Source attribution
தொற்றுநோயியல் துறையில், ஆதார பண்புக்கூறு என்பது மக்கள் தொகை, தனிநபர் அல்லது இருப்பிடம் போன்ற ஒரு குறிப்பிட்ட மூலத்திலிருந்து ஒரு தொற்று நோய் பரவுவதை மறுகட்டமைக்கும் நோக்கத்துடன் ஒரு வகை முறைகளைக் குறிக்கிறது. எடுத்துக்காட்டாக, சமீபத்தில் மற்றொரு புரவலன் இனத்திலிருந்து மனிதர்களுக்குள் அல்லது ஒரு புவியியல் பிராந்தியத்திலிருந்து இன்னொரு பகுதிக்கு கடந்து வந்த ஒரு புதிய நோய்க்கிருமியின் தோற்றத்தைக் கண்டறிய மூல பண்புக்கூறு முறைகள் பயன்படுத்தப்படலாம். மாசுபட்ட நீர் வழங்கல் போன்ற உணவு மூலம் பரவும் தொற்று நோய் வெடிப்பதற்கான பொதுவான ஆதாரத்தை தீர்மானிக்க இது பயன்படுத்தப்படலாம். இறுதியாக, ஒரு தொற்று ஒரு குறிப்பிட்ட நபரிடமிருந்து மற்றொரு நபருக்கு பரவுவதற்கான நிகழ்தகவை மதிப்பிடுவதற்கு மூல பண்புக்கூறு பயன்படுத்தப்படலாம், அதாவது, "யார் யாரை பாதித்தார்". பொது சுகாதார கண்காணிப்பு மற்றும் தொற்று நோய் வெடிப்புகளை நிர்வகிப்பதில் மூல பண்புக்கூறு முக்கிய பங்கு வகிக்க முடியும். நடைமுறையில், இது புள்ளிவிவர அனுமானத்தின் ஒரு சிக்கலாக இருக்கும், ஏனென்றால் பரிமாற்ற நிகழ்வுகள் அரிதாகவே நேரடியாகக் கவனிக்கப்படுகின்றன, மேலும் தொலைதூர கடந்த காலத்தில் நிகழ்ந்திருக்கலாம். எனவே, நோயின் இடஞ்சார்ந்த விநியோகம் போன்ற எஞ்சிய சான்றுகளிலிருந்து பரவும் நிகழ்வுகளை மறுகட்டமைக்கும்போது தவிர்க்க முடியாத அளவிலான நிச்சயமற்ற தன்மை உள்ளது. இதன் விளைவாக, மூல பண்புக்கூறு மாதிரிகள் பெரும்பாலும் பேய்சியன் முறைகளைப் பயன்படுத்துகின்றன, அவை மாதிரி அளவுருக்களில் கணிசமான நிச்சயமற்ற தன்மைக்கு இடமளிக்க முடியும். மூலக்கூறு மூல பண்புக்கூறு என்பது மூல பண்புக்கூறின் துணைத் துறையாகும், இது நோய்க்கிருமியின் மூலக்கூறு பண்புகளைப் பயன்படுத்துகிறது-பெரும்பாலும் அதன் நியூக்ளிக் அமில மரபணு-பரிமாற்ற நிகழ்வுகளை மறுகட்டமைக்க. பல தொற்று நோய்கள் வழக்கமாக மரபணு வரிசைமுறை மூலம் கண்டறியப்படுகின்றன அல்லது வகைப்படுத்தப்படுகின்றன, இது ஒரு குறிப்பு ஆய்வகத்தில் தனிமைப்படுத்தல்களை வளர்ப்பதை விட வேகமாக இருக்கலாம் மற்றும் ஆன்டிபாடி அடிப்படையிலான மதிப்பீடுகள் அல்லது மருந்து எளிதில் பாதிக்கப்படக்கூடிய சோதனைகள் போன்ற ஆய்வக மதிப்பீடுகளை விட கணிசமாக அதிக துல்லியத்தில் நோய்க்கிருமியின் குறிப்பிட்ட விகாரங்களை அடையாளம் காண முடியும். மறுபுறம், மரபணு (அல்லது முழு மரபணு) வரிசை தரவை பகுப்பாய்வு செய்வதற்கு பரிமாற்ற மாதிரிகளைப் பொருத்துவதற்கு சிறப்பு கணக்கீட்டு முறைகள் தேவைப்படுகின்றன. இதன் விளைவாக, மூலக்கூறு மூல பண்புக்கூறு என்பது மூலக்கூறு தொற்றுநோயியலின் மிகவும் இடைநிலைப் பகுதியாகும், இது கணித புள்ளிவிவரங்கள் மற்றும் மாடலிங், நுண்ணுயிரியல், பொது சுகாதாரம் மற்றும் கணக்கீட்டு உயிரியல் ஆகியவற்றிலிருந்து கருத்துக்கள் மற்றும் திறன்களை உள்ளடக்கியது. மூலக்கூறு தரவு மூல பண்புக்கூறுக்கு பொதுவாக இரண்டு வழிகள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. முதலாவதாக, நோய்த்தொற்றுகளை வெவ்வேறு "துணை வகைகளாக" வகைப்படுத்தலாம், அவை ஒவ்வொன்றும் ஒரு தனித்துவமான மூலக்கூறு வகை அல்லது ஒத்த வகைகளின் தொகுப்புடன் ஒத்திருக்கின்றன. மூல பண்புக்கூறு பின்னர் துணை வகைகளின் ஒற்றுமையிலிருந்து ஊகிக்க முடியும். ஒரே துணை வகையைச் சேர்ந்த தனிப்பட்ட நோய்த்தொற்றுகள் நேரடி மூல-பெறுநர் பரவுதல் உட்பட தொற்றுநோயியல் ரீதியாக தொடர்புடையதாக இருக்க வாய்ப்புள்ளது, ஏனெனில் அவை அவற்றின் பொதுவான மூதாதையர்களிடமிருந்து கணிசமாக உருவாகவில்லை. இதேபோல், உண்மையான மூல மக்கள்தொகை பிற சாத்தியமான ஆதாரங்களுடன் ஒப்பிடுகையில், பெறுநர் மக்கள்தொகையுடன் மிகவும் ஒத்திருக்கும் துணை வகைகளின் அதிர்வெண்களைக் கொண்டிருக்கும் என்று நாங்கள் கருதுகிறோம். இரண்டாவதாக, வெவ்வேறு நோய்த்தொற்றுகளின் மூலக்கூறு (மரபணு) வரிசைகளை ஒரு பைலோஜெனெடிக் மரத்தை மறுசீரமைக்க நேரடியாக ஒப்பிடலாம், இது பொதுவான மூதாதையர்களால் அவை எவ்வாறு தொடர்புடையவை என்பதைக் குறிக்கிறது. இதன் விளைவாக உருவாகும் பைலோஜெனியினால் பரவும் வரலாற்றை தோராயமாக மதிப்பிட முடியும், மேலும் குழப்பமான காரணிகளை சரிசெய்ய பல்வேறு முறைகள் உருவாக்கப்பட்டுள்ளன. தொடர்புடைய களங்கம் மற்றும் குறிப்பிட்ட தொற்று நோய்களுக்கான பரவலின் குற்றமயமாக்கல் காரணமாக, தனிநபர்களின் மட்டத்தில் மூலக்கூறு மூல பண்புக்கூறு ஒரு சுகாதார அமைப்பில் முதலில் சேகரிக்கப்பட்ட தரவின் சர்ச்சைக்குரிய பயன்பாடாக இருக்கலாம், இது தனிநபர்களுக்கு கடுமையான சட்ட விளைவுகளுடன் சாத்தியமாகும். இந்த சூழல்களில், மூலக்கூறு மூல பண்புக்கூறு நுட்பங்களின் வளர்ச்சி மற்றும் பயன்பாடு பொது சுகாதார பொறுப்புகள் மற்றும் தரவு தனியுரிமைக்கான தனிப்பட்ட உரிமைகளுக்கு இடையிலான பரிமாற்றங்களை உள்ளடக்கியிருக்கலாம். நுண்ணுயிர் துணை வகைப்பாடு அல்லது திரிபு தட்டச்சு என்பது நுண்ணுயிர் மாதிரிகளை துணை வகைகளுக்கு ஒதுக்குவதற்கான ஆய்வக முறைகளைப் பயன்படுத்துவதாகும், அவை தனித்துவமான பண்புகளின் அடிப்படையில் முன்னரே வரையறுக்கப்பட்ட வகைப்பாடுகளாகும். நோய்த்தொற்று இல்லாத ஹோஸ்டுக்கு பரவும் போது ஒரு நோய்க்கிருமி குறைந்தபட்ச மாற்றத்திற்கு உட்படுகிறது என்று நாம் கருதுவதால், துணை வகைகளுக்கு மாதிரிகளை ஒதுக்குவது மூல பண்புக்கூறுக்கு ஒரு அடிப்படையை வழங்க முடியும். எனவே, ஒரே துணை வகையின் நோய்த்தொற்றுகள் தொற்றுநோயியல் ரீதியாக தொடர்புடையவை, அதாவது, ஒன்று அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட சமீபத்திய பரிமாற்ற நிகழ்வுகளால் இணைக்கப்பட்டுள்ளன. நோய்க்கிருமியின் பரிணாம வளர்ச்சி விகிதம் பரவும் விகிதத்தை விட மெதுவாக இருந்தால், பரவும் போது நோய்க்கிருமி மாறாமல் இருக்கும் என்ற அனுமானம் பொதுவாக நியாயமானது, அதாவது தொற்றுநோயியல் நேர அளவில் சில பிறழ்வுகள் காணப்படுகின்றன. எடுத்துக்காட்டாக, ஹோஸ்ட் ஏ ஒரு நோய்க்கிருமியால் பாதிக்கப்பட்டுள்ளது என்று வைத்துக்கொள்வோம், அதை நாம் துணை வகை 1 என வகைப்படுத்தியுள்ளோம். துணை வகை 2 நோய்க்கிருமியை (படம் 1) சுமந்து செல்லும் புரவலன் சி-ஐ விட, துணை வகை 1 நோய்க்கிருமியையும் சுமந்து செல்லும் புரவலன் பி-ஆல் அவர்கள் பாதிக்கப்பட்டிருக்க அதிக வாய்ப்புள்ளது. வேறு வார்த்தைகளில் கூறுவதானால், ஹோஸ்ட் B இலிருந்து பரவுவது, ஹோஸ்ட் C இல் உள்ள நோய்க்கிருமி எண்ணிக்கை ஹோஸ்ட் A க்கு பரவிய பிறகு துணை வகை 1 இலிருந்து துணை வகை 2 ஆக உருவாகும் ஒப்பீட்டளவில் சிறிய நிகழ்தகவு இருந்தால், இது மிகவும் பார்சிமோனியஸ் விளக்கமாகும். இன்று முழு மரபணு அல்லது அதன் விகிதாச்சாரங்களை வரிசைப்படுத்துவதன் மூலம் நுண்ணுயிர் மாதிரியை அதன் நியூக்ளியோடைடு வரிசையின் மட்டத்தில் வகைப்படுத்த மரபணு வரிசைமுறையைப் பயன்படுத்துவது மிகவும் பொதுவானது. இருப்பினும், மரபணு வரிசைமுறை குறிப்பு ஆய்வகங்களில் மலிவு மற்றும் எங்கும் நிறைந்த தொழில்நுட்பமாக மாறுவதற்கு முன்பு கட்டுப்பாடு நீளம் துண்டு பாலிமார்பிசம் போன்ற பிற மூலக்கூறு முறைகள் வரலாற்று ரீதியாக நுண்ணுயிர் துணை வகைகளில் முக்கிய பங்கு வகித்தன. வரிசை அடிப்படையிலான தட்டச்சு முறைகள் மற்ற ஆய்வக முறைகளை விட (செரோடைப்பிங் அல்லது பல்ஸ் ஃபீல்ட் ஜெல் எலக்ட்ரோபோரேசிஸ் போன்றவை) ஒரு நன்மையை வழங்குகின்றன, ஏனெனில் மரபணு வரிசையின் மட்டத்தில் தீர்க்கக்கூடிய ஏராளமான சாத்தியமான துணை வகைகள் உள்ளன. மேலே உள்ள உதாரணத்தை மீண்டும் கருத்தில் கொள்ளுங்கள்; இருப்பினும், இந்த முறை புரவலன் ஏ பல புரவலன்களைப் போலவே அதே தொற்று துணை வகையைக் கொண்டுள்ளது. இந்த விஷயத்தில் புரவலன் ஏ இன் நோய்த்தொற்றின் சாத்தியமான ஆதாரமாக இந்த புரவலன்களை வேறுபடுத்துவதற்கு எங்களிடம் எந்த தகவலும் இருக்காது. எனவே, சாத்தியமான ஆதாரங்களை அடையாளம் காணும் நமது திறன், போதுமான எண்ணிக்கையிலான வெவ்வேறு துணை வகைகளைக் கொண்டிருப்பதைப் பொறுத்தது. இருப்பினும், மக்கள்தொகையில் பல துணை வகைகளை வரையறுப்பது ஒவ்வொரு தனிநபரும் ஒரு தனித்துவமான துணை வகையைக் கொண்டிருக்க வாய்ப்பளிக்கிறது, குறிப்பாக விரைவாக வளர்ந்து வரும் நோய்க்கிருமிகளுக்கு ஒப்பீட்டளவில் குறுகிய காலத்தில் அதிக அளவு மரபணு பன்முகத்தன்மையைக் குவிக்க முடியும். எனவே, துணை வகை தீர்மானத்தின் இடைநிலை நிலை உள்ளது, இது மூல பண்புக்கூறுக்கு மிகப்பெரிய அளவிலான தகவல்களை வழங்குகிறது. பெரும்பாலான மாதிரிகள் தனித்துவமான மரபணு வரிசைகளைக் கொண்டிருப்பதால், அதிக பன்முகத்தன்மை கொண்ட ஒரு நோய்க்கிருமிக்கு மூல பண்புக்கூறு கருதப்படும்போது, கிளஸ்டரிங் முறையுடன் பல தனித்துவமான வரிசைகளை தொகுப்பது பயனுள்ளதாக இருக்கும். ஒற்றை மற்றும் மல்டி-லோகஸ் தட்டச்சு முழு-மரபணு வரிசைமுறைக்கு முன்பு செலவு குறைந்ததாக இருந்தது, நோய்க்கிருமி மரபணுவின் ஒரு குறிப்பிட்ட பகுதியை இலக்காகக் கொண்டது (a. k. a. ஒற்றை-லோகஸ் தட்டச்சு) நுண்ணுயிர் துணை வகைப்பாட்டை எளிதாக்குவதற்கான ஒரு முக்கியமான படியாகும். எடுத்துக்காட்டாக, ரைபோசோமல் மரபணு 16S என்பது பாக்டீரியாவை அடையாளம் காண்பதற்கான ஒரு நிலையான இலக்காகும், ஏனெனில் இது அறியப்பட்ட அனைத்து இனங்களிலும் உள்ளது மற்றும் பாதுகாக்கப்பட்ட மற்றும் மாறுபட்ட பகுதிகளின் கலவையைக் கொண்டுள்ளது. ஒரு நோய்க்கிருமி இனத்திற்குள், வரிசைமுறை இலக்குகள் அவற்றின் நீளம், எங்கும் நிறைந்திருப்பது மற்றும் பன்முகப்படுத்தப்பட்ட தேர்வுக்கான வெளிப்பாடு ஆகியவற்றின் அடிப்படையில் தேர்ந்தெடுக்கப்பட்டன, அவை வெளிப்படுத்தப்பட்ட பகுதிகளுக்கான மரபணு உற்பத்தியின் செயல்பாட்டால் கட்டளையிடப்படலாம். எடுத்துக்காட்டாக, "வீட்டு பராமரிப்பு" அல்லது முக்கிய மரபணுக்கள் என்று அழைக்கப்படுபவை மரபணு பொருளை நகலெடுப்பது அல்லது புரதங்களை உருவாக்குவது போன்ற இன்றியமையாத உயிரியல் செயல்பாடுகளைக் கொண்டுள்ளன. இந்த மரபணுக்கள் பெரும்பாலும் நுண்ணுயிர் துணை வகைப்படுத்தலுக்கு முன்னுரிமை அளிக்கப்படுகின்றன, ஏனெனில் அவை கொடுக்கப்பட்ட மரபணுவில் இல்லாதிருக்க வாய்ப்பில்லை. மரபணு இருப்பு/இல்லாதது பாக்டீரியாவுக்கு குறிப்பாக பொருத்தமானது, அங்கு மரபணு பொருள் அடிக்கடி கிடைமட்ட மரபணு பரிமாற்றத்தின் மூலம் பரிமாறப்படுகிறது. நோய்த்தொற்றுகளுக்கு இடையிலான தகவலறிந்த மரபணு வேறுபாடுகளைக் கவனிப்பதற்கான வாய்ப்பு அதிகரிப்பதால், நோய்க்கிருமி மரபணுவின் பல பகுதிகளை (லோசி) குறிவைப்பது வம்சாவளிகளுக்கு இடையில் வேறுபடுத்திக் காட்ட அதிக துல்லியத்தை வழங்குகிறது. இந்த அணுகுமுறை மல்டி-லோகஸ் வரிசை தட்டச்சு (எம். எல். எஸ். டி) என்று குறிப்பிடப்படுகிறது. சிங்கிள்-லோகஸ் தட்டச்சு போலவே, எம்எல்எஸ்டி வரிசைப்படுத்தலுக்கு இலக்கு வைக்க குறிப்பிட்ட இருப்பிடத்தைத் தேர்ந்தெடுக்க வேண்டும். மேலும், துணை வகைப்பாடு ஆய்வகங்களில் சீராக இருக்க ஒரு குறிப்பு தரவுத்தளம் பராமரிக்கப்பட வேண்டும், இது ஒற்றை அல்லது பல இடங்களிலிருந்து அல்லீல் எண்கள் அல்லது பெயர்களின் நிலையான குறியீட்டிற்கு வரிசைகளை வரைபடமாக்குகிறது. முழு மரபணு வரிசைமுறை ஒற்றை மற்றும் பல-லோகஸ் துணை வகைப்பாடு இன்னும் முக்கியமாக மூலக்கூறு தொற்றுநோயியலுக்குப் பயன்படுத்தப்படுகிறது என்றாலும், வரிசைமுறை தொழில்நுட்பங்கள் மற்றும் கணினி சக்தியில் தொடர்ச்சியான மேம்பாடுகள் முழு-மரபணு வரிசைமுறைக்கான தடையை தொடர்ந்து குறைக்கின்றன. அடுத்த தலைமுறை வரிசைமுறை (என்ஜிஎஸ்) தொழில்நுட்பங்கள் வரிசைமுறை-மூலம்-தொகுப்பு போன்ற தனிப்பயனாக்கப்பட்ட தொழில்நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தி இணையாக வார்ப்புருக்களை தனித்தனியாக பெருக்குவதன் மூலமும் வரிசைப்படுத்துவதன் மூலமும் கொடுக்கப்பட்ட மாதிரியிலிருந்து முழு மரபணு வரிசைகளை உருவாக்க செலவு குறைந்த முறைகளை வழங்குகின்றன. என்ஜிஎஸ் இன் ஷாட்கன் வரிசைமுறை பயன்பாடுகள் மாதிரியிலிருந்து பிரித்தெடுக்கப்பட்ட நியூக்ளிக் அமிலத்தை சிறிய துண்டுகளாக வெட்டுவதன் மூலம் முழு நீள மரபணு வரிசைகளை உருவாக்குகின்றன, அவை ஒரு வரிசை நூலகமாக மாற்றப்படுகின்றன, பின்னர் ஒரு டி நோவோ வரிசை அசெம்பிளர் நிரலைப் பயன்படுத்தி மரபணு வரிசை வரிசை துண்டுகளிலிருந்து மறுசீரமைக்கப்படுகிறது (குறுகிய வாசிப்புகள்). மாற்றாக, குறுகிய வாசிப்புகளை ஒரு குறிப்பு மரபணு வரிசைக்கு வரைபடமாக்கலாம், இது சரியான அடி மூலக்கூறு பொருத்தங்களின் திறமையான தேடலுக்காக ஒரு குறியீடாக மாற்றப்பட்டுள்ளது. இந்த அணுகுமுறை டி நோவோ அசெம்பிளியை விட வேகமாக இருக்கலாம், ஆனால் மாதிரியின் மரபணு வரிசைக்கு போதுமான ஒத்த ஒரு குறிப்பு மரபணுவைக் கொண்டிருப்பதை நம்பியுள்ளது. ஒரே நேரத்தில் நூற்றுக்கணக்கான நோய்க்கிருமி மாதிரிகளிலிருந்து முழு நீள மரபணு வரிசைகளை ஒரே நேரத்தில் உருவாக்குவதை என்ஜிஎஸ் சாத்தியமாக்குகிறது என்றாலும், இது பல சவால்களை அறிமுகப்படுத்துகிறது. உதாரணமாக, என்ஜிஎஸ் இயங்குதளங்கள் வழக்கமான வரிசைமுறையை விட அதிக வரிசைமுறை பிழை விகிதங்களைக் கொண்டுள்ளன, மேலும் நீண்ட நீளம் கொண்ட தொடர்ச்சியான வரிசைமுறைகளைக் கொண்ட மரபணுவின் பகுதிகளை மீண்டும் இணைப்பது கடினம். முழு மரபணு வரிசைமுறை (டபிள்யூ. ஜி. எஸ்) ஒற்றை அல்லது பல-லோகஸ் துணை வகைகளை விட மூல பண்புக்கூறுக்கு குறிப்பிடத்தக்க நன்மையை வழங்க முடியும். முழு மரபணுவையும் வரிசைப்படுத்துவது என்பது மல்டி-லோகஸ் தட்டச்சு செய்வதற்கான அதிகபட்ச அளவாகும், இதில் சாத்தியமான அனைத்து இடங்களும் உள்ளடக்கப்பட்டுள்ளன. முழு மரபணு வரிசைகளைக் கொண்டிருப்பது ஒன்றுக்கு ஒன்று துணை வகைகளை (படம் 1) குறைவான பயனுள்ளதாக மாற்றும், ஏனெனில் பெரும்பாலான மரபணுக்கள் விரைவாக வளர்ந்து வரும் நோய்க்கிருமிகளுக்கு குறைந்தபட்சம் ஒரு பிறழ்வால் தனித்துவமாக இருக்கும். இதன் விளைவாக, மக்கள்தொகை மட்டத்தில் மூல பண்புக்கூறுக்கான WGS இன் பயன்பாடுகள் ஒத்த மரபணுக்களை ஒன்றாக இணைக்க வேண்டியிருக்கும். வைரஸ்களை விட பாக்டீரியா நோய்க்கிருமிகளின் தொற்றுநோயியலுக்கு WGS வழங்கும் பரவலான பாதுகாப்பு மிகவும் சாதகமானது. பாக்டீரியா மரபணுக்கள் சுமார் 106 முதல் 107 அடிப்படை ஜோடிகள் வரை நீளமாக இருக்கும், அதே நேரத்தில் வைரஸ் மரபணுக்கள் அரிதாகவே 106 அடிப்படை ஜோடிகளுக்கு மேல் இருக்கும். கூடுதலாக, பாக்டீரியா வைரஸ்களை விட மெதுவான விகிதத்தில் உருவாக முனைகிறது, எனவே பிறழ்வுகள் ஒரு பாக்டீரியா மரபணு முழுவதும் மிகவும் குறைவாக விநியோகிக்கப்படுகின்றன. எடுத்துக்காட்டாக, ஆஸ்திரேலியாவிலிருந்தும் கம்போடியாவிலிருந்தும் புர்க்ஹோல்டேரியா சூடோமால்லியின் தனிமைப்படுத்தல்களுக்கு இடையிலான வேறுபாடுகளை டபிள்யூ. ஜி. எஸ் தரவு வெளிப்படுத்தியது, இல்லையெனில் ஒன்றிணைந்த பரிணாமம் காரணமாக பல-லோகஸ் துணை வகைகளால் ஒரே மாதிரியாகத் தோன்றியது. மைக்கோபாக்டீரியம் காசநோயின் பரிமாற்ற நெட்வொர்க்குகளை மேலும் விரிவாக தீர்க்க பல சமீபத்திய ஆய்வுகளில் டபிள்யூ. ஜி. எஸ் பயன்படுத்தப்பட்டுள்ளது, ஏனெனில் ஒரே மாதிரியான மல்டி-லோகஸ் துணை வகைகளுடன் தனிமைப்படுத்தப்பட்டவை (எ. கா., 24 இடங்களை இலக்காகக் கொண்ட எம். ஐ. ஆர். யூ-வி. என். டி. ஆர் சுயவிவரங்கள்) முழு மரபணு வரிசையில் அதிக எண்ணிக்கையிலான நியூக்ளியோடைடு வேறுபாடுகளால் அடிக்கடி பிரிக்கப்பட்டன, இதில் சுமார் 4,000 மரபணுக்களுக்கு மேல் குறியாக்கம் செய்யும் 43 லட்சம் நியூக்ளியோடைடுகள் உள்ளன. மரபணு கிளஸ்டரிங் மரபணு வரிசைகளுக்கு பயன்படுத்தப்படும்போது, ஒரு கிளஸ்டரிங் முறை என்பது ஒரு சிறிய எண்ணிக்கையிலான கிளஸ்டர்களுக்கு வரிசைகளை ஒதுக்குவதற்கான விதிகளின் தொகுப்பாகும், அதாவது ஒரே கிளஸ்டரின் உறுப்பினர்கள் மற்ற கிளஸ்டர்களில் உள்ள வரிசைகளை விட ஒருவருக்கொருவர் மரபணு ரீதியாக ஒத்திருக்கிறார்கள். வேறுவிதமாகக் கூறினால், ஒரு கிளஸ்டரிங் முறை சில ஒற்றுமை அளவீடுகளைப் பயன்படுத்தி மரபணு வரிசைகளின் தொகுப்பில் ஒரு பகிர்வை வரையறுக்கிறது. கிளஸ்டரிங் இயல்பாகவே அகநிலை மற்றும் கிளஸ்டரிங் அளவுகோல்களை அமைப்பதற்கான முறையான வழிகாட்டுதல்கள் பொதுவாக இல்லை. இதன் விளைவாக, கிளஸ்டர் வரையறைகள் ஒரு ஆய்விலிருந்து அடுத்த ஆய்வுக்கு கணிசமாக மாறுபடும். கூடுதலாக, கிளஸ்டரிங் என்பது ஒரு உள்ளுணர்வு செயல்முறையாகும், இது பல்வேறு வகையான அணுகுமுறைகளால் நிறைவேற்றப்படலாம்; இந்த நெகிழ்வுத்தன்மை காரணமாக, மரபணு கிளஸ்டரிங்கின் பல்வேறு முறைகள் இலக்கியத்தில் விவரிக்கப்பட்டுள்ளன. மரபணு கிளஸ்டரிங் வேகமாக வளர்ந்து வரும் நோய்க்கிருமிகளின் வரிசைகளைக் கையாள்வதற்கான ஒரு வழியை வழங்குகிறது, அல்லது குறைந்த வேறுபாடு கொண்ட நோய்க்கிருமிகளிலிருந்து முழு மரபணு வரிசைகளையும் வழங்குகிறது. இரண்டு சந்தர்ப்பங்களிலும், தரவுத் தொகுப்பில் ஏராளமான தனித்துவமான மரபணு வரிசைகள் இருக்கலாம். ஒவ்வொரு துணை வகையும் ஒரு தனித்துவமான வரிசை மாறுபாட்டுடன் ஒத்திருக்க வேண்டும் என்றால், துணை வகைகள் ஒன்றுக்கு ஒன்று அடிப்படையில் வரையறுக்கப்படும்போது இந்த நோய்க்கிருமிகளுக்கான அதிக எண்ணிக்கையிலான நுண்ணுயிர் துணை வகைகளை ஒருவர் கண்காணிக்க வேண்டியிருக்கும் (படம் 1). நுண்ணுயிர் துணை வகைகளின் வரையறையை தனித்துவமான வரிசை மாறுபாடுகளிலிருந்து ஒத்த வரிசைகளின் கொத்துக்களுக்கு விரிவுபடுத்துவதன் மூலம் துணை வகைகளின் எண்ணிக்கையை பெரிதும் குறைக்கலாம். எடுத்துக்காட்டாக, ஜோடி வாரியான தூரக் கிளஸ்டரிங் என்பது ஒரு அளவுரு அல்லாத அணுகுமுறையாகும், இதில் கிளஸ்டர்கள் ஒருவருக்கொருவர் ஒரு நுழைவாயில் தூரத்திற்குள் வரும் ஜோடி வரிசைகளிலிருந்து கூடியிருக்கின்றன. வரிசைகளுக்கு இடையிலான தூரம் ஒரு மரபணு தூர அளவீட்டால் கணக்கிடப்படுகிறது (இரண்டு வரிசைகளை எதிர்மறை அல்லாத உண்மையான எண்ணுடன் வரைபடமாக்கும் ஒரு கணித சூத்திரம்) இது மூலக்கூறு பரிணாமத்தின் சில மாதிரியின் கீழ் வரிசைகளுக்கு இடையிலான பரிணாம வேறுபாட்டை அளவிடுகிறது. அதிர்வெண் அடிப்படையிலான பண்புக்கூறு சாத்தியமான ஆதாரங்கள் தனிநபர்களாக இல்லாமல் மக்கள்தொகையாக இருக்கும்போது, அந்தந்த மக்கள்தொகையில் உள்ள துணை வகைகளின் அதிர்வெண்களை ஒப்பிடுகிறோம். பெரும்பாலும் மூல மக்கள்தொகை ஒரு துணை வகை அதிர்வெண் விநியோகத்தைக் கொண்டிருக்க வேண்டும், இது குறிப்பு மக்கள்தொகைக்கு மிகவும் ஒத்ததாக இருக்கும். இந்த அணுகுமுறையைப் பயன்படுத்தும் முறைகள் "அதிர்வெண் அடிப்படையிலான" அல்லது "அதிர்வெண்-பொருந்தும்" மாதிரிகள் என்று குறிப்பிடப்படுகின்றன. இந்த துணை வகைகள் மூலக்கூறு தரவுகளிலிருந்து பெறப்பட வேண்டிய அவசியமில்லை; எடுத்துக்காட்டாக, இந்த முறைகள் முதலில் மரபணு அல்லாத ஆன்டிஜெனிக் அல்லது எதிர்ப்பு விவரக்குறிப்பால் வரையறுக்கப்பட்ட நுண்ணுயிர் விகாரங்களுக்கு பயன்படுத்தப்பட்டன. எடுத்துக்காட்டாக, வழக்கமான கண்காணிப்பு திட்டங்கள் மூலம் பல்வேறு வணிக கால்நடை மக்கள்தொகையில் (கோழி, பன்றி மற்றும் கால்நடைகள் உட்பட) பாக்டீரியா துணை வகைகளின் ஒப்பீட்டு அதிர்வெண்களை (பேஜ் தட்டச்சு அடிப்படையில்) ஒப்பிடுவதன் மூலம் சால்மோனெல்லா காரணமாக பல உணவு மூலம் பரவும் நோய்களின் மூலத்தை மதிப்பிடுவதற்காக "டச்சு மாதிரி" முதலில் உருவாக்கப்பட்டது. கொடுக்கப்பட்ட துணை வகையைப் பொறுத்தவரை, ஒவ்வொரு மூலத்திற்கும் காரணமான மனித வழக்குகளின் எதிர்பார்க்கப்படும் எண்ணிக்கை ஆதாரங்களுக்கிடையே அந்த துணை வகையின் ஒப்பீட்டு அதிர்வெண்களுக்கு விகிதாசாரமாக இருக்கும்ஃ துணை வகையுடன் தொடர்புடைய-வது மூல மக்கள்தொகையில் (மனிதரல்லாத) வழக்குகளின் விகிதம் எங்கே, மற்றும் பெறுநர் (மனித) மக்கள்தொகையில் துணை வகையின் வழக்குகளின் எண்ணிக்கை. எடுத்துக்காட்டாக, மூன்று சாத்தியமான மூலங்களுக்கிடையேயான துணை வகை X இன் அதிர்வெண்கள் முறையே 0.8,0 மற்றும் 0 ஆக இருந்தால், இரண்டாவது மூலத்திலிருந்து எதிர்பார்க்கப்படும் வழக்குகளின் எண்ணிக்கை (மொத்தம் 100 இல்). இந்த எளிய சூத்திரம் மனித மக்கள்தொகையில் ஒவ்வொரு மூலத்திலிருந்தும் நோய்த்தொற்றின் மொத்த சக்தி ஒரே மாதிரியாக இருக்கும்போது அதிகபட்ச நிகழ்தகவு மதிப்பீட்டாளராகும், எ. கா., ஆதாரங்கள் சமமான மக்கள்தொகை அளவுகளைக் கொண்டுள்ளன. அதைத் தொடர்ந்து, பேய்சியன் அனுமான முறைகளைப் பயன்படுத்தி ஆதாரங்கள் மற்றும் துணை வகைகளுக்கு இடையிலான மாறுபாட்டைக் கணக்கிட இந்த மாதிரியை ஹால்ட் மற்றும் சகாக்கள் விரிவுபடுத்தினர். இந்த விரிவாக்கம், பொதுவாக ஹால்ட் மாதிரி என்று குறிப்பிடப்படுகிறது, இது உணவு மூலம் பரவும் நோய்களுக்கான மூல பண்புக்கூறுகளில் ஒரு நிலையான மாதிரியாக மாறியுள்ளது. மனித மக்கள்தொகையில் ஒவ்வொரு துணை வகையின் கவனிக்கப்பட்ட எண்களும் பயணம் மற்றும் வெடிப்புகள் தொடர்பான நிகழ்வுகளை சரிசெய்த பிறகு, i-th துணை வகைக்கான சராசரியுடன் பாய்சன் விநியோகிக்கப்பட்ட விளைவாகக் கருதப்பட்டனஃ i-th துணை வகையின் ஓரளவு விளைவு எங்கே (எ. கா., ஒரு பாக்டீரியா மாறுபாட்டின் உயர்ந்த தொற்று), இது J-th உணவு மூலத்தின் கவனிக்கப்பட்ட மொத்த அளவு (நிறை), இது J-th உணவு மூலத்தின் ஓரளவு விளைவு, மேலும் இது அசல் "டச்சு" மாதிரியின் அதே கவனிக்கப்பட்ட வழக்கு விகிதமாகும். இந்த மாதிரி படம் 2 இல் காட்சிப்படுத்தப்பட்டுள்ளது. பேய்சியன் அனுமானம் ஹால்ட் மற்றும் சக ஊழியர்களால் "டச்சு" மாதிரியில் ஏராளமான அளவுருக்களைச் சேர்ப்பது மிகவும் யதார்த்தமான மாதிரியை வழங்கியது. இருப்பினும், அசல் மாதிரிக்கு மாறாக, சரியான அதிகபட்ச சாத்தியக்கூறு மதிப்பீடுகளுக்கு தீர்ப்பது மிகவும் சிக்கலானது. ஒரு குறிப்பிட்ட உணவு மூலத்துடன் தொடர்புடைய உறவினர் பரிமாற்ற ஆபத்து போன்ற பல அளவுருக்களை நேரடியாக அளவிட முடியவில்லை. இதன் விளைவாக, ஹால்ட் மற்றும் சக ஊழியர்கள் மாதிரி அளவுருக்களை மதிப்பிடுவதற்கு பேய்சியன் அணுகுமுறையை பின்பற்றினர். இதேபோன்ற அணுகுமுறை இங்கிலாந்தில் உணவு விஷம் பரவுவதற்கு கேம்பிலோபாக்டர் ஜெஜுனி பாக்டீரியாவின் பல்வேறு சுற்றுச்சூழல் மற்றும் கால்நடை நீர்த்தேக்கங்களின் பங்களிப்பை மறுகட்டமைக்க பயன்படுத்தப்பட்டுள்ளது, அங்கு நீர்த்தேக்கங்களுக்கிடையே பல்வேறு துணை வகைகளின் இடம்பெயர்வு பேய்சியன் முறைகளால் கூட்டாக மதிப்பிடப்பட்டது. பேய்சியன் அனுமானம் வேறு இடங்களில் விரிவாக விவாதிக்கப்பட்டாலும், இது மூல பண்புக்கூறு கணக்கீட்டு-தீவிர முறைகளில் முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது, எனவே இங்கே ஒரு சுருக்கமான விளக்கத்தை வழங்குகிறோம். பேய்சியன் அனுமானத்தின் சூழலில், ஒவ்வொரு அளவுருவும் அதன் உண்மையான மதிப்பு குறித்த நமது நம்பிக்கையை பிரதிநிதித்துவப்படுத்தும் நிகழ்தகவு விநியோகத்தால் விவரிக்கப்படுகிறது. எனவே, பேய்சியன் அனுமானத்திற்கு (அதாவது பேய்சின் விதி) அடிப்படையாக இருக்கும் புள்ளிவிவரக் கொள்கையை மாதிரி அளவுருக்கள் () மற்றும் தரவு () ஆகியவற்றின் அடிப்படையில் வெளிப்படுத்தலாம்ஃ எங்கே, மற்றும் அவை முறையே பின்புற, மாதிரி (சாத்தியக்கூறு) மற்றும் முன் விநியோகங்கள் என்று அழைக்கப்படுகின்றன. பேய்சியன் அனுமானத்தைப் பற்றி சிந்திக்க ஒரு எளிய வழி என்னவென்றால், தரவைப் பார்த்தவுடன் அளவுருக்கள் பற்றிய நமது முந்தைய நம்பிக்கை "புதுப்பிக்கப்படுகிறது". இதன் விளைவாக, நமது முந்தைய நம்பிக்கைக்கும் தரவுகளுக்கும் இடையிலான சமரசமாக நமது பிந்தைய நம்பிக்கை மாறுகிறது. நமது நம்பிக்கையைப் புதுப்பிக்க, ஒரு பரிசோதனையின் வெவ்வேறு விளைவுகளின் நிகழ்தகவை விவரிக்கும் மாதிரி விநியோகம் அல்லது மாதிரியை நாம் கொண்டிருக்க வேண்டும். புள்ளிவிவர வடிவத்தில் நமது நம்பிக்கையை பிரதிநிதித்துவப்படுத்தும் முன் விநியோகமும் நமக்குத் தேவைப்படுகிறது. நவீன கணக்கீடு கிட்டத்தட்ட எந்தவொரு நிகழ்தகவு விநியோகத்தையும் பயன்படுத்த அனுமதிக்கும் அதே வேளையில், சீரான விநியோகம் பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது, ஏனெனில் இது சில வரம்பிற்குள் ஒவ்வொரு மதிப்பிற்கும் ஒரே நிகழ்தகவை ஒதுக்குகிறது. தரவுகளிலிருந்து புதிய தகவல்களைச் சேர்த்த பிறகு, மாதிரி அளவுருக்கள் பற்றிய நமது புதுப்பிக்கப்பட்ட நம்பிக்கை பின்புற விநியோகத்தால் குறிக்கப்படுகிறது. நமது நம்பிக்கையை பிரதிநிதித்துவப்படுத்த விநியோகங்களின் இந்த பயன்பாடு பேய்சியன் அனுமானத்தை அதிகபட்ச சாத்தியக்கூறுகளிலிருந்து வேறுபடுத்துகிறது, இதன் விளைவாக ஒரு புள்ளி மதிப்பீடாக அளவுரு மதிப்புகளின் ஒற்றை கலவை ஏற்படுகிறது. உண்மையான மதிப்பு குறிப்பிட்ட மேல் மற்றும் கீழ் வரம்புகளுடன் தொடர்ச்சியான வரம்பிற்குள் விழுந்தது என்ற முந்தைய நம்பிக்கையை வெளிப்படுத்த ஹால்ட் மற்றும் சகாக்கள் தங்கள் பல அளவுருக்களுக்கு சீரான முன் விநியோகங்களைப் பயன்படுத்தினர். அவை சில அளவுருக்களை மற்றவர்களைப் போலவே அதே எண் மதிப்பை எடுக்க கட்டுப்படுத்தியது. எடுத்துக்காட்டாக, ஒரே உணவு மூலத்தின் உள்நாட்டு மற்றும் இறக்குமதி செய்யப்பட்ட விநியோகங்களின் விளைவுகள் இந்த முறையில் இணைக்கப்பட்டுள்ளன. இந்த அனுமானம் ஒரு கொடுக்கப்பட்ட உணவு ஆதாரம் அதன் தோற்றத்தைப் பொருட்படுத்தாமல் அதே பரிமாற்ற அபாயத்தைக் கொண்டுள்ளது என்ற வலுவான நம்பிக்கையை வெளிப்படுத்தியது, மேலும் தரவைப் பொருத்துவது மிகவும் சாத்தியமானதாக இருக்கும் வகையில் மாதிரியை எளிமைப்படுத்தியது. மாதிரியை மேலும் எளிமைப்படுத்த மற்ற அளவுருக்கள் ஒரு நிலையான குறிப்பு மதிப்புக்கு அமைக்கப்பட்டன. ஹால்ட் மற்றும் சக ஊழியர்கள் ஒரு பாய்சன் மாதிரியைப் பயன்படுத்தி, ஒரு விகிதத்தில் நிகழும் அரிய பரிமாற்ற நிகழ்வுகளின் எண்ணிக்கையை () கவனிப்பதற்கான நிகழ்தகவை விவரிக்கிறார்கள். மேலே விவரிக்கப்பட்டுள்ளபடி, ஒரு குறிப்பிட்ட பாக்டீரியா துணை வகை காரணமாக ஏற்படும் வழக்குகளின் விகிதம் அனைத்து சாத்தியமான ஆதாரங்களிலும் பரவும் விகிதங்களின் கூட்டுத்தொகையாகும். ஹால்ட் மாதிரி "டச்சு" மாதிரியை விட மிகவும் யதார்த்தமாக இருந்தது, ஏனெனில் இது துணை வகைகள் மற்றும் உணவு ஆதாரங்களுக்கு இடையில் பரிமாற்ற விகிதங்கள் மாறுபட அனுமதித்தது. இருப்பினும், இந்த வெவ்வேறு விகிதங்களை நேரடியாக அளவிடுவது சாத்தியமில்லை-இந்த அளவுருக்கள் தரவுகளிலிருந்து மதிப்பிடப்பட வேண்டும். ஒப்பீட்டு முறைகள் மக்கள்தொகைக்கு இடையில் நோய்க்கிருமிகளின் பரவலை மறுகட்டமைக்க துணை வகைகளின் அதிர்வெண்களை ஒப்பிடுவதற்குப் பதிலாக, பல மூல பண்புக்கூறு முறைகள் தனிப்பட்ட புரவலன்களின் மட்டத்தில் நோய்க்கிருமி வரிசைகளை ஒப்பிடுகின்றன. வரிசைகளை ஒப்பிடுவதற்கான ஒரு வழி, மரபணு தூரம் அல்லது ஒற்றுமையின் சில அளவைக் கணக்கிடுவதாகும், இது தொகுப்பு வரிசைகளின் தலைப்பில் கலப்பு துணை வகைகளாக நாம் முன்பு அறிமுகப்படுத்திய ஒரு கருத்தாகும். எடுத்துக்காட்டாக, கிளஸ்டர்களாக தொகுக்கப்பட்டுள்ள நோய்த்தொற்றுகள் ஒன்று அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட சமீபத்திய மற்றும் விரைவான பரிமாற்ற நிகழ்வுகள் மூலம் தொடர்புடையவை என்று கருதப்படுகிறது. குறுகிய மரபணு தூரங்கள், பிறழ்வுகள் அவற்றின் பொதுவான மூதாதையர்களிடமிருந்து இறங்கும் வம்சாவளிகளில் குவிவதற்கு வரையறுக்கப்பட்ட நேரம் கடந்துவிட்டது என்பதைக் குறிக்கிறது. இதன் விளைவாக, இந்த கிளஸ்டர்கள் பெரும்பாலும் "டிரான்ஸ்மிஷன் கிளஸ்டர்கள்" என்று குறிப்பிடப்படுகின்றன. பிற ஆய்வுகள் புரவலன் தனிநபர்களை பரவுவதற்கான சாத்தியமான ஆதாரங்களாக நிராகரிக்க சில வரம்புகளை மீறும் மரபணு தூரங்களைப் பயன்படுத்தியுள்ளன. கிளஸ்டரிங்கின் இந்த பயன்பாடு மூல பண்புக்கூறுடன் தொடர்புடையது என்றாலும், நோய்த்தொற்றுகளுக்கு இடையிலான மரபணு தூரத்திலிருந்து மட்டுமே பரவுவதற்கான திசையை ஊகிக்க முடியாது. மேலும், நோய்த்தொற்றுகளைப் பிரிக்கும் மரபணு தூரம் பரவுதல் விகிதத்தால் மட்டுமே தீர்மானிக்கப்படுவதில்லை; எடுத்துக்காட்டாக, மக்கள்தொகையில் இருந்து நோய்த்தொற்றுகள் எவ்வாறு மாதிரிகள் எடுக்கப்படுகின்றன என்பதன் மூலம் அவை வலுவாக பாதிக்கப்படுகின்றன. அவற்றின் பகிரப்பட்ட பரிணாம வரலாற்றின் பின்னணியிலும் வரிசைகளை ஒப்பிடலாம். ஒரு பைலோஜெனெடிக் மரம் அல்லது பைலோஜென்டி என்பது இனங்கள் அல்லது மக்கள்தொகையின் பொதுவான வம்சாவளியைப் பற்றிய ஒரு கருதுகோள் ஆகும். மூலக்கூறு தொற்றுநோயியல் சூழலில், வெவ்வேறு புரவலன்களில் நோய்த்தொற்றுகளை தொடர்புபடுத்த பைலோஜெனிகள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன, மேலும் அவை பொதுவாக ஒவ்வொரு நோய்க்கிருமி மக்கள்தொகையின் மரபணு வரிசைகளிலிருந்து புனரமைக்கப்படுகின்றன. பைலோஜெனியை மறுசீரமைக்க, வரிசைகள் நோய்க்கிருமி மரபணுவின் ஒரே பகுதிகளை உள்ளடக்கியிருக்க வேண்டும்; எடுத்துக்காட்டாக, வெவ்வேறு நோய்த்தொற்றுகளிலிருந்து ஒரே மரபணுவின் பல நகல்களைக் குறிக்கும் வரிசைகள். வேறுபடும் மக்கள்தொகைக்கு இடையிலான இந்த எஞ்சிய ஒற்றுமை (ஹோமாலஜி) தான் சமீபத்திய பொதுவான வம்சாவளியைக் குறிக்கிறது. ஒரு மூலக்கூறு பைலோஜெனியில் "நுனிகள்" அல்லது "இலைகள்" உள்ளன, அவை வெவ்வேறு மரபணு வரிசைகளைக் குறிக்கின்றன, அவை கிளைகளால் பொதுவான மூதாதையர்களின் தொடருடன் இணைக்கப்பட்டுள்ளன, அவை இறுதியில் ஒரு "வேர்" ஆக இணைகின்றன. வேரில் உள்ள மூதாதையர் வரிசையின் கலவை, கிளை நிகழ்வுகளின் வரிசை மற்றும் ஒவ்வொரு கிளையிலும் ஏற்படும் மாற்றத்தின் ஒப்பீட்டு அளவு அனைத்தும் முனைகளில் காணப்பட்ட வரிசைகளிலிருந்து பிரித்தெடுக்கப்பட வேண்டிய அளவுகளாகும். மரபணு வரிசை மாறுபாட்டிலிருந்து ஒரு பைலோஜெனெடிக் மரத்தை மறுகட்டமைக்க பல அணுகுமுறைகள் உள்ளன. எடுத்துக்காட்டாக, தூர அடிப்படையிலான முறைகள் கவனிக்கப்பட்ட மரபணு தூரங்களின் அடிப்படையில் ஒரு மரத்தை உருவாக்க ஒரு படிநிலை கிளஸ்டரிங் முறையைப் பயன்படுத்துகின்றன. பைலோஜெனெடிக் நிச்சயமற்ற தன்மை பைலோஜெனெடிக் விசாரணைகளில் ஒரு பொதுவான எளிமைப்படுத்தும் அனுமானம் என்னவென்றால், தரவுகளிலிருந்து புனரமைக்கப்பட்ட பைலோஜெனெடிக் மரம் "உண்மையான" மரம்-அதாவது, மாதிரி நோய்த்தொற்றுகள் தொடர்பான பொதுவான வம்சாவளியின் துல்லியமான பிரதிநிதித்துவம். உதாரணமாக, புரத-குறியீட்டு வரிசைகளில் இயற்கையான தேர்வின் கையொப்பத்தைக் கண்டறிய ஒப்பீட்டு முறைகளுக்கான உள்ளீடாக ஒரு ஒற்றை மரம் பெரும்பாலும் பயன்படுத்தப்படுகிறது. மறுபுறம், பைலோஜெனியை தரவுகளிலிருந்து பெறப்பட்ட நிச்சயமற்ற மதிப்பீடாக (வரிசை சீரமைப்பு உட்பட) கையாளப்பட்டால், பகுப்பாய்வு ஒரு படிநிலை மாதிரியாக மாறும், இதில் பைலோஜெனெடிக் புனரமைப்பின் சிக்கல் மற்ற மாதிரி அளவுருக்களை மதிப்பிடுவதில் உள்ள சிக்கலுக்குள் கூடு கட்டப்படுகிறது. மார்கோவ் சங்கிலி மான்டே கார்லோ (எம். சி. எம். சி) போன்ற முறைகளைப் பயன்படுத்தி அவற்றின் கூட்டு பின்புற விநியோகத்திலிருந்து பைலோஜெனி மற்றும் பிற மாதிரி அளவுருக்கள் இரண்டையும் மாதிரியாக்குவது மிகவும் துல்லியமான அளவுரு மதிப்பீடுகளை வழங்க வேண்டும். இருப்பினும், பெரிதும் விரிவாக்கப்பட்ட மாதிரி இடம் எம். சி. எம். சி மாதிரிகள் பின்புற விநியோகத்திற்கு ஒன்றிணைவதை மிகவும் கடினமாக்குகிறது. இத்தகைய படிநிலை முறைகள் பெரும்பாலும் மென்பொருள் தொகுப்பான பீஸ்ட் 2 (மாதிரி மரங்கள் மூலம் பேய்சியன் பரிணாம பகுப்பாய்வு) இல் செயல்படுத்தப்படுகின்றன, இது மர இடத்திலிருந்து எம். சி. எம். சி மாதிரிகளுக்கான பொதுவான நடைமுறைகளை வழங்குகிறது, மேலும் வரிசை தரவு மற்றும் மாதிரி சேகரிப்பு தேதிகள் கொடுக்கப்பட்ட நேர அளவிடப்பட்ட பைலோஜெனெடிக் மரத்தின் சாத்தியக்கூறுகளைக் கணக்கிடுகிறது. பைலோஜெனெடிக் நிச்சயமற்ற தன்மைக்கு பல ஆதாரங்கள் உள்ளன. உதாரணமாக, அந்தந்த கிளைகளில் எந்த பரிணாமமும் ஏற்படவில்லை என்றால், வம்சாவளிகளின் பொதுவான வம்சாவளியை மறுசீரமைப்பது கடினம். பரிணாம வளர்ச்சி விகிதம் பரவும் நேர அளவை விட கணிசமாக மெதுவாக இருக்கும்போது இது நிகழலாம், அதாவது