Source attribution
महामारी विज्ञान के क्षेत्र में, स्रोत आरोपण एक विशिष्ट स्रोत, जैसे कि जनसंख्या, व्यक्ति या स्थान से एक संक्रामक रोग के संचरण के पुनर्निर्माण के उद्देश्य से विधियों की एक श्रेणी को संदर्भित करता है। उदाहरण के लिए, स्रोत एट्रिब्यूशन विधियों का उपयोग एक नए रोगजनक की उत्पत्ति का पता लगाने के लिए किया जा सकता है जो हाल ही में किसी अन्य मेजबान प्रजाति से मनुष्यों में या एक भौगोलिक क्षेत्र से दूसरे में पार हुआ है। इसका उपयोग खाद्य जनित संक्रामक रोग के प्रकोप के सामान्य स्रोत को निर्धारित करने के लिए किया जा सकता है, जैसे कि दूषित पानी की आपूर्ति। अंत में, स्रोत एट्रिब्यूशन का उपयोग इस संभावना का अनुमान लगाने के लिए किया जा सकता है कि एक संक्रमण एक विशिष्ट व्यक्ति से दूसरे व्यक्ति में फैल गया था, यानी "जिसने किसे संक्रमित किया"। स्रोत श्रेय सार्वजनिक स्वास्थ्य निगरानी और संक्रामक रोग के प्रकोप के प्रबंधन में महत्वपूर्ण भूमिका निभा सकता है। व्यवहार में, यह सांख्यिकीय अनुमान की एक समस्या होती है, क्योंकि संचरण की घटनाओं को शायद ही कभी सीधे देखा जाता है और यह दूर के अतीत में हुआ हो सकता है। इस प्रकार, रोग के स्थानिक वितरण जैसे अवशिष्ट साक्ष्य से संचरण घटनाओं का पुनर्निर्माण करते समय अनिश्चितता का एक अपरिहार्य स्तर होता है। नतीजतन, स्रोत एट्रिब्यूशन मॉडल अक्सर बायेसियन तरीकों को नियोजित करते हैं जो मॉडल मापदंडों में पर्याप्त अनिश्चितता को समायोजित कर सकते हैं। आणविक स्रोत एट्रिब्यूशन स्रोत एट्रिब्यूशन का एक उपक्षेत्र है जो संचरण घटनाओं के पुनर्निर्माण के लिए रोगजनक की आणविक विशेषताओं-अक्सर इसके न्यूक्लिक एसिड जीनोम-का उपयोग करता है। कई संक्रामक रोगों का नियमित रूप से आनुवंशिक अनुक्रमण के माध्यम से पता लगाया जाता है या उनकी विशेषता होती है, जो एक संदर्भ प्रयोगशाला में आइसोलेट्स को संवर्धित करने की तुलना में तेज हो सकते हैं और प्रयोगशाला परख की तुलना में काफी अधिक सटीकता पर रोगजनक के विशिष्ट उपभेदों की पहचान कर सकते हैं, जैसे कि एंटीबॉडी-आधारित परख या दवा संवेदनशीलता परीक्षण। दूसरी ओर, आनुवंशिक (या पूरे जीनोम) अनुक्रम डेटा का विश्लेषण करने के लिए संचरण के मॉडल को फिट करने के लिए विशेष कम्प्यूटेशनल तरीकों की आवश्यकता होती है। नतीजतन, आणविक स्रोत एट्रिब्यूशन आणविक महामारी विज्ञान का एक अत्यधिक अंतःविषय क्षेत्र है जिसमें गणितीय सांख्यिकी और मॉडलिंग, सूक्ष्म जीव विज्ञान, सार्वजनिक स्वास्थ्य और कम्प्यूटेशनल जीव विज्ञान से अवधारणाओं और कौशल को शामिल किया गया है। आम तौर पर दो तरीके हैं जिनसे आणविक डेटा का उपयोग स्रोत एट्रिब्यूशन के लिए किया जाता है। सबसे पहले, संक्रमणों को विभिन्न "उपप्रकारों" में वर्गीकृत किया जा सकता है जो प्रत्येक एक अद्वितीय आणविक विविधता, या समान किस्मों के समूह से मेल खाते हैं। स्रोत एट्रिब्यूशन का अनुमान तब उपप्रकारों की समानता से लगाया जा सकता है। एक ही उपप्रकार से संबंधित व्यक्तिगत संक्रमणों के प्रत्यक्ष स्रोत-प्राप्तकर्ता संचरण सहित महामारी विज्ञान से संबंधित होने की अधिक संभावना है, क्योंकि वे अपने सामान्य पूर्वज से काफी दूर विकसित नहीं हुए हैं। इसी तरह, हम मानते हैं कि वास्तविक स्रोत आबादी में उपप्रकारों की आवृत्तियाँ होंगी जो अन्य संभावित स्रोतों के सापेक्ष प्राप्तकर्ता आबादी के समान हैं। दूसरा, विभिन्न संक्रमणों से आणविक (आनुवंशिक) अनुक्रमों की तुलना सीधे एक जातिजनित पेड़ के पुनर्निर्माण से की जा सकती है, जो दर्शाता है कि वे सामान्य पूर्वजों द्वारा कैसे संबंधित हैं। परिणामी जातिजनन संचरण इतिहास का अनुमान लगा सकता है, और भ्रमित करने वाले कारकों को समायोजित करने के लिए विभिन्न विधियों का विकास किया गया है। संबंधित कलंक और विशिष्ट संक्रामक रोगों के संचरण के अपराधीकरण के कारण, व्यक्तियों के स्तर पर आणविक स्रोत एट्रिब्यूशन डेटा का एक विवादास्पद उपयोग हो सकता है जो मूल रूप से एक स्वास्थ्य देखभाल सेटिंग में एकत्र किया गया था, संभावित रूप से उन व्यक्तियों के लिए गंभीर कानूनी परिणामों के साथ जो अनुमानित स्रोतों के रूप में पहचाने जाते हैं। इन संदर्भों में, आणविक स्रोत एट्रिब्यूशन तकनीकों के विकास और अनुप्रयोग में सार्वजनिक स्वास्थ्य जिम्मेदारियों और डेटा गोपनीयता के व्यक्तिगत अधिकारों के बीच समझौता शामिल हो सकता है। माइक्रोबियल सबटाइपिंग माइक्रोबियल सबटाइपिंग या स्ट्रेन टाइपिंग, माइक्रोबियल नमूनों को उपप्रकारों को निर्दिष्ट करने के लिए प्रयोगशाला विधियों का उपयोग है, जो विशिष्ट विशेषताओं के आधार पर पूर्वनिर्धारित वर्गीकरण हैं। उपप्रकारों के लिए नमूनों का असाइनमेंट स्रोत एट्रिब्यूशन का आधार प्रदान कर सकता है, क्योंकि हम मानते हैं कि एक रोगजनक एक असंक्रमित मेजबान को प्रेषित होने पर न्यूनतम परिवर्तन से गुजरता है। इसलिए, एक ही उपप्रकार के संक्रमणों को महामारी विज्ञान से संबंधित माना जाता है, यानी, एक या एक से अधिक हालिया संचरण घटनाओं से जुड़ा हुआ है। यह धारणा कि संचारित होने पर रोगजनक अपरिवर्तित रहता है, आम तौर पर उचित है यदि रोगजनक के लिए विकास की दर संचरण की दर की तुलना में धीमी है, जैसे कि महामारी विज्ञान के समय पैमाने पर कुछ उत्परिवर्तन देखे जाते हैं। उदाहरण के लिए, मान लीजिए कि मेजबान ए एक रोगजनक से संक्रमित है जिसे हमने उपप्रकार 1 के रूप में वर्गीकृत किया है। उनके मेजबान बी से संक्रमित होने की अधिक संभावना है, जो उपप्रकार 1 रोगजनक को भी वहन करता है, मेजबान सी की तुलना में जो उपप्रकार 2 रोगजनक को वहन करता है (चित्र 1)। दूसरे शब्दों में, मेजबान बी से संचरण एक अधिक अस्पष्ट व्याख्या है यदि इस बात की अपेक्षाकृत कम संभावना है कि मेजबान सी में रोगजनक आबादी ए को होस्ट करने के लिए संचरण के बाद उपप्रकार 1 से उपप्रकार 2 में विकसित हुई है। आज पूरे जीनोम या उसके अनुपात को अनुक्रमित करके अपने न्यूक्लियोटाइड अनुक्रम के स्तर पर माइक्रोबियल नमूने को चिह्नित करने के लिए आनुवंशिक अनुक्रमण का उपयोग करना अधिक आम है। हालांकि, अन्य आणविक विधियों जैसे प्रतिबंध लंबाई खंड बहुरूपता ने ऐतिहासिक रूप से सूक्ष्मजीव उपप्रकार में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाई है, इससे पहले कि आनुवंशिक अनुक्रमण संदर्भ प्रयोगशालाओं में एक सस्ती और सर्वव्यापी तकनीक बन गई। अनुक्रम-आधारित टंकण विधियाँ अन्य प्रयोगशाला विधियों (जैसे सीरोटाइपिंग या पल्स्ड-फील्ड जेल इलेक्ट्रोफोरेसिस) पर एक लाभ प्रदान करती हैं क्योंकि बड़ी संख्या में संभावित उपप्रकार हैं जिन्हें आनुवंशिक अनुक्रम के स्तर पर हल किया जा सकता है। उपरोक्त उदाहरण पर फिर से विचार करें; हालाँकि, इस बार मेजबान ए कई अन्य मेजबानों के समान संक्रमण उपप्रकार रखता है। इस मामले में हमारे पास मेजबान ए के संक्रमण के संभावित स्रोत के रूप में इन मेजबानों के बीच अंतर करने के लिए कोई जानकारी नहीं होगी। इसलिए, संभावित स्रोतों की पहचान करने की हमारी क्षमता विभिन्न उपप्रकारों की पर्याप्त संख्या पर निर्भर करती है। हालाँकि, जनसंख्या में बहुत सारे उपप्रकारों को परिभाषित करने से यह संभावना बनती है कि प्रत्येक व्यक्ति एक अद्वितीय उपप्रकार रखता है, विशेष रूप से तेजी से विकसित होने वाले रोगजनकों के लिए जो अपेक्षाकृत कम समय में उच्च स्तर की आनुवंशिक विविधता जमा कर सकते हैं। इसलिए, उपप्रकार संकल्प का एक मध्यवर्ती स्तर मौजूद है जो स्रोत एट्रिब्यूशन के लिए सबसे अधिक जानकारी प्रदान करता है। जब उच्च विविधता वाले रोगजनक के लिए स्रोत एट्रिब्यूशन पर विचार किया जाता है, जैसे कि अधिकांश नमूनों में अद्वितीय आनुवंशिक अनुक्रम होते हैं, तो क्लस्टरिंग विधि के साथ कई अद्वितीय अनुक्रमों को समूहित करना उपयोगी होता है। एकल और बहु-लोकस टाइपिंग इससे पहले कि संपूर्ण जीनोम अनुक्रमण लागत प्रभावी था, रोगजनक जीनोम के एक विशिष्ट भाग को लक्षित करना (ए. के. ए.)