Phylogenetic reconciliation
ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿ, ಸಾಮರಸ್ಯವು ಎರಡು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಹವಿಕಸಿತ ಜೈವಿಕ ಘಟಕಗಳ ಇತಿಹಾಸವನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸುವ ಒಂದು ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಸಾಮರಸ್ಯದ ಸಾಮಾನ್ಯ ಕಲ್ಪನೆಯೆಂದರೆ ಒಂದು ಅಸ್ತಿತ್ವದ ವಿಕಾಸವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಮರ (ಉದಾ. ಹೋಲೋಲೋಗಸ್ ಜೀನ್ಗಳು ಅಥವಾ ಸಿಂಬಿಯಂಟ್ಗಳನ್ನು) ಅವುಗಳ ಪರಸ್ಪರ ಅವಲಂಬನೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಹಂಚಿಕೆಯ ಇತಿಹಾಸವನ್ನು ಗುರುತಿಸಿದ ವಿಕಸನೀಯ ಘಟನೆಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಲು ಸುತ್ತುವರಿದ ಅಸ್ತಿತ್ವವನ್ನು (ಅನುಕ್ರಮವಾಗಿ, ಪ್ರಭೇದಗಳು, ಆತಿಥೇಯರು) ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಮತ್ತೊಂದು ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಮರದೊಳಗೆ ಎಳೆಯಬಹುದು. ಸಮನ್ವಯ ವಿಧಾನಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯು 1980 ರ ದಶಕದಲ್ಲಿ ಪ್ರಾರಂಭವಾಯಿತು, ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಜೀನ್ ಮತ್ತು ಜೀನೋಮ್ನ ಸಹವಿಕಾಸವನ್ನು ಚಿತ್ರಿಸಲು, ಮತ್ತು ಆತಿಥೇಯ ಮತ್ತು ಸಹಜೀವನದ, ಇದು ಪರಸ್ಪರ, ಸಾಮರಸ್ಯ ಅಥವಾ ಪರಾವಲಂಬಿಗಳಾಗಿರಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಸಮತಲವಾದ ವಂಶವಾಹಿ ವರ್ಗಾವಣೆಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಅಥವಾ ವಂಶವಾಹಿ ವಿಕಾಸದ ಚಲನಶಾಸ್ತ್ರವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಹ ಇದನ್ನು ಬಳಸಲಾಗಿದೆ. ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಸಾಮರಸ್ಯವು ಜೀವನದ ಇತಿಹಾಸವನ್ನು ರೂಪಿಸುವ ವಿಕಸನೀಯ ಪಥಗಳ ವೈವಿಧ್ಯತೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು, ಅಣುಗಳಿಂದ ಹಿಡಿದು ಜನಸಂಖ್ಯೆ ಅಥವಾ ಸಂಸ್ಕೃತಿಗಳವರೆಗೆ ಪರಿಗಣಿಸಬಹುದಾದ ಎಲ್ಲಾ ಅಳತೆಗಳಲ್ಲಿ ಪರಸ್ಪರ ಹೆಣೆದುಕೊಂಡಿದೆ. ಸಂಸ್ಥೆಯ ಮಟ್ಟಗಳ ನಡುವಿನ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಗಳ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯ ಇತ್ತೀಚಿನ ಅವತಾರವೆಂದರೆ ಹೋಲೋಬಿಯಂಟ್ ಪರಿಕಲ್ಪನೆ, ಅಲ್ಲಿ ಸ್ಥೂಲ-ಜೀವಿಯನ್ನು ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಪ್ರಭೇದಗಳ ಸಂಕೀರ್ಣ ಪಾಲುದಾರಿಕೆಯಾಗಿ ನೋಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅಂತಹ ಸಂಕೀರ್ಣ ಘಟಕಗಳ ವಿಕಾಸವನ್ನು ರೂಪಿಸುವುದು ಸಾಮರಸ್ಯದ ಪ್ರಸ್ತುತ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಸವಾಲಿನ ಮತ್ತು ಉತ್ತೇಜಕ ದಿಕ್ಕಿನಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಮರಗಳು ಸಮೂಹ ರಚನೆಗಳಾಗಿ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಮರಗಳು ಸಂಸ್ಥೆಯ ಎಲ್ಲಾ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಣೆದುಕೊಂಡಿವೆ, ಮಟ್ಟಗಳ ಒಳಗೆ ಮತ್ತು ನಡುವೆ ಘರ್ಷಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಅವಲಂಬನೆಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತವೆ. ಸ್ಥೂಲ-ಜೀವಿಗಳ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯು ಖಂಡಗಳ ನಡುವೆ ವಲಸೆ ಹೋಗುತ್ತವೆ, ಅವುಗಳ ಸೂಕ್ಷ್ಮಜೀವಿ ಸಂಕೇತಗಳು ಜನಸಂಖ್ಯೆಗಳ ನಡುವೆ ಬದಲಾಗುತ್ತವೆ, ಅವುಗಳ ಸಂಕೇತಗಳ ವಂಶವಾಹಿಗಳು ಸೂಕ್ಷ್ಮಜೀವಿ ಪ್ರಭೇದಗಳ ನಡುವೆ ವರ್ಗಾವಣೆಯಾಗುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ವಂಶವಾಹಿಗಳ ನಡುವೆ ವರ್ಗಾವಣೆಯಾಗುತ್ತವೆ. ಸಂಸ್ಥೆಯ ಮಟ್ಟಗಳ ಈ ಪಟ್ಟಿಯು ಪ್ರಾತಿನಿಧಿಕವಾಗಿಲ್ಲ ಅಥವಾ ಸಮಗ್ರವಾಗಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಸಾಮರಸ್ಯದ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿದ ಮಟ್ಟಗಳ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಧಾನವಾಗಿ, ಸಾಮರಸ್ಯವು ಹಲವಾರು ಇತರ ಹಂತಗಳನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಇದು ವಂಶವಾಹಿಗಳ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ರಚನೆ, ವರ್ಗಾಯಿಸಬಹುದಾದ ಅಂಶಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಭೇದಗಳ ಪರಸ್ಪರ ಸಂವಹನದ ಇತಿಹಾಸ, ಪ್ರಭೇದಗಳಾದ್ಯಂತ ಪ್ರೋಟೀನ್ ಸಂಕೀರ್ಣದ ವಿಕಾಸವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಬಹುದು. ಪರಿಗಣಿಸಲಾದ ವಿಕಸನೀಯ ಘಟನೆಗಳ ಪ್ರಮಾಣವು ಭೌಗೋಳಿಕ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯಂತಹ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಘಟನೆಗಳಿಂದ ಹಿಡಿದು ಜೀನ್ಗಳೊಳಗಿನ ನ್ಯೂಕ್ಲಿಯೋಟಿಡ್ಗಳ ಮಟ್ಟಗಳವರೆಗೆ ಹೋಗಬಹುದು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ಜೀನೋಮ್ ನಕಲುಗಳಂತಹ ಜೀನೋಮ್ಗಳೊಳಗಿನ ಕ್ರೋಮೋಸೋಮ್ ಮಟ್ಟಗಳ ಘಟನೆಗಳು. ಸಂಸ್ಥೆಯ ಅನೇಕ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಜೀವನದ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲು ಫೈಲೋಜೆನಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗಿದೆಃ ಸ್ಥೂಲ-ಜೀವಿಗಳು, ಬೆಳವಣಿಗೆಯ ಉದ್ದಕ್ಕೂ ಅವುಗಳ ಜೀವಕೋಶಗಳು, ಮಾರ್ಕರ್ ಜೀನ್ಗಳು, ಕ್ರೋಮೋಸೋಮ್ಗಳು, ಪ್ರೋಟೀನ್ಗಳು, ಪ್ರೋಟೀನ್ ಡೊಮೇನ್ಗಳ ಮೂಲಕ ಸೂಕ್ಷ್ಮಜೀವಿಗಳು ಮತ್ತು ಭಾಷೆಗಳು ಅಥವಾ ಕಾಲ್ಪನಿಕ ಕಥೆಗಳಂತಹ ಮಾನವ ಸಂಸ್ಕೃತಿಯ ಅಂಶಗಳ ವಿಕಾಸವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಹ ಸಹಾಯಕವಾಗಬಹುದು. ಈ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ, ಜಾತಿಜನ್ಯ ಮರಗಳು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯ ಘಟನೆಗಳಿಂದ ಮಾಡಿದ ವಿಭಿನ್ನ ಕಥೆಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತವೆ, ಇವುಗಳನ್ನು ಹಂತಗಳ ನಡುವೆ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಅಥವಾ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳದಿರಬಹುದು. ಆದರೂ ಅವು ರಚನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ನೆಸ್ಟೆಡ್ ಆಗಿರುವುದರಿಂದ (ಮ್ಯಾಟ್ರಿಯೋಷ್ಕಾ ಗೊಂಬೆಗಳಂತೆಯೇ) ಅಥವಾ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ವಿಕಸನವು ಇತರ ಹಂತಗಳಿಗೆ ಬದ್ಧವಾಗಿದೆ. ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಸಾಮರಸ್ಯವು ಕನಿಷ್ಠ ಎರಡು ಸಂಬಂಧಿತ ಮರಗಳ ಹೋಲಿಕೆಯ ಮೂಲಕ ಮಟ್ಟಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಪರ್ಕವನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ. ಮೂಲತಃ ಎರಡು ಮರಗಳಿಗಾಗಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾದ, ಎರಡಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಹಂತಗಳಿಗೆ ಸಮನ್ವಯಗಳನ್ನು ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ (ಮೂರು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಹಂತಗಳ ಸ್ಪಷ್ಟ ಮಾದರಿ ವಿಭಾಗವನ್ನು ನೋಡಿ). ಅಂತೆಯೇ, ಸಾಮರಸ್ಯವು ವಿಕಸನೀಯ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಅದು ವಿಕಸಿಸುತ್ತಿರುವ ಘಟಕಗಳ ನಡುವೆ ಸಂಘರ್ಷ ಮತ್ತು ಸಹಕಾರವನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಸಂಪರ್ಕಗಳು ಅರ್ಥಹೀನವಾಗಿರಬಹುದು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಂದೇ ಜೀನೋಮ್ನಲ್ಲಿರುವ ವಂಶವಾಹಿಗಳು ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧವಿಲ್ಲದ ವಿಕಸನೀಯ ಇತಿಹಾಸಗಳನ್ನು ತೋರಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಸಹಜೀವನದ ಜೀನೋಮ್ನಲ್ಲಿರುವ ಕೆಲವು ವಂಶವಾಹಿಗಳು ಆತಿಥೇಯ ಫೈಲೋಜೆನಿಯೊಂದಿಗೆ ಬಲವಾದ ಸಹವಿಕಾಸ ಸಂಕೇತವನ್ನು ತೋರಿಸಬಹುದು. ಆದ್ದರಿಂದ, ಸಮನ್ವಯವು ಹೋಲೋಬಿಯಂಟ್ ಅನ್ನು ರೂಪಿಸುವ ಜೋಡಣೆಗೆ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ನಿರ್ಬಂಧಗಳು ಮತ್ತು ವಿಕಸನೀಯ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಉಪಯುಕ್ತ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ. ಎಲ್ಲಾ ಹಂತಗಳು ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ಒಂದೇ ವಸ್ತುವಿನೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವುದರಿಂದ, ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಮರ, ಸಾಮರಸ್ಯದ ಒಂದೇ ಮಾದರಿಗಳು-ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಈ ಲೇಖನದ ಕೇಂದ್ರಬಿಂದುವಾಗಿರುವ ನಕಲು-ವರ್ಗಾವಣೆ-ನಷ್ಟದ ಘಟನೆಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿದವುಗಳನ್ನು-ಸ್ವಲ್ಪ ಮಾರ್ಪಾಡುಗಳೊಂದಿಗೆ, ಯಾವುದೇ ಜೋಡಿಗೆ ವರ್ಗಾಯಿಸಬಹುದು ಸಂಪರ್ಕಿತ ಮಟ್ಟಗಳುಃ ಒಂದು "ಆಂತರಿಕ", "ಕೆಳ", ಅಥವಾ "ಸಹಾಯಕ" ಘಟಕ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ. ಜೀನ್, ಸಿಂಬಿಯಂಟ್ ಪ್ರಭೇದಗಳು, ಜನಸಂಖ್ಯೆ) "ಮೇಲಿನ" ಅಥವಾ "ಆತಿಥೇಯ" (ಅನುಕ್ರಮವಾಗಿ ಪ್ರಭೇದಗಳು, ಆತಿಥೇಯ ಅಥವಾ ಭೌಗೋಳಿಕ ಪ್ರದೇಶ) ಒಳಗೆ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಮೇಲಿನ ಮತ್ತು ಕೆಳಗಿನ ಘಟಕಗಳು ಭಾಗಶಃ ಒಂದೇ ಇತಿಹಾಸಕ್ಕೆ ಬದ್ಧವಾಗಿರುತ್ತವೆ, ಇದು ಅವುಗಳ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಮರಗಳಲ್ಲಿ ಹೋಲಿಕೆಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಸಂಘಗಳು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಬದಲಾಗಬಹುದು, ಹೆಚ್ಚು ಕಡಿಮೆ ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾಗಬಹುದು ಅಥವಾ ಇತರ ಪಾಲುದಾರರಿಗೆ ಬದಲಾಗಬಹುದು. ವಂಶವಾಹಿಗಳು ಮತ್ತು ಜಾತಿ-ಮಟ್ಟದ ವಂಶವಾಹಿಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು 1979ರಲ್ಲಿ ವಂಶವಾಹಿ ಸಮನ್ವಯದ ತತ್ವವನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಲಾಯಿತು. ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಸನ್ನಿವೇಶದಲ್ಲಿ, ವಂಶವಾಹಿ ಮರ ಮತ್ತು ಪ್ರಭೇದದ ಮರಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಎರಡು ವಿಕಸನೀಯ ಘಟನೆಗಳಾದ ವಂಶವಾಹಿ ನಕಲು ಮತ್ತು ವಂಶವಾಹಿ ನಷ್ಟವನ್ನು ಆಹ್ವಾನಿಸಲಾಯಿತು. ಇದು ಜಾತಿಯ ಮರವನ್ನು ತಿಳಿದಿರುವ ಜೀನ್ ಮರಗಳ ಮೇಲೆ ಸ್ಕೋರ್ ಮತ್ತು ಜೋಡಿಸಲಾದ ಅನುಕ್ರಮದ ವಿಕಾಸಕ್ಕೆ ಜೀನ್ ನಕಲು, ನಷ್ಟ ಮತ್ತು ನ್ಯೂಕ್ಲಿಯೋಟೈಡ್ ಬದಲಿಯನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ ಜೋಡಿಸಲಾದ ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ವಿವರಿಸಿದೆ, ಇದು ಸಮನ್ವಯ ಮತ್ತು ಫೈಲೋಜೆನಿ ತೀರ್ಮಾನದ ಹೊಸ ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಇಂದಿಗೂ ಕೇಂದ್ರವಾಗಿದೆ. ಸಮನ್ವಯ ಎಂಬ ಪದವನ್ನು 1997 ರಲ್ಲಿ ವೇಯ್ನ್ ಮ್ಯಾಡಿಸನ್ ಅವರು ಜೀನ್ ಮಟ್ಟದ ವಿಕಸನೀಯ ಘಟನೆಗಳಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ "ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಅಪಶ್ರುತಿಯ" ವ್ಯತಿರಿಕ್ತ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯಾಗಿ ಬಳಸಿದ್ದಾರೆ. ನಂತರ ಆತಿಥೇಯ ಮತ್ತು ಸಹಜೀವನದ ಸಹವಿಕಾಸ ಮತ್ತು ಪ್ರಭೇದಗಳ ಭೌಗೋಳಿಕ ವೈವಿಧ್ಯತೆಗಾಗಿ ಸಾಮರಸ್ಯವನ್ನು ಜಂಟಿಯಾಗಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಯಿತು. ಎರಡೂ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ, ಆತಿಥೇಯ ಮರದ ಸಮಾನಾಂತರ ಶಾಖೆಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುವ ಸಮತಲ ಘಟನೆಯನ್ನು ರೂಪಿಸುವುದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿತ್ತುಃ ಆತಿಥೇಯ ಮತ್ತು ಸಹಜೀವನಕ್ಕಾಗಿ ಆತಿಥೇಯ ಬದಲಾವಣೆ ಮತ್ತು ಜೈವಿಕ ಭೂಗೋಳಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿ ಒಂದು ಪ್ರದೇಶದಿಂದ ಮತ್ತೊಂದು ಪ್ರದೇಶಕ್ಕೆ ಪ್ರಭೇದಗಳ ಪ್ರಸರಣ. ವಂಶವಾಹಿಗಳು ಮತ್ತು ಜೀನೋಮ್ಗಳಿಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿ, ಆತಿಥೇಯ ಮತ್ತು ಸಹಜೀವನದ ಸಹ ವಿಕಸನ ಮತ್ತು ಭೌಗೋಳಿಕತೆಯಿಂದ ಜಾತಿಗಳ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯ ವಿವರಣೆಯು ಯಾವಾಗಲೂ ಶೂನ್ಯ ಊಹೆಯಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಟ್ಯಾಂಗ್ಲೆಗ್ರಾಮ್ನಲ್ಲಿ ಎರಡು ಫೈಲೋಜೆನಿಗಳ ದೃಶ್ಯ ಚಿತ್ರಣವು ಅಂತಹ ಸಹವಿಕಾಸವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಆದಾಗ್ಯೂ ಇದು ಯಾವುದೇ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಸ್ಪಷ್ಟ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ. ಸಹವಿಕಾಸವನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಸಹವಿಕಾಸದ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ಪುನರ್ನಿರ್ಮಿಸಲು ಬ್ರೂಕ್ಸ್ ಪಾರ್ಸಿಮನಿ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ನಂತಹ ಅಕ್ಷರ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲಾಯಿತು. ಈ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ, ಒಂದು ಮರವನ್ನು ಅದರ ಎಲೆಗಳನ್ನು ಹೊರತುಪಡಿಸಿ ಮರೆತುಬಿಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ನಂತರ ಅದನ್ನು ಎರಡನೇ ಮರದ ಮೇಲೆ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುವ ಪಾತ್ರವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸಾಮರಸ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಮೊದಲ ಮಾದರಿಗಳು, ಎರಡು ಸ್ಥಳವಿಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಂಡು ಮತ್ತು ಯಾಂತ್ರಿಕ ಘಟನೆ-ಆಧಾರಿತ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ಆತಿಥೇಯ ಮತ್ತು ಸಹಜೀವನ ಮತ್ತು ಜೈವಿಕ ಭೂಗೋಳಶಾಸ್ತ್ರಕ್ಕಾಗಿ ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲಾಯಿತು. ಚರ್ಚೆಗಳು