Hit selection
ಹೈ-ಥ್ರೂಪುಟ್ ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್ (ಎಚ್. ಟಿ. ಎಸ್) ನಲ್ಲಿ, ಸಂಯುಕ್ತಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ (ಸಣ್ಣ ಅಣುಗಳು, ಸಿಆರ್ಎನ್ಎಗಳು, ಎಸ್ಆರ್ಎನ್ಎ, ಜೀನ್ಗಳು ಇತ್ಯಾದಿಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ). ಅಪೇಕ್ಷಿತ ಗಾತ್ರದ ಪ್ರತಿಬಂಧ ಅಥವಾ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ಪರಿಣಾಮಗಳೊಂದಿಗೆ. ಎಚ್. ಟಿ. ಎಸ್. ಪರದೆಯಲ್ಲಿ ಅಪೇಕ್ಷಿತ ಗಾತ್ರದ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಸಂಯುಕ್ತವನ್ನು ಹಿಟ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಹಿಟ್ಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಹಿಟ್ ಸೆಲೆಕ್ಷನ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯ ಎಚ್. ಟಿ. ಎಸ್ ಪ್ರಯೋಗಗಳಲ್ಲಿ ಹಿಟ್ ಆಯ್ಕೆಯ ವಿಧಾನಗಳು ಹತ್ತಾರು ಸಾವಿರ (ಅಥವಾ ಲಕ್ಷಾಂತರ) ಸಂಯುಕ್ತಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಹಿಟ್ ಆಯ್ಕೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ದತ್ತಾಂಶದ ದಿಬ್ಬಗಳಿಂದ ರಾಸಾಯನಿಕ/ಜೀವರಾಸಾಯನಿಕ ಮಹತ್ವವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು ಒಂದು ಸವಾಲಾಗಿದೆ. ಈ ಸವಾಲನ್ನು ಎದುರಿಸಲು, ಹಿಟ್ ಆಯ್ಕೆಗೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಗಿದೆ. ದೊಡ್ಡ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಹಿಟ್ಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ಎರಡು ಪ್ರಮುಖ ತಂತ್ರಗಳಿವೆ. ಒಂದು, ಸಂಯುಕ್ತಗಳನ್ನು ಅವುಗಳ ಪರಿಣಾಮಗಳಿಂದ ಶ್ರೇಣೀಕರಿಸಲು ಮತ್ತು/ಅಥವಾ ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು ಕೆಲವು ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಮತ್ತು ನಂತರ ಊರ್ಜಿತಗೊಳಿಸುವ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳಿಗೆ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಪ್ರಬಲ ಸಂಯುಕ್ತಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು. ಒಂದು ಸಂಯುಕ್ತವು ಮೊದಲೇ ನಿಗದಿಪಡಿಸಿದ ಮಟ್ಟವನ್ನು ತಲುಪುವಷ್ಟು ಬಲವಾದ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆಯೇ ಎಂದು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವುದು ಇನ್ನೊಂದು ಕಾರ್ಯತಂತ್ರವಾಗಿದೆ. ಈ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದಲ್ಲಿ, ಸುಳ್ಳು-ಋಣಾತ್ಮಕ ದರಗಳು (ಎಫ್ಎನ್ಆರ್) ಮತ್ತು/ಅಥವಾ ಸುಳ್ಳು-ಧನಾತ್ಮಕ ದರಗಳನ್ನು (ಎಫ್ಪಿಆರ್) ನಿಯಂತ್ರಿಸಬೇಕು. ಎರಡು ಪ್ರಮುಖ ವಿಧದ ಎಚ್. ಟಿ. ಎಸ್ ಪ್ರಯೋಗಗಳಿವೆ, ಒಂದು ಪ್ರತಿಕೃತಿಗಳಿಲ್ಲದ (ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಪರದೆಗಳಲ್ಲಿ) ಮತ್ತು ಒಂದು ಪ್ರತಿಕೃತಿಗಳೊಂದಿಗೆ (ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ದೃಢೀಕರಣ ಪರದೆಗಳಲ್ಲಿ). ಹಿಟ್ ಆಯ್ಕೆಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ವಿಧಾನಗಳು ಆ ಎರಡು ರೀತಿಯ ಎಚ್. ಟಿ. ಎಸ್ ಪ್ರಯೋಗಗಳಲ್ಲಿ ಭಿನ್ನವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಪ್ರತಿಕೃತಿಗಳಿಲ್ಲದ ಪರದೆಗಳಿಗೆ ಝಡ್-ಸ್ಕೋರ್ ವಿಧಾನವು ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಟಿ-ಅಂಕಿ ಅಂಶವು ಪ್ರತಿಕೃತಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಪರದೆಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ. ಪ್ರತಿಕೃತಿಗಳಿಲ್ಲದ ಪರದೆಗಳಿಗೆ ಎಸ್. ಎಸ್. ಎಂ. ಡಿ. ಯ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರವು ಪ್ರತಿಕೃತಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಪರದೆಗಳಿಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ. ಪ್ರತಿಕೃತಿಗಳಿಲ್ಲದ ಪರದೆಗಳು ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಪರದೆಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಕೃತಿಗಳಿಲ್ಲದ ಹಿಟ್ ಆಯ್ಕೆಗೆ ಅನೇಕ ಮಾಪನಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸುಲಭವಾಗಿ ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದಾದವುಗಳೆಂದರೆ ಮಡಿಕೆ ಬದಲಾವಣೆ, ಸರಾಸರಿ ವ್ಯತ್ಯಾಸ, ಶೇಕಡಾವಾರು ಪ್ರತಿಬಂಧ ಮತ್ತು ಶೇಕಡಾವಾರು ಚಟುವಟಿಕೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ಎಲ್ಲಾ ಮಾಪನಗಳಿಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾದ ನ್ಯೂನತೆಯೆಂದರೆ ಅವು ದತ್ತಾಂಶದ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವುದಿಲ್ಲ. ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು, ಸಂಶೋಧಕರು ನಂತರ ಝಡ್-ಸ್ಕೋರ್ ವಿಧಾನ ಅಥವಾ ಎಸ್. ಎಸ್. ಎಂ. ಡಿ. ಗೆ ತಿರುಗಿದರು, ಇದು ಋಣಾತ್ಮಕ ಉಲ್ಲೇಖಗಳಲ್ಲಿ ದತ್ತಾಂಶದ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಬಹುದು. ಝಡ್-ಸ್ಕೋರ್ ವಿಧಾನವು ಫಲಕದಲ್ಲಿನ ಎಲ್ಲಾ ಶೋಧಿತ ಸಂಯುಕ್ತಗಳ ಅಳತೆ ಮಾಡಿದ ಮೌಲ್ಯಗಳು (ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಲಾಗ್ ಸ್ಕೇಲ್ನಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿದೀಪಕ ತೀವ್ರತೆ) ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ ಎಂಬ ಊಹೆಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯತೆಯ ಊಹೆಯ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಎಸ್. ಎಸ್. ಎಂ. ಡಿ ಸಹ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ದೊಡ್ಡ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ನಿಜವಾದ ಹೊಡೆತಗಳು ಬಹುಪಾಲು ಸಂಯುಕ್ತಗಳಿಗಿಂತ ಬಹಳ ಭಿನ್ನವಾಗಿ ವರ್ತಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ ಅವು ಬಾಹ್ಯರೇಖೆಗಳಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಬಲವಾದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಕಲಾಕೃತಿಗಳು ಬಾಹ್ಯರೇಖೆಗಳಾಗಿಯೂ ವರ್ತಿಸಬಹುದು. ಹೀಗಾಗಿ, ಎಚ್. ಟಿ. ಎಸ್ ಪ್ರಯೋಗಗಳಲ್ಲಿ ಬಾಹ್ಯರೇಖೆಗಳು ಅಸಾಮಾನ್ಯವೇನಲ್ಲ. ಝಡ್-ಸ್ಕೋರ್ ಮತ್ತು ಎಸ್. ಎಸ್. ಎಂ. ಡಿ. ಯ ನಿಯಮಿತ ಆವೃತ್ತಿಗಳು ಬಾಹ್ಯರೇಖೆಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಸಮಸ್ಯಾತ್ಮಕವಾಗಿರಬಹುದು. ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, Z *-ಸ್ಕೋರ್ ವಿಧಾನ, ಎಸ್ಎಸ್ಎಮ್ಡಿ *, ಬಿ-ಸ್ಕೋರ್ ವಿಧಾನ ಮತ್ತು ಕ್ವಾಂಟೈಲ್-ಆಧಾರಿತ ವಿಧಾನಗಳಂತಹ ದೃಢವಾದ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಪರದೆಗಳಲ್ಲಿ ಪುನರಾವರ್ತನೆಗಳಿಲ್ಲದೆ ಹಿಟ್ ಆಯ್ಕೆಗಾಗಿ ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಗಿದೆ. ಪ್ರತಿಕೃತಿಗಳಿಲ್ಲದ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಪರದೆಯಲ್ಲಿ, ಪ್ರತಿ ಸಂಯುಕ್ತವನ್ನು ಒಮ್ಮೆ ಮಾತ್ರ ಅಳೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಪ್ರತಿ ಸಂಯುಕ್ತದ ದತ್ತಾಂಶದ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ನಾವು ನೇರವಾಗಿ ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಬದಲಾಗಿ, ಪ್ರತಿ ಸಂಯುಕ್ತವು ಪರದೆಯಲ್ಲಿನ ಫಲಕದಲ್ಲಿನ ಋಣಾತ್ಮಕ ಉಲ್ಲೇಖದಂತೆಯೇ ಅದೇ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಎಂಬ ಬಲವಾದ ಊಹೆಯನ್ನು ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ನಾವು ದತ್ತಾಂಶದ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಪರೋಕ್ಷವಾಗಿ ಅಂದಾಜು ಮಾಡುತ್ತೇವೆ. ಝಡ್-ಸ್ಕೋರ್, ಝಡ್ *-ಸ್ಕೋರ್ ಮತ್ತು ಬಿ-ಸ್ಕೋರ್ ಈ ಬಲವಾದ ಊಹೆಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿವೆ; ಹಾಗೆಯೇ ಪುನರಾವರ್ತನೆಗಳಿಲ್ಲದ ಪ್ರಕರಣಗಳಿಗೆ ಎಸ್ಎಸ್ಎಮ್ಡಿ ಮತ್ತು ಎಸ್ಎಸ್ಎಮ್ಡಿ *. ಪ್ರತಿಕೃತಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಪರದೆಗಳು ಪ್ರತಿಕೃತಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಪರದೆಯಲ್ಲಿ, ನಾವು ಪ್ರತಿ ಸಂಯುಕ್ತಕ್ಕೆ ದತ್ತಾಂಶದ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಅಂದಾಜು ಮಾಡಬಹುದು, ಹೀಗಾಗಿ ನಾವು ಪ್ರತಿಕೃತಿಗಳು ಮತ್ತು ಟಿ-ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಪ್ರಕರಣಗಳಿಗೆ ಎಸ್. ಎಸ್. ಎಂ. ಡಿ. ಯಂತಹ ಹೆಚ್ಚು ಶಕ್ತಿಯುತ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು, ಅದು ಝಡ್-ಸ್ಕೋರ್ ಮತ್ತು ಝಡ್ *-ಸ್ಕೋರ್ ಅವಲಂಬಿಸಿವೆ ಎಂಬ ಬಲವಾದ ಊಹೆಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಟಿ-ಸ್ಟ್ಯಾಟಿಸ್ಟಿಕ್ ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಿತ ಪಿ-ಮೌಲ್ಯಗಳ ಬಳಕೆಯೊಂದಿಗಿನ ಒಂದು ಸಮಸ್ಯೆಯೆಂದರೆ ಅವು ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮದ ಗಾತ್ರ ಎರಡರಿಂದಲೂ ಪ್ರಭಾವಿತವಾಗಿವೆ. ಅವು ಯಾವುದೇ ಸರಾಸರಿ ವ್ಯತ್ಯಾಸವಿಲ್ಲದ ಪರೀಕ್ಷೆಯಿಂದ ಬರುತ್ತವೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಸಣ್ಣ ಅಣು ಅಥವಾ ಸಿಆರ್ಎನ್ಎ ಪರಿಣಾಮಗಳ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಅಳೆಯಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ. ಹಿಟ್ ಆಯ್ಕೆಗಾಗಿ, ಪರೀಕ್ಷಿಸಿದ ಸಣ್ಣ ಅಣು ಅಥವಾ ಸಿಆರ್ಎನ್ಎಯಲ್ಲಿನ ಪರಿಣಾಮದ ಗಾತ್ರವು ಪ್ರಮುಖ ಆಸಕ್ತಿಯಾಗಿದೆ. ಎಸ್ಎಸ್ಎಮ್ಡಿ ನೇರವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮಗಳ ಗಾತ್ರವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸುವ ಇತರ ಪರಿಣಾಮದ ಗಾತ್ರಗಳಿಗಿಂತ ಎಸ್. ಎಸ್. ಎಂ. ಡಿ. ಯು ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ ಎಂದು ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಎಸ್ಎಸ್ಎಮ್ಡಿಯ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಪ್ರಯೋಗಗಳಾದ್ಯಂತ ಹೋಲಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ ನಾವು ಎಸ್ಎಸ್ಎಮ್ಡಿಯ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಮೌಲ್ಯಕ್ಕೆ ಅದೇ ಕಡಿತವನ್ನು ಸಿಆರ್ಎನ್ಎ ಪರಿಣಾಮಗಳ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಅಳೆಯಲು ಬಳಸಬಹುದು. ದತ್ತಾಂಶದ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದ ಸರಾಸರಿ ಪಟ್ಟು ಬದಲಾವಣೆಯ ನ್ಯೂನತೆಯನ್ನು ಎಸ್. ಎಸ್. ಎಂ. ಡಿ. ಯು ನಿವಾರಿಸಬಹುದು. ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ಎಸ್ಎಸ್ಎಮ್ಡಿ ಸರಾಸರಿ ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣಿತ ವಿಚಲನದ ಅನುಪಾತವಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ಪ್ರಮಾಣಿತ ವಿಚಲನವು ತುಂಬಾ ಚಿಕ್ಕದಾಗಿದ್ದರೆ, ಸರಾಸರಿ ಚಿಕ್ಕದಾಗಿದ್ದರೂ ಸಹ ನಾವು ದೊಡ್ಡ ಎಸ್ಎಸ್ಎಮ್ಡಿ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು. ಕೆಲವು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ತುಂಬಾ ಸಣ್ಣ ಸರಾಸರಿ ಮೌಲ್ಯವು ಜೈವಿಕ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲದಿರಬಹುದು. ಅಂತೆಯೇ, ದೊಡ್ಡ ಎಸ್. ಎಸ್. ಎಂ. ಡಿ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು (ಅಥವಾ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು) ಹೊಂದಿರುವ ಸಂಯುಕ್ತಗಳು ಆದರೆ ತುಂಬಾ ಸಣ್ಣ ಸರಾಸರಿ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಆಸಕ್ತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಡ್ಯುಯಲ್-ಫ್ಲ್ಯಾಷ್ಲೈಟ್ ಪ್ಲಾಟ್ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲಾಗಿದೆ. ಡ್ಯುಯಲ್-ಫ್ಲ್ಯಾಷ್ಲೈಟ್ ಪ್ಲಾಟ್ನಲ್ಲಿ, ಪ್ರಯೋಗದಲ್ಲಿ ತನಿಖೆ ಮಾಡಲಾದ ಎಲ್ಲಾ ಸಂಯುಕ್ತಗಳಿಗೆ ಅನುಕ್ರಮವಾಗಿ ವೈ-ಮತ್ತು ಎಕ್ಸ್-ಅಕ್ಷಗಳ ಮೇಲೆ ಎಸ್. ಎಸ್. ಎಂ. ಡಿ ಮತ್ತು ಸರಾಸರಿ ಲಾಗ್ ಮಡಿಕೆ-ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು (ಅಥವಾ ಸರಾಸರಿ ಶೇಕಡಾವಾರು ಪ್ರತಿಬಂಧ/ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವಿಕೆ) ನಾವು ಯೋಜಿಸುತ್ತೇವೆ. ಡ್ಯುಯಲ್-ಫ್ಲ್ಯಾಷ್ಲೈಟ್ ಕಥಾವಸ್ತುವಿನೊಂದಿಗೆ, ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿ ತೋರಿಸಿರುವಂತೆ, ಜೀನ್ಗಳು ಅಥವಾ ಸಂಯುಕ್ತಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿ ವರ್ಗಕ್ಕೆ ಪರಿಣಾಮದ ಗಾತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಹೇಗೆ ವಿತರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ನೋಡಬಹುದು. ಏತನ್ಮಧ್ಯೆ, ನಾವು ಪ್ರತಿ ಸಂಯುಕ್ತದ ಸರಾಸರಿ ಮಡಿಕೆ-ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ಸಹ ನೋಡಬಹುದು. ಪರಿಣಾಮದ ಗಾತ್ರದ ಹೆಚ್ಚಿನ-ಥ್ರೋಪುಟ್ ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್ ಝಡ್-ಸ್ಕೋರ್ ಎಸ್. ಎಸ್. ಎಂ. ಡಿ. ಎಸ್. ಎಂ. ಸಿ. ವಿ. ಡ್ಯುಯಲ್-ಫ್ಲ್ಯಾಷ್ಲೈಟ್ ಕಥಾವಸ್ತುವನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ಓದುವುದು ಜಾಂಗ್ ಎಕ್ಸ್. ಎಚ್. ಡಿ. (2011) "ಆಪ್ಟಿಮಲ್ ಹೈ-ಥ್ರೋಪುಟ್ ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್ಃ ಪ್ರಾಕ್ಟಿಕಲ್ ಎಕ್ಸ್ಪೆರಿಮೆಂಟಲ್ ಡಿಸೈನ್ ಅಂಡ್ ಡೇಟಾ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ ಫಾರ್ ಜೀನೋಮ್-ಸ್ಕೇಲ್ ಆರ್. ಎನ್. ಎ. ಐ ರಿಸರ್ಚ್, ಕೇಂಬ್ರಿಡ್ಜ್ ಯೂನಿವರ್ಸಿಟಿ ಪ್ರೆಸ್" ಡ್ರಗ್ ರೆಫೆರೆನ್ಸ್ ಡಿಸ್ಕವರಿ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ರಿಸರ್ಚ್