ஒரு நோய்த்தொற்றின் தொடக்கத்திற்கும் அடுத்த ஹோஸ்டுக்கு (அதாவது, தலைமுறை நேரத்திற்கு) பரவுவதற்கும் இடையில் பிறழ்வுகள் குவிவதற்கான சாத்தியம் இல்லை. அந்தந்த மரபணுக்களின் முழுமையற்ற வரிசைமுறை காரணமாக தற்போதுள்ள வேறுபாடு பிடிக்கப்படாதபோது இது ஏற்படலாம். மேலும், நாம் மரத்திற்குள் ஆழமாக செல்லும்போது வம்சாவளிகளின் பொதுவான வம்சாவளியை மறுசீரமைப்பது படிப்படியாக மிகவும் நிச்சயமற்றது, இது கவனிக்கப்பட்ட தரவுகளிலிருந்து அதிக தூரத்தில் மூதாதையர் நிலைகளை விரிவுபடுத்த கட்டாயப்படுத்துகிறது. மூலக்கூறு வரிசைகளிலிருந்து பைலோஜெனிகளை மறுசீரமைக்கும் சீரமைப்புக்கு பொதுவாக பல வரிசை சீரமைப்பு தேவைப்படுகிறது, இதில் வெவ்வேறு வரிசைகளில் உள்ள ஒரே மாதிரியான எச்சங்கள் ஒரே நிலையை ஆக்கிரமிக்கிறது. சீரமைப்புகள் பெரும்பாலும் தெளிவின்மை இல்லாமல் அறியப்படும் கவனிக்கப்பட்ட தரவுகளாகக் கருதப்பட்டாலும், வரிசைகளை சீரமைக்கும் செயல்முறையும் நிச்சயமற்றது மற்றும் மாறுபட்ட நோய்க்கிருமி வம்சாவளிகளுக்கு இடையில் வரிசை செருகல்கள் மற்றும் நீக்குதல்களை விரைவாகக் குவிப்பதன் மூலம் மிகவும் கடினமாக மாறும். பைலோஜெனியுடன் சீரமைப்பின் கூட்டு மாதிரியின் மூலம் சீரமைப்பில் நிச்சயமற்ற தன்மையை நிவர்த்தி செய்யும் பேய்சியன் முறைகள் இருந்தாலும், இந்த அணுகுமுறை கணக்கீட்டு ரீதியாக சிக்கலானது மற்றும் மூல பண்புக்கூறு சூழலில் அரிதாகவே பயன்படுத்தப்படுகிறது. மேலும், வரிசைகள் தனிப்பட்ட நோய்க்கிருமிகளின் மரபணு கலவை அல்லது நோய்த்தொற்று மக்கள்தொகையின் நிச்சயமற்ற மதிப்பீடுகளாகும், மேலும் அடுத்த தலைமுறை வரிசைமுறை தொழில்நுட்பங்கள் வழக்கமான சாங்கர் வரிசைமுறையை விட கணிசமாக அதிக பிழை விகிதங்களைக் கொண்டுள்ளன, மேலும் மாதிரி குறுக்கு-மாசுபாடு மற்றும் அடாப்டர் மாசுபாட்டின் விளைவுகளைக் குறைக்க பகுப்பாய்வு குழாய்வழிகள் கவனமாக சரிபார்க்கப்பட வேண்டும். மறுசீரமைப்பு மரபணு மறுசீரமைப்பு என்பது தனிப்பட்ட மரபணுக்களுக்கு இடையே மரபணு பொருளின் பரிமாற்றம் ஆகும். நோய்க்கிருமிகளைப் பொறுத்தவரை, நோய்க்கிருமியின் பல நகல்களால் ஒரு செல் பாதிக்கப்படும்போது மறுசீரமைப்பு ஏற்படலாம். சில புரவலன்கள் வெவ்வேறு மூலங்களிலிருந்து இரண்டு அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட மாறுபட்ட வகைகளால் பல முறை பாதிக்கப்பட்டிருந்தால் (அதாவது, சூப்பர் இன்ஃபெக்ஷன்), மறுசீரமைப்பு மொசைக் மரபணுக்களை உருவாக்க முடியும், இது ஒரு துல்லியமான பைலோஜெனியின் புனரமைப்பை சிக்கலாக்கும். வேறு வார்த்தைகளில் கூறுவதானால், ஒரு மறுசீரமைப்பு மரபணுவின் வெவ்வேறு பிரிவுகள் ஒரு மரத்தால் துல்லியமாக குறிப்பிட முடியாத வகையில் முரண்பட்ட பைலோஜெனிகள் மூலம் மற்ற மரபணுக்களுடன் தொடர்புடையதாக இருக்கலாம். நடைமுறையில், மறுசீரமைப்பு இல்லாததாகக் கருதப்படும் ஒரு சீரமைப்பிலிருந்து ஒரு பைலோஜெனியை மறுகட்டமைப்பதற்கு முன்பு மறுசீரமைப்பு வரிசைகளைத் திரையிட்டு அவற்றை நிராகரிப்பது பொதுவானது. பைலோஜெனியில் இருந்து பரவும் வரலாற்றைக் குறிப்பிடுவது மூல பண்புக்கூறுக்கு பைலோஜெனெடிக்ஸ் பயன்படுத்துவதில் அடிப்படை முன்மாதிரி என்னவென்றால், பைலோஜெனெடிக் மரத்தின் வடிவம் பரிமாற்ற வரலாற்றை தோராயமாக மதிப்பிடுகிறது, இது ஒரு மரத்தால் குறிப்பிடப்படலாம், அங்கு ஒவ்வொரு கிளைகளும் இரண்டு கிளைகளாக பிரிக்கப்படுகின்றன, இது ஒரு புரவலனில் இருந்து மற்றொரு ஹோஸ்டுக்கு தொற்று பரவுவதைக் குறிக்கிறது. தொடர்புத் தடமறிதல் போன்ற பிற தகவல் ஆதாரங்களிலிருந்து பரவும் மரத்தை மறுசீரமைப்பதுடன், ஒரு பைலோஜெனெடிக் மரத்தை மறுசீரமைப்பது ஒரு பயனுள்ள, கூடுதல் தகவல் ஆதாரமாக செயல்படும், குறிப்பாக மரபணு வரிசைகள் ஏற்கனவே கிடைக்கும்போது. பைலோஜெனெடிக் மற்றும் பரிமாற்ற மரங்களுக்கு இடையிலான காட்சி மற்றும் கருத்தியல் ஒற்றுமை காரணமாக, பைலோஜெனியின் கிளை புள்ளிகள் (பிளவுகள்) பரிமாற்ற நிகழ்வுகளைக் குறிக்கின்றன என்பது ஒரு பொதுவான அனுமானமாகும். இருப்பினும், இந்த அனுமானம் பெரும்பாலும் தவறானதாக இருக்கும். வைரஸ் பைலோஜெனியில் (படம் 3 ஏ) ஒரு மாதிரி நோய்த்தொற்றை மற்றொன்றிலிருந்து பிரிக்கும் இரண்டு கிளைகளில் எந்த நேரத்திலும் ஒரு பரிமாற்ற நிகழ்வு ஏற்பட்டிருக்கலாம். பரவும் மரம் பைலோஜெனெடிக் மரத்தின் வடிவத்தை மட்டுமே கட்டுப்படுத்துகிறது. எனவே, பைலோஜெனெடிக் மரத்தை பிழையின்றி நாம் மறுகட்டமைக்க முடிந்தாலும், அது பரவக்கூடிய மரத்தின் துல்லியமான பிரதிநிதித்துவமாக இல்லாததற்கு பல காரணங்கள் உள்ளன, இதில் முழுமையற்ற மாதிரி, புரவலன்களுக்குள் நோய்க்கிருமி பரிணாமம் மற்றும் அதே புரவலனின் இரண்டாம் நிலை தொற்று ஆகியவை அடங்கும். முழுமையற்ற மாதிரி, பைலோஜெனெடிக் மரத்தை பரவும் வரலாற்றுடன் சமன் செய்வது, தொற்றுநோயால் பாதிக்கப்பட்ட ஒவ்வொரு புரவலனிடமிருந்தும் மரபணு வரிசைகள் பெறப்பட்டுள்ளன என்று மறைமுகமாக கருதுகிறது. நடைமுறையில், பாதிக்கப்பட்ட புரவலன்களின் ஒரு பகுதி மட்டுமே வரிசை தரவுகளில் குறிப்பிடப்படுகிறது. அறியப்படாத மற்றும் தவிர்க்க முடியாமல் கணிசமான எண்ணிக்கையிலான மாதிரி செய்யப்படாத பாதிக்கப்பட்ட புரவலன்களின் இருப்பு மூல பண்புக்கூறுக்கு ஒரு பெரிய சவாலாகும். வேறு எந்த மாதிரி நோய்த்தொற்றையும் விட இரண்டு நோய்த்தொற்றுகள் மிகவும் நெருக்கமாக தொடர்புடையவை என்பதை பைலோஜெனெடிக் மரம் சுட்டிக்காட்டினாலும், அறியப்பட்ட புரவலன்களைப் பிரிக்கும் "பரிமாற்றச் சங்கிலியில்" இடைநிலை இணைப்புகளாக இருக்கும் ஒன்று அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட மாதிரி செய்யப்படாத புரவலன்கள் இருப்பதை நிராகரிக்க முடியாது (படம் 3B). இதேபோல், மரத்தின் நுனியில் காணப்பட்ட இரண்டு நோய்த்தொற்றுகளுக்கும் மாதிரி செய்யப்படாத தொற்று மூல மக்கள்தொகையாக இருந்திருக்கலாம் (படம் 3 சி). தானாகவே, பைலோஜெனெடிக் மரம் இந்த மாற்று பரிமாற்ற சூழ்நிலைகளுக்கு இடையில் வெளிப்படையாக பாகுபாடு காட்டுவதில்லை. புரவலன்களுக்குள் பரிணாமம் ஒவ்வொரு புரவலனுக்கும் உள்ள நோய்க்கிருமியின் மாறுபட்ட மக்கள்தொகையின் பரிணாம வளர்ச்சியின் காரணமாக பைலோஜெனெடிக் மரத்தின் வடிவம் அடிப்படை பரிமாற்ற வரலாற்றிலிருந்து வேறுபடலாம். அடுத்த புரவலனுக்கு பரவும் நோய்க்கிருமி மரபணுவின் தனிப்பட்ட பிரதிகள், வரையறையின்படி, இனி மூல மக்கள்தொகையில் இல்லை. பைலோஜெனெடிக் மரத்தில் ஒரு பிளவு உள்ளது, இது பரவும் வம்சாவளிகளுக்கும் மூல மக்கள்தொகையில் எஞ்சியிருக்கும் மற்றும் நீடித்திருக்கும் பிற வம்சாவளிகளுக்கும் இடையிலான பொதுவான மூதாதையரைக் குறிக்கிறது. இரண்டு தொகுப்பு வம்சாவளிகளையும் நாம் காலப்போக்கில் பின்பற்றினால், பரிமாற்ற நிகழ்வின் நேரம் அவர்கள் ஒரு பொதுவான மூதாதையருடன் ஒன்றிணைக்கக்கூடிய மிக சமீபத்திய நேரமாகும். வேறுவிதமாகக் கூறினால், இந்த நிகழ்வு ஒரு தொடர்ச்சியான வரம்பின் ஒரு உச்சநிலையைக் குறிக்கிறது, அங்கு பொதுவான மூதாதையர் காலப்போக்கில் மேலும் அமைந்துள்ளது. இந்த செயல்முறை பெரும்பாலும் கிங்மேனின் ஒருங்கிணைப்பால் வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது, இது ஒரு பொதுவான மூதாதையரை சந்திக்கும் வரை சீரற்ற முறையில் தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட வம்சாவளிகளைப் பின்பற்ற எதிர்பார்க்கும் தலைமுறைகளின் எண்ணிக்கையை விவரிக்கிறது. இரண்டு வம்சாவளிகள் ஒரு பொதுவான மூதாதையருடன் ஒன்றிணைக்கும் வரை எதிர்பார்க்கப்படும் நேரம், ஒருங்கிணைப்பு நிகழ்வு என்று அழைக்கப்படுகிறது, இது பயனுள்ள மக்கள்தொகை அளவிற்கு விகிதாசாரமாகும், இது சாத்தியமான மூதாதையர்களின் எண்ணிக்கையை தீர்மானிக்கிறது. வேறுவிதமாகக் கூறினால், ஒரு பெரிய நகரத்தில் தோராயமாக தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட இரண்டு நபர்களுக்கு ஒரு சிறிய கிராமப்புற சமூகத்தில் உள்ள இரண்டு நபர்களை விட பொதுவான தாத்தா பாட்டி இருப்பதற்கான வாய்ப்புகள் குறைவு. ஒரு பெரிய, மாறுபட்ட உள்-புரவலன் நோய்க்கிருமி மக்கள்தொகையில் நீண்ட ஒருங்கிணைப்பு நேரங்கள் மூல பண்புக்கூறுக்கு ஒரு குறிப்பிடத்தக்க சவாலாகும், ஏனெனில் இது பரவும் மரத்திலிருந்து வைரஸ் பைலோஜெனியை இணைக்கிறது. எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு புரவலன் தங்கள் தொற்றுநோயை மற்ற இரண்டு பேருக்கு பரப்பியிருந்தால், அந்த புரவலனில் உள்ள மூல மக்கள்தொகையில் அதன் வம்சாவளியைக் கண்டறியக்கூடிய மூன்று தொகுப்புகள் இருக்கலாம் (படம் 3D). இதன் விளைவாக, பைலோஜெனியை ஒரு பரிமாற்ற மரத்திற்கு சமமானதாக நாம் விளக்கினால், வைரஸ் பைலோஜெனியில் உள்ள கிளை வரிசை பரவுதல் நிகழ்வுகளின் வேறுபட்ட வரிசையைக் குறிக்கும் வாய்ப்பு உள்ளது. எடுத்துக்காட்டாக, படம் 3D ஹோஸ்ட்களில் 1 மற்றும் 3 ஆகியவை பரிமாற்ற வரலாற்றில் மிகவும் நெருக்கமாக தொடர்புடையவை, ஆனால் பைலோஜெனியில் இல்லை. அகற்றுதல் மற்றும் இரண்டாம் நிலை தொற்று பல நோய்த்தொற்றுகள் புரவலனின் நோயெதிர்ப்பு மண்டலத்தால் தன்னிச்சையாக அகற்றப்படலாம். முன்பு கண்டறியப்பட்ட நோய்த்தொற்றை அழித்த ஒரு புரவலன் மற்றொரு மூலத்திலிருந்து மீண்டும் பாதிக்கப்பட்டால், அதே புரவலன் முறையே பைலோஜெனெடிக் மற்றும் டிரான்ஸ்மிஷன் மரங்களில் வெவ்வேறு நோய்த்தொற்றுகளால் குறிப்பிடப்படலாம். கூடுதலாக, சில நபர்கள் பல்வேறு மூலங்களிலிருந்து பாதிக்கப்படலாம். எடுத்துக்காட்டாக, ஹெபடைடிஸ் சி வைரஸால் ஏற்படும் நோய்த்தொற்றுகளில் மூன்றில் ஒரு பங்கு நோய்த்தொற்று ஏற்பட்ட முதல் ஆறு மாதங்களுக்குள் தன்னிச்சையாக அகற்றப்படுகிறது. இருப்பினும், இந்த முந்தைய வெளிப்பாடு, அதே வைரஸால் மீண்டும் நோய்த்தொற்றுக்கு நோய் எதிர்ப்பு சக்தியை வழங்காது. கூடுதலாக, ஒரே ஹோஸ்டுக்குள் ஒரே நேரத்தில் நீடிக்கும் ஹெபடைடிஸ் சி வைரஸின் பல விகாரங்களால் இணை நோய்த்தொற்று, அதிக அளவு பரவும் மக்களில் ஒப்பீட்டளவில் அடிக்கடி ஏற்படலாம், அதாவது பகிரப்பட்ட உபகரணங்களைப் பயன்படுத்தி மருந்துகளை செலுத்தும் நபர்கள் (14 சதவீதம் முதல் 39 சதவீதம் வரை). ஹோஸ்டுக்குள் குறைந்த அதிர்வெண்களில் இருந்தால், வழக்கமான மரபணு வரிசைமுறை நுட்பங்களால் கூடுதல் வெளிப்பாடுகளிலிருந்து வரும் விகாரங்களின் நிலைத்தன்மை தவறவிடப்படலாம், இதனால் "அடுத்த தலைமுறை" வரிசைமுறை தொழில்நுட்பங்களைப் பயன்படுத்த வேண்டும். இந்த காரணங்களுக்காக, மரபணு ஒற்றுமை மூலம் ஹெபடைடிஸ் சி வைரஸ் நோய்த்தொற்றுகளின் தொற்றுநோயியல் இணைப்பு ஒரு நிலையற்ற நிகழ்வாக இருக்கலாம், இதனால் சில புலனாய்வாளர்கள் மூலக்கூறு தொற்றுநோயியல் பயன்பாடுகளுக்கு