Tag SNP
একটি ট্যাগ এসএনপি হ 'ল জিনোমের একটি উচ্চ সংযোগের ভারসাম্যহীন অঞ্চলে একক নিউক্লিওটাইড পলিমরফিজম (এসএনপি) প্রতিনিধিত্ব করে যা হ্যাপ্লোটাইপ নামে পরিচিত এসএনপিগুলির একটি গোষ্ঠীর প্রতিনিধিত্ব করে। ক্রোমোজোম অঞ্চলে প্রতিটি এসএনপি-র জিনোটাইপিং না করে জিনগত বৈচিত্র্য এবং ফেনোটাইপের সাথে সম্পর্ক সনাক্ত করা সম্ভব। এটি রোগের সাথে সম্পর্কিত জিনোম ক্ষেত্রগুলির ম্যাপিংয়ের ব্যয় এবং সময় হ্রাস করে, কারণ এটি প্রতিটি পৃথক এসএনপি অধ্যয়নের প্রয়োজনীয়তা দূর করে। ট্যাগ এসএনপিগুলি পুরো-জিনোম এসএনপি অ্যাসোসিয়েশন অধ্যয়নে কার্যকর যেখানে পুরো জিনোম জুড়ে লক্ষ লক্ষ এসএনপি জিনোটাইপ করা হয়। ভূমিকা সংযোগ রোগ দুটি লোকিকে সংযোগ ভারসাম্য (এলই) বলা হয় যদি তাদের উত্তরাধিকার একটি স্বাধীন ঘটনা হয়। যদি সেই স্থানগুলির অ্যালিলগুলি এলোমেলোভাবে উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত হয় তবে আমরা বলি যে তারা সংযোগের ভারসাম্যহীনতা (এলডি)-তে রয়েছে। এলডি সাধারণত জিনের শারীরিক সংযোগের কারণে হয়। যখন দুটি জিন একই ক্রোমোসোমে উত্তরাধিকারসূত্রে পাওয়া যায়, তখন তাদের দূরত্ব এবং লোকির মধ্যে পুনর্মিলনের সম্ভাবনার উপর নির্ভর করে তারা উচ্চ এলডি হতে পারে। যাইহোক, কার্যকরী মিথস্ক্রিয়ার কারণেও এলডি পর্যবেক্ষণ করা যেতে পারে যেখানে বিভিন্ন ক্রোমোজোমের জিনগুলিও যৌথভাবে বিবর্তনীয়ভাবে নির্বাচিত ফেনোটাইপ প্রদান করতে পারে বা সম্ভাব্য বংশধরদের কার্যকারিতা প্রভাবিত করতে পারে। পরিবারের মধ্যে এলডি সর্বাধিক কারণ পুনঃসংযোগের ঘটনাগুলির সংখ্যা সবচেয়ে কম (সবচেয়ে কম অর্ধবীজীবীয় ঘটনা)। এটি বিশেষ করে ইনব্রেড লাইনের মধ্যে সত্য। জনসংখ্যার মধ্যে এলডি বিদ্যমান থাকে নির্বাচনের কারণে, জিনের শারীরিক ঘনিষ্ঠতা যা কম পুনর্মিলনের হার বা সাম্প্রতিক ক্রসিং বা অভিবাসনের কারণে হয়। জনসংখ্যার স্তরে, সংযোগের ভারসাম্যহীনতা প্রভাবিত করে এমন প্রক্রিয়াগুলির মধ্যে রয়েছে জেনেটিক লিঙ্ক, এপিস্ট্যাটিক প্রাকৃতিক নির্বাচন, পুনর্মিলনের হার, মিউটেশন, জেনেটিক ড্রিফ্ট, র্যান্ডম সঙ্গম, জেনেটিক হিচাইকিং এবং জিন প্রবাহ। যখন উচ্চ এলডি-র কারণে এসএনপি-র একটি গোষ্ঠী একসঙ্গে উত্তরাধিকারসূত্রে পাওয়া যায়, তখন অপ্রয়োজনীয় তথ্য থাকার প্রবণতা থাকে। এই গোষ্ঠীগুলির প্রতিনিধি হিসাবে একটি ট্যাগ এসএনপি নির্বাচন বৈশিষ্ট্য/রোগের সাথে সম্পর্কিত জিনোমের অংশগুলি বিশ্লেষণ করার সময় অপ্রয়োজনীয়তার পরিমাণ হ্রাস করে। উচ্চ এলডি-তে জিনোমের যে অঞ্চলগুলি একসাথে উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত এসএনপি-র একটি নির্দিষ্ট সেটকে আশ্রয় দেয় সেগুলি হ্যাপ্লোটাইপ নামেও পরিচিত। অতএব, ট্যাগ এসএনপিগুলি হ্যাপ্লোটাইপের