McDonald–Kreitman test
ಮೆಕ್ಡೊನಾಲ್ಡ್-ಕ್ರಿಟ್ಮನ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯು ವಿಕಸನೀಯ ಮತ್ತು ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಜೀವಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸುವ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯಾಗಿದ್ದು, ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ವಿಕಸನವು ಸಂಭವಿಸಿದೆಯೇ ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಒಂದು ಜಾತಿಯೊಳಗಿನ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ವಿಕಾಸದ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಮತ್ತು ಅಳೆಯಲು ಮತ್ತು ಧನಾತ್ಮಕ ಆಯ್ಕೆಯಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಪರ್ಯಾಯಗಳ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು (ದಿಕ್ಕಿನ ಆಯ್ಕೆ ಎಂದೂ ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ). ಇದನ್ನು ಮಾಡಲು, ಮೆಕ್ಡೊನಾಲ್ಡ್-ಕ್ರೀಟ್ಮನ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯು ಒಂದು ಪ್ರಭೇದದೊಳಗಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು (ಬಹುರೂಪತೆ) ಎರಡು ರೀತಿಯ ತಾಣಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಭೇದಗಳ (ಪರ್ಯಾಯಗಳು) ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಕ್ಕೆ ಹೋಲಿಸುತ್ತದೆ, ತಟಸ್ಥ ಮತ್ತು ತಟಸ್ಥವಲ್ಲದ. ಪರ್ಯಾಯವು ಒಂದು ಜಾತಿಯೊಳಗೆ ಸ್ಥಿರವಾಗಿರುವ ನ್ಯೂಕ್ಲಿಯೋಟೈಡ್ ಅನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ವಿಭಿನ್ನ ನ್ಯೂಕ್ಲಿಯೋಟೈಡ್ ಅನ್ನು ಎರಡನೇ ಜಾತಿಯೊಳಗೆ ಒಂದೇ ಬೇಸ್ ಜೋಡಿ ಏಕರೂಪದ ಡಿಎನ್ಎ ಅನುಕ್ರಮಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ಥಿರಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಒಂದು ತಾಣವು ಅನುಕೂಲಕರವಾಗಿದ್ದರೆ ಅಥವಾ ಹಾನಿಕಾರಕವಾಗಿದ್ದರೆ ಅದು ತಟಸ್ಥವಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಪ್ರೋಟೀನ್-ಕೋಡಿಂಗ್ ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ಎರಡು ರೀತಿಯ ತಾಣಗಳು ಸಮಾನಾರ್ಥಕವಾಗಿರಬಹುದು ಅಥವಾ ಅಸಂಬದ್ಧವಾಗಿರಬಹುದು. ಡಿಎನ್ಎಯ ಪ್ರೋಟೀನ್-ಕೋಡಿಂಗ್ ಅನುಕ್ರಮದಲ್ಲಿ, ಆ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ಒಂದು ಬಿಂದುವಿನ ರೂಪಾಂತರವು ಅಮೈನೋ ಆಮ್ಲವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸದಿದ್ದರೆ ಒಂದು ತಾಣವು ಸಮಾನಾರ್ಥಕವಾಗಿದೆ, ಇದನ್ನು ಮೂಕ ರೂಪಾಂತರ ಎಂದೂ ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ರೂಪಾಂತರವು ಮೂಲತಃ ಪ್ರೋಟೀನ್-ಕೋಡಿಂಗ್ ಅನುಕ್ರಮದಿಂದ ಸಂಕೇತಿಸಲಾದ ಅಮೈನೋ ಆಮ್ಲದಲ್ಲಿ ಬದಲಾವಣೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗದ ಕಾರಣ, ಜೀವಿಗಳ ಫಿನೋಟೈಪ್ ಅಥವಾ ಗಮನಿಸಬಹುದಾದ ಗುಣಲಕ್ಷಣವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಮೂಕ ರೂಪಾಂತರದಿಂದ ಬದಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಡಿ. ಎನ್. ಎ. ಯ ಪ್ರೋಟೀನ್-ಕೋಡಿಂಗ್ ಅನುಕ್ರಮದಲ್ಲಿರುವ ಒಂದು ತಾಣವು, ಆ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿನ ಒಂದು ಬಿಂದುವಿನ ರೂಪಾಂತರವು ಅಮೈನೋ ಆಮ್ಲದಲ್ಲಿ ಬದಲಾವಣೆಗೆ ಕಾರಣವಾದರೆ, ಅದು ಜೀವಿಯ ಫಿನೋಟೈಪ್ನಲ್ಲಿ ಬದಲಾವಣೆಗೆ ಕಾರಣವಾದರೆ, ಅದು ನಾಮಸೂಚಕವಲ್ಲ. ವಿಶಿಷ್ಟವಾಗಿ, ಪ್ರೋಟೀನ್-ಕೋಡಿಂಗ್ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿನ ಮೂಕ ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ಮೆಕ್ಡೊನಾಲ್ಡ್-ಕ್ರೀಟ್ಮನ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ "ನಿಯಂತ್ರಣ" ವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. 