Tag SNP
ایک ٹیگ ایس این پی جینوم کے ایک خطے میں ایک نمائندہ سنگل نیوکلیوٹائڈ پولیمرفزم (ایس این پی) ہے جس میں اعلی ربط کی عدم توازن ہوتی ہے جو ایس این پیز کے ایک گروپ کی نمائندگی کرتی ہے جسے ہیپلوٹائپ کہا جاتا ہے۔ کروموسومل خطے میں ہر ایس این پی کی جینو ٹائپنگ کے بغیر جینیاتی تغیرات اور فینوٹائپز سے وابستگی کی شناخت کرنا ممکن ہے۔ اس سے بیماری سے وابستہ جینوم علاقوں کی نقشہ سازی کے اخراجات اور وقت میں کمی آتی ہے، کیونکہ اس سے ہر انفرادی ایس این پی کا مطالعہ کرنے کی ضرورت ختم ہو جاتی ہے۔ ٹیگ ایس این پی پورے جینوم ایس این پی ایسوسی ایشن کے مطالعے میں مفید ہیں جس میں پورے جینوم میں سیکڑوں ہزاروں ایس این پی جینو ٹائپ کیے جاتے ہیں۔ تعارف ربط بیماری دو لوکی کو ربط توازن (ایل ای) میں کہا جاتا ہے اگر ان کی وراثت ایک آزاد واقعہ ہے۔ اگر ان لوکیوں پر موجود ایلیلز غیر بے ترتیب طور پر وراثت میں ملے ہیں تو ہم کہتے ہیں کہ وہ لنکج عدم توازن (ایل ڈی) پر ہیں۔ ایل ڈی عام طور پر جینوں کے جسمانی تعلق کی وجہ سے ہوتا ہے۔ جب دو جین ایک ہی کروموسوم پر وراثت میں ملتے ہیں، تو ان کے فاصلے اور لوکی کے درمیان دوبارہ ملاپ کے امکان کے لحاظ سے وہ ہائی ایل ڈی پر ہو سکتے ہیں۔ تاہم، فعال تعاملات کی وجہ سے بھی ایل ڈی کا مشاہدہ کیا جا سکتا ہے جہاں مختلف کروموسوم کے جین بھی مشترکہ طور پر ارتقائی طور پر منتخب شدہ فینوٹائپ فراہم کر سکتے ہیں یا ممکنہ اولاد کی عملداری کو متاثر کر سکتے ہیں۔ خاندانوں میں ایل ڈی سب سے زیادہ ہوتا ہے کیونکہ ریکومبینیشن کے واقعات کی سب سے کم تعداد (سب سے کم مییوسس واقعات) ہوتی ہے۔ یہ خاص طور پر ان بریڈ لائنوں کے درمیان سچ ہے۔ آبادی میں ایل ڈی انتخاب، جینوں کی جسمانی قربت کی وجہ سے موجود ہے جو کم ریکومبینیشن کی شرح کا سبب بنتی ہے یا حالیہ کراسنگ یا ہجرت کی وجہ سے ہوتی ہے۔ آبادی کی سطح پر، روابط کی عدم توازن کو متاثر کرنے والے عمل میں جینیاتی ربط، علمی قدرتی انتخاب، دوبارہ ملاپ کی شرح، تغیر، جینیاتی بہاؤ، بے ترتیب ملاپ، جینیاتی ہچائکنگ اور جین کا بہاؤ شامل ہیں۔ جب ایس این پیز کا ایک گروپ اعلی ایل ڈی کی وجہ سے ایک ساتھ وراثت میں ملتا ہے تو بے کار معلومات ہوتی ہیں۔ ان گروپوں کے نمائندے کے طور پر ٹیگ ایس این پی کا انتخاب خصلتوں/بیماریوں سے وابستہ جینوم کے حصوں کا تجزیہ کرتے وقت بے کار پن کی مقدار کو کم کرتا ہے۔ ہائی ایل ڈی میں جینوم کے وہ علاقے جو ایس این پیز کے ایک مخصوص سیٹ کو پناہ دیتے ہیں جو ایک ساتھ وراثت میں ملتے ہیں انہیں ہیپلوٹائپ بھی کہا جاتا ہے۔ لہذا، ٹیگ ایس این پیز ایک ہیپلوٹائپ کے اندر تمام ایس این پیز کے نمائندے ہیں۔ ہیپلوٹائپ ایس این پیز ٹیگ کا انتخاب جینوم میں موجود ہیپلوٹائپز پر منحصر ہے۔ زیادہ تر سیکوینسنگ ٹیکنالوجیز جینو ٹائپک معلومات فراہم کرتی ہیں نہ کہ ہیپلوٹائپ یعنی۔ وہ ان مخصوص اڈوں کے بارے میں معلومات فراہم کرتے ہیں جو موجود ہیں لیکن بنیادی معلومات فراہم نہیں کرتے ہیں (جس پر ہر ایک مخصوص کروموسوم ظاہر ہوتا ہے)۔ ہیپلوٹائپ کا تعین سالماتی طریقوں (ایلیل مخصوص پی سی آر، سومیٹک سیل ہائبرڈ) کے ذریعے کیا جا سکتا ہے۔ یہ طریقے جینو ٹائپنگ سے پہلے کروموسوم کو الگ کرکے یہ فرق کرتے ہیں کہ کون سا ایلیل کس کروموسوم پر موجود ہے۔ وہ بہت وقت طلب اور مہنگے ہو سکتے ہیں، اس لیے شماریاتی تخمینہ کے طریقوں کو کم مہنگے اور خودکار آپشن کے طور پر تیار کیا گیا ہے۔ یہ شماریاتی تخمینہ سافٹ ویئر پیکجز ہیپلوٹائپز کا تعین کرنے کے لیے پارسمونی، زیادہ سے زیادہ امکان، اور بایسیئن الگورتھم کا استعمال کرتے ہیں۔ شماریاتی تخمینہ کا نقصان یہ ہے کہ قیاس شدہ ہیپلوٹائپز کا تناسب غلط ہو سکتا ہے۔ آبادی کے فرق جب ہیپلوٹائپز کو جینوم وسیع ایسوسی ایشن کے مطالعے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے، تو اس بات کو نوٹ کرنا ضروری ہے کہ آبادی کا مطالعہ کیا جا رہا ہے۔ اکثر مختلف آبادیوں میں ایل ڈی کے مختلف نمونے ہوں گے۔ مختلف نمونوں کی ایک مثال افریقی نسل کی آبادی بمقابلہ یورپی اور ایشیائی نسل کی آبادی ہے۔ چونکہ انسان افریقہ میں پیدا ہوئے اور یورپ اور پھر ایشیائی اور امریکی براعظموں میں پھیل گئے، افریقی آبادی جینیاتی طور پر سب سے زیادہ متنوع ہے اور ایل ڈی کے چھوٹے علاقے ہیں جبکہ یورپی اور ایشیائی نسل کی آبادی میں بانی اثر کی وجہ سے ایل ڈی کے بڑے علاقے ہیں۔ جب ایل ڈی کے نمونے آبادی میں مختلف ہوتے ہیں، تو ہیپلوٹائپ بلاکس میں ہونے والی تبدیلیوں کی وجہ سے ایس این پی ایک دوسرے سے الگ ہو سکتے ہیں۔ اس کا مطلب یہ ہے کہ ٹیگ ایس این پیز، ہیپلوٹائپ بلاکس کے نمائندوں کے طور پر، آبادی میں منفرد ہیں اور ایسوسی ایشن اسٹڈیز کرتے وقت آبادی کے فرق کو مدنظر رکھا جانا چاہیے۔ درخواست جی ڈبلیو اے ایس تقریبا ہر خاصیت کا جینیاتی اور ماحولیاتی دونوں طرح کا اثر ہوتا ہے۔ وراثت فینوٹائپک تغیر کا تناسب ہے جو ہمارے آباؤ اجداد سے وراثت میں ملا ہے۔ ایسوسی ایشن اسٹڈیز کا استعمال فینوٹائپک پریزنٹیشن پر جینیاتی اثر کا تعین کرنے کے لیے کیا جاتا ہے۔ اگرچہ زیادہ تر جینومک علاقوں میں بیماریوں کی نقشہ سازی کے لیے استعمال کیا جاتا ہے، لیکن ان کا استعمال کسی بھی فینوٹائپ جیسے اونچائی، آنکھوں کے رنگ وغیرہ کی وراثت کا نقشہ بنانے کے لیے بھی کیا جا سکتا ہے۔ جینوم وائڈ ایسوسی ایشن اسٹڈیز (جی ڈبلیو اے ایس) طبی حالات اور فینوٹائپک خصلتوں کے ساتھ جینیاتی ایسوسی ایشن کی شناخت کے لیے سنگل نیوکلیوٹائڈ پولیمرفزم (ایس این پیز) کا استعمال کرتی ہیں۔ وہ مفروضے سے پاک ہیں اور افراد کے ایک بڑے گروپ کا موازنہ کر کے خصلتوں کی تحقیقات کے لیے ایک مکمل جینوم نقطہ نظر استعمال کرتے ہیں جو لوگوں کے ایک بڑے گروپ کے ساتھ فینوٹائپ کا اظہار کرتے ہیں جو ایسا نہیں کرتے ہیں۔ جی ڈبلیو اے ایس کا حتمی مقصد جینیاتی خطرے کے عوامل کا تعین کرنا ہے جن کا استعمال اس بارے میں پیش گوئیاں کرنے کے لیے کیا جا سکتا ہے کہ کس کو بیماری کا خطرہ ہے، بیماری کی حساسیت کی حیاتیاتی بنیاد کیا ہیں اور روک تھام اور علاج کی نئی حکمت عملی تیار کرنا ہے۔ نیشنل ہیومن جینوم ریسرچ انسٹی ٹیوٹ اور یورپی بائیو انفارمیٹکس انسٹی ٹیوٹ جی ڈبلیو اے ایس کیٹلاگ شائع کرتے ہیں، جو شائع شدہ جینوم وسیع ایسوسی ایشن اسٹڈیز کا ایک کیٹلاگ ہے جو فینوٹائپز کی وسیع رینج کے ساتھ سینکڑوں ایس این پیز کے درمیان شماریاتی طور پر اہم ایسوسی ایشنز کو اجاگر کرتا ہے۔ ممکنہ ایس این پی متغیرات کی بڑی تعداد کی وجہ سے (جون 2015 تک 14.9 کروڑ سے زیادہ) تمام ایس این پیز کو ترتیب دینا اب بھی بہت مہنگا ہے۔ یہی وجہ ہے کہ جی ڈبلیو اے ایس جینو ٹائپ کرنے کے لیے حسب ضرورت صفوں (ایس این پی چپس) کا استعمال کرتا ہے جس کی شناخت ٹیگ اسنپس کے طور پر کی گئی ہے۔ زیادہ تر جی ڈبلیو اے ایس دو بنیادی جینو ٹائپنگ پلیٹ فارمز سے مصنوعات کا استعمال کرتے ہیں۔ افمیٹریکس پلیٹ فارم ڈی این اے تحقیقات کو شیشے یا سلیکون چپ پر پرنٹ کرتا ہے جو نمونے کے ڈی این اے میں مخصوص ایلیلز میں ہائبرڈائز ہوتا ہے۔ الومینا پلیٹ فارم مالا پر مبنی ٹیکنالوجی کا استعمال کرتا ہے، جس میں ڈی این اے کی لمبی ترتیب ہوتی ہے اور بہتر مخصوصیت پیدا ہوتی ہے۔ دونوں پلیٹ فارم پہلے سے تیار یا اپنی مرضی کے مطابق ڈی این اے اولیگوس کا استعمال کرتے ہوئے ایک ملین سے زیادہ ٹیگ ایس این پیز کو جینو ٹائپ کرنے کے قابل ہیں۔ جینوم وسیع مطالعات عام بیماری-عام قسم (سی ڈی/سی وی) مفروضے پر مبنی ہیں جس میں کہا گیا ہے کہ عام عوارض عام جینیاتی تغیر سے متاثر ہوتے ہیں۔ عام اقسام کے اثر کا سائز (دخول) نایاب عوارض میں پائے جانے والوں کے مقابلے میں چھوٹا ہونا ضروری ہے۔ اس کا مطلب یہ ہے کہ عام ایس این پی جینیاتی عوامل کی وجہ سے تغیر کے صرف ایک چھوٹے حصے کی وضاحت کر سکتا ہے اور یہ کہ عام بیماریاں چھوٹے اثر کے سائز کے متعدد عام ایلیلز سے متاثر ہوتی ہیں۔ ایک اور مفروضہ یہ ہے کہ عام بیماریاں نایاب اقسام کی وجہ سے ہوتی ہیں جو مصنوعی طور پر عام اقسام سے منسلک ہوتی ہیں۔ اس صورت میں جی ڈبلیو اے ایس سے پیدا ہونے والا سگنل ربط کی عدم توازن میں ایک یا زیادہ نایاب وجہ متغیرات کے درمیان ایک بالواسطہ (مصنوعی) ایسوسی ایشن ہے۔ یہ تسلیم کرنا ضروری ہے کہ ٹیگ ایس این پیز کے لیے گروپ کا انتخاب کرتے وقت یہ رجحان ممکن ہے۔ جب کسی بیماری کا تعلق ہیپلوٹائپ سے پایا جاتا ہے، تو اس ہیپلوٹائپ میں کچھ ایس این پیز کا اس بیماری کے ساتھ مصنوعی تعلق ہوگا۔ کازل ایس این پیز کی نشاندہی کرنے کے لیے ہمیں ہیپلوٹائپ بلاکس کے انتخاب میں زیادہ ریزولوشن کی ضرورت ہے۔ چونکہ پوری جینوم سیکوینسنگ ٹیکنالوجیز تیزی سے تبدیل ہو رہی ہیں اور کم مہنگی ہوتی جا رہی ہیں اس لیے امکان ہے کہ وہ موجودہ جینو ٹائپنگ ٹیکنالوجیز کی جگہ لے لیں گی جو وجہ کی مختلف حالتوں کی نشاندہی کرنے کے لیے درکار ریزولوشن فراہم کرتی ہیں۔ ہیپ میپ کیونکہ افراد کی پوری جینوم ترتیب اب بھی ممنوع ہے، بین الاقوامی ہیپ میپ پروجیکٹ انسانی جینوم کو ہیپلوٹائپ گروپنگ (ہیپلوٹائپ بلاکس) میں نقش کرنے کے مقصد کے ساتھ بنایا گیا تھا جو انسانی جینیاتی تغیر کے عام نمونوں کو بیان کر سکتا ہے۔ پورے جینوم کو ہیپلوٹائپ میں نقشہ بنا کر، جینیاتی مطالعات کے ذریعے جانچ کیے گئے ہیپلوٹائپ بلاکس کی نمائندگی کرنے کے لیے ٹیگ ایس این پیز کی شناخت کی جا سکتی ہے۔ جینیاتی مطالعہ کی منصوبہ بندی کرتے وقت غور کرنے والا ایک اہم عنصر مخصوص ایلیلز کی طرف سے ہونے والی تعدد اور خطرہ ہے۔ یہ عوامل مختلف آبادیوں میں مختلف ہو سکتے ہیں لہذا ہیپ میپ پروجیکٹ نے آبادیوں کے مختلف سیٹوں سے ایس این پیز کو دریافت کرنے اور ان کی فہرست بنانے کے لیے مختلف ترتیب کی تکنیکوں کا استعمال کیا۔ ابتدائی طور پر اس منصوبے میں افریقی نژاد یوروبا کی آبادی (وائی آر آئی)، مغربی یورپی نسب (سی ای یو) کے ساتھ یوٹاہ کے رہائشیوں، ٹوکیو، جاپان (جے پی ٹی) کے غیر متعلقہ افراد اور بیجنگ، چین (سی ایچ بی) کے غیر متعلقہ ہان چینی افراد کو ترتیب دیا گیا۔ حال ہی میں ان کے ڈیٹا سیٹس کو دیگر آبادیوں (11 گروپس) کو شامل کرنے کے لیے بڑھایا گیا ہے۔ ایس این پی ٹیگ کے انتخاب کے لیے انتخاب اور تشخیص کے اقدامات زیادہ سے زیادہ معلوماتی ٹیگ ایس این پیز کا انتخاب ایک این پی مکمل مسئلہ ہے۔ تاہم، الگورتھم کو غلطی کے مارجن کے اندر تقریبا حل فراہم کرنے کے لیے وضع کیا جا سکتا ہے۔ ہر ٹیگ ایس این پی سلیکشن الگورتھم کی وضاحت کے لیے درکار معیارات درج ذیل ہیں: تلاش کرنے کے لیے علاقے کی وضاحت کریں-الگورتھم ہدف ایس این پی کے پڑوس این (ٹی) میں ٹیگ ایس این پیز کا پتہ لگانے کی کوشش کرے گا ٹیگنگ کے معیار کا اندازہ لگانے کے لیے ایک میٹرک کی وضاحت کریں-میٹرک کو اس بات کی پیمائش کرنے کی ضرورت ہے کہ ہدف ایس این پی ٹی کی پیش گوئی اس کے پڑوسیوں کے ایک سیٹ این (ٹی) کا استعمال کرتے ہوئے کتنی اچھی طرح سے کی جا سکتی ہے۔ پڑوس N (t) میں SNPs کے نمائندے کے طور پر ایک ٹیگ SNP کتنی اچھی طرح سے ہدف SNP t کی پیش گوئی کر سکتا ہے۔ اس امکان کے طور پر بیان کیا جا سکتا ہے کہ ہدف SNP t میں ہیپلوٹائپ i اور j کے کسی بھی جوڑے کے لیے مختلف اقدار ہیں جہاں ایک ہی ہی ہیپلوٹائپ کے لیے SNPs کی قیمت بھی مختلف ہے۔ میٹرک کی معلومات کو گراف تھیوری کے لحاظ سے پیش کیا جا سکتا ہے، جہاں ہر ایس این پی کو گراف جی ایس کے طور پر پیش کیا جاتا ہے جس کے نوڈس ہیپلوٹائپ ہوتے ہیں۔ نوڈس (i، j) کے درمیان جی ایس کا ایک کنارہ ہوتا ہے اگر اور صرف اس صورت میں جب ہیپلوٹائپ ہائی، ایچ جے کے لیے ایس کی اقدار مختلف ہوں۔ نمائندہ ایس این پیز کو تلاش کرنے کے لیے الگورتھم نکالیں-الگورتھم کا مقصد ہر دوسرے ہدف ایس این پی کے ساتھ ہر ٹیگ ایس این پی کے درمیان زیادہ سے زیادہ معلومات کے ساتھ منتخب کردہ ٹیگ ایس این پیز کے کم سے کم ذیلی سیٹ کو تلاش کرنا ہے۔ الگورتھم کی توثیق کریں خصوصیات کو منتخب کرنے کے لیے فیچر سلیکشن کے طریقے دو زمروں میں آتے ہیں: فلٹر کے طریقے اور ریپر کے طریقے۔ فلٹر الگورتھم عام پری پروسیسنگ الگورتھم ہیں جو درجہ بندی کے مخصوص طریقہ کار کے استعمال کو فرض نہیں کرتے ہیں۔ ریپر الگورتھم، اس کے برعکس، خصوصیت کے انتخاب کو ایک مخصوص درجہ بندی کے ارد گرد "لپیٹ" دیتے ہیں اور کراس توثیق کا استعمال کرتے ہوئے درجہ بندی کی درستگی کی بنیاد پر خصوصیات کا ایک ذیلی مجموعہ منتخب کرتے ہیں۔ ٹیگ ایس این پیز کے انتخاب کے لیے موزوں فیچر سلیکشن طریقہ کار میں درج ذیل خصوصیات ہونی چاہئیں: بڑی تعداد میں ایس این پیز کے لیے اچھی طرح سے پیمائش کریں ؛ واضح کلاس لیبلنگ کی ضرورت نہیں ہے اور کسی مخصوص درجہ بندی کا استعمال فرض نہیں کرنا چاہیے کیونکہ درجہ بندی ایس این پیز کے انتخاب کو ٹیگ کرنے کا مقصد نہیں ہے۔ صارف کو برداشت شدہ معلومات کے نقصان کی مختلف مقداروں کے لیے ٹیگ ایس این پیز کی مختلف تعداد منتخب کرنے کی اجازت دیں ؛ تین پہلی شرائط کو پورا کرنے والے دیگر طریقوں کے ساتھ موازنہ کارکردگی رکھیں۔ سلیکشن الگورتھم ٹیگ ایس این پیز کے انتخاب کے لیے کئی الگورتھم تجویز کیے گئے ہیں۔ پہلا نقطہ نظر ایس این پی سیٹوں کی اچھائی کی پیمائش پر مبنی تھا اور ایس این پی کے ایسے ذیلی سیٹوں کی تلاش کی گئی جو چھوٹے ہیں لیکن متعین پیمائش کی اعلی قیمت حاصل کرتے ہیں۔ اچھے کو تلاش کرنے کے لیے ہر ایس این پی سب سیٹ کی جانچ کرنا صرف چھوٹے ڈیٹا سیٹوں کے لیے کمپیوٹیشنل طور پر ممکن ہے۔ ایک اور نقطہ نظر ایس این پیز کے ذیلی سیٹوں کو تلاش کرنے کے لیے پرنسپل جزو تجزیہ (پی سی اے) کا استعمال کرتا ہے جو اعداد و شمار کے فرق کی اکثریت پر قبضہ کرتا ہے۔ مختصر کروموسومل علاقوں پر بار بار پی سی اے لگانے کے لیے سلائڈنگ ونڈوز کا طریقہ استعمال کیا جاتا ہے۔ یہ تیار کردہ ڈیٹا کو کم کرتا ہے اور اس کے لیے تیز تلاش کے وقت کی بھی ضرورت نہیں ہوتی ہے۔ پھر بھی پی سی اے طریقہ کار کو بڑے کروموسومل ڈیٹا سیٹوں پر لاگو کرنا ممکن نہیں ہے کیونکہ یہ کمپیوٹیشنل طور پر پیچیدہ ہے۔ سب سے زیادہ استعمال ہونے والا نقطہ نظر، بلاک پر مبنی طریقہ، ہیپلوٹائپ بلاکس کے اندر مشاہدہ کردہ ربط کی عدم توازن کے اصول کا استحصال کرتا ہے۔ کروموسومل علاقوں کو ہیپلوٹائپ بلاکس میں تقسیم کرنے کے لیے کئی الگورتھم وضع کیے گئے ہیں جو ہیپلوٹائپ تنوع، ایل ڈی، چار گیمیٹ ٹیسٹ اور معلومات کی پیچیدگی پر مبنی ہیں اور ٹیگ ایس این پیز کو اس بلاک سے تعلق رکھنے والے تمام ایس این پیز میں سے منتخب کیا جاتا ہے۔ اس الگورتھم میں بنیادی مفروضہ یہ ہے کہ ایس این پیز بائیلیلک ہیں۔ اہم خرابی یہ ہے کہ بلاکس کی تعریف ہمیشہ سیدھی نہیں ہوتی ہے۔ اگرچہ ہیپلوٹائپ بلاکس کی تشکیل کے لیے معیار کی ایک فہرست موجود ہے، لیکن اس پر کوئی اتفاق رائے نہیں ہے۔ اس کے علاوہ، مقامی ارتباط پر مبنی ٹیگ ایس این پیز کا انتخاب انٹر بلاک ارتباط کو نظر انداز کرتا ہے۔ بلاک پر مبنی نقطہ نظر کے برعکس، بلاک فری نقطہ نظر بلاک ڈھانچے پر انحصار نہیں کرتا ہے۔ ایس این پی فریکوئنسی اور ریکومبینیشن کی شرحیں جینوم میں مختلف ہوتی ہیں اور کچھ مطالعات میں ایل ڈی کے فاصلے رپورٹ کیے گئے زیادہ سے زیادہ بلاک سائز سے کہیں زیادہ طویل ہونے کی اطلاع دی گئی ہے۔ پڑوس کے لیے سخت سرحد طے کرنا مطلوب نہیں ہے اور بلاک فری نقطہ نظر عالمی سطح پر ٹیگ ایس این پیز کی تلاش میں ہے۔ اسے انجام دینے کے لیے کئی الگورتھم ہیں۔ ایک الگورتھم میں، غیر ٹیگنگ ایس این پیز کو ٹیگ ایس این پیز کے بولین افعال کے طور پر پیش کیا جاتا ہے اور سیٹ تھیوری تکنیک کو تلاش کی جگہ کو کم کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ ایک اور الگورتھم مارکر کے ذیلی سیٹوں کی تلاش کرتا ہے جو غیر مسلسل بلاکس سے آسکتے ہیں۔ مارکر پڑوس کی وجہ سے، تلاش کی جگہ کم ہو جاتی ہے۔ جینو ٹائپ شدہ افراد کی تعداد اور ڈیٹا بیس میں ایس این پیز کی بڑھتی ہوئی تعداد کے ساتھ، ٹیگ ایس این پی کے انتخاب کا حساب لگانے میں بہت زیادہ وقت لگتا ہے۔ ٹیگ ایس این پی کے انتخاب کے طریقہ کار کی کارکردگی کو بہتر بنانے کے لیے، الگورتھم پہلے ایس این پیز کو بائیلیلک ہونے کی وجہ سے نظر انداز کرتا ہے، اور پھر اسی معلومات کے ساتھ ایس این پی سائٹس کو گروپ کرکے ہیپلوٹائپ میٹرکس کی لمبائی (ایس این پی نمبر) کو کمپریس کرتا ہے۔ ایس این پی سائٹس جو ہیپلوٹائپز کو ایک ہی گروپ میں تقسیم کرتی ہیں انہیں بے کار سائٹس کہا جاتا ہے۔ ایس این پی سائٹس جن میں بلاک کے اندر الگ الگ معلومات ہوتی ہیں انہیں نان ریڈینڈینٹ سائٹس (این آر ایس) کہا جاتا ہے۔ ہیپلوٹائپ میٹرکس کو مزید کمپریس کرنے کے لیے، الگورتھم کو ٹیگ ایس این پیز کو اس طرح تلاش کرنے کی ضرورت ہے کہ میٹرکس کے تمام ہیپلوٹائپز کو الگ کیا جا سکے۔ مشترکہ تقسیم کے خیال کو استعمال کرتے ہوئے، ایک موثر ٹیگ ایس این پیز سلیکشن الگورتھم فراہم کیا جاتا ہے۔ الگورتھم کی درستگی کی توثیق اس بات پر منحصر ہے کہ ٹیگ ایس این پیز کا انتخاب کیسے کیا جاتا ہے، کراس توثیق کے عمل کے دوران پیش گوئی کے مختلف طریقے استعمال کیے گئے ہیں۔ مشین لرننگ کا طریقہ لیفٹ آؤٹ ہیپلوٹائپ کی پیش گوئی کے لیے استعمال کیا گیا تھا۔ ایک اور نقطہ نظر نے ٹیگ SNPs سے غیر ٹیگ کرنے والے SNPn کے ایلیلز کی پیش گوئی کی جس میں n کے ساتھ سب سے زیادہ ارتباط گتانک تھا۔ اگر ایک انتہائی مربوط ٹیگ SNPt پایا جاتا ہے، تو ایلیلز کو تفویض کیا جاتا ہے تاکہ ان کی تعدد t کی ایلیل تعدد سے متفق ہو۔ جب متعدد ٹیگ کرنے والے SNPs کا n کے ساتھ ایک ہی (اعلی) ارتباط گتانک ہوتا ہے، تو n کے مشترکہ ایلیل کو فائدہ ہوتا ہے۔ یہ دیکھنا آسان ہے کہ اس معاملے میں پیشن گوئی کا طریقہ انتخاب کے طریقہ کار سے اچھی طرح متفق ہے، جو ایس این پیز کے درمیان ارتباط گتانک کے میٹرکس پر پی سی اے کا استعمال کرتا ہے۔ ٹیگ ایس این پی سلیکشن طریقہ کار کی درستگی کا اندازہ لگانے کے دوسرے طریقے بھی ہیں۔ درستگی کا اندازہ معیار کی پیمائش R2 سے کیا جا سکتا ہے، جو کہ SNPs کے مکمل سیٹ پر بیان کردہ ہیپلوٹائپ کاپیوں کی حقیقی تعداد اور ہیپلوٹائپ کاپیوں کی پیش گوئی شدہ تعداد کے درمیان تعلق کی پیمائش ہے جہاں پیش گوئی SNPs کو ٹیگ کرنے کے ذیلی سیٹ پر مبنی ہے۔ یہ پیمائش ڈپلوئڈ ڈیٹا اور جینوٹائپز سے ہیپلوٹائپز کی واضح تشخیص کو فرض کرتی ہے۔ کلیٹن کی وجہ سے تشخیص کا ایک اور طریقہ ہیپلوٹائپ کے تنوع کی پیمائش پر مبنی ہے۔ تنوع کو ہیپلوٹائپز کے درمیان تمام جوڑی کے لحاظ سے موازنہ میں فرق کی کل تعداد کے طور پر بیان کیا گیا ہے۔ ہیپلوٹائپز کے جوڑے کے درمیان فرق تمام ایس این پیز پر فرق کا مجموعہ ہے۔ کلیٹن کے تنوع کی پیمائش کو اس بات کی وضاحت کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے کہ ٹیگ ایس این پیز کا ایک سیٹ مختلف ہیپلوٹائپز کو کتنی اچھی طرح سے الگ کرتا ہے۔ یہ پیمائش صرف محدود ہیپلوٹائپ تنوع والے ہیپلوٹائپ بلاکس کے لیے موزوں ہے اور یہ واضح نہیں ہے کہ اسے متعدد ہیپلوٹائپ بلاکس پر مشتمل بڑے ڈیٹا سیٹوں کے لیے کیسے استعمال کیا جائے۔ کچھ حالیہ کام ٹیگ ایس این پیز کے سلیکشن الگورتھم کا اس بنیاد پر جائزہ لیتے ہیں کہ ٹیگنگ ایس این پیز کو غیر ٹیگنگ ایس این پیز کی پیش گوئی کے لیے کتنی اچھی طرح سے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ پیشن گوئی کی درستگی کا تعین کراس ویلڈیشن جیسے لییو-ون-آؤٹ یا ہولڈ آؤٹ کا استعمال کرتے ہوئے کیا جاتا ہے۔ لییو-ون-آؤٹ کراس-ویلیڈیشن میں، ڈیٹا سیٹ میں ہر ترتیب کے لیے، الگورتھم کو ٹیگنگ ایس این پیز کے کم از کم سیٹ کو منتخب کرنے کے لیے باقی ڈیٹا سیٹ پر چلایا جاتا ہے۔ ٹولز ٹیگر ٹیگر ایک ویب ٹول ہے جو بین الاقوامی ہیپ میپ پروجیکٹ جیسے جینو ٹائپک ڈیٹا سے ٹیگ ایس این پیز کا جائزہ لینے اور منتخب کرنے کے لیے دستیاب ہے۔ یہ جوڑی کے لحاظ سے طریقوں اور ملٹی مارکر ہیپلوٹائپ طریقوں کا استعمال کرتا ہے۔ صارفین ہیپ میپ جینو ٹائپ ڈیٹا یا نسب کی شکل اپ لوڈ کر سکتے ہیں اور ربط کی عدم توازن کے نمونوں کا حساب لگایا جائے گا۔ ٹیگر کے اختیارات صارف کو کروموسومل نشانات کی وضاحت کرنے کی اجازت دیتے ہیں، جو ٹیگ ایس این پیز کو منتخب کرنے کے لیے جینوم میں دلچسپی کے علاقوں کی نشاندہی کرتے ہیں۔ اس کے بعد پروگرام ٹیگ ایس این پیز اور ان کی شماریاتی جانچ اقدار کے ساتھ ساتھ ایک کوریج رپورٹ کی فہرست تیار کرتا ہے۔ اسے پال ڈی بیکر نے براڈ انسٹی ٹیوٹ میں میساچوسٹس جنرل ہسپتال اور ہارورڈ میڈیکل اسکول کے سینٹر فار ہیومن جینیٹک ریسرچ میں ڈیوڈ الٹشولر اور مارک ڈیلی کی لیبارٹریوں میں تیار کیا ہے۔ CLUSTAG اور WCLUSTAG فری ویئر CLUSTAG اور WCLUSTAG میں، ٹیگ SNPs کا ایک سیٹ حاصل کرنے کے لیے کلسٹر اور سیٹ کور الگورتھم ہوتے ہیں جو کروموسومل خطے میں تمام معروف SNPs کی نمائندگی کر سکتے ہیں۔ پروگرام جاوا کے ساتھ نافذ کیے جاتے ہیں، اور وہ ونڈوز پلیٹ فارم کے ساتھ ساتھ یونکس ماحول میں بھی چل سکتے ہیں۔ انہیں ایس آئی او-آئی او این جی اے او اور دیگر نے تیار کیا ہے۔ ہانگ کانگ یونیورسٹی۔ بین الاقوامی ہیپ میپ پروجیکٹ جینوم وسیع ایسوسی ایشن کا مطالعہ سنگل نیوکلیوٹائڈ پولیمورفزم لنکج عدم توازن حوالہ جات جینیاتی پولیمورفزم جینومکس آبادی جینیات بھی دیکھیں۔