মধ্যে সমস্ত এসএনপি-র প্রতিনিধি। হ্যাপ্লোটাইপ এসএনপি ট্যাগের নির্বাচন জিনোমে উপস্থিত হ্যাপ্লোটাইপের উপর নির্ভরশীল। বেশিরভাগ সিকোয়েন্সিং প্রযুক্তি জিনোটাইপিক তথ্য সরবরাহ করে, হ্যাপ্লোটাইপ নয়। এগুলি উপস্থিত নির্দিষ্ট ভিত্তিসমূহ সম্পর্কে তথ্য প্রদান করে কিন্তু ফ্যাসিক তথ্য প্রদান করে না (যেখানে প্রতিটি ভিত্তিসমূহ নির্দিষ্ট ক্রোমোজোম প্রদর্শিত হয়)। আণবিক পদ্ধতির (অ্যালেল স্পেসিফিক পিসিআর, সোমাটিক সেল হাইব্রিড) মাধ্যমে হ্যাপ্লোটাইপ নির্ধারণ করা যেতে পারে। এই পদ্ধতিগুলি জিনোটাইপিংয়ের আগে ক্রোমোজোমগুলিকে পৃথক করে কোন ক্রোমোজোমের মধ্যে কোন অ্যালিল উপস্থিত রয়েছে তা আলাদা করে। এগুলি খুব সময়সাপেক্ষ এবং ব্যয়বহুল হতে পারে, তাই পরিসংখ্যানগত অনুমান পদ্ধতিগুলি কম ব্যয়বহুল এবং স্বয়ংক্রিয় বিকল্প হিসাবে তৈরি করা হয়েছে। এই পরিসংখ্যানগত-অনুমান সফ্টওয়্যার প্যাকেজগুলি হ্যাপ্লোটাইপগুলি নির্ধারণ করতে পার্সিমনি, সর্বাধিক সম্ভাবনা এবং বায়েসিয়ান অ্যালগরিদম ব্যবহার করে। পরিসংখ্যানগত-অনুমানের অসুবিধা হল যে অনুমিত হ্যাপ্লোটাইপের একটি অনুপাত ভুল হতে পারে। জনসংখ্যার পার্থক্য যখন জিনোম ওয়াইড অ্যাসোসিয়েশন অধ্যয়নের জন্য হ্যাপ্লোটাইপ ব্যবহার করা হয়, তখন অধ্যয়নরত জনসংখ্যার দিকে নজর দেওয়া গুরুত্বপূর্ণ। প্রায়শই বিভিন্ন জনসংখ্যার এলডি-র বিভিন্ন প্যাটার্ন থাকবে। আফ্রিকান-বংশোদ্ভূত জনসংখ্যা বনাম ইউরোপীয় এবং এশীয়-বংশোদ্ভূত জনসংখ্যা হল পৃথকীকরণের নিদর্শনগুলির একটি উদাহরণ। যেহেতু মানুষের উৎপত্তি আফ্রিকায় এবং ইউরোপ এবং তারপর এশীয় ও মার্কিন মহাদেশে ছড়িয়ে পড়ে, তাই আফ্রিকান জনসংখ্যা সবচেয়ে বেশি জিনগতভাবে বৈচিত্র্যময় এবং এলডি-র ছোট অঞ্চল রয়েছে যেখানে ইউরোপীয় এবং এশীয় বংশোদ্ভূত জনসংখ্যার প্রতিষ্ঠাতা প্রভাবের কারণে এলডি-র বৃহত্তর অঞ্চল রয়েছে। যখন এলডি প্যাটার্ন জনসংখ্যার মধ্যে ভিন্ন হয়, তখন হ্যাপ্লোটাইপ ব্লকের পরিবর্তনের কারণে এসএনপিগুলি একে অপরের সাথে বিচ্ছিন্ন হয়ে যেতে পারে। এর অর্থ হ্যাপ্লোটাইপ ব্লকের প্রতিনিধি হিসাবে এসএনপি ট্যাগগুলি জনসংখ্যার দিক থেকে অনন্য এবং অ্যাসোসিয়েশন স্টাডি করার সময় জনসংখ্যার পার্থক্য বিবেচনা করা উচিত। প্রয়োগ জি. ডব্লিউ. এ. এস প্রায় প্রতিটি বৈশিষ্ট্যের জিনগত এবং পরিবেশগত উভয় প্রভাব রয়েছে। উত্তরাধিকার হ 'ল আমাদের পূর্বপুরুষদের কাছ থেকে উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত ফেনোটাইপিক বৈচিত্র্যের অনুপাত। ফেনোটাইপিক উপস্থাপনার উপর জিনগত প্রভাব নির্ধারণ করতে অ্যাসোসিয়েশন স্টাডি ব্যবহার করা হয়। যদিও বেশিরভাগই জিনোমিক অঞ্চলে রোগের ম্যাপিংয়ের জন্য ব্যবহৃত হয়, তবে এগুলি উচ্চতা, চোখের রঙ ইত্যাদির মতো