McDonald–Kreitman test
मैकडोनाल्ड-क्रेटमैन परीक्षण एक सांख्यिकीय परीक्षण है जिसका उपयोग अक्सर विकासवादी और जनसंख्या जीवविज्ञानी द्वारा एक प्रजाति के भीतर अनुकूलनशील विकास की मात्रा का पता लगाने और मापने के लिए किया जाता है, यह निर्धारित करके कि क्या अनुकूलनशील विकास हुआ है, और सकारात्मक चयन के परिणामस्वरूप प्रतिस्थापन का अनुपात (जिसे दिशात्मक चयन के रूप में भी जाना जाता है)। ऐसा करने के लिए, मैकडॉनल्ड-क्रेटमैन परीक्षण एक प्रजाति (बहुरूपता) के भीतर भिन्नता की मात्रा की तुलना दो प्रकार के स्थलों, तटस्थ और गैर-तटस्थ, पर प्रजातियों (प्रतिस्थापन) के बीच विचलन से करता है। एक प्रतिस्थापन एक न्यूक्लियोटाइड को संदर्भित करता है जो एक प्रजाति के भीतर स्थिर होता है, लेकिन एक अलग न्यूक्लियोटाइड को दूसरी प्रजाति के भीतर समरूप डीएनए अनुक्रमों की एक ही आधार जोड़ी पर स्थिर किया जाता है। एक साइट गैर-तटस्थ है यदि यह या तो फायदेमंद है या हानिकारक है। प्रोटीन-कोडिंग क्षेत्र के भीतर दो प्रकार की साइटें या तो पर्यायवाची या गैर-समानार्थी हो सकती हैं। डी. एन. ए. के प्रोटीन-कोडिंग अनुक्रम में, एक साइट पर्यायवाची है यदि उस साइट पर एक बिंदु उत्परिवर्तन अमीनो एसिड को नहीं बदलेगा, जिसे मूक उत्परिवर्तन के रूप में भी जाना जाता है। क्योंकि उत्परिवर्तन के परिणामस्वरूप अमीनो एसिड में परिवर्तन नहीं हुआ जिसे मूल रूप से प्रोटीन-कोडिंग अनुक्रम द्वारा कोडित किया गया था, जीव का फेनोटाइप, या अवलोकन योग्य विशेषता, आम तौर पर मूक उत्परिवर्तन द्वारा अपरिवर्तित होती है। डी. एन. ए. के प्रोटीन-कोडिंग अनुक्रम में एक साइट गैर-समानार्थी है यदि उस साइट पर एक बिंदु उत्परिवर्तन के परिणामस्वरूप एमिनो एसिड में परिवर्तन होता है, जिसके परिणामस्वरूप जीव के फेनोटाइप में परिवर्तन होता है। आमतौर पर, प्रोटीन-कोडिंग क्षेत्रों में मूक उत्परिवर्तन का उपयोग मैकडॉनल्ड्स-क्रेटमैन परीक्षण में "नियंत्रण" के रूप में किया जाता है। 1991 में, जॉन एच. मैकडॉनल्ड्स और मार्टिन क्रेटमैन ने ड्रोसोफिला (फल मक्खियों) और अल्कोहल डिहाइड्रोजनेज जीन के एमिनो एसिड अनुक्रम में उनके अंतर के साथ एक प्रयोग करते हुए मैकडॉनल्ड्स-क्रेटमैन परीक्षण प्राप्त किया। मैकडॉनल्ड्स और क्रेटमैन ने आनुवंशिक प्रवाह के बजाय सकारात्मक चयन द्वारा तय किए गए प्रतिस्थापनों के अनुपात का अनुमान लगाने के लिए इस विधि का प्रस्ताव रखा। मैकडॉनल्ड्स-क्रेटमैन परीक्षण स्थापित करने के लिए, हमें पहले उन प्रजातियों पर अपने डेटा की दो-तरफा आकस्मिकता तालिका स्थापित करनी चाहिए जिनकी जांच की जा रही है जैसा कि नीचे दिखाया गया हैः डी. एस.: प्रति जीन डी. एन. पर्यायवाची