। सिंगल-लोकस टाइपिंग) माइक्रोबियल सबटाइपिंग को सुविधाजनक बनाने के लिए एक महत्वपूर्ण कदम था। उदाहरण के लिए, राइबोसोमल जीन 16एस बैक्टीरिया की पहचान करने के लिए एक मानक लक्ष्य है, क्योंकि यह सभी ज्ञात प्रजातियों में मौजूद है और इसमें संरक्षित और परिवर्तनशील क्षेत्रों का मिश्रण होता है। एक रोगजनक प्रजाति के भीतर, अनुक्रमण लक्ष्यों का चयन उनकी लंबाई, सर्वव्यापीता और विविधीकरण चयन के संपर्क के आधार पर किया जाता है, जो व्यक्त क्षेत्रों के लिए जीन उत्पाद के कार्य द्वारा निर्धारित किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, तथाकथित "हाउसकीपिंग" या कोर जीन में अनिवार्य जैविक कार्य होते हैं, जैसे कि आनुवंशिक सामग्री की नकल करना या प्रोटीन का निर्माण करना। ये जीन अक्सर माइक्रोबियल सबटाइपिंग के लिए पसंदीदा उम्मीदवार होते हैं क्योंकि उनके किसी दिए गए जीनोम से अनुपस्थित होने की संभावना कम होती है। जीन की उपस्थिति/अनुपस्थिति बैक्टीरिया के लिए विशेष रूप से प्रासंगिक है जहां क्षैतिज जीन हस्तांतरण के माध्यम से आनुवंशिक सामग्री का अक्सर आदान-प्रदान किया जाता है। रोगजनक जीनोम के कई क्षेत्रों (लोकी) को लक्षित करना वंशावली के बीच अंतर करने के लिए अधिक सटीकता प्रदान करता है, क्योंकि संक्रमणों के बीच सूचनात्मक आनुवंशिक अंतर का निरीक्षण करने का मौका बढ़ जाता है। इस दृष्टिकोण को मल्टी-लोकस सीक्वेंस टाइपिंग (एम. एल. एस. टी.) कहा जाता है। एकल-लोकस टाइपिंग के समान, एम. एल. एस. टी. को अनुक्रमण के लिए लक्षित करने के लिए विशिष्ट लोकी के चयन की आवश्यकता होती है। इसके अलावा, सबटाइपिंग को प्रयोगशालाओं में सुसंगत होने के लिए एक संदर्भ डेटाबेस को बनाए रखा जाना चाहिए जो एकल या एकाधिक स्थान से एलील संख्याओं या पदनामों के एक निश्चित संकेतन तक अनुक्रमों को मैप करता है। हालांकि एकल-और एकाधिक-लोकस उपप्रकार अभी भी मुख्य रूप से आणविक महामारी विज्ञान के लिए उपयोग किया जाता है, अनुक्रमण प्रौद्योगिकियों और कंप्यूटिंग शक्ति में चल रहे सुधार पूरे-जीनोम अनुक्रमण के लिए बाधा को कम करना जारी रखते हैं। अगली पीढ़ी की अनुक्रमण (एन. जी. एस.) प्रौद्योगिकियां अनुक्रमण-द्वारा-संश्लेषण जैसी अनुकूलित प्रौद्योगिकियों का उपयोग करके व्यक्तिगत रूप से टेम्प्लेट को समानांतर रूप से प्रवर्धित और अनुक्रमित करके दिए गए नमूने से पूरे जीनोम अनुक्रम उत्पन्न करने के लिए लागत प्रभावी तरीके प्रदान करती हैं। एन. जी. एस. के शॉटगन अनुक्रमण अनुप्रयोग नमूने से निकाले गए न्यूक्लिक एसिड को छोटे टुकड़ों में काटकर पूर्ण लंबाई के जीनोम अनुक्रम उत्पन्न करते हैं जिन्हें एक अनुक्रमण पुस्तकालय में परिवर्तित किया जाता है, और फिर एक डी नोवो अनुक्रम असेंबलर कार्यक्रम का उपयोग करके जीनोम अनुक्रम को अनुक्रम टुकड़ों से पुनर्गठित किया जाता है। वैकल्पिक रूप से, लघु पठन को एक संदर्भ जीनोम अनुक्रम में मैप किया जा सकता है जिसे सटीक सबस्ट्रिंग मिलानों की कुशल खोज के लिए एक सूचकांक में परिवर्तित किया गया है। यह दृष्टिकोण डी नोवो असेंबली की तुलना में तेज हो सकता है, लेकिन एक संदर्भ जीनोम होने पर निर्भर करता है जो नमूने के जीनोम अनुक्रम के समान है। जबकि एन. जी. एस. एक ही दौड़ में सैकड़ों रोगजनक नमूनों से एक साथ पूर्ण-लंबाई के जीनोम अनुक्रम उत्पन्न करना संभव बनाता है, यह कई अन्य चुनौतियों का परिचय देता है। उदाहरण के लिए, एन. जी. एस. प्लेटफार्मों में पारंपरिक अनुक्रमण की तुलना में अनुक्रमण त्रुटि दर अधिक होती है, और पुनरावर्ती अनुक्रम के लंबे विस्तार वाले जीनोम के क्षेत्रों को फिर से इकट्ठा करना मुश्किल हो सकता है। संपूर्ण जीनोम अनुक्रमण (डब्ल्यू. जी. एस.) एकल या एकाधिक-लोकस उपप्रकार पर स्रोत आरोपण के लिए एक महत्वपूर्ण लाभ प्रदान कर सकता है। पूरे जीनोम को अनुक्रमित करना मल्टी-लोकस टाइपिंग का अधिकतम विस्तार है, जिसमें सभी संभावित स्थान शामिल हैं। पूरे जीनोम अनुक्रम होने से एक-से-एक उपप्रकार (चित्र 1) कम उपयोगी हो जाएगा, क्योंकि अधिकांश जीनोम तेजी से विकसित होने वाले रोगजनकों के लिए कम से कम एक उत्परिवर्तन द्वारा अद्वितीय होंगे। नतीजतन, जनसंख्या स्तर पर स्रोत आरोपण के लिए डब्ल्यू. जी. एस. के अनुप्रयोगों को संभवतः समान जीनोम को एक साथ समूहित करना होगा। डब्ल्यू. जी. एस. द्वारा प्रदान किए गए कवरेज का विस्तार वायरस की तुलना में जीवाणु रोगजनकों की महामारी विज्ञान के लिए अधिक फायदेमंद है। जीवाणु जीनोम लगभग 106 से 107 आधार जोड़े तक लंबे होते हैं, जबकि वायरस जीनोम शायद ही कभी 106 आधार जोड़े से अधिक होते हैं। इसके अलावा, बैक्टीरिया वायरस की तुलना में धीमी दर से विकसित होते हैं, इसलिए उत्परिवर्तन पूरे बैक्टीरिया जीनोम में अधिक विरल रूप से वितरित किए जाते हैं। उदाहरण के लिए, डब्ल्यू. जी. एस. डेटा ने ऑस्ट्रेलिया और कंबोडिया से बुर्खहोल्डेरिया स्यूडोमेली के पृथक के बीच अंतर का खुलासा किया जो अन्यथा अभिसारी विकास के कारण बहु-लोकस उपप्रकार द्वारा समान दिखाई दिया था। डब्ल्यू. जी. एस. का उपयोग हाल के कई अध्ययनों में माइकोबैक्टीरियम ट्यूबरकुलोसिस के संचरण नेटवर्क को अधिक विस्तार से हल करने के लिए भी किया गया है, क्योंकि समान बहु-लोकस उपप्रकारों (जैसे, 24 लोकी को लक्षित करने वाले एम. आई. आर. यू.-वी. एन. टी. आर. प्रोफाइल) के साथ आइसोलेट्स को अक्सर पूर्ण जीनोम अनुक्रम में बड़ी संख्या में न्यूक्लियोटाइड अंतरों द्वारा अलग किया जाता था, जिसमें लगभग 4.3 लाख न्यूक्लियोटाइड शामिल होते हैं जो 4,000 से अधिक जीनों को कूटबद्ध करते हैं। आनुवंशिक क्लस्टरिंग जब आनुवंशिक अनुक्रमों पर लागू किया जाता है, तो एक क्लस्टरिंग विधि समूहों की एक छोटी संख्या को अनुक्रमों को निर्दिष्ट करने के लिए नियमों का एक समूह है जैसे कि एक ही समूह के सदस्य अन्य समूहों में अनुक्रमों की तुलना में आनुवंशिक रूप से एक दूसरे के समान होते हैं। दूसरे तरीके से कहें तो, एक क्लस्टरिंग विधि कुछ समानता माप का उपयोग करके आनुवंशिक अनुक्रमों के सेट पर एक विभाजन को परिभाषित करती है। क्लस्टरिंग स्वाभाविक रूप से व्यक्तिपरक होती है और आमतौर पर क्लस्टरिंग मानदंड निर्धारित करने के लिए कोई औपचारिक दिशानिर्देश नहीं होते हैं। नतीजतन, समूह परिभाषाएँ एक अध्ययन से दूसरे अध्ययन में काफी भिन्न हो सकती हैं। इसके अलावा, क्लस्टरिंग एक सहज ज्ञान वाली प्रक्रिया है जिसे विभिन्न प्रकार के दृष्टिकोणों से पूरा किया जा सकता है; इस लचीलेपन के कारण, साहित्य में आनुवंशिक क्लस्टरिंग के कई अलग-अलग तरीकों का वर्णन किया गया है। आनुवंशिक क्लस्टरिंग तेजी से विकसित होने वाले रोगजनकों के अनुक्रमों, या कम विचलन वाले रोगजनकों के पूरे जीनोम अनुक्रमों से निपटने का एक तरीका प्रदान करता है। दोनों ही मामलों में, डेटा सेट में बड़ी संख्या में अलग-अलग आनुवंशिक अनुक्रम हो सकते हैं। यदि प्रत्येक उपप्रकार एक अद्वितीय अनुक्रम प्रकार के अनुरूप होना चाहिए, तो संभावित रूप से इन रोगजनकों के लिए सूक्ष्मजीव उपप्रकारों की एक भारी संख्या का पता लगाना पड़ सकता है जब उपप्रकारों को एक-से-एक आधार पर परिभाषित किया जाता है (चित्र 1)। सूक्ष्मजीव उपप्रकारों की परिभाषा को व्यक्तिगत रूप से अद्वितीय अनुक्रम रूपों से समान अनुक्रमों के समूहों तक विस्तारित करके उपप्रकारों की संख्या को बहुत कम किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, जोड़ीदार दूरी क्लस्टरिंग एक गैर-पैरामीट्रिक दृष्टिकोण है जिसमें समूहों को अनुक्रमों के जोड़े से इकट्ठा किया जाता है जो एक दूसरे की सीमा दूरी के भीतर आते हैं। अनुक्रमों के बीच की दूरी की गणना एक आनुवंशिक दूरी माप (एक गणितीय सूत्र जो दो अनुक्रमों को एक गैर-नकारात्मक वास्तविक संख्या में मैप करता है) द्वारा की जाती है जो आणविक विकास के कुछ मॉडल के तहत अनुक्रमों के बीच विकासवादी विचलन की मात्रा निर्धारित करता है। आवृत्ति-आधारित विशेषता जब संभावित स्रोत आबादी होते हैं, न कि व्यक्ति, तो हम संबंधित आबादी में उपप्रकारों की आवृत्तियों की तुलना कर रहे होते हैं। सबसे अधिक संभावना स्रोत आबादी में एक उपप्रकार आवृत्ति वितरण होना चाहिए जो संदर्भ आबादी के समान है। इस दृष्टिकोण को लागू करने वाली विधियों को "आवृत्ति-आधारित" या "आवृत्ति-मिलान" मॉडल के रूप में संदर्भित किया गया है। ये उपप्रकार आवश्यक रूप से आणविक डेटा से प्राप्त नहीं हैं; उदाहरण के लिए, इन विधियों को मूल रूप से गैर-आनुवंशिक एंटीजेनिक या प्रतिरोध प्रोफाइलिंग द्वारा परिभाषित माइक्रोबियल उपभेदों पर लागू किया गया था। उदाहरण के लिए, "डच मॉडल" को मूल रूप से नियमित निगरानी कार्यक्रमों के माध्यम से विभिन्न वाणिज्यिक पशुधन आबादी (मुर्गी, सूअर और मवेशियों सहित) में जीवाणु उपप्रकारों (फेज टाइपिंग के आधार पर) की सापेक्ष आवृत्तियों की तुलना करके साल्मोनेला के कारण होने वाली कई खाद्य जनित बीमारियों के सबसे संभावित स्रोत का अनुमान लगाने के लिए विकसित किया गया था। किसी दिए गए उपप्रकार के लिए, प्रत्येक स्रोत के लिए जिम्मेदार मानव मामलों की अपेक्षित संख्या स्रोतों के बीच उस उपप्रकार की सापेक्ष आवृत्तियों के समानुपाती होती हैः जहां उपप्रकार से जुड़ी-th स्रोत आबादी में (गैर-मानव) मामलों का अनुपात है, और प्राप्तकर्ता (मानव) आबादी में उपप्रकार के मामलों की संख्या है। उदाहरण के लिए, यदि तीन संभावित स्रोतों के बीच उपप्रकार X की आवृत्ति क्रमशः 0.8,0 और 0.1 थी, तो दूसरे स्रोत से मामलों की अपेक्षित संख्या (कुल 100 में से) है। यह सरल सूत्र एक अधिकतम संभावना अनुमानक है जब मानव आबादी में प्रत्येक स्रोत से संक्रमण का कुल बल समान होता है, उदाहरण के लिए, स्रोतों में जनसंख्या का आकार समान होता है। इसके बाद, इस मॉडल को हेल्ड और उनके सहयोगियों द्वारा विस्तारित किया गया था ताकि बायेसियन अनुमान विधियों का उपयोग करके स्रोतों और उपप्रकारों के बीच भिन्नता को ध्यान में रखा जा सके। यह विस्तार, जिसे आमतौर पर हाल्ड मॉडल के रूप में जाना जाता है, खाद्य जनित बीमारियों के लिए स्रोत श्रेय में एक मानक मॉडल बन गया है। मानव आबादी में प्रत्येक उपप्रकार की देखी गई संख्या को यात्रा और प्रकोप से संबंधित मामलों के समायोजन के बाद, आई-थ उपप्रकार के लिए एक औसत के साथ एक पॉइसन वितरित परिणाम माना गया थाः जहां आई-थ उपप्रकार का सीमांत प्रभाव है (जैसे, एक जीवाणु संस्करण की बढ़ी हुई संक्रामकता), जे-थ खाद्य स्रोत की देखी गई कुल मात्रा (द्रव्यमान) है, जे-थ खाद्य स्रोत का सीमांत प्रभाव है, और मूल "डच" मॉडल के समान देखा गया मामला अनुपात है। इस मॉडल को चित्र 2 में देखा गया है। बेयेशियन अनुमान हाल्ड और उनके सहयोगियों द्वारा "डच" मॉडल में बड़ी संख्या में मापदंडों को जोड़ने से एक अधिक यथार्थवादी मॉडल प्राप्त हुआ। हालांकि, मूल मॉडल के विपरीत सटीक अधिकतम संभावना अनुमानों के लिए इसे हल करना बहुत जटिल था। कई मापदंडों को सीधे मापा नहीं जा सका, जैसे कि एक विशिष्ट खाद्य स्रोत से जुड़े सापेक्ष संचरण जोखिम। नतीजतन, हाल्ड और उनके सहयोगियों ने मॉडल मापदंडों का अनुमान लगाने के लिए एक बायेसियन दृष्टिकोण अपनाया। इसी तरह के दृष्टिकोण का उपयोग इंग्लैंड में खाद्य विषाक्तता के प्रकोप के लिए बैक्टीरिया कैम्पिलोबैक्टर जेजुनी के विभिन्न पर्यावरणीय और पशुधन जलाशयों के योगदान के पुनर्निर्माण के लिए भी किया गया है, जहां जलाशयों के बीच विभिन्न उपप्रकारों के प्रवास का संयुक्त रूप से बायेसियन तरीकों से अनुमान लगाया गया था। हालांकि बायेसियन अनुमान की अन्यत्र व्यापक रूप से चर्चा की गई है, यह स्रोत आरोपण के कम्प्यूटेशनल रूप से गहन तरीकों में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है, इसलिए हम यहां एक संक्षिप्त विवरण प्रदान करते हैं। बायेसियन अनुमान के संदर्भ में प्रत्येक पैरामीटर को एक संभाव्यता वितरण द्वारा वर्णित किया जाता है जो इसके वास्तविक मूल्य के बारे में हमारे विश्वास का प्रतिनिधित्व करता है। इस प्रकार, सांख्यिकीय सिद्धांत जो बायेसियन अनुमान (यानी, बेयस का नियम) को मॉडल मापदंडों () और डेटा () के संदर्भ में व्यक्त किया जा सकता हैः जहां, और क्रमशः पोस्टीरियर, सैंपलिंग (संभावना), और पूर्व वितरण के रूप में जाना जाता है। बायेसियन अनुमान के बारे में सोचने का एक सरल तरीका यह है कि आंकड़ों को देखने के बाद मापदंडों के बारे में हमारा पूर्व विश्वास "अद्यतन" हो जाता है। नतीजतन, हमारा बाद का विश्वास हमारे पूर्व विश्वास और डेटा के बीच एक समझौता बन जाता है। अपने विश्वास को अद्यतन करने के लिए, हमें एक नमूना वितरण या मॉडल की आवश्यकता है जो एक प्रयोग के विभिन्न परिणामों की संभावना का वर्णन करता है। हमें एक पूर्व वितरण की भी आवश्यकता है जो सांख्यिकीय रूप में हमारे विश्वास का प्रतिनिधित्व करता है। जबकि आधुनिक गणना लगभग किसी भी संभावना वितरण का उपयोग करने की अनुमति देती है, समान वितरण का उपयोग आमतौर पर किया जाता है क्योंकि यह कुछ सीमा के भीतर प्रत्येक मूल्य के लिए समान संभावना प्रदान करता है। डेटा से नई जानकारी को शामिल करने के बाद, मॉडल मापदंडों के बारे में हमारे अद्यतन विश्वास को पोस्टीरियर डिस्ट्रीब्यूशन द्वारा दर्शाया जाता है। हमारे विश्वास का प्रतिनिधित्व करने के लिए वितरण का यह उपयोग बायेसियन अनुमान को अधिकतम संभावना से अलग करता है, जिसके परिणामस्वरूप एक बिंदु अनुमान के रूप में पैरामीटर मूल्यों का एकल संयोजन होता है। हेल्ड और उनके सहयोगियों ने अपने कई मापदंडों के लिए समान पूर्व वितरण का उपयोग किया ताकि यह पूर्व विश्वास व्यक्त किया जा सके कि वास्तविक मूल्य विशिष्ट ऊपरी और निचली सीमाओं के साथ एक निरंतर सीमा के भीतर गिरता है। उन्होंने कुछ मापदंडों को दूसरों के समान संख्यात्मक मूल्य लेने के लिए विवश किया। उदाहरण के लिए, एक ही खाद्य स्रोत की घरेलू और आयातित आपूर्ति के प्रभाव इस तरह से जुड़े हुए थे। इस धारणा ने एक मजबूत विश्वास व्यक्त किया कि एक दिए गए खाद्य स्रोत में इसकी उत्पत्ति की परवाह किए बिना समान संचरण जोखिम होता है, और मॉडल को सरल बनाया ताकि डेटा को फिट करना अधिक संभव हो। मॉडल को और सरल बनाने के लिए अन्य मापदंडों को एक निश्चित संदर्भ मूल्य पर सेट किया गया था। हाल्ड और उनके सहयोगियों ने एक दर पर होने वाली दुर्लभ संचरण घटनाओं की संख्या () को देखने की संभावना का वर्णन करने के लिए एक पॉइसन मॉडल का उपयोग किया। जैसा कि ऊपर वर्णित है, एक विशिष्ट जीवाणु उपप्रकार के कारण मामलों की दर सभी संभावित स्रोतों में संचरण दरों का योग थी। हाल्ड मॉडल "डच" मॉडल की तुलना में अधिक यथार्थवादी था क्योंकि इसने उपप्रकारों और खाद्य स्रोतों के बीच संचरण दरों को भिन्न करने की अनुमति दी थी। हालाँकि, इन विभिन्न दरों को सीधे मापना संभव नहीं था-इन मापदंडों को डेटा से अनुमानित करने की आवश्यकता थी। तुलनात्मक विधियाँ आबादी के बीच रोगजनकों के संचरण के पुनर्निर्माण के लिए उपप्रकारों की आवृत्तियों की तुलना करने के बजाय, कई स्रोत एट्रिब्यूशन विधियाँ व्यक्तिगत मेजबानों के स्तर पर रोगजनक अनुक्रमों की तुलना करती हैं। अनुक्रमों की तुलना करने का एक तरीका आनुवंशिक दूरी या समानता के कुछ माप की गणना करना है, एक अवधारणा जिसे हमने पहले समग्र उपप्रकारों में पूलिंग अनुक्रमों के विषय पर पेश किया था। उदाहरण के लिए, जिन संक्रमणों को समूहों में समूहीकृत किया जाता है, उन्हें एक या अधिक हाल की और तेजी से संचरण घटनाओं के माध्यम से संबंधित माना जाता है। छोटी आनुवंशिक दूरी का मतलब है कि उत्परिवर्तन के लिए उनके सामान्य पूर्वज से उतरने वाले वंशों में जमा होने के लिए सीमित समय बीत चुका है। नतीजतन, इन समूहों को अक्सर "संचरण समूह" के रूप में संदर्भित किया जाता है। अन्य अध्ययनों ने संचरण के संभावित स्रोतों के रूप में मेजबान व्यक्तियों को खारिज करने के लिए आनुवंशिक दूरी का उपयोग किया है जो कुछ सीमा से अधिक है। हालाँकि क्लस्टरिंग का यह अनुप्रयोग स्रोत एट्रिब्यूशन से संबंधित है, लेकिन संक्रमणों के बीच आनुवंशिक दूरी से ही संचरण की दिशा का अनुमान लगाना संभव नहीं है। इसके अलावा, संक्रमणों को अलग करने वाली आनुवंशिक दूरी केवल संचरण की दर से निर्धारित नहीं होती है; उदाहरण के लिए, वे आबादी से संक्रमणों के नमूने लेने के तरीके से दृढ़ता से प्रभावित होते हैं। अनुक्रमों की तुलना उनके साझा विकासवादी इतिहास के संदर्भ में भी की जा सकती है। एक जातिजनित वृक्ष या जातिजन्य प्रजाति या आबादी के सामान्य वंश के बारे में एक परिकल्पना है। आणविक महामारी विज्ञान के संदर्भ में, जातिजनन का उपयोग विभिन्न मेजबानों में संक्रमण को संबंधित करने के लिए किया जाता है और आमतौर पर प्रत्येक रोगजनक आबादी के आनुवंशिक अनुक्रमों से उनका पुनर्निर्माण किया जाता है। फाइलोजेनी के पुनर्निर्माण के लिए, अनुक्रमों को रोगजनक जीनोम के समान हिस्सों को कवर करना चाहिए; उदाहरण के लिए, ऐसे अनुक्रम जो विभिन्न संक्रमणों से एक ही जीन की कई प्रतियों का प्रतिनिधित्व करते हैं। यह अलग-अलग आबादी के बीच यह अवशिष्ट समानता (समरूपता) है जो हाल के सामान्य वंश का संकेत देती है। एक आणविक फैलोजेनी में "टिप" या "पत्ते" होते हैं जो विभिन्न आनुवंशिक अनुक्रमों का प्रतिनिधित्व करते हैं जो शाखाओं द्वारा सामान्य पूर्वजों की एक श्रृंखला से जुड़े होते हैं जो अंततः एक "जड़" में परिवर्तित हो जाते हैं। जड़ पर पैतृक अनुक्रम की संरचना, शाखाओं की घटनाओं का क्रम, और प्रत्येक शाखा के साथ परिवर्तन की सापेक्ष मात्रा सभी मात्राएँ हैं जिन्हें टिप पर देखे गए अनुक्रमों से बहिर्वेशन किया जाना चाहिए। आनुवंशिक अनुक्रम भिन्नता से एक जातिजनित वृक्ष के पुनर्निर्माण के लिए कई दृष्टिकोण हैं। उदाहरण के लिए, दूरी-आधारित विधियाँ देखी गई आनुवंशिक दूरी के आधार पर एक पेड़ का निर्माण करने के लिए एक पदानुक्रमित समूह विधि का उपयोग करती हैं। फाइलोजेनेटिक अनिश्चितता फाइलोजेनेटिक जांच में एक सामान्य सरल धारणा यह है कि डेटा से पुनर्निर्मित फाइलोजेनेटिक पेड़ "सच्चा" पेड़ है-यानी, नमूने के संक्रमण से संबंधित सामान्य वंश का एक सटीक प्रतिनिधित्व। उदाहरण के लिए, एक एकल पेड़ का उपयोग अक्सर प्रोटीन-कोडिंग अनुक्रमों में प्राकृतिक चयन के हस्ताक्षर का पता लगाने के लिए तुलनात्मक तरीकों के लिए इनपुट के रूप में किया जाता है। दूसरी ओर, यदि फाइलोजेनी को डेटा (अनुक्रम संरेखण सहित) से प्राप्त एक अनिश्चित अनुमान के रूप में संभाला जाता है, तो विश्लेषण एक पदानुक्रमित मॉडल बन जाता है जिसमें फाइलोजेनेटिक पुनर्निर्माण की समस्या को अन्य मॉडल मापदंडों का अनुमान लगाने की समस्या के भीतर निहित किया जाता है जो फाइलोजेनी (चित्र 3) पर सशर्त हैं। मार्कोव श्रृंखला मोंटे कार्लो (एम. सी. एम. सी.) जैसी विधियों का उपयोग करके उनके संयुक्त पश्च वितरण से फाइलोजेनी और अन्य मॉडल मापदंडों दोनों का नमूना लेना अधिक सटीक पैरामीटर अनुमान प्रदान करना चाहिए। हालांकि, बहुत विस्तारित मॉडल स्थान भी एमसीएमसी नमूनों के लिए पोस्टीरियर वितरण में अभिसरण करना अधिक कठिन बनाता है। इस तरह की पदानुक्रमित विधियों को अक्सर सॉफ्टवेयर पैकेज बी. ई. ए. एस. टी. 