Source attribution
ಸಾಂಕ್ರಾಮಿಕ ರೋಗಶಾಸ್ತ್ರ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ, ಮೂಲ ಗುಣಲಕ್ಷಣವು ಜನಸಂಖ್ಯೆ, ವ್ಯಕ್ತಿ ಅಥವಾ ಸ್ಥಳದಂತಹ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮೂಲದಿಂದ ಸಾಂಕ್ರಾಮಿಕ ರೋಗದ ಹರಡುವಿಕೆಯನ್ನು ಪುನರ್ನಿರ್ಮಿಸುವ ಉದ್ದೇಶದಿಂದ ವಿಧಾನಗಳ ಒಂದು ವರ್ಗವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ಮತ್ತೊಂದು ಆತಿಥೇಯ ಪ್ರಭೇದದಿಂದ ಮನುಷ್ಯರಿಗೆ ಅಥವಾ ಒಂದು ಭೌಗೋಳಿಕ ಪ್ರದೇಶದಿಂದ ಇನ್ನೊಂದಕ್ಕೆ ದಾಟಿದ ಹೊಸ ರೋಗಕಾರಕದ ಮೂಲವನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಮೂಲ ಗುಣಲಕ್ಷಣ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಕಲುಷಿತ ನೀರಿನ ಪೂರೈಕೆಯಂತಹ ಆಹಾರದಿಂದ ಹರಡುವ ಸಾಂಕ್ರಾಮಿಕ ರೋಗದ ಹರಡುವಿಕೆಯ ಸಾಮಾನ್ಯ ಮೂಲವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಇದನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವ್ಯಕ್ತಿಯಿಂದ ಇನ್ನೊಬ್ಬರಿಗೆ ಸೋಂಕು ಹರಡುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ಮೂಲ ಗುಣಲಕ್ಷಣವನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು, ಅಂದರೆ, "ಯಾರಿಗೆ ಸೋಂಕು ತಗುಲಿತು". ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಆರೋಗ್ಯ ಕಣ್ಗಾವಲು ಮತ್ತು ಸಾಂಕ್ರಾಮಿಕ ರೋಗದ ಹರಡುವಿಕೆಯ ನಿರ್ವಹಣೆಯಲ್ಲಿ ಮೂಲ ಗುಣಲಕ್ಷಣವು ಪ್ರಮುಖ ಪಾತ್ರ ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಆಚರಣೆಯಲ್ಲಿ, ಇದು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ತೀರ್ಮಾನದ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿರುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಪ್ರಸರಣದ ಘಟನೆಗಳನ್ನು ವಿರಳವಾಗಿ ನೇರವಾಗಿ ಗಮನಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇದು ಹಿಂದಿನ ಕಾಲದಲ್ಲಿ ಸಂಭವಿಸಿರಬಹುದು. ಹೀಗಾಗಿ, ರೋಗದ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ವಿತರಣೆಯಂತಹ ಉಳಿದಿರುವ ಪುರಾವೆಗಳಿಂದ ಪ್ರಸರಣದ ಘಟನೆಗಳನ್ನು ಪುನರ್ನಿರ್ಮಿಸುವಾಗ ಅನಿವಾರ್ಯ ಮಟ್ಟದ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆ ಇರುತ್ತದೆ. ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಮೂಲ ಆಟ್ರಿಬ್ಯೂಷನ್ ಮಾದರಿಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಮಾದರಿ ನಿಯತಾಂಕಗಳಲ್ಲಿ ಗಣನೀಯ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸುವ ಬಯೇಸಿಯನ್ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಆಣ್ವಿಕ ಮೂಲ ಗುಣಲಕ್ಷಣವು ಮೂಲ ಗುಣಲಕ್ಷಣದ ಉಪಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದ್ದು, ಇದು ರೋಗಕಾರಕದ ಆಣ್ವಿಕ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ-ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಅದರ ನ್ಯೂಕ್ಲಿಯಿಕ್ ಆಸಿಡ್ ಜೀನೋಮ್-ಪ್ರಸರಣ ಘಟನೆಗಳನ್ನು ಪುನರ್ನಿರ್ಮಿಸಲು. ಅನೇಕ ಸಾಂಕ್ರಾಮಿಕ ರೋಗಗಳನ್ನು ಆನುವಂಶಿಕ ಅನುಕ್ರಮದ ಮೂಲಕ ವಾಡಿಕೆಯಂತೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲಾಗುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ನಿರೂಪಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಉಲ್ಲೇಖ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯದಲ್ಲಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾದ ತಳಿಗಳನ್ನು ಬೆಳೆಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ವೇಗವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕಾಯ-ಆಧಾರಿತ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳು ಅಥವಾ ಔಷಧ ಒಳಗಾಗುವಿಕೆ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಂತಹ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳಿಗಿಂತ ಗಣನೀಯವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಖರತೆಯಲ್ಲಿ ರೋಗಕಾರಕದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ತಳಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು. ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ಆನುವಂಶಿಕ (ಅಥವಾ ಸಂಪೂರ್ಣ ಜೀನೋಮ್) ಅನುಕ್ರಮ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಪ್ರಸರಣದ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಲು ವಿಶೇಷ ಗಣನೆಯ ವಿಧಾನಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ. ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಆಣ್ವಿಕ ಮೂಲ ಗುಣಲಕ್ಷಣವು ಆಣ್ವಿಕ ಸಾಂಕ್ರಾಮಿಕ ರೋಗಶಾಸ್ತ್ರದ ಹೆಚ್ಚು ಅಂತರಶಿಕ್ಷಣ ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದ್ದು, ಇದು ಗಣಿತದ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿ, ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಜೀವಶಾಸ್ತ್ರ, ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಆರೋಗ್ಯ ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಜೀವಶಾಸ್ತ್ರದ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು ಮತ್ತು ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಮೂಲ ಗುಣಲಕ್ಷಣಕ್ಕಾಗಿ ಆಣ್ವಿಕ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಎರಡು ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿ, ಸೋಂಕುಗಳನ್ನು ವಿಭಿನ್ನ "ಉಪವಿಧಗಳು" ಎಂದು ವರ್ಗೀಕರಿಸಬಹುದು, ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ಒಂದು ವಿಶಿಷ್ಟ ಆಣ್ವಿಕ ವೈವಿಧ್ಯಕ್ಕೆ ಅಥವಾ ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಪ್ರಭೇದಗಳ ಸಮೂಹಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಮೂಲ ಗುಣಲಕ್ಷಣವನ್ನು ನಂತರ ಉಪವಿಧಗಳ ಹೋಲಿಕೆಯಿಂದ ಊಹಿಸಬಹುದು. ಒಂದೇ ಉಪಪ್ರಕಾರಕ್ಕೆ ಸೇರಿದ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಸೋಂಕುಗಳು ನೇರ ಮೂಲ-ಸ್ವೀಕರಿಸುವವರ ಪ್ರಸರಣವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಸಾಂಕ್ರಾಮಿಕ ರೋಗಶಾಸ್ತ್ರಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿವೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಅವು ತಮ್ಮ ಸಾಮಾನ್ಯ ಪೂರ್ವಜರಿಂದ ಗಣನೀಯವಾಗಿ ವಿಕಸನಗೊಂಡಿಲ್ಲ. ಅಂತೆಯೇ, ನಿಜವಾದ ಮೂಲ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯು ಇತರ ಸಂಭಾವ್ಯ ಮೂಲಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ, ಸ್ವೀಕರಿಸುವವರ ಜನಸಂಖ್ಯೆಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಹೋಲುವ ಉಪವಿಧಗಳ ಆವರ್ತನಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ ಎಂದು ನಾವು ಭಾವಿಸುತ್ತೇವೆ. ಎರಡನೆಯದಾಗಿ, ವಿವಿಧ ಸೋಂಕುಗಳ ಆಣ್ವಿಕ (ಆನುವಂಶಿಕ) ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಮರವನ್ನು ಪುನರ್ನಿರ್ಮಿಸಲು ನೇರವಾಗಿ ಹೋಲಿಸಬಹುದು, ಇದು ಅವು ಸಾಮಾನ್ಯ ಪೂರ್ವಜರಿಂದ ಹೇಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಬರುವ ಫೈಲೋಜೆನಿಯು ಪ್ರಸರಣದ ಇತಿಹಾಸವನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಬಹುದು, ಮತ್ತು ಗೊಂದಲದ ಅಂಶಗಳಿಗೆ ಸರಿಹೊಂದಿಸಲು ವಿವಿಧ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಸಂಬಂಧಿತ ಕಳಂಕ ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಾಂಕ್ರಾಮಿಕ ರೋಗಗಳ ಪ್ರಸರಣದ ಅಪರಾಧೀಕರಣದಿಂದಾಗಿ, ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಆಣ್ವಿಕ ಮೂಲದ ಗುಣಲಕ್ಷಣವು ಮೂಲತಃ ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾದ ದತ್ತಾಂಶದ ವಿವಾದಾತ್ಮಕ ಬಳಕೆಯಾಗಿರಬಹುದು, ಸಂಭಾವ್ಯವಾಗಿ ಗಂಭೀರವಾದ ಕಾನೂನು ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಸಂಭಾವ್ಯ ಮೂಲಗಳೆಂದು ಗುರುತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಆಣ್ವಿಕ ಮೂಲ ಆಟ್ರಿಬ್ಯೂಷನ್ ತಂತ್ರಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮತ್ತು ಅನ್ವಯವು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಆರೋಗ್ಯ ಜವಾಬ್ದಾರಿಗಳು ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶ ಗೌಪ್ಯತೆಗೆ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಹಕ್ಕುಗಳ ನಡುವಿನ ವಿನಿಮಯವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು. ಸೂಕ್ಷ್ಮಜೀವಿಯ ಉಪಪ್ರಕಾರ ಅಥವಾ ಸ್ಟ್ರೈನ್ ಟೈಪಿಂಗ್ ಎಂಬುದು ಸೂಕ್ಷ್ಮಜೀವಿಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಉಪವಿಧಗಳಿಗೆ ನಿಯೋಜಿಸಲು ಪ್ರಯೋಗಾಲಯ ವಿಧಾನಗಳ ಬಳಕೆಯಾಗಿದೆ, ಇವು ವಿಭಿನ್ನ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ವರ್ಗೀಕರಣಗಳಾಗಿವೆ. ಉಪಪ್ರಕಾರಗಳಿಗೆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುವುದು ಮೂಲ ಗುಣಲಕ್ಷಣದ ಆಧಾರವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಸೋಂಕಿಗೆ ಒಳಗಾಗದ ಆತಿಥೇಯಕ್ಕೆ ಹರಡಿದಾಗ ರೋಗಕಾರಕವು ಕನಿಷ್ಠ ಬದಲಾವಣೆಗೆ ಒಳಗಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ನಾವು ಭಾವಿಸುತ್ತೇವೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಒಂದೇ ಉಪಪ್ರಕಾರದ ಸೋಂಕುಗಳು ಸಾಂಕ್ರಾಮಿಕ ರೋಗಶಾಸ್ತ್ರಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿವೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅಂದರೆ, ಒಂದು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚು ಇತ್ತೀಚಿನ ಪ್ರಸರಣ ಘಟನೆಗಳಿಂದ ಸಂಬಂಧಿಸಿವೆ. ರೋಗಕಾರಕದ ವಿಕಾಸದ ದರವು ಪ್ರಸರಣದ ದರಕ್ಕಿಂತ ನಿಧಾನವಾಗಿದ್ದರೆ, ಸಾಂಕ್ರಾಮಿಕ ರೋಗಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಸಮಯದ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ಗಮನಿಸಿದರೆ ರೋಗಕಾರಕವು ಹರಡುವಾಗ ಬದಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಎಂಬ ಊಹೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಮಂಜಸವಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಆತಿಥೇಯ ಎ ರೋಗಕಾರಕದಿಂದ ಸೋಂಕಿಗೆ ಒಳಗಾಗಿದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸೋಣ, ಅದನ್ನು ನಾವು ಉಪಪ್ರಕಾರ 1 ಎಂದು ವರ್ಗೀಕರಿಸಿದ್ದೇವೆ. ಉಪಪ್ರಕಾರ 2 ರೋಗಕಾರಕವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಆತಿಥೇಯ ಸಿ ಗಿಂತ ಉಪಪ್ರಕಾರ 1 ರೋಗಕಾರಕವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಆತಿಥೇಯ ಬಿ ಯಿಂದ ಅವರು ಸೋಂಕಿಗೆ ಒಳಗಾಗುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ (ಚಿತ್ರ 1). ಬೇರೆ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಆತಿಥೇಯ ಬಿ ಯಿಂದ ಹರಡುವಿಕೆಯು ಆತಿಥೇಯ ಸಿಯಲ್ಲಿನ ರೋಗಕಾರಕಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯು ಆತಿಥೇಯ ಎ ಗೆ ಹರಡಿದ ನಂತರ ಉಪಪ್ರಕಾರ 1 ರಿಂದ ಉಪಪ್ರಕಾರ 2 ಕ್ಕೆ ವಿಕಸನಗೊಂಡ ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಸಂಭವನೀಯತೆ ಇದ್ದರೆ ಹೆಚ್ಚು ಅಸ್ಪಷ್ಟ ವಿವರಣೆಯಾಗಿದೆ. ಇಂದು ಸಂಪೂರ್ಣ ಜೀನೋಮ್ ಅಥವಾ ಅದರ ಅನುಪಾತಗಳನ್ನು ಅನುಕ್ರಮಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸೂಕ್ಷ್ಮಜೀವಿಯ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅದರ ನ್ಯೂಕ್ಲಿಯೋಟೈಡ್ ಅನುಕ್ರಮದ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ನಿರೂಪಿಸಲು ಆನುವಂಶಿಕ ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಹೆಚ್ಚು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಆನುವಂಶಿಕ ಅನುಕ್ರಮವು ಉಲ್ಲೇಖ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯಗಳಲ್ಲಿ ಕೈಗೆಟಕುವ ಮತ್ತು ಸರ್ವತ್ರ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವಾಗುವ ಮೊದಲು ನಿರ್ಬಂಧದ ಉದ್ದದ ತುಣುಕು ಬಹುರೂಪತೆಯಂತಹ ಇತರ ಆಣ್ವಿಕ ವಿಧಾನಗಳು ಐತಿಹಾಸಿಕವಾಗಿ ಸೂಕ್ಷ್ಮಜೀವಿಯ ಉಪಪ್ರಕಾರದಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸಿವೆ. ಅನುಕ್ರಮ-ಆಧಾರಿತ ಬೆರಳಚ್ಚು ವಿಧಾನಗಳು ಇತರ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯ ವಿಧಾನಗಳಿಗಿಂತ (ಸೆರೋಟೈಪಿಂಗ್ ಅಥವಾ ಪಲ್ಸ್ಡ್-ಫೀಲ್ಡ್ ಜೆಲ್ ಎಲೆಕ್ಟ್ರೋಫೋರೆಸಿಸ್ನಂತಹ) ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ ಏಕೆಂದರೆ ಆನುವಂಶಿಕ ಅನುಕ್ರಮದ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಪರಿಹರಿಸಬಹುದಾದ ಅಗಾಧ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಸಂಭಾವ್ಯ ಉಪವಿಧಗಳಿವೆ. ಮೇಲಿನ ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ಮತ್ತೊಮ್ಮೆ ಪರಿಗಣಿಸಿ; ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ಬಾರಿ ಆತಿಥೇಯ ಎ ಇತರ ಅನೇಕ ಆತಿಥೇಯರಂತೆ ಅದೇ ಸೋಂಕಿನ ಉಪಪ್ರಕಾರವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಆತಿಥೇಯ ಎ ಸೋಂಕಿನ ಸಂಭಾವ್ಯ ಮೂಲವಾಗಿ ಈ ಆತಿಥೇಯರ ನಡುವೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ತೋರಿಸಲು ನಮಗೆ ಯಾವುದೇ ಮಾಹಿತಿ ಇರುವುದಿಲ್ಲ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಸಂಭಾವ್ಯ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ನಮ್ಮ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಸಾಕಷ್ಟು ಸಂಖ್ಯೆಯ ವಿವಿಧ ಉಪವಿಧಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿ ಹಲವಾರು ಉಪವಿಧಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವುದರಿಂದ ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಯು ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ ಉಪವಿಧವನ್ನು ಹೊಂದುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ವೇಗವಾಗಿ ವಿಕಸಿಸುತ್ತಿರುವ ರೋಗಕಾರಕಗಳಿಗೆ, ಇದು ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಅವಧಿಯಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಟ್ಟದ ಆನುವಂಶಿಕ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಮೂಲ ಆಟ್ರಿಬ್ಯೂಷನ್ಗಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಮಧ್ಯಂತರ ಮಟ್ಟದ ಉಪಪ್ರಕಾರದ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ರೋಗಕಾರಕಕ್ಕೆ ಮೂಲ ಗುಣಲಕ್ಷಣವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿದಾಗ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾದರಿಗಳು ವಿಶಿಷ್ಟ ಆನುವಂಶಿಕ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ, ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ವಿಧಾನದೊಂದಿಗೆ ಅನೇಕ ವಿಶಿಷ್ಟ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಗುಂಪು ಮಾಡುವುದು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ. ಸಂಪೂರ್ಣ ಜೀನೋಮ್ ಅನುಕ್ರಮವು ವೆಚ್ಚ-ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗುವ ಮೊದಲು, ರೋಗಕಾರಕ ಜೀನೋಮ್ನ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಭಾಗವನ್ನು ಗುರಿಯಾಗಿಸಿಕೊಂಡು ಏಕ ಮತ್ತು ಬಹು-ಲೋಕಸ್ ಟೈಪಿಂಗ್ (a. k. a. ಏಕ-ಲೋಕಸ್ ಟೈಪಿಂಗ್) ಸೂಕ್ಷ್ಮಜೀವಿಯ ಉಪಪ್ರಕಾರವನ್ನು ಸುಲಭಗೊಳಿಸಲು ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಹಂತವಾಗಿತ್ತು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ರೈಬೋಸೋಮಲ್ ಜೀನ್ 16S ಬ್ಯಾಕ್ಟೀರಿಯಾವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಪ್ರಮಾಣಿತ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಭಾಗಶಃ ತಿಳಿದಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಪ್ರಭೇದಗಳಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಂರಕ್ಷಿತ ಮತ್ತು ಬದಲಾಗುವ ಪ್ರದೇಶಗಳ ಮಿಶ್ರಣವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ರೋಗಕಾರಕ ಪ್ರಭೇದದೊಳಗೆ, ಅನುಕ್ರಮ ಗುರಿಗಳನ್ನು ಅವುಗಳ ಉದ್ದ, ಸರ್ವತ್ರತೆ ಮತ್ತು ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಆಯ್ಕೆಗೆ ಒಡ್ಡಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ಒಲವು ತೋರುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸಿದ ಪ್ರದೇಶಗಳಿಗೆ ಜೀನ್ ಉತ್ಪನ್ನದ ಕಾರ್ಯದಿಂದ ನಿರ್ದೇಶಿಸಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, "ಮನೆಕೆಲಸ" ಅಥವಾ ಕೋರ್ ಜೀನ್ಗಳು ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವವು ಆನುವಂಶಿಕ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ನಕಲಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಪ್ರೋಟೀನ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವಂತಹ ಅನಿವಾರ್ಯ ಜೈವಿಕ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಈ ಜೀನ್ಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸೂಕ್ಷ್ಮಜೀವಿಯ ಉಪಪ್ರಕಾರಕ್ಕೆ ಆದ್ಯತೆಯ ಅಭ್ಯರ್ಥಿಗಳಾಗಿವೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಜೀನೋಮ್ನಿಂದ ಹೊರಗುಳಿಯುವ ಸಾಧ್ಯತೆ ಕಡಿಮೆ. ಸಮತಲವಾದ ವಂಶವಾಹಿ ವರ್ಗಾವಣೆಯ ಮೂಲಕ ಆನುವಂಶಿಕ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಆಗಾಗ್ಗೆ ವಿನಿಮಯ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಬ್ಯಾಕ್ಟೀರಿಯಾಗಳಿಗೆ ವಂಶವಾಹಿಗಳ ಉಪಸ್ಥಿತಿ/ಅನುಪಸ್ಥಿತಿಯು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಪ್ರಸ್ತುತವಾಗಿದೆ. ರೋಗಕಾರಕ ಜೀನೋಮ್ನ ಅನೇಕ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು (ಲೋಕೈ) ಗುರಿಯಾಗಿಸುವುದು ವಂಶಾವಳಿಗಳ ನಡುವೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಸೋಂಕುಗಳ ನಡುವಿನ ಮಾಹಿತಿಯುಕ್ತ ಆನುವಂಶಿಕ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಗಮನಿಸುವ ಅವಕಾಶವು ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ಮಲ್ಟಿ-ಲೋಕಸ್ ಸೀಕ್ವೆನ್ಸ್ ಟೈಪಿಂಗ್ (ಎಂಎಲ್ಎಸ್ಟಿ) ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸಿಂಗಲ್-ಲೋಕಸ್ ಟೈಪಿಂಗ್ನಂತೆಯೇ, ಎಂಎಲ್ಎಸ್ಟಿಗೆ ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ಗುರಿಯಾಗಿಸಲು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಲೋಕಿಯ ಆಯ್ಕೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಪ್ರಯೋಗಾಲಯಗಳಲ್ಲಿ ಉಪಪ್ರಕಾರವು ಸ್ಥಿರವಾಗಿರಲು ಒಂದು ಉಲ್ಲೇಖ ದತ್ತಸಂಚಯವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕು, ಅದು ಏಕ ಅಥವಾ ಬಹು ಸ್ಥಳದಿಂದ ಆಲೀಲ್ ಸಂಖ್ಯೆಗಳು ಅಥವಾ ಪದನಾಮಗಳ ಸ್ಥಿರ ಸಂಕೇತಕ್ಕೆ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ನಕ್ಷೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಸಂಪೂರ್ಣ ಜೀನೋಮ್ ಅನುಕ್ರಮವು ಏಕ-ಮತ್ತು ಬಹು-ಲೋಕಸ್ ಉಪಪ್ರಕಾರವನ್ನು ಇನ್ನೂ ಪ್ರಧಾನವಾಗಿ ಆಣ್ವಿಕ ಸಾಂಕ್ರಾಮಿಕ ರೋಗಶಾಸ್ತ್ರಕ್ಕೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆಯಾದರೂ, ಅನುಕ್ರಮ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಶಕ್ತಿಯಲ್ಲಿ ನಡೆಯುತ್ತಿರುವ ಸುಧಾರಣೆಗಳು ಸಂಪೂರ್ಣ-ಜೀನೋಮ್ ಅನುಕ್ರಮಕ್ಕೆ ತಡೆಗೋಡೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಮುಂದುವರೆಸುತ್ತವೆ. ಮುಂದಿನ ಪೀಳಿಗೆಯ ಅನುಕ್ರಮ (ಎನ್ಜಿಎಸ್) ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು ಅನುಕ್ರಮ-ಮೂಲಕ-ಸಂಶ್ಲೇಷಣೆಯಂತಹ ಕಸ್ಟಮೈಸ್ ಮಾಡಿದ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸಮಾನಾಂತರವಾಗಿ ಟೆಂಪ್ಲೆಟ್ಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ವರ್ಧಿಸುವ ಮತ್ತು ಅನುಕ್ರಮಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಾದರಿಯ ಸಂಪೂರ್ಣ ಜೀನೋಮ್ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ವೆಚ್ಚ-ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ. ಎನ್ಜಿಎಸ್ನ ಶಾಟ್ಗನ್ ಸೀಕ್ವೆನ್ಸಿಂಗ್ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳು ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಹೊರತೆಗೆಯಲಾದ ನ್ಯೂಕ್ಲಿಯಿಕ್ ಆಮ್ಲವನ್ನು ಸೀಕ್ವೆನ್ಸಿಂಗ್ ಲೈಬ್ರರಿಯಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಸಣ್ಣ ತುಣುಕುಗಳಾಗಿ ಕತ್ತರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪೂರ್ಣ-ಉದ್ದದ ಜೀನೋಮ್ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತವೆ, ಮತ್ತು ನಂತರ ಡಿ ನೊವೊ ಸೀಕ್ವೆನ್ಸ್ ಅಸೆಂಬ್ಲರ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅನುಕ್ರಮ ತುಣುಕುಗಳಿಂದ ಜೀನೋಮ್ ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ಪುನರ್ರಚಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪರ್ಯಾಯವಾಗಿ, ಸಣ್ಣ ರೀಡ್ಗಳನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖ ಜೀನೋಮ್ ಅನುಕ್ರಮಕ್ಕೆ ಮ್ಯಾಪ್ ಮಾಡಬಹುದು, ಅದನ್ನು ನಿಖರವಾದ ಸಬ್ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಳ ಸಮರ್ಥ ಹುಡುಕಾಟಕ್ಕಾಗಿ ಸೂಚ್ಯಂಕವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ಡಿ ನೊವೊ ಜೋಡಣೆಗಿಂತ ವೇಗವಾಗಿರಬಹುದು, ಆದರೆ ಮಾದರಿಯ ಜೀನೋಮ್ ಅನುಕ್ರಮಕ್ಕೆ ಸಾಕಷ್ಟು ಹೋಲುವ ಉಲ್ಲೇಖ ಜೀನೋಮ್ ಅನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿದೆ. ಎನ್ಜಿಎಸ್ ಒಂದೇ ಬಾರಿಗೆ ನೂರಾರು ರೋಗಕಾರಕ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ಪೂರ್ಣ-ಉದ್ದದ ಜೀನೋಮ್ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆಯಾದರೂ, ಇದು ಹಲವಾರು ಇತರ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಎನ್ಜಿಎಸ್ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗಳು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಅನುಕ್ರಮಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅನುಕ್ರಮ ದೋಷ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ, ಮತ್ತು ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಅನುಕ್ರಮದ ದೀರ್ಘ ವಿಸ್ತರಣೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಜೀನೋಮ್ನ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ಪುನಃ ಜೋಡಿಸುವುದು ಕಷ್ಟವಾಗಬಹುದು. ಸಂಪೂರ್ಣ ಜೀನೋಮ್ ಸೀಕ್ವೆನ್ಸಿಂಗ್ (ಡಬ್ಲ್ಯುಜಿಎಸ್) ಏಕ ಅಥವಾ ಬಹು-ಲೋಕಸ್ ಉಪಪ್ರಕಾರಕ್ಕಿಂತ ಮೂಲ ಗುಣಲಕ್ಷಣಕ್ಕೆ ಗಮನಾರ್ಹ ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಸಂಪೂರ್ಣ ಜೀನೋಮ್ ಅನ್ನು ಅನುಕ್ರಮಗೊಳಿಸುವುದು ಬಹು-ಲೋಕಸ್ ಟೈಪಿಂಗ್ನ ಗರಿಷ್ಠ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಾಗಿದೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ಸಾಧ್ಯವಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಸ್ಥಳಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಸಂಪೂರ್ಣ ಜೀನೋಮ್ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದು ಒಂದರಿಂದ ಒಂದು ಉಪಪ್ರಕಾರವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿಸುತ್ತದೆ (ಚಿತ್ರ 1), ಏಕೆಂದರೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಜೀನೋಮ್ಗಳು ವೇಗವಾಗಿ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತಿರುವ ರೋಗಕಾರಕಗಳಿಗೆ ಕನಿಷ್ಠ ಒಂದು ರೂಪಾಂತರದಿಂದ ಅನನ್ಯವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಮೂಲ ಗುಣಲಕ್ಷಣಕ್ಕಾಗಿ ಡಬ್ಲ್ಯೂಜಿಎಸ್ನ ಅನ್ವಯಗಳು ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಜೀನೋಮ್ಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಮಾಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಡಬ್ಲ್ಯುಜಿಎಸ್ ನೀಡುವ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯ ವಿಸ್ತಾರವು ವೈರಸ್ಗಳಿಗಿಂತ ಬ್ಯಾಕ್ಟೀರಿಯಾದ ರೋಗಕಾರಕಗಳ ಸಾಂಕ್ರಾಮಿಕ ರೋಗಶಾಸ್ತ್ರಕ್ಕೆ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಯೋಜನಕಾರಿಯಾಗಿದೆ. ಬ್ಯಾಕ್ಟೀರಿಯಾದ ಜೀನೋಮ್ಗಳು ಸುಮಾರು 106 ರಿಂದ 107 ಬೇಸ್ ಜೋಡಿಗಳವರೆಗೆ ಉದ್ದವಾಗಿರುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ವೈರಸ್ ಜೀನೋಮ್ಗಳು ವಿರಳವಾಗಿ 106 ಬೇಸ್ ಜೋಡಿಗಳನ್ನು ಮೀರುತ್ತವೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಬ್ಯಾಕ್ಟೀರಿಯಾಗಳು ವೈರಸ್ಗಳಿಗಿಂತ ನಿಧಾನಗತಿಯಲ್ಲಿ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ರೂಪಾಂತರಗಳು ಬ್ಯಾಕ್ಟೀರಿಯಾದ ಜೀನೋಮ್ನ ಉದ್ದಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ವಿರಳವಾಗಿ ಹರಡುತ್ತವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಡಬ್ಲ್ಯೂಜಿಎಸ್ ದತ್ತಾಂಶವು ಆಸ್ಟ್ರೇಲಿಯಾ ಮತ್ತು ಕಾಂಬೋಡಿಯಾದ ಬುರ್ಖೋಲ್ಡೇರಿಯಾ ಸ್ಯೂಡೋಮಾಲ್ಲಿಯ ಪ್ರತ್ಯೇಕತೆಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಿತು, ಅದು ಒಮ್ಮುಖ ವಿಕಾಸದ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ ಬಹು-ಲೋಕಸ್ ಉಪಪ್ರಕಾರದಿಂದ ಒಂದೇ ರೀತಿ ಕಂಡುಬಂದಿತ್ತು. ಮೈಕೋಬ್ಯಾಕ್ಟೀರಿಯಂ ಟ್ಯುಬರ್ಕ್ಯುಲೋಸಿಸ್ನ ಪ್ರಸರಣ ಜಾಲಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ವಿವರವಾಗಿ ಪರಿಹರಿಸಲು ಹಲವಾರು ಇತ್ತೀಚಿನ ಅಧ್ಯಯನಗಳಲ್ಲಿ ಡಬ್ಲ್ಯೂಜಿಎಸ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಬಹು-ಲೋಕಸ್ ಉಪವಿಧಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿರುವ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, 24 ಲೋಕಿಯನ್ನು ಗುರಿಯಾಗಿಸುವ ಎಂಐಆರ್ಯು-ವಿಎನ್ಟಿಆರ್ ಪ್ರೊಫೈಲ್ಗಳು) ಆಗಾಗ್ಗೆ ಪೂರ್ಣ ಜೀನೋಮ್ ಅನುಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ನ್ಯೂಕ್ಲಿಯೋಟೈಡ್ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಿಂದ ಬೇರ್ಪಡಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿವೆ, ಇದು ಸರಿಸುಮಾರು 4,000 ಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ಜೀನ್ಗಳನ್ನು ಎನ್ಕೋಡೋ ಮಾಡುವ 4.3 ಮಿಲಿಯನ್ ನ್ಯೂಕ್ಲಿಯೋಟೈಡ್ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಜೆನೆಟಿಕ್ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಜೆನೆಟಿಕ್ ಸೀಕ್ವೆನ್ಸ್ಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಿದಾಗ, ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ವಿಧಾನವು ಸಣ್ಣ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ಗಳಿಗೆ ಸೀಕ್ವೆನ್ಸ್ಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುವ ನಿಯಮಗಳ ಗುಂಪಾಗಿದೆ, ಅಂದರೆ ಒಂದೇ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ನ ಸದಸ್ಯರು ಇತರ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ಗಳಲ್ಲಿನ ಸೀಕ್ವೆನ್ಸ್ಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಜೆನೆಟಿಕ್ ಆಗಿ ಪರಸ್ಪರ ಹೋಲುತ್ತಾರೆ. ಇನ್ನೊಂದು ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ವಿಧಾನವು ಕೆಲವು ಹೋಲಿಕೆಯ ಅಳತೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಆನುವಂಶಿಕ ಅನುಕ್ರಮಗಳ ಗುಂಪಿನ ಮೇಲೆ ವಿಭಾಗವನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತದೆ. ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಅಂತರ್ಗತವಾಗಿ ವ್ಯಕ್ತಿನಿಷ್ಠವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸಲು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಯಾವುದೇ ಔಪಚಾರಿಕ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳಿಲ್ಲ. ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಸಮೂಹ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳು ಒಂದು ಅಧ್ಯಯನದಿಂದ ಇನ್ನೊಂದಕ್ಕೆ ಗಣನೀಯವಾಗಿ ಬದಲಾಗಬಹುದು. ಇದಲ್ಲದೆ, ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಒಂದು ಅಂತರ್ಬೋಧೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದ್ದು, ಇದನ್ನು ವಿವಿಧ ವಿಧಾನಗಳಿಂದ ಸಾಧಿಸಬಹುದು; ಈ ನಮ್ಯತೆಯಿಂದಾಗಿ, ಸಾಹಿತ್ಯದಲ್ಲಿ ಆನುವಂಶಿಕ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ನ ಹಲವಾರು ವಿಭಿನ್ನ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಜೆನೆಟಿಕ್ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ವೇಗವಾಗಿ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತಿರುವ ರೋಗಕಾರಕಗಳ ಅನುಕ್ರಮಗಳೊಂದಿಗೆ ಅಥವಾ ಕಡಿಮೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸವಿರುವ ರೋಗಕಾರಕಗಳಿಂದ ಸಂಪೂರ್ಣ ಜೀನೋಮ್ ಅನುಕ್ರಮಗಳೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಎರಡೂ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ದತ್ತಾಂಶ ಗುಂಪಿನಲ್ಲಿ ಅಗಾಧ ಸಂಖ್ಯೆಯ ವಿಭಿನ್ನ ಆನುವಂಶಿಕ ಅನುಕ್ರಮಗಳಿರಬಹುದು. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಉಪವಿಧವು ಒಂದು ವಿಶಿಷ್ಟ ಅನುಕ್ರಮ ರೂಪಾಂತರಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗಬೇಕಾದರೆ, ಉಪವಿಧಗಳನ್ನು ಒಂದರಿಂದ ಒಂದು ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿದಾಗ ಈ ರೋಗಕಾರಕಗಳಿಗೆ ಅಗಾಧ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಸೂಕ್ಷ್ಮಜೀವಿಯ ಉಪವಿಧಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ (ಚಿತ್ರ 1). ಸೂಕ್ಷ್ಮಜೀವಿಯ ಉಪವಿಧಗಳ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ ಅನುಕ್ರಮ ರೂಪಾಂತರಗಳಿಂದ ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಅನುಕ್ರಮಗಳ ಸಮೂಹಗಳಿಗೆ ವಿಸ್ತರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಉಪವಿಧಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಬಹಳವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಜೋಡಿಯಾಗಿ ದೂರ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಎನ್ನುವುದು ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ಅಲ್ಲದ ವಿಧಾನವಾಗಿದ್ದು, ಇದರಲ್ಲಿ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ಗಳನ್ನು ಪರಸ್ಪರ ಮಿತಿ ಅಂತರದೊಳಗೆ ಬರುವ ಜೋಡಿ ಅನುಕ್ರಮಗಳಿಂದ ಜೋಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅನುಕ್ರಮಗಳ ನಡುವಿನ ಅಂತರವನ್ನು ಆನುವಂಶಿಕ ಅಂತರದ ಅಳತೆಯಿಂದ ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ (ಎರಡು ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಋಣಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ನೈಜ ಸಂಖ್ಯೆಗೆ ನಕ್ಷೆ ಮಾಡುವ ಗಣಿತದ ಸೂತ್ರ) ಇದು ಆಣ್ವಿಕ ವಿಕಾಸದ ಕೆಲವು ಮಾದರಿಗಳ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಅನುಕ್ರಮಗಳ ನಡುವಿನ ವಿಕಸನೀಯ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಆವರ್ತನ-ಆಧಾರಿತ ಗುಣಲಕ್ಷಣ ಸಂಭಾವ್ಯ ಮೂಲಗಳು ಜನಸಂಖ್ಯೆಗಳಾಗಿದ್ದಾಗ, ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಲ್ಲ, ಆಗ ನಾವು ಆಯಾ ಜನಸಂಖ್ಯೆಗಳಲ್ಲಿನ ಉಪವಿಧಗಳ ಆವರ್ತನಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸುತ್ತಿದ್ದೇವೆ. ಬಹುಪಾಲು ಮೂಲ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯು ಉಪಪ್ರಕಾರದ ಆವರ್ತನ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರಬೇಕು, ಅದು ಉಲ್ಲೇಖ ಜನಸಂಖ್ಯೆಗೆ ಹೋಲುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸುವ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು "ಆವರ್ತನ-ಆಧಾರಿತ" ಅಥವಾ "ಆವರ್ತನ-ಹೊಂದಾಣಿಕೆ" ಮಾದರಿಗಳು ಎಂದು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ಉಪವಿಧಗಳನ್ನು ಆಣ್ವಿಕ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ಪಡೆಯಬೇಕಾಗಿಲ್ಲ; ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಈ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಮೂಲತಃ ಆನುವಂಶಿಕವಲ್ಲದ ಪ್ರತಿಜನಕ ಅಥವಾ ಪ್ರತಿರೋಧ ಪ್ರೊಫೈಲಿಂಗ್ನಿಂದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದ ಸೂಕ್ಷ್ಮಜೀವಿಯ ತಳಿಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನಿಯಮಿತ ಕಣ್ಗಾವಲು ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳ ಮೂಲಕ ವಿವಿಧ ವಾಣಿಜ್ಯ ಜಾನುವಾರುಗಳ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿ (ಕೋಳಿ, ಹಂದಿ ಮತ್ತು ಜಾನುವಾರುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ) ಬ್ಯಾಕ್ಟೀರಿಯಾದ ಉಪವಿಧಗಳ (ಫೇಜ್ ಟೈಪಿಂಗ್ನ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ) ಸಾಪೇಕ್ಷ ಆವರ್ತನಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸಾಲ್ಮೊನೆಲ್ಲಾದಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಹಲವಾರು ಆಹಾರದಿಂದ ಹರಡುವ ಕಾಯಿಲೆಗಳ ಮೂಲವನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು "ಡಚ್ ಮಾದರಿ" ಯನ್ನು ಮೂಲತಃ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಯಿತು. ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಉಪಪ್ರಕಾರಕ್ಕೆ, ಪ್ರತಿ ಮೂಲಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾದ ಮಾನವ ಪ್ರಕರಣಗಳ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಸಂಖ್ಯೆಯು ಮೂಲಗಳ ನಡುವಿನ ಆ ಉಪಪ್ರಕಾರದ ಸಾಪೇಕ್ಷ ಆವರ್ತನಗಳಿಗೆ ಅನುಪಾತದಲ್ಲಿರುತ್ತದೆಃ ಉಪಪ್ರಕಾರಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ-th ಮೂಲ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿ (ಮಾನವರಲ್ಲದ) ಪ್ರಕರಣಗಳ ಅನುಪಾತ ಎಲ್ಲಿದೆ, ಮತ್ತು ಸ್ವೀಕರಿಸುವವರ (ಮಾನವ) ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿ ಉಪಪ್ರಕಾರದ ಪ್ರಕರಣಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮೂರು ಸಂಭಾವ್ಯ ಮೂಲಗಳ ನಡುವೆ ಉಪಪ್ರಕಾರ Xನ ಆವರ್ತನಗಳು ಅನುಕ್ರಮವಾಗಿ 0.8,0 ಮತ್ತು 0.1 ಆಗಿದ್ದರೆ, ಎರಡನೇ ಮೂಲದಿಂದ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳು (ಒಟ್ಟು 100ರಲ್ಲಿ). ಪ್ರತಿ ಮೂಲದಿಂದ ಮಾನವ ಜನಸಂಖ್ಯೆಗೆ ಸೋಂಕಿನ ಒಟ್ಟು ಬಲವು ಏಕರೂಪವಾಗಿದ್ದಾಗ ಈ ಸರಳ ಸೂತ್ರವು ಗರಿಷ್ಠ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಅಂದಾಜುದಾರನಾಗಿರುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮೂಲಗಳು ಸಮಾನ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ. ತರುವಾಯ, ಬೇಯೇಶಿಯನ್ ತೀರ್ಮಾನ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮೂಲಗಳು ಮತ್ತು ಉಪವಿಧಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಈ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಹಾಲ್ಡ್ ಮತ್ತು ಸಹೋದ್ಯೋಗಿಗಳು ವಿಸ್ತರಿಸಿದರು. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹಾಲ್ಡ್ ಮಾದರಿ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುವ ಈ ವಿಸ್ತರಣೆಯು ಆಹಾರದಿಂದ ಹರಡುವ ಕಾಯಿಲೆಗಳ ಮೂಲ ಗುಣಲಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ. ಪ್ರಯಾಣ ಮತ್ತು ಏಕಾಏಕಿ ಹರಡುವಿಕೆಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಪ್ರಕರಣಗಳಿಗೆ ಸರಿಹೊಂದಿಸಿದ ನಂತರ, ಮಾನವ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿನ ಪ್ರತಿ ಉಪಪ್ರಕಾರದ ಗಮನಿಸಿದ ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ಐ-ಥ್ ಉಪಪ್ರಕಾರಕ್ಕೆ ಸರಾಸರಿ ಹೊಂದಿರುವ ಪಾಯ್ಸನ್ ವಿತರಿಸಿದ ಫಲಿತಾಂಶವೆಂದು ಭಾವಿಸಲಾಗಿದೆಃ ಐ-ಥ್ ಉಪಪ್ರಕಾರದ ಕನಿಷ್ಠ ಪರಿಣಾಮ ಎಲ್ಲಿದೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಬ್ಯಾಕ್ಟೀರಿಯಾದ ರೂಪಾಂತರದ ಹೆಚ್ಚಿದ ಸಾಂಕ್ರಾಮಿಕತೆ), ಇದು ಜೆ-ಥ್ ಆಹಾರ ಮೂಲದ ಗಮನಿಸಿದ ಒಟ್ಟು ಪ್ರಮಾಣ (ದ್ರವ್ಯರಾಶಿ), ಇದು ಜೆ-ಥ್ ಆಹಾರ ಮೂಲದ ಕನಿಷ್ಠ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ಇದು ಮೂಲ "ಡಚ್" ಮಾದರಿಯ ಅದೇ ಗಮನಿಸಿದ ಪ್ರಕರಣ ಅನುಪಾತವಾಗಿದೆ. ಈ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಚಿತ್ರ 2ರಲ್ಲಿ ಚಿತ್ರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಹಾಲ್ಡ್ ಮತ್ತು ಸಹೋದ್ಯೋಗಿಗಳು "ಡಚ್" ಮಾದರಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿದ್ದು ಹೆಚ್ಚು ವಾಸ್ತವಿಕ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನೀಡಿತು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಮೂಲ ಮಾದರಿಗೆ ವ್ಯತಿರಿಕ್ತವಾಗಿ, ನಿಖರವಾದ ಗರಿಷ್ಠ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಅಂದಾಜುಗಳಿಗಾಗಿ ಪರಿಹರಿಸಲು ಇದು ತುಂಬಾ ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿತ್ತು. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಆಹಾರ ಮೂಲಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಸಾಪೇಕ್ಷ ಪ್ರಸರಣ ಅಪಾಯದಂತಹ ಅನೇಕ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಅಳೆಯಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಲಿಲ್ಲ. ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಹಾಲ್ಡ್ ಮತ್ತು ಸಹೋದ್ಯೋಗಿಗಳು ಮಾದರಿ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ಬಯೇಸಿಯನ್ ವಿಧಾನವನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಂಡರು. ಇಂಗ್ಲೆಂಡ್ನಲ್ಲಿ ಆಹಾರ ವಿಷದ ಹರಡುವಿಕೆಗೆ ಕ್ಯಾಂಪೈಲೋಬ್ಯಾಕ್ಟರ್ ಜೆಜುನಿ ಬ್ಯಾಕ್ಟೀರಿಯಾದ ವಿವಿಧ ಪರಿಸರ ಮತ್ತು ಜಾನುವಾರು ಜಲಾಶಯಗಳ ಕೊಡುಗೆಯನ್ನು ಪುನರ್ನಿರ್ಮಿಸಲು ಇದೇ ರೀತಿಯ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಜಲಾಶಯಗಳ ನಡುವೆ ವಿವಿಧ ಉಪವಿಧಗಳ ವಲಸೆಯನ್ನು ಬಯೇಸಿಯನ್ ವಿಧಾನಗಳಿಂದ ಜಂಟಿಯಾಗಿ ಅಂದಾಜಿಸಲಾಗಿದೆ. ಬಯೇಸಿಯನ್ ತೀರ್ಮಾನವನ್ನು ಬೇರೆಡೆ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಚರ್ಚಿಸಲಾಗಿದ್ದರೂ, ಇದು ಮೂಲ ಗುಣಲಕ್ಷಣದ ಗಣನೆಯ-ತೀವ್ರ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಪಾತ್ರ ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ನಾವು ಇಲ್ಲಿ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತೇವೆ. ಬಯೇಸಿಯನ್ ತೀರ್ಮಾನದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಪ್ರತಿಯೊಂದು ನಿಯತಾಂಕವನ್ನು ಅದರ ನಿಜವಾದ ಮೌಲ್ಯದ ಬಗ್ಗೆ ನಮ್ಮ ನಂಬಿಕೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ವಿತರಣೆಯಿಂದ ವಿವರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಹೀಗಾಗಿ, ಬೇಯೇಶಿಯನ್ ತೀರ್ಮಾನಕ್ಕೆ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ತತ್ವವನ್ನು (ಅಂದರೆ, ಬೇಯೆಸ್ನ ನಿಯಮ) ಮಾದರಿ ನಿಯತಾಂಕಗಳು () ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶ (): ಎಲ್ಲಿ, ಮತ್ತು ಅನುಕ್ರಮವಾಗಿ ಹಿಂಭಾಗದ, ಮಾದರಿ (ಸಂಭವನೀಯತೆ), ಮತ್ತು ಪೂರ್ವ ವಿತರಣೆಗಳು ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಬಯೇಸಿಯನ್ ತೀರ್ಮಾನದ ಬಗ್ಗೆ ಯೋಚಿಸುವ ಒಂದು ಸರಳ ಮಾರ್ಗವೆಂದರೆ, ನಾವು ಡೇಟಾವನ್ನು ನೋಡಿದ ನಂತರ ನಿಯತಾಂಕಗಳ ಬಗ್ಗೆ ನಮ್ಮ ಹಿಂದಿನ ನಂಬಿಕೆಯನ್ನು "ನವೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ". ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ನಮ್ಮ ನಂತರದ ನಂಬಿಕೆಯು ನಮ್ಮ ಹಿಂದಿನ ನಂಬಿಕೆ ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶದ ನಡುವಿನ ರಾಜಿ ಆಗುತ್ತದೆ. ನಮ್ಮ ನಂಬಿಕೆಯನ್ನು ನವೀಕರಿಸಲು, ಪ್ರಯೋಗದ ವಿಭಿನ್ನ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಮಾದರಿ ವಿತರಣೆ ಅಥವಾ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಾವು ಹೊಂದಿರಬೇಕು. ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ರೂಪದಲ್ಲಿ ನಮ್ಮ ನಂಬಿಕೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಪೂರ್ವ ವಿತರಣೆಯೂ ನಮಗೆ ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಆಧುನಿಕ ಗಣನೆಯು ಬಹುತೇಕ ಯಾವುದೇ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಬಳಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆಯಾದರೂ, ಏಕರೂಪದ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಕೆಲವು ವ್ಯಾಪ್ತಿಯೊಳಗಿನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಮೌಲ್ಯಕ್ಕೂ ಒಂದೇ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ. ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ಹೊಸ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸೇರಿಸಿದ ನಂತರ, ಮಾದರಿ ನಿಯತಾಂಕಗಳ ಬಗ್ಗೆ ನಮ್ಮ ನವೀಕರಿಸಿದ ನಂಬಿಕೆಯನ್ನು ಹಿಂಭಾಗದ ವಿತರಣೆಯಿಂದ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ನಮ್ಮ ನಂಬಿಕೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲು ವಿತರಣೆಗಳ ಈ ಬಳಕೆಯು ಬಯೇಸಿಯನ್ ತೀರ್ಮಾನವನ್ನು ಗರಿಷ್ಠ ಸಂಭವನೀಯತೆಯಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಪಾಯಿಂಟ್ ಅಂದಾಜಿನಂತೆ ನಿಯತಾಂಕ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಒಂದೇ ಸಂಯೋಜನೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ನಿಜವಾದ ಮೌಲ್ಯವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮೇಲಿನ ಮತ್ತು ಕೆಳಗಿನ ಮಿತಿಗಳೊಂದಿಗೆ ನಿರಂತರ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯೊಳಗೆ ಬರುತ್ತದೆ ಎಂಬ ಹಿಂದಿನ ನಂಬಿಕೆಯನ್ನು ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸಲು ಹಾಲ್ಡ್ ಮತ್ತು ಸಹೋದ್ಯೋಗಿಗಳು ತಮ್ಮ ಅನೇಕ ನಿಯತಾಂಕಗಳಿಗೆ ಏಕರೂಪದ ಪೂರ್ವ ವಿತರಣೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿದರು. ಅವರು ಕೆಲವು ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಇತರರಂತೆಯೇ ಅದೇ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಂತೆ ನಿರ್ಬಂಧಿಸಿದರು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಂದೇ ಆಹಾರ ಮೂಲದ ದೇಶೀಯ ಮತ್ತು ಆಮದು ಮಾಡಲಾದ ಪೂರೈಕೆಗಳ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಈ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಜೋಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ಊಹೆಯು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಆಹಾರ ಮೂಲವು ಅದರ ಮೂಲವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಿಸದೆ ಅದೇ ಪ್ರಸರಣ ಅಪಾಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಎಂಬ ಬಲವಾದ ನಂಬಿಕೆಯನ್ನು ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸಿತು ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಹೊಂದಿಸಲು ಹೆಚ್ಚು ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾಗುವಂತೆ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸಿತು. ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ಸರಳಗೊಳಿಸಲು ಇತರ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಸ್ಥಿರ ಉಲ್ಲೇಖ ಮೌಲ್ಯಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಸಲಾಗಿದೆ. ಹಾಲ್ಡ್ ಮತ್ತು ಸಹೋದ್ಯೋಗಿಗಳು ಒಂದು ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಸಂಭವಿಸುವ ಅಪರೂಪದ ಪ್ರಸರಣ ಘಟನೆಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು () ಗಮನಿಸುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಪಾಯ್ಸನ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸಿದರು. ಮೇಲೆ ವಿವರಿಸಿದಂತೆ, ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಬ್ಯಾಕ್ಟೀರಿಯಾದ ಉಪಪ್ರಕಾರದಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಪ್ರಕರಣಗಳ ಪ್ರಮಾಣವು ಎಲ್ಲಾ ಸಂಭಾವ್ಯ ಮೂಲಗಳಾದ್ಯಂತ ಹರಡುವಿಕೆಯ ಪ್ರಮಾಣಗಳ ಮೊತ್ತವಾಗಿದೆ. ಹಾಲ್ಡ್ ಮಾದರಿಯು "ಡಚ್" ಮಾದರಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ವಾಸ್ತವಿಕವಾಗಿತ್ತು ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಪ್ರಸರಣ ದರಗಳು ಉಪವಿಧಗಳು ಮತ್ತು ಆಹಾರ ಮೂಲಗಳ ನಡುವೆ ಬದಲಾಗಲು ಅವಕಾಶ ಮಾಡಿಕೊಟ್ಟಿತು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ವಿಭಿನ್ನ ದರಗಳನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಅಳೆಯುವುದು ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾಗಿರಲಿಲ್ಲ-ಈ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ಅಂದಾಜು ಮಾಡಬೇಕಾಗಿತ್ತು. ತುಲನಾತ್ಮಕ ವಿಧಾನಗಳು ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ನಡುವೆ ರೋಗಕಾರಕಗಳ ಪ್ರಸರಣವನ್ನು ಪುನರ್ನಿರ್ಮಿಸಲು ಉಪವಿಧಗಳ ಆವರ್ತನಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸುವ ಬದಲು, ಅನೇಕ ಮೂಲ ಆಟ್ರಿಬ್ಯೂಷನ್ ವಿಧಾನಗಳು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಪೋಷಕಗಳ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ರೋಗಕಾರಕ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸುತ್ತವೆ. ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸುವ ಒಂದು ವಿಧಾನವೆಂದರೆ ಆನುವಂಶಿಕ ಅಂತರ ಅಥವಾ ಹೋಲಿಕೆಯ ಕೆಲವು ಅಳತೆಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕುವುದು, ಈ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ನಾವು ಈ ಹಿಂದೆ ಸಂಯೋಜನೆಯ ಉಪವಿಧಗಳಾಗಿ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವ ವಿಷಯದ ಮೇಲೆ ಪರಿಚಯಿಸಿದ್ದೆವು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸಮೂಹಗಳಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಲಾದ ಸೋಂಕುಗಳು ಒಂದು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚು ಇತ್ತೀಚಿನ ಮತ್ತು ತ್ವರಿತ ಪ್ರಸರಣ ಘಟನೆಗಳ ಮೂಲಕ ಸಂಬಂಧಿಸಿವೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸಲಾಗಿದೆ. ಸಣ್ಣ ಆನುವಂಶಿಕ ಅಂತರಗಳು ತಮ್ಮ ಸಾಮಾನ್ಯ ಪೂರ್ವಜರಿಂದ ಇಳಿಯುವ ವಂಶಾವಳಿಗಳಲ್ಲಿ ರೂಪಾಂತರಗಳು ಸಂಗ್ರಹಗೊಳ್ಳಲು ಸೀಮಿತ ಸಮಯ ಕಳೆದಿದೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಈ ಸಮೂಹಗಳನ್ನು ಹಲವುವೇಳೆ "ಪ್ರಸರಣ ಸಮೂಹಗಳು" ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇತರ ಅಧ್ಯಯನಗಳು ಆತಿಥೇಯ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಪ್ರಸರಣದ ಸಂಭಾವ್ಯ ಮೂಲಗಳೆಂದು ತಳ್ಳಿಹಾಕಲು ಕೆಲವು ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಮೀರಿದ ಆನುವಂಶಿಕ ಅಂತರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡಿವೆ. ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ನ ಈ ಅನ್ವಯವು ಮೂಲ ಗುಣಲಕ್ಷಣಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ್ದರೂ, ಸೋಂಕುಗಳ ನಡುವಿನ ಆನುವಂಶಿಕ ಅಂತರದಿಂದ ಮಾತ್ರ ಪ್ರಸರಣದ ದಿಕ್ಕನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಆನುವಂಶಿಕ ಅಂತರವನ್ನು ಬೇರ್ಪಡಿಸುವ ಸೋಂಕುಗಳನ್ನು ಪ್ರಸರಣದ ದರದಿಂದ ಮಾತ್ರ ನಿರ್ಧರಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ; ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಿಂದ ಸೋಂಕುಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಮಾದರಿ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ಅವು ಬಲವಾಗಿ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುತ್ತವೆ. ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಅವುಗಳ ಹಂಚಿಕೆಯ ವಿಕಾಸಾತ್ಮಕ ಇತಿಹಾಸದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿಯೂ ಹೋಲಿಸಬಹುದು. ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಮರ ಅಥವಾ ಫೈಲೋಜೆನಿ ಎಂಬುದು ಜಾತಿಗಳು ಅಥವಾ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಸಾಮಾನ್ಯ ಪೂರ್ವಜರ ಬಗ್ಗೆ ಒಂದು ಊಹೆಯಾಗಿದೆ. ಆಣ್ವಿಕ ಸಾಂಕ್ರಾಮಿಕ ರೋಗಶಾಸ್ತ್ರದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಫೈಲೋಜೆನಿಗಳನ್ನು ವಿವಿಧ ಪೋಷಕಗಳಲ್ಲಿ ಸೋಂಕುಗಳನ್ನು ಸಂಬಂಧಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪ್ರತಿ ರೋಗಕಾರಕ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಆನುವಂಶಿಕ ಅನುಕ್ರಮಗಳಿಂದ ಪುನರ್ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಫೈಲೋಜೆನಿಯನ್ನು ಪುನರ್ನಿರ್ಮಿಸಲು, ಅನುಕ್ರಮಗಳು ರೋಗಕಾರಕ ಜೀನೋಮ್ನ ಒಂದೇ ಭಾಗಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬೇಕು; ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ವಿವಿಧ ಸೋಂಕುಗಳಿಂದ ಒಂದೇ ಜೀನ್ನ ಅನೇಕ ಪ್ರತಿಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಅನುಕ್ರಮಗಳು. ವಿಭಿನ್ನ ಜನಸಂಖ್ಯೆಗಳ ನಡುವಿನ ಈ ಉಳಿದಿರುವ ಹೋಲಿಕೆಯೇ (ಹೋಮೋಲಜಿ) ಇತ್ತೀಚಿನ ಸಾಮಾನ್ಯ ಪೂರ್ವಜರನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಆಣ್ವಿಕ ಫೈಲೋಜೆನಿಯು "ತುದಿಗಳು" ಅಥವಾ "ಎಲೆಗಳನ್ನು" ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಇದು ಶಾಖೆಗಳಿಂದ ಸಂಪರ್ಕ ಹೊಂದಿದ ವಿವಿಧ ಆನುವಂಶಿಕ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಅಂತಿಮವಾಗಿ "ಮೂಲ" ಕ್ಕೆ ಸೇರುತ್ತದೆ. ಮೂಲದಲ್ಲಿರುವ ಪೂರ್ವಜರ ಅನುಕ್ರಮದ ಸಂಯೋಜನೆ, ಕವಲೊಡೆಯುವ ಘಟನೆಗಳ ಕ್ರಮ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಶಾಖೆಯ ಉದ್ದಕ್ಕೂ ಸಾಪೇಕ್ಷ ಪ್ರಮಾಣದ ಬದಲಾವಣೆಯು ಎಲ್ಲಾ ಪ್ರಮಾಣಗಳಾಗಿವೆ, ಇವುಗಳನ್ನು ತುದಿಗಳಲ್ಲಿನ ವೀಕ್ಷಿಸಿದ ಅನುಕ್ರಮಗಳಿಂದ ಹೊರತೆಗೆಯಬೇಕು. ಆನುವಂಶಿಕ ಅನುಕ್ರಮ ವ್ಯತ್ಯಾಸದಿಂದ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಮರವನ್ನು ಪುನರ್ನಿರ್ಮಿಸಲು ಅನೇಕ ವಿಧಾನಗಳಿವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ದೂರ-ಆಧಾರಿತ ವಿಧಾನಗಳು ವೀಕ್ಷಿಸಿದ ಆನುವಂಶಿಕ ಅಂತರಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಮರವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಶ್ರೇಣೀಕೃತ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ತನಿಖೆಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಸರಳಗೊಳಿಸುವ ಊಹೆಯೆಂದರೆ, ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ಪುನರ್ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಮರವು "ನಿಜವಾದ" ಮರವಾಗಿದೆ-ಅಂದರೆ, ಮಾದರಿ ಸೋಂಕುಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಸಾಮಾನ್ಯ ಪೂರ್ವಜರ ನಿಖರವಾದ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಪ್ರೋಟೀನ್-ಕೋಡಿಂಗ್ ಅನುಕ್ರಮಗಳಲ್ಲಿ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಆಯ್ಕೆಯ ಸಹಿಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ತುಲನಾತ್ಮಕ ವಿಧಾನಗಳಿಗೆ ಇನ್ಪುಟ್ ಆಗಿ ಒಂದೇ ಮರವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ಫೈಲೋಜೆನಿಯನ್ನು ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ಪಡೆದ ಅನಿಶ್ಚಿತ ಅಂದಾಜಿನಂತೆ ನಿರ್ವಹಿಸಿದರೆ (ಅನುಕ್ರಮ ಜೋಡಣೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ), ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಒಂದು ಶ್ರೇಣೀಕೃತ ಮಾದರಿಯಾಗುತ್ತದೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ಫೈಲೋಜೆನಿಟಿಯ ಮೇಲೆ ಷರತ್ತುಬದ್ಧವಾಗಿರುವ ಇತರ ಮಾದರಿ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡುವ ಸಮಸ್ಯೆಯೊಳಗೆ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಪುನರ್ನಿರ್ಮಾಣದ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ನೆಸ್ಟೆಡ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ (ಚಿತ್ರ 3). ಮಾರ್ಕೊವ್ ಸರಪಳಿ ಮಾಂಟೆ ಕಾರ್ಲೊ (ಎಂಸಿಎಂಸಿ) ಯಂತಹ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅವುಗಳ ಜಂಟಿ ಹಿಂಭಾಗದ ವಿತರಣೆಯಿಂದ ಫೈಲೋಜೆನಿ ಮತ್ತು ಇತರ ಮಾದರಿ ನಿಯತಾಂಕಗಳೆರಡನ್ನೂ ಸ್ಯಾಂಪಲ್ ಮಾಡುವುದು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ನಿಯತಾಂಕ ಅಂದಾಜುಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಹೆಚ್ಚು ವಿಸ್ತರಿಸಿದ ಮಾದರಿ ಸ್ಥಳವು ಎಂಸಿಎಂಸಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹಿಂಭಾಗದ ವಿತರಣೆಗೆ ಒಗ್ಗೂಡಿಸಲು ಹೆಚ್ಚು ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ಅಂತಹ ಶ್ರೇಣೀಕೃತ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಬೀಎಎಸ್ಟಿ2 (ಬಯೇಸಿಯನ್ ಎವಲ್ಯೂಷನರಿ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ ಬೈ ಸ್ಯಾಂಪ್ಲಿಂಗ್ ಟ್ರೀಸ್) ನಲ್ಲಿ ಅಳವಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಮರದ ಸ್ಥಳದಿಂದ ಎಂಸಿಎಂಸಿ ಮಾದರಿಗಾಗಿ ಸಾಮಾನ್ಯ ದಿನಚರಿಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅನುಕ್ರಮ ದತ್ತಾಂಶ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ಸಂಗ್ರಹ ದಿನಾಂಕಗಳನ್ನು ನೀಡಿದ ಸಮಯ-ಪ್ರಮಾಣದ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಮರದ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕುತ್ತದೆ. ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯ ಹಲವಾರು ಮೂಲಗಳಿವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಆಯಾ ಶಾಖೆಗಳ ಉದ್ದಕ್ಕೂ ಕಡಿಮೆ ಅಥವಾ ಯಾವುದೇ ವಿಕಸನವಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ವಂಶಾವಳಿಗಳ ಸಾಮಾನ್ಯ ಪೂರ್ವಜರನ್ನು ಪುನರ್ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ಕಷ್ಟವಾಗಬಹುದು. ವಿಕಾಸದ ದರವು ಪ್ರಸರಣದ ಸಮಯದ ಪ್ರಮಾಣಕ್ಕಿಂತ ಗಣನೀಯವಾಗಿ ನಿಧಾನವಾದಾಗ ಇದು ಸಂಭವಿಸಬಹುದು, ಅಂದರೆ ಒಂದು ಸೋಂಕಿನ ಪ್ರಾರಂಭ ಮತ್ತು ಮುಂದಿನ ಆತಿಥೇಯಕ್ಕೆ (ಅಂದರೆ, ಪೀಳಿಗೆಯ ಸಮಯ) ಅದರ ಪ್ರಸರಣದ ನಡುವೆ ರೂಪಾಂತರಗಳು ಸಂಗ್ರಹವಾಗುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿಲ್ಲ. ಆಯಾ ಜೀನೋಮ್ಗಳ ಅಪೂರ್ಣ ಅನುಕ್ರಮದಿಂದಾಗಿ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯದಿದ್ದಾಗ ಇದು ಉದ್ಭವಿಸಬಹುದು. ಇದಲ್ಲದೆ, ವಂಶಾವಳಿಗಳ ಸಾಮಾನ್ಯ ಪೂರ್ವಜರನ್ನು ಪುನರ್ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ನಾವು ಮರಕ್ಕೆ ಆಳವಾಗಿ ಚಲಿಸುವಾಗ ಕ್ರಮೇಣ ಹೆಚ್ಚು ಅನಿಶ್ಚಿತವಾಗಿದೆ, ಇದು ಗಮನಿಸಿದ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ಹೆಚ್ಚಿನ ದೂರದಲ್ಲಿ ಪೂರ್ವಜರ ರಾಜ್ಯಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಒತ್ತಾಯಿಸುತ್ತದೆ. ಆಣ್ವಿಕ ಅನುಕ್ರಮಗಳಿಂದ ಫೈಲೋಜೆನಿಗಳನ್ನು ಪುನರ್ರಚಿಸುವ ಜೋಡಣೆಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಹು ಅನುಕ್ರಮ ಜೋಡಣೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ವಿವಿಧ ಅನುಕ್ರಮಗಳಲ್ಲಿ ಏಕರೂಪದ ಅವಶೇಷಗಳು ಒಂದೇ ಸ್ಥಾನವನ್ನು ಆಕ್ರಮಿಸುತ್ತವೆ. ಜೋಡಣೆಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅಸ್ಪಷ್ಟತೆಯಿಲ್ಲದೆ ತಿಳಿದಿರುವ ವೀಕ್ಷಿಸಿದ ದತ್ತಾಂಶವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆಯಾದರೂ, ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಜೋಡಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಸಹ ಅನಿಶ್ಚಿತವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ವಿಭಿನ್ನ ರೋಗಕಾರಕ ವಂಶಾವಳಿಗಳ ನಡುವೆ ಅನುಕ್ರಮ ಅಳವಡಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ಅಳಿಸುವಿಕೆಗಳ ತ್ವರಿತ ಶೇಖರಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಕಷ್ಟಕರವಾಗಬಹುದು. ಫೈಲೋಜೆನಿ ಜೊತೆಗೆ ಜೋಡಣೆಯ ಜಂಟಿ ಮಾದರಿಯ ಮೂಲಕ ಜೋಡಣೆಯಲ್ಲಿನ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ಬಯೇಸಿಯನ್ ವಿಧಾನಗಳಿದ್ದರೂ, ಈ ವಿಧಾನವು ಗಣನೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಮೂಲ ಗುಣಲಕ್ಷಣದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ವಿರಳವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಅನುಕ್ರಮಗಳು ವೈಯಕ್ತಿಕ ರೋಗಕಾರಕಗಳ ಅಥವಾ ಸೋಂಕಿತ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಆನುವಂಶಿಕ ಸಂಯೋಜನೆಯ ಅನಿಶ್ಚಿತ ಅಂದಾಜುಗಳಾಗಿವೆ, ಮತ್ತು ಮುಂದಿನ ಪೀಳಿಗೆಯ ಅನುಕ್ರಮ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಸ್ಯಾಂಗರ್ ಅನುಕ್ರಮಕ್ಕಿಂತ ಗಣನೀಯವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ದೋಷ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ, ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ಅಡ್ಡ-ಮಾಲಿನ್ಯ ಮತ್ತು ಅಡಾಪ್ಟರ್ ಮಾಲಿನ್ಯದ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಬೇಕು. ಆನುವಂಶಿಕ ಮರುಸಂಯೋಜನೆಯು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಜೀನೋಮ್ಗಳ ನಡುವೆ ಆನುವಂಶಿಕ ವಸ್ತುಗಳ ವಿನಿಮಯವಾಗಿದೆ. ರೋಗಕಾರಕಗಳಿಗೆ, ರೋಗಕಾರಕದ ಅನೇಕ ಪ್ರತಿಗಳಿಂದ ಜೀವಕೋಶವು ಸೋಂಕಿಗೆ ಒಳಗಾದಾಗ ಮರುಸಂಯೋಜನೆ ಸಂಭವಿಸಬಹುದು. ಕೆಲವು ಆತಿಥೇಯರು ವಿವಿಧ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಎರಡು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ವಿಭಿನ್ನ ರೂಪಾಂತರಗಳಿಂದ (ಅಂದರೆ, ಸೂಪರ್ಇನ್ಫೆಕ್ಷನ್) ಅನೇಕ ಬಾರಿ ಸೋಂಕಿಗೆ ಒಳಗಾಗಿದ್ದರೆ, ಮರುಸಂಯೋಜನೆಯು ಮೊಸಾಯಿಕ್ ಜೀನೋಮ್ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು, ಅದು ನಿಖರವಾದ ಫೈಲೋಜೆನಿಯ ಪುನರ್ನಿರ್ಮಾಣವನ್ನು ಸಂಕೀರ್ಣಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಬೇರೆ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ರಿಕಾಂಬಿನೆಂಟ್ ಜೀನೋಮ್ನ ವಿವಿಧ ಭಾಗಗಳು ಒಂದೇ ಮರದಿಂದ ನಿಖರವಾಗಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲಾಗದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಡಿಸ್ಕಾರ್ಡೆಂಟ್ ಫೈಲೋಜೆನಿಗಳ ಮೂಲಕ ಇತರ ಜೀನೋಮ್ಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿರಬಹುದು. ಆಚರಣೆಯಲ್ಲಿ, ಮರುಸಂಯೋಜನೆಯಿಂದ ಮುಕ್ತವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸಲಾದ ಜೋಡಣೆಯಿಂದ ಫೈಲೋಜೆನಿಯನ್ನು ಪುನರ್ನಿರ್ಮಿಸುವ ಮೊದಲು ಮರುಸಂಯೋಜನೆಯ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ತ್ಯಜಿಸುವುದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ. ಫೈಲೋಜೆನಿಯಿಂದ ಪ್ರಸರಣದ ಇತಿಹಾಸವನ್ನು ಸೂಚಿಸುವುದು ಮೂಲ ಗುಣಲಕ್ಷಣಕ್ಕೆ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಮೂಲ ಪ್ರಮೇಯವೆಂದರೆ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಮರದ ಆಕಾರವು ಪ್ರಸರಣದ ಇತಿಹಾಸವನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ಒಂದು ಮರದಿಂದ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಬಹುದು, ಅಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ಎರಡು ಶಾಖೆಗಳಾಗಿ ವಿಭಜನೆಗೊಳ್ಳುವುದು ಒಂದು ಆತಿಥೇಯದಿಂದ ಇನ್ನೊಂದಕ್ಕೆ ಸೋಂಕಿನ ಪ್ರಸರಣವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ಸಂಪರ್ಕ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯಂತಹ ಮಾಹಿತಿಯ ಇತರ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಪ್ರಸರಣ ಮರವನ್ನು ಪುನರ್ನಿರ್ಮಿಸುವುದರೊಂದಿಗೆ, ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಮರವನ್ನು ಪುನರ್ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ಉಪಯುಕ್ತವಾದ, ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಮಾಹಿತಿಯ ಮೂಲವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಆನುವಂಶಿಕ ಅನುಕ್ರಮಗಳು ಈಗಾಗಲೇ ಲಭ್ಯವಿರುವಾಗ. ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಮತ್ತು ಪ್ರಸರಣ ಮರಗಳ ನಡುವಿನ ದೃಶ್ಯ ಮತ್ತು ಪರಿಕಲ್ಪನಾತ್ಮಕ ಹೋಲಿಕೆಯಿಂದಾಗಿ, ಫೈಲೋಜೆನಿಯ ಕವಲೊಡೆಯುವ ಬಿಂದುಗಳು (ವಿಭಜನೆಗಳು) ಪ್ರಸರಣ ಘಟನೆಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಊಹೆಯಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ಊಹೆಯು ಅನೇಕವೇಳೆ ತಪ್ಪಾಗಿರುತ್ತದೆ. ವೈರಸ್ ಫೈಲೋಜೆನಿಯಲ್ಲಿ ಒಂದು ಮಾದರಿ ಸೋಂಕನ್ನು ಇನ್ನೊಂದರಿಂದ ಬೇರ್ಪಡಿಸುವ ಎರಡು ಶಾಖೆಗಳ ಉದ್ದಕ್ಕೂ ಯಾವುದೇ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಪ್ರಸರಣದ ಘಟನೆ ಸಂಭವಿಸಿರಬಹುದು (ಚಿತ್ರ 3ಎ). ಪ್ರಸರಣ ಮರವು ಜಾತಿಜನ್ಯ ಮರದ ಆಕಾರವನ್ನು ಮಾತ್ರ ನಿರ್ಬಂಧಿಸುತ್ತದೆ. ಹೀಗಾಗಿ, ನಾವು ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಮರವನ್ನು ದೋಷವಿಲ್ಲದೆ ಪುನರ್ನಿರ್ಮಿಸಬಹುದಾದರೂ, ಅಪೂರ್ಣ ಮಾದರಿ, ಆತಿಥೇಯಗಳೊಳಗಿನ ರೋಗಕಾರಕ ವಿಕಸನ ಮತ್ತು ಅದೇ ಆತಿಥೇಯದ ದ್ವಿತೀಯಕ ಸೋಂಕು ಸೇರಿದಂತೆ ಪ್ರಸರಣ ಮರದ ನಿಖರವಾದ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವಾಗಿರದಿರುವುದಕ್ಕೆ ಹಲವಾರು ಕಾರಣಗಳಿವೆ. ಅಪೂರ್ಣ ಮಾದರಿ ಸಂಗ್ರಹ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಮರವನ್ನು ಪ್ರಸರಣದ ಇತಿಹಾಸದೊಂದಿಗೆ ಸಮೀಕರಿಸುವುದು ಸಾಂಕ್ರಾಮಿಕ ರೋಗದ ಪ್ರತಿ ಸೋಂಕಿತ ಪೋಷಕರಿಂದ ಆನುವಂಶಿಕ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಸೂಚ್ಯವಾಗಿ ಊಹಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ, ಸೋಂಕಿತ ಅತಿಥೇಯಗಳ ಒಂದು ಭಾಗವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಅನುಕ್ರಮ ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅಪರಿಚಿತ ಮತ್ತು ಅನಿವಾರ್ಯವಾಗಿ ಗಣನೀಯ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಮಾದರಿ ಮಾಡದ ಸೋಂಕಿತ ಅತಿಥೇಯಗಳ ಅಸ್ತಿತ್ವವು ಮೂಲ ಗುಣಲಕ್ಷಣಕ್ಕೆ ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಸವಾಲಾಗಿದೆ. ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಮರವು ಎರಡು ಸೋಂಕುಗಳು ಇತರ ಯಾವುದೇ ಮಾದರಿ ಸೋಂಕುಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ನಿಕಟ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆಯಾದರೂ, ತಿಳಿದಿರುವ ಅತಿಥೇಯಗಳನ್ನು ಬೇರ್ಪಡಿಸುವ "ಪ್ರಸರಣ ಸರಪಳಿಯಲ್ಲಿ" ಮಧ್ಯಂತರ ಕೊಂಡಿಗಳಾಗಿರುವ ಒಂದು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚು ಮಾದರಿ ಮಾಡದ ಅತಿಥೇಯಗಳ ಅಸ್ತಿತ್ವವನ್ನು ತಳ್ಳಿಹಾಕಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ (ಚಿತ್ರ 3ಬಿ). ಅಂತೆಯೇ, ಮರದ ತುದಿಗಳಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುವ ಎರಡೂ ಸೋಂಕುಗಳಿಗೆ ಮಾದರಿ ಮಾಡದ ಸೋಂಕು ಮೂಲ ಸಂಖ್ಯೆಯಾಗಿರಬಹುದು (ಚಿತ್ರ 3ಸಿ). ಸ್ವತಃ, ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಮರವು ಈ ಪರ್ಯಾಯ ಪ್ರಸರಣ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳ ನಡುವೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ತಾರತಮ್ಯ ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ. ಆತಿಥೇಯಗಳೊಳಗಿನ ವಿಕಸನ ಪ್ರತಿ ಆತಿಥೇಯದೊಳಗಿನ ರೋಗಕಾರಕಗಳ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ವಿಕಾಸದಿಂದಾಗಿ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಮರದ ಆಕಾರವು ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಪ್ರಸರಣ ಇತಿಹಾಸದಿಂದ ಭಿನ್ನವಾಗಬಹುದು. ಮುಂದಿನ ಆತಿಥೇಯಕ್ಕೆ ಹರಡುವ ರೋಗಕಾರಕ ಜೀನೋಮ್ನ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಪ್ರತಿಗಳು, ವ್ಯಾಖ್ಯಾನದ ಪ್ರಕಾರ, ಮೂಲ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿ ಇರುವುದಿಲ್ಲ. ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಮರದಲ್ಲಿ ಒಂದು ವಿಭಜನೆಯು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದೆ, ಇದು ಹರಡುವ ವಂಶಾವಳಿಗಳು ಮತ್ತು ಮೂಲ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿ ಉಳಿದಿರುವ ಮತ್ತು ಉಳಿದುಕೊಂಡಿರುವ ಇತರ ವಂಶಾವಳಿಗಳ ನಡುವಿನ ಸಾಮಾನ್ಯ ಪೂರ್ವಜರನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ನಾವು ಎರಡೂ ವಂಶಾವಳಿಗಳನ್ನು ಸಮಯಕ್ಕೆ ಹಿಂದೆಯೇ ಅನುಸರಿಸಿದರೆ, ಪ್ರಸರಣ ಘಟನೆಯ ಸಮಯವು ಅವರು ಸಾಮಾನ್ಯ ಪೂರ್ವಜರಿಗೆ ಒಮ್ಮುಖವಾಗಬಹುದಾದ ಇತ್ತೀಚಿನ ಸಂಭವನೀಯ ಸಮಯವಾಗಿದೆ. ಇನ್ನೊಂದು ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಈ ಘಟನೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯ ಪೂರ್ವಜರು ಇನ್ನೂ ಹಿಂದಿನ ಕಾಲದಲ್ಲಿ ನೆಲೆಗೊಂಡಿರುವ ನಿರಂತರ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯ ಒಂದು ತೀವ್ರತೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಕಿಂಗ್ಮ್ಯಾನ್ನ ಕೋಲೆಸೆಂಟ್ನಿಂದ ರೂಪಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ನಾವು ಸಾಮಾನ್ಯ ಪೂರ್ವಜರನ್ನು ಎದುರಿಸುವವರೆಗೆ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿದ ವಂಶಾವಳಿಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸಲು ನಾವು ನಿರೀಕ್ಷಿಸುವ ತಲೆಮಾರುಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. ಎರಡು ವಂಶಾವಳಿಗಳು ಒಗ್ಗೂಡಿಸುವ ಘಟನೆ ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಸಾಮಾನ್ಯ ಪೂರ್ವಜರಿಗೆ ಒಗ್ಗೂಡುವ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಸಮಯವು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಗಾತ್ರಕ್ಕೆ ಅನುಪಾತದಲ್ಲಿರುತ್ತದೆ, ಇದು ಸಂಭವನೀಯ ಪೂರ್ವಜರ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ. ಇನ್ನೊಂದು ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ದೊಡ್ಡ ನಗರದಲ್ಲಿ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾದ ಇಬ್ಬರು ಜನರು ಸಣ್ಣ ಗ್ರಾಮೀಣ ಸಮುದಾಯದಲ್ಲಿ ಇಬ್ಬರು ಜನರಿಗಿಂತ ದೊಡ್ಡ ಅಜ್ಜಿಯನ್ನು ಹೊಂದುವ ಸಾಧ್ಯತೆ ಕಡಿಮೆ. ದೊಡ್ಡ, ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಅಂತರ-ಆತಿಥೇಯ ರೋಗಕಾರಕ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿ ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಒಗ್ಗೂಡಿಸುವಿಕೆಯು ಮೂಲ ಗುಣಲಕ್ಷಣಕ್ಕೆ ಗಮನಾರ್ಹ ಸವಾಲಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಪ್ರಸರಣ ಮರದಿಂದ ವೈರಸ್ ಫೈಲೋಜೆನಿಯನ್ನು ಬೇರ್ಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಆತಿಥೇಯರು ತಮ್ಮ ಸೋಂಕನ್ನು ಇತರ ಇಬ್ಬರಿಗೆ ಹರಡಿದ್ದರೆ, ಅವರ ಪೂರ್ವಜರನ್ನು ಆ ಆತಿಥೇಯದಲ್ಲಿನ ಮೂಲ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಬಹುದಾದ ಮೂರು ವಂಶಾವಳಿಗಳಿರಬಹುದು (ಚಿತ್ರ 3ಡಿ). ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಫೈಲೋಜೆನಿಯನ್ನು ಪ್ರಸರಣ ಮರಕ್ಕೆ ಸಮಾನವೆಂದು ನಾವು ಅರ್ಥೈಸಿದರೆ, ವೈರಸ್ ಫೈಲೋಜೆನಿಯಲ್ಲಿನ ಕವಲೊಡೆಯುವ ಕ್ರಮವು ಪ್ರಸರಣ ಘಟನೆಗಳ ವಿಭಿನ್ನ ಕ್ರಮವನ್ನು ಸೂಚಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಚಿತ್ರ 3Dಯಲ್ಲಿ 1 ಮತ್ತು 3 ಅತಿಥೇಯಗಳು ಪ್ರಸರಣದ ಇತಿಹಾಸದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ನಿಕಟವಾಗಿ ಸಂಬಂಧಿಸಿವೆ, ಆದರೆ ಜಾತಿವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ಅಲ್ಲ. ಕ್ಲಿಯರೆನ್ಸ್ ಮತ್ತು ಸೆಕೆಂಡರಿ ಇನ್ಫೆಕ್ಷನ್ ಅನೇಕ ಸೋಂಕುಗಳನ್ನು ಆತಿಥೇಯರ ಪ್ರತಿರಕ್ಷಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಿಂದ ಸ್ವಯಂಪ್ರೇರಿತವಾಗಿ ತೆರವುಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಈ ಹಿಂದೆ ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಮಾಡಿದ ಸೋಂಕನ್ನು ತೆರವುಗೊಳಿಸಿದ ಆತಿಥೇಯವು ಮತ್ತೊಂದು ಮೂಲದಿಂದ ಮರು-ಸೋಂಕಿಗೆ ಒಳಗಾಗಿದ್ದರೆ, ಅದೇ ಆತಿಥೇಯವು ಅನುಕ್ರಮವಾಗಿ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಮತ್ತು ಪ್ರಸರಣ ಮರಗಳಲ್ಲಿನ ವಿಭಿನ್ನ ಸೋಂಕುಗಳಿಂದ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಕೆಲವು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ವಿವಿಧ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಸೋಂಕಿಗೆ ಒಳಗಾಗಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಹೆಪಟೈಟಿಸ್ ಸಿ ವೈರಸ್ನಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಸುಮಾರು ಮೂರನೇ ಒಂದು ಭಾಗದಷ್ಟು ಸೋಂಕುಗಳು ಸೋಂಕಿನ ಮೊದಲ ಆರು ತಿಂಗಳೊಳಗೆ ಸ್ವಯಂಪ್ರೇರಿತವಾಗಿ ಹೋಗುತ್ತವೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ಹಿಂದಿನ ಒಡ್ಡುವಿಕೆಯು ಅದೇ ವೈರಸ್ನಿಂದ ಮರು-ಸೋಂಕಿಗೆ ಪ್ರತಿರಕ್ಷೆಯನ್ನು ನೀಡುವುದಿಲ್ಲ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಹೆಪಟೈಟಿಸ್ ಸಿ ವೈರಸ್ನ ಅನೇಕ ತಳಿಗಳಿಂದ ಸಹ-ಸೋಂಕು ಒಂದೇ ಆತಿಥೇಯದೊಳಗೆ ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಮುಂದುವರಿಯುತ್ತದೆ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಪ್ರಸರಣವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿ ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಆಗಾಗ್ಗೆ ಸಂಭವಿಸಬಹುದು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಹಂಚಿದ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಔಷಧಿಗಳನ್ನು ಚುಚ್ಚುಮದ್ದು ಮಾಡುವ ಜನರು (14 ರಿಂದ 39 ಪ್ರತಿಶತದವರೆಗೆ). ಆತಿಥೇಯದೊಳಗೆ ಕಡಿಮೆ ಆವರ್ತನಗಳಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬಂದರೆ, ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಒಡ್ಡುವಿಕೆಗಳಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ತಳಿಗಳ ನಿರಂತರತೆಯನ್ನು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಆನುವಂಶಿಕ ಅನುಕ್ರಮ ತಂತ್ರಗಳು ತಪ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು, ಇದರಿಂದಾಗಿ "ಮುಂದಿನ ಪೀಳಿಗೆಯ" ಅನುಕ್ರಮ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳ ಬಳಕೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಈ ಕಾರಣಗಳಿಗಾಗಿ, ಆನುವಂಶಿಕ ಹೋಲಿಕೆಯ ಮೂಲಕ ಹೆಪಟೈಟಿಸ್ ಸಿ ವೈರಸ್ ಸೋಂಕಿನ ಸಾಂಕ್ರಾಮಿಕ ರೋಗಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಸಂಪರ್ಕವು ಒಂದು ಅಸ್ಥಿರವಾದ ವಿದ್ಯಮಾನವಾಗಿರಬಹುದು, ಇದು