ஒவ்வொரு நோய்த்தொற்றின் வெவ்வேறு நேர புள்ளிகளிலிருந்து மாதிரி எடுக்கப்பட்ட பல வைரஸ் வரிசைகளைப் பயன்படுத்த பரிந்துரைக்கிறார்கள். மூதாதையர் புரவலன்-நிலை மறுசீரமைப்பு மூதாதையர் புனரமைப்பு என்பது மரத்தின் வெவ்வேறு மூதாதையர் முனைகளில் வேர் வரை நியூக்ளியோடைடு வரிசைகள் அல்லது பினோட்டைப்கள் போன்ற தன்மை நிலைகளை மறுசீரமைக்க ஒரு பைலோஜெனெடிக் மரத்திற்கு பரிணாம மாதிரியைப் பயன்படுத்துவதாகும். மூல பண்புக்கூறு சூழலில், நோய்க்கிருமி வம்சாவளிகளின் புவியியல் இருப்பிடத்தை மதிப்பிடுவதற்கு மூதாதையர் புனரமைப்பு அடிக்கடி பயன்படுத்தப்படுகிறது, ஏனெனில் அவை ஒரு பிராந்தியத்திலிருந்து மற்றொரு பிராந்தியத்திற்கு அவற்றின் புரவலர்களால் கொண்டு செல்லப்படுகின்றன. குணாதிசய பரிணாமத்திற்கும் தனிநபர்கள் அல்லது மக்கள்தொகையின் இடஞ்சார்ந்த இடம்பெயர்வுக்கும் இடையிலான இந்த ஒப்புமையை வரையுவது பைலோஜியோகிராஃபி என்று அழைக்கப்படுகிறது, அங்கு ஒரு மூதாதையர் மக்கள்தொகையின் புவியியல் இருப்பிடம் அதன் மாதிரி சந்ததியினரின் தற்போதைய இடங்களிலிருந்து சில இடம்பெயர்வு மாதிரியின் கீழ் புனரமைக்கப்படுகிறது. இடம்பெயர்வு மாதிரிகள் பொதுவாக தனித்த-நிலை மற்றும் தொடர்ச்சியான-நிலை மாதிரிகள் என இரண்டு பிரிவுகளாகப் பிரிக்கப்படுகின்றன. தனித்த-நிலை அல்லது தீவு இடம்பெயர்வு மாதிரிகள் கொடுக்கப்பட்ட பரம்பரை ஒரு வரையறுக்கப்பட்ட எண்ணிக்கையிலான இடங்களில் ஒன்றில் இருப்பதாகவும், மூலக்கூறு பரிணாமத்திற்கு பயன்படுத்தப்படும் மாதிரிகளுக்கு ஒத்த தொடர்ச்சியான நேர மார்கோவ் செயல்முறையின்படி காலப்போக்கில் நிலையான விகிதத்தில் இருப்பிடத்தை மாற்றுவதாகவும் கருதுகின்றன. போக்குவரத்து நெட்வொர்க்குகளின் வளர்ச்சி மற்றும் மத்திய ஆப்பிரிக்காவில் அதிகரித்து வரும் மக்கள்தொகை அடர்த்தியுடன் இணைந்து எச். ஐ. வி-1 இன் ஆரம்பகால பரவலை மறுகட்டமைக்க ஒரு தனித்துவமான-மாநில இடம்பெயர்வு மாதிரியுடன் மூதாதையர் புனரமைப்பு பயன்படுத்தப்பட்டுள்ளது. வெவ்வேறு புரவலன் இனங்களை மூதாதையர் தன்மை நிலைகளாக மறுசீரமைப்பதன் மூலம் ஜூனோடிக் பரிமாற்றங்களின் மக்கள்தொகை-நிலை மூல பண்புக்கூறுக்கு தனித்தனி மாதிரிகள் பயன்படுத்தப்படலாம். எடுத்துக்காட்டாக, மனிதர்கள் மற்றும் வளர்க்கப்பட்ட விலங்குகளிடமிருந்து ஸ்டேஃபிளோகோகஸ் ஆரியஸ் மாதிரிகள் தொடர்பான பைலோஜெனியில் மூதாதையர் புரவலன் இனங்களை மறுகட்டமைக்க பரிணாம வளர்ச்சியின் ஒரு தனித்துவமான பண்பு மாதிரி பயன்படுத்தப்பட்டது. இதேபோல், ஃபரியாவும் சக ஊழியர்களும் ரேபிஸ் வைரஸின் குறுக்கு-இனங்கள் பரவுவதை வைரஸ் பைலோஜெனியுடன் ஒரு தனித்துவமான பரவல் செயல்முறையாக பகுப்பாய்வு செய்தனர், விகிதங்கள் அந்தந்த புரவலன் இனங்களின் பரிணாம தொடர்பு மற்றும் புவியியல் வரம்பு ஒன்றுடன் ஒன்று பாதிக்கப்படுகின்றன. தொடர்ச்சியான-நிலை இடம்பெயர்வு மாதிரிகள் பிரவுனியன் இயக்கத்தின் மாதிரிகளுடன் மிகவும் ஒத்திருக்கின்றன, இதில் ஒரு வம்சாவளி ஒரு வரையறுக்கப்பட்ட இடத்திற்குள் எந்த புள்ளியையும் ஆக்கிரமிக்கலாம். தனித்துவமான இடம்பெயர்வு மாதிரிகளை விட தொடர்ச்சியான மாதிரிகள் மிகவும் யதார்த்தமானவை என்றாலும், அவை தரவுகளுடன் பொருந்துவது மிகவும் சவாலானதாக இருக்கலாம். உண்மையில் எடுத்துக் கொண்டால், ஒரு தொடர்ச்சியான மாதிரிக்கு மக்கள்தொகையிலிருந்து மாதிரியாக எடுக்கப்பட்ட ஒவ்வொரு நோய்த்தொற்றுக்கும் துல்லியமான புவியியல் இருப்பிடத் தரவு தேவைப்படுகிறது. இருப்பினும், பல பயன்பாடுகளில், இந்த மெட்டாடேட்டா கிடைக்கவில்லை; எடுத்துக்காட்டாக, சில ஆய்வுகள் அந்தந்த பிராந்தியங்களின் சென்ட்ராய்டுகளால் மாதிரி நோய்த்தொற்றுகளின் உண்மையான இடஞ்சார்ந்த விநியோகத்தை தோராயமாக மதிப்பிடுகின்றன. பிராந்தியங்கள் பரப்பளவில் கணிசமாக வேறுபட்டால் இது சிக்கலாக மாறும், மேலும் புரவலன் மக்கள் அரிதாகவே பிராந்தியங்களுக்குள் ஒரே மாதிரியாக விநியோகிக்கப்படுகிறார்கள். பாராஃபிலி பாராஃபிலி என்பது கிளாடிஸ்டிக்ஸ் ஆய்விலிருந்து தோன்றிய ஒரு சொல், இது உயிரினங்களை அவற்றின் பொதுவான வம்சாவளியின் அடிப்படையில் தொகுக்கும் முறைமைக்கான பரிணாம அணுகுமுறையாகும். குழுவில் மிக சமீபத்திய பொதுவான மூதாதையர் இருந்தால், நோய்த்தொற்றுகளின் ஒரு குழு பாராபைலெடிக் ஆகும், ஆனால் அதன் அனைத்து சந்ததியினரையும் உள்ளடக்காது. வேறு வார்த்தைகளில் கூறுவதானால், ஒரு குழு ஒரு மூதாதையர் குழுவிற்குள் கூடு கட்டப்படுகிறது. எடுத்துக்காட்டாக, பறவைகள் ஒரு பொதுவான மூதாதையரின் வம்சாவளியைச் சேர்ந்தவை, அவை அனைத்து ஊர்வனவற்றுடனும் ஒரு பொதுவான மூதாதையரைப் பகிர்ந்து கொள்கின்றன, இதனால், பறவைகள் ஊர்வனவற்றின் பைலோஜெனிக்குள் கூடு கட்டுகின்றன, இதனால் பிந்தையது ஒரு பாராபைலெடிக் குழுவாக அமைகிறது. எனவே, பரிணாம முன்னுரிமைக்கு பாராஃபிலி சான்றாகும்ஃ அனைத்து பறவைகளின் மூதாதையரும் ஒரு ஊர்வனவாக இருந்தனர். மூல பண்புக்கூறு சூழலில், ஒரு நோய்த்தொற்று மற்றொன்றுக்கு முந்தையது என்பதற்கான சான்றாக பாராஃபிலி பயன்படுத்தப்படலாம். முழுமையற்ற மாதிரியின் காரணமாக, தொற்று ஒரு நபரிடமிருந்து மற்றொரு நபருக்கு நேரடியாக பரவியது என்பதற்கான ஆதாரங்களை இது வழங்கவில்லை. மூல பண்புக்கூறுக்கு பாராபைலியைப் பயன்படுத்துவதற்கு பைலோஜெனெடிக் மரம் நோய்க்கிருமியின் பல நகல்களை புட்டேடிவ் சோர்ஸ் மற்றும் பெறுநர் புரவலன்கள் இரண்டிலிருந்தும் தொடர்புபடுத்த வேண்டும். விரிவாகக் கூற, வெவ்வேறு நோய்த்தொற்றுகள் தொடர்பான பைலோஜெனெடிக் மரங்கள் பெரும்பாலும் மக்கள் தொகை அடிப்படையிலான வரிசைகளிலிருந்து (பி. சி. ஆர் பெருக்க உற்பத்தியின் நேரடி வரிசைமுறை) புனரமைக்கப்படுகின்றன, அங்கு ஒவ்வொரு வரிசையும் பாதிக்கப்பட்ட புரவலனிடமிருந்து மாதிரியாக எடுக்கப்பட்ட தனிப்பட்ட நோய்க்கிருமி மரபணுக்களின் ஒருமித்த கருத்தைக் குறிக்கிறது. நோய்க்கிருமி மரபணுவின் நகல்கள் நீர்த்தல் நெறிமுறைகள் அல்லது அடுத்த தலைமுறை வரிசைமுறையைக் கட்டுப்படுத்துவதன் மூலம் தனித்தனியாக வரிசைப்படுத்தப்பட்டால், நோய்க்கிருமி மக்கள்தொகையின் பைலோஜெனியைக் காட்டிலும் தனிப்பட்ட நோய்க்கிருமி வம்சாவளியின் வம்சாவளியைக் குறிக்கும் ஒரு மரத்தை ஒருவர் மறுகட்டமைக்கலாம். புரவலன் A இன் வரிசைகள் புரவலன் B இன் வரிசைகளின் நெஸ்டட் பாராபைலெடிக் கிளேடைக் கொண்ட ஒரு மோனோஃபிலிடிக் கிளேடை (இதில் உறுப்பினர்கள் ஒரு பொதுவான மூதாதையரின் சந்ததியினரின் முழுமையான தொகுப்பாக உள்ளனர்) உருவாக்கினால், அந்த மரம் புரவலன் A இலிருந்து தோன்றிய பரவலின் திசையுடன் ஒத்துப்போகிறது. திசைவழி என்பது புரவலன் A நேரடியாக தங்கள் தொற்றுநோயை புரவலன் B க்கு பரப்பியிருப்பதைக் குறிக்காது, ஏனெனில் புரவலன் B இல் ஒரு தொற்றுநோயை நிறுவுவதற்கு முன்பு நோய்க்கிருமி அறியப்படாத இடைநிலை மாதிரி செய்யப்படாத புரவலன்களின் மூலம் பரவியிருக்கலாம். முனை ஆதரவு கொடுக்கப்பட்ட மரத்திலிருந்து பரவுவதற்கான திசையில் புள்ளிவிவர நம்பிக்கை பொதுவாக உள்ளமைக்கப்பட்ட மோனோஃபிலிடிக் கிளேடுக்கு மூதாதையராக இருக்கும் முனையுடன் தொடர்புடைய ஆதரவு மதிப்பால் அளவிடப்படுகிறது. முனை X இன் ஆதரவு என்பது மதிப்பிடப்பட்ட நிகழ்தகவு, சமமான தரவு தொகுப்பில் பைலோஜெனெடிக் புனரமைப்பை நாம் மீண்டும் செய்தால், புதிய மரம் அசல் மரத்தில் உள்ள முனை X இன் அனைத்து சந்ததியினரையும் பிரத்தியேகமாக கொண்ட அதே கிளேடைக் கொண்டிருக்கும். வேறு வார்த்தைகளில் கூறுவதானால், தரவு கொடுக்கப்பட்ட அந்த முனையின் இனப்பெருக்கம் அளவிடுகிறது. முனை X க்குக் கீழே உள்ள கிளேடு "உண்மையான" மரத்தில் தோன்றும் நிகழ்தகவு என்று இதை விளக்கக்கூடாது. முனை ஆதரவை மதிப்பிடுவதற்கு பொதுவாக மூன்று அணுகுமுறைகள் உள்ளனஃ பூட்ஸ்ட்ராபிங். ஃபெல்சென்ஸ்டைன் அளவுரு அல்லாத பூட்ஸ்ட்ராப்பிங் என்ற கருத்தை அதிகபட்ச சாத்தியக்கூறுகளால் பைலோஜெனெடிக் புனரமைப்பின் சிக்கலுக்கு மாற்றியமைத்தார். கூடுதல், சமமான மாதிரிகளை சேகரிக்காமல் தரவுகளுடன் தொடர்புடைய மாதிரி மாறுபாட்டை வகைப்படுத்த பூட்ஸ்ட்ராப்பிங் ஒரு வழியை வழங்குகிறது. தொடங்குவதற்கு, பல வரிசை சீரமைப்பிலிருந்து மாற்றுவதன் மூலம் சீரற்ற முறையில் சமமான எண்ணிக்கையிலான நியூக்ளியோடைடு அல்லது அமினோ அமில நிலைகளை மாதிரி செய்வதன் மூலம் ஒருவர் ஒரு புதிய தரவு தொகுப்பை உருவாக்குகிறார்-இந்த புதிய தரவு தொகுப்பு "பூட்ஸ்ட்ராப் மாதிரி" என்று குறிப்பிடப்படுகிறது. அசல் மரத்தைப் போலவே அதே முறையைப் பயன்படுத்தி பூட்ஸ்ட்ராப் மாதிரியிலிருந்து ஒரு மரம் புனரமைக்கப்படுகிறது. சீரமைப்பிலிருந்து ஒத்த எழுத்துக்களின் (நெடுவரிசைகள்) தொகுப்புகளை நாம் மாதிரியாகக் கொண்டிருப்பதால், அந்த நிலையில் உள்ள பரிணாம வரலாறு குறித்த தகவல்கள் அப்படியே உள்ளன. புதிய மரத்தில் அசல் மரத்திலிருந்து கிளேடுகள் இருப்பது அல்லது இல்லாததை நாங்கள் பதிவு செய்கிறோம், பின்னர் இலக்கு எண்ணிக்கையிலான பிரதி மரங்கள் செயலாக்கப்படும் வரை முழு செயல்முறையையும் மீண்டும் செய்கிறோம். மரங்களின் பூட்ஸ்ட்ராப் மாதிரியில் கொடுக்கப்பட்ட கிளேடு காணப்பட்ட அதிர்வெண் அசல் மரத்தில் அந்த முனையின் இனப்பெருக்கம் அளவிடுகிறது. ஒவ்வொரு பூட்ஸ்ட்ராப் மாதிரியும் அசல் மரத்தின் அதே முறையால் செயலாக்கப்படுவதால், கிளேடுகளை கணக்கிடுவதற்கு பிந்தைய செயலாக்க படிகள் தேவைப்படுவதால், அளவுரு அல்லாத பூட்ஸ்ட்ராபிங் என்பது நேரத்தை எடுக்கும் செயல்முறையாகும், இது நகல்களின் எண்ணிக்கையுடன் நேர்கோட்டில் அளவிடப்படுகிறது. முனை ஆதரவு மதிப்புகளை மதிப்பிடுவதற்கான துல்லியம் பூட்ஸ்ட்ராப் பிரதிகளின் எண்ணிக்கையுடன் அதிகரிக்கிறது. எடுத்துக்காட்டாக, 100 க்கும் குறைவான பூட்ஸ்ட்ராப் மாதிரிகள் செயலாக்கப்பட்டிருந்தால் 99 சதவீத முனை ஆதரவைப் பெற முடியாது. இதன் விளைவாக, மரத்தின் வெவ்வேறு முனைகளுடன் தொடர்புடைய ஆதரவு மதிப்புகளை மதிப்பிடுவதற்கு விரைவான தோராயமான முறைகளைப் பயன்படுத்துவது இப்போது மிகவும் பொதுவானது (எடுத்துக்காட்டாக, கீழே உள்ள தோராயமான நிகழ்தகவு-விகித சோதனையைப் பார்க்கவும்). 