2 (बायेसियन इवोल्यूशनरी एनालिसिस बाय सैंपलिंग ट्रीज) में लागू किया जाता है, जो ट्री स्पेस से एम. सी. एम. सी. सैंपलिंग के लिए सामान्य दिनचर्या प्रदान करता है, और अनुक्रम डेटा और नमूना संग्रह तिथियों को देखते हुए समय-स्केल किए गए फाइलोजेनेटिक ट्री की संभावना की गणना करता है। जातिजनित अनिश्चितता के कई स्रोत हैं। उदाहरण के लिए, वंशावली के सामान्य वंश का पुनर्निर्माण करना मुश्किल हो सकता है यदि संबंधित शाखाओं के साथ बहुत कम या कोई विकास नहीं हुआ है। यह तब हो सकता है जब विकास की दर संचरण के समय पैमाने की तुलना में काफी धीमी हो, जैसे कि एक संक्रमण की शुरुआत और अगले मेजबान (यानी, पीढ़ी का समय) में इसके संचरण के बीच उत्परिवर्तन के जमा होने की संभावना नहीं है। यह तब भी उत्पन्न हो सकता है जब संबंधित जीनोम के अपूर्ण अनुक्रमण के कारण मौजूदा विचलन को नहीं पकड़ा जाता है। इसके अलावा, वंशावली के सामान्य वंश का पुनर्निर्माण उत्तरोत्तर अधिक अनिश्चित है क्योंकि हम पेड़ में गहराई तक जाते हैं, जिससे हमें देखे गए आंकड़ों से अधिक दूरी पर पैतृक राज्यों का विस्तार करने के लिए मजबूर होना पड़ता है। आणविक अनुक्रमों से फ़ाइलोजेनीज़ के पुनर्निर्माण के लिए संरेखण के लिए आम तौर पर एक बहु अनुक्रम संरेखण की आवश्यकता होती है, एक तालिका जिसमें विभिन्न अनुक्रमों में समरूप अवशेष एक ही स्थिति पर कब्जा करते हैं। हालांकि संरेखण को अक्सर अस्पष्टता के बिना ज्ञात अवलोकन किए गए डेटा के रूप में माना जाता है, अनुक्रमों को संरेखित करने की प्रक्रिया भी अनिश्चित है और अलग-अलग रोगजनक वंशावली के बीच अनुक्रम सम्मिलन और विलोपन के तेजी से संचय के साथ अधिक कठिन हो सकती है। जबकि बायेसियन विधियाँ हैं जो फ़ाइलोजेनी के साथ संरेखण के संयुक्त नमूने द्वारा संरेखण में अनिश्चितता को संबोधित करती हैं, यह दृष्टिकोण कम्प्यूटेशनल रूप से जटिल है और स्रोत एट्रिब्यूशन के संदर्भ में शायद ही कभी उपयोग किया जाता है। इसके अलावा, अनुक्रम स्वयं अलग-अलग रोगजनकों या संक्रमित आबादी की आनुवंशिक संरचना के अनिश्चित अनुमान हैं, और अगली पीढ़ी की अनुक्रमण तकनीकों में पारंपरिक सेंगर अनुक्रमण की तुलना में काफी अधिक त्रुटि दर होती है, और विश्लेषण पाइपलाइनों को सावधानीपूर्वक मान्य किया जाना चाहिए ताकि नमूना पार-संदूषण और अनुकूलक संदूषण के प्रभावों को कम किया जा सके। पुनर्संयोजन आनुवंशिक पुनर्संयोजन व्यक्तिगत जीनोम के बीच आनुवंशिक सामग्री का आदान-प्रदान है। रोगजनकों के लिए, पुनर्संयोजन तब हो सकता है जब एक कोशिका रोगजनक की कई प्रतियों से संक्रमित हो जाती है। यदि कुछ मेजबान विभिन्न स्रोतों से दो या दो से अधिक अलग-अलग रूपों (यानी, सुपरइन्फेक्शन) से कई बार संक्रमित हुए थे, तो पुनर्संयोजन मोज़ेक जीनोम का उत्पादन कर सकता है जो एक सटीक फ़ाइलोजेनी के पुनर्निर्माण को जटिल बनाता है। दूसरे शब्दों में, एक पुनर्संयोजक जीनोम के विभिन्न खंड विसंगत जातिजनन के माध्यम से अन्य जीनोम से इस तरह से संबंधित हो सकते हैं कि एक पेड़ द्वारा सटीक रूप से प्रतिनिधित्व नहीं किया जा सकता है। व्यवहार में, पुनर्संयोजक अनुक्रमों के लिए जांच करना और पुनर्संयोजन से मुक्त माने जाने वाले संरेखण से एक फाइलोजेनी के पुनर्निर्माण से पहले उन्हें त्यागना आम बात है। फाइलोजेनी से संचरण इतिहास का उल्लेख स्रोत एट्रिब्यूशन के लिए फाइलोजेनेटिक्स को लागू करने में मूल आधार यह है कि फाइलोजेनेटिक पेड़ का आकार संचरण इतिहास का अनुमान लगाता है, जिसे एक पेड़ द्वारा भी दर्शाया जा सकता है जहां प्रत्येक दो शाखाओं में विभाजित एक मेजबान से दूसरे में संक्रमण के संचरण का प्रतिनिधित्व करता है। जानकारी के अन्य स्रोतों से संचरण वृक्ष के पुनर्निर्माण के साथ, जैसे कि संपर्क अनुरेखण, एक जातिजनित वृक्ष का पुनर्निर्माण एक उपयोगी, अतिरिक्त सूचना स्रोत के रूप में काम कर सकता है, खासकर जब आनुवंशिक अनुक्रम पहले से ही उपलब्ध हों। जातिजनित और संचरण वृक्षों के बीच दृश्य और वैचारिक समानता के कारण, यह एक सामान्य धारणा है कि जातिजन्य के शाखा बिंदु (विभाजन) संचरण घटनाओं का प्रतिनिधित्व करते हैं। हालाँकि, यह धारणा अक्सर गलत होगी। एक संचरण घटना दो शाखाओं के साथ किसी भी बिंदु पर हो सकती है जो वायरस फैलोजेनी (चित्र 3ए) में एक नमूने के संक्रमण को दूसरे से अलग करती है। संचरण वृक्ष केवल जातिजनित वृक्ष के आकार को बाधित करता है। इस प्रकार, भले ही हम बिना किसी त्रुटि के जातिजनित वृक्ष का पुनर्निर्माण कर सकें, इसके कई कारण हैं कि यह संचरण वृक्ष का सटीक प्रतिनिधित्व क्यों नहीं होगा, जिसमें अपूर्ण नमूनाकरण, मेजबानों के भीतर रोगजनक विकास और एक ही मेजबान का द्वितीयक संक्रमण शामिल है। अपूर्ण नमूनाकरण फैलोजेनेटिक ट्री को संचरण इतिहास के साथ तुलना करना स्पष्ट रूप से यह मानता है कि महामारी में प्रत्येक संक्रमित मेजबान से आनुवंशिक अनुक्रम प्राप्त किए गए हैं। व्यवहार में, अनुक्रम डेटा में संक्रमित मेजबानों का केवल एक अंश दर्शाया जाता है। अज्ञात और अनिवार्य रूप से बड़ी संख्या में बिना नमूने के संक्रमित मेजबानों का अस्तित्व स्रोत श्रेय के लिए एक बड़ी चुनौती है। भले ही जातिजनित वृक्ष इंगित करता है कि दो संक्रमण किसी भी अन्य नमूने के संक्रमण की तुलना में सबसे निकटता से संबंधित हैं, कोई भी एक या अधिक बिना नमूने वाले मेजबानों के अस्तित्व से इनकार नहीं कर सकता है जो ज्ञात मेजबानों को अलग करने वाली "संचरण श्रृंखला" में मध्यवर्ती लिंक हैं (चित्र 3 बी)। इसी तरह, एक बिना नमूने वाला संक्रमण पेड़ की नोकों पर देखे गए दोनों संक्रमणों का स्रोत हो सकता है (चित्र 3 सी)। अपने आप में, जातिजनित वृक्ष इन वैकल्पिक संचरण परिदृश्यों के बीच स्पष्ट रूप से भेदभाव नहीं करता है। मेजबानों के भीतर विकास प्रत्येक मेजबान के भीतर रोगजनक की विविध आबादी के विकास के कारण जातिजनित पेड़ का आकार अंतर्निहित संचरण इतिहास से अलग हो सकता है। रोगजनक जीनोम की अलग-अलग प्रतियां जो अगले मेजबान को प्रेषित की जाती हैं, परिभाषा के अनुसार, अब स्रोत आबादी में नहीं हैं। जातिजनित वृक्ष में एक विभाजन मौजूद है जो संचरित वंशावली और अन्य वंशावली के बीच सामान्य पूर्वज का प्रतिनिधित्व करता है जो स्रोत आबादी में बने हुए हैं और बने हुए हैं। यदि हम समय में वंशावली के दोनों सेटों का पालन करते हैं, तो संचरण घटना का समय सबसे हालिया संभव समय है जब वे एक सामान्य पूर्वज में परिवर्तित हो सकते हैं। दूसरे शब्दों में कहें तो यह घटना एक निरंतर सीमा के एक चरम का प्रतिनिधित्व करती है जहां सामान्य पूर्वज समय में आगे स्थित है। इस प्रक्रिया को अक्सर किंगमैन के कोलसेंट द्वारा मॉडल किया जाता है, जो उन पीढ़ियों की संख्या का वर्णन करता है जो हम यादृच्छिक रूप से चयनित वंशावली का पालन करने की उम्मीद करते हैं जब तक कि हम एक सामान्य पूर्वज का सामना नहीं करते। अपेक्षित समय जब तक कि दो वंश एक सामान्य पूर्वज में परिवर्तित नहीं हो जाते, जिसे एक संयोजन घटना के रूप में जाना जाता है, प्रभावी जनसंख्या के आकार के समानुपाती होता है, जो संभावित पूर्वजों की संख्या निर्धारित करता है। दूसरे शब्दों में कहें तो एक बड़े शहर में यादृच्छिक रूप से चुने गए दो लोगों के दादा-दादी होने की संभावना एक छोटे से ग्रामीण समुदाय में दो लोगों की तुलना में कम होती है। एक बड़ी, विविध मेजबान रोगजनक आबादी में लंबे समय तक सामंजस्य का समय स्रोत एट्रिब्यूशन के लिए एक महत्वपूर्ण चुनौती है, क्योंकि यह संचरण पेड़ से वायरस फैलोजेनी को अलग करता है। उदाहरण के लिए, यदि एक मेजबान ने अपना संक्रमण दो अन्य लोगों में फैलाया है, तो वंशावली के तीन समूह हो सकते हैं जिनके वंश का पता उस मेजबान में स्रोत आबादी में लगाया जा सकता है (चित्र 3डी)। नतीजतन, कुछ संभावना है कि वायरस फ़ाइलोजेनी में शाखा क्रम संचरण घटनाओं के एक अलग क्रम का संकेत देता है यदि हम फ़ाइलोजेनी को संचरण वृक्ष के बराबर समझते हैं। उदाहरण के लिए, चित्र 3डी मेजबान 1 और 3 संचरण इतिहास में अधिक निकटता से संबंधित हैं, लेकिन जातिजनन में नहीं। निकासी और द्वितीयक संक्रमण कई संक्रमणों को मेजबान की प्रतिरक्षा प्रणाली द्वारा अनायास ही साफ़ किया जा सकता है। यदि एक मेजबान जिसने पहले से निदान किए गए संक्रमण को हटा दिया है, वह किसी अन्य स्रोत से फिर से संक्रमित हो जाता है, तो एक ही मेजबान के लिए क्रमशः जातिजनित और संचरण पेड़ों में विभिन्न संक्रमणों द्वारा प्रतिनिधित्व किया जाना संभव है। इसके अलावा, कुछ व्यक्ति कई अलग-अलग स्रोतों से संक्रमित हो सकते हैं। उदाहरण के लिए, हेपेटाइटिस सी वायरस द्वारा लगभग एक तिहाई संक्रमण संक्रमण के पहले छह महीनों के भीतर अनायास ही दूर हो जाते हैं। हालाँकि, यह पिछला संपर्क उसी वायरस द्वारा पुनः संक्रमण के लिए प्रतिरक्षा प्रदान नहीं करता है। इसके अलावा, हेपेटाइटिस सी वायरस के कई उपभेदों द्वारा सह-संक्रमण जो एक ही मेजबान के भीतर एक साथ बना रहता है, संचरण की उच्च दर वाली आबादी में अपेक्षाकृत अक्सर हो सकता है, जैसे कि वे लोग जो साझा उपकरण (14 प्रतिशत से 39 प्रतिशत तक) का उपयोग करके दवाओं का इंजेक्शन देते हैं। अतिरिक्त जोखिमों से उपभेदों की दृढ़ता पारंपरिक आनुवंशिक अनुक्रमण तकनीकों द्वारा छूट सकती है यदि वे मेजबान के भीतर कम आवृत्तियों पर मौजूद हैं, जिससे "अगली पीढ़ी" अनुक्रमण तकनीकों के उपयोग की आवश्यकता होती है। इन कारणों से, आनुवंशिक समानता के माध्यम से हेपेटाइटिस सी वायरस संक्रमण का महामारी विज्ञान संबंध एक क्षणिक घटना हो सकती है, जिससे कुछ जांचकर्ता आणविक महामारी विज्ञान अनुप्रयोगों के लिए प्रत्येक संक्रमण के अलग-अलग समय बिंदुओं से नमूने लिए गए कई वायरस अनुक्रमों का उपयोग करने की सिफारिश करते हैं। पूर्वज मेजबान-राज्य पुनर्निर्माण पूर्वज पुनर्निर्माण पेड़ के विभिन्न पैतृक नोड्स पर जड़ तक न्यूक्लियोटाइड अनुक्रम या फेनोटाइप जैसे चरित्र अवस्थाओं के पुनर्निर्माण के लिए एक जातिजनित पेड़ के विकास के मॉडल का अनुप्रयोग है। स्रोत श्रेय के संदर्भ में, पैतृक पुनर्निर्माण का उपयोग अक्सर रोगजनक वंशावली की भौगोलिक स्थिति का अनुमान लगाने के लिए किया जाता है क्योंकि उन्हें उनके मेजबानों द्वारा एक क्षेत्र से दूसरे क्षेत्र में ले जाया जाता है। चरित्र विकास और व्यक्तियों या आबादी के स्थानिक प्रवास के बीच इस सादृश्य को चित्र भूगोल के रूप में जाना जाता है, जहां एक पैतृक आबादी की भौगोलिक स्थिति को प्रवास के कुछ मॉडल के तहत उसके नमूने के वंशजों के वर्तमान स्थानों से पुनर्निर्मित किया जाता है। प्रवास मॉडल आम तौर पर असतत-अवस्था और निरंतर-अवस्था मॉडल की दो श्रेणियों में आते हैं। विविक्त-अवस्था या द्वीप प्रवास मॉडल मानते हैं कि एक दिया गया वंश सीमित संख्या में स्थानों में से एक में है, और यह कि यह एक निरंतर-समय मार्कोव प्रक्रिया के अनुसार समय के साथ एक स्थिर दर पर स्थान बदलता है, जो आणविक विकास के लिए उपयोग किए जाने वाले मॉडल के अनुरूप है। परिवहन नेटवर्क के विकास और मध्य अफ्रीका में बढ़ती जनसंख्या घनत्व के सहयोग से एच. आई. वी.