Digital transcriptome subtraction
ಡಿಜಿಟಲ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟೋಮ್ ವ್ಯವಕಲನವು (ಡಿಟಿಎಸ್) ಆತಿಥೇಯ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಗಣನೆಯಿಂದ ತೆಗೆದುಹಾಕುವ ಮೂಲಕ ಹೊಸ ರೋಗಕಾರಕ ಪ್ರತಿಲೇಖನಗಳ ಉಪಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಜೈವಿಕ ಮಾಹಿತಿಯ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಡಿಟಿಎಸ್ ವೆಟ್-ಲ್ಯಾಬ್ ಅಪ್ರೋಚ್ ರೆಪ್ರೆಸೆಂಟೇಷನಲ್ ಡಿಫರೆನ್ಸ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ (ಆರ್ಡಿಎ) ಯ ನೇರ ಸಿಲಿಕೋ ಅನಲಾಗ್ ಆಗಿದೆ, ಮತ್ತು ಪಕ್ಷಪಾತವಿಲ್ಲದ ಹೈ-ಥ್ರೋಪುಟ್ ಸೀಕ್ವೆನ್ಸಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಅತಿಥೇಯದ ಉತ್ತಮ-ಗುಣಮಟ್ಟದ, ಟಿಪ್ಪಣಿ ಉಲ್ಲೇಖ ಜೀನೋಮ್ನ ಲಭ್ಯತೆಯಿಂದ ಸಾಧ್ಯವಾಗಿದೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ಸಾಂಕ್ರಾಮಿಕ ರೋಗಗಳ ಎಟಿಯೋಲಾಜಿಕಲ್ ಏಜೆಂಟ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮರ್ಕೆಲ್-ಸೆಲ್ ಕಾರ್ಸಿನೋಮದ ಶಂಕಿತ ಕಾರಕವಾದ ಮರ್ಕೆಲ್ ಸೆಲ್ ಪಾಲಿಯೋಮವೈರಸ್ ಅನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವಲ್ಲಿ ಹೆಸರುವಾಸಿಯಾಗಿದೆ. ಹೊಸ ರೋಗಕಾರಕಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ವ್ಯವಕಲನವನ್ನು ಬಳಸುವುದನ್ನು ಮೊದಲ ಬಾರಿಗೆ 2002 ರಲ್ಲಿ ಮೇಯರ್ಸನ್ ಮತ್ತು ಇತರರು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಿದರು. ಹ್ಯೂಮನ್ ಎಕ್ಸ್ಪ್ರೆಸ್ಡ್ ಸೀಕ್ವೆನ್ಸ್ ಟ್ಯಾಗ್ (ಇಎಸ್ಟಿ) ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು. ತತ್ವ ಪ್ರಯೋಗದ ಪುರಾವೆಯಲ್ಲಿ, ಮೇಯರ್ಸನ್ ಮತ್ತು ಇತರರು. ಕಸಿ ನಂತರದ ಲಿಂಫೋಪ್ರೊಲಿಫೆರೇಟಿವ್ ಡಿಸಾರ್ಡರ್ (ಪಿಟಿಎಲ್ಡಿ) ಯಲ್ಲಿ ಎಪ್ಸ್ಟೀನ್-ಬಾರ್ ವೈರಸ್-ಸೋಂಕಿತ ಲಿಂಫೋಸೈಟ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಇದು ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾದ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ ಎಂದು ತೋರಿಸಿಕೊಟ್ಟರು. 2007ರಲ್ಲಿ, "ಡಿಜಿಟಲ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟೋಮ್ ವ್ಯವಕಲನ" ಎಂಬ ಪದವನ್ನು ಚಾಂಗ್-ಮೂರ್ ಗುಂಪು ಸೃಷ್ಟಿಸಿತು ಮತ್ತು ಮರ್ಕೆಲ್-ಸೆಲ್ ಕಾರ್ಸಿನೋಮದಲ್ಲಿ ಮರ್ಕೆಲ್ ಸೆಲ್ ಪಾಲಿಮವೈರಸ್ ಅನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಇದನ್ನು ಬಳಸಲಾಯಿತು. ಎಂ. ಸಿ. ವಿ. ಆವಿಷ್ಕಾರದ ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ, ಒಂದೇ ದಾನಿ ಅಂಗಾಂಗ ಕಸಿ ಮಾಡಿದ ಸ್ವಲ್ಪ ಸಮಯದ ನಂತರ ಇದೇ ರೀತಿಯ ಕಾಯಿಲೆಗಳಿಂದ ಮೂವರು ರೋಗಿಗಳು ಸಾವನ್ನಪ್ಪಿದ ಪ್ರಕರಣದಲ್ಲಿ ಹೊಸ ಅರೆನಾವೈರಸ್ ಅನ್ನು ಸಾವಿಗೆ ಕಾರಣವೆಂದು ಸೂಚಿಸಲು ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಲಾಯಿತು. ವಿಧಾನ ಸಿಡಿಎನ್ಎ ಗ್ರಂಥಾಲಯದ ನಿರ್ಮಾಣ ಮಾನವನ ಜೀನೋಮಿಕ್ ಡಿಎನ್ಎಯನ್ನು ತೊಡೆದುಹಾಕಲು ಡಿಎನ್ಎಎಸ್ I ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ನಂತರ, ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಸೋಂಕಿತ ಅಂಗಾಂಶದಿಂದ ಒಟ್ಟು ಆರ್ಎನ್ಎಯನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮೆಸೆಂಜರ್ ಆರ್ಎನ್ಎಯನ್ನು ನಂತರ ಪಾಲಿ-ಎ ಬಾಲಕ್ಕೆ ಬಂಧಿಸುವ ಒಲಿಗೋ-ಡಿಟಿ ಅಂಕಣವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಶುದ್ಧೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಲಿಪ್ಯಂತರಗೊಂಡ ವಂಶವಾಹಿಗಳಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುವ ಸಂಕೇತವಾಗಿದೆ. ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಹೆಕ್ಸಾಮರ್ಗಳ ಪ್ರೈಮಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ರಿವರ್ಸ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟೇಸ್ (ಆರ್ಟಿ) ಎಲ್ಲಾ ಎಂಆರ್ಎನ್ಎಯನ್ನು ಸಿಡಿಎನ್ಎ ಆಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಬ್ಯಾಕ್ಟೀರಿಯಾದ ವಾಹಕಗಳಾಗಿ ಅಬೀಜ ಸಂತಾನೋತ್ಪತ್ತಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಬ್ಯಾಕ್ಟೀರಿಯಾಗಳು, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಇ. ಕೋಲಿ, ನಂತರ ಸಿಡಿಎನ್ಎ ವಾಹಕಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ರೂಪಾಂತರಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಮಾರ್ಕರ್ ಬಳಸಿ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲ್ಪಡುತ್ತವೆ, ರೂಪಾಂತರಗೊಂಡ ತದ್ರೂಪುಗಳ ಸಂಗ್ರಹವು ಸಿಡಿಎನ್ಎ ಲೈಬ್ರರಿಯಾಗಿದೆ. ಇದು ಸ್ಥಿರವಾಗಿರುವ ಮತ್ತು ನಂತರದ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಅನುಕ್ರಮಗೊಳಿಸಬಹುದಾದ ಅಂಗಾಂಶದ ಎಂಆರ್ಎನ್ಎಯ ಸ್ನ್ಯಾಪ್-ಶಾಟ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಅನುಕ್ರಮ ಮತ್ತು ಗುಣಮಟ್ಟ ನಿಯಂತ್ರಣ ಸಿಡಿಎನ್ಎ ಗ್ರಂಥಾಲಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಳಕ್ಕೆ ಅನುಕ್ರಮಗೊಳಿಸಬೇಕು (ಅಂದರೆ. ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕವಾಗಿ ಅಪರೂಪದ ರೋಗಕಾರಕ ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು (ಕೋಷ್ಟಕ 1), ವಿಶೇಷವಾಗಿ ವಿದೇಶಿ ಅನುಕ್ರಮವು ನವೀನವಾಗಿದ್ದರೆ, ಅನುಕ್ರಮಗೊಂಡ ತದ್ರೂಪುಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ). ಬಹು ಅನುಕ್ರಮ ವೇದಿಕೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು 200,000 ಅಥವಾ ಅದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅನುಕ್ರಮಗಳ ಆಳವನ್ನು ಚಾಂಗ್-ಮೂರ್ ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ತಪ್ಪು-ಧನಾತ್ಮಕ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಕಚ್ಚಾ ಅನುಕ್ರಮಗಳಿಗೆ ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ಗುಣಮಟ್ಟದ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆರಂಭಿಕ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಪರದೆಯು ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಹೊರಗಿಡಲು ಹಲವಾರು ಸಾಮಾನ್ಯ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಹೈ-ಫಿಡೆಲಿಟಿ (ಹೈ-ಫೈ) ರೀಡ್ಗಳ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡುತ್ತದೆ. ಕಡಿಮೆ-ಗುಣಮಟ್ಟದ ಅಂತಿಮ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಲು ಕಡಿಮೆ ಫ್ರೆಡ್ ಸ್ಕೋರ್ ಕಟ್ಆಫ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ಪ್ರತಿ ಬೇಸ್-ಕಾಲಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ 99%-99.9% ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು 20 ಅಥವಾ 30 ರ ಫ್ರೆಡ್ ಸ್ಕೋರ್ ಕಟ್ಆಫ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ವೆಕ್ಟರ್ ಮತ್ತು ಅಡಾಪ್ಟರ್ ತೆಗೆಯುವಿಕೆ. ಕಡಿಮೆ ಸಂಕೀರ್ಣತೆ-ಒಂದು ಸರಣಿಯ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯ ಅಂಕವು ಸರಣಿಯಲ್ಲಿ (ಹೋಮೋ-ಪಾಲಿಮರ್ಗಳು) ಪಾಲಿ-ಡಿಟಿ ಅಥವಾ ಪಾಲಿ-ಡಿಎಯಂತಹ ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಬೇಸ್ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತದೆ. ಮಾನವ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಡಿಎನ್ಎ. ಉದ್ದ-ನಿಯತಾಂಕವು ಬಳಸಿದ ಅನುಕ್ರಮ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಕ್ಕೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾದ ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ಡ್ ರೀಡ್ ಉದ್ದವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. ಇ. ಕೋಲಿ ಜೀನೋಮ್ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಸ್ಫೋಟಿಸಿ ಮತ್ತು ಹೊರಗಿಡಿ. ಮೆಗಾಬ್ಲಾಸ್ಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಜೀನೋಮ್ ಅನ್ನು ಹೋಸ್ಟ್ ಮಾಡಲು ಬ್ಲಾಸ್ಟ್, ಹೈ-ಫೈ ರೀಡ್ಗಳನ್ನು ನಂತರ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗಳಲ್ಲಿನ ಅನುಕ್ರಮಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ಧನಾತ್ಮಕ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಳನ್ನು ಡೇಟಾಸೆಟ್ನಿಂದ ಕಳೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮಾನವನ ಅನುಕ್ರಮದ ಧನಾತ್ಮಕ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗೆ ಕನಿಷ್ಠ ಹಿಟ್ ಉದ್ದವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ 30 ಅನುಕ್ರಮ ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಬೇಸ್ಗಳಾಗಿರುತ್ತವೆ, ಇದು 60 ರ ಬ್ಲಾಸ್ಟ್ ಸ್ಕೋರ್ಗೆ ಸಮನಾಗಿರುತ್ತದೆ; ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ಉಳಿದ ಅನುಕ್ರಮವು ಸ್ವಲ್ಪ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಳನ್ನು (20 ರಲ್ಲಿ 1 ನ್ಯೂಕ್ಲಿಯೋಟೈಡ್) ಅನುಮತಿಸಲು ಕಡಿಮೆ ಕಠಿಣ ನಿಯತಾಂಕಗಳೊಂದಿಗೆ ಮತ್ತೆ ಬ್ಲಾಸ್ಟ್ ಆಗಿದೆ. ಬಹುಪಾಲು ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು (> 