DNA barcoding
ડીએનએ બારકોડિંગ એ ચોક્કસ જનીન અથવા જનીનોમાંથી ડીએનએના ટૂંકા વિભાગનો ઉપયોગ કરીને પ્રજાતિઓની ઓળખ કરવાની એક પદ્ધતિ છે. ડીએનએ બારકોડિંગનો આધાર એ છે કે આવા ડીએનએ વિભાગોના સંદર્ભ પુસ્તકાલય (જેને "સિક્વન્સ" પણ કહેવાય છે) સાથે સરખામણી કરીને, એક વ્યક્તિગત ક્રમનો ઉપયોગ જીવતંત્રને પ્રજાતિઓ સાથે અનન્ય રીતે ઓળખવા માટે કરી શકાય છે, જેમ કે સુપરમાર્કેટ સ્કેનર તેના સંદર્ભ ડેટાબેઝની સામે તેના સ્ટોકમાં વસ્તુને ઓળખવા માટે યુપીસી બારકોડના પરિચિત કાળા પટ્ટાનો ઉપયોગ કરે છે. આ "બારકોડ્સ" નો ઉપયોગ કેટલીકવાર અજ્ઞાત પ્રજાતિઓ અથવા જીવતંત્રના ભાગોને ઓળખવાના પ્રયાસમાં થાય છે, ફક્ત શક્ય તેટલા ટેક્સાને સૂચિબદ્ધ કરવા માટે અથવા પ્રજાતિઓની સીમાઓ નક્કી કરવાના પ્રયાસમાં પરંપરાગત વર્ગીકરણ સાથે સરખામણી કરવા માટે થાય છે. બારકોડિંગનો ઉપયોગ કરીને વિવિધ સજીવ જૂથોને ઓળખવા માટે વિવિધ જનીન પ્રદેશોનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે. પ્રાણીઓ અને કેટલાક પ્રોટિસ્ટ્સ માટે સૌથી વધુ ઉપયોગમાં લેવાતો બારકોડ પ્રદેશ સાયટોક્રોમ સી ઓક્સિડેઝ I (COI અથવા COX1) જનીનનો એક ભાગ છે, જે મિટોકોન્ડ્રીયલ ડીએનએમાં જોવા મળે છે. ડીએનએ બારકોડિંગ માટે યોગ્ય અન્ય જનીનો આંતરિક ટ્રાન્સક્રાઇબ્ડ સ્પેસર (આઇટીએસ) આરઆરએનએ છે જેનો ઉપયોગ ઘણીવાર ફૂગ માટે થાય છે અને રુબિસ્કો છોડ માટે વપરાય છે. સુક્ષ્મસજીવો વિવિધ જનીન પ્રદેશોનો ઉપયોગ કરીને શોધી કાઢવામાં આવે છે. ઉદાહરણ તરીકે 16S rRNA જનીનનો પ્રોકેરીયોટ્સની ઓળખ માટે વ્યાપકપણે ઉપયોગ થાય છે, જ્યારે 18S rRNA જનીનનો ઉપયોગ મોટે ભાગે માઇક્રોબાયલ યુકેરીયોટ્સને શોધવા માટે થાય છે. આ જનીન પ્રદેશો પસંદ કરવામાં આવે છે કારણ કે તેમાં આંતર-વિશિષ્ટ (પ્રજાતિઓ વચ્ચે) વિવિધતા કરતાં ઓછી આંતર-વિશિષ્ટ (પ્રજાતિઓમાં) ભિન્નતા હોય છે, જેને "બારકોડિંગ ગેપ" તરીકે ઓળખવામાં આવે છે. ડીએનએ બારકોડિંગના કેટલાક ઉપયોગોમાં નીચેનાનો સમાવેશ થાય છેઃ ફૂલો અથવા ફળો ઉપલબ્ધ ન હોય ત્યારે પણ છોડના પાંદડાઓને ઓળખવા; પરાગાધાન કરતા પ્રાણીઓના શરીર પર એકત્રિત કરવામાં આવેલા પરાગને ઓળખવા; પુખ્ત વયના લોકો કરતા ઓછા નિદાનાત્મક લક્ષણો ધરાવતા જંતુના લાર્વાને ઓળખવા; અથવા તેના પેટની સામગ્રી, લાળ અથવા મળના આધારે પ્રાણીના આહારની તપાસ કરવી. જ્યારે બારકોડિંગનો ઉપયોગ એક કરતાં વધુ જીવતંત્રમાંથી ડીએનએ ધરાવતા નમૂનામાંથી સજીવોને ઓળખવા માટે થાય છે, ત્યારે ડીએનએ મેટાબર્કોડિંગ શબ્દનો ઉપયોગ થાય છે, દા. ત. નદીઓ અને પ્રવાહોમાં ડાયાટમ સમુદાયોના ડીએનએ મેટાબર્કોડિંગ, જેનો ઉપયોગ પાણીની ગુણવત્તાનું મૂલ્યાંકન કરવા માટે થાય છે. પૃષ્ઠભૂમિ ડીએનએ બારકોડિંગ તકનીકો 5S rRNA જનીનનો ઉપયોગ કરીને માઇક્રોબાયલ સમુદાયો પર પ્રારંભિક ડીએનએ સિક્વન્સિંગ કાર્યમાંથી વિકસાવવામાં આવી હતી. 2003 માં, આધુનિક ડીએનએ બારકોડિંગની ચોક્કસ પદ્ધતિઓ અને પરિભાષાઓને પ્રજાતિઓને ઓળખવા માટે પ્રમાણિત પદ્ધતિ તરીકે પ્રસ્તાવિત કરવામાં આવી હતી, તેમજ પોલ ડી. એન. દ્વારા એક પેપરમાં ઓર્ડર અને ફાયલા જેવા ઉચ્ચ ટેક્સાને સંભવિત રીતે અજ્ઞાત સિક્વન્સ ફાળવવામાં આવ્યા હતા. હેબર્ટ એટ અલ. યુનિવર્સિટી ઓફ ગેલ્ફ, ઓન્ટારિયો, કેનેડા. હેબર્ટ અને તેમના સાથીઓએ સાયટોક્રોમ સી ઓક્સિડેઝ I (COI) જનીનની ઉપયોગિતા દર્શાવી હતી, જેનો ઉપયોગ સૌપ્રથમ ફોલ્મર એટ અલ દ્વારા કરવામાં આવ્યો હતો. 1994 માં, મેટાઝોન અપૃષ્ઠવંશીઓ વચ્ચે યોગ્ય ભેદભાવપૂર્ણ સાધન તરીકે પ્રજાતિના સ્તરે ફિલોજેનેટિક વિશ્લેષણ માટેના સાધન તરીકે તેમના પ્રકાશિત ડીએનએ પ્રાઇમરનો ઉપયોગ કરીને. સી. ઓ. આઈ. જનીનનો "ફોલ્મર પ્રદેશ" સામાન્ય રીતે ડીએનએ સ્તરે તેની વિવિધતાની પેટર્નના આધારે ટેક્સામાં તફાવત કરવા માટે વપરાય છે. ક્રમને પુનઃપ્રાપ્ત કરવાની સાપેક્ષ સરળતા અને પ્રજાતિઓ વચ્ચેના સંરક્ષણ સાથે મિશ્રિત પરિવર્તનશીલતા, COI ના કેટલાક ફાયદા છે. પ્રોફાઇલ્સને "બારકોડ્સ" કહીને, હેબર્ટ એટ અલ. સી. ઓ. આઈ. ડેટાબેઝના વિકાસની કલ્પના કરવામાં આવી છે જે "વૈશ્વિક જૈવ ઓળખ પ્રણાલી" માટે આધાર તરીકે કામ કરી શકે છે. પદ્ધતિઓ નમૂના અને જાળવણી બારકોડિંગ લક્ષ્ય નમૂનામાંથી પેશીઓમાંથી, સજીવોના મિશ્રણમાંથી (જથ્થાબંધ નમૂના) અથવા પર્યાવરણીય નમૂનાઓમાં હાજર ડીએનએમાંથી (દા. ત.) કરી શકાય છે. પાણી અથવા માટી). નમૂના લેવા, સાચવવા અથવા વિશ્લેષણ કરવાની પદ્ધતિઓ તે વિવિધ પ્રકારના નમૂનાઓ વચ્ચે અલગ પડે છે. પેશીના નમૂના લક્ષ્ય નમૂનામાંથી પેશીના નમૂનાને બારકોડ કરવા માટે, ત્વચાનો એક નાનો ટુકડો, સ્કેલ, પગ અથવા એન્ટેના પૂરતા હોવાની શક્યતા છે (નમૂનાના કદના આધારે). દૂષિતતા ટાળવા માટે, નમૂનાઓ વચ્ચે વપરાયેલ સાધનોને જંતુમુક્ત કરવા જરૂરી છે. એક નમૂનામાંથી બે નમૂના એકત્રિત કરવાની ભલામણ કરવામાં આવે છે, એક આર્કાઇવ માટે અને એક બારકોડિંગ પ્રક્રિયા માટે. ડીએનએના અધઃપતનની સમસ્યાને દૂર કરવા માટે નમૂનાનું સંરક્ષણ નિર્ણાયક છે. જથ્થાબંધ નમૂના એ પર્યાવરણીય નમૂનાનો એક પ્રકાર છે જેમાં અભ્યાસ હેઠળના વર્ગીકરણ જૂથના ઘણા સજીવો હોય છે. જથ્થાબંધ નમૂનાઓ (અહીં વપરાયેલા અર્થમાં) અને અન્ય પર્યાવરણીય નમૂનાઓ વચ્ચેનો તફાવત એ છે કે જથ્થાબંધ નમૂના સામાન્ય રીતે સારી ગુણવત્તાવાળા ડીએનએનો મોટો જથ્થો પૂરો પાડે છે. જથ્થાબંધ નમૂનાઓના ઉદાહરણોમાં કિક-નેટ દ્વારા એકત્રિત કરવામાં આવેલા જળચર મેક્રોઇન્વર્ટેબ્રેટ નમૂનાઓ અથવા મેલાઇઝ ટ્રેપ દ્વારા એકત્રિત કરવામાં આવેલા જંતુના નમૂનાઓનો