ဇီဝဗေဒဆိုင်ရာ အချက်အလက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းသည် သက်ရှိသက်ရှိများနှင့်သက်ဆိုင်သည့် အချက်အလက်များကို စီစဥ်ရန်၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်နှင့် အဓိပ္ပာယ်ပြန်ဆိုရန်အတွက် ဇီဝဗေဒနှင့် ကွန်ပျူတာသိပ္ပံမှ အခြေခံမူများကို ပေါင်းစပ်ထားသော ပေါင်းစပ်ပညာရပ်နယ်ပယ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဇီဝအချက်အလက်မှ အဓိပ္ပါယ်ရှိသော အချက်အလက်များကို ထုတ်ယူခြင်းအား အလေးပေးခြင်းဖြင့် ၎င်းသည် ရှုပ်ထွေးသော ဇီဝဗေဒစနစ်များနှင့် ရောဂါများကို ကျွန်ုပ်တို့၏နားလည်မှုကို မြှင့်တင်ရာတွင် အဓိကအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။
ဇီဝဗေဒဒေတာသည် မျိုးရိုးလိုက်ခြင်း၊ ပရိုတင်းဖွဲ့စည်းပုံများ၊ ဆယ်လူလာရုပ်ပုံများနှင့် ဂေဟစနစ်တိုင်းတာခြင်းအပါအဝင် ကျယ်ပြန့်သော အချက်အလက်အမျိုးအစားများကို လွှမ်းခြုံထားသည်။ ဤဒေတာ၏ ပင်ကိုယ်ရှုပ်ထွေးမှုနှင့် ထုထည်သည် ၎င်း၏ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် ထိရောက်သော တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ချဉ်းကပ်မှုများ လိုအပ်ပါသည်။
nucleotides (adenine (A)၊ thymine (T), cytosine (C)) နှင့် guanine (G)) တို့၏ မျိုးရိုးဗီဇ စည်းများသည် ဘဝ၏ အသေးစိတ် ပုံစံဖြစ်သည်။ ဤအစီအစဥ်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် သိပ္ပံပညာရှင်များသည် မျိုးဗီဇများကို ခွဲခြားသိရှိနိုင်စေရန်၊ မျိုးရိုးဗီဇကွဲပြားမှုများကို နားလည်နိုင်ပြီး မျိုးစိတ်များကြားတွင် ဆင့်ကဲဖြစ်စဉ်ဆက်နွယ်မှုများကို စူးစမ်းလေ့လာနိုင်စေပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ မျိုးရိုးဗီဇဆိုင်ရာရောဂါများနှင့် ဆင့်ကဲဖြစ်စဉ်ဆက်နွယ်မှုများ၏ နားလည်မှုကို လမ်းညွှန်ပေးသည့် ကွဲပြားသောသက်ရှိများထံမှ DNA အစီအမံများကြား ဆင်တူခြင်းနှင့် ကွာခြားချက်များကို ရှာဖွေရန် စီတန်းချိန်ညှိခြင်းနည်းပညာကို အသုံးပြုသည်။
ပရိုတိန်းများ၊ သက်ရှိများ၏ တည်ဆောက်မှုတုံးများသည် သက်ရှိများအတွင်း လုပ်ငန်းဆောင်တာများစွာကို လုပ်ဆောင်ပေးသည့် ရှုပ်ထွေးသော မော်လီကျူးများဖြစ်သည်။ ပရိုတိန်း၏ဖွဲ့စည်းပုံကိုဆုံးဖြတ်ခြင်းသည် သိပ္ပံပညာရှင်များက ၎င်း၏လုပ်ဆောင်မှုနှင့် အခြားမော်လီကျူးများနှင့် အပြန်အလှန်အကျိုးသက်ရောက်မှုများကို ခန့်မှန်းရန် ကူညီပေးသည်။ မော်လီကျူးဒိုင်းနမစ် သရုပ်ဖော်မှုများကဲ့သို့သော ကွန်ပြူတာကိရိယာများသည် အက်တမ်အဆင့်တွင် ပရိုတင်းများ၏ ရွေ့လျားမှုနှင့် ခေါက်ခြင်းကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာကာ ရောဂါယန္တရားများနှင့် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော ကုသမှုဆိုင်ရာ ပစ်မှတ်များကို ထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်စွမ်းကို ပေးဆောင်သည်။
