| [পরিদর্শক (112.0.*.*)]উত্তর [চীনা ] | সময় :2022-08-30 | | উদাহরণস্বরূপ, 52 টি রূপগত বৈশিষ্ট্যের নির্বাচন অনুযায়ী, ginseng এর সাইটোলজিকাল বৈশিষ্ট্য এবং রাসায়নিক বৈশিষ্ট্য, চীনা জিনসেং এর 10 টি প্রজাতি এবং রূপগুলি সংখ্যাগতভাবে অধ্যয়ন করা হয়েছিল, যা আরও প্রমাণ করে যে রাসায়নিক শ্রেণিবিন্যাস গবেষণার জন্য জিনসেংকে দুটি ট্যাক্সনে বিভক্ত করা যুক্তিসঙ্গত।.Numerical taxonomy কম্পিউটার পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণ ব্যবহার করে তথ্যের বিভিন্ন গোষ্ঠীর মধ্যে সম্পর্ক তুলনা করে, বিবর্তনীয় সম্পর্ক পুনর্গঠন করে এবং বিদ্যমান উদ্ভিদ তথ্য ের পরিমাণগত পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণের মাধ্যমে বৈশিষ্ট্য এবং অঙ্গগুলির বিবর্তনীয় প্রবণতা বিচার করে।.. |
| [পরিদর্শক (112.0.*.*)]উত্তর [চীনা ] | সময় :2022-08-30 |  Number Taxonomy
Numerical classification হল অণুজীবকে শ্রেণীবদ্ধ করার একটি পদ্ধতি যা কম্পিউটারের মাধ্যমে সংখ্যাগত বিশ্লেষণ অনুযায়ী তাদের বৈশিষ্ট্যগুলির সাদৃশ্যের মাত্রা অনুযায়ী শ্রেণীবদ্ধ করা যায়।
(১) সংখ্যাসূচক শ্রেণীবিন্যাসের প্রধান শ্রেণীবিন্যাস নীতিসমূহ
আইনের প্রধান শ্রেণিবিন্যাস নীতিগুলি হ'ল: (1) শ্রেণীবদ্ধ করার সময় প্রতিটি বৈশিষ্ট্যকে সমানভাবে গুরুত্বপূর্ণ হিসাবে বিবেচনা করা হয়, যাতে ক্লাসিফায়ারের বিষয়গত পক্ষপাত এড়ানো যায় এবং ফলাফলগুলি আরও উদ্দেশ্যমূলক হয়। (2) শ্রেণিবিন্যাস ইউনিটগুলির মধ্যে সত্য সম্পর্ক প্রকাশ করার জন্য যতটা সম্ভব বৈশিষ্ট্য অনুসারে শ্রেণীবদ্ধ করুন। (3) বৈশিষ্ট্যের সাদৃশ্য অনুযায়ী একটি সমতুল্য ট্যাক্সন হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ করা হয়।
(২) সংখ্যাগত শ্রেণিবিন্যাসের মৌলিক পদ্ধতি
Numerical taxonomy এর মৌলিক পদ্ধতি নিম্নরূপ:
(1) শ্রেণীবিন্যাস বস্তু এবং বৈশিষ্ট্য নির্বাচন: যখন সংখ্যাসূচক শ্রেণিবিন্যাস, শ্রেণীবিন্যাস বস্তু একটি স্ট্রেন হতে পারে, বা এটি একটি প্রজাতি বা গণ হতে পারে, তাই প্রতিটি শ্রেণীবিন্যাস বস্তু একটি কর্মক্ষম শ্রেণীবিন্যাস ইউনিট বলা হয়। অনেক ক্ষেত্রে, ওটিইউ স্ট্রেনকে বোঝায়। সংখ্যাগতভাবে শ্রেণীবদ্ধ করার সময়, স্ট্রেনগুলি কাজের উদ্দেশ্য অনুসারে সাবধানে নির্বাচন করা উচিত, যা অবশ্যই ট্যাক্সনের সাথে যুক্ত ট্যাক্সনের প্যাটার্ন স্ট্রেনগুলি অন্তর্ভুক্ত করতে হবে.যদি সম্ভব হয়, নতুন বিচ্ছিন্ন স্ট্রেনগুলি এমন স্ট্রেনগুলিতেও অন্তর্ভুক্ত করা উচিত যা বিশ্বের অঞ্চলগুলি থেকে পৃথক।..