સમાવેશ થાય છે. એકકોશિક યુકેરીયોટ્સ જેવા સંપૂર્ણ સજીવો ધરાવતા ફિલ્ટર કરેલા અથવા કદ-અપૂર્ણાંકવાળા પાણીના નમૂનાઓને પણ કેટલીકવાર જથ્થાબંધ નમૂનાઓ તરીકે વ્યાખ્યાયિત કરવામાં આવે છે. આવા નમૂનાઓ મોર્ફોલોજી આધારિત ઓળખ માટે પરંપરાગત નમૂનાઓ મેળવવા માટે ઉપયોગમાં લેવાતી સમાન તકનીકો દ્વારા એકત્રિત કરી શકાય છે. પર્યાવરણીય ડીએનએ (ઇડીએનએ) પદ્ધતિ એ પર્યાવરણીય નમૂનાઓમાં હાજર સેલ્યુલર કાટમાળ અથવા બાહ્ય સેલ્યુલર ડીએનએમાંથી પ્રજાતિઓ શોધવા અને ઓળખવા માટેનો બિન-આક્રમક અભિગમ છે. પાણી અથવા માટી) બારકોડિંગ અથવા મેટાબર્કોડિંગ દ્વારા. આ અભિગમ એ હકીકત પર આધારિત છે કે દરેક જીવંત સજીવ પર્યાવરણમાં ડીએનએ છોડે છે, અને આ પર્યાવરણીય ડીએનએ ખૂબ જ ઓછી વિપુલતા ધરાવતા સજીવો માટે પણ શોધી શકાય છે. આમ, ક્ષેત્રના નમૂના લેવા માટે, સૌથી નિર્ણાયક ભાગ એ છે કે દૂષિતતા ટાળવા માટે દરેક નમૂના સ્થળ અથવા નમૂના પર ડીએનએ મુક્ત સામગ્રી અને સાધનોનો ઉપયોગ કરવો, જો લક્ષ્ય જીવતંત્ર (ઓ) નું ડીએનએ ઓછી માત્રામાં હાજર હોવાની સંભાવના હોય. બીજી બાજુ, ઇ. ડી. એન. એ. નમૂનામાં હંમેશા સંપૂર્ણ કોષ, જીવંત સુક્ષ્મસજીવોના ડી. એન. એ. નો સમાવેશ થાય છે, જે ઘણીવાર મોટી માત્રામાં હાજર હોય છે. તેથી, કુદરતી વાતાવરણમાં લેવામાં આવેલા સુક્ષ્મસજીવોના નમૂનાઓને ઇ. ડી. એન. એ. નમૂનાઓ પણ કહેવામાં આવે છે, પરંતુ લક્ષિત સજીવોના મોટા જથ્થાને કારણે આ સંદર્ભમાં દૂષિતતા ઓછી સમસ્યારૂપ છે. ઇ. ડી. એન. એ. પદ્ધતિ મોટાભાગના નમૂનાના પ્રકારો પર લાગુ કરવામાં આવે છે, જેમ કે પાણી, કાંપ, માટી, પ્રાણીનું મળ, પેટની માત્રા અથવા લોહી. લીચીઓ. ડીએનએ નિષ્કર્ષણ, વિસ્તરણ અને ડીએનએ બારકોડિંગ માટે જરૂરી છે કે નમૂનામાં ડીએનએ કાઢવામાં આવે. ડીએનએ નિષ્કર્ષણની વિવિધ પદ્ધતિઓ અસ્તિત્વમાં છે, અને ખર્ચ, સમય, નમૂનાનો પ્રકાર અને ઉપજ જેવા પરિબળો શ્રેષ્ઠ પદ્ધતિની પસંદગીને અસર કરે છે. જ્યારે ઓર્ગેનિઝમલ અથવા ઇ. ડી. એન. એ. નમૂનાઓમાંથી ડીએનએને પોલિમરેઝ ચેઇન રિએક્શન (પી. સી. આર.) નો ઉપયોગ કરીને વિસ્તૃત કરવામાં આવે છે, ત્યારે નમૂનામાં રહેલા અવરોધક અણુઓ દ્વારા પ્રતિક્રિયા નકારાત્મક રીતે પ્રભાવિત થઈ શકે છે. અનુગામી વિશ્લેષણ માટે ઉચ્ચ ગુણવત્તાની ડીએનએ ઉપલબ્ધ છે તેની ખાતરી કરવા માટે આ અવરોધકોને દૂર કરવા નિર્ણાયક છે. ડીએનએ બારકોડિંગમાં કાઢેલા ડીએનએનું વિસ્તરણ એ જરૂરી પગલું છે. સામાન્ય રીતે, ડીએનએ બારકોડ મેળવવા માટે કુલ ડીએનએ સામગ્રીનો માત્ર એક નાનો ટુકડો અનુક્રમિત કરવામાં આવે છે (સામાન્ય રીતે 400-800 આધાર જોડી). ઇ. ડી. એન. એ. સામગ્રીનું વિસ્તરણ સામાન્ય રીતે નાના ટુકડાઓના કદ (<200 આધાર જોડીઓ) પર કેન્દ્રિત હોય છે, કારણ કે ઇ. ડી. એન. એ. અન્ય સ્રોતોમાંથી ડીએનએ સામગ્રી કરતાં ખંડિત થવાની શક્યતા વધુ હોય છે. જો કે, કેટલાક અભ્યાસો એવી દલીલ કરે છે કે એમ્પ્લિકન કદ અને ઇ. ડી. એન. એ. ની શોધ દર વચ્ચે કોઈ સંબંધ નથી. જ્યારે ડીએનએ બારકોડ માર્કર ક્ષેત્રને વિસ્તૃત કરવામાં આવે છે, ત્યારે આગળનું પગલું ડીએનએ સિક્વન્સિંગ પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરીને માર્કર ક્ષેત્રને અનુક્રમિત કરવાનું છે. ઘણા જુદા જુદા અનુક્રમણિકા પ્લેટફોર્મ ઉપલબ્ધ છે, અને તકનીકી વિકાસ ઝડપથી આગળ વધી રહ્યો છે. ડી. એન. એ. બારકોડિંગ માટે ઉપયોગમાં લેવાતા માર્કર પસંદગી માર્કર્સને બારકોડ કહેવામાં આવે છે. ડીએનએ બારકોડ્સ પર આધારિત પ્રજાતિઓની સફળતાપૂર્વક લાક્ષણિકતા દર્શાવવા માટે, માહિતીપ્રદ ડીએનએ પ્રદેશોની પસંદગી નિર્ણાયક છે. એક સારા ડીએનએ બારકોડમાં ઓછી આંતર-વિશિષ્ટ અને ઉચ્ચ આંતર-વિશિષ્ટ પરિવર્તનશીલતા હોવી જોઈએ અને વ્યાપક વર્ગીકરણ ઉપયોગ માટે સાર્વત્રિક પી. સી. આર. પ્રાઇમર વિકસાવવા માટે સંરક્ષિત ફ્લેન્કિંગ સાઇટ્સ હોવી જોઈએ. ધ્યેય એ પ્રાઇમર ડિઝાઇન કરવાનો છે જે સજીવોના અભ્યાસ જૂથ (ઉચ્ચ વર્ગીકરણ રીઝોલ્યુશન) માં મોટાભાગની અથવા તમામ પ્રજાતિઓને શોધી કાઢશે અને અલગ પાડશે. બારકોડ ક્રમની લંબાઈ વર્તમાન નમૂના સ્રોત, ડીએનએ નિષ્કર્ષણ, વિસ્તરણ અને અનુક્રમણિકા પદ્ધતિઓ સાથે ઉપયોગમાં લેવા માટે પૂરતી ટૂંકી હોવી જોઈએ. આદર્શ રીતે, વાયરસથી માંડીને છોડ અને પ્રાણીઓ સુધીના તમામ વર્ગીકરણ જૂથો માટે એક જનીન ક્રમનો ઉપયોગ કરવામાં આવશે. જો કે, હજુ સુધી આવો કોઈ જનીન વિસ્તાર મળી આવ્યો નથી, તેથી સજીવોના વિવિધ જૂથો માટે અથવા અભ્યાસના પ્રશ્નના આધારે વિવિધ બારકોડનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે. પ્રાણીઓ માટે, સૌથી વધુ ઉપયોગમાં લેવાતો બારકોડ મિટોકોન્ડ્રીયલ સાયટોક્રોમ સી ઓક્સિડેઝ I (COI) લોકસ છે. અન્ય મિટોકોન્ડ્રીયલ જનીનો, જેમ કે સાયટીબી, 12એસ અથવા 16એસનો પણ ઉપયોગ થાય છે. મિટોકોન્ડ્રીયલ જનીનોને પરમાણુ જનીનો કરતાં પસંદ કરવામાં આવે છે કારણ કે તેમના ઇન્ટ્રોનનો અભાવ, વારસાના તેમના હેપ્લોઇડ મોડ અને તેમના મર્યાદિત પુનઃસંયોજનને કારણે. વધુમાં, દરેક કોષમાં વિવિધ મિટોકોન્ડ્રિયા (કેટલાક હજાર સુધી) હોય છે અને તેમાંના દરેકમાં ઘણા ગોળાકાર ડીએનએ અણુઓ હોય છે. તેથી જ્યારે નમૂના પેશીઓ મર્યાદિત હોય ત્યારે પણ મિટોકોન્ડ્રિયા ડીએનએનો વિપુલ સ્રોત પ્રદાન કરી શકે છે. છોડમાં, જોકે, મિટોકોન્ડ્રીયલ જનીનો ડીએનએ બારકોડિંગ માટે યોગ્ય નથી કારણ કે તેઓ નીચા પરિવર્તન દર દર્શાવે છે. ક્લોરોપ્લાસ્ટ જિનોમમાં કેટલાક ઉમેદવાર જનીનો મળી આવ્યા છે, જેમાં સૌથી આશાસ્પદ છે મેટ્યુરેઝ કે જનીન (મેટકે) પોતે અથવા અન્ય