ဇီဝအချက်အလက်၏ ကြီးမားသောအတိုင်းအတာသည် ၎င်း၏ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့် အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုမှုအတွက် ခိုင်မာသောတွက်ချက်မှုနည်းလမ်းများ လိုအပ်သည်။ စက်သင်ယူမှု၊ ဉာဏ်ရည်တုနှင့် ဒေတာတူးဖော်ခြင်းကဲ့သို့သော ကွန်ပျူတာသိပ္ပံတွင် အဓိကနယ်ပယ်များသည် ဇီဝဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု တိုးတက်မှုအတွက် သိသိသာသာ အထောက်အကူပြုသည်။
ဥပမာ၊ စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များသည် လက်ရှိဒေတာအပေါ် အခြေခံ၍ ဇီဝဖြစ်စဉ်များကို အမျိုးအစားခွဲကာ ခန့်မှန်းနိုင်သည်။ မျိုးရိုးဗီဇဆိုင်ရာ စက်သင်ယူမှုဆိုင်ရာ အသုံးချမှုတစ်ခုသည် လူတစ်ဦးချင်းစီအား အချို့သောရောဂါများကို တွန်းပို့စေသည့် မျိုးရိုးဗီဇဆိုင်ရာ ဆင့်ကဲပုံစံများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းဖြစ်သည်။ များပြားလှသော မျိုးရိုးဗီဇဆိုင်ရာ အချက်အလက်အစုအဝေးများကို လေ့ကျင့်ပေးသည့်ပုံစံများဖြင့် သုတေသီများသည် ရောဂါဖြစ်ပွားနိုင်ခြေကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်ပြီး စောစီးစွာ ရောဂါရှာဖွေခြင်းနှင့် ကိုယ်ပိုင်ဆေးပညာအတွက် အထောက်အကူဖြစ်စေနိုင်သည်။
ထိရောက်သော ဒေတာကို ကိုယ်စားပြုခြင်းနှင့် စိတ်ကူးပုံဖော်ခြင်းတို့သည် ဇီဝဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအတွက် အခြေခံကျပါသည်။ ဇီဝဗေဒဆိုင်ရာ အချက်အလက်များ၏ ရှုပ်ထွေးသော သဘောသဘာဝသည် နားလည်မှုနှင့် ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို လွယ်ကူချောမွေ့စေရန် ဂရပ်ဖစ်ကိုယ်စားပြုမှုများ လိုအပ်သည်။ ဇီဝမျိုးရိုးဗီဇသစ်ပင်များကဲ့သို့ ကိရိယာများသည် ဆင့်ကဲဖြစ်စဉ်ဆိုင်ရာ ဆက်ဆံရေးများကို အမြင်အာရုံဖြင့် ကိုယ်စားပြုသည်၊ သို့သော် အပူမြေပုံများသည် မတူညီသောအခြေအနေများ သို့မဟုတ် ကုသမှုများတွင် မျိုးရိုးဗီဇဖော်ပြမှုအဆင့်များကို သရုပ်ဖော်နိုင်သည်။ ထိုသို့သော စိတ်ကူးပုံဖော်မှုများသည် သုတေသီများအား အချက်အလက်ရှိ ပုံစံများနှင့် ကွဲလွဲချက်များကို ပိုမိုလွယ်ကူစွာ ပိုင်းခြားနိုင်စေပါသည်။
