GEto-বি-বাই-সাইক্লোপার

জেনোটাইপিং-বাই-সিকোয়েন্সিং কম-প্রতিনিধিত্বমূলক DNA ক্রমিকীকরণের (reduced-representation DNA sequencing) ব্যবহার করে, যা পুরো জিনোমের পরিবর্তে জিনোমের শুধুমাত্র একটি লক্ষ্যভিত্তিক, সঙ্গতিযুক্ত উপসেট ক্রমিকীকরণ করে বা একটি স্থির, পূর্বনির্ধারিত মার্কার অ্যারের উপর নির্ভর করে না, একসাথে অনেক ব্যক্তির মধ্যে জেনেটিক মার্কার আবিষ্কার এবং জেনোটাইপ করার জন্য, এবং এতে প্রতি নমুনার ব্যয় পূর্ণ জিনোম সিকোয়েন্সিং বা কাস্টম পূর্বনির্ধারিত SNP অ্যারের চেয়ে কম হয়, একটি খরচের সুবিধা যা জিনোমিক টুলগুলিকে মধ্যম আকারের এবং ছোট এক্যুকাল্চার প্রজনন প্রোগ্রামের জন্য ক্রমবর্ধমানভাবে সহজলভ্য করেছে, যা আগে কাস্টম অ্যারে উন্নয়ন বা ব্যাপক পুরো জিনোম সিকোয়েন্সিংয়ের জন্য প্রয়োজনীয় মূলধনী বিনিয়োগ ন্যায্য করতে পারত না। এই পদ্ধতির নমনীয়তা, যেটি পূর্বে নির্বাচিত এবং যাচাই করা মার্কারগুলির প্রয়োজন নেই যেমনভাবে একটি নির্ধারিত অ্যারে করে, এটি বিশেষভাবে তাদের প্রজাতির জন্য খুবই কার্যকর যাদের একটি প্রতিষ্ঠিত, যাচাই করা SNP অ্যারে নেই, কারণ এটি ব্রীডিং প্রোগ্রামকে জেনোম ডেটা সংগ্রহ এবং মার্কার আবিষ্কার একসাথে শুরু করতে দেয়, আলাদা, প্রায়শই ব্যয়বহুল পূর্ববর্তী মার্কার-বিকাশ ধাপের প্রয়োজন ছাড়াই জেনোমিক ব্রীডিং কাজ শুরু করার আগে। জেনোটাইপিং-বাই-সিকোয়েন্সিং ডেটার জন্য ডেটা প্রক্রিয়াকরণ এবং বায়োইনফরমেটিক্স বিশ্লেষণ সাধারণত আরও কম্পিউটেশনালভাবে জটিল থাকে একটি নির্ধারিত, পূর্ব-ডিজাইন করা অ্যারের ডেটা বিশ্লেষণের তুলনায়, কারণ ক্রমাগত সিকোয়েন্সিং আউটপুটের জন্য অ্যালাইনমেন্ট, ভেরিয়েন্ট কলিং এবং কোয়ালিটি ফিল্টারিং ধাপ প্রয়োজন, যা একটি নির্ধারিত-অ্যারে প্ল্যাটফর্মের স্ট্যান্ডার্ডাইজড আউটপুট প্রায় এড়ায়, এর মানে প্রতিটি নমুনার খরচ সাশ্রয় আসে অতিরিক্ত ডাউনস্ট্রিম বিশ্লেষণাত্মক জটিলতা এবং বায়োইনফরমেটিক্স দক্ষতার প্রয়োজনীয়তার সঙ্গে, যা একটি ব্রীডিং প্রোগ্রামকেও মোকাবিলা করতে সক্ষম হতে হবে। জেনোমিক শিল্পে ধারাবাহিকভাবে বিস্তৃত-ভিত্তিক সিকোয়েন্সিং খরচ হ্রাস সাধারণত জেনোটাইপিং-দ্বারা-সিকোয়েন্সিং এবং সংশ্লিষ্ট সিকোয়েন্সিং-ভিত্তিক জেনোটাইপিং পদ্ধতিগুলিকে স্থির অ্যারের তুলনায় ক্রমবর্ধমান খরচ-প্রতিযোগিতামূলক দিকে তোলার ক্ষেত্রে steadyভাবে এগিয়ে এনেছে, একটি প্রবণতা যা ধীরে ধীরে বিস্তার করেছে যে কোন জলজ কৃষি প্রজনন প্রোগ্রামগুলোর জন্য বাস্তবভাবে জেনোমিক সিলেকশন টুলগুলি তাদের স্ট্যান্ডার্ড প্রজনন প্র্যাকটিসে অন্তর্ভুক্ত করা সম্ভব, শুধুমাত্র সবচেয়ে বড়, সর্বোত্তম মূলধনসম্পন্ন কমার্শিয়াল প্রজনন কার্যক্রমে সীমাবদ্ধ না থেকে।