Source attribution
وبائی امراض کے میدان میں، ماخذ انتساب سے مراد طریقوں کے ایک زمرے سے ہے جس کا مقصد کسی مخصوص ماخذ، جیسے آبادی، فرد، یا مقام سے متعدی بیماری کی منتقلی کی تشکیل نو کرنا ہے۔ مثال کے طور پر، ماخذ انتساب کے طریقوں کو ایک نئے پیتھوجین کی ابتدا کا پتہ لگانے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے جو حال ہی میں کسی دوسرے میزبان پرجاتیوں سے انسانوں میں، یا ایک جغرافیائی علاقے سے دوسرے میں منتقل ہوا ہے۔ اس کا استعمال کھانے سے پیدا ہونے والی متعدی بیماری، جیسے آلودہ پانی کی فراہمی کے پھیلنے کے مشترکہ ماخذ کا تعین کرنے کے لیے کیا جا سکتا ہے۔ آخر میں، ماخذ انتساب کا استعمال اس امکان کا اندازہ لگانے کے لیے کیا جا سکتا ہے کہ انفیکشن ایک مخصوص فرد سے دوسرے فرد میں منتقل ہوا تھا، یعنی "کس نے کس کو متاثر کیا"۔ ماخذ انتساب صحت عامہ کی نگرانی اور متعدی بیماریوں کے پھیلنے کے انتظام میں اہم کردار ادا کر سکتا ہے۔ عملی طور پر، یہ شماریاتی تخمینہ کا ایک مسئلہ ہوتا ہے، کیونکہ ترسیل کے واقعات کا شاذ و نادر ہی براہ راست مشاہدہ کیا جاتا ہے اور یہ دور ماضی میں پیش آئے ہوں گے۔ اس طرح، بقایا شواہد سے منتقلی کے واقعات کی تشکیل نو کرتے وقت غیر یقینی کی ایک ناگزیر سطح ہوتی ہے، جیسے کہ بیماری کی مقامی تقسیم۔ نتیجے کے طور پر، ماخذ انتساب ماڈل اکثر بایسیائی طریقوں کو استعمال کرتے ہیں جو ماڈل کے پیرامیٹرز میں کافی غیر یقینی صورتحال کو ایڈجسٹ کر سکتے ہیں۔ سالماتی ماخذ انتساب ماخذ انتساب کا ایک ذیلی شعبہ ہے جو منتقلی کے واقعات کی تشکیل نو کے لیے پیتھوجین کی سالماتی خصوصیات-اکثر اس کے نیوکلک ایسڈ جینوم-کا استعمال کرتا ہے۔ بہت سی متعدی بیماریوں کا جینیاتی ترتیب کے ذریعے معمول کے مطابق پتہ لگایا جاتا ہے یا ان کی خصوصیت کی جاتی ہے، جو ایک حوالہ لیبارٹری میں الگ تھلگ کلچر کرنے سے زیادہ تیز ہو سکتی ہیں اور لیبارٹری کے تجزیے، جیسے اینٹی باڈی پر مبنی جانچ یا منشیات کی حساسیت کے ٹیسٹ کے مقابلے میں کافی زیادہ درستگی پر پیتھوجین کے مخصوص تناؤ کی شناخت کر سکتی ہیں۔ دوسری طرف، جینیاتی (یا پورے جینوم) ترتیب کے اعداد و شمار کا تجزیہ کرنے کے لیے ٹرانسمیشن کے ماڈلز کو فٹ کرنے کے لیے خصوصی کمپیوٹیشنل طریقوں کی ضرورت ہوتی ہے۔ نتیجتا، مالیکیولر سورس ایٹریبیوشن مالیکیولر ایپیڈیمولوجی کا ایک انتہائی بین الضابطہ شعبہ ہے جو ریاضیاتی شماریات اور ماڈلنگ، مائیکرو بائیولوجی، صحت عامہ اور کمپیوٹیشنل بائیولوجی کے تصورات اور مہارتوں کو شامل کرتا ہے۔ عام طور پر دو طریقے ہیں جن سے سالماتی ڈیٹا کو ماخذ انتساب کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ سب سے پہلے، انفیکشن کو مختلف "ذیلی اقسام" میں درجہ بندی کیا جا سکتا ہے جو ہر ایک منفرد سالماتی قسم، یا اسی طرح کی اقسام کے کلسٹر سے مطابقت رکھتا ہے۔ اس کے بعد ماخذ انتساب کا اندازہ ذیلی اقسام کی مماثلت سے لگایا جا سکتا ہے۔ انفرادی انفیکشن جو ایک ہی ذیلی قسم سے تعلق رکھتے ہیں ان کے وبائی امراض سے متعلق ہونے کا امکان زیادہ ہوتا ہے، بشمول براہ راست ماخذ وصول کنندہ کی منتقلی، کیونکہ وہ اپنے مشترکہ آباؤ اجداد سے کافی حد تک دور نہیں ہوئے ہیں۔ اسی طرح، ہم فرض کرتے ہیں کہ حقیقی ماخذ کی آبادی میں ذیلی اقسام کی تعدد ہوگی جو دوسرے ممکنہ ذرائع کے مقابلے میں وصول کنندہ کی آبادی سے زیادہ ملتی جلتی ہے۔ دوسرا، مختلف انفیکشن سے مالیکیولر (جینیاتی) ترتیبات کا براہ راست موازنہ فائیلوجنیٹک ٹری کی تعمیر نو سے کیا جا سکتا ہے، جو اس بات کی نمائندگی کرتا ہے کہ وہ عام آباؤ اجداد سے کس طرح متعلق ہیں۔ نتیجے میں بننے والی فائیلوجینی ٹرانسمیشن کی تاریخ کا تخمینہ لگا سکتی ہے، اور الجھن کے عوامل کو ایڈجسٹ کرنے کے لیے مختلف طریقے تیار کیے گئے ہیں۔ متعلقہ بدنما داغ اور مخصوص متعدی بیماریوں کی منتقلی کو جرم قرار دینے کی وجہ سے، افراد کی سطح پر مالیکیولر سورس انتساب ڈیٹا کا متنازعہ استعمال ہو سکتا ہے جو اصل میں صحت کی دیکھ بھال کی ترتیب میں جمع کیا گیا تھا، جس کے ممکنہ طور پر ان افراد کے لیے شدید قانونی نتائج ہو سکتے ہیں جن کی شناخت ممکنہ ذرائع کے طور پر ہو جاتی ہے۔ ان سیاق و سباق میں، مالیکیولر سورس انتساب کی تکنیکوں کی ترقی اور اطلاق میں صحت عامہ کی ذمہ داریوں اور ڈیٹا پرائیویسی کے انفرادی حقوق کے درمیان تجارت شامل ہو سکتی ہے۔ مائکروبیل ذیلی ٹائپنگ مائکروبیل ذیلی ٹائپنگ یا اسٹرین ٹائپنگ ذیلی اقسام کو مائکروبیل نمونے تفویض کرنے کے لیے لیبارٹری کے طریقوں کا استعمال ہے، جو الگ الگ خصوصیات کی بنیاد پر پہلے سے طے شدہ درجہ بندی ہیں۔ ذیلی اقسام کے نمونوں کی تفویض ماخذ انتساب کی بنیاد فراہم کر سکتی ہے، کیونکہ ہم یہ فرض کرتے ہیں کہ غیر متعدی میزبان میں منتقل ہونے پر ایک پیتھوجین کم سے کم تبدیلی سے گزرتا ہے۔ لہذا، ایک ہی ذیلی قسم کے انفیکشن وبائی امراض سے متعلق ہوتے ہیں، یعنی، ایک یا زیادہ حالیہ منتقلی کے واقعات سے منسلک ہوتے ہیں۔ یہ مفروضہ کہ پیتھوجین منتقل ہونے پر تبدیل نہیں ہوتا ہے عام طور پر معقول ہے اگر پیتھوجین کے ارتقاء کی شرح منتقلی کی شرح سے سست ہو، جیسے کہ وبائی امراض کے وقت کے پیمانے پر کچھ تغیرات کا مشاہدہ کیا جاتا ہے۔ مثال کے طور پر، فرض کریں کہ میزبان اے ایک پیتھوجین سے متاثر ہے جسے ہم نے ذیلی قسم 1 کے طور پر درجہ بند کیا ہے۔ ان کے میزبان بی سے متاثر ہونے کا زیادہ امکان ہے، جو ذیلی قسم 1 پیتھوجین بھی رکھتا ہے، میزبان سی کے مقابلے میں جو ذیلی قسم 2 پیتھوجین رکھتا ہے (شکل 1)۔ دوسرے لفظوں میں، میزبان بی سے ٹرانسمیشن ایک زیادہ غیر معمولی وضاحت ہے اگر اس بات کا نسبتا کم امکان ہے کہ میزبان سی میں پیتھوجین کی آبادی میزبان اے میں ٹرانسمیشن کے بعد ذیلی قسم 1 سے ذیلی قسم 2 میں تیار ہوئی ہے۔ آج کل پورے جینوم یا اس کے تناسب کو ترتیب دے کر اس کے نیوکلیوٹائڈ ترتیب کی سطح پر مائکروبیل نمونے کی خصوصیت کے لیے جینیاتی ترتیب کا استعمال کرنا زیادہ عام ہے۔ تاہم، دیگر سالماتی طریقوں جیسے پابندی کی لمبائی کے ٹکڑے پولیمورفزم نے تاریخی طور پر مائکروبیل ذیلی ٹائپنگ میں اہم کردار ادا کیا ہے اس سے پہلے کہ جینیاتی ترتیب حوالہ لیبارٹریوں میں ایک سستی اور ہر جگہ ٹیکنالوجی بن جائے۔ ترتیب پر مبنی ٹائپنگ کے طریقے دیگر لیبارٹری کے طریقوں (جیسے سیرو ٹائپنگ یا پلسڈ فیلڈ جیل الیکٹروفورسس) پر ایک فائدہ فراہم کرتے ہیں کیونکہ ممکنہ ذیلی اقسام کی ایک بہت بڑی تعداد موجود ہے جسے جینیاتی ترتیب کی سطح پر حل کیا جا سکتا ہے۔ مندرجہ بالا مثال پر دوبارہ غور کریں ؛ تاہم، اس بار میزبان اے میں وہی انفیکشن ذیلی قسم ہے جو بہت سے دوسرے میزبانوں میں ہے۔ اس صورت میں ہمارے پاس میزبان اے کے انفیکشن کے ممکنہ ذریعہ کے طور پر ان میزبانوں کے درمیان فرق کرنے کے لیے کوئی معلومات نہیں ہوں گی۔ اس لیے ممکنہ ذرائع کی شناخت کرنے کی ہماری صلاحیت کا انحصار مختلف ذیلی اقسام کی کافی تعداد پر ہے۔ تاہم، آبادی میں بہت زیادہ ذیلی اقسام کی وضاحت کرنے سے یہ امکان پیدا ہوتا ہے کہ ہر فرد میں ایک منفرد ذیلی قسم ہوتی ہے، خاص طور پر تیزی سے تیار ہونے والے پیتھوجینز کے لیے جو نسبتا کم وقت میں جینیاتی تنوع کی اعلی سطح کو جمع کر سکتے ہیں۔ لہذا، ذیلی قسم کے حل کی ایک درمیانی سطح موجود ہے جو ماخذ انتساب کے لیے سب سے زیادہ معلومات فراہم کرتی ہے۔ جب اعلی تنوع والے پیتھوجین کے لیے ماخذ انتساب پر غور کیا جاتا ہے، جیسے کہ زیادہ تر نمونوں میں منفرد جینیاتی ترتیب ہوتی ہے، تو کلسٹرنگ کے طریقہ کار کے ساتھ متعدد منفرد ترتیبات کو گروپ کرنا مفید ہوتا ہے۔ سنگل اور ملٹی لوکس ٹائپنگ اس سے پہلے کہ پورے جینوم کی ترتیب لاگت سے موثر تھی، پیتھوجین جینوم کے ایک مخصوص حصے کو نشانہ بنانا (یعنی۔ سنگل لوکس ٹائپنگ) مائکروبیل ذیلی ٹائپنگ کو آسان بنانے کے لیے ایک اہم قدم تھا۔ مثال کے طور پر، ریبوسومل جین 16S بیکٹیریا کی شناخت کے لیے ایک معیاری ہدف ہے، جزوی طور پر کیونکہ یہ تمام معروف انواع میں موجود ہے اور اس میں محفوظ اور متغیر علاقوں کا مرکب ہوتا ہے۔ پیتھوجین پرجاتیوں کے اندر، ترتیب کے اہداف کا انتخاب ان کی لمبائی، ہر جگہ اور متنوع انتخاب کی نمائش کی بنیاد پر کیا جاتا ہے، جس کا تعین اظہار شدہ علاقوں کے لیے جین پروڈکٹ کے فنکشن سے کیا جا سکتا ہے۔ مثال کے طور پر، نام نہاد "ہاؤس کیپنگ" یا بنیادی جینوں میں ناگزیر حیاتیاتی افعال ہوتے ہیں، جیسے جینیاتی مواد کی نقل کرنا یا پروٹین بنانا۔ یہ جین اکثر مائکروبیل ذیلی ٹائپنگ کے لیے ترجیحی امیدوار ہوتے ہیں کیونکہ ان کے کسی دیئے گئے جینوم سے غیر حاضر ہونے کا امکان کم ہوتا ہے۔ جین کی موجودگی/غیر موجودگی خاص طور پر بیکٹیریا کے لیے متعلقہ ہے جہاں افقی جین کی منتقلی کے ذریعے جینیاتی مواد کا کثرت سے تبادلہ ہوتا ہے۔ پیتھوجین جینوم کے متعدد علاقوں (لوکی) کو نشانہ بنانا نسبوں کے درمیان فرق کرنے کے لیے زیادہ درستگی فراہم کرتا ہے، کیونکہ انفیکشن کے درمیان معلوماتی جینیاتی اختلافات کا مشاہدہ کرنے کا موقع بڑھ جاتا ہے۔ اس نقطہ نظر کو ملٹی لوکس سیکوینس ٹائپنگ (ایم ایل ایس ٹی) کہا جاتا ہے۔ سنگل لوکس ٹائپنگ کی طرح، ایم ایل ایس ٹی کو ترتیب کے لیے مخصوص لوکی کے انتخاب کی ضرورت ہوتی ہے۔ مزید برآں، ذیلی ٹائپنگ کو لیبارٹریوں میں مستقل ہونے کے لیے ایک حوالہ ڈیٹا بیس کو برقرار رکھنا ضروری ہے جو ایک یا ایک سے زیادہ لوکی سے لے کر ایلیل نمبروں یا نامزدگیوں کے مقررہ اشارے تک نقشے کی ترتیب کو برقرار رکھتا ہے۔ اگرچہ واحد اور متعدد لوکس ذیلی ٹائپنگ اب بھی بنیادی طور پر مالیکیولر ایپیڈیمولوجی کے لیے استعمال ہوتی ہے، لیکن سیکوینسنگ ٹیکنالوجیز اور کمپیوٹنگ پاور میں جاری بہتری پورے جینوم کی ترتیب میں رکاوٹ کو کم کرتی رہتی ہے۔ نیکسٹ جنریشن سیکوینسنگ (این جی ایس) ٹیکنالوجیز ترتیب بہ ترکیب جیسی حسب ضرورت ٹیکنالوجیز کا استعمال کرتے ہوئے انفرادی طور پر ٹیمپلیٹس کو متوازی طور پر بڑھا کر اور ترتیب دے کر دیئے گئے نمونے سے پورے جینوم کے سلسلے پیدا کرنے کے لیے لاگت سے موثر طریقے فراہم کرتی ہیں۔ این جی ایس کی شاٹگن سیکوینسنگ ایپلی کیشنز نمونے سے نکالے گئے نیوکلک ایسڈ کو چھوٹے ٹکڑوں میں کاٹ کر مکمل لمبائی کے جینوم سیکوینس تیار کرتی ہیں جنہیں سیکوینسنگ لائبریری میں تبدیل کیا جاتا ہے، اور پھر ڈی نووو سیکوینس اسمبلر پروگرام کا استعمال کرتے ہوئے جینوم سیکوینس کو سیکوینس کے ٹکڑوں سے دوبارہ تشکیل دیا جاتا ہے۔ متبادل طور پر، مختصر ریڈز کو ایک حوالہ جینوم ترتیب میں نقشہ بنایا جا سکتا ہے جسے عین مطابق سبسٹرنگ میچوں کی موثر تلاش کے لیے انڈیکس میں تبدیل کیا گیا ہے۔ یہ نقطہ نظر ڈی نووو اسمبلی سے زیادہ تیز ہو سکتا ہے، لیکن ایک حوالہ جینوم ہونے پر انحصار کرتا ہے جو نمونے کے جینوم کی ترتیب سے کافی ملتا جلتا ہے۔ اگرچہ این جی ایس بیک وقت سینکڑوں پیتھوجین نمونوں سے مکمل لمبائی کے جینوم کے سلسلے کو ایک ہی رن میں تیار کرنا ممکن بناتا ہے، لیکن یہ کئی دیگر چیلنجز متعارف کراتا ہے۔ مثال کے طور پر، این جی ایس پلیٹ فارمز میں روایتی ترتیب کے مقابلے ترتیب کی غلطی کی شرح زیادہ ہوتی ہے، اور جینوم کے ان علاقوں کو دوبارہ جمع کرنا مشکل ہو سکتا ہے جن میں تکراری ترتیب کے لمبے حصے ہوتے ہیں۔ ہول جینوم سیکوینسنگ (ڈبلیو جی ایس) واحد یا ایک سے زیادہ لوکس ذیلی ٹائپنگ پر ماخذ انتساب کے لیے ایک اہم فائدہ فراہم کر سکتی ہے۔ پورے جینوم کی ترتیب ملٹی لوکس ٹائپنگ کی زیادہ سے زیادہ حد ہے، جس میں تمام ممکنہ لوکی کا احاطہ کیا جاتا ہے۔ پورے جینوم کے سلسلے کا ہونا ون ٹو ون سب ٹائپنگ (شکل 1) کو کم مفید بنا دے گا، کیونکہ زیادہ تر جینوم تیزی سے تیار ہونے والے پیتھوجینز کے لیے کم از کم ایک تغیر کے ذریعے منفرد ہوں گے۔ نتیجتا، آبادی کی سطح پر ماخذ انتساب کے لیے ڈبلیو جی ایس کی ایپلی کیشنز کو ممکنہ طور پر اسی طرح کے جینومز کو ایک ساتھ جمع کرنا پڑے گا۔ ڈبلیو جی ایس کی طرف سے پیش کردہ کوریج کی وسعت وائرس کے مقابلے بیکٹیریل پیتھوجینز کی وبائی امراض کے لیے زیادہ فائدہ مند ہے۔ بیکٹیریل جینوم تقریبا 106 سے 107 بیس جوڑوں تک لمبے ہوتے ہیں، جبکہ وائرس کے جینوم شاذ و نادر ہی 106 بیس جوڑوں سے زیادہ ہوتے ہیں۔ اس کے علاوہ، بیکٹیریا وائرس کے مقابلے میں سست رفتار سے تیار ہوتے ہیں، لہذا تغیرات بیکٹیریل جینوم میں زیادہ کم تقسیم ہوتے ہیں۔ مثال کے طور پر، ڈبلیو جی ایس کے اعداد و شمار سے آسٹریلیا اور کمبوڈیا سے تعلق رکھنے والے برک ہولڈریا سڈومالئی کے الگ تھلگ افراد کے درمیان اختلافات کا انکشاف ہوا جو بصورت دیگر متغیر ارتقاء کی وجہ سے ملٹی لوکس سب ٹائپنگ کے ذریعے ایک جیسے دکھائی دیتے تھے۔ ڈبلیو جی ایس کو کئی حالیہ مطالعات میں مائیکوبیکٹیریم تپ دق کے ٹرانسمیشن نیٹ ورکس کو زیادہ تفصیل سے حل کرنے کے لیے بھی استعمال کیا گیا ہے، کیونکہ ایک جیسے ملٹی لوکس ذیلی اقسام کے ساتھ الگ تھلگ (مثال کے طور پر، 24 لوکی کو نشانہ بنانے والے ایم آئی آر یو-وی این ٹی آر پروفائلز) کو اکثر مکمل جینوم ترتیب میں بڑی تعداد میں نیوکلیوٹائڈ کے فرق سے الگ کیا جاتا تھا، جس میں تقریبا 43 لاکھ نیوکلیوٹائڈز شامل ہوتے ہیں جو 4,000 سے زیادہ جینوں کو انکوڈو کرتے ہیں۔ جینیاتی کلسٹرنگ جب جینیاتی ترتیبات پر لاگو ہوتا ہے، تو کلسٹرنگ کا طریقہ قواعد کا ایک مجموعہ ہوتا ہے جس میں ترتیبات کو کلسٹرز کی ایک چھوٹی سی تعداد میں اس طرح تفویض کیا جاتا ہے کہ ایک ہی کلسٹر کے ممبران دوسرے کلسٹرز میں ترتیبات کے مقابلے میں جینیاتی طور پر ایک دوسرے سے زیادہ ملتے جلتے ہوں۔ دوسرے الفاظ میں، ایک کلسٹرنگ طریقہ کچھ مماثلت کی پیمائش کا استعمال کرتے ہوئے جینیاتی ترتیبات کے سیٹ پر تقسیم کی وضاحت کرتا ہے۔ کلسٹرنگ فطری طور پر ساپیکش ہے اور کلسٹرنگ کے معیارات طے کرنے کے لیے عام طور پر کوئی رسمی رہنما اصول نہیں ہوتے ہیں۔ نتیجتا، کلسٹر کی تعریفیں ایک مطالعہ سے دوسرے میں کافی حد تک مختلف ہو سکتی ہیں۔ اس کے علاوہ، کلسٹرنگ ایک بدیہی عمل ہے جسے مختلف طریقوں سے پورا کیا جا سکتا ہے۔ اس لچک کی وجہ سے، ادب میں جینیاتی کلسٹرنگ کے متعدد مختلف طریقوں کو بیان کیا گیا ہے۔ جینیاتی کلسٹرنگ تیزی سے تیار ہونے والے پیتھوجینز کے سلسلے، یا کم انحراف والے پیتھوجینز کے پورے جینوم کے سلسلے سے نمٹنے کا ایک طریقہ فراہم کرتی ہے۔ دونوں صورتوں میں، ڈیٹا سیٹ میں مختلف جینیاتی ترتیبات کی ایک بہت بڑی تعداد ہو سکتی ہے۔ اگر ہر ذیلی قسم ایک منفرد ترتیب کے متغیر سے مطابقت رکھتی ہے، تو کسی کو ممکنہ طور پر ان پیتھوجینز کے لیے مائکروبیل ذیلی اقسام کی غیر معمولی تعداد کا سراغ لگانا پڑ سکتا ہے جب ذیلی اقسام کو ایک سے ایک کی بنیاد پر بیان کیا جاتا ہے (شکل 1)۔ مائکروبیل ذیلی اقسام کی تعریف کو انفرادی طور پر منفرد ترتیب کے متغیرات سے اسی طرح کے ترتیب کے کلسٹرز تک بڑھا کر ذیلی اقسام کی تعداد کو بہت کم کیا جا سکتا ہے۔ مثال کے طور پر، جوڑی کے لحاظ سے فاصلہ کلسٹرنگ ایک غیر پیرامیٹرک نقطہ نظر ہے جس میں کلسٹرز کو ترتیب کے جوڑوں سے جمع کیا جاتا ہے جو ایک دوسرے کے دہلیز فاصلے کے اندر آتے ہیں۔ ترتیبات کے درمیان فاصلے کا حساب جینیاتی فاصلے کی پیمائش (ایک ریاضیاتی فارمولا جو دو ترتیبات کو غیر منفی حقیقی نمبر پر نقش کرتا ہے) کے ذریعے کیا جاتا ہے جو سالماتی ارتقاء کے کچھ نمونوں کے تحت ترتیبات کے درمیان ارتقائی انحراف کی مقدار طے کرتا ہے۔ تعدد پر مبنی انتساب جب ممکنہ ذرائع آبادی ہوتے ہیں، افراد نہیں، تو ہم متعلقہ آبادی میں ذیلی اقسام کی تعدد کا موازنہ کر رہے ہوتے ہیں۔ سب سے زیادہ ممکنہ ماخذ آبادی میں ذیلی قسم کی تعدد کی تقسیم ہونی چاہیے جو حوالہ آبادی سے زیادہ ملتی جلتی ہو۔ اس نقطہ نظر کو استعمال کرنے والے طریقوں کو "فریکوئنسی پر مبنی" یا "فریکوئنسی میچنگ" ماڈل کہا جاتا ہے۔ یہ ذیلی اقسام لازمی طور پر سالماتی اعداد و شمار سے اخذ نہیں کی گئی ہیں۔ مثال کے طور پر، یہ طریقے اصل میں غیر جینیاتی اینٹیجینک یا مزاحمتی پروفائلنگ کے ذریعے بیان کردہ مائکروبیل تناؤ پر لاگو کیے گئے تھے۔ مثال کے طور پر، "ڈچ ماڈل" اصل میں معمول کی نگرانی کے پروگراموں کے ذریعے مختلف تجارتی مویشیوں کی آبادیوں (بشمول پولٹری، خنزیر اور مویشی) میں بیکٹیریل ذیلی اقسام (فیج ٹائپنگ پر مبنی) کی متعلقہ تعدد کا موازنہ کرکے سالمونیلا کی وجہ سے کھانے سے پیدا ہونے والی متعدد بیماریوں کے ممکنہ ذریعہ کا اندازہ لگانے کے لیے تیار کیا گیا تھا۔ کسی دی گئی ذیلی قسم کے لیے، ہر ماخذ سے منسوب انسانی کیسوں کی متوقع تعداد ذرائع کے درمیان اس ذیلی قسم کی متعلقہ تعدد کے متناسب ہوتی ہے: جہاں ذیلی قسم سے وابستہ-th ماخذ آبادی میں (غیر انسانی) کیسوں کا تناسب ہے، اور وصول کنندہ (انسانی) آبادی میں ذیلی قسم کے کیسوں کی تعداد ہے۔ مثال کے طور پر، اگر تین ممکنہ ذرائع میں ذیلی قسم X کی تعدد بالترتیب 0.8، 0.5 اور 0.1 تھی، تو دوسرے ماخذ سے کیسوں کی متوقع تعداد (کل 100 میں سے) ہے۔ یہ سادہ فارمولا زیادہ سے زیادہ امکانات کا تخمینہ لگانے والا ہوتا ہے جب انسانی آبادی میں ہر ماخذ سے انفیکشن کی کل قوت یکساں ہوتی ہے، مثال کے طور پر، ذرائع کی آبادی کا سائز برابر ہوتا ہے۔ اس کے بعد، اس ماڈل کو ہالڈ اور ان کے ساتھیوں نے بڑھایا تاکہ ذرائع اور ذیلی اقسام کے درمیان تغیرات کو بےسیائی تخمینہ کے طریقوں کا استعمال کرتے ہوئے سمجھا جا سکے۔ یہ توسیع، جسے عام طور پر ہالڈ ماڈل کہا جاتا ہے، خوراک سے پیدا ہونے والی بیماریوں کے لیے ماخذ انتساب میں ایک معیاری نمونہ بن گیا ہے۔ انسانی آبادی میں ہر ذیلی قسم کی مشاہدہ شدہ تعداد کو سفر اور وباء سے متعلق معاملات کو ایڈجسٹ کرنے کے بعد، آئی-تھ ذیلی قسم کے لیے اوسط کے ساتھ ایک پوئسون تقسیم شدہ نتیجہ سمجھا گیا تھا: آئی-تھ ذیلی قسم کا معمولی اثر کہاں ہے (مثال کے طور پر، بیکٹیریل مختلف قسم کی بڑھتی ہوئی متعدی)، جے-تھ فوڈ سورس کی مشاہدہ شدہ کل مقدار (بڑے پیمانے پر) ہے، جے-تھ فوڈ سورس کا معمولی اثر ہے، اور یہ وہی مشاہدہ شدہ کیس تناسب ہے جو اصل "ڈچ" ماڈل ہے۔ اس ماڈل کو شکل 2 میں دیکھا گیا ہے۔ ہالڈ اور ان کے ساتھیوں کی طرف سے "ڈچ" ماڈل میں بڑی تعداد میں پیرامیٹرز کے اضافے سے ایک زیادہ حقیقت پسندانہ ماڈل حاصل ہوا۔ تاہم، اصل ماڈل کے برعکس، درست زیادہ سے زیادہ امکانات کے تخمینوں کے لیے حل کرنا بہت پیچیدہ تھا۔ بہت سے پیرامیٹرز کو براہ راست ناپا نہیں جا سکا، جیسے کہ کھانے کے مخصوص منبع سے وابستہ متعلقہ منتقلی کا خطرہ۔ نتیجتا، ہالڈ اور ان کے ساتھیوں نے ماڈل کے پیرامیٹرز کا اندازہ لگانے کے لیے بیسیائی نقطہ نظر اپنایا۔ اسی طرح کا نقطہ نظر انگلینڈ میں فوڈ پوائزننگ کے پھیلنے میں بیکٹیریا کیمپیلوبیکٹر جیجونی کے مختلف ماحولیاتی اور مویشیوں کے ذخائر کی شراکت کی تشکیل نو کے لیے بھی استعمال کیا گیا ہے، جہاں ذخائر کے درمیان مختلف ذیلی اقسام کی نقل مکانی کا مشترکہ طور پر بایسیائی طریقوں سے اندازہ لگایا گیا تھا۔ اگرچہ بایسیئن تخمینہ پر کہیں اور بڑے پیمانے پر بحث کی گئی ہے، لیکن یہ ماخذ انتساب کے کمپیوٹیشنل طور پر گہری طریقوں میں اہم کردار ادا کرتا ہے، لہذا ہم یہاں ایک مختصر وضاحت فراہم کرتے ہیں۔ بایسیائی تخمینہ کے تناظر میں ہر پیرامیٹر کو امکان کی تقسیم کے ذریعے بیان کیا جاتا ہے جو اس کی حقیقی قدر کے بارے میں ہمارے عقیدے کی نمائندگی کرتا ہے۔ اس طرح، شماریاتی اصول جو بایسیائی تخمینہ (یعنی بایئز کا قاعدہ) کی بنیاد رکھتا ہے، ماڈل پیرامیٹرز () اور ڈیٹا () کے لحاظ سے ظاہر کیا جا سکتا ہے: جہاں، اور بالترتیب پوسٹر، سیمپلنگ (امکان)، اور پری ڈسٹری بیوشن کے نام سے جانا جاتا ہے۔ بایسیئن قیاس کے بارے میں سوچنے کا ایک آسان طریقہ یہ ہے کہ اعداد و شمار کو دیکھنے کے بعد پیرامیٹرز کے بارے میں ہمارا سابقہ یقین "اپ ڈیٹ" ہو جاتا ہے۔ نتیجے کے طور پر، ہمارا پچھلا عقیدہ ہمارے سابقہ عقیدے اور اعداد و شمار کے درمیان ایک سمجھوتہ بن جاتا ہے۔ اپنے عقیدے کو اپ ڈیٹ کرنے کے لیے، ہمیں نمونے کی تقسیم یا ماڈل کی ضرورت ہے جو کسی تجربے کے مختلف نتائج کے امکان کو بیان کرے۔ ہمیں ایک پیشگی تقسیم کی بھی ضرورت ہوتی ہے جو شماریاتی شکل میں ہمارے عقیدے کی نمائندگی کرے۔ اگرچہ جدید حساب لگانا تقریبا کسی بھی امکان کی تقسیم کو استعمال کرنے کی اجازت دیتا ہے، لیکن یکساں تقسیم عام طور پر استعمال ہوتی ہے کیونکہ یہ کسی حد کے اندر ہر قدر کو ایک ہی امکان تفویض کرتا ہے۔ اعداد و شمار سے نئی معلومات کو شامل کرنے کے بعد، ماڈل پیرامیٹرز کے بارے میں ہمارے تازہ ترین عقیدے کی نمائندگی پوسٹر ڈسٹری بیوشن کے ذریعے کی جاتی ہے۔ ہمارے عقیدے کی نمائندگی کرنے کے لیے تقسیم کا یہ استعمال بایسیائی تخمینے کو زیادہ سے زیادہ امکان سے ممتاز کرتا ہے، جس کے نتیجے میں ایک نقطہ تخمینہ کے طور پر پیرامیٹر اقدار کا واحد مجموعہ ہوتا ہے۔ ہالڈ اور ان کے ساتھیوں نے اپنے بہت سے پیرامیٹرز کے لیے یکساں پیشگی تقسیم کا استعمال اس پیشگی عقیدے کو ظاہر کرنے کے لیے کیا کہ حقیقی قیمت مخصوص اوپری اور نچلی حدود کے ساتھ مسلسل حد میں گرتی ہے۔ انہوں نے کچھ پیرامیٹرز کو دوسروں کی طرح ہی عددی قدر لینے کے لیے مجبور کیا۔ مثال کے طور پر، ایک ہی کھانے کے منبع کی گھریلو اور درآمد شدہ فراہمی کے اثرات اس انداز میں جڑے ہوئے تھے۔ اس مفروضے نے اس پختہ عقیدے کا اظہار کیا کہ خوراک کا ایک دیا ہوا ذریعہ، اس کی اصل سے قطع نظر، ٹرانسمیشن کا ایک ہی خطرہ رکھتا ہے، اور ماڈل کو آسان بنایا تاکہ اعداد و شمار کو فٹ کرنا زیادہ ممکن ہو۔ ماڈل کو مزید آسان بنانے کے لیے دیگر پیرامیٹرز کو ایک مقررہ حوالہ قدر پر مقرر کیا گیا تھا۔ ہالڈ اور ان کے ساتھیوں نے ایک شرح پر واقع ہونے والے نایاب ترسیل کے واقعات کی تعداد () کے مشاہدے کے امکان کو بیان کرنے کے لیے ایک پوسن ماڈل کا استعمال کیا۔ جیسا کہ اوپر بیان کیا گیا ہے، ایک مخصوص بیکٹیریل ذیلی قسم کی وجہ سے کیسوں کی شرح تمام ممکنہ ذرائع میں منتقلی کی شرحوں کا مجموعہ تھی۔ ہالڈ ماڈل "ڈچ" ماڈل سے زیادہ حقیقت پسندانہ تھا کیونکہ اس نے ٹرانسمیشن کی شرحوں کو ذیلی اقسام اور کھانے کے ذرائع کے درمیان مختلف ہونے کی اجازت دی۔ تاہم، ان مختلف شرحوں کی براہ راست پیمائش کرنا ممکن نہیں تھا-ان پیرامیٹرز کا تخمینہ ڈیٹا سے لگانے کی ضرورت تھی۔ تقابلی طریقے آبادی کے درمیان پیتھوجینز کی منتقلی کی تشکیل نو کے لیے ذیلی اقسام کی تعدد کا موازنہ کرنے کے بجائے، بہت سے ماخذ انتساب کے طریقے انفرادی میزبانوں کی سطح پر پیتھوجین کے سلسلے کا موازنہ کرتے ہیں۔ ترتیبات کا موازنہ کرنے کا ایک طریقہ جینیاتی فاصلے یا مماثلت کی کچھ پیمائش کا حساب لگانا ہے، یہ ایک تصور ہے جسے ہم نے جامع ذیلی اقسام میں ترتیبات کو جمع کرنے کے موضوع پر پہلے متعارف کرایا تھا۔ مثال کے طور پر، جن انفیکشن کو کلسٹرز میں گروپ کیا جاتا ہے ان کا تعلق ایک یا زیادہ حالیہ اور تیز رفتار منتقلی کے واقعات سے سمجھا جاتا ہے۔ مختصر جینیاتی فاصلے کا مطلب یہ ہے کہ تغیرات کے لیے ان کے مشترکہ آباؤ اجداد سے اترتے ہوئے نسلوں میں جمع ہونے کے لیے محدود وقت گزر چکا ہے۔ نتیجتا، ان کلسٹروں کو اکثر "ٹرانسمیشن کلسٹرز" کہا جاتا ہے۔ دیگر مطالعات نے جینیاتی فاصلے کا استعمال کیا ہے جو میزبان افراد کو ٹرانسمیشن کے ممکنہ ذرائع کے طور پر مسترد کرنے کے لیے کچھ حد سے تجاوز کرتے ہیں۔ اگرچہ کلسٹرنگ کا یہ اطلاق ماخذ انتساب سے متعلق ہے، لیکن انفیکشن کے درمیان جینیاتی فاصلے سے ہی ٹرانسمیشن کی سمت کا اندازہ لگانا ممکن نہیں ہے۔ مزید برآں، انفیکشن کو الگ کرنے والے جینیاتی فاصلے کا تعین صرف منتقلی کی شرح سے نہیں ہوتا ہے۔ مثال کے طور پر، وہ اس بات سے بہت زیادہ متاثر ہوتے ہیں کہ آبادی سے انفیکشن کے نمونے کیسے لیے جاتے ہیں۔ ترتیبات کا موازنہ ان کی مشترکہ ارتقائی تاریخ کے تناظر میں بھی کیا جا سکتا ہے۔ فائیلوجنیٹک ٹری یا فائیلوجنی انواع یا آبادیوں کے مشترکہ نسب کے بارے میں ایک مفروضہ ہے۔ مالیکیولر ایپیڈیمولوجی کے تناظر میں، فائیلوجینیز کو مختلف میزبانوں میں انفیکشن سے متعلق کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے اور عام طور پر ہر پیتھوجین آبادی کے جینیاتی ترتیب سے دوبارہ تعمیر کیا جاتا ہے۔ فائیلوجینی کی تشکیل نو کے لیے، ترتیبات کو پیتھوجین جینوم کے ایک ہی حصوں کا احاطہ کرنا چاہیے ؛ مثال کے طور پر، وہ ترتیبات جو مختلف انفیکشن سے ایک ہی جین کی متعدد کاپیوں کی نمائندگی کرتے ہیں۔ یہ متفرق آبادیوں کے درمیان یہ بقایا مماثلت (ہومیولوجی) ہے جو حالیہ مشترکہ نسب کا اشارہ کرتی ہے۔ ایک مالیکیولر فائیلوجینی "ٹپس" یا "پتے" پر مشتمل ہوتی ہے جو مختلف جینیاتی ترتیبات کی نمائندگی کرتی ہے جو شاخوں کے ذریعے عام آباؤ اجداد کے سلسلے سے جڑے ہوتے ہیں جو بالآخر "جڑ" میں بدل جاتے ہیں۔ جڑ پر آبائی ترتیب کی ساخت، شاخوں کے واقعات کی ترتیب، اور ہر شاخ کے ساتھ تبدیلی کی نسبتا مقدار وہ تمام مقداریں ہیں جن کو نوک پر مشاہدہ شدہ ترتیبات سے نکالنا ضروری ہے۔ جینیاتی ترتیب کی تغیرات سے فائیلوجنیٹک درخت کی تعمیر نو کے متعدد طریقے ہیں۔ مثال کے طور پر، فاصلے پر مبنی طریقے مشاہدہ شدہ جینیاتی فاصلے کی بنیاد پر درخت بنانے کے لیے ایک درجہ بندی کلسٹرنگ طریقہ استعمال کرتے ہیں۔ فائیلوجنیٹک غیر یقینی صورتحال فائیلوجنیٹک تحقیقات میں ایک عام آسان مفروضہ یہ ہے کہ اعداد و شمار سے دوبارہ تعمیر شدہ فائیلوجنیٹک درخت "حقیقی" درخت ہے-یعنی نمونے کے انفیکشن سے متعلق مشترکہ نسب کی درست نمائندگی۔ مثال کے طور پر، ایک واحد درخت اکثر پروٹین کوڈنگ کے سلسلے میں قدرتی انتخاب کے دستخط کا پتہ لگانے کے تقابلی طریقوں کے لیے ان پٹ کے طور پر استعمال ہوتا ہے۔ دوسری طرف، اگر فائیلوجینی کو اعداد و شمار سے حاصل کردہ غیر یقینی تخمینے کے طور پر سنبھالا جاتا ہے (بشمول ترتیب کی صف بندی)، تو تجزیہ ایک درجہ بندی ماڈل بن جاتا ہے جس میں فائیلوجینیٹک تعمیر نو کا مسئلہ دوسرے ماڈل پیرامیٹرز کا اندازہ لگانے کے مسئلے کے اندر گھرا ہوا ہے جو فائیلوجینی پر مشروط ہیں (شکل 3)۔ مارکوف چین مونٹی کارلو (ایم سی ایم سی) جیسے طریقوں کا استعمال کرتے ہوئے ان کی مشترکہ پوسٹر ڈسٹری بیوشن سے فائیلوجینی اور دیگر ماڈل پیرامیٹرز دونوں کے نمونے لینے سے زیادہ درست پیرامیٹر تخمینے ملنے چاہئیں۔ تاہم، بہت زیادہ توسیع شدہ ماڈل کی جگہ بھی ایم سی ایم سی کے نمونوں کے لیے پوسٹر ڈسٹری بیوشن میں ضم ہونا زیادہ مشکل بنا دیتی ہے۔ اس طرح کے درجہ بندی کے طریقوں کو اکثر سافٹ ویئر پیکیج بی ای اے ایس ٹی 2 (بیسیئن ایوولوشنری اینالیسس بائی سیمپلنگ ٹریز) میں لاگو کیا جاتا ہے، جو درخت کی جگہ سے ایم سی ایم سی کے نمونے لینے کے لیے عام معمولات فراہم کرتا ہے، اور ترتیب کے اعداد و شمار اور نمونے جمع کرنے کی تاریخوں کو دیکھتے ہوئے وقت کے پیمانے پر فائیلوجنیٹک درخت کے امکان کا حساب لگاتا ہے۔ فائیلوجنیٹک غیر یقینی کے کئی ذرائع ہیں۔ مثال کے طور پر، نسبوں کے مشترکہ نسب کی تشکیل نو مشکل ہو سکتی ہے اگر متعلقہ شاخوں کے ساتھ بہت کم یا کوئی ارتقاء نہ ہوا ہو۔ یہ اس وقت ہو سکتا ہے جب ارتقاء کی شرح منتقلی کے وقت کے پیمانے سے کافی سست ہو، اس طرح کہ ایک انفیکشن کے آغاز اور اگلے میزبان (یعنی نسل کے وقت) میں اس کی منتقلی کے درمیان تغیرات جمع ہونے کا امکان نہیں ہے۔ یہ اس وقت بھی پیدا ہو سکتا ہے جب متعلقہ جینوموں کی نامکمل ترتیب کی وجہ سے موجودہ انحراف کو نہیں پکڑا جاتا ہے۔ مزید برآں، نسلوں کے مشترکہ نسب کی تعمیر نو بتدریج زیادہ غیر یقینی ہے کیونکہ ہم درخت کی گہرائی میں جاتے ہیں، جس سے ہمیں مشاہدہ شدہ اعداد و شمار سے زیادہ فاصلے پر آبائی ریاستوں کو خلاصہ کرنے پر مجبور کیا جاتا ہے۔ سالماتی ترتیبات سے فائیلوجینیز کی تشکیل نو کے لیے عام طور پر ایک سے زیادہ ترتیب کی صف بندی کی ضرورت ہوتی ہے، ایک ٹیبل جس میں مختلف ترتیبات میں یکساں باقیات ایک ہی پوزیشن پر قابض ہوتے ہیں۔ اگرچہ صف بندی کو اکثر مشاہدہ شدہ ڈیٹا کے طور پر سمجھا جاتا ہے جسے ابہام کے بغیر جانا جاتا ہے، ترتیبات کو صف بندی کرنے کا عمل بھی غیر یقینی ہے اور مختلف پیتھوجین نسبوں کے درمیان ترتیب کے اندراج اور حذف کرنے کے تیزی سے جمع ہونے سے زیادہ مشکل ہو سکتا ہے۔ اگرچہ ایسے بایسیائی طریقے ہیں جو فائیلوجینی کے ساتھ صف بندی کے مشترکہ نمونے لے کر صف بندی میں غیر یقینی صورتحال کو دور کرتے ہیں، یہ نقطہ نظر کمپیوٹیشنل طور پر پیچیدہ ہے اور شاذ و نادر ہی ماخذ انتساب کے تناظر میں استعمال ہوتا ہے۔ مزید برآں، ترتیبات خود انفرادی پیتھوجینز یا متاثر کرنے والی آبادیوں کی جینیاتی ساخت کے غیر یقینی تخمینے ہیں، اور اگلی نسل کی ترتیب کی ٹیکنالوجیز میں روایتی سینگر ترتیب کے مقابلے میں غلطی کی شرح کافی زیادہ ہوتی ہے، اور تجزیہ پائپ لائنوں کو نمونے کے کراس کے اثرات کو کم کرنے کے لیے احتیاط سے تصدیق کی جانی چاہیے۔ آلودگی اور اڈاپٹر آلودگی۔ ریکومبینیشن جینیاتی ریکومبینیشن انفرادی جینوموں کے درمیان جینیاتی مواد کا تبادلہ ہے۔ پیتھوجینز کے لیے، دوبارہ ملاپ اس وقت ہو سکتا ہے جب کوئی خلیہ پیتھوجین کی متعدد کاپیوں سے متاثر ہو۔ اگر کچھ میزبان مختلف ذرائع سے دو یا زیادہ مختلف اقسام (یعنی سپر انفیکشن) سے متعدد بار متاثر ہوئے ہیں، تو دوبارہ ملاپ موزیک جینوم تیار کر سکتا ہے جو درست فائیلوجینی کی تعمیر نو کو پیچیدہ بنا دیتا ہے۔ دوسرے لفظوں میں، ریکومبیننٹ جینوم کے مختلف حصوں کا تعلق دیگر جینوموں سے متضاد فائیلوجینیز کے ذریعے اس طرح سے ہو سکتا ہے کہ کسی ایک درخت کے ذریعے درست طریقے سے نمائندگی نہ کی جا سکے۔ عملی طور پر، یہ عام بات ہے کہ ریکومبیننٹ سیکوینسز کی اسکریننگ کی جائے اور انہیں ایک صف بندی سے فائیلوجینی کی تعمیر نو سے پہلے خارج کر دیا جائے جسے ریکومبینیشن سے پاک سمجھا جاتا ہے۔ فائیلوجینی سے منتقلی کی تاریخ کا حوالہ ماخذ انتساب پر فائیلوجینیٹکس کو لاگو کرنے میں بنیادی بنیاد یہ ہے کہ فائیلوجینیٹک درخت کی شکل منتقلی کی تاریخ کا تخمینہ لگاتی ہے، جس کی نمائندگی ایک درخت سے بھی کی جا سکتی ہے جہاں ہر دو شاخوں میں تقسیم ایک میزبان سے دوسرے میزبان میں انفیکشن کی منتقلی کی نمائندگی کرتا ہے۔ معلومات کے دیگر ذرائع سے ٹرانسمیشن ٹری کی تعمیر نو کے ساتھ، جیسے کہ کانٹیکٹ ٹریسنگ، فائیلوجنیٹک ٹری کی تعمیر نو ایک مفید، اضافی معلومات کے ذریعہ کے طور پر کام کر سکتی ہے خاص طور پر جب جینیاتی ترتیبات پہلے ہی دستیاب ہوں۔ فائیلوجنیٹک اور ٹرانسمیشن کے درختوں کے درمیان بصری اور تصوراتی مماثلت کی وجہ سے، یہ ایک عام مفروضہ ہے کہ فائیلوجنی کے برانچنگ پوائنٹس (تقسیم) ٹرانسمیشن کے واقعات کی نمائندگی کرتے ہیں۔ تاہم، یہ مفروضہ اکثر غلط ہوگا۔ ٹرانسمیشن کا واقعہ ان دو شاخوں کے ساتھ کسی بھی مقام پر واقع ہو سکتا ہے جو وائرس فائیلوجینی (شکل 3 اے) میں ایک نمونے والے انفیکشن کو دوسرے سے الگ کرتے ہیں۔ ٹرانسمیشن ٹری صرف فائیلوجنیٹک ٹری کی شکل کو محدود کرتا ہے۔ اس طرح، اگر ہم بغیر کسی غلطی کے فائیلوجنیٹک ٹری کی تعمیر نو بھی کر سکتے ہیں، تو اس کی کئی وجوہات ہیں کہ یہ ٹرانسمیشن ٹری کی درست نمائندگی نہیں کرے گا، بشمول نامکمل نمونے لینا، میزبانوں کے اندر پیتھوجین کا ارتقاء، اور اسی میزبان کا ثانوی انفیکشن۔ نامکمل نمونے لینا فائیلوجنیٹک ٹری کو ٹرانسمیشن کی تاریخ کے برابر کرنا واضح طور پر یہ فرض کرتا ہے کہ وبائی مرض میں ہر متاثرہ میزبان سے جینیاتی ترتیبات حاصل کیے گئے ہیں۔ عملی طور پر، سیکوینس ڈیٹا میں متاثرہ میزبانوں کا صرف ایک حصہ پیش کیا جاتا ہے۔ غیر نمونے شدہ متاثرہ میزبانوں کی نامعلوم اور لامحالہ کافی تعداد کا وجود ماخذ انتساب کے لیے ایک بڑا چیلنج ہے۔ یہاں تک کہ اگر فائیلوجنیٹک ٹری اس بات کی نشاندہی کرتا ہے کہ دو انفیکشن کسی بھی دوسرے نمونے والے انفیکشن کے مقابلے میں سب سے زیادہ قریب سے متعلق ہیں، تو کوئی بھی ایک یا زیادہ غیر نمونے والے میزبانوں کے وجود کو مسترد نہیں کر سکتا جو معروف میزبانوں کو الگ کرنے والے "ٹرانسمیشن چین" میں درمیانی روابط ہیں (شکل 3 بی)۔ اسی طرح، ایک غیر نمونہ شدہ انفیکشن درخت کے نوک پر مشاہدہ شدہ دونوں انفیکشنز کا ماخذ آبادی ہو سکتا ہے (شکل 3C)۔ بذات خود، فائیلوجنیٹک ٹری ان متبادل ٹرانسمیشن کے منظرناموں میں واضح طور پر امتیاز نہیں کرتا ہے۔ میزبانوں کے اندر ارتقاء ہر میزبان کے اندر پیتھوجین کی متنوع آبادیوں کے ارتقاء کی وجہ سے فائیلوجنیٹک درخت کی شکل بنیادی ترسیل کی تاریخ سے مختلف ہو سکتی ہے۔ پیتھوجین جینوم کی انفرادی کاپیاں جو اگلے میزبان میں منتقل ہوتی ہیں، تعریف کے مطابق، اب ماخذ کی آبادی میں نہیں ہیں۔ فائیلوجنیٹک درخت میں ایک تقسیم موجود ہے جو منتقل شدہ نسلوں اور دیگر نسلوں کے درمیان مشترکہ آباؤ اجداد کی نمائندگی کرتی ہے جو ماخذ آبادی میں باقی ہیں اور برقرار ہیں۔ اگر ہم وقت کے ساتھ دونوں نسلوں کی پیروی کرتے ہیں، تو ٹرانسمیشن ایونٹ کا وقت سب سے حالیہ ممکنہ وقت ہوتا ہے کہ وہ ایک مشترکہ آباؤ اجداد میں تبدیل ہو سکتے ہیں۔ دوسرے الفاظ میں، یہ واقعہ ایک مسلسل رینج کی ایک انتہا کی نمائندگی کرتا ہے جہاں مشترکہ آباؤ اجداد وقت میں مزید پیچھے واقع ہے۔ یہ عمل اکثر کنگ مین کے کولیسینٹ کے ذریعہ بنایا جاتا ہے، جو ان نسلوں کی تعداد کو بیان کرتا ہے جن کی ہم بے ترتیب طور پر منتخب کردہ نسلوں کی پیروی کرنے کی توقع کرتے ہیں جب تک کہ ہم کسی مشترکہ آباؤ اجداد کا سامنا نہ کریں۔ متوقع وقت جب تک کہ دو نسلیں ایک مشترکہ آباؤ اجداد میں ضم نہ ہو جائیں، جسے ہم آہنگی کا واقعہ کہا جاتا ہے، مؤثر آبادی کے سائز کے متناسب ہوتا ہے، جو ممکنہ آباؤ اجداد کی تعداد کا تعین کرتا ہے۔ دوسرے لفظوں میں، ایک بڑے شہر میں بے ترتیب طور پر منتخب کیے گئے دو لوگوں میں ایک چھوٹے سے دیہی طبقے کے دو لوگوں کے مقابلے میں دادا دادی کے مشترک ہونے کا امکان کم ہوتا ہے۔ میزبان کے اندر ایک بڑی، متنوع پیتھوجین آبادی میں طویل ہم آہنگی کا وقت ماخذ انتساب کے لیے ایک اہم چیلنج ہے، کیونکہ یہ ٹرانسمیشن ٹری سے وائرس فائیلوجینی کو بے نقاب کرتا ہے۔ مثال کے طور پر، اگر کسی میزبان نے اپنا انفیکشن دو دیگر میں منتقل کیا ہے، تو وہاں نسبوں کے تین سیٹ ہو سکتے ہیں جن کے نسب کا پتہ اس میزبان میں ماخذ آبادی میں لگایا جا سکتا ہے (شکل 3D)۔ نتیجے کے طور پر، اس بات کا کچھ امکان ہے کہ وائرس فائیلوجینی میں برانچنگ آرڈر ٹرانسمیشن کے واقعات کی ایک مختلف ترتیب کا اشارہ کرتا ہے اگر ہم فائیلوجینی کو ٹرانسمیشن ٹری کے مساوی سمجھتے ہیں۔ مثال کے طور پر، شکل 3D میں میزبان 1 اور 3 ٹرانسمیشن کی تاریخ میں زیادہ قریب سے متعلق ہیں، لیکن فائیلوجینی میں نہیں۔ کلیئرنس اور ثانوی انفیکشن بہت سے انفیکشن کو میزبان کے مدافعتی نظام کے ذریعے بے ساختہ صاف کیا جا سکتا ہے۔ اگر ایک میزبان جس نے پہلے سے تشخیص شدہ انفیکشن کو صاف کر دیا ہے وہ دوسرے ماخذ سے دوبارہ متاثر ہو جاتا ہے، تو ایک ہی میزبان کے لیے بالترتیب فائیلوجنیٹک اور ٹرانسمیشن کے درختوں میں مختلف انفیکشن کی نمائندگی کرنا ممکن ہے۔ اس کے علاوہ، کچھ افراد متعدد مختلف ذرائع سے متاثر ہو سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر، ہیپاٹائٹس سی وائرس کے تقریبا ایک تہائی انفیکشن انفیکشن کے پہلے چھ ماہ کے اندر خود بخود صاف ہو جاتے ہیں۔ تاہم، یہ پچھلی نمائش اسی وائرس کے دوبارہ انفیکشن کے لیے قوت مدافعت فراہم نہیں کرتی ہے۔ اس کے علاوہ، ہیپاٹائٹس سی وائرس کے متعدد تناؤ سے شریک انفیکشن جو ایک ہی میزبان کے اندر بیک وقت برقرار رہتا ہے، ٹرانسمیشن کی اعلی شرح والی آبادی میں نسبتا کثرت سے ہو سکتا ہے، جیسے کہ وہ لوگ جو مشترکہ آلات (14 ٪ سے 39 ٪ تک) کا استعمال کرتے ہوئے منشیات کا انجیکشن لگاتے ہیں۔ اضافی نمائشوں سے تناؤ کی استقامت روایتی جینیاتی ترتیب کی تکنیکوں سے چھوٹ سکتی ہے اگر وہ میزبان کے اندر کم تعدد پر موجود ہوں، جس سے "اگلی نسل" ترتیب کی ٹیکنالوجیز کے استعمال کی ضرورت ہوتی ہے۔ ان وجوہات کی بناء پر، جینیاتی مماثلت کے ذریعے ہیپاٹائٹس سی وائرس کے انفیکشن کا وبائی تعلق ایک عارضی رجحان ہو سکتا ہے، جس کی وجہ سے کچھ تفتیش کار مالیکیولر ایپیڈیمولوجی ایپلی کیشنز کے لیے ہر انفیکشن کے مختلف ٹائم پوائنٹس سے نمونے لینے والے متعدد وائرس کے سلسلے کو استعمال کرنے کی سفارش کرتے ہیں۔ آباؤ اجداد کی میزبان ریاست کی تعمیر نو آباؤ اجداد کی تعمیر نو ایک فائیلوجنیٹک درخت پر ارتقاء کے ماڈل کا اطلاق ہے تاکہ کردار کی حالتوں کی تعمیر نو کی جا سکے، جیسے کہ نیوکلیوٹائڈ کے سلسلے یا فینوٹائپ، درخت کے مختلف آباؤ اجداد نوڈس پر جڑ تک۔ ماخذ انتساب کے تناظر میں، آبائی تعمیر نو کو اکثر پیتھوجین کے نسبوں کے جغرافیائی محل وقوع کا اندازہ لگانے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے کیونکہ انہیں ان کے میزبان ایک علاقے سے دوسرے علاقے میں لے جاتے ہیں۔ کردار کے ارتقاء اور افراد یا آبادیوں کی مقامی ہجرت کے درمیان اس مشابہت کو فایلوجیوگرافی کے نام سے جانا جاتا ہے، جہاں کسی آبائی آبادی کے جغرافیائی محل وقوع کو نقل مکانی کے کسی نمونے کے تحت اس کی نمونے لینے والی اولاد کے موجودہ مقامات سے دوبارہ تعمیر کیا جاتا ہے۔ ہجرت کے ماڈل عام طور پر مجرد ریاست اور مسلسل ریاست کے ماڈل کے دو زمروں میں آتے ہیں۔ مجرد ریاست یا جزیرے کی منتقلی کے ماڈل یہ فرض کرتے ہیں کہ ایک دیا ہوا نسب مقامات کی ایک محدود تعداد میں سے ایک میں ہے، اور یہ کہ یہ مسلسل وقت کے مارکوف عمل کے مطابق وقت کے ساتھ مستقل شرح سے مقام بدلتا ہے، جو سالماتی ارتقاء کے لیے استعمال ہونے والے ماڈلز کے مترادف ہے۔ نقل و حمل کے نیٹ ورک کی ترقی اور وسطی افریقہ میں آبادی کی کثافت میں اضافے کے ساتھ مل کر ایچ آئی وی-1 کے ابتدائی پھیلاؤ کی تعمیر نو کے لیے ایک مجرد ریاست ہجرت ماڈل کے ساتھ آباؤ اجداد کی تعمیر نو کا بھی استعمال کیا گیا ہے۔ مختلف میزبان پرجاتیوں کو آبائی کردار کی حالتوں کے طور پر دوبارہ تشکیل دے کر زونوٹک ٹرانسمیشن کی آبادی کی سطح کے ماخذ انتساب پر بھی مجرد ماڈلز کا اطلاق کیا جا سکتا ہے۔ مثال کے طور پر، ارتقاء کا ایک مجرد خاصیت ماڈل انسانوں اور پالتو جانوروں کے اسٹیفیلوکوکس اوریئس نمونوں سے متعلق فائیلوجینی میں آبائی میزبان پرجاتیوں کی تعمیر نو کے لیے استعمال کیا گیا تھا۔ اسی طرح، فاریا اور ان کے ساتھیوں نے ریبیز وائرس کی کراس پرجاتیوں کی منتقلی کا تجزیہ وائرس فائیلوجینی کے ساتھ ایک مجرد پھیلاؤ کے عمل کے طور پر کیا، جس کی شرح متعلقہ میزبان پرجاتیوں کے ارتقائی تعلق اور جغرافیائی حد سے متاثر ہوتی ہے۔ مسلسل ریاست ہجرت کے نمونے براؤنین حرکت کے نمونوں سے زیادہ ملتے جلتے ہیں جس میں ایک نسب ایک متعین جگہ کے اندر کسی بھی نقطہ پر قبضہ کر سکتا ہے۔ اگرچہ مسلسل ماڈل مجرد ہجرت کے ماڈلز کے مقابلے میں زیادہ حقیقت پسندانہ ہو سکتے ہیں، لیکن ان کو ڈیٹا کے مطابق فٹ کرنا بھی زیادہ مشکل ہو سکتا ہے۔ لفظی طور پر، ایک مسلسل ماڈل کے لیے آبادی سے نمونے لیے گئے ہر انفیکشن کے لیے درست جغرافیائی محل وقوع کے اعداد و شمار کی ضرورت ہوتی ہے۔ تاہم، بہت سی ایپلی کیشنز میں، یہ میٹا ڈیٹا دستیاب نہیں ہیں ؛ مثال کے طور پر، کچھ مطالعات ان کے متعلقہ علاقوں کے سینٹروئڈز کے ذریعہ نمونے والے انفیکشن کی حقیقی مقامی تقسیم کا تخمینہ لگاتے ہیں۔ یہ پریشانی کا باعث بن سکتا ہے اگر علاقے رقبے میں کافی حد تک مختلف ہوں، اور میزبان آبادی شاذ و نادر ہی خطوں میں یکساں طور پر تقسیم ہو۔ پیرا فائیلی ایک ایسی اصطلاح ہے جو کلاڈسٹکس کے مطالعہ سے نکلتی ہے، جو نظامیات کے لیے ایک ارتقائی نقطہ نظر ہے جو حیاتیات کو ان کے مشترکہ نسب کی بنیاد پر گروہ بندی کرتا ہے۔ انفیکشن کا ایک گروپ پیرا فائیلیٹک ہے اگر اس گروپ میں حالیہ مشترکہ آباؤ اجداد شامل ہیں، لیکن اس میں اس کی تمام اولاد شامل نہیں ہیں۔ دوسرے لفظوں میں، ایک گروہ ایک آبائی گروہ کے اندر گھرا ہوا ہے۔ مثال کے طور پر، پرندے ایک مشترکہ آباؤ اجداد سے نکلے ہیں جو بدلے میں تمام رینگنے والے جانوروں کے ساتھ ایک مشترکہ آباؤ اجداد کا اشتراک کرتے ہیں۔ اس طرح، پرندوں کو رینگنے والے جانوروں کی فائیلوجینی کے اندر گھونسلہ بنایا جاتا ہے، جس سے مؤخر الذکر ایک پیرا فائیلیٹک گروپ بن جاتا ہے۔ اس طرح، پیرا فائیلی ارتقائی ترجیح کا ثبوت ہے: تمام پرندوں کا آباؤ اجداد ایک رینگنے والا جانور تھا۔ ماخذ انتساب کے تناظر میں، پیرا فائیلی کو اس ثبوت کے طور پر استعمال کیا جا سکتا ہے کہ ایک انفیکشن دوسرے سے پہلے تھا۔ یہ اس بات کا ثبوت فراہم نہیں کرتا کہ انفیکشن براہ راست ایک فرد سے دوسرے فرد میں منتقل ہوا تھا، جزوی طور پر نامکمل نمونے لینے کی وجہ سے۔ ماخذ انتساب کے لیے پیرا فائیلی کے استعمال کے لیے ضروری ہے کہ فائیلوجنیٹک ٹری ممکنہ ماخذ اور وصول کنندہ میزبان دونوں سے پیتھوجین کی متعدد کاپیاں منسلک کرے۔ تفصیل کے لیے، مختلف انفیکشن سے متعلق فائیلوجنیٹک درختوں کو اکثر آبادی پر مبنی ترتیبات (پی سی آر امپلیفکیشن پروڈکٹ کی براہ راست ترتیب) سے دوبارہ تعمیر کیا جاتا ہے، جہاں ہر ترتیب متاثرہ میزبان سے نمونے لیے گئے انفرادی پیتھوجین جینومز کے اتفاق رائے کی نمائندگی کرتی ہے۔ اگر پیتھوجین جینوم کی کاپیاں انفرادی طور پر ڈائلیوشن پروٹوکول یا اگلی نسل کی ترتیب کو محدود کرکے ترتیب دی جاتی ہیں، تو کوئی بھی ایک ایسے درخت کی تشکیل نو کر سکتا ہے جو پیتھوجین آبادیوں کی فائیلوجینی کے بجائے انفرادی پیتھوجین نسلوں کی نسب کی نمائندگی کرتا ہے۔ اگر میزبان A سے ترتیبات ایک مونوفائلیٹک کلاڈ بناتے ہیں (جس میں ممبران ایک مشترکہ آباؤ اجداد کی اولاد کا مکمل مجموعہ ہوتے ہیں) جس میں میزبان B سے ترتیبات کا ایک نیسٹڈ پیرا فائیلیٹک کلاڈ ہوتا ہے، تو درخت میزبان A سے شروع ہونے والے ٹرانسمیشن کی سمت سے مطابقت رکھتا ہے۔ سمت کا مطلب یہ نہیں ہے کہ میزبان A نے براہ راست اپنا انفیکشن میزبان B میں منتقل کیا، کیونکہ ہو سکتا ہے کہ میزبان B میں انفیکشن قائم کرنے سے پہلے پیتھوجین انٹرمیڈیٹ غیر نمونے والے میزبانوں کی نامعلوم تعداد کے ذریعے منتقل ہوا ہو۔ نوڈ سپورٹ کسی دیئے گئے درخت سے ٹرانسمیشن کی سمت میں شماریاتی اعتماد کی مقدار عام طور پر نوڈ سے وابستہ سپورٹ ویلیو سے ہوتی ہے جو نیسٹڈ مونوفائلیٹک کلاڈ سے آبائی ہے۔ نوڈ ایکس کی حمایت تخمینہ شدہ امکان ہے کہ اگر ہم مساوی ڈیٹا سیٹ پر فائیلوجنیٹک تعمیر نو کو دہراتے ہیں، تو نئے درخت میں بالکل وہی کلاڈ ہوگا جو خاص طور پر اصل درخت میں نوڈ ایکس کی تمام اولاد پر مشتمل ہوگا۔ دوسرے لفظوں میں، یہ اعداد و شمار کو دیکھتے ہوئے اس نوڈ کی تولید کی مقدار کا تعین کرتا ہے۔ اس کی تشریح اس امکان کے طور پر نہیں کی جانی چاہیے کہ نوڈ X کے نیچے کلاڈ "سچے" درخت میں ظاہر ہوتا ہے۔ نوڈ سپورٹ کا اندازہ لگانے کے لیے عام طور پر تین طریقے ہیں: 1. بوٹسٹریپنگ۔ فیلسینسٹین نے غیر پیرامیٹرک بوٹ اسٹریپنگ کے تصور کو زیادہ سے زیادہ امکان کے لحاظ سے فائیلوجنیٹک تعمیر نو کے مسئلے کے مطابق ڈھال لیا۔ بوٹ اسٹریپنگ اضافی، مساوی نمونے جمع کیے بغیر ڈیٹا سے وابستہ نمونے لینے کے تغیر کو نمایاں کرنے کا ایک طریقہ فراہم کرتا ہے۔ شروع کرنے کے لیے، ایک سے زیادہ ترتیب کی صف بندی سے متبادل کے ساتھ بے ترتیب طور پر نیوکلیوٹائڈ یا امینو ایسڈ کی پوزیشنوں کی مساوی تعداد کا نمونہ لے کر ایک نیا ڈیٹا سیٹ تیار کیا جاتا ہے-اس نئے ڈیٹا سیٹ کو "بوٹسٹریپ نمونہ" کہا جاتا ہے۔ اصل درخت کی طرح ہی طریقہ استعمال کرتے ہوئے بوٹسٹریپ کے نمونے سے ایک درخت کو دوبارہ تعمیر کیا جاتا ہے۔ چونکہ ہم صف بندی سے ہم جنس پرست حروف (کالم) کے سیٹوں کے نمونے لے رہے ہیں، اس پوزیشن پر موجود ارتقائی تاریخ سے متعلق معلومات برقرار ہیں۔ ہم نئے درخت میں اصل درخت سے کلڈس کی موجودگی یا غیر موجودگی کو ریکارڈ کرتے ہیں، اور پھر پورے عمل کو اس وقت تک دہراتے ہیں جب تک کہ نقل شدہ درختوں کی ہدف تعداد پر کارروائی نہ ہو جائے۔ وہ تعدد جس پر درختوں کے بوٹسٹریپ نمونے میں دی گئی کلیڈ کا مشاہدہ کیا جاتا ہے، اصل درخت میں اس نوڈ کی تولید کی مقدار کو ظاہر کرتا ہے۔ غیر پیرامیٹرک بوٹ اسٹریپنگ ایک وقت طلب عمل ہے جو نقلوں کی تعداد کے ساتھ لکیری طور پر پیمانہ کرتا ہے، کیونکہ ہر بوٹسٹریپ نمونے پر اصل ٹری کی طرح ہی عمل کیا جاتا ہے، اور کلیڈز کی گنتی کے لیے پروسیسنگ کے بعد کے مراحل درکار ہوتے ہیں۔ نوڈ سپورٹ ویلیوز کا اندازہ لگانے کی درستگی بوٹسٹریپ نقلوں کی تعداد کے ساتھ بڑھتی ہے۔ مثال کے طور پر، اگر 100 سے کم بوٹسٹریپ نمونوں پر کارروائی کی گئی ہو تو 99 ٪ کی نوڈ سپورٹ حاصل کرنا ممکن نہیں ہے۔ نتیجتا، درخت کے مختلف نوڈس سے وابستہ سپورٹ ویلیوز کا اندازہ لگانے کے لیے تیز اندازے کے طریقوں کا استعمال کرنا اب زیادہ عام ہے (مثال کے طور پر، نیچے لگ بھگ امکان تناسب کی جانچ دیکھیں)۔ 2. بایسیئن سیمپلنگ۔ ڈیٹا کا دوبارہ نمونہ لینے کے لیے بوٹ اسٹریپنگ کا استعمال کرنے کے بجائے، دیئے گئے ڈیٹا سے فائیلوجینی کی تعمیر نو میں غیر یقینی صورتحال کا جائزہ لے کر نوڈ سپورٹ کی مقدار کا تعین کیا جا سکتا ہے۔ بائیسیائی نمونے لینے کے طریقے جیسے مارکوف چین مونٹی کارلو (ہالڈ ماڈل دیکھیں) ماڈل اور ڈیٹا کو دیکھتے ہوئے پوسٹر ڈسٹری بیوشن سے پیرامیٹرز کا بے ترتیب نمونہ تیار کرنے کے لیے ڈیزائن کیے گئے ہیں۔ اس صورت میں، درخت پیرامیٹرز کا مجموعہ ہے۔ نوڈ سپورٹ کا ایک بایسیائی تخمینہ درختوں کے اس نمونے سے ان درختوں کی تعداد گن کر نکالا جا سکتا ہے جن میں اس مخصوص نوڈ سے اترنے والا مونوفائلیٹک کلاڈ ظاہر ہوتا ہے۔ بایسیئن سیمپلنگ کمپیوٹیشنل طور پر مطالبہ کرتی ہے کیونکہ تمام ممکنہ درختوں کی جگہ بہت زیادہ ہے، جس سے کنورجنس مشکل ہو جاتی ہے یا بڑے ڈیٹا سیٹوں کے لیے حاصل کرنا ممکن نہیں ہے۔ 3. تقریبا امکانات کے تناسب کی جانچ۔ بایسیائی نمونے لینے کے برعکس، یہ طریقہ زیادہ سے زیادہ امکان کی بنیاد پر درخت کے واحد تخمینے پر انجام دیا جاتا ہے، جہاں امکان درخت اور ارتقاء کے ماڈل کو دیئے گئے مشاہدہ شدہ اعداد و شمار کا امکان ہے۔ امکان تناسب ٹیسٹ (ایل آر ٹی) دو ماڈلز یا مفروضوں کے درمیان انتخاب کرنے کا ایک طریقہ ہے، جہاں ان کے امکانات کا تناسب ایک ٹیسٹ اعدادوشمار ہے جسے شماریاتی اہمیت کا اندازہ کرنے کے لیے کالعدم تقسیم میں نقشہ بنایا جاتا ہے۔ اس درخواست میں، متبادل مفروضہ یہ ہے کہ دوبارہ تعمیر شدہ درخت میں ایک شاخ کی لمبائی صفر ہوتی ہے، جس کا مطلب یہ ہوگا کہ نسل کے کلڈ کو اس کے پس منظر سے ممتاز نہیں کیا جا سکتا۔ یہ ایل آر ٹی کو ایک مقامی تجزیہ بناتا ہے: یہ نوڈ کی حمایت کا اندازہ کرتا ہے جب باقی درخت کو درست سمجھا جاتا ہے۔ دوسری طرف، یہ تنگ دائرہ کار بایسیئن سیمپلنگ اور بوٹسٹریپ سیمپلنگ کے مقابلے میں لگ بھگ ایل آر ٹی طریقہ کو کمپیوٹیشنل طور پر موثر بناتا ہے۔ ایل آر ٹی طریقہ کار کے علاوہ، بوٹسٹریپ سپورٹ کے تیزی سے تخمینے کے لیے کئی دوسرے طریقے ہیں اور یہ تحقیق کا ایک فعال شعبہ ہے۔ پس منظر کی ترتیب مونوفائلیٹک اور پیرا فائیلیٹک کلڈس کی تشریح اس بات پر منحصر ہے کہ آیا میزبان آبادی سے کافی تعداد میں انفیکشن کے نمونے لیے گئے ہیں۔ ایک میزبان کے سلسلے دوسرے میزبان کے سلسلے کے مقابلے میں صرف اس صورت میں پیرا فائیلیٹک بن سکتے ہیں جب درخت میں آبادی میں کم از کم ایک دوسرے میزبان کے اضافی سلسلے ہوں۔ جیسا کہ اوپر ذکر کیا گیا ہے، "ٹرانسمیشن چین" میں غیر نمونے والے میزبان افراد ہو سکتے ہیں جو ممکنہ ماخذ کو وصول کنندہ میزبان سے جوڑتے ہیں (شکل 3 بی)۔ آبادی میں اضافی میزبانوں سے پس منظر کے سلسلے کو شامل کرنا ایک آؤٹ گروپ کا استعمال کرتے ہوئے فائیلوجینی کو جڑ سے جڑنے کے مسئلے سے ملتا جلتا ہے، جہاں جڑ درخت میں وقت کے ابتدائی نقطہ کی نمائندگی کرتی ہے۔ دو میزبانوں کے سلسلے سے متعلق درخت کے حصے میں اس "جڑ" کا مقام اس بات کا تعین کرتا ہے کہ کس میزبان کو ممکنہ ماخذ سمجھا جاتا ہے۔ پس منظر کے ترتیبات کو منتخب کرنے کے لیے کوئی رسمی رہنما خطوط نہیں ہیں۔ عام طور پر، ایک ایسے سلسلے کو شامل کرتا ہے جو اسی جغرافیائی علاقے میں جمع کیے گئے تھے جیسا کہ زیر تفتیش دو میزبان۔ ان مقامی ترتیبات کو بعض اوقات اضافی ترتیبات کے ساتھ بڑھایا جاتا ہے جو عوامی ڈیٹا بیس سے ان کی جینیاتی مماثلت (مثال کے طور پر، BLAST) کی بنیاد پر حاصل کیے جاتے ہیں، جو ضروری نہیں کہ ایک ہی خطے سے جمع کیے گئے تھے۔ عام طور پر، پس منظر کے اعداد و شمار اتفاق رائے (بلک) ترتیبات پر مشتمل ہوتے ہیں جہاں ہر میزبان کی نمائندگی ایک ہی ترتیب کے ذریعے کی جاتی ہے، پوٹیٹو سورس اور وصول کنندہ میزبانوں کے برعکس جن سے متعدد کلونل ترتیبات کے نمونے لیے گئے ہیں۔ چونکہ کلونل ترتیب زیادہ محنت طلب ہے، اس طرح کے اعداد و شمار عام طور پر پس منظر کے ترتیب کے طور پر استعمال کرنے کے لیے دستیاب نہیں ہوتے ہیں۔ ایک ہی فائیلوجینی میں مختلف قسم کے ترتیبات (کلونل اور بلک) کو شامل کرنا نتائج کی تشریح کو متعصبانہ بنا سکتا ہے، کیونکہ یہ ممکن نہیں ہے کہ ترتیبات کو ایک ہی پس منظر کے میزبان سے اتفاق رائے کے ترتیب کے اندر رکھا جائے۔ فائیلوڈینامک طریقے عام طور پر، فائیلوڈینامکس سالماتی وبائی امراض اور فائیلوجینیٹکس کا ایک ذیلی شعبہ ہے جس کا تعلق وبائی امراض کے عمل کی تعمیر نو سے ہے، جیسے کہ کسی وبا کی تیزی سے توسیع یا میزبان آبادی میں ریوڑ کی قوت مدافعت کا ظہور، آبادی سے نمونے لیے گئے فائیلوجینیٹک درخت سے متعلق انفیکشن کی شکل سے۔ فائیلوڈینامک طریقہ درخت کی شکل کو بنیادی ڈیٹا سورس کے طور پر استعمال کرتا ہے تاکہ حیاتیاتی عمل کی نمائندگی کرنے والے ماڈلز کو پیرامیٹرائز کیا جا سکے جو مشاہدہ شدہ انفیکشن کے درمیان ارتقائی تعلقات کو متاثر کرتے ہیں۔ اس عمل کو ارتقاء کے فٹنگ ماڈلز (جیسے نیوکلیوٹائڈ متبادل ماڈل یا مالیکیولر کلاک ماڈل) کے ساتھ الجھن میں نہیں ڈالنا چاہیے تاکہ درخت کی شکل کو متعلقہ آبادیوں (انفیکشن) کی مشاہدہ شدہ خصوصیات سے دوبارہ تشکیل دیا جا سکے، جو فائیلوجنیٹکس کے میدان سے پیدا ہوتی ہیں۔ وائرس اور بیکٹیریا کا نسبتا تیز ارتقاء موجودہ وقت میں نمونے لیے گئے انفیکشن سے دوبارہ تشکیل شدہ فائیلوجینی کی شکل سے کسی وبا کی حالیہ حرکیات کی تشکیل نو کو ممکن بناتا ہے۔ ماخذ انتساب کے لیے فائیلوڈینامک طریقوں کے استعمال میں ٹرانسمیشن ٹری کی تعمیر نو شامل ہے، جس کا براہ راست مشاہدہ نہیں کیا جا سکتا، فائیلوجنیٹک ٹری کی شکل پر اس کے بقایا اثر سے۔ اگرچہ مختلف میزبان افراد سے نمونے لیے گئے پیتھوجین آبادیوں کے درمیان جینیاتی انحراف سے فائیلوجنیٹک درختوں کی تعمیر نو کے لیے قائم طریقے موجود ہیں، لیکن اس کی کئی وجوہات ہیں کہ فائیلوجینی ٹرانسمیشن ٹری کا ناقص تخمینہ ہو سکتا ہے (شکل 3)۔ اس تناظر میں، فائیلوڈینامک طریقے فائیلوجینی اور ٹرانسمیشن ٹری کے درمیان تضاد کو اس تضاد کے ذمہ دار ایک یا زیادہ عمل کو ماڈلنگ کرکے، اور ان ماڈلز کو ڈیٹا (شکل 4) میں فٹ کرکے ہم آہنگ کرنے کی کوشش کرتے ہیں۔ فائیلوڈینامک ماڈلز کی پیچیدگی کو دیکھتے ہوئے، یہ طریقے بنیادی طور پر پوسٹر ڈسٹری بیوشن سے ٹرانسمیشن کے درختوں کا نمونہ لینے کے لیے بایسیئن انفریشن کا استعمال کرتے ہیں، جہاں ٹرانسمیشن ٹری "کس نے کس کو متاثر کیا" کا ایک واضح نمونہ ہے۔ اگرچہ یہ طریقے ایک فرد سے دوسرے فرد میں براہ راست منتقلی کے امکان کا اندازہ لگا سکتے ہیں، لیکن یہ امکان اس بات پر مشروط ہے کہ ماڈل (متعدد ممکنہ ماڈلز سے منتخب کیا گیا) حقیقت کو کتنی اچھی طرح سے ظاہر کرتا ہے۔ ذیل میں ہم ان ماڈلز کی وضاحت کرتے ہیں جنہیں شامل کرنے کے لیے نافذ کیا گیا ہے، لیکن ختم نہیں کیا گیا ہے، مختلف مفروضوں کی وجہ سے پیدا ہونے والی اضافی غیر یقینی صورتحال جو فائیلوجنیٹک ٹری کو ٹرانسمیشن ہسٹری کے تخمینے کے طور پر استعمال کرتے وقت درکار ہوتی ہے۔ ڈیموگرافک اور ٹرانسمیشن ماڈل ایک بنیادی آسان کرنے والا مفروضہ یہ ہے کہ وبا میں ہر انفیکشن کی نمائندگی ڈیٹا سیٹ (مکمل نمونے لینے) میں کم از کم ایک جینیاتی ترتیب سے ہوتی ہے۔ اگرچہ کسی متعین جغرافیائی علاقے میں کھیتوں میں بیماری کی منتقلی جیسے حالات میں مکمل نمونے لینا ممکن ہو سکتا ہے، لیکن عام طور پر دوسرے سیاق و سباق میں غیر نمونے والے ذرائع کو مسترد کرنا ممکن نہیں ہے۔ یہ خاص طور پر متعدی بیماریوں کے لیے درست ہے جو داغدار ہیں اور/یا پسماندہ آبادیوں سے وابستہ ہیں، جن کی طویل غیر علامتی مدت ہوتی ہے، یا عام وبا کے تناظر میں جہاں بیماری کا پھیلاؤ نمونے جمع کرنے اور جینیاتی ترتیب کے لیے مقامی صلاحیت سے کافی حد تک تجاوز کر سکتا ہے۔ متعدد طریقے وقت کے ساتھ ساتھ وبا کی نشوونما کا نمونہ بنا کر غیر نمونے والے میزبانوں کی موجودگی سے نمٹنے کی کوشش کرتے ہیں، جو کسی بھی وقت متاثرہ میزبانوں کی کل تعداد کی پیش گوئی کرتا ہے۔ دوسرے لفظوں میں، اس بات کا امکان کہ انفیکشن کسی غیر نمونے شدہ ماخذ سے منتقل ہوا تھا، جزوی طور پر منتقلی کے وقت متاثرہ آبادی کے کل سائز سے طے ہوتا ہے۔ وبا کی ترقی کے ان ماڈلز کو بعض اوقات ڈیموگرافک ماڈل کہا جاتا ہے کیونکہ کچھ آبادی میں اضافے کے ماڈلز جیسے کہ ایکسپونینشل اور لاجسٹک گروتھ ماڈل سے اخذ کیے گئے ہیں۔ متبادل طور پر، انفیکشن کی تعداد کو ایک کمپارٹمنٹ ماڈل کے ذریعے ماڈل کیا جا سکتا ہے جو اس شرح کو بیان کرتا ہے کہ انفرادی میزبان حساس سے متاثرہ ریاستوں میں تبدیل ہوتے ہیں، اور انفیکشن سے بازیابی یا انفیکشن کے مختلف مراحل جیسی اضافی حالتوں کو شامل کرنے کے لیے بڑھایا جا سکتا ہے۔ آبادی میں اضافے اور کمپارٹمنٹل ماڈلز کے درمیان ایک اہم فرق یہ ہے کہ غیر متعدی حساس میزبانوں کی تعداد کو مؤخر الذکر میں واضح طور پر ٹریک کیا جاتا ہے۔ ایک فائیلوڈینامک تجزیہ فائیلوجینی کو ٹرانسمیشن ٹری کے براہ راست پراکسی کے طور پر استعمال کرکے، یا آبادی کے جینیاتی ماڈل کا استعمال کرتے ہوئے اندرونی میزبان تنوع کی وجہ سے ان درختوں کے درمیان تضاد کو مدنظر رکھتے ہوئے نمو کے ماڈل کو پیرامیٹرائز کرنے کی کوشش کرتا ہے، جیسے کہ کولیسینٹ (شکل 4)۔ بایسیائی طریقے اس کام کو دیگر ڈیٹا ذرائع کے ساتھ تکمیل کرنا ممکن بناتے ہیں، جیسے کہ رپورٹ شدہ کیس کے واقعات اور/یا وقت کے ساتھ پھیلاؤ۔ ٹرانسمیشن کے عمل کو یا تو کولیسینٹ (ریورس ٹائم) ماڈل یا فارورڈ ٹائم ماڈل جیسے پیدائشی موت یا شاخ سازی کے عمل کا استعمال کرتے ہوئے متاثرہ آبادی کے سائز کے مطابق نقشہ بنایا جا سکتا ہے۔ اس طرح، ہم آہنگ ماڈل کے فائیلوڈینامکس میں دو مختلف استعمال ہوتے ہیں۔ سب سے پہلے، یہ انفرادی پیتھوجینز کے مشترکہ نسب کو واضح طور پر ماڈلنگ کرکے، میزبانوں کے اندر متنوع پیتھوجین آبادی کے الجھن کے اثر کو دور کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ دوسرا، ہم آہنگی کو وقت کے ساتھ انفیکشن کے پھیلاؤ کا نمونہ بنانے کے لیے ڈھالا جا سکتا ہے، جس سے میزبانوں کے اندر افراد کے مشترکہ نسب اور میزبانوں کے درمیان انفیکشن کی منتقلی کے درمیان مشابہت پیدا ہوتی ہے۔ اس متوازی کو ساختی ہم آہنگی پر مبنی فائیلوڈینامک ماڈلز کے ذریعے بھی دریافت کیا گیا ہے، جہاں آبادی کو دو یا زیادہ ذیلی آبادیوں (ڈیمز) میں تقسیم کیا جا سکتا ہے۔ ہر ڈیم ایک متاثرہ میزبان فرد کی نمائندگی کرتا ہے۔ ڈیموں کے درمیان پیتھوجین نسبوں کی محدود منتقلی کی وجہ سے، بے ترتیب نمونے لینے والے دو پیتھوجین نسبوں میں حالیہ مشترکہ آباؤ اجداد کا اشتراک کرنے کا امکان زیادہ ہوتا ہے اگر ان کا تعلق ایک ہی ڈیم سے ہو۔ پیدائشی موت کے نمونے وقت کے ساتھ انفیکشن کے پھیلاؤ کو بیان کرتے ہیں، جہاں "پیدائش" کا واقعہ کسی غیر متعدی حساس میزبان میں انفیکشن کی منتقلی کی نمائندگی کرتا ہے، اور "موت" کا واقعہ یا تو انفیکشن کی تشخیص اور علاج کی نمائندگی کر سکتا ہے، یا میزبان کے ذریعہ اس کی بے ساختہ کلیئرنس کی نمائندگی کر سکتا ہے۔ ماڈلز کی یہ کلاس اصل میں قیاس آرائی اور معدومیت کے ذریعے انواع کے پھیلاؤ کو بیان کرنے کے لیے تیار کی گئی تھی۔ اسی طرح، شاخ سازی کے عمل وقت کے ساتھ ایک وبا کی نشوونما کا نمونہ بناتے ہیں جہاں ہر متاثرہ میزبان ("اولاد") سے ہونے والی منتقلی کی تعداد کو غیر منفی انٹیجرز، جیسے کہ منفی بائنومیل ڈسٹری بیوشن پر ایک مجرد امکان کی تقسیم کے ذریعے بیان کیا جاتا ہے۔ شاخ سازی کے عمل کے ماڈل اس آسان مفروضے کو استعمال کرتے ہیں کہ یہ اولاد کی تقسیم وقت کے ساتھ مستقل رہتی ہے، جس سے ماڈلز کے اس طبقے کو وبا کے ابتدائی مرحلے کے لیے زیادہ موزوں بناتا ہے جہاں زیادہ تر آبادی غیر متعدی ہوتی ہے۔ جیسا کہ اوپر بیان کیا گیا ہے، ہر میزبان کے اندر پیتھوجین آبادی کی تنوع کے نتیجے میں پیتھوجین فائیلوجینی اور ٹرانسمیشن ٹری کی شکلوں کے درمیان تضاد پیدا ہوتا ہے۔ فائیلوڈینامک طریقے جو فائیلوجینی کو ٹرانسمیشن ٹری کے مساوی سمجھتے ہیں، واضح طور پر یہ فرض کرتے ہیں کہ ہر میزبان کے اندر کی آبادی اتنی کم ہے کہ کسی ایک نسب سے اندازہ لگایا جا سکتا ہے۔ اگر میزبان کے اندر کی آبادی متنوع ہے، تو پھر ایک ٹرانسمیشن ایونٹ اس وقت کو کم کرنے کا رجحان رکھتا ہے جب سے دو نسب اپنے مشترکہ آباؤ اجداد سے الگ ہو گئے ہیں (شکل 3 اے) ؛ یہ رجحان انواع کے درخت سے متعلق جین کے درختوں کو متاثر کرنے والے نامکمل نسب کی ترتیب کے مترادف ہے۔ فائیلوجنیٹک اور ٹرانسمیشن کے درختوں کے درمیان نتیجے میں ہونے والی تضاد مشاہدہ شدہ اعداد و شمار سے مؤخر الذکر کی تشکیل نو کو مزید مشکل بنا دیتی ہے۔ مزید برآں، اندرونی میزبان تنوع کا اثر اور بھی زیادہ ہو جاتا ہے اگر ٹرانسمیشن کی نامکمل رکاوٹیں ہوں-جہاں ماخذ آبادی سے منتقل ہونے والے ایک سے زیادہ نسبوں کے ذریعہ ایک نیا انفیکشن قائم ہوتا ہے-کیونکہ پیتھوجین نسبوں کا مشترکہ آباؤ اجداد پچھلے میزبانوں میں واقع ہو سکتا ہے۔ وقت میں مزید پیچھے ماخذ انتساب سالماتی وبائی امراض کا ایک فطری طور پر متنازعہ اطلاق ہے کیونکہ یہ کسی مخصوص آبادی یا فرد کی شناخت متعدی بیماری کی آگے کی منتقلی کے ذمہ دار کے طور پر کرتا ہے۔ چونکہ سالماتی ماخذ انتساب کے لیے پیچیدہ اعداد و شمار کے خصوصی اور کمپیوٹیشنل طور پر گہری تجزیہ کی تیزی سے ضرورت ہوتی ہے، اس لیے ان تجزیوں میں بنیادی ماڈل کے مفروضوں اور غیر یقینی کی سطح کو اکثر اہم اسٹیک ہولڈرز کے لیے قابل رسائی نہیں بنایا جاتا ہے، بشمول کلیدی متاثرہ آبادی اور کمیونٹی کے وکلاء۔ مالیکیولر فارنکس اور ایچ آئی وی-1 ٹرانسمیشن صحت عامہ کے سیاق و سباق سے باہر، ماخذ انتساب کے تصور کے ایچ آئی وی کے ساتھ رہنے والے لوگوں کے لیے اہم قانونی اور اخلاقی مضمرات ہیں تاکہ ممکنہ طور پر ان کے انفیکشن کو کسی دوسرے شخص میں منتقل کرنے پر مقدمہ چلایا جا سکے۔ کسی کے انفیکشن کی حیثیت کو ظاہر کیے بغیر ایچ آئی وی-1 کی منتقلی ریاستہائے متحدہ سمیت بہت سے ممالک میں مجرمانہ طور پر قابل سماعت جرم ہے۔ مثال کے طور پر، کینیڈا میں ایچ آئی وی کی منتقلی کے معاملات میں مدعا علیہان پر جنسی زیادتی کا الزام عائد کیا گیا ہے، جس میں "زیادہ سے زیادہ عمر قید کی سزا اور جنسی مجرم کے طور پر لازمی عمر بھر کا اندراج" ہے۔ ایسے مجرمانہ مقدمات میں مالیکیولر سورس انتساب کے طریقوں کو فارنسک ثبوت کے طور پر استعمال کیا گیا ہے۔ فائیلوجنیٹک کلسٹرنگ کی فارنسک ایپلی کیشنز ایچ آئی وی-1 ٹرانسمیشن کیس کی ابتدائی اور معروف مثالوں میں سے ایک نام نہاد "فلوریڈا ڈینٹسٹ" کی تحقیقات تھی، جہاں ایک ایچ آئی وی مثبت ڈینٹسٹ پر الزام لگایا گیا تھا کہ اس نے اپنا انفیکشن ایک مریض میں منتقل کیا تھا۔ اگرچہ جینیاتی کلسٹرنگ-خاص طور پر، فائیلوجینی کے تناظر میں کلسٹرنگ-کا اطلاق ان اعداد و شمار پر یہ ظاہر کرنے کے لیے کیا گیا تھا کہ دانتوں کے ڈاکٹر سے نمونے لیے گئے ایچ آئی وی-1 کے ذرات جینیاتی طور پر مریض کے نمونے سے ملتے جلتے تھے، لیکن اکیلے کلسٹرنگ ماخذ انتساب کے لیے کافی نہیں ہے۔ کلسٹر صرف اس بات کا ثبوت فراہم کر سکتے ہیں کہ انفیکشن کا وبائی امراض سے منسلک ہونے کا امکان نہیں ہے کیونکہ وہ آبادی میں دیگر انفیکشن کے مقابلے میں بہت مختلف ہیں۔ مثال کے طور پر، بعد کے معاملے میں اسی طرح کے فائیلوجنیٹک طریقے استعمال کیے گئے تاکہ یہ ظاہر کیا جا سکے کہ مریض سے حاصل کی گئی ایچ آئی وی-1 کی ترتیب ان کے جنسی ساتھی کی ترتیب سے زیر تفتیش تیسرے فریق کی ترتیب سے کہیں زیادہ ملتی جلتی تھی۔ کلسٹرنگ ٹرانسمیشن کی سمت کے بارے میں کوئی معلومات فراہم نہیں کرتا ہے (مثال کے طور پر، آیا انفیکشن انفرادی اے سے انفرادی بی میں منتقل ہوا تھا، یا بی سے اے میں ؛ شکل 3)، اور نہ ہی یہ اس امکان کو مسترد کر سکتا ہے کہ ایک یا زیادہ دوسرے نامعلوم افراد (جن سے وائرس کا کوئی تسلسل حاصل نہیں کیا گیا ہے) ٹرانسمیشن کی تاریخ میں ملوث تھے۔ کلسٹرنگ کی ان معروف حدود کے باوجود، عدالتی مقدمات میں انفیکشن کی جینیاتی مماثلت کے بارے میں بیانات سامنے آتے رہتے ہیں۔ دوسری طرف، کلسٹرنگ سے عوامی صحت کے اداروں کو آبادی میں ٹرانسمیشن کی بلند شرحوں کا تیزی سے پتہ لگانے کے قابل بنا کر آبادی کی سطح کے فوائد حاصل ہو سکتے ہیں، اور اس طرح روک تھام کی کوششوں کی مختص رقم کو بہتر بنایا جا سکتا ہے۔ کلسٹرنگ کی صحت عامہ کی ایپلی کیشنز کی توسیع نے ایچ آئی وی کے ساتھ رہنے والے لوگوں میں خدشات کو جنم دیا ہے کہ ذاتی صحت کے اعداد و شمار کے اس استعمال سے انہیں ٹرانسمیشن کے لیے مجرمانہ مقدمہ چلانے کا زیادہ خطرہ بھی لاحق ہو سکتا ہے۔ پیرا فائیلی طریقوں کی فارنسک ایپلی کیشنز ایچ آئی وی-1 کی منتقلی کے لیے افراد کے خلاف قانونی کارروائی میں پیرا فائیلی پر مبنی ماخذ انتساب کے طریقے استعمال کیے گئے ہیں۔ ابتدائی مثالوں میں سے ایک 2002 میں شائع ہوئی تھی، جہاں ایک معالج پر الزام لگایا گیا تھا کہ اس نے جان بوجھ کر ایک مریض (پی) سے خون کا انجیکشن لگایا تھا جو ایچ آئی وی-1 مثبت تھا اور دوسرے مریض (وی) میں جو پہلے معالج کے ساتھ تعلقات میں رہا تھا۔ اس مطالعے میں دونوں مریضوں سے ایچ آئی وی-1 کے سلسلے سے متعلق فائیلوجنیٹک درخت کی تعمیر نو کے لیے زیادہ سے زیادہ امکانات کے طریقوں کا استعمال کیا گیا۔ آر ٹی ترتیبات (شکل 5) سے دوبارہ تعمیر شدہ فائیلوجینی کے لیے پی سے براہ راست یا بالواسطہ ٹرانسمیشن کو ظاہر کرنے والے ترتیبات کے پیرا فائیلی کی اطلاع دی گئی تھی۔ تاہم، ایک ہی گروپ کے زیادہ متنوع ایچ آئی وی-1 لفافے (این وی) کے سلسلے سے دوبارہ تعمیر کیا گیا دوسرا درخت منتقلی کی سمت پر بے نتیجہ تھا-صرف یہ کہ مریضوں پی اور وی کے این وی کے سلسلے بالترتیب دو مونوفائلیٹک گروپوں میں جمع ہو گئے جو مشترکہ طور پر پس منظر سے الگ تھے۔ ماخذ انتساب کے لیے پیرا فائیلی کے استعمال کو اگلی نسل کی ترتیب کے آغاز کے ساتھ متحرک کیا گیا، جس نے متعدد میزبان افراد سے انفرادی وائرس کی بڑی تعداد کو تیزی سے ترتیب دینا زیادہ سرمایہ کاری مؤثر بنا دیا۔ مزید حالیہ کام نے فائیلوجینی میں ترتیبات کی تقسیم کی تشریح کے لیے ایک باضابطہ فریم ورک بھی تیار کیا ہے جو ٹرانسمیشن کی سمت کے مطابق ہے۔ اس کے بعد سے کئی مطالعات نے اس فریم ورک کا اطلاق سربیا، تائیوان، چین اور پرتگال میں ایچ آئی وی کی منتقلی کے معاملات کے فارنسک شواہد کا دوبارہ تجزیہ کرنے یا تیار کرنے کے لیے کیا ہے۔ اس طرح کے مطالعات کی بڑھتی ہوئی تعداد ایچ آئی وی-1 کے لیے اس قسم کے فائیلوجنیٹک تجزیے کے اخلاقی اور قانونی مضمرات پر تنازعہ کا باعث بنی ہے۔ فائیلوجینی میں ترتیبات کے ایک گروپ کو مونوفائلیٹک یا پیرا فائیلیٹک گروپوں میں درجہ بندی کرنے کی درستگی درخت کی تعمیر نو کی درستگی پر انتہائی منحصر ہے۔ جیسا کہ اوپر بیان کیا گیا ہے (پیرا فائیلی دیکھیں)، درخت میں ایک مخصوص کلاڈ کے بارے میں ہمارے شماریاتی اعتماد کی مقدار اس تخمینہ شدہ امکان سے کی جاتی ہے کہ اگر درخت کی تعمیر نو کو مساوی ڈیٹا سیٹ پر دہرایا جائے تو وہی کلاڈ حاصل کیا جائے گا۔ یہ سپورٹ ویلیو اس بات کا امکان نہیں ہے کہ کلیڈ "سچے" درخت میں ظاہر ہو کیونکہ یہ مقدار ہاتھ میں موجود ڈیٹا پر مشروط ہے-تاہم، اس کی اکثر اس طرح غلط تشریح کی جاتی ہے۔ اگر میزبان A سے ترتیبات کے گھونسلے والے مونوفائلیٹک کلاڈ کو میزبان B سے ترتیبات کے پیرا فائیلیٹک گروپ سے الگ کرنے والی شاخ کی سپورٹ ویلیو کم ہے، تو روایتی طریقہ کار اس شاخ کو درخت سے ہٹانا ہوگا۔ اس کا نتیجہ مونوفائلیٹک اور پیرا فائیلیٹک کلڈس کے گرنے کا ہوگا تاکہ درخت ٹرانسمیشن کی کسی بھی سمت کے بارے میں بے نتیجہ ہو۔ تاہم، اس طریقہ کار کو ماخذ انتساب کی تحقیقات میں مستقل طور پر استعمال نہیں کیا گیا ہے۔ مثال کے طور پر، تائیوان میں 2020 کے مطالعے میں دکھائے گئے درخت مدعا علیہ سے مدعی تک منتقلی کی حمایت نہیں کرتے ہیں جب کم حمایت والی شاخیں (<80 ٪) گر جاتی ہیں۔ مزید برآں، نتیجہ ترتیب کے لیے ہدف کردہ وائرس جینوم کے علاقے کے مطابق مختلف ہو سکتا ہے۔ ٹرانسمیشن کی سمت کا اندازہ لگانے کے لیے پیرا فائیلی کے استعمال کا حال ہی میں ایچ آئی وی سیروڈیسکارڈنٹ جوڑوں کے ممکنہ گروپ پر جائزہ لیا گیا تھا (جہاں مطالعہ کے آغاز میں ایک ساتھی ایچ آئی وی مثبت تھا)۔ 33 جوڑوں سے حاصل کردہ نمونوں سے تیار کردہ اگلی نسل کے ترتیب کے اعداد و شمار پر پیرا فائیلی طریقہ کار کا اطلاق کرتے ہوئے جہاں مطالعہ کے دوران ایچ آئی وی کا منفی ساتھی متاثر ہوا تھا، مصنفین نے پایا کہ تقریبا 13 فیصد سے 21 فیصد معاملات میں ٹرانسمیشن کی سمت کو غلط طریقے سے دوبارہ تشکیل دیا گیا تھا، اس پر منحصر ہے کہ کس ترتیب کا تجزیہ کیا گیا تھا۔ تاہم، ایک فالو اپ مطالعہ جس میں بہت سے ایک ہی مصنفین شامل تھے، نے تمام میزبان افراد سے گہرائی میں مکمل وائرس جینوم کا احاطہ کرنے کے لیے ایک زیادہ جامع ترتیب کا طریقہ استعمال کیا، جس سے غلط درجہ بندی والے معاملات کا فیصد کم ہو کر 3.1 فیصد ہو گیا۔ فائیلوڈینامکس کی فارنسک ایپلی کیشنز کلسٹرنگ اور پیرا فائیلی دونوں طریقوں کی ایک عام خصوصیت یہ ہے کہ کوئی بھی نقطہ نظر واضح طور پر اس مفروضے کی جانچ نہیں کرتا ہے کہ انفیکشن براہ راست کسی مخصوص ماخذ کی آبادی یا فرد سے وصول کنندہ میں منتقل ہوا تھا۔ فائیلوڈینامک طریقے پیتھوجین فائیلوجینی اور بنیادی ٹرانسمیشن ہسٹری کے درمیان تضاد پر قابو پانے کی کوشش کرتے ہیں ان عملوں کو ماڈلنگ کرکے جو اس تضاد میں حصہ ڈالتے ہیں، جیسے کہ ہر میزبان کے اندر پیتھوجین آبادی کا ارتقاء۔ ماخذ انتساب کے لیے فائیلوڈینامک طریقوں کی ترقی ایک تیزی سے پھیلتا ہوا شعبہ رہا ہے، جس میں 2014 سے شائع شدہ مطالعات اور متعلقہ سافٹ ویئر کی ایک بڑی تعداد جاری کی گئی ہے (سافٹ ویئر دیکھیں)۔ چونکہ ان طریقوں کا اطلاق انفلوئنزا اے وائرس، پاؤں اور منہ کی بیماری کے وائرس اور مائیکوبیکٹیریم ٹیوبرکلوسس سمیت دیگر متعدی بیماریوں پر ہوتا ہے، اس لیے انہوں نے اب تک ایچ آئی وی-1 سے وابستہ بدنما داغ اور جرائم کے اخلاقی مسائل سے گریز کیا ہے۔ تاہم، ایچ آئی وی-1 کے لیے فائیلوڈینامک ماخذ انتساب کے استعمال ادب میں ظاہر ہونے لگے ہیں۔ مثال کے طور پر، البرٹا، کینیڈا میں مقیم ایک مطالعہ میں، تفتیش کاروں نے ایچ آئی وی-1 ترتیب کے اعداد و شمار سے اپنے کلینک میں علاج حاصل کرنے والے مریضوں میں ٹرانسمیشن کے واقعات کی تشکیل نو کے لیے فائیلوڈینامک طریقہ (ٹرانس فائیلو) کا استعمال کیا۔ اگرچہ ٹرانس فائیلو پروگرام، پہلے سے طے شدہ طور پر، ان انفیکشن کے تناسب کا اندازہ لگانے کی کوشش کرتا ہے جو نمونے نہیں لیے گئے ہیں، لیکن تفتیش کاروں نے اس تناسب کو 1 فیصد مقرر کیا۔ ایسا کرنے سے، ان کے تجزیے میں یہ غیر حقیقی مفروضہ پیش کیا گیا کہ ان کی علاقائی وبا (کم از کم 1,800 افراد پر مشتمل) میں ایچ آئی وی-1 کے ساتھ رہنے والے تقریبا ہر شخص کی نمائندگی ان کے 139 ترتیبات کے ڈیٹا سیٹ میں کی گئی تھی۔ 2010 ہیٹی میں ہیضے کا پھیلاؤ 2010 میں ہیٹی میں 7.0 شدت کے زلزلے کے نتیجے میں، ہیضے کا بڑے پیمانے پر پھیلاؤ ہوا، جو کہ جراثیم ویبریو ہیضے کی وجہ سے معدے میں ہونے والا انفیکشن ہے۔ جدید تاریخ میں ہیضے کے سب سے اہم وباء میں سے ایک میں تقریبا 800,000 ہیٹی باشندے متاثر ہوئے اور تقریبا 10,000 افراد ہلاک ہو گئے۔ پلسڈ فیلڈ جیل الیکٹروفورسس کا استعمال کرتے ہوئے ابتدائی مائکروبیل ذیلی ٹائپنگ نے اشارہ کیا کہ یہ وبا جینیاتی طور پر جنوبی ایشیا میں نمونے لیے گئے ہیضے کے تناؤ سے ملتی جلتی تھی۔ انفیکشن کے قابل فہم ماخذ کا مزید جامع نقشہ بنانے کے لیے، جنوبی ایشیا اور جنوبی امریکہ کے ہیضے کے تناؤ کا موازنہ ہیتی وباء سے نمونے لیے گئے تناؤ سے کیا گیا۔ ہیٹی میں کیسوں سے لی گئی مکمل جینوم کی ترتیبات نے جنوبی ایشیا (یعنی نیپال اور بنگلہ دیش) سے لی گئی ترتیبات کے ساتھ مشترکہ طور پر زیادہ سائٹس کا اشتراک کیا ان جغرافیائی علاقوں کے مقابلے میں جو ہیٹی سے زیادہ قریب ہیں۔ تین نیپالی فوجیوں اور ہیٹی کے تین مقامی لوگوں سے لیے گئے ہیضے کے تناؤ کے درمیان بھی براہ راست موازنہ کیا گیا، جو جینوم کی ترتیب میں تقریبا ایک جیسے تھے، جس سے ایک فائیلوجنیٹک کلسٹر بنتا ہے۔ فائیلوجنیٹک ماخذ انتساب مطالعات کے ذریعے جمع کیے گئے شواہد کی بنیاد پر، اس وباء میں اقوام متحدہ کے اسٹیبلائزیشن مشن ٹو ہیٹی (MINUSTAH) کا حصہ رہنے والے نیپالی فوجیوں کے کردار کو اقوام متحدہ نے 2016 میں باضابطہ طور پر تسلیم کیا تھا۔ 2019/2020 ناول کورونویرس پھیلنا دسمبر 2019 میں، چین کے شہر ووہان میں سمندری غذا کی مارکیٹ کے ساتھ مل کر وائرل نمونیا کے 27 واقعات کی اطلاع ملی تھی۔ معلوم سانس کے وائرس بشمول انفلوئنزا اے وائرس، ریسپریٹری سنکیٹیئل وائرس اور سارس کورونا وائرس کو جلد ہی لیبارٹری ٹیسٹنگ کے ذریعے مسترد کر دیا گیا۔ 10 جنوری 2020 کو ناول کورونویرس کا جینوم تسلسل، جو چمگادڑ کے سارس-کورونویرس سے سب سے زیادہ قریب سے متعلق ہے، کو پبلک ڈومین میں جاری کیا گیا۔ غیر معمولی قرنطینہ اقدامات کے باوجود، یہ وائرس (جسے بالآخر سارس-کوو-2 کا نام دیا گیا) امریکہ سمیت دیگر ممالک میں پھیل گیا، جس کا عالمی پھیلاؤ 15 جولائی 2022 تک 55.6 ملین سے زیادہ تصدیق شدہ کیسوں سے تجاوز کر گیا۔ اس وباء نے وبائی امراض اور جینومک ڈیٹا کے اشتراک اور حقیقی وقت کے تجزیے کی ایک بے مثال سطح کو فروغ دیا، جسے اکثر ہم مرتبہ جائزہ لینے سے پہلے سوشل میڈیا کے ذریعے بتایا جاتا تھا۔ اس علم کا زیادہ تر ترجمہ اوپن سورس پروجیکٹ نیکسٹسٹرین کے ذریعے کیا گیا تھا جو پیتھوجین سیکوینس ڈیٹا پر فائیلوجنیٹک تجزیہ انجام دیتا ہے کیونکہ وہ عوامی اور رسائی سے محدود ڈیٹا بیس پر دستیاب ہوتے ہیں، اور نتائج کو حقیقی وقت میں ویب دستاویزات کو اپ ڈیٹ کرنے کے لیے استعمال کرتا ہے۔ 4 مارچ 2020 کو، نیکسٹ اسٹرین ڈویلپرز نے ایک فائیلوجینی جاری کی جس میں ایک سارس-کووی-2 جینوم جو ایک جرمن مریض سے الگ تھلگ کیا گیا تھا، یورپ اور میکسیکو سے نمونے لیے گئے ترتیبات کے مونوفائلیٹک کلاڈ کے مقابلے میں آبائی پوزیشن پر قابض تھا۔ ٹویٹر سوشل میڈیا پلیٹ فارم کے صارفین نے جلد ہی نیکسٹسٹرین کی متعلقہ پوسٹ پر تبصرہ کیا کہ ایسا لگتا ہے کہ جرمن فرد سے آگے کی ترسیل "آج یورپ میں گردش کرنے والے بڑے پیمانے پر وباء کے کچھ حصے کا براہ راست باعث بنی ہے"۔ ان تبصروں کے بعد جلد ہی دوسرے صارفین کی جانب سے تنقید کی گئی کہ یورپ میں وباء کو جرمن مریض سے منسوب کیا گیا کیونکہ ماخذ فرد ایک نامکمل نمونے والے درخت سے منتقلی کی سمت کے بارے میں نتائج اخذ کر رہا تھا۔ دوسرے لفظوں میں، درخت کو جاری وباء کے معاملات کے انتہائی نامکمل نمونے سے دوبارہ تعمیر کیا گیا تھا، اور دیگر ترتیبات کے اضافے میں جرمن ترتیب اور زیر بحث کلڈ کے درمیان قیاس شدہ تعلقات کو تبدیل کرنے کا کافی امکان تھا۔ بہر حال، یورپی وباء کو ایک جرمن ماخذ سے منسوب کرنے والی تشریح سوشل میڈیا کے ذریعے پھیلائی گئی، جس کی وجہ سے کچھ صارفین نے جرمنی سے معافی مانگنے کا مطالبہ کیا۔ سافٹ ویئر ماخذ انتساب کے لیے متعدد کمپیوٹیشنل ٹولز ہیں جو شائع کیے گئے ہیں، خاص طور پر فائیلوڈینامک طریقوں کے لیے۔ ٹیبل 1 پبلک ڈومین میں کچھ سافٹ ویئر کی غیر جامع فہرست فراہم کرتا ہے۔ ان میں سے کئی پروگرام بیسیئن سافٹ ویئر پیکیج بیسٹ کے اندر نافذ کیے گئے ہیں، جن میں اسکاٹی، بیڈ ٹرپ، اور بیسٹلیئر شامل ہیں۔ اس فہرست میں کلسٹرنگ کے طریقے شامل نہیں ہیں، جو ماخذ انتساب کے مقصد کے لیے ڈیزائن نہیں کیے گئے ہیں، لیکن مائکروبیل ذیلی قسم کی تعریفیں تیار کرنے کے لیے استعمال کیے جا سکتے ہیں-کلسٹرنگ کے طریقوں کا پہلے سالماتی وبائی امراض کے ادب میں جائزہ لیا گیا ہے۔ ماخذ حوالہ جات وبائی امراض کمپیوٹیشنل حیاتیات