যে কোনও ফেনোটাইপের উত্তরাধিকারের ম্যাপ করতেও ব্যবহার করা যেতে পারে। জিনোম-ওয়াইড অ্যাসোসিয়েশন স্টাডিজ (জি. ডব্লিউ. এ. এস) একক-নিউক্লিওটাইড পলিমরফিজম (এস. এন. পি) ব্যবহার করে ক্লিনিকাল অবস্থা এবং ফেনোটাইপিক বৈশিষ্ট্যগুলির সাথে জেনেটিক অ্যাসোসিয়েশন সনাক্ত করতে। এগুলি অনুমান মুক্ত এবং বৈশিষ্ট্যগুলি তদন্ত করার জন্য একটি সম্পূর্ণ-জিনোম পদ্ধতি ব্যবহার করে এমন ব্যক্তিদের একটি বড় গোষ্ঠীর সাথে তুলনা করে যা একটি ফেনোটাইপ প্রকাশ করে না এমন একটি বড় গোষ্ঠীর সাথে। জি. ডব্লিউ. এ. এস-এর চূড়ান্ত লক্ষ্য হল জেনেটিক ঝুঁকির কারণগুলি নির্ধারণ করা যা কোনও রোগের ঝুঁকিতে কারা, রোগের সংবেদনশীলতার জৈবিক ভিত্তি কী এবং নতুন প্রতিরোধ ও চিকিত্সার কৌশল তৈরি করতে ভবিষ্যদ্বাণী করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। ন্যাশনাল হিউম্যান জিনোম রিসার্চ ইনস্টিটিউট এবং ইউরোপীয় বায়োইনফরম্যাটিক্স ইনস্টিটিউট জি. ডব্লিউ. এ. এস ক্যাটালগ প্রকাশ করে, প্রকাশিত জিনোম-ওয়াইড অ্যাসোসিয়েশন স্টাডির একটি ক্যাটালগ যা শত শত এস. এন. পি-র মধ্যে বিস্তৃত ফেনোটাইপের সাথে পরিসংখ্যানগতভাবে উল্লেখযোগ্য সম্পর্ককে তুলে ধরে। বিপুল সংখ্যক সম্ভাব্য এসএনপি ভ্যারিয়েন্টের কারণে (জুন 2015 পর্যন্ত 14 কোটি 10 লক্ষেরও বেশি) সমস্ত এসএনপি সিকোয়েন্স করা এখনও খুব ব্যয়বহুল। এই কারণেই জিডব্লিউএএস ট্যাগ স্ন্যাপ হিসাবে চিহ্নিত রূপগুলির একটি উপসেটকে জিনোটাইপ করতে কাস্টমাইজযোগ্য অ্যারে (এসএনপি চিপস) ব্যবহার করে। বেশিরভাগ জি. ডব্লিউ. এ. এস দুটি প্রাথমিক জিনোটাইপিং প্ল্যাটফর্ম থেকে পণ্য ব্যবহার করে। অ্যাফিমেট্রিক্স প্ল্যাটফর্ম একটি কাচ বা সিলিকন চিপে ডিএনএ প্রোব প্রিন্ট করে যা নমুনা ডিএনএতে নির্দিষ্ট অ্যালিলগুলিতে সংকরিত হয়। ইলুমিনা প্ল্যাটফর্মটি দীর্ঘ ডিএনএ সিকোয়েন্স সহ পুঁতি-ভিত্তিক প্রযুক্তি ব্যবহার করে এবং আরও ভাল নির্দিষ্টতা তৈরি করে। উভয় প্ল্যাটফর্মই প্রাক-নির্মিত বা কাস্টম ডিএনএ অলিগোস ব্যবহার করে এক মিলিয়নেরও বেশি ট্যাগ এসএনপি জিনোটাইপ করতে সক্ষম। জিনোম-ব্যাপী গবেষণা সাধারণ রোগ-সাধারণ বৈকল্পিক (সিডি/সিভি) অনুমানের উপর ভিত্তি করে করা হয় যা বলে যে সাধারণ ব্যাধিগুলি সাধারণ জিনগত বৈচিত্র্য দ্বারা প্রভাবিত হয়। সাধারণ রূপগুলির প্রভাবের আকার (অনুপ্রবেশ) বিরল ব্যাধিতে পাওয়া রূপগুলির তুলনায় ছোট হওয়া প্রয়োজন। এর মানে হল যে সাধারণ এসএনপি জিনগত কারণগুলির কারণে বৈচিত্র্যের একটি ছোট অংশকে ব্যাখ্যা করতে পারে এবং সাধারণ রোগগুলি ছোট প্রভাবের আকারের একাধিক সাধারণ অ্যালিল দ্বারা প্রভাবিত হয়। আরেকটি অনুমান হল যে সাধারণ রোগগুলি বিরল রূপগুলির দ্বারা সৃষ্ট হয় যা কৃত্রিমভাবে সাধারণ রূপগুলির সাথে