आनुवांशिक जानकारी के माध्यम से नामकरण

संक्षिप्त सारांश:
कुछ समय पहले, डेटाबेस में इंटरनेट पर मानव आनुवांशिक जानकारी (विस्तार के विभिन्न स्तरों की जानकारी - संपूर्ण जीनोम के संपूर्ण अनुक्रम से लेकर वाई क्रोमोसोम ( वाई-एसटीआर ) के लघु अग्रानुक्रम दोहराव तक सीमित जानकारी के साथ दिखाई देते थे। उदाहरण के लिए, उत्साही लोग जानकारी साझा करते हैं) वंशावली साइटों पर उनके वाई-एसटीआर (हैप्लोटाइप) के बारे में परिवार के संबंधों का पता लगाने और दूर के रिश्तेदारों की खोज करने के लिए, यह डेटा अनाम नहीं है। साथ ही अनाम चिकित्सा आनुवंशिक जानकारी स्वतंत्र रूप से उपलब्ध है। उदाहरण के लिए, वैज्ञानिक परियोजना " 1000 ह्यूमन जीनोम " (हजारों अलग-अलग लोगों के जीनोम के पूर्ण डिकोडिंग के लिए एक परियोजना) से, जहां नैतिक कारणों के लिए डीएनए दाताओं की गुमनामी का समर्थन किया जाता है।

यहां मस्ती शुरू होती है। वंशानुगत डेटाबेस (यहां तक ​​कि बहुत खराब आबादी वाले, लेकिन फिर भी) लोगों को डिनोमिनेट करना संभव बनाते हैं। उदाहरण के लिए, यह दिखाया गया है कि एक अनाम दाता से शुक्राणु के साथ कृत्रिम गर्भाधान के मामले में, वंशावली डेटाबेस का उपयोग आपको बच्चे के वास्तविक जैविक पिता का कम से कम नाम पता लगाने की अनुमति देता है (जो कि बहुत ही दूर के रिश्तेदारों के माध्यम से पता चलता है कि दाता किस परिवार से था, और) अतिरिक्त जानकारी की उपस्थिति में, जैसे कि निवास स्थान आदि, आपको जैविक पिता की विशिष्ट पहचान करने की अनुमति देता है। हाल ही में यह दिखाया गया था कि बेनामी आनुवांशिक डेटा जो स्वतंत्र रूप से उपलब्ध है, उम्र के बारे में अतिरिक्त जानकारी, आदि, प्रोजेक्ट "1000 मानव जीनोम" से लगभग 50 गुमनाम डीएनए दाताओं की पहचान को सही ढंग से स्थापित कर सकता है। यह एक बहुत ही चौंकाने वाली उपलब्धि है, क्योंकि इन लोगों की पूरी आनुवंशिक जानकारी, जो सार्वजनिक रूप से उपलब्ध है, में कुछ बीमारियों आदि के लिए उनकी प्रवृत्ति का डेटा शामिल है, यह बीमा कंपनियों और इसी तरह के संगठनों द्वारा स्व-सेवारत रूप से उपयोग किया जा सकता है।