प्रतिस्थापनों की संख्याः प्रति जीन पी. एस. गैर-समानार्थी प्रतिस्थापनों की संख्याः प्रति जीन पी. एन. पर्यायवाची बहुरूपताओं की संख्याः प्रति जीन गैर-समानार्थी बहुरूपताओं की संख्या डी. एस., डी. एन., पी. एस. और पी. एन. के मूल्यों की मात्रा निर्धारित करने के लिए, आप आकस्मिकता तालिका में प्रत्येक प्रकार के चर के लिए प्रोटीन-कोडिंग क्षेत्र में अंतर की संख्या गिनते हैं। मैकडोनाल्ड-क्रेटमैन परीक्षण की शून्य परिकल्पना यह है कि एक प्रजाति के भीतर समानार्थी भिन्नता के लिए गैर-समानार्थी का अनुपात प्रजातियों के बीच समानार्थी भिन्नता के लिए गैर-समानार्थी के अनुपात के बराबर होने जा रहा है (यानी। Dn/Ds = Pn/Ps)। जब सकारात्मक या नकारात्मक चयन (प्राकृतिक चयन) गैर-समानार्थी भिन्नता को प्रभावित करता है, तो अनुपात अब बराबर नहीं रहेगा। प्रजातियों के बीच गैर-समानार्थी और समानार्थी भिन्नता का अनुपात प्रजातियों के भीतर गैर-समानार्थी और समानार्थी भिन्नता के अनुपात से कम होने जा रहा है (यानी। डी. एन./डी. एस. <पी. एन./पी. एस.) जब नकारात्मक चयन काम कर रहा होता है, और हानिकारक उत्परिवर्तन बहुरूपता को दृढ़ता से प्रभावित करते हैं। प्रजातियों के भीतर गैर-समानार्थी और समानार्थी भिन्नता का अनुपात प्रजातियों के बीच गैर-समानार्थी और समानार्थी भिन्नता के अनुपात से कम है (अर्थात। Dn/Ds> Pn/Ps) जब हम सकारात्मक चयन का निरीक्षण करते हैं। चूँकि सकारात्मक चयन के तहत उत्परिवर्तन जनसंख्या के माध्यम से तेजी से फैलते हैं, वे बहुरूपता में योगदान नहीं करते हैं लेकिन विचलन पर प्रभाव डालते हैं। स्मिथ और आयर-वॉकर द्वारा प्राप्त समीकरण का उपयोग करके, हम निम्नलिखित सूत्र का उपयोग करके प्राकृतिक चयन, α द्वारा निर्धारित आधार प्रतिस्थापनों के अनुपात का अनुमान लगा सकते हैंः अल्फा सकारात्मक चयन द्वारा संचालित प्रतिस्थापनों के अनुपात का प्रतिनिधित्व करता है। अल्फा-φ और 1 के बीच की किसी भी संख्या के बराबर हो सकता है। अल्फा के नकारात्मक मान नमूना त्रुटि या मॉडल के उल्लंघन से उत्पन्न होते हैं, जैसे कि थोड़ा हानिकारक अमीनो एसिड उत्परिवर्तन का पृथक्करण। उपरोक्त के समान, यहाँ हमारी शून्य परिकल्पना यह है कि α = 0, और हम Dn/Ds से Pn/Ps के बराबर होने की उम्मीद करते हैं। तटस्थता सूचकांक (एन. आई.) तटस्थता से प्रस्थान की दिशा और डिग्री की मात्रा निर्धारित करता है (जहां पी. एन./पी. एस. और डी. एन./डी. एस. अनुपात बराबर हैं)। यह मानते समय कि मूक उत्परिवर्तन तटस्थ हैं, एक तटस्थता सूचकांक 1 से अधिक है (अर्थात। एन. आई.