Perfect phylogeny
নিখুঁত ফাইলোজেনি একটি শব্দ যা গণনামূলক ফাইলোজেনেটিক্সে একটি ফাইলোজেনেটিক গাছকে বোঝাতে ব্যবহৃত হয় যেখানে সমস্ত অভ্যন্তরীণ নোডকে এমনভাবে লেবেল করা যেতে পারে যাতে সমস্ত অক্ষর হোমোপ্লাসি ছাড়াই গাছের নিচে বিবর্তিত হয়। অর্থাৎ, বৈশিষ্ট্যগুলি বিবর্তনীয় অভিসরণ ধারণ করে না এবং এর অনুরূপ কাঠামো নেই। পরিসংখ্যানগতভাবে, এটিকে সমস্ত বৈশিষ্ট্যের মধ্যে "0" অবস্থার পূর্বপুরুষ হিসাবে উপস্থাপন করা যেতে পারে যেখানে 0 সেই বৈশিষ্ট্যের অভাবকে উপস্থাপন করে। এই বৈশিষ্ট্যগুলির প্রত্যেকটি ঠিক একবার 0 থেকে 1-এ পরিবর্তিত হয় এবং কখনই 0 অবস্থানে ফিরে আসে না। এটি বিরল যে প্রকৃত তথ্য নিখুঁত ফাইলোজেনির ধারণা মেনে চলে। সাধারণভাবে দুটি ভিন্ন ধরনের তথ্য রয়েছে যা একটি ফাইলোজেনেটিক গাছ নির্মাণে ব্যবহৃত হয়। দূরত্ব-ভিত্তিক গণনায় প্রজাতির মধ্যে দূরত্ব এবং সংশ্লিষ্ট গাছের প্রান্তের দৈর্ঘ্যের মধ্যে সম্পর্ক বিশ্লেষণ করে একটি ফাইলোজেনেটিক গাছ তৈরি করা হয়। একটি চরিত্র-ভিত্তিক পদ্ধতির ব্যবহার সবচেয়ে "নিখুঁত" ফাইলোজেনেটিক গাছ খুঁজে বের করার প্রয়াসে একটি ইনপুট হিসাবে প্রজাতি জুড়ে চরিত্রের অবস্থাকে নিয়োগ করে। একটি নিখুঁত ফাইলোজেনেটিক গাছের পরিসংখ্যানগত উপাদানগুলি নিম্নরূপ সর্বোত্তমভাবে বর্ণনা করা যেতে পারেঃ একটি n x m অক্ষরের অবস্থা ম্যাট্রিক্স M-এর জন্য একটি নিখুঁত ফাইলোজেনি হল একটি শিকড়যুক্ত গাছ T যার n পাতা সন্তোষজনকঃ i। এম-এর প্রতিটি সারিতে টি-2-এর ঠিক একটি করে পাতা থাকে। এম-এর প্রতিটি কলাম টি-3-এর ঠিক একটি প্রান্ত চিহ্নিত করে। টি-এর প্রতিটি অভ্যন্তরীণ প্রান্ত এম-4-এর কমপক্ষে একটি কলাম দ্বারা চিহ্নিত করা হয়। মূল থেকে পাতা ভি পর্যন্ত অনন্য পথ বরাবর প্রান্তগুলির সাথে যুক্ত অক্ষরগুলি ঠিক ভি এর অক্ষর ভেক্টর নির্দিষ্ট করে, অর্থাৎ। অক্ষর ভেক্টরের পথের প্রান্তের সাথে সম্পর্কিত অক্ষরগুলির সাথে সম্পর্কিত সমস্ত কলামে একটি 1 এন্ট্রি এবং অন্যথায় একটি 0 এন্ট্রি রয়েছে। এটি লক্ষণীয় যে এখানে বিস্তারিত ধারণা এবং সীমাবদ্ধতাগুলি মেনে চলা প্রকৃত ফাইলোজেনেটিক তথ্য খুঁজে পাওয়া খুব বিরল। অতএব, প্রায়শই এমন হয় যে গবেষকরা এমন গাছ তৈরি করে আপস করতে বাধ্য হন যা কেবল সমকামিতা হ্রাস করার চেষ্টা