McDonald–Kreitman test
மெக்டொனால்டு-கிரைட்மேன் சோதனை என்பது ஒரு புள்ளியியல் சோதனையாகும், இது பெரும்பாலும் பரிணாம மற்றும் மக்கள் தொகை உயிரியலாளர்களால் ஒரு இனத்திற்குள் தகவமைப்பு பரிணாமத்தின் அளவைக் கண்டறிந்து அளவிட பயன்படுத்தப்படுகிறது, இது தகவமைப்பு பரிணாமம் ஏற்பட்டுள்ளதா என்பதை தீர்மானிப்பதன் மூலமும், நேர்மறைத் தேர்வின் விளைவாக ஏற்பட்ட மாற்றீடுகளின் விகிதத்தையும் (திசைத் தேர்வு என்றும் அழைக்கப்படுகிறது). இதைச் செய்ய, மெக்டொனால்டு-கிரைட்மேன் சோதனை ஒரு இனத்திற்குள் (பாலிமார்பிசம்) மாறுபாட்டின் அளவை நடுநிலை மற்றும் நடுநிலை அல்லாத இரண்டு வகையான தளங்களில் இனங்களுக்கு (மாற்றீடுகள்) இடையிலான வேறுபாட்டுடன் ஒப்பிடுகிறது. ஒரு மாற்று என்பது ஒரு இனத்திற்குள் சரிசெய்யப்பட்ட ஒரு நியூக்ளியோடைடைக் குறிக்கிறது, ஆனால் மற்றொரு நியூக்ளியோடைடு இரண்டாவது இனத்திற்குள் ஒரே அடிப்படை ஜோடி ஒத்த டி. என். ஏ வரிசைகளில் சரி செய்யப்படுகிறது. ஒரு தளம் சாதகமானதாகவோ அல்லது தீங்கு விளைவிக்கும் வகையில் இருந்தால் அது நடுநிலையானதாக இருக்காது. இரண்டு வகையான தளங்கள் ஒரு புரத-குறியீட்டு பிராந்தியத்திற்குள் ஒத்ததாகவோ அல்லது ஒத்த பெயரற்றதாகவோ இருக்கலாம். டிஎன்ஏவின் புரத-குறியீட்டு வரிசையில், அந்த இடத்தில் ஒரு புள்ளி பிறழ்வு அமினோ அமிலத்தை மாற்றாது என்றால் ஒரு தளம் ஒத்ததாக இருக்கும், இது அமைதியான பிறழ்வு என்றும் அழைக்கப்படுகிறது. புரத-குறியீட்டு வரிசையால் முதலில் குறியிடப்பட்ட அமினோ அமிலத்தில் பிறழ்வு ஒரு மாற்றத்தை ஏற்படுத்தாததால், உயிரினத்தின் பினோட்டைப் அல்லது கவனிக்கக்கூடிய பண்பு பொதுவாக அமைதியான பிறழ்வால் மாறாது. டிஎன்ஏவின் புரத-குறியீட்டு வரிசையில் உள்ள ஒரு தளம், அந்த இடத்தில் ஒரு புள்ளி பிறழ்வு அமினோ அமிலத்தில் மாற்றத்தை ஏற்படுத்தினால், உயிரினத்தின் பினோட்டைப்பில் மாற்றத்தை ஏற்படுத்தினால், அது பெயரற்றது. பொதுவாக, புரத-குறியீட்டு பகுதிகளில் அமைதியான பிறழ்வுகள் மெக்டொனால்டு-கிரைட்மேன் சோதனையில் "கட்டுப்பாடு" ஆகப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. 1991 ஆம் ஆண்டில், ஜான் எச். மெக்டொனால்டு மற்றும் மார்ட்டின் கிரைட்மேன் ஆகியோர் மெக்டொனால்டு-கிரைட்மேன் சோதனையைப் பெற்றனர், ட்ரோசோபிலா (பழ ஈக்கள்) மற்றும் ஆல்கஹால் டீஹைட்ரஜனேஸ் மரபணுவின் அமினோ அமில வரிசையில் அவற்றின் வேறுபாடுகள் குறித்து ஒரு பரிசோதனையை மேற்கொண்டனர். மெக்டொனால்டு மற்றும் கிரைட்மேன் இந்த முறையை மரபணு