যুক্ত। সেক্ষেত্রে জি. ডব্লিউ. এ. এস থেকে উৎপাদিত সংকেতটি সংযোগের ভারসাম্যহীনতার এক বা একাধিক বিরল কার্যকারণ রূপের মধ্যে একটি পরোক্ষ (কৃত্রিম) সম্পর্ক। এসএনপি ট্যাগের জন্য একটি গোষ্ঠী নির্বাচন করার সময় এটি স্বীকার করা গুরুত্বপূর্ণ যে এই ঘটনাটি সম্ভব। যখন কোনও রোগ হ্যাপ্লোটাইপের সঙ্গে যুক্ত বলে মনে করা হয়, তখন সেই হ্যাপ্লোটাইপের কিছু এসএনপি-র রোগের সঙ্গে সংশ্লেষিত সম্পর্ক থাকবে। কার্যকারণ এসএনপিগুলি চিহ্নিত করার জন্য আমাদের হ্যাপ্লোটাইপ ব্লক নির্বাচনের ক্ষেত্রে একটি বৃহত্তর রেজোলিউশন প্রয়োজন। যেহেতু পুরো জিনোম সিকোয়েন্সিং প্রযুক্তিগুলি দ্রুত পরিবর্তিত হচ্ছে এবং কম ব্যয়বহুল হয়ে উঠছে, তাই সম্ভবত তারা বর্তমান জিনোটাইপিং প্রযুক্তিগুলিকে প্রতিস্থাপন করবে যা কার্যকারণ রূপগুলি চিহ্নিত করার জন্য প্রয়োজনীয় রেজোলিউশন সরবরাহ করবে। যেহেতু ব্যক্তিদের পুরো জিনোম সিকোয়েন্সিং এখনও ব্যয়বহুল, তাই আন্তর্জাতিক হ্যাপম্যাপ প্রকল্পটি মানুষের জিনোমকে হ্যাপ্লোটাইপ গ্রুপিং (হ্যাপ্লোটাইপ ব্লক)-এ ম্যাপ করার লক্ষ্য নিয়ে নির্মিত হয়েছিল যা মানুষের জিনগত বৈচিত্র্যের সাধারণ নিদর্শনগুলি বর্ণনা করতে পারে। পুরো জিনোমকে হ্যাপ্লোটাইপে ম্যাপিং করে, ট্যাগ এসএনপি সনাক্ত করা যেতে পারে যা জেনেটিক স্টাডি দ্বারা পরীক্ষা করা হ্যাপ্লোটাইপ ব্লকগুলির প্রতিনিধিত্ব করে। জিনগত অধ্যয়নের পরিকল্পনা করার সময় বিবেচনা করার মতো একটি গুরুত্বপূর্ণ বিষয় হল নির্দিষ্ট অ্যালিল দ্বারা সৃষ্ট ফ্রিকোয়েন্সি এবং ঝুঁকি। এই কারণগুলি বিভিন্ন জনসংখ্যার মধ্যে পরিবর্তিত হতে পারে তাই হ্যাপম্যাপ প্রকল্পটি জনসংখ্যার বিভিন্ন সেট থেকে এসএনপি আবিষ্কার এবং তালিকাভুক্ত করার জন্য বিভিন্ন সিকোয়েন্সিং কৌশল ব্যবহার করেছে। প্রাথমিকভাবে প্রকল্পটি আফ্রিকান বংশোদ্ভূত ইওরোবা জনসংখ্যা (ওয়াইআরআই), পশ্চিম ইউরোপীয় পূর্বপুরুষ (সিইইউ) সহ উটাহের বাসিন্দা, টোকিও, জাপান (জেপিটি) থেকে সম্পর্কহীন ব্যক্তি এবং বেইজিং, চীন (সিএইচবি) থেকে সম্পর্কহীন হান চীনা ব্যক্তিদের ক্রমবদ্ধ করেছিল। সম্প্রতি তাদের ডেটাসেটগুলি অন্যান্য জনসংখ্যা (11টি গোষ্ঠী) অন্তর্ভুক্ত করার জন্য প্রসারিত করা হয়েছে এসএনপি ট্যাগ নির্বাচনের জন্য নির্বাচন এবং মূল্যায়ন পদক্ষেপ সর্বাধিক তথ্যমূলক ট্যাগ এসএনপি নির্বাচন একটি এনপি সম্পূর্ণ সমস্যা। যাইহোক, অ্যালগরিদমগুলি ত্রুটির মার্জিনের মধ্যে আনুমানিক সমাধান প্রদানের জন্য তৈরি করা যেতে পারে। প্রতিটি ট্যাগ এসএনপি সিলেকশন অ্যালগরিদম সংজ্ঞায়িত করার জন্য যে মানদণ্ডের প্রয়োজন তা নিম্নরূপঃ অনুসন্ধানের জন্য এলাকা নির্ধারণ করুন-অ্যালগরিদম একটি লক্ষ্য এসএনপি-র আশেপাশে এন (টি) ট্যাগ এসএনপি সনাক্ত করার চেষ্টা করবে