1991ರಲ್ಲಿ, ಜಾನ್ ಎಚ್. ಮೆಕ್ಡೊನಾಲ್ಡ್ ಮತ್ತು ಮಾರ್ಟಿನ್ ಕ್ರೇಟ್ಮನ್ ಅವರು ಡ್ರೊಸೊಫಿಲಾ (ಹಣ್ಣಿನ ನೊಣಗಳು) ಮತ್ತು ಆಲ್ಕೋಹಾಲ್ ಡಿಹೈಡ್ರೋಜಿನೇಸ್ ಜೀನ್ನ ಅಮೈನೊ ಆಸಿಡ್ ಅನುಕ್ರಮದಲ್ಲಿನ ಅವುಗಳ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳ ಪ್ರಯೋಗವನ್ನು ಮಾಡುವಾಗ ಮೆಕ್ಡೊನಾಲ್ಡ್-ಕ್ರೇಟ್ಮನ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಪಡೆದರು. ಆನುವಂಶಿಕ ಚಲನೆಗಿಂತ ಧನಾತ್ಮಕ ಆಯ್ಕೆಯಿಂದ ನಿಗದಿಪಡಿಸಲಾದ ಬದಲಿಗಳ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ಮೆಕ್ಡೊನಾಲ್ಡ್ ಮತ್ತು ಕ್ರೇಟ್ಮನ್ ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಿದರು. ಮೆಕ್ಡೊನಾಲ್ಡ್-ಕ್ರಿಟ್ಮನ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಲು, ನಾವು ಮೊದಲು ಈ ಕೆಳಗಿನಂತೆ ತನಿಖೆಗೊಳಗಾದ ಪ್ರಭೇದಗಳ ಬಗೆಗಿನ ನಮ್ಮ ದತ್ತಾಂಶದ ದ್ವಿಮುಖ ಆಕಸ್ಮಿಕ ಕೋಷ್ಟಕವನ್ನು ಹೊಂದಿಸಬೇಕುಃ ಡಿಎಸ್ಃ ಪ್ರತಿ ಜೀನ್ ಡಿಎನ್ಗೆ ಸಮಾನಾರ್ಥಕ ಬದಲಿಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಃ ಪ್ರತಿ ಜೀನ್ ಪಿಎಸ್ಗೆ ಸಮಾನಾರ್ಥಕವಲ್ಲದ ಬದಲಿಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಃ ಪ್ರತಿ ಜೀನ್ ಪಿಎನ್ಗೆ ಸಮಾನಾರ್ಥಕ ಬಹುರೂಪತೆಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಃ ಪ್ರತಿ ಜೀನ್ಗೆ ಸಮಾನಾರ್ಥಕವಲ್ಲದ ಬಹುರೂಪತೆಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ ಡಿಎಸ್, ಡಿಎನ್, ಪಿಎಸ್ ಮತ್ತು ಪಿಎನ್ಗಳ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಲು, ನೀವು ಆಕಸ್ಮಿಕ ಕೋಷ್ಟಕದಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ರೀತಿಯ ವೇರಿಯೇಬಲ್ಗೆ ಪ್ರೋಟೀನ್-ಕೋಡಿಂಗ್ ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಎಣಿಸುತ್ತೀರಿ. ಮೆಕ್ಡೊನಾಲ್ಡ್-ಕ್ರೀಟ್ಮನ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಶೂನ್ಯ ಊಹೆಯೆಂದರೆ, ಒಂದು ಪ್ರಭೇದದೊಳಗಿನ ಸಮಾನಾರ್ಥಕವಲ್ಲದ ಮತ್ತು ಸಮಾನಾರ್ಥಕ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಅನುಪಾತವು ಜಾತಿಗಳ ನಡುವಿನ ಸಮಾನಾರ್ಥಕ ವ್ಯತ್ಯಾಸಕ್ಕೆ ಸಮಾನಾರ್ಥಕವಲ್ಲದ ಅನುಪಾತಕ್ಕೆ ಸಮಾನವಾಗಿರುತ್ತದೆ (ಅಂದರೆ. ಡಿಎನ್/ಡಿಎಸ್ = ಪಿಎನ್/ಪಿಎಸ್). ಧನಾತ್ಮಕ ಅಥವಾ ಋಣಾತ್ಮಕ ಆಯ್ಕೆಯು (ನೈಸರ್ಗಿಕ ಆಯ್ಕೆ) ನಾಮಸೂಚಕವಲ್ಲದ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಮೇಲೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರಿದಾಗ, ಅನುಪಾತಗಳು ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ಸಮಾನವಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಜಾತಿಗಳ ನಡುವಿನ ಸಮಾನಾರ್ಥಕವಲ್ಲದ ಮತ್ತು ಸಮಾನಾರ್ಥಕ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಅನುಪಾತವು ಜಾತಿಗಳೊಳಗಿನ ಸಮಾನಾರ್ಥಕವಲ್ಲದ ಮತ್ತು ಸಮಾನಾರ್ಥಕ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಅನುಪಾತಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆಯಿರುತ್ತದೆ (ಅಂದರೆ. ಋಣಾತ್ಮಕ ಆಯ್ಕೆಯು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿರುವಾಗ ಡಿಎನ್/ಡಿಎಸ್ <ಪಿಎನ್/ಪಿಎಸ್), ಮತ್ತು ಹಾನಿಕಾರಕ ರೂಪಾಂತರಗಳು ಬಹುರೂಪತೆಯ ಮೇಲೆ ಬಲವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತವೆ. ಜಾತಿಗಳೊಳಗಿನ ಸಮಾನಾರ್ಥಕವಲ್ಲದ ಮತ್ತು ಸಮಾನಾರ್ಥಕ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಅನುಪಾತವು ಜಾತಿಗಳ ನಡುವಿನ ಸಮಾನಾರ್ಥಕವಲ್ಲದ ಮತ್ತು ಸಮಾನಾರ್ಥಕ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಅನುಪಾತಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆಯಾಗಿದೆ (ಅಂದರೆ. ಡಿಎನ್/ಡಿಎಸ್> ಪಿಎನ್/ಪಿಎಸ್) ನಾವು ಧನಾತ್ಮಕ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಗಮನಿಸಿದಾಗ. ಧನಾತ್ಮಕ ಆಯ್ಕೆಯ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ರೂಪಾಂತರಗಳು ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಮೂಲಕ ವೇಗವಾಗಿ ಹರಡುವುದರಿಂದ, ಅವು ಬಹುರೂಪತೆಗೆ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡುವುದಿಲ್ಲ ಆದರೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತವೆ. ಸ್ಮಿತ್ ಮತ್ತು ಐರ್-ವಾಕರ್ ಪಡೆದ ಸಮೀಕರಣವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ನೈಸರ್ಗಿಕ ಆಯ್ಕೆಯಿಂದ ನಿಗದಿಪಡಿಸಲಾದ ಮೂಲ ಬದಲಿಗಳ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ನಾವು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಸೂತ್ರವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಬಹುದುಃ ಧನಾತ್ಮಕ ಆಯ್ಕೆಯಿಂದ ನಡೆಸಲ್ಪಡುವ ಬದಲಿಗಳ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಆಲ್ಫಾ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ಆಲ್ಫಾ-φ ಮತ್ತು 1ರ ನಡುವಿನ ಯಾವುದೇ ಸಂಖ್ಯೆಗೆ ಸಮನಾಗಿರಬಹುದು. ಆಲ್ಫಾದ ಋಣಾತ್ಮಕ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಮಾದರಿ ದೋಷ ಅಥವಾ ಮಾದರಿಯ ಉಲ್ಲಂಘನೆಗಳಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುತ್ತವೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಸ್ವಲ್ಪ ಹಾನಿಕಾರಕ ಅಮೈನೋ ಆಮ್ಲ ರೂಪಾಂತರಗಳ ಪ್ರತ್ಯೇಕತೆ. ಮೇಲಿನಂತೆ, ಇಲ್ಲಿ ನಮ್ಮ ಶೂನ್ಯ ಊಹೆಯು α = 0 ಆಗಿದೆ, ಮತ್ತು ನಾವು Dn/Ds ಅನ್ನು Pn/Ps ಗೆ ಸಮನಾಗಿರುತ್ತದೆ ಎಂದು ನಿರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತೇವೆ. ತಟಸ್ಥತೆಯ ಸೂಚ್ಯಂಕವು (ಎನ್ಐ) ತಟಸ್ಥತೆಯಿಂದ ನಿರ್ಗಮಿಸುವ ದಿಕ್ಕು ಮತ್ತು ಮಟ್ಟವನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸುತ್ತದೆ (ಇಲ್ಲಿ ಪಿಎನ್/ಪಿಎಸ್ ಮತ್ತು ಡಿಎನ್/ಡಿಎಸ್ ಅನುಪಾತಗಳು ಸಮಾನವಾಗಿರುತ್ತವೆ). ಮೌನ ರೂಪಾಂತರಗಳು ತಟಸ್ಥವಾಗಿವೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸುವಾಗ, ತಟಸ್ಥತೆಯ ಸೂಚ್ಯಂಕವು 1ಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿರುತ್ತದೆ (ಅಂದರೆ. ಎನ್ಐ> 1) ಋಣಾತ್ಮಕ ಆಯ್ಕೆಯು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿದೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಅಮೈನೊ ಆಸಿಡ್ ಪಾಲಿಮಾರ್ಫಿಸಮ್ ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ. ನೈಸರ್ಗಿಕ ಆಯ್ಕೆಯು ಶುದ್ಧೀಕರಣದ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಮತ್ತು