சறுக்கலைக் காட்டிலும் நேர்மறைத் தேர்வால் நிர்ணயிக்கப்படும் மாற்றீடுகளின் விகிதத்தை மதிப்பிட முன்மொழிந்தனர். மெக்டொனால்டு-கிரைட்மேன் சோதனையை அமைப்பதற்காக, கீழே காட்டப்பட்டுள்ளபடி ஆராயப்படும் இனங்கள் குறித்த நமது தரவுகளின் இருவழி தற்செயல் அட்டவணையை நாம் முதலில் அமைக்க வேண்டும்ஃ டிஎஸ்ஃ ஒரு மரபணு டிஎன்-க்கு ஒத்த மாற்றீடுகளின் எண்ணிக்கைஃ ஒரு மரபணு பிஎஸ்-க்கு ஒத்த பெயரற்ற மாற்றீடுகளின் எண்ணிக்கைஃ ஒரு மரபணு பிஎன்-க்கு ஒத்த பெயரற்ற பாலிமார்பிசங்களின் எண்ணிக்கைஃ ஒரு மரபணுவுக்கு ஒத்த பெயரற்ற பாலிமார்பிசங்களின் எண்ணிக்கை டிஎஸ், டிஎன், பிஎஸ் மற்றும் பிஎன்-க்கான மதிப்புகளை அளவிட, தற்செயல் அட்டவணையில் உள்ள ஒவ்வொரு வகை மாறிகளுக்கும் புரத-குறியீட்டு பகுதியில் உள்ள வேறுபாடுகளின் எண்ணிக்கையை நீங்கள் கணக்கிடுகிறீர்கள். மெக்டொனால்டு-கிரைட்மேன் சோதனையின் பூஜ்ய கருதுகோள் என்னவென்றால், ஒரு இனத்திற்குள் ஒத்த பெயர் இல்லாத மற்றும் ஒத்த பெயர் மாறுபாட்டின் விகிதம் இனங்களுக்கிடையேயான ஒத்த பெயர் இல்லாத மற்றும் ஒத்த பெயர் மாறுபாட்டின் விகிதத்திற்கு சமமாக இருக்கும் (அதாவது. Dn/Ds = Pn/Ps). நேர்மறை அல்லது எதிர்மறை தேர்வு (இயற்கையான தேர்வு) பெயரற்ற மாறுபாட்டை பாதிக்கும் போது, விகிதங்கள் இனி சமமாக இருக்காது. இனங்களுக்கிடையேயான ஒத்தபெயரற்ற மற்றும் ஒத்தபெயரற்ற மாறுபாட்டின் விகிதம் இனங்களுக்குள் ஒத்தபெயரற்ற மற்றும் ஒத்தபெயரற்ற மாறுபாட்டின் விகிதத்தை விட குறைவாக இருக்கும் (அதாவது. Dn/Ds <Pn/Ps) எதிர்மறை தேர்வு வேலை செய்யும் போது, மற்றும் தீங்கு விளைவிக்கும் பிறழ்வுகள் பாலிமார்பிசத்தை வலுவாக பாதிக்கின்றன. இனங்களுக்கிடையேயான ஒத்தபெயரற்ற மற்றும் ஒத்தபெயரற்ற மாறுபாட்டின் விகிதம் இனங்களுக்கிடையேயான ஒத்தபெயரற்ற மற்றும் ஒத்தபெயரற்ற மாறுபாட்டின் விகிதத்தை விட குறைவாக உள்ளது. Dn/Ds> Pn/Ps) நேர்மறைத் தேர்வை நாம் கவனிக்கும்போது. நேர்மறைத் தேர்வின் கீழ் பிறழ்வுகள் ஒரு மக்கள்தொகை வழியாக வேகமாக பரவுவதால், அவை பாலிமார்பிசத்திற்கு பங்களிக்காது, ஆனால் வேறுபாடுகளில் ஒரு விளைவை ஏற்படுத்துகின்றன. ஸ்மித் மற்றும் ஐர்-வாக்கர் ஆகியோரால் பெறப்பட்ட ஒரு சமன்பாட்டைப் பயன்படுத்தி, இயற்கைத் தேர்வால் நிர்ணயிக்கப்பட்ட அடிப்படை மாற்றீடுகளின் விகிதத்தை நாம் மதிப்பிடலாம், α, பின்வரும் சூத்திரத்தைப் பயன்படுத்திஃ ஆல்ஃபா என்பது நேர்மறைத் தேர்வால் இயக்கப்படும் மாற்றீடுகளின் விகிதத்தைக் குறிக்கிறது. ஆல்ஃபா-ν