Z-factor
இசட் காரணி என்பது புள்ளிவிவர விளைவு அளவின் அளவீடு ஆகும். இது உயர்-செயல்திறன் திரையிடலில் பயன்படுத்த முன்மொழியப்பட்டுள்ளது (இங்கு இது இசட்-பிரைம் என்றும் அழைக்கப்படுகிறது), மேலும் ஒரு குறிப்பிட்ட மதிப்பீட்டில் உள்ள பதில் மேலும் கவனத்தை ஈர்க்கும் அளவுக்கு பெரியதா என்பதை தீர்மானிக்க பொதுவாக இசட் 'என்று எழுதப்படுகிறது. பின்னணி உயர்-செயல்திறன் திரைகளில், பரிசோதகர்கள் பெரும்பாலும் அறியப்படாத மாதிரிகளின் ஒற்றை அளவீடுகளின் பெரிய எண்ணிக்கையை (நூறாயிரக்கணக்கான முதல் பல்லாயிரக்கணக்கான) நேர்மறை மற்றும் எதிர்மறை கட்டுப்பாட்டு மாதிரிகளுடன் ஒப்பிடுகிறார்கள். சோதனை நிலைமைகள் மற்றும் அளவீடுகளின் குறிப்பிட்ட தேர்வு ஒரு மதிப்பீடு என்று அழைக்கப்படுகிறது. பெரிய திரைகள் நேரம் மற்றும் வளங்களில் விலை உயர்ந்தவை. எனவே, ஒரு பெரிய திரையைத் தொடங்குவதற்கு முன்பு, ஒரு மதிப்பீட்டின் தரத்தை மதிப்பிடுவதற்கு சிறிய சோதனை (அல்லது பைலட்) திரைகள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன, இது உயர்-செயல்திறன் அமைப்பில் பயனுள்ளதாக இருக்கும் என்பதைக் கணிக்கும் முயற்சியில். இசட் காரணி என்பது ஒரு முழு அளவிலான, உயர்-செயல்திறன் திரையில் பயன்படுத்த ஒரு குறிப்பிட்ட மதிப்பீட்டின் பொருத்தத்தை அளவிடுவதற்கான ஒரு முயற்சியாகும். வரையறை Z-காரணி நான்கு அளவுருக்களின் அடிப்படையில் வரையறுக்கப்படுகிறதுஃ நேர்மறை (p) மற்றும் எதிர்மறை (n) கட்டுப்பாடுகள் (,, மற்றும்,) ஆகிய இரண்டின் வழிமுறைகள் () மற்றும் நிலையான விலகல்கள் (). இந்த மதிப்புகளைப் பொறுத்தவரை, Z-காரணி பின்வருமாறு வரையறுக்கப்படுகிறதுஃ நடைமுறையில், Z-காரணி மாதிரி வழிமுறைகள் மற்றும் மாதிரி நிலையான விலகல்களிலிருந்து மதிப்பிடப்படுகிறது விளக்கம் Z-காரணிக்கான பின்வரும் விளக்கங்கள் இதிலிருந்து எடுக்கப்படுகின்றனஃ பல வகையான சோதனைகளின் தரநிலைகளால், ஒரு பூஜ்ஜிய Z-காரணி மேலே பரிந்துரைக்கப்பட்டபடி ஒரு எல்லைக்கோடு பயனற்ற முடிவைக் காட்டிலும் ஒரு பெரிய விளைவு அளவைக் குறிக்கும் என்பதைக் கவனியுங்கள். எடுத்துக்காட்டாக, σp = σn = 1 என்றால், μp = 6 மற்றும் μn = 0 ஒரு பூஜ்ஜிய Z-காரணியை அளிக்கிறது. ஆனால் இந்த அளவுருக்களுடன் பொதுவாக விநியோகிக்கப்பட்ட தரவுகளுக்கு, நேர்மறை கட்டுப்பாட்டு மதிப்பு எதிர்மறை கட்டுப்பாட்டு மதிப்பை விட குறைவாக இருக்கும் நிகழ்தகவு 105 இல் 1 