Tag SNP
ஒரு குறிச்சொல் எஸ். என். பி என்பது உயர் இணைப்பு சமநிலையின்மை கொண்ட மரபணுவின் ஒரு பகுதியில் ஒரு பிரதிநிதி ஒற்றை நியூக்ளியோடைடு பாலிமார்பிசம் (எஸ். என். பி) ஆகும், இது ஒரு ஹாப்லோடைப் எனப்படும் எஸ். என். பி. களின் குழுவைக் குறிக்கிறது. குரோமோசோம் பகுதியில் உள்ள ஒவ்வொரு எஸ்என்பியையும் மரபணு வகைப்படுத்தாமல் மரபணு மாறுபாடு மற்றும் பினோட்டைப்களுடனான தொடர்பை அடையாளம் காண முடியும். இது நோயுடன் தொடர்புடைய மரபணு பகுதிகளை வரைவதற்கான செலவையும் நேரத்தையும் குறைக்கிறது, ஏனெனில் இது ஒவ்வொரு தனிப்பட்ட எஸ். என். பி. யையும் ஆய்வு செய்ய வேண்டிய அவசியத்தை நீக்குகிறது. முழு மரபணு எஸ்என்பி சங்க ஆய்வுகளில் டேக் எஸ்என்பிக்கள் பயனுள்ளதாக இருக்கும், இதில் முழு மரபணு முழுவதும் நூறாயிரக்கணக்கான எஸ்என்பிக்கள் மரபணு வகைப்படுத்தப்படுகின்றன. அறிமுகம் இணைப்பு நோய் இரு இடங்களின் பரம்பரை ஒரு சுயாதீனமான நிகழ்வாக இருந்தால் அவை இணைப்பு சமநிலையில் (LE) இருப்பதாகக் கூறப்படுகிறது. அந்த இடங்களில் உள்ள அல்லீல்கள் சீரற்ற முறையில் மரபுவழி பெறப்பட்டவை இல்லையென்றால், அவை இணைப்பு சமநிலையின்மையில் (எல். டி) உள்ளன என்று நாம் கூறுகிறோம். எல்டி பொதுவாக மரபணுக்களின் உடல் இணைப்பால் ஏற்படுகிறது. ஒரே குரோமோசோமில் இரண்டு மரபணுக்கள் மரபுவழியாகப் பெறப்படும்போது, அவற்றின் தூரம் மற்றும் இருப்பிடத்திற்கு இடையில் மீண்டும் இணைவதற்கான சாத்தியக்கூறுகளைப் பொறுத்து அவை அதிக எல்டியில் இருக்கலாம். இருப்பினும், வெவ்வேறு குரோமோசோம்களின் மரபணுக்கள் கூட பரிணாம ரீதியாக தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட பினோட்டைப்பை கூட்டாக வழங்கக்கூடிய அல்லது சாத்தியமான சந்ததிகளின் நம்பகத்தன்மையை பாதிக்கக்கூடிய செயல்பாட்டு தொடர்புகளின் காரணமாகவும் எல்டியை அவதானிக்க முடியும். குடும்பங்களில் எல். டி மிக அதிகமாக உள்ளது, ஏனெனில் மிகக் குறைந்த எண்ணிக்கையிலான மறுசீரமைப்பு நிகழ்வுகள் (குறைவான ஒடுக்கற்பிரிவு நிகழ்வுகள்) உள்ளன. இது இனப்பெருக்கம் செய்யப்பட்ட கோடுகளுக்கு இடையில் குறிப்பாக உண்மை. மக்கள்தொகையில் எல்டி தேர்வு, குறைந்த மறுசீரமைப்பு விகிதங்களை ஏற்படுத்தும் மரபணுக்களின் உடல் நெருக்கம் அல்லது சமீபத்திய குறுக்கீடு அல்லது இடம்பெயர்வு காரணமாக உள்ளது. மக்கள்தொகை மட்டத்தில், இணைப்பு சமநிலையின்மையை பாதிக்கும் செயல்முறைகளில் மரபணு இணைப்பு, எபிஸ்டாடிக் இயற்கை தேர்வு, மறுசீரமைப்பு விகிதம், பிறழ்வு, மரபணு சறுக்கல், சீரற்ற இனச்சேர்க்கை, மரபணு ஹிட்சைக்கிங் மற்றும் மரபணு ஓட்டம் ஆகியவை அடங்கும். அதிக எல். டி காரணமாக எஸ். என். பி. களின் ஒரு குழு ஒன்றாக மரபுரிமையாக வரும்போது, தேவையற்ற தகவல்கள் இருக்கும். இந்த குழுக்களின் பிரதிநிதியாக எஸ்என்பி என்ற குறிச்சொல்லைத் தேர்ந்தெடுப்பது பண்புகள்/நோய்களுடன் தொடர்புடைய மரபணுவின் பகுதிகளை பகுப்பாய்வு செய்யும் போது பணிநீக்கத்தின் அளவைக் குறைக்கிறது. உயர் எல்டியில் உள்ள மரபணுவின் பகுதிகள் ஒரு குறிப்பிட்ட எஸ். என். பி. க்களைக் கொண்டுள்ளன, அவை ஒன்றாக மரபுவழி பெறப்படுகின்றன, அவை ஹாப்லோடைப்ஸ் என்றும் அழைக்கப்படுகின்றன. எனவே, குறிச்சொல் எஸ்என்பிக்கள் ஒரு ஹாப்லோடைப்பிற்குள் உள்ள அனைத்து எஸ்என்பிக்களையும் பிரதிநிதித்துவப்படுத்துகின்றன. ஹாப்லோடைப்ஸ்கள் குறிச்சொல் எஸ். என். பி. களின் தேர்வு மரபணுவில் உள்ள ஹாப்லோடைப்ஸ்களைப் பொறுத்தது. பெரும்பாலான வரிசைமுறை தொழில்நுட்பங்கள் மரபணு வகை தகவல்களை வழங்குகின்றன, ஹாப்லோடைப்ஸை அல்ல. அவை இருக்கும் குறிப்பிட்ட தளங்களைப் பற்றிய தகவல்களை வழங்குகின்றன, ஆனால் அவை ஃபாஸிக் தகவல்களை வழங்குவதில்லை (இதில் குறிப்பிட்ட குரோமோசோம்கள் ஒவ்வொன்றும் தோன்றும்). மூலக்கூறு முறைகள் (அல்லீல் குறிப்பிட்ட பி. சி. ஆர், சோமாடிக் செல் கலப்பினங்கள்) மூலம் ஹாப்லோடைப்ஸ்களை தீர்மானிக்க முடியும். இந்த முறைகள் மரபணு வகைப்படுத்தலுக்கு முன்பு குரோமோசோம்களைப் பிரிப்பதன் மூலம் எந்த குரோமோசோமில் எந்த அல்லீல் உள்ளது என்பதை வேறுபடுத்துகின்றன. அவை மிகவும் நேரத்தை எடுத்துக்கொள்வதாகவும் விலையுயர்ந்ததாகவும் இருக்கலாம், எனவே புள்ளிவிவர அனுமான முறைகள் குறைந்த விலை மற்றும் தானியங்கி விருப்பமாக உருவாக்கப்பட்டுள்ளன. இந்த புள்ளிவிவர-அனுமான மென்பொருள் தொகுப்புகள் ஹாப்லோடைப்ஸைத் தீர்மானிக்க பார்ஸிமோனி, அதிகபட்ச நிகழ்தகவு மற்றும் பேய்சியன் வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்துகின்றன. புள்ளிவிவர-அனுமானத்தின் குறைபாடு என்னவென்றால், ஊகிக்கப்பட்ட ஹாப்லோடைப்ஸின் விகிதம் தவறாக இருக்கலாம். மக்கள்தொகை வேறுபாடுகள் மரபணு பரந்த தொடர்பு ஆய்வுகளுக்கு ஹாப்லோடைப்ஸ்கள் பயன்படுத்தப்படும்போது, மக்கள் தொகை ஆய்வு செய்யப்படுவதைக் குறிப்பிடுவது முக்கியம். பெரும்பாலும் வெவ்வேறு மக்கள் தொகை எல். டி. யின் வெவ்வேறு வடிவங்களைக் கொண்டிருக்கும். வேறுபடுத்தும் வடிவங்களுக்கு ஒரு எடுத்துக்காட்டு ஆப்பிரிக்க வம்சாவளியைச் சேர்ந்த மக்கள் மற்றும் ஐரோப்பிய மற்றும் ஆசிய வம்சாவளியைச் சேர்ந்த மக்கள் ஆகும். மனிதர்கள் ஆப்பிரிக்காவில் பிறந்து ஐரோப்பாவிலும் பின்னர் ஆசிய மற்றும் அமெரிக்க கண்டங்களிலும் பரவியதால், ஆப்பிரிக்க மக்கள் மிகவும் மரபணு ரீதியாக வேறுபட்டவர்கள் மற்றும் எல். டி. யின் சிறிய பகுதிகளைக் கொண்டுள்ளனர், அதே நேரத்தில் ஐரோப்பிய மற்றும் ஆசிய வம்சாவளியைச் சேர்ந்த மக்கள் எல். டி. யின் பெரிய பகுதிகளைக் கொண்டுள்ளனர். எல். டி வடிவங்கள் மக்கள்தொகையில் வேறுபடும்போது, ஹாப்லோடைப் தொகுதிகளில் ஏற்படும் மாற்றங்கள் காரணமாக எஸ். என். பி. க்கள் ஒருவருக்கொருவர் பிரிந்து செல்லக்கூடும். இதன் பொருள் என்னவென்றால், ஹாப்லோடைப் தொகுதிகளின் பிரதிநிதிகளாக எஸ். என். பி. க்கள் என்ற குறிச்சொல் மக்கள்தொகையில் தனித்துவமானது மற்றும் சங்க ஆய்வுகளைச் செய்யும்போது மக்கள் தொகை வேறுபாடுகளை கணக்கில் எடுத்துக்கொள்ள வேண்டும். பயன்பாடு GWAS கிட்டத்தட்ட ஒவ்வொரு பண்பு மரபணு மற்றும் சுற்றுச்சூழல் செல்வாக்கு இரண்டையும் கொண்டுள்ளது. பரம்பரை என்பது நமது மூதாதையர்களிடமிருந்து பெறப்பட்ட தோற்ற வகை மாறுபாட்டின் விகிதமாகும். தோற்ற வகை விளக்கக்காட்சியில் மரபணு தாக்கத்தை தீர்மானிக்க சங்க ஆய்வுகள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. மரபணு