डीएनए टेस्ट के लिए सुविधा चयन एल्गोरिदम

वैज्ञानिक अनुसंधान में, जैसा कि सार्थक मानव व्यवसाय के किसी अन्य रूप में, एक कार्य योजना महत्वपूर्ण है। ऐसे लोग हैं जो शुद्ध विज्ञान में लगे हुए हैं, लेकिन यह पूरी तरह से अलग कहानी है। जब यह आवेदन की बात आती है, अर्थात, रोजमर्रा की जिंदगी में वैज्ञानिक पद्धति का उपयोग, कार्यों का एक स्पष्ट अनुक्रम की आवश्यकता होती है, जिसके अनुसार कन्वेयर काम करेगा। जीनोटेक डीएनए में दर्ज किए गए डेटा को लागू आनुवंशिक शोध, विश्लेषण और व्याख्या करता है। हमारे शोध विभाग ने एक लेख प्रकाशित किया कि सही जीन का चयन कैसे किया जाए और इन जीनों के विश्लेषण के परिणामों पर भरोसा क्यों किया जा सकता है। यहाँ प्रकाशन का सारांश है।



कभी-कभी हमारे जीवन में अप्रत्याशित चीजें होती हैं (और यहां तक ​​कि परेशानी भी), लेकिन अगर हम अपने कार्यों को जिम्मेदारी से लेते हैं, तो हम स्वीकार कर सकते हैं कि जो कुछ हो रहा है उसका एक महत्वपूर्ण हिस्सा हमारे अपने कार्यों का परिणाम है, न कि यादृच्छिक घटनाओं की एक श्रृंखला। सामान्य तौर पर, यह आत्मविश्वास का मामला है। आप बिल्कुल चिंता नहीं कर सकते, संदेह नहीं, इन चीजों के बारे में न सोचें और कुछ सुंदर करें। दूसरी ओर, कुशल संचालन के लिए अपने स्वयं के निर्देशों को खोजने की क्षमता नई संभावनाओं को खोलती है। सब कुछ बहुत सरल है: ऐसी कई चीजें हैं जो एक व्यक्ति निश्चित रूप से जानना चाहता है।

• पहला: वह किन बीमारियों से ग्रस्त है। उम्र से संबंधित बीमारियाँ जीवन शैली का परिणाम हैं, न कि किसी और की मंशा।
• दूसरा: बच्चों का स्वास्थ्य। फिर, इस बारे में बात करना समझ में आता है अगर हम एक जिम्मेदार व्यक्ति के बारे में बात कर रहे हैं जो जानबूझकर अपने परिवार की योजना बना रहा है, और परिणामों की अनदेखी करते हुए गर्भनिरोधक पर नहीं बचा है।
• तीसरा: बेहतर जीने के लिए क्या करना चाहिए। मानव शरीर एक तंत्र है। और यद्यपि काम के सिद्धांत सभी के लिए समान हैं, वे शरीर से शरीर में थोड़ा भिन्न हो सकते हैं। क्या एक व्यक्ति दूसरे के लिए हानिकारक हो सकता है।
• चौथा: क्या "मैं" है। कामकाज के संदर्भ में, किसी की उत्पत्ति के बारे में जानने से अधिक समय तक या बेहतर जीवन जीने में मदद नहीं मिलेगी। बल्कि, यह आपको मानव जाति के इतिहास में एक चरित्र की तरह महसूस कराएगा, जो किसी के अल्पकालिक हितों या व्यक्तिगत विश्वासों की परवाह किए बिना एक नायक, अभिनय और विकास कर सकता है।

यह सब कुछ जीन के कुछ वर्गों को पढ़कर डीएनए से सीखा जा सकता है। एक जीन एक अलग सिमेंटिक डीएनए टुकड़ा है जो सबसे सरल मामले में एक एकल चरित्र को कूटबद्ध करता है। वैसे, "फेनोटाइप" शब्द को मनाया स्थिति के सभी संकेतों (उदाहरण के लिए, आंखों का रंग, लोब का आकार, मधुमेह की प्रवृत्ति, लैक्टोज की पाचनशक्ति) की समग्रता के रूप में समझा जाना चाहिए। और फिर स्कूल के वर्षों में भी यही सवाल उठता है: क्या वास्तव में पढ़ने की जरूरत है, क्या यह संभव नहीं है कि सब कुछ पढ़ा जाए और जो पढ़ा गया है उससे कैसे निपटें।