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परिचय

कुछ समय पहले, सिद्धांत को आगे रखा गया था कि आधुनिक दुनिया में किसी व्यक्ति की सटीक पहचान के लिए 33 बिट्स की जानकारी पर्याप्त है। किसी व्यक्ति के बारे में ज्ञात विभिन्न जानकारियों को जोड़कर, हम सूचनात्मक एन्ट्रापी को कम करते हैं, संभावित विकल्पों के चक्र को कम करते हैं, और अंततः, एक व्यक्ति की सही पहचान करते हैं। यह बिल्कुल स्पष्ट है कि सार्वजनिक रूप से उपलब्ध लोगों के बारे में जानकारी - सामाजिक नेटवर्क के प्रोफाइल, कई वेब सेवाओं पर पंजीकरण के दौरान प्रदान किए गए डेटा, आदि, सीधे सामाजिक नेटवर्क में पंजीकृत व्यक्ति का पता लगाने में मदद कर सकते हैं। उपयोगकर्ता जानकारी एकत्र करने वाले नेटवर्क और अन्य साइटें। यह कम स्पष्ट है कि डेटा माइनिंग किसी व्यक्ति के बारे में बहुत अधिक जानकारी प्रदान कर सकती है जो सीधे उसकी प्रोफ़ाइल में इंगित नहीं की जाती है, केवल बहुत ही अप्रत्यक्ष जानकारी के आधार पर, उदाहरण के लिए, फेसबुक पर पसंद: www.pnas.org/content/110 / १५/५ 15०२ इस काम के लेखक 85% मामलों में रिपब्लिकन को 85% मामलों में डेमोक्रैट से अलग कर सकते हैं, और 95% मामलों में गोरे से काले अमेरिकी। हालांकि, ऐसे लोगों के बारे में जानकारी का एक और स्रोत है जो अधिकांश आईटी लोगों के लिए स्पष्ट नहीं है - आनुवंशिक जानकारी के खुले डेटाबेस। उनका आकर्षण इस तथ्य में निहित है कि किसी व्यक्ति के लिए अपनी आनुवंशिक जानकारी को सार्वजनिक रूप से उपलब्ध कराने के लिए आवश्यक नहीं है कि वह पहचाना जा सके - उसके बच्चे की आनुवांशिक जानकारी उसके बहुत दूर के रिश्तेदारों (यहां तक ​​कि 8 या अधिक पीढ़ियों पहले अलग) के माध्यम से पहचानने के लिए पर्याप्त है कम से कम जिस परिवार से पिताजी आते हैं (और अगर अतिरिक्त जानकारी है, तो खुद पिताजी को खोजें)। यदि आपकी आनुवांशिक जानकारी सार्वजनिक रूप से उपलब्ध है, भले ही गुमनाम रूप से, आपके व्यक्तित्व की विश्वसनीय पहचान की संभावना काफी अधिक है।

जेनेटिक्स का एक सा

हम सभी को स्कूल से याद है कि हमारे शरीर की हर कोशिका में डीएनए होता है जिसमें हमारी आनुवांशिक जानकारी होती है। कुल मिलाकर, मानव शरीर की कोशिकाओं में 46, या बल्कि, 23 जोड़े गुणसूत्र होते हैं, और हमारे माता-पिता में से प्रत्येक को 23 गुणसूत्र सेट मिलते हैं। एक तरफ, विभिन्न लोगों की आनुवंशिक जानकारी काफी समान है: उदाहरण के लिए, यदि हम मानव डीएनए के केवल प्रोटीन-कोडिंग क्षेत्र लेते हैं, तो चिंपांज़ी डीएनए के प्रोटीन-कोडिंग क्षेत्रों के लिए भी उनकी समानता लगभग 99% है, कि वे लोगों के बीच और भी समान हैं। । दूसरी ओर, डीएनए में कई क्षेत्र हैं जो बहुत आनुवंशिक रूप से स्थिर नहीं हैं, उदाहरण के लिए, तथाकथित लघु अग्रानुक्रम दोहराव ( एसटीआर, लघु अग्रानुक्रम दोहराता है )। ये डीएनए के ऐसे खंड हैं जिनमें 2-4 न्यूक्लियोटाइड का एक छोटा क्रम 10 से अधिक (सौ तक) बार दोहराया जाता है। ऐसे क्षेत्र कॉपी करने के लिए बहुत सुविधाजनक नहीं हैं, और डीएनए की नकल करने के लिए सेलुलर मशीनरी अक्सर इन दोहरावों पर त्रुटियों को मापती है। नतीजतन, यहां तक ​​कि निकटतम रिश्तेदारों में भी बहुत कुछ समान है, लेकिन फिर भी इन दोहरावों में थोड़ा अलग डीएनए अनुक्रम हैं। रिश्तेदारी जितनी दूर होती है, उतने ही अधिक अंतर जमा होते हैं, जबकि मतभेदों की संख्या यह भी बता सकती है कि परिवार की इन शाखाओं के बीच कितनी पीढ़ियों पहले अलगाव हुआ था। एक और विस्तार दिलचस्प है। गुणसूत्रों के 23 जोड़ों में एक विशेष जोड़ी है - तथाकथित सेक्स क्रोमोसोम, महिलाओं में XX और पुरुषों में XY। यहाँ, वंशानुक्रम निम्नानुसार काम करता है - चूंकि एक महिला का XX जीनोटाइप है, इसलिए महिला का अंडाणु हमेशा X गुणसूत्र का वहन करता है। शुक्राणु X या Y गुणसूत्र को ले जा सकते हैं, जैसा कि पुरुषों में XY जीनोटाइप में होता है। इस प्रकार, बच्चे का लिंग हमेशा शुक्राणु द्वारा निर्धारित होता है और एक और दिलचस्प संपत्ति है - वाई गुणसूत्र हमेशा पुरुष रेखा के साथ विरासत में मिलता है, दादा से पिता तक, पिता से पुत्र तक, आदि (उसी पुरुष का एक्स गुणसूत्र मां से आता है और उसके द्वारा विरासत में मिला जा सकता है। एक पैतृक दादी से, और एक मातृ दादी से, सांख्यिकीय रूप से 50% संभावना के साथ)। चूंकि उपनाम आमतौर पर पिता से हमारे पास आता है, वाई-क्रोमोसोम ( en.wikipedia.org/wiki/Y-STR ) पर स्थित लघु अग्रानुक्रम दोहराव, जो केवल पिता से पुत्र को विरासत में मिला है, का उपयोग किसी व्यक्ति के उपनाम को स्थापित करने के लिए किया जा सकता है। हालांकि सिद्धांत रूप में किसी भी गुणसूत्रों से एसटीआर का उपयोग रिश्तेदारी की डिग्री का आकलन करने के लिए किया जा सकता है, वाई गुणसूत्र, इसकी विरासत की प्रकृति के कारण, पुरुष स्पष्टता को स्पष्ट रूप से रेखांकित करने की अनुमति देता है।

तकनीकी विवरण: आनुवंशिक जानकारी के लिए विस्तार के विभिन्न स्तर

अब बात करते हैं कि जेनेटिक जानकारी उपलब्ध स्तर के किस स्तर पर है। बेशक, सबसे पूर्ण आनुवंशिक जानकारी पूरे जीनोम का पूर्ण अनुक्रम ( अनुक्रम ) है। पहली परियोजना "ह्यूमन जीनोम" 13 वर्षों के लिए चली गई, परियोजना का बजट लगभग 3 बिलियन (!) डॉलर था। हालांकि, इस काम के दौरान, प्रौद्योगिकियों को विकसित किया गया और यह ध्यान में लाया गया कि थोड़ी देर बाद 2 महीने और एक मिलियन डॉलर में एक व्यक्ति के जीनोम का अनुक्रम करना संभव हो गया। हालांकि हाल के वर्षों में अनुक्रमण की लागत घटती रही है और अभी तक नीचे नहीं पहुंची है (कार्य प्रति जीन की कीमत 1,000 डॉलर तक पहुंचना है), फिर भी, यह अभी भी एक महंगी खुशी है, जो आम लोगों के लिए दुर्गम है। लेकिन प्रोजेक्ट " 1000 मानव जीनोम" लॉन्च किया गया था। इसका लक्ष्य लोगों के बीच आनुवंशिक अंतरों की एक पूरी तरह से पूर्ण सूची को संकलित करना है, इस अनाम डीएनए नमूने के लिए विभिन्न जातियों के लोगों से, विभिन्न देशों से, इस हजार के भीतर जीनोम की सबसे बड़ी विविधता प्राप्त करने के लिए लिया गया था। फिलहाल, अनुक्रमण का मुख्य भाग पूरा हो गया है और अनाम जीनोमिक अनुक्रम स्वतंत्र रूप से उपलब्ध हैं: www.1000genomes.org/home ताकि वैज्ञानिक आसानी से विश्लेषण कर सकें और उनकी तुलना कर सकें (यह वह जगह है जहां डेटा खनन के लिए काम का कोई अंत नहीं है!)। पूर्ण अनुक्रम में, यहां तक ​​कि अब भी, आप किसी व्यक्ति के बारे में बहुत कुछ कह सकते हैं - कैंसर या अल्जाइमर रोग जैसी कई बीमारियों के बारे में उसकी पूर्व निर्धारितता, मज़बूती से उसकी दौड़ का निर्धारण, कई मामलों में, मज़बूती से आंखों का रंग निर्धारित करते हैं, और इसी तरह हाल ही में कुछ के बीच एक संबंध पाया गया आनुवंशिक मार्कर और शिक्षा का स्तर ।

कम जानकारीपूर्ण, लेकिन बहुत सस्ता और तेज संकरण विधि हैं, उदाहरण के लिए, एक चिप पर संकरण। इस मामले में, हम पूरे जीनोम के पूर्ण अनुक्रम को निर्धारित नहीं करते हैं, लेकिन पूछते हैं - इस विशेष जीनोम में कौन से ज्ञात संभावित वेरिएंट मौजूद हैं? इस तरह के एक भयानक शब्द एसएनपी - एकल न्यूक्लियोटाइड बहुरूपता है , परियोजना के लक्ष्यों में से एक "1000 मानव जीनोम" ऐसे एकल न्यूक्लियोटाइड बहुरूपताओं की खोज और विशेषता के लिए ठीक है (जब दो डीएनए अनुक्रम एक न्यूक्लियोटाइड द्वारा एक जगह में भिन्न होते हैं)। एसएनपी के कई कैंसर और अन्य बीमारियों के लिए पूर्वसूचक के आनुवंशिक मार्कर हैं, इसलिए, चिकित्सा प्रयोजनों के लिए, पूरे जीनोम को अनुक्रमित करने के लिए आवश्यक नहीं है - यह एक चिप पर संकरण चलाने के लिए पर्याप्त है, जो एसएनपी जिसके लिए यह जाना जाता है कि वे कुछ बीमारियों के मार्कर हैं और रोगी में मौजूद हैं इन बीमारियों के बारे में उनकी भविष्यवाणी के बारे में निष्कर्ष। एसएनपी डेटाबेस भी सार्वजनिक रूप से उपलब्ध हैं ।

यहां तक ​​कि कम जानकारीपूर्ण, लेकिन किसी व्यक्ति की पहचान करने के लिए पर्याप्त, उसके हैप्लोटाइप के बारे में जानकारी है - उसके छोटे अग्रानुक्रम दोहराव (एसटीआर) की विशेषताएं, जिनके बारे में हम पहले ही ऊपर चर्चा कर चुके हैं। तकनीकी रूप से, पीसीआर का उपयोग करके आधे दिन से भी कम समय में एसटीआर प्रोफ़ाइल बहुत सस्ते में प्राप्त की जा सकती है, या आप फिर से चिप पर संकरण विधि का उपयोग कर सकते हैं। हालांकि हैप्लोटाइप चिकित्सा निदान के साथ मदद करने की संभावना नहीं है, यह आपको एक ऐसे व्यक्ति की पहचान करने की अनुमति देता है जो लंबे समय से फोरेंसिक में इस्तेमाल किया गया है, और सभी उन्नत देशों - संयुक्त राज्य अमेरिका , ब्रिटेन और हमारी मातृभूमि सहित, पहले से ही अपराधियों की पहचान के लिए आनुवांशिक डेटाबेस की देखभाल करने की अनुमति दी है। ये डेटाबेस, जैसा कि मैं समझता हूं, यह बंद है और आम जनता के लिए सुलभ नहीं है। यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि, अधिक संपूर्ण जानकारी के आधार पर, कम पूर्ण एक को फिर से बनाना संभव है, अर्थात, पूर्ण जीनोमिक अनुक्रम के अनुसार, एसटीआर प्रोफाइल की गणना संबंधित उपकरणों द्वारा आसानी से की जा सकती है; इसी तरह का ऑपरेशन पॉलीमॉर्फिज़्म (एसएनपी) के डेटा के लिए सैद्धांतिक रूप से संभव है।

ल्यूक, आपके पिता कौन हैं?