2. பேய்சியன் மாதிரி. தரவை மறுபரிசீலனை செய்ய பூட்ஸ்ட்ராப்பிங்கைப் பயன்படுத்துவதற்குப் பதிலாக, கொடுக்கப்பட்ட தரவுகளிலிருந்து பைலோஜெனியை மறுசீரமைப்பதில் உள்ள நிச்சயமற்ற தன்மையை ஆராய்வதன் மூலம் முனை ஆதரவை அளவிட முடியும். மார்கோவ் சங்கிலி மான்டே கார்லோ போன்ற பேய்சியன் மாதிரி முறைகள் (ஹால்ட் மாதிரியைப் பார்க்கவும்) மாதிரி மற்றும் தரவு கொடுக்கப்பட்ட பின்புற விநியோகத்திலிருந்து அளவுருக்களின் சீரற்ற மாதிரியை உருவாக்க வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன. இந்த வழக்கில், மரம் அளவுருக்களின் தொகுப்பாகும். அந்த குறிப்பிட்ட முனையிலிருந்து இறங்கும் மோனோஃபைலிடிக் கிளேடு தோன்றும் மரங்களின் எண்ணிக்கையை எண்ணுவதன் மூலம் இந்த மரங்களின் மாதிரியிலிருந்து முனை ஆதரவைப் பற்றிய பேய்சியன் மதிப்பீட்டைப் பெறலாம். சாத்தியமான அனைத்து மரங்களின் இடமும் மகத்தானது என்பதால் பேய்சியன் மாதிரி கணக்கீட்டு ரீதியாக கோருகிறது, இது பெரிய தரவுத் தொகுப்புகளுக்கு ஒருங்கிணைப்பை கடினமாக்குகிறது அல்லது அடைய முடியாது. 3. தோராயமான சாத்தியக்கூறு-விகித சோதனை. பேய்சியன் மாதிரியைப் போலல்லாமல், இந்த முறை அதிகபட்ச சாத்தியக்கூறுகளின் அடிப்படையில் மரத்தின் ஒற்றை மதிப்பீட்டின் அடிப்படையில் செய்யப்படுகிறது, அங்கு சாத்தியக்கூறு என்பது மரம் மற்றும் பரிணாம மாதிரியைக் கொடுக்கப்பட்ட கவனிக்கப்பட்ட தரவுகளின் நிகழ்தகவு ஆகும். சாத்தியக்கூறு விகிதம் சோதனை (எல்ஆர்டி) என்பது இரண்டு மாதிரிகள் அல்லது கருதுகோள்களுக்கு இடையில் தேர்ந்தெடுப்பதற்கான ஒரு முறையாகும், அங்கு அவற்றின் சாத்தியக்கூறுகளின் விகிதம் ஒரு சோதனை புள்ளிவிவரமாகும், இது புள்ளிவிவர முக்கியத்துவத்தை மதிப்பிடுவதற்காக பூஜ்ய விநியோகத்திற்கு வரைபடமாக்கப்படுகிறது. இந்த பயன்பாட்டில், மாற்று கருதுகோள் என்னவென்றால், புனரமைக்கப்பட்ட மரத்தில் ஒரு கிளை பூஜ்ஜிய நீளத்தைக் கொண்டுள்ளது, இது வழித்தோன்றல் கிளேடை அதன் பின்னணியிலிருந்து வேறுபடுத்த முடியாது என்பதைக் குறிக்கும். இது எல். ஆர். டி. யை ஒரு உள்ளூர்மயமாக்கப்பட்ட பகுப்பாய்வாக ஆக்குகிறதுஃ மீதமுள்ள மரம் உண்மை என்று கருதப்படும்போது இது ஒரு முனையின் ஆதரவை மதிப்பீடு செய்கிறது. மறுபுறம், இந்த குறுகிய நோக்கம் பேய்சியன் மாதிரி மற்றும் பூட்ஸ்ட்ராப் மாதிரியுடன் ஒப்பிடுகையில் தோராயமான எல்ஆர்டி முறையை கணக்கீட்டு ரீதியாக திறமையானதாக ஆக்குகிறது. எல்ஆர்டி முறையைத் தவிர, பூட்ஸ்ட்ராப் ஆதரவின் விரைவான தோராயத்திற்கு வேறு பல முறைகள் உள்ளன, மேலும் இது ஆராய்ச்சியின் செயலில் உள்ளது. பின்னணி வரிசைகள் மோனோஃபைலிடிக் மற்றும் பாராபைலெடிக் கிளேட்களின் விளக்கம் புரவலன் மக்கள்தொகையிலிருந்து போதுமான எண்ணிக்கையிலான நோய்த்தொற்றுகள் மாதிரியாக எடுக்கப்பட்டுள்ளதா என்பதைப் பொறுத்தது. மரத்தில் மக்கள்தொகையில் குறைந்தபட்சம் மற்றொரு புரவலனிடமிருந்து கூடுதல் வரிசைகள் இருந்தால் மட்டுமே ஒரு புரவலனின் வரிசைகள் இரண்டாவது புரவலனின் வரிசைகளுடன் தொடர்புடைய பாராபைலெட்டியாக மாறும். மேலே குறிப்பிட்டுள்ளபடி, அனுமான மூலத்தை பெறுநர் புரவலனுடன் இணைக்கும் "பரிமாற்ற சங்கிலியில்" மாதிரி செய்யப்படாத புரவலன் தனிநபர்கள் இருக்கலாம் (படம் 3B). மக்கள்தொகையில் கூடுதல் புரவலன்களிடமிருந்து பின்னணி வரிசைகளை இணைப்பது ஒரு புறக் குழுவைப் பயன்படுத்தி ஒரு பைலோஜெனியை வேரூன்றச் செய்வதில் உள்ள சிக்கலைப் போன்றது, அங்கு வேர் மரத்தின் ஆரம்ப கால புள்ளியைக் குறிக்கிறது. இரண்டு புரவலன்களின் வரிசைகளுடன் தொடர்புடைய மரத்தின் பிரிவில் இந்த "வேர்" இருப்பிடம் எந்த புரவலன் சாத்தியமான ஆதாரமாக விளக்கப்படுகிறது என்பதை தீர்மானிக்கிறது. பின்னணி காட்சிகளைத் தேர்ந்தெடுப்பதற்கான முறையான வழிகாட்டுதல்கள் எதுவும் இல்லை. பொதுவாக, விசாரணையில் உள்ள இரண்டு புரவலர்களின் அதே புவியியல் பிராந்தியத்தில் சேகரிக்கப்பட்ட காட்சிகளை ஒன்று உள்ளடக்கியது. இந்த உள்ளூர் வரிசைகள் சில நேரங்களில் கூடுதல் வரிசைகளுடன் அதிகரிக்கப்படுகின்றன, அவை பொது தரவுத்தளங்களிலிருந்து அவற்றின் மரபணு ஒற்றுமையின் அடிப்படையில் மீட்டெடுக்கப்படுகின்றன (எ. கா., பிளாஸ்ட்), அவை ஒரே பிராந்தியத்திலிருந்து சேகரிக்கப்படவில்லை. பொதுவாக, பின்னணி தரவு ஒருமித்த (மொத்த) வரிசைகளைக் கொண்டுள்ளது, அங்கு ஒவ்வொரு புரவலனும் ஒற்றை வரிசையால் குறிப்பிடப்படுகிறது, இது புட்டேடிவ் சோர்ஸ் மற்றும் பெறுநர் புரவலன்கள் போலல்லாமல் பல குளோனல் வரிசைகள் மாதிரியாக உள்ளன. குளோனல் வரிசைமுறை மிகவும் உழைப்பு மிகுந்ததாக இருப்பதால், அத்தகைய தரவு பொதுவாக பின்னணி வரிசைகளாக பயன்படுத்த கிடைக்காது. ஒரே பைலோஜெனியில் பல்வேறு வகையான வரிசைகளை (குளோனல் மற்றும் மொத்தமாக) இணைப்பது முடிவுகளின் விளக்கத்தை சார்புப்படுத்தலாம், ஏனெனில் ஒரு பின்னணி ஹோஸ்டிலிருந்து ஒருமித்த வரிசைக்குள் வரிசைகளை கூடு கட்டுவது சாத்தியமில்லை. பைலோடைனமிக் முறைகள் பொதுவாக, பைலோடைனமிக்ஸ் என்பது மூலக்கூறு தொற்றுநோயியல் மற்றும் பைலோஜெனெடிக்ஸ் ஆகியவற்றின் துணைப்பிரிவாகும், இது தொற்றுநோயியல் செயல்முறைகளின் புனரமைப்பைப் பற்றியது, அதாவது ஒரு தொற்றுநோயின் விரைவான விரிவாக்கம் அல்லது புரவலன் மக்கள்தொகையில் மந்தை நோய் எதிர்ப்பு சக்தியின் தோற்றம், மக்கள்தொகையிலிருந்து மாதிரியாக எடுக்கப்பட்ட பைலோஜெனெடிக் மரத்தின் வடிவத்திலிருந்து. ஒரு பைலோடைனமிக் முறை மர வடிவத்தை முதன்மை தரவு ஆதாரமாக பயன்படுத்துகிறது, இது கவனிக்கப்பட்ட நோய்த்தொற்றுகளுக்கு இடையிலான பரிணாம உறவுகளை பாதித்த உயிரியல் செயல்முறைகளைக் குறிக்கும் மாதிரிகளை அளவிடுகிறது. இந்த செயல்முறையை பரிணாம வளர்ச்சியின் பொருத்தமான மாதிரிகளுடன் (நியூக்ளியோடைடு மாற்று மாதிரி அல்லது மூலக்கூறு கடிகார மாதிரி போன்றவை) குழப்பமடையக்கூடாது, இது மரத்தின் வடிவத்தை மறுசீரமைக்க தொடர்புடைய மக்கள்தொகையின் (நோய்த்தொற்றுகள்) கவனிக்கப்பட்ட பண்புகளிலிருந்து, இது பைலோஜெனெடிக்ஸ் துறையில் இருந்து உருவாகிறது. வைரஸ்கள் மற்றும் பாக்டீரியாவின் ஒப்பீட்டளவில் விரைவான பரிணாமம், தற்போது மாதிரியாக எடுக்கப்பட்ட நோய்த்தொற்றுகளிலிருந்து புனரமைக்கப்பட்ட பைலோஜெனியின் வடிவத்திலிருந்து ஒரு தொற்றுநோயின் சமீபத்திய இயக்கவியலை மறுகட்டமைக்க சாத்தியமாக்குகிறது. மூல பண்புக்கூறுக்கான பைலோடைனமிக் முறைகளின் பயன்பாடு டிரான்ஸ்மிஷன் மரத்தின் புனரமைப்பை உள்ளடக்கியது, இது பைலோஜெனெடிக் மரத்தின் வடிவத்தில் அதன் எஞ்சிய விளைவிலிருந்து நேரடியாகக் கவனிக்க முடியாது. வெவ்வேறு புரவலன் தனிநபர்களிடமிருந்து மாதிரி எடுக்கப்பட்ட நோய்க்கிருமி மக்களிடையே மரபணு வேறுபாட்டிலிருந்து பைலோஜெனெடிக் மரங்களை மறுசீரமைப்பதற்கான நிறுவப்பட்ட முறைகள் இருந்தாலும், பைலோஜெனி பரவக்கூடிய மரத்தின் மோசமான தோராயமாக இருப்பதற்கு பல காரணங்கள் உள்ளன (படம் 3). இந்த சூழலில், இந்த முரண்பாட்டிற்கு காரணமான ஒன்று அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட செயல்முறைகளை மாதிரியாக்குவதன் மூலம் பைலோஜெனிக்கும் பரிமாற்ற மரத்திற்கும் இடையிலான முரண்பாட்டை ஒருங்கிணைக்க பைலோடைனமிக் முறைகள் முயற்சிக்கின்றன, மேலும் இந்த மாதிரிகளை தரவுகளுடன் பொருத்துகின்றன (படம் 4). பைலோடைனமிக் மாதிரிகளின் சிக்கலைக் கருத்தில் கொண்டு, இந்த முறைகள் பெரும்பாலும் பின்புற விநியோகத்திலிருந்து பரிமாற்ற மரங்களை மாதிரி செய்ய பேய்சியன் அனுமானத்தைப் பயன்படுத்துகின்றன, அங்கு பரிமாற்ற மரம் "யார் யாரை பாதித்தது" என்பதற்கான வெளிப்படையான மாதிரியாகும். இந்த முறைகள் ஒரு நபரிடமிருந்து மற்றொரு நபருக்கு நேரடி பரிமாற்றத்தின் நிகழ்தகவை மதிப்பிட முடியும் என்றாலும், இந்த நிகழ்தகவு மாதிரி (சாத்தியமான பல மாதிரிகளிலிருந்து தேர்ந்தெடுக்கப்பட்டது) யதார்த்தத்தை எவ்வளவு நன்கு தோராயமாக மதிப்பிடுகிறது என்பதைப் பொறுத்தது. பரவுதல் வரலாற்றின் தோராயமாக பைலோஜெனெடிக் மரத்தைப் பயன்படுத்தும்போது தேவைப்படும் பல்வேறு அனுமானங்களால் ஏற்படும் கூடுதல் நிச்சயமற்ற தன்மையை ஒருங்கிணைக்க செயல்படுத்தப்பட்ட மாதிரிகளை கீழே விவரிக்கிறோம், ஆனால் அகற்றவில்லை. மக்கள்தொகை மற்றும் பரிமாற்ற மாதிரிகள் ஒரு அடிப்படை எளிமைப்படுத்தும் அனுமானம் என்னவென்றால், தொற்றுநோயில் உள்ள ஒவ்வொரு நோய்த்தொற்றும் தரவு தொகுப்பில் குறைந்தது ஒரு மரபணு வரிசையாவது குறிக்கிறது (முழுமையான மாதிரி). ஒரு வரையறுக்கப்பட்ட புவியியல் பிராந்தியத்தில் உள்ள பண்ணைகளிடையே நோய் பரவுவது போன்ற சூழ்நிலைகளில் முழுமையான மாதிரி சாத்தியமானதாக இருந்தாலும், மற்ற சூழல்களில் மாதிரி செய்யப்படாத ஆதாரங்களை நிராகரிப்பது பொதுவாக சாத்தியமில்லை. களங்கப்படுத்தப்பட்ட மற்றும்/அல்லது ஓரங்கட்டப்பட்ட மக்களுடன் தொடர்புடைய தொற்று நோய்களுக்கு இது குறிப்பாக பொருந்தும், அவை நீண்ட அறிகுறியற்ற காலத்தைக் கொண்டுள்ளன, அல்லது ஒரு பொதுவான தொற்றுநோயின் சூழலில், நோய் பரவல் மாதிரி சேகரிப்பு மற்றும் மரபணு வரிசைமுறைக்கான உள்ளூர் திறனை கணிசமாக மீறக்கூடும். காலப்போக்கில் தொற்றுநோயின் வளர்ச்சியை மாதிரியாக்குவதன் மூலம் மாதிரி செய்யப்படாத புரவலன்களின் இருப்பை நிவர்த்தி செய்ய பல முறைகள் முயற்சிக்கின்றன, இது எந்த நேரத்திலும் பாதிக்கப்பட்ட புரவலன்களின் மொத்த எண்ணிக்கையை கணிக்கிறது. வேறுவிதமாகக் கூறினால், ஒரு தொற்று ஒரு மாதிரி செய்யப்படாத மூலத்திலிருந்து பரவுவதற்கான நிகழ்தகவு, பரவும் நேரத்தில் பாதிக்கப்பட்ட மக்கள்தொகையின் மொத்த அளவைப் பொறுத்து ஓரளவு தீர்மானிக்கப்படுகிறது. தொற்றுநோய் வளர்ச்சியின் இந்த மாதிரிகள் சில நேரங்களில் மக்கள்தொகை மாதிரிகள் என்று குறிப்பிடப்படுகின்றன, ஏனெனில் சில அதிவேக மற்றும் தளவாட வளர்ச்சி மாதிரிகள் போன்ற மக்கள் தொகை வளர்ச்சி மாதிரிகளிலிருந்து பெறப்படுகின்றன. மாற்றாக, நோய்த்தொற்றுகளின் எண்ணிக்கையை ஒரு கம்பார்ட்மெண்டல் மாதிரியால் மாதிரியாக்கலாம், இது தனிப்பட்ட புரவலன்கள் பாதிக்கப்பட்ட நிலைகளிலிருந்து பாதிக்கப்படக்கூடிய நிலைகளுக்கு மாறும் விகிதத்தை விவரிக்கிறது, மேலும் நோய்த்தொற்றிலிருந்து மீட்பு அல்லது நோய்த்தொற்றின் வெவ்வேறு நிலைகள் போன்ற கூடுதல் நிலைகளை இணைக்க நீட்டிக்கப்படலாம். மக்கள்தொகை வளர்ச்சிக்கும் கம்பார்ட்மெண்டல் மாடல்களுக்கும் இடையிலான ஒரு முக்கியமான வேறுபாடு என்னவென்றால், நோய்த்தொற்று இல்லாத எளிதில் பாதிக்கப்படக்கூடிய புரவலன்களின் எண்ணிக்கை பிந்தையதில் வெளிப்படையாகக் கண்காணிக்கப்படுகிறது. ஒரு பைலோடைனமிக் பகுப்பாய்வு பைலோஜெனியை பரிமாற்ற மரத்தின் நேரடி ப்ராக்ஸியாகப் பயன்படுத்துவதன் மூலம் வளர்ச்சி மாதிரியை அளவிட முயற்சிக்கிறது, அல்லது ஒருங்கிணைந்த (படம் 4) போன்ற மக்கள்தொகை மரபணு மாதிரியைப் பயன்படுத்தி ஹோஸ்ட் பன்முகத்தன்மை காரணமாக இந்த மரங்களுக்கு இடையிலான முரண்பாட்டைக் கணக்கிட முயற்சிக்கிறது. பேய்சியன் முறைகள் இந்த பணியை மற்ற தரவு ஆதாரங்களுடன் இணைப்பதை சாத்தியமாக்குகின்றன, அதாவது அறிக்கையிடப்பட்ட வழக்கு நிகழ்வு மற்றும்/அல்லது காலப்போக்கில் பரவுதல் போன்றவை. பரவும் செயல்முறையை