ট্যাগিংয়ের গুণমান নির্ধারণের জন্য একটি মেট্রিক সংজ্ঞায়িত করুন-মেট্রিককে পরিমাপ করতে হবে যে একটি লক্ষ্য এসএনপি-টি তার প্রতিবেশী এন (টি) এর একটি সেট ব্যবহার করে কতটা ভালভাবে ভবিষ্যদ্বাণী করা যেতে পারে অর্থাৎ। একটি প্রতিবেশী এন (টি)-তে এসএনপি-র প্রতিনিধি হিসাবে একটি ট্যাগ এসএনপি কতটা ভালভাবে একটি লক্ষ্য এসএনপি-র পূর্বাভাস দিতে পারে। এটি একটি সম্ভাব্যতা হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা যেতে পারে যে লক্ষ্য এসএনপি-টি-র যে কোনও জোড়া হ্যাপ্লোটাইপ আই এবং জে-এর জন্য বিভিন্ন মান রয়েছে যেখানে একই হ্যাপ্লোটাইপের জন্য এসএনপি-র মানও আলাদা। মেট্রিকের তথ্যগততাকে একটি গ্রাফ তত্ত্বের পরিপ্রেক্ষিতে উপস্থাপন করা যেতে পারে, যেখানে প্রতিটি এসএনপি-কে একটি গ্রাফ জিএস হিসাবে উপস্থাপন করা হয় যার নোডগুলি হ্যাপ্লোটাইপ। জিএস-এর নোডগুলির মধ্যে একটি প্রান্ত থাকে (আই, জে) যদি এবং শুধুমাত্র যদি হ্যাপ্লোটাইপ হাই, এইচজে-এর জন্য এস-এর মানগুলি ভিন্ন হয়। প্রতিনিধি এসএনপিগুলি খুঁজে বের করার জন্য অ্যালগরিদমটি বের করুন-অ্যালগরিদমটির লক্ষ্য হল প্রতিটি ট্যাগ এসএনপি-র মধ্যে সর্বাধিক তথ্যপূর্ণতার সাথে নির্বাচিত ট্যাগ এসএনপি-র ন্যূনতম উপসেটটি খুঁজে বের করা প্রতিটি অন্য লক্ষ্য এসএনপি-র সাথে অ্যালগরিদম বৈধতা বৈশিষ্ট্য নির্বাচন পদ্ধতিগুলি দুটি বিভাগে পড়েঃ ফিল্টার পদ্ধতি এবং মোড়ক পদ্ধতি। ফিল্টার অ্যালগরিদম হল সাধারণ প্রাক প্রক্রিয়াকরণ অ্যালগরিদম যা একটি নির্দিষ্ট শ্রেণিবিন্যাস পদ্ধতির ব্যবহার অনুমান করে না। এর বিপরীতে, র্যাপার অ্যালগরিদমগুলি একটি নির্দিষ্ট শ্রেণীবিভাগের চারপাশে বৈশিষ্ট্য নির্বাচনকে "মোড়ানো" করে এবং ক্রস-ভ্যালিডেশন ব্যবহার করে শ্রেণীবিভাগের নির্ভুলতার উপর ভিত্তি করে বৈশিষ্ট্যগুলির একটি উপসেট নির্বাচন করে। ট্যাগ এসএনপি নির্বাচন করার জন্য উপযুক্ত বৈশিষ্ট্য নির্বাচন পদ্ধতিতে অবশ্যই নিম্নলিখিত বৈশিষ্ট্যগুলি থাকতে হবেঃ বিপুল সংখ্যক এসএনপি-র জন্য ভাল স্কেল; স্পষ্ট শ্রেণী লেবেলিংয়ের প্রয়োজন নেই এবং একটি নির্দিষ্ট শ্রেণীবিভাগের ব্যবহার অনুমান করা উচিত নয় কারণ শ্রেণীবিভাগ এসএনপি নির্বাচনকে ট্যাগ করার লক্ষ্য নয়; ব্যবহারকারীকে বিভিন্ন পরিমাণে সহ্যযোগ্য তথ্য ক্ষতির জন্য বিভিন্ন সংখ্যক ট্যাগ এসএনপি নির্বাচন করার অনুমতি দিন; তিনটি প্রথম শর্ত পূরণকারী অন্যান্য পদ্ধতির সাথে তুলনীয় কর্মক্ষমতা রাখুন। সিলেকশন অ্যালগরিদম এসএনপি ট্যাগ নির্বাচনের জন্য বেশ কয়েকটি অ্যালগরিদম প্রস্তাব করা হয়েছে। প্রথম পদ্ধতিটি ছিল এসএনপি সেটগুলির মঙ্গলের পরিমাপের উপর ভিত্তি করে এবং এসএনপি উপসেটগুলির জন্য অনুসন্ধান করা যা ছোট কিন্তু সংজ্ঞায়িত পরিমাপের উচ্চ মূল্য অর্জন