மற்றும் 1 க்கு இடையிலான எந்த எண்ணுக்கும் சமமாக இருக்கலாம். ஆல்ஃபாவின் எதிர்மறை மதிப்புகள் மாதிரி பிழை அல்லது மாதிரியின் மீறல்களால் தயாரிக்கப்படுகின்றன, அதாவது சற்றே தீங்கு விளைவிக்கும் அமினோ அமில பிறழ்வுகளைப் பிரிப்பது போன்றவை. மேலே உள்ளதைப் போலவே, இங்கே நமது பூஜ்ய கருதுகோள் α = 0 ஆகும், மேலும் Dn/Ds Pn/Ps க்கு சமமாக இருக்கும் என்று எதிர்பார்க்கிறோம். நடுநிலை குறியீடு (என்ஐ) நடுநிலைமையிலிருந்து புறப்படும் திசை மற்றும் அளவை அளவிடுகிறது (இதில் பிஎன்/பிஎஸ் மற்றும் டிஎன்/டிஎஸ் விகிதங்கள் சமமாக இருக்கும்). அமைதியான பிறழ்வுகள் நடுநிலையானவை என்று கருதும்போது, நடுநிலையான குறியீடு 1 ஐ விட அதிகமாக இருக்கும் (அதாவது. NI> 1) எதிர்மறை தேர்வு வேலை செய்கிறது என்பதைக் குறிக்கிறது, இதன் விளைவாக அமினோ அமில பாலிமார்பிசம் அதிகமாகிறது. இயற்கை தேர்வு சுத்திகரிப்பு தேர்வுக்கு சாதகமாக இருப்பதால் இது நிகழ்கிறது, மேலும் தீங்கு விளைவிக்கும் அல்லீல்களில் இருந்து களையெடுக்கிறது. அமைதியான பிறழ்வுகள் நடுநிலையாக இருப்பதால், நடுநிலையான குறியீடு 1 ஐ விட குறைவாக உள்ளது (அதாவது. NI <1) அதிகப்படியான அமைதியற்ற வேறுபாட்டைக் குறிக்கிறது, இது மக்கள்தொகையில் நேர்மறை தேர்வு வேலை செய்யும் போது நிகழ்கிறது. நேர்மறை தேர்வு இனங்கள் மீது செயல்படும்போது, இயற்கையான தேர்வு மற்ற பினோட்டைப்களை விட ஒரு குறிப்பிட்ட பினோட்டைப்பை ஆதரிக்கிறது, மேலும் அந்த பினோட்டைப்பிற்கான அல்லீல் அதிர்வெண் அதிகரிக்கும் போது விரும்பத்தக்க பினோட்டைப் இனங்களில் நிலைநிறுத்தத்திற்கு செல்லத் தொடங்குகிறது. நடுநிலை குறியீட்டைக் கண்டறிய, பின்வரும் சமன்பாட்டை நாம் பயன்படுத்தலாம்ஃ மெக்டொனால்டு-கிரைட்மேன் சோதனையில் பிழையின் ஆதாரங்கள் மெக்டொனால்டு-கிரைட்மேன் சோதனையைச் செய்வதில் உள்ள ஒரு குறைபாடு என்னவென்றால், மற்ற எல்லா புள்ளிவிவர சோதனைகளையும் போலவே இந்த சோதனையும் பிழையால் பாதிக்கப்படக்கூடியது. சற்றே தீங்கு விளைவிக்கும் பிறழ்வுகள் இருப்பது, மரபணு முழுவதும் பிறழ்வு விகிதங்களின் மாறுபாடு, மரபணு முழுவதும் ஒருங்கிணைந்த வரலாறுகளில் மாறுபாடு மற்றும் பயனுள்ள மக்கள்தொகை அளவில் மாற்றங்கள் உள்ளிட்ட தகவமைப்பு பரிணாமத்தின் அளவை மதிப்பிடுவதில் பிழைகளுக்கு பல காரணிகள் பங்களிக்கக்கூடும். இந்த காரணிகள் அனைத்தும் α குறைத்து மதிப்பிடப்படுவதற்கு காரணமாகின்றன. இருப்பினும், சார்ல்ஸ்வொர்த் (2008), ஆண்டோல்பாட்டோ (2008), மற்றும் ஐர்-வாக்கர் (2006) ஆகியோரால் செய்யப்பட்ட