DNA barcoding
डी. एन. ए. बारकोडिंग एक विशिष्ट जीन या जीन से डी. एन. ए. के एक छोटे हिस्से का उपयोग करके प्रजातियों की पहचान करने की एक विधि है। डी. एन. ए. बारकोडिंग का आधार यह है कि ऐसे डी. एन. ए. अनुभागों के संदर्भ पुस्तकालय (जिसे "अनुक्रम" भी कहा जाता है) की तुलना में, एक व्यक्तिगत अनुक्रम का उपयोग किसी जीव को प्रजातियों के लिए विशिष्ट रूप से पहचानने के लिए किया जा सकता है, जैसे कि एक सुपरमार्केट स्कैनर यू. पी. सी. बारकोड की परिचित काली धारियों का उपयोग अपने संदर्भ डेटाबेस के खिलाफ अपने स्टॉक में एक वस्तु की पहचान करने के लिए करता है। इन "बारकोड" का उपयोग कभी-कभी अज्ञात प्रजातियों या किसी जीव के कुछ हिस्सों की पहचान करने के प्रयास में किया जाता है, बस अधिक से अधिक टैक्सों को सूचीबद्ध करने के लिए, या प्रजातियों की सीमाओं को निर्धारित करने के प्रयास में पारंपरिक वर्गीकरण के साथ तुलना करने के लिए किया जाता है। बारकोडिंग का उपयोग करके विभिन्न जीव समूहों की पहचान करने के लिए विभिन्न जीन क्षेत्रों का उपयोग किया जाता है। जानवरों और कुछ प्रोटिस्टों के लिए सबसे अधिक उपयोग किया जाने वाला बारकोड क्षेत्र साइटोक्रोम सी ऑक्सीडेस I (COI या COX1) जीन का एक हिस्सा है, जो माइटोकॉन्ड्रियल DNA में पाया जाता है। डी. एन. ए. बारकोडिंग के लिए उपयुक्त अन्य जीन आंतरिक प्रतिलेखित स्पेसर (आई. टी. एस.) आर. आर. एन. ए. हैं जिनका उपयोग अक्सर कवक के लिए किया जाता है और पौधों के लिए रुबिस्को का उपयोग किया जाता है। विभिन्न जीन क्षेत्रों का उपयोग करके सूक्ष्मजीवों का पता लगाया जाता है। उदाहरण के लिए 16S rRNA जीन का व्यापक रूप से प्रोकैरियोट्स की पहचान में उपयोग किया जाता है, जबकि 18S rRNA जीन का उपयोग ज्यादातर माइक्रोबियल यूकेरियोट्स का पता लगाने के लिए किया जाता है। इन जीन क्षेत्रों को इसलिए चुना जाता है क्योंकि उनमें अंतर-विशिष्ट (प्रजातियों के बीच) भिन्नता की तुलना में कम अंतर-विशिष्ट (प्रजातियों के भीतर) भिन्नता होती है, जिसे "बारकोडिंग गैप" के रूप में जाना जाता है। डी. एन. ए. बारकोडिंग के कुछ अनुप्रयोगों में शामिल हैंः फूल या फल उपलब्ध नहीं होने पर भी पौधों के पत्तों की पहचान करना; परागण करने वाले जानवरों के शरीर पर एकत्र पराग की पहचान करना; कीट लार्वा की पहचान करना जिसमें वयस्कों की तुलना में कम नैदानिक लक्षण हो सकते हैं; या पेट की सामग्री, लार या मल के आधार पर किसी जानवर के आहार की जांच करना। जब बारकोडिंग का उपयोग एक से अधिक जीवों के डीएनए वाले नमूने से जीवों की पहचान करने के लिए किया जाता है, तो डीएनए चयापचय शब्द का उपयोग किया जाता है, उदाहरण के लिए। नदियों और धाराओं में डायटम समुदायों का डी. एन. ए. चयापचय, जिसका उपयोग पानी की गुणवत्ता का आकलन करने के लिए किया जाता है। पृष्ठभूमि डी. एन. ए. बारकोडिंग तकनीकों को 5एस आर. आर. एन. ए. जीन का उपयोग करके सूक्ष्मजीव समुदायों पर प्रारंभिक डी. एन. ए. अनुक्रमण कार्य से विकसित किया गया था। 2003 में, आधुनिक डी. एन. ए. बारकोडिंग की विशिष्ट विधियों और शब्दावली को प्रजातियों की पहचान करने के लिए एक मानकीकृत विधि के रूप में प्रस्तावित किया गया था, साथ ही संभावित रूप से पॉल डी. एन. द्वारा एक पेपर में ऑर्डर और फाइला जैसे उच्च वर्ग के लिए अज्ञात अनुक्रमों को आवंटित किया गया था। हेबर्ट एट अल। गुएल्फ विश्वविद्यालय, ओंटारियो, कनाडा से। हेबर्ट और उनके सहयोगियों ने साइटोक्रोम सी ऑक्सीडेस I (सी. ओ. आई.) जीन की उपयोगिता का प्रदर्शन किया, जिसका उपयोग पहली बार फोल्मर एट अल द्वारा किया गया था। 1994 में, मेटाज़ोन अकशेरुकी जीवों के बीच एक उपयुक्त भेदभावपूर्ण उपकरण के रूप में प्रजाति स्तरों पर जातिजनित विश्लेषण के लिए एक उपकरण के रूप में अपने प्रकाशित डीएनए प्राइमर का उपयोग करते हुए। सी. ओ. आई. जीन के "फोल्मर क्षेत्र" का उपयोग आमतौर पर डी. एन. ए. स्तर पर भिन्नता के पैटर्न के आधार पर टैक्स के बीच अंतर के लिए किया जाता है। अनुक्रम को पुनः प्राप्त करने की सापेक्ष आसानी, और प्रजातियों के बीच संरक्षण के साथ मिश्रित परिवर्तनशीलता, सीओआई के कुछ लाभ हैं। प्रोफाइल को "बारकोड" कहते हुए, हेबर्ट और अन्य। एक सी. ओ. आई. डेटाबेस के विकास की परिकल्पना की गई जो "वैश्विक जैव पहचान प्रणाली" के आधार के रूप में काम कर सकता है। विधि नमूनाकरण और संरक्षण बारकोडिंग को एक लक्षित नमूने से ऊतक से, जीवों के मिश्रण से (थोक नमूना), या पर्यावरणीय नमूनों में मौजूद डीएनए से किया जा सकता है (जैसे। पानी या मिट्टी)। नमूना लेने, संरक्षण या विश्लेषण के तरीके उन विभिन्न प्रकार के नमूनों के बीच भिन्न होते हैं। ऊतक के नमूने लक्षित नमूने से ऊतक के नमूने को बारकोड करने के लिए, त्वचा का एक छोटा टुकड़ा, एक पैमाना, एक पैर या एंटीना पर्याप्त होने की संभावना है (नमूने के आकार के आधार पर)। संदूषण से बचने के लिए, नमूनों के बीच उपयोग किए गए उपकरणों को कीटाणुरहित करना आवश्यक है। एक नमूने से दो नमूने एकत्र करने की सिफारिश की जाती है, एक संग्रह के लिए और एक बारकोडिंग प्रक्रिया के लिए। डीएनए क्षरण के मुद्दे को दूर करने के लिए नमूना संरक्षण महत्वपूर्ण है। थोक नमूना एक प्रकार का पर्यावरणीय नमूना है जिसमें अध्ययन के तहत वर्गीकरण समूह के कई जीव होते हैं। थोक नमूनों (यहाँ उपयोग किए गए अर्थ में) और अन्य पर्यावरणीय नमूनों के बीच अंतर यह है कि थोक नमूना आमतौर पर अच्छी गुणवत्ता वाले डीएनए की एक बड़ी मात्रा प्रदान करता है। थोक नमूनों के उदाहरणों में किक-नेट द्वारा एकत्र किए गए जलीय मैक्रोइनवर्टेब्रेट नमूने, या