Compression of genomic sequencing data
ಹೈ-ಥ್ರೋಪುಟ್ ಸೀಕ್ವೆನ್ಸಿಂಗ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು ಜೀನೋಮ್ ಸೀಕ್ವೆನ್ಸಿಂಗ್ ವೆಚ್ಚಗಳ ನಾಟಕೀಯ ಕುಸಿತಕ್ಕೆ ಮತ್ತು ಜೀನೋಮಿಕ್ ಡೇಟಾದ ಆಶ್ಚರ್ಯಕರವಾಗಿ ತ್ವರಿತ ಶೇಖರಣೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗಿವೆ. ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು 1000 ಜೀನೋಮ್ಗಳ ಯೋಜನೆ ಮತ್ತು 1001 (ಅರಾಬಿಡೋಪ್ಸಿಸ್ ಥಾಲಿಯಾನಾ) ಜೀನೋಮ್ಗಳ ಯೋಜನೆಯಂತಹ ಮಹತ್ವಾಕಾಂಕ್ಷೆಯ ಜೀನೋಮ್ ಅನುಕ್ರಮ ಪ್ರಯತ್ನಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತಿವೆ. ಅಪಾರ ಪ್ರಮಾಣದ ಜೀನೋಮಿಕ್ ದತ್ತಾಂಶದ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ವರ್ಗಾವಣೆಯು ಮುಖ್ಯವಾಹಿನಿಯ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿ ಮಾರ್ಪಟ್ಟಿದೆ, ಇದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಜೀನೋಮಿಕ್ ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಉನ್ನತ-ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಸಂಕೋಚನ ಸಾಧನಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯನ್ನು ಪ್ರೇರೇಪಿಸುತ್ತದೆ. ಜೀನೋಮಿಕ್ ರೀ-ಸೀಕ್ವೆನ್ಸಿಂಗ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಹೊಸ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಧನಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿ ಇತ್ತೀಚಿನ ಆಸಕ್ತಿಯ ಉಲ್ಬಣವು ಜೀನೋಮಿಕ್ ಡೇಟಾ ಸಂಕೋಚನಕ್ಕಾಗಿ ಸಮರ್ಥ ವಿಧಾನಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಬೇಡಿಕೆಯನ್ನು ಒತ್ತಿಹೇಳುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು ಅನುಕ್ರಮ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸಂಕುಚಿತಗೊಳಿಸಲು ಪ್ರಮಾಣಿತ ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಕೋಚನ ಸಾಧನಗಳನ್ನು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಜಿಪ್ ಮತ್ತು ರಾರ್) ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿರುವಾಗ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಜೆನ್ಬ್ಯಾಂಕ್ ಫ್ಲಾಟ್ ಫೈಲ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್), ಈ ವಿಧಾನವು ಅತಿರಂಜಿತವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಟೀಕಿಸಲಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಜೀನೋಮಿಕ್ ಅನುಕ್ರಮಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ವಿಷಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮೈಕ್ರೋ ಸ್ಯಾಟಲೈಟ್ ಅನುಕ್ರಮಗಳು) ಅಥವಾ ಅನೇಕ ಅನುಕ್ರಮಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಟ್ಟದ ಹೋಲಿಕೆಯನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತವೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಂದೇ ಜಾತಿಯ ಅನೇಕ ಜೀನೋಮ್ ಅನುಕ್ರಮಗಳು). ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಜೀನೋಮಿಕ್ ಅನುಕ್ರಮಗಳ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮತ್ತು ಮಾಹಿತಿ-ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಅನುಕ್ರಮ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸಂಕುಚಿತಗೊಳಿಸಲು ಸಮರ್ಥವಾಗಿ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಮೂಲ ರೂಪಾಂತರಗಳು ಉಲ್ಲೇಖ ಮಾದರಿಯ ಲಭ್ಯತೆಯೊಂದಿಗೆ, ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಏಕ ನ್ಯೂಕ್ಲಿಯೋಟೈಡ್ ಬದಲಿಗಳು ಮತ್ತು ಅಳವಡಿಕೆಗಳು/ಅಳಿಸುವಿಕೆಗಳು) ದಾಖಲಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಬೇಕಾದ ಮಾಹಿತಿಯ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಬಹಳವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಜೀನೋಮ್ಗಳಲ್ಲಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಜೀನೋಮ್ ಮರು-ಅನುಕ್ರಮ ಯೋಜನೆಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಪೇಕ್ಷ ಸಂಕೋಚನದ ಕಲ್ಪನೆಯು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆ. ಶೇಖರಣೆಗಾಗಿ ರೂಪಾಂತರಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ಸುಧಾರಿಸಲು ಡಿಬಿಎಸ್ಎನ್ಪಿಯಂತಹ ಉಲ್ಲೇಖ ಏಕ ನ್ಯೂಕ್ಲಿಯೋಟೈಡ್ ಬಹುರೂಪತೆ (ಎಸ್ಎನ್ಪಿ) ನಕ್ಷೆಯ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಸಾಪೇಕ್ಷ ಜೀನೋಮಿಕ್ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕಗಳು ಮತ್ತೊಂದು ಉಪಯುಕ್ತ ಕಲ್ಪನೆಯೆಂದರೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕಗಳ ಬದಲಿಗೆ ಸಾಪೇಕ್ಷ ಜೀನೋಮಿಕ್ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, 'ಪೊಸಿಷನ್1ಬೇಸ್1ಪೊಸಿಷನ್2ಬೇಸ್2'. ',' 123ಸಿ125ಟಿ130ಜಿ 'ಸ್ವರೂಪದಲ್ಲಿ ಅನುಕ್ರಮ ರೂಪಾಂತರ ಬೇಸ್ಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವುದನ್ನು' 0ಸಿ2ಟಿ5ಜಿ 'ಎಂದು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತಗೊಳಿಸಬಹುದು, ಅಲ್ಲಿ ಪೂರ್ಣಾಂಕಗಳು ರೂಪಾಂತರಗಳ ನಡುವಿನ ಮಧ್ಯಂತರಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತವೆ. ವೆಚ್ಚವು ಸಂಪೂರ್ಣ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ತಿದ್ದುಪಡಿ ಅಂಶದ ಶೇಖರಣೆಯನ್ನು (ಈ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿ '123') ಮರುಪಡೆಯಲು ಅಗತ್ಯವಾದ ಸಾಧಾರಣ ಅಂಕಗಣಿತದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರವಾಗಿದೆ. ಜೀನೋಮ್ಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಮುಂಚಿತವಾದ ಮಾಹಿತಿಯು ಜೀನೋಮ್ ಅನುಕ್ರಮಗಳ ಪೂಲ್ನಲ್ಲಿ ಬದಲಿಗಳ ಎಲ್ಲಾ ಸಂಭವನೀಯ ಸ್ಥಾನಗಳನ್ನು ಮುಂಚಿತವಾಗಿ ತಿಳಿದಿದ್ದರೆ ಮತ್ತಷ್ಟು ಕಡಿತವನ್ನು ಸಾಧಿಸಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮಾನವ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿ ಎಸ್ಎನ್ಪಿಗಳ ಎಲ್ಲಾ ಸ್ಥಳಗಳು ತಿಳಿದಿದ್ದರೆ, ರೂಪಾಂತರ ಸಮನ್ವಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ದಾಖಲಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, '123ಸಿ125ಟಿ130ಜಿ' ಅನ್ನು 'ಸಿಟಿಜಿ' ಗೆ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತಗೊಳಿಸಬಹುದು). ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ವಿಧಾನವು ವಿರಳವಾಗಿ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅಂತಹ ಮಾಹಿತಿಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅಪೂರ್ಣವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ಲಭ್ಯವಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಸಂಕೋಚನ ಲಾಭಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಸಮನ್ವಯ ಪೂರ್ಣಾಂಕಗಳನ್ನು ಬೈನರಿ ರೂಪಕ್ಕೆ ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ಜೆನೋಮಿಕ್ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕಗಳನ್ನು ಎನ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಗೊಲೊಂಬ್ ಕೋಡ್ ಮತ್ತು ಹಫ್ಮನ್ ಕೋಡ್ನಂತಹ ಎನ್ಕೋಡಿಂಗ್ ವಿನ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಜೀನೋಮಿಕ್ ಡೇಟಾ ಕಂಪ್ರೆಷನ್ ಟೂಲ್ಗಳಲ್ಲಿ ಅಳವಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಸಹಜವಾಗಿ, ಎನ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಯೋಜನೆಗಳು ಡಿಕೋಡಿಂಗ್ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ. ಡಿಕೋಡಿಂಗ್ ಯೋಜನೆಯ ಆಯ್ಕೆಯು ಅನುಕ್ರಮ ಮಾಹಿತಿ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆಯ ದಕ್ಷತೆಯ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ. ಕ್ರಮಾವಳಿ ವಿನ್ಯಾಸದ ಆಯ್ಕೆಗಳು ಜೀನೋಮಿಕ್ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸಂಕುಚಿತಗೊಳಿಸುವ ಸಾರ್ವತ್ರಿಕ ವಿಧಾನವು ಸೂಕ್ತವಾಗಿರಬೇಕಾಗಿಲ್ಲ, ಏಕೆಂದರೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಿಧಾನವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಉದ್ದೇಶಗಳು ಮತ್ತು ಗುರಿಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ. ಹೀಗಾಗಿ, ಸಂಕೋಚನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ಹಲವಾರು ವಿನ್ಯಾಸದ ಆಯ್ಕೆಗಳು ಪರಿಗಣನೆಗೆ ಮುಖ್ಯವಾಗಬಹುದು. ಉಲ್ಲೇಖ ಅನುಕ್ರಮ ಸಾಪೇಕ್ಷ ಸಂಕೋಚನಕ್ಕಾಗಿ ಉಲ್ಲೇಖ ಅನುಕ್ರಮದ ಆಯ್ಕೆಯು ಸಂಕೋಚನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಬಹುದು. ಹೆಚ್ಚು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾದ ಉಲ್ಲೇಖ ಅನುಕ್ರಮದ ಮೇಲೆ ಒಮ್ಮತದ ಉಲ್ಲೇಖ ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಪರಿಷ್ಕೃತ ಕೇಂಬ್ರಿಡ್ಜ್ ಉಲ್ಲೇಖ ಅನುಕ್ರಮ) ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಕೋಚನ ಅನುಪಾತಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು ಏಕೆಂದರೆ ಒಮ್ಮತದ ಉಲ್ಲೇಖವು ಅದರ ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿ ಕಡಿಮೆ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಸಂಕುಚಿತಗೊಳ್ಳುತ್ತಿರುವ ಅನುಕ್ರಮದ ಮೂಲದ ಬಗೆಗಿನ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಕೋಚನ ಲಾಭಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಅನೇಕ ಉಲ್ಲೇಖ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲಾಗಿದೆ. ಬ್ರ್ಯಾಂಡನ್ ಮತ್ತು ಇತರರು. (2009) ಜನಾಂಗೀಯ ಗುಂಪು-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಉಲ್ಲೇಖ ಅನುಕ್ರಮ ಮಾದರಿಗಳ ಸಂಭಾವ್ಯ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಮೈಟೊಕಾಂಡ್ರಿಯದ ಡಿಎನ್ಎ ರೂಪಾಂತರ ದತ್ತಾಂಶದ ಸಂಕೋಚನವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ (ಚಿತ್ರ 2 ನೋಡಿ). ಪರಿಷ್ಕೃತ ಕೇಂಬ್ರಿಡ್ಜ್ ರೆಫರೆನ್ಸ್ ಸೀಕ್ವೆನ್ಸ್ಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಆಫ್ರಿಕನ್ನರು, ಏಷ್ಯನ್ನರು ಮತ್ತು ಯುರೇಷಿಯನ್ನರ ಮೈಟೊಕಾಂಡ್ರಿಯದ ಡಿಎನ್ಎ ಅನುಕ್ರಮಗಳಲ್ಲಿ ಪಕ್ಷಪಾತದ ಹ್ಯಾಪ್ಲೋಟೈಪ್ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಲೇಖಕರು ಕಂಡುಕೊಂಡಿದ್ದಾರೆ. ಅವರ ಫಲಿತಾಂಶವು ಪರಿಷ್ಕೃತ ಕೇಂಬ್ರಿಡ್ಜ್ ರೆಫರೆನ್ಸ್ ಸೀಕ್ವೆನ್ಸ್ ಯಾವಾಗಲೂ ಸೂಕ್ತವಲ್ಲ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಜನಾಂಗೀಯವಾಗಿ ದೂರದ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ದತ್ತಾಂಶದ ವಿರುದ್ಧ ಬಳಸಿದಾಗ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಉಲ್ಲೇಖ ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಬಹುದು ಅಥವಾ ಸಂಕೋಚನ ಅನುಪಾತವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಎನ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಯೋಜನೆಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ಬೇಸ್ಗಳು ಮತ್ತು ಜೀನೋಮಿಕ್ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕಗಳನ್ನು ಎನ್ಕೋಡ್ ಮಾಡಲು ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ಎನ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಯೋಜನೆಗಳ ಅನ್ವಯವನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಲಾಗಿದೆ. ಗೊಲೊಂಬ್ ಕೋಡ್ ಮತ್ತು ರೈಸ್ ಕೋಡ್ನಂತಹ ಸ್ಥಿರ ಸಂಕೇತಗಳು, ರೂಪಾಂತರ ಅಥವಾ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕ (ಪೂರ್ಣಾಂಕವಾಗಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ) ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಚೆನ್ನಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿದಾಗ ಸೂಕ್ತವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಹಫ್ಮನ್ ಕೋಡ್ನಂತಹ ವೇರಿಯೇಬಲ್ ಕೋಡ್ಗಳು, ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ರೂಪಾಂತರ ಮತ್ತು/ಅಥವಾ ಸಮನ್ವಯ ವಿತರಣೆಯು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸದಿದ್ದಾಗ ಹೆಚ್ಚು ಸಾಮಾನ್ಯವಾದ ಎಂಟ್ರೊಪಿ ಎನ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ (ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಜೀನೋಮಿಕ್ ಅನುಕ್ರಮ ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುತ್ತದೆ). ಜೀನೋಮಿಕ್ ರೀ-ಸೀಕ್ವೆನ್ಸಿಂಗ್ ಡೇಟಾ ಕಂಪ್ರೆಷನ್ ಟೂಲ್ಗಳ ಪಟ್ಟಿ ಪ್ರಸ್ತುತ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಜೀನೋಮಿಕ್ ಡೇಟಾ ಕಂಪ್ರೆಷನ್ ಟೂಲ್ಗಳ ಕಂಪ್ರೆಷನ್ ಅನುಪಾತವು ಮಾನವ ಜೀನೋಮ್ಗಳಿಗೆ 65 ಪಟ್ಟು ಮತ್ತು 1,200 ಪಟ್ಟುಗಳ ನಡುವೆ ಇರುತ್ತದೆ. ಒಂದೇ ಜೀನೋಮ್ನ ಅತ್ಯಂತ ಹತ್ತಿರದ ರೂಪಾಂತರಗಳು ಅಥವಾ ಪರಿಷ್ಕರಣೆಗಳನ್ನು ಬಹಳ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಸಂಕುಚಿತಗೊಳಿಸಬಹುದು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಂದೇ ಎ. ಥಾಲಿಯಾನಾ ಜೀನೋಮ್ನ ಎರಡು ಪರಿಷ್ಕರಣೆಗಳಿಗೆ 18,133 ಸಂಕೋಚನ ಅನುಪಾತವನ್ನು ವರದಿ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ, ಅವು 99.999% ಒಂದೇ ಆಗಿವೆ). ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅಂತಹ ಸಂಕೋಚನವು ಒಂದೇ ಜೀವಿಯ ವಿಭಿನ್ನ ಜೀನೋಮ್ಗಳಿಗೆ (ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು) ವಿಶಿಷ್ಟ ಸಂಕೋಚನ ಅನುಪಾತವನ್ನು ಸೂಚಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಈ ಸಾಧನಗಳಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಂತ ಸಾಮಾನ್ಯ ಎನ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಯೋಜನೆಯು ಹಫ್ಮನ್ ಕೋಡಿಂಗ್ ಆಗಿದೆ, ಇದನ್ನು ನಷ್ಟವಿಲ್ಲದ ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಕೋಚನಕ್ಕೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಜೀನೋಮಿಕ್ಸ್ ತಂತ್ರಗಳು