ஆராய்ச்சியின் படி, இந்த காரணிகள் எதுவும் மெக்டொனால்டு-கிரைட்மேன் சோதனை நம்பமுடியாதது என்று விஞ்ஞானிகளை நம்ப வைக்கும் அளவுக்கு குறிப்பிடத்தக்கவை அல்ல, தவிர இனங்களில் சற்று தீங்கு விளைவிக்கும் பிறழ்வுகள் உள்ளன. பொதுவாக, மெக்டொனால்டு-கிரைட்மேன் சோதனை பெரும்பாலும் நம்பமுடியாததாக கருதப்படுகிறது, ஏனெனில் சோதனை சற்றே தீங்கு விளைவிக்கும் பிறழ்வுகளின் முன்னிலையில் தகவமைப்பு பரிணாமத்தின் அளவை கணிசமாக குறைத்து மதிப்பிடுகிறது. சற்றே தீங்கு விளைவிக்கும் பிறழ்வை எதிர்மறை தேர்வு மிகவும் பலவீனமாக மட்டுமே செயல்படும் ஒரு பிறழ்வாக வரையறுக்கலாம், இதனால் அதன் தலைவிதி தேர்வு மற்றும் சீரற்ற மரபணு சறுக்கல் ஆகிய இரண்டாலும் தீர்மானிக்கப்படுகிறது. மக்கள்தொகையில் சற்று தீங்கு விளைவிக்கும் பிறழ்வுகள் பிரிக்கப்பட்டால், நேர்மறைத் தேர்வை கண்டறிவது கடினம் மற்றும் நேர்மறைத் தேர்வின் அளவு குறைத்து மதிப்பிடப்படுகிறது. பலவீனமான தீங்கு விளைவிக்கும் பிறழ்வுகள் வலுவான தீங்கு விளைவிக்கும் பிறழ்வுகளை விட பாலிமார்பிசத்திற்கு பங்களிக்கும் அதிக வாய்ப்பைக் கொண்டுள்ளன, ஆனால் இன்னும் குறைந்த நிலைப்படுத்தல் நிகழ்தகவுகளைக் கொண்டுள்ளன. இது மெக்டொனால்டு-கிரைட்மேன் சோதனையின் தகவமைப்பு பரிணாம வளர்ச்சியின் அளவு குறித்த மதிப்பீட்டில் சார்பை உருவாக்குகிறது, இதன் விளைவாக α இன் வியத்தகு குறைந்த மதிப்பீடு ஏற்படுகிறது. இதற்கு மாறாக, வலுவான தீங்கு விளைவிக்கும் பிறழ்வுகள் பாலிமார்பிசம் அல்லது வேறுபாடு ஆகியவற்றிற்கு பங்களிக்காததால், வலுவான தீங்கு விளைவிக்கும் பிறழ்வுகள் α இன் மதிப்பீடுகளை சார்புப்படுத்துவதில்லை. சற்றே தீங்கு விளைவிக்கும் பிறழ்வுகளின் இருப்பு பயனுள்ள மக்கள்தொகை அளவில் மிகப்பெரிய குறைப்பை அனுபவித்த மரபணுக்களுடன் வலுவாக இணைக்கப்பட்டுள்ளது. இதன் பொருள் என்னவென்றால், ஒரு இனத்தில் பயனுள்ள மக்கள்தொகை அளவு சமீபத்தில் குறைந்த பிறகு, ஒரு இடையூறு போன்றது, புரத-குறியீட்டு பகுதிகளில் சற்றே தீங்கு விளைவிக்கும் பிறழ்வுகளின் பெரிய இருப்பை நாம் கவனிக்கிறோம். சற்று தீங்கு விளைவிக்கும் பிறழ்வுகளின் எண்ணிக்கையின் அதிகரிப்பு மற்றும் பயனுள்ள மக்கள்தொகை அளவில் சமீபத்திய சரிவு ஆகியவற்றுடன் நாம் ஒரு நேரடி தொடர்பை ஏற்படுத்த முடியும். மக்கள்தொகை அளவு ஏன் அதிர்வெண் அதிகரிப்பதற்கான சற்றே தீங்கு விளைவிக்கும் பிறழ்வுகளின் போக்கை பாதிக்கிறது என்பது பற்றிய கூடுதல் தகவலுக்கு, மூலக்கூறு