-1 के प्रारंभिक प्रसार के पुनर्निर्माण के लिए एक असतत-राज्य प्रवास मॉडल के साथ पूर्वजों के पुनर्निर्माण का भी उपयोग किया गया है। पैतृक चरित्र राज्यों के रूप में विभिन्न मेजबान प्रजातियों का पुनर्निर्माण करके जूनोटिक संचरण के जनसंख्या-स्तर के स्रोत एट्रिब्यूशन पर भी असतत मॉडल लागू किए जा सकते हैं। उदाहरण के लिए, मनुष्यों और पालतू जानवरों के स्टैफिलोकोकस ऑरियस नमूनों से संबंधित जातिजनन में पैतृक मेजबान प्रजातियों के पुनर्निर्माण के लिए विकास के एक असतत विशेषता मॉडल का उपयोग किया गया था। इसी तरह, फारिया और उनके सहयोगियों ने वायरस फैलोजेनी के साथ एक असतत प्रसार प्रक्रिया के रूप में रेबीज वायरस के क्रॉस-प्रजाति संचरण का विश्लेषण किया, जिसमें दरें संबंधित मेजबान प्रजातियों के विकासवादी संबंध और भौगोलिक सीमा ओवरलैप से प्रभावित थीं। निरंतर-अवस्था प्रवास मॉडल ब्राउनियन गति के मॉडल के समान हैं जिसमें एक वंश एक परिभाषित स्थान के भीतर किसी भी बिंदु पर कब्जा कर सकता है। हालांकि निरंतर मॉडल असतत प्रवास मॉडल की तुलना में अधिक यथार्थवादी हो सकते हैं, लेकिन उन्हें डेटा में फिट करना भी अधिक चुनौतीपूर्ण हो सकता है। शाब्दिक रूप से, एक निरंतर मॉडल के लिए आबादी से नमूने लिए गए प्रत्येक संक्रमण के लिए सटीक भौगोलिक स्थान डेटा की आवश्यकता होती है। हालाँकि, कई अनुप्रयोगों में, ये मेटाडेटा उपलब्ध नहीं हैं; उदाहरण के लिए, कुछ अध्ययन अपने-अपने क्षेत्रों के केंद्रक द्वारा नमूने के संक्रमणों के वास्तविक स्थानिक वितरण का अनुमान लगाते हैं। यह समस्याग्रस्त हो सकता है यदि क्षेत्र क्षेत्र में काफी भिन्न होते हैं, और मेजबान आबादी शायद ही कभी क्षेत्रों के भीतर समान रूप से वितरित होती है। पैराफिली पैराफिली एक ऐसा शब्द है जो क्लैडिस्टिक्स के अध्ययन से उत्पन्न होता है, जो व्यवस्थित विज्ञान के लिए एक विकासवादी दृष्टिकोण है जो जीवों को उनके सामान्य वंश के आधार पर समूहित करता है। संक्रमणों का एक समूह पैराफाइलेटिक है यदि समूह में सबसे हाल के सामान्य पूर्वज शामिल हैं, लेकिन इसके सभी वंशज शामिल नहीं हैं। दूसरे शब्दों में, एक समूह एक पैतृक समूह के भीतर बसा हुआ है। उदाहरण के लिए, पक्षी एक सामान्य पूर्वज से निकले हैं जो बदले में सभी सरीसृपों के साथ एक सामान्य पूर्वज साझा करते हैं; इस प्रकार, पक्षियों को सरीसृपों के जातिजनन के भीतर घोंसला बनाया जाता है, जिससे बाद वाला एक पैराफाइलेटिक समूह बन जाता है। इस प्रकार, पैराफाइली विकासवादी वरीयता का प्रमाण हैः सभी पक्षियों का पूर्वज एक सरीसृप था। स्रोत एट्रिब्यूशन के संदर्भ में, पैराफिली का उपयोग इस बात के प्रमाण के रूप में किया जा सकता है कि एक संक्रमण दूसरे से पहले था। यह इस बात का प्रमाण नहीं देता है कि संक्रमण सीधे एक व्यक्ति से दूसरे व्यक्ति में फैल गया था, आंशिक रूप से अपूर्ण नमूने के कारण। स्रोत एट्रिब्यूशन के लिए पैराफिली के अनुप्रयोग के लिए आवश्यक है कि जातिजनित वृक्ष अनुमानित स्रोत और प्राप्तकर्ता मेजबान दोनों से रोगजनक की कई प्रतियों को संबंधित करता है। विस्तृत रूप से, विभिन्न संक्रमणों से संबंधित जातिजनित पेड़ों को अक्सर जनसंख्या-आधारित अनुक्रमों (पीसीआर प्रवर्धन उत्पाद का प्रत्यक्ष अनुक्रमण) से पुनर्निर्मित किया जाता है, जहां प्रत्येक अनुक्रम संक्रमित मेजबान से नमूने लिए गए व्यक्तिगत रोगजनक जीनोम की सहमति का प्रतिनिधित्व करता है। यदि रोगजनक जीनोम की प्रतियों को सीमित डाइल्यूशन प्रोटोकॉल या अगली पीढ़ी के अनुक्रमण द्वारा व्यक्तिगत रूप से अनुक्रमित किया जाता है, तो कोई भी एक ऐसे पेड़ का पुनर्निर्माण कर सकता है जो रोगजनक आबादी के जातिजनन के बजाय व्यक्तिगत रोगजनक वंशावली की वंशावली का प्रतिनिधित्व करता है। यदि मेजबान ए से अनुक्रम एक मोनोफाइलेटिक क्लेड बनाते हैं (जिसमें सदस्य एक सामान्य पूर्वज के वंशजों का पूरा समूह होते हैं) जिसमें मेजबान बी से अनुक्रमों का एक नेस्टेड पैराफाइलेटिक क्लेड होता है, तो पेड़ मेजबान ए से उत्पन्न होने वाले संचरण की दिशा के अनुरूप होता है। दिशात्मकता का मतलब यह नहीं है कि मेजबान ए ने सीधे अपने संक्रमण को मेजबान बी में प्रेषित किया है, क्योंकि रोगजनक को मेजबान बी में संक्रमण स्थापित करने से पहले अज्ञात संख्या में मध्यवर्ती बिना नमूने वाले मेजबानों के माध्यम से प्रेषित किया जा सकता है। नोड समर्थन किसी दिए गए पेड़ से संचरण की दिशात्मकता में सांख्यिकीय विश्वास आमतौर पर उस नोड से जुड़े समर्थन मूल्य द्वारा निर्धारित किया जाता है जो नेस्टेड मोनोफाइलेटिक क्लेड से पैतृक है। नोड एक्स का समर्थन अनुमानित संभावना है कि यदि हम एक समतुल्य डेटा सेट पर फ़ाइलोजेनेटिक पुनर्निर्माण को दोहराते हैं, तो नए ट्री में बिल्कुल वही क्लेड होगा जिसमें मूल ट्री में नोड एक्स के सभी वंशज विशेष रूप से शामिल होंगे। दूसरे शब्दों में, यह डेटा दिए गए उस नोड की पुनरुत्पादन क्षमता की मात्रा निर्धारित करता है। इसकी व्याख्या इस संभावना के रूप में नहीं की जानी चाहिए कि नोड X के नीचे क्लेड "सच्चे" पेड़ में दिखाई देता है। नोड समर्थन का अनुमान लगाने के लिए आम तौर पर तीन तरीके हैंः 1. बूटस्ट्रैपिंग। फेल्सेनस्टीन ने गैर-पैरामीट्रिक बूटस्ट्रैपिंग की अवधारणा को अधिकतम संभावना द्वारा जातिजनित पुनर्निर्माण की समस्या के लिए अनुकूलित किया। बूटस्ट्रैपिंग अतिरिक्त, समकक्ष नमूने एकत्र किए बिना डेटा से जुड़े नमूने की भिन्नता को चिह्नित करने का एक तरीका प्रदान करता है। शुरू करने के लिए, कई अनुक्रम संरेखण से प्रतिस्थापन के साथ यादृच्छिक रूप से न्यूक्लियोटाइड या एमिनो एसिड स्थितियों की एक समतुल्य संख्या का नमूना लेकर एक नया डेटा सेट उत्पन्न किया जाता है-इस नए डेटा सेट को "बूटस्ट्रैप नमूना" के रूप में संदर्भित किया जाता है। मूल वृक्ष के समान विधि का उपयोग करके बूटस्ट्रैप नमूने से एक वृक्ष का पुनर्निर्माण किया जाता है। चूँकि हम संरेखण से समरूप वर्णों (स्तंभों) के समूह का नमूना ले रहे हैं, उस स्थिति में निहित विकासवादी इतिहास की जानकारी बरकरार है। हम नए पेड़ में मूल पेड़ से क्लैड्स की उपस्थिति या अनुपस्थिति को रिकॉर्ड करते हैं, और फिर पूरी प्रक्रिया को तब तक दोहराते हैं जब तक कि लक्षित संख्या में प्रतिकृति वाले पेड़ों को संसाधित नहीं किया जाता है। जिस आवृत्ति पर पेड़ों के बूटस्ट्रैप नमूने में एक दिए गए क्लेड को देखा जाता है, वह मूल पेड़ में उस नोड की प्रजनन क्षमता को निर्धारित करता है। गैर-पैरामीट्रिक बूटस्ट्रैपिंग एक समय लेने वाली प्रक्रिया है जो प्रतिकृतियों की संख्या के साथ रैखिक रूप से मापती है, क्योंकि प्रत्येक बूटस्ट्रैप नमूने को मूल ट्री के समान विधि से संसाधित किया जाता है, और क्लैड्स की गणना करने के लिए प्रसंस्करण के बाद के चरणों की आवश्यकता होती है। बूटस्ट्रैप प्रतिकृतियों की संख्या के साथ नोड समर्थन मूल्यों का अनुमान लगाने की सटीकता बढ़ जाती है। उदाहरण के लिए, यदि 100 से कम बूटस्ट्रैप नमूनों को संसाधित किया गया है तो 99 प्रतिशत का नोड समर्थन प्राप्त करना संभव नहीं है। नतीजतन, अब पेड़ के विभिन्न नोड्स से जुड़े समर्थन मूल्यों का अनुमान लगाने के लिए तेजी से अनुमानित तरीकों का उपयोग करना अधिक आम है (उदाहरण के लिए, नीचे अनुमानित संभावना-अनुपात परीक्षण देखें)। 2. बायेसियन नमूनाकरण। डेटा का पुनः नमूना लेने के लिए बूटस्ट्रैपिंग का उपयोग करने के बजाय, दिए गए डेटा से फाइलोजेनी के पुनर्निर्माण में अनिश्चितता की जांच करके नोड समर्थन की मात्रा निर्धारित की जा सकती है। मार्कोव श्रृंखला मोंटे कार्लो (हाल्ड मॉडल देखें) जैसी बायेसियन नमूना विधियों को मॉडल और डेटा को देखते हुए पश्च वितरण से मापदंडों का एक यादृच्छिक नमूना उत्पन्न करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इस मामले में, पेड़ मापदंडों का एक संग्रह है। नोड समर्थन का एक बायेसियन अनुमान पेड़ों के इस नमूने से पेड़ों की संख्या की गणना करके निकाला जा सकता है जिसमें उस विशिष्ट नोड से उतरने वाला मोनोफाइलेटिक क्लेड दिखाई देता है। बायेसियन नमूनाकरण कम्प्यूटेशनल रूप से मांग वाला है क्योंकि सभी संभावित पेड़ों का स्थान बहुत बड़ा है, जिससे बड़े डेटा सेटों के लिए अभिसरण मुश्किल हो जाता है या प्राप्त करना संभव नहीं है। 