हम सबसे दिलचस्प से गुजरते हैं। जैसा कि हमने पहले ही कहा है, वाई गुणसूत्र की विरासत पिता से पुत्र तक सख्ती से जाती है, जिसका अर्थ है कि वाई-एसटीआर डेटा ( हैप्लोटाइप ) आपको वंशानुक्रम की पैतृक रेखा को ट्रैक करने की अनुमति देता है। वर्तमान में, वेब पर कम से कम 8 वंशावली डेटाबेस उपलब्ध हैं, जिसमें व्यक्ति के नाम के साथ हैप्लोटाइप की तुलना में सैकड़ों-हजारों रिकॉर्ड हैं। सबसे बड़ी खुली पहुंच और खोज योग्य डेटाबेस Ysearch ( www.ysearch.org ) और SMGF ( www.smgf.org ) हैं। इन डेटाबेस का विचार आपके दूर के रिश्तेदारों की खोज करना है और अपने स्वयं के परिवार के पेड़ में खुदाई करना है - इसके लिए आप अपना हैप्लोटाइप इस उम्मीद में खोज के लिए उपलब्ध करवाते हैं कि किसी दिन दूर के रिश्तेदार मिल जाएंगे, साथ ही आप खुद भी डेटाबेस में पहले से मौजूद हैप्लोटाइप्स में समान (संबंधित) की तलाश करेंगे। हैप्लोटाइप निर्धारित करने के लिए, आपको इनमें से किसी एक कंपनी को विश्लेषण के लिए अपना डीएनए नमूना भेजना होगा। यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि मूल रूप से ये आधार संयुक्त राज्य अमेरिका और पश्चिमी देशों की आबादी को कवर करते हैं, इसलिए पहचान के बारे में नीचे जो कुछ भी कहा जाएगा, वह पश्चिम के लिए अधिक संभावना होगा। कहो, Ysearch में उपनाम "इवानोव" के साथ 11 लोगों के रूप में कई थे, एक बुल्गारिया से, दो रूसी, बाकी "डबल" मूल रूस-यूएसए के साथ, या मूल का संकेत नहीं है। उपनाम "जॉन्स" (शायद इवानोव का निकटतम अंग्रेजी संस्करण) के साथ 30 लोग हैं - 3 गुना अधिक।