प्रागैतिहासिक डीएनए परीक्षण तकनीक से बाहर एक बड़े पैमाने पर चिकित्सा सेवा बनाने के लिए, आपको डेटा विश्लेषण में कई सूक्ष्म बिंदुओं पर ध्यान देने की आवश्यकता है। सबसे पहले, यह एक निजीकरण समस्या है: टोकन को सावधानीपूर्वक चुना जाना चाहिए। एसोसिएशन "जीनोटाइप - फेनोटाइप" की स्थापना के उद्देश्य से अधिकांश अध्ययन बड़े नमूनों पर आयोजित किए जाते हैं। नमूने (लोगों के विश्लेषण किए गए समूह), एक नियम के रूप में, बहुत विषम नहीं हैं: वे स्वैच्छिक हो सकते हैं, लेकिन एक जातीय समूह के प्रतिनिधियों से मिलकर बनता है। एक ओर, यह अध्ययन के ढांचे के भीतर सांख्यिकीय विश्लेषण को सरल करता है, और दूसरी ओर, यह लोगों के अन्य समूहों को मिली एसोसिएशन की प्रासंगिकता पर सवाल उठाता है।

दूसरी समस्या मार्करों की संख्या है - यह मामला है जब आपको मध्य मैदान खोजने की आवश्यकता होती है। और यहां आप दो परीक्षण मापदंडों के बीच शाश्वत संतुलन के बिना नहीं कर सकते हैं: संवेदनशीलता और विशिष्टता। आनुवंशिक मार्करों की संख्या में वृद्धि निस्संदेह कुछ रोगों के विश्लेषण की संवेदनशीलता को बढ़ाती है। और एक ही समय में, परीक्षण की विशिष्टता गिर सकती है। चूंकि हम बात कर रहे हैं, उदाहरण के लिए, गंभीर बीमारियों के लिए एक पूर्वसूचना की पहचान करना, एक भयानक निदान की पहचान करने में एक झूठी सकारात्मक त्रुटि एक बीमारी के विकास की संभावना को स्पष्ट करने की तुलना में अधिक खतरनाक होगी। इसके अलावा, मार्करों की संख्या में वृद्धि से परीक्षण प्रणाली की लागत में वृद्धि होती है, जिससे बड़े पैमाने पर बाजार में प्रवेश करना भी मुश्किल हो जाता है।

इन समस्याओं का एक सार्वभौमिक समाधान मौजूद नहीं है। कार्य के प्रारंभिक चरण में, शोधकर्ता को एक ऐसी स्थिति से सामना करना पड़ता है जहां "कई लेख हैं, और उन्हें सभी को पढ़ने की आवश्यकता है।" इस कारण से, जीनोटेक विज्ञान विभाग ने एक चयन एल्गोरिदम का प्रस्ताव दिया है जो चरित्र विश्लेषण के लिए बहुरूपताओं के चयन को बहुत सरल करता है। यह महत्वपूर्ण है कि हम बहुरूपताओं के बारे में बात कर रहे हैं, और एक पूरे के रूप में जीन के बारे में नहीं: एक्स गुणसूत्रों में से प्रत्येक पर दो पुरुषों में एक ही एंड्रोजन रिसेप्टर जीन है, लेकिन पहले आदमी के पास rs6152 स्थान पर एडेनाइन्स (एए) है , और दूसरे में गनीन है (GG)। 40 साल की उम्र तक बाल के अंतिम सिर की संभावना वही शानदार रहेगी, लगभग 30% । इस मामले में, इसे समझने के लिए, आपको पूरे जीन अनुक्रम को पढ़ने की आवश्यकता नहीं है - डीएनए पर केवल एक बिंदु को ढूंढें और पढ़ें, और फिर इसकी तुलना एक विपरीत के साथ करें।

क्या देखना है

जेनेटिक्स उन विशिष्ट विशेषताओं को कहते हैं जिन्हें हम अपने पूर्वजों के फेनोटाइपिक विशेषताओं से अपनाते हैं। संपूर्ण रूप में जीव विज्ञान की मूलभूत समस्या जीनोटाइप और फेनोटाइप के बीच संबंध है, साथ ही साथ एक दूसरे को कैसे एन्कोड करता है। हमारे मामले में, फेनोटाइपिक सुविधाओं की आनुवांशिकता पर दो विचार हैं। एक ओर, विरासत की प्रकृति भिन्न हो सकती है। तो, एक भी गुण विरासत में नहीं मिल सकता है, और इसकी अभिव्यक्ति किसी भी तरह से आनुवंशिक योगदान से नहीं जुड़ी होगी। ऐसे संकेत जो जीवनशैली या पर्यावरणीय परिस्थितियों के प्रभाव में उत्पन्न होते हैं, डीएनए टेस्ट डेवलपर्स के लिए रुचि के नहीं हैं।