3. अनुमानित संभावना-अनुपात परीक्षण। बायेसियन नमूने के विपरीत, यह विधि अधिकतम संभावना के आधार पर पेड़ के एकल अनुमान पर की जाती है, जहां संभावना पेड़ और विकास के मॉडल को दिए गए अवलोकन किए गए डेटा की संभावना है। संभावना अनुपात परीक्षण (एल. आर. टी.) दो मॉडलों या परिकल्पनाओं के बीच चयन करने की एक विधि है, जहां उनकी संभावनाओं का अनुपात एक परीक्षण सांख्यिकीय है जिसे सांख्यिकीय महत्व का आकलन करने के लिए शून्य वितरण के लिए मैप किया जाता है। इस अनुप्रयोग में, वैकल्पिक परिकल्पना यह है कि पुनर्निर्मित पेड़ में एक शाखा की लंबाई शून्य होती है, जिसका अर्थ है कि वंशज वंश को इसकी पृष्ठभूमि से अलग नहीं किया जा सकता है। यह एल. आर. टी. को एक स्थानीयकृत विश्लेषण बनाता हैः यह एक नोड के समर्थन का मूल्यांकन करता है जब बाकी पेड़ को सही माना जाता है। दूसरी ओर, यह संकीर्ण दायरा बायेसियन सैंपलिंग और बूटस्ट्रैप सैंपलिंग की तुलना में अनुमानित एल. आर. टी. विधि को कम्प्यूटेशनल रूप से कुशल बनाता है। एल. आर. टी. विधि के अलावा, बूटस्ट्रैप समर्थन के तेजी से सन्निकटन के लिए कई अन्य तरीके हैं और यह अनुसंधान का एक सक्रिय क्षेत्र बना हुआ है। पृष्ठभूमि अनुक्रम मोनोफाइलेटिक और पैराफाइलेटिक क्लैड्स की व्याख्या इस बात पर निर्भर करती है कि क्या मेजबान आबादी से पर्याप्त संख्या में संक्रमणों का नमूना लिया गया है। एक मेजबान से अनुक्रम केवल दूसरे मेजबान से अनुक्रमों के सापेक्ष पैराफाइलेटिक बन सकते हैं यदि पेड़ में आबादी में कम से कम एक अन्य मेजबान से अतिरिक्त अनुक्रम होते हैं। जैसा कि ऊपर उल्लेख किया गया है, अनुमानित स्रोत को प्राप्तकर्ता मेजबान से जोड़ने वाली "संचरण श्रृंखला" में बिना नमूने वाले मेजबान व्यक्ति हो सकते हैं (चित्र 3बी)। आबादी में अतिरिक्त मेजबानों से पृष्ठभूमि अनुक्रमों का समावेश एक बाहरी समूह का उपयोग करके एक जातिजनन को जड़ से जड़ने की समस्या के समान है, जहां जड़ पेड़ में समय के शुरुआती बिंदु का प्रतिनिधित्व करती है। दो मेजबानों के अनुक्रमों से संबंधित पेड़ के खंड में इस "जड़" का स्थान निर्धारित करता है कि किस मेजबान को संभावित स्रोत माना जाता है। पृष्ठभूमि अनुक्रमों के चयन के लिए कोई औपचारिक दिशानिर्देश नहीं हैं। आम तौर पर, एक में ऐसे अनुक्रम शामिल होते हैं जो उसी भौगोलिक क्षेत्र में एकत्र किए गए थे जैसा कि दो मेजबानों की जांच चल रही थी। इन स्थानीय अनुक्रमों को कभी-कभी अतिरिक्त अनुक्रमों के साथ संवर्धित किया जाता है जिन्हें उनकी आनुवंशिक समानता (जैसे, ब्लास्ट) के आधार पर सार्वजनिक डेटाबेस से पुनर्प्राप्त किया जाता है, जो आवश्यक रूप से एक ही क्षेत्र से एकत्र नहीं किए गए थे। आम तौर पर, पृष्ठभूमि डेटा में सर्वसम्मति (थोक) अनुक्रम शामिल होते हैं जहां प्रत्येक मेजबान को एक ही अनुक्रम द्वारा दर्शाया जाता है, जो अनुमानित स्रोत और प्राप्तकर्ता मेजबानों के विपरीत होता है, जिनसे कई क्लोनल अनुक्रमों का नमूना लिया गया है। क्योंकि क्लोनल अनुक्रमण अधिक श्रम-गहन है, इस तरह के डेटा आमतौर पर पृष्ठभूमि अनुक्रम के रूप में उपयोग करने के लिए उपलब्ध नहीं होते हैं। एक ही जातिजनन में विभिन्न प्रकार के अनुक्रमों (क्लोनल और थोक) का समावेश परिणामों की व्याख्या को पूर्वाग्रहित कर सकता है, क्योंकि अनुक्रमों को एकल पृष्ठभूमि मेजबान से सर्वसम्मति अनुक्रम के भीतर निहित करना संभव नहीं है। फाइलोडायनामिक विधियाँ सामान्य रूप से, फाइलोडायनामिक्स आणविक महामारी विज्ञान और फाइलोजेनेटिक्स का एक उपशाखा है जो महामारी विज्ञान प्रक्रियाओं के पुनर्निर्माण से संबंधित है, जैसे कि एक महामारी का तेजी से विस्तार या मेजबान आबादी में झुंड प्रतिरक्षा का उद्भव, आबादी से नमूने लिए गए फाइलोजेनेटिक पेड़ से संबंधित संक्रमणों के आकार से। एक फाइलोडायनामिक विधि पेड़ के आकार का उपयोग प्राथमिक डेटा स्रोत के रूप में जैविक प्रक्रियाओं का प्रतिनिधित्व करने वाले मॉडल को मानकीकृत करने के लिए करती है जो देखे गए संक्रमणों के बीच विकासवादी संबंधों को प्रभावित करते हैं। इस प्रक्रिया को विकास के फिटिंग मॉडल (जैसे न्यूक्लियोटाइड प्रतिस्थापन मॉडल या आणविक घड़ी मॉडल) के साथ भ्रमित नहीं किया जाना चाहिए ताकि संबंधित आबादी (संक्रमण) की देखी गई विशेषताओं से पेड़ के आकार का पुनर्निर्माण किया जा सके, जो जातिजनन के क्षेत्र से उत्पन्न होती है। वायरस और बैक्टीरिया का अपेक्षाकृत तेजी से विकास वर्तमान में नमूने के रूप में लिए गए संक्रमणों से पुनर्निर्मित जातिजनन के आकार से एक महामारी की हालिया गतिशीलता का पुनर्निर्माण करना संभव बनाता है। स्रोत एट्रिब्यूशन के लिए फाइलोडायनामिक विधियों के उपयोग में संचरण वृक्ष का पुनर्निर्माण शामिल है, जिसे फ़ाइलोजेनेटिक वृक्ष के आकार पर इसके अवशिष्ट प्रभाव से सीधे नहीं देखा जा सकता है। यद्यपि विभिन्न मेजबान व्यक्तियों से नमूने लिए गए रोगजनक आबादी के बीच आनुवंशिक विचलन से जातिजनित पेड़ों के पुनर्निर्माण के लिए स्थापित तरीके हैं, लेकिन कई कारण हैं कि जातिजन्य संचरण पेड़ का एक खराब अनुमान क्यों हो सकता है (चित्र 3)। इस संदर्भ में, फ़ाइलोडायनामिक विधियाँ इस विसंगति के लिए जिम्मेदार एक या अधिक प्रक्रियाओं का प्रतिरूपण करके और इन मॉडलों को डेटा (चित्र 4) में फिट करके फ़ाइलोजेनी और संचरण वृक्ष के बीच विसंगति को मिलाने का प्रयास करती हैं। फाइलोडायनामिक मॉडल की जटिलता को देखते हुए, ये विधियाँ मुख्य रूप से पश्च वितरण से संचरण पेड़ों का नमूना लेने के लिए बायेसियन अनुमान का उपयोग करती हैं, जहाँ संचरण पेड़ "किसे संक्रमित करता है" का एक स्पष्ट मॉडल है। यद्यपि ये विधियाँ एक व्यक्ति से दूसरे व्यक्ति में सीधे संचरण की संभावना का अनुमान लगा सकती हैं, यह संभावना इस बात पर सशर्त है कि मॉडल (कई संभावित मॉडलों से चुना गया) वास्तविकता को कितनी अच्छी तरह से अनुमानित करता है। नीचे हम उन मॉडलों का वर्णन करते हैं जिन्हें संचरण इतिहास के सन्निकटन के रूप में जातिजनित वृक्ष का उपयोग करते समय आवश्यक विभिन्न मान्यताओं के कारण होने वाली अतिरिक्त अनिश्चितता को शामिल करने के लिए लागू किया गया है, लेकिन समाप्त नहीं किया गया है। जनसांख्यिकीय और संचरण मॉडल एक बुनियादी सरल धारणा यह है कि महामारी में प्रत्येक संक्रमण को डेटा सेट (पूर्ण नमूना) में कम से कम एक आनुवंशिक अनुक्रम द्वारा दर्शाया जाता है। यद्यपि एक परिभाषित भौगोलिक क्षेत्र में खेतों के बीच रोग संचरण के प्रकोप जैसी परिस्थितियों में पूर्ण नमूनाकरण संभव हो सकता है, लेकिन अन्य संदर्भों में बिना नमूने के स्रोतों को खारिज करना आम तौर पर संभव नहीं है। यह विशेष रूप से उन संक्रामक रोगों के लिए सच है जो कलंकित हैं और/या हाशिए पर रहने वाली आबादी से जुड़े हैं, जिनकी लंबी लक्षणहीन अवधि है, या एक सामान्यीकृत महामारी के संदर्भ में जहां रोग का प्रसार नमूना संग्रह और आनुवंशिक अनुक्रमण के लिए स्थानीय क्षमता से काफी अधिक हो सकता है। कई तरीके समय के साथ महामारी के विकास का प्रतिरूपण करके बिना नमूने वाले मेजबानों की उपस्थिति को संबोधित करने का प्रयास करते हैं, जो किसी भी समय संक्रमित मेजबानों की कुल संख्या की भविष्यवाणी करता है। दूसरे शब्दों में कहें तो संक्रमण के बिना नमूने वाले स्रोत से फैलने की संभावना संक्रमण के समय संक्रमित आबादी के कुल आकार से निर्धारित होती है। महामारी विकास के इन मॉडलों को कभी-कभी जनसांख्यिकीय मॉडल के रूप में संदर्भित किया जाता है क्योंकि कुछ जनसंख्या वृद्धि मॉडल जैसे कि घातीय और रसद विकास मॉडल से प्राप्त होते हैं। वैकल्पिक रूप से, संक्रमणों की संख्या को एक कंपार्टमेंटल मॉडल द्वारा मॉडल किया जा सकता है जो उस दर का वर्णन करता है जो व्यक्तिगत मेजबानों द्वारा संक्रमित राज्यों के प्रति अतिसंवेदनशील से बदलती है, और संक्रमण से ठीक होने या संक्रमण के विभिन्न चरणों जैसे अतिरिक्त राज्यों को शामिल करने के लिए बढ़ाया जा सकता है। जनसंख्या वृद्धि और कम्पार्टमेंटल मॉडल के बीच एक महत्वपूर्ण अंतर यह है कि असंक्रमित अतिसंवेदनशील मेजबानों की संख्या को बाद वाले में स्पष्ट रूप से ट्रैक किया जाता है। एक फाइलोडायनामिक विश्लेषण या तो संचरण वृक्ष के प्रत्यक्ष प्रतिनिधि के रूप में फाइलोजेनी का उपयोग करके विकास मॉडल को मानकीकृत करने का प्रयास करता है, या एक जनसंख्या आनुवंशिक मॉडल का उपयोग करके इन पेड़ों के बीच विसंगति के लिए जिम्मेदार है, जैसे कि कोलसेंट (चित्र 4)। बायेसियन विधियाँ इस कार्य को अन्य डेटा स्रोतों के साथ पूरक बनाना संभव बनाती हैं, जैसे कि रिपोर्ट किए गए मामले की घटना और/या समय के साथ प्रसार। संचरण प्रक्रिया को संक्रमित आबादी के आकार के अनुसार या तो एक समेकित (रिवर्स-टाइम) मॉडल या जन्म-मृत्यु या शाखा प्रक्रिया