করে। প্রতিটি এসএনপি উপসেট পরীক্ষা করে ভালো উপসেট খুঁজে বের করা শুধুমাত্র ছোট ডেটা সেটের জন্য গণনামূলকভাবে সম্ভব। আরেকটি পদ্ধতি প্রধান উপাদান বিশ্লেষণ (পি. সি. এ) ব্যবহার করে এস. এন. পি-র উপসেটগুলি খুঁজে বের করে যা বেশিরভাগ তথ্যের বৈচিত্র্য ধারণ করে। সংক্ষিপ্ত ক্রোমোসোমাল অঞ্চলে বারবার পি. সি. এ প্রয়োগ করার জন্য একটি স্লাইডিং উইণ্ডোজ পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়। এটি উত্পাদিত তথ্য হ্রাস করে এবং সূচকীয় অনুসন্ধানের সময়ও প্রয়োজন হয় না। তবুও বড় ক্রোমোজোমাল ডেটা সেটগুলিতে পিসিএ পদ্ধতি প্রয়োগ করা সম্ভব নয় কারণ এটি গণনামূলকভাবে জটিল। সর্বাধিক ব্যবহৃত পদ্ধতি, ব্লক-ভিত্তিক পদ্ধতি, হ্যাপ্লোটাইপ ব্লকের মধ্যে পর্যবেক্ষণ করা সংযোগ অসামঞ্জস্যের নীতিটি কাজে লাগায়। ক্রোমোজোম অঞ্চলগুলিকে হ্যাপ্লোটাইপ ব্লকে বিভক্ত করার জন্য বেশ কয়েকটি অ্যালগরিদম তৈরি করা হয়েছে যা হ্যাপ্লোটাইপ বৈচিত্র্য, এলডি, চার-গ্যামেট পরীক্ষা এবং তথ্য জটিলতার উপর ভিত্তি করে এবং ট্যাগ এসএনপিগুলি সেই ব্লকের অন্তর্গত সমস্ত এসএনপি থেকে নির্বাচন করা হয়। এই অ্যালগরিদমের প্রধান অনুমান হল যে এসএনপিগুলি দ্বি-বৈকল্পিক। প্রধান ত্রুটি হল ব্লকের সংজ্ঞা সবসময় সোজা হয় না। যদিও হ্যাপ্লোটাইপ ব্লক গঠনের জন্য মানদণ্ডের একটি তালিকা রয়েছে, তবে এ বিষয়ে কোনও ঐকমত্য নেই। এছাড়াও, ট্যাগ এসএনপি-র স্থানীয় পারস্পরিক সম্পর্ক ভিত্তিক নির্বাচন আন্তঃ-ব্লক পারস্পরিক সম্পর্ককে উপেক্ষা করে। ব্লক-ভিত্তিক পদ্ধতির বিপরীতে, একটি ব্লক-মুক্ত পদ্ধতি ব্লক কাঠামোর উপর নির্ভর করে না। এসএনপি ফ্রিকোয়েন্সি এবং পুনর্মিলনের হার জিনোম জুড়ে পরিবর্তিত হয় এবং কিছু গবেষণায় রিপোর্ট করা সর্বাধিক ব্লক আকারের তুলনায় এলডি দূরত্ব অনেক বেশি বলে জানা গেছে। পাড়ার জন্য একটি কঠোর সীমানা নির্ধারণ করা কাম্য নয় এবং ব্লক-মুক্ত পদ্ধতি বিশ্বব্যাপী এসএনপি ট্যাগের সন্ধান করে। এটি করার জন্য বেশ কয়েকটি অ্যালগরিদম রয়েছে। একটি অ্যালগরিদমে, নন-ট্যাগিং এসএনপিগুলিকে ট্যাগ এসএনপি-র বুলিয়ান ফাংশন হিসাবে উপস্থাপন করা হয় এবং সেট থিওরি কৌশলগুলি অনুসন্ধানের স্থান হ্রাস করতে ব্যবহৃত হয়। আরেকটি অ্যালগরিদম মার্কারগুলির উপসেটগুলির জন্য অনুসন্ধান করে যা অ-ধারাবাহিক ব্লক থেকে আসতে পারে। চিহ্নিতকারী এলাকার কারণে, অনুসন্ধানের স্থান হ্রাস পায়। অনুকূলকরণ জিনোটাইপ করা ব্যক্তিদের সংখ্যা এবং ডাটাবেসে এসএনপি-র সংখ্যা বৃদ্ধি পাওয়ায়, এসএনপি নির্বাচন ট্যাগ গণনা করতে অনেক বেশি সময় নেয়। ট্যাগ এসএনপি নির্বাচন পদ্ধতির দক্ষতা উন্নত করার জন্য, অ্যালগরিদমটি প্রথমে এসএনপিগুলিকে বাইয়ালেলিক হিসাবে উপেক্ষা করে এবং তারপরে একই তথ্যের সাথে