Perfect phylogeny
ಪರ್ಫೆಕ್ಟ್ ಫೈಲೋಜೆನಿ ಎಂಬ ಪದವನ್ನು ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಮರವನ್ನು ಸೂಚಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ಎಲ್ಲಾ ಆಂತರಿಕ ನೋಡ್ಗಳನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಬಹುದು, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಎಲ್ಲಾ ಅಕ್ಷರಗಳು ಹೋಮೋಪ್ಲಸಿ ಇಲ್ಲದೆ ಮರದ ಕೆಳಗೆ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಅಂದರೆ, ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ವಿಕಸನೀಯ ಒಮ್ಮುಖವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಸಾದೃಶ್ಯದ ರಚನೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ, ಇದನ್ನು ಎಲ್ಲಾ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಲ್ಲಿ "0" ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಪೂರ್ವಜ ಎಂದು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಬಹುದು, ಅಲ್ಲಿ 0 ಆ ಗುಣಲಕ್ಷಣದ ಕೊರತೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ನಿಖರವಾಗಿ ಒಮ್ಮೆ 0 ರಿಂದ 1 ಕ್ಕೆ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಎಂದಿಗೂ 0 ಸ್ಥಿತಿಗೆ ಹಿಂತಿರುಗುವುದಿಲ್ಲ. ನಿಜವಾದ ದತ್ತಾಂಶವು ಪರಿಪೂರ್ಣ ಫೈಲೋಜೆನಿ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗೆ ಬದ್ಧವಾಗಿರುವುದು ಅಪರೂಪ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಮರದ ನಿರ್ಮಾಣದಲ್ಲಿ ಎರಡು ವಿಭಿನ್ನ ದತ್ತಾಂಶ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ದೂರ-ಆಧಾರಿತ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳಲ್ಲಿ ಜಾತಿಗಳ ನಡುವಿನ ಅಂತರ ಮತ್ತು ಅನುಗುಣವಾದ ಮರದ ಅಂಚಿನ ಉದ್ದಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮೂಲಕ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಮರವನ್ನು ರಚಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪಾತ್ರ-ಆಧಾರಿತ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸುವುದರಿಂದ ಜಾತಿಗಳಾದ್ಯಂತದ ಪಾತ್ರದ ಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ಅತ್ಯಂತ "ಪರಿಪೂರ್ಣ" ಜಾತಿಜನ್ಯ ಮರವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವ ಪ್ರಯತ್ನದಲ್ಲಿ ಇನ್ಪುಟ್ ಆಗಿ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪರಿಪೂರ್ಣ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಮರದ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಘಟಕಗಳನ್ನು ಈ ಕೆಳಗಿನಂತೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ವಿವರಿಸಬಹುದುಃ n x m ಅಕ್ಷರದ ಸ್ಥಿತಿ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ M ಗೆ ಪರಿಪೂರ್ಣ ಫೈಲೋಜೆನಿ ಎಂಬುದು n ಎಲೆಗಳನ್ನು ತೃಪ್ತಿಪಡಿಸುವ ಬೇರೂರಿರುವ ಮರ T ಆಗಿದೆಃ i. ಎಂ ನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಾಲು ನಿಖರವಾಗಿ ಟಿ II ನ ಒಂದು ಎಲೆಯನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಎಂ ನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಅಂಕಣವು ಟಿ III ನ ನಿಖರವಾದ ಒಂದು ತುದಿಯನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಟಿ ಯ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಒಳ ಅಂಚನ್ನು ಎಂ IV ನ ಕನಿಷ್ಠ ಒಂದು ಅಂಕಣದಿಂದ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. ಮೂಲದಿಂದ ಎಲೆಯವರೆಗಿನ ವಿಶಿಷ್ಟ ಮಾರ್ಗದಲ್ಲಿ ಅಂಚುಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಅಕ್ಷರಗಳು v ನ ಅಕ್ಷರ ವಾಹಕವನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸುತ್ತವೆ, ಅಂದರೆ. ಅಕ್ಷರ ವಾಹಕವು ಪಥದ ಅಂಚುಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಅಕ್ಷರಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾದ ಎಲ್ಲಾ ಕಾಲಮ್ಗಳಲ್ಲಿ 1 ನಮೂದನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಮತ್ತು ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ 0 ನಮೂದನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಇಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಲಾದ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು ಮತ್ತು ಮಿತಿಗಳಿಗೆ ಬದ್ಧವಾಗಿರುವ ನಿಜವಾದ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು ಬಹಳ ಅಪರೂಪ ಎಂಬುದು ಗಮನಿಸಬೇಕಾದ ಸಂಗತಿ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಸಂಶೋಧಕರು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹೋಮೋಪ್ಲಾಸಿಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವ ಮರಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಅಕ್ಷರಗಳ ಗರಿಷ್ಠ-ಕಾರ್ಡಿನಲಿಟಿಯ ಗುಂಪನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವ ಮೂಲಕ ಅಥವಾ ಅಕ್ಷರಗಳಿಂದ ಸೂಚಿಸಲಾದ ವಿಭಾಗಗಳಿಗೆ ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ಹತ್ತಿರವಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಫೈಲೋಜೆನಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಮೂಲಕ ರಾಜಿ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆ ಈ ಎರಡೂ ದತ್ತಾಂಶ ಸಮುಚ್ಚಯಗಳು ಅಕ್ಷರ ಸ್ಥಿತಿಯ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ಗಳ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತವೆ. ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಎಂ '1 ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದರಿಂದ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಮರವನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು ಎಂದು ಗಮನಿಸಬಹುದು, ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಅಕ್ಷರಗಳು ಮರದ ಒಂದು ತುದಿಯನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಇದಕ್ಕೆ ತದ್ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ, ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಎಂ '2 ಅನ್ನು ಗಮನಿಸುವಾಗ, ಪ್ರತಿ ಅಕ್ಷರವು ಕೇವಲ ಒಂದು ಅಂಚಿನ ಉದ್ದವನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡುವಂತಹ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಮರವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಲು ಯಾವುದೇ ಮಾರ್ಗವಿಲ್ಲ ಎಂದು ಒಬ್ಬರು ನೋಡಬಹುದು. ಮಾದರಿಗಳು ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿರುವ ಜೀವಕೋಶಗಳ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ರೂಪಾಂತರ ಆಲೀಲಿಕ್ ಆವರ್ತನ (ವಿಎಎಫ್) ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ಬಂದರೆ, ಅಕ್ಷರದ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿನ ನಮೂದುಗಳು ರೂಪಾಂತರಗಳ ಆವರ್ತನಗಳಾಗಿವೆ ಮತ್ತು 0 ಮತ್ತು 1 ರ ನಡುವಿನ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಅಂದರೆ, ಜೀನೋಮ್ನಲ್ಲಿ ಒಂದು ಸ್ಥಾನವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಿದರೆ, ಅದಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾದ ನಮೂದು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಯು ರೂಪಾಂತರದೊಂದಿಗೆ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಜೀನೋಮ್ಗಳ ಆವರ್ತನಗಳನ್ನು ಹಿಡಿದಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಯೂಸೇಜ್ ಪರ್ಫೆಕ್ಟ್ ಫೈಲೋಜೆನಿ ಒಂದು ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ಚೌಕಟ್ಟಾಗಿದ್ದು ಅದನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿಯೂ ಬಳಸಬಹುದು. ಅಂತಹ ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆಯೆಂದರೆ ಅಪೂರ್ಣ ನಿರ್ದೇಶಿತ ಪರಿಪೂರ್ಣ ಫೈಲೋಜೆನಿ. ಈ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯು ನೈಜ, ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ ಅಪೂರ್ಣ ಮತ್ತು ಅಪೂರ್ಣ, ದತ್ತಾಂಶಗಳೊಂದಿಗಿನ ಪರಿಪೂರ್ಣ ಫೈಲೋಜೆನಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಅಂತಹ ವಿಧಾನವು ವಿಕಸನೀಯ ಹೋಲಿಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು SINE ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಈ ಸಣ್ಣ ಅಂತರ್ಸಂಪರ್ಕಿತ ಅಂಶಗಳು ಅನೇಕ ಜೀನೋಮ್ಗಳಲ್ಲಿ ಇರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಪಾರ್ಶ್ವದ ಅನುಕ್ರಮಗಳಿಂದ ಗುರುತಿಸಬಹುದು. SINEಗಳು ವಿವಿಧ ಪ್ರಭೇದಗಳ ಕೆಲವು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಆನುವಂಶಿಕತೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ. ದುರದೃಷ್ಟವಶಾತ್, ಒಂದು SINE ಕಾಣೆಯಾಗಿದ್ದರೆ, ಅಳಿಸುವ ಮೊದಲು ಆ SINE ಗಳು ಇದ್ದವೇ ಎಂದು ತಿಳಿಯಲು ಕಷ್ಟವಾಗುತ್ತದೆ. ಪರಿಪೂರ್ಣ ಫೈಲೋಜೆನಿ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ಪಡೆದ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ ನಾವು ಈ ಮಿತಿಗಳ ಹೊರತಾಗಿಯೂ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಮರವನ್ನು ಪುನರ್ನಿರ್ಮಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತೇವೆ. ಪರಿಪೂರ್ಣ ಫೈಲೋಜೆನಿಯನ್ನು ಹ್ಯಾಪ್ಲೋಟೈಪ್ ನಕ್ಷೆಗಳ ನಿರ್ಮಾಣದಲ್ಲೂ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪರಿಪೂರ್ಣ ಫೈಲೋಜೆನಿಯಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಲಾದ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ ಕಾಣೆಯಾದ ಮತ್ತು ಲಭ್ಯವಿಲ್ಲದ ಹ್ಯಾಪ್ಲೋಟೈಪ್ ದತ್ತಾಂಶದ ಬಗ್ಗೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಬಹುದು. ಜೀನೋಟೈಪ್ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ನಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಹ್ಯಾಪ್ಲೋಟೈಪ್ಗಳ ಸೆಟ್ ಪರಿಪೂರ್ಣ ಫೈಲೋಜೆನಿ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಬದ್ಧವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸುವ ಮೂಲಕ (ಜೊತೆಗೆ ಪರಿಪೂರ್ಣ ಮೆಂಡೆಲಿಯನ್ ಆನುವಂಶಿಕತೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಎಸ್ಎನ್ಪಿಗೆ ಕೇವಲ ಒಂದು ರೂಪಾಂತರವಿದೆ ಎಂಬ ಅಂಶದಂತಹ ಇತರ ಊಹೆಗಳು), ಕಾಣೆಯಾದ ಹ್ಯಾಪ್ಲೋಟೈಪ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಪಿಪಿಎಂ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಗದ್ದಲದ ವಿಎಎಫ್ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ಫೈಲೋಜೆನಿಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುವುದು ಕಠಿಣ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಇನ್ಫೆರೆನ್ಸ್ ಉಪಕರಣಗಳು ಇನ್ಫೆರೆನ್ಸ್ ಅನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದಾದಂತೆ ಮಾಡಲು ಕೆಲವು ಹ್ಯೂರಿಸ್ಟಿಕ್ ಹಂತಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ. ಗದ್ದಲದ ವಿಎಎಫ್ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ಫೈಲೋಜೆನಿಗಳನ್ನು ಊಹಿಸುವ ಸಾಧನಗಳ ಉದಾಹರಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಅನ್ಸೆಟ್ರೀ, ಕ್ಯಾನೋಪಿ, ಸಿಐಟಿಯುಪಿ, ಎಕ್ಸಾಕ್ಟ್ ಮತ್ತು ಫೈಲೊಡಬ್ಲ್ಯೂಜಿಎಸ್ ಸೇರಿವೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ, EXACT ಸಣ್ಣ ಗಾತ್ರದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಎಲ್ಲಾ ಸಂಭವನೀಯ ಮರಗಳ ಮೇಲೆ ಹಿಂಭಾಗದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಲು ಜಿಪಿಯುಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ ನಿಖರವಾದ ತೀರ್ಮಾನವನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಪಿಪಿಎಂಗೆ ವಿಸ್ತರಣೆಗಳನ್ನು ಪೂರಕ ಸಾಧನಗಳೊಂದಿಗೆ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮೆಡಿಸಿಸಿ, ಟುಮುಲ್ಟ್ ಮತ್ತು ಫಿಶ್ಟ್ರೀಸ್ನಂತಹ ಉಪಕರಣಗಳು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಆನುವಂಶಿಕ ಅಂಶ ಅಥವಾ ಪ್ಲಾಯ್ಡಿಯ ಪ್ರತಿಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಅಥವಾ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಅವಕಾಶ ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತವೆ, ಹೀಗಾಗಿ ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಲು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಬಾಹ್ಯ ಕೊಂಡಿಗಳ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ಸ್ ತಂತ್ರಾಂಶದ ಪಟ್ಟಿ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಮರಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಸೃಷ್ಟಿಗೆ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಹಲವಾರು ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಮರಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಅಂತಹ ಮತ್ತೊಂದು ಕಾರ್ಯಕ್ರಮ ಮರಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮ ಜೆನೆಟಿಕ್ಸ್ ಕ್ಷೇತ್ರದ ಹೊರಗೆ ಪರಿಪೂರ್ಣ ಫೈಲೋಜೆನಿಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಕಾಗದ, ಭಾಷಾ ಸಂಘವಾದ ಗಿಟ್ಹಬ್ನಲ್ಲಿ "ಬಹು-ಮಾದರಿ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಅನುಕ್ರಮ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ಕ್ಲೋನಲ್ ಮರದ ಪುನರ್ನಿರ್ಮಾಣಕ್ಕಾಗಿ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್" (ಅನ್ಸೆಸ್ಟ್ರೀ) "ಇಂಟ್ರಾ-ಟ್ಯೂಮರ್ ಹೆಟೆರೋಜೆನಿಟಿಯ ಪ್ರವೇಶಕ್ಕಾಗಿ ಗಿಟ್ಹಬ್ ಮತ್ತು ಮುಂದಿನ ಪೀಳಿಗೆಯ ಅನುಕ್ರಮದಿಂದ ಲಾಂಗಿಟ್ಯೂಡಿನಲ್ ಮತ್ತು ಸ್ಪೇಷಿಯಲ್ ಕ್ಲೋನಲ್ ಎವಲ್ಯೂಷನರಿ ಹಿಸ್ಟರಿಯನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುವುದು" (ಕ್ಯಾನೋಪಿ) ಗಿಟ್ಹಬ್ "ಮುಂದಿನ ಪೀಳಿಗೆಯ ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಗೆಡ್ಡೆಗಳಲ್ಲಿ ಕ್ಲೋನಾಲಿಟಿ ಇನ್ಫೆರೆನ್ಸ್"