જનીનો સાથે જોડાણમાં. પ્રજાતિઓની ઓળખ માટે મેટકે, આરબીસીએલ, ટીઆરએનએચ અથવા અન્ય જનીનો સાથે રાઇબોસોમલ ઇન્ટરનલ ટ્રાન્સક્રાઇબ્ડ સ્પેસર્સ (આઇટીએસ ડીએનએ) જેવા મલ્ટી-લોકસ માર્કર્સનો પણ ઉપયોગ કરવામાં આવ્યો છે. બે અથવા વધુ ક્લોરોપ્લાસ્ટ બારકોડનો ઉપયોગ કરતી વખતે છોડની પ્રજાતિઓ વચ્ચે શ્રેષ્ઠ ભેદભાવ પ્રાપ્ત કરવામાં આવ્યો છે. બેક્ટેરિયા માટે, રિબોસોમલ આર. એન. એ. (16 એસ.) જનીનનું નાનું પેટા એકમ વિવિધ વર્ગીકરણ માટે વાપરી શકાય છે, કારણ કે તે ખૂબ જ સંરક્ષિત છે. કેટલાક અભ્યાસો સૂચવે છે કે COI, પ્રકાર II ચેપરોનિન (cpn60) અથવા RNA પોલિમરેઝ (rpoB) નું β સબ્યુનિટ પણ બેક્ટેરિયલ DNA બારકોડ તરીકે કામ કરી શકે છે. બારકોડિંગ ફૂગ વધુ પડકારજનક છે, અને એક કરતાં વધુ પ્રાઇમર સંયોજનની જરૂર પડી શકે છે. સી. ઓ. આઈ. માર્કર ચોક્કસ ફૂગના જૂથોમાં સારું પ્રદર્શન કરે છે, પરંતુ અન્યમાં સમાન રીતે સારું પ્રદર્શન કરતું નથી. તેથી, વધારાના માર્કર્સનો ઉપયોગ કરવામાં આવી રહ્યો છે, જેમ કે આઇ. ટી. એસ. આર. ડી. એન. એ. અને ન્યુક્લિયર રિબોસોમલ આર. એન. એ. (28 એસ. એલ. એસ. યુ. આર. એન. એ.) નો મોટો પેટા એકમ. પ્રોટિસ્ટ્સના જૂથમાં, વિવિધ બારકોડ્સ પ્રસ્તાવિત કરવામાં આવ્યા છે, જેમ કે 28S rDNA ના D1-D2 અથવા D2-D3 પ્રદેશો, 18S rRNA જનીનનો V4 પેટા પ્રદેશ, ITS rDNA અને COI. વધુમાં, પ્રકાશસંશ્લેષણ પ્રોટીસ્ટ માટે કેટલાક ચોક્કસ બારકોડનો ઉપયોગ કરી શકાય છે, ઉદાહરણ તરીકે રિબ્યુલોઝ-1,5-બિસ્ફોસ્ફેટ કાર્બોક્સિલેઝ-ઓક્સિજેનેઝ જનીન (આર. બી. સી. એલ.) અને ક્લોરોપ્લાસ્ટિક 23 એસ આર. આર. એન. એ જનીનનો મોટો પેટા એકમ. સંદર્ભ પુસ્તકાલયો અને બાયોઇન્ફોર્મેટિક્સ સંદર્ભ પુસ્તકાલયો બારકોડિંગ અથવા મેટાબર્કોડિંગમાંથી મેળવેલા ક્રમની વર્ગીકરણ ઓળખ માટે વપરાય છે, જેને એનોટેશન પણ કહેવાય છે. આ ડેટાબેઝમાં અગાઉ ઓળખાયેલ ટેક્સાને સોંપેલ ડીએનએ બારકોડ હોય છે. મોટાભાગના સંદર્ભ પુસ્તકાલયો સજીવ જૂથની અંદરની તમામ પ્રજાતિઓને આવરી લેતા નથી, અને નવી એન્ટ્રીઓ સતત બનાવવામાં આવે છે. મેક્રો-અને ઘણા સુક્ષ્મસજીવો (જેમ કે શેવાળ) ના કિસ્સામાં, આ સંદર્ભ પુસ્તકાલયોને વિગતવાર દસ્તાવેજીકરણની જરૂર પડે છે (નમૂનાનું સ્થાન અને તારીખ, જે વ્યક્તિએ તેને એકત્રિત કર્યું છે, છબી, વગેરે). અને વાઉચર નમૂનાની અધિકૃત વર્ગીકરણ ઓળખ, તેમજ ચોક્કસ સ્વરૂપમાં ક્રમની રજૂઆત. જો કે, આવા ધોરણો માત્ર થોડી પ્રજાતિઓ માટે જ પૂર્ણ થાય છે. આ પ્રક્રિયામાં સંગ્રહાલય સંગ્રહ, હર્બેરિયા અને અન્ય સહયોગી સંસ્થાઓમાં વાઉચર નમૂનાઓના સંગ્રહની પણ જરૂર પડે છે. ઓળખની ચોકસાઈ માટે વર્ગીકરણની દ્રષ્ટિએ વ્યાપક કવરેજ અને સામગ્રીની ગુણવત્તા બંને મહત્વપૂર્ણ છે. માઇક્રોબાયલ વિશ્વમાં, મોટાભાગની પ્રજાતિઓના નામો માટે કોઈ ડીએનએ માહિતી નથી, અને ઘણા ડીએનએ સિક્વન્સ કોઈપણ લિનિયન દ્વિપદીને સોંપી શકાતા નથી. જીવતંત્ર જૂથ અને ઉપયોગમાં લેવાતા આનુવંશિક માર્કરના આધારે કેટલાક સંદર્ભ ડેટાબેઝ અસ્તિત્વમાં છે. ત્યાં નાના, રાષ્ટ્રીય ડેટાબેઝ છે (દા. ત. ફિનબોલ), અને ઇન્ટરનેશનલ બારકોડ ઓફ લાઇફ પ્રોજેક્ટ (આઇ. બી. ઓ. એલ.) જેવા મોટા સમૂહ. 2007 માં શરૂ કરાયેલ, બારકોડ ઓફ લાઇફ ડેટા સિસ્ટમ (BOLD) એ સૌથી મોટા ડેટાબેઝમાંનું એક છે, જેમાં 2022 માં આશરે 7,80,000 BIN (બારકોડ ઇન્ડેક્સ નંબર્સ) છે. તે બારકોડ અભ્યાસ માટે નમૂના અને અનુક્રમ રેકોર્ડ માટે મુક્તપણે સુલભ ભંડાર છે, અને તે બારકોડ ડેટાના વ્યવસ્થાપન, ગુણવત્તાની ખાતરી અને વિશ્લેષણમાં મદદ કરતી વર્કબેન્ચ પણ છે. ડેટાબેઝમાં મુખ્યત્વે સી. ઓ. આઈ. આનુવંશિક માર્કર પર આધારિત પ્રાણીઓ માટે બી. આઈ. એન. રેકોર્ડ છે. છોડની ઓળખ માટે, બી. ઓ. એલ. ડી. મેટકે અને આર. બી. સી. એલ. માંથી સિક્વન્સ સ્વીકારે છે. યુનાઈટેડ ડેટાબેઝ 2003 માં શરૂ કરવામાં આવ્યો હતો અને તે ન્યુક્લિયર રાઇબોસોમલ ઇન્ટરનલ ટ્રાન્સક્રાઇબ્ડ સ્પેસર (આઇ. ટી. એસ.) આનુવંશિક માર્કર ક્ષેત્ર સાથે ફંગલ (અને 2018 થી તમામ યુકેરીયોટિક) પ્રજાતિઓની પરમાણુ ઓળખ માટે સંદર્ભ ડેટાબેઝ છે. આ ડેટાબેઝ પ્રજાતિઓની પૂર્વધારણાઓના ખ્યાલ પર આધારિત છેઃ તમે% પસંદ કરો છો જેના પર તમે કામ કરવા માંગો છો, અને નિષ્ણાતો દ્વારા ઓળખાયેલા વાઉચર નમૂનાઓમાંથી મેળવેલા ક્રમની તુલનામાં ક્રમને સૉર્ટ કરવામાં આવે છે. Diat.barcode Diat.barcode ડેટાબેઝ સૌપ્રથમ 2016 માં આર-સિસ્ટઃઃ ડાયટમ નામ હેઠળ પ્રકાશિત કરવામાં આવ્યો હતો, જેની શરૂઆત બે સ્રોતોમાંથી કરવામાં આવી હતીઃ ફ્રેન્ચ નેશનલ ઇન્સ્ટિટ્યૂટ ફોર એગ્રિકલ્ચરલ રિસર્ચ (INRA) ના હાઇડ્રોબાયોલોજિકલ સ્ટેશનમાં થનોન કલ્ચર કલેક્શન (TCC), અને NCBI (નેશનલ સેન્ટર ફોર બાયોટેકનોલોજી ઇન્ફર્મેશન) ન્યુક્લિયોટાઇડ ડેટાબેઝમાંથી. Diat.barcode બે આનુવંશિક માર્કર્સ, rbcL (રિબ્યુલોઝ-1,5-બિસ્ફોસ્ફેટ કાર્બોક્સિલેઝ/ઓક્સિજનેઝ) અને 18S (18S રાઇબોસોમલ RNA) માટે માહિતી પૂરી પાડે છે. ડેટાબેઝમાં પ્રજાતિઓની વધારાની, લાક્ષણિકતાઓની માહિતી પણ સામેલ છે, જેમ કે મોર્ફોલોજિકલ લાક્ષણિકતાઓ (બાયોવોલ્યુમ, કદ પરિમાણો, વગેરે). ), જીવન-સ્વરૂપો (ગતિશીલતા, વસાહત-પ્રકાર, વગેરે) અથવા પર્યાવરણીય લક્ષણો (પ્રદૂષણ સંવેદનશીલતા, વગેરે). બાયોઇન્ફોર્મેટિક વિશ્લેષણ સારી રીતે સંરચિત, સ્વચ્છ અને અર્થઘટનક્ષમ ડેટા મેળવવા માટે, બાયોઇન્ફોર્મેટિક વિશ્લેષણનો ઉપયોગ કરીને કાચા અનુક્રમણિકા ડેટાની પ્રક્રિયા કરવી આવશ્યક છે. અનુક્રમણિકા માહિતી સાથેની એફ. એ. એસ. ટી. ક્યુ. ફાઇલમાં