பகுதிகளுக்கு நோய்களை வரைபடமாக்க பெரும்பாலும் பயன்படுத்தப்பட்டாலும், உயரம், கண் நிறம் போன்ற எந்தவொரு பினோட்டைப்பின் பாரம்பரியத்தையும் வரைபடமாக்க அவை பயன்படுத்தப்படலாம். மரபணு-பரந்த சங்க ஆய்வுகள் (ஜி. டபிள்யூ. ஏ. எஸ்) மருத்துவ நிலைமைகள் மற்றும் தோற்ற வகை பண்புகளுடன் மரபணு தொடர்புகளை அடையாளம் காண ஒற்றை-நியூக்ளியோடைடு பாலிமார்பிசம்களைப் (எஸ். என். பி) பயன்படுத்துகின்றன. அவை கருதுகோள் இல்லாதவை மற்றும் ஒரு பினோட்டைப்பை வெளிப்படுத்தும் தனிநபர்களின் ஒரு பெரிய குழுவை ஒரு பெரிய குழுவுடன் ஒப்பிடுவதன் மூலம் பண்புகளை ஆராய ஒரு முழு மரபணு அணுகுமுறையைப் பயன்படுத்துகின்றன. ஜி. டபிள்யூ. ஏ. எஸ்ஸின் இறுதி இலக்கு, ஒரு நோய்க்கு யார் ஆபத்தில் உள்ளனர், நோய் எளிதில் பாதிக்கப்படக்கூடிய உயிரியல் அடித்தளங்கள் என்ன, புதிய தடுப்பு மற்றும் சிகிச்சை உத்திகளை உருவாக்குவது பற்றி கணிப்புகளைச் செய்யப் பயன்படுத்தக்கூடிய மரபணு ஆபத்து காரணிகளைத் தீர்மானிப்பதாகும். தேசிய மனித மரபணு ஆராய்ச்சி நிறுவனம் மற்றும் ஐரோப்பிய உயிர் தகவலியல் நிறுவனம் ஜி. டபிள்யூ. ஏ. எஸ் அட்டவணையை வெளியிடுகின்றன, இது வெளியிடப்பட்ட மரபணு அளவிலான சங்க ஆய்வுகளின் பட்டியலாகும், இது பரந்த அளவிலான பினோட்டைப்களுடன் நூற்றுக்கணக்கான எஸ். என். பி-களுக்கு இடையிலான புள்ளிவிவர ரீதியாக குறிப்பிடத்தக்க தொடர்புகளை எடுத்துக்காட்டுகிறது. அதிக எண்ணிக்கையிலான சாத்தியமான எஸ். என். பி மாறுபாடுகள் காரணமாக (ஜூன் 2015 நிலவரப்படி 14.9 மில்லியனுக்கும் அதிகமானவை) அனைத்து எஸ். என். பி. களையும் வரிசைப்படுத்துவது இன்னும் மிகவும் விலை உயர்ந்தது. அதனால்தான் ஜி. டபிள்யூ. ஏ. எஸ் தனிப்பயனாக்கக்கூடிய வரிசைகளை (எஸ். என். பி சில்லுகள்) மரபணு வகைப்படுத்த பயன்படுத்துகிறது, இது டேக் ஸ்னாப்ஸ் என அடையாளம் காணப்பட்ட மாறுபாடுகளின் துணைக்குழுவை மட்டுமே பயன்படுத்துகிறது. பெரும்பாலான ஜி. டபிள்யூ. ஏ. எஸ் இரண்டு முதன்மை மரபணு வகைப்படுத்தல் தளங்களிலிருந்து தயாரிப்புகளைப் பயன்படுத்துகிறது. அஃபிமெட்ரிக்ஸ் இயங்குதளம் டிஎன்ஏ ஆய்வுகளை ஒரு கண்ணாடி அல்லது சிலிகான் சிப்பில் அச்சிடுகிறது, அவை மாதிரி டிஎன்ஏவில் உள்ள குறிப்பிட்ட அல்லீல்களுக்கு கலப்பினமாக்கப்படுகின்றன. இலுமினா இயங்குதளம் மணிகள் அடிப்படையிலான தொழில்நுட்பத்தைப் பயன்படுத்துகிறது, நீண்ட டிஎன்ஏ காட்சிகளைக் கொண்டுள்ளது மற்றும் சிறந்த குறிப்பிட்ட தன்மையை உருவாக்குகிறது. இரண்டு தளங்களும் முன்கூட்டியே தயாரிக்கப்பட்ட அல்லது தனிப்பயனாக்கப்பட்ட டிஎன்ஏ ஒலிகோக்களைப் பயன்படுத்தி ஒரு மில்லியனுக்கும் அதிகமான குறிச்சொல் எஸ்என்பிகளை மரபணு மாற்ற முடியும். மரபணு அளவிலான ஆய்வுகள் பொதுவான நோய்-பொதுவான மாறுபாடு (சிடி/சிவி) கருதுகோளை அடிப்படையாகக் கொண்டவை, இது பொதுவான கோளாறுகள் பொதுவான மரபணு மாறுபாட்டால் பாதிக்கப்படுகின்றன என்று கூறுகிறது. பொதுவான வகைகளின் விளைவு அளவு (ஊடுருவல்) அரிதான கோளாறுகளில் காணப்படும் வகைகளுடன் ஒப்பிடுகையில் சிறியதாக இருக்க வேண்டும். அதாவது பொதுவான எஸ்என்பி மரபணு காரணிகளால் ஏற்படும் மாறுபாட்டின் ஒரு