Microbiome-wide association study
માઇક્રોબાયોમ-વાઇડ એસોસિએશન સ્ટડી (એમડબલ્યુએએસ), અન્યથા મેટાજેનમ-વાઇડ એસોસિએશન સ્ટડી (એમજીડબલ્યુએએસ) તરીકે ઓળખાય છે, તે એક આંકડાકીય પદ્ધતિ છે જેનો ઉપયોગ વિવિધ સજીવોમાં વ્યાખ્યાયિત માઇક્રોબાયોમના સંપૂર્ણ મેટાજેનોમની તપાસ કરવા માટે થાય છે કે કેમ તે નક્કી કરવા માટે કે માઇક્રોબાયોમનું કોઈ લક્ષણ (ઉદાહરણ તરીકે, જનીન અથવા પ્રજાતિઓ) યજમાન લક્ષણ સાથે સંકળાયેલું છે કે કેમ. એમડબલ્યુએએસને મેટાજેનોમિક્સના ક્ષેત્ર દ્વારા વ્યાપકપણે ઉપયોગમાં લેવાતા જીનોમ-વાઇડ એસોસિએશન સ્ટડી (જીડબલ્યુએએસ) માંથી અપનાવવામાં આવ્યું છે. જ્યારે એમડબલ્યુએએસ ધ્વન્યાત્મક અને કલ્પનાત્મક રીતે જીડબલ્યુએએસ સાથે જોડાયેલું છે, ત્યાં ઘણા મુખ્ય તફાવતો છેઃ માનવ જીનોમ કરતાં માઇક્રોબાયોમમાં આશરે 150 ગણા વધુ જનીનો છે. જી. ડબલ્યુ. એ. એસ. એ માત્ર પ્રજાતિના રંગસૂત્રોની પૂર્વવ્યાખ્યાયિત સંખ્યા સાથે નોંધપાત્ર રીતે સંકળાયેલ જનીનો શોધવા જોઈએ. બીજી બાજુ, એમ. ડબલ્યુ. એ. એસ. એ વિશ્લેષણ કરવું આવશ્યક છે જો કે ઘણા લક્ષણો અનિશ્ચિત સંખ્યામાં સુક્ષ્મસજીવોમાં છે. પરિણામે, બહુવિધ પરીક્ષણ સમસ્યાનો સામનો કરવાની ઘણી વધારે તક છે. જ્યારે યજમાન વસ્તીમાં જીનોમ પર જનીનોનો પ્રમાણમાં સમાન સંગ્રહ હોય છે, ત્યારે આપેલ કોઈપણ માઇક્રોબાયોમની આનુવંશિક વિવિધતા વિવિધ યજમાનો અને વાતાવરણ વચ્ચે નોંધપાત્ર રીતે બદલાઈ શકે છે. માઇક્રોબાયોમનું જિનોમ આપેલ યજમાનમાં અસ્થાયી રીતે પણ બદલાઈ શકે છે જ્યારે જી. ડબલ્યુ. એ. એસ. માં યજમાનનું જિનોમ તેમના સમગ્ર જીવનકાળ દરમિયાન નિશ્ચિત હોય છે. પ્રાપ્ત થયેલા માઇક્રોબાયોમ ડેટાસેટ્સ સ્વાભાવિક રીતે રચનાત્મક અને ક્રિયાપ્રતિક્રિયાશીલ છે. યુક્લિડિયન અવકાશમાં જનીનો અસ્તિત્વ ધરાવે છે તેવી ધારણા રચનાત્મક માહિતીની બિન-રેખીય પ્રકૃતિ દ્વારા ઉલ્લંઘન કરવામાં આવે છે. એમડબલ્યુએએસમાં માઇક્રોબાયોમની કઈ સુવિધાનો ઉપયોગ કરવામાં આવશે તે વર્ગીકૃત કરવાની ઘણી રીતો છે. એમડબલ્યુએએસનું મૂલ્યાંકન ચોક્કસ વર્ગીકરણ સ્તર (પ્રજાતિઓ, જાતિ, જાતિ વગેરે) નો ઉપયોગ કરીને કરી શકાય છે. ), ઓપરેશનલ ટેક્સોનોમિક યુનિટ (ઓટીયુ) અથવા એમ્પ્લિકન સિક્વન્સ વેરિઅન્ટ (એએસવી), ટ્રાન્સક્રિપ્ટોમ, પ્રોટીઓમ અને વધુ. ઉપયોગમાં લેવાતો અભિગમ સંશોધન પૂર્વધારણા પર આધાર રાખે છે કારણ કે દરેક પદ્ધતિ ઘણીવાર અલગ પરિણામો આપશે. મોટેભાગે, વર્ગીકરણ સ્તર અથવા ઓટીયુ/એએસવી આધારિત અભિગમનો ઉપયોગ ચોક્કસ માઇક્રોબાયોમ લક્ષણ અને ઇચ્છિત ફીનોટાઇપ વચ્ચેના સહસંબંધને નિર્ધારિત કરવા માટે થાય છે. કેટલીક પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરી શકાય છે, જેમ કે મશીન લર્નિંગ અભિગમો જેમ કે રેન્ડમ જંગલો અને ઊંડા શિક્ષણ. DESeq2 અને ANCOM જેવા કાર્યક્રમો સાથે ફીચર સંગઠન પણ સ્થાપિત કરી શકાય છે. જો કે, ઉપલબ્ધ સાધનોની વિશાળ શ્રેણી દ્વારા સ્થાપિત સહસંબંધો હંમેશા કાર્યકારણમાં પરિવર્તિત થઈ શકતા નથી. સંશોધકો ક્રમિક પરીક્ષણ દ્વારા કાર્યકારણ નિર્ધારિત કરે છે. સંદર્ભો મેટાજેનોમિક્સ