दूसरी ओर, यदि कोई विशेषता विरासत में मिली है, तो यह समझना महत्वपूर्ण है कि किस प्रकार की आनुवांशिक बातचीत में मनाया गया अवस्था है। सबसे सरल मामले में, केवल एक जीन रोग के विकास को प्रभावित कर सकता है - फिर हम मोनोजेनिक विरासत के बारे में बात कर रहे हैं। उदाहरण के लिए, फेनिलकेतोनूरिया एक चयापचय रोग है जो एक जीन में "टूटने" के संबंध में विकसित होता है। इस मामले में, कोई पूर्वधारणा की बात नहीं कर सकता है: यदि किसी व्यक्ति के पास पहले से ही टूटी हुई जीन की दो प्रतियां हैं, तो भी वह एक बीमारी विकसित करेगा। हालांकि, ऐसी स्थिति में, आनुवांशिक निदान अधिक पर्याप्त उपचार का चयन करने के लिए निदान को स्पष्ट कर सकता है।

यह अधिक कठिन है जब कई जीन फेनोटाइपिक विशेषता में योगदान करते हैं। यह समझना महत्वपूर्ण है कि लक्षण का गठन वास्तव में कैसे होता है, चाहे वह पॉलीजेनिक हो या बहुक्रियाशील। एक पॉलीजेनिक विशेषता कई बहुरूपताओं के परिणामस्वरूप विकसित होती है - लक्षण के विकास की कोई संभाव्य प्रकृति भी नहीं है। बहुरूपताओं के एक निश्चित संयोजन के साथ, किसी व्यक्ति की आंखों का एक निश्चित रंग मज़बूती से प्राप्त किया जा सकता है। अब आंखों के रंग (और अन्य बाहरी विशेषताओं) की भविष्यवाणी करने की समस्या फोरेंसिक में है। यह गणितीय मॉडल की मदद से, और बड़े डेटा सेट पर तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करके हल किया जाता है। आनुवांशिक आधार के अलावा, मल्टीफ़ॉर्मोरियल फ़ेनोटाइप, कुछ पर्यावरणीय परिस्थितियों के प्रभाव में विकसित होता है। यह ऐसे संकेत हैं जो चिकित्सा रोग-संबंधी विश्लेषण के लिए सबसे बड़ी रुचि के हैं, क्योंकि ये ऐसी स्थितियां हैं जिन्हें एक निश्चित जीवन शैली की मदद से ठीक किया जा सकता है।

एल्गोरिथ्म खुद इस तरह दिखता है:

पहला कदम जीनोम वाइड एसोसिएशन स्टडी (GWAS) की उपस्थिति के लिए जाँच करना है। माइक्रोचिपिंग तकनीक के विकास के साथ आनुवंशिक अनुसंधान के इस क्षेत्र का सक्रिय रूप से उपयोग किया जाने लगा। अध्ययन का उद्देश्य एक निश्चित लक्षण के साथ और बिना लोगों के जीनोम के बीच अंतर खोजना है। GWAS अध्ययन बड़े नमूनों की विशेषता है। उदाहरण के लिए, लगभग 300,000 लोगों ने जीआईओएनटी (जीनोमिक जांच के एंटीऑप्टोमेट्रिक ट्रैक्ट्स - एंथ्रोपोमेट्रिक लक्षणों का एक जीनोमिक अध्ययन) में भाग लिया। अध्ययन ने मोटापे के विकास पर आनुवंशिक कारक के गंभीर प्रभाव की पुष्टि की। रोगियों और स्वस्थ विषयों में एसोसिएशन "जीनोटाइप - साइन" के अवलोकन की संभावना, बशर्ते कि एसोसिएशन की परिकल्पना गलत है, प्रयोग का पी-मूल्य है। यदि जीडब्ल्यूएएस अध्ययन का यह मान 0.01 से कम (बहुलता के लिए समायोजित) है, तो बहुरूपता रोग मार्करों की छोटी सूची में आता है। यदि यह 0.01-0.05 की सीमा के भीतर आता है, तो कार्यात्मक महत्व के मानदंडों में से एक का अनुपालन आवश्यक है।

केवल एक मानदंड है: एक लक्षण पर बहुरूपता के प्रभाव का एक प्रत्यक्ष या अप्रत्यक्ष तंत्र ज्ञात है। यदि किसी दिए गए पदार्थ के चयापचय मार्ग को जाना जाता है (जो पदार्थ ए में पदार्थ एक्स के परिवर्तनों की श्रृंखला है), तो इस श्रृंखला में कौन से एंजाइम शामिल हैं, यह जानना इस बहुरूपता की प्रासंगिकता का संकेत हो सकता है। उदाहरण के लिए, हम एक एंजाइम को जानते हैं जो मेथियोनीन को होमोसिस्टीन के रूपांतरण को उत्प्रेरित करने के लिए फोलिक एसिड को सक्रिय करता है। मेथिओनिन एक आवश्यक अमीनो एसिड है, और होमोसिस्टीन के संचय के साथ, रक्त वाहिका एंडोथेलियम को नुकसान हो सकता है। यही है, हम होमोसिस्टीन चयापचय में कमी का एक कारण के रूप में एंजाइम के सक्रिय केंद्र एन्कोडिंग पर एक प्रतिस्थापन की बात कर सकते हैं। इसके अलावा, इस तरह के एकल बहुरूपता की उपस्थिति रोग के विकास की गारंटी नहीं देती है।