ಹಾನಿಕಾರಕ ಆಲೀಲ್ಗಳಿಂದ ಕಳೆ ತೆಗೆಯುವಿಕೆಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತಿರುವುದರಿಂದ ಇದು ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ. ಮೌನ ರೂಪಾಂತರಗಳು ತಟಸ್ಥವಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ತಟಸ್ಥತೆಯ ಸೂಚ್ಯಂಕವು 1ಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆಯಿರುತ್ತದೆ (ಅಂದರೆ. ಎನ್ಐ <1) ಅಸಂಬದ್ಧ ವಿಚಲನದ ಅಧಿಕತೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿ ಧನಾತ್ಮಕ ಆಯ್ಕೆಯು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿರುವಾಗ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ. ಧನಾತ್ಮಕ ಆಯ್ಕೆಯು ಜಾತಿಗಳ ಮೇಲೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿರುವಾಗ, ನೈಸರ್ಗಿಕ ಆಯ್ಕೆಯು ಇತರ ಫಿನೋಟೈಪ್ಗಳಿಗಿಂತ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಫಿನೋಟೈಪ್ಗೆ ಒಲವು ತೋರುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಆ ಫಿನೋಟೈಪ್ಗೆ ಆಲೀಲ್ ಆವರ್ತನವು ಹೆಚ್ಚಾದಂತೆ ಜಾತಿಗಳಲ್ಲಿ ಒಲವುಳ್ಳ ಫಿನೋಟೈಪ್ ಸ್ಥಿರೀಕರಣಕ್ಕೆ ಹೋಗಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತದೆ. ತಟಸ್ಥತೆಯ ಸೂಚ್ಯಂಕವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು, ನಾವು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಸಮೀಕರಣವನ್ನು ಬಳಸಬಹುದುಃ ಮೆಕ್ಡೊನಾಲ್ಡ್-ಕ್ರಿಟ್ಮನ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿನ ದೋಷದ ಮೂಲಗಳು ಮೆಕ್ಡೊನಾಲ್ಡ್-ಕ್ರಿಟ್ಮನ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ನಡೆಸುವ ಒಂದು ನ್ಯೂನತೆಯೆಂದರೆ, ಪ್ರತಿ ಇತರ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯಂತೆ ಪರೀಕ್ಷೆಯು ದೋಷಕ್ಕೆ ಗುರಿಯಾಗುತ್ತದೆ. ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ವಿಕಾಸದ ಮಟ್ಟದ ಅಂದಾಜುಗಳಲ್ಲಿನ ದೋಷಗಳಿಗೆ ಅನೇಕ ಅಂಶಗಳು ಕೊಡುಗೆ ನೀಡಬಹುದು, ಇದರಲ್ಲಿ ಸ್ವಲ್ಪ ಹಾನಿಕಾರಕ ರೂಪಾಂತರಗಳ ಉಪಸ್ಥಿತಿ, ಜೀನೋಮ್ನಾದ್ಯಂತ ರೂಪಾಂತರದ ದರಗಳ ವ್ಯತ್ಯಾಸ, ಜೀನೋಮ್ನಾದ್ಯಂತ ಒಗ್ಗೂಡಿಸುವ ಇತಿಹಾಸಗಳಲ್ಲಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಗಾತ್ರದಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳು ಸೇರಿವೆ. ಈ ಎಲ್ಲಾ ಅಂಶಗಳು α ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ಕಾರಣವಾಗುತ್ತವೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಚಾರ್ಲ್ಸ್ವರ್ತ್ (2008), ಆಂಡೋಲ್ಫಟ್ಟೊ (2008), ಮತ್ತು ಐರ್-ವಾಕರ್ (2006) ನಡೆಸಿದ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಪ್ರಕಾರ, ಮೆಕ್ಡೊನಾಲ್ಡ್-ಕ್ರಿಟ್ಮನ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯು ಜಾತಿಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ವಲ್ಪ ಹಾನಿಕಾರಕ ರೂಪಾಂತರಗಳ ಉಪಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಹೊರತುಪಡಿಸಿ, ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಲ್ಲ ಎಂದು ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ನಂಬುವಂತೆ ಮಾಡುವಷ್ಟು ಯಾವುದೇ ಅಂಶಗಳು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿಲ್ಲ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ಸ್ವಲ್ಪ ಹಾನಿಕಾರಕ ರೂಪಾಂತರಗಳ ಉಪಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ವಿಕಾಸದ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಪರೀಕ್ಷೆಯು ಎಷ್ಟು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಅಂದಾಜು ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂಬ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ ಮೆಕ್ಡೊನಾಲ್ಡ್-ಕ್ರಿಟ್ಮನ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಲ್ಲ ಎಂದು ಅನೇಕವೇಳೆ ಭಾವಿಸಲಾಗಿದೆ. ಸ್ವಲ್ಪ ಹಾನಿಕರವಾದ ರೂಪಾಂತರವನ್ನು ನಕಾರಾತ್ಮಕ ಆಯ್ಕೆಯು ಬಹಳ ದುರ್ಬಲವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ರೂಪಾಂತರವೆಂದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬಹುದು, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಅದರ ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮತ್ತು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಆನುವಂಶಿಕ ಚಲನೆ ಎರಡರಿಂದಲೂ ನಿರ್ಧರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿ ಸ್ವಲ್ಪ ಹಾನಿಕಾರಕ ರೂಪಾಂತರಗಳು ಬೇರ್ಪಟ್ಟರೆ, ಧನಾತ್ಮಕ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವುದು ಕಷ್ಟವಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಧನಾತ್ಮಕ ಆಯ್ಕೆಯ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ದುರ್ಬಲ ಹಾನಿಕಾರಕ ರೂಪಾಂತರಗಳು ಬಲವಾಗಿ ಹಾನಿಕಾರಕ ರೂಪಾಂತರಗಳಿಗಿಂತ ಬಹುರೂಪತೆಗೆ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡುವ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅವಕಾಶವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ, ಆದರೆ ಇನ್ನೂ ಸ್ಥಿರೀಕರಣದ ಕಡಿಮೆ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಇದು ಮೆಕ್ಡೊನಾಲ್ಡ್-ಕ್ರಿಟ್ಮನ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ವಿಕಾಸದ ಮಟ್ಟದ ಅಂದಾಜಿನಲ್ಲಿ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ, ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ αಯ ಅಂದಾಜು ನಾಟಕೀಯವಾಗಿ ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತದೆ. ಇದಕ್ಕೆ ತದ್ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ, ಬಲವಾಗಿ ಹಾನಿಕಾರಕ ರೂಪಾಂತರಗಳು ಬಹುರೂಪತೆ ಅಥವಾ ವ್ಯತ್ಯಾಸಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುವುದಿಲ್ಲವಾದ್ದರಿಂದ, ಬಲವಾಗಿ ಹಾನಿಕಾರಕ ರೂಪಾಂತರಗಳು α ಯ ಅಂದಾಜುಗಳನ್ನು ಪಕ್ಷಪಾತ ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ. ಸ್ವಲ್ಪ ಹಾನಿಕಾರಕ ರೂಪಾಂತರಗಳ ಉಪಸ್ಥಿತಿಯು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಗಾತ್ರದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಇಳಿಕೆಯನ್ನು ಅನುಭವಿಸಿದ ವಂಶವಾಹಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಬಲವಾಗಿ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ. ಇದರರ್ಥ ಒಂದು ಪ್ರಭೇದದಲ್ಲಿ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಗಾತ್ರದಲ್ಲಿ ಇತ್ತೀಚಿನ ಕಡಿತವು ಸಂಭವಿಸಿದ ನಂತರ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಅಡಚಣೆಯ ನಂತರ, ಪ್ರೋಟೀನ್-ಕೋಡಿಂಗ್ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ವಲ್ಪ ಹಾನಿಕಾರಕ ರೂಪಾಂತರಗಳ ದೊಡ್ಡ ಉಪಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ನಾವು ಗಮನಿಸುತ್ತೇವೆ. ಸ್ವಲ್ಪ ಹಾನಿಕಾರಕ ರೂಪಾಂತರಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಳ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಗಾತ್ರದಲ್ಲಿ ಇತ್ತೀಚಿನ ಇಳಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ನಾವು ನೇರ ಸಂಪರ್ಕವನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು. ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಗಾತ್ರವು ಆವರ್ತನದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಾಗುವ ಸ್ವಲ್ಪ ಹಾನಿಕಾರಕ ರೂಪಾಂತರಗಳ ಪ್ರವೃತ್ತಿಯ ಮೇಲೆ ಏಕೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾಹಿತಿಗಾಗಿ, ನಿಯರ್ಲಿ ನ್ಯೂಟ್ರಲ್ ಥಿಯರಿ ಆಫ್ ಮಾಲಿಕ್ಯುಲರ್ ಎವಲ್ಯೂಷನ್ ಎಂಬ ಲೇಖನವನ್ನು ನೋಡಿ. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಪ್ರತಿ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯಂತೆ, ಮೆಕ್ಡೊನಾಲ್ಡ್ ಕ್ರೈಟ್ಮನ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ ಟೈಪ್ I ದೋಷ ಮತ್ತು ಟೈಪ್ II ದೋಷವನ್ನು ಹೊಂದುವ ಸಾಧ್ಯತೆ ಯಾವಾಗಲೂ ಇರುತ್ತದೆ. ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳೊಂದಿಗೆ, ಶೂನ್ಯ ಊಹೆಯು ನಿಜವಾಗಿದ್ದಾಗ ಅದನ್ನು ತಿರಸ್ಕರಿಸುವುದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು, ಟೈಪ್ I ದೋಷಗಳನ್ನು ಮಾಡುವುದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ನಾವು ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಬೇಕು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಮೆಕ್ಡೊನಾಲ್ಡ್ ಕ್ರೈಟ್ಮನ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯು ಟೈಪ್ I ದೋಷಕ್ಕೆ ಬಹಳ ದುರ್ಬಲವಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ನಿಜವಾದ ಶೂನ್ಯ ಊಹೆಯನ್ನು ಆಕಸ್ಮಿಕವಾಗಿ ತಿರಸ್ಕರಿಸಲು ಕಾರಣವಾಗುವ ಅನೇಕ ಅಂಶಗಳಿವೆ. ಅಂತಹ ಅಂಶಗಳು ಮರುಸಂಯೋಜನೆಯ ದರದಲ್ಲಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸ, ಅಸ್ಥಿರತೆಯಿಲ್ಲದ ಜನಸಂಖ್ಯೆ, ಸಣ್ಣ ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ಬೇರೆಯಾದ ಪ್ರಭೇದಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡ ಹೋಲಿಕೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ. ಈ ಎಲ್ಲಾ ಅಂಶಗಳು ಸಕಾರಾತ್ಮಕ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ಮೆಕ್ಡೊನಾಲ್ಡ್-ಕ್ರಿಟ್ಮನ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಮೇಲೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ, ಜೊತೆಗೆ ಒಂದು ಜಾತಿಯ ಮೇಲೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಕಾರಾತ್ಮಕ ಆಯ್ಕೆಯ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಒಂದು ಪ್ರಭೇದದ ಮೇಲೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಧನಾತ್ಮಕ ಆಯ್ಕೆಯ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಈ ಅಸಮರ್ಥತೆಯು ಆಗಾಗ್ಗೆ ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕತೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಶೂನ್ಯ ಊಹೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಾಗಿ ತಿರಸ್ಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಮೆಕ್ಡೊನಾಲ್ಡ್-ಕ್ರಿಟ್ಮನ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಮಾಡುವಾಗ, ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಹಲವಾರು ಟೈಪ್ II ದೋಷಗಳನ್ನು ಮಾಡುವುದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ತುಂಬಾ ದೋಷಪೂರಿತವಾಗಿರಬಹುದು ಮತ್ತು ಅದರ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ನಿಷ್ಪ್ರಯೋಜಕವೆಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುತ್ತವೆ. ಮೆಕ್ಡೊನಾಲ್ಡ್-ಕ್ರಿಟ್ಮನ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ದೋಷ-ಸರಿಪಡಿಸುವ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳು ಮೆಕ್ಡೊನಾಲ್ಡ್-ಕ್ರಿಟ್ಮನ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷೆಯ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಸುಧಾರಿಸುವುದು ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಯೋಗಗಳು ನಡೆಯುತ್ತಲೇ ಇವೆ. "ಮೆಕ್ಡೊನಾಲ್ಡ್-ಕ್ರೀಟ್ಮನ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ ದೋಷಗಳ ಮೂಲಗಳು" ಎಂಬ ಹಿಂದಿನ ವಿಭಾಗದಲ್ಲಿ ಚರ್ಚಿಸಿದಂತೆ, ಸ್ವಲ್ಪ ಹಾನಿಕಾರಕ ರೂಪಾಂತರಗಳ ಉಪಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ α ಅನ್ನು ತೀವ್ರವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲಾದ ದೋಷವು ಸರಿಪಡಿಸಬೇಕಾದ ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರಮುಖ ದೋಷವಾಗಿದೆ. ಮೆಕ್ಡೊನಾಲ್ಡ್-ಕ್ರೀಟ್ಮನ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಈ ಸಂಭಾವ್ಯ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯು ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ವಿಕಾಸದಿಂದಾಗಿ ಸಂಭವಿಸಿದ ಬದಲಿಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ದತ್ತಾಂಶ ಸೆಟ್ನಿಂದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮೌಲ್ಯದ ಕೆಳಗಿರುವ ಬಹುರೂಪತೆಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಸ್ವಲ್ಪ ಹಾನಿಕಾರಕ ರೂಪಾಂತರಗಳ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು, ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಡಿತ ಆವರ್ತನಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಇರುವ ಬಹುರೂಪತೆಗಳನ್ನು ಹೊರಗಿಡಲು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲಾಗಿದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ <8 ಪ್ರತಿಶತ ಅಥವಾ <5 ಪ್ರತಿಶತ (ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಕಡಿತ ಮೌಲ್ಯ ಹೇಗಿರಬೇಕು ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ಇನ್ನೂ ಹೆಚ್ಚಿನ ಚರ್ಚೆಗಳಿವೆ). ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಆವರ್ತನದ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಬಹುರೂಪತೆಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸದಿರುವ ಮೂಲಕ, ನೀವು ಸ್ವಲ್ಪ ಹಾನಿಕಾರಕ ರೂಪಾಂತರಗಳಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು, ಏಕೆಂದರೆ ಕಡಿಮೆ ಬಹುರೂಪತೆಗಳನ್ನು ಎಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು α ಅಂದಾಜನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲಾದ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ವಿಕಾಸದ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಅಷ್ಟು ತೀವ್ರವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ, ಇದು ಮೆಕ್ಡೊನಾಲ್ಡ್-ಕ್ರೀಟ್ಮನ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತದೆ. ಮೆಕ್ಡೊನಾಲ್ಡ್-ಕ್ರೀಟ್ಮನ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ ಟೈಪ್ I ದೋಷವನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವುದು ಅಗತ್ಯವಾದ ಒಂದು ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಾಗಿದೆ, ಹಿಂದಿನ ವಿಭಾಗದಲ್ಲಿ "ಮೆಕ್ಡೊನಾಲ್ಡ್ ಕ್ರೀಟ್ಮನ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯೊಂದಿಗೆ ದೋಷದ ಮೂಲಗಳು" ಎಂಬ ಚರ್ಚೆಯನ್ನು ನೋಡಿ. ಟೈಪ್ I ದೋಷಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುವ ಒಂದು ವಿಧಾನವೆಂದರೆ ಇತ್ತೀಚಿನ ಅಡಚಣೆಗೆ ಒಳಗಾದ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಬಳಸುವುದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುವುದು, ಅಂದರೆ ಅವು ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಗಾತ್ರದಲ್ಲಿ ಇತ್ತೀಚಿನ ಇಳಿಕೆಗೆ ಒಳಗಾಗಿವೆ. ಮೆಕ್ಡೊನಾಲ್ಡ್-ಕ್ರೀಟ್ಮನ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ನಿಖರವಾಗಿಸಲು, ದೊಡ್ಡ ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಉತ್ತಮ, ಆದರೆ "ದೊಡ್ಡದು" ಎಷ್ಟು ದೊಡ್ಡದು ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ಇನ್ನೂ ಚರ್ಚೆ ನಡೆಯುತ್ತಿದೆ. ಕೋಡಿಂಗ್ ಅಲ್ಲದ ಡಿಎನ್ಎ ಅನ್ವಯಗಳಲ್ಲಿ ಮೆಕ್ಡೊನಾಲ್ಡ್ ಕ್ರೈಟ್ಮನ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಟೈಪ್ I ದೋಷವನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವ ಮತ್ತೊಂದು ವಿಧಾನವಾದ ಪೀಟರ್ ಆಂಡೋಲ್ಫಾಟೊ, ಕೋಡಿಂಗ್ ಅಲ್ಲದ ಡಿಎನ್ಎಯಲ್ಲಿ ಆಯ್ಕೆಗಾಗಿ ಜೀನೋಮ್ವೈಡ್ ಸ್ಕ್ಯಾನ್ಗಳಲ್ಲಿ ಮರುಸಂಯೋಜನೆಯೊಂದಿಗೆ ಒಗ್ಗೂಡಿಸುವ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಮೂಲಕ ಮಹತ್ವದ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಲು ಸೂಚಿಸುತ್ತಾರೆ. ಇದನ್ನು ಮಾಡುವುದರಿಂದ, ನಿಮ್ಮ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ಸುಳ್ಳು ಧನಾತ್ಮಕ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಟೈಪ್ I ದೋಷಗಳನ್ನು ಮಾಡುವುದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಈ ಎಲ್ಲಾ ಸಂಭಾವ್ಯ ಮಾರ್ಗಗಳೊಂದಿಗೆ, ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ತಪ್ಪಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುವ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು, ಅವರು ಯಾವ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬೇಕು. ಅಡಾಪ್ಟಿವ್ ಎವಲ್ಯೂಷನ್ ಡೈರೆಕ್ಷನಲ್ ಆಯ್ಕೆ ಜಿ-ಟೆಸ್ಟ್ ನಕಾರಾತ್ಮಕ ಆಯ್ಕೆ (ನೈಸರ್ಗಿಕ ಆಯ್ಕೆ) ಕಾ/ಕೆಎಸ್ ಅನುಪಾತ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ಸ್ ಆಣ್ವಿಕ ವಿಕಸನ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಜೆನೆಟಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಸಹ ನೋಡಿ.