Computational phylogenetics
ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ಸ್, ಫೈಲೋಜೆನಿ ತೀರ್ಮಾನ, ಅಥವಾ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ತೀರ್ಮಾನವು ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಮತ್ತು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು, ಹ್ಯೂರಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ವಿಧಾನಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ವಂಶವಾಹಿಗಳು, ಪ್ರಭೇದಗಳು ಅಥವಾ ವರ್ಗಗಳ ಗುಂಪಿನ ನಡುವೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ವಿಕಸನೀಯ ಪೂರ್ವಜರನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಜಾತಿಜನ್ಯ ಮರವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು ಇದರ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ. ಗರಿಷ್ಠ ಸಂಭವನೀಯತೆ, ಪಾರ್ಸಿಮೋನಿ, ಬೇಯೇಶಿಯನ್ ಮತ್ತು ಕನಿಷ್ಠ ವಿಕಸನವು ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಟ್ರೀ ಟೋಪೋಲಜಿಯು ಅನುಕ್ರಮ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಎಷ್ಟು ಚೆನ್ನಾಗಿ ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಬಳಸುವ ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಮಾನದಂಡಗಳಾಗಿವೆ. ಮರದ ಮರುಜೋಡಣೆಗಳು ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಸಮೀಪದ ನೆರೆಯ ಇಂಟರ್ಚೇಂಜ್ (ಎನ್ಎನ್ಐ), ಸಬ್ಟ್ರೀ ಪ್ರೂನ್ ಮತ್ತು ರಿಗ್ರಾಫ್ಟ್ (ಎಸ್ಪಿಆರ್), ಮತ್ತು ಟ್ರೀ ಬೈಸೆಕ್ಷನ್ ಮತ್ತು ರಿಕನೆಕ್ಷನ್ (ಟಿಬಿಆರ್), ಸೂಕ್ತವಾದ ಅಥವಾ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಮರವನ್ನು ಹುಡುಕಲು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳಾಗಿವೆ. ಸೂಕ್ತವಾದ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಮರವನ್ನು ಹುಡುಕುವ ಸ್ಥಳ ಮತ್ತು ಭೂದೃಶ್ಯವನ್ನು ಫೈಲೋಜೆನಿ ಸರ್ಚ್ ಸ್ಪೇಸ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಗರಿಷ್ಠ ಸಂಭವನೀಯತೆ (ಸಹ ಸಂಭವನೀಯತೆ) ಆಪ್ಟಿಮಾಲಿಟಿ ಮಾನದಂಡವು ಮರದ ಟೋಪೋಲಜಿಯನ್ನು ಅದರ ಶಾಖೆಯ ಉದ್ದಗಳೊಂದಿಗೆ ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದ್ದು, ಇದು ಅನುಕ್ರಮ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಗಮನಿಸುವ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಪಾರ್ಸಿಮನಿ ಆಪ್ಟಿಮಾಲಿಟಿ ಮಾನದಂಡವು ಅನುಕ್ರಮ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಮರಕ್ಕೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಕಡಿಮೆ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಸ್ಥಿತಿ-ವಿಕಸನೀಯ ಬದಲಾವಣೆಗಳಾಗಿವೆ. ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ಸ್ ಪ್ರತಿನಿಧಿ ಜೀವಿಗಳ ಫಿನೋಟೈಪಿಕ್ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಅಳೆಯುವ ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪಡೆದ ರೂಪವಿಜ್ಞಾನದ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿದೆ, ಆದರೆ ಆಣ್ವಿಕ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ಸ್ನ ಇತ್ತೀಚಿನ ಕ್ಷೇತ್ರವು ನ್ಯೂಕ್ಲಿಯೋಟೈಡ್ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಎನ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಜೀನ್ಗಳು ಅಥವಾ ಅಮೈನೋ ಆಮ್ಲ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಎನ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಪ್ರೋಟೀನ್ಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಣಕ್ಕೆ ಆಧಾರವಾಗಿ ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಆಣ್ವಿಕ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ಸ್ನ ಅನೇಕ ರೂಪಗಳು ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಮರಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಮತ್ತು ಪರಿಷ್ಕರಿಸಲು ಅನುಕ್ರಮ ಜೋಡಣೆಯನ್ನು ನಿಕಟವಾಗಿ ಬಳಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸುತ್ತವೆ, ಇವುಗಳನ್ನು ವಿಭಿನ್ನ ಪ್ರಭೇದಗಳ ಜೀನೋಮ್ಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಏಕರೂಪದ ವಂಶವಾಹಿಗಳ ನಡುವಿನ ವಿಕಸನೀಯ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ವಿಧಾನಗಳಿಂದ ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಮರಗಳು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲಾಗುತ್ತಿರುವ ಪ್ರಭೇದಗಳ ನಡುವಿನ ಐತಿಹಾಸಿಕ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ವಿಕಸನೀಯ ಮರವನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಪುನರುತ್ಪಾದಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿಲ್ಲ. ಐತಿಹಾಸಿಕ ಪ್ರಭೇದದ ಮರವು ಆ ಪ್ರಭೇದಗಳು ಹಂಚಿಕೊಂಡ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಏಕರೂಪದ ವಂಶವಾಹಿಯ ಐತಿಹಾಸಿಕ ಮರಕ್ಕಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿರಬಹುದು. ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ಸ್ನಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಮರಗಳು ಮತ್ತು ಜಾಲಗಳ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ಇನ್ಪುಟ್ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಬಳಸಿದ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ಬೇರೂರಿಸಬಹುದು ಅಥವಾ ಬೇರೂರಿಸಬಹುದು. ಬೇರೂರಿರುವ ಮರವು ನಿರ್ದೇಶನದ ರೇಖಾಚಿತ್ರವಾಗಿದ್ದು, ಇದು ಇತ್ತೀಚಿನ ಸಾಮಾನ್ಯ ಪೂರ್ವಜರನ್ನು (ಎಂಆರ್ಸಿಎ) ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಇನ್ಪುಟ್ನಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸದ ಆಪಾದಿತ ಅನುಕ್ರಮವಾಗಿದೆ. ಜೆನೆಟಿಕ್ ದೂರ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಎಲೆ ಗ್ರಂಥಿಗಳಾಗಿ ಇನ್ಪುಟ್ ಅನುಕ್ರಮಗಳೊಂದಿಗೆ ಮರವನ್ನು ಯೋಜಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಊಹಿಸಲಾದ ಎಂಆರ್ಸಿಎಯಿಂದ ಅವುಗಳ ಆನುವಂಶಿಕ ಅಂತರಕ್ಕೆ ಅನುಪಾತದಲ್ಲಿ ಮೂಲದಿಂದ ಅವುಗಳ ದೂರವನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಮೂಲವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಆಸಕ್ತಿಯ ಅನುಕ್ರಮಗಳಿಗೆ ಮಾತ್ರ ದೂರದಲ್ಲಿ ಸಂಬಂಧಿಸಿರುವ ಕನಿಷ್ಠ ಒಂದು "ಹೊರಗುಂಪು" ದ ಇನ್ಪುಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಇದಕ್ಕೆ ತದ್ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ, ಬೇರೂರಿರುವ ಮರಗಳು ತಮ್ಮ ಇಳಿಯುವಿಕೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಊಹೆಗಳನ್ನು ಮಾಡದೆಯೇ ಇನ್ಪುಟ್ ಅನುಕ್ರಮಗಳ ನಡುವಿನ ಅಂತರ ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತವೆ. ಬೇರೂರಿರುವ ಮರವನ್ನು ಯಾವಾಗಲೂ ಬೇರೂರಿರುವ ಮರದಿಂದ ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಆಣ್ವಿಕ ಗಡಿಯಾರದ ಊಹೆಯಂತಹ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ದರಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಮಾಹಿತಿಯಿಲ್ಲದೆ ಬೇರೂರಿರುವ ಮರದ ಮೇಲೆ ಬೇರನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಇರಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಇನ್ಪುಟ್ ಅನುಕ್ರಮಗಳ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗುಂಪಿಗೆ ಸಾಧ್ಯವಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಮರಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ವಿವೇಚನಾಯುಕ್ತವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದ ಬಹುಆಯಾಮದ "ಟ್ರೀ ಸ್ಪೇಸ್" ಎಂದು ಪರಿಕಲ್ಪಿಸಬಹುದು, ಅದರ ಮೂಲಕ ಹುಡುಕಾಟ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳಿಂದ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಬಹುದು. ಅಲ್ಪ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಇನ್ಪುಟ್ ಅನುಕ್ರಮಗಳಿಗೆ ಒಟ್ಟು ಮರಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಎಣಿಸುವುದು ಮರದ ಟೋಪೋಲಜಿಯ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನದಲ್ಲಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಿಂದ ಸಂಕೀರ್ಣಗೊಳ್ಳಬಹುದಾದರೂ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ನಿಯತಾಂಕಗಳ ಆಯ್ಕೆಗೆ ಬೇರೂರಿಲ್ಲದ ಮರಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಬೇರೂರಿದೆ ಎಂಬುದು ಯಾವಾಗಲೂ ನಿಜ. ಬೇರೂರಿರುವ ಮತ್ತು ಬೇರೂರಿಲ್ಲದ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಮರಗಳೆರಡನ್ನೂ ಬೇರೂರಿರುವ ಅಥವಾ ಬೇರೂರಿರುವ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಜಾಲಗಳಿಗೆ ಮತ್ತಷ್ಟು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಬಹುದು, ಇದು ಸಂಕರೀಕರಣ ಅಥವಾ ಸಮತಲ ಜೀನ್ ವರ್ಗಾವಣೆಯಂತಹ ವಿಕಸನೀಯ ವಿದ್ಯಮಾನಗಳ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಕೋಡಿಂಗ್ ಅಕ್ಷರಗಳು ಮತ್ತು ಹೋಮೋಲಜಿಯನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವುದು ರೂಪವಿಜ್ಞಾನದ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿನ ಮೂಲ ಸಮಸ್ಯೆಯೆಂದರೆ ವರ್ಗೀಕರಣವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಫಿನೋಟೈಪಿಕ್ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಪ್ರತಿನಿಧಿ ಅಳತೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಲಾಗುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ವರ್ಗದಿಂದ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ನ ಜೋಡಣೆಯಾಗಿದೆ. ಈ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಬಳಸುವ ಫಿನೋಟೈಪಿಕ್ ದತ್ತಾಂಶದ ಪ್ರಕಾರಗಳು ಹೋಲಿಸಲಾಗುತ್ತಿರುವ ವರ್ಗವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ; ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಪ್ರಭೇದಗಳಿಗೆ, ಅವು ಸರಾಸರಿ ದೇಹದ ಗಾತ್ರ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮೂಳೆಗಳ ಉದ್ದ ಅಥವಾ ಗಾತ್ರ ಅಥವಾ ಇತರ ಭೌತಿಕ ಲಕ್ಷಣಗಳ ಅಳತೆಗಳನ್ನು ಅಥವಾ ನಡವಳಿಕೆಯ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಸಹ ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು. ಸಹಜವಾಗಿ, ಎಲ್ಲಾ ಸಂಭವನೀಯ ಫಿನೋಟೈಪಿಕ್ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಅಳೆಯಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಎನ್ಕೋಡ್ ಮಾಡಲಾಗುವುದಿಲ್ಲವಾದ್ದರಿಂದ, ಅಳೆಯಲು ಯಾವ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಆಯ್ಕೆಯು ವಿಧಾನಕ್ಕೆ ಪ್ರಮುಖ ಅಂತರ್ಗತ ಅಡಚಣೆಯಾಗಿದೆ. ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ಗೆ ಆಧಾರವಾಗಿ ಯಾವ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಬಳಸಬೇಕು ಎಂಬ ನಿರ್ಧಾರವು ಒಂದು ಜಾತಿಯ ಅಥವಾ ಉನ್ನತ ಟ್ಯಾಕ್ಸನ್ನ ಯಾವ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ವಿಕಾಸಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಪ್ರಸ್ತುತವಾಗಿವೆ ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ಒಂದು ಊಹೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ರೂಪವಿಜ್ಞಾನದ ಅಧ್ಯಯನಗಳನ್ನು ಫಿನೋಟೈಪ್ಗಳ ಒಮ್ಮುಖ ವಿಕಾಸದ ಉದಾಹರಣೆಗಳಿಂದ ಗೊಂದಲಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಉಪಯುಕ್ತ ವರ್ಗಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವಲ್ಲಿ ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಸವಾಲೆಂದರೆ ಫಿನೋಟೈಪ್ನ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ವಿತರಣೆಯಲ್ಲಿ ಅಂತರ-ಟ್ಯಾಕ್ಸನ್ ಅತಿಕ್ರಮಣದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಭವನೀಯತೆಯಾಗಿದೆ. ಪಳೆಯುಳಿಕೆ ದಾಖಲೆಗಳ ಅನುಪಸ್ಥಿತಿ ಅಥವಾ ಅಪೂರ್ಣತೆಯಿಂದಾಗಿ ರೂಪವಿಜ್ಞಾನದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಅಳಿವಿನಂಚಿನಲ್ಲಿರುವ ವರ್ಗವನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದು ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಮರಗಳ ಮೇಲೆ ಗಮನಾರ್ಹ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ ಎಂದು ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ; ಒಂದು ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ ಅಳಿವಿನಂಚಿನಲ್ಲಿರುವ ಮಂಗಗಳ ಪ್ರಭೇದಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದರಿಂದ ಮಾತ್ರ ರೂಪವಿಜ್ಞಾನದಿಂದ ಪಡೆದ ಮರವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲಾಗಿದೆ, ಅದು ಆಣ್ವಿಕ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುತ್ತದೆ. ಕೆಲವು ಫಿನೋಟೈಪಿಕ್ ವರ್ಗೀಕರಣಗಳು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ವರ್ಗಗಳ ಗುಂಪುಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವಾಗ ಬಳಸಲಾಗುವವುಗಳು, ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ನಿಸ್ಸಂದಿಗ್ಧವಾಗಿರುತ್ತವೆ; ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಬಾಲವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಅಥವಾ ಇಲ್ಲದಿರುವ ಜೀವಿಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸುವುದು, ಕಣ್ಣುಗಳು ಅಥವಾ ಕಶೇರುಖಂಡಗಳಂತಹ ಎಣಿಕೆಯ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳಂತೆಯೇ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ನೇರವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ನಿರಂತರವಾಗಿ ಬದಲಾಗುತ್ತಿರುವ ಫಿನೋಟೈಪಿಕ್ ಮಾಪನಗಳ ಅತ್ಯಂತ ಸೂಕ್ತವಾದ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವು ಸಾಮಾನ್ಯ ಪರಿಹಾರವಿಲ್ಲದ ವಿವಾದಾತ್ಮಕ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿದೆ. ಆಸಕ್ತಿಯ ಅಳತೆಗಳನ್ನು ಎರಡು ಅಥವಾ ಅದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ವರ್ಗಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸುವುದು ಒಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ, ಇದು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಗಮನಿಸಿದ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ವಿವೇಚನಾಯುಕ್ತವಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಬಹುದಾದಂತೆ ನಿರೂಪಿಸುತ್ತದೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಟ್ಆಫ್ಗಿಂತ ಉದ್ದವಾದ ಹ್ಯೂಮರಸ್ ಮೂಳೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಒಂದು ಸ್ಥಿತಿಯ ಸದಸ್ಯರಾಗಿ ಸ್ಕೋರ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಹ್ಯೂಮರಸ್ ಮೂಳೆಗಳು ಕಟ್ಆಫ್ಗಿಂತ ಚಿಕ್ಕದಾಗಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಸದಸ್ಯರನ್ನು ಎರಡನೇ ಸ್ಥಿತಿಯ ಸದಸ್ಯರಾಗಿ ಸ್ಕೋರ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ). ಇದು ಸುಲಭವಾಗಿ ಕುಶಲತೆಯಿಂದ ಕೂಡಿದ ದತ್ತಾಂಶ ಸಮೂಹಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ ಆದರೆ ವರ್ಗ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳ ಆಧಾರವನ್ನು ಕಳಪೆಯಾಗಿ ವರದಿ ಮಾಡಿದ್ದಕ್ಕಾಗಿ ಮತ್ತು ಅಳತೆಗಳ ನಿರಂತರ ತೂಕದ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಬಳಸುವ ವಿಧಾನಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ತ್ಯಾಗ ಮಾಡಿದ್ದಕ್ಕಾಗಿ ಟೀಕಿಸಲಾಗಿದೆ. ರೂಪವಿಜ್ಞಾನದ ದತ್ತಾಂಶವು ಸಾಹಿತ್ಯದ ಮೂಲಗಳಿಂದಾಗಲೀ ಅಥವಾ ಕ್ಷೇತ್ರ ವೀಕ್ಷಣೆಗಳಿಂದಾಗಲೀ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಅತ್ಯಂತ ಶ್ರಮದಾಯಕವಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ಈ ಹಿಂದೆ ಸಂಕಲಿಸಲಾದ ದತ್ತಾಂಶ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ಗಳ ಮರುಬಳಕೆಯು ಅಸಾಮಾನ್ಯವೇನಲ್ಲ, ಆದಾಗ್ಯೂ ಇದು ಮೂಲ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿನ ನ್ಯೂನತೆಗಳನ್ನು ಬಹು ವ್ಯುತ್ಪನ್ನ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳಾಗಿ ಹರಡಬಹುದು. ಆಣ್ವಿಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಆಣ್ವಿಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಅಕ್ಷರ ಸಂಕೇತದ ಸಮಸ್ಯೆಯು ತುಂಬಾ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಜೈವಿಕ ಅನುಕ್ರಮ ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿನ ಅಕ್ಷರಗಳನ್ನು ತಕ್ಷಣ ಮತ್ತು ವಿವೇಚನಾಯುಕ್ತವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿದೆ-ಡಿಎನ್ಎ ಅಥವಾ ಆರ್ಎನ್ಎ ಅನುಕ್ರಮಗಳಲ್ಲಿ ವಿಭಿನ್ನ ನ್ಯೂಕ್ಲಿಯೋಟೈಡ್ಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರೋಟೀನ್ ಅನುಕ್ರಮಗಳಲ್ಲಿ ವಿಭಿನ್ನ ಅಮೈನೋ ಆಮ್ಲಗಳು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಬಹು ಅನುಕ್ರಮ ಜೋಡಣೆಯ ಅಂತರ್ಗತ ತೊಂದರೆಗಳಿಂದಾಗಿ ಹೋಮೋಲಜಿಯನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವುದು ಸವಾಲಾಗಿರಬಹುದು. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗ್ಯಾಪ್ ಮಾಡಲಾದ ಎಂಎಸ್ಎಗಾಗಿ, ಹಲವಾರು ಬೇರೂರಿರುವ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಮರಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಬಹುದು, ಅವು ಅವುಗಳ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳಲ್ಲಿ ಬದಲಾಗುತ್ತವೆ, ಅವುಗಳ ಬದಲಾವಣೆಗಳು "ರೂಪಾಂತರಗಳು" ಮತ್ತು ಪೂರ್ವಜರ ಪಾತ್ರಗಳು, ಮತ್ತು ಯಾವ ಘಟನೆಗಳು ಅಳವಡಿಕೆ ರೂಪಾಂತರಗಳು ಅಥವಾ ಅಳಿಸುವಿಕೆಯ ರೂಪಾಂತರಗಳಾಗಿವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಅಂತರದ ಪ್ರದೇಶದೊಂದಿಗೆ ಜೋಡಿಯಾಗಿ ಜೋಡಣೆಯನ್ನು ಮಾತ್ರ ನೀಡಿದರೆ, ಒಂದು ಅನುಕ್ರಮವು ಅಳವಡಿಕೆಯ ರೂಪಾಂತರವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆಯೇ ಅಥವಾ ಇನ್ನೊಂದು ಅಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದು ಅಸಾಧ್ಯ. ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯು ಎಂ. ಎಸ್. ಎ. ಗಳಲ್ಲಿ ಅಲಿಪ್ತ ಮತ್ತು ಅತಿಕ್ರಮಿಸದ ಅಂತರಗಳೊಂದಿಗೆ ದೊಡ್ಡದಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ, ಮರದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರದಲ್ಲಿ ಗದ್ದಲದ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವುದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಮರದ ನಿರ್ಮಾಣದಲ್ಲಿ ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಿದ ಜೋಡಣೆಯ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರದೇಶಗಳಿಗೆ ರಿಯಾಯಿತಿ ನೀಡಬಹುದು. ದೂರ-ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ವಿಧಾನಗಳು ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ದೂರ-ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ವಿಧಾನಗಳು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲಾದ ಅನುಕ್ರಮಗಳ ನಡುವಿನ "ಆನುವಂಶಿಕ ಅಂತರ" ದ ಅಳತೆಯ ಮೇಲೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿವೆ, ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ, ಅವುಗಳಿಗೆ ಇನ್ಪುಟ್ ಆಗಿ ಎಂ. ಎಸ್. ಎ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಅಂತರವನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಜೋಡಿಸಲಾದ ಸ್ಥಾನಗಳಲ್ಲಿ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಾಗದ ಅಂಶಗಳೆಂದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅಂತರಗಳನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಾಗದ ಅಂಶಗಳೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ಅನುಕ್ರಮ ಜೋಡಿಯ ನಡುವಿನ ಅಂತರವನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಅನುಕ್ರಮ ಪ್ರಶ್ನೆಯ ಗುಂಪಿನಿಂದ ಆಲ್-ಟು-ಆಲ್ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ದೂರ ವಿಧಾನಗಳು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತವೆ. ಇದರಿಂದ ಒಂದೇ ಆಂತರಿಕ ನೋಡ್ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ನಿಕಟವಾದ ಸಂಬಂಧಿತ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಇರಿಸುವ ಮತ್ತು ಅದರ ಶಾಖೆಯ ಉದ್ದಗಳು ಅನುಕ್ರಮಗಳ ನಡುವಿನ ಗಮನಿಸಿದ ದೂರವನ್ನು ನಿಕಟವಾಗಿ ಪುನರುತ್ಪಾದಿಸುವ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಮರವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ. ದೂರ-ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ವಿಧಾನಗಳು ಅವುಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಲು ಬಳಸುವ ಕ್ರಮಾವಳಿಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ಬೇರೂರಿರುವ ಅಥವಾ ಬೇರೂರಿರುವ ಮರಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು. ಬಹು ಅನುಕ್ರಮ ಜೋಡಣೆಗಳ ಪ್ರಗತಿಪರ ಮತ್ತು ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಪ್ರಕಾರಗಳಿಗೆ ಅವುಗಳನ್ನು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಆಧಾರವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ದೂರ-ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ವಿಧಾನಗಳ ಮುಖ್ಯ ಅನನುಕೂಲವೆಂದರೆ ಅನೇಕ ಉಪವರ್ಗಗಳಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುವ ಸ್ಥಳೀಯ ಉನ್ನತ-ರೂಪಾಂತರ ಪ್ರದೇಶಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಬಳಸುವ ಅಸಮರ್ಥತೆ. ಯು. ಪಿ. ಜಿ. ಎಂ. ಎ. ಮತ್ತು ಡಬ್ಲ್ಯೂ. ಪಿ. ಜಿ. ಎಂ. ಎ. ಯು. ಪಿ. ಜಿ. ಎಂ. ಎ. (ಅಂಕಗಣಿತದ ಸರಾಸರಿಯೊಂದಿಗೆ ತೂಕವಿಲ್ಲದ ಜೋಡಿ ಗುಂಪು ವಿಧಾನ) ಮತ್ತು ಡಬ್ಲ್ಯೂ. ಪಿ. ಜಿ. ಎಂ. ಎ. (ಅಂಕಗಣಿತದ ಸರಾಸರಿಯೊಂದಿಗೆ ತೂಕದ ಜೋಡಿ ಗುಂಪು ವಿಧಾನ) ವಿಧಾನಗಳು ಬೇರೂರಿರುವ ಮರಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರ-ದರದ ಊಹೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ-ಅಂದರೆ, ಇದು ಮೂಲದಿಂದ ಪ್ರತಿ ಶಾಖೆಯ ತುದಿಯವರೆಗಿನ ಅಂತರವು ಸಮಾನವಾಗಿರುವ ಅಲ್ಟ್ರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ಮರವನ್ನು ಊಹಿಸುತ್ತದೆ. ನೆರೆಯ-ಸೇರುವ ನೆರೆಯ-ಸೇರುವ ವಿಧಾನಗಳು ಆನುವಂಶಿಕ ಅಂತರವನ್ನು ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಆಗಿ ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅನುಕ್ರಮ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತವೆ. ಸರಳ ನೆರೆಯ-ಜೋಡಿಸುವ ವಿಧಾನವು ಬೇರೂರಿರುವ ಮರಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಇದು ವಂಶಾವಳಿಗಳಾದ್ಯಂತ ಸ್ಥಿರವಾದ ವಿಕಾಸದ ದರವನ್ನು (ಅಂದರೆ, ಆಣ್ವಿಕ ಗಡಿಯಾರ) ಊಹಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ. ಫಿಚ್-ಮಾರ್ಗೋಲಿಯಾಶ್ ವಿಧಾನವು ಆನುವಂಶಿಕ ಅಂತರದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ಗಾಗಿ ತೂಕದ ಕನಿಷ್ಠ ಚೌಕಗಳ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ದೂರದ ಸಂಬಂಧಿತ ಅನುಕ್ರಮಗಳ ನಡುವಿನ ಅಂತರವನ್ನು ಅಳೆಯುವಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿದ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಲು ಮರದ ನಿರ್ಮಾಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಹತ್ತಿರದ ಸಂಬಂಧಿತ ಅನುಕ್ರಮಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ತೂಕವನ್ನು ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ನಿಕಟವಾಗಿ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಮತ್ತು ದೂರದ ಸಂಬಂಧಿತ ಗುಂಪುಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ ಕಲಾಕೃತಿಗಳನ್ನು ತಡೆಯಲು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗೆ ಇನ್ಪುಟ್ ಆಗಿ ಬಳಸುವ ದೂರಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯಗೊಳಿಸಬೇಕು. ಈ ವಿಧಾನದಿಂದ ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಲಾದ ದೂರಗಳು ರೇಖೀಯವಾಗಿರಬೇಕು; ಅಂತರಗಳ ರೇಖೀಯ ಮಾನದಂಡಕ್ಕೆ ಎರಡು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಶಾಖೆಗಳ ಶಾಖೆಯ ಉದ್ದಗಳ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಎರಡು ಶಾಖೆಯ ದೂರಗಳ ಮೊತ್ತದ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಮೌಲ್ಯಕ್ಕೆ ಸಮನಾಗಿರಬೇಕು-ಇದು ಜೈವಿಕ ಅನುಕ್ರಮಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯವಾಗುವ ಗುಣಲಕ್ಷಣವಾಗಿದ್ದು, ಅವುಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಸ್ಥಳಗಳಲ್ಲಿ ಹಿಂದಿನ ರೂಪಾಂತರಗಳ ಸಾಧ್ಯತೆಗಾಗಿ ಸರಿಪಡಿಸಿದಾಗ ಮಾತ್ರ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ತಿದ್ದುಪಡಿಯನ್ನು ಡಿಎನ್ಎ ವಿಕಾಸದ ಜ್ಯೂಕ್ಸ್-ಕ್ಯಾಂಟರ್ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ಪಡೆದಂತಹ ಪರ್ಯಾಯ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ನ ಬಳಕೆಯ ಮೂಲಕ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಶಾಖೆಗಳ ನಡುವೆ ವಿಕಾಸದ ದರಗಳು ಭಿನ್ನವಾಗಿದ್ದಾಗ ಮಾತ್ರ ಆಚರಣೆಯಲ್ಲಿ ದೂರ ತಿದ್ದುಪಡಿಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನ ಮತ್ತೊಂದು ಮಾರ್ಪಾಡು ಸಹಾಯಕವಾಗಬಹುದು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಕೇಂದ್ರೀಕೃತ ದೂರಗಳ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ (ದಯವಿಟ್ಟು ಅಳತೆಯ ವಿದ್ಯಮಾನದ ಸಾಂದ್ರತೆ ಮತ್ತು ಆಯಾಮದ ಶಾಪವನ್ನು ನೋಡಿ): ವರ್ಣಿಸಲಾದ ಆ ಮಾರ್ಪಾಡು, ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನ ದಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಅದರ ದೃಢತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ದೂರಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುವ ಕನಿಷ್ಠ-ಚದರ ಮಾನದಂಡವು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾಗಿದೆ ಆದರೆ ನೆರೆಯ-ಜೋಡಿಸುವ ವಿಧಾನಗಳಿಗಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿದೆ. ದತ್ತಾಂಶ ಗುಂಪಿನಲ್ಲಿನ ಅನೇಕ ನಿಕಟವಾದ ಸಂಬಂಧಿತ ಅನುಕ್ರಮಗಳಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ದೂರಗಳ ನಡುವಿನ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸುವ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಸುಧಾರಣೆಯನ್ನು ಸಹ ಹೆಚ್ಚಿನ ಗಣನೆಯ ವೆಚ್ಚದಲ್ಲಿ ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು. ಯಾವುದೇ ತಿದ್ದುಪಡಿ ಅಂಶದೊಂದಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಕನಿಷ್ಠ-ಚದರ ಮರವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು ಎನ್ಪಿ-ಪೂರ್ಣವಾಗಿದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಗರಿಷ್ಠ-ಪಾರ್ಸಿಮನಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಬಳಸುವಂತಹ ಹ್ಯೂರಿಸ್ಟಿಕ್ ಹುಡುಕಾಟ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಮರದ ಜಾಗದ ಮೂಲಕ ಹುಡುಕಾಟಕ್ಕೆ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಹೊರಗುಂಪುಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಅನುಕ್ರಮಗಳು ಅಥವಾ ಗುಂಪುಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧದ ಬಗ್ಗೆ ಸ್ವತಂತ್ರ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಮರಗಳ ಹುಡುಕಾಟದ ಸ್ಥಳ ಮತ್ತು ಬೇರುಗಳಿಲ್ಲದ ಮರಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಬಳಸಬಹುದು. ದೂರ-ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ವಿಧಾನಗಳ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಬಳಕೆಯು ಪ್ರಶ್ನೆಯ ಗುಂಪಿನಲ್ಲಿನ ಆಸಕ್ತಿಯ ಅನುಕ್ರಮಗಳಿಗೆ ಮಾತ್ರ ದೂರದಲ್ಲಿ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ ಎಂದು ತಿಳಿದಿರುವ ಕನಿಷ್ಠ ಒಂದು ಹೊರಗುಂಪು ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಈ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ನಿಯಂತ್ರಣದ ಒಂದು ವಿಧವಾಗಿ ನೋಡಬಹುದು. ಹೊರಗುಂಪನ್ನು ಸೂಕ್ತವಾಗಿ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿದರೆ, ಅದು ಹೆಚ್ಚಿನ ಆನುವಂಶಿಕ ಅಂತರವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ ಬೇರೆ ಯಾವುದೇ ಅನುಕ್ರಮಕ್ಕಿಂತ ಉದ್ದವಾದ ಶಾಖೆಯ ಉದ್ದವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇದು ಬೇರೂರಿರುವ ಮರದ ಬೇರಿನ ಬಳಿ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಸೂಕ್ತವಾದ ಹೊರಗುಂಪನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ಆಸಕ್ತಿಯ ಅನುಕ್ರಮಗಳಿಗೆ ಮಧ್ಯಮವಾಗಿ ಸಂಬಂಧಿಸಿರುವ ಅನುಕ್ರಮದ ಆಯ್ಕೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ; ತುಂಬಾ ಹತ್ತಿರದ ಸಂಬಂಧವು ಹೊರಗುಂಪಿನ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಸೋಲಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ತುಂಬಾ ದೂರವು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಶಬ್ದವನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ. ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾದ ಪ್ರಭೇದಗಳು ದೂರದ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಸಂದರ್ಭಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಸಹ ಕಾಳಜಿ ವಹಿಸಬೇಕು, ಆದರೆ ಅನುಕ್ರಮಗಳಿಂದ ಎನ್ಕೋಡ್ ಮಾಡಲಾದ ಜೀನ್ ಅನ್ನು ವಂಶಾವಳಿಗಳಾದ್ಯಂತ ಹೆಚ್ಚು ಸಂರಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆ. ಸಮತಲ ಜೀನ್ ವರ್ಗಾವಣೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ವಿಭಿನ್ನವಾದ ಬ್ಯಾಕ್ಟೀರಿಯಾಗಳ ನಡುವೆ, ಹೊರಗುಂಪು ಬಳಕೆಯನ್ನು ಸಹ ಗೊಂದಲಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಗರಿಷ್ಠ ಪಾರ್ಸಿಮನಿ (ಎಂಪಿ) ಎಂಬುದು ಸಂಭಾವ್ಯ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಮರವನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಒಂದು ವಿಧಾನವಾಗಿದ್ದು, ಗಮನಿಸಿದ ಅನುಕ್ರಮ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಅತಿ ಕಡಿಮೆ ಸಂಖ್ಯೆಯ ವಿಕಾಸಾತ್ಮಕ ಘಟನೆಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಮರಗಳನ್ನು ಎಣಿಸುವ ಕೆಲವು ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ರೀತಿಯ ವಿಕಾಸಾತ್ಮಕ ಘಟನೆಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ "ವೆಚ್ಚ" ಮತ್ತು ಅತಿ ಕಡಿಮೆ ಒಟ್ಟು ವೆಚ್ಚದೊಂದಿಗೆ ಮರವನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವುದು ಸೇರಿವೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಂಭವನೀಯ ರೀತಿಯ ಘಟನೆಯು ಸಮಾನವಾಗಿ ಸಂಭವಿಸದ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಇದು ಉಪಯುಕ್ತ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ-ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ನ್ಯೂಕ್ಲಿಯೋಟೈಡ್ಗಳು ಅಥವಾ ಅಮೈನೋ ಆಮ್ಲಗಳು ಇತರರಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿವರ್ತನೀಯವೆಂದು ತಿಳಿದಿರುವಾಗ. ಅತ್ಯಂತ ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾದ ಮರವನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಅತ್ಯಂತ ನಿಷ್ಕಪಟವಾದ ವಿಧಾನವೆಂದರೆ ಸರಳವಾದ ಎಣಿಕೆ-ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಂಭವನೀಯ ಮರವನ್ನು ಅನುಕ್ರಮವಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸಿ ಮತ್ತು ಚಿಕ್ಕ ಅಂಕಗಳೊಂದಿಗೆ ಮರವನ್ನು ಹುಡುಕುವುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಇದು ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಅನುಕ್ರಮಗಳು ಅಥವಾ ಪ್ರಭೇದಗಳಿಗೆ ಮಾತ್ರ ಸಾಧ್ಯವಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅತ್ಯಂತ ಪಾರ್ಸಿಮೋನಿಯಸ್ ಮರವನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಎನ್ಪಿ-ಹಾರ್ಡ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ; ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಸೆಟ್ನಲ್ಲಿ ಅತ್ಯುತ್ತಮವಲ್ಲದಿದ್ದರೂ, ಹೆಚ್ಚು ಪಾರ್ಸಿಮೋನಿಯಸ್ ಮರವನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ಗಾಗಿ ಹಲವಾರು ಹ್ಯೂರಿಸ್ಟಿಕ್ ಸರ್ಚ್ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಅಂತಹ ಹೆಚ್ಚಿನ ವಿಧಾನಗಳು ಮರದ ಮರುಜೋಡಣೆ ಮಾನದಂಡದ ಮೇಲೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಕಡಿದಾದ ಅವರೋಹಣ-ಶೈಲಿಯ ಕನಿಷ್ಠೀಕರಣ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ. ಶಾಖೆ ಮತ್ತು ಬೌಂಡ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಎಂಬುದು 1980 ರ ದಶಕದ ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ಸ್ಗೆ ಮೊದಲು ಅನ್ವಯಿಸಲಾದ ಎನ್ಪಿ-ಹಾರ್ಡ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಹತ್ತಿರದ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಪರಿಹಾರಗಳಿಗಾಗಿ ಹುಡುಕಾಟದ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಬಳಸುವ ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಶಾಖೆ ಮತ್ತು ಬಂಧವು ಜಾತಿಜನ್ಯ ಮರದ ನಿರ್ಮಾಣಕ್ಕೆ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಸಮಸ್ಯೆಯ ಜಾಗವನ್ನು ಸಣ್ಣ ಪ್ರದೇಶಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸುವುದರಿಂದ ಒಂದು ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಮರದ ರಚನೆಯಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಅದರ ಹೆಸರೇ ಸೂಚಿಸುವಂತೆ, ಇದಕ್ಕೆ ಶಾಖೆಯ ನಿಯಮ (ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ಸ್ನ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಮರಕ್ಕೆ ಮುಂದಿನ ಪ್ರಭೇದ ಅಥವಾ ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದು) ಮತ್ತು ಬೌಂಡ್ (ಹುಡುಕಾಟ ಸ್ಥಳದ ಕೆಲವು ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣನೆಯಿಂದ ಹೊರಗಿಡುವ ನಿಯಮ, ಆ ಮೂಲಕ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಪರಿಹಾರವು ಆ ಪ್ರದೇಶವನ್ನು ಆಕ್ರಮಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ ಎಂದು ಭಾವಿಸಿ) ಎರಡೂ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಉತ್ತಮ ಬಂಧವನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ಸ್ಗೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನ ಅನ್ವಯದ ಅತ್ಯಂತ ಸವಾಲಿನ ಅಂಶವಾಗಿದೆ. ಮಿತಿಯನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವ ಒಂದು ಸರಳ ವಿಧಾನವೆಂದರೆ ಪ್ರತಿ ಮರಕ್ಕೆ ಅನುಮತಿಸಲಾದ ಗರಿಷ್ಠ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಊಹಿಸಲಾದ ವಿಕಸನೀಯ ಬದಲಾವಣೆಗಳು. ಝರ್ಕಿಖ್ ನಿಯಮಗಳು ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಮಾನದಂಡಗಳ ಒಂದು ಸೆಟ್ ಎಲ್ಲಾ ಅಭ್ಯರ್ಥಿ "ಅತ್ಯಂತ ಪಾರ್ಸಿಮೋನಿಯಸ್" ಮರಗಳು ಹಂಚಿಕೊಂಡ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವ ಮೂಲಕ ಹುಡುಕಾಟದ ಸ್ಥಳವನ್ನು ತೀವ್ರವಾಗಿ ಮಿತಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಎರಡು ಅತ್ಯಂತ ಮೂಲಭೂತ ನಿಯಮಗಳಿಗೆ ಒಂದು ಅನಗತ್ಯ ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ಹೊರತುಪಡಿಸಿ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದು (ಅನೇಕ ಅವಲೋಕನಗಳು ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಿದ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ) ಮತ್ತು ಕನಿಷ್ಠ ಎರಡು