ফেনেটিক্স এবং ক্ল্যাডিস্টিক্সের মধ্যে মূল পার্থক্য হল জীবের শ্রেণীবিভাগে ব্যবহৃত পদ্ধতি। Phenetics অঙ্গসংস্থানগত এবং কাঠামোগত বৈশিষ্ট্যের উপর ভিত্তি করে জীবকে শ্রেণীবদ্ধ করে যখন ক্ল্যাডিস্টিক তাদের পূর্বপুরুষ এবং বিবর্তনীয় সম্পর্কের উপর ভিত্তি করে জীবকে শ্রেণীবদ্ধ করে৷
জীব বৈচিত্র্য এবং জৈবিক গবেষণায় জীবের শ্রেণীবিভাগ একটি গুরুত্বপূর্ণ প্রক্রিয়া। শ্রেণীবিন্যাস জীবের ক্লাস্টারিং এবং গ্রুপিংয়ে সাহায্য করার সময় বিভিন্ন সিস্টেমের শ্রেণীবিভাগকে সহজ করে। এই বিষয়ে, ফিনেটিক্স এবং ক্ল্যাডিস্টিকস জীবের মধ্যে সম্পর্ক তৈরিতে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে।
ফেনেটিক্স কি?
Phenetics হল অধ্যয়নের ক্ষেত্র যা জীবকে তাদের মিলের উপর ভিত্তি করে শ্রেণীবদ্ধ করে। এটি তাদের গঠন, রূপবিদ্যা এবং পর্যবেক্ষণযোগ্য অন্যান্য বৈশিষ্ট্যের উপর ভিত্তি করে জীবের শ্রেণীবিভাগ অন্তর্ভুক্ত করতে পারে। ফিনেটিক্স বিবর্তনীয় সম্পর্ককে উপেক্ষা করে। অতএব, এটি জীবের শ্রেণীবিভাগের একটি আদিম উপায়। যাইহোক, ফিনেটিক্স জীবের মধ্যে সম্পর্ক তৈরি করার জন্য বিভিন্ন কৌশলের ব্যবহার অন্তর্ভুক্ত করে। ক্লাস্টারিং এবং অর্ডিনেশন হল দুটি উপায় যেখানে জীবগুলি ফেনেটিক শ্রেণীবিভাগের মধ্য দিয়ে যায়৷
ফেনেটিক শ্রেণীবিভাগের সময়, জীবের ক্লাস্টারিং বা সমন্বয় ফিনোটাইপের উপর ভিত্তি করে ঘটে যা ট্যাক্সোনমিস্ট বা বিজ্ঞানী দ্বারা পর্যবেক্ষণ করা যেতে পারে। অতএব, ক্লাস্টারিং জীবের আগে কয়েক ডজন অক্ষর বিশ্লেষণ করা হয়। তারপর গ্রাফ ব্যবহার করে এই অক্ষরগুলির উপস্থাপনা সঞ্চালিত হয়। এটি জীবের দলবদ্ধতার দিকে পরিচালিত করে।
ধ্বনিতত্ত্বের প্রধান ত্রুটি হল যে শুধুমাত্র শারীরিক দৃশ্যমান অক্ষরগুলি বিবেচনা করা হয় বলে গোষ্ঠীগুলিতে জীবের একটি ভুল ব্যাখ্যা হতে পারে।এটি ক্লাসিক্যাল ক্লাস্টারিং প্রক্রিয়া চলাকালীন মিথ্যা ফলাফল দিতে পারে। অতএব, শ্রেণিবিন্যাস করার ক্ষেত্রে, নির্ভুলতার জন্য গ্রুপিংয়ের অনেক পদ্ধতি বিশ্লেষণ করা গুরুত্বপূর্ণ, বিশেষ করে জীবের ফাইলোজেনেটিক ডেটা।
ক্ল্যাডিস্টিকস কি?