করে, সামঞ্জস্যপূর্ণ অক্ষরের সর্বাধিক-কার্ডিনালিটি সেট খুঁজে বের করে বা ফাইলোজেনি তৈরি করে যা অক্ষর দ্বারা বোঝানো বিভাজনের সাথে যতটা সম্ভব ঘনিষ্ঠভাবে মেলে। উদাহরণ এই দুটি ডেটা সেটই ক্যারেক্টার স্টেট ম্যাট্রিক্সের উদাহরণ তুলে ধরে। ম্যাট্রিক্স এম '1 ব্যবহার করে কেউ লক্ষ্য করতে সক্ষম হয় যে ফলস্বরূপ ফাইলোজেনেটিক গাছটি এমনভাবে তৈরি করা যেতে পারে যাতে প্রতিটি অক্ষর গাছের ঠিক একটি প্রান্তকে লেবেল করে। এর বিপরীতে, ম্যাট্রিক্স এম '2 পর্যবেক্ষণ করার সময়, কেউ দেখতে পাবে যে ফাইলোজেনেটিক গাছটি এমনভাবে স্থাপন করার কোনও উপায় নেই যাতে প্রতিটি অক্ষর শুধুমাত্র একটি প্রান্তের দৈর্ঘ্য চিহ্নিত করে। যদি নমুনাগুলি অধ্যয়নরত কোষের জনসংখ্যার বৈকল্পিক অ্যালেলিক ফ্রিকোয়েন্সি (ভিএএফ) তথ্য থেকে আসে, তবে চরিত্র ম্যাট্রিক্সের এন্ট্রিগুলি মিউটেশনের ফ্রিকোয়েন্সি, এবং 0 এবং 1 এর মধ্যে একটি মান নেয়। অর্থাৎ, যদি জিনোমে কোনও অবস্থানের প্রতিনিধিত্ব করে, তবে সংশ্লিষ্ট এন্ট্রি এবং নমুনাটি একটি রূপান্তর সহ নমুনায় জিনোমের ফ্রিকোয়েন্সি ধরে রাখবে। পারফেক্ট ফাইলোজেনি একটি তাত্ত্বিক কাঠামো যা আরও ব্যবহারিক পদ্ধতিতেও ব্যবহার করা যেতে পারে। এরকম একটি উদাহরণ হল অসম্পূর্ণ নির্দেশিত নিখুঁত ফাইলোজেনি। এই ধারণার সঙ্গে বাস্তব এবং তাই অসম্পূর্ণ এবং অসম্পূর্ণ ডেটাসেটের সঙ্গে নিখুঁত ফাইলোজেনি ব্যবহার করা জড়িত। এই ধরনের একটি পদ্ধতি বিবর্তনীয় সাদৃশ্য নির্ধারণ করতে এস. আই. এন. ই ব্যবহার করে। এই সংক্ষিপ্ত আন্তঃস্পৃষ্ট উপাদানগুলি অনেক জিনোম জুড়ে উপস্থিত থাকে এবং তাদের পার্শ্ববর্তী ক্রম দ্বারা চিহ্নিত করা যায়। এস. আই. এন. ই বিভিন্ন প্রজাতির মধ্যে নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্যের উত্তরাধিকার সম্পর্কে তথ্য প্রদান করে। দুর্ভাগ্যবশত, যদি কোনও সাইন অনুপস্থিত থাকে তবে মুছে ফেলার আগে সেই সাইনগুলি উপস্থিত ছিল কিনা তা জানা কঠিন। নিখুঁত ফাইলোজেনি তথ্য থেকে প্রাপ্ত অ্যালগরিদম ব্যবহার করে আমরা এই সীমাবদ্ধতা সত্ত্বেও একটি ফাইলোজেনেটিক গাছ পুনর্গঠন করার চেষ্টা করতে সক্ষম। নিখুঁত ফাইলোজেনি হ্যাপ্লোটাইপ মানচিত্র নির্মাণেও ব্যবহৃত হয়। নিখুঁত ফাইলোজেনি-তে বর্ণিত ধারণা এবং অ্যালগরিদমগুলি ব্যবহার