ಪ್ರಭೇದಗಳಲ್ಲಿ ಎರಡು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸ್ಥಿತಿಗಳು ಸಂಭವಿಸದ ಅಕ್ಷರ ತಾಣಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದು ಅಗತ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಆದರ್ಶ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ಈ ನಿಯಮಗಳು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಸಂಬಂಧಿತ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಮರವನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತವೆ. ಸಂಕೋಫ್-ಮೋರೆಲ್-ಸೆಡೆರ್ಗ್ರೆನ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ನ್ಯೂಕ್ಲಿಯೋಟೈಡ್ ಅನುಕ್ರಮಗಳಿಗಾಗಿ ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಎಂ. ಎಸ್. ಎ ಮತ್ತು ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಮರವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಿದ ಮೊದಲ ಪ್ರಕಟಿತ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಕೋಫ್-ಮೋರೆಲ್-ಸೆಡೆರ್ಗ್ರೆನ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಒಂದಾಗಿದೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ಅಂತರಗಳು ಮತ್ತು ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಳನ್ನು ದಂಡಿಸುವ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯದ ಜೊತೆಯಲ್ಲಿ ಗರಿಷ್ಠ ಪಾರ್ಸಿಮನಿ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಅಂತಹ ಘಟನೆಗಳ ಕನಿಷ್ಠ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುವ ಮರಕ್ಕೆ ಒಲವು ತೋರುತ್ತದೆ (ಪರ್ಯಾಯ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವು ಒಲವು ತೋರುವ ಮರಗಳು ಅನುಕ್ರಮ ಹೋಲಿಕೆಯ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಗರಿಷ್ಠಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ ಎಂದು ಹೇಳುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ಹೋಮೋಲಜಿ ಎಂದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬಹುದು, ಇದು ವಿಭಿನ್ನ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಮರಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು). ಮರದ ಆಂತರಿಕ ನೋಡ್ಗಳಲ್ಲಿನ ಆಪಾದಿತ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಸ್ಕೋರ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಸಂಭವನೀಯ ಮರದ ಎಲ್ಲಾ ನೋಡ್ಗಳ ಮೇಲೆ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕಡಿಮೆ ಅಂಕ ಗಳಿಸುವ ಮರದ ಮೊತ್ತವು ಸ್ಕೋರಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ನೀಡಿದ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಮರ ಮತ್ತು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಎಂ. ಎಸ್. ಎ ಎರಡನ್ನೂ ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ಗಣನೆಯ ದೃಷ್ಟಿಯಿಂದ ಹೆಚ್ಚು ತೀವ್ರವಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ಆಂತರಿಕ ಜೋಡಣೆಗಳ ಆರಂಭಿಕ ಊಹೆಗಳನ್ನು ಒಂದು ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಒಂದು ನೋಡ್ ಅನ್ನು ಪರಿಷ್ಕರಿಸುವ ಅಂದಾಜು ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಪೂರ್ಣ ಮತ್ತು ಅಂದಾಜು ಆವೃತ್ತಿಗಳೆರಡನ್ನೂ ಡೈನಾಮಿಕ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಮೂಲಕ ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇತ್ತೀಚಿನ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಟ್ರೀ/ಎಂ. ಎಸ್. ಎ ವಿಧಾನಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಂಕಗಳನ್ನು ಗಳಿಸುವ ಮರಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲು ಹ್ಯೂರಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಸೂಕ್ತವಲ್ಲ. MALIGN ವಿಧಾನವು ಕ್ಲ್ಯಾಡೋಗ್ರಾಮ್ ಸ್ಕೋರ್ ಅನ್ನು ಗರಿಷ್ಠಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ಬಹು ಜೋಡಣೆಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಲು ಗರಿಷ್ಠ-ಪಾರ್ಸಿಮನಿ ತಂತ್ರವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಅದರ ಸಹವರ್ತಿ ಪಿಒವೈ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಅನುಗುಣವಾದ ಎಂಎಸ್ಎಯಲ್ಲಿನ ಸುಧಾರಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಮರದ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಅನ್ನು ಜೋಡಿಸುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಕನಿಷ್ಠ ವಿಕಸನೀಯ ಘಟನೆಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುವ ಮರಗಳ ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕ ನಿರ್ಮಾಣದಿಂದಾಗಿ ವಿಕಸನೀಯ ಊಹೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವಲ್ಲಿ ಈ ವಿಧಾನಗಳ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಪಕ್ಷಪಾತವೆಂದು ಟೀಕಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇದಕ್ಕೆ ಪ್ರತಿಯಾಗಿ, ಅಂತಹ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಹೋಮೋಲಜಿ ಎಂದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬಹುದಾದ ಅನುಕ್ರಮ ಹೋಲಿಕೆಯ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಗರಿಷ್ಠಗೊಳಿಸುವ ಮರಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವ ಹ್ಯೂರಿಸ್ಟಿಕ್ ವಿಧಾನಗಳಾಗಿ ನೋಡಬೇಕು ಎಂಬ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಿಂದ ಇದನ್ನು ವಿರೋಧಿಸಲಾಗಿದೆ. ಗರಿಷ್ಠ ಸಂಭವನೀಯತೆ ವಿಧಾನವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಂಭವನೀಯ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಮರಗಳಿಗೆ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಲು ಸಂಭವನೀಯತೆ ವಿತರಣೆಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಪ್ರಮಾಣಿತ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನಕ್ಕೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ರೂಪಾಂತರಗಳ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಪರ್ಯಾಯ ಮಾದರಿಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ; ಸ್ಥೂಲವಾಗಿ, ಗಮನಿಸಿದ ಫೈಲೋಜೆನಿಯನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಆಂತರಿಕ ಗ್ರಂಥಿಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ರೂಪಾಂತರಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಮರವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಎಂದು ನಿರ್ಣಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ವಿಶಾಲವಾಗಿ ಗರಿಷ್ಠ-ಪಾರ್ಸಿಮನಿ ವಿಧಾನವನ್ನು ಹೋಲುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಗರಿಷ್ಠ ಸಂಭವನೀಯತೆಯು ವಂಶಾವಳಿಗಳು ಮತ್ತು ತಾಣಗಳೆರಡರಲ್ಲೂ ವಿಭಿನ್ನ ದರಗಳ ವಿಕಾಸವನ್ನು ಅನುಮತಿಸುವ ಮೂಲಕ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ನಮ್ಯತೆಯನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ವಾಸ್ತವವಾಗಿ, ಈ ವಿಧಾನವು ವಿವಿಧ ಸ್ಥಳಗಳಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ವಿವಿಧ ವಂಶಾವಳಿಗಳ ಉದ್ದಕ್ಕೂ ವಿಕಸನವು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿರಬೇಕು. ಆದ್ದರಿಂದ ಗರಿಷ್ಠ ಸಂಭವನೀಯತೆಯು ದೂರದ ಸಂಬಂಧಿತ ಅನುಕ್ರಮಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಅದರ ಎನ್. ಪಿ-ಗಡಸುತನದಿಂದಾಗಿ ಗಣನೆಗೆ ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಅಸಾಧ್ಯವೆಂದು ನಂಬಲಾಗಿದೆ. ಡೈನಾಮಿಕ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ನ ಒಂದು ರೂಪಾಂತರವಾದ "ಸಮರುವಿಕೆಯ" ಕ್ರಮಾವಳಿಯನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಬ್ಟ್ರೀಗಳ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕುವ ಮೂಲಕ ಹುಡುಕಾಟದ ಸ್ಥಳವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ಪ್ರತಿ ತಾಣದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು "ರೇಖೀಯ" ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕುತ್ತದೆ, ಇದು ಒಂದು ನೋಡ್ನಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ, ಅದರ ಏಕೈಕ ವಂಶಸ್ಥರು ಎಲೆಗಳು (ಅಂದರೆ, ಮರದ ತುದಿಗಳು) ಮತ್ತು ನೆಸ್ಟೆಡ್ ಸೆಟ್ಗಳಲ್ಲಿ "ಬಾಟಮ್" ನೋಡ್ ಕಡೆಗೆ ಹಿಂದಕ್ಕೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಪರ್ಯಾಯ ಮಾದರಿಯು ಬದಲಾಯಿಸಲಾಗದಿದ್ದರೆ ಮಾತ್ರ ಈ ವಿಧಾನದಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಮರಗಳು ಬೇರೂರುತ್ತವೆ, ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಜೈವಿಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಗರಿಷ್ಠ-ಜೀವನೋಪಾಯದ ಮರದ ಹುಡುಕಾಟವು ಶಾಖೆಯ ಉದ್ದದ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಘಟಕವನ್ನು ಸಹ ಒಳಗೊಂಡಿದೆ, ಇದನ್ನು ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳಲ್ಲಿ ಸುಧಾರಿಸುವುದು ಕಷ್ಟ; ನ್ಯೂಟನ್-ರಾಫ್ಸನ್ ವಿಧಾನದಂತಹ ಸಾಮಾನ್ಯ ಜಾಗತಿಕ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ರೂಪಾಂತರ ಆಲೀಲಿಕ್ ಆವರ್ತನ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ (ವಿಎಎಫ್) ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಮರಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಗರಿಷ್ಠ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಬಳಸುವ ಕೆಲವು ಸಾಧನಗಳಲ್ಲಿ ಅನ್ಸೆಟ್ರೀ ಮತ್ತು ಸಿಐಟಿಯುಪಿ ಸೇರಿವೆ. ಗರಿಷ್ಠ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ವಿಧಾನಗಳಿಗೆ ನಿಕಟವಾಗಿ ಸಂಬಂಧಿಸಿರುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಮರಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಬೇಯೇಶಿಯನ್ ತೀರ್ಮಾನವನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಬಯೇಸಿಯನ್ ವಿಧಾನಗಳು ಸಂಭವನೀಯ ಮರಗಳ ಪೂರ್ವಭಾವಿ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಊಹಿಸುತ್ತವೆ, ಇದು ಕೇವಲ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಎಲ್ಲಾ ಸಂಭವನೀಯ ಮರಗಳ ನಡುವೆ ಯಾವುದೇ ಒಂದು ಮರದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯಾಗಿರಬಹುದು, ಅಥವಾ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಘಟನೆಗಳು ಎಂಬ ಊಹೆಯಿಂದ ಪಡೆದ ಹೆಚ್ಚು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಅಂದಾಜಾಗಿರಬಹುದು. ಪೂರ್ವ ವಿತರಣೆಯ ಆಯ್ಕೆಯು ಬಯೇಸಿಯನ್-ತೀರ್ಮಾನ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ಸ್ ವಿಧಾನಗಳ ಬಳಕೆದಾರರಲ್ಲಿ ವಿವಾದದ ವಿಷಯವಾಗಿದೆ. ಬಯೇಸಿಯನ್ ವಿಧಾನಗಳ ಅನುಷ್ಠಾನಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಮಾರ್ಕೊವ್ ಸರಪಳಿ ಮಾಂಟೆ ಕಾರ್ಲೊ ಮಾದರಿ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ, ಆದಾಗ್ಯೂ ಚಲನೆ ಗುಂಪಿನ ಆಯ್ಕೆಯು ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ; ಬಯೇಸಿಯನ್ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಬಳಸುವ ಆಯ್ಕೆಗಳು ಪ್ರತಿ ಹಂತದಲ್ಲೂ ಪ್ರಸ್ತಾವಿತ ಮರದ ಎಲೆ ಗ್ರಂಥಿಗಳನ್ನು ವೃತ್ತಾಕಾರವಾಗಿ ಕ್ರಮಬದ್ಧಗೊಳಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಎರಡು ಸಂಬಂಧಿತ ಮರಗಳ ನಡುವೆ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಆಂತರಿಕ ನೋಡ್ನ ವಂಶಸ್ಥ ಉಪವರ್ಗಗಳನ್ನು ವಿನಿಮಯ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ. ಚಲನೆಯ ಗುಂಪಿನ ಆಯ್ಕೆಯ ಅಪೂರ್ಣ ವಿವರಣೆ, ಸ್ವೀಕಾರ ಮಾನದಂಡ ಮತ್ತು ಪ್ರಕಟಿತ ಕೃತಿಯಲ್ಲಿ ಪೂರ್ವ ವಿತರಣೆಯ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಬಯೇಸಿಯನ್ ವಿಧಾನಗಳ ಬಳಕೆಯು ವಿವಾದಾತ್ಮಕವಾಗಿದೆ. ಬೇಯೇಶಿಯನ್ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪಾರ್ಸಿಮನಿ-ಆಧಾರಿತ ವಿಧಾನಗಳಿಗಿಂತ ಉತ್ತಮವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ; ಅವು ಕಾಣೆಯಾದ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸಲು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಸಮರ್ಥವಾಗಿದ್ದರೂ, ಗರಿಷ್ಠ ಸಂಭವನೀಯತೆ ತಂತ್ರಗಳಿಗಿಂತ ದೀರ್ಘ-ಶಾಖೆಯ ಆಕರ್ಷಣೆಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಒಳಗಾಗಬಹುದು. ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ವಿಧಾನಗಳು ದತ್ತಾಂಶದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ಮರವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುತ್ತವೆಯಾದರೂ, ಬಯೇಸಿಯನ್ ವಿಧಾನವು ಹಿಂಭಾಗದ ವಿತರಣೆಯ ಮೇಲೆ ಚಿತ್ರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಕ್ಲೇಡ್ಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಮರವನ್ನು ಮರುಪಡೆಯುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಕ್ಲೇಡ್ಗಳ ಹಿಂಭಾಗದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಅಂದಾಜುಗಳು (ಅವುಗಳ 'ಬೆಂಬಲ' ವನ್ನು ಅಳೆಯುವುದು) ಗುರುತುಗಿಂತ ಸಾಕಷ್ಟು ವಿಶಾಲವಾಗಿರಬಹುದು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಕ್ಲೇಡ್ಗಳಲ್ಲಿ ಅದು ಅಗಾಧವಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಅಂತೆಯೇ, ನಂತರದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ಇತರ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಮುಂದೂಡಲಾಗಿದೆ. ರೂಪಾಂತರ ಆಲೀಲಿಕ್ ಆವರ್ತನ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ (ವಿ. ಎ. ಎಫ್. ಗಳು) ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಮರಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಬೇಯೇಶಿಯನ್ ತೀರ್ಮಾನವನ್ನು ಬಳಸುವ ಕೆಲವು ಸಾಧನಗಳಲ್ಲಿ ಕ್ಯಾನೋಪಿ, ಇ. ಎಕ್ಸ್. ಎ. ಸಿ. ಟಿ ಮತ್ತು ಫೈಲೊ. ಡಬ್ಲ್ಯೂ. ಜಿ. ಎಸ್ ಸೇರಿವೆ. ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಲಿಕ್ಯುಲರ್ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ಸ್ ವಿಧಾನಗಳು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದ ಪರ್ಯಾಯ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿವೆ, ಇದು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡುತ್ತಿರುವ ಜೀನ್ ಅಥವಾ ಅಮೈನೊ ಆಸಿಡ್ ಅನುಕ್ರಮಗಳ ಉದ್ದಕ್ಕೂ ವಿವಿಧ ಸ್ಥಳಗಳಲ್ಲಿ ರೂಪಾಂತರದ ಸಾಪೇಕ್ಷ ದರಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಊಹೆಯನ್ನು ಸಂಕೇತಿಸುತ್ತದೆ. ತಮ್ಮ ಸರಳವಾದ, ಪರ್ಯಾಯ ಮಾದರಿಗಳು ನ್ಯೂಕ್ಲಿಯೋಟೈಡ್ ಅನುಕ್ರಮಗಳಲ್ಲಿನ ಪರಿವರ್ತನೆಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿವರ್ತನೆಗಳ ದರಗಳಲ್ಲಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಪರ್ಯಾಯ ಮಾದರಿಗಳ ಬಳಕೆಯು ಅಗತ್ಯವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಎರಡು ಅನುಕ್ರಮಗಳ ನಡುವಿನ ಆನುವಂಶಿಕ ಅಂತರವು ಎರಡು ಅನುಕ್ರಮಗಳು ಪರಸ್ಪರ ಬೇರೆಯಾದ ನಂತರ ಸ್ವಲ್ಪ ಸಮಯದವರೆಗೆ ಮಾತ್ರ ರೇಖೀಯವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ (ಪರ್ಯಾಯವಾಗಿ, ಅಂತರವು ಒಗ್ಗೂಡಿಸುವ ಸ್ವಲ್ಪ ಸಮಯದ ಮೊದಲು ರೇಖೀಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ). ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ನಂತರ ಹೆಚ್ಚು ಸಮಯದ ನಂತರ, ಒಂದೇ ನ್ಯೂಕ್ಲಿಯೋಟೈಡ್ ಸೈಟ್ನಲ್ಲಿ ಎರಡು ರೂಪಾಂತರಗಳು ಸಂಭವಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ. ಸರಳ ಆನುವಂಶಿಕ ಅಂತರದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳು ವಿಕಸನೀಯ ಇತಿಹಾಸದಲ್ಲಿ ಸಂಭವಿಸಿದ ರೂಪಾಂತರದ ಘಟನೆಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕುತ್ತವೆ. ಈ ಕಡಿಮೆ ಎಣಿಕೆಯ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯು ವ್ಯತ್ಯಾಸವಾದಾಗಿನಿಂದ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಸಮಯದೊಂದಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ದೀರ್ಘ ಶಾಖೆಯ ಆಕರ್ಷಣೆಯ ವಿದ್ಯಮಾನಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು, ಅಥವಾ ಎರಡು ದೂರದ ಸಂಬಂಧಿತ ಆದರೆ ಒಮ್ಮುಖವಾಗಿ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುವ ಅನುಕ್ರಮಗಳ ತಪ್ಪು ನಿಯೋಜನೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಕನಿಷ್ಠ ಸಂಖ್ಯೆಯ ವಿಭಿನ್ನ ವಿಕಸನೀಯ ಘಟನೆಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಮರಕ್ಕಾಗಿ ಅದರ ಸ್ಪಷ್ಟ ಹುಡುಕಾಟದಿಂದಾಗಿ ಗರಿಷ್ಠ ಪಾರ್ಸಿಮನಿ ವಿಧಾನವು ಈ ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಒಳಗಾಗುತ್ತದೆ. ಮಾದರಿಗಳ ವಿಧಗಳು ಎಲ್ಲಾ ಪರ್ಯಾಯ ಮಾದರಿಗಳು ಅನುಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಸ್ಥಿತಿಯ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಂಭವನೀಯ ಬದಲಾವಣೆಗೆ ತೂಕದ ಗುಂಪನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುತ್ತವೆ. ಅತ್ಯಂತ ಸಾಮಾನ್ಯ ಮಾದರಿ ಪ್ರಕಾರಗಳು ಸೂಚ್ಯವಾಗಿ ಹಿಂತಿರುಗಿಸಬಲ್ಲವು ಏಕೆಂದರೆ ಅವು ಅದೇ ತೂಕವನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುತ್ತವೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸಿ> ಜಿ ರೂಪಾಂತರಕ್ಕೆ ಜಿ> ಸಿ ನ್ಯೂಕ್ಲಿಯೋಟೈಡ್ ರೂಪಾಂತರ. ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ಸರಳವಾದ ಮಾದರಿಯಾದ ಜ್ಯೂಕ್ಸ್-ಕ್ಯಾಂಟರ್ ಮಾದರಿಯು, ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ನ್ಯೂಕ್ಲಿಯೋಟೈಡ್ ತಳದ ಸ್ಥಿತಿಯ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಂಭವನೀಯ ಬದಲಾವಣೆಗೆ ಸಮಾನ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಯಾವುದೇ ಎರಡು ವಿಭಿನ್ನ ನ್ಯೂಕ್ಲಿಯೋಟೈಡ್ಗಳ ನಡುವಿನ ಬದಲಾವಣೆಯ ದರವು ಒಟ್ಟಾರೆ ಬದಲಿ ದರದ ಮೂರನೇ ಒಂದು ಭಾಗವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚು ಮುಂದುವರಿದ ಮಾದರಿಗಳು ಪರಿವರ್ತನೆಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿವರ್ತನೆಗಳ ನಡುವೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ. ಜಿಟಿಆರ್ ಮಾದರಿ ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಅತ್ಯಂತ ಸಾಮಾನ್ಯವಾದ ಸಮಯ-ಬದಲಾಯಿಸಬಹುದಾದ ಮಾದರಿಯು ಆರು ರೂಪಾಂತರ ದರ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯ 12-ನಿಯತಾಂಕ ಮಾದರಿ ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಇನ್ನೂ ಹೆಚ್ಚು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕೃತ ಮಾದರಿಯು ಸಮಯ-ಹಿಂತಿರುಗಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಮುರಿಯುತ್ತದೆ, ಅನೇಕ ವಂಶಾವಳಿಗಳ ನಡುವೆ ಸ್ಥಿರವಾಗಿರುವ ಆನುವಂಶಿಕ ದೂರಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯ ವೆಚ್ಚದಲ್ಲಿ. ಈ ಥೀಮ್ನಲ್ಲಿನ ಒಂದು ಸಂಭವನೀಯ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ದರಗಳನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಒಟ್ಟಾರೆ ಜಿಸಿ ವಿಷಯ-ಡಿಎನ್ಎ ಡಬಲ್ ಹೆಲಿಕ್ಸ್ ಸ್ಥಿರತೆಯ ಪ್ರಮುಖ ಅಳತೆ-ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮಾದರಿಗಳು ಇನ್ಪುಟ್ ಅನುಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ಸ್ಥಾನಗಳೊಂದಿಗೆ ದರಗಳ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಸಹ ಅನುಮತಿಸಬಹುದು. ಅಂತಹ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಅತ್ಯಂತ ಸ್ಪಷ್ಟ ಉದಾಹರಣೆಯೆಂದರೆ ಪ್ರೋಟೀನ್-ಕೋಡಿಂಗ್ ಜೀನ್ಗಳಲ್ಲಿನ ನ್ಯೂಕ್ಲಿಯೋಟೈಡ್ಗಳನ್ನು ಮೂರು-ಬೇಸ್ ಕೋಡಾನ್ಗಳಾಗಿ ಜೋಡಿಸುವುದು. ತೆರೆದ ಓದುವ ಚೌಕಟ್ಟಿನ (ಒಆರ್ಎಫ್) ಸ್ಥಳವು ತಿಳಿದಿದ್ದರೆ, ಕೋಡಾನ್ನೊಳಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸ್ಥಳದ ಸ್ಥಾನಕ್ಕೆ ರೂಪಾಂತರದ ದರಗಳನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸಬಹುದು, ಏಕೆಂದರೆ ಅಸ್ಥಿರ ಮೂಲ ಜೋಡಣೆಯು ಆನುವಂಶಿಕ ಸಂಕೇತದಲ್ಲಿ ಕೋಡಾನ್ನ ಅರ್ಥದ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರದೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕೋಡಾನ್ನ ಮೂರನೇ ನ್ಯೂಕ್ಲಿಯೋಟೈಡ್ನಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ರೂಪಾಂತರದ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ತಿಳಿದಿದೆ. ಒಆರ್ಎಫ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರದ ಕಡಿಮೆ ಊಹೆಯ-ಚಾಲಿತ ಉದಾಹರಣೆಯು ಪ್ರತಿ ತಾಣಕ್ಕೂ ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ವಿತರಣೆಯಿಂದ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ಪಡೆದ ದರವನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಗಾಮಾ ವಿತರಣೆ ಅಥವಾ ಲಾಗ್-ನಾರ್ಮಲ್ ವಿತರಣೆ. ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಕೋವೇರಿಯನ್ ವಿಧಾನ ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ದರ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಪ್ರದಾಯವಾದಿ ಅಂದಾಜು ದರಗಳಲ್ಲಿ ಆಟೋಕೊರಿಲೇಟೆಡ್ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸೈಟ್ನ ರೂಪಾಂತರದ ದರವು ಸೈಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ವಂಶಾವಳಿಗಳಲ್ಲಿ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿದೆ. ಉತ್ತಮ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು ಉತ್ತಮ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳ ಉತ್ಪಾದನೆಗೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಮಾದರಿಯ ಆಯ್ಕೆಯು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಅಂಡರ್ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಮಾಡಲಾದ ಅಥವಾ ಅತಿಯಾದ ನಿರ್ಬಂಧಿತ ಮಾದರಿಗಳು ಅವುಗಳ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಊಹೆಗಳನ್ನು ಉಲ್ಲಂಘಿಸಿದಾಗ ಅಸಹಜ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು, ಮತ್ತು ಅತಿಯಾದ ಸಂಕೀರ್ಣ ಅಥವಾ ಅತಿಯಾದ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಮಾಡಲಾದ ಮಾದರಿಗಳು ಗಣನೆಗೆ ದುಬಾರಿಯಾಗಿರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ನಿಯತಾಂಕಗಳು ಅತಿಯಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆಯ ಅತ್ಯಂತ ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಧಾನವೆಂದರೆ ಸಂಭವನೀಯತೆ ಅನುಪಾತ ಪರೀಕ್ಷೆ (ಎಲ್ಆರ್ಟಿ), ಇದು ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಅಂದಾಜನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಇನ್ಪುಟ್ ಡೇಟಾದ ನಡುವೆ "ಯೋಗ್ಯತೆಯ ಒಳ್ಳೆಯತನ" ದ ಅಳತೆ ಎಂದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬಹುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ ಕಾಳಜಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬೇಕು, ಏಕೆಂದರೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಮಾದರಿಯು ಯಾವಾಗಲೂ ಅದೇ ಮಾದರಿಯ ಸರಳೀಕೃತ ಆವೃತ್ತಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ, ಇದು ಅತಿಯಾದ ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಮಾದರಿಗಳ ನಿಷ್ಕಪಟ ಆಯ್ಕೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಈ ಕಾರಣಕ್ಕಾಗಿ ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣ ಪರ್ಯಾಯ ಮಾದರಿಗಳಿಗಿಂತ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಕೆಟ್ಟದ್ದಲ್ಲದ ಸರಳ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಎಲ್. ಆರ್. ಟಿ. ಯ ಗಮನಾರ್ಹ ಅನನುಕೂಲವೆಂದರೆ ಮಾದರಿಗಳ ನಡುವೆ ಜೋಡಿಯಾಗಿ ಹೋಲಿಕೆಗಳ ಸರಣಿಯನ್ನು ಮಾಡುವ ಅವಶ್ಯಕತೆಯಾಗಿದೆ; ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸುವ ಕ್ರಮವು ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾದ ಮಾದರಿಯ ಮೇಲೆ ಪ್ರಮುಖ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ ಎಂದು ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಪರ್ಯಾಯ ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆ ವಿಧಾನವೆಂದರೆ ಅಕೈಕೆ ಮಾಹಿತಿ ಮಾನದಂಡ (ಎಐಸಿ), ಇದು ಔಪಚಾರಿಕವಾಗಿ ನಿಜವಾದ ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗುತ್ತಿರುವ ಮಾದರಿಯ ನಡುವಿನ ಕುಲ್ಬ್ಯಾಕ್-ಲೀಬ್ಲರ್ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಅಂದಾಜಾಗಿದೆ. ಅತಿಯಾದ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಮಾಡಲಾದ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ದಂಡ ವಿಧಿಸಲು ಇದನ್ನು ತಿದ್ದುಪಡಿ ಅಂಶದೊಂದಿಗೆ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಅಂದಾಜು ಎಂದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬಹುದು. ಎಐಸಿಯನ್ನು ಜೋಡಿಯ ಬದಲು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಇದು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವ ಕ್ರಮದಿಂದ ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿದೆ. ಸಂಬಂಧಿತ ಪರ್ಯಾಯವಾದ ಬೇಯೇಶಿಯನ್ ಮಾಹಿತಿ ಮಾನದಂಡವು (ಬಿಐಸಿ) ಇದೇ ರೀತಿಯ ಮೂಲಭೂತ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಆದರೆ ಸಂಕೀರ್ಣ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ದಂಡ ವಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ಫೈಲೋಜೆನಿ ಪುನರ್ನಿರ್ಮಾಣಕ್ಕೆ ಅತ್ಯಂತ ಸೂಕ್ತವಾದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದು ಹಲವಾರು ವಿಕಾಸಾತ್ಮಕ ಅಧ್ಯಯನಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು ಮೂಲಭೂತ ಹಂತವಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆಗೆ ವಿವಿಧ ಮಾನದಂಡಗಳು ಯಾವ ಮಾನದಂಡವು ಆದ್ಯತೆಯಾಗಿದೆ ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ಚರ್ಚೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತಿವೆ. ಟೊಪೊಲಾಜಿಗಳು ಮತ್ತು ಪೂರ್ವಜರ ಅನುಕ್ರಮ ಪುನರ್ನಿರ್ಮಾಣವು ಅಪೇಕ್ಷಿತ ಫಲಿತಾಂಶವಾಗಿದ್ದಾಗ, ಒಂದು ಮಾನದಂಡವನ್ನು ಇನ್ನೊಂದರ ಮೇಲೆ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಲ್ಲ ಎಂದು ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಬದಲಿಗೆ, ಅತ್ಯಂತ ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ನ್ಯೂಕ್ಲಿಯೋಟೈಡ್ ಪರ್ಯಾಯ ಮಾದರಿಯಾದ ಜಿಟಿಆರ್ + ಐ + ಜಿ ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದರಿಂದ, ಮರದ ಟೋಪೋಲಜಿ ಮತ್ತು ಪೂರ್ವಜರ ಅನುಕ್ರಮಗಳ ತೀರ್ಮಾನಕ್ಕೆ ಇದೇ ರೀತಿಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಡಿಎನ್ಎ/ಅಮಿನೋ ಆಸಿಡ್ ಸಮೀಪದ ಅನುಕ್ರಮ ಜೋಡಣೆ, ಬಹು ಅನುಕ್ರಮ ಜೋಡಣೆ, ಮಾದರಿ-ಪರೀಕ್ಷೆ (ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾದ ಪರ್ಯಾಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವುದು) ಮತ್ತು ಗರಿಷ್ಠ ಸಂಭವನೀಯತೆ ಮತ್ತು ಬೇಯೇಶಿಯನ್ ತೀರ್ಮಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಫೈಲೋಜೆನಿ ಪುನರ್ನಿರ್ಮಾಣ ಸೇರಿದಂತೆ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಮರಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಸಮಗ್ರ ಹಂತ-ಹಂತದ ಶಿಷ್ಟಾಚಾರವು ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ಎಕ್ಸ್ಚೇಂಜ್ನಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿದೆ. 3ಡಿ ಯಲ್ಲಿ ಅನುಕ್ರಮಗಳಿಗೆ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸಲು ಆಯಾಮ ಕಡಿತವನ್ನು ಮಾಡಲು ಇಂಟರ್ಪೊಲೇಟಿವ್ ಜಾಯಿನಿಂಗ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುವ ಬಹುಆಯಾಮದ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ತಂತ್ರವನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು, ಮತ್ತು ನಂತರ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಫಲಿತಾಂಶದ ಮೇಲೆ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಮರವನ್ನು ನಕ್ಷೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಉತ್ತಮ ಮರವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಫಲಿತಾಂಶದೊಂದಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಮರದ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವುದು ಎಲ್ಲಾ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಂತೆ, ಅಕ್ಷರ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ಫೈಲೋಜೆನಿಗಳ ಅಂದಾಜಿಗೆ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಫೈಲೋಜೆನಿ (ನೋಡಲ್ ಬೆಂಬಲ) ಯಲ್ಲಿನ ಪ್ರತಿ ಉಪ-ಮರಕ್ಕೆ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಅಥವಾ ಫೈಲೋಜೆನಿ ಇತರ ಸಂಭವನೀಯ ಮರಗಳಿಗಿಂತ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಮರಕ್ಕೆ ಬೆಂಬಲದ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಹಲವಾರು ವಿಧಾನಗಳಿವೆ (ಪರ್ಯಾಯ ಮರದ ಊಹೆಯ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು). ನೋಡಲ್ ಬೆಂಬಲ ಮರದ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸುವ ಅತ್ಯಂತ ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಧಾನವೆಂದರೆ ಮರದ ಮೇಲಿನ ಪ್ರತಿ ನೋಡ್ಗೆ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವುದು. ವಿಶಿಷ್ಟವಾಗಿ, ಕಡಿಮೆ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ನೋಡ್ ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿನ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಮಾನ್ಯವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ, ಮತ್ತು ಕ್ಲೇಡ್ನೊಳಗಿನ ಸಂಬಂಧಗಳು ಪರಿಹರಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ ಎಂದು ಸೂಚಿಸಲು ದೃಷ್ಟಿಗೋಚರವಾಗಿ ಪಾಲಿಟಮಿಯಲ್ಲಿ ಕುಸಿಯಬಹುದು. ಒಮ್ಮತದ ಮರ ನೋಡಲ್ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸುವ ಅನೇಕ ವಿಧಾನಗಳು ಬಹು ಫೈಲೋಜೆನಿಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ. ಒಮ್ಮತದ ಮರವು ಮರಗಳ ಗುಂಪಿನ ನಡುವೆ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲಾದ ನೋಡ್ಗಳನ್ನು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ಒಮ್ಮತದಲ್ಲಿ, ಪ್ರತಿ ಮರದಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುವ ನೋಡ್ಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ತೋರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಉಳಿದವು ಪರಿಹರಿಸಲಾಗದ ಪಾಲಿಟಮಿಯಲ್ಲಿ ಕುಸಿಯುತ್ತವೆ. ಬಹುಮತ-ನಿಯಮ ಒಮ್ಮತದ ಮರದಂತಹ ಕಡಿಮೆ ಸಂಪ್ರದಾಯವಾದಿ ವಿಧಾನಗಳು, ಪರಿಗಣನೆಯಲ್ಲಿರುವ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಶೇಕಡಾವಾರು ಮರಗಳಿಂದ (ಕನಿಷ್ಠ 50 ಪ್ರತಿಶತದಷ್ಟು) ಬೆಂಬಲಿತವಾದ ನೋಡ್ಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಗರಿಷ್ಠ ಪಾರ್ಸಿಮನಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ, ಒಂದೇ ಪಾರ್ಸಿಮನಿ ಸ್ಕೋರ್ ಹೊಂದಿರುವ ಅನೇಕ ಮರಗಳು ಇರಬಹುದು. ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ಒಮ್ಮತದ ಮರವು ಎಲ್ಲಾ ಸಮಾನ ಪಾರ್ಸಿಮೋನಿಯಸ್ ಮರಗಳಲ್ಲಿ ಯಾವ ನೋಡ್ಗಳು ಕಂಡುಬರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಯಾವ ನೋಡ್ಗಳು ಭಿನ್ನವಾಗಿರುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಬಯೇಸಿಯನ್ ತೀರ್ಮಾನದೊಂದಿಗೆ ಪುನರ್ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ ಫೈಲೋಜೆನಿಗಳ ಮೇಲಿನ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಒಮ್ಮತದ ಮರಗಳನ್ನು ಸಹ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ (ಕೆಳಗೆ ನೋಡಿ). ಬೂಟ್ಸ್ಟ್ರ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಜಾಕ್ನಿಫಿಂಗ್ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳಲ್ಲಿ, ಬೂಟ್ಸ್ಟ್ರ್ಯಾಪ್ ಎಂಬುದು ಮೂಲ ದತ್ತಾಂಶದ ನಕಲಿ ನಕಲುಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅಜ್ಞಾತ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ದತ್ತಾಂಶದ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಊಹಿಸುವ ಒಂದು ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, 100 ದತ್ತಾಂಶ ಬಿಂದುಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ನೀಡಿದರೆ, ಸೂಡೊರೆಪ್ಲಿಕೇಟ್ ಎಂದರೆ ಮೂಲ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ಮಾದರಿ ಮಾಡಲಾದ ಅದೇ ಗಾತ್ರದ (100 ಅಂಕಗಳು) ದತ್ತಾಂಶ ಗುಂಪಾಗಿದ್ದು, ಅದನ್ನು ಬದಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅಂದರೆ, ಪ್ರತಿ ಮೂಲ ದತ್ತಾಂಶ ಬಿಂದುವನ್ನು ಸೂಡೊರೆಪ್ಲಿಕೇಟ್ನಲ್ಲಿ ಒಂದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಬಾರಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಬಹುದು, ಅಥವಾ ಇಲ್ಲ. ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಬೆಂಬಲವು ಮೂಲ ದತ್ತಾಂಶವು ಸೂಡೊರೆಪ್ಲಿಕೇಟ್ಗಳ ದೊಡ್ಡ ಗುಂಪಿಗೆ ಹೋಲುವ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆಯೇ ಎಂಬುದರ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿ, ಅಕ್ಷರದ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ನ ಕಾಲಮ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಬೂಟ್ಸ್ಟ್ರಾಪಿಂಗ್ ಅನ್ನು ನಡೆಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ಸೂಡೊರೆಪ್ಲಿಕೇಟ್ ಮೂಲ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ನಿಂದ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ಮಾದರಿ ಮಾಡಲಾದ ಒಂದೇ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಪ್ರಭೇದಗಳು (ಸಾಲುಗಳು) ಮತ್ತು ಅಕ್ಷರಗಳನ್ನು (ಕಾಲಮ್ಗಳು) ಬದಲಿಯಾಗಿ ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಮೂಲ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ಫೈಲೋಜೆನಿಯನ್ನು ಪುನರ್ನಿರ್ಮಿಸಲು ಬಳಸುವ ಅದೇ ವಿಧಾನಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರತಿ ಸೂಡೊರೆಪ್ಲಿಕೇಟ್ನಿಂದ ಫೈಲೋಜೆನಿಯನ್ನು ಪುನರ್ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಫೈಲೋಜೆನಿಯಲ್ಲಿನ ಪ್ರತಿ ನೋಡ್ಗೆ, ನೋಡಲ್ ಬೆಂಬಲವು ಆ ನೋಡ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಸೂಡೊರೆಪ್ಲಿಕೇಟ್ಗಳ ಶೇಕಡಾವಾರು ಪ್ರಮಾಣವಾಗಿದೆ. ಬೂಟ್ಸ್ಟ್ರ್ಯಾಪ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ತೀವ್ರತೆಯನ್ನು ತಿಳಿದಿರುವ ವಿಕಸನೀಯ ಇತಿಹಾಸಗಳೊಂದಿಗೆ ವೈರಲ್ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ, 70 ಪ್ರತಿಶತ ಬೂಟ್ಸ್ಟ್ರ್ಯಾಪ್ ಬೆಂಬಲವು ಕ್ಲೇಡ್ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದೆ ಎಂಬ 95 ಪ್ರತಿಶತ ಸಂಭವನೀಯತೆಗೆ ಅನುರೂಪವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಕಂಡುಹಿಡಿದಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಇದನ್ನು ಆದರ್ಶ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸಲಾಯಿತು (ಉದಾ. ವಿಕಸನೀಯ ದರಗಳಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ಬದಲಾವಣೆಯಿಲ್ಲ, ಸಮ್ಮಿತೀಯ ಫೈಲೋಜೆನಿಗಳು). ಆಚರಣೆಯಲ್ಲಿ, 70 ಪ್ರತಿಶತಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬೆಂಬಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಸಂಶೋಧಕ ಅಥವಾ ಓದುಗರಿಗೆ ಬಿಡಲಾಗುತ್ತದೆ. 