अब इन डेटाबेस के साथ क्या किया जा सकता है? कम अधिभोग के साथ - सैकड़ों हजारों रिकॉर्ड, उपलब्ध डेटा पहले से ही हमें लाखों (शायद लाखों लोगों) के लिए एक निश्चित परिवार में सदस्यता का निर्धारण करने की अनुमति देता है, जो पहले से ही उसी यूएसए (जनसंख्या ~ 300 मिलियन) की आबादी के लिए एक महत्वपूर्ण प्रतिशत बनाता है। विधि संवेदनशील है जो परिवार की पंक्तियों से रिश्तेदारों को आकर्षित करने के लिए है जो 8 पीढ़ियों से अधिक समय पहले विभाजित हो गए थे, और आधार लगातार बढ़ रहे हैं, कवरेज बढ़ रही है। अब जीनोमिक एनोनिमसिटी (उदाहरण के लिए, अनाम शुक्राणु दान के मामले में) का युग समाप्त हो रहा है। इस तरह की अधिक से अधिक भावुक कहानियाँ प्रेस में दिखाई देती हैं। इस मामले में, एक महिला ने एक गुमनाम दाता से शुक्राणु का उपयोग करके एक चिकित्सा सुविधा में कृत्रिम गर्भाधान कराया और कुछ मानसिक विकारों के साथ एक अद्भुत लड़की को जन्म दिया। यद्यपि संस्था ने दाता की पहचान का खुलासा नहीं करने और इस समझौते का कड़ाई से पालन नहीं करने के लिए एक दायित्व पर हस्ताक्षर किए, लेकिन इसने दानकर्ता को डोनेशन से नहीं बचाया। सबसे पहले, माँ, आनुवांशिक डेटाबेस का उपयोग करते हुए, एक ही अनाम दाता से पैदा हुए कई अन्य बच्चों को खोजने में सक्षम थी - एक गुमनाम शुक्राणु दाता के पिता के लिए भाइयों और बहनों के पुनर्मिलन का एक विशेष आधार भी है - www.donorsibebregreg.com.com । यह पता चला कि कई बच्चों (और उनमें से पहले से ही 13 थे) में आत्मकेंद्रित और अन्य असामान्यताएं हैं। हमारी नायिका को इसमें बहुत दिलचस्पी थी और उसने एक और महिला को राजी किया, जिसने उसी दाता पिता से एक लड़के को जन्म दिया, जो अपने बेटे की आनुवंशिक सामग्री को वाई-एसटीआरएस डेटाबेस के माध्यम से विश्लेषण के लिए ले गया। परिणामस्वरूप, दाता के बहुत दूर के रिश्तेदारों के दो परिवार डेटाबेस से पाए गए, लेकिन अतिरिक्त जानकारी का उपयोग करते हुए कि दाता ने अपने बारे में खोज की (उन्होंने महिलाओं को अपने बारे में न्यूनतम जानकारी देने की अनुमति दी - उनकी शिक्षा, माता का पेशा और उनके पिता एक प्रसिद्ध बेसबॉल खिलाड़ी थे) - उन्हें मेहमानों को प्राप्त करना था और अपनी बेटी और उसकी माँ से परिचित होना था।

एक और कहानी - अगर संक्षेप में, उनकी मृत्यु पर, बूढ़े व्यक्ति ने अपने बेटे से कहा कि वास्तव में वह उनका मूल नहीं था, बल्कि दत्तक था। बूढ़े व्यक्ति की मृत्यु हो गई, और उसके बेटे को अपने असली पिता को खोजने के लिए एक विचार था। विवरण पिछले मामले के समान हैं - वाई-एसटीआर आधार, एक दूर के रिश्तेदार के माध्यम से एक सुराग, निवास स्थान के बारे में अतिरिक्त जानकारी के साथ पदोन्नति, आदि, परिणामस्वरूप, जैविक पिता को मिला, हालांकि यह पता चला कि वह भी गुजर गया था। लेकिन पिता के भाई जीवित हैं और अब एक खुशहाल व्यक्ति नियमित रूप से उनके जैविक पिताजी के बारे में कहानियों को सुनने के लिए उनसे मिलने जाता है। और अधिक से अधिक ऐसी कहानियां होंगी जैसे डेटाबेस भरे जाते हैं।