બે પ્રકારની માહિતી હોય છેઃ નમૂનામાં શોધાયેલ ક્રમ (એફ. એ. એસ. ટી. એ. ફાઇલ) અને દરેક ડી. એન. એ. ક્રમના દરેક ન્યુક્લિયોટાઇડ સાથે સંકળાયેલ ગુણવત્તા ગુણાંક (પી. એચ. આર. ઈ. ડી. ગુણાંક) સાથેની ગુણવત્તા ફાઇલ. PHRED સ્કોર્સ એ સંભાવના સૂચવે છે કે જેની સાથે સંકળાયેલ ન્યુક્લિયોટાઇડને યોગ્ય રીતે સ્કોર કરવામાં આવ્યો છે. સામાન્ય રીતે, દરેક ડીએનએ ક્રમના અંત તરફ PHRED સ્કોર ઘટે છે. આમ કેટલીક બાયોઇન્ફોર્મેટિક્સ પાઈપલાઈનો ફક્ત નિર્ધારિત થ્રેશોલ્ડ પર ક્રમના અંતને કાપી નાખે છે. કેટલીક અનુક્રમણિકા તકનીકો, જેમ કે મીસેક, જોડીદાર-અંત અનુક્રમણિકાનો ઉપયોગ કરે છે, જે દરમિયાન વધુ સારી ગુણવત્તાનું ઉત્પાદન કરતી બંને દિશાઓમાંથી અનુક્રમણિકા કરવામાં આવે છે. ઓવરલેપિંગ સિક્વન્સ પછી કોન્ટિગ્સમાં ગોઠવવામાં આવે છે અને મર્જ થાય છે. સામાન્ય રીતે, ઘણા નમૂનાઓ એક રનમાં એકત્રિત કરવામાં આવે છે, અને દરેક નમૂનાને ટૂંકા ડીએનએ ટુકડો, ટેગ દ્વારા વર્ગીકૃત કરવામાં આવે છે. ડિમલ્ટીપ્લેક્સિંગ પગલામાં, અલગ નમૂનાઓને ફરીથી ભેગા કરવા માટે આ ટેગનો ઉપયોગ કરીને સિક્વન્સને સૉર્ટ કરવામાં આવે છે. વધુ વિશ્લેષણ પહેલાં, ટેગ અને અન્ય એડેપ્ટરોને બારકોડિંગ ક્રમ ડીએનએ ટુકડામાંથી દૂર કરવામાં આવે છે. કાપણી દરમિયાન, ખરાબ ગુણવત્તાની શ્રેણીઓ (નીચા PHRED સ્કોર્સ), અથવા શ્રેણીઓ કે જે લક્ષિત DNA બારકોડ કરતાં ઘણી ટૂંકી અથવા લાંબી હોય છે, તેને દૂર કરવામાં આવે છે. નીચેનું બિન-પ્રતિકૃતિ પગલું એ પ્રક્રિયા છે જેમાં તમામ ગુણવત્તા-ફિલ્ટર કરેલા ક્રમને નમૂનાઓમાં તેમની વિપુલતાની માહિતી સાથે અનન્ય વાંચન (વ્યક્તિગત અનુક્રમ એકમો આઇએસયુ) ના સમૂહમાં વિભાજિત કરવામાં આવે છે. તે પછી, ચિમેરા (એટલે કે. મિશ્ર મૂળના ટુકડાઓમાંથી રચાયેલા સંયોજન ક્રમ) શોધી કાઢવામાં આવે છે અને દૂર કરવામાં આવે છે. છેવટે, શ્રેણીઓને ઘણી ક્લસ્ટરિંગ વ્યૂહરચનાઓમાંથી એકનો ઉપયોગ કરીને ઓટીયુ (ઓપરેશનલ ટેક્સોનોમિક યુનિટ્સ) માં ક્લસ્ટર કરવામાં આવે છે. સૌથી વધુ ઉપયોગમાં લેવાતા બાયોઇન્ફોર્મેટિક સોફ્ટવેરમાં મોથુર, અપર્સ, કીઇમ, ગેલેક્સી, ઓબીટૂલ, જેએએમપી, બાર્ક અને ડીએડીએ2નો સમાવેશ થાય છે. વાંચનની વિપુલતાની સરખામણી કરતા, એટલે કે. વિવિધ નમૂનાઓ વચ્ચેનો ક્રમ હજુ પણ એક પડકાર છે કારણ કે નમૂનામાં વાંચનની કુલ સંખ્યા તેમજ પ્રજાતિ માટે વાંચનની સંબંધિત માત્રા બંને નમૂનાઓ, પદ્ધતિઓ અથવા અન્ય ચલો વચ્ચે બદલાઈ શકે છે. સરખામણી માટે, પછી દરેક નમૂનાના વાંચનની સંખ્યાને ઘટાડીને સરખામણી કરવા માટેના નમૂનાઓના વાંચનની ન્યૂનતમ સંખ્યા કરી શકાય છે-એક પ્રક્રિયા જેને દુર્લભતા કહેવાય છે. બીજી રીત એ છે કે વાંચનની સાપેક્ષ વિપુલતાનો ઉપયોગ કરવો. પ્રજાતિઓની ઓળખ અને વર્ગીકરણની સોંપણી પ્રજાતિઓ માટે ઓટીયુની વર્ગીકરણની સોંપણી સંદર્ભ પુસ્તકાલયો સાથે શ્રેણીઓના મેળ દ્વારા પ્રાપ્ત થાય છે. મૂળભૂત સ્થાનિક સંરેખણ શોધ સાધન (BLAST) નો ઉપયોગ સામાન્ય રીતે સંદર્ભ ડેટાબેઝમાં નમૂનામાંથી અનુક્રમ વાંચનની સરખામણી કરીને અનુક્રમ વચ્ચેના સમાનતાના પ્રદેશોને ઓળખવા માટે થાય છે. જો સંદર્ભ ડેટાબેઝમાં સંબંધિત પ્રજાતિઓના ક્રમ હોય, તો નમૂનાના ક્રમને પ્રજાતિ સ્તર સુધી ઓળખી શકાય છે. જો ક્રમને હાલની સંદર્ભ લાઈબ્રેરી એન્ટ્રી સાથે સરખાવી ન શકાય, તો ડીએનએ બારકોડિંગનો ઉપયોગ નવી એન્ટ્રી બનાવવા માટે કરી શકાય છે. કેટલાક કિસ્સાઓમાં, સંદર્ભ ડેટાબેઝની અપૂર્ણતાને કારણે, ઓળખ માત્ર ઉચ્ચ વર્ગીકરણ સ્તરે જ પ્રાપ્ત કરી શકાય છે, જેમ કે કુટુંબ અથવા વર્ગને સોંપણી. બેક્ટેરિયા જેવા કેટલાક જીવતંત્ર જૂથોમાં, પ્રજાતિ સ્તર પર વર્ગીકરણની સોંપણી ઘણીવાર શક્ય નથી. આવા કિસ્સાઓમાં, નમૂનાને ચોક્કસ ઓપરેશનલ ટેક્સોનોમિક યુનિટ (ઓટીયુ) ને સોંપવામાં આવી શકે છે. ડીએનએ બારકોડિંગના ઉપયોગોમાં નવી પ્રજાતિઓની ઓળખ, ખોરાકની સલામતીનું મૂલ્યાંકન, ગુપ્ત પ્રજાતિઓની ઓળખ અને મૂલ્યાંકન, એલિયન પ્રજાતિઓની શોધ, લુપ્તપ્રાય અને જોખમમાં મુકાયેલી પ્રજાતિઓની ઓળખ, ઇંડા અને લાર્વાના તબક્કાઓને પુખ્ત પ્રજાતિઓ સાથે જોડવા, જૈવ સંસાધનો માટે બૌદ્ધિક સંપત્તિ અધિકારો સુરક્ષિત કરવા, સંરક્ષણ વ્યૂહરચનાઓ માટે વૈશ્વિક વ્યવસ્થાપન યોજનાઓ ઘડવા, ખોરાકની જગ્યાઓ અને ફોરેન્સિક વિજ્ઞાનનો સમાવેશ થાય છે. ડીએનએ બારકોડ માર્કર્સને પ્રણાલીગત, ઇકોલોજી, ઉત્ક્રાંતિવાદી જીવવિજ્ઞાન અને સંરક્ષણમાં મૂળભૂત પ્રશ્નોના જવાબ આપવા માટે લાગુ કરી શકાય છે, જેમાં સમુદાય એસેમ્બલી, પ્રજાતિઓની ક્રિયાપ્રતિક્રિયા નેટવર્ક, વર્ગીકરણની શોધ અને પર્યાવરણીય સંરક્ષણ માટે અગ્રતાના ક્ષેત્રોનું મૂલ્યાંકન સામેલ છે. પ્રજાતિઓની ઓળખ જીનોમના પ્રમાણિત પ્રદેશમાંથી ચોક્કસ ટૂંકા ડીએનએ સિક્વન્સ અથવા માર્કર્સ પ્રજાતિઓને ઓળખવા માટે ડીએનએ બારકોડ પ્રદાન કરી શકે છે. જ્યારે પરંપરાગત પદ્ધતિઓ લાગુ પડતી નથી ત્યારે મોલેક્યુલર પદ્ધતિઓ ખાસ કરીને ઉપયોગી છે. ડીએનએ બારકોડિંગ લાર્વાની ઓળખ માટે ખૂબ જ લાગુ પડે છે, જેના માટે સામાન્ય રીતે થોડા નિદાનાત્મક પાત્રો ઉપલબ્ધ હોય છે, અને જીવનના વિવિધ તબક્કાઓ (દા. ત. ઘણા પ્રાણીઓમાં લાર્વા અને પુખ્ત). કન્વેન્શન ઓફ ધ ઇન્ટરનેશનલ ટ્રેડ ઓફ એન્ડેન્જર્ડ સ્પીશીઝ (CITES) એપેન્ડિક્સમાં સૂચિબદ્ધ પ્રજાતિઓની ઓળખ માટે બારકોડિંગ તકનીકોનો ઉપયોગ ગેરકાયદેસર વેપારની દેખરેખ માટે થાય છે. આક્રમક પ્રજાતિઓ એલિયન પ્રજાતિઓની શોધ બારકોડિંગ દ્વારા શોધી શકાય છે. બારકોડિંગ પ્રજાતિઓની શોધ માટે યોગ્ય હોઈ શકે છે, દા. ત. સરહદ નિયંત્રણ, જ્યાં વિવિધ પ્રજાતિઓ વચ્ચેની સમાનતા, પર્યાપ્ત નિદાન લાક્ષણિકતાઓનો અભાવ અને/અથવા વર્ગીકરણની કુશળતાના અભાવને કારણે ઝડપી અને સચોટ આકારશાસ્ત્રીય ઓળખ ઘણીવાર શક્ય નથી. બારકોડિંગ અને મેટાબર્કોડિંગનો ઉપયોગ આક્રમક પ્રજાતિઓ માટે ઇકોસિસ્ટમની તપાસ કરવા અને આક્રમક પ્રજાતિઓ અને મૂળ, મોર્ફોલોજીકલ રીતે સમાન, પ્રજાતિઓ વચ્ચે તફાવત કરવા માટે પણ થઈ શકે છે. ડીએનએ ઓળખની ઉચ્ચ કાર્યક્ષમતા જૈવિક આક્રમણની પરંપરાગત દેખરેખની તુલનામાં દર્શાવવામાં આવી છે. ગુપ્ત પ્રજાતિઓનું સીમાંકન ડીએનએ બારકોડિંગ ગુપ્ત પ્રજાતિઓની ઓળખ અને માન્યતાને સક્ષમ કરે છે. ડીએનએ બારકોડિંગ વિશ્લેષણના પરિણામો વિશ્લેષણાત્મક પદ્ધતિઓની પસંદગી પર આધાર રાખે છે, તેથી ડીએનએ બારકોડ્સનો ઉપયોગ કરીને ગુપ્ત પ્રજાતિઓનું સીમાંકન કરવાની પ્રક્રિયા વર્ગીકરણના અન્ય કોઈપણ સ્વરૂપની જેમ વ્યક્તિલક્ષી હોઈ શકે છે. હેબર્ટ એટ અલ. (2004) એ તારણ કાઢ્યું હતું કે ઉત્તર-પશ્ચિમ કોસ્ટા રિકામાં બટરફ્લાય એસ્ટ્રાફ્ટેસ ફુલગ્રેટર વાસ્તવમાં 10 જુદી જુદી પ્રજાતિઓ ધરાવે છે. જો કે, આ પરિણામોને પછીથી બ્રાઉઅર (2006) દ્વારા પડકારવામાં આવ્યા હતા, જેમણે વિશ્લેષણમાં અસંખ્ય ગંભીર ભૂલો તરફ ધ્યાન દોર્યું હતું અને તારણ કાઢ્યું હતું કે મૂળ માહિતી દસ ગુપ્ત પ્રજાતિઓને બદલે ત્રણથી સાત ગુપ્ત ટેક્સાની શક્યતા કરતાં વધુ સમર્થન આપી શકે છે. સ્મિથ એટ અલ. (2007) ઉત્તરપશ્ચિમ કોસ્ટા રિકાના એરિયા ડી કન્ઝર્વેસિઓન ગુઆનાકેસ્ટ (એસીજી) માં કેટરપિલર (લેપિડોપ્ટેરા) માંથી ઉછેરવામાં આવેલી બેલ્વોસિયા પરોપજીવી માખીઓ (ડિપ્ટેરાઃ ટેચિનિડે) ની 20 મોર્ફોસ્પેશિસની પ્રજાતિઓની ઓળખ માટે સાયટોક્રોમ સી ઓક્સિડેઝ I ડીએનએ બારકોડ્સનો ઉપયોગ કર્યો હતો. આ લેખકોએ શોધ્યું કે બારકોડિંગ પ્રજાતિઓની સંખ્યા વધારીને 32 કરે છે, જે દર્શાવે છે કે ત્રણ પરોપજીવી પ્રજાતિઓમાંથી દરેક, જેને અગાઉ સામાન્યવાદીઓ તરીકે ગણવામાં આવતી હતી, તે વાસ્તવમાં અત્યંત યજમાન-વિશિષ્ટ ગુપ્ત પ્રજાતિઓની શ્રેણી છે. ડીએનએ બારકોડિંગ દ્વારા અભ્યાસ કરાયેલા ઊંડા એન્ટાર્કટિક બેન્થોસની અંદર પોલીકીટ્સની 15 મોર્ફોસ્પેશિસ માટે, 50 ટકા કેસોમાં ગુપ્ત વિવિધતા જોવા મળી હતી. વધુમાં, અગાઉ અવગણવામાં આવેલી 10 મોર્ફોસ્પેશિસ મળી આવી હતી, જે 233% દ્વારા નમૂનામાં કુલ પ્રજાતિની સમૃદ્ધિમાં વધારો કરે છે. આહાર વિશ્લેષણ અને ખોરાક વેબ એપ્લિકેશન ડીએનએ બારકોડિંગ અને મેટાબર્કોડિંગ આહાર વિશ્લેષણ અભ્યાસોમાં ઉપયોગી થઈ શકે છે, અને સામાન્ય રીતે તેનો ઉપયોગ થાય છે જો શિકારના નમુનાઓને આકારશાસ્ત્રીય પાત્રોના આધારે ઓળખી શકાતા નથી. આહાર વિશ્લેષણમાં નમૂનાના અભિગમોની શ્રેણી છેઃ પેટની સામગ્રી, મળ, લાળ અથવા આખા શરીરનું વિશ્લેષણ પર ડીએનએ ચયાપચય કરી શકાય છે. ફેકલ નમૂનાઓ અથવા ખૂબ પચેલા પેટની સામગ્રીમાં, પેશીઓને એક પ્રજાતિથી અલગ પાડવાનું ઘણીવાર શક્ય નથી, અને તેથી તેના બદલે મેટાબર્કોડિંગ લાગુ કરી શકાય છે. મળ અથવા લાળ બિન-આક્રમક નમૂનાના અભિગમોનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે, જ્યારે આખા શરીરના વિશ્લેષણનો અર્થ ઘણીવાર થાય છે કે વ્યક્તિને પહેલા મારી નાખવાની જરૂર છે. નાના સજીવો માટે, પેટની સામગ્રી માટે અનુક્રમણિકા ઘણીવાર સમગ્ર પ્રાણીને અનુક્રમિત કરીને કરવામાં આવે છે. ખાદ્ય સુરક્ષા માટે બારકોડિંગ ડીએનએ બારકોડિંગ ખાદ્ય ઉત્પાદનોની ગુણવત્તાનું મૂલ્યાંકન કરવા માટે એક આવશ્યક સાધન રજૂ કરે છે. તેનો હેતુ ખોરાકની શોધની બાંયધરી આપવાનો, ખાદ્ય ચાંચિયાગીરીને ઘટાડવાનો અને સ્થાનિક અને લાક્ષણિક કૃષિ-ખાદ્ય ઉત્પાદનનું મૂલ્યાંકન કરવાનો છે. બીજો હેતુ જાહેર આરોગ્યની સુરક્ષા કરવાનો છે; ઉદાહરણ તરીકે, મેટાબર્કોડિંગ ખોરાકના અવશેષોમાંથી સિગ્વાટેરા માછલીને ઝેર આપતા જૂથોને ઓળખવાની અથવા ખાદ્ય પદાર્થોમાંથી ઝેરી મશરૂમ્સને અલગ કરવાની સંભાવના પ્રદાન કરે છે. બાયોમોનિટરિંગ અને ઇકોલોજીકલ આકારણી ડીએનએ બારકોડિંગનો ઉપયોગ સંરક્ષણ પ્રયાસો માટે લુપ્તપ્રાય પ્રજાતિઓની હાજરીનું મૂલ્યાંકન કરવા માટે થઈ શકે છે (સંદર્ભ), અથવા ચોક્કસ ઇકોલોજીકલ પરિસ્થિતિઓ (સંદર્ભ) માટે પ્રતિબિંબીત સૂચક પ્રજાતિઓની હાજરી, ઉદાહરણ તરીકે વધારાના પોષક તત્ત્વો અથવા નીચા ઓક્સિજન સ્તર. ફોરેન્સિક વિજ્ઞાન ડીએનએ બારકોડિંગનો ઉપયોગ ઘણીવાર ફોરેન્સિક વિજ્ઞાનના કેસોમાં પ્રજાતિઓની ઓળખ માટે થાય છે. ગુનાના સ્થળો પર અજાણ્યા પ્રાણીઓ અથવા છોડના નમૂનાઓ મળી શકે છે, એકત્રિત કરી શકાય છે અને ઓળખી શકાય છે, તેને શંકાસ્પદ સાથે જોડવાની અને દોષિત ઠેરવવાની આશામાં. શિકાર, લુપ્તપ્રાય પ્રજાતિઓની હત્યા અને પ્રાણીઓનો દુરુપયોગ એ ગુનાઓના ઉદાહરણો છે જ્યાં ડીએનએ બારકોડિંગનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે, કારણ કે પ્રાણીઓનું ડીએનએ ઘણીવાર જોવા મળે છે. બીજી બાજુ, પ્લાન્ટ ડીએનએનો ઉપયોગ સામાન્ય રીતે શંકાસ્પદને ગુનાના દ્રશ્ય સાથે જોડવા માટે ટ્રેસ પુરાવા તરીકે થાય છે. સંભવિતતા અને ખામીઓ સંભવિતતા પરંપરાગત જૈવ મૂલ્યાંકન પદ્ધતિઓ આંતરરાષ્ટ્રીય સ્તરે સારી રીતે સ્થાપિત છે, અને બાયોમોનિટરિંગને સારી રીતે સેવા આપે છે, ઉદાહરણ તરીકે EU નિર્દેશો WFD અને MSFD ની અંદર જળચર જૈવ મૂલ્યાંકન માટે. જો કે, ડીએનએ બારકોડિંગ નીચેના કારણોસર પરંપરાગત પદ્ધતિઓમાં સુધારો કરી શકે છે; ડીએનએ બારકોડિંગ (i) વર્ગીકરણના રિઝોલ્યુશનમાં વધારો કરી શકે છે અને ટેક્સાની ઓળખમાં સુમેળ લાવી શકે છે જે ઓળખવા મુશ્કેલ છે અથવા