பாதிக்கப்பட்ட மக்கள்தொகையின் அளவிற்கு ஒரு ஒருங்கிணைந்த (தலைகீழ்-நேரம்) மாதிரி அல்லது பிறப்பு-இறப்பு அல்லது கிளை செயல்முறைகள் போன்ற முன்னோக்கி-நேர மாதிரியைப் பயன்படுத்தி வரைபடமாக்கலாம். எனவே, ஒருங்கிணைந்த மாதிரி பைலோடைனமிக்ஸில் இரண்டு வெவ்வேறு பயன்பாடுகளைக் கொண்டுள்ளது. முதலாவதாக, தனிப்பட்ட நோய்க்கிருமிகளின் பொதுவான வம்சாவளியை வெளிப்படையாக மாதிரியாக்குவதன் மூலம், புரவலன்களுக்குள் உள்ள பல்வேறு நோய்க்கிருமிகளின் குழப்பமான விளைவை நிவர்த்தி செய்ய இது பயன்படுத்தப்படலாம். இரண்டாவதாக, ஒருங்கிணைந்த நோய்த்தொற்றுகள் காலப்போக்கில் நோய்த்தொற்றுகளின் பரவலை மாதிரியாக மாற்றியமைக்க முடியும், புரவலன்களுக்குள் தனிநபர்களின் பொதுவான வம்சாவளிக்கும் புரவலன்களுக்கு இடையில் நோய்த்தொற்றுகள் பரவுவதற்கும் இடையே ஒரு ஒப்புமையை வரைகிறது. இந்த இணையானது கட்டமைக்கப்பட்ட ஒருங்கிணைப்பின் அடிப்படையில் பைலோடைனமிக் மாதிரிகளால் ஆராயப்பட்டுள்ளது, அங்கு மக்கள்தொகையை இரண்டு அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட துணை மக்கள்தொகைகளாக (டெம்ஸ்) பிரிக்கலாம். ஒவ்வொரு டெமும் ஒரு பாதிக்கப்பட்ட புரவலன் தனிநபரைக் குறிக்கிறது. டெம்களுக்கு இடையிலான நோய்க்கிருமி வம்சாவளிகளின் மட்டுப்படுத்தப்பட்ட இடம்பெயர்வு காரணமாக, சீரற்ற முறையில் மாதிரி எடுக்கப்பட்ட இரண்டு நோய்க்கிருமி வம்சாவளிகள் ஒரே டெமைச் சேர்ந்தவை என்றால் சமீபத்திய பொதுவான மூதாதையரைப் பகிர்ந்து கொள்ள அதிக வாய்ப்புள்ளது. பிறப்பு-இறப்பு மாதிரிகள் காலப்போக்கில் நோய்த்தொற்றுகளின் பெருக்கத்தை விவரிக்கின்றன, அங்கு ஒரு "பிறப்பு" நிகழ்வு ஒரு நோய்த்தொற்றை ஒரு நோய்த்தொற்றுக்கு ஆளாகாத விருந்தோம்பலுக்கு பரவுவதைக் குறிக்கிறது, மேலும் ஒரு "மரணம்" நிகழ்வு ஒரு நோய்த்தொற்றின் நோயறிதல் மற்றும் சிகிச்சையை அல்லது அதன் தன்னிச்சையான அனுமதியைக் குறிக்கலாம். இந்த வகை மாதிரிகள் முதலில் இனப்பெருக்கம் மற்றும் அழிவு மூலம் இனங்களின் பெருக்கத்தை விவரிக்க வடிவமைக்கப்பட்டன. இதேபோல், கிளை செயல்முறைகள் ஒரு தொற்றுநோயின் வளர்ச்சியை முன்னோக்கி மாதிரியாகக் காட்டுகின்றன, அங்கு ஒவ்வொரு பாதிக்கப்பட்ட புரவலனிலிருந்தும் ("சந்ததி") பரவுதலின் எண்ணிக்கை எதிர்மறை அல்லாத முழு எண்களின் மீது ஒரு தனித்துவமான நிகழ்தகவு விநியோகத்தால் விவரிக்கப்படுகிறது, அதாவது எதிர்மறை இருமியல் விநியோகம். கிளை செயல்முறை மாதிரிகள் இந்த சந்ததி விநியோகம் காலப்போக்கில் நிலையாக உள்ளது என்ற எளிமைப்படுத்தும் அனுமானத்தைப் பயன்படுத்த முனைகின்றன, இது பெரும்பாலான மக்கள் பாதிக்கப்படாத ஒரு தொற்றுநோயின் ஆரம்ப கட்டத்திற்கு இந்த வகை மாதிரிகளை மிகவும் பொருத்தமானதாக ஆக்குகிறது. மேலே குறிப்பிட்டுள்ளபடி, ஒவ்வொரு புரவலனுக்கும் உள்ளான நோய்க்கிருமி எண்ணிக்கையின் பன்முகப்படுத்தல் நோய்க்கிருமி பைலோஜெனியின் வடிவங்களுக்கும் பரவும் மரத்திற்கும் இடையிலான முரண்பாட்டை விளைவிக்கிறது. பைலோஜெனியை பரிமாற்ற மரத்திற்கு சமமாக கருதும் பைலோடைனமிக் முறைகள், ஒவ்வொரு புரவலனுக்கும் உள்ள மக்கள் தொகை ஒரு பரம்பரையால் தோராயமாக மதிப்பிடப்படும் அளவுக்கு சிறியது என்று மறைமுகமாக கருதுகின்றன. உள்-புரவலன் மக்கள் தொகை மாறுபட்டதாக இருந்தால், ஒரு பரிமாற்ற நிகழ்வு இரண்டு வம்சாவளிகள் அவற்றின் பொதுவான மூதாதையர்களிடமிருந்து பிரிந்ததிலிருந்து நேரத்தை குறைத்து மதிப்பிடும் (படம் 3 ஏ); இந்த நிகழ்வு இன மரத்துடன் தொடர்புடைய மரபணு மரங்களை பாதிக்கும் முழுமையற்ற வம்சாவளி வரிசைப்படுத்தலுக்கு ஒத்ததாகும். பைலோஜெனெடிக் மற்றும் டிரான்ஸ்மிஷன் மரங்களுக்கு இடையிலான முரண்பாடு கவனிக்கப்பட்ட தரவுகளிலிருந்து பிந்தையதை மறுகட்டமைப்பது மிகவும் கடினம். மேலும், முழுமையான பரவுதல் தடைகள் இருந்தால் உள்-புரவலன் பன்முகத்தன்மையின் விளைவு இன்னும் அதிகமாகிறது-மூல மக்கள்தொகையிலிருந்து பரவும் ஒன்றுக்கு மேற்பட்ட வம்சாவளிகளால் ஒரு புதிய தொற்று நிறுவப்படுகிறது-ஏனெனில் நோய்க்கிருமி வம்சாவளியின் பொதுவான மூதாதையர் முந்தைய புரவலன்களில் அமைந்திருக்கலாம். சர்ச்சைகள் மூல பண்புக்கூறு என்பது மூலக்கூறு தொற்றுநோயியல் ஒரு உள்ளார்ந்த சர்ச்சைக்குரிய பயன்பாடாகும், ஏனெனில் இது ஒரு குறிப்பிட்ட மக்கள் தொகை அல்லது தனிநபரை ஒரு தொற்று நோய் பரவுவதற்கு காரணமாக அடையாளம் காட்டுகிறது. மூலக்கூறு மூல பண்புக்கூறு பெருகிய முறையில் சிக்கலான தரவுகளின் சிறப்பு மற்றும் கணக்கீட்டு-தீவிர பகுப்பாய்வு தேவைப்படுவதால், இந்த பகுப்பாய்வுகளில் அடிப்படை மாதிரி அனுமானங்கள் மற்றும் நிச்சயமற்ற நிலை ஆகியவை பெரும்பாலும் முக்கிய பாதிக்கப்பட்ட மக்கள் மற்றும் சமூக வக்கீல்கள் உட்பட முக்கிய பங்குதாரர்களுக்கு அணுக முடியாதவை. மூலக்கூறு தடயவியல் மற்றும் எச். ஐ. வி-1 பரவுதல் பொது சுகாதார சூழலுக்கு வெளியே, மூல பண்புக்கூறு என்ற கருத்து எச். ஐ. வி உடன் வாழும் மக்கள் தங்கள் நோய்த்தொற்றை மற்றொரு நபருக்கு பரப்பியதற்காக வழக்குத் தொடரப்படுவதற்கு குறிப்பிடத்தக்க சட்ட மற்றும் நெறிமுறை தாக்கங்களைக் கொண்டுள்ளது. ஒருவரின் நோய்த்தொற்று நிலையை வெளிப்படுத்தாமல் எச். ஐ. வி-1 பரவுவது அமெரிக்கா உட்பட பல நாடுகளில் குற்றவியல் வழக்குத் தொடரக்கூடிய குற்றமாகும். எடுத்துக்காட்டாக, கனடாவில் எச். ஐ. வி பரவும் வழக்குகளில் பிரதிவாதிகள் மீது மோசமான பாலியல் வன்கொடுமை குற்றம் சாட்டப்பட்டுள்ளது, "அதிகபட்ச ஆயுள் தண்டனை மற்றும் பாலியல் குற்றவாளியாக கட்டாய வாழ்நாள் பதிவு". இத்தகைய குற்றவியல் வழக்குகளில் மூலக்கூறு மூல பண்புக்கூறு முறைகள் தடயவியல் சான்றுகளாகப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. பைலோஜெனெடிக் கிளஸ்டரிங்கின் தடயவியல் பயன்பாடுகள் எச். ஐ. வி-1 பரவுதல் வழக்கின் ஆரம்ப மற்றும் நன்கு அறியப்பட்ட எடுத்துக்காட்டுகளில் ஒன்று "புளோரிடா பல் மருத்துவர்" என்று அழைக்கப்படுபவரின் விசாரணை ஆகும், அங்கு ஒரு எச். ஐ. வி பாசிட்டிவ் பல் மருத்துவர் தனது நோய்த்தொற்றை ஒரு நோயாளிக்கு பரப்பியதாக குற்றம் சாட்டப்பட்டார். மரபணு கிளஸ்டரிங்-குறிப்பாக, ஒரு பைலோஜெனியின் சூழலில் கிளஸ்டரிங்-பல் மருத்துவரிடமிருந்து மாதிரியாக எடுக்கப்பட்ட எச். ஐ. வி-1 துகள்கள் நோயாளியிடமிருந்து மாதிரியாக எடுக்கப்பட்டவற்றுடன் மரபணு ரீதியாக ஒத்திருக்கின்றன என்பதை நிரூபிக்க இந்த தரவுகளுக்கு பயன்படுத்தப்பட்டாலும், மூல பண்புக்கூறுக்கு கிளஸ்டரிங் மட்டும் போதாது. நோய்த்தொற்றுகள் தொற்றுநோயியல் ரீதியாக இணைக்கப்பட வாய்ப்பில்லை என்பதற்கான ஆதாரங்களை மட்டுமே கிளஸ்டர்கள் வழங்க முடியும், ஏனெனில் அவை மக்கள்தொகையில் உள்ள மற்ற நோய்த்தொற்றுகளுடன் ஒப்பிடுகையில் மிகவும் வேறுபட்டவை. எடுத்துக்காட்டாக, நோயாளியிடமிருந்து பெறப்பட்ட எச். ஐ. வி-1 வரிசை விசாரணையின் கீழ் உள்ள மூன்றாம் தரப்பினரின் வரிசையை விட அவர்களின் பாலியல் கூட்டாளரிடமிருந்து வந்த வரிசைக்கு மிகவும் ஒத்ததாக இருந்தது என்பதை நிரூபிக்க இதேபோன்ற பைலோஜெனெடிக் முறைகள் அடுத்தடுத்த வழக்கில் பயன்படுத்தப்பட்டன. கிளஸ்டரிங் பரவலின் திசை பற்றிய எந்த தகவலையும் வழங்கவில்லை (எ. கா., தொற்று தனிநபர் A இலிருந்து தனிநபர் B க்கு பரவியதா அல்லது B இலிருந்து A க்கு பரவியதா; படம் 3), அல்லது ஒன்று அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட பிற அறியப்படாத நபர்கள் (யாரிடமிருந்து எந்த வைரஸ் வரிசைகளும் பெறப்படவில்லை) பரவும் வரலாற்றில் ஈடுபட்டிருக்கலாம் என்ற சாத்தியத்தை அது நிராகரிக்க முடியாது. கிளஸ்டரிங்கின் இந்த அறியப்பட்ட வரம்புகள் இருந்தபோதிலும், நோய்த்தொற்றுகளின் மரபணு ஒற்றுமை குறித்த அறிக்கைகள் நீதிமன்ற வழக்குகளில் தொடர்ந்து தோன்றுகின்றன. மறுபுறம், கிளஸ்டரிங் மக்கள்தொகையில் அதிகரித்த பரவும் விகிதங்களை விரைவாகக் கண்டறிய பொது சுகாதார நிறுவனங்களுக்கு உதவுவதன் மூலம் மக்கள் தொகை அளவிலான நன்மைகளைக் கொண்டிருக்கலாம், இதன் மூலம் தடுப்பு முயற்சிகளின் ஒதுக்கீட்டை உகந்ததாக்கலாம். கிளஸ்டரிங்கின் பொது சுகாதார பயன்பாடுகளின் விரிவாக்கம் எச். ஐ. வி உடன் வாழும் மக்களிடையே கவலைகளை எழுப்பியுள்ளது, தனிப்பட்ட சுகாதாரத் தரவுகளின் இந்த பயன்பாடு அவர்களுக்கு பரவுவதற்கு குற்றவியல் வழக்குத் தொடர அதிக ஆபத்தை ஏற்படுத்தக்கூடும். பாராஃபிலி முறைகளின் தடயவியல் பயன்பாடுகள் எச். ஐ. வி-1 பரவலுக்கான தனிநபர்கள் மீது வழக்குத் தொடர பாராஃபிலி அடிப்படையிலான மூல பண்புக்கூறு முறைகள் பயன்படுத்தப்பட்டுள்ளன. ஆரம்பகால உதாரணங்களில் ஒன்று 2002 இல் வெளியிடப்பட்டது, அங்கு ஒரு மருத்துவர் எச். ஐ. வி-1 பாசிட்டிவ் ஒரு நோயாளியிடமிருந்து (பி) வேண்டுமென்றே இரத்தத்தை மற்றொரு நோயாளிக்கு (வி) செலுத்தியதாக குற்றம் சாட்டப்பட்டது. இந்த ஆய்வு இரு நோயாளிகளிடமிருந்தும் எச். ஐ. வி-1 வரிசைகள் தொடர்பான ஒரு பைலோஜெனெடிக் மரத்தை மறுகட்டமைக்க அதிகபட்ச சாத்தியக்கூறு முறைகளைப் பயன்படுத்தியது. ஆர்டி வரிசைகளிலிருந்து மறுசீரமைக்கப்பட்ட பைலோஜெனிக்கு P இலிருந்து V க்கு நேரடி அல்லது மறைமுக பரிமாற்றத்தைக் குறிக்கும் வரிசைகளின் பாராஃபிலி தெரிவிக்கப்பட்டது (படம் 5). இருப்பினும், அதே குழுவிலிருந்து மிகவும் மாறுபட்ட எச். ஐ. வி-1 உறை (என். வி.) வரிசைகளிலிருந்து புனரமைக்கப்பட்ட இரண்டாவது மரம் பரவுவதற்கான திசையில் முடிவடையவில்லை-பி மற்றும் வி நோயாளிகளிடமிருந்து என். வி வரிசைகள் முறையே இரண்டு மோனோஃபைலிடிக் குழுக்களாக தொகுக்கப்பட்டன, அவை கூட்டாக வேறுபட்டன பின்னணியில் இருந்து. மூல பண்புக்கூறுக்கு பாராஃபிலியின் பயன்பாடு அடுத்த தலைமுறை வரிசைமுறையின் தொடக்கத்துடன் தூண்டப்பட்டது, இது பல புரவலன் தனிநபர்களிடமிருந்து அதிக எண்ணிக்கையிலான தனிப்பட்ட வைரஸ்களை விரைவாக வரிசைப்படுத்துவதை மிகவும் செலவு குறைந்ததாக மாற்றியது. மிக சமீபத்திய ஆராய்ச்சி பைலோஜெனியில் உள்ள வரிசைகளின் விநியோகத்தை பரிமாற்றத்தின் திசையுடன் ஒத்துப்போகிறது என்று விளக்கும் ஒரு முறைப்படுத்தப்பட்ட கட்டமைப்பையும் உருவாக்கியுள்ளது. செர்பியா, தைவான், சீனா மற்றும் போர்ச்சுகல் ஆகிய நாடுகளில் எச். ஐ. வி பரவும் வழக்குகளுக்கான தடயவியல் ஆதாரங்களை மறு பகுப்பாய்வு செய்ய அல்லது உருவாக்க பல ஆய்வுகள் இந்த கட்டமைப்பைப் பயன்படுத்தியுள்ளன. இத்தகைய ஆய்வுகளின் எண்ணிக்கை அதிகரித்து வருவது எச். ஐ. வி-1 க்கான இந்த வகை பைலோஜெனெடிக் பகுப்பாய்வின் நெறிமுறை மற்றும் சட்டரீதியான தாக்கங்கள் குறித்து சர்ச்சைக்கு வழிவகுத்துள்ளது. ஒரு பைலோஜெனியில் உள்ள