சிறிய பகுதியை மட்டுமே விளக்க முடியும் மற்றும் பொதுவான நோய்கள் சிறிய விளைவு அளவின் பல பொதுவான அல்லீல்களால் பாதிக்கப்படுகின்றன. மற்றொரு கருதுகோள் என்னவென்றால், பொதுவான நோய்கள் பொதுவான வகைகளுடன் செயற்கை முறையில் இணைக்கப்பட்டுள்ள அரிய வகைகளால் ஏற்படுகின்றன. அவ்வாறான நிலையில், ஜி. டபிள்யூ. ஏ. எஸ்ஸிலிருந்து உற்பத்தி செய்யப்படும் சமிக்ஞை இணைப்பு சமநிலையின்மையில் ஒன்று அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட அரிய காரண மாறுபாடுகளுக்கு இடையிலான மறைமுக (செயற்கை) தொடர்பாகும். குறிச்சொல் SNP களுக்கு ஒரு குழுவைத் தேர்ந்தெடுக்கும்போது இந்த நிகழ்வு சாத்தியமாகும் என்பதை அங்கீகரிப்பது முக்கியம். ஒரு நோய் ஒரு ஹாப்லோடைப்புடன் தொடர்புடையது என்று கண்டறியப்பட்டால், அந்த ஹாப்லோடைப்பில் உள்ள சில எஸ். என். பி. க்கள் நோயுடன் செயற்கை தொடர்பைக் கொண்டிருக்கும். காரணமான எஸ். என். பி. க்களைக் கண்டறிய, ஹாப்லோடைப் தொகுதிகளைத் தேர்ந்தெடுப்பதில் நமக்கு அதிக தீர்மானம் தேவை. முழு மரபணு வரிசைமுறை தொழில்நுட்பங்களும் வேகமாக மாறி வருகின்றன, மேலும் அவை குறைந்த செலவில் இருப்பதால், அவை தற்போதைய மரபணு வகைப்படுத்தல் தொழில்நுட்பங்களை மாற்றும், இது காரணமான மாறுபாடுகளைக் கண்டறியத் தேவையான தீர்மானத்தை வழங்குகிறது. மனித மரபணு மாறுபாட்டின் பொதுவான வடிவங்களை விவரிக்கக்கூடிய ஹாப்லோடைப் குழுக்களுக்கு (ஹாப்லோடைப் தொகுதிகள்) மனித மரபணுவை வரைபடமாக்குவதற்கான குறிக்கோளுடன் சர்வதேச ஹாப்மாப் திட்டம் கட்டப்பட்டது, ஏனெனில் தனிநபர்களின் முழு மரபணு வரிசைமுறையும் இன்னும் தடைசெய்யப்பட்டுள்ளது. முழு மரபணுவையும் ஹாப்லோடைப்ஸ்களுக்கு வரைபடமாக்குவதன் மூலம், மரபணு ஆய்வுகளால் பரிசோதிக்கப்பட்ட ஹாப்லோடைப் தொகுதிகளைக் குறிக்க குறிச்சொல் எஸ். என். பி. க்களை அடையாளம் காணலாம். ஒரு மரபணு ஆய்வைத் திட்டமிடும் போது கருத்தில் கொள்ள வேண்டிய ஒரு முக்கியமான காரணி குறிப்பிட்ட அல்லீல்களால் ஏற்படும் அதிர்வெண் மற்றும் ஆபத்து ஆகும். இந்த காரணிகள் வெவ்வேறு மக்கள்தொகையில் வேறுபடலாம், எனவே ஹாப்மேப் திட்டம் பல்வேறு வகையான வரிசைமுறை நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தி வெவ்வேறு வகையான மக்கள்தொகையிலிருந்து எஸ். என். பி. க்களைக் கண்டறிந்து பட்டியலிடுகிறது. ஆரம்பத்தில் இந்தத் திட்டம் ஆப்பிரிக்க வம்சாவளியைச் சேர்ந்த (ஒய். ஆர். ஐ) யோரூபா மக்கள் தொகை, மேற்கத்திய ஐரோப்பிய வம்சாவளியைச் சேர்ந்த (சி. இ. யூ) உட்டாவில் வசிப்பவர்கள், டோக்கியோ, ஜப்பானைச் சேர்ந்த தொடர்பில்லாத நபர்கள் (ஜே. பி. டி) மற்றும் பெய்ஜிங், சீனாவைச் சேர்ந்த தொடர்பில்லாத ஹான் சீன நபர்கள் (சி. எச். பி) ஆகியோரை வரிசைப்படுத்தியது. சமீபத்தில் அவர்களின் தரவுத்தொகுப்புகள் மற்ற மக்களை (11 குழுக்கள்) சேர்க்க விரிவுபடுத்தப்பட்டுள்ளன. எஸ்என்பி குறிச்சொல்லுக்கான தேர்வு மற்றும் மதிப்பீட்டு நடவடிக்கைகள் அதிகபட்ச தகவல் குறிச்சொல்லான எஸ்என்பி-களைத் தேர்ந்தெடுப்பது ஒரு என். பி. முழுமையான சிக்கலாகும். இருப்பினும், பிழையின் எல்லைக்குள் தோராயமான தீர்வை வழங்க வழிமுறைகளை