નિષ્ણાતોની અછત છે, (ii) ચોક્કસ ટેક્સાને પર્યાવરણીય પરિબળોને વધુ સચોટ/ચોક્કસપણે સંબંધિત કરી શકે છે (iii) પ્રદેશો વચ્ચેની તુલનાત્મકતામાં વધારો કરી શકે છે, (iv) પ્રારંભિક જીવનના તબક્કાઓ અને ખંડિત નમુનાઓને સમાવવા માટે પરવાનગી આપે છે, (v) ગુપ્ત/દુર્લભ પ્રજાતિઓના સીમાંકનને મંજૂરી આપે છે (vi) નવા સૂચકાંકોના વિકાસ માટે પરવાનગી આપે છે દા. ત. દુર્લભ/ગુપ્ત પ્રજાતિઓ કે જે તાણકર્તાઓ પ્રત્યે સંવેદનશીલ/સહિષ્ણુ હોઈ શકે છે, (vii) પ્રક્રિયા કરી શકાય તેવા નમૂનાઓની સંખ્યામાં વધારો કરે છે અને પ્રક્રિયાના સમયને ઘટાડે છે જેના પરિણામે પ્રજાતિ ઇકોલોજીનું જ્ઞાન વધે છે, (viii) ઇ. ડી. એન. એ. પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરતી વખતે દેખરેખની બિન-આક્રમક રીત છે. સમય અને ખર્ચ ડીએનએ બારકોડિંગ તાલીમથી લઈને વર્ગીકરણ સોંપણી સુધીની તમામ રીતે પરંપરાગત મોર્ફોલોજિકલ પદ્ધતિઓ કરતાં ઝડપી છે. વર્ગીકરણમાં નિષ્ણાત બનવા કરતાં ડીએનએ પદ્ધતિઓમાં નિપુણતા મેળવવામાં ઓછો સમય લાગે છે. વધુમાં, ડીએનએ બારકોડિંગ વર્કફ્લો (એટલે કે. નમૂનાથી પરિણામ સુધી) સામાન્ય રીતે પરંપરાગત મોર્ફોલોજિકલ વર્કફ્લો કરતાં ઝડપી હોય છે અને વધુ નમૂનાઓની પ્રક્રિયાને મંજૂરી આપે છે. વર્ગીકરણ રીઝોલ્યુશન ડીએનએ બારકોડિંગ ટેક્સાના રિઝોલ્યુશનને ઉચ્ચ (દા. ત.) થી મંજૂરી આપે છે. કુટુંબ) થી નીચલા (દા. ત. પ્રજાતિઓ) વર્ગીકરણ સ્તરો, જે અન્યથા પરંપરાગત મોર્ફોલોજિકલ પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરીને ઓળખવા માટે ખૂબ મુશ્કેલ છે, જેમ કે માઇક્રોસ્કોપી દ્વારા ઓળખ. ઉદાહરણ તરીકે, ચિરોનોમિડે (નોન-બાઇટિંગ મિડ્જ) પાર્થિવ અને તાજા પાણીની બંને ઇકોસિસ્ટમ્સમાં વ્યાપકપણે વહેંચાયેલું છે. તેમની સમૃદ્ધિ અને વિપુલતા તેમને પર્યાવરણીય પ્રક્રિયાઓ અને નેટવર્ક માટે મહત્વપૂર્ણ બનાવે છે, અને તેઓ બાયોમોનિટરિંગમાં ઉપયોગમાં લેવાતા ઘણા અપૃષ્ઠવંશી જૂથોમાંથી એક છે. અપૃષ્ઠવંશી નમૂનાઓમાં કિરોનોમિડ્સની 100 જેટલી પ્રજાતિઓ હોઈ શકે છે જે ઘણીવાર નમૂનાના 50 ટકા જેટલા હોય છે. આમ છતાં, વર્ગીકરણની કુશળતા અને જરૂરી સમયને કારણે તેઓ સામાન્ય રીતે પારિવારિક સ્તરથી નીચે ઓળખાતા નથી. આના પરિણામે વિવિધ પર્યાવરણીય પસંદગીઓ સાથે વિવિધ ચિરોનોમિડ પ્રજાતિઓ એકસાથે જૂથબદ્ધ થઈ શકે છે, પરિણામે પાણીની ગુણવત્તાનું અચોક્કસ મૂલ્યાંકન થઈ શકે છે. ડીએનએ બારકોડિંગ ટેક્સાને ઉકેલવાની તક પૂરી પાડે છે, અને વ્યક્તિગત ચિરોનોમિડ પ્રજાતિઓ જેવા ચોક્કસ ટેક્સાને સીધી રીતે તણાવગ્રસ્ત અસરો સાથે સંબંધિત કરે છે. ઉદાહરણ તરીકે, બીર્મન એટ અલ. (2018) ડીએનએ બારકોડેડ ચિરોનોમિડે બહુવિધ તાણ માટે તેમના પ્રતિભાવની તપાસ કરવા માટે; પ્રવાહમાં ઘટાડો, ફાઇન-સેડિમેન્ટમાં વધારો અને ખારાશમાં વધારો. બારકોડિંગ પછી, એવું જાણવા મળ્યું હતું કે ચિરોનોમિડના નમૂનામાં 183 ઓપરેશનલ ટેક્સોનોમિક યુનિટ્સ (ઓટીયુ) નો સમાવેશ થાય છે, એટલે કે. બારકોડ્સ (સિક્વન્સ) જે ઘણીવાર મોર્ફોલોજિકલ પ્રજાતિઓની સમકક્ષ હોય છે. આ 183 ઓટીયુએ અગાઉ નોંધાયેલા બે પ્રતિભાવ પ્રકારોને બદલે 15 પ્રતિભાવ પ્રકારો દર્શાવ્યા હતા, જ્યારે તમામ કિરોનોમિડ્સને એક જ બહુવિધ તાણ અભ્યાસમાં એકસાથે જૂથબદ્ધ કરવામાં આવ્યા હતા. માચેર એટ અલ દ્વારા કરવામાં આવેલા એક અભ્યાસમાં સમાન વલણ જોવા મળ્યું હતું. (2016) જેણે ન્યુઝીલેન્ડ મેફ્લાય પ્રજાતિઓ ડેલેટિડિયમ એસપીની અંદર ગુપ્ત વિવિધતાની શોધ કરી. આ અભ્યાસમાં સ્ટ્રેસર્સ માટે 12 મોલેક્યુલર અલગ ઓટીયુની વિવિધ પ્રતિક્રિયા પેટર્ન મળી આવી છે જે સર્વસંમતિને બદલી શકે છે કે આ ફ્લાય પ્રદૂષણ પ્રત્યે સંવેદનશીલ છે. ખામીઓ ડીએનએ બારકોડિંગ દ્વારા આપવામાં આવતા ફાયદા હોવા છતાં, એવું પણ સૂચવવામાં આવ્યું છે કે ડીએનએ બારકોડિંગનો ઉપયોગ પરંપરાગત મોર્ફોલોજિકલ પદ્ધતિઓના પૂરક તરીકે શ્રેષ્ઠ રીતે થાય છે. આ ભલામણ બહુવિધ કથિત પડકારો પર આધારિત છે. ભૌતિક પરિમાણો ડીએનએ બારકોડ્સને બારકોડેડ ટેક્સોનની પર્યાવરણીય પસંદગીઓ સાથે જોડવાનું સંપૂર્ણપણે સરળ નથી, જેમ કે જો બારકોડિંગનો ઉપયોગ બાયોમોનિટરિંગ માટે કરવો હોય તો જરૂરી છે. ઉદાહરણ તરીકે, જળચર પ્રણાલીઓમાં લક્ષ્ય ડીએનએ શોધવું એ સ્થળ પર ડીએનએ અણુઓની સાંદ્રતા પર આધાર રાખે છે, જે બદલામાં ઘણા પરિબળો દ્વારા પ્રભાવિત થઈ શકે છે. ડીએનએ અણુઓની હાજરી સ્થળ પર ફેલાવા પર પણ આધાર રાખે છે, દા. ત. પ્રવાહની દિશા અથવા શક્તિ. તે ખરેખર જાણીતું નથી કે ડીએનએ પ્રવાહો અને સરોવરોમાં કેવી રીતે ફરે છે, જે નમૂના લેવાનું મુશ્કેલ બનાવે છે. અન્ય પરિબળ લક્ષ્ય પ્રજાતિઓનું વર્તન હોઈ શકે છે, દા. ત. માછલીની હલનચલનમાં મોસમી ફેરફારો થઈ શકે છે, ક્રેફિશ અથવા મસલ તેમના જીવનના ચોક્કસ સમયે (મોલ્ટિંગ, સ્પૉનિંગ) મોટી માત્રામાં ડીએનએ મુક્ત કરશે. જમીનમાં ડીએનએ માટે, વિતરણ, જથ્થો અથવા ગુણવત્તા વિશે પણ ઓછું જાણીતું છે. બારકોડિંગ પદ્ધતિની મુખ્ય મર્યાદા એ છે કે તે ક્રમની વર્ગીકરણ ઓળખ માટે બારકોડ સંદર્ભ પુસ્તકાલયો પર આધાર રાખે છે. વર્ગીકરણની ઓળખ ત્યારે જ સચોટ હોય છે જ્યારે વિશ્વસનીય સંદર્ભ ઉપલબ્ધ હોય. જો કે, મોટાભાગના ડેટાબેઝ હજુ પણ અપૂર્ણ છે, ખાસ કરીને નાના સજીવો માટે. ફૂગ, ફાયટોપ્લાંકટન, નેમાટોડા વગેરે. વધુમાં, વર્તમાન ડેટાબેઝમાં ખોટી ઓળખ, જોડણીની ભૂલો અને અન્ય ભૂલો છે. મોટા બારકોડિંગ પ્રોજેક્ટ (ઉદાહરણ તરીકે બારકોડ ઓફ લાઇફ ડેટા સિસ્ટમ્સ (BOLD) સંદર્ભ ડેટાબેઝ માટે iBOL પ્રોજેક્ટ) નો સમાવેશ કરીને જરૂરી તમામ સજીવો માટે ડેટાબેઝની આસપાસ મોટા પાયે ક્યુરેશન અને પૂર્ણ કરવાનો પ્રયાસ છે. જો કે, પૂર્ણ અને ઉપચાર મુશ્કેલ અને સમય માંગી લે છે. પ્રમાણિત નમૂનાઓ વિના, સંદર્ભ તરીકે ઉપયોગમાં લેવાતો ક્રમ સાચો છે કે કેમ તે અંગે કોઈ નિશ્ચિતતા હોઈ શકતી નથી. જેનબેંક જેવા ડીએનએ સિક્વન્સ ડેટાબેઝમાં ઘણા સિક્વન્સ હોય છે જે વાઉચર નમૂનાઓ સાથે જોડાયેલા નથી (ઉદાહરણ તરીકે, હર્બેરિયમ નમુનાઓ, સંવર્ધિત કોષ રેખાઓ અથવા કેટલીકવાર છબીઓ). આ વર્ગીકરણના મુદ્દાઓને ધ્યાનમાં રાખીને સમસ્યારૂપ છે જેમ કે શું ઘણી પ્રજાતિઓ વિભાજિત થવી જોઈએ કે સંયુક્ત થવી જોઈએ, અથવા ભૂતકાળની ઓળખ યોગ્ય હતી કે કેમ. શરૂઆતમાં ખોટી રીતે ઓળખાયેલા જીવતંત્રના પ્રમાણિત નમૂનાઓ સાથે જોડાયેલા ન હોય તેવા ક્રમોનો ફરીથી ઉપયોગ ખોટા તારણોને સમર્થન આપી શકે છે અને તેને ટાળવા જોઈએ. તેથી, ડી. એન. એ. બારકોડિંગ માટેની શ્રેષ્ઠ પ્રથા એ છે કે વાઉચર કરેલ નમુનાઓને ક્રમબદ્ધ કરવા. ઘણા વર્ગો માટે, સંદર્ભ નમૂનાઓ મેળવવાનું મુશ્કેલ હોઈ શકે છે, ઉદાહરણ તરીકે એવા નમૂનાઓ કે જે પકડવા મુશ્કેલ હોય, ઉપલબ્ધ નમૂનાઓ નબળી રીતે સંરક્ષિત હોય અથવા પર્યાપ્ત વર્ગીકરણ કુશળતાનો અભાવ હોય. મહત્ત્વની વાત એ છે કે, ડીએનએ બારકોડનો ઉપયોગ વચગાળાનું વર્ગીકરણ બનાવવા માટે પણ થઈ શકે છે, જે કિસ્સામાં ઓટીયુનો ઉપયોગ પરંપરાગત લેટિન દ્વિપદીના વિકલ્પ તરીકે થઈ શકે છે-આમ સંપૂર્ણ વસ્તીવાળા સંદર્ભ ડેટાબેઝ પરની નિર્ભરતામાં નોંધપાત્ર ઘટાડો થાય છે. ટેકનોલોજીકલ પૂર્વગ્રહ ડીએનએ બારકોડિંગ પણ નમૂનારૂપથી માંડીને બાયોઇન્ફોર્મેટિક્સ ડેટા વિશ્લેષણ સુધી પદ્ધતિસરનો પૂર્વગ્રહ ધરાવે છે. પી. સી. આર. અવરોધકો દ્વારા ડીએનએ નમૂનાના દૂષિત થવાના જોખમ ઉપરાંત, પ્રાઇમર પૂર્વગ્રહ એ ડીએનએ બારકોડિંગમાં ભૂલોના મુખ્ય સ્રોતોમાંથી એક છે. કાર્યક્ષમ ડીએનએ માર્કરનું અલગ પાડવું અને પ્રાઇમરની રચના એક જટિલ પ્રક્રિયા છે અને વિવિધ વર્ગીકરણ જૂથોમાં ડીએનએ બારકોડિંગ માટે પ્રાઇમર વિકસાવવા માટે નોંધપાત્ર પ્રયાસો કરવામાં આવ્યા છે. જો કે, પ્રાઈમર્સ ઘણીવાર કેટલીક શ્રેણીઓ સાથે પ્રાધાન્યપૂર્વક જોડાય છે, જે વિભેદક પ્રાઈમર કાર્યક્ષમતા અને વિશિષ્ટતા અને બિન-પ્રતિનિધિ સમુદાયોના મૂલ્યાંકન અને સમૃદ્ધિ ફુગાવા તરફ દોરી જાય છે. આમ, નમૂનાના સમુદાયોના ક્રમની રચના મુખ્યત્વે પી. સી. આર. પગલામાં બદલવામાં આવે છે. આ ઉપરાંત, પી. સી. આર. પ્રતિકૃતિ ઘણીવાર જરૂરી હોય છે, પરંતુ તે દૂષિત થવાના જોખમમાં ઘાતાંકીય વધારો તરફ દોરી જાય છે. કેટલાક અભ્યાસોએ આ પૂર્વગ્રહને ટાળવા માટે મિટોકોન્ડ્રિયા-સમૃદ્ધ નમૂનાઓ અથવા પી. સી. આર.-મુક્ત અભિગમોનો ઉપયોગ કરવાની સંભાવના પર પ્રકાશ પાડ્યો છે, પરંતુ આજે પણ, ડી. એન. એ. મેટાબર્કોડિંગ તકનીક હજુ પણ એમ્પ્લિકોનના ક્રમ પર આધારિત છે. અન્ય પૂર્વગ્રહ અનુક્રમ દરમિયાન અને અનુક્રમની બાયોઇન્ફોર્મેટિક પ્રક્રિયા દરમિયાન ચિત્રમાં પ્રવેશ કરે છે, જેમ કે ચિમેરાની રચના. માનકીકરણનો અભાવ ડીએનએ બારકોડિંગનો વધુ વ્યાપકપણે ઉપયોગ કરવામાં આવે છે અને લાગુ કરવામાં આવે છે તેમ છતાં, ડીએનએ જાળવણી અથવા નિષ્કર્ષણ માટેની પદ્ધતિઓ, ડીએનએ માર્કર્સ અને પ્રાઈમર્સ સેટની પસંદગીઓ અથવા પીસીઆર પ્રોટોકોલને લગતી કોઈ સમજૂતી નથી. બાયોઇન્ફોર્મેટિક્સ પાઇપલાઇનના પરિમાણો (ઉદાહરણ તરીકે ઓટીયુ ક્લસ્ટરિંગ, ટેક્સોનોમિક અસાઇનમેન્ટ અલ્ગોરિધમ્સ અથવા થ્રેશોલ્ડ વગેરે) ડીએનએ બારકોડિંગ વપરાશકર્તાઓ વચ્ચે ઘણી ચર્ચાના મૂળમાં છે. અનુક્રમણિકા તકનીકો પણ ઝડપથી વિકસી રહી છે, સાથે સાથે મોટા પ્રમાણમાં ડીએનએ ડેટાના વિશ્લેષણ માટેના સાધનો સાથે, અને વધુ અવકાશી અને સમય-સ્કેલ પર સહયોગ અને ડેટાની વહેંચણીને સક્ષમ કરવા માટે પદ્ધતિઓનું માનકીકરણ તાત્કાલિક જરૂરી છે. યુરોપિયન સ્કેલ પર બારકોડિંગ પદ્ધતિઓનું આ માનકીકરણ યુરોપિયન કોસ્ટ એક્શન ડીએનએક્વા-નેટના ઉદ્દેશોનો એક ભાગ છે અને તેને સીઇએન (યુરોપિયન કમિટી ફોર સ્ટાન્ડર્ડાઇઝેશન) દ્વારા પણ સંબોધવામાં આવે છે. ડીએનએ બારકોડિંગની અન્ય ટીકા એ છે કે પ્રજાતિ સ્તરની નીચે સચોટ ભેદભાવ માટે તેની મર્યાદિત કાર્યક્ષમતા (ઉદાહરણ તરીકે, જાતો વચ્ચે તફાવત કરવા માટે), સંકર શોધ માટે, અને તે ઉત્ક્રાંતિ દરથી પ્રભાવિત થઈ શકે છે. પરંપરાગત (મોર્ફોલોજિકલ) અને બારકોડ આધારિત ઓળખ વચ્ચે મેળ ખાતો નથી તે જાણવું અગત્યનું છે કે પરંપરાગત (મોર્ફોલોજિકલ) ઓળખ દ્વારા મેળવેલી ટેક્સાની યાદીઓ બારકોડ આધારિત ઓળખમાંથી મેળવેલી ટેક્સાની યાદીઓ સાથે ઘણા કારણોસર સીધી તુલનાત્મક નથી અને કદાચ ક્યારેય નહીં હોય. સૌથી મહત્વપૂર્ણ કારણ કદાચ અપૂર્ણતા અને પરમાણુ સંદર્ભ ડેટાબેઝની ચોકસાઈનો અભાવ છે જે ઇ. ડી. એન. એ. સિક્વન્સની યોગ્ય વર્ગીકરણ સોંપણીને અટકાવે છે. સંદર્ભ ડેટાબેઝમાં હાજર ન હોય તેવા ટેક્સાને ઇ. ડી. એન. એ. દ્વારા શોધી શકાશે નહીં, અને ખોટા નામ સાથે જોડાયેલા ક્રમ ખોટી ઓળખ તરફ દોરી જશે. અન્ય જાણીતા કારણોમાં પરંપરાગત અને પરમાણુ નમૂના વચ્ચેનું અલગ નમૂનાનું પ્રમાણ અને કદ, મૃત જીવતંત્રોનું સંભવિત વિશ્લેષણ, જે જીવતંત્ર જૂથના આધારે બંને પદ્ધતિઓ માટે અલગ અલગ રીતે થઈ શકે છે, અને કોઈપણ પદ્ધતિમાં ઓળખની ચોક્કસ પસંદગી, એટલે કે. વિવિધ વર્ગીકરણની કુશળતા અથવા ચોક્કસ જીવતંત્ર જૂથોને ઓળખવાની સંભાવના, અનુક્રમે પ્રાથમિક પૂર્વગ્રહ પણ ટેક્સાના સંભવિત પક્ષપાતી વિશ્લેષણ તરફ દોરી જાય છે. સમૃદ્ધિ/વિવિધતાના ડીએનએ બારકોડિંગના અંદાજો પ્રજાતિઓની સમૃદ્ધિ અને વિવિધતાના