मैलाइज़ ट्रैप के साथ एकत्र किए गए कीट के नमूने शामिल हैं। एककोशिकीय यूकेरियोट्स जैसे पूरे जीवों वाले फ़िल्टर किए गए या आकार-विखंडित पानी के नमूनों को भी कभी-कभी थोक नमूनों के रूप में परिभाषित किया जाता है। इस तरह के नमूनों को आकृति विज्ञान-आधारित पहचान के लिए पारंपरिक नमूने प्राप्त करने के लिए उपयोग की जाने वाली तकनीकों द्वारा एकत्र किया जा सकता है। ई. डी. एन. ए. नमूने पर्यावरणीय डी. एन. ए. (ई. डी. एन. ए.) विधि पर्यावरणीय नमूनों में मौजूद कोशिकीय मलबे या बाह्य कोशिकीय डी. एन. ए. से प्रजातियों का पता लगाने और उनकी पहचान करने के लिए एक गैर-आक्रामक दृष्टिकोण है। पानी या मिट्टी) बारकोडिंग या चयापचय के माध्यम से। यह दृष्टिकोण इस तथ्य पर आधारित है कि प्रत्येक जीवित जीव पर्यावरण में डी. एन. ए. छोड़ देता है, और इस पर्यावरणीय डी. एन. ए. का पता उन जीवों के लिए भी लगाया जा सकता है जो बहुत कम मात्रा में हैं। इस प्रकार, क्षेत्र के नमूने के लिए, सबसे महत्वपूर्ण भाग संदूषण से बचने के लिए प्रत्येक नमूना स्थल या नमूने पर डी. एन. ए. मुक्त सामग्री और उपकरणों का उपयोग करना है, यदि लक्षित जीवों के डी. एन. ए. कम मात्रा में मौजूद होने की संभावना है। दूसरी ओर, एक ई. डी. एन. ए. नमूने में हमेशा पूरी कोशिका, जीवित सूक्ष्मजीवों का डी. एन. ए. शामिल होता है, जो अक्सर बड़ी मात्रा में मौजूद होते हैं। इसलिए, प्राकृतिक वातावरण में लिए गए सूक्ष्मजीवों के नमूनों को ई. डी. एन. ए. नमूने भी कहा जाता है, लेकिन लक्षित जीवों की बड़ी मात्रा के कारण इस संदर्भ में संदूषण कम समस्याग्रस्त है। ई. डी. एन. ए. विधि अधिकांश नमूना प्रकारों पर लागू की जाती है, जैसे पानी, तलछट, मिट्टी, पशु मल, पेट की मात्रा या रक्त जैसे। लीच। डीएनए निष्कर्षण, प्रवर्धन और अनुक्रमण डीएनए बारकोडिंग के लिए आवश्यक है कि नमूने में डीएनए निकाला जाए। कई अलग-अलग डी. एन. ए. निष्कर्षण विधियाँ मौजूद हैं, और लागत, समय, नमूना प्रकार और उपज जैसे कारक इष्टतम विधि के चयन को प्रभावित करते हैं। जब पॉलीमरेज़ चेन रिएक्शन (पी. सी. आर.) का उपयोग करके जीव या ई. डी. एन. ए. नमूनों से डी. एन. ए. को प्रवर्धित किया जाता है, तो नमूने में निहित अवरोधक अणुओं द्वारा प्रतिक्रिया नकारात्मक रूप से प्रभावित हो सकती है। इन अवरोधकों को हटाना यह सुनिश्चित करने के लिए महत्वपूर्ण है कि बाद के विश्लेषण के लिए उच्च गुणवत्ता वाला डी. एन. ए. उपलब्ध हो। डीएनए बारकोडिंग में निकाले गए डीएनए का प्रवर्धन एक आवश्यक कदम है। आमतौर पर, डी. एन. ए. बारकोड प्राप्त करने के लिए कुल डी. एन. ए. सामग्री का केवल एक छोटा सा टुकड़ा (आमतौर पर 400-800 आधार जोड़े) अनुक्रमित किया जाता है। ई. डी. एन. ए. सामग्री का प्रवर्धन आमतौर पर छोटे टुकड़े के आकार (<200 आधार जोड़े) पर केंद्रित होता है, क्योंकि ई. डी. एन. ए. के अन्य स्रोतों से डी. एन. ए. सामग्री की तुलना में खंडित होने की संभावना अधिक होती है। हालांकि, कुछ अध्ययनों का तर्क है कि ई. डी. एन. ए. के एम्प्लिकन आकार और पहचान दर के बीच कोई संबंध नहीं है। जब डी. एन. ए. बारकोड मार्कर क्षेत्र को बढ़ाया जाता है, तो अगला कदम डी. एन. ए. अनुक्रमण विधियों का उपयोग करके मार्कर क्षेत्र को अनुक्रमित करना है। कई अलग-अलग अनुक्रमण मंच उपलब्ध हैं, और तकनीकी विकास तेजी से आगे बढ़ रहा है। डी. एन. ए. बारकोडिंग के लिए उपयोग किए जाने वाले मार्कर चयन मार्करों को बारकोड कहा जाता है। डी. एन. ए. बारकोड के आधार पर प्रजातियों को सफलतापूर्वक चिह्नित करने के लिए, सूचनात्मक डी. एन. ए. क्षेत्रों का चयन महत्वपूर्ण है। एक अच्छे डी. एन. ए. बारकोड में कम अंतर-विशिष्ट और उच्च अंतर-विशिष्ट परिवर्तनशीलता होनी चाहिए और व्यापक वर्गीकरण अनुप्रयोग के लिए सार्वभौमिक पी. सी. आर. प्राइमर विकसित करने के लिए संरक्षित पार्श्व स्थल होने चाहिए। लक्ष्य प्राइमर डिजाइन करना है जो जीवों के अध्ययन किए गए समूह (उच्च वर्गीकरण संकल्प) में अधिकांश या सभी प्रजातियों का पता लगाएगा और उनमें अंतर करेगा। बारकोड अनुक्रम की लंबाई वर्तमान नमूना स्रोत, डीएनए निष्कर्षण, प्रवर्धन और अनुक्रमण विधियों के साथ उपयोग करने के लिए पर्याप्त कम होनी चाहिए। आदर्श रूप से, वायरस से लेकर पौधों और जानवरों तक सभी वर्गीकरण समूहों के लिए एक जीन अनुक्रम का उपयोग किया जाएगा। हालांकि, अभी तक ऐसा कोई जीन क्षेत्र नहीं मिला है, इसलिए जीवों के विभिन्न समूहों के लिए या अध्ययन प्रश्न के आधार पर अलग-अलग बारकोड का उपयोग किया जाता है। जानवरों के लिए, सबसे व्यापक रूप से उपयोग किया जाने वाला बारकोड माइटोकॉन्ड्रियल साइटोक्रोम सी ऑक्सीडेस I (COI) लोकस है। अन्य माइटोकॉन्ड्रियल जीन, जैसे कि साइटबी, 12एस या 16एस का भी उपयोग किया जाता है। माइटोकॉन्ड्रियल जीन को परमाणु जीन की तुलना में पसंद किया जाता है क्योंकि उनके इंट्रॉन की कमी, विरासत के उनके हैप्लोइड मोड और उनके सीमित पुनर्संयोजन के कारण। इसके अलावा, प्रत्येक कोशिका में विभिन्न माइटोकॉन्ड्रिया (कई हजार तक) होते हैं और उनमें से प्रत्येक में कई गोलाकार डीएनए अणु होते हैं। इसलिए माइटोकॉन्ड्रिया डीएनए का प्रचुर स्रोत प्रदान कर सकता है, तब भी जब नमूना ऊतक सीमित हो। हालाँकि, पौधों में, माइटोकॉन्ड्रियल जीन डी. एन. ए. बारकोडिंग के लिए उपयुक्त नहीं हैं क्योंकि वे कम उत्परिवर्तन दर प्रदर्शित करते हैं। क्लोरोप्लास्ट जीनोम में कुछ उम्मीदवार जीन पाए गए हैं, जिनमें से सबसे आशाजनक मैच्यूरस के जीन (मैटके) स्वयं या अन्य जीनों के साथ मिलकर पाया गया है। प्रजातियों की पहचान के लिए मैटके, आरबीसीएल, टीआरएनएच