Hit selection
हाई-थ्रूपुट स्क्रीनिंग (एच. टी. एस.) में, प्रमुख लक्ष्यों में से एक यौगिकों का चयन करना है (जिसमें छोटे अणु, एस. आई. आर. एन. ए., एस. एच. आर. एन. ए., जीन आदि शामिल हैं)। वांछित आकार के अवरोध या सक्रियण प्रभावों के साथ। एच. टी. एस. स्क्रीन में वांछित आकार के प्रभाव वाले यौगिक को हिट कहा जाता है। हिट चुनने की प्रक्रिया को हिट चयन कहा जाता है। सामान्य एच. टी. एस. प्रयोगों में हिट चयन के तरीकों में हजारों (या लाखों) यौगिकों की तेजी से जांच करने की क्षमता होती है। इसलिए, हिट चयन की प्रक्रिया में डेटा के टीलों से रासायनिक/जैव रासायनिक महत्व प्राप्त करना एक चुनौती है। इस चुनौती से निपटने के लिए, हिट चयन के लिए उपयुक्त विश्लेषणात्मक तरीके अपनाए गए हैं। बड़े प्रभाव वाले हिट का चयन करने की दो मुख्य रणनीतियाँ हैं। एक है यौगिकों को उनके प्रभावों द्वारा श्रेणीबद्ध करने और/या वर्गीकृत करने के लिए कुछ मीट्रिक (ओं) का उपयोग करना और फिर सबसे बड़ी संख्या में शक्तिशाली यौगिकों का चयन करना जो सत्यापन परख के लिए व्यावहारिक हैं। दूसरी रणनीति यह परीक्षण करने की है कि क्या एक यौगिक का प्रभाव पूर्व-निर्धारित स्तर तक पहुंचने के लिए पर्याप्त मजबूत है। इस रणनीति में, गलत-नकारात्मक दरों (एफएनआर) और/या गलत-सकारात्मक दरों (एफपीआर) को नियंत्रित किया जाना चाहिए। एच. टी. एस. प्रयोगों के दो प्रमुख प्रकार हैं, एक बिना प्रतिकृतियों के (आमतौर पर प्राथमिक स्क्रीन में) और एक प्रतिकृतियों के साथ (आमतौर पर पुष्टिकरण स्क्रीन में)। हिट चयन के लिए विश्लेषणात्मक विधियाँ उन दो प्रकार के एच. टी. एस. प्रयोगों में भिन्न होती हैं। उदाहरण के लिए, जेड-स्कोर विधि प्रतिकृति के बिना स्क्रीन के लिए उपयुक्त है जबकि टी-सांख्यिकीय प्रतिकृति के साथ स्क्रीन के लिए उपयुक्त है। प्रतिकृतियों के बिना स्क्रीन के लिए एस. एस. एम. डी. की गणना भी प्रतिकृतियों के साथ स्क्रीन के लिए भिन्न होती है। प्रतिकृतियों के बिना स्क्रीन प्राथमिक स्क्रीन में प्रतिकृतियों के बिना हिट चयन के लिए कई मेट्रिक्स का उपयोग किया जाता है। आसानी से समझने योग्य हैं गुना परिवर्तन, औसत अंतर, प्रतिशत अवरोध और प्रतिशत गतिविधि। हालाँकि, इन सभी मेट्रिक्स के लिए आम कमी यह है कि वे डेटा परिवर्तनशीलता को प्रभावी ढंग से नहीं पकड़ते हैं। इस मुद्दे को हल करने के लिए, शोधकर्ताओं ने जेड-स्कोर विधि या एसएसएमडी की ओर रुख किया, जो नकारात्मक संदर्भों में डेटा परिवर्तनशीलता को पकड़ सकता है। जेड-स्कोर विधि इस धारणा पर आधारित है कि एक प्लेट में सभी जांच किए गए यौगिकों के मापा मूल्यों (आमतौर पर लॉग पैमाने में फ्लोरोसेंट तीव्रता) का सामान्य वितरण होता है। एस. एस. एम. डी. भी सामान्यता धारणा के तहत सबसे अच्छा काम करता है। हालांकि, बड़े प्रभाव वाले वास्तविक प्रहारों को अधिकांश यौगिकों से बहुत अलग व्यवहार करना चाहिए और इस प्रकार वे बाहरी होते हैं। मजबूत परख कलाकृतियाँ भी बाहरी के रूप में व्यवहार कर सकती हैं। इस प्रकार, एच. टी. एस. प्रयोगों में आउटलायर असामान्य नहीं हैं। जेड-स्कोर और एस. एस. एम. डी. के नियमित संस्करण बाहरी लोगों के प्रति संवेदनशील होते हैं और समस्याग्रस्त हो सकते हैं। नतीजतन, बिना प्रतिकृतियों के प्राथमिक स्क्रीन में हिट चयन के लिए जेड *-स्कोर विधि, एसएसएमडी *, बी-स्कोर विधि और मात्रा-आधारित विधि जैसे मजबूत तरीके प्रस्तावित किए गए हैं और अपनाए गए