شناسه‌گذاری دی‌ان‌ای
تاریخچه

نسل اول ابزارهای شناسه‌گذاری ژنوم از روش‌های موضعی از ابتدا استفاده می‌کردند که صرفاً بر اساس اطلاعات استخراج‌شده از توالی دی‌ان‌ای در مقیاس موضعی عمل می‌کردند. به عبارتی در هر لحظه، تنها یک چارچوب خوانش باز (ORF) شناسه‌گذاری می‌شد. این روش‌ها در اواخر دههٔ ۱۹۷۰، به‌عنوان یک مورد ضروری برای پردازش حجم عظیمی از داده‌های تولیدشده توسط روش‌های توالی‌یابی مکسام-گلیبرت و سنگر توسعه یافتند. اولین نرم‌افزاری که برای تحلیل خوانشهای توالی‌یابی مورد استفاده قرار گرفت، پکیج استادن بود که در سال ۱۹۷۷ توسط راجر استادن ایجاد شد. این نرم‌افزار چندین وظیفهٔ مرتبط با شناسه‌گذاری از جمله شمارش نوکلئوتیدها و کدون‌ها را انجام می‌داد. در حقیقت، میزان استفاده از کدون یکی از استراتژی‌های اصلی بسیاری از روش‌های اولیهٔ پیش‌بینی و شناسایی توالی‌های کدکنندهٔ پروتئین (CDS) بود. این روش مبتنی بر این فرض بود که نواحی ترجمه‌شونده در یک ژنوم شامل کدون‌هایی هستند که دارای بیشترین تعداد tRNAهای متناظر (مولکول‌هایی که آمینواسیدها را در طی فرایند ساختن پروتئین به ریبوزوم منتقل می‌کنند) هستند و این امر موجب ترجمه‌ای کارآمدتر می‌شود. همچنین، این موضوع برای کدون‌های هم‌معنی نیز صادق بود، به‌طوری که این کدون‌ها اغلب در پروتئین‌هایی که دارای سطح بیان پایین‌تری هستند، حضور دارند.
ظهور ژنوم‌های کامل در دههٔ ۱۹۹۰ (اولین مورد آن، ژنوم هموفیلوس آنفلوآنزا بود که در سال ۱۹۹۵ تعیین توالی شد) منجر به معرفی نسل دوم ابزارهای شناسه‌گذاری شد. همانند نسل قبلی، این ابزارها نیز شناسه‌گذاری را از طریق روش‌های از ابتدا اما این بار در مقیاس کل ژنوم انجام می‌دادند. مدل‌های مارکوف نیروی محرکهٔ بسیاری از الگوریتم‌های مورد استفاده در شناسه‌گذارهای این نسل بودند. این مدل‌ها را می‌توان به‌عنوان گراف‌های جهت‌داری در نظر گرفت که در آن‌ها، گره‌ها نشان‌دهندهٔ سیگنال‌های مختلف ژنومی (مانند نقاط شروع رونویسی و ترجمه) هستند و یال‌های گراف نشان‌دهندهٔ روند اسکن توالی می‌باشند. برای اینکه یک مدل مارکوف بتواند یک سیگنال ژنومی را شناسایی کند، ابتدا باید با مجموعه‌ای از سیگنال‌های ژنومی شناخته‌شده، آموزش داده شود. خروجی مدل‌های مارکوف در زمینهٔ شناسه‌گذاری شامل احتمال حضور هر نوع عنصر ژنومی در هر بخش از ژنوم است. یک مدل مارکوف دقیق، نمرهٔ احتمال بالایی را به شناسه‌گذاری‌های صحیح و نمرهٔ پایینی را به موارد نادرست اختصاص می‌دهد.
با در دسترس قرار گرفتن تعداد بیشتری از ژنوم‌های توالی‌یابی‌شده در اوایل و اواسط دههٔ ۲۰۰۰، همراه با مجموعهٔ وسیعی از توالی‌های پروتئینی که به‌صورت تجربی به دست آمده بودند، ابزارهای شناسه‌گذاری ژنوم شروع به استفاده از روش‌های مبتنی بر هومولوژی کردند و نسل سوم شناسه‌گذاری ژنوم را پایه‌گذاری نمودند. این روش‌های جدید به شناسه‌گذارها این امکان را می‌دادند که نه‌تنها عناصر ژنومی را از طریق روش‌های آماری (همانند نسل‌های پیشین) استنتاج کنند، بلکه با مقایسهٔ توالی در حال شناسه‌گذاری با توالی‌های موجود و تأییدشده، این فرایند را انجام دهند. این شناسه‌گذارهای ترکیبی که هر دو روش از ابتدا و شناسه‌گذاری مبتنی بر هومولوژی را به کار می‌گیرند، نیازمند الگوریتم‌های هم‌ترازسازی سریعی برای شناسایی نواحی دارای هومولوژی هستند.
در اواخر دههٔ ۲۰۰۰، شناسه‌گذاری ژنوم تمرکز خود را به شناسایی نواحی غیرکدکننده در دی‌ان‌ای معطوف کرد. این پیشرفت به لطف ظهور روش‌هایی برای تحلیل جایگاه‌های اتصال فاکتورهای رونویسی، جایگاه‌های متیلاسیون دی‌ان‌ای، ساختار کروماتین و سایر تکنیک‌های تجزیه‌وتحلیل آران‌ای و نواحی تنظیمی امکان‌پذیر شد. علاوه بر این، برخی ابزارهای شناسه‌گذاری ژنوم نیز بر مطالعات در سطح جمعیت، که به پان ژنوم شناخته می‌شود، تمرکز کردند. به این ترتیب، برای مثال، روال کاری شناسه‌گذاری اطمینان حاصل می‌کند که ژن‌های اصلی یک تبارشاخه در ژنوم‌های گونه‌های جدید همان تبارشاخه نیز یافت شوند. هر دو رویکرد شناسه‌گذاری، نسل چهارم شناسه‌گذارهای ژنوم را تشکیل می‌دهند.
تا دههٔ ۲۰۱۰، توالی ژنومی بیش از هزار انسان (از طریق پروژه ۱۰۰۰ ژنوم) و چندین جاندار مدل در دسترس قرار گرفت. شناسه‌گذاری ژنوم همچنان برای دانشمندانی که به بررسی ژنوم انسانی و سایر ژنوم‌ها می‌پردازند، یک چالش اساسی محسوب می‌شود.