McDonald–Kreitman test
મેકડોનાલ્ડ-ક્રેઇટમેન પરીક્ષણ એ એક આંકડાકીય પરીક્ષણ છે જેનો ઉપયોગ ઘણીવાર ઉત્ક્રાંતિવાદી અને વસ્તી જીવવિજ્ઞાનીઓ દ્વારા અનુકૂલનશીલ ઉત્ક્રાંતિ થઈ છે કે કેમ તે નક્કી કરીને પ્રજાતિની અંદર અનુકૂલનશીલ ઉત્ક્રાંતિની માત્રાને શોધવા અને માપવા માટે કરવામાં આવે છે, અને હકારાત્મક પસંદગી (જેને દિશાત્મક પસંદગી તરીકે પણ ઓળખવામાં આવે છે) ના પરિણામે અવેજીઓનું પ્રમાણ. આવું કરવા માટે, મેકડોનાલ્ડ-ક્રેઇટમેન પરીક્ષણ એક પ્રજાતિ (બહુરૂપતા) ની અંદરની વિવિધતાની માત્રાને બે પ્રકારની સાઇટ્સ પર પ્રજાતિઓ (અવેજી) વચ્ચેના વિચલન સાથે સરખાવે છે, તટસ્થ અને બિન-તટસ્થ. અવેજી એ ન્યુક્લિયોટાઇડનો ઉલ્લેખ કરે છે જે એક પ્રજાતિની અંદર નિશ્ચિત હોય છે, પરંતુ એક અલગ ન્યુક્લિયોટાઇડ બીજી પ્રજાતિની અંદર સમાન આધાર જોડીના સમાન ડીએનએ સિક્વન્સ પર નિશ્ચિત હોય છે. સાઇટ બિન-તટસ્થ હોય છે જો તે ફાયદાકારક અથવા હાનિકારક હોય. બે પ્રકારની સાઇટ્સ પ્રોટીન-કોડિંગ પ્રદેશમાં સમાનાર્થી અથવા બિન-સમાનાર્થી હોઈ શકે છે. ડીએનએના પ્રોટીન-કોડિંગ ક્રમમાં, જો તે સ્થળ પર બિંદુ પરિવર્તન એમિનો એસિડને બદલશે નહીં, તો તે સ્થળ સમાનાર્થી છે, જેને શાંત પરિવર્તન તરીકે પણ ઓળખવામાં આવે છે. કારણ કે પરિવર્તન એમિનો એસિડમાં ફેરફારમાં પરિણમ્યું ન હતું જે મૂળ પ્રોટીન-કોડિંગ ક્રમ દ્વારા કોડેડ કરવામાં આવ્યું હતું, તેથી સજીવનો ફીનોટાઇપ અથવા અવલોકનક્ષમ લક્ષણ સામાન્ય રીતે શાંત પરિવર્તન દ્વારા બદલાતું નથી. ડીએનએના પ્રોટીન-કોડિંગ ક્રમમાં એક સ્થળ બિન-સમાનાર્થી છે જો તે સ્થળ પર કોઈ બિંદુ પરિવર્તન એમિનો એસિડમાં ફેરફારમાં પરિણમે છે, પરિણામે જીવતંત્રના ફીનોટાઇપમાં ફેરફાર થાય છે. સામાન્ય રીતે, પ્રોટીન-કોડિંગ પ્રદેશોમાં શાંત પરિવર્તનોનો ઉપયોગ મેકડોનાલ્ડ-ક્રેઇટમેન પરીક્ષણમાં "નિયંત્રણ" તરીકે થાય છે. 1991માં, જ્હોન એચ. મેકડોનાલ્ડ અને માર્ટિન ક્રેઇટમેને ડ્રોસોફિલા (ફળની માખીઓ) અને આલ્કોહોલ ડિહાઇડ્રોજનેઝ જનીનના એમિનો એસિડ ક્રમમાં તેમના તફાવતો સાથે પ્રયોગ કરતી વખતે મેકડોનાલ્ડ-ક્રેઇટમેન પરીક્ષણ મેળવ્યું હતું. મેકડોનાલ્ડ અને ક્રેઇટમેને આનુવંશિક પ્રવાહને બદલે હકારાત્મક પસંદગી દ્વારા નક્કી કરવામાં આવતા વિકલ્પોના પ્રમાણનો અંદાજ કાઢવા માટે આ પદ્ધતિનો પ્રસ્તાવ મૂક્યો હતો. મેકડોનાલ્ડ-ક્રેઇટમેન પરીક્ષણ સ્થાપિત કરવા માટે, આપણે નીચે બતાવ્યા પ્રમાણે તપાસ કરવામાં આવી રહેલી પ્રજાતિઓ પરની આપણી માહિતીનું દ્વિમાર્ગી આકસ્મિક કોષ્ટક સ્થાપિત કરવું જોઈએઃ Ds: જનીન Dn દીઠ સમાનાર્થી વિકલ્પોની સંખ્યાઃ જનીન Pn દીઠ બિન-સમાનાર્થી વિકલ્પોની સંખ્યાઃ જનીન Pn દીઠ સમાનાર્થી બહુરૂપતાઓની સંખ્યાઃ જનીન દીઠ બિન-સમાનાર્થી બહુરૂપતાઓની સંખ્યા Ds, Dn, Ps અને Pn માટેના મૂલ્યોનું પ્રમાણ નક્કી કરવા માટે, તમે આકસ્મિક કોષ્ટકમાં દરેક પ્રકારના ચલ માટે પ્રોટીન-કોડિંગ પ્રદેશમાં તફાવતોની સંખ્યાની ગણતરી કરો છો. મેકડોનાલ્ડ-ક્રેઇટમેન પરીક્ષણની નલ પૂર્વધારણા એ છે કે એક પ્રજાતિની અંદર બિન-સમાનાર્થી અને સમાનાર્થી વિવિધતાનો ગુણોત્તર બિન-સમાનાર્થી અને સમાનાર્થી વચ્ચેનો તફાવત (એટલે કે. Dn/Ds = Pn/Ps). જ્યારે હકારાત્મક કે નકારાત્મક પસંદગી (કુદરતી પસંદગી) બિન-સમાનાર્થી વિવિધતાને પ્રભાવિત કરે છે, ત્યારે ગુણોત્તર હવે સમાન રહેશે નહીં. બિન-સમાનાર્થી અને પ્રજાતિઓ વચ્ચે સમાનાર્થી તફાવતનો ગુણોત્તર બિન-સમાનાર્થી અને પ્રજાતિઓમાં સમાનાર્થી તફાવત (એટલે કે બિન-સમાનાર્થી અને સમાનાર્થી તફાવત) ના ગુણોત્તર કરતાં ઓછો હશે. Dn/Ds <Pn/Ps) જ્યારે નકારાત્મક પસંદગી કામ કરે છે, અને હાનિકારક પરિવર્તન બહુરૂપતાને મજબૂત રીતે અસર કરે છે. પ્રજાતિઓમાં બિન-સમાનાર્થી અને સમાનાર્થી વિવિધતાનો ગુણોત્તર બિન-સમાનાર્થી અને સમાનાર્થી વચ્ચેના ગુણોત્તર કરતાં ઓછો છે (એટલે કે. Dn/Ds> Pn/Ps) જ્યારે આપણે હકારાત્મક પસંદગીનું અવલોકન કરીએ છીએ. હકારાત્મક પસંદગી હેઠળના પરિવર્તન વસ્તીમાં ઝડપથી ફેલાતા હોવાથી, તેઓ બહુરૂપતામાં ફાળો આપતા નથી પરંતુ વિચલન પર અસર કરે છે. સ્મિથ અને આયર-વૉકર દ્વારા મેળવેલા સમીકરણનો ઉપયોગ કરીને, આપણે નીચેના સૂત્રનો ઉપયોગ કરીને કુદરતી પસંદગી, α દ્વારા નિર્ધારિત પાયાના વિકલ્પોના પ્રમાણનો અંદાજ લગાવી શકીએ છીએઃ આલ્ફા હકારાત્મક પસંદગી દ્વારા સંચાલિત