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अल्फाजीनोम एटलस अरबों संभावित डीएनए बदलावों का असर समझने में मदद करता है

First brief 10 Sep, 2:26 am IST Updated 10 Sep, 2:26 am IST 1 development 1 min read Latest ↓
File photo: a DNA double-helix model
Flocci Nivis · CC BY 4.0

Where it stands

गूगल डीपमाइंड ने 8 सितंबर 2026 को अल्फाजीनोम एटलस जारी किया, जिससे शोधकर्ताओं को लगभग 9 अरब संभावित सिंगल-लेटर डीएनए परिवर्तनों के लिए अनुमान मिलीं। पहले, अल्फाजीनोम ने चयनित वेरिएंट की जांच करने में मदद की थी; यह एटलस पहले से गणना किए गए परिणामों को पूरे जीनोम में खोजने योग्य बनाता है। वैज्ञानिक इन परिणामों का उपयोग यह चुनने के लिए कर सकते हैं कि कौन से परिवर्तनों की प्रयोगशाला जांच पहले होनी चाहिए। एक संयुक्त इम्पैक्ट स्कोर भी वेरिएंट्स को रैंक करने और उन जैविक प्रक्रियाओं की पहचान करने में मदद करता है जिन्हें वे प्रभावित कर सकते हैं। यह संसाधन गैर-वाणिज्यिक अनुसंधान के लिए उपलब्ध है। इसे नैदानिक उपयोग के लिए मान्य या स्वीकृत नहीं किया गया है, इसलिए एक अनुमान किसी मरीज का निदान स्थापित नहीं कर सकती है।

Background

डीएनए अनुक्रम पढ़ने से उसके अक्षरों का पता चलता है, लेकिन यह अपने आप यह नहीं बताता है कि उन अक्षरों में बदलाव से क्या होता है। कुछ बदलाव प्रोटीन को बदल देते हैं। अन्य उन निर्देशों को प्रभावित करते हैं जो नियंत्रित करते हैं कि जीन कब, कहां या कितनी सक्रियता से काम करते हैं। इसलिए शोधकर्ताओं को किसी वेरिएंट को केवल खोजने के बजाय एक जैविक तंत्र से जोड़ने की आवश्यकता होती है। हर संभावित बदलाव का परीक्षण करने में प्रयोगशाला में भारी प्रयास लगेगा। एक खोजने योग्य अनुमान-मानचित्र जांच का दायरा सीमित कर सकता है। फिर प्रयोगों को यह परीक्षण करना चाहिए कि क्या सुझाया गया प्रभाव वास्तव में होता है।

How it developed

  1. Earlier context: interpreting DNA beyond its sequence
    How it started

    जीनोम पढ़ने से कार्यक्षमता के बारे में एक कठिन सवाल छूट जाता है

    पहले के अल्फाजीनोम मॉडल ने शोधकर्ताओं को चयनित डीएनए वेरिएंट के प्रभावों की अनुमान करने में मदद की। शोधकर्ताओं को अभी भी पूरे जीनोम में परिवर्तनों की तुलना करने और उनके स्कोर के पीछे की प्रक्रियाओं को समझने के तरीके की आवश्यकता थी। यह मायने रखता है क्योंकि जीन हर जगह चालू नहीं रहते हैं। कोशिकाएं जीन की गतिविधि को नियंत्रित करती हैं, और एक रेगुलेटरी निर्देश में परिवर्तन प्रोटीन-कोडिंग क्षेत्र के बाहर भी मायने रख सकता है। यह एटलस इस व्यापक तुलना को सुलभ बनाने के लिए मौजूदा मॉडल पर आधारित है।

  2. 8 September 2026: research resource released
    New fact

    एक खोजने योग्य मैप बताता है कि किन वेरिएंट का पहले परीक्षण किया जाना चाहिए

    8 सितंबर 2026 को, डीपमाइंड ने एक खोजने योग्य वेबसाइट के माध्यम से गैर-वाणिज्यिक अनुसंधान के लिए एटलस को खोल दिया। मानव जीनोम में लगभग 3 बिलियन डीएनए अक्षर होते हैं, जिसमें प्रत्येक स्थान पर 3 वैकल्पिक अक्षर संभव हैं। यह लगभग 9 बिलियन सिंगल-लेटर परिवर्तनों के पैमाने को समझाता है; यह मरीजों की गिनती नहीं है। एटलस शोधकर्ताओं को प्रयोगों को प्राथमिकता देने में मदद करने के लिए अनुमानित आणविक प्रभावों और एक इम्पैक्ट स्कोर को संग्रहीत करता है। सहयोगी वैज्ञानिकों ने सेल प्रकारों में रेगुलेटरी पैटर्न का अध्ययन करने के लिए भी इसका उपयोग किया। ये एप्लिकेशन अनुसंधान का समर्थन करते हैं, लेकिन प्रयोगशाला परीक्षण का स्थान नहीं लेते हैं या नैदानिक स्वीकृति स्थापित नहीं करते हैं।