வடிவமைக்க முடியும். ஒவ்வொரு குறிச்சொல்லையும் SNP தேர்வு வழிமுறையை வரையறுக்கத் தேவையான அளவுகோல்கள் பின்வருமாறுஃ தேடுவதற்கான பகுதியை வரையறுக்கவும்-வழிமுறை ஒரு இலக்கு SNP இன் அண்டை N (t) இல் குறிச்சொல் SNP களைக் கண்டுபிடிக்க முயற்சிக்கும் குறிச்சொல்லின் தரத்தை மதிப்பிடுவதற்கு ஒரு மெட்ரிக் வரையறுக்கவும்-ஒரு இலக்கு SNP t ஐ அதன் அண்டை N (t) தொகுப்பைப் பயன்படுத்தி எவ்வளவு நன்றாகக் கணிக்க முடியும் என்பதை அளவிட மெட்ரிக் தேவைப்படுகிறது. ஒரு அண்டை N (t) இல் உள்ள SNP களின் பிரதிநிதியாக ஒரு குறிச்சொல் SNP ஒரு இலக்கு SNP t ஐ எவ்வளவு நன்றாக கணிக்க முடியும். இலக்கு SNP t எந்த ஜோடி ஹாப்லோடைப் i மற்றும் j க்கும் வெவ்வேறு மதிப்புகளைக் கொண்டிருப்பதற்கான நிகழ்தகவு என்று வரையறுக்கலாம், அதே ஹாப்லோடைப்ஸ்களுக்கு SNP களின் மதிப்பும் வேறுபட்டது. அளவீட்டின் தகவல்திறன் ஒரு வரைபடக் கோட்பாட்டின் அடிப்படையில் குறிப்பிடப்படலாம், அங்கு ஒவ்வொரு SNP களும் ஒரு வரைபட Gs ஆக குறிப்பிடப்படுகின்றன, அதன் முனைகள் ஹாப்லோடைப் ஆகும். ஹை, எச். ஜே. ஹாப்லோடைப்ஸ்களுக்கு s இன் மதிப்புகள் வேறுபட்டிருந்தால் மட்டுமே முனைகளுக்கு (i, j) இடையில் ஜிஎஸ் ஒரு விளிம்பைக் கொண்டுள்ளது. பிரதிநிதித்துவ எஸ்என்பிகளைக் கண்டறிய வழிமுறையைப் பெறுங்கள்-வழிமுறையின் குறிக்கோள் என்னவென்றால், ஒவ்வொரு குறிச்சொல்லுக்கும் இடையில் அதிகபட்ச தகவல்தொடர்புடன் தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட குறிச்சொல்லின் குறைந்தபட்ச துணைக்குழுவைக் கண்டுபிடிப்பதாகும் எஸ்என்பி மற்ற ஒவ்வொரு இலக்கு எஸ்என்பி உடன் வழிமுறை சரிபார்ப்பு அம்சங்களைத் தேர்ந்தெடுப்பதற்கான முறைகள் அம்சங்களைத் தேர்ந்தெடுப்பதற்கான முறைகள் இரண்டு பிரிவுகளாகப் பிரிக்கப்படுகின்றனஃ வடிகட்டி முறைகள் மற்றும் ரேப்பர் முறைகள். வடிகட்டி வழிமுறைகள் என்பது ஒரு குறிப்பிட்ட வகைப்பாட்டு முறையின் பயன்பாட்டைக் கருதாத பொதுவான முன் செயலாக்க வழிமுறைகள் ஆகும். ரேப்பர் வழிமுறைகள், இதற்கு மாறாக, ஒரு குறிப்பிட்ட வகைப்பாட்டைச் சுற்றி அம்சத் தேர்வை "மடித்து", குறுக்கு-சரிபார்ப்பைப் பயன்படுத்தி வகைப்பாட்டின் துல்லியத்தின் அடிப்படையில் அம்சங்களின் துணைக்குழுவைத் தேர்ந்தெடுக்கவும். குறிச்சொல் எஸ். என். பி. க்களைத் தேர்ந்தெடுப்பதற்கு பொருத்தமான அம்சத் தேர்வு முறை பின்வரும் பண்புகளைக் கொண்டிருக்க வேண்டும்ஃ அதிக எண்ணிக்கையிலான எஸ். என். பி. களுக்கு நன்கு அளவிடுதல்; வெளிப்படையான கிளாஸ் லேபிளிங் தேவையில்லை மற்றும் ஒரு குறிப்பிட்ட வகைப்பாட்டின் பயன்பாட்டைக் கருதக்கூடாது, ஏனெனில் வகைப்பாடு என்பது எஸ். என். பி. தேர்வை குறிக்கும் குறிக்கோள் அல்ல; வெவ்வேறு அளவிலான தாங்கக்கூடிய தகவல் இழப்புக்கு வெவ்வேறு எண்ணிக்கையிலான குறிச்சொல் எஸ். என். பி. க்களைத் தேர்ந்தெடுக்க பயனரை அனுமதிக்கவும்; மூன்று முதல் நிபந்தனைகளை பூர்த்தி செய்யும் பிற முறைகளுடன் ஒப்பிடக்கூடிய செயல்திறனைக் கொண்டிருக்கவும். தேர்வு வழிமுறைகள் குறிச்சொல் எஸ்என்பிகளைத் தேர்ந்தெடுப்பதற்கு பல வழிமுறைகள் முன்மொழியப்பட்டுள்ளன. முதல் அணுகுமுறை