করে একজন অনুপস্থিত এবং অনুপলব্ধ হ্যাপ্লোটাইপ ডেটা সম্পর্কিত তথ্য নির্ধারণ করতে পারে। অনুমান করে যে জিনোটাইপ ম্যাপিং থেকে প্রাপ্ত হ্যাপ্লোটাইপগুলির সেট নিখুঁত ফাইলোজেনির ধারণার সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ এবং মেনে চলে (পাশাপাশি অন্যান্য অনুমান যেমন নিখুঁত মেন্ডেলিয়ান উত্তরাধিকার এবং প্রতি এসএনপি-তে কেবল একটি মিউটেশন রয়েছে), কেউ হ্যাপ্লোটাইপ ডেটা অনুপস্থিত অনুমান করতে সক্ষম হয়। পিপিএম-এর অধীনে কোলাহলপূর্ণ ভিএএফ তথ্য থেকে একটি ফাইলোজেনি উল্লেখ করা একটি কঠিন সমস্যা। বেশিরভাগ অনুমানের সরঞ্জামগুলির মধ্যে অনুমানকে গণনামূলকভাবে ট্র্যাক্টেবল করার জন্য কিছু অনুসন্ধানমূলক পদক্ষেপ অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। কোলাহলপূর্ণ ভি. এ. এফ তথ্য থেকে ফাইলোজেনি অনুমান করার সরঞ্জামগুলির উদাহরণগুলির মধ্যে রয়েছে অ্যানসট্রি, ক্যানোপি, সি. আই. টি. ইউ. পি, এক্স্যাক্ট এবং ফাইলো. ডব্লিউ. জি. এস। বিশেষ করে, EXACT ছোট আকারের সমস্যার জন্য সমস্ত সম্ভাব্য গাছের উপর একটি পশ্চাৎ সম্ভাবনা গণনা করতে জিপিইউ ব্যবহার করে সঠিক অনুমান সম্পাদন করে। পিপিএম-এর সম্প্রসারণগুলি সহ সরঞ্জামগুলির সাহায্যে করা হয়েছে। উদাহরণস্বরূপ, এম. ই. ডি. আই. সি. সি, টুমল্ট এবং ফিশট্রিসের মতো সরঞ্জামগুলি প্রদত্ত জেনেটিক উপাদান বা প্লয়েডির অনুলিপির সংখ্যা বৃদ্ধি বা হ্রাস উভয়কেই অনুমতি দেয়, এইভাবে কার্যকরভাবে মিউটেশন অপসারণের অনুমতি দেয়। বাহ্যিক লিঙ্ক ফাইলোজেনেটিক্স সফ্টওয়্যারের তালিকা ফাইলোজেনেটিক গাছগুলির বিশ্লেষণ এবং তৈরির জন্য উপলব্ধ বেশ কয়েকটি প্রোগ্রামের মধ্যে একটি ফাইলোজেনেটিক গাছ বিশ্লেষণের জন্য এরকম আরেকটি প্রোগ্রাম গাছ বিশ্লেষণের জন্য অতিরিক্ত প্রোগ্রাম একটি গবেষণাপত্রে জেনেটিক্সের ক্ষেত্রের বাইরে কীভাবে নিখুঁত ফাইলোজেনি ব্যবহার করা যেতে পারে তার একটি উদাহরণ দেওয়া হয়েছে, যেমন "বহু-নমুনা ক্যান্সার সিকোয়েন্সিং ডেটা থেকে ক্লোনাল গাছ পুনর্গঠনের জন্য অ্যালগরিদম" (অ্যানসেসট্রি) "ইন্ট্রা-টিউমার হেটেরোজেনিটি অ্যাক্সেস করার জন্য এবং পরবর্তী প্রজন্মের সিকোয়েন্সিং দ্বারা অনুদৈর্ঘ্য এবং স্থানিক ক্লোনাল বিবর্তনের ইতিহাস ট্র্যাক করার জন্য গিথুব" (ক্যানোপি) গিথুব "