70 ಪ್ರತಿಶತಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ನೋಡ್ಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪರಿಹರಿಸಲಾಗದ ನೋಡ್ಗಳೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಜಾಕ್ನಿಫಿಂಗ್ ಇದೇ ರೀತಿಯ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವಾಗಿದೆ, ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ನ ಕಾಲಮ್ಗಳನ್ನು ಬದಲಿಸದೆ ಸ್ಯಾಂಪಲ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸೂಡೊರೆಪ್ಲಿಕೇಟ್ಗಳನ್ನು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಉಪ ಮಾದರಿ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಉತ್ಪಾದಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ-ಉದಾಹರಣೆಗೆ, "10 ಪ್ರತಿಶತ ಜಾಕ್ನೈಫ್" ನೋಡಲ್ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ನ 10 ಪ್ರತಿಶತದಷ್ಟು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅನೇಕ ಬಾರಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಬಯೇಸಿಯನ್ ತೀರ್ಮಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಫೈಲೋಜೆನಿಗಳ ನಂತರದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಪುನರ್ನಿರ್ಮಾಣವು ಒಂದೇ "ಅತ್ಯುತ್ತಮ" ಮರಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ದತ್ತಾಂಶ ಮತ್ತು ವಿಕಾಸಾತ್ಮಕ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನೀಡಿದ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಭವನೀಯ ಮರಗಳ ಹಿಂಭಾಗದ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಹಿಂಭಾಗದ ವಿತರಣೆಯಲ್ಲಿರುವ ಮರಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅನೇಕ ವಿಭಿನ್ನ ಸ್ಥಳಾಕೃತಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ. ಇನ್ಪುಟ್ ದತ್ತಾಂಶವು ರೂಪಾಂತರ ಆಲೀಲಿಕ್ ಆವರ್ತನ ದತ್ತಾಂಶ (ವಿಎಎಫ್) ಆಗಿದ್ದಾಗ, EXACT ಉಪಕರಣವು ಸಂಪೂರ್ಣ ಮರದ ಜಾಗವನ್ನು ಸಮಗ್ರವಾಗಿ ಹುಡುಕುವ ಮೂಲಕ, ಸಣ್ಣ, ಜೈವಿಕವಾಗಿ ಸೂಕ್ತವಾದ ಮರದ ಗಾತ್ರಗಳಿಗೆ ಮರಗಳ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಬಹುದು. ಹೆಚ್ಚಿನ ಬೇಯೇಶಿಯನ್ ತೀರ್ಮಾನ ವಿಧಾನಗಳು ಮಾರ್ಕೊವ್-ಸರಪಳಿ ಮಾಂಟೆ ಕಾರ್ಲೊ ಪುನರಾವರ್ತನೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ, ಮತ್ತು ಈ ಸರಪಳಿಯ ಆರಂಭಿಕ ಹಂತಗಳನ್ನು ಫೈಲೋಜೆನಿಯ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಪುನರ್ನಿರ್ಮಾಣಗಳೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಸರಪಳಿಯಲ್ಲಿ ಆರಂಭಿಕವಾಗಿ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಮರಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸುಟ್ಟುಹೋದಂತೆ ತಿರಸ್ಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಬಯೇಸಿಯನ್ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ನೋಡಲ್ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವ ಅತ್ಯಂತ ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಧಾನವೆಂದರೆ ನೋಡ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಹಿಂಭಾಗದ ವಿತರಣೆಯಲ್ಲಿ (ಪೋಸ್ಟ್-ಬರ್ನ್-ಇನ್) ಮರಗಳ ಶೇಕಡಾವಾರು ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕುವುದು. ಬಯೇಸಿಯನ್ ತೀರ್ಮಾನದಲ್ಲಿನ ನೋಡ್ಗೆ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಬೆಂಬಲವು ದತ್ತಾಂಶ ಮತ್ತು ವಿಕಾಸಾತ್ಮಕ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನೀಡಿದರೆ ಕ್ಲೇಡ್ ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದೆ ಎಂಬ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ನೋಡ್ ಅನ್ನು ಬೆಂಬಲಿತವಾಗಿ ಸ್ವೀಕರಿಸುವ ಮಿತಿಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬೂಟ್ಸ್ಟ್ರಾಪಿಂಗ್ಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಹಂತ ಎಣಿಕೆಯ ವಿಧಾನಗಳು ಬ್ರೆಮರ್ ಬೆಂಬಲವು ಕ್ಲೇಡ್ ಅನ್ನು ವಿರೋಧಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಾದ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಹಂತಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಎಣಿಸುತ್ತದೆ. ನ್ಯೂನತೆಗಳು ಈ ಕ್ರಮಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ತನ್ನದೇ ಆದ ದೌರ್ಬಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸಣ್ಣ ಅಥವಾ ದೊಡ್ಡ ಕ್ಲೇಡ್ಗಳು ಮಧ್ಯಮ ಗಾತ್ರದ ಕ್ಲೇಡ್ಗಳಿಗಿಂತ ದೊಡ್ಡ ಬೆಂಬಲ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಆಕರ್ಷಿಸುತ್ತವೆ, ಸರಳವಾಗಿ ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಟ್ಯಾಕ್ಸಾದ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ. ಬೂಟ್ಸ್ಟ್ರ್ಯಾಪ್ ಬೆಂಬಲವು ಕ್ಲೇಡ್ನ ನಿಜವಾದ ಅಸ್ತಿತ್ವಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಶಬ್ದದ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ನೋಡ್ ಬೆಂಬಲದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಂದಾಜುಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಮಿತಿಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಹಾರಗಳು ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತಿರುವ ವರ್ಗಗಳ ನಡುವಿನ ನಿಜವಾದ ಸಂಬಂಧಗಳು ಈಗಾಗಲೇ ತಿಳಿದಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ (ಇದು ಪ್ರಯೋಗಾಲಯದ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ಬ್ಯಾಕ್ಟೀರಿಯಾ ಅಥವಾ ವೈರಸ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಭವಿಸಬಹುದು) ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಊಹೆಯು ನಿಖರವಾಗಿದೆಯೇ ಅಥವಾ ಇಲ್ಲವೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಅಳೆಯಲು ಯಾವುದೇ ಮಾರ್ಗವಿಲ್ಲ. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಸಿಸ್ಟ್ ಸಾಧಿಸಲು ಆಶಿಸಬಹುದಾದ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಫಲಿತಾಂಶವೆಂದರೆ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಪುರಾವೆಗಳಿಂದ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಬೆಂಬಲಿತವಾದ ಕೊಂಬೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಮರ. ಹಲವಾರು ಸಂಭಾವ್ಯ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲಾಗಿದೆಃ ಹೋಮೋಪ್ಲಾಸಿ ಕೆಲವು ಪಾತ್ರಗಳು ಇತರರಿಗಿಂತ ಒಮ್ಮುಖವಾಗಿ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ; ತಾರ್ಕಿಕವಾಗಿ, ಅಂತಹ ಪಾತ್ರಗಳಿಗೆ ಮರದ ಪುನರ್ನಿರ್ಮಾಣದಲ್ಲಿ ಕಡಿಮೆ ತೂಕವನ್ನು ನೀಡಬೇಕು. ವಿಕಸನದ ಮಾದರಿಯ ರೂಪದಲ್ಲಿ ತೂಕವನ್ನು ಆಣ್ವಿಕ ದತ್ತಾಂಶಗಳ ಸೆಟ್ಗಳಿಂದ ಊಹಿಸಬಹುದು, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಅವುಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಗರಿಷ್ಠ ಸಂಭವನೀಯತೆ ಅಥವಾ ಬೇಯೇಶಿಯನ್ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಆಣ್ವಿಕ ಅನುಕ್ರಮಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ, ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿರುವ ವರ್ಗವು ಗಣನೀಯವಾಗಿ ಬೇರೆಯಾದಾಗ ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯು ಉಲ್ಬಣಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಎರಡು ವರ್ಗಗಳ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ನಂತರದ ಸಮಯವು ಹೆಚ್ಚಾದಂತೆ, ಒಂದೇ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ಅನೇಕ ಬದಲಿಗಳ ಸಂಭವನೀಯತೆ, ಅಥವಾ ಹಿಂದಿನ ರೂಪಾಂತರಗಳು, ಇವೆಲ್ಲವೂ ಹೋಮೋಪ್ಲಾಸಿಸ್ಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತವೆ. ರೂಪವಿಜ್ಞಾನದ ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕಾಗಿ, ದುರದೃಷ್ಟವಶಾತ್, ಒಮ್ಮುಖವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವ ಏಕೈಕ ವಸ್ತುನಿಷ್ಠ ಮಾರ್ಗವೆಂದರೆ ಮರದ ನಿರ್ಮಾಣ-ಸ್ವಲ್ಪ ವೃತ್ತಾಕಾರದ ವಿಧಾನ. ಹಾಗಿದ್ದರೂ, ಏಕರೂಪದ ಅಕ್ಷರಗಳ ತೂಕವು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಉತ್ತಮ-ಬೆಂಬಲಿತ ಮರಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಒಂದು ದಿಕ್ಕಿನಲ್ಲಿ ಇನ್ನೊಂದು ದಿಕ್ಕಿನಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ತೂಕದ ಬದಲಾವಣೆಗಳಿಂದ ಮತ್ತಷ್ಟು ಪರಿಷ್ಕರಣೆಯನ್ನು ತರಬಹುದು; ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಎದೆಗೂಡಿನ ರೆಕ್ಕೆಗಳ ಉಪಸ್ಥಿತಿಯು ಪಿಟರಿಗೋಟ್ ಕೀಟಗಳ ನಡುವೆ ಸ್ಥಾನವನ್ನು ಖಾತ್ರಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ, ರೆಕ್ಕೆಗಳು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಎರಡನೆಯದಾಗಿ ಕಳೆದುಹೋದರೂ, ಅವು ಒಂದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಬಾರಿ ಗಳಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿವೆ ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ಯಾವುದೇ ಪುರಾವೆಗಳಿಲ್ಲ. ಸಮತಲ ವಂಶವಾಹಿ ವರ್ಗಾವಣೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ಜೀವಿಗಳು ವಂಶವಾಹಿಗಳನ್ನು ಎರಡು ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಆನುವಂಶಿಕವಾಗಿ ಪಡೆಯಬಹುದುಃ ಲಂಬ ವಂಶವಾಹಿ ವರ್ಗಾವಣೆ ಮತ್ತು ಸಮತಲ ವಂಶವಾಹಿ ವರ್ಗಾವಣೆ. ಲಂಬ ವಂಶವಾಹಿ ವರ್ಗಾವಣೆಯು ಪೋಷಕರಿಂದ ಸಂತತಿಗೆ ವಂಶವಾಹಿಗಳ ವರ್ಗಾವಣೆಯಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧವಿಲ್ಲದ ಜೀವಿಗಳ ನಡುವೆ ವಂಶವಾಹಿಗಳು ಹಾರಿದಾಗ ಸಮತಲವಾದ (ಪಾರ್ಶ್ವ ಎಂದು ಸಹ ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ) ವಂಶವಾಹಿ ವರ್ಗಾವಣೆಯು ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಪ್ರೊಕಾರ್ಯೋಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿದ್ಯಮಾನವಾಗಿದೆ; ಇದಕ್ಕೆ ಉತ್ತಮ ಉದಾಹರಣೆಯೆಂದರೆ ವಿವಿಧ ಬ್ಯಾಕ್ಟೀರಿಯಾಗಳ ನಡುವಿನ ವಂಶವಾಹಿ ವಿನಿಮಯದ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಪಡೆದ ಪ್ರತಿಜೀವಕ ಪ್ರತಿರೋಧವು ಬಹು-ಔಷಧ-ನಿರೋಧಕ ಬ್ಯಾಕ್ಟೀರಿಯಾದ ಪ್ರಭೇದಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಯುಕಾರ್ಯೋಟ್ಗಳ ನಡುವೆ ಸಮತಲವಾದ ಜೀನ್ ವರ್ಗಾವಣೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಸಹ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ದಾಖಲಿಸಲಾಗಿದೆ. ಸಮತಲ ಜೀನ್ ವರ್ಗಾವಣೆಯು ಜೀವಿಗಳ ಫೈಲೋಜೆನಿಗಳ ನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಸಂಕೀರ್ಣಗೊಳಿಸಿದೆ ಮತ್ತು ವಿಕಸನೀಯ ಮರಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಬಳಸುವ ಜೀನ್ಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ಜೀವಿಗಳ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗುಂಪುಗಳಲ್ಲಿ ಫೈಲೋಜೆನಿಯಲ್ಲಿನ ಅಸಮಂಜಸತೆಗಳು ವರದಿಯಾಗಿವೆ. ಯಾವ ವಂಶವಾಹಿಗಳನ್ನು ಲಂಬವಾಗಿ ಸ್ವಾಧೀನಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಯಾವುದನ್ನು ಅಡ್ಡಲಾಗಿ ಸ್ವಾಧೀನಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವ ಏಕೈಕ ಮಾರ್ಗವೆಂದರೆ ಒಟ್ಟಿಗೆ ಆನುವಂಶಿಕವಾಗಿ ಪಡೆದ ಅತಿದೊಡ್ಡ ವಂಶವಾಹಿಗಳನ್ನು ಲಂಬವಾಗಿ ಆನುವಂಶಿಕವಾಗಿ ಪಡೆಯಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಪಾರ್ಸಿಮೋನಿಯಸ್ ಆಗಿ ಭಾವಿಸುವುದು; ಇದಕ್ಕೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ವಂಶವಾಹಿಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಹೈಬ್ರಿಡ್ಸ್, ಸ್ಪೆಸಿಯೇಷನ್, ಇಂಟ್ರೋಗ್ರೆಶನ್ಸ್ ಮತ್ತು ಅಪೂರ್ಣ ವಂಶಾವಳಿ ವಿಂಗಡಣೆ ಕ್ಲ್ಯಾಡಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ನ ಗಣಿತದ ಮಾದರಿಯ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಮೂಲ ಊಹೆಯು ಪ್ರಭೇದಗಳು ದ್ವಿಭಾಜಿತ ಶೈಲಿಯಲ್ಲಿ ಅಚ್ಚುಕಟ್ಟಾಗಿ ವಿಭಜನೆಯಾಗುವ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯಾಗಿದೆ. ಅಂತಹ ಊಹೆಯು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿದ್ದರೂ (ಅಡ್ಡಲಾಗಿ ಸಮತಲವಾದ ಜೀನ್ ವರ್ಗಾವಣೆ, ಮೇಲೆ ನೋಡಿ), ಪ್ರಭೇದವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಕ್ರಮಬದ್ಧವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಕ್ಲ್ಯಾಡಿಸ್ಟಿಕ್ ವಿಧಾನವನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಿದಾಗಿನಿಂದ ಸಂಶೋಧನೆಯು, ಒಂದು ಕಾಲದಲ್ಲಿ ಅಪರೂಪವೆಂದು ಭಾವಿಸಲಾಗಿದ್ದ ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಪ್ರಭೇದವು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸಸ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಕಷ್ಟು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ ಎಂದು ತೋರಿಸಿದೆ. ಪ್ಯಾರಾಫೈಲೆಟಿಕ್ ಪ್ರಭೇದವು ಸಹ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ, ಇದು ದ್ವಿಭಾಜಿತ ಮಾದರಿಯ ಊಹೆಯನ್ನು ಸೂಕ್ತವಲ್ಲದಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಮರಗಳ ಬದಲಿಗೆ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಜಾಲಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಒಳನುಸುಳುವಿಕೆಯು ಜೀನ್ಗಳನ್ನು ವಿಭಿನ್ನ ಪ್ರಭೇದಗಳ ನಡುವೆ ಮತ್ತು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಕುಲಗಳ ನಡುವೆ ಚಲಿಸಬಹುದು, ಇದು ಜೀನ್ಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಸಂಕೀರ್ಣಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ವಿದ್ಯಮಾನವು "ಅಪೂರ್ಣ ವಂಶಾವಳಿಯನ್ನು ವಿಂಗಡಿಸಲು" ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು ಮತ್ತು ಇದು ಹಲವಾರು ಗುಂಪುಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿದ್ಯಮಾನವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸಲಾಗಿದೆ. ಜಾತಿ ಮಟ್ಟದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಇದನ್ನು ದೊಡ್ಡ ಮಾದರಿ ಅಥವಾ ಉತ್ತಮ ಸಂಪೂರ್ಣ ಜೀನೋಮ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಮೂಲಕ ನಿಭಾಯಿಸಬಹುದು. ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ, ನಿಕಟ ಸಂಬಂಧವಿಲ್ಲದ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಸೀಮಿತಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ಆಗಾಗ್ಗೆ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆಣ್ವಿಕ ಜೀವಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿ ಸುಧಾರಿತ ಅನುಕ್ರಮ ತಂತ್ರಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಿಂದಾಗಿ, ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಊಹೆಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು (ಡಿಎನ್ಎ ಅಥವಾ ಅಮೈನೋ ಆಮ್ಲ ಅನುಕ್ರಮಗಳು) ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸಂಪೂರ್ಣ ಮೈಟೊಕಾಂಡ್ರಿಯದ ಜೀನೋಮ್ಗಳ (ಅನೇಕ ಪ್ರಾಣಿಗಳಲ್ಲಿ ~ 16,000 ನ್ಯೂಕ್ಲಿಯೋಟೈಡ್ಗಳು) ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಪಾತ್ರದ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಅಧ್ಯಯನಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು ಅಪರೂಪವೇನಲ್ಲ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅಕ್ಷರಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಟ್ಯಾಕ್ಸಾಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದು ಹೆಚ್ಚು ಮುಖ್ಯ ಎಂದು ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ಗಳು ತೋರಿಸಿವೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಅಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಟ್ಯಾಕ್ಸಾಗಳಿರುವುದರಿಂದ, ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ದೃಢವಾದ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಮರವಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಭಾಗಶಃ ಉದ್ದವಾದ ಕೊಂಬೆಗಳ ಒಡೆಯುವಿಕೆಯಿಂದಾಗಿರಬಹುದು. ಮರದ ಪುನರ್ನಿರ್ಮಾಣದ ನಿಖರತೆಯ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ಮತ್ತೊಂದು ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶವೆಂದರೆ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿದ ದತ್ತಾಂಶವು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಸಂಕೇತವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆಯೇ ಎಂಬುದು, ಈ ಪದವನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ಬದಲಾಗುವುದಕ್ಕೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ ನಿಕಟವಾದ ಸಂಬಂಧಿತ ವರ್ಗದಲ್ಲಿ ಒಂದೇ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಲು ನಿಧಾನವಾಗಿ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆಯೇ ಎಂದು ಸೂಚಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಸಿಗ್ನಲ್ಗಾಗಿ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿವೆ. ನಿರಂತರ ಅಕ್ಷರಗಳು ನಿರಂತರತೆಯನ್ನು ಮಾದರಿ ಮಾಡುವ ರೂಪವಿಜ್ಞಾನದ ಅಕ್ಷರಗಳು ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಸಂಕೇತವನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು, ಆದರೆ ಅವುಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಅಕ್ಷರಗಳಾಗಿ ಸಂಕೇತಿಸುವುದು ಕಷ್ಟ. ಹಲವಾರು ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗಿದೆ, ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು ಗ್ಯಾಪ್ ಕೋಡಿಂಗ್, ಮತ್ತು ಗ್ಯಾಪ್ ಕೋಡಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಿವೆ. ಗ್ಯಾಪ್ ಕೋಡಿಂಗ್ನ ಮೂಲ ರೂಪದಲ್ಲಿಃ ಒಂದು ಅಕ್ಷರಕ್ಕೆ ಗುಂಪು ಎಂದರೆ ಮೊದಲು ಗಾತ್ರದಿಂದ ಆದೇಶಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸಮೂಹದೊಳಗಿನ ಪ್ರಮಾಣಿತ ವಿಚಲನವನ್ನು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮತ್ತು ಪಕ್ಕದ ವಿಧಾನಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಈ ಪ್ರಮಾಣಿತ ವಿಚಲನಕ್ಕೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಹೋಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪಕ್ಕದ ಸಾಧನಗಳ ಯಾವುದೇ ಜೋಡಿಯನ್ನು ವಿಭಿನ್ನವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವಿಭಿನ್ನ ಪೂರ್ಣಾಂಕ ಅಂಕಗಳನ್ನು ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಗುಂಪಿನೊಳಗಿನ ಪ್ರಮಾಣಿತ ವಿಚಲನಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ "ಅಂತರ" ದಿಂದ ಬೇರ್ಪಡಿಸಿದರೆ. ಕೆಲವು ಅನಿಯಂತ್ರಿತ ಸ್ಥಿರಾಂಕ. ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ವರ್ಗಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿದರೆ, ವರ್ಗಗಳ ನಡುವಿನ ಅಂತರವು ಎಷ್ಟು ಚಿಕ್ಕದಾಗುತ್ತದೆಯೆಂದರೆ ಎಲ್ಲಾ ಮಾಹಿತಿಯೂ ಕಳೆದುಹೋಗುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯೀಕೃತ ಗ್ಯಾಪ್ ಕೋಡಿಂಗ್ ಎಲ್ಲಾ ಟ್ಯಾಕ್ಸಾಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಒಂದು ಗುಂಪನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುವ ಬದಲು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಜೋಡಿ ಟ್ಯಾಕ್ಸಾಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸುವ ಮೂಲಕ ಆ ಸಮಸ್ಯೆಯ ಸುತ್ತ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ದತ್ತಾಂಶವು ಕಾಣೆಯಾಗಿದೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ಮರವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವಾಗ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಹೆಚ್ಚಿನ ದತ್ತಾಂಶವು, ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಬರುವ ಮರವು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಕಾಣೆಯಾದ ದತ್ತಾಂಶವು ಕೇವಲ ಕಡಿಮೆ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಹಾನಿಕಾರಕವಲ್ಲ, ಆದಾಗ್ಯೂ ಕಾಣೆಯಾದ ಹೆಚ್ಚಿನ ದತ್ತಾಂಶವು ಸಣ್ಣ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಟ್ಯಾಕ್ಸಾಗಳಲ್ಲಿರುವಾಗ ಪರಿಣಾಮವು ಹೆಚ್ಚು. ಕಾಣೆಯಾದ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸಣ್ಣ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಅಕ್ಷರಗಳಲ್ಲಿ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುವುದು ಹೆಚ್ಚು ದೃಢವಾದ ಮರವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಪಳೆಯುಳಿಕೆಗಳ ಪಾತ್ರವು ಅನೇಕ ಪಾತ್ರಗಳು ಭ್ರೂಣಶಾಸ್ತ್ರೀಯ, ಅಥವಾ ಮೃದು-ಅಂಗಾಂಶ ಅಥವಾ ಆಣ್ವಿಕ ಪಾತ್ರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವುದರಿಂದ (ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿ) ಎಂದಿಗೂ ಪಳೆಯುಳಿಕೆಗೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ, ಮತ್ತು ಪಳೆಯುಳಿಕೆಗಳ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವು ಜೀವಂತ ವರ್ಗಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ಅಳಿವಿನಂಚಿನಲ್ಲಿರುವ ವರ್ಗವು ಬಹುತೇಕ ಏಕರೂಪವಾಗಿ ಜೀವಂತ ವರ್ಗಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಕಾಣೆಯಾದ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ಮಿತಿಗಳ ಹೊರತಾಗಿಯೂ, ಪಳೆಯುಳಿಕೆಗಳ ಸೇರ್ಪಡೆಯು ಅಮೂಲ್ಯವಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಅವು ಮರಗಳ ವಿರಳ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ, ಉದ್ದವಾದ ಕೊಂಬೆಗಳನ್ನು ಒಡೆಯುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಮಧ್ಯಂತರ ಪಾತ್ರದ ಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿಸುತ್ತವೆ; ಹೀಗಾಗಿ, ಪಳೆಯುಳಿಕೆ ಟ್ಯಾಕ್ಸಾಗಳು ಮರದ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ಗೆ ಆಧುನಿಕ ಟ್ಯಾಕ್ಸಾಗಳಷ್ಟೇ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡುತ್ತವೆ. ಪಳೆಯುಳಿಕೆಗಳು ವಂಶಾವಳಿಯ ವಯಸ್ಸನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಹೀಗಾಗಿ ಮರವು ಸ್ಟ್ರಾಟಿಗ್ರಾಫಿಕ್ ದಾಖಲೆಯೊಂದಿಗೆ ಎಷ್ಟು ಸ್ಥಿರವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ; ಸ್ಟ್ರಾಟೋಕ್ಲ್ಯಾಡಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಜಾತಿವಿಜ್ಞಾನದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಡೇಟಾ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ಗಳಲ್ಲಿ ವಯಸ್ಸಿನ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ. ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ಸ್ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ಗಳ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಸಹ ನೋಡಿ ಬಯೇಸಿಯನ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಬಯೋಇನ್ಫರ್ಮ್ಯಾಟಿಕ್ಸ್ ಕ್ಲಾಡಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಬಯಾಲಜಿ ಡಿಸ್ಕ್-ಕವರಿಂಗ್ ವಿಧಾನ ಎವಲ್ಯೂಷನರಿ ಡೈನಾಮಿಕ್ಸ್ ಮೈಕ್ರೋಬಿಯಲ್ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ಸ್ ಪಿಹೆಚ್. ವೈ. ಎಲ್. ಐ. ಪಿ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ತುಲನಾತ್ಮಕ ವಿಧಾನಗಳು ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಟ್ರೀ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ಸ್ ಪಾಪ್ಯುಲೇಶನ್ ಜೆನೆಟಿಕ್ಸ್ ಕ್ವಾಂಟಿಟೇಟಿವ್ ಕಂಪ್ಯಾರೇಟಿವ್ ಲಿಂಗ್ವಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಸ್ಟ್ಯಾಟಿಸ್ಟಿಕಲ್ ಕ್ಲಾಸಿಫಿಕೇಷನ್ ಸಿಸ್ಟಮೆಟಿಕ್ಸ್ ಟ್ಯಾಕ್ಸಾನಮಿ (ಬಯಾಲಜಿ) ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಮತ್ತಷ್ಟು ಓದುವಿಕೆ ಬಾಹ್ಯ ಕೊಂಡಿಗಳು ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ಸ್