जैसे फॉरवर्ड-टाइम मॉडल का उपयोग करके मैप किया जा सकता है। इस प्रकार, संकलक मॉडल के फाइलोडायनामिक्स में दो अलग-अलग अनुप्रयोग हैं। सबसे पहले, इसका उपयोग मेजबानों के भीतर विविध रोगजनक आबादी के भ्रमित करने वाले प्रभाव को संबोधित करने के लिए किया जा सकता है, स्पष्ट रूप से व्यक्तिगत रोगजनकों के सामान्य वंश का प्रतिरूपण करके। दूसरा, मेजबानों के भीतर व्यक्तियों के सामान्य वंश और मेजबानों के बीच संक्रमण के संचरण के बीच एक समानता को आकर्षित करते हुए, समय पर संक्रमण के प्रसार को मॉडल करने के लिए कोलसेंट को अनुकूलित किया जा सकता है। इस समानांतर को संरचित एकत्रीकरण के आधार पर फाइलोडायनामिक मॉडल द्वारा भी खोजा गया है, जहां आबादी को दो या दो से अधिक उप-आबादी (डेम) में विभाजित किया जा सकता है। प्रत्येक डेम एक संक्रमित मेजबान व्यक्ति का प्रतिनिधित्व करता है। डेमों के बीच रोगजनक वंशावली के सीमित प्रवास के कारण, यादृच्छिक रूप से नमूने लिए गए दो रोगजनक वंशावली हाल ही में एक सामान्य पूर्वज को साझा करने की अधिक संभावना रखते हैं यदि वे एक ही डेम से संबंधित हैं। जन्म-मृत्यु मॉडल समय के साथ आगे संक्रमण के प्रसार का वर्णन करते हैं, जहां एक "जन्म" घटना एक असंक्रमित अतिसंवेदनशील मेजबान में संक्रमण के संचरण का प्रतिनिधित्व करती है, और एक "मृत्यु" घटना या तो संक्रमण के निदान और उपचार का प्रतिनिधित्व कर सकती है, या मेजबान द्वारा इसकी सहज निकासी का प्रतिनिधित्व कर सकती है। मॉडल के इस वर्ग को मूल रूप से प्रजातियों के प्रसार और विलुप्त होने का वर्णन करने के लिए तैयार किया गया था। इसी तरह, शाखा प्रक्रियाएं एक महामारी के विकास को उस समय में मॉडल करती हैं जब प्रत्येक संक्रमित मेजबान ("संतान") से संचरण की संख्या को गैर-नकारात्मक पूर्णांकों पर एक असतत संभावना वितरण द्वारा वर्णित किया जाता है, जैसे कि नकारात्मक द्विपद वितरण। शाखा प्रक्रिया मॉडल इस सरल धारणा का उपयोग करते हैं कि यह संतान वितरण समय के साथ स्थिर रहता है, जिससे मॉडल के इस वर्ग को एक महामारी के प्रारंभिक चरण के लिए अधिक उपयुक्त बनाता है जहां अधिकांश आबादी असंक्रमित है। जैसा कि ऊपर उल्लेख किया गया है, प्रत्येक मेजबान के भीतर रोगजनक आबादी के विविधीकरण के परिणामस्वरूप रोगजनक जातिजनन और संचरण वृक्ष के आकार के बीच एक विसंगति होती है। फाइलोडायनामिक विधियाँ जो फैलोजेनी को संचरण वृक्ष के समतुल्य मानती हैं, स्पष्ट रूप से मानती हैं कि प्रत्येक मेजबान के भीतर की आबादी इतनी कम है कि एक ही वंश द्वारा अनुमानित की जा सकती है। यदि मेजबान के भीतर की आबादी विविध है, तो एक संचरण घटना उस समय को कम करके आंकेगी जब से दो वंश अपने सामान्य पूर्वज (चित्र 3ए) से अलग हो गए हैं; यह घटना प्रजाति के पेड़ के सापेक्ष जीन पेड़ों को प्रभावित करने वाले अपूर्ण वंश वर्गीकरण के समान है। जातिजनित और संचरण वृक्षों के बीच परिणामी विसंगति के कारण देखे गए आंकड़ों से बाद वाले का पुनर्निर्माण करना अधिक कठिन हो जाता है। इसके अलावा, अंतर-मेजबान विविधता का प्रभाव और भी अधिक हो जाता है यदि अपूर्ण संचरण अड़चनें होती हैं-जहां स्रोत आबादी से प्रसारित एक से अधिक वंश द्वारा एक नया संक्रमण स्थापित किया जाता है-क्योंकि रोगजनक वंशावली के सामान्य पूर्वज पिछले मेजबानों में स्थित हो सकते हैं। स्रोत आरोपण आणविक महामारी विज्ञान का एक स्वाभाविक रूप से विवादास्पद अनुप्रयोग है क्योंकि यह एक विशिष्ट आबादी या व्यक्ति की पहचान एक संक्रामक बीमारी के आगे के संचरण के लिए जिम्मेदार होने के रूप में करता है। क्योंकि आणविक स्रोत एट्रिब्यूशन के लिए तेजी से जटिल डेटा के विशेष और कम्प्यूटेशनल रूप से गहन विश्लेषण की आवश्यकता होती है, अंतर्निहित मॉडल धारणाओं और इन विश्लेषणों में अनिश्चितता के स्तर को अक्सर प्रमुख हितधारकों के लिए सुलभ नहीं बनाया जाता है, जिसमें प्रमुख प्रभावित आबादी और सामुदायिक अधिवक्ता शामिल हैं। आणविक फोरेंसिक और एच. आई. वी.-1 संचरण सार्वजनिक स्वास्थ्य संदर्भ के बाहर, स्रोत एट्रिब्यूशन की अवधारणा के एच. आई. वी. के साथ रहने वाले लोगों के लिए महत्वपूर्ण कानूनी और नैतिक निहितार्थ हैं जो संभावित रूप से किसी अन्य व्यक्ति को अपने संक्रमण को प्रसारित करने के लिए मुकदमा चलाए जा सकते हैं। किसी के संक्रमण की स्थिति का खुलासा किए बिना एच. आई. वी.-1 का संचरण संयुक्त राज्य अमेरिका सहित कई देशों में आपराधिक रूप से अभियोजन योग्य अपराध है। उदाहरण के लिए, कनाडा में एच. आई. वी. संचरण मामलों में प्रतिवादियों पर "यौन अपराधी के रूप में अधिकतम आजीवन कारावास और अनिवार्य आजीवन पंजीकरण" के साथ गंभीर यौन हमले का आरोप लगाया गया है। ऐसे आपराधिक मामलों में आणविक स्रोत आरोपण विधियों का उपयोग फोरेंसिक साक्ष्य के रूप में किया गया है। फाइलोजेनेटिक क्लस्टरिंग के फोरेंसिक अनुप्रयोग एच. आई. वी.-1 संचरण मामले के शुरुआती और प्रसिद्ध उदाहरणों में से एक तथाकथित "फ्लोरिडा दंत चिकित्सक" की जांच थी, जहाँ एक एच. आई. वी. पॉजिटिव दंत चिकित्सक पर अपने संक्रमण को एक रोगी में प्रसारित करने का आरोप लगाया गया था। हालांकि आनुवंशिक क्लस्टरिंग-विशेष रूप से, एक फाइलोजेनी के संदर्भ में क्लस्टरिंग-इन आंकड़ों पर यह प्रदर्शित करने के लिए लागू किया गया था कि दंत चिकित्सक से नमूने लिए गए एचआईवी-1 कण आनुवंशिक रूप से रोगी के नमूने के समान थे, अकेले क्लस्टरिंग स्रोत एट्रिब्यूशन के लिए पर्याप्त नहीं है। क्लस्टर केवल इस बात का प्रमाण दे सकते हैं कि संक्रमणों के महामारी विज्ञान से जुड़े होने की संभावना नहीं है क्योंकि वे आबादी में अन्य संक्रमणों की तुलना में बहुत भिन्न हैं। उदाहरण के लिए, बाद के मामले में इसी तरह के जातिजनित तरीकों का उपयोग यह प्रदर्शित करने के लिए किया गया था कि रोगी से प्राप्त एचआईवी-1 अनुक्रम जांच के तहत तीसरे पक्ष के अनुक्रम की तुलना में उनके यौन साथी के अनुक्रम के समान था। क्लस्टरिंग संचरण की दिशा के बारे में कोई जानकारी प्रदान नहीं करता है (उदाहरण के लिए, क्या संक्रमण व्यक्तिगत ए से व्यक्तिगत बी में, या बी से ए में फैलाया गया था; चित्र 3), और न ही यह इस संभावना को खारिज कर सकता है कि एक या अधिक अन्य अज्ञात व्यक्ति (जिनसे कोई वायरस अनुक्रम प्राप्त नहीं किया गया है) संचरण इतिहास में शामिल थे। क्लस्टरिंग की इन ज्ञात सीमाओं के बावजूद, अदालत के मामलों में संक्रमण की आनुवंशिक समानता पर बयान जारी हैं। दूसरी ओर, सार्वजनिक स्वास्थ्य एजेंसियों को आबादी में संचरण की बढ़ी हुई दरों का तेजी से पता लगाने में सक्षम बनाकर और इस तरह रोकथाम के प्रयासों के आवंटन को अनुकूलित करके समूह-निर्माण से जनसंख्या-स्तर पर लाभ हो सकते हैं। क्लस्टरिंग के सार्वजनिक स्वास्थ्य अनुप्रयोगों के विस्तार ने एच. आई. वी. के साथ रहने वाले लोगों के बीच चिंता पैदा कर दी है कि व्यक्तिगत स्वास्थ्य डेटा का यह उपयोग उन्हें संचरण के लिए आपराधिक अभियोजन के अधिक जोखिम के लिए भी उजागर कर सकता है। एच. आई. वी.-1 संचरण के लिए व्यक्तियों के अभियोजन में पैराफिली विधियों के फोरेंसिक अनुप्रयोगों का उपयोग पैराफिली पर आधारित स्रोत एट्रिब्यूशन विधियों में किया गया है। सबसे शुरुआती उदाहरणों में से एक 2002 में प्रकाशित हुआ था, जहां एक चिकित्सक पर जानबूझकर एक रोगी (पी) से रक्त का इंजेक्शन लगाने का आरोप लगाया गया था, जो एचआईवी-1 पॉजिटिव था और दूसरे रोगी (वी) में, जो पहले चिकित्सक के साथ संबंध में था। इस अध्ययन में दोनों रोगियों से एच. आई. वी.-1 अनुक्रम से संबंधित एक जातिजनित वृक्ष के पुनर्निर्माण के लिए अधिकतम संभावना विधियों का उपयोग किया गया। आर. टी. अनुक्रमों (चित्र 5) से पुनर्निर्मित जातिजनन के लिए पी से प्रत्यक्ष या अप्रत्यक्ष संचरण को दर्शाने वाले अनुक्रमों के पैराफाइली की सूचना दी गई थी। हालांकि, एक ही समूह से अधिक विविध एचआईवी-1 लिफाफा (एनवी) अनुक्रमों से पुनर्निर्मित एक दूसरा पेड़ संचरण की दिशा पर अनिर्णायक था-केवल यह कि रोगियों पी और वी से एनवी अनुक्रम क्रमशः दो मोनोफाइलेटिक समूहों में क्लस्टर किए गए थे जो संयुक्त रूप से पृष्ठभूमि से अलग थे। स्रोत एट्रिब्यूशन के लिए पैराफिली के उपयोग को अगली पीढ़ी के अनुक्रमण की शुरुआत के साथ प्रोत्साहित किया गया था, जिसने कई मेजबान व्यक्तियों से बड़ी संख्या में व्यक्तिगत वायरस को तेजी से अनुक्रमित करने के लिए इसे अधिक लागत प्रभावी बना दिया। हाल के कार्यों ने फैलोजेनी में अनुक्रमों के वितरण की व्याख्या करने के लिए एक औपचारिक ढांचा भी विकसित किया है जो संचरण की दिशा के अनुरूप है। कई अध्ययनों ने तब से सर्बिया, ताइवान, चीन और पुर्तगाल में एच. आई. वी. संचरण मामलों के लिए फोरेंसिक साक्ष्य का पुनः विश्लेषण या विकास करने के लिए इस ढांचे को लागू किया है। इस तरह के अध्ययनों की बढ़ती संख्या ने एच. आई. वी.