या अन्य जीनों के साथ राइबोसोमल इंटरनल ट्रांसक्राइब्ड स्पेसर (आईटीएस डीएनए) जैसे मल्टी-लोकस मार्करों का भी उपयोग किया गया है। दो या दो से अधिक क्लोरोप्लास्ट बारकोड का उपयोग करते समय पौधों की प्रजातियों के बीच सबसे अच्छा भेदभाव हासिल किया गया है। बैक्टीरिया के लिए, राइबोसोमल आरएनए (16एस) जीन की छोटी उप-इकाई का उपयोग विभिन्न टैक्सों के लिए किया जा सकता है, क्योंकि यह अत्यधिक संरक्षित है। कुछ अध्ययनों से पता चलता है कि सी. ओ. आई., टाइप II चैपेरोनिन (सी. पी. एन. 60) या आर. एन. ए. पोलीमरेज़ (आर. पी. ओ. बी.) की β सबयूनिट भी बैक्टीरियल डी. एन. ए. बारकोड के रूप में काम कर सकती है। बारकोडिंग कवक अधिक चुनौतीपूर्ण है, और एक से अधिक प्राइमर संयोजन की आवश्यकता हो सकती है। सी. ओ. आई. मार्कर कुछ कवक समूहों में अच्छा प्रदर्शन करता है, लेकिन दूसरों में समान रूप से अच्छा नहीं है। इसलिए, अतिरिक्त मार्करों का उपयोग किया जा रहा है, जैसे कि आई. टी. एस. आर. डी. एन. ए. और परमाणु राइबोसोमल आर. एन. ए. (28एस. एल. एस. यू. आर. एन. ए.) की बड़ी उप-इकाई। प्रोटिस्टों के समूह के भीतर, विभिन्न बारकोड प्रस्तावित किए गए हैं, जैसे कि 28S rDNA के D1-D2 या D2-D3 क्षेत्र, 18S rRNA जीन के V4 उपक्षेत्र, ITS rDNA और COI। इसके अतिरिक्त, प्रकाश संश्लेषक प्रोटिस्ट के लिए कुछ विशिष्ट बारकोड का उपयोग किया जा सकता है, उदाहरण के लिए राइबुलोज-1,5-बिसफॉस्फेट कार्बोक्सिलेस-ऑक्सीजन जीन (आर. बी. सी. एल.) और क्लोरोप्लास्टिक 23एस आर. आर. एन. ए. जीन की बड़ी उप-इकाई। संदर्भ पुस्तकालयों और जैव सूचना विज्ञान संदर्भ पुस्तकालयों का उपयोग बारकोडिंग या चयापचय से प्राप्त अनुक्रमों की वर्गीकरण संबंधी पहचान के लिए किया जाता है, जिसे एनोटेशन भी कहा जाता है। इन डेटाबेस में पहले से पहचाने गए टैक्स को सौंपे गए डी. एन. ए. बारकोड होते हैं। अधिकांश संदर्भ पुस्तकालय एक जीव समूह के भीतर सभी प्रजातियों को शामिल नहीं करते हैं, और नई प्रविष्टियां लगातार बनाई जाती हैं। मैक्रो-और कई सूक्ष्मजीवों (जैसे शैवाल) के मामले में, इन संदर्भ पुस्तकालयों को विस्तृत प्रलेखन (नमूना स्थान और तिथि, इसे एकत्र करने वाला व्यक्ति, छवि, आदि) की आवश्यकता होती है। और वाउचर नमूने की आधिकारिक वर्गीकरण संबंधी पहचान के साथ-साथ एक विशेष प्रारूप में अनुक्रमों को प्रस्तुत करना। हालांकि, इस तरह के मानकों को केवल कुछ ही प्रजातियों के लिए पूरा किया जाता है। इस प्रक्रिया के लिए संग्रहालय संग्रह, जड़ी-बूटियों और अन्य सहयोगी संस्थानों में वाउचर नमूनों के भंडारण की भी आवश्यकता होती है। पहचान की सटीकता के लिए वर्गीकरण की दृष्टि से व्यापक कवरेज और सामग्री की गुणवत्ता दोनों महत्वपूर्ण हैं। माइक्रोबियल दुनिया में, अधिकांश प्रजातियों के नामों के लिए कोई डी. एन. ए. जानकारी नहीं है, और कई डी. एन. ए. अनुक्रम किसी भी लिनियन द्विपद को नहीं दिए जा सकते हैं। जीव समूह और उपयोग किए गए आनुवंशिक मार्कर के आधार पर कई संदर्भ डेटाबेस मौजूद हैं। छोटे, राष्ट्रीय डेटाबेस हैं (जैसे। फिनबोल), और इंटरनेशनल बारकोड ऑफ लाइफ प्रोजेक्ट (आई. बी. ओ. एल.) जैसे बड़े समूह। 2007 में शुरू किया गया बारकोड ऑफ लाइफ डेटा सिस्टम (बी. ओ. एल. डी.) सबसे बड़े डेटाबेस में से एक है, जिसमें 2022 में लगभग 7,80,000 बी. आई. एन. (बारकोड सूचकांक संख्या) हैं। यह बारकोड अध्ययन के लिए नमूने और अनुक्रम रिकॉर्ड के लिए एक स्वतंत्र रूप से सुलभ भंडार है, और यह बारकोड डेटा के प्रबंधन, गुणवत्ता आश्वासन और विश्लेषण में सहायता करने वाला एक कार्यपीठ भी है। डेटाबेस में मुख्य रूप से सी. ओ. आई. आनुवंशिक मार्कर के आधार पर जानवरों के लिए बी. आई. एन. रिकॉर्ड होते हैं। पादप की पहचान के लिए, बी. ओ. एल. डी. मैट. के. और आर. बी. सी. एल. से अनुक्रम स्वीकार करता है। UNITE डेटाबेस 2003 में लॉन्च किया गया था और यह न्यूक्लियर राइबोसोमल इंटरनल ट्रांसक्राइब्ड स्पेसर (ITS) आनुवंशिक मार्कर क्षेत्र के साथ कवक (और 2018 से सभी यूकेरियोटिक) प्रजातियों की आणविक पहचान के लिए एक संदर्भ डेटाबेस है। यह डेटाबेस प्रजाति परिकल्पनाओं की अवधारणा पर आधारित हैः आप उस% को चुनते हैं जिस पर आप काम करना चाहते हैं, और अनुक्रमों को विशेषज्ञों द्वारा पहचाने गए वाउचर नमूनों से प्राप्त अनुक्रमों की तुलना में क्रमबद्ध किया जाता है। Diat.barcode Diat.barcode डेटाबेस को पहली बार 2016 में आर-सिस्टःः डायटम के नाम से प्रकाशित किया गया था, जो दो स्रोतों से डेटा के साथ शुरू हुआ थाः फ्रांसीसी राष्ट्रीय कृषि अनुसंधान संस्थान (आई. एन. आर. ए.) के जल जीव विज्ञान केंद्र में थनॉन संस्कृति संग्रह (टी. सी. सी.), और एन. सी. बी. आई. (राष्ट्रीय जैव प्रौद्योगिकी सूचना केंद्र) न्यूक्लियोटाइड डेटाबेस से। Diat.barcode दो आनुवंशिक मार्करों, rbcL (रिबूलोज़-1,5-बिसफॉस्फेट कार्बोक्सिलेज़/ऑक्सीजनेज़) और 18S (18S राइबोसोमल RNA) के लिए डेटा प्रदान करता है। डेटाबेस में प्रजातियों की अतिरिक्त, विशेषता जानकारी भी शामिल है, जैसे रूपात्मक विशेषताएँ (बायोवोल्यूम, आकार आयाम, आदि)। ), जीवन-रूप (गतिशीलता, कॉलोनी-प्रकार, आदि)। या पारिस्थितिकीय विशेषताएँ (प्रदूषण संवेदनशीलता, आदि)। जैव-सूचनात्मक विश्लेषण अच्छी तरह से संरचित, स्वच्छ और व्याख्यात्मक डेटा प्राप्त करने के लिए, कच्चे अनुक्रमण डेटा को जैव-सूचनात्मक विश्लेषण का उपयोग करके संसाधित किया जाना चाहिए। अनुक्रमण डेटा के साथ एफ. ए. एस. टी. क्यू. फ़ाइल में दो प्रकार की जानकारी होती हैः नमूने में पाए गए अनुक्रम (एफ. ए. एस. टी. ए. फ़ाइल) और प्रत्येक डी. एन. ए. अनुक्रम के प्रत्येक न्यूक्लियोटाइड से जुड़े गुणवत्ता स्कोर (पी. एच. आर. ई. डी. स्कोर) के साथ एक गुणवत्ता वाली फ़ाइल। पीएचआरईडी अंक उस संभावना को इंगित करते हैं जिसके साथ संबंधित न्यूक्लियोटाइड को सही ढंग से स्कोर किया गया है। सामान्य तौर पर, प्रत्येक डी. एन. ए. अनुक्रम के अंत में पी. एच. आर. ई. डी. अंक कम हो जाता है। इस प्रकार कुछ जैव सूचना विज्ञान पाइपलाइन केवल एक परिभाषित सीमा पर अनुक्रमों के अंत को काटती हैं। कुछ अनुक्रमण प्रौद्योगिकियां, जैसे कि मीसेक, युग्मित-अंत अनुक्रमण का उपयोग करती हैं, जिसके दौरान अनुक्रमण दोनों दिशाओं से किया जाता है जिससे बेहतर गुणवत्ता का उत्पादन होता है। इसके बाद ओवरलैपिंग अनुक्रमों को कॉन्टिग्स में संरेखित किया जाता है और उनका विलय किया जाता है। आम तौर पर, कई नमूनों को एक दौड़ में एकत्र किया जाता है, और प्रत्येक नमूने को एक छोटे डीएनए टुकड़े, टैग द्वारा चिह्नित किया जाता है। एक डिमल्टीप्लेक्सिंग चरण में, अलग-अलग नमूनों को फिर से इकट्ठा करने के लिए इन टैगों का उपयोग करके अनुक्रमों को क्रमबद्ध किया जाता है। आगे के विश्लेषण से पहले, बारकोडिंग अनुक्रम डीएनए टुकड़े से टैग और अन्य एडेप्टर हटा दिए जाते हैं। छंटाई के दौरान, खराब गुणवत्ता वाले अनुक्रम (कम पीएचआरईडी स्कोर), या अनुक्रम जो लक्षित डीएनए बारकोड की तुलना में बहुत छोटे या लंबे होते हैं, उन्हें हटा दिया जाता है। निम्नलिखित प्रतिरूपण चरण वह प्रक्रिया है जिसमें सभी गुणवत्ता-फ़िल्टर किए गए अनुक्रमों को नमूनों में उनकी प्रचुरता की जानकारी के साथ अद्वितीय पठन (व्यक्तिगत अनुक्रम इकाइयाँ आई. एस. यू.) के एक समूह में ध्वस्त कर दिया जाता है। बिनि उनाव, चिमेरास (थामहिनबा। मिश्रित मूल के टुकड़ों से बने यौगिक अनुक्रमों का पता लगाया जाता है और उन्हें हटा दिया जाता है। अंत में, अनुक्रमों को कई क्लस्टरिंग रणनीतियों में से एक का उपयोग करके ओटीयू (ऑपरेशनल टैक्सोनोमिक यूनिट्स) में क्लस्टर किया जाता है। सबसे अधिक उपयोग किए जाने वाले जैव-सूचनात्मक सॉफ्टवेयर में मोथुर, अपार्स, किमे, गैलेक्सी, ओबिटूल, जेएएमपी, बार्क और डीएडीए2 शामिल हैं। पढ़ने की प्रचुरता की तुलना करते हुए, अर्थात। विभिन्न नमूनों के बीच अनुक्रम अभी भी एक चुनौती है क्योंकि एक नमूने में पढ़ने की कुल संख्या के साथ-साथ एक प्रजाति के लिए पढ़ने की सापेक्ष मात्रा नमूने, विधियों या अन्य चर के बीच भिन्न हो सकती है। तुलना के लिए, प्रत्येक नमूने के पढ़ने की संख्या को घटाकर तुलना किए जाने वाले नमूनों के पढ़ने की न्यूनतम संख्या तक कम किया जा सकता है-एक प्रक्रिया जिसे रेयरफैक्शन कहा जाता है। एक अन्य तरीका यह है कि पढ़ने की सापेक्ष प्रचुरता का उपयोग किया जाए। प्रजातियों की पहचान और वर्गीकरण संबंधी कार्य प्रजातियों के लिए ओटीयू का वर्गीकरण संबंधी कार्य संदर्भ पुस्तकालयों के अनुक्रमों के मिलान द्वारा प्राप्त किया जाता है। बेसिक लोकल एलाइनमेंट सर्च टूल (BLAST) का उपयोग आमतौर पर संदर्भ डेटाबेस में नमूने से अनुक्रम पढ़ने की तुलना करके अनुक्रमों के बीच समानता वाले क्षेत्रों की पहचान करने के लिए किया जाता है। यदि संदर्भ डेटाबेस में प्रासंगिक प्रजातियों के अनुक्रम हैं, तो नमूना अनुक्रमों को प्रजाति स्तर तक पहचाना जा सकता है। यदि किसी अनुक्रम का मौजूदा संदर्भ पुस्तकालय प्रविष्टि से मिलान नहीं किया जा सकता है, तो डीएनए बारकोडिंग का उपयोग एक नई प्रविष्टि बनाने के लिए किया जा सकता है। कुछ मामलों में, संदर्भ डेटाबेस की अपूर्णता के कारण, पहचान केवल उच्च वर्गीकरण स्तरों पर प्राप्त की जा सकती है, जैसे कि परिवार या वर्ग को असाइनमेंट। बैक्टीरिया जैसे कुछ जीव समूहों में, प्रजाति स्तर पर वर्गीकरण संबंधी कार्य अक्सर संभव नहीं होता है। ऐसे मामलों में, एक नमूना एक विशेष परिचालन वर्गीकरण इकाई (ओटीयू) को सौंपा जा सकता है। डीएनए बारकोडिंग के अनुप्रयोगों में नई प्रजातियों की पहचान, भोजन का सुरक्षा मूल्यांकन, गुप्त प्रजातियों की पहचान और मूल्यांकन, विदेशी प्रजातियों का पता लगाना, लुप्तप्राय और संकटग्रस्त प्रजातियों की पहचान, अंडे और लार्वा के चरणों को वयस्क प्रजातियों से जोड़ना, जैव संसाधनों के लिए बौद्धिक संपदा अधिकारों को सुरक्षित करना, संरक्षण रणनीतियों के लिए वैश्विक प्रबंधन योजनाओं को तैयार करना, भोजन करने वाले स्थानों को स्पष्ट करना और फोरेंसिक विज्ञान शामिल हैं। डी. एन. ए. बारकोड मार्करों को व्यवस्थित विज्ञान, पारिस्थितिकी, विकासवादी जीव विज्ञान और संरक्षण में बुनियादी प्रश्नों को संबोधित करने के लिए लागू किया जा सकता है, जिसमें सामुदायिक सभा, प्रजाति अंतःक्रिया नेटवर्क, वर्गीकरण संबंधी खोज और पर्यावरण संरक्षण के लिए प्राथमिकता वाले क्षेत्रों का आकलन शामिल है। प्रजातियों की पहचान जीनोम के एक मानकीकृत क्षेत्र से विशिष्ट छोटे डीएनए अनुक्रम या मार्कर प्रजातियों की पहचान के लिए एक डीएनए बारकोड प्रदान कर सकते हैं। आणविक विधियाँ विशेष रूप से तब उपयोगी होती हैं जब पारंपरिक विधियाँ लागू नहीं होती हैं। डी. एन. ए. बारकोडिंग लार्वा की पहचान में बहुत उपयुक्त है, जिसके लिए आम तौर पर कुछ नैदानिक लक्षण उपलब्ध हैं, और विभिन्न जीवन चरणों के संयोजन में (जैसे। लार्वा और वयस्क) कई जानवरों में। अवैध व्यापार की निगरानी में बारकोडिंग तकनीकों का उपयोग करके कन्वेंशन ऑफ द इंटरनेशनल ट्रेड ऑफ एन्डेन्जर्ड स्पीशीज (सीआईटीईएस) परिशिष्ट में सूचीबद्ध प्रजातियों की पहचान का उपयोग किया जाता है। बारकोडिंग के माध्यम से आक्रामक प्रजातियों विदेशी प्रजातियों का पता लगाया जा सकता है। बारकोडिंग प्रजातियों का पता लगाने के लिए उपयुक्त हो सकती है जैसे। सीमा नियंत्रण, जहां विभिन्न प्रजातियों के बीच समानता, पर्याप्त नैदानिक विशेषताओं की कमी और/या वर्गीकरण संबंधी विशेषज्ञता की कमी के कारण तेजी से और सटीक रूपात्मक पहचान अक्सर संभव नहीं होती है। बारकोडिंग और चयापचय का उपयोग आक्रामक प्रजातियों के लिए पारिस्थितिकी तंत्र की जांच करने और एक आक्रामक प्रजाति और देशी, रूपात्मक रूप से समान, प्रजातियों के बीच अंतर करने के लिए भी किया जा सकता है। डी. एन. ए. पहचान की उच्च दक्षता जैविक आक्रमणों की पारंपरिक निगरानी के सापेक्ष दिखाई जाती है। गुप्त प्रजातियों के डी. एन. ए. बारकोडिंग को सीमित करने से गुप्त प्रजातियों की पहचान और पहचान की जा सकती है। डी. एन. ए. बारकोडिंग विश्लेषण के परिणाम हालांकि विश्लेषणात्मक तरीकों के चयन पर निर्भर करते हैं, इसलिए डी. एन. ए. बारकोड का उपयोग करके गुप्त प्रजातियों को सीमित करने की प्रक्रिया किसी भी अन्य प्रकार के वर्गीकरण की तरह व्यक्तिपरक हो सकती है। हेबर्ट एट अल। (2004) ने निष्कर्ष निकाला कि उत्तर-पश्चिमी कोस्टा रिका में तितली एस्ट्रैप्टेस फुलग्रेटर में वास्तव में 10 अलग-अलग प्रजातियां शामिल हैं। हालाँकि, इन परिणामों को बाद में ब्राउअर (2006) द्वारा चुनौती दी गई, जिन्होंने विश्लेषण में कई गंभीर खामियों की ओर इशारा किया, और निष्कर्ष निकाला कि मूल डेटा दस गुप्त प्रजातियों के बजाय तीन से सात गुप्त टैक्सों की संभावना से अधिक का समर्थन नहीं कर सकता है। स्मिथ एट अल। (2007) बेलवोसिया परजीवी मक्खियों (डिप्टेराः टैचिनिडे) की 20 मॉर्फोस्पेशियों की प्रजातियों की पहचान के लिए साइटोक्रोम सी ऑक्सीडेस I डीएनए बारकोड का उपयोग किया गया, जिसे उत्तर-पश्चिमी कोस्टा रिका के एरिया डी कंजर्वेसिओन गुआनाकेस्ट (एसीजी) में कैटरपिलर (लेपिडोप्टेरा) से पाला जाता है। इन लेखकों ने पाया कि बारकोडिंग से प्रजातियों की संख्या बढ़कर 32 हो जाती है, यह खुलासा करते हुए कि तीन परजीवी प्रजातियों में से प्रत्येक, जिन्हें पहले सामान्यवादी माना जाता था, वास्तव में अत्यधिक मेजबान-विशिष्ट गुप्त प्रजातियों की सरणी हैं। डी. एन. ए. बारकोडिंग के माध्यम से अध्ययन किए गए गहरे अंटार्कटिक बेंथोस के भीतर पॉलीचेट्स की 15 मॉर्फोस्पेशियों के लिए, 50 प्रतिशत मामलों में गुप्त विविधता पाई गई। इसके अलावा, पहले से अनदेखी की गई 10 मॉर्फोस्पेशियों का पता लगाया गया, जिससे नमूने में कुल प्रजातियों की समृद्धि 233% तक बढ़ गई। आहार विश्लेषण और खाद्य वेब अनुप्रयोग डी. एन. ए. बारकोडिंग और चयापचय आहार विश्लेषण अध्ययनों में उपयोगी हो सकते हैं, और आमतौर पर इसका उपयोग तब किया जाता है जब रूपात्मक पात्रों के आधार पर शिकार के नमूनों की पहचान नहीं की जा सकती है। आहार विश्लेषण में नमूने लेने के तरीकों की एक श्रृंखला हैः डी. एन. ए. चयापचय कोडिंग पेट की सामग्री, मल, लार या पूरे शरीर के विश्लेषण पर किया जा सकता है। मल के नमूनों या अत्यधिक पचने वाले पेट की सामग्री में, ऊतक को एकल प्रजाति से अलग करना अक्सर संभव नहीं होता है, और इसलिए इसके बजाय चयापचय कोडिंग लागू की जा सकती है। मल या लार गैर-आक्रामक नमूनाकरण दृष्टिकोण का प्रतिनिधित्व करते हैं, जबकि पूरे शरीर के विश्लेषण का अक्सर मतलब होता है कि व्यक्ति को पहले मारने की आवश्यकता होती है। छोटे जीवों के लिए, पेट की मात्रा के लिए अनुक्रमण अक्सर पूरे जानवर को अनुक्रमित करके किया जाता है। खाद्य सुरक्षा के लिए बारकोडिंग डीएनए बारकोडिंग खाद्य उत्पादों की गुणवत्ता का मूल्यांकन करने के लिए एक आवश्यक उपकरण है। इसका उद्देश्य खाद्य पदार्थों का पता लगाने की गारंटी देना, खाद्य समुद्री डकैती को कम करना और स्थानीय और विशिष्ट कृषि-खाद्य उत्पादन का मूल्यांकन करना है। एक अन्य उद्देश्य सार्वजनिक स्वास्थ्य की रक्षा करना है; उदाहरण के लिए, चयापचय कोडिंग भोजन के अवशेषों से सिगुएटेरा मछली के विषाक्तता का कारण बनने वाले समूहों की पहचान करने या खाद्य पदार्थों से जहरीले मशरूम को अलग करने की संभावना प्रदान करता है। बायोमोनिटरिंग और पारिस्थितिक मूल्यांकन डीएनए बारकोडिंग का उपयोग संरक्षण प्रयासों (संदर्भ) के लिए लुप्तप्राय प्रजातियों की उपस्थिति का आकलन करने के लिए किया जा सकता है, या विशिष्ट पारिस्थितिक स्थितियों (संदर्भ) को प्रतिबिंबित करने वाली संकेतक प्रजातियों की उपस्थिति, उदाहरण के लिए अतिरिक्त पोषक तत्व या कम ऑक्सीजन स्तर। फोरेंसिक विज्ञान डीएनए बारकोडिंग का उपयोग अक्सर फोरेंसिक विज्ञान मामलों में प्रजातियों की पहचान के लिए किया जाता है। अपराध स्थल पर अज्ञात पशु या पौधे के नमूने पाए जा सकते हैं, एकत्र किए जा सकते हैं और पहचान की जा सकती है, इस उम्मीद में कि इसे किसी संदिग्ध से जोड़ा जा सकता है और उसे दोषी ठहराया जा सकता है। अवैध शिकार, लुप्तप्राय प्रजातियों की हत्या और जानवरों का दुरुपयोग उन अपराधों के उदाहरण हैं जहां डी. एन. ए. बारकोडिंग का उपयोग किया जाता है, क्योंकि जानवरों का डी. एन. ए. अक्सर पाया जाता है। दूसरी ओर, पादप डी. एन. ए. का उपयोग आमतौर पर एक संदिग्ध को अपराध स्थल से जोड़ने के लिए सबूत के रूप में किया जाता है। संभावित और कमियां संभावित पारंपरिक जैव मूल्यांकन विधियां अंतरराष्ट्रीय स्तर पर अच्छी तरह से स्थापित हैं, और जैव निगरानी की अच्छी तरह से सेवा करती हैं, उदाहरण के लिए यूरोपीय संघ के निर्देशों डब्ल्यू. एफ. डी. और एम. एस. एफ. डी. के भीतर जलीय जैव मूल्यांकन के लिए। हालाँकि, डी. एन. ए. बारकोडिंग निम्नलिखित कारणों से पारंपरिक तरीकों में सुधार