્કોટી, બેડટ્રિપ અને બીસ્ટલિયરનો સમાવેશ થાય છે. આ સૂચિમાં ક્લસ્ટરિંગ પદ્ધતિઓનો સમાવેશ થતો નથી, જે સ્રોત એટ્રિબ્યુશનના હેતુ માટે તૈયાર કરવામાં આવી નથી, પરંતુ તેનો ઉપયોગ માઇક્રોબાયલ પેટા પ્રકારની વ્યાખ્યાઓ વિકસાવવા માટે થઈ શકે છે-ક્લસ્ટરિંગ પદ્ધતિઓની અગાઉ મોલેક્યુલર એપિડેમિયોલોજી સાહિત્યમાં સમીક્ષા કરવામાં આવી છે.