Bioinformatics ဒေတာဘေ့စ်များသည် ဇီဝအချက်အလက်ကို သိမ်းဆည်းရန်နှင့် စုစည်းရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော အထူးသီးသန့်သိုလှောင်ရုံများဖြစ်သည်။ nucleotide sequences အတွက် GenBank နှင့် ပရိုတင်းတည်ဆောက်ပုံများအတွက် Protein Data Bank ကဲ့သို့သော ဤဒေတာဘေ့စ်များသည် ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းရှိ သုတေသီများအတွက် တန်ဖိုးမဖြတ်နိုင်သော အရင်းအမြစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤဒေတာဘေ့စ်များကို ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုခြင်းသည် သိပ္ပံပညာရှင်များအား ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၊ နှိုင်းယှဉ်မှုနှင့် သီအိုရီစမ်းသပ်ခြင်းအတွက် ရှိပြီးသားဒေတာကို ပြန်လည်ရယူရန် ခွင့်ပြုပေးပါသည်။
Metagenomics သည် ပတ်ဝန်းကျင်နမူနာများမှ တိုက်ရိုက်ပြန်လည်ရရှိလာသော မျိုးဗီဇပစ္စည်းများကို လေ့လာနိုင်စေမည့် အစွမ်းထက်သောနည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤချဉ်းကပ်မှုသည် အဏုဇီဝအသိုင်းအဝိုင်းများနှင့် ဂေဟစနစ်အမျိုးမျိုးရှိ ၎င်းတို့၏အခန်းကဏ္ဍများကို ကျွန်ုပ်တို့၏နားလည်မှုကို တော်လှန်ပြောင်းလဲစေခဲ့သည်။ နမူနာတစ်ခုမှ DNA ကို စီစစ်ခြင်းဖြင့် သုတေသီများသည် မွေးမြူရန် မလိုအပ်ဘဲ လက်ရှိ အဏုဇီဝမျိုးစိတ်များနှင့် ၎င်းတို့၏ လုပ်ငန်းဆောင်တာ အခန်းကဏ္ဍများကို ဖော်ထုတ်နိုင်သည်။
ဥပမာတစ်ခုတွင် မတူညီသောပတ်ဝန်းကျင်မှ မြေဆီလွှာရှိ အဏုဇီဝမျိုးကွဲများကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာခြင်း ပါဝင်ပါသည်။ DNA ကို ထုတ်ယူပြီး စီစစ်ပြီးနောက်၊ မျိုးရိုးဗီဇကို စီစဥ်ထားရန် ဇီဝနည်းပညာဆိုင်ရာ ကိရိယာများကို အသုံးပြုသည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် အမျိုးမျိုးသော အဏုဇီဝမျိုးစိတ်များနှင့် ၎င်းတို့၏ အလားအလာရှိသော ဇီဝဖြစ်စဉ်လမ်းကြောင်းများကို ထုတ်ဖော်ပြသပြီး သိပ္ပံပညာရှင်များအား အဏုဇီဝအသိုင်းအဝိုင်းများအပေါ် သဘာဝပတ်ဝန်းကျင်ဆိုင်ရာ သက်ရောက်မှုများကို နားလည်စေရန် ကူညီပေးပါသည်။
ဇီဝဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၏အနာဂတ်ကို တွက်ချက်မှုစွမ်းအား၊ စက်သင်ယူမှုဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များနှင့် ဒေတာသိုလှောင်မှုစွမ်းရည်များတွင် တိုးတက်မှုများဖြင့် မှတ်သားထားသည်။ ဤတိုးတက်မှုများသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ မကြုံစဖူးစကေးဖြင့် ဒေတာကို စီမံဆောင်ရွက်နိုင်မှုစွမ်းရည်ကို မြှင့်တင်ရန်၊ ပုဂ္ဂိုလ်ရေးသီးသန့်ဆေးပညာ၊ ပတ်ဝန်းကျင် ဇီဝဗေဒနှင့် အခြားနယ်ပယ်များတွင် နယ်နိမိတ်အသစ်များကို ဖွင့်လှစ်ပေးမည်ဟု ကတိပြုပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဇီဝဗေဒစနစ်များ၏ ရှုပ်ထွေးမှုများကို ဆက်လက်ဖော်ထုတ်နေချိန်တွင်၊ ကွန်ပျူတာသိပ္ပံနည်းပညာများ ပေါင်းစပ်မှုသည် ဇီဝအချက်အလက်ကို အသုံးချနိုင်သော အသိပညာအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲရာတွင် အရေးပါနေဦးမည်ဖြစ်သည်။