Why it matters for UPSC

GS3 · BiotechnologyGS3 · Artificial intelligence

GS3 के लिए, जीनोमिक्स को आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और प्रायोगिक सत्यापन से जोड़ें। डीएनए अनुक्रम पढ़ने, किसी वेरिएंट के प्रभाव की अनुमान करने और निदान स्थापित करने के बीच अंतर करें। अनुसंधान के लिए ओपन एक्सेस नैदानिक रूप से अनुमानों को अनुमोदित किए बिना भागीदारी को व्यापक बना सकती है।

Key terms

जीनोम (Genome)किसी जीव में आनुवंशिक निर्देशों का पूरा सेट। मानव डीएनए 4 रासायनिक बेसों का उपयोग करता है, जिन्हें पारंपरिक रूप से A, C, G और T के रूप में लिखा जाता है। उनके क्रम को पढ़ने से एक अनुक्रम मिलता है; यह समझने के लिए कि अनुक्रम कैसे काम करता है, और सबूत की आवश्यकता होती है।
सिंगल-न्यूक्लियोटाइड वेरिएंट (Single-nucleotide variant)एक डीएनए-लेटर स्थिति पर अंतर, जैसे A को G से बदलना। एटलस पूरे जीनोम में संभावित सिंगल-लेटर प्रतिस्थापन पर विचार करता है। इसके कवरेज को हर संभावित विलोपन, सम्मिलन या बड़े गुणसूत्र परिवर्तन के रूप में गलत नहीं समझा जाना चाहिए।
जीन रेगुलेशन (Gene regulation)वे प्रक्रियाएं जो नियंत्रित करती हैं कि जीन का उपयोग कब, कहां और कितना किया जाता है। इससे बड़े पैमाने पर समान डीएनए होने के बावजूद अलग-अलग सेल प्रकारों को अलग-अलग काम करने में मदद मिलती है। एक वेरिएंट प्रोटीन के कोडिंग अनुक्रम को बदले बिना इस नियंत्रण को प्रभावित कर सकता है।
प्रोटीन-कोडिंग और नॉन-कोडिंग डीएनए (Protein-coding and non-coding DNA)प्रोटीन-कोडिंग क्षेत्र प्रोटीन बनाने के लिए उपयोग किए जाने वाले निर्देश प्रदान करते हैं। नॉन-कोडिंग क्षेत्र सीधे प्रोटीन अनुक्रम निर्दिष्ट नहीं करते हैं; कुछ में महत्वपूर्ण नियामक निर्देश होते हैं। नॉन-कोडिंग का अर्थ बेकार नहीं है, न ही इसका मतलब यह है कि ऐसे हर क्षेत्र का कोई ज्ञात कार्य है।
अल्फाजीनोम वेरिएंट इम्पैक्ट स्कोर (AlphaGenome Variant Impact score)एक स्कोर जो जांच के लिए वेरिएंट को रैंक करने में मदद करने के लिए जीन रेगुलेशन और प्रोटीन प्रभावों के बारे में अनुमानों को जोड़ता है। उच्च अनुमानित इम्पैक्ट करीब से अध्ययन के लिए एक उम्मीदवार की पहचान करता है। यह अपने आप में इस बात का प्रमाण नहीं है कि वेरिएंट किसी विशेष बीमारी का कारण बनता है।
डीएनए मोटिफ (DNA motif)एक नियामक प्रोटीन को बांधने जैसे जैविक कार्य से जुड़ा एक आवर्ती लघु डीएनए अनुक्रम। मोटिफ को मैप करने से यह समझाने में मदद मिल सकती है कि कोई परिवर्तन जीन गतिविधि को क्यों प्रभावित करता है। इसका महत्व सेल के प्रकार और आसपास के अनुक्रम पर निर्भर कर सकता है।
प्रीकंप्यूटेड प्रेडिक्शन (Precomputed prediction)एक अनुमान जिसकी गणना पहले से की जाती है और बाद में देखने के लिए संग्रहीत की जाती है। यह शोधकर्ताओं को प्रत्येक खोज के लिए एक नई मॉडल गणना चलाए बिना कई वेरिएंट का पता लगाने देता है। किसी अनुमान को संग्रहीत करने से वह प्रयोग में देखा गया तथ्य नहीं बन जाता है।
क्लीनिकल वैलिडेशन (Clinical validation)यह परीक्षण करना कि क्या कोई उपकरण उचित सबूत और सुरक्षा उपायों के साथ परिभाषित चिकित्सा उपयोग के लिए पर्याप्त रूप से विश्वसनीय है। एटलस अनुमान शोध आउटपुट हैं और नैदानिक उपयोग के लिए मान्य या स्वीकृत नहीं की गई हैं। वे पेशेवर निदान का विकल्प नहीं हो सकतीं।
Sources (3)
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