.
আরও উদ্দেশ্যমূলক এবং সুনির্দিষ্ট পার্থক্যের উদ্দেশ্য অর্জনের জন্য, নির্বাচিত বৈশিষ্ট্যগুলি যতটা সম্ভব হতে হবে, সাধারণত 50 টিরও কম নয়, এবং শত শত বা এমনকি শত শত। সাধারণভাবে, নির্বাচিত বৈশিষ্ট্যগুলির সংখ্যা যত বেশি হবে, শ্রেণিবিন্যাসের ফলাফলগুলি তত বেশি নির্ভরযোগ্য হবে.নির্বাচিত বৈশিষ্ট্যগুলি অধ্যয়নের অধীনে অণুজীবগুলিতে যতটা সম্ভব প্রশস্ত এবং অভিন্ন হওয়া উচিত, আকারগত, শারীরবৃত্তীয় এবং জৈবরাসায়নিক, পরিবেশগত, ইমিউন, জেনেটিক এবং অন্যান্য বৈশিষ্ট্যগুলি হতে পারে। যাইহোক, এটি লক্ষ্য করা উচিত যে অর্থহীন বৈশিষ্ট্য এবং সমজাতীয় বৈশিষ্ট্যগুলি নির্বাচন করা উচিত নয়, এবং কিনস্থেসিস এবং ফ্ল্যাগেলারের মতো সম্পর্কিত বৈশিষ্ট্যগুলি একই সময়ে নির্বাচন করা যাবে না।..
.
(2) বৈশিষ্ট্য কোডিং চিহ্নগুলির সাথে পর্যবেক্ষিত এবং পরিমাপ করা বৈশিষ্ট্যগুলি রেকর্ড করে যা কম্পিউটার দ্বারা স্বীকৃত এবং গণনা করা যেতে পারে। শ্রেণিবিন্যাসে সর্বাধিক ব্যবহৃত দুই-রাষ্ট্র বৈশিষ্ট্যগুলি গ্রহণ করা, যেমন কার্বন উত্স ব্যবহার করা হয় কিনা, একটি নির্দিষ্ট এনজাইম আছে কিনা, এটি 45 ° এ বৃদ্ধি করতে পারে কিনা ইত্যাদি, উদাহরণস্বরূপ, ইতিবাচক ফলাফল (একটি নির্দিষ্ট কার্বন উত্স ব্যবহার করতে পারে, একটি নির্দিষ্ট এনজাইম আছে, 45 ° এ বৃদ্ধি করতে পারে, ইত্যাদি) " " দ্বারা প্রতিনিধিত্ব করা হয়, এবং নেতিবাচক ফলাফল "-" দ্বারা প্রতিনিধিত্ব করা হয়।.যদি তথ্যের অভাব বা সন্দেহজনক হয় তবে এটি "এনসি" দ্বারা নির্দেশিত হতে পারে। পরিমাণগত polymorphic বৈশিষ্ট্য বা গুণগত polymorphic বৈশিষ্ট্যের জন্য, একটি ওজনযুক্ত ক্রমবর্ধমান কোডিং পদ্ধতি একাধিক 3-রাষ্ট্র বৈশিষ্ট্য মধ্যে একটি polymorphic বৈশিষ্ট্য রূপান্তর করতে ব্যবহার করা হয়। বৈশিষ্ট্যগুলি কোডেড হওয়ার পরে, তারা একটি বৈশিষ্ট্য (কাঁচা ডেটা) ম্যাট্রিক্স গঠনের জন্য ক্রম সংখ্যাগুলিতে সাজানো হয়, যা তারপরে কম্পিউটারে প্রবেশ করা হয়.কম্পিউটারটি যথাক্রমে 1 এবং 0 দিয়ে প্রবেশ করানো হয়, এবং কম্পিউটারে প্রবেশ করার সময় "NC" "3" দ্বারা প্রতিনিধিত্ব করা হয়।..