વિકલ્પોના પ્રમાણને રજૂ કરે છે. આલ્ફા-φ અને 1 વચ્ચેની કોઈપણ સંખ્યાની બરાબર હોઈ શકે છે. આલ્ફાના નકારાત્મક મૂલ્યો નમૂનાની ભૂલ અથવા મોડેલના ઉલ્લંઘન દ્વારા ઉત્પન્ન થાય છે, જેમ કે સહેજ હાનિકારક એમિનો એસિડ પરિવર્તનોનું વિભાજન. ઉપરની જેમ જ, અહીં આપણી નલ પૂર્વધારણા એ છે કે α = 0, અને આપણે અપેક્ષા રાખીએ છીએ કે Dn/Ds એ Pn/Ps ની બરાબર હશે. તટસ્થતા સૂચકાંક (NI) તટસ્થતાથી પ્રસ્થાનની દિશા અને માત્રાને માપે છે (જ્યાં Pn/Ps અને Dn/Ds ગુણોત્તર સમાન હોય છે). જ્યારે એમ ધારી રહ્યા છીએ કે શાંત પરિવર્તન તટસ્થ છે, ત્યારે તટસ્થતા સૂચકાંક 1 કરતા વધારે છે (એટલે કે. NI> 1) સૂચવે છે કે નકારાત્મક પસંદગી કામ કરી રહી છે, પરિણામે એમિનો એસિડ પોલીમોર્ફિઝમ વધારે છે. આવું થાય છે કારણ કે કુદરતી પસંદગી શુદ્ધિકરણની પસંદગીની તરફેણ કરે છે, અને હાનિકારક એલીલ્સમાંથી નીંદણ બહાર કાઢે છે. કારણ કે શાંત પરિવર્તન તટસ્થ હોય છે, તટસ્થતા સૂચકાંક 1 કરતા ઓછો હોય છે (એટલે કે. એન. આઈ. <1) નોનસિલેન્ટ વિચલનની અધિકતા સૂચવે છે, જે ત્યારે થાય છે જ્યારે વસ્તીમાં હકારાત્મક પસંદગી કાર્યરત હોય. જ્યારે હકારાત્મક પસંદગી પ્રજાતિઓ પર કામ કરે છે, ત્યારે કુદરતી પસંદગી અન્ય ફીનોટાઇપ્સ પર ચોક્કસ ફીનોટાઇપની તરફેણ કરે છે, અને તે ફીનોટાઇપ માટે એલીલ આવર્તન વધે છે તેમ તરફેણકારી ફીનોટાઇપ પ્રજાતિઓમાં ફિક્સેશન તરફ જવાનું શરૂ કરે છે. તટસ્થતા સૂચકાંક શોધવા માટે, આપણે નીચેના સમીકરણનો ઉપયોગ કરી શકીએ છીએઃ મેકડોનાલ્ડ-ક્રેઇટમેન પરીક્ષણમાં ભૂલના સ્ત્રોતો મેકડોનાલ્ડ-ક્રેઇટમેન પરીક્ષણ કરવાની એક ખામી એ છે કે દરેક અન્ય આંકડાકીય પરીક્ષણની જેમ પરીક્ષણમાં પણ ભૂલ થવાની સંભાવના છે. અનુકૂલનશીલ ઉત્ક્રાંતિના સ્તરના અંદાજોમાં ભૂલોમાં ઘણા પરિબળો ફાળો આપી શકે છે, જેમાં સહેજ હાનિકારક પરિવર્તનની હાજરી, જિનોમમાં પરિવર્તન દરમાં વિવિધતા, જિનોમમાં એકીકૃત ઇતિહાસમાં વિવિધતા અને અસરકારક વસ્તીના કદમાં ફેરફારનો સમાવેશ થાય છે. આ તમામ પરિબળો α ને ઓછો અંદાજ આપવામાં પરિણમે છે. જો કે, ચાર્લ્સવર્થ (2008), એન્ડોલ્ફેટો (2008) અને આયર-વૉકર (2006) દ્વારા કરવામાં આવેલા સંશોધન અનુસાર, આમાંથી કોઈ પણ પરિબળ એટલું નોંધપાત્ર નથી કે વૈજ્ઞાનિકો માને છે કે મેકડોનાલ્ડ-ક્રેઇટમેન પરીક્ષણ અવિશ્વસનીય છે, સિવાય કે પ્રજાતિઓમાં સહેજ હાનિકારક પરિવર્તનની હાજરી. સામાન્ય રીતે, મેકડોનાલ્ડ-ક્રેઇટમેન પરીક્ષણને ઘણીવાર અવિશ્વસનીય માનવામાં આવે છે કારણ કે પરીક્ષણ સહેજ હાનિકારક પરિવર્તનની હાજરીમાં અનુકૂલનશીલ ઉત્ક્રાંતિની માત્રાને નોંધપાત્ર રીતે ઓછો અંદાજ આપે છે. સહેજ હાનિકારક પરિવર્તનને પરિવર્તન તરીકે વ્યાખ્યાયિત કરી શકાય છે જે નકારાત્મક પસંદગી માત્ર ખૂબ જ નબળી રીતે કાર્ય કરે છે જેથી તેનું ભાવિ પસંદગી અને અવ્યવસ્થિત આનુવંશિક પ્રવાહ બંને દ્વારા નક્કી થાય છે. જો વસ્તીમાં સહેજ હાનિકારક પરિવર્તન અલગ થઈ રહ્યું હોય, તો હકારાત્મક પસંદગી શોધવાનું મુશ્કેલ બને છે અને સકારાત્મક પસંદગીની માત્રાને ઓછો અંદાજ આપવામાં આવે છે. નબળા હાનિકારક પરિવર્તનમાં મજબૂત હાનિકારક પરિવર્તન કરતાં બહુરૂપતામાં ફાળો આપવાની મોટી તક હોય છે, પરંતુ હજુ પણ સ્થિરીકરણની ઓછી સંભાવનાઓ હોય છે. આ મેકડોનાલ્ડ-ક્રેઇટમેન પરીક્ષણના અનુકૂલનશીલ ઉત્ક્રાંતિની માત્રાના અંદાજમાં પૂર્વગ્રહ પેદા કરે છે, જેના પરિણામે α નો અંદાજ નાટ્યાત્મક રીતે ઓછો થાય છે. તેનાથી વિપરીત, મજબૂત રીતે હાનિકારક પરિવર્તન ન તો બહુરૂપતા અથવા વિચલનમાં ફાળો આપતા હોવાથી, મજબૂત રીતે હાનિકારક પરિવર્તન α ના પૂર્વગ્રહ અંદાજો નથી કરતા. સહેજ હાનિકારક પરિવર્તનની હાજરી જનીનો સાથે મજબૂત રીતે જોડાયેલી છે જેમણે અસરકારક વસ્તીના કદમાં સૌથી મોટો ઘટાડો અનુભવ્યો છે. આનો અર્થ એ છે કે પ્રજાતિઓમાં અસરકારક વસ્તીના કદમાં તાજેતરના ઘટાડા પછી, જેમ કે અવરોધ, અમે પ્રોટીન-કોડિંગ પ્રદેશોમાં સહેજ હાનિકારક પરિવર્તનની મોટી હાજરીનું નિરીક્ષણ કરીએ છીએ. આપણે સહેજ હાનિકારક પરિવર્તનની સંખ્યામાં વધારો અને અસરકારક વસ્તીના કદમાં તાજેતરના ઘટાડા સાથે સીધો સંબંધ બનાવી શકીએ છીએ. વસ્તીનું કદ આવર્તનમાં વધારો કરવા માટે સહેજ હાનિકારક પરિવર્તનની વલણને શા માટે અસર કરે છે તે અંગેની વધુ માહિતી માટે, લેખ નિયરલી ન્યુટ્રલ થિયરી ઓફ મોલેક્યુલર ઇવોલ્યુશનનો સંદર્ભ લો. વધુમાં, દરેક આંકડાકીય પરીક્ષણની જેમ, મેકડોનાલ્ડ ક્રેઇટમેન પરીક્ષણમાં હંમેશા પ્રકાર I ભૂલ અને પ્રકાર II ભૂલ થવાની સંભાવના રહે છે. આંકડાકીય પરીક્ષણો સાથે, જ્યારે તે હકીકતમાં સાચું હોય ત્યારે નલ પૂર્વધારણાને નકારી કાઢવાનું ટાળવા માટે, આપણે પ્રકાર I ભૂલો કરવાનું ટાળવા માટે વધુ પ્રયાસ કરવો જોઈએ. જો કે, મેકડોનાલ્ડ ક્રેઇટમેન પરીક્ષણ પ્રકાર I ભૂલ માટે ખૂબ જ સંવેદનશીલ છે, કારણ કે ઘણા પરિબળો જે સાચા નલ પૂર્વધારણાના આકસ્મિક અસ્વીકાર તરફ દોરી શકે છે. આવા પરિબળોમાં પુનઃસંયોજન દરમાં વિવિધતા, બિન-સંતુલન વસ્તીવિષયક, નાના નમૂનાના કદ અને તાજેતરમાં અલગ થયેલી પ્રજાતિઓ સાથે સંકળાયેલી સરખામણીઓનો સમાવેશ થાય છે. આ તમામ પરિબળો સકારાત્મક પસંદગી શોધવા માટે મેકડોનાલ્ડ-ક્રેઇટમેન પરીક્ષણની ક્ષમતા તેમજ પ્રજાતિ પર કામ કરતી સકારાત્મક પસંદગીના સ્તરને પ્રભાવિત કરવાની ક્ષમતા ધરાવે છે. પ્રજાતિ પર કામ કરતી હકારાત્મક પસંદગીના સ્તરને યોગ્ય રીતે નક્કી કરવામાં આ અસમર્થતા ઘણીવાર ખોટા હકારાત્મક તરફ દોરી જાય છે, અને નલ પૂર્વધારણાને ખોટી રીતે નકારી કાઢે છે. મેકડોનાલ્ડ-ક્રેઇટમેન પરીક્ષણ કરતી વખતે, વૈજ્ઞાનિકોએ ઘણી બધી પ્રકાર II ભૂલો કરવાનું પણ ટાળવું પડે છે. નહિંતર, પરીક્ષણના પરિણામો ખૂબ ખામીયુક્ત હોઈ શકે છે અને તેના પરિણામો નકામા જાહેર કરવામાં આવશે. મેકડોનાલ્ડ-ક્રેઇટમેન પરીક્ષણની ભૂલ-સુધારણા પદ્ધતિઓ મેકડોનાલ્ડ-ક્રેઇટમેન પરીક્ષણ અને પરીક્ષણની ચોકસાઈમાં સુધારો કેવી રીતે કરવો તે અંગે વધુ પ્રયોગો ચાલુ છે. સુધારવા માટેની સૌથી મહત્વપૂર્ણ ભૂલ એ છે કે સહેજ હાનિકારક પરિવર્તનની હાજરીમાં α ને ગંભીર રીતે ઓછો અંદાજ આપવામાં આવે છે, જેમ કે અગાઉના વિભાગ "મેકડોનાલ્ડ-ક્રેઇટમેન ટેસ્ટ સાથે ભૂલના સ્ત્રોતો" માં ચર્ચા કરવામાં આવી છે. મેકડોનાલ્ડ-ક્રેઇટમેન પરીક્ષણના આ સંભવિત ગોઠવણમાં અનુકૂલનશીલ ઉત્ક્રાંતિને કારણે થયેલા વિકલ્પોની સંખ્યામાં સુધારો કરવા અને વધારવા માટે ડેટા સેટમાંથી ચોક્કસ મૂલ્યની નીચે બહુરૂપતાઓને દૂર કરવાનો સમાવેશ થાય છે. સહેજ હાનિકારક પરિવર્તનની અસરને ઘટાડવા માટે, ચોક્કસ કટઓફ આવર્તનથી