এসএনপি সাইটগুলিকে গোষ্ঠীভুক্ত করে হ্যাপ্লোটাইপ ম্যাট্রিক্সের দৈর্ঘ্য (এসএনপি নম্বর) সংকুচিত করে। যে এসএনপি সাইটগুলি হ্যাপ্লোটাইপগুলিকে একই গোষ্ঠীতে বিভক্ত করে সেগুলিকে অপ্রয়োজনীয় সাইট বলা হয়। যে এসএনপি সাইটগুলিতে একটি ব্লকের মধ্যে স্বতন্ত্র তথ্য থাকে সেগুলিকে নন-রিডান্ড্যান্ট সাইট (এনআরএস) বলা হয়। হ্যাপ্লোটাইপ ম্যাট্রিক্সকে আরও সংকুচিত করার জন্য, অ্যালগরিদমকে এসএনপি ট্যাগগুলি এমনভাবে খুঁজে বের করতে হবে যাতে ম্যাট্রিক্সের সমস্ত হ্যাপ্লোটাইপগুলি আলাদা করা যায়। যৌথ বিভাজনের ধারণাটি ব্যবহার করে, একটি দক্ষ ট্যাগ এসএনপি নির্বাচন অ্যালগরিদম সরবরাহ করা হয়। অ্যালগরিদমের নির্ভুলতার বৈধতা এসএনপি ট্যাগগুলি কীভাবে নির্বাচন করা হয় তার উপর নির্ভর করে, ক্রস-বৈধতা প্রক্রিয়া চলাকালীন বিভিন্ন ভবিষ্যদ্বাণী পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়েছে। লেফট-আউট হ্যাপ্লোটাইপের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য মেশিন লার্নিং পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়েছিল। আরেকটি পদ্ধতি এসএনপি ট্যাগ থেকে একটি অ-ট্যাগিং এসএনপি এন-এর অ্যালিলগুলির পূর্বাভাস দিয়েছিল যার এন-এর সাথে সর্বোচ্চ সম্পর্ক সহগ ছিল। যদি একটি অত্যন্ত সম্পর্কযুক্ত ট্যাগ এসএনপি টি পাওয়া যায়, তবে অ্যালিলগুলি বরাদ্দ করা হয় যাতে তাদের ফ্রিকোয়েন্সিগুলি টি-এর অ্যালিল ফ্রিকোয়েন্সিগুলির সাথে একমত হয়। যখন একাধিক ট্যাগিং এসএনপিগুলির এন-এর সাথে একই (উচ্চ) সম্পর্ক সহগ থাকে, তখন এন-এর সাধারণ অ্যালিলের সুবিধা থাকে। এটি সহজেই দেখা যায় যে এই ক্ষেত্রে ভবিষ্যদ্বাণী পদ্ধতিটি নির্বাচন পদ্ধতির সাথে ভালভাবে একমত, যা এসএনপিগুলির মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক সহগের ম্যাট্রিক্সের উপর পিসিএ ব্যবহার করে। একটি ট্যাগ এসএনপি নির্বাচন পদ্ধতির নির্ভুলতা মূল্যায়ন করার অন্যান্য উপায় রয়েছে। নির্ভুলতার মূল্যায়ন গুণমান পরিমাপ আর2 দ্বারা করা যেতে পারে, যা এসএনপি-র সম্পূর্ণ সেটের উপর সংজ্ঞায়িত হ্যাপ্লোটাইপ অনুলিপিগুলির প্রকৃত সংখ্যা এবং হ্যাপ্লোটাইপ অনুলিপিগুলির পূর্বাভাস সংখ্যার মধ্যে সংযোগের পরিমাপ যেখানে ভবিষ্যদ্বাণীটি এসএনপি-কে ট্যাগ করার উপসেটের উপর ভিত্তি করে। এই পরিমাপটি জিনোটাইপ থেকে ডিপ্লোয়েড ডেটা এবং হ্যাপ্লোটাইপগুলির স্পষ্ট অনুমান অনুমান করে। ক্লেটনের কারণে আরেকটি মূল্যায়ন পদ্ধতি হ্যাপ্লোটাইপের বৈচিত্র্যের পরিমাপের উপর ভিত্তি করে। বৈচিত্র্যকে হ্যাপ্লোটাইপগুলির মধ্যে সমস্ত জোড়ার তুলনায় পার্থক্যের মোট সংখ্যা হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়। এক জোড়া হ্যাপ্লোটাইপের মধ্যে পার্থক্য হল সমস্ত এসএনপি-র