பரிணாமத்தின் கிட்டத்தட்ட நடுநிலைக் கோட்பாட்டைப் பார்க்கவும். கூடுதலாக, ஒவ்வொரு புள்ளிவிவர சோதனையையும் போலவே, மெக்டொனால்டு கிரைட்மேன் சோதனையிலும் வகை I பிழை மற்றும் வகை II பிழை ஏற்படுவதற்கான வாய்ப்பு எப்போதும் உள்ளது. புள்ளிவிவர சோதனைகள் மூலம், வகை I பிழைகளைச் செய்வதைத் தவிர்க்க நாம் அதிக முயற்சி செய்ய வேண்டும், பூஜ்ய கருதுகோளை நிராகரிப்பதைத் தவிர்க்க, அது உண்மையில் உண்மையாக இருக்கும்போது. இருப்பினும், மெக்டொனால்டு கிரைட்மேன் சோதனை வகை I பிழையால் மிகவும் பாதிக்கப்படக்கூடியது, ஏனெனில் உண்மையான பூஜ்ய கருதுகோளை தற்செயலாக நிராகரிக்க வழிவகுக்கும் பல காரணிகள் உள்ளன. இத்தகைய காரணிகளில் மறுசீரமைப்பு விகிதத்தில் மாறுபாடு, சமநிலையற்ற மக்கள்தொகை, சிறிய மாதிரி அளவுகள் மற்றும் சமீபத்தில் வேறுபட்ட இனங்கள் சம்பந்தப்பட்ட ஒப்பீடுகள் ஆகியவை அடங்கும். இந்த காரணிகள் அனைத்தும் மெக்டொனால்டு-கிரைட்மேன் சோதனையின் நேர்மறையான தேர்வை கண்டறியும் திறனையும், அதே போல் ஒரு இனத்தின் மீது செயல்படும் நேர்மறையான தேர்வின் அளவையும் பாதிக்கும் திறனைக் கொண்டுள்ளன. ஒரு இனத்தின் மீது செயல்படும் நேர்மறை தேர்வின் அளவை சரியாக தீர்மானிக்க இயலாமை பெரும்பாலும் ஒரு தவறான நேர்மறைக்கு வழிவகுக்கிறது, மேலும் பூஜ்ய கருதுகோளை தவறாக நிராகரிக்கிறது. மெக்டொனால்டு-கிரைட்மேன் சோதனையைச் செய்யும்போது, விஞ்ஞானிகள் ஏராளமான வகை II பிழைகளைச் செய்வதைத் தவிர்க்க வேண்டும். இல்லையெனில், ஒரு சோதனையின் முடிவுகள் மிகவும் தவறாக இருக்கலாம் மற்றும் அதன் முடிவுகள் பயனற்றவை என்று அழைக்கப்படும். மெக்டொனால்டு-கிரைட்மேன் சோதனையின் பிழை-திருத்தும் வழிமுறைகள் மெக்டொனால்டு-கிரைட்மேன் சோதனை மற்றும் சோதனையின் துல்லியத்தை எவ்வாறு மேம்படுத்துவது என்பதில் அதிக பரிசோதனைகள் தொடர்ந்து உள்ளன. "மெக்டொனால்டு-கிரைட்மேன் சோதனையுடன் பிழையின் ஆதாரங்கள்" என்ற முந்தைய பிரிவில் விவாதிக்கப்பட்டபடி, சற்று தீங்கு விளைவிக்கும் பிறழ்வுகளின் முன்னிலையில் α கடுமையாக குறைத்து மதிப்பிடப்பட்ட பிழை சரிசெய்ய வேண்டிய மிக முக்கியமான பிழையாகும். மெக்டொனால்டு-கிரைட்மேன் சோதனையின் இந்த சாத்தியமான சரிசெய்தல், தகவமைப்பு பரிணாம வளர்ச்சியின் காரணமாக ஏற்பட்ட மாற்றீடுகளின் எண்ணிக்கையை மேம்படுத்துவதற்கும் அதிகரிப்பதற்கும் தரவு தொகுப்பிலிருந்து ஒரு குறிப்பிட்ட மதிப்பிற்குக் கீழே உள்ள பாலிமார்பிசம்களை அகற்றுவதை உள்ளடக்கியது. சற்று தீங்கு விளைவிக்கும் பிறழ்வுகளின் தாக்கத்தை