DNA barcoding
ಡಿಎನ್ಎ ಬಾರ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಂಶವಾಹಿ ಅಥವಾ ವಂಶವಾಹಿಗಳಿಂದ ಡಿಎನ್ಎಯ ಸಣ್ಣ ಭಾಗವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪ್ರಭೇದಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಡಿಎನ್ಎ ಬಾರ್ಕೋಡಿಂಗ್ನ ಪ್ರಮೇಯವೆಂದರೆ, ಅಂತಹ ಡಿಎನ್ಎ ವಿಭಾಗಗಳ ("ಅನುಕ್ರಮಗಳು" ಎಂದೂ ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ) ಉಲ್ಲೇಖ ಗ್ರಂಥಾಲಯದೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಸೂಪರ್ಮಾರ್ಕೆಟ್ ಸ್ಕ್ಯಾನರ್ ಯುಪಿಸಿ ಬಾರ್ಕೋಡ್ನ ಪರಿಚಿತ ಕಪ್ಪು ಪಟ್ಟೆಗಳನ್ನು ಅದರ ಸ್ಟಾಕ್ ನಲ್ಲಿರುವ ವಸ್ತುವನ್ನು ಅದರ ಉಲ್ಲೇಖ ದತ್ತಸಂಚಯಕ್ಕೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಲು ಬಳಸುವಂತೆಯೇ, ಒಂದು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ಜೀವಿಗಳನ್ನು ಪ್ರಭೇದಗಳಿಗೆ ಅನನ್ಯವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದು. ಈ "ಬಾರ್ಕೋಡ್ಗಳನ್ನು" ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಅಜ್ಞಾತ ಪ್ರಭೇದಗಳು ಅಥವಾ ಜೀವಿಗಳ ಭಾಗಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಪ್ರಯತ್ನದಲ್ಲಿ, ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ಟ್ಯಾಕ್ಸಾಗಳನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಲು ಅಥವಾ ಪ್ರಭೇದಗಳ ಗಡಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವ ಪ್ರಯತ್ನದಲ್ಲಿ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಟ್ಯಾಕ್ಸಾನಮಿಯೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ವಿವಿಧ ಜೀನ್ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ಬಾರ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಬಳಸಿ ವಿವಿಧ ಜೀವಿಗಳ ಗುಂಪುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರಾಣಿಗಳು ಮತ್ತು ಕೆಲವು ಪ್ರೋಟಿಸ್ಟ್ಗಳಿಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸುವ ಬಾರ್ಕೋಡ್ ಪ್ರದೇಶವು ಮೈಟೊಕಾಂಡ್ರಿಯದ ಡಿಎನ್ಎಯಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುವ ಸೈಟೋಕ್ರೋಮ್ ಸಿ ಆಕ್ಸಿಡೇಸ್ I (ಸಿಒಐ ಅಥವಾ ಸಿಒಎಕ್ಸ್ 1) ಜೀನ್ನ ಒಂದು ಭಾಗವಾಗಿದೆ. ಡಿಎನ್ಎ ಬಾರ್ಕೋಡಿಂಗ್ಗೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಇತರ ಜೀನ್ಗಳೆಂದರೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಶಿಲೀಂಧ್ರಗಳಿಗೆ ಬಳಸಲಾಗುವ ಆಂತರಿಕ ಲಿಪ್ಯಂತರಿತ ಸ್ಪೇಸರ್ (ಐಟಿಎಸ್) ಆರ್ಆರ್ಎನ್ಎ ಮತ್ತು ಸಸ್ಯಗಳಿಗೆ ಬಳಸಲಾಗುವ ರುಬಿಸ್ಕೋ. ವಿವಿಧ ವಂಶವಾಹಿ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸೂಕ್ಷ್ಮಜೀವಿಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ 16S rRNA ವಂಶವಾಹಿಯನ್ನು ಪ್ರೊಕಾರ್ಯೋಟ್ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೆ 18S rRNA ವಂಶವಾಹಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಸೂಕ್ಷ್ಮಜೀವಿಯ ಯುಕಾರ್ಯೋಟ್ಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. "ಬಾರ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಗ್ಯಾಪ್" ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಅಂತರ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ (ಪ್ರಭೇದಗಳ ನಡುವಿನ) ವ್ಯತ್ಯಾಸಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಅಂತರ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ (ಪ್ರಭೇದಗಳೊಳಗೆ) ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದರಿಂದ ಈ ವಂಶವಾಹಿ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಡಿಎನ್ಎ ಬಾರ್ಕೋಡಿಂಗ್ನ ಕೆಲವು ಅನ್ವಯಗಳಲ್ಲಿ ಇವು ಸೇರಿವೆಃ ಹೂವುಗಳು ಅಥವಾ ಹಣ್ಣುಗಳು ಲಭ್ಯವಿಲ್ಲದಿದ್ದರೂ ಸಹ ಸಸ್ಯದ ಎಲೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು; ಪರಾಗಸ್ಪರ್ಶ ಮಾಡುವ ಪ್ರಾಣಿಗಳ ದೇಹಗಳ ಮೇಲೆ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾದ ಪರಾಗವನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು; ವಯಸ್ಕರಿಗಿಂತ ಕಡಿಮೆ ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಕೀಟಗಳ ಲಾರ್ವಾಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು; ಅಥವಾ ಅದರ ಹೊಟ್ಟೆಯ ಅಂಶ, ಲಾಲಾರಸ ಅಥವಾ ಮಲದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಪ್ರಾಣಿಗಳ ಆಹಾರವನ್ನು ತನಿಖೆ ಮಾಡುವುದು. ಒಂದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಜೀವಿಗಳ ಡಿ. ಎನ್. ಎ. ಹೊಂದಿರುವ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ಜೀವಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಬಾರ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿದಾಗ, ಡಿ. ಎನ್. ಎ. ಮೆಟಾಬರ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಎಂಬ ಪದವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ. ನದಿಗಳು ಮತ್ತು ತೊರೆಗಳಲ್ಲಿನ ಡಯಾಟಮ್ ಸಮುದಾಯಗಳ ಡಿಎನ್ಎ ಮೆಟಾಬರ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಅನ್ನು ನೀರಿನ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. 5S rRNA ವಂಶವಾಹಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸೂಕ್ಷ್ಮಜೀವಿಯ ಸಮುದಾಯಗಳ ಮೇಲಿನ ಆರಂಭಿಕ ಡಿಎನ್ಎ ಅನುಕ್ರಮ ಕೆಲಸದಿಂದ ಹಿನ್ನೆಲೆ ಡಿಎನ್ಎ ಬಾರ್ಕೋಡಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ. 2003 ರಲ್ಲಿ, ಆಧುನಿಕ ಡಿಎನ್ಎ ಬಾರ್ಕೋಡಿಂಗ್ನ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಭಾಷೆಯನ್ನು ಪ್ರಭೇದಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಪ್ರಮಾಣಿತ ವಿಧಾನವಾಗಿ ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲಾಯಿತು, ಜೊತೆಗೆ ಆರ್ಡರ್ಗಳು ಮತ್ತು ಫೈಲಾಗಳಂತಹ ಹೆಚ್ಚಿನ ವರ್ಗಗಳಿಗೆ ಅಜ್ಞಾತ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಸಂಭಾವ್ಯವಾಗಿ ನಿಯೋಜಿಸಲಾಯಿತು, ಪಾಲ್ ಡಿ. ಎನ್. ಹೆಬರ್ಟ್ ಮತ್ತು ಇತರರು. ಕೆನಡಾದ ಒಂಟಾರಿಯೊದ ಗುಯೆಲ್ಫ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯದಿಂದ. ಹೆಬರ್ಟ್ ಮತ್ತು ಅವರ ಸಹೋದ್ಯೋಗಿಗಳು ಸೈಟೋಕ್ರೋಮ್ ಸಿ ಆಕ್ಸಿಡೇಸ್ I (ಸಿಒಐ) ವಂಶವಾಹಿಯ ಉಪಯುಕ್ತತೆಯನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಿದರು, ಇದನ್ನು ಮೊದಲು ಫೋಲ್ಮರ್ ಮತ್ತು ಇತರರು ಬಳಸಿದರು. 1994ರಲ್ಲಿ, ತಮ್ಮ ಪ್ರಕಟಿತ ಡಿ. ಎನ್. ಎ. ಪ್ರೈಮರ್ಗಳನ್ನು ಮೆಟಾಜೋವನ್ ಅಕಶೇರುಕಗಳ ನಡುವೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ತಾರತಮ್ಯದ ಸಾಧನವಾಗಿ ಜಾತಿಗಳ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಸಾಧನವಾಗಿ ಬಳಸಿದರು. ಸಿಒಐ ವಂಶವಾಹಿಯ "ಫೋಲ್ಮರ್ ಪ್ರದೇಶ" ವನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಡಿಎನ್ಎ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಅದರ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಮಾದರಿಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವರ್ಗಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಕ್ಕಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ಮರಳಿ ಪಡೆಯುವ ಸಾಪೇಕ್ಷ ಸುಲಭತೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಭೇದಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂರಕ್ಷಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಬೆರೆತ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಸಿ. ಓ. ಐ. ಯ ಕೆಲವು ಪ್ರಯೋಜನಗಳಾಗಿವೆ. ಪ್ರೊಫೈಲ್ಗಳನ್ನು "ಬಾರ್ಕೋಡ್ಗಳು" ಎಂದು ಹೆಬರ್ಟ್ ಮತ್ತು ಇತರರು ಕರೆಯುತ್ತಾರೆ. "ಜಾಗತಿಕ ಜೈವಿಕ ಗುರುತಿನ ವ್ಯವಸ್ಥೆ" ಗೆ ಆಧಾರವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದಾದ ಸಿ. ಓ. ಐ. ದತ್ತಸಂಚಯದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಲಾಗಿದೆ. ವಿಧಾನಗಳು ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಸಂರಕ್ಷಣೆ ಬಾರ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಉದ್ದೇಶಿತ ಮಾದರಿಯ ಅಂಗಾಂಶದಿಂದ, ಜೀವಿಗಳ ಮಿಶ್ರಣದಿಂದ (ಬೃಹತ್ ಮಾದರಿ) ಅಥವಾ ಪರಿಸರದ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಇರುವ ಡಿಎನ್ಎಯಿಂದ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ. ನೀರು ಅಥವಾ ಮಣ್ಣು). ಮಾದರಿ, ಸಂರಕ್ಷಣೆ ಅಥವಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ವಿಧಾನಗಳು ಆ ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ಮಾದರಿಗಳ ನಡುವೆ ಭಿನ್ನವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಅಂಗಾಂಶದ ಮಾದರಿಗಳು ಗುರಿ ಮಾದರಿಯ ಅಂಗಾಂಶದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಾರ್ಕೋಡ್ ಮಾಡಲು, ಚರ್ಮದ ಒಂದು ಸಣ್ಣ ತುಂಡು, ಅಳತೆ, ಕಾಲು ಅಥವಾ ಆಂಟೆನಾ ಸಾಕಾಗುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ (ಮಾದರಿಯ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ). ಮಾಲಿನ್ಯವನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು, ಮಾದರಿಗಳ ನಡುವೆ ಬಳಸಿದ ಉಪಕರಣಗಳನ್ನು ಕ್ರಿಮಿನಾಶಕಗೊಳಿಸುವುದು ಅವಶ್ಯಕವಾಗಿದೆ. ಒಂದು ಮಾದರಿಯ ಎರಡು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾಗಿದೆ, ಒಂದು ಆರ್ಕೈವ್ಗೆ ಮತ್ತು ಒಂದು ಬಾರ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ. ಡಿಎನ್ಎ ಅವನತಿಯ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ನಿವಾರಿಸಲು ಮಾದರಿ ಸಂರಕ್ಷಣೆ ಬಹಳ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಬೃಹತ್ ಮಾದರಿಯು ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿರುವ ಜೀವವರ್ಗೀಕರಣದ ಗುಂಪಿನ ಹಲವಾರು ಜೀವಿಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಪರಿಸರದ ಮಾದರಿಯ ಒಂದು ವಿಧವಾಗಿದೆ. ಬೃಹತ್ ಮಾದರಿಗಳು (ಇಲ್ಲಿ ಬಳಸುವ ಅರ್ಥದಲ್ಲಿ) ಮತ್ತು ಇತರ ಪರಿಸರ ಮಾದರಿಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವೆಂದರೆ ಬೃಹತ್ ಮಾದರಿಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಉತ್ತಮ-ಗುಣಮಟ್ಟದ ಡಿಎನ್ಎಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಬೃಹತ್ ಮಾದರಿಗಳ ಉದಾಹರಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಕಿಕ್-ನೆಟ್ನಿಂದ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾದ ಜಲವಾಸಿ ಮ್ಯಾಕ್ರೋ-ಅಕಶೇರುಕ ಮಾದರಿಗಳು ಅಥವಾ ಮಲೈಸ್ ಟ್ರ್ಯಾಪ್ನೊಂದಿಗೆ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾದ ಕೀಟ ಮಾದರಿಗಳು ಸೇರಿವೆ. ಏಕಕೋಶೀಯ ಯುಕಾರ್ಯೋಟ್ಗಳಂತಹ ಸಂಪೂರ್ಣ ಜೀವಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಲಾದ ಅಥವಾ ಗಾತ್ರ-ವಿಭಜಿತ ನೀರಿನ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಬೃಹತ್ ಮಾದರಿಗಳೆಂದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ರೂಪವಿಜ್ಞಾನ ಆಧಾರಿತ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಾಗಿ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಬಳಸುವ ಅದೇ ತಂತ್ರಗಳಿಂದ ಅಂತಹ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಬಹುದು. ಎನ್ವಿರಾನ್ಮೆಂಟಲ್ ಡಿ. ಎನ್. ಎ. (ಇ. ಡಿ. ಎನ್. ಎ.) ವಿಧಾನವು ಪರಿಸರದ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುವ ಜೀವಕೋಶದ ಅವಶೇಷಗಳು ಅಥವಾ ಬಾಹ್ಯಕೋಶೀಯ ಡಿ. ಎನ್. ಎ. ಯಿಂದ ಜಾತಿಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಮತ್ತು ಗುರುತಿಸಲು ಆಕ್ರಮಣಶೀಲವಲ್ಲದ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ನೀರು ಅಥವಾ ಮಣ್ಣು) ಬಾರ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಅಥವಾ ಮೆಟಾಬರ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಮೂಲಕ. ಈ ವಿಧಾನವು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಜೀವಿಗಳು ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಡಿ. ಎನ್. ಎ. ಅನ್ನು ಬಿಡುತ್ತವೆ ಎಂಬ ಅಂಶವನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ ಮತ್ತು ಈ ಪರಿಸರದ ಡಿ. ಎನ್. ಎ. ಯನ್ನು ಬಹಳ ಕಡಿಮೆ ಹೇರಳವಾಗಿರುವ ಜೀವಿಗಳಿಗೂ ಸಹ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಬಹುದು. ಹೀಗಾಗಿ, ಕ್ಷೇತ್ರ ಮಾದರಿಗಾಗಿ, ಗುರಿ ಜೀವಿ (ಗಳ) ಡಿಎನ್ಎ ಕಡಿಮೆ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಇರುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದ್ದರೆ, ಮಾಲಿನ್ಯವನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಪ್ರತಿ ಮಾದರಿ ಸೈಟ್ ಅಥವಾ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಡಿಎನ್ಎ-ಮುಕ್ತ ವಸ್ತು ಮತ್ತು ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಅತ್ಯಂತ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಭಾಗವಾಗಿದೆ. ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ಇ. ಡಿ. ಎನ್. ಎ ಮಾದರಿಯು ಯಾವಾಗಲೂ ಇಡೀ ಜೀವಕೋಶದ, ಜೀವಂತ ಸೂಕ್ಷ್ಮಜೀವಿಗಳ ಡಿ. ಎನ್. ಎ. ಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಅವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಇರುತ್ತವೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ನೈಸರ್ಗಿಕ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾದ ಸೂಕ್ಷ್ಮಜೀವಿಗಳ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಇಡಿಎನ್ಎ ಮಾದರಿಗಳು ಎಂದೂ ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಗುರಿ ಜೀವಿಗಳಿಂದಾಗಿ ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಮಾಲಿನ್ಯವು ಕಡಿಮೆ ಸಮಸ್ಯಾತ್ಮಕವಾಗಿದೆ. ಇ. ಡಿ. ಎನ್. ಎ ವಿಧಾನವನ್ನು ನೀರು, ಕೆಸರು, ಮಣ್ಣು, ಪ್ರಾಣಿಗಳ ಮಲ, ಹೊಟ್ಟೆಯ ಅಂಶ ಅಥವಾ ರಕ್ತದಂತಹ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾದರಿ ಪ್ರಕಾರಗಳ ಮೇಲೆ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಚಿಪ್ಪುಗಳು. ಡಿಎನ್ಎ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ, ವರ್ಧನೆ ಮತ್ತು ಡಿಎನ್ಎ ಬಾರ್ಕೋಡಿಂಗ್ಗೆ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿರುವ ಡಿಎನ್ಎ ಅನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಹಲವಾರು ವಿಭಿನ್ನ ಡಿಎನ್ಎ ಹೊರತೆಗೆಯುವ ವಿಧಾನಗಳು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿವೆ, ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚ, ಸಮಯ, ಮಾದರಿ ಪ್ರಕಾರ ಮತ್ತು ಇಳುವರಿಯಂತಹ ಅಂಶಗಳು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ವಿಧಾನದ ಆಯ್ಕೆಯ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತವೆ. ಪಾಲಿಮರೇಸ್ ಚೈನ್ ರಿಯಾಕ್ಷನ್ (ಪಿಸಿಆರ್) ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಆರ್ಗ್ಯಾನಿಸ್ಮಲ್ ಅಥವಾ ಇಡಿಎನ್ಎ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ಡಿಎನ್ಎ ಅನ್ನು ವರ್ಧಿಸಿದಾಗ, ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿರುವ ಇನ್ಹಿಬಿಟರ್ ಅಣುಗಳಿಂದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯು ಋಣಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಬಹುದು. ನಂತರದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಡಿಎನ್ಎ ಲಭ್ಯವಿದೆಯೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಈ ಪ್ರತಿರೋಧಕಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಡಿಎನ್ಎ ಬಾರ್ಕೋಡಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ ಹೊರತೆಗೆಯಲಾದ ಡಿಎನ್ಎಯ ವರ್ಧನೆಯು ಅಗತ್ಯ ಹಂತವಾಗಿದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ಡಿಎನ್ಎ ಬಾರ್ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಒಟ್ಟು ಡಿಎನ್ಎ ವಸ್ತುಗಳ ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಭಾಗವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಅನುಕ್ರಮಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ (ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ 400-800 ಬೇಸ್ ಜೋಡಿಗಳು). ಇ. ಡಿ. ಎನ್. ಎ ವಸ್ತುವಿನ ವರ್ಧನೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಣ್ಣ ತುಣುಕು ಗಾತ್ರಗಳ ಮೇಲೆ (<200 ಬೇಸ್ ಜೋಡಿಗಳು) ಕೇಂದ್ರೀಕೃತವಾಗಿರುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಇ. ಡಿ. ಎನ್. ಎ ಇತರ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಡಿ. ಎನ್. ಎ ವಸ್ತುಗಳಿಗಿಂತ ವಿಭಜನೆಯಾಗುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಕೆಲವು ಅಧ್ಯಯನಗಳು ಆಂಪ್ಲಿಕಾನ್ ಗಾತ್ರ ಮತ್ತು ಇಡಿಎನ್ಎಯ ಪತ್ತೆ ಪ್ರಮಾಣಗಳ ನಡುವೆ ಯಾವುದೇ ಸಂಬಂಧವಿಲ್ಲ ಎಂದು ವಾದಿಸುತ್ತವೆ. ಡಿಎನ್ಎ ಬಾರ್ಕೋಡ್ ಮಾರ್ಕರ್ ಪ್ರದೇಶವನ್ನು ವರ್ಧಿಸಿದಾಗ, ಡಿಎನ್ಎ ಅನುಕ್ರಮ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮಾರ್ಕರ್ ಪ್ರದೇಶವನ್ನು ಅನುಕ್ರಮಗೊಳಿಸುವುದು ಮುಂದಿನ ಹಂತವಾಗಿದೆ. ಅನೇಕ ವಿಭಿನ್ನ ಸೀಕ್ವೆನ್ಸಿಂಗ್ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗಳು ಲಭ್ಯವಿವೆ ಮತ್ತು ತಾಂತ್ರಿಕ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯು ವೇಗವಾಗಿ ನಡೆಯುತ್ತಿದೆ. ಡಿಎನ್ಎ ಬಾರ್ಕೋಡಿಂಗ್ಗೆ ಬಳಸುವ ಮಾರ್ಕರ್ ಆಯ್ಕೆ ಮಾರ್ಕರ್ಗಳನ್ನು ಬಾರ್ಕೋಡ್ಗಳು ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಡಿಎನ್ಎ ಬಾರ್ಕೋಡ್ಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಪ್ರಭೇದಗಳನ್ನು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ನಿರೂಪಿಸಲು, ಮಾಹಿತಿಯುಕ್ತ ಡಿಎನ್ಎ ಪ್ರದೇಶಗಳ ಆಯ್ಕೆಯು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಉತ್ತಮ ಡಿಎನ್ಎ ಬಾರ್ಕೋಡ್ ಕಡಿಮೆ ಅಂತರ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಂತರ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಹೊಂದಿರಬೇಕು ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪಕ ವರ್ಗೀಕರಣ ಅನ್ವಯಕ್ಕಾಗಿ ಸಾರ್ವತ್ರಿಕ ಪಿಸಿಆರ್ ಪ್ರೈಮರ್ಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಸಂರಕ್ಷಿತ ಪಾರ್ಶ್ವದ ತಾಣಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಬೇಕು. ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಿದ ಜೀವಿಗಳ ಗುಂಪಿನಲ್ಲಿನ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಥವಾ ಎಲ್ಲಾ ಪ್ರಭೇದಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ಮತ್ತು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುವ ಪ್ರೈಮರ್ಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವುದು ಇದರ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ. ಬಾರ್ಕೋಡ್ ಅನುಕ್ರಮದ ಉದ್ದವು ಪ್ರಸ್ತುತ ಮಾದರಿ ಮೂಲ, ಡಿಎನ್ಎ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ, ವರ್ಧನೆ ಮತ್ತು ಅನುಕ್ರಮ ವಿಧಾನಗಳೊಂದಿಗೆ ಬಳಸುವಷ್ಟು ಚಿಕ್ಕದಾಗಿರಬೇಕು. ಆದರ್ಶಪ್ರಾಯವಾಗಿ, ವೈರಸ್ಗಳಿಂದ ಹಿಡಿದು ಸಸ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಾಣಿಗಳವರೆಗಿನ ಎಲ್ಲಾ ವರ್ಗೀಕರಣ ಗುಂಪುಗಳಿಗೆ ಒಂದು ಜೀನ್ ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅಂತಹ ಯಾವುದೇ ವಂಶವಾಹಿ ಪ್ರದೇಶವು ಇನ್ನೂ ಕಂಡುಬಂದಿಲ್ಲ, ಆದ್ದರಿಂದ ವಿವಿಧ ಗುಂಪುಗಳ ಜೀವಿಗಳಿಗೆ ಅಥವಾ ಅಧ್ಯಯನದ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ವಿಭಿನ್ನ ಬಾರ್ಕೋಡ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರಾಣಿಗಳಿಗೆ, ಅತ್ಯಂತ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಬಾರ್ಕೋಡ್ ಮೈಟೊಕಾಂಡ್ರಿಯದ ಸೈಟೋಕ್ರೋಮ್ ಸಿ ಆಕ್ಸಿಡೇಸ್ I (ಸಿಒಐ) ಲೋಕಸ್ ಆಗಿದೆ. ಸೈಟ್ಬಿ, 12ಎಸ್ ಅಥವಾ 16ಎಸ್ನಂತಹ ಇತರ ಮೈಟೊಕಾಂಡ್ರಿಯದ ವಂಶವಾಹಿಗಳನ್ನು ಸಹ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇಂಟ್ರಾನ್ಗಳ ಕೊರತೆ, ಅವುಗಳ ಹ್ಯಾಪ್ಲಾಯ್ಡ್ ಆನುವಂಶಿಕ ವಿಧಾನ ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಸೀಮಿತ ಮರುಸಂಯೋಜನೆಯಿಂದಾಗಿ ಮೈಟೊಕಾಂಡ್ರಿಯದ ವಂಶವಾಹಿಗಳಿಗೆ ಪರಮಾಣು ವಂಶವಾಹಿಗಳಿಗಿಂತ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಪ್ರತಿ ಜೀವಕೋಶವು ವಿವಿಧ ಮೈಟೊಕಾಂಡ್ರಿಯವನ್ನು (ಹಲವಾರು ಸಾವಿರದವರೆಗೆ) ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ಹಲವಾರು ವೃತ್ತಾಕಾರದ ಡಿಎನ್ಎ ಅಣುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ ಮಾದರಿ ಅಂಗಾಂಶವು ಸೀಮಿತವಾಗಿದ್ದರೂ ಸಹ ಮೈಟೊಕಾಂಡ್ರಿಯವು ಡಿಎನ್ಎಯ ಹೇರಳವಾದ ಮೂಲವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಸಸ್ಯಗಳಲ್ಲಿ, ಮೈಟೊಕಾಂಡ್ರಿಯದ ವಂಶವಾಹಿಗಳು ಡಿಎನ್ಎ ಬಾರ್ಕೋಡಿಂಗ್ಗೆ ಸೂಕ್ತವಲ್ಲ ಏಕೆಂದರೆ ಅವು ಕಡಿಮೆ ರೂಪಾಂತರದ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತವೆ. ಕ್ಲೋರೋಪ್ಲಾಸ್ಟ್ ಜೀನೋಮ್ನಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಜೀನ್ಗಳು ಕಂಡುಬಂದಿವೆ, ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಂತ ಭರವಸೆಯ ಜೀನ್ ಎಂದರೆ ಸ್ವತಃ ಮ್ಯಾಚುರೇಸ್ ಕೆ ಜೀನ್ (ಮ್ಯಾಟ್ಕೆ) ಅಥವಾ ಇತರ ಜೀನ್ಗಳ ಸಹಯೋಗ. ರೈಬೋಸೋಮಲ್ ಇಂಟರ್ನಲ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಕ್ರೈಬ್ಡ್ ಸ್ಪೇಸರ್ಗಳು (ಐಟಿಎಸ್ ಡಿಎನ್ಎ) ಮತ್ತು ಮ್ಯಾಟ್ಕೆ, ಆರ್ಬಿಸಿಎಲ್, ಟಿಆರ್ಎನ್ಎಚ್ ಅಥವಾ ಇತರ ವಂಶವಾಹಿಗಳಂತಹ ಬಹು-ಲೋಕಸ್ ಗುರುತುಗಳನ್ನು ಸಹ ಜಾತಿಗಳ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗಿದೆ. ಎರಡು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಕ್ಲೋರೋಪ್ಲಾಸ್ಟ್ ಬಾರ್ಕೋಡ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ ಸಸ್ಯ ಪ್ರಭೇದಗಳ ನಡುವಿನ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ತಾರತಮ್ಯವನ್ನು ಸಾಧಿಸಲಾಗಿದೆ. ಬ್ಯಾಕ್ಟೀರಿಯಾಗಳಿಗೆ, ರೈಬೋಸೋಮಲ್ ಆರ್ಎನ್ಎ (16ಎಸ್) ವಂಶವಾಹಿಯ ಸಣ್ಣ ಉಪಘಟಕವನ್ನು ವಿವಿಧ ವರ್ಗಗಳಿಗೆ ಬಳಸಬಹುದು, ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಹೆಚ್ಚು ಸಂರಕ್ಷಿತವಾಗಿದೆ. ಕೆಲವು ಅಧ್ಯಯನಗಳು ಸಿಒಐ, ಟೈಪ್ II ಚಾಪೆರೋನಿನ್ (ಸಿಪಿಎನ್ 60) ಅಥವಾ ಆರ್ಎನ್ಎ ಪಾಲಿಮರೇಸ್ನ (ಆರ್ಪಿಒಬಿ) β ಉಪಘಟಕವು ಬ್ಯಾಕ್ಟೀರಿಯಾದ ಡಿಎನ್ಎ ಬಾರ್ಕೋಡ್ಗಳಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತವೆ. ಬಾರ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಶಿಲೀಂಧ್ರಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಸವಾಲಿನವು, ಮತ್ತು ಒಂದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರೈಮರ್ ಸಂಯೋಜನೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರಬಹುದು. ಸಿಒಐ ಮಾರ್ಕರ್ ಕೆಲವು ಶಿಲೀಂಧ್ರ ಗುಂಪುಗಳಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಇತರರಲ್ಲಿ ಸಮಾನವಾಗಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿಲ್ಲ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಐಟಿಎಸ್ ಆರ್ಡಿಎನ್ಎ ಮತ್ತು ನ್ಯೂಕ್ಲಿಯರ್ ರೈಬೋಸೋಮಲ್ ಆರ್ಎನ್ಎಯ (28ಎಸ್ ಎಲ್ಎಸ್ಯು ಆರ್ಆರ್ಎನ್ಎ) ದೊಡ್ಡ ಉಪಘಟಕಗಳಂತಹ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಗುರುತುಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಪ್ರೋಟಿಸ್ಟ್ಗಳ ಗುಂಪಿನೊಳಗೆ, 28S rDNAಯ D1-D2 ಅಥವಾ D2-D3 ಪ್ರದೇಶಗಳು, 18S rRNA ವಂಶವಾಹಿಯ V4 ಉಪಪ್ರದೇಶ, ITS rDNA ಮತ್ತು COIಗಳಂತಹ ವಿವಿಧ ಬಾರ್ಕೋಡ್ಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲಾಗಿದೆ. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಕೆಲವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಬಾರ್ಕೋಡ್ಗಳನ್ನು ದ್ಯುತಿಸಂಶ್ಲೇಷಕ ಪ್ರೊಟಿಸ್ಟ್ಗಳಿಗೆ ಬಳಸಬಹುದು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ರಿಬ್ಯುಲೋಸ್-1,5-ಬಿಸ್ಫಾಸ್ಫೇಟ್ ಕಾರ್ಬಾಕ್ಸಿಲೇಸ್-ಆಕ್ಸಿಜನೇಸ್ ಜೀನ್ (ಆರ್ಬಿಸಿಎಲ್) ಮತ್ತು ಕ್ಲೋರೋಪ್ಲಾಸ್ಟಿಕ್ 23ಎಸ್ ಆರ್ಆರ್ಎನ್ಎ ಜೀನ್ನ ದೊಡ್ಡ ಉಪಘಟಕ. ಬಾರ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಅಥವಾ ಮೆಟಾಬರ್ಕೋಡಿಂಗ್ನಿಂದ ಪಡೆದ ಅನುಕ್ರಮಗಳ ಟ್ಯಾಕ್ಸಾನಮಿಕ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಾಗಿ ಉಲ್ಲೇಖ ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳು ಮತ್ತು ಬಯೋಇನ್ಫರ್ಮ್ಯಾಟಿಕ್ಸ್ ಉಲ್ಲೇಖ ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಎಂದೂ ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ದತ್ತಸಂಚಯಗಳು ಈ ಹಿಂದೆ ಗುರುತಿಸಲಾದ ವರ್ಗಕ್ಕೆ ನಿಯೋಜಿಸಲಾದ ಡಿಎನ್ಎ ಬಾರ್ಕೋಡ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಉಲ್ಲೇಖ ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳು ಜೀವಿಗಳ ಗುಂಪಿನೊಳಗಿನ ಎಲ್ಲಾ ಪ್ರಭೇದಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಹೊಸ ನಮೂದುಗಳನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ರಚಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸ್ಥೂಲ ಮತ್ತು ಅನೇಕ ಸೂಕ್ಷ್ಮಜೀವಿಗಳ (ಪಾಚಿಗಳಂತಹ) ವಿಷಯದಲ್ಲಿ, ಈ ಉಲ್ಲೇಖ ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳಿಗೆ ವಿವರವಾದ ದಾಖಲೆಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ (ಮಾದರಿ ಸ್ಥಳ ಮತ್ತು ದಿನಾಂಕ, ಅದನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ವ್ಯಕ್ತಿ, ಚಿತ್ರ, ಇತ್ಯಾದಿ). ಮತ್ತು ವೋಚರ್ ಮಾದರಿಯ ಅಧಿಕೃತ ವರ್ಗೀಕರಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ಜೊತೆಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸ್ವರೂಪದಲ್ಲಿ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಸಲ್ಲಿಸುವುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅಂತಹ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಕೇವಲ ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಪ್ರಭೇದಗಳಿಗೆ ಮಾತ್ರ ಪೂರೈಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ಮ್ಯೂಸಿಯಂ ಸಂಗ್ರಹಣೆಗಳು, ಗಿಡಮೂಲಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಸಹಯೋಗ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಚೀಟಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಗುರುತಿನ ನಿಖರತೆಗೆ ವರ್ಗೀಕರಣದ ಸಮಗ್ರ ವ್ಯಾಪ್ತಿ ಮತ್ತು ವಿಷಯದ ಗುಣಮಟ್ಟ ಎರಡೂ ಮುಖ್ಯವಾಗಿವೆ. ಸೂಕ್ಷ್ಮಜೀವಿಯ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಭೇದಗಳ ಹೆಸರುಗಳಿಗೆ ಯಾವುದೇ ಡಿಎನ್ಎ ಮಾಹಿತಿಯಿಲ್ಲ, ಮತ್ತು ಅನೇಕ ಡಿಎನ್ಎ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಯಾವುದೇ ಲಿನ್ನಿಯನ್ ದ್ವಿಪದಕ್ಕೆ ನಿಯೋಜಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಜೀವಿಗಳ ಗುಂಪು ಮತ್ತು ಬಳಸಿದ ಆನುವಂಶಿಕ ಗುರುತುಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ಹಲವಾರು ಉಲ್ಲೇಖ ದತ್ತಸಂಚಯಗಳು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿವೆ. ಸಣ್ಣ, ರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ದತ್ತಸಂಚಯಗಳಿವೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ. ಫಿನ್ಬೋಲ್), ಮತ್ತು ಇಂಟರ್ನ್ಯಾಷನಲ್ ಬಾರ್ಕೋಡ್ ಆಫ್ ಲೈಫ್ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ (ಐಬೋಲ್) ನಂತಹ ದೊಡ್ಡ ಒಕ್ಕೂಟ. 2007ರಲ್ಲಿ ಪ್ರಾರಂಭವಾದ ಬಾರ್ಕೋಡ್ ಆಫ್ ಲೈಫ್ ಡೇಟಾ ಸಿಸ್ಟಮ್ (BOLD) 2022ರಲ್ಲಿ ಸುಮಾರು 7,80,000 ಬಿಐಎನ್ಗಳನ್ನು (ಬಾರ್ಕೋಡ್ ಸೂಚ್ಯಂಕ ಸಂಖ್ಯೆಗಳು) ಹೊಂದಿರುವ ಅತಿದೊಡ್ಡ ದತ್ತಸಂಚಯಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. ಇದು ಬಾರ್ಕೋಡ್ ಅಧ್ಯಯನಗಳಿಗಾಗಿ ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಅನುಕ್ರಮ ದಾಖಲೆಗಳಿಗಾಗಿ ಮುಕ್ತವಾಗಿ ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದಾದ ಭಂಡಾರವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಇದು ಬಾರ್ಕೋಡ್ ದತ್ತಾಂಶದ ನಿರ್ವಹಣೆ, ಗುಣಮಟ್ಟದ ಭರವಸೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಕಾರ್ಯಪೀಠವೂ ಆಗಿದೆ. ದತ್ತಸಂಚಯವು ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಸಿಒಐ ಆನುವಂಶಿಕ ಗುರುತಿನ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಪ್ರಾಣಿಗಳ ಬಿಐಎನ್ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಸಸ್ಯ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಾಗಿ, BOLD ಮ್ಯಾಟ್ಕೆ ಮತ್ತು ಆರ್ಬಿಸಿಎಲ್ನಿಂದ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಯುನಿಟ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಅನ್ನು 2003 ರಲ್ಲಿ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲಾಯಿತು ಮತ್ತು ಇದು ನ್ಯೂಕ್ಲಿಯರ್ ರೈಬೋಸೋಮಲ್ ಇಂಟರ್ನಲ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಕ್ರಿಬ್ಡ್ ಸ್ಪೇಸರ್ (ಐಟಿಎಸ್) ಜೆನೆಟಿಕ್ ಮಾರ್ಕರ್ ಪ್ರದೇಶದೊಂದಿಗೆ ಶಿಲೀಂಧ್ರಗಳ (ಮತ್ತು 2018 ರಿಂದ ಎಲ್ಲಾ ಯುಕಾರ್ಯೋಟಿಕ್) ಪ್ರಭೇದಗಳ ಆಣ್ವಿಕ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಾಗಿ ಒಂದು ಉಲ್ಲೇಖ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಆಗಿದೆ. ಈ ದತ್ತಸಂಚಯವು ಪ್ರಭೇದಗಳ ಊಹೆಗಳ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆಃ ನೀವು ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಬಯಸುವ ಶೇಕಡಾವಾರು ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ನೀವು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೀರಿ, ಮತ್ತು ತಜ್ಞರು ಗುರುತಿಸಿದ ಚೀಟಿ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ಪಡೆದ ಅನುಕ್ರಮಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. Diat.barcode Diat.barcode ದತ್ತಸಂಚಯವನ್ನು ಮೊದಲ ಬಾರಿಗೆ ಆರ್-ಸಿಸ್ಟ್ಃಃ ಡಯಾಟಮ್ ಎಂಬ ಹೆಸರಿನಲ್ಲಿ 2016ರಲ್ಲಿ ಎರಡು ಮೂಲಗಳಿಂದ ದತ್ತಾಂಶದೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ ಪ್ರಕಟಿಸಲಾಯಿತುಃ ಫ್ರೆಂಚ್ ನ್ಯಾಷನಲ್ ಇನ್ಸ್ಟಿಟ್ಯೂಟ್ ಫಾರ್ ಅಗ್ರಿಕಲ್ಚರಲ್ ರಿಸರ್ಚ್ನ (ಐಎನ್ಆರ್ಎ) ಜಲಜೀವಶಾಸ್ತ್ರ ಕೇಂದ್ರದಲ್ಲಿರುವ ಥೋಂನ್ ಕಲ್ಚರ್ ಕಲೆಕ್ಷನ್ (ಟಿಸಿಸಿ) ಮತ್ತು ಎನ್ಸಿಬಿಐ (ನ್ಯಾಷನಲ್ ಸೆಂಟರ್ ಫಾರ್ ಬಯೋಟೆಕ್ನಾಲಜಿ ಇನ್ಫರ್ಮೇಷನ್) ನ್ಯೂಕ್ಲಿಯೋಟೈಡ್ ದತ್ತಸಂಚಯದಿಂದ. Diat.barcode ಎರಡು ಆನುವಂಶಿಕ ಗುರುತುಗಳಾದ rbcL (ರಿಬ್ಯುಲೋಸ್-1,5-ಬಿಸ್ಫಾಸ್ಫೇಟ್ ಕಾರ್ಬಾಕ್ಸಿಲೇಸ್/ಆಕ್ಸಿಜನೇಸ್) ಮತ್ತು 18S (18S ರೈಬೋಸೋಮಲ್ RNA) ಗಾಗಿ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ದತ್ತಸಂಚಯವು ಪ್ರಭೇದಗಳ ರೂಪವಿಜ್ಞಾನದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು (ಬಯೋವೋಲ್ಯೂಮ್, ಗಾತ್ರದ ಆಯಾಮಗಳು, ಇತ್ಯಾದಿ) ಮುಂತಾದ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಹ ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ), ಜೀವ-ರೂಪಗಳು (ಚಲನಶೀಲತೆ, ವಸಾಹತು-ಪ್ರಕಾರ, ಇತ್ಯಾದಿ) ಅಥವಾ ಪರಿಸರದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು (ಮಾಲಿನ್ಯ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆ, ಇತ್ಯಾದಿ). ಉತ್ತಮ ರಚನೆಯ, ಶುದ್ಧ ಮತ್ತು ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದಾದ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಪಡೆಯಲು, ಜೈವಿಕ ಮಾಹಿತಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಕಚ್ಚಾ ಅನುಕ್ರಮ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸಂಸ್ಕರಿಸಬೇಕು. ಅನುಕ್ರಮ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಫಾಸ್ಟ್ಕ್ಯೂ ಕಡತವು ಎರಡು ರೀತಿಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆಃ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಪತ್ತೆಯಾದ ಅನುಕ್ರಮಗಳು (ಫಾಸ್ಟಾ ಕಡತ) ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಡಿಎನ್ಎ ಅನುಕ್ರಮದ ಪ್ರತಿ ನ್ಯೂಕ್ಲಿಯೋಟೈಡ್ಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಅಂಕಗಳೊಂದಿಗೆ (ಪಿಎಚ್ಆರ್ಇಡಿ ಅಂಕಗಳು) ಗುಣಮಟ್ಟದ ಕಡತ. ಪಿಎಚ್ಆರ್ಇಡಿ ಅಂಕಗಳು ಸಂಬಂಧಿತ ನ್ಯೂಕ್ಲಿಯೋಟೈಡ್ ಅನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಗಳಿಸಿದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತವೆ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ಪ್ರತಿ ಡಿಎನ್ಎ ಅನುಕ್ರಮದ ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ ಪಿಎಚ್ಆರ್ಇಡಿ ಅಂಕವು ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತದೆ. ಹೀಗಾಗಿ ಕೆಲವು ಬಯೋಇನ್ಫರ್ಮ್ಯಾಟಿಕ್ಸ್ ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳು ಅನುಕ್ರಮಗಳ ಅಂತ್ಯವನ್ನು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಿತಿಯಲ್ಲಿ ಸರಳವಾಗಿ ಕತ್ತರಿಸುತ್ತವೆ. ಮೈಸೆಕ್ನಂತಹ ಕೆಲವು ಅನುಕ್ರಮ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು, ಜೋಡಿ-ಅಂತ್ಯದ ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ, ಈ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ಎರಡೂ ದಿಕ್ಕುಗಳಿಂದ ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಅತಿಕ್ರಮಿಸುವ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ನಂತರ ಕಾಂಟಿಗ್ಗಳಾಗಿ ಜೋಡಿಸಿ ವಿಲೀನಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ಹಲವಾರು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಒಂದೇ ಓಟದಲ್ಲಿ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸಣ್ಣ ಡಿಎನ್ಎ ತುಣುಕು, ಟ್ಯಾಗ್ನಿಂದ ನಿರೂಪಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಡಿಮಲ್ಟಿಪ್ಲೆಕ್ಸಿಂಗ್ ಹಂತದಲ್ಲಿ, ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪುನಃ ಜೋಡಿಸಲು ಈ ಟ್ಯಾಗ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಮೊದಲು, ಟ್ಯಾಗ್ಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಅಡಾಪ್ಟರುಗಳನ್ನು ಬಾರ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಅನುಕ್ರಮ ಡಿಎನ್ಎ ತುಣುಕುಗಳಿಂದ ತೆಗೆದುಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ. ಟ್ರಿಮ್ಮಿಂಗ್ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಕಳಪೆ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಅನುಕ್ರಮಗಳು (ಕಡಿಮೆ ಪಿಎಚ್ಆರ್ಇಡಿ ಅಂಕಗಳು), ಅಥವಾ ಉದ್ದೇಶಿತ ಡಿಎನ್ಎ ಬಾರ್ಕೋಡ್ಗಿಂತ ಚಿಕ್ಕದಾದ ಅಥವಾ ಉದ್ದವಾದ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ. ಎಲ್ಲಾ ಗುಣಮಟ್ಟದ-ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಲಾದ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಅವುಗಳ ಸಮೃದ್ಧಿಯ ಮಾಹಿತಿಯೊಂದಿಗೆ ವಿಶಿಷ್ಟ ರೀಡ್ಗಳ (ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಅನುಕ್ರಮ ಘಟಕಗಳು ಐ. ಎಸ್. ಯು. ಗಳು) ಗುಂಪಿಗೆ ಸೇರಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಪುನರಾವರ್ತನೆಯ ಹಂತವಾಗಿದೆ. ಅದರ ನಂತರ, ಚಿಮೆರಾಗಳು (ಅಂದರೆ. ಮಿಶ್ರ ಮೂಲದ ತುಣುಕುಗಳಿಂದ ರೂಪುಗೊಂಡ ಸಂಯುಕ್ತ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ತೆಗೆದುಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಅನೇಕ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಒಟಿಯುಗಳಾಗಿ (ಆಪರೇಷನಲ್ ಟ್ಯಾಕ್ಸಾನಮಿಕ್ ಯುನಿಟ್ಗಳು) ವರ್ಗೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮೋಥೂರ್, ಅಪರ್ಸ್, ಕೈಮ್, ಗ್ಯಾಲಕ್ಸಿ, ಒಬಿಟೂಲ್ಸ್, ಜೆಎಎಂಪಿ, ಬಾರ್ಕ್ ಮತ್ತು ಡಿಎಡಿಎ2ಗಳು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬಳಸುವ ಜೈವಿಕ ಮಾಹಿತಿ ತಂತ್ರಾಂಶಗಳಾಗಿವೆ. ಓದುವಿಕೆಯ ಸಮೃದ್ಧಿಯನ್ನು ಹೋಲಿಸುವುದು, ಅಂದರೆ. ವಿವಿಧ ಮಾದರಿಗಳ ನಡುವಿನ ಅನುಕ್ರಮಗಳು ಇನ್ನೂ ಒಂದು ಸವಾಲಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿನ ಒಟ್ಟು ರೀಡ್ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ ಮತ್ತು ಒಂದು ಜಾತಿಯ ರೀಡ್ಗಳ ಸಾಪೇಕ್ಷ ಪ್ರಮಾಣ ಎರಡೂ ಮಾದರಿಗಳು, ವಿಧಾನಗಳು ಅಥವಾ ಇತರ ಅಸ್ಥಿರಗಳ ನಡುವೆ ಬದಲಾಗಬಹುದು. ಹೋಲಿಕೆಗಾಗಿ, ಪ್ರತಿ ಮಾದರಿಯ ರೀಡ್ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಹೋಲಿಸಬೇಕಾದ ಮಾದರಿಗಳ ರೀಡ್ಗಳ ಕನಿಷ್ಠ ಸಂಖ್ಯೆಗೆ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು-ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ರೇರ್ಫ್ಯಾಕ್ಷನ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಓದುವಿಕೆಯ ತುಲನಾತ್ಮಕ ಸಮೃದ್ಧಿಯನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಮತ್ತೊಂದು ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ. ಪ್ರಭೇದಗಳ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಣದ ನಿಯೋಜನೆ ಪ್ರಭೇದಗಳಿಗೆ ಒಟಿಯುಗಳ ವರ್ಗೀಕರಣದ ನಿಯೋಜನೆಯನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖ ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳಿಗೆ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸಾಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಬೇಸಿಕ್ ಲೋಕಲ್ ಅಲೈನ್ಮೆಂಟ್ ಸರ್ಚ್ ಟೂಲ್ (ಬ್ಲಾಸ್ಟ್) ಅನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅನುಕ್ರಮಗಳ ನಡುವಿನ ಹೋಲಿಕೆಯ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮಾದರಿಯ ಓದುವ ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖ ದತ್ತಸಂಚಯಗಳಲ್ಲಿನ ಅನುಕ್ರಮಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸುವ ಮೂಲಕ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉಲ್ಲೇಖ ದತ್ತಸಂಚಯವು ಸಂಬಂಧಿತ ಪ್ರಭೇದಗಳ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ಮಾದರಿ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಪ್ರಭೇದಗಳ ಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ಗುರುತಿಸಬಹುದು. ಒಂದು ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಉಲ್ಲೇಖ ಗ್ರಂಥಾಲಯದ ನಮೂದಿಗೆ ಹೊಂದಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿದ್ದರೆ, ಹೊಸ ನಮೂದನ್ನು ರಚಿಸಲು ಡಿಎನ್ಎ ಬಾರ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಕೆಲವು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಉಲ್ಲೇಖ ದತ್ತಸಂಚಯಗಳ ಅಪೂರ್ಣತೆಯಿಂದಾಗಿ, ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಕುಟುಂಬ ಅಥವಾ ವರ್ಗಕ್ಕೆ ನಿಯೋಜನೆಯಂತಹ ಉನ್ನತ ವರ್ಗೀಕರಣದ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಸಾಧಿಸಬಹುದು. ಬ್ಯಾಕ್ಟೀರಿಯಾದಂತಹ ಕೆಲವು ಜೀವಿಗಳ ಗುಂಪುಗಳಲ್ಲಿ, ಪ್ರಭೇದಗಳ ಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ವರ್ಗೀಕರಣದ ನಿಯೋಜನೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಾಧ್ಯವಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಅಂತಹ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯಾಚರಣಾ ವರ್ಗೀಕರಣ ಘಟಕಕ್ಕೆ (ಒಟಿಯು) ನಿಯೋಜಿಸಬಹುದು. ಡಿಎನ್ಎ ಬಾರ್ಕೋಡಿಂಗ್ನ ಅನ್ವಯಗಳಲ್ಲಿ ಹೊಸ ಪ್ರಭೇದಗಳ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ಆಹಾರದ ಸುರಕ್ಷತಾ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ, ನಿಗೂಢ ಪ್ರಭೇದಗಳ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ, ಅನ್ಯ ಪ್ರಭೇದಗಳ ಪತ್ತೆ, ಅಳಿವಿನಂಚಿನಲ್ಲಿರುವ ಮತ್ತು ಅಳಿವಿನಂಚಿನಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರಭೇದಗಳ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ಮೊಟ್ಟೆ ಮತ್ತು ಲಾರ್ವಾ ಹಂತಗಳನ್ನು ವಯಸ್ಕ ಪ್ರಭೇದಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸುವುದು, ಜೈವಿಕ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳಿಗೆ ಬೌದ್ಧಿಕ ಆಸ್ತಿ ಹಕ್ಕುಗಳನ್ನು ಭದ್ರಪಡಿಸುವುದು, ಸಂರಕ್ಷಣಾ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರಗಳಿಗಾಗಿ ಜಾಗತಿಕ ನಿರ್ವಹಣಾ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸುವುದು, ಆಹಾರದ ಗೂಡುಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುವುದು ಮತ್ತು ವಿಧಿವಿಜ್ಞಾನ ಸೇರಿವೆ. ಡಿಎನ್ಎ ಬಾರ್ಕೋಡ್ ಗುರುತುಗಳನ್ನು ಸಮುದಾಯ ಜೋಡಣೆ, ಪ್ರಭೇದಗಳ ಪರಸ್ಪರ ಸಂವಹನ ಜಾಲಗಳು, ಜೀವವರ್ಗೀಕರಣದ ಆವಿಷ್ಕಾರ ಮತ್ತು ಪರಿಸರ ಸಂರಕ್ಷಣೆಗಾಗಿ ಆದ್ಯತೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸುವುದು ಸೇರಿದಂತೆ ವ್ಯವಸ್ಥಿತ, ಪರಿಸರ ವಿಜ್ಞಾನ, ವಿಕಸನೀಯ ಜೀವಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ಸಂರಕ್ಷಣೆಯಲ್ಲಿನ ಮೂಲಭೂತ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು. ಪ್ರಭೇದಗಳ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಜೀನೋಮ್ನ ಪ್ರಮಾಣೀಕೃತ ಪ್ರದೇಶದಿಂದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಣ್ಣ ಡಿಎನ್ಎ ಅನುಕ್ರಮಗಳು ಅಥವಾ ಗುರುತುಗಳು ಪ್ರಭೇದಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಡಿಎನ್ಎ ಬಾರ್ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸಬಹುದು. ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ವಿಧಾನಗಳು ಅನ್ವಯವಾಗದಿದ್ದಾಗ ಆಣ್ವಿಕ ವಿಧಾನಗಳು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿವೆ. ಡಿಎನ್ಎ ಬಾರ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಲಾರ್ವಾಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅನ್ವಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಇದಕ್ಕಾಗಿ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕೆಲವು ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಲಭ್ಯವಿವೆ, ಮತ್ತು ವಿವಿಧ ಜೀವನ ಹಂತಗಳ ಸಹಯೋಗದಲ್ಲಿ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ. ಲಾರ್ವಾ ಮತ್ತು ವಯಸ್ಕ) ಅನೇಕ ಪ್ರಾಣಿಗಳಲ್ಲಿ. ಕಾನೂನುಬಾಹಿರ ವ್ಯಾಪಾರದ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಲ್ಲಿ ಬಾರ್ಕೋಡಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅಳಿವಿನಂಚಿನಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರಭೇದಗಳ ಅಂತರರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ವ್ಯಾಪಾರದ ಸಮಾವೇಶದಲ್ಲಿ (ಸಿಐಟಿಇಎಸ್) ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಲಾದ ಪ್ರಭೇದಗಳ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಬಾರ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಮೂಲಕ ಆಕ್ರಮಣಕಾರಿ ಪ್ರಭೇದಗಳ ಏಲಿಯನ್ ಪ್ರಭೇದಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಬಹುದು. ಪ್ರಭೇದಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಬಾರ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ. ವಿವಿಧ ಪ್ರಭೇದಗಳ ನಡುವಿನ ಸಾಮ್ಯತೆಗಳು, ಸಾಕಷ್ಟು ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಕೊರತೆ ಮತ್ತು/ಅಥವಾ ಜೀವವರ್ಗೀಕರಣದ ಪರಿಣತಿಯ ಕೊರತೆಯಿಂದಾಗಿ ತ್ವರಿತ ಮತ್ತು ನಿಖರವಾದ ರೂಪವಿಜ್ಞಾನದ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಾಧ್ಯವಾಗದ ಗಡಿ ನಿಯಂತ್ರಣ. ಬಾರ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಮೆಟಬಾರ್ ಕೋಡಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಆಕ್ರಮಣಕಾರಿ ಪ್ರಭೇದಗಳ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಆಕ್ರಮಣಕಾರಿ ಪ್ರಭೇದಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಥಳೀಯ, ರೂಪವಿಜ್ಞಾನದ ರೀತಿಯ ಪ್ರಭೇದಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಹ ಬಳಸಬಹುದು. ಜೈವಿಕ ಆಕ್ರಮಣಗಳ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಡಿಎನ್ಎ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಹೆಚ್ಚಿನ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ. ನಿಗೂಢ ಪ್ರಭೇದಗಳ ಡಿಎನ್ಎ ಬಾರ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಮಿತಿಗೊಳಿಸುವುದು ನಿಗೂಢ ಪ್ರಭೇದಗಳ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಶಕ್ತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಡಿಎನ್ಎ ಬಾರ್ಕೋಡಿಂಗ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ವಿಧಾನಗಳ ಆಯ್ಕೆಯ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುತ್ತವೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಡಿಎನ್ಎ ಬಾರ್ಕೋಡ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನಿಗೂಢ ಪ್ರಭೇದಗಳನ್ನು ವಿಂಗಡಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಯಾವುದೇ ರೀತಿಯ ವರ್ಗೀಕರಣದಂತೆಯೇ ವ್ಯಕ್ತಿನಿಷ್ಠವಾಗಿರಬಹುದು. ಹೆಬರ್ಟ್ ಮತ್ತು ಇತರರು. (2004) ವಾಯವ್ಯ ಕೋಸ್ಟಾ ರಿಕಾದಲ್ಲಿರುವ ಚಿಟ್ಟೆ ಆಸ್ಟ್ರಾಪ್ಟೆಸ್ ಫುಲ್ಜರೇಟರ್ ವಾಸ್ತವವಾಗಿ 10 ವಿಭಿನ್ನ ಪ್ರಭೇದಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಎಂದು ತೀರ್ಮಾನಿಸಿತು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ತರುವಾಯ ಬ್ರೌರ್ (2006) ಅವರು ಸವಾಲು ಹಾಕಿದರು, ಅವರು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿನ ಹಲವಾರು ಗಂಭೀರ ನ್ಯೂನತೆಗಳನ್ನು ಎತ್ತಿ ತೋರಿಸಿದರು ಮತ್ತು ಮೂಲ ದತ್ತಾಂಶವು ಹತ್ತು ನಿಗೂಢ ಪ್ರಭೇದಗಳಿಗಿಂತ ಮೂರರಿಂದ ಏಳು ನಿಗೂಢ ಪ್ರಭೇದಗಳ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ತೀರ್ಮಾನಿಸಿದರು. ಸ್ಮಿತ್ ಮತ್ತು ಇತರರು. (2007) ವಾಯುವ್ಯ ಕೋಸ್ಟಾ ರಿಕಾದ ಏರಿಯಾ ಡಿ ಕನ್ಸರ್ವೇಸಿಯನ್ ಗ್ವಾನಾಕಾಸ್ಟ್ (ಎಸಿಜಿ) ಯಲ್ಲಿ ಮರಿಹುಳುಗಳಿಂದ (ಲೆಪಿಡೋಪ್ಟೆರಾ) ಬೆಳೆದ ಬೆಲ್ವೋಸಿಯಾ ಪರಾವಲಂಬಿ ನೊಣಗಳ (ಡಿಪ್ಟೆರಾಃ ಟ್ಯಾಚಿನಿಡೆ) 20 ಮಾರ್ಫೋಸ್ಪೀಸಿಸ್ಗಳ ಪ್ರಭೇದಗಳ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಾಗಿ ಸೈಟೋಕ್ರೋಮ್ ಸಿ ಆಕ್ಸಿಡೇಸ್ I ಡಿಎನ್ಎ ಬಾರ್ಕೋಡ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಯಿತು. ಈ ಹಿಂದೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾದಿಗಳೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗಿದ್ದ ಮೂರು ಪರಾವಲಂಬಿ ಪ್ರಭೇದಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಆತಿಥೇಯ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ನಿಗೂಢ ಪ್ರಭೇದಗಳ ಸರಣಿಗಳಾಗಿವೆ ಎಂದು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವ ಮೂಲಕ ಬಾರ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಪ್ರಭೇದಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು 32ಕ್ಕೆ ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಈ ಲೇಖಕರು ಕಂಡುಹಿಡಿದರು. ಡಿಎನ್ಎ ಬಾರ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಮೂಲಕ ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲಾದ ಆಳವಾದ ಅಂಟಾರ್ಕ್ಟಿಕ್ ಬೆಂಥೋಸ್ನೊಳಗಿನ ಪಾಲಿಚೀಟ್ಗಳ 15 ಮಾರ್ಫೊಸ್ಪೀಸಿಸ್ಗಳಿಗೆ, ಶೇಕಡಾ 50ರಷ್ಟು ಪ್ರಕರಣಗಳಲ್ಲಿ ನಿಗೂಢ ವೈವಿಧ್ಯತೆ ಕಂಡುಬಂದಿದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಈ ಹಿಂದೆ ಕಡೆಗಣಿಸಲಾಗಿದ್ದ 10 ಮಾರ್ಫೊಸ್ಪೀಸಿಸ್ಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲಾಯಿತು, ಇದು ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿನ ಒಟ್ಟು ಪ್ರಭೇದಗಳ ಸಮೃದ್ಧಿಯನ್ನು 233% ಹೆಚ್ಚಿಸಿತು. ಆಹಾರ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಆಹಾರ ವೆಬ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಡಿಎನ್ಎ ಬಾರ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಮೆಟಾಬರ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಆಹಾರ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಅಧ್ಯಯನಗಳಲ್ಲಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಬಹುದು, ಮತ್ತು ರೂಪವಿಜ್ಞಾನದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಬೇಟೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿದ್ದರೆ ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆಹಾರ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಮಾದರಿ ವಿಧಾನಗಳ ಒಂದು ಶ್ರೇಣಿಯಿದೆಃ ಡಿಎನ್ಎ ಮೆಟಾಬರ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಹೊಟ್ಟೆಯ ವಿಷಯಗಳು, ಮಲ, ಲಾಲಾರಸ ಅಥವಾ ಇಡೀ ದೇಹದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಮೇಲೆ ನಡೆಸಬಹುದು. ಮಲದ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚು ಜೀರ್ಣವಾದ ಹೊಟ್ಟೆಯ ಅಂಶಗಳಲ್ಲಿ, ಅಂಗಾಂಶವನ್ನು ಒಂದೇ ಪ್ರಭೇದದಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ, ಆದ್ದರಿಂದ ಅದರ ಬದಲಿಗೆ ಮೆಟಾಬರ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು. ಮಲ ಅಥವಾ ಲಾಲಾರಸವು ಆಕ್ರಮಣಶೀಲವಲ್ಲದ ಮಾದರಿ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಇಡೀ ದೇಹದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ಮೊದಲು ಕೊಲ್ಲಬೇಕು ಎಂದರ್ಥ. ಸಣ್ಣ ಜೀವಿಗಳಿಗೆ, ಹೊಟ್ಟೆಯ ಅಂಶದ ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಇಡೀ ಪ್ರಾಣಿಯನ್ನು ಅನುಕ್ರಮಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆಹಾರ ಸುರಕ್ಷತೆಗಾಗಿ ಬಾರ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಡಿಎನ್ಎ ಬಾರ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಆಹಾರ ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಅತ್ಯಗತ್ಯ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ. ಆಹಾರದ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯನ್ನು ಖಾತರಿಪಡಿಸುವುದು, ಆಹಾರ ಕಡಲ್ಗಳ್ಳತನವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಸ್ಥಳೀಯ ಮತ್ತು ವಿಶಿಷ್ಟ ಕೃಷಿ-ಆಹಾರ ಉತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವುದು ಇದರ ಉದ್ದೇಶವಾಗಿದೆ. ಮತ್ತೊಂದು ಉದ್ದೇಶವೆಂದರೆ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಆರೋಗ್ಯವನ್ನು ಕಾಪಾಡುವುದು; ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮೆಟಾಬರ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಆಹಾರದ ಅವಶೇಷಗಳಿಂದ ಸಿಗ್ವಾಟೆರಾ ಮೀನು ವಿಷವನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುವ ಗುಂಪುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಅಥವಾ ವಿಷಕಾರಿ ಅಣಬೆಗಳನ್ನು ಖಾದ್ಯಗಳಿಂದ ಬೇರ್ಪಡಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ (ರೆಫ್). ಜೈವಿಕ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಪರಿಸರ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಡಿಎನ್ಎ ಬಾರ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸಂರಕ್ಷಣಾ ಪ್ರಯತ್ನಗಳಿಗಾಗಿ ಅಳಿವಿನಂಚಿನಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರಭೇದಗಳ ಉಪಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದು (ರೆಫ್), ಅಥವಾ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪರಿಸರ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಿಗೆ (ರೆಫ್) ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುವ ಸೂಚಕ ಪ್ರಭೇದಗಳ ಉಪಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪೋಷಕಾಂಶಗಳು ಅಥವಾ ಕಡಿಮೆ ಆಮ್ಲಜನಕದ ಮಟ್ಟಗಳು. ವಿಧಿವಿಜ್ಞಾನದ ಪ್ರಕರಣಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಭೇದಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಡಿ. ಎನ್. ಎ. ಬಾರ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅಪರಾಧದ ದೃಶ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಅಪರಿಚಿತ ಪ್ರಾಣಿ ಅಥವಾ ಸಸ್ಯದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬಹುದು, ಸಂಗ್ರಹಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಗುರುತಿಸಬಹುದು, ಅದನ್ನು ಶಂಕಿತನೊಂದಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸುವ ಮತ್ತು ಅಪರಾಧ ನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಪಡೆಯುವ ಭರವಸೆಯಲ್ಲಿ. ಬೇಟೆಯಾಡುವುದು, ಅಳಿವಿನಂಚಿನಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರಭೇದಗಳನ್ನು ಕೊಲ್ಲುವುದು ಮತ್ತು ಪ್ರಾಣಿಗಳ ದುರುಪಯೋಗವು ಡಿಎನ್ಎ ಬಾರ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವ ಅಪರಾಧಗಳಿಗೆ ಉದಾಹರಣೆಗಳಾಗಿವೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಪ್ರಾಣಿಗಳ ಡಿಎನ್ಎ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಕಂಡುಬರುತ್ತದೆ. ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ಶಂಕಿತನನ್ನು ಅಪರಾಧದ ದೃಶ್ಯದೊಂದಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸಲು ಸಸ್ಯದ ಡಿಎನ್ಎಯನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಜಾಡಿನ ಪುರಾವೆಯಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸಂಭಾವ್ಯತೆಗಳು ಮತ್ತು ನ್ಯೂನತೆಗಳು ಸಂಭಾವ್ಯತೆಗಳು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಜೈವಿಕ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ವಿಧಾನಗಳು ಅಂತರರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಸ್ಥಾಪಿತವಾಗಿವೆ, ಮತ್ತು ಜೈವಿಕ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಇಯು ನಿರ್ದೇಶನಗಳಾದ ಡಬ್ಲ್ಯುಎಫ್ಡಿ ಮತ್ತು ಎಂಎಸ್ಎಫ್ಡಿಯಲ್ಲಿನ ಜಲವಾಸಿ ಜೈವಿಕ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಕ್ಕೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಡಿಎನ್ಎ ಬಾರ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಈ ಕೆಳಗಿನ ಕಾರಣಗಳಿಗಾಗಿ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು; ಡಿಎನ್ಎ ಬಾರ್ಕೋಡಿಂಗ್ (i) ಟ್ಯಾಕ್ಸಾನಮಿಕ್ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ತಜ್ಞರ ಕೊರತೆಯಿರುವ ಟ್ಯಾಕ್ಸಾಗಳ ಗುರುತನ್ನು ಸಮನ್ವಯಗೊಳಿಸಬಹುದು, (ii) ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಟ್ಯಾಕ್ಸಾಗಳೊಂದಿಗೆ ಪರಿಸರ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾಗಿ/ನಿಖರವಾಗಿ ಸಂಬಂಧಿಸಬಹುದು (iii) ಪ್ರದೇಶಗಳ ನಡುವೆ ಹೋಲಿಕೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಬಹುದು, (iv) ಆರಂಭಿಕ ಜೀವನದ ಹಂತಗಳು ಮತ್ತು ವಿಭಜಿತ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ, (v) ನಿಗೂಢ/ಅಪರೂಪದ ಪ್ರಭೇದಗಳ ಡಿಲಿಮಿಟೇಶನ್ಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ (vi) ಹೊಸ ಸೂಚ್ಯಂಕಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ ಉದಾಹರಣೆಗೆ. ಒತ್ತಡಕಾರಕಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ಷ್ಮ/ಸಹಿಷ್ಣುವಾಗಿರಬಹುದಾದ ಅಪರೂಪದ/ನಿಗೂಢ ಪ್ರಭೇದಗಳು, (vii) ಸಂಸ್ಕರಿಸಬಹುದಾದ ಮಾದರಿಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಸಮಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಪ್ರಭೇದಗಳ ಪರಿಸರ ವಿಜ್ಞಾನದ ಜ್ಞಾನ ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ, (viii) ಇಡಿಎನ್ಎ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಆಕ್ರಮಣಶೀಲವಲ್ಲದ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಸಮಯ ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚದ ಡಿಎನ್ಎ ಬಾರ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ರೂಪವಿಜ್ಞಾನದ ವಿಧಾನಗಳಿಗಿಂತ ತರಬೇತಿಯಿಂದ ಹಿಡಿದು ವರ್ಗೀಕರಣದ ನಿಯೋಜನೆಯವರೆಗೆ ವೇಗವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ವರ್ಗೀಕರಣದಲ್ಲಿ ಪರಿಣಿತರಾಗುವುದಕ್ಕಿಂತ ಡಿಎನ್ಎ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಪರಿಣತಿಯನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಕಡಿಮೆ ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಇದರ ಜೊತೆಗೆ, ಡಿಎನ್ಎ ಬಾರ್ಕೋಡಿಂಗ್ ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋ (ಅಂದರೆ. ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ಫಲಿತಾಂಶದವರೆಗೆ) ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ರೂಪವಿಜ್ಞಾನದ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಕ್ಕಿಂತ ವೇಗವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾದರಿಗಳ ಸಂಸ್ಕರಣೆಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಟ್ಯಾಕ್ಸಾನಮಿಕ್ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಡಿಎನ್ಎ ಬಾರ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಟ್ಟದಿಂದ ಟ್ಯಾಕ್ಸಾದ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಅನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ (ಉದಾ. ಕುಟುಂಬ) ಕೆಳಮಟ್ಟಕ್ಕೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ. ಜಾತಿಗಳು) ವರ್ಗೀಕರಣದ ಮಟ್ಟಗಳು, ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ರೂಪವಿಜ್ಞಾನದ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಗುರುತಿಸುವುದು ತುಂಬಾ ಕಷ್ಟ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ. ಸೂಕ್ಷ್ಮದರ್ಶಕದ ಮೂಲಕ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಚಿರೊನೊಮಿಡೆ (ಕಚ್ಚದ ಮಿಡ್ಜ್) ಭೂಮಂಡಲದ ಮತ್ತು ಸಿಹಿನೀರಿನ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಹರಡಿದೆ. ಅವುಗಳ ಸಮೃದ್ಧತೆ ಮತ್ತು ಸಮೃದ್ಧಿಯು ಅವುಗಳನ್ನು ಪರಿಸರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ಮತ್ತು ಜಾಲಗಳಿಗೆ ಮುಖ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅವು ಜೈವಿಕ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಅನೇಕ ಅಕಶೇರುಕ ಗುಂಪುಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. ಅಕಶೇರುಕದ ಮಾದರಿಗಳು 100 ಪ್ರಭೇದಗಳ ಚಿರೊನೊಮಿಡ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು, ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ 50 ಪ್ರತಿಶತದಷ್ಟು ಇರುತ್ತದೆ. ಇದರ ಹೊರತಾಗಿಯೂ, ವರ್ಗೀಕರಣದ ಪರಿಣತಿ ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಸಮಯದ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ ಅವುಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕುಟುಂಬದ ಮಟ್ಟಕ್ಕಿಂತ ಕೆಳಕ್ಕೆ ಗುರುತಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಇದು ವಿವಿಧ ಪರಿಸರ ಆದ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ವರ್ಗೀಕರಿಸಿದ ವಿವಿಧ ಚಿರೊನೊಮಿಡ್ ಪ್ರಭೇದಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು, ಇದು ನೀರಿನ ಗುಣಮಟ್ಟದ ತಪ್ಪಾದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಡಿಎನ್ಎ ಬಾರ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಟ್ಯಾಕ್ಸಾವನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಅವಕಾಶವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಚಿರೊನೊಮಿಡ್ ಪ್ರಭೇದಗಳಂತಹ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಟ್ಯಾಕ್ಸಾಗಳಿಗೆ ಒತ್ತಡದ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಸಂಬಂಧಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಬೀರ್ಮನ್ ಮತ್ತು ಇತರರು. (2018) ಡಿಎನ್ಎ ಬಾರ್ಕೋಡ್ ಚಿರೊನೊಮಿಡೆ ಅನೇಕ ಒತ್ತಡಗಳಿಗೆ ಅವುಗಳ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ತನಿಖೆ ಮಾಡಲು; ಕಡಿಮೆ ಹರಿವು, ಹೆಚ್ಚಿದ ಸೂಕ್ಷ್ಮ-ಸೆಡಿಮೆಂಟ್ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿದ ಲವಣತ್ವ. ಬಾರ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಮಾಡಿದ ನಂತರ, ಚಿರೊನೊಮಿಡ್ ಮಾದರಿಯು 183 ಆಪರೇಷನಲ್ ಟ್ಯಾಕ್ಸಾನಮಿಕ್ ಯುನಿಟ್ಗಳನ್ನು (ಒಟಿಯು) ಒಳಗೊಂಡಿರುವುದು ಕಂಡುಬಂದಿದೆ, ಅಂದರೆ. ಆಗಾಗ್ಗೆ ರೂಪವಿಜ್ಞಾನದ ಪ್ರಭೇದಗಳಿಗೆ ಸಮಾನವಾಗಿರುವ ಬಾರ್ಕೋಡ್ಗಳು (ಅನುಕ್ರಮಗಳು). ಈ 183 ಒ. ಟಿ. ಯುಗಳು ಈ ಹಿಂದೆ ವರದಿಯಾದ ಎರಡು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಪ್ರಕಾರಗಳಿಗಿಂತ 15 ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಿದವು, ಎಲ್ಲಾ ಚಿರೊನೊಮಿಡ್ಗಳನ್ನು ಒಂದೇ ಬಹು ಒತ್ತಡದ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಿದಾಗ ದಾಖಲಿಸಲಾಗಿದೆ. ಮಾಷರ್ ಮತ್ತು ಇತರರು ನಡೆಸಿದ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ ಇದೇ ರೀತಿಯ ಪ್ರವೃತ್ತಿಯನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲಾಯಿತು. (2016) ಇದು ನ್ಯೂಜಿಲೆಂಡ್ನ ಮೇಫ್ಲೈ ಪ್ರಭೇದಗಳಾದ ಡೆಲೀಟಿಡಿಯಮ್ ಎಸ್. ಪಿ. ಯೊಳಗೆ ನಿಗೂಢ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿದಿದೆ. ಈ ಅಧ್ಯಯನವು ಒತ್ತಡಕಾರಕಗಳಿಗೆ 12 ಆಣ್ವಿಕ ವಿಭಿನ್ನ ಒಟಿಯುಗಳ ವಿಭಿನ್ನ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿದಿದೆ, ಇದು ಈ ನೊಣವು ಮಾಲಿನ್ಯಕ್ಕೆ ಸಂವೇದನಾಶೀಲವಾಗಿದೆ ಎಂಬ ಒಮ್ಮತವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಬಹುದು. ಡಿಎನ್ಎ ಬಾರ್ಕೋಡಿಂಗ್ ನೀಡುವ ಪ್ರಯೋಜನಗಳ ಹೊರತಾಗಿಯೂ, ಡಿಎನ್ಎ ಬಾರ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ರೂಪವಿಜ್ಞಾನದ ವಿಧಾನಗಳಿಗೆ ಪೂರಕವಾಗಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ಶಿಫಾರಸು ಅನೇಕ ಗ್ರಹಿಸಿದ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ. ಭೌತಿಕ ನಿಯತಾಂಕಗಳು ಡಿಎನ್ಎ ಬಾರ್ಕೋಡ್ಗಳನ್ನು ಪ್ರಶ್ನೆಯಲ್ಲಿರುವ ಬಾರ್ಕೋಡ್ ಮಾಡಲಾದ ಟ್ಯಾಕ್ಸನ್ನ ಪರಿಸರ ಆದ್ಯತೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸುವುದು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ನೇರವಲ್ಲ, ಜೈವಿಕ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ಗೆ ಬಾರ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಬೇಕಾದರೆ ಇದು ಅಗತ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಜಲವಾಸಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಗುರಿ ಡಿಎನ್ಎಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವುದು ಒಂದು ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ಡಿಎನ್ಎ ಅಣುಗಳ ಸಾಂದ್ರತೆಯ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ, ಇದು ಅನೇಕ ಅಂಶಗಳಿಂದ ಪ್ರಭಾವಿತವಾಗಬಹುದು. ಡಿಎನ್ಎ ಅಣುಗಳ ಉಪಸ್ಥಿತಿಯು ಒಂದು ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ಹರಡುವಿಕೆಯ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ. ಪ್ರವಾಹಗಳ ದಿಕ್ಕು ಅಥವಾ ಶಕ್ತಿ. ಡಿಎನ್ಎ ತೊರೆಗಳು ಮತ್ತು ಸರೋವರಗಳಲ್ಲಿ ಹೇಗೆ ಚಲಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ತಿಳಿದಿಲ್ಲ, ಇದು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ಮತ್ತೊಂದು ಅಂಶವು ಗುರಿ ಪ್ರಭೇದಗಳ ನಡವಳಿಕೆಯಾಗಿರಬಹುದು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ. ಮೀನುಗಳು ಋತುಮಾನದ ಚಲನೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು, ಕ್ರೇಫಿಶ್ ಅಥವಾ ಮಸ್ಸೆಲ್ಗಳು ತಮ್ಮ ಜೀವನದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಮಯಗಳಲ್ಲಿ (ಮೋಲ್ಟಿಂಗ್, ಮೊಟ್ಟೆಯಿಡುವಿಕೆ) ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಡಿಎನ್ಎಯನ್ನು ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಮಣ್ಣಿನಲ್ಲಿರುವ ಡಿಎನ್ಎಗೆ, ವಿತರಣೆ, ಪ್ರಮಾಣ ಅಥವಾ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಬಗ್ಗೆ ಇನ್ನೂ ಕಡಿಮೆ ತಿಳಿದಿದೆ. ಬಾರ್ಕೋಡಿಂಗ್ ವಿಧಾನದ ಪ್ರಮುಖ ಮಿತಿಯೆಂದರೆ ಅದು ಅನುಕ್ರಮಗಳ ವರ್ಗೀಕರಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಾಗಿ ಬಾರ್ಕೋಡ್ ಉಲ್ಲೇಖ ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿದೆ. ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಉಲ್ಲೇಖ ಲಭ್ಯವಿದ್ದರೆ ಮಾತ್ರ ಟ್ಯಾಕ್ಸಾನಮಿಕ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯು ನಿಖರವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಹೆಚ್ಚಿನ ದತ್ತಸಂಚಯಗಳು ಇನ್ನೂ ಅಪೂರ್ಣವಾಗಿವೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸಣ್ಣ ಜೀವಿಗಳಿಗೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ. ಶಿಲೀಂಧ್ರಗಳು, ಫೈಟೋಪ್ಲಾಂಕ್ಟನ್, ನೆಮಟೋಡಾ ಇತ್ಯಾದಿ. ಇದರ ಜೊತೆಗೆ, ಪ್ರಸ್ತುತ ದತ್ತಸಂಚಯಗಳು ತಪ್ಪು ಗುರುತುಗಳು, ಕಾಗುಣಿತದ ತಪ್ಪುಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ದೋಷಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ. ದೊಡ್ಡ ಬಾರ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಬಾರ್ಕೋಡ್ ಆಫ್ ಲೈಫ್ ಡೇಟಾ ಸಿಸ್ಟಮ್ಸ್ (BOLD) ರೆಫರೆನ್ಸ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗಾಗಿ ಐಬೊಎಲ್ ಯೋಜನೆ) ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಜೀವಿಗಳಿಗೆ ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗಳ ಸುತ್ತಲೂ ಬೃಹತ್ ಕ್ಯೂರೇಶನ್ ಮತ್ತು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುವ ಪ್ರಯತ್ನವಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಗುಣಪಡಿಸುವುದು ಕಷ್ಟ ಮತ್ತು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ದೃಢೀಕರಣ ಮಾದರಿಗಳಿಲ್ಲದೆ, ಉಲ್ಲೇಖವಾಗಿ ಬಳಸಲಾದ ಅನುಕ್ರಮವು ಸರಿಯಾಗಿದೆಯೇ ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ಯಾವುದೇ ಖಚಿತತೆ ಇರುವುದಿಲ್ಲ. ಜೆನ್ಬ್ಯಾಂಕ್ನಂತಹ ಡಿಎನ್ಎ ಅನುಕ್ರಮ ದತ್ತಸಂಚಯಗಳು ದೃಢೀಕರಣ ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಬಂಧವಿಲ್ಲದ ಅನೇಕ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಹರ್ಬೇರಿಯಂ ಮಾದರಿಗಳು, ಸುಸಂಸ್ಕೃತ ಜೀವಕೋಶದ ರೇಖೆಗಳು ಅಥವಾ ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಚಿತ್ರಗಳು). ಹಲವಾರು ಪ್ರಭೇದಗಳನ್ನು ವಿಭಜಿಸಬೇಕೇ ಅಥವಾ ಸಂಯೋಜಿಸಬೇಕೇ ಅಥವಾ ಹಿಂದಿನ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳು ಸರಿಯಾಗಿವೆಯೇ ಎಂಬಂತಹ ಜೀವವರ್ಗೀಕರಣದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಹಿನ್ನೆಲೆಯಲ್ಲಿ ಇದು ಸಮಸ್ಯಾತ್ಮಕವಾಗಿದೆ. ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ತಪ್ಪಾಗಿ ಗುರುತಿಸಲಾದ ಜೀವಿಗಳ ದೃಢೀಕರಣ ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಬಂಧಿಸದ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಮರುಬಳಕೆ ಮಾಡುವುದು ತಪ್ಪಾದ ತೀರ್ಮಾನಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಬೇಕು. ಆದ್ದರಿಂದ, ಡಿಎನ್ಎ ಬಾರ್ಕೋಡಿಂಗ್ಗೆ ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸವೆಂದರೆ ದೃಢೀಕರಣ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅನುಕ್ರಮಗೊಳಿಸುವುದು. ಅನೇಕ ವರ್ಗಗಳಿಗೆ, ಉಲ್ಲೇಖ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುವುದು ಕಷ್ಟವಾಗಬಹುದು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಹಿಡಿಯಲು ಕಷ್ಟವಾದ ಮಾದರಿಗಳು, ಲಭ್ಯವಿರುವ ಮಾದರಿಗಳು ಕಳಪೆಯಾಗಿ ಸಂರಕ್ಷಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿವೆ, ಅಥವಾ ಸಾಕಷ್ಟು ವರ್ಗೀಕರಣ ಪರಿಣತಿಯ ಕೊರತೆಯಿದೆ. ಮುಖ್ಯವಾಗಿ, ಡಿಎನ್ಎ ಬಾರ್ಕೋಡ್ಗಳನ್ನು ಮಧ್ಯಂತರ ವರ್ಗೀಕರಣವನ್ನು ರಚಿಸಲು ಸಹ ಬಳಸಬಹುದು, ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಒಟಿಯುಗಳನ್ನು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಲ್ಯಾಟಿನ್ ದ್ವಿಪದಗಳಿಗೆ ಪರ್ಯಾಯವಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದು-ಹೀಗಾಗಿ ಸಂಪೂರ್ಣ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಉಲ್ಲೇಖ ದತ್ತಸಂಚಯಗಳ ಮೇಲಿನ ಅವಲಂಬನೆಯನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು. ತಾಂತ್ರಿಕ ಪಕ್ಷಪಾತ ಡಿಎನ್ಎ ಬಾರ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಮಾದರಿಯು ಜೈವಿಕ ಮಾಹಿತಿಯ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯವರೆಗೆ ಕ್ರಮಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಸಹ ಹೊಂದಿದೆ. ಪಿಸಿಆರ್ ಇನ್ಹಿಬಿಟರ್ಗಳಿಂದ ಡಿಎನ್ಎ ಮಾದರಿಯ ಮಾಲಿನ್ಯದ ಅಪಾಯದ ಜೊತೆಗೆ, ಪ್ರೈಮರ್ ಬಯಾಸ್ ಡಿಎನ್ಎ ಬಾರ್ಕೋಡಿಂಗ್ನಲ್ಲಿನ ದೋಷಗಳ ಪ್ರಮುಖ ಮೂಲಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಡಿಎನ್ಎ ಮಾರ್ಕರ್ ಅನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಪ್ರೈಮರ್ಗಳ ವಿನ್ಯಾಸವು ಒಂದು ಸಂಕೀರ್ಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ವಿವಿಧ ಟ್ಯಾಕ್ಸಾನಮಿಕ್ ಗುಂಪುಗಳಲ್ಲಿ ಡಿಎನ್ಎ ಬಾರ್ಕೋಡಿಂಗ್ಗಾಗಿ ಪ್ರೈಮರ್ಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಗಣನೀಯ ಪ್ರಯತ್ನವನ್ನು ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಪ್ರೈಮರ್ಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕೆಲವು ಅನುಕ್ರಮಗಳಿಗೆ ಆದ್ಯತೆಯಾಗಿ ಬಂಧಿಸುತ್ತವೆ, ಇದು ಭೇದಾತ್ಮಕ ಪ್ರೈಮರ್ ದಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಾತಿನಿಧಿಕವಲ್ಲದ ಸಮುದಾಯಗಳ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮತ್ತು ಶ್ರೀಮಂತಿಕೆಯ ಹಣದುಬ್ಬರಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಹೀಗಾಗಿ, ಮಾದರಿಯ ಸಮುದಾಯಗಳ ಅನುಕ್ರಮಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಯನ್ನು ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಪಿಸಿಆರ್ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಬದಲಾಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಪಿ. ಸಿ. ಆರ್. ಪುನರಾವರ್ತನೆಯು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಅಗತ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಮಾಲಿನ್ಯದ ಅಪಾಯದಲ್ಲಿ ಘಾತೀಯ ಹೆಚ್ಚಳಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಪಕ್ಷಪಾತಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಮೈಟೊಕಾಂಡ್ರಿಯ-ಸಮೃದ್ಧ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅಥವಾ ಪಿಸಿಆರ್-ಮುಕ್ತ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಹಲವಾರು ಅಧ್ಯಯನಗಳು ಎತ್ತಿ ತೋರಿಸಿವೆ, ಆದರೆ ಇಂದಿನಂತೆ, ಡಿಎನ್ಎ ಮೆಟಾಬರ್ಕೋಡಿಂಗ್ ತಂತ್ರವು ಇನ್ನೂ ಆಂಪ್ಲಿಕಾನ್ಗಳ ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ. ಇತರ ಪಕ್ಷಪಾತಗಳು ಅನುಕ್ರಮಗಳ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಅನುಕ್ರಮಗಳ ಜೈವಿಕ ಮಾಹಿತಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸುತ್ತವೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಚಿಮೆರಾಗಳ ಸೃಷ್ಟಿ. ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣದ ಕೊರತೆ ಡಿಎನ್ಎ ಬಾರ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆಯಾದರೂ, ಡಿಎನ್ಎ ಸಂರಕ್ಷಣೆ ಅಥವಾ ಹೊರತೆಗೆಯುವ ವಿಧಾನಗಳು, ಡಿಎನ್ಎ ಗುರುತುಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರೈಮರ್ಗಳ ಸೆಟ್ ಅಥವಾ ಪಿಸಿಆರ್ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ಗಳ ಆಯ್ಕೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಯಾವುದೇ ಒಪ್ಪಂದವಿಲ್ಲ. ಬಯೋಇನ್ಫರ್ಮ್ಯಾಟಿಕ್ಸ್ ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳ ನಿಯತಾಂಕಗಳು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಒಟಿಯು ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್, ಟ್ಯಾಕ್ಸಾನಮಿಕ್ ಅಸೈನ್ಮೆಂಟ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳು ಅಥವಾ ಮಿತಿಗಳು ಇತ್ಯಾದಿ) ಡಿಎನ್ಎ ಬಾರ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಬಳಕೆದಾರರಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಚರ್ಚೆಯ ಮೂಲವಾಗಿದೆ. ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಬೃಹತ್ ಪ್ರಮಾಣದ ಡಿಎನ್ಎ ದತ್ತಾಂಶದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಸಾಧನಗಳೊಂದಿಗೆ ಅನುಕ್ರಮ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು ಸಹ ವೇಗವಾಗಿ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತಿವೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಮತ್ತು ಸಮಯದ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಸಹಯೋಗ ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶ ಹಂಚಿಕೆಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಲು ವಿಧಾನಗಳ ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣವು ತುರ್ತಾಗಿ ಅಗತ್ಯವಾಗಿದೆ. ಯುರೋಪಿಯನ್ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಬಾರ್ಕೋಡಿಂಗ್ ವಿಧಾನಗಳ ಈ ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣವು ಯುರೋಪಿಯನ್ ಕಾಸ್ಟ್ ಆಕ್ಷನ್ ಡಿಎನ್ಎಕ್ವಾ-ನೆಟ್ನ ಉದ್ದೇಶಗಳ ಭಾಗವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಇದನ್ನು ಸಿಇಎನ್ (ಯುರೋಪಿಯನ್ ಕಮಿಟಿ ಫಾರ್ ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡೈಸೇಶನ್) ಸಹ ಉದ್ದೇಶಿಸಿದೆ. ಡಿಎನ್ಎ ಬಾರ್ಕೋಡಿಂಗ್ನ ಮತ್ತೊಂದು ಟೀಕೆಯೆಂದರೆ, ಜಾತಿಗಳ ಮಟ್ಟಕ್ಕಿಂತ ಕೆಳಗಿರುವ ನಿಖರವಾದ ತಾರತಮ್ಯಕ್ಕಾಗಿ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಪ್ರಭೇದಗಳ ನಡುವೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು), ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಪತ್ತೆಗಾಗಿ ಅದರ ಸೀಮಿತ ದಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಇದು ವಿಕಸನೀಯ ದರಗಳಿಂದ ಪ್ರಭಾವಿತವಾಗಬಹುದು. ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ (ರೂಪವಿಜ್ಞಾನ) ಮತ್ತು ಬಾರ್ಕೋಡ್ ಆಧಾರಿತ ಗುರುತಿನ ನಡುವಿನ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಳು ಹಲವಾರು ಕಾರಣಗಳಿಂದಾಗಿ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ (ರೂಪವಿಜ್ಞಾನ) ಗುರುತಿನ ಮೂಲಕ ಪಡೆದ ಟ್ಯಾಕ್ಸಾ ಪಟ್ಟಿಗಳನ್ನು ಬಾರ್ಕೋಡ್ ಆಧಾರಿತ ಗುರುತಿನ ಮೂಲಕ ಪಡೆದ ಟ್ಯಾಕ್ಸಾ ಪಟ್ಟಿಗಳೊಂದಿಗೆ ನೇರವಾಗಿ ಹೋಲಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಬಹುಶಃ ಎಂದಿಗೂ ಹೋಲಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುವುದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಇ. ಡಿ. ಎನ್. ಎ ಅನುಕ್ರಮಗಳ ಸರಿಯಾದ ವರ್ಗೀಕರಣ ನಿಯೋಜನೆಯನ್ನು ತಡೆಯುವ ಆಣ್ವಿಕ ಉಲ್ಲೇಖ ದತ್ತಸಂಚಯಗಳ ಅಪೂರ್ಣತೆ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಯ ಕೊರತೆಯು ಬಹುಶಃ ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರಮುಖ ಕಾರಣವಾಗಿದೆ. ಉಲ್ಲೇಖ ದತ್ತಸಂಚಯಗಳಲ್ಲಿ ಇಲ್ಲದ ತೆರಿಗೆಯನ್ನು ಇ. ಡಿ. ಎನ್. ಎ. ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ತಪ್ಪು ಹೆಸರಿಗೆ ಜೋಡಿಸಲಾದ ಅನುಕ್ರಮಗಳು ತಪ್ಪಾದ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತವೆ. ಇತರ ತಿಳಿದಿರುವ ಕಾರಣಗಳೆಂದರೆ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಮತ್ತು ಆಣ್ವಿಕ ಮಾದರಿಯ ನಡುವಿನ ವಿಭಿನ್ನ ಮಾದರಿ ಪ್ರಮಾಣ ಮತ್ತು ಗಾತ್ರ, ಸತ್ತ ಜೀವಿಗಳ ಸಂಭವನೀಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಇದು ಜೀವಿಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ಎರಡೂ ವಿಧಾನಗಳಿಗೆ ವಿಭಿನ್ನ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಸಂಭವಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಎರಡೂ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಆಯ್ಕೆ, ಅಂದರೆ. ಬದಲಾಗುತ್ತಿರುವ ಜೀವವರ್ಗೀಕರಣದ ಪರಿಣತಿ ಅಥವಾ ಕೆಲವು ಜೀವಿಗಳ ಗುಂಪುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆ, ಅನುಕ್ರಮವಾಗಿ ಪ್ರೈಮರ್ ಬಯಾಸ್, ಇದು ಟ್ಯಾಕ್ಸಾದ ಸಂಭಾವ್ಯ ಪಕ್ಷಪಾತದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಶ್ರೀಮಂತಿಕೆ/ವೈವಿಧ್ಯತೆಯ ಅಂದಾಜುಗಳು ಡಿ. ಎನ್. ಎ. ಬಾರ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಜಾತಿಗಳ ಶ್ರೀಮಂತಿಕೆ ಮತ್ತು ವೈವಿಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಅತಿಯಾಗಿ ಅಥವಾ ಕಡಿಮೆ ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಕೆಲವು ಅಧ್ಯಯನಗಳು ಕಲಾಕೃತಿಗಳು (ಸಮುದಾಯದಲ್ಲಿ ಇಲ್ಲದ ಜಾತಿಗಳ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ) ಉಬ್ಬಿದ ಜೀವವೈವಿಧ್ಯತೆಗೆ ಪ್ರಮುಖ ಕಾರಣವೆಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತವೆ. ಕಡಿಮೆ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಸೀಕ್ವೆನ್ಸಿಂಗ್ ರೀಡ್ಗಳಿಂದ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲ್ಪಡುವ ಟ್ಯಾಕ್ಸಾಗಳು ಅತ್ಯಂತ ಸಮಸ್ಯಾತ್ಮಕ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿದೆ. ಡೇಟಾ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಈ ರೀಡ್ಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ತೆಗೆದುಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಈ ಕಡಿಮೆ-ಆವರ್ತನದ ರೀಡ್ಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನವು ಕಲಾಕೃತಿಗಳಾಗಿರಬಹುದು ಎಂದು ವಿವಿಧ ಅಧ್ಯಯನಗಳು ಸೂಚಿಸುತ್ತವೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ಕಡಿಮೆ-ಸಮೃದ್ಧ ರೀಡ್ಗಳಲ್ಲಿ ನಿಜವಾದ ಅಪರೂಪದ ಟ್ಯಾಕ್ಸಾಗಳು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರಬಹುದು. ಅಪರೂಪದ ಅನುಕ್ರಮಗಳು ಸಮುದಾಯಗಳಲ್ಲಿನ ವಿಶಿಷ್ಟ ವಂಶಾವಳಿಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತವೆ, ಇದು ಅವುಗಳನ್ನು ಮಾಹಿತಿಯುಕ್ತ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಯುತ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಹೀಗಾಗಿ, ಮಾಹಿತಿಯುಕ್ತ ರೀಡ್ಸ್ ಮತ್ತು ಕಲಾಕೃತಿಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಅನುಮತಿಸುವ ಹೆಚ್ಚು ದೃಢವಾದ ಬಯೋಇನ್ಫರ್ಮ್ಯಾಟಿಕ್ಸ್ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳ ಬಲವಾದ ಅವಶ್ಯಕತೆಯಿದೆ. ಸಂಪೂರ್ಣ ಉಲ್ಲೇಖ ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳು ಕಲಾಕೃತಿಗಳ ಉತ್ತಮ ಶೋಧನೆ (ಅಂದರೆ ಜೈವಿಕ ಮಾಹಿತಿಯ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳ ಉತ್ತಮ ಪರೀಕ್ಷೆ) ಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುವ ಮೂಲಕ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತವೆ. ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರಭೇದಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿರೂಪವಿಲ್ಲದ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದು) ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ, ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ಪ್ರಭೇದ ನಿಯೋಜನೆಯನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ. ಕ್ರಿಪ್ಟಿಕ್ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯು ಉಬ್ಬಿದ ಜೀವವೈವಿಧ್ಯತೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು ಏಕೆಂದರೆ ಒಂದು ರೂಪವಿಜ್ಞಾನದ ಪ್ರಭೇದವು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಅನೇಕ ವಿಭಿನ್ನ ಆಣ್ವಿಕ ಅನುಕ್ರಮಗಳಾಗಿ ವಿಭಜನೆಯಾಗಬಹುದು. ಪರಿಸರದ ಡಿಎನ್ಎ ಆಧಾರಿತ ಜೀವವೈವಿಧ್ಯತೆಯ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಗೆ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾದ ಡಿಎನ್ಎ ಉಲ್ಲೇಖ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವಲ್ಲಿ ಇದು ಬಹಳ ದೂರ ಸಾಗುತ್ತದೆ. ಮೆಗಾಬರ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಎಂಬುದು ಹೆಚ್ಚಿನ-ಥ್ರೋಪುಟ್ ಮಾದರಿ-ಆಧಾರಿತ ಡಿಎನ್ಎ ಬಾರ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಅನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಬಳಸುವ ಪದವಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಸಾವಿರಾರು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪ್ರಭೇದಗಳ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಾಗಿ ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಬಾರ್ಕೋಡ್ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಪೆಸಿಫಿಕ್ ಬಯೋಸೈನ್ಸಸ್ನಿಂದ ಪ್ಯಾಕ್ಬಿಯೋ (ಸೀಕ್ವೆಲ್ I/II) ಮತ್ತು ಆಕ್ಸ್ಫರ್ಡ್ ನ್ಯಾನೊಪೋರ್ ಟೆಕ್ನಾಲಜಿಯಿಂದ ಮಿನಿಆನ್, ಪ್ರೋಮೆಥಿಯೋನ್ ಸೇರಿದಂತೆ ಮೂರನೇ ತಲೆಮಾರಿನ ಅನುಕ್ರಮ ವೇದಿಕೆಗಳ ಬಳಕೆಯಿಂದ discovery.This ಅನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಸ್ಯಾಂಗರ್ ಅನುಕ್ರಮಕ್ಕೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ, ಮೆಗಾಬರ್ಕೋಡಿಂಗ್ ವೇಗವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಅಗ್ಗವಾಗಿದೆ, ಇದು ಸಾವಿರಾರು ಪ್ರಭೇದಗಳಿಗೆ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಡಿಎನ್ಎ ಬಾರ್ಕೋಡ್ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಮೆಗಾಬಾರ್ಕೊಡಿಂಗ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು ಡಾರ್ಕ್ ಟ್ಯಾಕ್ಸಾವನ್ನು ತುಂಬಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಕೀಟಗಳಿಗೆ ಡಿಎನ್ಎ ಬಾರ್ಕೋಡ್ ಉಲ್ಲೇಖ ದತ್ತಾಂಶ ಅಂತರ ಮತ್ತು ಪ್ರಭೇದಗಳ ಆವಿಷ್ಕಾರವನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುವುದು, ಪ್ರಭೇದಗಳ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು, ಪ್ರಭೇದಗಳ ಸಮೃದ್ಧಿಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವುದು, ತ್ವರಿತ ಜೀವವೈವಿಧ್ಯತೆಯ ಪ್ರಭೇದಗಳ ದಾಸ್ತಾನುಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವುದು, ಬೇಸ್ಲೈನ್ ಶಿಫ್ಟ್ಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಜೀವನ-ಇತಿಹಾಸದ ಹಂತಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವುದು. ಮೆಟಾಬರ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಡಿಎನ್ಎ ಅಥವಾ ಇಡಿಎನ್ಎ (ಎನ್ವಿರಾನ್ಮೆಂಟಲ್ ಡಿಎನ್ಎ) ಯ ಬಾರ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಎಂದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದು ಒಂದೇ (ಪರಿಸರ) ಮಾದರಿಯೊಳಗೆ ಅನೇಕ ವರ್ಗಗಳನ್ನು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಗುರುತಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ, ಆದಾಗ್ಯೂ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಒಂದೇ ಜೀವಿ ಗುಂಪಿನೊಳಗೆ. ವಿಧಾನಗಳ ನಡುವಿನ ಮುಖ್ಯ ವ್ಯತ್ಯಾಸವೆಂದರೆ ಮೆಟಾಬರ್ಕೋಡಿಂಗ್, ಬಾರ್ಕೋಡಿಂಗ್ಗೆ ವ್ಯತಿರಿಕ್ತವಾಗಿ, ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಜೀವಿಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುವುದಿಲ್ಲ, ಬದಲಿಗೆ ಮಾದರಿಯೊಳಗೆ ಜಾತಿಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಮೆಥಡಾಲಜಿ ಮೆಟಾಬರ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು, ಸಾಮಾನ್ಯ ಬಾರ್ಕೋಡಿಂಗ್ನಂತೆಯೇ, ಡಿಎನ್ಎ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ, ಪಿಸಿಆರ್ ವರ್ಧನೆ, ಅನುಕ್ರಮ ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಹಂತಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಬಾರ್ಕೋಡ್ ಒಂದು ಸಣ್ಣ ವೇರಿಯೇಬಲ್ ಜೀನ್ ಪ್ರದೇಶವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ವಿವಿಧ ಗುರುತುಗಳು/ಬಾರ್ಕೋಡ್ಗಳನ್ನು ನೋಡಿ), ಇದು ಪ್ರೈಮರ್ ವಿನ್ಯಾಸಕ್ಕೆ ಬಳಸಬಹುದಾದ ಹೆಚ್ಚು ಸಂರಕ್ಷಿತ ಜೀನ್ ಪ್ರದೇಶಗಳಿಂದ ಸುತ್ತುವರಿದ ಟ್ಯಾಕ್ಸಾನಮಿಕ್ ನಿಯೋಜನೆಗೆ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ. ಒಂದೇ ಪ್ರಭೇದವನ್ನು ಬಾರ್ಕೋಡ್ ಮಾಡುವುದು ಅಥವಾ ಹಲವಾರು ಪ್ರಭೇದಗಳನ್ನು ಮೆಟಾಬರ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದು ಗುರಿಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ವಿವಿಧ ವಂಶವಾಹಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ನಂತರದ ಪ್ರಕರಣದಲ್ಲಿ, ಹೆಚ್ಚು ಸಾರ್ವತ್ರಿಕ ಜೀನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮೆಟಾಬರ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಒಂದೇ ಜಾತಿಯ ಡಿಎನ್ಎ/ಆರ್ಎನ್ಎಯನ್ನು ಆರಂಭಿಕ ಹಂತವಾಗಿ ಬಳಸುವುದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಒಂದು ಪರಿಸರ ಅಥವಾ ಬೃಹತ್ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ಪಡೆದ ಹಲವಾರು ವಿಭಿನ್ನ ಜೀವಿಗಳಿಂದ ಡಿಎನ್ಎ/ಆರ್ಎನ್ಎಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು ಮೆಟಾಬರ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಜೀವವೈವಿಧ್ಯತೆಯ ಕ್ರಮಗಳಿಗೆ ಪೂರಕವಾಗುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಮತ್ತು ಕೆಲವು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಅವುಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಪ್ರಗತಿಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳು ಕ್ರಮೇಣ ಅಗ್ಗವಾಗುತ್ತವೆ, ಹೆಚ್ಚು ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಆಗುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪಕವಾಗುತ್ತವೆ. ಡಿಎನ್ಎ ಮೆಟಾಬರ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳು ಈ ಕೆಳಗಿನವುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆಃ ಭೂಮಂಡಲದ ಮತ್ತು ಜಲವಾಸಿ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಜೀವವೈವಿಧ್ಯತೆಯ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಪ್ಯಾಲೆಯಂಟಾಲಜಿ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಚೀನ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಸಸ್ಯ-ಪರಾಗಸ್ಪರ್ಶಕ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಗಳ ಆಹಾರ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಆಹಾರ ಸುರಕ್ಷತೆಯ ಪ್ರಯೋಜನಗಳು ಮತ್ತು ಸವಾಲುಗಳು ಮೇಲೆ ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ ಬಾರ್ಕೋಡಿಂಗ್ನ ಸಾಮಾನ್ಯ ಪ್ರಯೋಜನಗಳು ಮತ್ತು ನ್ಯೂನತೆಗಳು ಮೆಟಾಬರ್ಕೋಡಿಂಗ್ಗೆ ಸಹ ಮಾನ್ಯವಾಗಿವೆ. ಮೆಟಾಬರ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಅಧ್ಯಯನಗಳಿಗೆ ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ನ್ಯೂನತೆಯೆಂದರೆ, ಇ. ಡಿ. ಎನ್. ಎ ಮೆಟಾಬರ್ಕೋಡಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ ಅನ್ವಯಿಸಬೇಕಾದ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ವಿನ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ಬಯೋಇನ್ಫರ್ಮ್ಯಾಟಿಕ್ಸ್ ಮಾನದಂಡಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಇನ್ನೂ ಒಮ್ಮತವಿಲ್ಲ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಪ್ರಸ್ತುತ ಸೇರಿಕೊಂಡ ಪ್ರಯತ್ನಗಳಿವೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ. ಜೈವಿಕ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಗಾಗಿ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸದ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಲು ಅನುಭವ ಮತ್ತು ಜ್ಞಾನವನ್ನು ವಿನಿಮಯ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಮುಂದುವರಿಯಲು ಇಯು ಸಿಒಎಸ್ಟಿ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಡಿಎನ್ಎಕ್ವಾ-ನೆಟ್. ಉಪವಿಷಯಗಳನ್ನು ಸಹ ನೋಡಿಃ ಸಂಬಂಧಿತ ವಿಷಯಗಳುಃ ಲೇಖನದ ಮೇಲ್ಭಾಗದಲ್ಲಿರುವ ಸೈಡ್ಬಾರ್ ನ್ಯಾವಿಗೇಷನ್ ಅನ್ನು ಸಹ ನೋಡಿ. ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಬಾಹ್ಯ ಕೊಂಡಿಗಳು ಸ್ವೆಬೋಲ್ ಫಿನ್ಬೋಲ್ ಇಂಟರ್ನ್ಯಾಷನಲ್ ಬಾರ್ಕೋಡ್ ಆಫ್ ಲೈಫ್ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ (ಐಬೋಲ್) ಬೋಲ್ಡ್ ಯುನಿಟ್ Diat.barcode ಡಿಎನ್ಎ ಬಾರ್ಕೋಡಿಂಗ್