வரிசைகளின் குழுவை மோனோஃபைலிடிக் அல்லது பாராபைலெடிக் குழுக்களாக வகைப்படுத்துவதற்கான துல்லியம் மர மறுசீரமைப்பின் துல்லியத்தை பெரிதும் சார்ந்துள்ளது. மேலே விவரிக்கப்பட்டுள்ளபடி (பாராஃபிலியைப் பார்க்கவும்), மரத்தில் ஒரு குறிப்பிட்ட கிளேடு பற்றிய நமது புள்ளிவிவர நம்பிக்கை, சமமான தரவு தொகுப்பில் மர மறுசீரமைப்பு மீண்டும் செய்யப்பட்டால் அதே கிளேடு பெறப்படும் என்று மதிப்பிடப்பட்ட நிகழ்தகவு மூலம் அளவிடப்படுகிறது. இந்த ஆதரவு மதிப்பு கிளேட் "உண்மையான" மரத்தில் தோன்றும் நிகழ்தகவு அல்ல, ஏனெனில் இந்த அளவு கையில் உள்ள தரவுகளில் நிபந்தனைக்குட்பட்டது-இருப்பினும், இது பெரும்பாலும் இந்த வழியில் தவறாகப் புரிந்து கொள்ளப்படுகிறது. புரவலன் A இலிருந்து புரவலன் B இலிருந்து பராபைலெடிக் வரிசைகளின் குழுவிலிருந்து ஒரு உள்ளமைக்கப்பட்ட மோனோஃபைலிடிக் கிளேடு வரிசைகளை பிரிக்கும் கிளை குறைந்த ஆதரவு மதிப்பைக் கொண்டிருந்தால், வழக்கமான செயல்முறை அந்த கிளையை மரத்திலிருந்து அகற்றுவதாகும். இது மோனோஃபைலிடிக் மற்றும் பாராபைலெடிக் கிளேடுகள் இடிந்து விழுவதன் விளைவாக இருக்கும், இதனால் மரம் பரவுவதற்கான இரு திசையிலும் தெளிவற்றதாக இருக்கும். இருப்பினும், இந்த நடைமுறை ஆதார பண்புக்கூறு விசாரணைகளில் தொடர்ந்து பயன்படுத்தப்படவில்லை. எடுத்துக்காட்டாக, தைவானில் 2020 ஆய்வில் காட்டப்பட்டுள்ள மரங்கள் குறைந்த ஆதரவு (<80 சதவீதம்) கொண்ட கிளைகள் இடிந்து விழும்போது பிரதிவாதியிடமிருந்து வாதிக்கு பரவுவதை ஆதரிக்கவில்லை. மேலும், வரிசைமுறையை இலக்காகக் கொண்ட வைரஸ் மரபணுவின் பகுதியைப் பொறுத்து முடிவு மாறுபடும். பரவலின் திசையை ஊகிக்க பாராஃபிலியின் பயன்பாடு சமீபத்தில் எச். ஐ. வி செரோடிசோர்டன்ட் தம்பதிகளின் வருங்கால குழுவில் மதிப்பீடு செய்யப்பட்டது (ஆய்வின் தொடக்கத்தில் ஒரு பங்குதாரர் எச். ஐ. வி பாசிட்டிவ் இருந்த இடத்தில்). ஆய்வின் போது எச். ஐ. வி எதிர்மறை பங்குதாரர் பாதிக்கப்பட்ட 33 ஜோடிகளிலிருந்து பெறப்பட்ட மாதிரிகளிலிருந்து உருவாக்கப்பட்ட அடுத்த தலைமுறை வரிசை தரவுகளுக்கு பாராஃபிலி முறையைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், 13 சதவீதம் முதல் 21 சதவீதம் வழக்குகளில் பரவுவதற்கான திசை தவறாக மறுசீரமைக்கப்பட்டிருப்பதை ஆசிரியர்கள் கண்டறிந்தனர், எந்த வரிசைகள் பகுப்பாய்வு செய்யப்பட்டன என்பதைப் பொறுத்து. இருப்பினும், அதே ஆசிரியர்கள் பலரை உள்ளடக்கிய ஒரு பின்தொடர்தல் ஆய்வு, அனைத்து புரவலன் தனிநபர்களிடமிருந்தும் முழு வைரஸ் மரபணுவை ஆழமாக மறைக்க மிகவும் விரிவான வரிசைமுறை முறையைப் பயன்படுத்தியது, தவறாக வகைப்படுத்தப்பட்ட வழக்குகளின் சதவீதத்தை 3.1 சதவீதமாகக் குறைத்தது. ஃபைலோடைனமிக்ஸின் தடயவியல் பயன்பாடுகள் கிளஸ்டரிங் மற்றும் பாராஃபிலி முறைகள் இரண்டின் பொதுவான அம்சம் என்னவென்றால், எந்த அணுகுமுறையும் ஒரு தொற்று ஒரு குறிப்பிட்ட மூல மக்களிடமிருந்து அல்லது தனிநபரிடமிருந்து பெறுநருக்கு நேரடியாக பரவியது என்ற கருதுகோளை வெளிப்படையாக சோதிக்கவில்லை. ஒவ்வொரு புரவலனுக்கும் உள்ளான நோய்க்கிருமிகளின் எண்ணிக்கையின் பரிணாமம் போன்ற இந்த முரண்பாட்டிற்கு பங்களிக்கும் செயல்முறைகளை மாதிரியாக்குவதன் மூலம் நோய்க்கிருமி பைலோஜெனிக்கும் அடிப்படை பரிமாற்ற வரலாற்றுக்கும் இடையிலான முரண்பாட்டைக் கடக்க பைலோடைனமிக் முறைகள் முயற்சிக்கின்றன. மூல பண்புக்கூறுக்கான பைலோடைனமிக் முறைகளின் வளர்ச்சி வேகமாக விரிவடைந்து வருகிறது, 2014 முதல் ஏராளமான வெளியிடப்பட்ட ஆய்வுகள் மற்றும் தொடர்புடைய மென்பொருள்கள் வெளியிடப்பட்டுள்ளன (மென்பொருளைப் பார்க்கவும்). இந்த முறைகள் இன்ஃப்ளூயன்ஸா ஏ வைரஸ், கால் மற்றும் வாய் நோய் வைரஸ் மற்றும் மைக்கோபாக்டீரியம் காசநோய் உள்ளிட்ட பிற தொற்று நோய்களுக்கு பயன்படுத்தப்படுவதால், அவை இதுவரை எச். ஐ. வி-1 உடன் தொடர்புடைய களங்கம் மற்றும் குற்றமயமாக்கல் போன்ற நெறிமுறை சிக்கல்களைத் தவிர்த்துள்ளன. இருப்பினும், எச். ஐ. வி-1 க்கு பைலோடைனமிக் மூல பண்புக்கூறு பயன்பாடுகள் இலக்கியத்தில் தோன்றத் தொடங்கியுள்ளன. எடுத்துக்காட்டாக, கனடாவின் ஆல்பர்ட்டாவை தளமாகக் கொண்ட ஒரு ஆய்வில், எச். ஐ. வி-1 வரிசை தரவுகளிலிருந்து தங்கள் கிளினிக்கில் சிகிச்சையைப் பெறும் நோயாளிகளிடையே பரிமாற்ற நிகழ்வுகளை மறுகட்டமைக்க புலனாய்வாளர்கள் ஒரு பைலோடைனமிக் முறையைப் (டிரான்ஸ்ஃபிலோ) பயன்படுத்தினர். டிரான்ஸ்ஃபிலோ திட்டம், இயல்பாகவே, மாதிரியாக இல்லாத நோய்த்தொற்றுகளின் விகிதத்தை மதிப்பிட முயற்சித்தாலும், புலனாய்வாளர்கள் இந்த விகிதத்தை 1 சதவீதமாக நிர்ணயித்தனர். அவ்வாறு செய்வதன் மூலம், தங்கள் பிராந்திய தொற்றுநோய்களில் (குறைந்தது 1,800 பேர் கொண்ட) எச். ஐ. வி-1 உடன் வாழும் ஒவ்வொரு நபரும் 139 வரிசைகளின் தரவுத் தொகுப்பில் குறிப்பிடப்பட்டுள்ளனர் என்ற நம்பத்தகாத அனுமானத்தை அவர்களின் பகுப்பாய்வு கொண்டு சென்றது. 2010 ஹைட்டியில் காலரா வெடிப்பு 2010 ஆம் ஆண்டில் ஹைட்டியைத் தாக்கிய 7 ரிக்டர் அளவிலான பூகம்பத்திற்குப் பிறகு, விப்ரியோ காலரா என்ற பாக்டீரியாவால் ஏற்படும் இரைப்பை குடல் நோய்த்தொற்றான காலரா பெரிய அளவில் வெடித்தது. நவீன வரலாற்றில் காலராவின் மிக முக்கியமான வெடிப்புகளில் ஒன்றில் கிட்டத்தட்ட 800,000 ஹைட்டியர்கள் பாதிக்கப்பட்டனர் மற்றும் கிட்டத்தட்ட 10,000 பேர் இறந்தனர். துடிப்பு-புலம் ஜெல் எலக்ட்ரோபோரேசிஸைப் பயன்படுத்தி ஆரம்ப நுண்ணுயிர் துணை வகைப்படுத்தல் தெற்காசியாவில் மாதிரியாக எடுக்கப்பட்ட காலரா விகாரங்களுக்கு மிகவும் மரபணு ரீதியாக ஒத்ததாக இருந்தது என்பதைக் குறிக்கிறது. நோய்த்தொற்றின் நம்பத்தகுந்த மூலத்தை இன்னும் விரிவாக வரைவதற்காக, தெற்காசியா மற்றும் தென் அமெரிக்காவிலிருந்து காலரா விகாரங்கள் ஹைட்டியன் வெடிப்பிலிருந்து மாதிரியாக எடுக்கப்பட்ட விகாரங்களுடன் ஒப்பிடப்பட்டன. ஹைட்டியில் உள்ள வழக்குகளில் இருந்து எடுக்கப்பட்ட முழு மரபணு வரிசைகளும் தெற்காசியாவிலிருந்து (அதாவது நேபாளம் மற்றும் பங்களாதேஷ்) எடுக்கப்பட்ட வரிசைகளுடன் பொதுவான தளங்களைப் பகிர்ந்து கொண்டன, அவை ஹைட்டிக்கு அருகிலுள்ள புவியியல் பகுதிகளில் இருப்பதை விட. மூன்று நேபாள வீரர்களிடமிருந்தும் மூன்று ஹைட்டிய உள்ளூர் மக்களிடமிருந்தும் எடுக்கப்பட்ட காலரா விகாரங்களுக்கு இடையே நேரடி ஒப்பீடுகள் செய்யப்பட்டன, அவை மரபணு வரிசையில் கிட்டத்தட்ட ஒரே மாதிரியாக இருந்தன, இது ஒரு பைலோஜெனெடிக் கிளஸ்டரை உருவாக்குகிறது. பைலோஜெனெடிக் மூல பண்புக்கூறு ஆய்வுகள் மூலம் சேகரிக்கப்பட்ட ஆதாரங்களின் அடிப்படையில், இந்த வெடிப்பில் ஹைட்டிக்கு ஐக்கிய நாடுகளின் உறுதிப்படுத்தல் மிஷனின் (MINUSTAH) ஒரு பகுதியாக இருந்த நேபாள வீரர்களின் பங்கு 2016 ஆம் ஆண்டில் ஐக்கிய நாடுகள் சபையால் அதிகாரப்பூர்வமாக அங்கீகரிக்கப்பட்டது. 2019/2020 நாவல் கரோனாவைரஸ் வெடிப்பு 2019 டிசம்பரில், சீனாவின் வுஹானில் உள்ள கடல் உணவு சந்தையுடன் இணைந்து வைரஸ் நிமோனியாவின் 27 வழக்குகள் பதிவாகியுள்ளன. இன்ஃப்ளூயன்ஸா ஏ வைரஸ், சுவாச சின்சிடியல் வைரஸ் மற்றும் சார்ஸ் கரோனாவைரஸ் உள்ளிட்ட அறியப்பட்ட சுவாச வைரஸ்கள் விரைவில் ஆய்வக சோதனையால் நிராகரிக்கப்பட்டன. ஜனவரி 10,2020 அன்று, பேட் சார்ஸ்-கரோனாவைரஸ்களுடன் மிகவும் நெருக்கமாக தொடர்புடைய நாவல் கரோனாவைரஸின் மரபணு வரிசை பொது களத்தில் வெளியிடப்பட்டது. முன்னெப்போதும் இல்லாத தனிமைப்படுத்தப்பட்ட நடவடிக்கைகள் இருந்தபோதிலும், வைரஸ் (இறுதியில் SARS-CoV-2 என்று பெயரிடப்பட்டது) அமெரிக்கா உட்பட பிற நாடுகளுக்கு பரவியது, ஜூலை 15,2022 நிலவரப்படி உலகளாவிய பரவல் 556 மில்லியனைத் தாண்டியது. இந்த வெடிப்பு முன்னோடியில்லாத வகையில் தொற்றுநோயியல் மற்றும் மரபணு தரவு பகிர்வு மற்றும் நிகழ்நேர பகுப்பாய்வு ஆகியவற்றைத் தூண்டியது, இது சக மதிப்பாய்வுக்கு முன்னர் சமூக ஊடகங்களால் அடிக்கடி தொடர்பு கொள்ளப்பட்டது. இந்த அறிவு மொழிபெயர்ப்பின் பெரும்பகுதி திறந்த மூல திட்டமான நெக்ஸ்ட்ரேன் மூலம் மத்தியஸ்தம் செய்யப்பட்டது, இது பொது மற்றும் அணுகல்-கட்டுப்படுத்தப்பட்ட தரவுத்தளங்களில் கிடைக்கும்போது நோய்க்கிருமி வரிசை தரவுகளில் பைலோஜெனெடிக் பகுப்பாய்வுகளைச் செய்கிறது, மேலும் முடிவுகளைப் பயன்படுத்தி வலை ஆவணங்களை நிகழ்நேரத்தில் புதுப்பிக்கிறது. மார்ச் 4,2020 அன்று, நெக்ஸ்ட்ரேன் டெவலப்பர்கள் ஒரு பைலோஜெனியை வெளியிட்டனர், அதில் ஒரு ஜெர்மன் நோயாளியிடமிருந்து தனிமைப்படுத்தப்பட்ட SARS-CoV-2 மரபணு ஐரோப்பா மற்றும் மெக்ஸிகோவிலிருந்து மாதிரியாக எடுக்கப்பட்ட வரிசைகளின் மோனோஃபைலிடிக் கிளேடுடன் தொடர்புடைய மூதாதையர் நிலையை ஆக்கிரமித்தது. ட்விட்டர் சமூக ஊடக தளத்தின் பயனர்கள் விரைவில் நெக்ஸ்ட்ரேனில் இருந்து தொடர்புடைய இடுகை குறித்து கருத்து தெரிவித்தனர், ஜேர்மன் தனிநபரிடமிருந்து பரவுவது "இன்று ஐரோப்பாவில் பரவி வரும் பரவலான வெடிப்பின் ஒரு பகுதிக்கு நேரடியாக வழிவகுத்ததாகத் தெரிகிறது". இந்த கருத்துக்கள் விரைவில் பிற பயனர்களிடமிருந்து விமர்சனங்களைத் தொடர்ந்து வந்தன, ஐரோப்பாவில் வெடித்ததற்கு ஜெர்மன் நோயாளிக்கு காரணம், ஏனெனில் மூல நபர் ஒரு முழுமையற்ற மாதிரி மரத்திலிருந்து பரவுவதற்கான திசை குறித்து முடிவுகளை எடுக்கிறார். வேறு வார்த்தைகளில் கூறுவதானால், தற்போது நடைபெற்று வரும் வெடிப்பிலிருந்து மிகவும் முழுமையற்ற மாதிரியிலிருந்து மரம் புனரமைக்கப்பட்டது, மேலும் பிற வரிசைகளைச் சேர்ப்பது ஜெர்மன் வரிசைக்கும் கேள்விக்குரிய கிளேடுக்கும் இடையிலான ஊகிக்கப்பட்ட உறவை மாற்றியமைப்பதற்கான கணிசமான நிகழ்தகவைக் கொண்டிருந்தது. ஆயினும்கூட, ஐரோப்பிய வெடிப்புக்கு ஒரு ஜெர்மன் ஆதாரம் காரணம் என்று சமூக ஊடகங்கள் மூலம் பரப்பப்பட்ட விளக்கம், சில பயனர்கள் ஜெர்மனியிடம் மன்னிப்பு கேட்க அழைப்பு விடுத்தனர். மென்பொருள் மூல பண்புக்கூறுக்கு ஏராளமான கணக்கீட்டு கருவிகள் வெளியிடப்பட்டுள்ளன, குறிப்பாக பைலோடைனமிக் முறைகளுக்கு. அட்டவணை 1 பொது களத்தில் உள்ள சில மென்பொருள்களின் முழுமையான பட்டியலை வழங்குகிறது. இந்த திட்டங்களில் பல SCOTTI, BadTRIP மற்றும் Beastlier உள்ளிட்ட பேய்சியன் மென்பொருள் தொகுப்பு Beast க்குள் செயல்படுத்தப்படுகின்றன. இந்த பட்டியலில் கிளஸ்டரிங் முறைகள் சேர்க்கப்படவில்லை, அவை மூல பண்புக்கூறு நோக்கத்திற்காக வடிவமைக்கப்படவில்லை, ஆனால் நுண்ணுயிர் துணை வகை வரையறைகளை உருவாக்க பயன்படுத்தப்படலாம்-கிளஸ்டரிங் முறைகள் முன்பு மூலக்கூறு தொற்றுநோயியல் இலக்கியத்தில் மதிப்பாய்வு செய்யப்பட்டுள்ளன