99 ಪ್ರತಿಶತ) ಈ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್ನಿಂದ ತೆಗೆದುಹಾಕಬೇಕು. ಕಳೆಯಲಾದ ಅನುಕ್ರಮಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಈ ಕೆಳಗಿನವುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆಃ ಮಾನವ ಪ್ರತಿಲೇಖನವನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿ-ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿ ಗ್ರಂಥಾಲಯದ ಸೆಟ್ಗಳಿಂದ ತಿಳಿದಿರುವ ಯಾವುದೇ ಮಾನವ ಪ್ರತಿಲೇಖನಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುತ್ತದೆ. ಮಾನವ ಜೀನೋಮ್ ಅನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿ-ಸಿಡಿಎನ್ಎ ಲೈಬ್ರರಿ ನಿರ್ಮಾಣದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಿಂದ ತಪ್ಪಿದ ಜೀನ್ಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ಕಲುಷಿತ ಜೀನೋಮಿಕ್ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುತ್ತದೆ. ಮೈಟೊಕಾಂಡ್ರಿಯದ ಡಿ. ಎನ್. ಎ.-ಮೈಟೊಕಾಂಡ್ರಿಯದ ಡಿ. ಎನ್. ಎ. ಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಹೇರಳವಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ಕ್ಷಿಪ್ರ ರೂಪಾಂತರದ ಪ್ರಮಾಣದಿಂದಾಗಿ ಬಹುರೂಪಿಗಳಾಗಿವೆ. ಇಮ್ಯುನೊಗ್ಲಾಬ್ಯುಲಿನ್ ಪ್ರದೇಶ-ಇಮ್ಯುನೊಗ್ಲಬ್ಯುಲಿನ್ ಲೋಕಿಯು ಹೆಚ್ಚು ಬಹುರೂಪಿಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಉಲ್ಲೇಖ ಜೀನೋಮ್ಗೆ ಕಳಪೆ ಜೋಡಣೆಯಿಂದಾಗಿ ತಪ್ಪು-ಧನಾತ್ಮಕತೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಇತರ ಕಶೇರುಕ ಅನುಕ್ರಮಗಳು "ಆತಿಥೇಯವಲ್ಲದ" ಅಭ್ಯರ್ಥಿಗಳ ಅಜ್ಞಾತ ಅನುಕ್ರಮಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ರೋಗಕಾರಕ ದತ್ತಸಂಚಯಗಳಿಗೆ ಜೋಡಣೆ ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ವ್ಯವಕಲನದ ನಂತರ, ಉಳಿದ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ-ಸಂಕೋಚನದ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ತಿಳಿದಿರುವ ರೋಗಕಾರಕ ಅನುಕ್ರಮಗಳಿಗೆ ಜೋಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ರೋಗಕಾರಕ ಜೀನೋಮ್ಗಳು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ರೂಪಾಂತರಗೊಳ್ಳುವುದರಿಂದ, ನ್ಯೂಕ್ಲಿಯೋಟೈಡ್-ನ್ಯೂಕ್ಲಿಯೋಟೈಡ್ ಜೋಡಣೆಗಳು, ಅಥವಾ ಬ್ಲಾಸ್ಟನ್, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಮಾಹಿತಿಯುಕ್ತವಲ್ಲ, ಏಕೆಂದರೆ ಕೋಡಾನ್ ಅವನತಿಯ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ ಅಮೈನೋ ಆಮ್ಲದ ಶೇಷವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸದೆ ಕೆಲವು ಬೇಸ್ಗಳಲ್ಲಿ ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ಹೊಂದಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ. ಎಲ್ಲಾ 6 ತೆರೆದ ಓದುವ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳ ಇನ್ ಸಿಲಿಕೋ ಅನುವಾದಿತ ಪ್ರೋಟೀನ್ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಅಮೈನೋ ಆಮ್ಲ ಅನುಕ್ರಮಕ್ಕೆ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಲಾದ ಪ್ರೋಟೀನ್ಗಳಿಗೆ ಅಥವಾ ಬ್ಲಾಸ್ಟ್ಎಕ್ಸ್ಗೆ ಹೊಂದಿಸುವುದು ಆದ್ಯತೆಯ ಜೋಡಣೆ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಸಂಬಂಧಿತ ತಳಿ/ಪ್ರಭೇದಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಹೊಸ ರೋಗಕಾರಕವನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ಧನಾತ್ಮಕ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಗರಿಷ್ಠಗೊಳಿಸಲು ಈ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಅಭ್ಯರ್ಥಿ ಅನುಕ್ರಮಗಳ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ವಿಸ್ತರಣೆಯನ್ನು ಸಹ ಬಳಸಬಹುದು. ಡಿ ನೊವೊ ಜೋಡಣೆ ತಿಳಿದಿರುವ ರೋಗಕಾರಕಗಳಿಗೆ ಜೋಡಣೆಯು ಮಾಹಿತಿಯಿಲ್ಲದ ಅಥವಾ ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿರುವ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಸೋಂಕಿತ ಅಂಗಾಂಶದಲ್ಲಿ ಪ್ರೈಮರ್ ವಾಕಿಂಗ್ಗಾಗಿ ಸಂಪೂರ್ಣ ರೋಗಕಾರಕ ಜೀನೋಮ್ ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಕ್ಯಾಂಡಿಡೇಟ್ ಅನುಕ್ರಮದ ಕಾಂಟಿಗ್ಗಳನ್ನು ಟೆಂಪ್ಲೆಟ್ಗಳಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದು. ವೈರಲ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ಗಳು ಅಪರೂಪದ ಅನುಪಾತದ ಅಂಗಾಂಶ ಎಂಆರ್ಎನ್ಎ (1 ದಶಲಕ್ಷದಲ್ಲಿ 10 ಟ್ರಾನ್ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ಗಳು) ಆಗಿರುವುದರಿಂದ, ಕಡಿಮೆ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ ಮೂಲ ಕ್ಯಾಂಡಿಡೇಟ್ ಅನುಕ್ರಮಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟೋಮ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿಲ್ಲ. ರೋಗಕಾರಕದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಹೆಚ್ಚಿನ-ಥ್ರೋಪುಟ್ ಅನುಕ್ರಮ ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿ ರೋಗಕಾರಕವನ್ನು ಗುರುತಿಸಿದ ನಂತರ, ರೋಗಕಾರಕ ಎಂಆರ್ಎನ್ಎ ಅಸ್ತಿತ್ವವನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸಲು ಆರ್ಟಿ-ಪಿಸಿಆರ್ ಮತ್ತು 3 '-ಮತ್ತು 5'-ಆರ್ಎಸಿಇ ಸೇರಿದಂತೆ ವ್ಯುತ್ಪನ್ನ ವಿಧಾನಗಳಂತಹ ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸೋಂಕಿತ ರೋಗಿಗಳಲ್ಲಿ ರೋಗಕಾರಕದ ಉಪಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸುವುದು ಕಡ್ಡಾಯವಾಗಿದೆ. ಅಂಗಾಂಶಗಳಲ್ಲಿನ ರೋಗಕಾರಕದ ಅಸ್ತಿತ್ವವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಸಂಬಂಧಿತ ರೋಗಕಾರಕಕ್ಕೆ ಪ್ರತಿಕಾಯಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಇಮ್ಯುನೊಹಿಸ್ಟೊಕೆಮಿಸ್ಟ್ರಿ. ರೋಗಕಾರಕ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರತಿಕಾಯ ಟೈಟರ್ ಅನ್ನು ಅಳೆಯಲು ಸಿರೊಲಾಜಿಕಲ್ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು. ಬ್ಯಾಕ್ಟೀರಿಯಲ್ ಕಲ್ಚರ್/ವೈರಲ್ ಕಲ್ಚರ್, ಇದನ್ನು ಪ್ರಯೋಗಾಲಯದ ರೋಗನಿರ್ಣಯದಲ್ಲಿ ಚಿನ್ನದ ಮಾನದಂಡವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗಿದೆ. ಅನ್ವಯಗಳು ಡಿಟಿಎಸ್ನ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಅನ್ವಯವು ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ನಲ್ಲಿನ ರೋಗಕಾರಕ ವೈರಸ್ಗಳ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯಲ್ಲಿದೆ. ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಸಂಬಂಧಿತವಲ್ಲದ ರೋಗಗಳಲ್ಲಿ ವೈರಲ್ ರೋಗಕಾರಕಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಹ ಇದನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಭವಿಷ್ಯದ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಲ್ಲಿ ವಾಡಿಕೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಡಿಟಿಎಸ್ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು. ಉತ್ಪಾದನೆಯ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ರೋಗಕಾರಕಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಮೂಲಕ ಡಿಟಿಎಸ್ ಕೃಷಿಗೂ ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು. ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನ್ ವ್ಯವಕಲನವನ್ನು ಈಗಾಗಲೇ ಮೆಟಾಜೆನೊಮಿಕ್ಸ್ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗಿದೆ, ಇದು ಐಎಪಿವಿ ಯಿಂದ ವೈರಲ್ ಸೋಂಕನ್ನು ಜೇನುನೊಣಗಳಲ್ಲಿನ ವಸಾಹತು ಕುಸಿತದ ಅಸ್ವಸ್ಥತೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ. ಪ್ರಯೋಜನಗಳು ರೋಗಕಾರಕಗಳ ಅನುಕ್ರಮದ ಬಗ್ಗೆ ಯಾವುದೇ ಪೂರ್ವ ಜ್ಞಾನದ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ. ಈ ಹಿಂದೆ ಸಂಬಂಧವಿಲ್ಲದ, ಸಂಭಾವ್ಯವಾಗಿ ಗುಣಪಡಿಸಬಹುದಾದ ರೋಗಕಾರಕಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು. ಈಗಾಗಲೇ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಆಣ್ವಿಕ ವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಅನಾನುಕೂಲಗಳು ರೋಗಕಾರಕದ ಉಪಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತವೆ ಆದರೆ ರೋಗಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾದ ಸಂಪರ್ಕವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಕೋಚ್ನ ಪ್ರತಿಪಾದನೆ ಮತ್ತು ಬ್ರಾಡ್ಫೋರ್ಡ್ ಹಿಲ್ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ನೋಡಿ. ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡುತ್ತಿರುವ ಜೀವಿಗೆ ಅತ್ಯಂತ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾದ, ಸಂಪೂರ್ಣ ಉಲ್ಲೇಖದ ಪ್ರತಿಲೇಖನವನ್ನು ಹೊಂದಿರಬೇಕು. ವಿದೇಶಿ ಅನುಕ್ರಮ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಕೊರತೆಯು ರೋಗಕಾರಕ ವಿದೇಶಿ ದೇಹವನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಹೊರಗಿಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಬಯೋಇನ್ಫರ್ಮ್ಯಾಟಿಕ್ಸ್