எஸ்என்பி தொகுப்புகளின் நன்மையின் அளவை அடிப்படையாகக் கொண்டது மற்றும் சிறிய ஆனால் வரையறுக்கப்பட்ட அளவின் அதிக மதிப்பை அடையும் எஸ்என்பி துணைக்குழுக்களைத் தேடியது. நல்லவற்றைக் கண்டறிய ஒவ்வொரு எஸ்என்பி துணைக்குழுவையும் ஆராய்வது சிறிய தரவுத் தொகுப்புகளுக்கு மட்டுமே கணக்கீட்டு ரீதியாக சாத்தியமாகும். மற்றொரு அணுகுமுறை முதன்மை கூறு பகுப்பாய்வு (பிசிஏ) ஐப் பயன்படுத்துகிறது, இது பெரும்பாலான தரவு மாறுபாட்டைக் கைப்பற்றும் எஸ்என்பிகளின் துணைக்குழுக்களைக் கண்டறியும். குறுகிய குரோமோசோம் பகுதிகளுக்கு பிசிஏவை மீண்டும் மீண்டும் பயன்படுத்த ஒரு நெகிழ் சாளர முறை பயன்படுத்தப்படுகிறது. இது தயாரிக்கப்பட்ட தரவைக் குறைக்கிறது மற்றும் அதிவேக தேடல் நேரம் தேவையில்லை. இருப்பினும் பிசிஏ முறையை பெரிய குரோமோசோம் தரவு தொகுப்புகளுக்கு பயன்படுத்துவது சாத்தியமில்லை, ஏனெனில் இது கணக்கீட்டு ரீதியாக சிக்கலானது. மிகவும் பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படும் அணுகுமுறை, தொகுதி அடிப்படையிலான முறை, ஹாப்லோடைப் தொகுதிகளுக்குள் காணப்படும் இணைப்பு சமநிலையின் கொள்கையைப் பயன்படுத்துகிறது. குரோமோசோம் பகுதிகளை ஹாப்லோடைப் தொகுதிகளாகப் பிரிக்க பல வழிமுறைகள் வகுக்கப்பட்டுள்ளன, அவை ஹாப்லோடைப் பன்முகத்தன்மை, எல்டி, நான்கு-கேமேட் சோதனை மற்றும் தகவல் சிக்கல் ஆகியவற்றை அடிப்படையாகக் கொண்டவை மற்றும் அந்த தொகுதியைச் சேர்ந்த அனைத்து எஸ்என்பிகளிலிருந்தும் எஸ்என்பிக்கள் குறிக்கப்படுகின்றன. இந்த வழிமுறையின் முக்கிய அனுமானம் என்னவென்றால், எஸ். என். பி. க்கள் பையலிலிக் ஆகும். முக்கிய குறைபாடு என்னவென்றால், தொகுதிகளின் வரையறை எப்போதும் நேரடியானது அல்ல. ஹாப்லோடைப் தொகுதிகளை உருவாக்குவதற்கான அளவுகோல்களின் பட்டியல் இருந்தாலும், அதில் ஒருமித்த கருத்து இல்லை. மேலும், உள்ளூர் தொடர்புகள் அடிப்படையிலான குறிச்சொல் எஸ். என். பி. களின் தேர்வு இடை-தொகுதி தொடர்புகளை புறக்கணிக்கிறது. பிளாக்-அடிப்படையிலான அணுகுமுறையைப் போலல்லாமல், பிளாக்-ஃப்ரீ அணுகுமுறை பிளாக் கட்டமைப்பை நம்பவில்லை. எஸ்என்பி அதிர்வெண் மற்றும் மறுசீரமைப்பு விகிதங்கள் மரபணு முழுவதும் மாறுபடும் என்று அறியப்படுகிறது, மேலும் சில ஆய்வுகள் எல். டி தூரங்களை அறிக்கையிடப்பட்ட அதிகபட்ச தொகுதி அளவுகளை விட மிக நீண்டதாக தெரிவித்துள்ளன. அக்கம்பக்கத்திற்கு ஒரு கடுமையான எல்லையை அமைப்பது விரும்பத்தக்கது அல்ல, மேலும் பிளாக்-ஃப்ரீ அணுகுமுறை உலகளவில் எஸ். என். பி. க்களைக் குறிக்கிறது. இதைச் செய்ய பல வழிமுறைகள் உள்ளன. ஒரு வழிமுறையில், குறிச்சொல்லப்படாத எஸ்என்பிக்கள் குறிச்சொல்லின் பூலியன் செயல்பாடுகளாக குறிப்பிடப்படுகின்றன எஸ்என்பிக்கள் மற்றும் செட் கோட்பாடு நுட்பங்கள் தேடல் இடத்தை குறைக்க பயன்படுத்தப்படுகின்றன. மற்றொரு வழிமுறை தொடர்ச்சியற்ற தொகுதிகளிலிருந்து வரக்கூடிய குறிப்பான்களின் துணைக்குழுக்களைத் தேடுகிறது. மார்க்கர் சுற்றுப்புறம் காரணமாக, தேடல் இடம் குறைகிறது. மரபணு வகைப்படுத்தப்பட்ட தனிநபர்களின் எண்ணிக்கை மற்றும் தரவுத்தளங்களில் SNP களின் எண்ணிக்கை அதிகரித்து