વધુ પડતા અથવા ઓછા અંદાજમાં પરિણમી શકે છે. કેટલાક અભ્યાસો સૂચવે છે કે કલાકૃતિઓ (સમુદાયમાં હાજર ન હોય તેવી પ્રજાતિઓની ઓળખ) ફૂલેલી જૈવવિવિધતાનું મુખ્ય કારણ છે. સૌથી વધુ સમસ્યારૂપ મુદ્દો ટેક્સાનો છે જે અનુક્રમણિકા વાંચનની ઓછી સંખ્યા દ્વારા રજૂ થાય છે. આ રીડ્સ સામાન્ય રીતે ડેટા ફિલ્ટરિંગ પ્રક્રિયા દરમિયાન દૂર કરવામાં આવે છે, કારણ કે વિવિધ અભ્યાસો સૂચવે છે કે આમાંના મોટાભાગના લો-ફ્રિક્વન્સી રીડ્સ કલાકૃતિઓ હોઈ શકે છે. જો કે, આ ઓછી વિપુલતા ધરાવતા વૃક્ષોમાં વાસ્તવિક દુર્લભ જાતિ અસ્તિત્વમાં હોઈ શકે છે. દુર્લભ સિક્વન્સ સમુદાયોમાં અનન્ય વંશને પ્રતિબિંબિત કરી શકે છે જે તેમને માહિતીપ્રદ અને મૂલ્યવાન સિક્વન્સ બનાવે છે. આમ, વધુ મજબૂત બાયોઇન્ફોર્મેટિક્સ અલ્ગોરિધમ્સની મજબૂત જરૂરિયાત છે જે માહિતીપ્રદ વાંચન અને કલાકૃતિઓ વચ્ચેના તફાવતને મંજૂરી આપે છે. સંપૂર્ણ સંદર્ભ પુસ્તકાલયો કલાકૃતિઓના વધુ સારા ગાળણને મંજૂરી આપીને (એટલે કે બાયોઇન્ફોર્મેટિક્સ અલ્ગોરિધમ્સના વધુ સારા પરીક્ષણને પણ મંજૂરી આપશે. અસ્તિત્વ ધરાવતી પ્રજાતિઓમાં પ્રતિરૂપનો અભાવ હોય તેવા ક્રમને દૂર કરવા) અને તેથી, વધુ સચોટ પ્રજાતિ સોંપણી મેળવવી શક્ય બનશે. ક્રિપ્ટિક વિવિધતા પણ ફૂલેલી જૈવવિવિધતામાં પરિણમી શકે છે કારણ કે એક મોર્ફોલોજિકલ પ્રજાતિ વાસ્તવમાં ઘણા અલગ પરમાણુ ક્રમમાં વિભાજિત થઈ શકે છે. આ ડી. એન. એ. સંદર્ભ માહિતી પેદા કરવામાં ઘણી મદદ કરશે, જે પર્યાવરણીય ડી. એન. એ. આધારિત જૈવવિવિધતા દેખરેખ માટે નિર્ણાયક છે. મેગાબારકોડિંગ મેગાબારકોડિંગ એ ઉચ્ચ-થ્રુપુટ નમૂના-આધારિત ડીએનએ બારકોડિંગનું વર્ણન કરવા માટે વપરાતો શબ્દ છે, જ્યાં પ્રજાતિઓની ઓળખ માટે હજારો નમુનાઓને એક સાથે બારકોડ કરી શકાય છે અને discovery.This એ પેસિફિક બાયોસાયન્સ દ્વારા પેકબાયો (સિક્વલ I/II) અને ઓક્સફર્ડ નેનોપોર ટેકનોલોજી દ્વારા મિનિઓન, પ્રોમેથિઓન સહિત ત્રીજી પેઢીના સિક્વન્સિંગ પ્લેટફોર્મના ઉપયોગ દ્વારા સક્ષમ કરવામાં આવે છે. સેંગર સિક્વન્સિંગની સરખામણીમાં, મેગાબારકોડિંગ ઝડપી અને સસ્તું છે, જે હજારો પ્રજાતિઓ માટે ડીએનએ બારકોડ્સના મોટા પાયે ઉત્પાદન માટે પરવાનગી આપે છે. એપ્લિકેશન્સ મેગાબારકોડિંગ ડાર્ક ટેક્સાને ભરવામાં મદદ કરી શકે છે. જંતુઓ માટે ડીએનએ બારકોડ સંદર્ભ ડેટા ગેપ અને પ્રજાતિઓની શોધને વેગ આપવો, પ્રજાતિઓની વિવિધતાની પેટર્નને સમજવી, પ્રજાતિઓની સમૃદ્ધિનું મૂલ્યાંકન કરવું, ઝડપી જૈવવિવિધતા પ્રજાતિઓની ઇન્વેન્ટરી પેદા કરવી, બેઝલાઇન શિફ્ટને ટ્રેક કરવી અને જીવન-ઇતિહાસના તબક્કાઓ સાથે મેળ ખાવું. મેટાબર્કોડિંગને ડી. એન. એ. અથવા ઇ. ડી. એન. એ. (પર્યાવરણીય ડી. એન. એ.) ના બારકોડિંગ તરીકે વ્યાખ્યાયિત કરવામાં આવે છે જે એક જ (પર્યાવરણીય) નમૂનાની અંદર ઘણા ટેક્સાની એક સાથે ઓળખ માટે પરવાનગી આપે છે, જો કે ઘણીવાર એક જ જીવતંત્ર જૂથની અંદર. અભિગમો વચ્ચેનો મુખ્ય તફાવત એ છે કે મેટાબર્કોડિંગ, બારકોડિંગથી વિપરીત, એક ચોક્કસ જીવતંત્ર પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરતું નથી, પરંતુ તેના બદલે નમૂનાની અંદર પ્રજાતિઓની રચના નક્કી કરવાનું લક્ષ્ય રાખે છે. મેટાબર્કોડિંગ પ્રક્રિયા, સામાન્ય બારકોડિંગની જેમ, ડીએનએ નિષ્કર્ષણ, પીસીઆર એમ્પ્લીફિકેશન, સિક્વન્સિંગ અને ડેટા વિશ્લેષણના પગલાંને આવરી લે છે. બારકોડમાં ટૂંકા ચલ જનીન ક્ષેત્રનો સમાવેશ થાય છે (ઉદાહરણ તરીકે, વિવિધ માર્કર્સ/બારકોડ્સ જુઓ) જે અત્યંત સંરક્ષિત જનીન પ્રદેશો દ્વારા ફરતી વર્ગીકરણ સોંપણી માટે ઉપયોગી છે જેનો ઉપયોગ પ્રાઇમર ડિઝાઇન માટે થઈ શકે છે. વિવિધ જનીનોનો ઉપયોગ તેના આધારે કરવામાં આવે છે કે શું તેનો ઉદ્દેશ એક જ પ્રજાતિને બારકોડ કરવાનો અથવા ઘણી પ્રજાતિઓને મેટાબર્કોડિંગ કરવાનો છે. પછીના કિસ્સામાં, વધુ સાર્વત્રિક જનીનનો ઉપયોગ થાય છે. મેટાબર્કોડિંગ પ્રારંભિક બિંદુ તરીકે એક જ પ્રજાતિના ડીએનએ/આરએનએનો ઉપયોગ કરતું નથી, પરંતુ એક પર્યાવરણીય અથવા જથ્થાબંધ નમૂનામાંથી મેળવેલા વિવિધ સજીવોમાંથી ડીએનએ/આરએનએનો ઉપયોગ કરે છે. એપ્લિકેશન્સ મેટાબારકોડિંગમાં જૈવવિવિધતાના પગલાંને પૂરક બનાવવાની ક્ષમતા છે, અને કેટલાક કિસ્સાઓમાં તેમને બદલવાની પણ ક્ષમતા છે, ખાસ કરીને જ્યારે તકનીકી પ્રગતિ અને પ્રક્રિયાઓ ધીમે ધીમે સસ્તી, વધુ અનુકૂળ અને વ્યાપક બની રહી છે. ડીએનએ મેટાબર્કોડિંગ એપ્લિકેશન્સમાં નીચેનાનો સમાવેશ થાય છેઃ પાર્થિવ અને જળચર વાતાવરણમાં જૈવવિવિધતાનું નિરીક્ષણ પેલિયોન્ટોલોજી અને પ્રાચીન ઇકોસિસ્ટમ્સ પ્લાન્ટ-પોલિનેટર ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓ આહાર વિશ્લેષણ ખોરાક સલામતીના ફાયદા અને પડકારો ઉપર સમીક્ષા કરાયેલ બારકોડિંગ માટેના સામાન્ય ફાયદા અને ખામીઓ મેટાબર્કોડિંગ માટે પણ માન્ય છે. મેટાબોર્કોડિંગ અભ્યાસ માટે એક ખાસ ખામી એ છે કે ઇ. ડી. એન. એ. મેટાબોર્કોડિંગમાં લાગુ કરવા માટે શ્રેષ્ઠ પ્રાયોગિક ડિઝાઇન અને બાયોઇન્ફોર્મેટિક્સ માપદંડ અંગે હજુ સુધી કોઈ સર્વસંમતિ નથી. જો કે, વર્તમાનમાં જોડાયેલા પ્રયાસો છે, જેમ કે. ઇયુ કોસ્ટ નેટવર્ક ડીએનએક્વા-નેટ, બાયોમોનિટરિંગ માટે શ્રેષ્ઠ-પ્રેક્ટિસ ધોરણો સ્થાપિત કરવા માટે અનુભવ અને જ્ઞાનનું આદાનપ્રદાન કરીને આગળ વધવા માટે. પેટા વિષયો પણ જુઓઃ સંબંધિત વિષયોઃ લેખની ટોચ પર સાઇડબાર નેવિગેશન પણ જુઓ. સંદર્ભો બાહ્ય કડીઓ સ્વીબોલ ફિનબોલ ઇન્ટરનેશનલ બારકોડ ઓફ લાઇફ પ્રોજેક્ટ (આઈબોલ) બોલ્ડ યુનાઈટેડ Diat.barcode ડીએનએ બારકોડિંગ