-1 के लिए इस प्रकार के जातिजनित विश्लेषण के नैतिक और कानूनी प्रभावों पर विवाद पैदा कर दिया है। एक जातिजनन में अनुक्रमों के एक समूह को मोनोफाइलेटिक या पैराफाइलेटिक समूहों में वर्गीकृत करने की सटीकता वृक्ष पुनर्निर्माण की सटीकता पर अत्यधिक निर्भर है। जैसा कि ऊपर वर्णित है (पैराफिली देखें), पेड़ में एक विशिष्ट क्लेड के हमारे सांख्यिकीय विश्वास को अनुमानित संभावना से मापा जाता है कि यदि पेड़ के पुनर्निर्माण को समकक्ष डेटा सेट पर दोहराया जाता है तो वही क्लेड प्राप्त किया जाएगा। यह समर्थन मूल्य इस बात की संभावना नहीं है कि क्लेड "सही" पेड़ में दिखाई देता है क्योंकि यह मात्रा हाथ में डेटा पर सशर्त है-हालाँकि, इसे अक्सर इस तरह से गलत तरीके से समझा जाता है। यदि मेजबान बी से अनुक्रमों के पैराफाइलेटिक समूह से मेजबान ए से अनुक्रमों के एक नेस्टेड मोनोफाइलेटिक क्लेड को अलग करने वाली शाखा का समर्थन मूल्य कम है, तो पारंपरिक प्रक्रिया उस शाखा को पेड़ से हटाने की होगी। यह मोनोफाइलेटिक और पैराफाइलेटिक क्लैड्स के ढहने का परिणाम होगा ताकि पेड़ संचरण की किसी भी दिशा के बारे में अनिर्णायक हो। हालांकि, इस प्रक्रिया का स्रोत आरोपण जांच में लगातार उपयोग नहीं किया गया है। उदाहरण के लिए, ताइवान में 2020 के अध्ययन में प्रदर्शित पेड़ प्रतिवादी से वादी को संचरण का समर्थन नहीं करते हैं जब कम समर्थन (<80 प्रतिशत) वाली शाखाएं ढह जाती हैं। इसके अलावा, परिणाम अनुक्रमण के लिए लक्षित वायरस जीनोम के क्षेत्र के अनुसार भिन्न हो सकता है। संचरण की दिशा का अनुमान लगाने के लिए पैराफिली के उपयोग का मूल्यांकन हाल ही में एचआईवी सेरोडिस्कार्डेंट जोड़ों के एक संभावित समूह पर किया गया था (जहां अध्ययन की शुरुआत में एक साथी एचआईवी पॉजिटिव था)। 33 जोड़ों से प्राप्त नमूनों से उत्पन्न अगली पीढ़ी के अनुक्रम डेटा के लिए पैराफिली विधि को लागू करते हुए, जहां अध्ययन के दौरान एचआईवी नकारात्मक साथी संक्रमित हो गया था, लेखकों ने पाया कि लगभग 13 प्रतिशत से 21 प्रतिशत मामलों में संचरण की दिशा को गलत तरीके से पुनर्निर्मित किया गया था, जो इस बात पर निर्भर करता है कि किन अनुक्रमों का विश्लेषण किया गया था। हालांकि, एक ही लेखकों में से कई को शामिल करते हुए एक अनुवर्ती अध्ययन ने सभी मेजबान व्यक्तियों से गहराई से पूर्ण वायरस जीनोम को कवर करने के लिए एक अधिक व्यापक अनुक्रमण विधि का उपयोग किया, जिससे गलत वर्गीकृत मामलों का प्रतिशत घटकर 3.1% हो गया। फाइलोडायनामिक्स के फोरेंसिक अनुप्रयोग क्लस्टरिंग और पैराफिली दोनों विधियों की एक सामान्य विशेषता यह है कि कोई भी दृष्टिकोण स्पष्ट रूप से इस परिकल्पना का परीक्षण नहीं करता है कि एक संक्रमण सीधे एक विशिष्ट स्रोत आबादी या व्यक्ति से प्राप्तकर्ता को प्रेषित किया गया था। फाइलोडायनामिक विधियाँ इस विसंगति में योगदान करने वाली प्रक्रियाओं का प्रतिरूपण करके रोगजनक फाइलोजेनी और अंतर्निहित संचरण इतिहास के बीच विसंगति को दूर करने का प्रयास करती हैं, जैसे कि प्रत्येक मेजबान के भीतर रोगजनक आबादी का विकास। स्रोत एट्रिब्यूशन के लिए फाइलोडायनामिक विधियों का विकास एक तेजी से विस्तार करने वाला क्षेत्र रहा है, जिसमें 2014 के बाद से बड़ी संख्या में प्रकाशित अध्ययन और संबंधित सॉफ्टवेयर जारी किए गए हैं (सॉफ्टवेयर देखें)। चूंकि इन विधियों को इन्फ्लूएंजा ए वायरस, पैर और मुंह रोग वायरस और माइकोबैक्टीरियम ट्यूबरकुलोसिस सहित अन्य संक्रामक रोगों पर लागू किया गया है, इसलिए उन्होंने अब तक एचआईवी-1 से जुड़े कलंक और अपराधीकरण के नैतिक मुद्दों से बचा है। हालांकि, एच. आई. वी.-1 के लिए फाइलोडायनामिक स्रोत एट्रिब्यूशन के अनुप्रयोग साहित्य में दिखाई देने लगे हैं। उदाहरण के लिए, अल्बर्टा, कनाडा में स्थित एक अध्ययन में, जांचकर्ताओं ने एचआईवी-1 अनुक्रम डेटा से अपने क्लिनिक में उपचार प्राप्त करने वाले रोगियों के बीच संचरण घटनाओं को फिर से बनाने के लिए एक फाइलोडायनामिक विधि (ट्रांसफाइलो) का उपयोग किया। हालांकि ट्रांसफाइलो कार्यक्रम, डिफ़ॉल्ट रूप से, बिना नमूने के संक्रमणों के अनुपात का अनुमान लगाने का प्रयास करता है, जांचकर्ताओं ने इस अनुपात को 1 प्रतिशत तक तय किया। ऐसा करके, उनके विश्लेषण में यह अवास्तविक धारणा व्यक्त की गई कि उनकी क्षेत्रीय महामारी (जिसमें कम से कम 1,800 लोग शामिल हैं) में एच. आई. वी.-1 के साथ रहने वाले लगभग हर व्यक्ति को उनके 139 अनुक्रमों के डेटा सेट में दर्शाया गया था। 2010 हैती में हैजा का प्रकोप 2010 में हैती में आए 7 तीव्रता के भूकंप के बाद, हैजा का बड़े पैमाने पर प्रकोप हुआ, जो विब्रियो हैजा जीवाणु के कारण होने वाला एक गैस्ट्रोइंटेस्टाइनल संक्रमण है। आधुनिक इतिहास में हैजा के सबसे महत्वपूर्ण प्रकोपों में से एक में लगभग 800,000 हैतीवासी संक्रमित हो गए और लगभग 10,000 की मृत्यु हो गई। पल्स्ड-फील्ड जेल इलेक्ट्रोफोरेसिस का उपयोग करके प्रारंभिक माइक्रोबियल उपप्रकार ने संकेत दिया कि प्रकोप आनुवंशिक रूप से दक्षिण एशिया में नमूने के रूप में लिए गए हैजा उपभेदों के समान था। संक्रमण के प्रशंसनीय स्रोत का अधिक व्यापक रूप से मानचित्रण करने के लिए, दक्षिणी एशिया और दक्षिण अमेरिका के हैजा उपभेदों की तुलना हैती के प्रकोप से लिए गए उपभेदों से की गई थी। हैती में मामलों से लिए गए पूरे जीनोम अनुक्रमों ने हैती के भौगोलिक क्षेत्रों की तुलना में दक्षिण एशिया (यानी नेपाल और बांग्लादेश) से लिए गए अनुक्रमों के साथ अधिक साइटों को साझा किया। तीन नेपाली सैनिकों और तीन हाईटियन स्थानीय लोगों से लिए गए हैजा उपभेदों के बीच भी सीधी तुलना की गई, जो जीनोम अनुक्रम में लगभग समान थे, जिससे एक जातिजनित समूह का निर्माण हुआ। जातिजनित स्रोत आरोपण अध्ययनों द्वारा एकत्र किए गए साक्ष्य के आधार पर, इस प्रकोप में हैती में संयुक्त राष्ट्र स्थिरीकरण मिशन (MINUSTAH) का हिस्सा रहे नेपाली सैनिकों की भूमिका को 2016 में संयुक्त राष्ट्र द्वारा आधिकारिक रूप से मान्यता दी गई थी। 2019/2020 नोवेल कोरोनावायरस का प्रकोप दिसंबर 2019 में, चीन के वूहान में एक समुद्री खाद्य बाजार के सहयोग से वायरल निमोनिया के 27 मामलों का प्रकोप दर्ज किया गया था। इन्फ्लूएंजा ए वायरस, रेस्पिरेटरी सिन्सिटियल वायरस और सार्स कोरोनावायरस सहित ज्ञात रेस्पिरेटरी वायरस को जल्द ही प्रयोगशाला परीक्षण द्वारा खारिज कर दिया गया। 10 जनवरी, 2020 को, उपन्यास कोरोनावायरस का जीनोम अनुक्रम, जो चमगादड़ सार्स-कोरोनावायरस से सबसे निकटता से संबंधित है, सार्वजनिक डोमेन में जारी किया गया था। अभूतपूर्व संगरोध उपायों के बावजूद, वायरस (जिसे अंततः सार्स-कोव-2 नाम दिया गया) संयुक्त राज्य अमेरिका सहित अन्य देशों में फैल गया, 15 जुलाई, 2022 तक वैश्विक प्रसार 55.6 करोड़ से अधिक पुष्ट मामलों के साथ। इस प्रकोप ने महामारी विज्ञान और जीनोमिक डेटा साझाकरण और वास्तविक समय के विश्लेषण के एक अभूतपूर्व स्तर को बढ़ावा दिया, जिसे अक्सर सहकर्मी समीक्षा से पहले सोशल मीडिया द्वारा संप्रेषित किया जाता था। इस ज्ञान अनुवाद का अधिकांश हिस्सा ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट नेक्स्टस्ट्रेन के माध्यम से किया गया था जो रोगजनक अनुक्रम डेटा पर जातिजनित विश्लेषण करता है क्योंकि वे सार्वजनिक और पहुंच-प्रतिबंधित डेटाबेस पर उपलब्ध हो जाते हैं, और परिणामों का उपयोग वास्तविक समय में वेब दस्तावेजों को अपडेट करने के लिए करते हैं। 4 मार्च, 2020 को, नेक्स्टस्ट्रेन डेवलपर्स ने एक फाइलोजेनी जारी की जिसमें एक सार्स-कोव-2 जीनोम जो एक जर्मन रोगी से अलग किया गया था, यूरोप और मैक्सिको से नमूने लिए गए अनुक्रमों के एक मोनोफाइलेटिक क्लेड के सापेक्ष एक पैतृक स्थिति पर कब्जा कर लिया। ट्विटर सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म के उपयोगकर्ताओं ने जल्द ही नेक्स्टस्ट्रेन के संबंधित पोस्ट पर टिप्पणी की कि जर्मन व्यक्ति से आगे के संचरण ने "आज यूरोप में प्रसारित व्यापक प्रकोप के कुछ अंश को सीधे रूप से जन्म दिया है।" इन टिप्पणियों के बाद जल्द ही अन्य उपयोगकर्ताओं ने आलोचना की कि यूरोप में प्रकोप का श्रेय जर्मन रोगी को दिया गया क्योंकि स्रोत व्यक्ति एक अपूर्ण नमूने वाले पेड़ से संचरण की दिशा के बारे में निष्कर्ष निकाल रहा था। दूसरे शब्दों में, पेड़ को चल रहे प्रकोप के मामलों के अत्यधिक अधूरे नमूने से पुनर्निर्मित किया गया था, और अन्य अनुक्रमों को जोड़ने से जर्मन अनुक्रम और विचाराधीन क्लेड के बीच अनुमानित संबंध को संशोधित करने की पर्याप्त संभावना थी। फिर भी, यूरोपीय प्रकोप के लिए एक जर्मन स्रोत को जिम्मेदार ठहराने वाली व्याख्या सोशल मीडिया के माध्यम से प्रचारित की गई, जिसके कारण कुछ उपयोगकर्ताओं ने जर्मनी से माफी मांगने का आह्वान किया। सॉफ्टवेयर स्रोत एट्रिब्यूशन के लिए कई कम्प्यूटेशनल उपकरण हैं जो प्रकाशित किए गए हैं, विशेष रूप से फाइलोडायनामिक तरीकों के लिए। तालिका 1 सार्वजनिक डोमेन में कुछ सॉफ्टवेयर की एक गैर-विस्तृत सूची प्रदान करती है। इनमें से कई कार्यक्रम बयेशियन सॉफ्टवेयर पैकेज बी. ई. ए. एस. टी. के भीतर लागू किए गए हैं, जिनमें एस. सी. ओ. टी. टी. आई., बैडट्रिप और बीस्टलियर शामिल हैं। इस सूची में क्लस्टरिंग विधियाँ शामिल नहीं हैं, जो स्रोत एट्रिब्यूशन के उद्देश्य से डिज़ाइन नहीं की गई हैं, लेकिन इनका उपयोग माइक्रोबियल उपप्रकार परिभाषाओं को विकसित करने के लिए किया जा सकता है-क्लस्टरिंग विधियों की समीक्षा पहले आणविक महामारी विज्ञान साहित्य में की गई है।