यदि GWAS परिणामों के अनुसार एसोसिएशन का पी-मूल्य 0.05 से अधिक है, तो मेटा-विश्लेषण की आवश्यकता है। एक मेटा-विश्लेषण एक अध्ययन है जिसमें कई अध्ययनों के परिणामों को संक्षेप में बताकर एक एसोसिएशन की पहचान की गई थी। यदि मेटा-विश्लेषण में एसोसिएशन "जीनोटाइप - फेनोटाइप" दिखाया गया है, तो बहुरूपता को काम में लिया जाता है। यदि कोई मेटा-विश्लेषण डेटा नहीं है, तो बहुरूपता को फिर से कार्यात्मक महत्व की कसौटी पर परखा जाता है।

चूंकि काम का मुख्य हिस्सा प्रकाशनों का अध्ययन है, इसलिए संघों को खोजने के लिए वैज्ञानिक लेखों का चयन करने के लिए सख्त मापदंड हैं। इन मानदंडों के GWAS अध्ययनों के लिए 3:

1. नमूना आकार - प्रारंभिक अध्ययन में कम से कम 750 रोगी;
2. पी-मूल्य <0.01;
3. संघों को कम से कम एक अध्ययन (दुर्लभ बीमारियों के लिए आवश्यक नहीं) में पुष्टि की जानी चाहिए, और प्रकाशन का प्रभाव कारक कम से कम 2 होना चाहिए।

कार्यात्मक महत्व की कसौटी के अनुपालन की पहचान करने के उद्देश्य से प्रकाशन के लिए, मानदंड निम्नानुसार हैं:

1. प्रतिभागियों के ऊतकों (इंट्राविटल बॉयोप्सी, ऑटोप्सी सामग्री, पश्चात की सामग्री) या जैविक तरल पदार्थों के अध्ययन में डेटा प्राप्त किया जाना चाहिए;
2. प्रश्न में वैज्ञानिक प्रकाशन में संघों को प्रयोगात्मक रूप से प्राप्त किया जाना चाहिए;
3. पी-मूल्य <0.05;
4. नमूना आकार प्रतिभागियों की घटना की विशिष्ट आवृत्तियों के साथ आनुवंशिक मार्करों के संघों का पता लगाने में सक्षम होने के लिए पर्याप्त बड़ा होना चाहिए;
5. अगर इस बीमारी के विकास के जोखिम के साथ इस आनुवंशिक मार्कर के जुड़ाव की जांच करने वाले कई प्रकाशन हैं, तो विश्लेषण के लिए चुनें: ए) बाद में एक (उदाहरण के लिए, 2009 और 2015 में दो लेखों से - 2015 के लिए एक लेख); बी) एक प्रकाशन जिसमें अध्ययन बड़ी संख्या में नमूनों पर आयोजित किया गया था।

मेटा-विश्लेषण के परिणाम, यदि कोई हो, एक प्राथमिकता है। मेटा-विश्लेषण के लिए आवश्यकताएं भी बहुत अधिक हैं: प्रकाशन में ही, स्रोतों को सावधानीपूर्वक चुना जाना चाहिए, जिनमें से दोनों एक संकेत के साथ बहुरूपता के संघ की पुष्टि और खंडन कर रहे हैं। खोज के लिए उपयोग की जाने वाली जानकारी और कीवर्ड के स्रोतों को इंगित किया जाना चाहिए, साथ ही प्रकाशनों को शामिल करने और बाहर करने के लिए मानदंडों का औचित्य (नमूना आकार, केवल अंग्रेजी में लेख, प्रतिभागियों की जनसांख्यिकीय विशेषताओं आदि)। फ़नल-आकार के ग्राफ़ या संवेदनशीलता विश्लेषण का उपयोग करके व्यक्तिगत प्रकाशनों के तथाकथित पूर्वाग्रह विश्लेषण पर विशेष ध्यान दिया जाता है। जब एक मार्कर को विश्लेषण में शामिल किया जाता है, तो हम इस बात पर ध्यान केंद्रित करते हैं कि किस आबादी ने अध्ययन में भाग लिया।

इस तथ्य के बावजूद कि तकनीक खुद लंबे समय से बाजार में है, यह किसी प्रकार का "नियमित अभ्यास" नहीं है, जिसके अनुसार टन के मैनुअल लिखे गए हैं। डीएनए परीक्षण पाइपलाइन काम करती है, और यह इसके वर्गों में से एक है। हम धीरे-धीरे आपको इसके प्रत्येक अंश से परिचित कराएंगे।