ಕೆಲವು ತನಿಖಾಧಿಕಾರಿಗಳು ಆಣ್ವಿಕ ಸಾಂಕ್ರಾಮಿಕ ರೋಗಶಾಸ್ತ್ರದ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಿಗಾಗಿ ಪ್ರತಿ ಸೋಂಕಿನ ವಿವಿಧ ಸಮಯ ಬಿಂದುಗಳಿಂದ ಮಾದರಿ ಮಾಡಲಾದ ಅನೇಕ ವೈರಸ್ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಬಳಸಲು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲು ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಪೂರ್ವಜರ ಆತಿಥೇಯ-ಸ್ಥಿತಿಯ ಪುನರ್ನಿರ್ಮಾಣವು ನ್ಯೂಕ್ಲಿಯೋಟೈಡ್ ಅನುಕ್ರಮಗಳು ಅಥವಾ ಫಿನೋಟೈಪ್ಗಳಂತಹ ಪಾತ್ರದ ಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ಮರದ ವಿವಿಧ ಪೂರ್ವಜರ ನೋಡ್ಗಳಲ್ಲಿ ಬೇರಿನವರೆಗೆ ಪುನರ್ನಿರ್ಮಿಸಲು ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಮರಕ್ಕೆ ವಿಕಾಸದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ. ಮೂಲ ಗುಣಲಕ್ಷಣದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ರೋಗಕಾರಕ ವಂಶಾವಳಿಗಳ ಭೌಗೋಳಿಕ ಸ್ಥಳವನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ಪೂರ್ವಜರ ಪುನರ್ನಿರ್ಮಾಣವನ್ನು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಅವುಗಳನ್ನು ಅವುಗಳ ಆತಿಥೇಯರು ಒಂದು ಪ್ರದೇಶದಿಂದ ಮತ್ತೊಂದು ಪ್ರದೇಶಕ್ಕೆ ಸಾಗಿಸುತ್ತಾರೆ. ಪಾತ್ರದ ವಿಕಸನ ಮತ್ತು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಅಥವಾ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ವಲಸೆಯ ನಡುವಿನ ಈ ಸಾದೃಶ್ಯವನ್ನು ಚಿತ್ರಿಸುವುದು ಫೈಲೋಜಿಯೋಗ್ರಫಿ ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಪೂರ್ವಜರ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಭೌಗೋಳಿಕ ಸ್ಥಳವನ್ನು ಅದರ ಮಾದರಿ ವಂಶಸ್ಥರ ಪ್ರಸ್ತುತ ಸ್ಥಳಗಳಿಂದ ಕೆಲವು ವಲಸೆಯ ಮಾದರಿಯ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಪುನರ್ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ವಲಸೆ ಮಾದರಿಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕ-ಸ್ಥಿತಿ ಮತ್ತು ನಿರಂತರ-ಸ್ಥಿತಿ ಮಾದರಿಗಳ ಎರಡು ವರ್ಗಗಳಲ್ಲಿ ಬರುತ್ತವೆ. ಪ್ರತ್ಯೇಕ-ಸ್ಥಿತಿ ಅಥವಾ ದ್ವೀಪದ ವಲಸೆಯ ಮಾದರಿಗಳು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಂಶಾವಳಿಯು ಸೀಮಿತ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಸ್ಥಳಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಇದು ನಿರಂತರ-ಸಮಯದ ಮಾರ್ಕೋವ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಪ್ರಕಾರ ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಸ್ಥಿರ ದರದಲ್ಲಿ ಸ್ಥಳವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಆಣ್ವಿಕ ವಿಕಸನಕ್ಕೆ ಬಳಸುವ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಹೋಲುತ್ತದೆ. ಸಾರಿಗೆ ಜಾಲಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮತ್ತು ಮಧ್ಯ ಆಫ್ರಿಕಾದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಸಾಂದ್ರತೆಯ ಸಹಯೋಗದೊಂದಿಗೆ ಎಚ್ಐವಿ-1ನ ಆರಂಭಿಕ ಹರಡುವಿಕೆಯನ್ನು ಪುನರ್ನಿರ್ಮಿಸಲು ಪ್ರತ್ಯೇಕ-ರಾಜ್ಯ ವಲಸೆಯ ಮಾದರಿಯೊಂದಿಗೆ ಪೂರ್ವಜರ ಪುನರ್ನಿರ್ಮಾಣವನ್ನು ಸಹ ಬಳಸಲಾಗಿದೆ. ವಿವಿಧ ಆತಿಥೇಯ ಪ್ರಭೇದಗಳನ್ನು ಪೂರ್ವಜರ ಸ್ವಭಾವದ ಸ್ಥಿತಿಗಳಾಗಿ ಪುನರ್ನಿರ್ಮಿಸುವ ಮೂಲಕ ಝೂನೋಟಿಕ್ ಪ್ರಸರಣಗಳ ಜನಸಂಖ್ಯೆ-ಮಟ್ಟದ ಮೂಲ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಿಗೆ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸಹ ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮಾನವರು ಮತ್ತು ಸಾಕುಪ್ರಾಣಿಗಳಿಂದ ಸ್ಟ್ಯಾಫಿಲೋಕೊಕಸ್ ಔರೆಸ್ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಫೈಲೋಜೆನಿಯಲ್ಲಿ ಪೂರ್ವಜರ ಆತಿಥೇಯ ಪ್ರಭೇದಗಳನ್ನು ಪುನರ್ನಿರ್ಮಿಸಲು ವಿಕಾಸದ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಗುಣಲಕ್ಷಣದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸಲಾಯಿತು. ಅಂತೆಯೇ, ಫರಿಯಾ ಮತ್ತು ಸಹೋದ್ಯೋಗಿಗಳು ರೇಬೀಸ್ ವೈರಸ್ನ ಅಡ್ಡ-ಪ್ರಭೇದ ಪ್ರಸರಣವನ್ನು ವೈರಸ್ ಫೈಲೋಜೆನಿಯ ಉದ್ದಕ್ಕೂ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಪ್ರಸರಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿದರು, ದರಗಳು ಆಯಾ ಆತಿಥೇಯ ಪ್ರಭೇದಗಳ ವಿಕಸನೀಯ ಸಂಬಂಧ ಮತ್ತು ಭೌಗೋಳಿಕ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಿಂದ ಪ್ರಭಾವಿತವಾಗಿವೆ. ನಿರಂತರ-ಸ್ಥಿತಿಯ ವಲಸೆಯ ಮಾದರಿಗಳು ಬ್ರೌನಿಯನ್ ಚಲನೆಯ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಹೋಲುತ್ತವೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ಒಂದು ವಂಶಾವಳಿಯು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಜಾಗದೊಳಗೆ ಯಾವುದೇ ಬಿಂದುವನ್ನು ಆಕ್ರಮಿಸಬಹುದು. ನಿರಂತರ ಮಾದರಿಗಳು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ವಲಸೆಯ ಮಾದರಿಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ವಾಸ್ತವಿಕವಾಗಿದ್ದರೂ, ಅವು ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಹೆಚ್ಚು ಸವಾಲಿನದ್ದಾಗಿರಬಹುದು. ಅಕ್ಷರಶಃ ತೆಗೆದುಕೊಂಡರೆ, ನಿರಂತರ ಮಾದರಿಯು ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಿಂದ ಮಾದರಿ ಮಾಡಲಾದ ಪ್ರತಿ ಸೋಂಕಿಗೆ ನಿಖರವಾದ ಜಿಯೋಲೋಕಲೈಸೇಶನ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಯಸುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅನೇಕ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ, ಈ ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಲಭ್ಯವಿಲ್ಲ; ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕೆಲವು ಅಧ್ಯಯನಗಳು ಆಯಾ ಪ್ರದೇಶಗಳ ಸೆಂಟ್ರಾಯ್ಡ್ಗಳಿಂದ ಮಾದರಿ ಸೋಂಕುಗಳ ನಿಜವಾದ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಪ್ರದೇಶಗಳು ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ಗಣನೀಯವಾಗಿ ಬದಲಾದರೆ ಮತ್ತು ಆತಿಥೇಯ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯು ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ವಿರಳವಾಗಿ ಏಕರೂಪವಾಗಿ ವಿತರಿಸಲ್ಪಟ್ಟರೆ ಇದು ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಬಹುದು. ಪ್ಯಾರಾಫೈಲಿ ಎಂಬುದು ಕ್ಲ್ಯಾಡಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ನ ಅಧ್ಯಯನದಿಂದ ಹುಟ್ಟಿಕೊಂಡ ಒಂದು ಪದವಾಗಿದೆ, ಇದು ಜೀವಿಗಳನ್ನು ಅವುಗಳ ಸಾಮಾನ್ಯ ಪೂರ್ವಜರ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವರ್ಗೀಕರಿಸುವ ವ್ಯವಸ್ಥಿತವಾದ ವಿಕಸನೀಯ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಈ ಗುಂಪು ಇತ್ತೀಚಿನ ಸಾಮಾನ್ಯ ಪೂರ್ವಜರನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದ್ದರೆ, ಆದರೆ ಅದರ ಎಲ್ಲಾ ವಂಶಸ್ಥರನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಸೋಂಕಿನ ಒಂದು ಗುಂಪು ಪ್ಯಾರಫೈಲೆಟಿಕ್ ಆಗಿರುತ್ತದೆ. ಬೇರೆ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಒಂದು ಗುಂಪು ಪೂರ್ವಜರ ಗುಂಪಿನೊಳಗೆ ನೆಲೆಗೊಂಡಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಪಕ್ಷಿಗಳು ಎಲ್ಲಾ ಸರೀಸೃಪಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯ ಪೂರ್ವಜರನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಮಾನ್ಯ ಪೂರ್ವಜರಿಂದ ಬಂದವು; ಹೀಗಾಗಿ, ಪಕ್ಷಿಗಳು ಸರೀಸೃಪಗಳ ಫೈಲೋಜೆನಿಯೊಳಗೆ ಗೂಡು ಕಟ್ಟಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ, ಇದು ಎರಡನೆಯದನ್ನು ಪ್ಯಾರಾಫೈಲೆಟಿಕ್ ಗುಂಪನ್ನಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಹೀಗಾಗಿ, ಪ್ಯಾರಾಫೈಲಿ ವಿಕಸನೀಯ ಆದ್ಯತೆಗೆ ಸಾಕ್ಷಿಯಾಗಿದೆಃ ಎಲ್ಲಾ ಪಕ್ಷಿಗಳ ಪೂರ್ವಜರು ಸರೀಸೃಪವಾಗಿದ್ದರು. ಮೂಲ ಗುಣಲಕ್ಷಣದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಒಂದು ಸೋಂಕು ಇನ್ನೊಂದಕ್ಕಿಂತ ಮುಂಚಿತವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ಪುರಾವೆಯಾಗಿ ಪ್ಯಾರಾಫೈಲಿ ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಅಪೂರ್ಣ ಮಾದರಿಯ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ, ಸೋಂಕು ನೇರವಾಗಿ ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಯಿಂದ ಇನ್ನೊಬ್ಬರಿಗೆ ಹರಡಿತು ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ಇದು ಪುರಾವೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಮೂಲ ಗುಣಲಕ್ಷಣಕ್ಕಾಗಿ ಪ್ಯಾರಾಫೈಲಿಯ ಅನ್ವಯಕ್ಕೆ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಮರವು ರೋಗಕಾರಕದ ಅನೇಕ ಪ್ರತಿಗಳನ್ನು ಸಂಭಾವ್ಯ ಮೂಲ ಮತ್ತು ಸ್ವೀಕರಿಸುವ ಆತಿಥೇಯಗಳೆರಡರಿಂದಲೂ ಸಂಬಂಧಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ವಿವರಿಸಲು, ವಿವಿಧ ಸೋಂಕುಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಮರಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಜನಸಂಖ್ಯೆ ಆಧಾರಿತ ಅನುಕ್ರಮಗಳಿಂದ (ಪಿಸಿಆರ್ ವರ್ಧನೆಯ ಉತ್ಪನ್ನದ ನೇರ ಅನುಕ್ರಮ) ಪುನರ್ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ಅನುಕ್ರಮವು ಸೋಂಕಿತ ಆತಿಥೇಯದಿಂದ ಮಾದರಿ ಮಾಡಲಾದ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ರೋಗಕಾರಕ ಜೀನೋಮ್ಗಳ ಒಮ್ಮತವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ರೋಗಕಾರಕ ಜೀನೋಮ್ನ ಪ್ರತಿಗಳನ್ನು ದುರ್ಬಲಗೊಳಿಸುವ ಶಿಷ್ಟಾಚಾರಗಳನ್ನು ಅಥವಾ ಮುಂದಿನ ಪೀಳಿಗೆಯ ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ಸೀಮಿತಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಅನುಕ್ರಮಗೊಳಿಸಿದರೆ, ರೋಗಕಾರಕ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಫೈಲೋಜೆನಿಗಿಂತ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ರೋಗಕಾರಕ ವಂಶಾವಳಿಗಳ ವಂಶಾವಳಿಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಮರವನ್ನು ಪುನರ್ನಿರ್ಮಿಸಬಹುದು. ಆತಿಥೇಯ ಎ ಯಿಂದ ಅನುಕ್ರಮಗಳು ಆತಿಥೇಯ ಬಿ ಯಿಂದ ಅನುಕ್ರಮಗಳ ನೆಸ್ಟೆಡ್ ಪ್ಯಾರಾಫೈಲೆಟಿಕ್ ಕ್ಲೇಡ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಮೊನೊಫೈಲೆಟಿಕ್ ಕ್ಲೇಡ್ ಅನ್ನು ರೂಪಿಸಿದರೆ (ಇದರಲ್ಲಿ ಸದಸ್ಯರು ಸಾಮಾನ್ಯ ಪೂರ್ವಜರ ಸಂಪೂರ್ಣ ವಂಶಸ್ಥರು), ಆಗ ಮರವು ಆತಿಥೇಯ ಎ ಯಿಂದ ಹುಟ್ಟಿದ ಪ್ರಸರಣದ ದಿಕ್ಕಿನೊಂದಿಗೆ ಸ್ಥಿರವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ನಿರ್ದೇಶನವು ಆತಿಥೇಯ ಎ ನೇರವಾಗಿ ತಮ್ಮ ಸೋಂಕನ್ನು ಆತಿಥೇಯ ಬಿ ಗೆ ಹರಡುತ್ತದೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುವುದಿಲ್ಲ, ಏಕೆಂದರೆ ರೋಗಕಾರಕವು ಆತಿಥೇಯ ಬಿ ಯಲ್ಲಿ ಸೋಂಕನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವ ಮೊದಲು ಅಜ್ಞಾತ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಮಧ್ಯಂತರ ಮಾದರಿ ಮಾಡದ ಆತಿಥೇಯಗಳ ಮೂಲಕ ಹರಡಿರಬಹುದು. ನೋಡ್ ಬೆಂಬಲ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮರದಿಂದ ಹರಡುವಿಕೆಯ ದಿಕ್ಕಿನಲ್ಲಿನ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಶ್ವಾಸವನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ನೆಸ್ಟೆಡ್ ಮೊನೊಫೈಲೆಟಿಕ್ ಕ್ಲೇಡ್ಗೆ ಪೂರ್ವಜರಾಗಿರುವ ನೋಡ್ಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಬೆಂಬಲ ಮೌಲ್ಯದಿಂದ ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ನೋಡ್ X ನ ಬೆಂಬಲವು ನಾವು ಸಮಾನವಾದ ದತ್ತಾಂಶ ಗುಂಪಿನ ಮೇಲೆ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಪುನರ್ನಿರ್ಮಾಣವನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸಿದರೆ, ಹೊಸ ಮರವು ಮೂಲ ಮರದಲ್ಲಿ ನೋಡ್ X ನ ಎಲ್ಲಾ ವಂಶಸ್ಥರನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಒಂದೇ ಕ್ಲೇಡ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ ಎಂಬ ಅಂದಾಜು ಸಂಭವನೀಯತೆಯಾಗಿದೆ. ಬೇರೆ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಇದು ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ನೀಡಿದ ಆ ನೋಡ್ನ ಪುನರುತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ನೋಡ್ Xನ ಕೆಳಗಿರುವ ಕ್ಲೇಡ್ "ನಿಜವಾದ" ಮರದಲ್ಲಿ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಂಭವನೀಯತೆ ಎಂದು ಇದನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಳ್ಳಬಾರದು. ನೋಡ್ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಮೂರು ವಿಧಾನಗಳಿವೆಃ ಬೂಟ್ಸ್ಟ್ರಾಪಿಂಗ್. ಫೆಲ್ಸೆನ್ಸ್ಟೈನ್ ನಾನ್ಪ್ಯಾರಮೆಟ್ರಿಕ್ ಬೂಟ್ಸ್ಟ್ರ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಪುನರ್ನಿರ್ಮಾಣದ ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ಗರಿಷ್ಠ ಸಂಭವನೀಯತೆಯಿಂದ ಅಳವಡಿಸಿಕೊಂಡರು. ಹೆಚ್ಚುವರಿ, ಸಮಾನ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸದೆಯೇ ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಮಾದರಿ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ನಿರೂಪಿಸಲು ಬೂಟ್ಸ್ಟ್ರಾಪಿಂಗ್ ಒಂದು ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು, ಬಹು ಅನುಕ್ರಮ ಜೋಡಣೆಯಿಂದ ಬದಲಿಯಾಗಿ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ಸಮಾನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ನ್ಯೂಕ್ಲಿಯೋಟೈಡ್ ಅಥವಾ ಅಮೈನೋ ಆಮ್ಲದ ಸ್ಥಾನಗಳನ್ನು ಸ್ಯಾಂಪಲ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಹೊಸ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ-ಈ ಹೊಸ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ ಅನ್ನು "ಬೂಟ್ಸ್ಟ್ರ್ಯಾಪ್ ಸ್ಯಾಂಪಲ್" ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮೂಲ ಮರದಂತೆಯೇ ಅದೇ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಬೂಟ್ಸ್ಟ್ರ್ಯಾಪ್ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಮರವನ್ನು ಪುನರ್ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ನಾವು ಜೋಡಣೆಯಿಂದ ಏಕರೂಪದ ಅಕ್ಷರಗಳ (ಕಾಲಮ್ಗಳು) ಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಸ್ಯಾಂಪಲ್ ಮಾಡುತ್ತಿರುವುದರಿಂದ, ಆ ಸ್ಥಾನದಲ್ಲಿರುವ ವಿಕಾಸಾತ್ಮಕ ಇತಿಹಾಸದ ಮಾಹಿತಿಯು ಹಾಗೇ ಇದೆ. ನಾವು ಹೊಸ ಮರದಲ್ಲಿ ಮೂಲ ಮರದಿಂದ ಕ್ಲೇಡ್ಗಳ ಉಪಸ್ಥಿತಿ ಅಥವಾ ಅನುಪಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ದಾಖಲಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ಗುರಿ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಪ್ರತಿಕೃತಿ ಮರಗಳನ್ನು ಸಂಸ್ಕರಿಸುವವರೆಗೆ ಇಡೀ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸುತ್ತೇವೆ. ಮರಗಳ ಬೂಟ್ಸ್ಟ್ರ್ಯಾಪ್ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕ್ಲೇಡ್ ಅನ್ನು ಗಮನಿಸಿದ ಆವರ್ತನವು ಮೂಲ ಮರದಲ್ಲಿ ಆ ನೋಡ್ನ ಪುನರುತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ಬೂಟ್ಸ್ಟ್ರ್ಯಾಪ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮೂಲ ಮರದಂತೆಯೇ ಸಂಸ್ಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆಯಾದ್ದರಿಂದ, ಪ್ರತಿ ಬೂಟ್ಸ್ಟ್ರ್ಯಾಪ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅದೇ ವಿಧಾನದಿಂದ ಸಂಸ್ಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆಯಾದ್ದರಿಂದ, ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ಅಲ್ಲದ ಬೂಟ್ಸ್ಟ್ರ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಕ್ಲೇಡ್ಗಳನ್ನು ಎಣಿಕೆ ಮಾಡಲು ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ನಂತರದ ಹಂತಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ. ನೋಡ್ ಬೆಂಬಲ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡುವ ನಿಖರತೆಯು ಬೂಟ್ಸ್ಟ್ರಾಪ್ ಪ್ರತಿಕೃತಿಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯೊಂದಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, 100 ಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಬೂಟ್ಸ್ಟ್ರ್ಯಾಪ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸಂಸ್ಕರಿಸಿದ್ದರೆ 99 ಪ್ರತಿಶತದಷ್ಟು ನೋಡ್ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಮರದ ವಿವಿಧ ನೋಡ್ಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಬೆಂಬಲ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ವೇಗವಾಗಿ ಅಂದಾಜು ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಈಗ ಹೆಚ್ಚು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕೆಳಗೆ ಅಂದಾಜು ಸಂಭವನೀಯತೆ-ಅನುಪಾತ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ನೋಡಿ). 2. ಬಯೇಸಿಯನ್ ಮಾದರಿ. ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಮರು ಮಾದರಿ ಮಾಡಲು ಬೂಟ್ಸ್ಟ್ರಾಪಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವ ಬದಲು, ನೀಡಲಾದ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ಫೈಲೋಜೆನಿಯನ್ನು ಪುನರ್ನಿರ್ಮಿಸುವಲ್ಲಿನ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಮೂಲಕ ನೋಡ್ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಬಹುದು. ಮಾರ್ಕೊವ್ ಸರಪಳಿ ಮಾಂಟೆ ಕಾರ್ಲೊದಂತಹ ಬೇಯೇಶಿಯನ್ ಮಾದರಿ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು (ಹಾಲ್ಡ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನೋಡಿ) ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ನೀಡಿದ ಹಿಂಭಾಗದ ವಿತರಣೆಯಿಂದ ನಿಯತಾಂಕಗಳ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಮರವು ನಿಯತಾಂಕಗಳ ಸಂಗ್ರಹವಾಗಿದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ನೋಡ್ನಿಂದ ಇಳಿಯುವ ಮೊನೊಫೈಲೆಟಿಕ್ ಕ್ಲೇಡ್ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮರಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಎಣಿಸುವ ಮೂಲಕ ಈ ಮರಗಳ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ನೋಡ್ ಬೆಂಬಲದ ಬಯೇಸಿಯನ್ ಅಂದಾಜನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಬಹುದು. ಬಯೇಸಿಯನ್ ಮಾದರಿಯು ಗಣನೆಗೆ ಅಗತ್ಯವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಎಲ್ಲಾ ಸಂಭವನೀಯ ಮರಗಳ ಸ್ಥಳವು ಅಗಾಧವಾಗಿದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ದೊಡ್ಡ ದತ್ತಾಂಶ ಸೆಟ್ಗಳಿಗೆ ಒಮ್ಮುಖವನ್ನು ಸಾಧಿಸುವುದು ಕಷ್ಟವಾಗುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾಗುವುದಿಲ್ಲ. 3. ಅಂದಾಜು ಸಂಭವನೀಯತೆ-ಅನುಪಾತದ ಪರೀಕ್ಷೆ. ಬೇಯೇಶಿಯನ್ ಮಾದರಿಯಂತಲ್ಲದೆ, ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ಗರಿಷ್ಠ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಮರದ ಒಂದೇ ಅಂದಾಜಿನ ಮೇಲೆ ನಡೆಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಸಂಭವನೀಯತೆಯು ಮರ ಮತ್ತು ವಿಕಾಸದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನೀಡಿದ ವೀಕ್ಷಿಸಿದ ದತ್ತಾಂಶದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯಾಗಿದೆ. ಸಂಭವನೀಯತೆ ಅನುಪಾತ ಪರೀಕ್ಷೆಯು (ಎಲ್ಆರ್ಟಿ) ಎರಡು ಮಾದರಿಗಳು ಅಥವಾ ಊಹೆಗಳ ನಡುವೆ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವ ಒಂದು ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಅವುಗಳ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಅನುಪಾತವು ಪರೀಕ್ಷಾ ಅಂಕಿಅಂಶವಾಗಿದ್ದು, ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮಹತ್ವವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಶೂನ್ಯ ವಿತರಣೆಗೆ ಮ್ಯಾಪ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಅನ್ವಯದಲ್ಲಿ, ಪರ್ಯಾಯ ಊಹೆಯೆಂದರೆ, ಪುನರ್ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ ಮರದಲ್ಲಿನ ಒಂದು ಶಾಖೆಯು ಶೂನ್ಯದ ಉದ್ದವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ, ಇದು ವಂಶಸ್ಥ ಕ್ಲೇಡ್ ಅನ್ನು ಅದರ ಹಿನ್ನೆಲೆಯಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಎಲ್. ಆರ್. ಟಿ. ಯನ್ನು ಸ್ಥಳೀಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆಃ ಮರದ ಉಳಿದ ಭಾಗವು ನಿಜವೆಂದು ಭಾವಿಸಿದಾಗ ಅದು ನೋಡ್ನ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ಈ ಕಿರಿದಾದ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯು ಅಂದಾಜು ಎಲ್ಆರ್ಟಿ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬೇಯೇಶಿಯನ್ ಸ್ಯಾಂಪ್ಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಬೂಟ್ಸ್ಟ್ರ್ಯಾಪ್ ಸ್ಯಾಂಪ್ಲಿಂಗ್ಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಗಣನೆಗೆ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಎಲ್ಆರ್ಟಿ ವಿಧಾನದ ಜೊತೆಗೆ, ಬೂಟ್ಸ್ಟ್ರ್ಯಾಪ್ ಬೆಂಬಲದ ತ್ವರಿತ ಅಂದಾಜುಗಾಗಿ ಹಲವಾರು ಇತರ ವಿಧಾನಗಳಿವೆ ಮತ್ತು ಇದು ಸಂಶೋಧನೆಯ ಸಕ್ರಿಯ ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿ ಉಳಿದಿದೆ. ಹಿನ್ನೆಲೆ ಅನುಕ್ರಮಗಳು ಮೊನೊಫೈಲೆಟಿಕ್ ಮತ್ತು ಪ್ಯಾರಾಫೈಲೆಟಿಕ್ ಕ್ಲೇಡ್ಗಳ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವು ಆತಿಥೇಯ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಿಂದ ಸಾಕಷ್ಟು ಸಂಖ್ಯೆಯ ಸೋಂಕುಗಳನ್ನು ಮಾದರಿ ಮಾಡಲಾಗಿದೆಯೇ ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ಅನಿಶ್ಚಿತವಾಗಿದೆ. ಮರವು ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿ ಕನಿಷ್ಠ ಒಂದು ಆತಿಥೇಯದಿಂದ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ ಮಾತ್ರ ಒಂದು ಆತಿಥೇಯದ ಅನುಕ್ರಮಗಳು ಎರಡನೇ ಆತಿಥೇಯದ ಅನುಕ್ರಮಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಪ್ಯಾರಾಫೈಲೆಟಿಕ್ ಆಗಬಹುದು. ಮೇಲೆ ತಿಳಿಸಿದಂತೆ, ಸಂಭಾವ್ಯ ಮೂಲವನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುವ ಆತಿಥೇಯಕ್ಕೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸುವ "ಪ್ರಸರಣ ಸರಪಳಿಯಲ್ಲಿ" ಮಾದರಿ ಮಾಡದ ಆತಿಥೇಯ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಇರಬಹುದು (ಚಿತ್ರ 3ಬಿ). ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಆತಿಥೇಯರಿಂದ ಹಿನ್ನೆಲೆ ಅನುಕ್ರಮಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಯು ಹೊರಗುಂಪನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಫೈಲೋಜೆನಿಯನ್ನು ಬೇರೂರಿಸುವ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಹೋಲುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಮೂಲವು ಮರದ ಆರಂಭಿಕ ಬಿಂದುವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ಎರಡು ಆತಿಥೇಯಗಳ ಅನುಕ್ರಮಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಮರದ ವಿಭಾಗದಲ್ಲಿ ಈ "ಮೂಲ" ದ ಸ್ಥಳವು ಯಾವ ಆತಿಥೇಯವನ್ನು ಸಂಭಾವ್ಯ ಮೂಲವೆಂದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ. ಹಿನ್ನೆಲೆ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ಯಾವುದೇ ಔಪಚಾರಿಕ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳಿಲ್ಲ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ತನಿಖೆಯಲ್ಲಿರುವ ಇಬ್ಬರು ಆತಿಥೇಯರ ಅದೇ ಭೌಗೋಳಿಕ ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾದ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಒಂದೊಂದಾಗಿ ಸೇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಸ್ಥಳೀಯ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಅನುಕ್ರಮಗಳೊಂದಿಗೆ ವರ್ಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅವುಗಳನ್ನು ಅವುಗಳ ಆನುವಂಶಿಕ ಹೋಲಿಕೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ದತ್ತಸಂಚಯಗಳಿಂದ ಮರುಪಡೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಬ್ಲಾಸ್ಟ್), ಇವುಗಳನ್ನು ಒಂದೇ ಪ್ರದೇಶದಿಂದ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ಹಿನ್ನೆಲೆ ದತ್ತಾಂಶವು ಒಮ್ಮತದ (ಬೃಹತ್) ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ಆತಿಥೇಯವನ್ನು ಒಂದೇ ಅನುಕ್ರಮದಿಂದ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಊಹಾತ್ಮಕ ಮೂಲ ಮತ್ತು ಸ್ವೀಕರಿಸುವ ಆತಿಥೇಯರಿಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿ, ಅವರಿಂದ ಅನೇಕ ಕ್ಲೋನಲ್ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಮಾದರಿ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. ಕ್ಲೋನಲ್ ಅನುಕ್ರಮವು ಹೆಚ್ಚು ಶ್ರಮದಾಯಕವಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ಅಂತಹ ದತ್ತಾಂಶವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹಿನ್ನೆಲೆ ಅನುಕ್ರಮಗಳಾಗಿ ಬಳಸಲು ಲಭ್ಯವಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಒಂದೇ ಫೈಲೋಜೆನಿಯಲ್ಲಿ ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು (ಕ್ಲೋನಲ್ ಮತ್ತು ಬೃಹತ್) ಸೇರಿಸುವುದು ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು ಪಕ್ಷಪಾತ ಮಾಡಬಹುದು, ಏಕೆಂದರೆ ಒಂದೇ ಹಿನ್ನೆಲೆ ಆತಿಥೇಯದಿಂದ ಒಮ್ಮತದ ಅನುಕ್ರಮದೊಳಗೆ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ನೆಸ್ಟೆಡ್ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಫೈಲೊಡೈನಮಿಕ್ ವಿಧಾನಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ಫೈಲೊಡೈನಮಿಕ್ಸ್ ಎಂಬುದು ಆಣ್ವಿಕ ಸಾಂಕ್ರಾಮಿಕ ರೋಗಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ಸ್ನ ಉಪಶಾಖೆಯಾಗಿದ್ದು, ಇದು ಸಾಂಕ್ರಾಮಿಕ ರೋಗದ ತ್ವರಿತ ವಿಸ್ತರಣೆ ಅಥವಾ ಆತಿಥೇಯ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿ ಹಿಂಡಿನ ಪ್ರತಿರಕ್ಷೆಯ ಹೊರಹೊಮ್ಮುವಿಕೆಯಂತಹ ಸಾಂಕ್ರಾಮಿಕ ರೋಗಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ಪುನರ್ನಿರ್ಮಾಣಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ. ಕಂಡುಬರುವ ಸೋಂಕುಗಳ ನಡುವಿನ ವಿಕಸನೀಯ ಸಂಬಂಧಗಳ ಮೇಲೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರಿದ ಜೈವಿಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿಯತಾಂಕಗೊಳಿಸಲು ವೃಕ್ಷದ ಆಕಾರವನ್ನು ಪ್ರಾಥಮಿಕ ದತ್ತಾಂಶ ಮೂಲವಾಗಿ ಫೈಲೊಡೈನಮಿಕ್ ವಿಧಾನವು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ಸ್ ಕ್ಷೇತ್ರದಿಂದ ಹುಟ್ಟುವ ಸಂಬಂಧಿತ ಜನಸಂಖ್ಯೆಗಳ (ಸೋಂಕುಗಳು) ಗಮನಿಸಿದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಿಂದ ಮರದ ಆಕಾರವನ್ನು ಪುನರ್ನಿರ್ಮಿಸಲು ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ವಿಕಾಸದ ಅಳವಡಿಸುವ ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ (ನ್ಯೂಕ್ಲಿಯೋಟೈಡ್ ಪರ್ಯಾಯ ಮಾದರಿ ಅಥವಾ ಆಣ್ವಿಕ ಗಡಿಯಾರ ಮಾದರಿಯಂತಹ) ಗೊಂದಲಗೊಳಿಸಬಾರದು. ವೈರಸ್ಗಳು ಮತ್ತು ಬ್ಯಾಕ್ಟೀರಿಯಾಗಳ ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ತ್ವರಿತವಾದ ವಿಕಸನವು ಸಾಂಕ್ರಾಮಿಕ ರೋಗದ ಇತ್ತೀಚಿನ ಚಲನಶೀಲತೆಯನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತ ಮಾದರಿಯ ಸೋಂಕುಗಳಿಂದ ಪುನರ್ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ ಫೈಲೋಜೆನಿಯ ಆಕಾರದಿಂದ ಪುನರ್ನಿರ್ಮಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಮೂಲ ಗುಣಲಕ್ಷಣಕ್ಕಾಗಿ ಫೈಲೊಡೈನಮಿಕ್ ವಿಧಾನಗಳ ಬಳಕೆಯು ಪ್ರಸರಣ ಮರದ ಪುನರ್ನಿರ್ಮಾಣವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಮರದ ಆಕಾರದ ಮೇಲೆ ಅದರ ಉಳಿದ ಪರಿಣಾಮದಿಂದ ನೇರವಾಗಿ ಗಮನಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ವಿವಿಧ ಆತಿಥೇಯ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಿಂದ ಮಾದರಿ ಮಾಡಲಾದ ರೋಗಕಾರಕ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ನಡುವಿನ ಆನುವಂಶಿಕ ವ್ಯತ್ಯಾಸದಿಂದ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಮರಗಳನ್ನು ಪುನರ್ನಿರ್ಮಿಸಲು ಸ್ಥಾಪಿತ ವಿಧಾನಗಳಿದ್ದರೂ, ಫೈಲೋಜೆನಿಯು ಪ್ರಸರಣ ಮರದ ಕಳಪೆ ಅಂದಾಜು ಆಗಿರಲು ಹಲವಾರು ಕಾರಣಗಳಿವೆ (ಚಿತ್ರ 3). ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಫೈಲೊಡೈನಮಿಕ್ ವಿಧಾನಗಳು ಈ ಅಪಶ್ರುತಿಯ ಕಾರಣವಾದ ಒಂದು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸುವ ಮೂಲಕ ಫೈಲೋಜೆನಿ ಮತ್ತು ಪ್ರಸರಣ ಮರದ ನಡುವಿನ ಅಪಶ್ರುತಿಯನ್ನು ಸಮನ್ವಯಗೊಳಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಈ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕೆ ಅಳವಡಿಸುತ್ತವೆ (ಚಿತ್ರ 4). ಫೈಲೊಡೈನಮಿಕ್ ಮಾದರಿಗಳ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಗಮನಿಸಿದರೆ, ಈ ವಿಧಾನಗಳು ಪ್ರಧಾನವಾಗಿ ನಂತರದ ವಿತರಣೆಯಿಂದ ಹರಡುವ ಮರಗಳನ್ನು ಮಾದರಿ ಮಾಡಲು ಬೇಯೇಶಿಯನ್ ತೀರ್ಮಾನವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ, ಅಲ್ಲಿ ಪ್ರಸರಣ ಮರವು "ಯಾರಿಗೆ ಸೋಂಕು ತಗಲಿತು" ಎಂಬುದರ ಸ್ಪಷ್ಟ ಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ. ಈ ವಿಧಾನಗಳು ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಯಿಂದ ಇನ್ನೊಬ್ಬರಿಗೆ ನೇರ ಪ್ರಸರಣದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಬಹುದಾದರೂ, ಈ ಸಂಭವನೀಯತೆಯು ಮಾದರಿಯು (ಹಲವಾರು ಸಂಭವನೀಯ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ) ವಾಸ್ತವವನ್ನು ಎಷ್ಟು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಅಂದಾಜು ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ಷರತ್ತುಬದ್ಧವಾಗಿದೆ. ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಮರವನ್ನು ಪ್ರಸರಣ ಇತಿಹಾಸದ ಅಂದಾಜಾಗಿ ಬಳಸುವಾಗ ಅಗತ್ಯವಾದ ವಿವಿಧ ಊಹೆಗಳಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯನ್ನು ಅಳವಡಿಸಲು, ಆದರೆ ತೊಡೆದುಹಾಕಲು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲಾಗಿರುವ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಾವು ಕೆಳಗೆ ವಿವರಿಸುತ್ತೇವೆ. ಜನಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ಪ್ರಸರಣ ಮಾದರಿಗಳು ಸಾಂಕ್ರಾಮಿಕ ರೋಗದಲ್ಲಿನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸೋಂಕನ್ನು ದತ್ತಾಂಶ ಗುಂಪಿನಲ್ಲಿ ಕನಿಷ್ಠ ಒಂದು ಆನುವಂಶಿಕ ಅನುಕ್ರಮದಿಂದ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ (ಸಂಪೂರ್ಣ ಮಾದರಿ) ಎಂಬುದು ಒಂದು ಮೂಲಭೂತ ಸರಳಗೊಳಿಸುವ ಊಹೆಯಾಗಿದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಭೌಗೋಳಿಕ ಪ್ರದೇಶದ ತೋಟಗಳಲ್ಲಿ ರೋಗ ಹರಡುವಿಕೆಯಂತಹ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಪೂರ್ಣ ಮಾದರಿಯು ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾಗಿದ್ದರೂ, ಇತರ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಯಲ್ಲದ ಮೂಲಗಳನ್ನು ತಳ್ಳಿಹಾಕಲು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ದೀರ್ಘಕಾಲದ ಲಕ್ಷಣರಹಿತ ಅವಧಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಕಳಂಕಿತ ಮತ್ತು/ಅಥವಾ ಅಂಚಿನಲ್ಲಿರುವ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿರುವ ಸಾಂಕ್ರಾಮಿಕ ರೋಗಗಳಿಗೆ ಅಥವಾ ರೋಗದ ಹರಡುವಿಕೆಯು ಮಾದರಿ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ಆನುವಂಶಿಕ ಅನುಕ್ರಮಕ್ಕೆ ಸ್ಥಳೀಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಗಣನೀಯವಾಗಿ ಮೀರಬಹುದಾದ ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಾಂಕ್ರಾಮಿಕದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸತ್ಯವಾಗಿದೆ. ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಸಾಂಕ್ರಾಮಿಕದ ಬೆಳವಣಿಗೆಯನ್ನು ರೂಪಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮಾದರಿ ಮಾಡದ ಅತಿಥೇಯಗಳ ಉಪಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಹಲವಾರು ವಿಧಾನಗಳು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತವೆ, ಇದು ಯಾವುದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸೋಂಕಿತ ಅತಿಥೇಯಗಳ ಒಟ್ಟು ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಊಹಿಸುತ್ತದೆ. ಇನ್ನೊಂದು ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಮಾದರಿಯಲ್ಲದ ಮೂಲದಿಂದ ಸೋಂಕು ಹರಡುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಪ್ರಸರಣದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸೋಂಕಿತ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಒಟ್ಟು ಗಾತ್ರದಿಂದ ಭಾಗಶಃ ನಿರ್ಧರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸಾಂಕ್ರಾಮಿಕ ಬೆಳವಣಿಗೆಯ ಈ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಜನಸಂಖ್ಯಾ ಮಾದರಿಗಳು ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಕೆಲವು ಜನಸಂಖ್ಯಾ ಬೆಳವಣಿಗೆಯ ಮಾದರಿಗಳಾದ ಘಾತೀಯ ಮತ್ತು ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ ಬೆಳವಣಿಗೆಯ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ಪಡೆಯಲಾಗಿದೆ. ಪರ್ಯಾಯವಾಗಿ, ಸೋಂಕುಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಕಂಪಾರ್ಟ್ಮೆಂಟಲ್ ಮಾಡೆಲ್ನಿಂದ ರೂಪಿಸಬಹುದು, ಇದು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಆತಿಥೇಯರು ಸೋಂಕಿತ ಸ್ಥಿತಿಗಳಿಗೆ ಒಳಗಾಗುವ ದರವನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸೋಂಕಿನಿಂದ ಚೇತರಿಕೆ ಅಥವಾ ಸೋಂಕಿನ ವಿವಿಧ ಹಂತಗಳಂತಹ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಲು ವಿಸ್ತರಿಸಬಹುದು. ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಬೆಳವಣಿಗೆ ಮತ್ತು ಕಂಪಾರ್ಟ್ಮೆಂಟಲ್ ಮಾದರಿಗಳ ನಡುವಿನ ಪ್ರಮುಖ ವ್ಯತ್ಯಾಸವೆಂದರೆ ಸೋಂಕಿಗೆ ಒಳಗಾಗದ ಅತಿಥೇಯಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಎರಡನೆಯದರಲ್ಲಿ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಫೈಲೊಡೈನಮಿಕ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಫೈಲೋಜೆನಿಯನ್ನು ಪ್ರಸರಣ ಮರದ ನೇರ ಪ್ರತಿನಿಧಿಯಾಗಿ ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ ಬೆಳವಣಿಗೆಯ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿಯತಾಂಕಗೊಳಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ, ಅಥವಾ ಒಗ್ಗೂಡಿಸುವಂತಹ (ಚಿತ್ರ 4) ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಆನುವಂಶಿಕ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಹೋಸ್ಟ್ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯಿಂದಾಗಿ ಈ ಮರಗಳ ನಡುವಿನ ಅಪಶ್ರುತಿಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ. ಬೇಯೇಶಿಯನ್ ವಿಧಾನಗಳು ಈ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಇತರ ದತ್ತಾಂಶ ಮೂಲಗಳೊಂದಿಗೆ ಪೂರಕಗೊಳಿಸಲು ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತವೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ವರದಿಯಾದ ಪ್ರಕರಣ ಘಟನೆ ಮತ್ತು/ಅಥವಾ ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಹರಡುವಿಕೆ. ಪ್ರಸರಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸೋಂಕಿತ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಗಾತ್ರಕ್ಕೆ ಒಗ್ಗೂಡಿಸುವ (ಹಿಮ್ಮುಖ-ಸಮಯ) ಮಾದರಿ ಅಥವಾ ಜನನ-ಮರಣ ಅಥವಾ ಕವಲೊಡೆಯುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಂತಹ ಮುಂದುವರಿದ-ಸಮಯದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನಕ್ಷೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಹೀಗಾಗಿ, ಒಗ್ಗೂಡಿಸುವ ಮಾದರಿಯು ಫೈಲೊಡೈನಮಿಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಎರಡು ವಿಭಿನ್ನ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿ, ಪ್ರತ್ಯೇಕ ರೋಗಕಾರಕಗಳ ಸಾಮಾನ್ಯ ಪೂರ್ವಜರನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ರೂಪಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಆತಿಥೇಯಗಳೊಳಗಿನ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ರೋಗಕಾರಕಗಳ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಗೊಂದಲದ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಇದನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಎರಡನೆಯದಾಗಿ, ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಸೋಂಕುಗಳ ಹರಡುವಿಕೆಯನ್ನು ಮಾದರಿ ಮಾಡಲು ಒಗ್ಗೂಡಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು, ಇದು ಆತಿಥೇಯರೊಳಗಿನ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಸಾಮಾನ್ಯ ಪೂರ್ವಜರ ಮತ್ತು ಆತಿಥೇಯರ ನಡುವೆ ಸೋಂಕುಗಳ ಹರಡುವಿಕೆಯ ನಡುವಿನ ಸಾದೃಶ್ಯವನ್ನು ಚಿತ್ರಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಸಮಾನಾಂತರವನ್ನು ರಚನಾತ್ಮಕ ಒಗ್ಗೂಡಿಸುವಿಕೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಫೈಲೊಡೈನಮಿಕ್ ಮಾದರಿಗಳಿಂದಲೂ ಅನ್ವೇಷಿಸಲಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಎರಡು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಉಪ-ಜನಸಂಖ್ಯೆಗಳಾಗಿ (ಡೆಮ್ಸ್) ವಿಂಗಡಿಸಬಹುದು. ಪ್ರತಿ ಡೆಮೆ ಸೋಂಕಿತ ಆತಿಥೇಯ ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ಡಿಮೆಸ್ಗಳ ನಡುವಿನ ರೋಗಕಾರಕ ವಂಶಾವಳಿಗಳ ಸೀಮಿತ ವಲಸೆಯಿಂದಾಗಿ, ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ಮಾದರಿ ಮಾಡಲಾದ ಎರಡು ರೋಗಕಾರಕ ವಂಶಾವಳಿಗಳು ಒಂದೇ ಡಿಮೆಗೆ ಸೇರಿದವರಾಗಿದ್ದರೆ ಇತ್ತೀಚಿನ ಸಾಮಾನ್ಯ ಪೂರ್ವಜರನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ. ಜನನ-ಮರಣದ ಮಾದರಿಗಳು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಸೋಂಕುಗಳ ಪ್ರಸರಣವನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತವೆ, ಅಲ್ಲಿ "ಜನನ" ಘಟನೆಯು ಸೋಂಕಿಗೆ ಒಳಗಾಗದ ಒಳಗಾಗುವ ಆತಿಥೇಯಕ್ಕೆ ಸೋಂಕಿನ ಹರಡುವಿಕೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು "ಸಾವು" ಘಟನೆಯು ಸೋಂಕಿನ ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಮತ್ತು ಚಿಕಿತ್ಸೆಯನ್ನು ಅಥವಾ ಅದರ ಸ್ವಯಂಪ್ರೇರಿತ ಕ್ಲಿಯರೆನ್ಸ್ ಅನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ವರ್ಗದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಮೂಲತಃ ಪ್ರಭೇದಗಳ ಪ್ರಸರಣ ಮತ್ತು ಅಳಿವಿನ ಮೂಲಕ ವಿವರಿಸಲು ರೂಪಿಸಲಾಯಿತು. ಅಂತೆಯೇ, ಶಾಖೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ಸಾಂಕ್ರಾಮಿಕ ರೋಗದ ಬೆಳವಣಿಗೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿ ಸೋಂಕಿತ ಆತಿಥೇಯದಿಂದ ("ಸಂತತಿ") ಹರಡುವಿಕೆಯ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಋಣಾತ್ಮಕ ದ್ವಿಪದ ವಿತರಣೆಯಂತಹ ಋಣಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ಪೂರ್ಣಾಂಕಗಳ ಮೇಲೆ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ವಿತರಣೆಯಿಂದ ವಿವರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕವಲೊಡೆಯುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಮಾದರಿಗಳು ಈ ಸಂತತಿಯ ವಿತರಣೆಯು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಸ್ಥಿರವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಎಂಬ ಸರಳಗೊಳಿಸುವ ಊಹೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ, ಇದು ಹೆಚ್ಚಿನ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯು ಸೋಂಕಿಗೆ ಒಳಗಾಗದ ಸಾಂಕ್ರಾಮಿಕ ರೋಗದ ಆರಂಭಿಕ ಹಂತಕ್ಕೆ ಈ ವರ್ಗದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ಮೇಲೆ ತಿಳಿಸಿದಂತೆ, ಪ್ರತಿ ಆತಿಥೇಯದೊಳಗಿನ ರೋಗಕಾರಕಗಳ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯು ರೋಗಕಾರಕ ಫೈಲೋಜೆನಿ ಮತ್ತು ಪ್ರಸರಣ ಮರದ ಆಕಾರಗಳ ನಡುವಿನ ವೈಷಮ್ಯಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಫೈಲೋಜೆನಿಯನ್ನು ಪ್ರಸರಣ ಮರಕ್ಕೆ ಸಮಾನವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸುವ ಫೈಲೊಡೈನಮಿಕ್ ವಿಧಾನಗಳು ಪ್ರತಿ ಆತಿಥೇಯದೊಳಗಿನ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯು ಒಂದೇ ವಂಶಾವಳಿಯಿಂದ ಅಂದಾಜು ಮಾಡುವಷ್ಟು ಚಿಕ್ಕದಾಗಿದೆ ಎಂದು ಸೂಚ್ಯವಾಗಿ ಊಹಿಸುತ್ತವೆ. ಆತಿಥೇಯರೊಳಗಿನ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯು ವೈವಿಧ್ಯಮಯವಾಗಿದ್ದರೆ, ಪ್ರಸರಣ ಘಟನೆಯು ಎರಡು ವಂಶಾವಳಿಗಳು ತಮ್ಮ ಸಾಮಾನ್ಯ ಪೂರ್ವಜರಿಂದ ಬೇರ್ಪಟ್ಟ ಸಮಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಅಂದಾಜು ಮಾಡುತ್ತದೆ (ಚಿತ್ರ 3ಎ); ಈ ವಿದ್ಯಮಾನವು ಜಾತಿಯ ಮರಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ವಂಶವಾಹಿ ಮರಗಳ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ಅಪೂರ್ಣ ವಂಶಾವಳಿಯ ವಿಂಗಡಣೆಗೆ ಹೋಲುತ್ತದೆ. ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಮತ್ತು ಪ್ರಸರಣ ಮರಗಳ ನಡುವಿನ ಅಪಶ್ರುತಿಯು ಗಮನಿಸಿದ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ಎರಡನೆಯದನ್ನು ಪುನರ್ನಿರ್ಮಿಸಲು ಹೆಚ್ಚು ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಅಪೂರ್ಣ ಪ್ರಸರಣ ಅಡೆತಡೆಗಳು ಇದ್ದರೆ-ಮೂಲ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಿಂದ ಹರಡುವ ಒಂದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ವಂಶಾವಳಿಗಳಿಂದ ಹೊಸ ಸೋಂಕು ಉಂಟಾಗುತ್ತದೆ-ಏಕೆಂದರೆ ರೋಗಕಾರಕ ವಂಶಾವಳಿಗಳ ಸಾಮಾನ್ಯ ಪೂರ್ವಜರು ಹಿಂದಿನ ಆತಿಥೇಯರಲ್ಲಿ ನೆಲೆಗೊಂಡಿರಬಹುದು. ವಿವಾದಗಳು ಮೂಲ ಗುಣಲಕ್ಷಣವು ಆಣ್ವಿಕ ಸಾಂಕ್ರಾಮಿಕ ರೋಗಶಾಸ್ತ್ರದ ಅಂತರ್ಗತವಾಗಿ ವಿವಾದಾತ್ಮಕ ಅನ್ವಯವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಜನಸಂಖ್ಯೆ ಅಥವಾ ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ಸಾಂಕ್ರಾಮಿಕ ರೋಗದ ಮುಂದುವರಿದ ಹರಡುವಿಕೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ. ಆಣ್ವಿಕ ಮೂಲದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಕ್ಕೆ ಸಂಕೀರ್ಣ ದತ್ತಾಂಶದ ವಿಶೇಷ ಮತ್ತು ಗಣನೆಯ-ತೀವ್ರ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುವುದರಿಂದ, ಈ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳಲ್ಲಿನ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಮಾದರಿ ಊಹೆಗಳು ಮತ್ತು ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಪ್ರಮುಖ ಬಾಧಿತ ಜನಸಂಖ್ಯೆ ಮತ್ತು ಸಮುದಾಯದ ವಕೀಲರು ಸೇರಿದಂತೆ ಪ್ರಮುಖ ಮಧ್ಯಸ್ಥಗಾರರಿಗೆ ಸುಲಭವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಆಣ್ವಿಕ ವಿಧಿವಿಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಎಚ್. ಐ. ವಿ-1 ಪ್ರಸರಣ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಆರೋಗ್ಯ ಸನ್ನಿವೇಶದ ಹೊರಗೆ, ಮೂಲ ಗುಣಲಕ್ಷಣದ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯು ಎಚ್. ಐ. ವಿ. ಯೊಂದಿಗೆ ವಾಸಿಸುವ ಜನರಿಗೆ ತಮ್ಮ ಸೋಂಕನ್ನು ಇನ್ನೊಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಗೆ ಹರಡಿದ್ದಕ್ಕಾಗಿ ಕಾನೂನು ಕ್ರಮ ಕೈಗೊಳ್ಳಲು ಗಮನಾರ್ಹವಾದ ಕಾನೂನು ಮತ್ತು ನೈತಿಕ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಒಬ್ಬರ ಸೋಂಕಿನ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸದೆ ಎಚ್ಐವಿ-1 ಹರಡುವುದು ಯುನೈಟೆಡ್ ಸ್ಟೇಟ್ಸ್ ಸೇರಿದಂತೆ ಅನೇಕ ದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಕ್ರಿಮಿನಲ್ ಕಾನೂನು ಕ್ರಮ ಕೈಗೊಳ್ಳಬಹುದಾದ ಅಪರಾಧವಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕೆನಡಾದಲ್ಲಿ ಎಚ್ಐವಿ ಪ್ರಸರಣ ಪ್ರಕರಣಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿವಾದಿಗಳ ಮೇಲೆ "ಗರಿಷ್ಠ ಜೀವಾವಧಿ ಶಿಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ಲೈಂಗಿಕ ಅಪರಾಧಿಯಾಗಿ ಕಡ್ಡಾಯ ಜೀವಾವಧಿ ನೋಂದಣಿ" ಯೊಂದಿಗೆ ತೀವ್ರವಾದ ಲೈಂಗಿಕ ದೌರ್ಜನ್ಯದ ಆರೋಪ ಹೊರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಅಂತಹ ಕ್ರಿಮಿನಲ್ ಪ್ರಕರಣಗಳಲ್ಲಿ ಮಾಲಿಕ್ಯುಲರ್ ಸೋರ್ಸ್ ಆಟ್ರಿಬ್ಯೂಷನ್ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಫೋರೆನ್ಸಿಕ್ ಸಾಕ್ಷ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗಿದೆ. ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ನ ವಿಧಿವಿಜ್ಞಾನದ ಅನ್ವಯಗಳು ಎಚ್ಐವಿ-1 ಪ್ರಸರಣ ಪ್ರಕರಣದ ಆರಂಭಿಕ ಮತ್ತು ಪ್ರಸಿದ್ಧ ಉದಾಹರಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾದ "ಫ್ಲೋರಿಡಾ ದಂತವೈದ್ಯರು" ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ತನಿಖೆಯಾಗಿದ್ದು, ಅಲ್ಲಿ ಎಚ್ಐವಿ-ಪಾಸಿಟಿವ್ ದಂತವೈದ್ಯರು ತಮ್ಮ ಸೋಂಕನ್ನು ರೋಗಿಗೆ ಹರಡಿದ್ದಾರೆ ಎಂದು ಆರೋಪಿಸಲಾಗಿದೆ. ಜೆನೆಟಿಕ್ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ, ಫೈಲೋಜೆನಿಯ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್-ದಂತವೈದ್ಯರಿಂದ ಸ್ಯಾಂಪಲ್ ಮಾಡಲಾದ ಎಚ್ಐವಿ-1 ಕಣಗಳು ರೋಗಿಯಿಂದ ಸ್ಯಾಂಪಲ್ ಮಾಡಲಾದವುಗಳಿಗೆ ತಳೀಯವಾಗಿ ಹೋಲುತ್ತವೆ ಎಂದು ತೋರಿಸಲು ಈ ಡೇಟಾಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗಿದ್ದರೂ, ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಮಾತ್ರ ಮೂಲ ಗುಣಲಕ್ಷಣಕ್ಕೆ ಸಾಕಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಕ್ಲಸ್ಟರ್ಗಳು ಸೋಂಕುಗಳು ಸಾಂಕ್ರಾಮಿಕ ರೋಗಶಾಸ್ತ್ರಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿರುವುದಿಲ್ಲ ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ಪುರಾವೆಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಒದಗಿಸಬಲ್ಲವು ಏಕೆಂದರೆ ಅವು ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿನ ಇತರ ಸೋಂಕುಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ತುಂಬಾ ಭಿನ್ನವಾಗಿವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ರೋಗಿಯಿಂದ ಪಡೆದ ಎಚ್ಐವಿ-1 ಅನುಕ್ರಮವು ತನಿಖೆಯಲ್ಲಿರುವ ಮೂರನೇ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಅನುಕ್ರಮಕ್ಕಿಂತ ಅವರ ಲೈಂಗಿಕ ಸಂಗಾತಿಯ ಅನುಕ್ರಮಕ್ಕೆ ಹೋಲುತ್ತದೆ ಎಂದು ತೋರಿಸಲು ನಂತರದ ಪ್ರಕರಣದಲ್ಲಿ ಇದೇ ರೀತಿಯ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಯಿತು. ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಪ್ರಸರಣದ ದಿಕ್ಕಿನ ಬಗ್ಗೆ ಯಾವುದೇ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದಿಲ್ಲ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸೋಂಕು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಎ ಯಿಂದ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಬಿ ಗೆ ಹರಡುತ್ತದೆಯೇ ಅಥವಾ ಬಿ ಯಿಂದ ಎ ಗೆ ಹರಡುತ್ತದೆಯೇ; ಚಿತ್ರ 3), ಅಥವಾ ಇದು ಒಂದು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚು ಇತರ ಅಪರಿಚಿತ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು (ಯಾರಿಂದ ಯಾವುದೇ ವೈರಸ್ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲಾಗಿಲ್ಲ) ಪ್ರಸರಣದ ಇತಿಹಾಸದಲ್ಲಿ ಭಾಗಿಯಾಗಿರುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ತಳ್ಳಿಹಾಕುವುದಿಲ್ಲ. ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ನ ಈ ತಿಳಿದಿರುವ ಮಿತಿಗಳ ಹೊರತಾಗಿಯೂ, ಸೋಂಕಿನ ಆನುವಂಶಿಕ ಹೋಲಿಕೆಯ ಬಗೆಗಿನ ಹೇಳಿಕೆಗಳು ನ್ಯಾಯಾಲಯದ ಪ್ರಕರಣಗಳಲ್ಲಿ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಲೇ ಇರುತ್ತವೆ. ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿದ ಪ್ರಸರಣ ದರಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಆರೋಗ್ಯ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುವ ಮೂಲಕ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಮಟ್ಟದ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ಹೊಂದಬಹುದು ಮತ್ತು ಆ ಮೂಲಕ ತಡೆಗಟ್ಟುವ ಪ್ರಯತ್ನಗಳ ಹಂಚಿಕೆಯನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸಬಹುದು. ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ನ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಆರೋಗ್ಯ ಅನ್ವಯಗಳ ವಿಸ್ತರಣೆಯು ಎಚ್. ಐ. ವಿ. ಯೊಂದಿಗೆ ವಾಸಿಸುವ ಜನರಲ್ಲಿ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಆರೋಗ್ಯ ದತ್ತಾಂಶದ ಈ ಬಳಕೆಯು ಪ್ರಸರಣಕ್ಕಾಗಿ ಕ್ರಿಮಿನಲ್ ಮೊಕದ್ದಮೆಯ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯವನ್ನು ಒಡ್ಡಬಹುದು ಎಂಬ ಕಳವಳವನ್ನು ಹುಟ್ಟುಹಾಕಿದೆ. ಎಚ್ಐವಿ-1 ಪ್ರಸರಣಕ್ಕಾಗಿ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಕಾನೂನು ಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ಪ್ಯಾರಾಫೈಲಿ ವಿಧಾನಗಳ ಫೋರೆನ್ಸಿಕ್ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳನ್ನು ಪ್ಯಾರಾಫೈಲಿ ಆಧಾರಿತ ಮೂಲ ಆಟ್ರಿಬ್ಯೂಷನ್ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗಿದೆ. ಮೊದಲಿನ ಉದಾಹರಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದನ್ನು 2002ರಲ್ಲಿ ಪ್ರಕಟಿಸಲಾಯಿತು, ಅಲ್ಲಿ ಒಬ್ಬ ವೈದ್ಯರು ಎಚ್ಐವಿ-1 ಪಾಸಿಟಿವ್ ಆಗಿರುವ ಒಬ್ಬ ರೋಗಿಯಿಂದ (ಪಿ) ಈ ಹಿಂದೆ ವೈದ್ಯರೊಂದಿಗೆ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿದ್ದ ಇನ್ನೊಬ್ಬ ರೋಗಿಗೆ (ವಿ) ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕವಾಗಿ ರಕ್ತವನ್ನು ಚುಚ್ಚಿದರು ಎಂದು ಆರೋಪಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ಅಧ್ಯಯನವು ಎರಡೂ ರೋಗಿಗಳಿಂದ ಎಚ್ಐವಿ-1 ಅನುಕ್ರಮಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಮರವನ್ನು ಪುನರ್ನಿರ್ಮಿಸಲು ಗರಿಷ್ಠ ಸಂಭವನೀಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡಿತು. ಆರ್ಟಿ ಅನುಕ್ರಮಗಳಿಂದ (ಚಿತ್ರ 5) ಪುನರ್ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ ಫೈಲೋಜೆನಿಗೆ ಪಿ ಯಿಂದ ನೇರವಾಗಿ ಅಥವಾ ಪರೋಕ್ಷವಾಗಿ ವಿ ಗೆ ಹರಡುವಿಕೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುವ ಅನುಕ್ರಮಗಳ ಪ್ಯಾರಾಫೈಲಿ ವರದಿಯಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅದೇ ಗುಂಪಿನಿಂದ ಹೆಚ್ಚು ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಎಚ್ಐವಿ-1 ಲಕೋಟೆಯ (ಎನ್ಇವಿ) ಅನುಕ್ರಮಗಳಿಂದ ಪುನರ್ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ ಎರಡನೇ ಮರವು ಪ್ರಸರಣದ ದಿಕ್ಕಿನಲ್ಲಿ ಅನಿಶ್ಚಿತವಾಗಿತ್ತು-ಪಿ ಮತ್ತು ವಿ ರೋಗಿಗಳ ಎನ್ಇವಿ ಅನುಕ್ರಮಗಳು ಅನುಕ್ರಮವಾಗಿ ಎರಡು ಮೊನೊಫೈಲೆಟಿಕ್ ಗುಂಪುಗಳಾಗಿ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿದವು, ಅವು ಹಿನ್ನೆಲೆಯಿಂದ ಜಂಟಿಯಾಗಿ ಭಿನ್ನವಾಗಿದ್ದವು. ಮೂಲ ಗುಣಲಕ್ಷಣಕ್ಕಾಗಿ ಪ್ಯಾರಾಫೈಲಿಯ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಮುಂದಿನ ಪೀಳಿಗೆಯ ಅನುಕ್ರಮದ ಪ್ರಾರಂಭದೊಂದಿಗೆ ಉತ್ತೇಜಿಸಲಾಯಿತು, ಇದು ಬಹು ಆತಿಥೇಯ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಿಂದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ವೈರಸ್ಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಅನುಕ್ರಮಗೊಳಿಸುವುದನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ವೆಚ್ಚದಾಯಕವಾಗಿಸಿತು. ಇತ್ತೀಚಿನ ಸಂಶೋಧನೆಯು ಫೈಲೋಜೆನಿಯಲ್ಲಿನ ಅನುಕ್ರಮಗಳ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಪ್ರಸರಣದ ದಿಕ್ಕಿನೊಂದಿಗೆ ಸ್ಥಿರವಾಗಿದೆ ಎಂದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲು ಔಪಚಾರಿಕ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಸಹ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದೆ. ಅಂದಿನಿಂದ ಹಲವಾರು ಅಧ್ಯಯನಗಳು ಈ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಸೆರ್ಬಿಯಾ, ತೈವಾನ್, ಚೀನಾ ಮತ್ತು ಪೋರ್ಚುಗಲ್ನಲ್ಲಿ ಎಚ್ಐವಿ ಪ್ರಸರಣ ಪ್ರಕರಣಗಳಿಗೆ ಫೋರೆನ್ಸಿಕ್ ಪುರಾವೆಗಳನ್ನು ಮರು-ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಅಥವಾ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಅನ್ವಯಿಸಿವೆ. ಅಂತಹ ಅಧ್ಯಯನಗಳ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಸಂಖ್ಯೆಯು ಎಚ್ಐವಿ-1ಗೆ ಈ ರೀತಿಯ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ನೈತಿಕ ಮತ್ತು ಕಾನೂನು ಪರಿಣಾಮಗಳ ಬಗ್ಗೆ ವಿವಾದಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗಿದೆ. ಫೈಲೋಜೆನಿಯಲ್ಲಿನ ಅನುಕ್ರಮಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ಮೊನೊಫೈಲೆಟಿಕ್ ಅಥವಾ ಪ್ಯಾರಾಫೈಲೆಟಿಕ್ ಗುಂಪುಗಳಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸುವ ನಿಖರತೆಯು ಮರದ ಪುನರ್ನಿರ್ಮಾಣದ ನಿಖರತೆಯ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚು ಅನಿಶ್ಚಿತವಾಗಿದೆ. ಮೇಲೆ ವಿವರಿಸಿದಂತೆ (ಪ್ಯಾರಾಫೈಲಿ ನೋಡಿ), ಮರದಲ್ಲಿನ ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕ್ಲೇಡ್ನ ನಮ್ಮ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಶ್ವಾಸವನ್ನು ಸಮಾನವಾದ ದತ್ತಾಂಶ ಗುಂಪಿನಲ್ಲಿ ಮರದ ಪುನರ್ನಿರ್ಮಾಣವನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸಿದರೆ ಅದೇ ಕ್ಲೇಡ್ ಅನ್ನು ಪಡೆಯುವ ಅಂದಾಜು ಸಂಭವನೀಯತೆಯಿಂದ ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಬೆಂಬಲ ಮೌಲ್ಯವು "ನಿಜವಾದ" ಮರದಲ್ಲಿ ಕ್ಲೇಡ್ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯಲ್ಲ ಏಕೆಂದರೆ ಈ ಪ್ರಮಾಣವು ಕೈಯಲ್ಲಿರುವ ದತ್ತಾಂಶದ ಮೇಲೆ ಷರತ್ತುಬದ್ಧವಾಗಿದೆ-ಆದಾಗ್ಯೂ, ಇದನ್ನು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಈ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ತಪ್ಪಾಗಿ ಅರ್ಥೈಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆತಿಥೇಯ ಬಿ ಯಿಂದ ಅನುಕ್ರಮಗಳ ಪ್ಯಾರಾಫೈಲೆಟಿಕ್ ಗುಂಪಿನಿಂದ ಆತಿಥೇಯ ಎ ಯಿಂದ ಅನುಕ್ರಮಗಳ ನೆಸ್ಟೆಡ್ ಮೊನೊಫೈಲೆಟಿಕ್ ಕ್ಲೇಡ್ ಅನ್ನು ಬೇರ್ಪಡಿಸುವ ಶಾಖೆಯು ಕಡಿಮೆ ಬೆಂಬಲ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ಆ ಶಾಖೆಯನ್ನು ಮರದಿಂದ ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಇದು ಮೊನೊಫೈಲೆಟಿಕ್ ಮತ್ತು ಪ್ಯಾರಾಫೈಲೆಟಿಕ್ ಕ್ಲೇಡ್ಗಳ ಕುಸಿತದ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಮರವು ಪ್ರಸರಣದ ಎರಡೂ ದಿಕ್ಕಿನ ಬಗ್ಗೆ ಅನಿಶ್ಚಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಮೂಲ ಆಟ್ರಿಬ್ಯೂಷನ್ ತನಿಖೆಗಳಲ್ಲಿ ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗಿಲ್ಲ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ತೈವಾನ್ನಲ್ಲಿ 2020ರ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲಾದ ಮರಗಳು ಕಡಿಮೆ ಬೆಂಬಲವಿರುವ (<80 ಪ್ರತಿಶತ) ಕೊಂಬೆಗಳು ಕುಸಿದಾಗ ಪ್ರತಿವಾದಿಯಿಂದ ಫಿರ್ಯಾದಿಗೆ ಹರಡುವಿಕೆಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಅನುಕ್ರಮಕ್ಕಾಗಿ ಗುರಿಪಡಿಸಲಾದ ವೈರಸ್ ಜೀನೋಮ್ನ ಪ್ರದೇಶವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ಫಲಿತಾಂಶವು ಬದಲಾಗಬಹುದು. ಪ್ರಸರಣದ ದಿಕ್ಕನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಪ್ಯಾರಾಫೈಲಿಯ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ಎಚ್ಐವಿ ಸೆರೊಡಿಸ್ಕಾರ್ಡಂಟ್ ದಂಪತಿಗಳ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಸಮೂಹದ ಮೇಲೆ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ (ಅಧ್ಯಯನದ ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ಒಬ್ಬ ಪಾಲುದಾರ ಎಚ್ಐವಿ ಪಾಸಿಟಿವ್ ಆಗಿದ್ದರು). ಅಧ್ಯಯನದ ಅವಧಿಯಲ್ಲಿ ಎಚ್ಐವಿ ನಕಾರಾತ್ಮಕ ಪಾಲುದಾರ ಸೋಂಕಿಗೆ ಒಳಗಾದ 33 ಜೋಡಿಗಳಿಂದ ಪಡೆದ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ಪಡೆದ ಮುಂದಿನ ಪೀಳಿಗೆಯ ಅನುಕ್ರಮ ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕೆ ಪ್ಯಾರಾಫೈಲಿ ವಿಧಾನವನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಿ, ಯಾವ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದರ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಸುಮಾರು 13 ರಿಂದ 21 ಪ್ರತಿಶತ ಪ್ರಕರಣಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಸರಣದ ದಿಕ್ಕನ್ನು ತಪ್ಪಾಗಿ ಪುನರ್ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಲೇಖಕರು ಕಂಡುಕೊಂಡಿದ್ದಾರೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅದೇ ಲೇಖಕರನ್ನು ಒಳಗೊಂಡ ನಂತರದ ಅಧ್ಯಯನವು ಎಲ್ಲಾ ಆತಿಥೇಯ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಿಂದ ಸಂಪೂರ್ಣ ವೈರಸ್ ಜೀನೋಮ್ ಅನ್ನು ಆಳವಾಗಿ ಒಳಗೊಳ್ಳಲು ಹೆಚ್ಚು ಸಮಗ್ರವಾದ ಅನುಕ್ರಮ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡಿತು, ಇದು ತಪ್ಪಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಲಾದ ಪ್ರಕರಣಗಳ ಶೇಕಡಾವಾರು ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು 3.1% ಕ್ಕೆ ಇಳಿಸಿತು. ಫೈಲೊಡೈನಮಿಕ್ಸ್ನ ವಿಧಿವಿಜ್ಞಾನದ ಅನ್ವಯಗಳು ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಪ್ಯಾರಾಫೈಲಿ ವಿಧಾನಗಳೆರಡರ ಸಾಮಾನ್ಯ ಲಕ್ಷಣವೆಂದರೆ, ಯಾವುದೇ ವಿಧಾನವು ಸೋಂಕನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮೂಲ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಿಂದ ಅಥವಾ ವ್ಯಕ್ತಿಯಿಂದ ಸ್ವೀಕರಿಸುವವರಿಗೆ ನೇರವಾಗಿ ಹರಡುತ್ತದೆ ಎಂಬ ಊಹೆಯನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಫೈಲೊಡೈನಮಿಕ್ ವಿಧಾನಗಳು ರೋಗಕಾರಕ ಫೈಲೋಜೆನಿ ಮತ್ತು ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಪ್ರಸರಣ ಇತಿಹಾಸದ ನಡುವಿನ ವೈಷಮ್ಯವನ್ನು ನಿವಾರಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತವೆ, ಈ ವೈಷಮ್ಯಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಪ್ರತಿ ಆತಿಥೇಯದೊಳಗಿನ ರೋಗಕಾರಕಗಳ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ವಿಕಸನ. ಮೂಲ ಗುಣಲಕ್ಷಣಕ್ಕಾಗಿ ಫೈಲೊಡೈನಮಿಕ್ ವಿಧಾನಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯು ವೇಗವಾಗಿ ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತಿರುವ ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದ್ದು, 2014 ರಿಂದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಪ್ರಕಟಿತ ಅಧ್ಯಯನಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಿತ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ಗಳನ್ನು ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ (ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ನೋಡಿ). ಈ ವಿಧಾನಗಳು ಇನ್ಫ್ಲುಯೆನ್ಸ ಎ ವೈರಸ್, ಕಾಲು ಮತ್ತು ಬಾಯಿ ರೋಗದ ವೈರಸ್ ಮತ್ತು ಮೈಕೋಬ್ಯಾಕ್ಟೀರಿಯಂ ಕ್ಷಯರೋಗ ಸೇರಿದಂತೆ ಇತರ ಸಾಂಕ್ರಾಮಿಕ ರೋಗಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯವಾಗುವುದರಿಂದ, ಅವು ಇಲ್ಲಿಯವರೆಗೆ ಎಚ್ಐವಿ-1 ಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಕಳಂಕ ಮತ್ತು ಅಪರಾಧೀಕರಣದ ನೈತಿಕ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಿವೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಎಚ್ಐವಿ-1 ಗೆ ಫೈಲೊಡೈನಮಿಕ್ ಮೂಲದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಅನ್ವಯಗಳು ಸಾಹಿತ್ಯದಲ್ಲಿ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕೆನಡಾದ ಆಲ್ಬರ್ಟಾ ಮೂಲದ ಅಧ್ಯಯನವೊಂದರಲ್ಲಿ, ಎಚ್ಐವಿ-1 ಅನುಕ್ರಮ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ತಮ್ಮ ಚಿಕಿತ್ಸಾಲಯದಲ್ಲಿ ಚಿಕಿತ್ಸೆ ಪಡೆಯುತ್ತಿರುವ ರೋಗಿಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಸರಣದ ಘಟನೆಗಳನ್ನು ಪುನರ್ನಿರ್ಮಿಸಲು ತನಿಖಾಧಿಕಾರಿಗಳು ಫೈಲೊಡೈನಮಿಕ್ ವಿಧಾನವನ್ನು (ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫೈಲೋ) ಬಳಸಿದ್ದಾರೆ. ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫೈಲೋ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಪೂರ್ವನಿಯೋಜಿತವಾಗಿ, ಮಾದರಿ ಮಾಡದ ಸೋಂಕುಗಳ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿದರೂ, ತನಿಖಾಧಿಕಾರಿಗಳು ಈ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು 1 ಪ್ರತಿಶತಕ್ಕೆ ನಿಗದಿಪಡಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಹಾಗೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ, ಅವರ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಅವರ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಸಾಂಕ್ರಾಮಿಕದಲ್ಲಿ (ಕನಿಷ್ಠ 1,800 ಜನರನ್ನು ಒಳಗೊಂಡ) ಎಚ್ಐವಿ-1 ರೊಂದಿಗೆ ವಾಸಿಸುವ ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಯು ಅವರ 139 ಅನುಕ್ರಮಗಳ ದತ್ತಾಂಶ ಗುಂಪಿನಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದ್ದಾನೆ ಎಂಬ ಅವಾಸ್ತವಿಕ ಊಹೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿತ್ತು. 2010ರಲ್ಲಿ ಹೈಟಿಯಲ್ಲಿ ಕಾಲರಾ ಏಕಾಏಕಿ 2010ರಲ್ಲಿ ಹೈಟಿಯಲ್ಲಿ ಸಂಭವಿಸಿದ 7 ತೀವ್ರತೆಯ ಭೂಕಂಪದ ನಂತರ, ವಿಬ್ರಿಯೊ ಕಾಲರಾ ಎಂಬ ಬ್ಯಾಕ್ಟೀರಿಯಾದಿಂದ ಉಂಟಾದ ಜಠರಗರುಳಿನ ಸೋಂಕಿನ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಕಾಲರಾ ಏಕಾಏಕಿ ಹರಡಿತು. ಸುಮಾರು 800,000 ಹೈಟಿಯನ್ನರು ಸೋಂಕಿಗೆ ಒಳಗಾದರು ಮತ್ತು ಆಧುನಿಕ ಇತಿಹಾಸದಲ್ಲಿ ಕಾಲರಾದ ಅತ್ಯಂತ ಗಮನಾರ್ಹ ಏಕಾಏಕಿ ಸುಮಾರು 10,000 ಜನರು ಸಾವನ್ನಪ್ಪಿದರು. ಪಲ್ಸ್ಡ್-ಫೀಲ್ಡ್ ಜೆಲ್ ಎಲೆಕ್ಟ್ರೋಫೋರೆಸಿಸ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವ ಆರಂಭಿಕ ಸೂಕ್ಷ್ಮಜೀವಿಯ ಉಪಪ್ರಕಾರವು ಏಕಾಏಕಿ ದಕ್ಷಿಣ ಏಷ್ಯಾದಲ್ಲಿ ಮಾದರಿ ಮಾಡಲಾದ ಕಾಲರಾ ತಳಿಗಳಿಗೆ ತಳೀಯವಾಗಿ ಹೋಲುತ್ತದೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಸೋಂಕಿನ ಸಮರ್ಥನೀಯ ಮೂಲವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸಮಗ್ರವಾಗಿ ನಕ್ಷೆ ಮಾಡಲು, ದಕ್ಷಿಣ ಏಷ್ಯಾ ಮತ್ತು ದಕ್ಷಿಣ ಅಮೆರಿಕಾದ ಕಾಲರಾ ತಳಿಗಳನ್ನು ಹೈಟಿಯನ್ ಏಕಾಏಕಿ ಮಾದರಿ ಮಾಡಲಾದ ತಳಿಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಲಾಗಿದೆ. ಹೈಟಿಯಲ್ಲಿನ ಪ್ರಕರಣಗಳಿಂದ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾದ ಸಂಪೂರ್ಣ ಜೀನೋಮ್ ಅನುಕ್ರಮಗಳು ಹೈಟಿಗೆ ಹತ್ತಿರವಿರುವ ಭೌಗೋಳಿಕ ಪ್ರದೇಶಗಳಿಗಿಂತ ದಕ್ಷಿಣ ಏಷ್ಯಾದಿಂದ (ಅಂದರೆ, ನೇಪಾಳ ಮತ್ತು ಬಾಂಗ್ಲಾದೇಶ) ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾದ ಅನುಕ್ರಮಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ತಾಣಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಂಡಿವೆ. ಮೂರು ನೇಪಾಳಿ ಸೈನಿಕರು ಮತ್ತು ಮೂರು ಹೈಟಿಯನ್ ಸ್ಥಳೀಯರಿಂದ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾದ ಕಾಲರಾ ತಳಿಗಳ ನಡುವೆ ನೇರ ಹೋಲಿಕೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಲಾಯಿತು, ಅವು ಜೀನೋಮ್ ಅನುಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ಬಹುತೇಕ ಒಂದೇ ಆಗಿವೆ, ಇದು ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಅನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ. ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಮೂಲ ಆಟ್ರಿಬ್ಯೂಷನ್ ಅಧ್ಯಯನಗಳು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಪುರಾವೆಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ, ಈ ಏಕಾಏಕಿ ಯುನೈಟೆಡ್ ನೇಷನ್ಸ್ ಸ್ಟೆಬಿಲೈಸೇಶನ್ ಮಿಷನ್ ಟು ಹೈಟಿ (MINUSTAH) ಯ ಭಾಗವಾಗಿದ್ದ ನೇಪಾಳಿ ಸೈನಿಕರ ಪಾತ್ರವನ್ನು 2016 ರಲ್ಲಿ ವಿಶ್ವಸಂಸ್ಥೆಯು ಅಧಿಕೃತವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಿತು. 2019/2020 ಕಾದಂಬರಿ ಕೊರೊನಾವೈರಸ್ ಏಕಾಏಕಿ 2019 ರ ಡಿಸೆಂಬರ್ನಲ್ಲಿ, ಚೀನಾದ ವುಹಾನ್ನಲ್ಲಿರುವ ಸಮುದ್ರಾಹಾರ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯ ಸಹಯೋಗದೊಂದಿಗೆ ವೈರಲ್ ನ್ಯುಮೋನಿಯಾದ 27 ಪ್ರಕರಣಗಳು ವರದಿಯಾಗಿವೆ. ಇನ್ಫ್ಲುಯೆನ್ಸ ಎ ವೈರಸ್, ರೆಸ್ಪಿರೇಟರಿ ಸಿನ್ಸಿಟಿಯಲ್ ವೈರಸ್ ಮತ್ತು ಸಾರ್ಸ್ ಕೊರೊನಾವೈರಸ್ ಸೇರಿದಂತೆ ತಿಳಿದಿರುವ ಉಸಿರಾಟದ ವೈರಸ್ಗಳನ್ನು ಪ್ರಯೋಗಾಲಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯಿಂದ ಶೀಘ್ರದಲ್ಲೇ ತಳ್ಳಿಹಾಕಲಾಯಿತು. 2020ರ ಜನವರಿ 10ರಂದು, ಬ್ಯಾಟ್ ಎಸ್. ಎ. ಆರ್. ಎಸ್.-ಕೊರೊನಾವೈರಸ್ಗಳಿಗೆ ಅತ್ಯಂತ ನಿಕಟವಾಗಿ ಸಂಬಂಧಿಸಿರುವ ನೊವೆಲ್ ಕೊರೊನಾವೈರಸ್ನ ಜೀನೋಮ್ ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ವಲಯದಲ್ಲಿ ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡಲಾಯಿತು. ಅಭೂತಪೂರ್ವ ಸಂಪರ್ಕತಡೆಯನ್ನು ಕ್ರಮಗಳ ಹೊರತಾಗಿಯೂ, ವೈರಸ್ (ಅಂತಿಮವಾಗಿ SARS-CoV-2 ಎಂದು ಹೆಸರಿಸಲಾಯಿತು) ಯುನೈಟೆಡ್ ಸ್ಟೇಟ್ಸ್ ಸೇರಿದಂತೆ ಇತರ ದೇಶಗಳಿಗೆ ಹರಡಿತು, ಜುಲೈ 15,2022 ರ ವೇಳೆಗೆ ಜಾಗತಿಕ ಹರಡುವಿಕೆಯು 556 ಮಿಲಿಯನ್ ದೃಢಪಡಿಸಿದ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಮೀರಿದೆ. ಈ ಏಕಾಏಕಿ ಸಾಂಕ್ರಾಮಿಕ ರೋಗಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮತ್ತು ಜೀನೋಮಿಕ್ ದತ್ತಾಂಶ ಹಂಚಿಕೆ ಮತ್ತು ನೈಜ-ಸಮಯದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಅಭೂತಪೂರ್ವ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಪ್ರೇರೇಪಿಸಿತು, ಇದನ್ನು ಪೀರ್ ವಿಮರ್ಶೆಗೆ ಮುಂಚಿತವಾಗಿ ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮಗಳು ಸಂವಹನ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಈ ಜ್ಞಾನದ ಅನುವಾದದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಭಾಗವನ್ನು ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ನೆಕ್ಸ್ಟ್ಸ್ಟ್ರೇನ್ ಮೂಲಕ ಮಧ್ಯಸ್ಥಿಕೆ ವಹಿಸಲಾಯಿತು, ಇದು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಮತ್ತು ಪ್ರವೇಶ-ನಿರ್ಬಂಧಿತ ದತ್ತಸಂಚಯಗಳಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಾಗುತ್ತಿದ್ದಂತೆ ರೋಗಕಾರಕ ಅನುಕ್ರಮ ದತ್ತಾಂಶದ ಮೇಲೆ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವೆಬ್ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ನವೀಕರಿಸಲು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಮಾರ್ಚ್ 4,2020 ರಂದು, ನೆಕ್ಸ್ಟ್ಸ್ಟ್ರೇನ್ ಅಭಿವರ್ಧಕರು ಫೈಲೋಜೆನಿಯನ್ನು ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡಿದರು, ಇದರಲ್ಲಿ ಜರ್ಮನ್ ರೋಗಿಯಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲ್ಪಟ್ಟ SARS-CoV-2 ಜೀನೋಮ್ ಯುರೋಪ್ ಮತ್ತು ಮೆಕ್ಸಿಕೊದಿಂದ ಮಾದರಿ ಮಾಡಲಾದ ಅನುಕ್ರಮಗಳ ಮೊನೊಫೈಲೆಟಿಕ್ ಕ್ಲೇಡ್ಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಪೂರ್ವಜರ ಸ್ಥಾನವನ್ನು ಆಕ್ರಮಿಸಿದೆ. ಟ್ವಿಟ್ಟರ್ ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ವೇದಿಕೆಯ ಬಳಕೆದಾರರು ಶೀಘ್ರದಲ್ಲೇ ನೆಕ್ಸ್ಟ್ಸ್ಟ್ರೇನ್ನ ಸಂಬಂಧಿತ ಪೋಸ್ಟ್ಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಿ, ಜರ್ಮನ್ ವ್ಯಕ್ತಿಯಿಂದ ಮುಂದಕ್ಕೆ ಹರಡುವಿಕೆಯು "ಇಂದು ಯುರೋಪ್ನಲ್ಲಿ ಹರಡುವ ವ್ಯಾಪಕ ಏಕಾಏಕಿ ಕೆಲವು ಭಾಗಕ್ಕೆ ನೇರವಾಗಿ ಕಾರಣವಾಗಿದೆ" ಎಂದು ಹೇಳಿದರು. ಈ ಹೇಳಿಕೆಗಳು ಶೀಘ್ರದಲ್ಲೇ ಇತರ ಬಳಕೆದಾರರಿಂದ ಟೀಕೆಗೆ ಒಳಗಾದವು, ಯುರೋಪ್ನಲ್ಲಿ ಏಕಾಏಕಿ ಮೂಲ ವ್ಯಕ್ತಿಯು ಅಪೂರ್ಣವಾದ ಮಾದರಿ ಮರದಿಂದ ಹರಡುವಿಕೆಯ ದಿಕ್ಕಿನ ಬಗ್ಗೆ ತೀರ್ಮಾನಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಿದ್ದ ಜರ್ಮನ್ ರೋಗಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಿದೆ. ಬೇರೆ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ನಡೆಯುತ್ತಿರುವ ಏಕಾಏಕಿ ಪ್ರಕರಣಗಳ ಅತ್ಯಂತ ಅಪೂರ್ಣ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ಮರವನ್ನು ಪುನರ್ನಿರ್ಮಿಸಲಾಯಿತು, ಮತ್ತು ಇತರ ಅನುಕ್ರಮಗಳ ಸೇರ್ಪಡೆಯು ಜರ್ಮನ್ ಅನುಕ್ರಮ ಮತ್ತು ಪ್ರಶ್ನೆಯಲ್ಲಿರುವ ಕ್ಲೇಡ್ ನಡುವಿನ ಊಹಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಮಾರ್ಪಡಿಸುವ ಗಣನೀಯ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿತ್ತು. ಅದೇನೇ ಇದ್ದರೂ, ಯುರೋಪಿಯನ್ ಏಕಾಏಕಿ ಜರ್ಮನ್ ಮೂಲವೊಂದಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗಿದೆ ಎಂಬ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವು ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮದ ಮೂಲಕ ಪ್ರಚಾರಗೊಂಡಿತು, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಕೆಲವು ಬಳಕೆದಾರರು ಜರ್ಮನಿಯು ಕ್ಷಮೆಯಾಚಿಸುವಂತೆ ಕರೆ ನೀಡಿದರು. ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಮೂಲ ಆಟ್ರಿಬ್ಯೂಷನ್ಗಾಗಿ ಹಲವಾರು ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಪ್ರಕಟಿಸಲಾಗಿದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಫೈಲೊಡೈನಮಿಕ್ ವಿಧಾನಗಳಿಗೆ. ಕೋಷ್ಟಕ 1 ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಡೊಮೇನ್ನಲ್ಲಿರುವ ಕೆಲವು ತಂತ್ರಾಂಶಗಳ ಅಪೂರ್ಣವಾದ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. SCOTTI, BadTRIP ಮತ್ತು Beastlier ಸೇರಿದಂತೆ ಈ ಹಲವಾರು ಪ್ರೋಗ್ರಾಂಗಳನ್ನು ಬಯೇಸಿಯನ್ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಬೀಸ್ಟ್ನೊಳಗೆ ಅಳವಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ಪಟ್ಟಿಯು ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿಲ್ಲ, ಇವು ಮೂಲ ಗುಣಲಕ್ಷಣದ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಸೂಕ್ಷ್ಮಜೀವಿಯ ಉಪಪ್ರಕಾರದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದು-ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಈ ಹಿಂದೆ ಆಣ್ವಿಕ ಸಾಂಕ್ರಾಮಿಕ ರೋಗಶಾಸ್ತ್ರ ಸಾಹಿತ್ಯದಲ್ಲಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗಿದೆ.