Hit selection
ہائی تھرو پٹ اسکریننگ (ایچ ٹی ایس) میں، اہم اہداف میں سے ایک مرکبات کا انتخاب کرنا ہے (بشمول چھوٹے مالیکیول، ایس آئی آر این اے، ایس ایچ آر این اے، جین وغیرہ)۔ روک تھام یا ایکٹیویشن اثرات کے مطلوبہ سائز کے ساتھ۔ ایچ ٹی ایس اسکرین میں مطلوبہ سائز کے اثرات والے مرکب کو ہٹ کہا جاتا ہے۔ ہٹ کو منتخب کرنے کے عمل کو ہٹ سلیکشن کہا جاتا ہے۔ عام ایچ ٹی ایس تجربات میں ہٹ سلیکشن کے طریقوں میں دسیوں ہزار (یا لاکھوں) مرکبات کو تیزی سے اسکرین کرنے کی صلاحیت ہوتی ہے۔ لہذا، ہٹ سلیکشن کے عمل میں ڈیٹا کے ٹیلوں سے کیمیائی/بائیو کیمیکل اہمیت حاصل کرنا ایک چیلنج ہے۔ اس چیلنج سے نمٹنے کے لیے ہٹ سلیکشن کے لیے مناسب تجزیاتی طریقے اپنائے گئے ہیں۔ بڑے اثرات کے ساتھ ہٹ کو منتخب کرنے کی دو اہم حکمت عملی ہیں۔ ایک یہ ہے کہ مرکبات کو ان کے اثرات کے لحاظ سے درجہ بندی اور/یا درجہ بندی کرنے کے لیے کچھ میٹرک کا استعمال کیا جائے اور پھر طاقتور مرکبات کی سب سے بڑی تعداد کا انتخاب کیا جائے جو توثیق کی جانچ کے لیے عملی ہو۔ دوسری حکمت عملی یہ جانچنا ہے کہ آیا کسی مرکب کے اثرات اتنے مضبوط ہیں کہ وہ پہلے سے طے شدہ سطح تک پہنچ جائے۔ اس حکمت عملی میں غلط منفی شرحوں (ایف این آر) اور/یا غلط مثبت شرحوں (ایف پی آر) کو کنٹرول کیا جانا چاہیے۔ ایچ ٹی ایس تجربات کی دو بڑی قسمیں ہیں، ایک بغیر نقل کے (عام طور پر پرائمری اسکرینوں میں) اور ایک نقل کے ساتھ (عام طور پر تصدیقی اسکرینوں میں)۔ ہٹ سلیکشن کے تجزیاتی طریقے ان دو قسم کے ایچ ٹی ایس تجربات میں مختلف ہیں۔ مثال کے طور پر، زیڈ اسکور کا طریقہ بغیر نقل کے اسکرینوں کے لیے موزوں ہے جبکہ ٹی-اعدادوشمار نقل والی اسکرینوں کے لیے موزوں ہے۔ بغیر نقل والی اسکرینوں کے لیے ایس ایس ایم ڈی کا حساب بھی نقل والی اسکرینوں کے لیے اس سے مختلف ہے۔ بغیر نقل کے اسکرین بنیادی اسکرینوں میں ہٹ سلیکشن کے لیے بغیر نقل کے بہت سے میٹرکس استعمال ہوتے ہیں۔ آسانی سے قابل تشریح فولڈ چینج، اوسط فرق، فیصد کی روک تھام، اور فیصد سرگرمی ہیں۔ تاہم، ان تمام میٹرکس میں عام خرابی یہ ہے کہ وہ ڈیٹا کی تغیر پذیری کو مؤثر طریقے سے حاصل نہیں کرتے ہیں۔ اس مسئلے کو حل کرنے کے لیے، محققین نے پھر زیڈ اسکور طریقہ یا ایس ایس ایم ڈی کا رخ کیا، جو منفی حوالوں میں ڈیٹا کی تغیر پذیری کو حاصل کر سکتا ہے۔ زیڈ اسکور کا طریقہ اس مفروضے پر مبنی ہے کہ پلیٹ میں تمام تحقیق شدہ مرکبات کی ناپی گئی اقدار (عام طور پر لاگ پیمانے میں فلوروسینٹ شدت) کی عام تقسیم ہوتی ہے۔ ایس ایس ایم ڈی معمول کے مفروضے کے تحت بھی بہترین کام کرتا ہے۔ تاہم، بڑے اثرات کے ساتھ حقیقی ہٹ زیادہ تر مرکبات سے بہت مختلف ہونا چاہیے اور اس طرح آؤٹ لیئر ہوتے ہیں۔ مضبوط جانچ کے نمونے بھی آؤٹ لیئر کے طور پر برتاؤ کر سکتے ہیں۔ اس طرح، ایچ ٹی ایس تجربات میں آؤٹ لیئر غیر معمولی نہیں ہیں۔ زیڈ اسکور اور ایس ایس ایم ڈی کے باقاعدہ ورژن آؤٹ لیئرز کے لیے حساس ہیں اور پریشانی کا باعث بن سکتے ہیں۔ نتیجتا، زیڈ *-اسکور طریقہ، ایس ایس ایم ڈی *، بی-اسکور طریقہ، اور کوانٹائل پر مبنی طریقہ جیسے مضبوط طریقے تجویز کیے گئے ہیں اور بغیر نقل کے پرائمری اسکرینوں میں ہٹ سلیکشن کے لیے اپنائے گئے ہیں۔ بنیادی اسکرین میں بغیر نقل کے، ہر مرکب کو صرف ایک بار ماپا جاتا ہے۔ نتیجتا، ہم ہر مرکب کے لیے ڈیٹا کی تغیر پذیری کا براہ راست اندازہ نہیں لگا سکتے۔ اس کے بجائے، ہم بالواسطہ طور پر اعداد و شمار کی تغیر پذیری کا اندازہ ایک مضبوط مفروضہ بنا کر لگاتے ہیں کہ ہر مرکب کی تغیر پذیری اسکرین میں موجود پلیٹ میں منفی حوالہ کے برابر ہوتی ہے۔ زیڈ اسکور، زیڈ * اسکور اور بی اسکور اس مضبوط مفروضے پر انحصار کرتے ہیں ؛ اسی طرح ایس ایس ایم ڈی اور ایس ایس ایم ڈی * بغیر نقل کے معاملات کے لیے ہیں۔ نقل کے ساتھ اسکرین نقل کے ساتھ اسکرین میں، ہم براہ راست ہر کمپاؤنڈ کے لیے ڈیٹا کی تغیر پذیری کا اندازہ لگا سکتے ہیں، اور اس طرح ہم زیادہ طاقتور طریقے استعمال کر سکتے ہیں، جیسے کہ ایس ایس ایم ڈی نقل اور ٹی-اعدادوشمار والے معاملات کے لیے جو اس مضبوط مفروضے پر انحصار نہیں کرتا ہے کہ زیڈ-اسکور اور زیڈ *-اسکور پر انحصار کرتا ہے۔ ٹی-شماریاتی اور متعلقہ پی-ویلیوز کے استعمال کے ساتھ ایک مسئلہ یہ ہے کہ وہ نمونے کے سائز اور اثر کے سائز دونوں سے متاثر ہوتے ہیں۔ وہ بغیر کسی معمولی فرق کے جانچ سے آتے ہیں، اس طرح چھوٹے مالیکیول یا ایس آئی آر این اے اثرات کے سائز کی پیمائش کے لیے ڈیزائن نہیں کیے گئے ہیں۔ ہٹ سلیکشن کے لیے، سب سے بڑی دلچسپی ایک تجربہ شدہ چھوٹے مالیکیول یا ایس آئی آر این اے میں اثر کا سائز ہے۔ ایس ایس ایم ڈی براہ راست اثرات کے سائز کا اندازہ لگاتا ہے۔ ایس ایس ایم ڈی کو عام طور پر استعمال ہونے والے دیگر اثرات کے سائز سے بھی بہتر دکھایا گیا ہے۔ ایس ایس ایم ڈی کی آبادی کی قیمت تمام تجربات میں موازنہ ہے اور اس طرح ہم ایس ایس ایم ڈی کی آبادی کی قیمت کے لیے وہی کٹ آف استعمال کر سکتے ہیں تاکہ ایس آئی آر این اے اثرات کے سائز کی پیمائش کی جا سکے۔ ایس ایس ایم ڈی ڈیٹا کی تغیر پذیری کو حاصل کرنے کے قابل نہ ہونے کی وجہ سے اوسط فولڈ تبدیلی کی خرابی پر قابو پا سکتا ہے۔ دوسری طرف، کیونکہ ایس ایس ایم ڈی اوسط اور معیاری انحراف کا تناسب ہے، جب معیاری انحراف بہت چھوٹا ہوتا ہے تو ہمیں ایک بڑی ایس ایس ایم ڈی قیمت مل سکتی ہے، چاہے اوسط چھوٹا ہی کیوں نہ ہو۔ کچھ معاملات میں، بہت کم اوسط قیمت کا حیاتیاتی اثر نہیں ہوسکتا ہے۔ اس طرح، بڑے ایس ایس ایم ڈی اقدار (یا تفریق) لیکن بہت کم اوسط اقدار والے مرکبات دلچسپی کے حامل نہیں ہو سکتے ہیں۔ اس مسئلے کو حل کرنے کے لیے ڈوئل فلیش لائٹ پلاٹ کا تصور تجویز کیا گیا ہے۔ دوہری فلیش لائٹ پلاٹ میں، ہم ایس ایس ایم ڈی بمقابلہ اوسط لاگ فولڈ تبدیلی (یا اوسط فیصد روک تھام/ایکٹیویشن) کو بالترتیب y-اور x-محور پر پلاٹ کرتے ہیں، ایک تجربے میں تفتیش شدہ تمام مرکبات کے لیے۔ دوہری فلیش لائٹ پلاٹ کے ساتھ، ہم دیکھ سکتے ہیں کہ جین یا مرکبات کو ہر زمرے میں اثر کے سائز میں کیسے تقسیم کیا جاتا ہے، جیسا کہ شکل میں دکھایا گیا ہے۔ دریں اثنا، ہم ہر مرکب کے لیے اوسط فولڈ تبدیلی بھی دیکھ سکتے ہیں۔ مزید پڑھیں ژانگ ایکس ایچ ڈی (2011) "بہترین ہائی تھرو پٹ اسکریننگ: جینوم پیمانے پر آر این اے آئی ریسرچ کے لیے عملی تجرباتی ڈیزائن اور ڈیٹا تجزیہ، کیمبرج یونیورسٹی پریس" حوالہ جات منشیات کی دریافت کلینیکل تحقیق