अनाम आनुवंशिक जानकारी का उपयोग करना

इस सिक्के का एक और पक्ष है। जैसा कि हमने ऊपर चर्चा की, अनाम डीएनए दाताओं के पूर्ण आनुवंशिक अनुक्रम, उदाहरण के लिए, "1000 मानव जीनोम" परियोजना से, अब सार्वजनिक रूप से वेब पर उपलब्ध हैं। जीनोम के वास्तविक पूर्ण अनुक्रम के अलावा, दाताओं के बारे में कुछ न्यूनतम जानकारी उपलब्ध है - आयु, भौगोलिक स्थान, आदि। इन लोगों के व्यक्तित्वों को नैतिक कारणों के लिए गुप्त रहना चाहिए - उन्होंने विज्ञान के नाम पर डीएनए दान किया, ताकि लोगों के बीच आनुवांशिक अंतर का सटीक रूप से विश्लेषण किया जा सके, लेकिन उनके डीएनए में संवेदनशील जानकारी भी शामिल है - उदाहरण के लिए उनके रोगों के बारे में। मैं नहीं चाहूंगा कि बीमा कंपनियाँ इस जानकारी को जानें (अमेरिका में आप बीमा दवा से बीमार नहीं हो सकते)। हालांकि, जीनोम के पूर्ण अनुक्रम के अनुसार, आप वाई-एसटीआर को सुरक्षित रूप से गिन सकते हैं, और फिर ... ठीक है, आप समझते हैं। एक डेटाबेस, दूर के रिश्तेदारों की खोज, स्पष्ट करने के लिए अतिरिक्त जानकारी को आकर्षित करना - और 1000 लोगों में से कम से कम 50 के नामकरण पर विज्ञान में एक लेख। नैतिक समितियां भारी रूप से विलाप करती हैं, परियोजना के लोग "1000 मानव जीनोम" तुरंत सटीक बनाने के लिए सभी रिकॉर्ड से उम्र की जानकारी को हटा देते हैं। पहचान असंभव है (सर्च सर्कल इसके बिना कुछ (दसियों) लोगों तक सीमित है, लेकिन अधिक सटीक रूप से यह काम नहीं करेगा), और बाकी एक साधारण अफ्रीकी अमेरिकी हेनरिकेटा लक्ष की कहानी को याद करते हैं।

उसकी कहानी दुखद और कुछ हद तक असली है। वह 1951 में 31 साल की उम्र में गर्भाशय ग्रीवा के कैंसर से मर गई थी, एक उत्कृष्ट जीवन जी रही थी (शायद उसने 14 साल की उम्र में एक बच्चे को जन्म देने के लिए सबसे शानदार काम किया था), लेकिन आज हर आणविक जीवविज्ञानी कम से कम उसके नाम के पहले दो अक्षर जानता है और उपनाम - हेला । यह आज कैंसर अनुसंधान के क्षेत्र में काम करने वाली अधिकांश प्रयोगशालाओं में प्रयोगों के लिए और न केवल सबसे प्रसिद्ध कैंसर सेल लाइन का नाम है। बिंदु यह है कि जब डॉक्टर ने विश्लेषण के लिए हेनरिआट लैक के कैंसर सेल को लिया, तो उन्होंने देखा कि वे जल्दी से साझा करते थे और खेती करना अपेक्षाकृत आसान था। कई कैंसर कोशिका रेखाएं अस्थिर होती हैं, वही रेखा बहुत स्थिर होती है, जिसके लिए वह प्यार करती थी। हेनरीट्टा की मृत्यु 60 साल से अधिक समय पहले हो गई थी, लेकिन जिस कैंसर ने उसे मारा था, वह सैकड़ों प्रयोगशालाओं में अभी भी जीवित है। चूंकि कैंसर कोशिकाएं स्वयं की मानव कोशिका होती हैं, जिसमें कोशिका विभाजन का नियंत्रण टूट गया है, इसलिए यह कहा जा सकता है कि हेनरीट्टा स्वयं एक अर्थ में, अभी भी अपने कैंसर के रूप में जीवित है। अब वह अमर है, प्रयोगशालाओं में रहती है और एक पोषक माध्यम में कई गुणा और नस्लों में रहती है ... स्टीफन किंग के योग्य कहानी। बेशक, जब अनुक्रमण प्रौद्योगिकियों को आधुनिक स्तर पर लाया गया था, तो हेला कैंसर लाइन का पूरा जीनोमिक अनुक्रम भी निर्धारित किया गया था और निश्चित रूप से, सार्वजनिक रूप से उपलब्ध कराया गया था। प्रोजेक्ट को अंजाम देने वाली यूरोपियन लैबोरेटरी ऑफ मॉलिक्यूलर बायोलॉजी (ईएमबीएल, जर्मनी) ने कहा कि हेला रेखा के पूर्ण जीनोमिक अनुक्रम के प्रकाशन से हेनरीटेट लैक और उनके रिश्तेदारों और वंशजों के बारे में कोई जानकारी सामने नहीं आई है, लेकिन हम सभी जानते हैं कि बीमारी की संवेदनशीलता के सभी मार्कर पूरी तरह से हैं। — , - .कई छापे के बाद , EMBL ने माना कि जीनोमिक अनुक्रम का प्रकाशन हेनरिटा के रिश्तेदारों की गोपनीयता का उल्लंघन करता है और इसे सार्वजनिक उपयोग के लिए हटा दिया है।