ઓછી હોય તેવા બહુરૂપતાઓને બાકાત રાખવાની દરખાસ્ત કરવામાં આવી છે, જેમ કે <8 ટકા અથવા <5 ટકા (શ્રેષ્ઠ કટઓફ મૂલ્ય શું હોવું જોઈએ તે અંગે હજુ પણ ઘણી ચર્ચા છે). ચોક્કસ આવર્તન હેઠળ બહુરૂપતાઓનો સમાવેશ ન કરીને, તમે સહેજ હાનિકારક પરિવર્તન દ્વારા સર્જાયેલા પૂર્વગ્રહને ઘટાડી શકો છો, કારણ કે ઓછા બહુરૂપતાઓની ગણતરી કરવામાં આવશે. આ α ના અંદાજને ઉપર લઈ જશે. તેથી, મેકડોનાલ્ડ-ક્રેઇટમેન પરીક્ષણને વધુ વિશ્વસનીય ગણતા, અંદાજિત અનુકૂલનશીલ ઉત્ક્રાંતિની માત્રાને એટલી ગંભીર રીતે ઓછી આંકવામાં નહીં આવે. એક જરૂરી ગોઠવણ એ છે કે મેકડોનાલ્ડ-ક્રેઇટમેન પરીક્ષણમાં પ્રકાર I ભૂલને નિયંત્રિત કરવી, અગાઉના વિભાગ "મેકડોનાલ્ડ ક્રેઇટમેન પરીક્ષણ સાથે ભૂલના સ્ત્રોતો" માં આની ચર્ચાનો સંદર્ભ લો. પ્રકાર I ભૂલો ટાળવા માટેની એક પદ્ધતિ એ છે કે તાજેતરના અવરોધમાંથી પસાર થયેલી વસ્તીનો ઉપયોગ કરવાનું ટાળવું, એટલે કે તેઓ તાજેતરમાં અસરકારક વસ્તીના કદમાં તાજેતરના ઘટાડામાંથી પસાર થયા છે. મેકડોનાલ્ડ-ક્રેઇટમેન પરીક્ષણમાં વિશ્લેષણને શક્ય તેટલું સચોટ બનાવવા માટે, મોટા નમૂનાના કદનો ઉપયોગ કરવો શ્રેષ્ઠ છે, પરંતુ હજુ પણ ચર્ચા છે કે "મોટું" કેટલું મોટું છે. બિન-કોડિંગ ડીએનએની એપ્લિકેશનોમાં મેકડોનાલ્ડ ક્રેઇટમેન પરીક્ષણની પ્રકાર I ભૂલને નિયંત્રિત કરવાની અન્ય પદ્ધતિ, પીટર એન્ડોલ્ફેટો બિન-કોડિંગ ડીએનએ પર પસંદગી માટે જીનોમવાઇડ સ્કેનમાં પુનઃસંયોજન સાથે એકત્રીકરણ સિમ્યુલેશન દ્વારા મહત્વના સ્તરો સ્થાપિત કરવાનું સૂચન કરે છે. આમ કરવાથી, તમે તમારા આંકડાકીય પરીક્ષણની ચોકસાઈમાં સુધારો કરી શકશો અને કોઈપણ ખોટા સકારાત્મક પરીક્ષણોને ટાળી શકશો. પ્રકાર I ભૂલો કરવાનું ટાળવા માટે આ તમામ સંભવિત રીતો સાથે, વૈજ્ઞાનિકોએ સાવચેતીપૂર્વક પસંદ કરવું જોઈએ કે તેઓ કઈ વસ્તીનું વિશ્લેષણ કરી રહ્યા છે, જેથી વસ્તીનું વિશ્લેષણ કરવાનું ટાળી શકાય જે અચોક્કસ પરિણામો તરફ દોરી જશે. એડેપ્ટિવ ઇવોલ્યુશન ડાયરેક્શનલ સિલેક્શન જી-ટેસ્ટ નેગેટિવ સિલેક્શન (નેચરલ સિલેક્શન) કેએ/કેએસ રેશિયો સંદર્ભો ફિલોજેનેટિક્સ મોલેક્યુલર ઇવોલ્યુશન આંકડાકીય આનુવંશિકતા પણ જુઓ.