குறைக்க, ஒரு குறிப்பிட்ட கட்ஆஃப் அதிர்வெண்ணுக்குக் கீழே உள்ள பாலிமார்பிசம்களை விலக்க முன்மொழியப்பட்டுள்ளது, அதாவது <8 சதவீதம் அல்லது <5 சதவீதம் (சிறந்த கட்ஆஃப் மதிப்பு என்னவாக இருக்க வேண்டும் என்பது குறித்து இன்னும் அதிக விவாதம் உள்ளது). ஒரு குறிப்பிட்ட அதிர்வெண்ணின் கீழ் பாலிமார்பிசம்களை சேர்க்காததன் மூலம், சற்றே தீங்கு விளைவிக்கும் பிறழ்வுகளால் உருவாக்கப்பட்ட சார்புகளை நீங்கள் குறைக்கலாம், ஏனெனில் குறைந்த பாலிமார்பிசம்கள் கணக்கிடப்படும். இது α இன் மதிப்பீட்டை உயர்த்தும். எனவே, மதிப்பிடப்பட்ட தகவமைப்பு பரிணாமத்தின் அளவு மிகவும் கடுமையாக குறைத்து மதிப்பிடப்படாது, இது மெக்டொனால்டு-கிரைட்மேன் சோதனையை மிகவும் நம்பகமானதாக கருதுகிறது. மெக்டொனால்டு-கிரைட்மேன் சோதனையில் வகை I பிழையைக் கட்டுப்படுத்துவது ஒரு சரிசெய்தல், முந்தைய பிரிவில் "மெக்டொனால்டு கிரைட்மேன் சோதனையுடன் பிழையின் ஆதாரங்கள்" என்ற விவாதத்தைப் பார்க்கவும். வகை I பிழைகளைத் தவிர்ப்பதற்கான ஒரு முறை, சமீபத்திய இடையூறுக்கு ஆளான மக்கள்தொகையைப் பயன்படுத்துவதைத் தவிர்ப்பது, அதாவது அவை சமீபத்தில் பயனுள்ள மக்கள்தொகை அளவில் சமீபத்திய சரிவுக்கு உட்பட்டுள்ளன. மெக்டொனால்டு-கிரைட்மேன் சோதனையில் பகுப்பாய்வை முடிந்தவரை துல்லியமாக செய்ய, பெரிய மாதிரி அளவுகளைப் பயன்படுத்துவது சிறந்தது, ஆனால் எவ்வளவு பெரியது என்பது குறித்து இன்னும் விவாதம் உள்ளது. குறியீட்டு அல்லாத டிஎன்ஏ பயன்பாடுகளில் மெக்டொனால்டு கிரைட்மேன் சோதனையின் வகை I பிழையைக் கட்டுப்படுத்தும் மற்றொரு முறை, பீட்டர் ஆண்டோல்ஃபாட்டோ குறியீட்டு அல்லாத டிஎன்ஏவில் தேர்வுக்கான மரபணு அளவிலான ஸ்கேன்களில் மறுசீரமைப்புடன் ஒருங்கிணைந்த உருவகப்படுத்துதலின் மூலம் முக்கியத்துவம் நிலைகளை நிறுவ பரிந்துரைக்கிறார். இதைச் செய்வதன் மூலம், உங்கள் புள்ளிவிவரச் சோதனையின் துல்லியத்தை மேம்படுத்தவும், தவறான நேர்மறையான சோதனைகளைத் தவிர்க்கவும் முடியும். வகை I பிழைகள் செய்வதைத் தவிர்ப்பதற்கான இந்த சாத்தியமான வழிகள் அனைத்தையும் கொண்டு, தவறான முடிவுகளுக்கு வழிவகுக்கும் மக்கள்தொகையை பகுப்பாய்வு செய்வதைத் தவிர்ப்பதற்காக, விஞ்ஞானிகள் எந்த மக்கள்தொகையை பகுப்பாய்வு செய்கிறார்கள் என்பதை எச்சரிக்கையுடன் தேர்வு செய்ய வேண்டும். தழுவல் பரிணாம திசை தேர்வு ஜி-சோதனை எதிர்மறை தேர்வு (இயற்கை தேர்வு) கேஏ/கேஎஸ் விகிதம் குறிப்புகள் பைலோஜெனெடிக்ஸ் மூலக்கூறு பரிணாமம் புள்ளியியல் மரபியல்