> 1) इंगित करता है कि नकारात्मक चयन काम कर रहा है, जिसके परिणामस्वरूप अमीनो एसिड बहुरूपता की अधिकता होती है। ऐसा इसलिए होता है क्योंकि प्राकृतिक चयन शुद्धिकरण चयन और हानिकारक एलील से निराई के पक्ष में है। क्योंकि मूक उत्परिवर्तन तटस्थ होते हैं, एक तटस्थता सूचकांक 1 से कम होता है (अर्थात। एन. आई. <1) असंवेदनशील विचलन की अधिकता को इंगित करता है, जो तब होता है जब जनसंख्या में सकारात्मक चयन काम कर रहा होता है। जब सकारात्मक चयन प्रजातियों पर कार्य कर रहा होता है, तो प्राकृतिक चयन अन्य फेनोटाइप पर एक विशिष्ट फेनोटाइप का समर्थन करता है, और पसंदीदा फेनोटाइप प्रजातियों में निर्धारण के लिए जाना शुरू कर देता है क्योंकि उस फेनोटाइप के लिए एलील आवृत्ति बढ़ जाती है। तटस्थता सूचकांक का पता लगाने के लिए, हम निम्नलिखित समीकरण का उपयोग कर सकते हैंः मैकडॉनल्ड्स-क्रेटमैन परीक्षण के साथ त्रुटि के स्रोत मैकडॉनल्ड्स-क्रेटमैन परीक्षण करने की एक कमी यह है कि परीक्षण त्रुटि के लिए असुरक्षित है, जैसा कि हर अन्य सांख्यिकीय परीक्षण के साथ होता है। अनुकूली विकास के स्तर के अनुमानों में त्रुटियों में कई कारक योगदान कर सकते हैं, जिनमें थोड़ा हानिकारक उत्परिवर्तन की उपस्थिति, जीनोम में उत्परिवर्तन दरों में भिन्नता, जीनोम में एकत्रीकरण इतिहास में भिन्नता और प्रभावी जनसंख्या के आकार में परिवर्तन शामिल हैं। इन सभी कारकों के परिणामस्वरूप α को कम आंका जाता है। हालाँकि, चार्ल्सवर्थ (2008), एंडोल्फैटो (2008), और आयर-वॉकर (2006) द्वारा किए गए शोध के अनुसार, इनमें से कोई भी कारक इतना महत्वपूर्ण नहीं है कि वैज्ञानिकों का मानना है कि मैकडॉनल्ड्स-क्रेटमैन परीक्षण अविश्वसनीय है, सिवाय प्रजातियों में थोड़े हानिकारक उत्परिवर्तन की उपस्थिति के। सामान्य तौर पर, मैकडॉनल्ड्स-क्रेटमैन परीक्षण को अक्सर अविश्वसनीय माना जाता है क्योंकि परीक्षण थोड़ा हानिकारक उत्परिवर्तन की उपस्थिति में अनुकूली विकास की डिग्री को कम करके आंकता है। थोड़ा हानिकारक उत्परिवर्तन को एक उत्परिवर्तन के रूप में परिभाषित किया जा सकता है जो नकारात्मक चयन केवल बहुत कमजोर रूप से कार्य करता है ताकि इसका भाग्य चयन और यादृच्छिक आनुवंशिक प्रवाह दोनों द्वारा निर्धारित किया जाए। यदि आबादी में थोड़ा हानिकारक उत्परिवर्तन अलग हो रहे हैं, तो सकारात्मक चयन का पता लगाना मुश्किल हो जाता है और सकारात्मक चयन की डिग्री को कम करके आंका जाता है। कमजोर हानिकारक उत्परिवर्तनों में अत्यधिक हानिकारक उत्परिवर्तनों की तुलना में बहुरूपता में योगदान करने की अधिक संभावना होती है, लेकिन फिर भी उनमें स्थिरीकरण की कम संभावना होती है। यह मैकडॉनल्ड्स-क्रेटमैन परीक्षण के अनुकूली विकास की डिग्री के अनुमान में पूर्वाग्रह पैदा करता है, जिसके परिणामस्वरूप α का नाटकीय रूप से कम अनुमान होता है। इसके विपरीत, चूंकि प्रबल रूप से हानिकारक उत्परिवर्तन न तो बहुरूपता में योगदान करते हैं और न ही विचलन में, प्रबल रूप से हानिकारक उत्परिवर्तन α के पूर्वाग्रह अनुमान नहीं करते हैं। थोड़ा हानिकारक उत्परिवर्तन की उपस्थिति उन जीनों से दृढ़ता से जुड़ी हुई है जिन्होंने प्रभावी जनसंख्या के आकार में सबसे बड़ी कमी का अनुभव किया है। इसका मतलब है कि किसी प्रजाति में प्रभावी जनसंख्या के आकार में हाल ही में कमी आने के तुरंत बाद, जैसे कि एक अड़चन, हम प्रोटीन-कोडिंग क्षेत्रों में थोड़ा हानिकारक उत्परिवर्तन की एक बड़ी उपस्थिति देखते हैं। हम थोड़े हानिकारक उत्परिवर्तनों की संख्या में वृद्धि और हाल ही में प्रभावी जनसंख्या के आकार में कमी के साथ सीधा संबंध बना सकते हैं। इस बारे में अधिक जानकारी के लिए कि जनसंख्या का आकार आवृत्ति में वृद्धि के लिए थोड़ा हानिकारक उत्परिवर्तन की प्रवृत्ति को क्यों प्रभावित करता है, लेख आणविक विकास के लगभग तटस्थ सिद्धांत को देखें। इसके अतिरिक्त, प्रत्येक सांख्यिकीय परीक्षण की तरह, मैकडॉनल्ड क्रेटमैन परीक्षण में हमेशा टाइप I त्रुटि और टाइप II त्रुटि होने की संभावना होती है। सांख्यिकीय परीक्षणों के साथ, हमें प्रकार I त्रुटियाँ करने से बचने के लिए अधिक प्रयास करना चाहिए, ताकि शून्य परिकल्पना को अस्वीकार करने से बचा जा सके, जब यह वास्तव में सच है। हालांकि, मैकडॉनल्ड क्रेटमैन परीक्षण टाइप I त्रुटि के लिए बहुत असुरक्षित है, क्योंकि कई कारक हैं जो वास्तविक शून्य परिकल्पना की आकस्मिक अस्वीकृति का कारण बन सकते हैं। इस तरह के कारकों में पुनर्संयोजन दर में भिन्नता, गैर-संतुलन जनसांख्यिकी, छोटे नमूने के आकार और हाल ही में अलग हुई प्रजातियों की तुलना शामिल हैं। इन सभी कारकों में सकारात्मक चयन का पता लगाने के लिए मैकडॉनल्ड्स-क्रेटमैन परीक्षण की क्षमता के साथ-साथ एक प्रजाति पर कार्य करने वाले सकारात्मक चयन के स्तर को प्रभावित करने की क्षमता है। एक प्रजाति पर कार्य करने वाले सकारात्मक चयन के स्तर को सही ढंग से निर्धारित करने में असमर्थता अक्सर एक गलत सकारात्मक और शून्य परिकल्पना की गलत अस्वीकृति की ओर ले जाती है। मैकडॉनल्ड्स-क्रेटमैन परीक्षण करते समय, वैज्ञानिकों को बहुत अधिक प्रकार II त्रुटियाँ करने से भी बचना पड़ता है। अन्यथा, एक परीक्षण के परिणाम बहुत त्रुटिपूर्ण हो सकते हैं और इसके परिणामों को बेकार करार दिया जाएगा। मैकडॉनल्ड्स-क्रेटमैन परीक्षण की त्रुटि-सुधार तंत्र मैकडॉनल्ड्स-क्रेटमैन परीक्षण और परीक्षण की सटीकता में सुधार करने के तरीके के साथ अधिक प्रयोग जारी हैं। ठीक करने के लिए सबसे महत्वपूर्ण त्रुटि यह है कि α को थोड़ा हानिकारक उत्परिवर्तन की उपस्थिति में गंभीर रूप से कम आंका गया है, जैसा कि पिछले खंड "मैकडॉनल्ड-क्रेटमैन परीक्षण के साथ त्रुटि के स्रोत" में चर्चा की गई थी। मैकडॉनल्ड्स-क्रेटमैन परीक्षण के इस संभावित समायोजन में अनुकूली विकास के कारण हुए प्रतिस्थापनों की संख्या में सुधार और वृद्धि के लिए डेटा सेट से एक विशिष्ट मूल्य से नीचे बहुरूपता को हटाना शामिल है। थोड़ा हानिकारक उत्परिवर्तन के प्रभाव को कम करने के लिए, एक निश्चित कटऑफ आवृत्ति से नीचे के बहुरूपता को बाहर करने का प्रस्ताव किया गया है, जैसे कि <8 प्रतिशत या <5 प्रतिशत (अभी भी इस बारे में बहुत बहस है कि सबसे अच्छा कटऑफ मूल्य क्या होना चाहिए)। एक निश्चित आवृत्ति के तहत बहुरूपताओं को शामिल नहीं करके, आप थोड़े हानिकारक उत्परिवर्तनों द्वारा बनाए गए पूर्वाग्रह को कम कर सकते हैं, क्योंकि कम बहुरूपताओं को गिना जाएगा। यह α के अनुमान को बढ़ाएगा। इसलिए, मैकडॉनल्ड्स-क्रेटमैन परीक्षण को अधिक विश्वसनीय मानते हुए, अनुमानित अनुकूली विकास की डिग्री को इतना गंभीर रूप से कम नहीं आंका जाएगा। मैकडॉनल्ड्स-क्रेटमैन परीक्षण में टाइप I त्रुटि को नियंत्रित करने के लिए एक समायोजन आवश्यक है, पिछले खंड "मैकडॉनल्ड्स क्रेटमैन परीक्षण के साथ त्रुटि के स्रोत" में इसकी चर्चा का संदर्भ लें। टाइप I त्रुटियों से बचने का एक तरीका उन आबादी का उपयोग करने से बचना है जो हाल ही में एक अड़चन से गुजरी हैं, जिसका अर्थ है कि वे हाल ही में प्रभावी जनसंख्या के आकार में कमी से गुजरे हैं। मैकडॉनल्ड्स-क्रेटमैन परीक्षण में विश्लेषण को यथासंभव सटीक बनाने के लिए, बड़े नमूने के आकार का उपयोग करना सबसे अच्छा है, लेकिन अभी भी बहस है कि "बड़ा" कितना बड़ा है। गैर-कोडिंग डी. एन. ए. के अनुप्रयोगों में मैकडॉनल्ड क्रेटमैन परीक्षण की प्रकार I त्रुटि को नियंत्रित करने की एक अन्य विधि, पीटर एंडोल्फैटो गैर-कोडिंग डी. एन. ए. पर चयन के लिए जीनोमवाइड स्कैन में पुनर्संयोजन के साथ एकत्रीकरण अनुकरण द्वारा महत्व स्तर स्थापित करने का सुझाव देते हैं। ऐसा करने से आप अपने सांख्यिकीय परीक्षण की सटीकता में सुधार कर सकेंगे और किसी भी गलत सकारात्मक परीक्षण से बच सकेंगे। टाइप I त्रुटियाँ करने से बचने के इन सभी संभावित तरीकों के साथ, वैज्ञानिकों को सावधानीपूर्वक चुनना चाहिए कि वे किस आबादी का विश्लेषण कर रहे हैं, ताकि गलत परिणामों की ओर ले जाने वाली आबादी का विश्लेषण करने से बचा जा सके। अनुकूली विकास दिशात्मक चयन जी-परीक्षण नकारात्मक चयन (प्राकृतिक चयन) के. ए./के. एस. अनुपात संदर्भ जातिविज्ञान आणविक विकास सांख्यिकीय आनुवंशिकी भी देखें।