हैं। प्रतिकृतियों के बिना एक प्राथमिक स्क्रीन में, प्रत्येक यौगिक को केवल एक बार मापा जाता है। नतीजतन, हम प्रत्येक यौगिक के लिए डेटा परिवर्तनशीलता का सीधे अनुमान नहीं लगा सकते हैं। इसके बजाय, हम अप्रत्यक्ष रूप से एक मजबूत धारणा बनाकर डेटा परिवर्तनशीलता का अनुमान लगाते हैं कि प्रत्येक यौगिक में स्क्रीन में एक प्लेट में नकारात्मक संदर्भ के समान परिवर्तनशीलता होती है। जेड-स्कोर, जेड *-स्कोर और बी-स्कोर इस मजबूत धारणा पर निर्भर करते हैं; इसी तरह एस. एस. एम. डी. और एस. एस. एम. डी. * बिना प्रतिकृतियों वाले मामलों के लिए हैं। प्रतिकृतियों के साथ स्क्रीन प्रतिकृतियों के साथ एक स्क्रीन में, हम सीधे प्रत्येक यौगिक के लिए डेटा परिवर्तनशीलता का अनुमान लगा सकते हैं, और इस प्रकार हम अधिक शक्तिशाली तरीकों का उपयोग कर सकते हैं, जैसे कि प्रतिकृतियों और टी-सांख्यिकीय मामलों के लिए एसएसएमडी जो इस मजबूत धारणा पर भरोसा नहीं करता है कि जेड-स्कोर और जेड *-स्कोर पर भरोसा करते हैं। टी-सांख्यिकीय और संबंधित पी-मानों के उपयोग के साथ एक मुद्दा यह है कि वे नमूने के आकार और प्रभाव के आकार दोनों से प्रभावित होते हैं। वे बिना किसी औसत अंतर के परीक्षण से आते हैं, इस प्रकार छोटे अणु या एस. आई. आर. एन. ए. प्रभावों के आकार को मापने के लिए डिज़ाइन नहीं किए गए हैं। हिट चयन के लिए, प्रमुख रुचि एक परीक्षण किए गए छोटे अणु या एस. आई. आर. एन. ए. में प्रभाव का आकार है। एस. एस. एम. डी. सीधे प्रभावों के आकार का आकलन करता है। एस. एस. एम. डी. को अन्य सामान्य रूप से उपयोग किए जाने वाले प्रभाव आकारों की तुलना में भी बेहतर दिखाया गया है। एस. एस. एम. डी. का जनसंख्या मूल्य प्रयोगों में तुलनीय है और इस प्रकार हम एस. एस. एम. डी. के जनसंख्या मूल्य के लिए समान कटौती का उपयोग एस. आई. आर. एन. ए. प्रभावों के आकार को मापने के लिए कर सकते हैं। एस. एस. एम. डी. डेटा परिवर्तनशीलता को पकड़ने में सक्षम नहीं होने के कारण औसत गुना परिवर्तन की कमी को दूर कर सकता है। दूसरी ओर, क्योंकि एस. एस. एम. डी. माध्य और मानक विचलन का अनुपात है, हम एक बड़ा एस. एस. एम. डी. मूल्य प्राप्त कर सकते हैं जब मानक विचलन बहुत छोटा होता है, भले ही माध्य छोटा हो। कुछ मामलों में, बहुत कम औसत मूल्य का जैविक प्रभाव नहीं हो सकता है। इस प्रकार, बड़े एस. एस. एम. डी. मूल्यों (या विभेदन) वाले यौगिक, लेकिन बहुत छोटे औसत मूल्यों में रुचि नहीं हो सकती है। इस मुद्दे को हल करने के लिए दोहरे फ्लैशलाइट प्लॉट की अवधारणा प्रस्तावित की गई है। एक दोहरे फ्लैशलाइट प्लॉट में, हम एक प्रयोग में जांच किए गए सभी यौगिकों के लिए क्रमशः वाई-और एक्स-अक्षों पर एसएसएमडी बनाम औसत लॉग फोल्ड-परिवर्तन (या औसत प्रतिशत अवरोध/सक्रियण) को प्लॉट करते हैं। दोहरे फ्लैशलाइट प्लॉट के साथ, हम देख सकते हैं कि कैसे जीन या यौगिकों को प्रभाव आकार में प्रत्येक श्रेणी में वितरित किया जाता है, जैसा कि चित्र में दिखाया गया है। इस बीच, हम प्रत्येक यौगिक के लिए औसत गुना-परिवर्तन भी देख सकते हैं। प्रभाव आकार उच्च-थ्रूपुट स्क्रीनिंग जेड-स्कोर एस. एस. एम. डी. एस. एम. सी. वी. दोहरी-फ्लैशलाइट प्लॉट आगे पढ़ना झांग एक्स. एच. डी. (2011) "इष्टतम उच्च-थ्रूपुट स्क्रीनिंगः जीनोम-स्केल आर. एन. ए. आई. अनुसंधान के लिए व्यावहारिक प्रयोगात्मक डिजाइन और डेटा विश्लेषण, कैम्ब्रिज विश्वविद्यालय प्रेस" दवा खोज संदर्भ नैदानिक अनुसंधान