মধ্যে পার্থক্যের সমষ্টি। ক্লেটনের বৈচিত্র্য পরিমাপটি এসএনপি ট্যাগের একটি সেট বিভিন্ন হ্যাপ্লোটাইপকে কতটা ভালভাবে আলাদা করে তা নির্ধারণ করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। এই পরিমাপ শুধুমাত্র সীমিত হ্যাপ্লোটাইপ বৈচিত্র্য সহ হ্যাপ্লোটাইপ ব্লকের জন্য উপযুক্ত এবং একাধিক হ্যাপ্লোটাইপ ব্লকের সমন্বয়ে গঠিত বড় ডেটা সেটের জন্য এটি কীভাবে ব্যবহার করা যায় তা স্পষ্ট নয়। কিছু সাম্প্রতিক কাজ ট্যাগ করা এসএনপি-র সিলেকশন অ্যালগরিদমগুলি মূল্যায়ন করে যে ট্যাগ করা এসএনপিগুলি ট্যাগ না করা এসএনপি-র পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য কতটা ভালভাবে ব্যবহার করা যেতে পারে। পূর্বাভাসের নির্ভুলতা ক্রস-ভ্যালিডেশন যেমন লিভ-ওয়ান-আউট বা হোল্ড আউট ব্যবহার করে নির্ধারণ করা হয়। লিভ-ওয়ান-আউট ক্রস-ভ্যালিডেশনে, ডেটা সেটের প্রতিটি ক্রমের জন্য, অ্যালগরিদমটি ট্যাগিং এসএনপিগুলির ন্যূনতম সেট নির্বাচন করতে বাকি ডেটা সেটে চালানো হয়। টুলস ট্যাগার ট্যাগার একটি ওয়েব টুল যা আন্তর্জাতিক হ্যাপম্যাপ প্রকল্পের মতো জিনগত তথ্য থেকে ট্যাগ এসএনপি মূল্যায়ন এবং নির্বাচন করার জন্য উপলব্ধ। এটি পেয়ারওয়াইজ পদ্ধতি এবং মাল্টিমার্কার হ্যাপ্লোটাইপ পদ্ধতি ব্যবহার করে। ব্যবহারকারীরা হ্যাপম্যাপ জিনোটাইপ ডেটা বা বংশানুক্রমিক বিন্যাস আপলোড করতে পারেন এবং সংযোগের অসামঞ্জস্য নিদর্শনগুলি গণনা করা হবে। ট্যাগার বিকল্পগুলি ব্যবহারকারীকে ক্রোমোসোমাল ল্যান্ডমার্কগুলি নির্দিষ্ট করার অনুমতি দেয়, যা ট্যাগ এসএনপিগুলি বাছাই করার জন্য জিনোমে আগ্রহের অঞ্চলগুলি নির্দেশ করে। প্রোগ্রামটি তারপর ট্যাগ এসএনপি এবং তাদের পরিসংখ্যানগত পরীক্ষার মানগুলির পাশাপাশি একটি কভারেজ রিপোর্টের একটি তালিকা তৈরি করে। এটি পল ডি ব্যাকার ব্রড ইনস্টিটিউটের ম্যাসাচুসেটস জেনারেল হাসপাতাল এবং হার্ভার্ড মেডিকেল স্কুলের সেন্টার ফর হিউম্যান জেনেটিক রিসার্চের ডেভিড আল্টশুলার এবং মার্ক ডালির গবেষণাগারে তৈরি করেছেন। CLUSTAG এবং WCLUSTAG ফ্রিওয়্যার CLUSTAG এবং WCLUSTAG-এ, এসএনপি ট্যাগের একটি সেট পাওয়ার জন্য ক্লাস্টার এবং সেট-কভার অ্যালগরিদম রয়েছে যা একটি ক্রোমোসোমাল অঞ্চলের সমস্ত পরিচিত এসএনপি-র প্রতিনিধিত্ব করতে পারে। প্রোগ্রামগুলি জাভা দিয়ে প্রয়োগ করা হয় এবং এগুলি উইন্ডোজ প্ল্যাটফর্মের পাশাপাশি ইউনিক্স পরিবেশেও চলতে পারে। এগুলি এস. আই. ও-আই. ও. এন. জি এ. ও এবং অন্যান্যরা তৈরি করেছেন। হংকং বিশ্ববিদ্যালয়ে। আরও দেখুন ইন্টারন্যাশনাল হ্যাপম্যাপ প্রজেক্ট জিনোম-ওয়াইড অ্যাসোসিয়েশন স্টাডি সিঙ্গল নিউক্লিওটাইড পলিমরফিজম লিঙ্কেজ ডিসকুইলিব্রিয়াম রেফারেন্স জেনেটিক পলিমরফিজম জিনোমিক্স পপুলেশন জেনেটিক্স