फिनटा ला कमेडिया

संक्षेप में कहना।जेनेटिक जानकारी के लिए दूर के रिश्तेदारों और वंशावली खेलों की खोज के लिए वेब पर डेटाबेस दिखाई दिया (अफसोस, खोज का पूरी तरह से उपयोग करने के लिए, आपको उन्हें विश्लेषण के लिए अपनी आनुवंशिक जानकारी का एक नमूना भेजना होगा - आमतौर पर यह गाल के अंदर से स्क्रैपिंग होता है, जहां से वे फिर डीएनए निकालेंगे)। इन डेटाबेस का उपयोग न केवल खोए हुए चचेरे भाइयों की खोज करने के लिए किया जा सकता है, बल्कि गोद लेने के मामले में कृत्रिम गर्भाधान (अनाम दाता, गुमनामी के बारे में भूल जाना) या जैविक माता-पिता के मामले में एक शुक्राणु दाता की सही पहचान करने के लिए भी किया जा सकता है। अब डेटाबेस में सैकड़ों हजारों रिकॉर्ड होते हैं, जो लाखों लोगों को दूर के रिश्तेदारी (यदि सटीक पहचान के लिए अतिरिक्त जानकारी है) के माध्यम से खींचने की अनुमति देगा।यह आंकड़ा केवल डेटाबेस में रिकॉर्ड की संख्या में वृद्धि के साथ बढ़ेगा। जैविक और चिकित्सा अनुसंधान में उपयोग की जाने वाली अनाम आनुवांशिक जानकारी के माध्यम से डीनोमिनेशन का प्रश्न भी उठाया जाता है। इसलिए, यदि आपने अनजाने में किसी को अपनी अनुवांशिक जानकारी किसी बच्चे के रूप में छोड़ दी है - तो वे आपके पास आ सकते हैं और कह सकते हैं: "हेलो, डैड!", और यदि आपने अनाम चिकित्सा आनुवांशिक शोध में भाग लिया है - तो आश्चर्यचकित न हों कि क्या बीमाकर्ता बन गए हैं अपने स्वास्थ्य बीमा के लिए पागल पैसे को तोड़ना, क्योंकि आपके पास त्वचा कैंसर या इस तरह की चीज के लिए पूर्वसर्ग का एक मार्कर है।यदि आप अनजाने में किसी को अपनी अनुवांशिक जानकारी किसी बच्चे के रूप में छोड़ देते हैं - तो वे आपके पास आ सकते हैं और कह सकते हैं: "हेलो, डैड!" आपके स्वास्थ्य बीमा के लिए, चूंकि आपके पास त्वचा कैंसर या कुछ इसी तरह की गड़बड़ी का एक मार्कर है।यदि आप अनजाने में किसी को अपनी अनुवांशिक जानकारी किसी बच्चे के रूप में छोड़ देते हैं - तो वे आपके पास आ सकते हैं और कह सकते हैं: "हेलो, डैड!" आपके स्वास्थ्य बीमा के लिए, चूंकि आपके पास त्वचा कैंसर या कुछ इसी तरह की गड़बड़ी का एक मार्कर है।

इस आशावादी नोट पर, मुझे अपनी छुट्टी लेने की अनुमति दें - स्वस्थ रहें, बीमार न हों, और अपनी आनुवंशिक जानकारी के बारे में सावधान रहें।