कर सकती है; डी. एन. ए. बारकोडिंग (i) टैक्सोनॉमिक रिज़ॉल्यूशन को बढ़ा सकती है और टैक्स की पहचान को सुसंगत बना सकती है, जिन्हें पहचानना मुश्किल है या विशेषज्ञों की कमी है, (ii) पर्यावरणीय कारकों को विशिष्ट टैक्स से अधिक सटीक/सटीक रूप से जोड़ सकती है (iii) क्षेत्रों के बीच तुलना को बढ़ा सकती है, (iv) प्रारंभिक जीवन चरणों और खंडित नमूनों को शामिल करने की अनुमति देती है, (v) गुप्त/दुर्लभ प्रजातियों के परिसीमन की अनुमति देती है (vi) नए सूचकांकों के विकास की अनुमति देती है जैसे। दुर्लभ/गुप्त प्रजातियाँ जो दबावकों के प्रति संवेदनशील/सहिष्णु हो सकती हैं, (vii) उन नमूनों की संख्या को बढ़ाती हैं जिन्हें संसाधित किया जा सकता है और प्रसंस्करण समय को कम करती हैं जिसके परिणामस्वरूप प्रजाति पारिस्थितिकी का ज्ञान बढ़ता है, (viii) ई. डी. एन. ए. विधियों का उपयोग करते समय निगरानी का एक गैर-आक्रामक तरीका है। समय और लागत डी. एन. ए. बारकोडिंग पारंपरिक रूपात्मक विधियों की तुलना में प्रशिक्षण से लेकर वर्गीकरण संबंधी कार्य तक तेजी से होती है। वर्गीकरण में विशेषज्ञ बनने की तुलना में डी. एन. ए. विधियों में विशेषज्ञता प्राप्त करने में कम समय लगता है। इसके अलावा, डीएनए बारकोडिंग कार्यप्रवाह (अर्थात। नमूना से परिणाम तक) आम तौर पर पारंपरिक रूपात्मक कार्यप्रवाह की तुलना में तेज होता है और अधिक नमूनों के प्रसंस्करण की अनुमति देता है। टैक्सोनोमिक रिज़ॉल्यूशन डीएनए बारकोडिंग उच्च से टैक्स के रिज़ॉल्यूशन की अनुमति देता है (जैसे। परिवार) से निम्न (जैसे। प्रजाति) वर्गीकरण स्तर, जिन्हें अन्यथा पारंपरिक रूपात्मक विधियों का उपयोग करके पहचानना बहुत मुश्किल है, जैसे। सूक्ष्मदर्शी द्वारा पहचान। उदाहरण के लिए, चिरोनोमिडे (गैर-काटने वाला मिड्ज) स्थलीय और ताजे पानी दोनों पारिस्थितिकी प्रणालियों में व्यापक रूप से वितरित हैं। उनकी समृद्धि और प्रचुरता उन्हें पारिस्थितिक प्रक्रियाओं और नेटवर्क के लिए महत्वपूर्ण बनाती है, और वे बायोमॉनिटरिंग में उपयोग किए जाने वाले कई अकशेरुकी समूहों में से एक हैं। अकशेरुकी नमूनों में चिरोनोमिड्स की 100 प्रजातियां हो सकती हैं जो अक्सर एक नमूने का 50 प्रतिशत तक होती हैं। इसके बावजूद, वर्गीकरण संबंधी विशेषज्ञता और आवश्यक समय के कारण उन्हें आमतौर पर परिवार के स्तर से नीचे नहीं पहचाना जाता है। इसके परिणामस्वरूप विभिन्न पारिस्थितिक प्राथमिकताओं के साथ विभिन्न चिरोनोमिड प्रजातियों को एक साथ समूहीकृत किया जा सकता है, जिसके परिणामस्वरूप पानी की गुणवत्ता का गलत मूल्यांकन हो सकता है। डी. एन. ए. बारकोडिंग टैक्स को हल करने का अवसर प्रदान करती है, और सीधे तनावकारी प्रभावों को विशिष्ट टैक्स जैसे कि व्यक्तिगत चिरोनोमिड प्रजातियों से संबंधित करती है। उदाहरण के लिए, बीरमन और अन्य। (2018) डीएनए बारकोडेड चिरोनोमिडे कई तनावों के प्रति उनकी प्रतिक्रिया की जांच करने के लिए; कम प्रवाह, महीन तलछट में वृद्धि और लवणता में वृद्धि। बारकोडिंग के बाद, यह पाया गया कि चिरोनोमिड नमूने में 183 ऑपरेशनल टैक्सोनोमिक यूनिट्स (ओटीयू) शामिल थे, अर्थात। बारकोड (अनुक्रम) जो अक्सर रूपात्मक प्रजातियों के बराबर होते हैं। इन 183 ओटीयू ने पहले रिपोर्ट किए गए दो प्रतिक्रिया प्रकारों के बजाय 15 प्रतिक्रिया प्रकार प्रदर्शित किए, जब सभी चिरोनोमिड्स को एक ही एकाधिक तनाव अध्ययन में एक साथ समूहीकृत किया गया था। माचेर एट अल द्वारा किए गए एक अध्ययन में इसी तरह की प्रवृत्ति की खोज की गई थी। (2016) जिसने न्यूजीलैंड के भीतर गुप्त विविधता की खोज की हो सकती है प्रजाति डीलियटिडियम एसपी। इस अध्ययन में तनाव कारकों के लिए 12 आणविक विशिष्ट ओटीयू के विभिन्न प्रतिक्रिया पैटर्न पाए गए जो इस सर्वसम्मति को बदल सकते हैं कि यह मक्खी प्रदूषण के प्रति संवेदनशील है। डी. एन. ए. बारकोडिंग द्वारा प्रदान किए गए लाभों के बावजूद, यह भी सुझाव दिया गया है कि डी. एन. ए. बारकोडिंग का उपयोग पारंपरिक रूपात्मक विधियों के पूरक के रूप में किया जाता है। यह सिफारिश कई कथित चुनौतियों पर आधारित है। भौतिक मापदंड डी. एन. ए. बारकोड को बारकोडेड टैक्सोन की पारिस्थितिक प्राथमिकताओं के साथ जोड़ना पूरी तरह से सीधा नहीं है, जैसा कि बायोमॉनिटरिंग के लिए बारकोडिंग का उपयोग करने के लिए आवश्यक है। उदाहरण के लिए, जलीय प्रणालियों में लक्षित डी. एन. ए. का पता लगाना किसी स्थान पर डी. एन. ए. अणुओं की सांद्रता पर निर्भर करता है, जो बदले में कई कारकों से प्रभावित हो सकते हैं। डी. एन. ए. अणुओं की उपस्थिति किसी स्थान पर फैलाव पर भी निर्भर करती है, जैसे। धाराओं की दिशा या शक्ति। यह वास्तव में ज्ञात नहीं है कि डीएनए धाराओं और झीलों में कैसे घूमता है, जिससे नमूना लेना मुश्किल हो जाता है। एक अन्य कारक लक्षित प्रजातियों का व्यवहार हो सकता है, जैसे। मछलियों की गतिविधियों में मौसमी परिवर्तन हो सकते हैं, क्रेफिश या मसल्स अपने जीवन के कुछ निश्चित समय (मोल्टिंग, स्पॉनिंग) पर बड़ी मात्रा में डीएनए जारी करेंगे। मिट्टी में डीएनए के लिए, वितरण, मात्रा या गुणवत्ता के बारे में और भी कम जानकारी है। बारकोडिंग विधि की प्रमुख सीमा यह है कि यह अनुक्रमों की वर्गीकरण संबंधी पहचान के लिए बारकोड संदर्भ पुस्तकालयों पर निर्भर करती है। वर्गीकरण संबंधी पहचान तभी सटीक होती है जब एक विश्वसनीय संदर्भ उपलब्ध हो। हालाँकि, अधिकांश डेटाबेस अभी भी अधूरे हैं, विशेष रूप से छोटे जीवों के लिए जैसे। कवक, फाइटोप्लांकटन, सूत्रकृमि आदि। इसके अलावा, वर्तमान डेटाबेस में गलत पहचान, वर्तनी की गलतियाँ और अन्य त्रुटियाँ होती हैं। सभी आवश्यक जीवों के लिए डेटाबेस के आसपास बड़े पैमाने पर क्यूरेशन और पूरा करने का प्रयास है, जिसमें बड़ी बारकोडिंग परियोजनाएं शामिल हैं (उदाहरण के लिए बारकोड ऑफ लाइफ डेटा सिस्टम (BOLD) संदर्भ डेटाबेस के लिए iBOL परियोजना)। हालाँकि, पूरा करना और उपचार करना कठिन और समय लेने वाला है। वाउचर किए गए नमूनों के बिना, इस बारे में कोई निश्चितता नहीं हो सकती है कि संदर्भ के रूप में उपयोग किया गया अनुक्रम सही है या नहीं। जेनबैंक जैसे डी. एन. ए. अनुक्रम डेटाबेस में कई अनुक्रम होते हैं जो वाउचर किए गए नमूनों से बंधे नहीं होते हैं (उदाहरण के लिए, जड़ी-बूटियों के नमूने, संवर्धित कोशिका रेखाएं, या कभी-कभी चित्र)। यह वर्गीकरण संबंधी मुद्दों के सामने समस्याग्रस्त है जैसे कि क्या कई प्रजातियों को विभाजित किया जाना चाहिए या संयुक्त किया जाना चाहिए, या क्या पिछली पहचान सही थी। शुरू में गलत तरीके से पहचाने गए जीवों के वाउचर किए गए नमूनों से बंधे अनुक्रमों का पुनः उपयोग गलत निष्कर्षों का समर्थन कर सकता है और इनसे बचा जाना चाहिए। इसलिए, डी. एन. ए. बारकोडिंग के लिए सबसे अच्छा अभ्यास वाउचर किए गए नमूनों का अनुक्रम करना है। हालांकि कई टैक्सों के लिए, संदर्भ नमूने प्राप्त करना मुश्किल हो सकता है, उदाहरण के लिए उन नमूनों के साथ जिन्हें पकड़ना मुश्किल है, उपलब्ध नमूने खराब रूप से संरक्षित हैं, या पर्याप्त वर्गीकरण विशेषज्ञता की कमी है। महत्वपूर्ण रूप से, डी. एन. ए. बारकोड का उपयोग अंतरिम वर्गीकरण बनाने के लिए भी किया जा सकता है, जिस स्थिति में ओटीयू का उपयोग पारंपरिक लैटिन द्विपद के विकल्प के रूप में किया जा सकता है-इस प्रकार पूरी तरह से आबादी वाले संदर्भ डेटाबेस पर निर्भरता को काफी कम किया जा सकता है। तकनीकी पूर्वाग्रह डी. एन. ए. बारकोडिंग में नमूना लेने से लेकर जैव सूचना विज्ञान डेटा विश्लेषण तक पद्धतिगत पूर्वाग्रह भी होता है। पी. सी. आर. अवरोधकों द्वारा डी. एन. ए. नमूने के संदूषण के जोखिम के अलावा, प्राइमर पूर्वाग्रह डी. एन. ए. बारकोडिंग में त्रुटियों के प्रमुख स्रोतों में से एक है। एक कुशल डी. एन. ए. मार्कर का पृथक्करण और प्राइमर का डिजाइन एक जटिल प्रक्रिया है और विभिन्न वर्गीकरण समूहों में डी. एन. ए. बारकोडिंग के लिए प्राइमर विकसित करने के लिए काफी प्रयास किए गए हैं। हालांकि, प्राइमर अक्सर कुछ अनुक्रमों को प्राथमिकता से बांधते हैं, जिससे अंतर प्राइमर दक्षता और विशिष्टता और गैर-प्रतिनिधि समुदायों के मूल्यांकन और समृद्धि मुद्रास्फीति होती है। इस प्रकार, नमूने के समुदाय अनुक्रमों की संरचना मुख्य रूप से पी. सी. आर. चरण में बदल जाती है। इसके अलावा, पी. सी. आर. प्रतिकृति की अक्सर आवश्यकता होती है, लेकिन संदूषण के जोखिम में तेजी से वृद्धि होती है। कई अध्ययनों ने इन पूर्वाग्रहों से बचने के लिए माइटोकॉन्ड्रिया-समृद्ध नमूनों या पीसीआर-मुक्त दृष्टिकोणों का उपयोग करने की संभावना पर प्रकाश डाला है, लेकिन आज तक, डीएनए चयापचय तकनीक अभी भी एम्प्लिकॉन के अनुक्रमण पर आधारित है। अन्य पूर्वाग्रह अनुक्रमण के दौरान और अनुक्रमों के जैव-सूचनात्मक प्रसंस्करण के दौरान चित्र में प्रवेश करते हैं, जैसे कि चिमेरा का निर्माण। मानकीकरण की कमी भले ही डी. एन. ए. बारकोडिंग का अधिक व्यापक रूप से उपयोग और उपयोग किया जाता है, डी. एन. ए. संरक्षण या निष्कर्षण के तरीकों, डी. एन. ए. मार्करों और प्राइमर सेट, या पी. सी. आर. प्रोटोकॉल के विकल्पों के बारे में कोई सहमति नहीं है। जैव सूचना विज्ञान पाइपलाइनों के मापदंड (उदाहरण के लिए ओटीयू क्लस्टरिंग, टैक्सोनोमिक असाइनमेंट एल्गोरिदम या थ्रेसहोल्ड आदि) डी. एन. ए. बारकोडिंग उपयोगकर्ताओं के बीच बहुत बहस की उत्पत्ति पर हैं। अनुक्रमण प्रौद्योगिकियां भी तेजी से विकसित हो रही हैं, साथ ही बड़ी मात्रा में उत्पन्न डीएनए डेटा के विश्लेषण के लिए उपकरण, और अधिक स्थानिक और समय-पैमाने पर सहयोग और डेटा साझाकरण को सक्षम करने के लिए तरीकों के मानकीकरण की तत्काल आवश्यकता है। यूरोपीय पैमाने पर बारकोडिंग विधियों का यह मानकीकरण यूरोपीय लागत कार्रवाई डीएनएक्वा-नेट के उद्देश्यों का हिस्सा है और इसे सीईएन (मानकीकरण के लिए यूरोपीय समिति) द्वारा भी संबोधित किया जाता है। डी. एन. ए. बारकोडिंग की एक अन्य आलोचना प्रजाति स्तर से नीचे सटीक भेदभाव के लिए इसकी सीमित दक्षता है (उदाहरण के लिए, किस्मों के बीच अंतर करने के लिए), संकर पहचान के लिए, और यह कि यह विकासवादी दरों से प्रभावित हो सकता है। पारंपरिक (रूपात्मक) और बारकोड आधारित पहचान के बीच बेमेल यह जानना महत्वपूर्ण है कि पारंपरिक (रूपात्मक) पहचान द्वारा प्राप्त कर सूचियां कई कारणों से बारकोड आधारित पहचान से प्राप्त कर सूचियों के साथ सीधे तुलनीय नहीं हैं, और शायद कभी नहीं होंगी। सबसे महत्वपूर्ण कारण शायद ई. डी. एन. ए. अनुक्रमों के सही वर्गीकरण असाइनमेंट को रोकने वाले आणविक संदर्भ डेटाबेस की अपूर्णता और सटीकता की कमी है। संदर्भ डेटाबेस में मौजूद टैक्स ई. डी. एन. ए. द्वारा नहीं पाया जाएगा, और गलत नाम से जुड़े अनुक्रम गलत पहचान का कारण बनेंगे। अन्य ज्ञात कारणों में पारंपरिक और आणविक नमूने के बीच एक अलग नमूना पैमाने और आकार, मृत जीवों का संभावित विश्लेषण, जो जीव समूह के आधार पर दोनों तरीकों के लिए अलग-अलग तरीकों से हो सकता है, और किसी भी विधि में पहचान का विशिष्ट चयन, यानी। अलग-अलग वर्गीकरण संबंधी विशेषज्ञता या कुछ जीव समूहों की पहचान करने की संभावना, क्रमशः प्राइमर पूर्वाग्रह जो टैक्स के संभावित पक्षपाती विश्लेषण के लिए भी अग्रणी