(3) সাদৃশ্য সহগের গণনা: সাদৃশ্য সহগ হল ওটিইউ জোড়াগুলির মধ্যে সামগ্রিক সাদৃশ্যের একটি পরিমাপ, যা প্রতিটি জোড়ার বৈশিষ্ট্যের সাদৃশ্য অনুসারে গণনা করা হয়। সাদৃশ্য গণনা করার অনেক গুলি উপায় রয়েছে, যার মধ্যে সবচেয়ে সহজ হল দ্বৈততার মধ্যে সাদৃশ্যের সংখ্যা গণনা করা।
তার গণনা সূত্র নিম্নরূপ: S = NS / (NS ND)
উপরোক্ত সমীকরণে এনএস ইঙ্গিত দেয় যে তুলনা করা ওটিইউ জোড়াগুলির একই সংখ্যক বৈশিষ্ট্য রয়েছে এবং এনডি ওটিইউ জোড়াগুলির সংখ্যাকে প্রতিনিধিত্ব করে যা বিভিন্ন বৈশিষ্ট্য রয়েছে এমন তুলনা করা হচ্ছে। গণনা করা সাদৃশ্য একটি শতাংশ বা অনুপাত হিসাবে প্রকাশ করা হয়।
(4) সিস্টেমেটিক ক্লাস্টারিং (বা শ্রেণিবদ্ধ ক্লাস্টারিং): একটি সাদৃশ্য ম্যাট্রিক্স, অর্থাৎ, একটি এস ম্যাট্রিক্স পাওয়ার জন্য সাদৃশ্য সহগ অনুসারে OTU এর Systematic (বা hierarchical) ক্লাস্টারিং। উদাহরণস্বরূপ, যদি 10 টি স্ট্রেন সংখ্যাগতভাবে শ্রেণীবদ্ধ করা হয়, তবে একটি এস ম্যাট্রিক্স পদ্ধতিগত ক্লাস্টারিংয়ের মাধ্যমে প্রাপ্ত করা যেতে পারে, এবং সাদৃশ্যটি একটি শতাংশ, এবং 100 টি নির্দেশ করে যে প্রতিটি ওটিইউ নিজের সাথে নিজেকে তুলনা করে।
(5) ক্লাস্টারিং ফলাফলের প্রতিনিধিত্ব: এই 10 টি স্ট্রেনের মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক ম্যাট্রিক্স থেকে দেখা যায় না, তাই ম্যাট্রিক্সটি পুনরায় প্রক্রিয়া করা প্রয়োজন, এবং উচ্চ এবং নিম্ন সাদৃশ্য ম্যাট্রিক্সের আরেকটি সেট পাওয়ার জন্য একসাথে তালিকাভুক্ত করা হয়।
এই ম্যাট্রিক্সটি তখন একটি ডেনড্রাইটিক বর্ণালীতে রূপান্তরিত হয় যা এই 10 টি স্ট্রেনের আন্তঃসম্পর্ক দেখায়। Numerical classification এর ফলে একটি epithetical group হয়। অনুশীলন প্রমাণ করেছে যে আপাত গোষ্ঠীগুলি ট্যাক্সার সমতুল্য। প্রায় 75% এর সাদৃশ্যযুক্ত আপাত গোষ্ঠীগুলিকে একই প্রজাতি হিসাবে বিবেচনা করা যেতে পারে এবং যাদের অনুপাত 65% এর বেশি তাদের একই গণ হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ করা যেতে পারে। এই ধরনের সিদ্ধান্তগুলি সাধারণত ঐতিহ্যগত শ্রেণিবিন্যাস পদ্ধতির ফলাফলের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ। |
|