வருவதால், குறிச்சொல் SNP தேர்வை கணக்கிட அதிக நேரம் எடுக்கும். குறிச்சொல் எஸ். என். பி தேர்வு முறையின் செயல்திறனை மேம்படுத்துவதற்காக, வழிமுறை முதலில் எஸ். என். பி. க்களை பையலிலிக் என்று புறக்கணிக்கிறது, பின்னர் அதே தகவல்களுடன் எஸ். என். பி தளங்களை தொகுப்பதன் மூலம் ஹாப்லோடைப் மேட்ரிக்ஸின் நீளத்தை (எஸ். என். பி எண்) சுருக்குகிறது. ஹாப்லோடைப்ஸை ஒரே குழுவாகப் பிரிக்கும் எஸ்என்பி தளங்கள் தேவையற்ற தளங்கள் என்று அழைக்கப்படுகின்றன. ஒரு தொகுதிக்குள் தனித்துவமான தகவல்களைக் கொண்ட எஸ்என்பி தளங்கள் தேவையற்ற தளங்கள் (என்ஆர்எஸ்) என்று அழைக்கப்படுகின்றன. ஹாப்லோடைப் மேட்ரிக்ஸை மேலும் சுருக்க, அல்காரிதம் SNPs என்ற குறிச்சொல்லைக் கண்டுபிடிக்க வேண்டும், இதனால் மேட்ரிக்ஸின் அனைத்து ஹாப்லோடைப்ஸ்களையும் வேறுபடுத்திக் காட்ட முடியும். கூட்டு பகிர்வு யோசனையைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், ஒரு திறமையான குறிச்சொல் எஸ்என்பி தேர்வு வழிமுறை வழங்கப்படுகிறது. வழிமுறையின் துல்லியத்தின் சரிபார்ப்பு குறிச்சொல் எஸ். என். பிக்கள் எவ்வாறு தேர்ந்தெடுக்கப்படுகின்றன என்பதைப் பொறுத்து, குறுக்கு சரிபார்ப்பு செயல்முறையின் போது வெவ்வேறு முன்கணிப்பு முறைகள் பயன்படுத்தப்பட்டுள்ளன. எஞ்சிய-அவுட் ஹாப்லோடைப்பை கணிக்க இயந்திர கற்றல் முறை பயன்படுத்தப்பட்டது. மற்றொரு அணுகுமுறை குறிச்சொல்லப்படாத SNP n இன் அல்லீல்களை குறிச்சொல்லிலிருந்து முன்னறிவித்தது, அவை n உடன் மிக உயர்ந்த தொடர்பு குணகம் கொண்ட SNP களில் இருந்து. மிகவும் தொடர்புடைய ஒரு குறிச்சொல் SNP t கண்டுபிடிக்கப்பட்டால், அல்லீல்கள் ஒதுக்கப்படுகின்றன, எனவே அவற்றின் அதிர்வெண்கள் t இன் அல்லீல் அதிர்வெண்களுடன் ஒத்துப்போகின்றன. பல குறிச்சொல்லும் SNP களுக்கு n உடன் ஒரே (உயர்) தொடர்பு குணகம் இருக்கும்போது, n இன் பொதுவான அல்லீலுக்கு நன்மை உண்டு. இந்த விஷயத்தில் முன்கணிப்பு முறை தேர்வு முறையுடன் நன்கு உடன்படுகிறது என்பதைப் பார்ப்பது எளிது, இது எஸ். என். பி. களுக்கு இடையிலான தொடர்பு குணகங்களின் மேட்ரிக்ஸில் பிசிஏவைப் பயன்படுத்துகிறது. ஒரு குறிச்சொல் எஸ்என்பி தேர்வு முறையின் துல்லியத்தை மதிப்பிடுவதற்கு வேறு வழிகள் உள்ளன. துல்லியத்தை தர அளவீட்டு R2 மூலம் மதிப்பீடு செய்யலாம், இது SNP களின் முழு தொகுப்பில் வரையறுக்கப்பட்ட ஹாப்லோடைப் பிரதிகளின் உண்மையான எண்ணிக்கைக்கும், கணிக்கப்பட்ட ஹாப்லோடைப் பிரதிகளின் எண்ணிக்கைக்கும் இடையிலான தொடர்பின் அளவீடு ஆகும், அங்கு கணிப்பு SNP களைக் குறிக்கும் துணைக்குழுவை அடிப்படையாகக் கொண்டது. இந்த நடவடிக்கை டிப்ளாய்டு தரவு மற்றும் மரபணு வகைகளிலிருந்து ஹாப்லோடைப்ஸின் வெளிப்படையான அனுமானத்தை எடுத்துக்கொள்கிறது. கிளேட்டன் காரணமாக மற்றொரு மதிப்பீட்டு முறை ஹாப்லோடைப்ஸின் பன்முகத்தன்மையின் அளவீட்டை அடிப்படையாகக் கொண்டது. பன்முகத்தன்மை என்பது ஹாப்லோடைப்ஸ்களுக்கு இடையிலான அனைத்து ஜோடி வாரியான ஒப்பீடுகளிலும் உள்ள வேறுபாடுகளின் மொத்த எண்ணிக்கையாக வரையறுக்கப்படுகிறது. ஒரு ஜோடி ஹாப்லோடைப்ஸ்களுக்கு இடையிலான வேறுபாடு அனைத்து