ক্ল্যাডিস্টিক্স হল অধ্যয়নের ক্ষেত্র যা জীবকে তাদের বংশের ভিত্তিতে শ্রেণীবদ্ধ করে। সুতরাং, ক্ল্যাডিস্টিকস বিবর্তনীয় সম্পর্ক বিবেচনা করে। ক্ল্যাডিস্টিক্সে, একটি নির্দিষ্ট জীবের সবচেয়ে সাধারণ সাম্প্রতিক পূর্বপুরুষ সেই জীবের শ্রেণীবিভাগে মূল ভূমিকা পালন করে। অতএব, ক্ল্যাডিস্টিকস জীবের বিবর্তনীয় সম্পর্কের উপর নির্ভর করে যেহেতু জীবের মধ্যে মিল বিবর্তনীয় প্যাটার্নের উপর নির্ভর করে।
ক্ল্যাডিস্টিক্সের উপর ভিত্তি করে জীবের শ্রেণীবিভাগ তৈরি করতে, একটি ক্ল্যাডোগ্রাম ব্যবহার করা হয়। ক্ল্যাডোগ্রামটি একটি গাছের আকৃতির চিত্র। প্রাথমিকভাবে, ক্ল্যাডোগ্রামের প্রজন্মের সময়, শারীরিক এবং রূপগত বৈশিষ্ট্যগুলি ব্যবহার করা হয়েছিল। যাইহোক, বর্তমানে, ক্ল্যাডিস্টিক্স মূলত জেনেটিক সিকোয়েন্স এবং ফাইলোজেনির উপর নির্ভর করে।তাই, ক্ল্যাডোগ্রামগুলিকে বর্তমানে ফাইলোজেনেটিক গাছ হিসাবেও উল্লেখ করা হয়। উপরন্তু, বর্তমানে, ক্ল্যাডিস্টিক্স শ্রেণীবিভাগে রূপগত, বিবর্তনীয় এবং ফাইলোজেনেটিক ডেটা ব্যবহার করে।
চিত্র 02: ক্ল্যাডোগ্রাম
ক্ল্যাডোগ্রামের শাখাগুলি জীব এবং জীবের বিচ্যুতির মধ্যে সাদৃশ্যের বিভিন্ন দূরত্বকে সংজ্ঞায়িত করে। ক্ল্যাডিস্টিক্সের উপর ভিত্তি করে জীবের শ্রেণীবিভাগের নির্ভুলতা আরও সঠিক এবং দক্ষ। বায়োইনফরমেটিক্স ক্ল্যাডিস্টিক্সে একটি প্রধান ভূমিকা পালন করে, ফলাফলের নির্ভুলতা এবং গ্রহণযোগ্যতা বৃদ্ধি করে।
Penetics এবং Cladistics এর মধ্যে মিল কি?
- ফেনেটিক্স এবং ক্ল্যাডিস্টিকস হল জীবকে শ্রেণীবদ্ধ করার কৌশল।
- এরা জীবের শ্রেণীকরণে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে।
Penetics এবং Cladistics এর মধ্যে পার্থক্য কি?
ফোনেটিক্স এবং ক্ল্যাডিস্টিক্সের মধ্যে মূল পার্থক্য প্রতিটি পদ্ধতির শ্রেণীবিভাগে বিবেচনা করা বৈশিষ্ট্যগুলির উপর নির্ভর করে। এইভাবে, ফিনেটিক্স শুধুমাত্র কাঠামোগত এবং রূপগত বৈশিষ্ট্য বিবেচনা করে, যখন ক্ল্যাডিটিক্স বিবর্তনীয় এবং পূর্বপুরুষের চরিত্রগুলি বিবেচনা করে। এই কারণে, দুটি কৌশলের নির্ভুলতা এবং নির্ভরযোগ্যতাও পরিবর্তিত হয়। তাছাড়া, ক্লাস্টারিং প্রক্রিয়া দুটি পদ্ধতিতেও আলাদা।
নিচের ইনফোগ্রাফিক ফিনেটিক্স এবং ক্ল্যাডিস্টিক্সের মধ্যে পার্থক্য সম্পর্কিত আরও তথ্য উপস্থাপন করে৷
সারাংশ – ফিনেটিক্স বনাম ক্ল্যাডিস্টিক্স
Phenetics এবং cladistics জীবের শ্রেণীবিভাগে একটি প্রধান ভূমিকা পালন করে।ট্যাক্সোনমিস্টরা জীবকে ক্লাস্টারে শ্রেণীবদ্ধ করতে উভয় কৌশল ব্যবহার করেন, যা জীবের সঠিক শনাক্তকরণে গুরুত্বপূর্ণ। ফেনেটিক্স এবং ক্ল্যাডিস্টিক্সের মধ্যে মূল পার্থক্য বিবর্তনীয় সম্পর্কের ব্যবহারের উপর নির্ভর করে। যদিও ফিনেটিক্স বিবর্তনীয় সম্পর্ক এবং বংশকে বিবেচনা করে না, ক্ল্যাডিস্টিকস উভয়কেই বিবেচনা করে। সুতরাং, ক্ল্যাডিস্টিক্সের নির্ভুলতা জীবের শ্রেণীবিভাগে ফিনেটিক্সের নির্ভুলতার চেয়ে বেশি।