க்கும் குறைவாக உள்ளது. அதிக எண்ணிக்கையிலான சோதனைகள் நிகழ்த்தப்படுவதால் அதிக செயல்திறன் திரையிடலில் தீவிர பழமைவாதம் பயன்படுத்தப்படுகிறது. வரம்புகள் Z-காரணி வரையறையில் நிலையான காரணி 3 இயல்பான விநியோகத்தால் உந்தப்படுகிறது, இதற்காக 99 சதவீதத்திற்கும் அதிகமான மதிப்புகள் சராசரியின் 3 நிலையான விலகல்களுக்குள் நிகழ்கின்றன. தரவு வலுவாக இயல்பற்ற விநியோகத்தைப் பின்பற்றினால், குறிப்பு புள்ளிகள் (எ. கா. எதிர்மறை மதிப்பின் பொருள்) தவறாக வழிநடத்தப்படலாம். மற்றொரு சிக்கல் என்னவென்றால், சராசரி மற்றும் நிலையான விலகல் பற்றிய வழக்கமான மதிப்பீடுகள் வலுவானவை அல்ல; அதன்படி உயர்-செயல்திறன் ஸ்கிரீனிங் சமூகத்தில் உள்ள பல பயனர்கள் "வலுவான இசட்-பிரைம்" ஐ விரும்புகிறார்கள், இது சராசரிக்கான சராசரி மற்றும் நிலையான விலகலுக்கான சராசரி முழுமையான விலகலை மாற்றுகிறது. நேர்மறை அல்லது எதிர்மறை கட்டுப்பாடுகளில் உள்ள தீவிர மதிப்புகள் (அவுட்லையர்கள்) இசட்-காரணியை மோசமாக பாதிக்கலாம், இது உண்மையான திரையிடலில் மதிப்பீடு சிறப்பாக செயல்படும்போது கூட சாதகமற்ற இசட்-காரணிக்கு வழிவகுக்கும். கூடுதலாக, ஒரே மதிப்பீட்டில் வெவ்வேறு பலங்களுடன் இரண்டு அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட நேர்மறை கட்டுப்பாடுகளுக்கு ஒற்றை இசட் காரணி அடிப்படையிலான அளவுகோலைப் பயன்படுத்துவது தவறான முடிவுகளுக்கு வழிவகுக்கும். இசட்-காரணியில் உள்ள முழுமையான அடையாளம் இசட்-காரணியின் புள்ளிவிவர அனுமானத்தை கணித ரீதியாகப் பெறுவது சிரமமாக உள்ளது. சமீபத்தில் முன்மொழியப்பட்ட புள்ளிவிவர அளவுரு, கண்டிப்பாக தரப்படுத்தப்பட்ட சராசரி வேறுபாடு (எஸ். எஸ். எம். டி), இந்த சிக்கல்களை தீர்க்க முடியும். எஸ். எஸ். எம். டி. யின் ஒரு மதிப்பீடு வெளிப்புறங்களுக்கு வலுவானது. உயர்-செயல்திறன் திரையிடல் எஸ். எஸ். எம். டி இசட்-ஸ்கோர் அல்லது நிலையான மதிப்பெண் குறிப்புகள் மேலும் வாசிப்பு கிரேபில், பி. (2005) "அளவு மதிப்பீடு மற்றும் உகப்பாக்கம்" (வெளியிடப்படாத குறிப்பு) ஜாங் எக்ஸ்எச்டி (2011) "உகந்த உயர்-த்ரோபுட் ஸ்கிரீனிங்ஃ மரபணு அளவிலான ஆர்என்ஏஐ ஆராய்ச்சிக்கான நடைமுறை சோதனை வடிவமைப்பு மற்றும் தரவு பகுப்பாய்வு, கேம்பிரிட்ஜ் பல்கலைக்கழக பத்திரிகை" கண்டறிதல் விளைவு அளவு உயிரியல் நுட்பங்கள் மற்றும் கருவிகள் புள்ளியியல் பகுப்பாய்வு மருந்துத் தொழில் மாதிரி புள்ளிவிவரங்கள்