எஸ். என். பி. களுக்கும் இடையிலான வேறுபாடுகளின் கூட்டுத்தொகையாகும். கிளேட்டனின் பன்முகத்தன்மை அளவீட்டை எஸ்என்பி என்ற குறிச்சொல்லின் தொகுப்பு வெவ்வேறு ஹாப்லோடைப்ஸ்களை எவ்வளவு சிறப்பாக வேறுபடுத்துகிறது என்பதை வரையறுக்க பயன்படுத்தலாம். இந்த நடவடிக்கை வரையறுக்கப்பட்ட ஹாப்லோடைப் பன்முகத்தன்மை கொண்ட ஹாப்லோடைப் தொகுதிகளுக்கு மட்டுமே பொருத்தமானது, மேலும் பல ஹாப்லோடைப் தொகுதிகளைக் கொண்ட பெரிய தரவுத் தொகுப்புகளுக்கு இதை எவ்வாறு பயன்படுத்துவது என்பது தெளிவாகத் தெரியவில்லை. சில சமீபத்திய படைப்புகள் குறிச்சொல் இல்லாத எஸ். என். பி. க்களைக் கணிக்க குறிச்சொல் எஸ். என். பி. க்களை எவ்வளவு சிறப்பாகப் பயன்படுத்தலாம் என்பதை அடிப்படையாகக் கொண்டு குறிச்சொல் எஸ். என். பி. களின் தேர்வு வழிமுறைகளை மதிப்பீடு செய்கின்றன. லீவ்-ஒன்-அவுட் அல்லது ஹோல்ட் அவுட் போன்ற குறுக்கு-சரிபார்ப்பைப் பயன்படுத்தி கணிப்பு துல்லியம் தீர்மானிக்கப்படுகிறது. லீவ்-ஒன்-அவுட் குறுக்கு-சரிபார்ப்பில், தரவுத் தொகுப்பில் உள்ள ஒவ்வொரு வரிசைக்கும், குறைந்தபட்ச குறிச்சொல் எஸ். என். பி. க்களைத் தேர்ந்தெடுக்க மீதமுள்ள தரவுத் தொகுப்பில் வழிமுறை இயக்கப்படுகிறது. கருவிகள் குறிச்சொல் குறிச்சொல் என்பது சர்வதேச ஹாப்மேப் திட்டம் போன்ற மரபணு வகை தரவுகளிலிருந்து குறிச்சொல் எஸ். என். பி. க்களை மதிப்பீடு செய்வதற்கும் தேர்ந்தெடுப்பதற்கும் கிடைக்கும் ஒரு வலை கருவியாகும். இது ஜோடி வாரியான முறைகள் மற்றும் மல்டிமார்க்கர் ஹாப்லோடைப் அணுகுமுறைகளைப் பயன்படுத்துகிறது. பயனர்கள் ஹாப்மாப் மரபணு வகை தரவு அல்லது வம்சாவளி வடிவமைப்பைப் பதிவேற்றலாம் மற்றும் இணைப்பு சமநிலையின்மை வடிவங்கள் கணக்கிடப்படும். குறிச்சொல் விருப்பங்கள் பயனருக்கு குரோமோசோமால் அடையாளங்களைக் குறிப்பிட அனுமதிக்கின்றன, இது குறிச்சொல் எஸ். என். பி. க்களைத் தேர்ந்தெடுப்பதற்கான மரபணுவில் ஆர்வமுள்ள பகுதிகளைக் குறிக்கிறது. நிரல் பின்னர் குறிச்சொல் எஸ். என். பி. க்கள் மற்றும் அவற்றின் புள்ளிவிவர சோதனை மதிப்புகள் மற்றும் ஒரு கவரேஜ் அறிக்கையின் பட்டியலை உருவாக்குகிறது. இது பிராட் இன்ஸ்டிடியூட்டில் உள்ள மாசசூசெட்ஸ் பொது மருத்துவமனை மற்றும் ஹார்வர்ட் மருத்துவப் பள்ளியின் மனித மரபணு ஆராய்ச்சி மையத்தில் டேவிட் ஆல்ட்ஷூலர் மற்றும் மார்க் டாலி ஆகியோரின் ஆய்வகங்களில் பால் டி பேக்கரால் உருவாக்கப்பட்டது. CLUSTAG மற்றும் WCLUSTAG ஃப்ரீவேர் CLUSTAG மற்றும் WCLUSTAG இல், ஒரு குரோமோசோமல் பகுதியில் உள்ள அனைத்து அறியப்பட்ட SNP களையும் பிரதிநிதித்துவப்படுத்தக்கூடிய குறிச்சொல் SNP களின் தொகுப்பைப் பெற கிளஸ்டர் மற்றும் செட்-கவர் வழிமுறைகள் உள்ளன. நிரல்கள் ஜாவாவுடன் செயல்படுத்தப்படுகின்றன, மேலும் அவை விண்டோஸ் இயங்குதளத்திலும் யுனிக்ஸ் சூழலிலும் இயங்கலாம். அவை எஸ். ஐ. ஓ-ஐ. ஓ. என். ஜி ஏ. ஓ மற்றும் பலர் உருவாக்கியவை. ஹாங்காங் பல்கலைக்கழகத்தில். மேலும் காண்கஃ சர்வதேச ஹாப்மேப் திட்ட மரபணு-பரந்த சங்க ஆய்வு ஒற்றை நியூக்ளியோடைடு பாலிமார்பிசம் இணைப்பு சமநிலையின்மை குறிப்புகள் மரபணு பாலிமார்பிசம் மரபியல் மக்கள்தொகை மரபியல்