है। डी. एन. ए. बारकोडिंग की समृद्धि/विविधता के अनुमानों के परिणामस्वरूप प्रजातियों की समृद्धि और विविधता को अधिक या कम आंका जा सकता है। कुछ अध्ययनों से पता चलता है कि कलाकृतियाँ (किसी समुदाय में मौजूद प्रजातियों की पहचान नहीं) बढ़ी हुई जैव विविधता का एक प्रमुख कारण हैं। सबसे अधिक समस्याग्रस्त मुद्दा टैक्स है जिसे अनुक्रमण रीड्स की कम संख्या द्वारा दर्शाया जाता है। इन पाठों को आमतौर पर डेटा फ़िल्टरिंग प्रक्रिया के दौरान हटा दिया जाता है, क्योंकि विभिन्न अध्ययनों से पता चलता है कि इनमें से अधिकांश कम आवृत्ति वाले पाठ कलाकृतियां हो सकती हैं। हालाँकि, इन कम प्रचुरता वाले पाठों में वास्तविक दुर्लभ वर्गीकरण मौजूद हो सकते हैं। दुर्लभ अनुक्रम समुदायों में अद्वितीय वंशावली को प्रतिबिंबित कर सकते हैं जो उन्हें सूचनात्मक और मूल्यवान अनुक्रम बनाते हैं। इस प्रकार, अधिक मजबूत जैव सूचना विज्ञान एल्गोरिदम की आवश्यकता है जो सूचनात्मक पठन और कलाकृतियों के बीच अंतर की अनुमति देता है। पूर्ण संदर्भ पुस्तकालय कलाकृतियों के बेहतर निस्पंदन की अनुमति देकर जैव सूचना विज्ञान एल्गोरिदम के बेहतर परीक्षण की भी अनुमति देंगे। विद्यमान प्रजातियों के बीच एक समकक्ष की कमी वाले अनुक्रमों को हटाना) और इसलिए, एक अधिक सटीक प्रजाति असाइनमेंट प्राप्त करना संभव होगा। क्रिप्टिक विविधता के परिणामस्वरूप बढ़ी हुई जैव विविधता भी हो सकती है क्योंकि एक रूपात्मक प्रजाति वास्तव में कई अलग-अलग आणविक अनुक्रमों में विभाजित हो सकती है। यह डी. एन. ए. संदर्भ डेटा उत्पन्न करने में एक लंबा रास्ता तय करेगा जो पर्यावरणीय डी. एन. ए. आधारित जैव विविधता निगरानी के लिए महत्वपूर्ण है। मेगाबारकोडिंग मेगाबारकोडिंग एक ऐसा शब्द है जिसका उपयोग उच्च-थ्रूपुट नमूना-आधारित डीएनए बारकोडिंग का वर्णन करने के लिए किया जाता है, जहां प्रजातियों की पहचान के लिए हजारों नमूनों को एक साथ बारकोड किया जा सकता है और discovery.This को पैसिफिक बायोसाइंसेज द्वारा पैकबायो (सीक्वल I/II) और ऑक्सफोर्ड नैनोपोर टेक्नोलॉजी द्वारा मिनीऑन, प्रोमेथियॉन सहित तीसरी पीढ़ी के अनुक्रमण प्लेटफार्मों के उपयोग द्वारा सक्षम किया जाता है। सेंगर अनुक्रमण की तुलना में, मेगाबारकोडिंग तेज और सस्ती है, जिससे हजारों प्रजातियों के लिए बड़े पैमाने पर डीएनए बारकोड की पीढ़ी की अनुमति मिलती है। मेगाबारकोडिंग अनुप्रयोग डार्क टैक्स को भरने में मदद कर सकते हैं। कीटों के लिए डीएनए बारकोड संदर्भ डेटा अंतराल और प्रजातियों की खोज में तेजी लाना, प्रजातियों की विविधता के पैटर्न को समझना, प्रजातियों की समृद्धि का मूल्यांकन करना, तेजी से जैव विविधता प्रजातियों की सूची उत्पन्न करना, आधारभूत बदलावों को ट्रैक करना और जीवन-इतिहास के चरणों का मिलान करना। मेटाबारकोडिंग मेटाबारकोडिंग को डी. एन. ए. या ई. डी. एन. ए. (पर्यावरणीय डी. एन. ए.) की बारकोडिंग के रूप में परिभाषित किया गया है जो एक ही (पर्यावरणीय) नमूने के भीतर कई टैक्सों की एक साथ पहचान करने की अनुमति देता है, हालांकि अक्सर एक ही जीव समूह के भीतर। दृष्टिकोण के बीच मुख्य अंतर यह है कि चयापचय, बारकोडिंग के विपरीत, एक विशिष्ट जीव पर ध्यान केंद्रित नहीं करता है, बल्कि इसका उद्देश्य एक नमूने के भीतर प्रजातियों की संरचना को निर्धारित करना है। कार्यप्रणाली चयापचय प्रक्रिया, सामान्य बारकोडिंग की तरह, डी. एन. ए. निष्कर्षण, पी. सी. आर. प्रवर्धन, अनुक्रमण और डेटा विश्लेषण के चरणों को शामिल करती है। एक बारकोड में एक छोटा चर जीन क्षेत्र होता है (उदाहरण के लिए, विभिन्न मार्कर/बारकोड देखें) जो अत्यधिक संरक्षित जीन क्षेत्रों से घिरे वर्गीकरण कार्य के लिए उपयोगी है जिसका उपयोग प्राइमर डिजाइन के लिए किया जा सकता है। अलग-अलग जीन का उपयोग इस बात पर निर्भर करता है कि क्या इसका उद्देश्य एकल प्रजाति को बारकोड करना है या कई प्रजातियों को चयापचय करना है। बाद के मामले में, एक अधिक सार्वभौमिक जीन का उपयोग किया जाता है। मेटाबारकोडिंग एकल प्रजाति डीएनए/आरएनए का उपयोग प्रारंभिक बिंदु के रूप में नहीं करती है, लेकिन एक पर्यावरणीय या थोक नमूने से प्राप्त कई अलग-अलग जीवों से डीएनए/आरएनए का उपयोग करती है। अनुप्रयोग मेटाबारकोडिंग में जैव विविधता उपायों के पूरक होने की क्षमता है, और यहां तक कि कुछ उदाहरणों में उन्हें प्रतिस्थापित करने की क्षमता है, विशेष रूप से जब प्रौद्योगिकी की प्रगति और प्रक्रियाएं धीरे-धीरे सस्ती, अधिक अनुकूलित और व्यापक हो जाती हैं। डी. एन. ए. उपापचयीकरण अनुप्रयोगों में शामिल हैंः स्थलीय और जलीय वातावरण में जैव विविधता की निगरानी जीवाश्म विज्ञान और प्राचीन पारिस्थितिकी तंत्र पादप-परागण अंतःक्रिया आहार विश्लेषण खाद्य सुरक्षा लाभ और चुनौती ऊपर समीक्षा की गई बारकोडिंग के लिए सामान्य लाभ और कमियां उपापचयीकरण के लिए भी मान्य हैं। मेटाबारोकोडिंग अध्ययन के लिए एक विशेष कमी यह है कि ई. डी. एन. ए. मेटाबारोकोडिंग में लागू किए जाने वाले इष्टतम प्रयोगात्मक डिजाइन और जैव सूचना विज्ञान मानदंडों के बारे में अभी तक कोई सहमति नहीं है। हालाँकि, वर्तमान में जुड़े हुए प्रयास हैं, जैसे कि ई. यू. सी. ओ. एस. टी. नेटवर्क डी. एन. ए. क्यू. ए.-नेट, बायोमॉनिटरिंग के लिए सर्वोत्तम अभ्यास मानकों को स्थापित करने के लिए अनुभव और ज्ञान का आदान-प्रदान करके आगे बढ़ेगा। उप-विषय भी देखें-संबंधित विषयः लेख के शीर्ष पर साइडबार नेविगेशन भी देखें। संदर्भ बाहरी लिंक स्वेबोल फिनबोल इंटरनेशनल बारकोड ऑफ लाइफ प्रोजेक्ट (आई. बी. ओ. एल.) बोल्ड यूनाइट Diat.barcode डी. एन. ए. बारकोडिंग