ಅನುಸರಿಸಿದವು, ಏಕೆಂದರೆ ವಿಧಾನಗಳು ಇನ್ನೂ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿಲ್ಲ ಆದರೆ ಹೊಸ ಚೌಕಟ್ಟಿನಲ್ಲಿ ಉಪಯುಕ್ತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಿವೆ. ಪ್ರತಿ ಘಟನೆಯ ವೆಚ್ಚಗಳು ಮತ್ತು ಎಲ್ಲಾ ಜೋಡಿ ಹೋಸ್ಟ್ ಮತ್ತು ಸಿಂಬಿಯಂಟ್ ನೋಡ್ಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ತಂತ್ರವನ್ನು ನಂತರ ಹೋಸ್ಟ್ ಮತ್ತು ಸಿಂಬಿಯಂಟ್ ವಿಧಾನಕ್ಕೆ ಪರಿಚಯಿಸಲಾಯಿತು, ಇವೆರಡೂ ಹೋಸ್ಟ್ ಮತ್ತು ಸಿಂಬಿಯಂಟ್ ಮತ್ತು ಪ್ರಭೇದಗಳು ಮತ್ತು ಜೀನ್ಗಳಿಗೆ ಪ್ರಸ್ತುತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಮನ್ವಯ ವಿಧಾನಗಳಿಗೆ ಆಧಾರವಾಗಿವೆ. ಸಾಮರಸ್ಯವು ಜೀನ್ ಮತ್ತು ಪ್ರಭೇದಗಳಲ್ಲಿ ಪರಿಚಯಿಸಲಾದ ಚೌಕಟ್ಟಿಗೆ ಮರಳಿತು. ಸಮತಲ ಜೀನ್ ವರ್ಗಾವಣೆಗೆ ಅಕ್ಷರ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿದ ನಂತರ, ಹೊಸ ಸಮನ್ವಯ ಮಾದರಿಯು, ಆತಿಥೇಯ ಮತ್ತು ಸಹಜೀವನಕ್ಕಾಗಿ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲಾದ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ವಿಧಾನವನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿ ಮತ್ತು ಸುಧಾರಿಸಿ, ನಕಲು ಮತ್ತು ನಷ್ಟ ಮಾದರಿಯ ಮೇಲೆ ಜೀನ್ ಮತ್ತು ಪ್ರಭೇದಗಳ ಸಮನ್ವಯಕ್ಕೆ ಸಮತಲ ಜೀನ್ ವರ್ಗಾವಣೆಯನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಪರಿಚಯಿಸಿತು. ಆತಿಥೇಯ ಮತ್ತು ಸಹಜೀವನ, ವಂಶವಾಹಿ ಮತ್ತು ಪ್ರಭೇದಗಳು, ಅಥವಾ ಜೈವಿಕ ಭೂಗೋಳದ ಮಟ್ಟಗಳಲ್ಲಿ ವಂಶವಾಹಿಗಳನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡುವ ಅನೇಕ ಸಂಶೋಧನಾ ಸಮುದಾಯಗಳ ನಡುವಿನ ವಿನಿಮಯದ ಮೂಲಕ ವಂಶವಾಹಿ ಸಾಮರಸ್ಯದ ಪ್ರಗತಿಪರ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯು ಸಾಧ್ಯವಾಯಿತು. ಈ ಕಥೆ ಮತ್ತು ಅದರ ಆಧುನಿಕ ಬೆಳವಣಿಗೆಗಳನ್ನು ಹಲವಾರು ಬಾರಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗಿದೆ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕೆಲವು ವಿನಾಯಿತಿಗಳೊಂದಿಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಜೋಡಿ ಮಟ್ಟಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಹೊಸ ಬೆಳವಣಿಗೆಗಳು ಹೊಸ ಸಮಗ್ರ ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ವಿವಿಧ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ತರಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತವೆ. ಪಾಕೆಟ್ ಗೋಫರ್ಗಳು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಚೂಯಿಂಗ್ ಪರೋಪಜೀವಿಗಳುಃ ಒಂದು ಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಉದಾಹರಣೆ ಪಾಕೆಟ್ ಗೋಫರ್ಗಳು (ಜಿಯೋಮೈಡೆ) ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಚೂಯಿಂಗ್ ಪರೋಪಜೀವಿಗಳು (ಟ್ರೈಕೋಡೆಕ್ಟಿಡೆ) ಆತಿಥೇಯ ಮತ್ತು ಸಹಜೀವನದ ಸಹವಿಕಾಸದ ಉತ್ತಮ ಅಧ್ಯಯನದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತವೆ. ಆತಿಥೇಯ ಮತ್ತು ಸಹಜೀವನದ ಜಾತಿವಿಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಮರಗಳ ಎಲೆಗಳ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಎಡಭಾಗದಲ್ಲಿ ಚಿತ್ರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಆತಿಥೇಯಕ್ಕೆ, ಓ. ಎಂದರೆ ಆರ್ಥೋಜಿಯೋಮಿಸ್, ಜಿ. ಎಂದರೆ ಜಿಯೋಮಿಸ್ ಮತ್ತು ಟಿ. ಎಂದರೆ ಥಾಮಿಸ್; ಸಿಂಬಿಯಂಟ್ಗೆ, ಜಿ. ಎಂದರೆ ಜಿಯೋಮೈಡೋಕಸ್ ಮತ್ತು ಟಿ. ಎಂದರೆ ಥಾಮಾಯ್ಡೋಕಸ್. ಎರಡು ಮರಗಳನ್ನು ಸಮನ್ವಯಗೊಳಿಸುವುದು ಎಂದರೆ ವಿಕಸನೀಯ ಘಟನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಒಂದು ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು ನೀಡುವುದು ಮತ್ತು ಎರಡು ಮರಗಳ ಸಹವಿಕಾಸವನ್ನು ಚಿತ್ರಿಸುವ ಪೂರ್ವಜರ ನೋಡ್ಗಳ ಮೇಲೆ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಮಾಡುವುದು ಎಂದರ್ಥ. ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಪರಿಗಣಿಸಲಾದ ಘಟನೆಗಳು ಡಿಟಿಎಲ್ ಮಾದರಿಯ ಘಟನೆಗಳಾಗಿವೆಃ ನಕಲು, ವರ್ಗಾವಣೆ (ಅಥವಾ ಹೋಸ್ಟ್ ಸ್ವಿಚ್), ನಷ್ಟ, ಮತ್ತು ಕಾಸ್ಪೆಸಿಯೇಷನ್, ಸಹವಿಕಾಸದ ಶೂನ್ಯ ಘಟನೆ. ಪೂರ್ವ-ಡೈನಾಮಿಕ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಡಿಟಿಎಲ್ ಸಾಮರಸ್ಯ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬಹುದಾದ ಎರಡು ವಿಭಿನ್ನ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಎರಡು ಅಧ್ಯಯನಗಳಲ್ಲಿ ಎರಡು ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲಾಗಿದೆ. ಆಧುನಿಕ ಡಿಟಿಎಲ್ ಸಮನ್ವಯ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳಲ್ಲಿ, ಘಟನೆಗಳಿಗೆ ವೆಚ್ಚಗಳನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ಎರಡು ಸನ್ನಿವೇಶಗಳು ನಂತರ ವಿವಿಧ ವೆಚ್ಚದ ನಿಯೋಜನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಗರಿಷ್ಠ ಪಾರ್ಸಿಮೋನಿಯಸ್ ಸಾಮರಸ್ಯಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿರುತ್ತವೆ ಎಂದು ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಸನ್ನಿವೇಶ ಎ ಎರಡು ಮರಗಳನ್ನು ಸಮನ್ವಯಗೊಳಿಸಲು 6 ಸಂಯೋಜನೆಗಳು, 2 ನಕಲುಗಳು, 3 ನಷ್ಟಗಳು ಮತ್ತು 2 ಹೋಸ್ಟ್ ಸ್ವಿಚ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಸನ್ನಿವೇಶ ಬಿ 5 ಸಂಯೋಜನೆಗಳು, 3 ನಕಲುಗಳು, 3 ನಷ್ಟಗಳು ಮತ್ತು 2 ಹೋಸ್ಟ್ ಸ್ವಿಚ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಒಂದು ಸನ್ನಿವೇಶದ ವೆಚ್ಚವು ಅದರ ಘಟನೆಗಳ ವೆಚ್ಚದ ಮೊತ್ತವಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕಾಸ್ಪೆಸಿಯೇಷನ್ಗೆ 0, ನಕಲು ಮಾಡಲು 2, ನಷ್ಟಕ್ಕೆ 1 ಮತ್ತು ಹೋಸ್ಟ್ ಸ್ವಿಚ್ಗೆ 3 ವೆಚ್ಚದೊಂದಿಗೆ, ಸನ್ನಿವೇಶ ಎ ಮತ್ತು ಸನ್ನಿವೇಶ ಬಿ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ ಪಾರ್ಸಿಮೋನಿಯಸ್ ತತ್ವದ ಪ್ರಕಾರ, ಸನ್ನಿವೇಶ ಎ ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸಾಧ್ಯತೆ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ (ಕಾಸ್ಪೆಸಿಯೇಷನ್ ವೆಚ್ಚವು ನಕಲು ಮಾಡುವ ವೆಚ್ಚಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆಯಿರುವವರೆಗೆ ಸನ್ನಿವೇಶ ಎ ಹೆಚ್ಚು ಸಾಧ್ಯತೆ ಇರುತ್ತದೆ). ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ರಿಕನ್ಸಿಲಿಯಾಟನ್ ಮಾದರಿಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಇಂದು ಫೈಲೋಜೆನಿಯಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ವಿಧಾನಗಳು ಹಲವಾರು ದಶಕಗಳ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಫಲಿತಾಂಶವಾಗಿದೆ, ಇದು ಹಂತಹಂತವಾಗಿ ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿದೆ, ದತ್ತಾಂಶದ ಸ್ವರೂಪ ಮತ್ತು ಒಂದು ಕಡೆ ಜೈವಿಕ ವಾಸ್ತವಿಕತೆಯ ಅನ್ವೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ ಗಣಿತ ಮತ್ತು ಕ್ರಮಾವಳಿ ವಿಧಾನಗಳ ಮಿತಿಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಗತಿಗಳಿಂದ ಪ್ರೇರಿತವಾಗಿದೆ. ಪೂರ್ವ-ಸಾಮರಸ್ಯ ಮಾದರಿಗಳುಃ ಮರಗಳ ಮೇಲಿನ ಅಕ್ಷರಗಳನ್ನು ಒಂದು ಹಂತಕ್ಕೆ ಯಾವುದೇ ಮರ ಲಭ್ಯವಿಲ್ಲದಿದ್ದಾಗ ಅಕ್ಷರ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಇನ್ನೊಂದು ಹಂತಕ್ಕೆ ಜಾತಿಜನ್ಯ ಮರದ ಎಲೆಗಳಲ್ಲಿರುವ ಅಕ್ಷರಕ್ಕೆ ಮಾತ್ರ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಒಂದು ಮಾದರಿಯು ಪಾತ್ರದ ಮೌಲ್ಯದ ಬದಲಾವಣೆಯ ಘಟನೆಗಳು, ಅವುಗಳ ದರ, ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳು ಅಥವಾ ವೆಚ್ಚಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಪಾತ್ರವು ಸಹಜೀವನದ ಮರದ ಮೇಲೆ ಆತಿಥೇಯದ ಉಪಸ್ಥಿತಿ, ಜಾತಿಯ ಮರದ ಮೇಲೆ ಭೌಗೋಳಿಕ ಪ್ರದೇಶ, ಜೀನೋಮ್ ಮರದ ಮೇಲೆ ವಂಶವಾಹಿಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ ಅಥವಾ ಅನುಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ನ್ಯೂಕ್ಲಿಯೋಟೈಡ್ಗಳಾಗಿರಬಹುದು. ಅಂತಹ ವಿಧಾನಗಳು ಮರದ ಆಂತರಿಕ ನೋಡ್ಗಳಲ್ಲಿ ಪೂರ್ವಜರ ಪಾತ್ರಗಳನ್ನು ಪುನರ್ನಿರ್ಮಿಸುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಈ ವಿಧಾನಗಳು ಜೀನೋಮ್ ವಿಕಾಸದ ಮೇಲೆ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡಿದ್ದರೂ, ಎರಡನೇ ಮರದ ಉಪಯುಕ್ತತೆಯು ಬಹಳ ಸರಳ ಉದಾಹರಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಒಂದು ಸಿಂಬಿಯಂಟ್ ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ಜಾತಿಗಳ ಗುಂಪಿನಲ್ಲಿ ಹರಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಂಡಿದ್ದರೆ ಮತ್ತು ಅದು ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳಲ್ಲಿ ಇದ್ದರೆ, ಪೋಷಕಗಳ ಸಾಮಾನ್ಯ ಪೂರ್ವಜರು ಈಗಾಗಲೇ ಸಿಂಬಿಯಂಟ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ ಎಂದು ಅಕ್ಷರ ವಿಧಾನಗಳು ತಪ್ಪಾಗಿ ಸೂಚಿಸುತ್ತವೆ. ಇದಕ್ಕೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ, ಸಂಕೇತ ಮತ್ತು ಆತಿಥೇಯ ಮರಗಳ ಹೋಲಿಕೆಯು ಸಮತಲ ವರ್ಗಾವಣೆಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಸಮನ್ವಯದ ಮೂಲಗಳುಃ ನಕಲು ನಷ್ಟ ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಕನಿಷ್ಠ ಸಾಮಾನ್ಯ ಪೂರ್ವಜರ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ನಕಲು ಮತ್ತು ನಷ್ಟವನ್ನು ಜೀನೋಮ್ನಲ್ಲಿ ಜೀನ್ನ ಬಹು ಪ್ರತಿಗಳ ಉಪಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಅಥವಾ ಕೆಲವು ಪ್ರಭೇದಗಳಲ್ಲಿ ಅದರ ಅನುಪಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಮೊದಲು ಆಹ್ವಾನಿಸಲಾಯಿತು. ಆ ಎರಡು ಘಟನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಯಾವುದೇ ಎರಡು ಮರಗಳನ್ನು ಸಮನ್ವಯಗೊಳಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ, ಅಂದರೆ. ಕೆಳಗಿನ ಮತ್ತು ಮೇಲಿನ ಮರಗಳ ಗ್ರಂಥಿಗಳು ಮತ್ತು ಕೊಂಬೆಗಳನ್ನು ನಕ್ಷೆ ಮಾಡಲು, ಅಥವಾ ಮೇಲಿನ ಮರ ಮತ್ತು ಕೆಳಗಿನ ಮರದ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ವಿಕಸನೀಯ ಘಟನೆಗಳ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ನೀಡಲು ಸಮಾನವಾಗಿ. ಅತ್ಯಂತ ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾದ ನಕಲು ಮತ್ತು ನಷ್ಟ (ಡಿಎಲ್) ಸಮನ್ವಯವನ್ನು ಅತ್ಯಂತ ಕಡಿಮೆ ಸಾಮಾನ್ಯ ಪೂರ್ವಜರ (ಎಲ್ಸಿಎ) ನಕ್ಷೆಯ ಮೂಲಕ ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆಃ ಎಲೆಗಳಿಂದ ಮೂಲಕ್ಕೆ ಮುಂದುವರಿಯುತ್ತಾ, ಪ್ರತಿ ಆಂತರಿಕ ನೋಡ್ ಅನ್ನು ಅದರ ಎರಡು ಮಕ್ಕಳ ನಕ್ಷೆಯ ಅತ್ಯಂತ ಕಡಿಮೆ ಸಾಮಾನ್ಯ ಪೂರ್ವಜರಿಗೆ ನಕ್ಷೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸಮನ್ವಯಕ್ಕಾಗಿ ಮಾರ್ಕೋವಿಯನ್ ಮಾದರಿಯು ಡಿಎಲ್ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿನ ಎಲ್ಸಿಎ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಪಾರ್ಸಿಮನಿ ತತ್ವವನ್ನು ಅನುಸರಿಸುತ್ತದೆಃ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಯಾವುದೇ ಘಟನೆಯನ್ನು ಆಹ್ವಾನಿಸಬಾರದು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ತತ್ವದ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಚರ್ಚಿಸಲಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ಸಂಭವನೀಯ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ನಡಿಗೆಯಾಗಿ ಹೊಂದಿಸುವುದು ಆಣ್ವಿಕ ವಿಕಾಸದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಒಪ್ಪಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಪಾರ್ಸಿಮೋನಿಯಸ್ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ. ಜನನ ಮತ್ತು ಮರಣದ ಮಾರ್ಕೋವಿಯನ್ ಮಾದರಿಯು ಅಂತಹ ಮಾದರಿಯಾಗಿದ್ದು, ಅದು ಮೂಲದಿಂದ ಎಲೆಗಳವರೆಗೆ ಸ್ಥಿರವಾದ ಮೇಲಿನ ಮರವನ್ನು "ಒಳಗೆ" ಕಡಿಮೆ ಮರವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ತೀರ್ಮಾನವು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಭವನೀಯ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಒಂದು ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಆ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಎರಡು ಮರಗಳ ಗರಿಷ್ಠ ಸಂಭವನೀಯ ಸಾಮರಸ್ಯವೂ ಸಹ ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಅಂತಹ ಚೌಕಟ್ಟಿನೊಂದಿಗೆ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ಮಾದರಿ ಮಾಡಲು ಅಥವಾ ವಿವಿಧ ಊಹೆಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಹಲವಾರು ಸಂಭವನೀಯ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಕೆಳಗಿನ ಮರಗಳ ಜಾಗವನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಲು. ಇದಲ್ಲದೆ, ಸಂಭವನೀಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ದೊಡ್ಡ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಯೋಜಿಸಬಹುದು, ಏಕೆಂದರೆ ಸ್ವಾತಂತ್ರ್ಯವನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳುವಾಗ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳು ಸರಳವಾಗಿ ಗುಣಿಸುತ್ತವೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಅನುಕ್ರಮ ವಿಕಸನ ಮತ್ತು ಡಿಎಲ್ ಸಾಮರಸ್ಯವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು. ಸಮತಲ ವರ್ಗಾವಣೆ ಹೋಸ್ಟ್ ಸ್ವಿಚ್ ಅನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ, ಅಂದರೆ. ಜಾತಿಗಳ ನಡುವಿನ ಪರಾವಲಂಬಿ ಅಥವಾ ಸಹಜೀವನದ ಸಂಬಂಧಗಳ ವಿಕಾಸದಲ್ಲಿ, ಒಂದು ಸಂಬಂಧದ ವಂಶಾವಳಿಯಿಂದ ಒಂದು ಸಹಜೀವನದ ಆನುವಂಶಿಕತೆಯು ಒಂದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಘಟನೆಯಾಗಿದೆ. ಈ ಸಮತಲ ವರ್ಗಾವಣೆಯು ಜೈವಿಕ ಭೂಗೋಳದಲ್ಲಿನ ವಲಸೆಯ ಘಟನೆಗಳನ್ನು ಸಹ ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅನೇಕ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ನಕಲು ಮತ್ತು ನಷ್ಟದಿಂದ ಸರಳವಾಗಿ ವಿವರಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಸಮತಲ ವಂಶವಾಹಿ ವರ್ಗಾವಣೆಯು (ಎಚ್ಜಿಟಿ) ಸೂಕ್ಷ್ಮಜೀವಿಗಳ ವಿಕಾಸದಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ವಿಕಸನೀಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ ಎಂದು ಕಂಡುಬಂದಾಗ ವಂಶವಾಹಿ ಮತ್ತು ಪ್ರಭೇದಗಳ ಮರಗಳ ಸಮನ್ವಯಕ್ಕೆ ಆಸಕ್ತಿಯನ್ನುಂಟುಮಾಡಿತು. ಈ ಸ್ವಿಚಿಂಗ್, ಅಥವಾ ಸಮತಲ ವರ್ಗಾವಣೆ, ಮಾದರಿಯು ಮಿಶ್ರಣ ಅಥವಾ ಇಂಟ್ರಾಗ್ರೆಷನ್ ಅನ್ನು ಸಹ ಮಾಡೆಲ್ ಮಾಡಬಹುದು. ಸಿಂಬಿಯಂಟ್ ಫೈಲೋಜೆನಿಯಿಂದ ಮಾಹಿತಿಯಿಲ್ಲದೆ ಇದನ್ನು ಅಕ್ಷರ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಡಿಎಲ್ ಮಾದರಿಯ ಮೇಲೆ, ಸಮತಲ ವರ್ಗಾವಣೆಯು ಹೊಸ ಮತ್ತು ವಿಭಿನ್ನ ಸಾಮರಸ್ಯದ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ಶಕ್ತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಸರಳವಾದ ಆದರೆ ಶಕ್ತಿಯುತವಾದ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ವಿಧಾನ ಎಲ್ಸಿಎ ಸಮನ್ವಯ ವಿಧಾನವು ಒಂದು ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಪುನರಾವರ್ತನೆ ಮತ್ತು ನಷ್ಟದ ಸಾಪೇಕ್ಷ ತೂಕ ಏನೇ ಇರಲಿ, ಘಟನೆಗಳ ತೂಕದ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ಸೂಕ್ತವೆಂದು ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇದಕ್ಕೆ ವ್ಯತಿರಿಕ್ತವಾಗಿ, ನಕಲು, ಸಮತಲ ವರ್ಗಾವಣೆ ಮತ್ತು ನಷ್ಟ (ಡಿಟಿಎಲ್) ದೊಂದಿಗೆ, ಹಲವಾರು ಸಮಾನವಾದ ಪಾರ್ಸಿಮೋನಿಯಸ್ ಸಮನ್ವಯತೆಗಳಿರಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನಕಲುಗಳು ಮತ್ತು ನಷ್ಟಗಳ ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ಒಂದೇ ವರ್ಗಾವಣೆಯಿಂದ ಬದಲಾಯಿಸಬಹುದು. ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವ ಮತ್ತು ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಅನ್ನು ಸಮೀಪಿಸುವ ಮೊದಲ ಆಲೋಚನೆಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದೆಂದರೆ, ಹೋಸ್ಟ್/ಸಿಂಬಿಯಂಟ್ ಚೌಕಟ್ಟಿನಲ್ಲಿ, ಹ್ಯೂರಿಸ್ಟಿಕ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನೊಂದಿಗೆ ಸಹ-ಪ್ರಭೇದಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಗರಿಷ್ಠಗೊಳಿಸುವುದು. ಮತ್ತೊಂದು ಪರಿಹಾರವೆಂದರೆ ಘಟನೆಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿತ ವೆಚ್ಚಗಳನ್ನು ನೀಡುವುದು ಮತ್ತು ಅದರ ಘಟನೆಗಳ ವೆಚ್ಚಗಳ ಮೊತ್ತವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು. ಸಂಭವನೀಯ ಮಾದರಿ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳಲ್ಲಿ, ಸಮಾನ ಕಾರ್ಯವು ಘಟನೆಗಳಿಗೆ ದರಗಳು ಅಥವಾ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಸಂಭವನೀಯತೆಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಗರಿಷ್ಠ ಸಂಭವನೀಯತೆ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ಅಥವಾ ಮಾದರಿ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಈ ಎಲ್ಲಾ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಡೈನಾಮಿಕ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ವಿಧಾನದಿಂದ ಪರಿಹರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಡೈನಾಮಿಕ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ವಿಧಾನವು ಪೋಸ್ಟ್ಆರ್ಡರ್ನಲ್ಲಿ ಎರಡು ಮರಗಳನ್ನು ಹಾದುಹೋಗುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಎಲೆಗಳಿಂದ ಮುಂದುವರಿಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ಎರಡು ಮರಗಳಲ್ಲಿ ಮೇಲಕ್ಕೆ ಹೋಗುತ್ತದೆ, ಪ್ರತಿ ಎರಡು ಆಂತರಿಕ ನೋಡ್ಗಳಿಗೆ (ಪ್ರತಿ ಮರಕ್ಕೆ ಒಂದು), ಅತ್ಯಂತ ಪಾರ್ಸಿಮೋನಿಯಸ್ ಡಿಟಿಎಲ್ ಸಮನ್ವಯದ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪಾರ್ಸಿಮನಿ ಚೌಕಟ್ಟಿನಲ್ಲಿ, ಬೇರೂರಿರುವ ಕೆಳಭಾಗದ ಸಬ್ಟ್ರೀಯನ್ನು ಬೇರೂರಿರುವ ಮೇಲಿನ ಸಬ್ಟ್ರೀಯೊಂದಿಗೆ ಸಮನ್ವಯಗೊಳಿಸುವ ವೆಚ್ಚಗಳನ್ನು ಎಲೆಗಳಿಗೆ ಅವುಗಳ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲಾಗುತ್ತದೆಃ ಮತ್ತು ನಂತರ, ಮಕ್ಕಳ ಮಕ್ಕಳನ್ನು ಅನುಕ್ರಮವಾಗಿ ಪ್ರಭೇದ, ನಕಲು, ಸಮತಲ ವರ್ಗಾವಣೆ ಮತ್ತು ನಷ್ಟಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ವೆಚ್ಚಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ (ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ 0 ಕ್ಕೆ ನಿಗದಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ), ವೆಚ್ಚಗಳು ಮತ್ತು, ಅವು ಅವಲಂಬಿಸಿರದ ಕಾರಣ, ಎಲ್ಲದಕ್ಕೂ ಒಮ್ಮೆ ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಬಹುದು, ಆದ್ದರಿಂದ ಎಲ್ಲಾ ಜೋಡಿಗಳಿಗೆ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಲು ಚತುರ್ಭುಜ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಬಹುದು. ನಷ್ಟದ ವೆಚ್ಚವು ಇತರ ಘಟನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಮಾತ್ರ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಪಾರ್ಸಿಮೋನಿಯಲ್ಲಿ, ನಷ್ಟವನ್ನು ಯಾವಾಗಲೂ ಮರದ ಹಿಂದಿನ ಘಟನೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಬಹುದು. ಡೈನಾಮಿಕ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಬಳಕೆಯ ಹಿಂದಿನ ಪ್ರಚೋದನೆಯು ಯಾವಾಗಲೂ ಮರಗಳಲ್ಲಿ ಬೇರುಗಳ ಕಡೆಗೆ ಮುಂದುವರಿಯುವುದನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅನುಕ್ರಮವಾಗಿ ಸಂಭವಿಸಬಹುದಾದ ಘಟನೆಗಳ ಕೆಲವು ಸಂಯೋಜನೆಗಳು ಈ ಪ್ರಚೋದನೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬಹುದು. ಅಂತಹ ಒಂದು ಸಂಯೋಜನೆಯು ದಾನಿಯ ವಂಶಾವಳಿಯಲ್ಲಿ (ಟಿಎಲ್) ನಷ್ಟವನ್ನು ತಕ್ಷಣವೇ ಅನುಸರಿಸುವ ವರ್ಗಾವಣೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಈ ಟಿಎಲ್ ಈವೆಂಟ್ನ ಬಳಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿಸುವುದು ಇಂಡಕ್ಷನ್ ಅನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಅನಿಯಮಿತ ಬಳಕೆಯೊಂದಿಗೆ, ಸ್ಥಿರ ಬಿಂದು ವಿಧಾನಗಳು ಅಥವಾ ಭೇದಾತ್ಮಕ ಸಮೀಕರಣಗಳ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಪರಿಹಾರದಂತಹ ಸಮೀಕರಣಗಳ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಇತರ ತಿಳಿದಿರುವ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಅಥವಾ ಸೇರಿಸುವುದು ಅಗತ್ಯವಾಗಿದೆ. 2016 ರಲ್ಲಿ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸುವ ಏಳು ಪಾರ್ಸಿಮನಿ ಸಾಮರಸ್ಯ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳಲ್ಲಿ ಎರಡು ಮಾತ್ರ ಟಿಎಲ್ ಘಟನೆಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಿದವು, ಆದಾಗ್ಯೂ ಅವರ ಪರಿಗಣನೆಯು ಸಾಮರಸ್ಯದ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ತೀವ್ರವಾಗಿ ಬದಲಾಯಿಸಬಹುದು. ಎಲ್ಸಿಎ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ನಂತಲ್ಲದೆ, ಡಿಟಿಎಲ್ ಸಮನ್ವಯವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕನಿಷ್ಠ ವೆಚ್ಚದ ಹಲವಾರು ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಕೆಲವು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಘಾತೀಯ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಡೈನಾಮಿಕ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ವಿಧಾನದ ಶಕ್ತಿಯೆಂದರೆ, ಇದು ಇನ್ಪುಟ್ ಮೇಲಿನ ಮತ್ತು ಕೆಳಗಿನ ಮರದ ಸಹವಿಕಾಸದ ಕನಿಷ್ಠ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಚತುರ್ಭುಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಬ್ಯಾಕ್ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಮೂಲಕ ಅತ್ಯಂತ ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಸಹವಿಕಾಸದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಬಹುಪಾಲು ಸಾಮರಸ್ಯವನ್ನು ಪಡೆಯಲು, ವೆಚ್ಚಗಳನ್ನು ದರಗಳಿಂದ, ಕನಿಷ್ಠ ಮೊತ್ತಗಳನ್ನು ಮೊತ್ತಗಳಿಂದ ಮತ್ತು ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ಮೊತ್ತಗಳಿಂದ ಬದಲಾಯಿಸಲು ಇದನ್ನು ಸಂಭವನೀಯ ಚೌಕಟ್ಟಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸಬಹುದು. ಇದಲ್ಲದೆ, ಅನೇಕ ಬ್ಯಾಕ್ಟ್ರಾಕ್ಗಳ ಮೂಲಕ, ಎಲ್ಲಾ ಪಾರ್ಸಿಮೋನಿಯಸ್ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಎಣಿಸಲು ಅಥವಾ ಅವುಗಳ ಸಂಭವನೀಯತೆಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಸೂಕ್ತವಾದ ಮತ್ತು ಉಪ-ಸೂಕ್ತವಾದ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ಮಾದರಿ ಮಾಡಲು ಈ ವಿಧಾನವು ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ. ಈವೆಂಟ್ ವೆಚ್ಚಗಳು ಮತ್ತು ದರಗಳ ಅಂದಾಜು ಡೈನಾಮಿಕ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಪ್ರತಿ ಭಾಗಶಃ ಪರಿಹಾರವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಸಾಮರಸ್ಯದಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಹಲವಾರು ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಅತ್ಯಂತ ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಡಿಟಿಎಲ್ ಸಮನ್ವಯವನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲು ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ಘಟನೆಗಳಿಗೆ (ಡಿ, ಟಿ ಮತ್ತು ಎಲ್) ವೆಚ್ಚವನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ವಿಭಿನ್ನ ವೆಚ್ಚ ನಿಯೋಜನೆಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ಸಾಮರಸ್ಯದ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ನೀಡಬಹುದು, ಆದ್ದರಿಂದ ಆ ವೆಚ್ಚಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವ ವಿಧಾನದ ಅವಶ್ಯಕತೆಯಿದೆ. ಇದನ್ನು ಮಾಡಲು ವಿವಿಧ ವಿಧಾನಗಳಿವೆ. ಕೋಆರ್ಇ-ಪಿಎ ಮರುಕಳಿಸುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ವೆಚ್ಚ ವಾಹಕಗಳ ಜಾಗವನ್ನು ಪರಿಶೋಧಿಸುತ್ತದೆ, ಸಮನ್ವಯಗಳಲ್ಲಿ ಈವೆಂಟ್ ಆವರ್ತನಗಳೊಂದಿಗೆ ಉತ್ತಮ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಹುಡುಕುತ್ತದೆ. ಈವೆಂಟ್ ದರಗಳನ್ನು ಗರಿಷ್ಠ ಸಂಭವನೀಯತೆಯಿಂದ ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ಎಎಲ್ಇ ಅದೇ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಸಂಭವನೀಯ ಚೌಕಟ್ಟಿನಲ್ಲಿ ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಪರ್ಯಾಯವಾಗಿ, ಸಿ. ಓ. ಎ. ಎಲ್. ಎ. ಯು ಅನುಕ್ರಮವಾದ ಮಾಂಟೆ ಕಾರ್ಲೊದೊಂದಿಗೆ ಅಂದಾಜು ಬೇಯೇಶಿಯನ್ ಗಣನೆಯನ್ನು ಬಳಸುವ ಪೂರ್ವಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆಃ ಅನುಕರಣೆ ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ನಿರಾಕರಣೆ ಅಥವಾ ಸತತ ಪರಿಷ್ಕರಣೆಯೊಂದಿಗೆ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುವುದು. ಪಾರ್ಸಿಮನಿ ಚೌಕಟ್ಟಿನಲ್ಲಿ, ಸಂಭವನೀಯ ಈವೆಂಟ್ ವೆಚ್ಚಗಳ ಜಾಗವನ್ನು ವೆಚ್ಚಗಳ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಲು ಸಹ ಸಾಧ್ಯವಿದೆ, ಇದು ಅದೇ ಪ್ಯಾರೆಟೊ ಆಪ್ಟಿಮಲ್ ಪರಿಹಾರಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಬೇರೆ ಯಾವುದೇ ಸಾಮರಸ್ಯವು ಒಂದು ರೀತಿಯ ಘಟನೆಗೆ (ನಕಲು, ವರ್ಗಾವಣೆ ಅಥವಾ ನಷ್ಟ) ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಇತರರಿಗೆ ಕಡಿಮೆ ಅಥವಾ ಸಮಾನವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಈವೆಂಟ್ ವೆಚ್ಚಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ಬಾಹ್ಯ ಪರಿಗಣನೆಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯೂ ಇದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಪೋಷಕ ಮತ್ತು ಮಕ್ಕಳ ಪ್ರಭೇದಗಳ ನಡುವಿನ ಜೀನೋಮ್ ಗಾತ್ರದ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು, ವಂಶವಾಹಿಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿ, ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ವೆಚ್ಚಗಳನ್ನು ಆಂಗಸ್ಟ್ ತಂತ್ರಾಂಶವು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯತೆಯ ಸಮಸ್ಯೆ ಡೈನಾಮಿಕ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ವಿಧಾನವು ದಿನಾಂಕಿತ (ಆಂತರಿಕ ನೋಡ್ಗಳನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಆದೇಶಿಸಲಾಗಿದೆ) ಅಥವಾ ದಿನಾಂಕವಿಲ್ಲದ ಮೇಲಿನ ಮರಗಳಿಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ದಿನಾಂಕವಿಲ್ಲದ ಮರಗಳೊಂದಿಗೆ, ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯತೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಯಿದೆ. ವಾಸ್ತವವಾಗಿ, ಸಮತಲ ವರ್ಗಾವಣೆಯು ದಾನಿ ಮತ್ತು ಸ್ವೀಕರಿಸುವವರು ಸಮಕಾಲೀನರು ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಮರದ ಮೇಲೆ ಸಮಯದ ನಿರ್ಬಂಧವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಎರಡು ಸಮತಲ ವರ್ಗಾವಣೆಗಳು ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಾಗುವುದಿಲ್ಲ, ಏಕೆಂದರೆ ಅವು ಸಮಯದ ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು ವಿರೋಧಿಸುತ್ತವೆ. ಡೈನಾಮಿಕ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ವಿಧಾನವು ಅಂತಹ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಳನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಮೇಲಿನ ಮರವು ದಿನಾಂಕವನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ತಾತ್ಕಾಲಿಕವಾಗಿ ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾದ ಅತ್ಯಂತ ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಸಾಮರಸ್ಯವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು ಎನ್ಪಿ-ಹಾರ್ಡ್ ಆಗಿದೆ. ಇದು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಸ್ಥಿರ ನಿಯತಾಂಕವಾಗಿದೆ, ಅಂದರೆ ಔಟ್ಪುಟ್ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿ ವರ್ಗಾವಣೆಯ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಘಾತಾಂಕದಿಂದ ಸುತ್ತುವರಿದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಚಾಲನೆಯಲ್ಲಿವೆ. ಕೆಲವು ಪರಿಹಾರಗಳು ಪೂರ್ಣಾಂಕ ರೇಖೀಯ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಅಥವಾ ಶಾಖೆ ಮತ್ತು ಬೌಂಡ್ ಪರಿಶೋಧನೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತವೆ. ಮೇಲಿನ ಮರವು ದಿನಾಂಕವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ಯಾವುದೇ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಾಗದ ಸಮಸ್ಯೆಯಿಲ್ಲ ಏಕೆಂದರೆ ಸಮತಲ ವರ್ಗಾವಣೆಗಳನ್ನು ಎಂದಿಗೂ ಸಮಯಕ್ಕೆ ಹಿಂದಕ್ಕೆ ಹೋಗದಂತೆ ನಿರ್ಬಂಧಿಸಬಹುದು. ಸುಸಂಬದ್ಧವಾದ ಸೂಕ್ತವಾದ ಸಾಮರಸ್ಯವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದನ್ನು ನಂತರ ಬಹುಪದೀಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಅಥವಾ ರಾಸ್ಕಲ್ನಲ್ಲಿ ವೇಗವರ್ಧನೆಯೊಂದಿಗೆ, ನೋಡ್ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ಗಳ ಒಂದು ಭಾಗವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಪರೀಕ್ಷಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪರಿಹರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ದಿನಾಂಕವಿಲ್ಲದ ಮರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಹೆಚ್ಚಿನ ತಂತ್ರಾಂಶಗಳು ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಹುಡುಕುವುದಿಲ್ಲ, ಜೇನ್ ಹೊರತುಪಡಿಸಿ, ಇದು ಜೆನೆಟಿಕ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಮೂಲಕ ಒಟ್ಟು ಆದೇಶಗಳ ಜಾಗವನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತದೆ, ಅಥವಾ, ಪೋಸ್ಟ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ, ನೋಟಂಗ್ ಮತ್ತು ಯೂಕಲಿಪ್ಟ್ನಲ್ಲಿ, ಸಮಯ ಸ್ಥಿರವಾದವುಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಪರಿಹಾರಗಳ ಗುಂಪಿನೊಳಗೆ ಹುಡುಕುತ್ತದೆ. ಇತರ ವಿಧಾನಗಳು ಸಮನ್ವಯಗಳಿಗೆ ಪೂರಕ ಪದರಗಳಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ, ಸಮನ್ವಯಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸುತ್ತವೆ ಅಥವಾ ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾದ ವರ್ಗಾವಣೆಯ ಉಪವಿಭಾಗವನ್ನು ಹಿಂದಿರುಗಿಸುತ್ತವೆ, ಇದನ್ನು ಜಾತಿಯ ಮರವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದು. ಫೈಲೋಜೆನಿಗಳನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸುವುದುಃ ಸತ್ತವರೊಳಗಿಂದ ವರ್ಗಾವಣೆಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿ, ಯಾವುದೇ ಫೈಲೋಜೆನಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಮತ್ತು ಪೂರ್ವಜರ ಪ್ರಭೇದಗಳು ಪ್ರಸ್ತುತ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಅಥವಾ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರಭೇದಗಳ ವಿರಳ ಮಾದರಿ ಮಾತ್ರ ಎಂಬುದನ್ನು ನೆನಪಿನಲ್ಲಿಡುವುದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಬಹುದಾದ ಎಲ್ಲಾ ವರ್ಗಾವಣೆಗಳು ವಂಶಾವಳಿಗಳಲ್ಲಿ ಹುಟ್ಟಿಕೊಂಡಿವೆ ಎಂದು ಒಬ್ಬರು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಊಹಿಸಬಹುದು, ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಿದ ಫೈಲೋಜೆನಿ ಇಲ್ಲ. ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಅಧ್ಯಯನಗಳಲ್ಲಿ ಅಳಿವಿನಂಚಿನಲ್ಲಿರುವ ಅಥವಾ ಮಾದರಿ ಮಾಡದ ಜೀವವೈವಿಧ್ಯತೆಯ ಲೆಕ್ಕವು ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಉತ್ತಮ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಮೂಲತಃ, ಡಿಟಿಎಲ್ ಸಮನ್ವಯ ವಿಧಾನಗಳು ಈ ವಿದ್ಯಮಾನವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಮರದ ಸಮಕಾಲೀನ ಶಾಖೆಗಳ ನಡುವೆ ವರ್ಗಾವಣೆಗೆ ಮಾತ್ರ ಅವಕಾಶ ಮಾಡಿಕೊಟ್ಟವು, ಆದ್ದರಿಂದ ಅತ್ಯಂತ ಸಮರ್ಥನೀಯ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸಿವೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ದಿನಾಂಕವಿಲ್ಲದ ಮೇಲಿನ ಮರಗಳ ಮೇಲೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಒಂದು ಜಾತಿವಿಜ್ಞಾನದ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಿಂದ "ಭವಿಷ್ಯಕ್ಕೆ" ವರ್ಗಾವಣೆಯನ್ನು ಅನುಮತಿಸುವ ಮೂಲಕ ಅಜ್ಞಾತ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಸೂಚ್ಯವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುವಂತೆ ಕಾಣಬಹುದು, ಅಂದರೆ, ದಾನಿ ಸ್ವೀಕರಿಸುವವರಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಾಚೀನನಾಗಿರುತ್ತಾನೆ. ಭವಿಷ್ಯಕ್ಕೆ ವರ್ಗಾವಣೆಯನ್ನು ಅಜ್ಞಾತ ಪ್ರಭೇದಗಳಿಗೆ ಪ್ರಭೇದವಾಗಿ ಅನುವಾದಿಸಬಹುದು, ನಂತರ ಅಜ್ಞಾತ ಪ್ರಭೇದಗಳಿಂದ ವರ್ಗಾವಣೆಯಾಗಬಹುದು. ಎಎಲ್ಇ ತನ್ನ ದಿನಾಂಕಿತ ಆವೃತ್ತಿಯಲ್ಲಿ ಜೀನ್ ವಿಕಾಸದ ದಿನಾಂಕಿತ ಜನನ/ಮರಣದ ಮಾದರಿಗೆ ಪ್ರಭೇದಗಳ ಪ್ರಭೇದ/ಅಳಿವಿನ ಮೊರನ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಅಜ್ಞಾತ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಸತ್ತವರ ವರ್ಗಾವಣೆಗಳನ್ನು ಟೆರಾ ಮತ್ತು ಎಕ್ಸೆಟೆರಾದಿಂದ ಪಾರ್ಸಿಮೋನಿಯಸ್ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಈ ವರ್ಗಾವಣೆಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುವುದರಿಂದ ಸಮನ್ವಯವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಜೀನ್ ಮರಗಳನ್ನು ಪುನರ್ನಿರ್ಮಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಮಾದರಿಯೊಂದಿಗೆ ಮತ್ತು ಸಂಭವನೀಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ, ಎಎಲ್ಇಯಲ್ಲಿ ದಿನಾಂಕವಿಲ್ಲ. ಜೈವಿಕ ಭೂಗೋಳಶಾಸ್ತ್ರದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆಃ ಪ್ರದೇಶಗಳ "ವಿಕಸನ" ಕ್ಕೆ ಮರದಂತಹ ರಚನೆ ಜೈವಿಕ ಭೂಗೋಳಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿ, ಸಾಮರಸ್ಯದ ವಿಧಾನಗಳ ಕೆಲವು ಅನ್ವಯಗಳು ಮೇಲಿನ ಮರವನ್ನು ಪೂರ್ವಜರ ನೋಡ್ಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿದ ಪ್ರದೇಶದ ಕ್ಲಾಡೋಗ್ರಾಮ್ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮೂಲವು ಪಂಗೇಯಾ ಮತ್ತು ನೋಡ್ಗಳು ಸಮಕಾಲೀನ ಖಂಡಗಳಾಗಿರಬಹುದು. ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ, ಆಂತರಿಕ ಗ್ರಂಥಿಗಳು ಪೂರ್ವಜರ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲ, ಆದರೆ ಅವುಗಳ ಮಕ್ಕಳ ಪ್ರದೇಶಗಳ ಒಕ್ಕೂಟಗಳು, ಒಂದು ಅಥವಾ ಹಲವಾರು ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ವಾಸಿಸಲು ಕೆಳಗಿನ ಮರದ ಉದ್ದಕ್ಕೂ ಪ್ರಭೇದಗಳು ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ವಿಕಸನೀಯ ಘಟನೆಗಳು ವಲಸೆಯಾಗಿದ್ದು, ಅಲ್ಲಿ ಒಂದು ಪ್ರಭೇದವು ಹೊಸ ಪ್ರದೇಶವನ್ನು ವಸಾಹತುವನ್ನಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಅಲೋಪಾಟ್ರಿಕ್ ಪ್ರಭೇದ ಅಥವಾ ವಿಕರಿಯನ್ಸ್, ಆತಿಥೇಯ/ಸಹಜೀವನದ ಹೋಲಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಸಹ-ಪ್ರಭೇದಕ್ಕೆ ಸಮನಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ಯಾವಾಗಲೂ ಒಂದು ಮರವನ್ನು ನೀಡದಿದ್ದರೂ (ಎ, ಬಿ, ಸಿ ಎಲೆಗಳ ಎಬಿ ಮತ್ತು ಬಿಸಿ ಒಕ್ಕೂಟಗಳು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದ್ದರೆ, ಒಂದು ಮಗು ಹಲವಾರು ಪೋಷಕರನ್ನು ಹೊಂದಬಹುದು), ಮತ್ತು ಈ ರಚನೆಯು ಸಮಯದೊಂದಿಗೆ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿಲ್ಲ (ಒಂದು ಪ್ರಭೇದವು ವಲಸೆಯ ಮೂಲಕ ಎ ಯಿಂದ ಎಬಿಗೆ ಮತ್ತು ಅಳಿವಿನ ಮೂಲಕ ಎಬಿ ಯಿಂದ ಎಗೆ ಹೋಗಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ), ಸಾಮರಸ್ಯ ವಿಧಾನಗಳು-ಘಟನೆಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳೊಂದಿಗೆ-ಮೇಲಿನ ಭೌಗೋಳಿಕ ರಚನೆ ಮತ್ತು ಕೆಳಗಿನ ಪ್ರಭೇದದ ಮರದ ನಡುವಿನ ವಿಕಸನೀಯ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಬಹುದು. ದಿವಾ ಮತ್ತು ಲಾಗ್ರಾಂಜ್ ಅಂತಹ ಮರದಂತಹ ರಚನೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಮತ್ತು ನಂತರ ಸಾಮರಸ್ಯವನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಎರಡು ಸಾಮರಸ್ಯ ಮಾದರಿಗಳಾಗಿವೆ, ಮೊದಲನೆಯದು ಪಾರ್ಸಿಮನಿ ತತ್ವದೊಂದಿಗೆ, ಎರಡನೆಯದು ಸಂಭವನೀಯ ಚೌಕಟ್ಟಿನಲ್ಲಿ. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಬಯೋ ಜಿಯೋಬಿಯರ್ಸ್ ಒಂದು ಜೈವಿಕ ಭೌಗೋಳಿಕ ತೀರ್ಮಾನ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಆಗಿದ್ದು, ಇದು ಡಿ. ಐ. ವಿ. ಎ ಮತ್ತು ಲ್ಯಾಗ್ರೇಂಜ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಮರು ಅನುಷ್ಠಾನಗೊಳಿಸಿದೆ ಮತ್ತು ದೂರದ ಅವಲಂಬಿತ ವರ್ಗಾವಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆಯ ಕುರಿತು ಚರ್ಚೆಯಂತಹ ಹೊಸ ಆಯ್ಕೆಗಳಿಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಎರಡು ಮರಗಳು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲು ಸಂಪರ್ಕಿಸುವ ಅನೇಕ ವಿಕಸನೀಯ ಘಟನೆಗಳೊಂದಿಗೆ, ಸಮನ್ವಯಗೊಂಡ ಮರಗಳನ್ನು ನೋಡುವುದು ಸಾಮರಸ್ಯದ ಅಧ್ಯಯನಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸುಲಭವಾಗಿ ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ಒಂದು ಸವಾಲಿನ ಆದರೆ ಅಗತ್ಯವಾದ ಪ್ರಶ್ನೆಯಾಗಿದೆ. ಕೆಲವು ಸಮನ್ವಯ ತಂತ್ರಾಂಶಗಳು ಕೆಳಗಿನ ಮರಗಳ ಮೇಲೆ ವಿಕಾಸಾತ್ಮಕ ಘಟನೆಗಳ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ, ಆದರೆ ಇತರರು, ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ಯಾಕೇಜುಗಳು, ಡಿಎಲ್ ಅಥವಾ ಡಿಟಿಎಲ್ನಲ್ಲಿ, ಮೇಲಿನ ಮರದಲ್ಲಿ ಹುದುಗಿರುವ ಕೆಳಗಿನ ಮರವನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುತ್ತವೆ. ಈ ನಿಟ್ಟಿನಲ್ಲಿ ಒಂದು ತೊಂದರೆಯೆಂದರೆ ವಿವಿಧ ಸಮನ್ವಯ ತಂತ್ರಾಂಶಗಳಿಗಾಗಿ ವಿವಿಧ ಔಟ್ಪುಟ್ ಸ್ವರೂಪಗಳು. ಒಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಮಾನದಂಡವಾದ ರೆಫೈಲೋಕ್ಸ್ಎಂಎಲ್ ಅನ್ನು ಸಮುದಾಯದ ಒಂದು ಭಾಗವು ಸ್ಥಾಪಿಸಿದೆ ಮತ್ತು ಅನುಮೋದಿಸಿದೆ, ಮತ್ತು ಬಹು ಮಟ್ಟದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಮರಸ್ಯವನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವಂತಹ ವೀಕ್ಷಕರು ಲಭ್ಯವಿರುತ್ತಾರೆ. ಜೈವಿಕ ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕೆ ಡಿಟಿಎಲ್ ಸಮನ್ವಯವನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವುದು ಅನಿಶ್ಚಿತತೆ ಮತ್ತು ಇನ್ಪುಟ್ ಮತ್ತು ಔಟ್ಪುಟ್ನ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮಟ್ಟಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಹಲವಾರು ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಹುಟ್ಟುಹಾಕುತ್ತದೆ. ಔಟ್ಪುಟ್ಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ, ಉತ್ತರದ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯು ಸಂಪೂರ್ಣ ಪರಿಹಾರ ಸ್ಥಳದ ಪರಿಶೋಧನೆಗೆ ಕರೆ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಇನ್ಪುಟ್ಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ, ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಸಾಮರಸ್ಯವು ಮೇಲಿನ ಅಥವಾ ಕೆಳಗಿನ ಮರಗಳ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಅಥವಾ ಬೇರೂರಿಸುವಿಕೆಯಲ್ಲಿನ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಬೇಕು, ಅಥವಾ ಅವುಗಳ ವಿಶ್ವಾಸಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಬೇರುಗಳು ಅಥವಾ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಬೇಕು. ಸಾಮರಸ್ಯದ ಜಾಗವನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುವುದು ಡೈನಾಮಿಕ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಸೂಕ್ತವಾದವುಗಳ ನಡುವೆ ಏಕರೂಪವಾಗಿ ಅಥವಾ ಅವುಗಳ ಸಂಭವನೀಯತೆಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಸಾಮರಸ್ಯವನ್ನು ಮಾದರಿ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ಪರಿಹಾರಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಗೆ ಅನುಗುಣವಾದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಅವುಗಳನ್ನು ಎಣಿಸಲು ಸಹ ಸಾಧ್ಯವಿದೆ, ಈ ಸಂಖ್ಯೆಯು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಜಟಿಲವಾಗಬಹುದು (ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾದವುಗಳಿಗೆ ಮಾತ್ರ). ಸಂಭಾವ್ಯ ಸಮನ್ವಯಗಳ ಬಹುಸಂಖ್ಯೆಯ ನಡುವೆ ರಚನೆಯನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು ಮತ್ತು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುವುದು ಇತ್ತೀಚಿನ ಕ್ರಮಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಬೆಳವಣಿಗೆಗಳ ಕೇಂದ್ರಬಿಂದುವಾಗಿದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಆತಿಥೇಯ ಮತ್ತು ಸಹಜೀವನದ ಉದ್ದೇಶಿತ ವಿಧಾನಗಳಿಗೆ. ಸೂಕ್ತವಾದವುಗಳ ಏಕರೂಪದ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ಅಥವಾ ಸೂಕ್ತವಾದ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತಗೊಳಿಸುವ ಗ್ರಾಫ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸಮನ್ವಯಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ಸಾಂದ್ರ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವತ್ತ ಹಲವಾರು ಕೃತಿಗಳು ಗಮನ ಹರಿಸಿವೆ. ಎಲ್ಲಾ ಸೂಕ್ತವಾದ (ಅಥವಾ ಸಬೋಪ್ಟಿಮಲ್) ಸಾಮರಸ್ಯಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಘಟನೆಗಳಿಗೆ ಬೆಂಬಲ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ನೀಡುವ ಮೂಲಕ ಅಥವಾ ಒಮ್ಮತದ ಸಾಮರಸ್ಯದ ಮರದ ಬಳಕೆಯಿಂದ ಇದನ್ನು ಸಾಧಿಸಬಹುದು. ಡಿಎಲ್ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ, ಹಂಚಿಕೊಂಡ ಘಟನೆಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಮಧ್ಯಮ ಸಾಮರಸ್ಯವನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಬಹುಪದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ. ಬಹುಪದೀಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಗಣಿಸಬಹುದಾದ ಸಾಮರಸ್ಯಗಳ ನಡುವಿನ ಎಲ್ಲಾ ಜೋಡಿಯ ಅಂತರದೊಂದಿಗೆ (ಹೆಚ್ಚಿನ ಪಾರ್ಸಿಮೋನಿಯಸ್ ಸಾಮರಸ್ಯಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯಿಂದ ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ) ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಮೂಲಕ ಇದೇ ರೀತಿಯ ಸಾಮರಸ್ಯಗಳನ್ನು ಇ. ಎಂ. ಪಿ. ರೆಸ್ ಗುಂಪು ಮಾಡಬಹುದು. ಅದೇ ಗುರಿಯೊಂದಿಗೆ, ಕ್ಯಾಪಿಬಾರಾ ಸಮನ್ವಯಗಳ ನಡುವೆ ಸಮಾನತೆಯ ವರ್ಗಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತದೆ, ಎಲ್ಲಾ ವರ್ಗಗಳಿಗೆ ಪ್ರತಿನಿಧಿಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಸಮನ್ವಯಗಳೊಂದಿಗೆ (ಮೊದಲು ಸೂಕ್ತವಾದವುಗಳು, ನಂತರ ಉಪ ಸೂಕ್ತವಾದವು) ರೇಖೀಯ ವಿಳಂಬದೊಂದಿಗೆ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಅನುಮತಿಸಲಾದ ದೂರವನ್ನು ಅನುಮತಿಸಲಾದ ಸಮತಲ ವರ್ಗಾವಣೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವಾಗ ಅಥವಾ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವಾಗ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪಾರ್ಸಿಮೋನಿಯಸ್ ಸಾಮರಸ್ಯದ ಜಾಗವನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸಬಹುದು ಅಥವಾ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು, ಇದನ್ನು ಡೈನಾಮಿಕ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಮೂಲಕ ಸುಲಭವಾಗಿ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸಮನ್ವಯ ಸಾಮರಸ್ಯ ಮತ್ತು ಇನ್ಪುಟ್ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯೊಂದಿಗೆ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಮರಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುವುದು ಸಾಮರಸ್ಯವು ಎರಡು ಸ್ಥಿರ ಮರಗಳೊಂದಿಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಕೆಳಗಿನ ಮತ್ತು ಮೇಲಿನ, ಎರಡೂ ಸರಿಯಾದ ಮತ್ತು ಬೇರೂರಿದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸಲಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಆ ಮರಗಳು ಪ್ರಾಥಮಿಕ ದತ್ತಾಂಶಗಳಲ್ಲ. ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ಸ್ಗಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬಳಸುವ ದತ್ತಾಂಶವು ಜೋಡಿಸಲಾದ ನ್ಯೂಕ್ಲಿಯೋಟಿಡಿಕ್ ಅಥವಾ ಪ್ರೊಟೀಕ್ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಡಿಎನ್ಎಯನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವುದು, ಜೀನೋಮ್ಗಳನ್ನು ಅನುಕ್ರಮಗೊಳಿಸುವುದು, ಜೋಡಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡುವುದು, ಜೀನ್ಗಳ ನಡುವಿನ ಏಕರೂಪದ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಪುನರ್ನಿರ್ಮಾಣಕ್ಕಾಗಿ ಅನೇಕ ಜೋಡಣೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವುದು ಇವೆಲ್ಲವೂ ಸಂಕೀರ್ಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಾಗಿವೆ, ಅಲ್ಲಿ ದೋಷಗಳು ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಪುನರ್ನಿರ್ಮಾಣಗೊಂಡ ಮರದ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತವೆ. ಯಾವುದೇ ಟೋಪೋಲಜಿ ಅಥವಾ ಬೇರೂರಿಸುವ ದೋಷವನ್ನು ತಪ್ಪಾಗಿ ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಮತ್ತು ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ಪಕ್ಷಪಾತಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಡಿಎಲ್ ಸಾಮರಸ್ಯದಲ್ಲಿ, ಕೆಳಗಿನ ಮರದ ಪಕ್ಷಪಾತದಲ್ಲಿನ ದೋಷಗಳು ಮೂಲಕ್ಕೆ ಹತ್ತಿರವಿರುವ ಹೆಚ್ಚು ನಕಲು ಘಟನೆಗಳ ಕಡೆಗೆ ಸಾಮರಸ್ಯ ಮತ್ತು ಎಲೆಗಳಿಗೆ ಹತ್ತಿರವಿರುವ ಹೆಚ್ಚಿನ ನಷ್ಟಗಳು. ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ಸಮನ್ವಯವು, ಸ್ಥೂಲ ವಿಕಸನೀಯ ಮಾದರಿಯಾಗಿ, ಅನುಕ್ರಮ ವಿಕಾಸದ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವಿಕಸನೀಯ ಮಾದರಿಗೆ ಪೂರಕ ಪದರವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಪಾಲಿಟಮಿಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತದೆ (ಎರಡಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಮಕ್ಕಳೊಂದಿಗೆ ನೋಡ್ಗಳು) ಅಥವಾ ಬೇರೂರಿಸುವ ಮರಗಳು, ಅಥವಾ ಉತ್ತಮ ಫೈಲೋಜೆನಿಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಸಮಗ್ರ ಮಾದರಿಗಳ ಮೂಲಕ ಹೆಣೆದುಕೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಈ ದಿಕ್ಕಿನಲ್ಲಿನ ಹೆಚ್ಚಿನ ಕೃತಿಗಳು ಜೀನ್/ಪ್ರಭೇದಗಳ ಸಮನ್ವಯಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತವೆ, ಆದಾಗ್ಯೂ ಕೆಲವು ಮೊದಲ ಹಂತಗಳನ್ನು ಆತಿಥೇಯ/ಸಹಜೀವನದಲ್ಲಿ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಬೇರೂರಿರುವ ಸಹಜೀವನದ ಮರಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಜೇನ್ನಲ್ಲಿನ ಪಾಲಿಟಮಿಗಳೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವುದು. ಸಮನ್ವಯ ಸಾಮರಸ್ಯದೊಂದಿಗೆ ಕೆಳಗಿನ ಮರಗಳ ಜಾಗವನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುವುದು ಸುಲಭವಾಗಿ ಬೇರೂರಿರುವ ಕೆಳಗಿನ ಮರಗಳನ್ನು ಇನ್ಪುಟ್ ಆಗಿ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು, ಇದು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಬಳಸುವ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಆಣ್ವಿಕ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ಊಹಿಸಲಾದ ಮರಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬೇರೂರಿರುತ್ತವೆ. ಎಲ್ಲಾ ಸಂಭವನೀಯ ಬೇರುಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ, ಅಥವಾ ಬೇರೂರಿರುವ ಮರದ ಚಿಂತನಶೀಲ ಟ್ರಿಪಲ್ ಟ್ರಾವರ್ಸಲ್ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಸಮಯದ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯಿಲ್ಲದೆ ಅದನ್ನು ಮಾಡಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ನಕಲು-ನಷ್ಟ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ, ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಬೇರುಗಳ ಸಮೂಹವು ಒಂದಕ್ಕೊಂದು ಹತ್ತಿರದಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುತ್ತದೆ, ಇದು ಡಿಟಿಎಲ್ಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗದ "ಪ್ರಸ್ಥಭೂಮಿ" ಯನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ. ಸಾಮರಸ್ಯವು ಇನ್ಪುಟ್ ಅಲ್ಲದ ಬೈನರಿ ಮರಗಳಾಗಿ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು, ಅಂದರೆ, ಎರಡಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಮಕ್ಕಳೊಂದಿಗೆ ಆಂತರಿಕ ನೋಡ್ಗಳೊಂದಿಗೆ. ಅಂತಹ ಮರಗಳನ್ನು ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಕಡಿಮೆ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಬೆಂಬಲದೊಂದಿಗೆ ಕೊಂಬೆಗಳನ್ನು ಕುಗ್ಗಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪಡೆಯಬಹುದು. ಸಮನ್ವಯದ ಅಂಕಗಳ ಪ್ರಕಾರ ದ್ವಿಮಾನವಲ್ಲದ ಮರದಿಂದ ದ್ವಿಮಾನ ಮರವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದನ್ನು ಡಿಎಲ್ನಲ್ಲಿ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ವಿಧಾನಗಳೊಂದಿಗೆ ಪರಿಹರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಡಿಟಿಎಲ್ನಲ್ಲಿ, ಸಮಸ್ಯೆಯು ಎನ್ಪಿ ಹಾರ್ಡ್ ಆಗಿದೆ. ಹ್ಯೂರಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ನಿಖರವಾದ ಸ್ಥಿರ ನಿಯತಾಂಕವನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಸಂಭವನೀಯ ಪರಿಹಾರಗಳಾಗಿವೆ. ಕೆಳಭಾಗದ ಮರಗಳಲ್ಲಿನ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸುವ ಮತ್ತೊಂದು ಮಾರ್ಗವೆಂದರೆ ಒಂದೇ ಮರದ ಬದಲಿಗೆ ಪರ್ಯಾಯ ಕೆಳಭಾಗದ ಮರಗಳ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಇನ್ಪುಟ್ ಆಗಿ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸಾಮರಸ್ಯಕ್ಕೆ ಅದರ ಹೆಸರನ್ನು ನೀಡಿದ ಕಾಗದದಲ್ಲಿ, ಬಹುಶಃ ಎಲ್ಲಾ ಕಡಿಮೆ ಮರಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಲು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಡಿಎಲ್ ವೆಚ್ಚಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಈ ಮರಗಳಿಂದ ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾದದ್ದನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲಾಗಿದೆ, ಈ ತತ್ವವನ್ನು ಟ್ರೀಫಿಕ್ಸ್-ಡಿಟಿಎಲ್ ಸಹ ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಕೆಳಭಾಗದ ಮರಗಳ ಮಾದರಿಯು ಅದೇ ರೀತಿ ಜೋಡಿಸಲಾದ ಅನುಕ್ರಮಗಳ ಪ್ರಕಾರ ಅವುಗಳ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಫೈಲೊಬಾಯ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಅಳವಡಿಸಲಾದ ಬಯೇಸಿಯನ್ ಮಾರ್ಕೊವ್ ಸರಪಳಿ ಮಾಂಟೆ ಕಾರ್ಲೊ ವಿಧಾನಗಳಿಂದ ಪಡೆಯಲಾಗಿದೆ. ಆಂಸ್ಟ್, ಎಎಲ್ಇ ಮತ್ತು ಎಕ್ಸೆಟೆರಾ ಡಿಟಿಎಲ್ ಡೈನಾಮಿಕ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ವಿಸ್ತರಣೆಯಾದ "ಸಂಯೋಜನೆ" ಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ, ಇದು ಒಂದೇ ಮರದ ಬದಲಿಗೆ ಪರ್ಯಾಯ ಕೆಳಗಿನ ಮರಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಹಾದುಹೋಗಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಜಂಟಿ ಸಂಭವನೀಯತೆಯಿಂದ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ಕೆಳಗಿನ ಮರಗಳ ಜಾಗದಲ್ಲಿ ಸ್ಥಳೀಯ ಹುಡುಕಾಟವನ್ನು, ಒಂದೆಡೆ ಬಹು ಅನುಕ್ರಮ ಜೋಡಣೆಗಳಿಂದ ಮತ್ತು ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ ಮೇಲಿನ ಮರದೊಂದಿಗೆ ಸಮನ್ವಯದಿಂದ, ಫೈಲ್ಡಾಗ್ನಲ್ಲಿ ಡಿಎಲ್ ಮಾದರಿಯೊಂದಿಗೆ ಮತ್ತು ಜೀನೆರಾಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಡಿಟಿಎಲ್ನೊಂದಿಗೆ ಸಾಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅನುಕ್ರಮ ವಿಕಸನ ಮತ್ತು ಶಾಂತವಾದ ಆಣ್ವಿಕ ಗಡಿಯಾರವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಡಿಎಲ್ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ, ಮರದ ಕೆಳಗಿನ ಜಾಗವನ್ನು ಎಂಸಿಎಂಸಿಯೊಂದಿಗೆ ಅನ್ವೇಷಿಸಬಹುದು. ಮೌಗ್ಲಿಎನ್ಎನ್ಐ ಡಿಟಿಎಲ್ ಸ್ಕೋರ್ ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಕಳಪೆ ಬೆಂಬಲಿತ ನೋಡ್ಗಳಲ್ಲಿ ಇನ್ಪುಟ್ ಜೀನ್ ಟ್ರೀ ಅನ್ನು ಮಾರ್ಪಡಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಟ್ರೀಸೊಲ್ವ್ ಕಳಪೆ ಬೆಂಬಲಿತ ನೋಡ್ಗಳನ್ನು ಕುಗ್ಗಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸೇರಿಸಲಾದ ಮಲ್ಟಿಫರ್ಕೇಷನ್ಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತದೆ. ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಸಮಗ್ರ ಮಾದರಿಗಳು-ಅನುಕ್ರಮ ವಿಕಸನ ಮತ್ತು ಸಮನ್ವಯದ ಮಿಶ್ರಣ-ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಮೂಲಕ ಜಂಟಿ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಬಹುದು (ಸಮನ್ವಯ ಮತ್ತು ಜೀನ್ ಅನುಕ್ರಮಗಳ ವಿಕಸನ ಎರಡಕ್ಕೂ), ಶಾಖೆಯ ಉದ್ದವನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ಆಣ್ವಿಕ ಗಡಿಯಾರವನ್ನು ಸೇರಿಸಲು ಮಾರ್ಕೋವ್ ಸರಪಳಿ ಮಾಂಟೆ ಕಾರ್ಲೊವನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು, ಡಿಎಲ್ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಅಥವಾ ಶಾಂತವಾದ ಆಣ್ವಿಕ ಗಡಿಯಾರದೊಂದಿಗೆ, ಮತ್ತು ಡಿಟಿಎಲ್ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ. ಈ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಜೀನ್/ಪ್ರಭೇದಗಳ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳಲ್ಲಿ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇನ್ನೂ ಆತಿಥೇಯ/ಸಹಜೀವನ ಅಥವಾ ಜೈವಿಕ ಭೂಗೋಳದ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಅಲ್ಲ. ಸಾಮರಸ್ಯವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮೇಲಿನ ಮರಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುವುದು ಕೆಳಗಿನ ಮರಗಳ ಗುಂಪಿನಿಂದ ಮೇಲಿನ ಮರವನ್ನು ಸೂಚಿಸುವುದು ಸೂಪರ್ ಟ್ರೀ ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ದೀರ್ಘಕಾಲದ ಪ್ರಶ್ನೆಯಾಗಿದೆ. ಸಂಪೂರ್ಣ ಜೀನೋಮ್ ಅನುಕ್ರಮಗಳಿಂದ ಅನೇಕ (ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಾವಿರಾರು) ಜೀನ್ ಮರಗಳು ಲಭ್ಯವಿರುವ ಜೀನ್/ಪ್ರಭೇದಗಳ ಸಮನ್ವಯದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಸೂಪರ್ಟ್ರೀ ವಿಧಾನಗಳು ಮರಗಳ ಗುಂಪಿನ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಪ್ರಭೇದದ ಮರವನ್ನು ಜೋಡಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತವೆ, ಇದು ಸಮಕಾಲೀನ ಪ್ರಭೇದಗಳ ಗುಂಪುಗಳು ಮತ್ತು ಟೋಪೋಲಜಿಯ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಭಿನ್ನವಾಗಿರಬಹುದು, ಆದರೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಈ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಜೈವಿಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ವಂಶವಾಹಿ ಮರಗಳನ್ನು ಡಿಎಲ್ ಮಾದರಿಯ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಅನುಕರಿಸಿದರೆ ಕೆಲವು ಸೂಪರ್ಟ್ರೀ ವಿಧಾನಗಳು ಜಾತಿಯ ಮರಗಳ ಪುನರ್ನಿರ್ಮಾಣಕ್ಕೆ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ಸ್ಥಿರವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಇದರರ್ಥ ಡಿಎಲ್ ಮಾದರಿಯ ಮೂಲಕ ನಿಜವಾದ ಮೇಲಿನ ಮರದಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಇನ್ಪುಟ್ ಲೋವರ್ ಮರಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯು ಅನಂತದ ಕಡೆಗೆ ಬೆಳೆದರೆ, ಯಾವುದೇ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ದೋಷಗಳಿಲ್ಲ, ಔಟ್ಪುಟ್ ಮೇಲಿನ ಮರವು ಬಹುತೇಕ ಖಚಿತವಾಗಿ ನಿಜವಾದ ಮರಕ್ಕೆ ಒಮ್ಮುಖವಾಗುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ಚೌಕಟ್ಟಿನ ಅಂತರದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕೃತ ರಾಬಿನ್ಸನ್ ಫೋಲ್ಡ್ಸ್ ಬಹು-ನಕಲು ಅಂತರದೊಂದಿಗೆ, ಉತ್ತಮ ಚಾಲನೆಯಲ್ಲಿರುವ ಸಮಯದೊಂದಿಗೆ ಆದರೆ ವಂಶವಾಹಿ ಮರಗಳು ಪ್ರಭೇದದ ಮರಕ್ಕೆ ವಿರುದ್ಧವಾದ ದ್ವಿ-ವಿಭಾಗಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಭಾವಿಸಿ, ಇದು ಡಿಎಲ್ ಮಾದರಿಯ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಅಪರೂಪವೆಂದು ತೋರುತ್ತದೆ. ಮೇಲ್ಮಟ್ಟದ ಮರಗಳ ತೀರ್ಮಾನಕ್ಕೂ ಸಹ ಸಾಮರಸ್ಯವನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಇದು ಗಣನೆಯ ದೃಷ್ಟಿಯಿಂದ ಕಠಿಣವಾದ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿದೆಃ ಈಗಾಗಲೇ ಬೈನರಿ ಅಲ್ಲದ ಮೇಲಿನ ಮರದಲ್ಲಿ ಬೈನರಿ ಲೋವರ್ನೊಂದಿಗೆ ಪಾಲಿಟಮಿಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವುದು-ಡಿಎಲ್ ಸಮನ್ವಯ ಸ್ಕೋರ್ ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು-ಎನ್ಪಿ-ಹಾರ್ಡ್ ಆಗಿದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಹಲವಾರು ವಂಶವಾಹಿ ಮರಗಳಿಗೆ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಡಿಎಲ್ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ನೀಡುವ ಜಾತಿಯ ಮರವನ್ನು ಪುನರ್ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ಎನ್ಪಿ-ಹಾರ್ಡ್ ಮತ್ತು 2-ಸಮೀಪಿಸಬಹುದಾದಂತಹದ್ದಾಗಿದೆ. ಇದನ್ನು ಜೀನ್ ನಕಲು ಸಮಸ್ಯೆ ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಜೀನ್ ಟ್ರೀ ಪಾರ್ಸಿಮನಿ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಉತ್ತಮ ಪ್ರಭೇದದ ಮರಗಳ ಪುನರ್ನಿರ್ಮಾಣವನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಪ್ಯಾರಾಲಜಿಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ಮಾರ್ಗವಾಗಿ ನೋಡಲಾಯಿತು. ಇದು ಎನ್ಪಿ-ಕಠಿಣವಾಗಿದೆ, ಸಮಸ್ಯೆಯ ಸಂಕೀರ್ಣತೆ ಮತ್ತು ವಿಭಿನ್ನ ಇನ್ಪುಟ್ ಗಾತ್ರ, ರಚನೆ ಮತ್ತು ಐಎಲ್ಎಸ್ ಉಪಸ್ಥಿತಿಯೊಂದಿಗೆ ಮಾದರಿಯ ನಡವಳಿಕೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಐಎಲ್ಪಿ ಅಥವಾ ಹ್ಯೂರಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ನೊಂದಿಗೆ ಮತ್ತು ಆಳವಾದ ಒಗ್ಗೂಡಿಸುವಿಕೆಯ ಸ್ಕೋರ್ನ ಸಾಧ್ಯತೆಯೊಂದಿಗೆ ಅನೇಕ ಪರಿಹಾರಗಳು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿವೆ. ಒಡಿಟಿಎಲ್ ಇನ್ಪುಟ್ ಜೀನ್ ಮರಗಳಾಗಿ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಡಿಟಿಎಲ್ ಮಾದರಿಯ ಪ್ರಕಾರ ಬೆಟ್ಟ ಹತ್ತುವ ಹುಡುಕಾಟದೊಂದಿಗೆ ಗರಿಷ್ಠ ಸಂಭವನೀಯ ಜಾತಿಯ ಮರವನ್ನು ಹುಡುಕುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ಸಮಯಕ್ಕೆ ಸರಿಯಾಗಿ ಆದೇಶಿಸಲಾದ ಆಂತರಿಕ ನೋಡ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಪ್ರಭೇದದ ಮರವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಕೆಳಭಾಗದ ಮರಗಳ ನಡುವೆ ವರ್ಗಾವಣೆಯ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಿಗೆ ಸಮಯ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಖಾತ್ರಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚು ಸಾಮಾನ್ಯವಾದ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಫೈಲ್ಡಾಗ್ ಸ್ಥಳೀಯ ಹುಡುಕಾಟದ ಅನೇಕ ಸುತ್ತುಗಳ ಮೂಲಕ ಅನೇಕ ಕುಟುಂಬದ ಜೋಡಣೆಗಳಿಂದ ಗರಿಷ್ಠ ಸಂಭವನೀಯ ಪ್ರಭೇದಗಳ ಮರ, ವಂಶವಾಹಿ ಮರಗಳು ಮತ್ತು ಡಿಎಲ್ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುತ್ತದೆ. ಹೀಗಾಗಿ ಇದು ಒಂದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಮೇಲಿನ ಮತ್ತು ಕೆಳಗಿನ ಮರಗಳೆರಡರ ಅನ್ವೇಷಣೆಯನ್ನೂ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಮಿಕ್ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ವೇಗವಾದ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಎರಡು ಹಂತದ ಡಿಟಿಎಲ್ ಮಾದರಿಯ ಮಿತಿಗಳು ಎ ಡೈನಾಮಿಕ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ಗೆ ಮಿತಿಃ ಮಕ್ಕಳ ವಂಶಾವಳಿಗಳ ಸ್ವತಂತ್ರ ವಿಕಸನ ಡೈನಾಮಿಕ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್, ಸಾಮಾನ್ಯ ಜನನ ಮತ್ತು ಮರಣ ಮಾದರಿಗಳಂತೆ, ಕೆಳಗಿನ ಮರದಲ್ಲಿನ ಮಕ್ಕಳ ವಂಶಾವಳಿಗಳ ಸ್ವತಂತ್ರ ವಿಕಾಸದ ಊಹೆಯ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ಮಾದರಿಯು ಹಲವಾರು ಇತರ ದಾಖಲಿತ ವಿಕಸನೀಯ ಘಟನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಪೂರಕವಾಗಿದ್ದರೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಸ್ವೀಕರಿಸುವವರ ವಂಶಾವಳಿಯಲ್ಲಿ ಏಕರೂಪದ ವಂಶವಾಹಿಯನ್ನು ಬದಲಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸಮತಲ ವರ್ಗಾವಣೆ, ಅಥವಾ ವಂಶವಾಹಿ ಪರಿವರ್ತನೆ ಈ ಊಹೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಬದಲಿಯೊಂದಿಗೆ ಅಡ್ಡಲಾಗಿರುವ ವರ್ಗಾವಣೆಯನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಬ್ಟ್ರೀ ಪ್ರೂನ್ ಮತ್ತು ರಿಗ್ರಾಫ್ಟ್ (ಎಸ್. ಪಿ. ಆರ್) ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುವ ಮೇಲಿನ ಮರದ ಮರುಹೊಂದಿಕೆಯಿಂದ ರೂಪಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಎಸ್. ಪಿ. ಆರ್ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಸಮನ್ವಯಗೊಳಿಸುವುದು ಎನ್. ಪಿ-ಕಠಿಣವಾಗಿದೆ, ದಿನಾಂಕದ ಮರಗಳಲ್ಲಿಯೂ ಸಹ, ಮತ್ತು ಔಟ್ಪುಟ್ ಗಾತ್ರಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಸ್ಥಿರ-ನಿಯತಾಂಕವನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಬಹುದು. ಸಮತಲ ವರ್ಗಾವಣೆಯನ್ನು ಬದಲಿಸಲು ಮತ್ತು ಊಹಿಸಲು ಮತ್ತೊಂದು ಮಾರ್ಗವೆಂದರೆ ಗರಿಷ್ಠ ಒಪ್ಪಂದದ ಅರಣ್ಯದ ಮೂಲಕ, ಅಲ್ಲಿ ಎರಡು ಒಂದೇ ರೀತಿಯ (ಅಥವಾ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲಾಗದ) ಮೇಲಿನ ಮತ್ತು ಕೆಳಗಿನ ಕಾಡುಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಕೆಳಗಿನ ಮತ್ತು ಮೇಲಿನ ಮರಗಳಲ್ಲಿ ಕೊಂಬೆಗಳನ್ನು ಕತ್ತರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸಮಸ್ಯೆಯು ಎನ್ಪಿ-ಕಠಿಣವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಹಲವಾರು ಅಂದಾಜುಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲಾಗಿದೆ. ವರ್ಗಾವಣೆಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವುದನ್ನು ಡಿಎಲ್ ಮಾದರಿಯ ಮೇಲೆ ಪರಿಗಣಿಸಬಹುದು. ಅದೇ ಧಾಟಿಯಲ್ಲಿ, ಜೀನ್ ಪರಿವರ್ತನೆಯನ್ನು "ಬದಲಿ ನಕಲು" ಎಂದು ಕಾಣಬಹುದು. ಈ ನಂತರದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಡೈನಾಮಿಕ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸದ ಮತ್ತು ಎಲ್ಸಿಎ ವಿಧಾನದ ವಿಸ್ತರಣೆಯಾದ ಬಹುಪದ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಜೀನ್ ಪರಿವರ್ತನೆಗಳು ಸೇರಿದಂತೆ ಎಲ್ಲಾ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವುದುಃ ವಿಭಜನೆಯ ವೈಫಲ್ಯ ಮತ್ತು ಅಪೂರ್ಣ ವಂಶಾವಳಿ ವಿಂಗಡಣೆ ಆತಿಥೇಯ/ಸಹಜೀವನದ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳಲ್ಲಿ, ಒಂದೇ ಸಹಜೀವನದ ಪ್ರಭೇದವು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಹಲವಾರು ಆತಿಥೇಯ ಪ್ರಭೇದಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ. ಇದರರ್ಥ ಆತಿಥೇಯದಲ್ಲಿ ಪ್ರಭೇದ ಅಥವಾ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಗಮನಿಸಲಾಗಿದ್ದರೂ, ಜನಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಸಂಕೇತದಲ್ಲಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಇದನ್ನು ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಸಿಂಬಿಯಂಟ್ ಮರದಲ್ಲಿನ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಪಾಲಿಟಮಿಗಳಿಂದ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಬಹುಶಃ ಪರಿಹರಿಸಲಾಗದ ತೀರ್ಮಾನದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಪಾಲಿಟಮಿಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ. ಇದು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ವಿಕಸನೀಯ ಘಟನೆಯಾದ "ಬೇರೆಡೆಗೆ ತಿರುಗಲು ವಿಫಲವಾಗಿದೆ" (ಜೇನ್, ಅಮೋಕಾಲಾ) ನಿಂದ ಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ. ಬೇರ್ಪಡಿಸಲು ವಿಫಲವಾದರೆ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿ "ಮುಕ್ತ" ಆತಿಥೇಯ ಸ್ವಿಚ್ ಅನ್ನು ಅನುಮತಿಸುವ ಒಂದು ಮಾರ್ಗವಾಗಬಹುದು, ಇದು ನಿಕಟ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿರುವ ಆತಿಥೇಯಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಕೇತಗಳ ಹರಿವು. ಆ ದೃಷ್ಟಿಯನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿ, ಹತ್ತಿರದ ಆತಿಥೇಯರಿಗೆ ಮಾತ್ರ ಅನುಮತಿಸಲಾದ ಆತಿಥೇಯ ಸ್ವಿಚ್ ಅನ್ನು ಯೂಕಲಿಪ್ಟ್ನಲ್ಲಿ ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ನಿಕಟ ಜನಸಂಖ್ಯೆಗಳ ನಡುವಿನ ಸಮತಲ ಹರಿವಿನ ಈ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ವಂಶವಾಹಿ/ಪ್ರಭೇದಗಳ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳಿಗೂ ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು, ಜನಸಂಖ್ಯೆಗಳ ನಡುವಿನ ವಂಶವಾಹಿ ಹರಿವಿನ ಇಳಿಜಾರಿನ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಪ್ರಭೇದಗಳ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವಿದೆ. ಬೇರ್ಪಡಿಸಲು ವಿಫಲವಾದರೆ ಸಾಮರಸ್ಯದಲ್ಲಿ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಚಲನಶಾಸ್ತ್ರವನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುವ ಒಂದು ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ, ಇದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಬಹು-ಪ್ರಭೇದಗಳ ಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಒಂದು ಚೌಕಟ್ಟಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಬೇಕು. ಈ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಮಿತಿಗೊಳಿಸುವ ಇತರ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ವಿದ್ಯಮಾನಗಳಿವೆ, ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು ವಂಶಾವಳಿಗಳ ಆಳವಾದ ಸಂಯೋಜನೆಯಾಗಿದ್ದು, ಇದು ಅಪೂರ್ಣ ವಂಶಾವಳಿ ವಿಂಗಡಣೆ (ಐಎಲ್ಎಸ್) ಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ಡಿಟಿಎಲ್ ಮಾದರಿಯು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಬಹು ಪ್ರಭೇದಗಳ ಒಗ್ಗೂಡಿಸುವಿಕೆಯು ಜಾತಿಯ ಮರದ ಉದ್ದಕ್ಕೂ ಆಲೀಲ್ ವಿಕಾಸದ ಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮಾದರಿಯಾಗಿದ್ದು, ಆಲೀಲ್ಗಳ ಜನನ ಮತ್ತು ಪ್ರಭೇದಗಳಲ್ಲಿ ಅಲೀಲ್ಗಳನ್ನು ವಿಂಗಡಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನೈಸರ್ಗಿಕವಾಗಿ ಐಎಲ್ಎಸ್ ಅನ್ನು ಒಳಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಸಾಮರಸ್ಯದ ಸನ್ನಿವೇಶದಲ್ಲಿ, ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಮಾದರಿಯ ಸಂಕೀರ್ಣ ಏಕೀಕರಣವಿಲ್ಲದೆ ಐಎಲ್ಎಸ್ಗೆ ಕಾರಣವಾಗಲು ಹಲವಾರು ಪ್ರಯತ್ನಗಳನ್ನು ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಐಎಲ್ಎಸ್ ಅನ್ನು ಜೀನ್ ಮರಕ್ಕೆ ಸಂಭವನೀಯ ವಿಕಸನೀಯ ಮಾದರಿಯಾಗಿ ಕಾಣಬಹುದು. ಅಂತಹ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಮಕ್ಕಳ ವಂಶಾವಳಿಗಳು ಪರಸ್ಪರ ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ, ಇದು ಇಂಟ್ರಾಕ್ಟಬಿಲಿಟಿ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಐಎಲ್ಎಸ್ ಅನ್ನು ಮಾತ್ರ ಎಲ್ಸಿಎಯೊಂದಿಗೆ ನಿಭಾಯಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಐಎಲ್ಎಸ್ + ಡಿಎಲ್ ಸಮನ್ವಯವು ವರ್ಗಾವಣೆಗಳಿಲ್ಲದಿದ್ದರೂ ಸಹ ಎನ್ಪಿಗೆ ಕಠಿಣವಾಗಿದೆ. ಪಾಲಿಟೋಮಿಗಳಲ್ಲಿ ಜಾತಿಯ ಮರದ ಸಣ್ಣ ಕೊಂಬೆಗಳನ್ನು ಒಡೆಯುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಆ ಪಾಲಿಟೋಮಿಗಳ ಮೇಲೆ ವಂಶವಾಹಿ ಮರಗಳ ಮುಕ್ತ ವೈವಿಧ್ಯೀಕರಣವಾಗಿ ಐಎಲ್ಎಸ್ ಅನ್ನು ಅನುಮತಿಸುವ ಮೂಲಕ ನೋಟಂಗ್ ಐಎಲ್ಎಸ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಐಎಲ್ಎಸ್ ಸಂಭವಿಸಬಹುದಾದ ಜಾತಿಯ ಮರದ ಸಂಪರ್ಕಿತ ಭಾಗಗಳ ಗರಿಷ್ಠ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಇಸಿಇಟಿಇಆರ್ಎ ಬಂಧಿಸುತ್ತದೆ, ಆ ನಿಯತಾಂಕದಲ್ಲಿ ಸ್ಥಿರ ನಿಯತಾಂಕ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ಟಬಲ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುತ್ತದೆ. ಐಎಲ್ಎಸ್ ಮತ್ತು ಡಿಎಲ್ ಅನ್ನು ಮರದ ಬದಲಿಗೆ ಮೇಲಿನ ಜಾಲಬಂಧದಲ್ಲಿ ಪರಿಗಣಿಸಬಹುದು. ಮಾದರಿ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯೊಂದಿಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಇಂಟ್ರೋಗ್ರೆಶನ್ನಲ್ಲಿ ಈ ಮಾದರಿಗಳು. ಡಿಎಲ್ಸಿಒಎಲ್ನೊಂದಿಗೆ ಡಿಎಲ್ ಮತ್ತು ಮಲ್ಟಿಸ್ಪೀಸೀಸ್ ಕೋಲೆಸೆಂಟ್ ಎರಡನ್ನೂ ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಐಎಲ್ಎಸ್ನ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಮಗ್ರ ಸಮನ್ವಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇದು ಪಾರ್ಸಿಮನಿ ಅನುವಾದದೊಂದಿಗೆ ಸಂಭವನೀಯ ಮಾದರಿಯಾಗಿದ್ದು, ಜೀನ್ ಮತ್ತು ಪ್ರಭೇದಗಳ ನಡುವೆ ಮಧ್ಯಂತರ ಲೋಕಸ್ ಮರದ ಮೂಲಕ ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಎರಡು ಅನುಕ್ರಮ ಎಲ್ಸಿಎ-ರೀತಿಯ ಹ್ಯೂರಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ವಂಶವಾಹಿ/ಪ್ರಭೇದಗಳ ಸಮನ್ವಯ ಚೌಕಟ್ಟಿನ ಹೊರಗೆ, ಐಎಲ್ಎಸ್ ಅನ್ನು ಯಾವುದೇ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರಣಕ್ಕಾಗಿ, ಆತಿಥೇಯ/ಸಹಜೀವನದಲ್ಲಿ ಅಥವಾ ಜೈವಿಕ ಭೂಗೋಳಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿ ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ. ಎರಡಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಹಂತಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಕೋಫಿಲೋಜೆನಿ ಸಮನ್ವಯದ ಒಂದು ಗಮನಾರ್ಹ ಅಂಶವೆಂದರೆ ವಿವಿಧ ಹಂತದ ಸಂಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆಃ ಇದನ್ನು ಡೊಮೇನ್ ಮತ್ತು ಪ್ರೋಟೀನ್ ಮರಗಳು, ಜೀನ್ ಮತ್ತು ಪ್ರಭೇದಗಳ ಮರಗಳು, ಆತಿಥೇಯ ಮತ್ತು ಸಹಜೀವನದ ಮರಗಳು, ಜನಸಂಖ್ಯೆ ಮತ್ತು ಭೌಗೋಳಿಕ ಮರಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈಗ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಜೈವಿಕ ಕಾರ್ಯಚಟುವಟಿಕೆಯ ಬಹು-ಹಂತದ ಮಾದರಿಗಳು ಜೀವಿಗಳು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಪರಿಸರದ ಬಗ್ಗೆ ಹೊಸ ಮತ್ತು ಆಟದ ಬದಲಾವಣೆಯ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವನ್ನು ತರುತ್ತವೆ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲು ಒಲವು ತೋರುತ್ತಿರುವುದರಿಂದ, ಈ ಹೋಲೋಬಿಯಂಟ್ ಯುಗಕ್ಕೆ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ತರಲು ಸಮನ್ವಯವನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸುವುದು ಎಂಬುದು ಪ್ರಶ್ನೆಯಾಗಿದೆ. ವಿಕಾಸದ ವಿವಿಧ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿನ ಘಟಕಗಳ ಸಹವಿಕಾಸವು ಹೋಲೋಬಿಯಾಂಟ್ ಕಲ್ಪನೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಇದೆಃ ಸ್ಥೂಲ-ಜೀವಿಗಳು, ಸೂಕ್ಷ್ಮಜೀವಿಗಳು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ವಂಶವಾಹಿಗಳು ಒಂದೇ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯ ಕಾರ್ಯಚಟುವಟಿಕೆಗೆ ಬದ್ಧವಾದ ವಿಭಿನ್ನ ಇತಿಹಾಸವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಆತಿಥೇಯ, ಸಂಕೇತಗಳು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ವಂಶವಾಹಿಗಳ ತೊಡಕುಗಳಂತಹ ಜೈವಿಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಎರಡಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಹಂತಗಳ ನಡುವಿನ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ವಿಕಸನೀಯ ಅವಲಂಬನೆಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತವೆ. ಸಂಕೀರ್ಣ ವಿಕಸನೀಯ ಅಂತರ-ಅವಲಂಬನೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಬಹು ಮಟ್ಟದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಜೀನ್ಗಳು ಜೀನೋಮ್ ಗಡಿಗಳನ್ನು ಮೀರಿ ಸಹ-ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ ಹೋಲೋಬಿಯಾಂಟ್ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯು ವಿವಿಧ ಜೀನೋಮ್ಗಳಿಂದ ಜೀನ್ಗಳು ಸಹಕರಿಸುವ ಮತ್ತು ಸಹ-ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಒತ್ತಿಹೇಳುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸಿಂಬಿಯಂಟ್ ಜೀನೋಮ್ನಲ್ಲಿನ ಕೆಲವು ವಂಶವಾಹಿಗಳು ಅದರ ಪೋಷಕಕ್ಕೆ ಒಂದು ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಒದಗಿಸಬಹುದು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಆಹಾರ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಹೊರಗಿರುವ ಪ್ರಮುಖ ಸಂಯುಕ್ತದ ಉತ್ಪಾದನೆ. ಒಂದು ಅಪ್ರತಿಮ ಉದಾಹರಣೆಯೆಂದರೆ ರಕ್ತ-ಆಹಾರ ಅಥವಾ ರಸ-ಆಹಾರ ನೀಡುವ ಕೀಟಗಳ ಪ್ರಕರಣ, ಇದು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಸಕ್ಕರೆಯಲ್ಲಿ ಹೇರಳವಾಗಿರುವ ಸಂಪನ್ಮೂಲದ ಮೇಲೆ ಬೆಳೆಯಲು ಒಂದು ಅಥವಾ ಹಲವಾರು ಬ್ಯಾಕ್ಟೀರಿಯಾದ ಸಂಕೇತಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಅಗತ್ಯವಾದ ಅಮೈನೋ-ಆಮ್ಲಗಳು ಅಥವಾ ಜೀವಸತ್ವಗಳ ಕೊರತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಮತ್ತೊಂದು ಉದಾಹರಣೆಯೆಂದರೆ ಸಾರಜನಕ-ಸ್ಥಿರೀಕರಣದ ಬ್ಯಾಕ್ಟೀರಿಯಾದೊಂದಿಗೆ ಫ್ಯಾಬೇಸಿಯದ ಸಂಬಂಧ. ಆತಿಥೇಯನಿಗೆ ಸಂಯುಕ್ತ ಫಲಾನುಭವಿಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಿಂಬಿಯಂಟ್ ಜೀನೋಮ್ನಲ್ಲಿ ಎನ್ಕೋಡ್ ಮಾಡಲಾದ ಜೀನ್ಗಳ ಗುಂಪಿನಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ವಿಕಾಸದ ಉದ್ದಕ್ಕೂ, ಇತರ ಸಿಂಬಿಯಂಟ್ಗಳಿಗೆ ಮತ್ತು/ಅಥವಾ ಆತಿಥೇಯ ಜೀನೋಮ್ನ ಒಳಗೆ ಮತ್ತು ಹೊರಗೆ ವರ್ಗಾವಣೆಯಾಗಬಹುದು. ಸಾಮರಸ್ಯದ ವಿಧಾನಗಳು ವಿವಿಧ ಪ್ರಭೇದಗಳ ಜೀನೋಮ್ಗಳ ಭಾಗಗಳ ನಡುವಿನ ವಿಕಸನೀಯ ಸಂಪರ್ಕಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಅವುಗಳನ್ನು ಎನ್ಕೋಡ್ ಮಾಡಲಾದ ಜೀನೋಮ್ಗಳ ಗಡಿಗಳನ್ನು ಮೀರಿ ಸಹ-ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುವ ಜೀನ್ಗಳ ಹುಡುಕಾಟವು ಹೋಲೋಬಿಯಂಟ್ನಲ್ಲಿನ ಜೀವಿಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಯ ಆಧಾರವನ್ನು ಎತ್ತಿ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಅಡ್ಡಲಾಗಿರುವ ಜೀನ್ ವರ್ಗಾವಣೆ ಮಾರ್ಗಗಳು ಅನೇಕ ಹಂತಗಳ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿವೆ. ಅಂತರ್ಜೀವಕೋಶದ ಪರಸ್ಪರ ಸಹಜೀವನದ ಕೀಟ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ, ಆತಿಥೇಯದಿಂದ ಸಹಜೀವನಕ್ಕೆ, ಸಹಜೀವನದಿಂದ ಆತಿಥೇಯಕ್ಕೆ ಅಥವಾ ಸಹಜೀವನದಿಂದ ಸಹಜೀವನಕ್ಕೆ, ಅಡ್ಡಲಾಗಿರುವ ಜೀನ್ ವರ್ಗಾವಣೆಯ ಅನೇಕ ಘಟನೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲಾಗಿದೆ. ದಾನಿ ಮತ್ತು ಸ್ವೀಕರಿಸುವವರ ವಂಶಾವಳಿಗಳು ಒಂದೇ ಪೋಷಕವನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಂಡರೆ, ಪೌಷ್ಟಿಕತೆಯ ಮಾರ್ಗಗಳಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಎಂಡೋಸಿಂಬಿಯಂಟ್ ವಂಶವಾಹಿಗಳ ವರ್ಗಾವಣೆಯು ಕೀಟ ಆತಿಥೇಯಕ್ಕೆ ಆದ್ಯತೆಯಾಗಿ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ. ರಕ್ಷಣಾತ್ಮಕ ಪ್ರೋಟೀನ್ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಬ್ಯಾಕ್ಟೀರಿಯಾದ ಸಂಕೇತಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಕೀಟಗಳಲ್ಲಿ ಅಥವಾ ಸಸ್ಯಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಕಡ್ಡಾಯವಾದ ಎಲೆ ಗಂಟು ಬ್ಯಾಕ್ಟೀರಿಯಾದ ಸಂಕೇತಗಳಲ್ಲಿ ಇದು ಕಂಡುಬರುತ್ತದೆ. ಮಾನವ ಆತಿಥೇಯದಲ್ಲಿ, ಅದೇ ಅಂಗಗಳಲ್ಲಿ ಹೋಸ್ಟ್ ಮಾಡಲಾದ ಸಂಕೇತಗಳಲ್ಲಿ ಜೀನ್ ವರ್ಗಾವಣೆಯು ಆದ್ಯತೆಯಾಗಿ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಆತಿಥೇಯ/ಸಹಜೀವನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಸಮತಲವಾದ ಜೀನ್ ವರ್ಗಾವಣೆಯ ವಿಮರ್ಶೆಯು ಅನೇಕ ಪುರಾವೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಎಚ್ಜಿಟಿಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವ ಮಹತ್ವವನ್ನು ಒತ್ತಿಹೇಳುತ್ತದೆ. ಆವಾಸಸ್ಥಾನ, ಭೌಗೋಳಿಕ ಪ್ರದೇಶ ಅಥವಾ ಒಂದೇ ಆತಿಥೇಯವನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಂಕೇತಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವಾಗ ವರ್ಗಾವಣೆಯನ್ನು ಉತ್ತಮ ಬೆಂಬಲವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು ಎಂದು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ವಾದಿಸಲಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಆತಿಥೇಯರು ಮತ್ತು ಸಂಕೇತಗಳ ಹೆಚ್ಚಿನ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯು ತಿಳಿದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳಿಲ್ಲದ ನಿಕಟ ಸಂಬಂಧದ ಪ್ರಭೇದಗಳು, ಆತಿಥೇಯರು ಅಥವಾ ಸಂಕೇತಗಳಲ್ಲಿ ವರ್ಗಾವಣೆಗಳು ಸಂಭವಿಸಿರಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ನೆನಪಿನಲ್ಲಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳಬೇಕು. ಸಂಕೇತಗಳಲ್ಲಿ ಜೀನ್ ವರ್ಗಾವಣೆಯು ಆತಿಥೇಯರಿಂದ ನಿರ್ಬಂಧಿತವಾಗಿದೆ ಎಂಬ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಸಹ ಆತಿಥೇಯದ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಇತಿಹಾಸವನ್ನು ತನಿಖೆ ಮಾಡಲು ಬಳಸಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಫೈಲೋಜಿಯೋಗ್ರಾಫಿಕಲ್ ಅಧ್ಯಯನಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ, ಹೆಲಿಕೋಬ್ಯಾಕ್ಟರ್ ಪೈಲೋರಿ ಬ್ಯಾಕ್ಟೀರಿಯಂ ಮಾನವ ಪ್ರಭೇದಗಳ ಮೂಲದಿಂದಲೂ ಮಾನವ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ ಎಂದು ಈಗ ಒಪ್ಪಿಕೊಳ್ಳಲಾಗಿದೆ. ಯುರೋಪಿನ ಹೆಲಿಕೋಬ್ಯಾಕ್ಟರ್ ಪೈಲೋರಿಯ ಜೀನೋಮ್ಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಆಫ್ರಿಕನ್ ಮತ್ತು ಏಷ್ಯನ್ ಹೆಲಿಕೋಬ್ಯಾಕ್ಟರ್ ಪೈಲೋರಿಯ ನಡುವಿನ ಮರುಸಂಯೋಜನೆಯಿಂದ ಅವು ಬಿಡುಗಡೆಯಾಗುತ್ತವೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಅನುಗುಣವಾದ ಮಾನವ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ನಡುವಿನ ಆರಂಭಿಕ ಸಂಪರ್ಕಗಳನ್ನು ಬಲವಾಗಿ ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಅಂತೆಯೇ, ಸಮನ್ವಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ವಿವಿಧ ಸಸ್ತನಿ ಪ್ರಭೇದಗಳ ಕೊರೊನಾವೈರಸ್ಗಳಲ್ಲಿನ ಎಚ್ಜಿಟಿಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ವೈರಲ್ ವಂಶಾವಳಿಗಳ ನಡುವೆ ಆಗಾಗ್ಗೆ ಸಂಪರ್ಕವನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಿದೆ, ಇದನ್ನು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಹೋಸ್ಟ್ ಸ್ವಿಚ್ಗಳು ಎಂದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬಹುದು. ಸಾಂಸ್ಕೃತಿಕ ವಿಕಸನ ಮಾನವ ಸಂಸ್ಕೃತಿಯ ಅಂಶಗಳ ವಿಕಸನ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಭಾಷೆಗಳು ಮತ್ತು ಜಾನಪದ ಕಥೆಗಳು, ಮಾನವ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ತಳಿಶಾಸ್ತ್ರದ ಸಹಯೋಗದೊಂದಿಗೆ, ಜಾತಿವಿಜ್ಞಾನದ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. ಈ ಚೌಕಟ್ಟಿನಲ್ಲಿ ಸಾಮರಸ್ಯವನ್ನು ಎಂದಿಗೂ ಬಳಸಲಾಗಿಲ್ಲವಾದರೂ, ಈ ಕೆಲವು ಅಧ್ಯಯನಗಳು ಅನೇಕ ಹಂತದ ಸಂಘಟನೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ, ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ಮರದಿಂದ ಅಥವಾ ಪಾತ್ರದ ವಿಕಾಸದಿಂದ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ, ಈ ಹಂತಗಳ ಸಹವಿಕಾಸದ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಲಂಬವಾಗಿ ಹರಡುವ ಜಾನಪದ ಕಥೆಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವ ಸಲುವಾಗಿ ಭಾಷಾ ಮರಗಳನ್ನು ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಮರಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಬಹುದು, ಈ ಭಾಷಾ ಮರದ ಮೇಲಿನ ಅಕ್ಷರ ಮಾದರಿಯ ಮೂಲಕ. ಜಾನಪದ ಕಥೆಯ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಒಂದು ಬದಿಯ ಭಾಷೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಮತ್ತು ಇನ್ನೊಂದು ಬದಿಯ ಭೌಗೋಳಿಕತೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸಲು, ಪ್ರತಿ ಜಾನಪದ ಕಥೆಯ ಕುಟುಂಬ, ಭಾಷೆಗಳು, ಆನುವಂಶಿಕ ವೈವಿಧ್ಯತೆ, ಜನಸಂಖ್ಯೆ ಮತ್ತು ಭೌಗೋಳಿಕತೆಯಲ್ಲಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಎರಡರಿಂದ ಹೋಲಿಸಬಹುದು. ಜೆನೆಟಿಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಎಚ್. ಜಿ. ಟಿ. ಗಳನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸುವ ಸಂಕೇತಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ, ಭಾಷಾ ಅಡೆತಡೆಗಳು ಜಾನಪದ ಕಥೆಗಳು ಅಥವಾ ಭಾಷಾ ಅಂಶಗಳ ಪ್ರಸರಣವನ್ನು ಮುಂದೂಡಬಹುದು. ಎರಡು ಹಂತದ ಸಾಮರಸ್ಯವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮೂರು ಹಂತದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ತನಿಖೆ ಮಾಡುವುದು ಬಹು ಹಂತದ ಸಾಮರಸ್ಯವು ಎರಡು ಹಂತದ ಸಾಮರಸ್ಯದಂತೆ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೊಂಡಿಲ್ಲ. ಎರಡು ಹಂತಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಸ್ಥೆಗಳ ನಡುವಿನ ವಿಕಸನೀಯ ಅವಲಂಬನೆಗಳನ್ನು ಸಮೀಪಿಸುವ ಒಂದು ಮಾರ್ಗವೆಂದರೆ ಜೈವಿಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಮೊದಲ ಒಳನೋಟವನ್ನು ನೀಡಲು ಲಭ್ಯವಿರುವ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಎರಡು ಹಂತದ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವುದು. ಬಹು-ವಂಶವಾಹಿ ಘಟನೆಗಳುಃ ಮಧ್ಯಂತರ ಮಟ್ಟದ ಸೂಚ್ಯ ಪರಿಗಣನೆ ವಂಶವಾಹಿ/ಪ್ರಭೇದ ಮರಗಳ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅನೇಕ ವಿಭಿನ್ನ ವಂಶವಾಹಿ ಮರಗಳೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ವಿಭಿನ್ನ ವಂಶವಾಹಿ ಕುಟುಂಬಗಳು ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ ಎಂಬ ಊಹೆಯನ್ನು ಸೂಚ್ಯವಾಗಿ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಅನಿವಾರ್ಯವಲ್ಲ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಅನಿಯಂತ್ರಿತ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಸಮೀಪದ ವಂಶವಾಹಿಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಪಿಸಿರುವ ಜೀನೋಮ್ನ ಭಾಗಗಳಿಗೆ ನಕಲು, ವರ್ಗಾವಣೆ ಮತ್ತು ನಷ್ಟ ಸಂಭವಿಸಬಹುದು. ಮೇಲಿನ ಮರದೊಳಗಿನ ಕೆಳಗಿನ ಮರಗಳಿಗೆ ಮಧ್ಯಂತರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ಬಳಸಿ ಅಂತಹ ಬಹು-ವಂಶವಾಹಿ ಘಟನೆಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನಕಲು, ನಷ್ಟ ಮತ್ತು ಸಂಪೂರ್ಣ ಜೀನೋಮ್ ನಕಲು ಅಥವಾ ಪಾರ್ಸಿಮೋನಿಯಸ್ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ನೊಂದಿಗೆ ದಿನಾಂಕದ ಜಾತಿಯ ಮರದೊಂದಿಗೆ ಬಹು ಜೀನ್ ಮರದ ಸಮನ್ವಯದ ಜಂಟಿ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಬಹುದು, ಮತ್ತು ಸಮಸ್ಯೆಯ ಒಂದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವೆಂದರೆ ಎನ್ಪಿ-ಹಾರ್ಡ್. ಅಂತೆಯೇ, ಡಿಎಲ್ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಒಂದೇ ಜೀನ್ನ ಬದಲಿಗೆ ಕ್ರೋಮೋಸೋಮ್ ವಿಭಾಗಗಳ ನಕಲು ಮತ್ತು ನಷ್ಟದಿಂದ ಸಮೃದ್ಧಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಆ ಹೊಸ ಸಾಧ್ಯತೆಯೊಂದಿಗೆ ಡಿಎಲ್ ಸಾಮರಸ್ಯವು ಅಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಎರಡು ಸತತ ವಂಶವಾಹಿಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುವ ಗುಣಲಕ್ಷಣವಾಗಿ ರೂಪಿಸಬಹುದು, ಇದು ಲಾಭ, ನಷ್ಟ, ಮೂಲ, ಒಡೆಯುವಿಕೆ, ನಕಲು ಮತ್ತು ವರ್ಗಾವಣೆಗೆ ಒಳಪಟ್ಟಿರುತ್ತದೆ. ಜೀನೋಮ್ ಸಂಸ್ಥೆಯ ಪ್ರಕಾರ, ಈ ಸಂಪರ್ಕದ ವಿಕಸನವು ಪ್ರಭೇದಗಳು ಮತ್ತು ವಂಶವಾಹಿ ಮರಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಮಟ್ಟವಾಗಿ ಕಂಡುಬರುತ್ತದೆ, ವಂಶವಾಹಿ/ಪ್ರಭೇದಗಳ ಮರದ ಸಮನ್ವಯದಿಂದ ಭಾಗಶಃ ನಿರ್ಬಂಧಿತವಾಗಿದೆ, ಭಾಗಶಃ ತನ್ನದೇ ಆದ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಹೀಗೆ ಇದು ಜೀನ್ಗಳ ನಡುವಿನ ಸಿಂಟೆನಿ ಅಥವಾ ಸಾಮೀಪ್ಯವನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ. ಮತ್ತೊಂದು ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ, ಇದು ಪ್ರೋಟೀನ್ಗೆ ಸೇರಿದ ಎರಡು ಡೊಮೇನ್ಗಳ ವಿಕಾಸವನ್ನು ಸಹ ರೂಪಿಸಬಹುದು. "ವರ್ಗಾವಣೆಗಳ ಹೆದ್ದಾರಿಗಳನ್ನು" ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವುದು, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ದಾನಿಗಳಿಂದ ವಂಶವಾಹಿಗಳ ಗುಂಪುಗಳ ಆದ್ಯತೆಯ ಸ್ವಾಧೀನ, ವಂಶವಾಹಿ ಇತಿಹಾಸಗಳ ಸ್ವತಂತ್ರತೆಯಿಲ್ಲದಿರುವಿಕೆಗೆ ಮತ್ತೊಂದು ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿದೆ. ಅಂತೆಯೇ, ಬಹು-ವಂಶವಾಹಿ ವರ್ಗಾವಣೆಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಬಹುದು. ಇದು ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಜಾಲಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸಮನ್ವಯಗೊಳಿಸುವಂತಹ ಕ್ರಮಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಬೆಳವಣಿಗೆಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಿದೆ, ಇದನ್ನು ವರ್ಗಾವಣೆ ಅಂಚುಗಳೊಂದಿಗೆ ವರ್ಧಿತ ಮರವಾಗಿ ನೋಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ಡಿಟಿಎಲ್ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ವರ್ಗಾವಣೆಯನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದು. ಇಂಟ್ರಾಗ್ರೆಷನ್ ಮತ್ತು ಅಪೂರ್ಣ ವಂಶಾವಳಿಯ ವಿಂಗಡಣೆಯನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಸಹ ಜಾಲಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಅನೇಕ ಜೋಡಿ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಸಹ-ವಿಕಸನವನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವುದು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಆತಿಥೇಯ ಪ್ರಭೇದಗಳು, ಆತಿಥೇಯ ವಂಶವಾಹಿಗಳು, ಸಹಜೀವನಗಳು ಮತ್ತು ಸಹಜೀವನದ ವಂಶವಾಹಿಗಳ ನಡುವೆ ಪರಸ್ಪರ ಸಹ-ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುವ ಮಟ್ಟಗಳು ಯಾವುವು ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿಯಲು ಹೋಲೋಬಿಯಂಟ್ನ ವಿಕಾಸವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಪ್ರಶ್ನೆಯಾಗಿದೆ. ವಿಕಾಸದ ಎಲ್ಲಾ ಹಂತಗಳ ನಡುವಿನ ಬಹು ಅಂತರ-ಅವಲಂಬನೆಗಳನ್ನು ಎರಡು ವಿಕಸನಶೀಲ ಘಟಕಗಳ ಬಹು ಜೋಡಿಗಳ ಹೋಲಿಕೆಗಳಿಂದ ಸಮೀಪಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ. ಒಂದು ಕಡೆ ಆತಿಥೇಯ ಮತ್ತು ಸಹಜೀವನದ ಸಾಮರಸ್ಯ ಮತ್ತು ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ ಭೌಗೋಳಿಕ ಮತ್ತು ಸಹಜೀವನವು ಸಹವರ್ತಿ ಮತ್ತು ಸಹಜೀವನದ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಅದು ಸಹವಿಕಾಸ ಅಥವಾ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯ ಭೌಗೋಳಿಕ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯಿಂದ ವಿವರಿಸಬಹುದು. ಅಂತೆಯೇ, ಸಸ್ತನಿಗಳ ಕರುಳಿನ ಸೂಕ್ಷ್ಮಜೀವಿಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಯ ಮೇಲೆ ಆಹಾರದ ವಿಕಸನ ಮತ್ತು ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಜಡತ್ವದ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲು ಒಂದು ಅಧ್ಯಯನವು ಸಮನ್ವಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡಿತು. ಪೂರ್ವಜರ ಆಹಾರ ಮತ್ತು ಸೂಕ್ಷ್ಮಜೀವಿಯ ಸಂಯೋಜನೆಯನ್ನು ಸಸ್ತನಿ ಫೈಲೋಜೆನಿ ಮೇಲೆ ಪುನರ್ನಿರ್ಮಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಎರಡೂ ಪರಿಣಾಮಗಳು ಕೊಡುಗೆ ನೀಡುತ್ತವೆ ಆದರೆ ವಿಭಿನ್ನ ಸಮಯದ ಮಾಪಕಗಳಲ್ಲಿ ಎಂದು ಅಧ್ಯಯನವು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಿತು. ಮೂರು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಹಂತಗಳ ಸ್ಪಷ್ಟ ಮಾದರಿ ಬಹು-ಮಟ್ಟದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಆತಿಥೇಯ/ಸಹಜೀವನ/ವಂಶವಾಹಿಗಳಾಗಿ, ಸಮತಲವಾದ ವಂಶವಾಹಿ ವರ್ಗಾವಣೆಯು ಒಂದೇ ಆತಿಥೇಯದ ಎರಡು ಸಹಜೀವನಗಳ ನಡುವೆ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಭವನೀಯವಾಗಿರಬೇಕು. ಇದು ಎರಡು-ಹಂತದ ವಂಶವಾಹಿ ಮರ/ಪ್ರಭೇದದ ಮರ ಅಥವಾ ಆತಿಥೇಯ/ಸಹಜೀವನದ ಸಮನ್ವಯಕ್ಕೆ ಅಗೋಚರವಾಗಿದೆಃ ಕೆಲವು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಎರಡು ಹಂತಗಳ ಯಾವುದೇ ಸಂಯೋಜನೆಯನ್ನು ನೋಡುವುದು ವಿಕಸನೀಯ ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು, ಇದು ಮೂರು ಮರಗಳ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಪರಿಗಣಿಸಿದರೆ ಮಾತ್ರ. ಅನೇಕ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಪರಸ್ಪರ ಅವಲಂಬನೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಎರಡು-ಹಂತದ ಸಮನ್ವಯದ ಈ ಬಳಕೆಗಳ ಮಿತಿಯನ್ನು ಎದುರಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಾ, ಕಳೆದ ದಶಕದಲ್ಲಿ ಬಹು-ಮಟ್ಟದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಮತ್ತು ಬಳಸಲು ಕ್ರಮಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಪ್ರಯತ್ನವನ್ನು ಕೈಗೊಳ್ಳಲಾಗಿದೆ. ಇದಕ್ಕೆ ಮೇಲಿನ ಮತ್ತು ಕೆಳಗಿನ ಮಟ್ಟಗಳ ನಡುವೆ ಕನಿಷ್ಠ ಒಂದು "ಮಧ್ಯಂತರ" ಮಟ್ಟವನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಪೂರ್ವ-ಸಾಮರಸ್ಯಃ ಸಾಮರಸ್ಯದ ಮರಗಳ ಮೇಲಿನ ಅಕ್ಷರಗಳು ಸಂಯೋಜಿತ ಮೂರು-ಹಂತದ ಮಾದರಿಗಳ ಕಡೆಗೆ ಮೊದಲ ಹೆಜ್ಜೆ ಎರಡು ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಮರಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಇನ್ನೊಂದು ಹಂತವು ಒಂದು ಮರಗಳ ಎಲೆಗಳಲ್ಲಿರುವ ಅಕ್ಷರಗಳೊಂದಿಗೆ ಮಾತ್ರ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಆತಿಥೇಯ ಮತ್ತು ಸಿಂಬಿಯಂಟ್ ಫೈಲೋಜೆನಿಗಳ ಸಮನ್ವಯವನ್ನು ಭೌಗೋಳಿಕ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ತಿಳಿಸಬಹುದು. ಪೋಷಕ ಮತ್ತು ಸಹಜೀವನ ಪ್ರಭೇದಗಳ ಪೂರ್ವಜರ ಭೌಗೋಳಿಕ ಸ್ಥಳಗಳನ್ನು ಪೋಷಕ/ಸಹಜೀವನ ಸಾಮರಸ್ಯವನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿಸಲು ಪಾತ್ರದ ತೀರ್ಮಾನ ವಿಧಾನದ ಮೂಲಕ ಪಡೆಯಬಹುದುಃ ಪೂರ್ವಜರ ಆತಿಥೇಯರು ಮತ್ತು ಸಹಜೀವನಗಳು ಒಂದೇ ಭೌಗೋಳಿಕ ಸ್ಥಳಕ್ಕೆ ಸೇರಿದವರಾಗಿದ್ದರೆ ಮಾತ್ರ ಅವುಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಬಹುದು. ಮತ್ತೊಂದು ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ, ಉಪ-ವಂಶವಾಹಿ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿನ ವಿಕಾಸವನ್ನು ಅಕ್ಷರ ವಿಧಾನದೊಂದಿಗೆ ಸಮೀಪಿಸಬಹುದು. ಇಲ್ಲಿ, ವಂಶವಾಹಿಗಳ ಭಾಗಗಳು (ಉದಾ. ಪ್ರೋಟೀನ್ ಡೊಮೇನ್ಗಳಿಗೆ ಅನುಕ್ರಮ ಕೋಡಿಂಗ್) ಅನ್ನು ಡಿಎಲ್ ಮಾದರಿಯ ಪ್ರಕಾರ ಜಾತಿಯ ಮರದೊಂದಿಗೆ ಸಮನ್ವಯಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅವು ಸೇರಿರುವ ವಂಶವಾಹಿಗಳನ್ನು ಈ ಭಾಗಗಳ ಅಕ್ಷರಗಳಾಗಿ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪೂರ್ವಜರ ವಂಶವಾಹಿಗಳನ್ನು ನಂತರ ವಂಶವಾಹಿ ಭಾಗಗಳ ವಿಲೀನ ಮತ್ತು ವಿಭಜನೆಗಳ ಮೂಲಕ ಹಿಂಭಾಗದ ವಂಶವಾಹಿಗಳನ್ನು ಪುನರ್ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮೂರನೇ ಹಂತದಿಂದ ತಿಳಿಸಲಾದ ಎರಡು ಹಂತದ ಸಮನ್ವಯಗಳು, ಹಲವಾರು ಅಧ್ಯಯನಗಳು ಸೂಚಿಸಿದಂತೆ, ಮೇಲ್ಮಟ್ಟವು ಮಧ್ಯಂತರ ಮತ್ತು ಕೆಳಮಟ್ಟದ ನಡುವಿನ ಸಮನ್ವಯವನ್ನು ತಿಳಿಸುತ್ತದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸಮತಲ ವರ್ಗಾವಣೆಗಳಿಗೆ. ಮೂರು-ಹಂತದ ಮಾದರಿಗಳು ಈ ಊಹೆಗಳನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಂಡು, ಮೇಲಿನ ಮರದ ಜ್ಞಾನದೊಂದಿಗೆ ಮಧ್ಯಂತರ ಮರ ಮತ್ತು ಕೆಳಗಿನ ಮಟ್ಟಗಳ ನಡುವಿನ ಸಮನ್ವಯಕ್ಕೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಂದೇ ಆವಾಸಸ್ಥಾನವನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುವ ಘಟಕಗಳ ನಡುವೆ ಸಮತಲವಾದ ಜೀನ್ ವರ್ಗಾವಣೆಗಳು ಸಂಭವಿಸುವ ಸಾಮರಸ್ಯದ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಿಗೆ ಈ ಮಾದರಿಯು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಡಿಟಿಎಲ್ ಜೀನ್ ಡೊಮೇನ್ ಮತ್ತು ಜೀನ್ ಸಮನ್ವಯದೊಂದಿಗೆ ನೆಲೆಗೊಂಡಿರುವ ಡಿಟಿಎಲ್ ಜೀನ್/ಪ್ರಭೇದಗಳ ಸಮನ್ವಯದೊಂದಿಗೆ ಇದನ್ನು ಮೊದಲ ಬಾರಿಗೆ ಸಾಧಿಸಲಾಗಿದೆ. ಅಂತರ ಮತ್ತು ಅಂತರ ವರ್ಗಾವಣೆಗಳಿಗೆ ವಿಭಿನ್ನ ವೆಚ್ಚಗಳು ಒಂದೇ ಜೀನೋಮ್ಗಳ ಜೀನ್ಗಳ ನಡುವೆ ವರ್ಗಾವಣೆಗಳು ನಡೆಯುತ್ತವೆಯೇ ಅಥವಾ ಇಲ್ಲವೇ ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಈ ಮಾದರಿಯು ಮೂರು ಹಂತಗಳು ಮತ್ತು ಮೂರು ಮರಗಳನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗಮನಿಸಿ, ಆದರೆ ಸಂಭಾವ್ಯತೆ ಅಥವಾ ಅಂಕಗಳೊಂದಿಗೆ ನಿಜವಾದ ಮೂರು-ಹಂತದ ಸಮನ್ವಯವನ್ನು ಇನ್ನೂ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿಲ್ಲ. ಇದು ಅನುಕ್ರಮ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಮೊದಲನೆಯದರ ಫಲಿತಾಂಶದಿಂದ ಎರಡನೇ ಸಮನ್ವಯವನ್ನು ತಿಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಬಹು-ಹಂತದ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿನ ಸಾಮರಸ್ಯದ ಸಮಸ್ಯೆ ಮುಂದಿನ ಹಂತವು ಮೂರು ನೆಸ್ಟೆಡ್ ಮರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಸಾಮರಸ್ಯದ ಸ್ಕೋರ್ ಅನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಮೂರು ಮರಗಳನ್ನು ನೀಡಿದರೆ, ಅವುಗಳ ಸ್ಕೋರ್ಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಮೂರು-ಹಂತದ ಸಾಮರಸ್ಯವನ್ನು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕುವುದು. ಇದನ್ನು ಒಂದು ಪ್ರಭೇದ/ವಂಶವಾಹಿ/ಡೊಮೇನ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಮೂಲಕ ಸಾಧಿಸಲಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ವಂಶವಾಹಿಗಳು ಡಿಎಲ್ ಮಾದರಿಯೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಭೇದದ ಮರದೊಳಗೆ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಡೊಮೇನ್ಗಳು ಡಿಟಿಎಲ್ ಮಾದರಿಯೊಂದಿಗೆ ವಂಶವಾಹಿ/ಪ್ರಭೇದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯೊಳಗೆ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ, ಇದು ಎರಡು ವಿಭಿನ್ನ ಪ್ರಭೇದಗಳ ವಂಶವಾಹಿಗಳ ನಡುವೆ ಡೊಮೇನ್ ವರ್ಗಾವಣೆಯನ್ನು ನಿಷೇಧಿಸುತ್ತದೆ. ತೀರ್ಮಾನವು ಜಂಟಿ ಅಂಕಗಳೊಂದಿಗೆ ಅಭ್ಯರ್ಥಿಯ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಕನಿಷ್ಠ ಸ್ಕೋರ್ ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು ಗಣಿಸುವುದು ಎನ್ಪಿ-ಕಠಿಣವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಡೈನಾಮಿಕ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಅಥವಾ ಪೂರ್ಣಾಂಕ ರೇಖೀಯ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಹ್ಯೂರಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಅನೇಕ ಡೊಮೇನ್ಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ ಸಮಸ್ಯೆಯ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು ಲಭ್ಯವಿವೆ, ಮತ್ತು ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ ಕೂಡ ಇದೆ. ಕೆಳ ಅಥವಾ ಮೇಲಿನ ಫೈಲೋಜೆನಿಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಅಥವಾ ಜೋಡಿಸಲಾದ ಅನುಕ್ರಮಗಳಿಂದ ಅವುಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಎರಡು-ಹಂತದ ಸಾಮರಸ್ಯವನ್ನು ಬಳಸಬಹುದಾದಂತೆಯೇ, ಜಂಟಿ ಸಾಮರಸ್ಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅದೇ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಬಳಸಬಹುದು. ಈ ಧಾಟಿಯಲ್ಲಿ, ಯುಗ್ಮಿತ ವಂಶವಾಹಿ/ಪ್ರಭೇದಗಳಾದ ಡಿಎಲ್, ಡೊಮೇನ್ ವಂಶವಾಹಿ ಡಿಎಲ್ ಮತ್ತು ವಂಶವಾಹಿ ಅನುಕ್ರಮ ವಿಕಸನ ಮಾದರಿಯು ಬೇಯೇಶಿಯನ್ ಚೌಕಟ್ಟಿನಲ್ಲಿ ವಂಶವಾಹಿ ಮರಗಳ ಪುನರ್ನಿರ್ಮಾಣವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ. ಸಮನ್ವಯದ ವಿವಿಧ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಅನೇಕ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ತುಣುಕುಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ಕೆಳಗಿನ ಕೋಷ್ಟಕವು ಸಮಗ್ರತೆಯ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಸಾಮರಸ್ಯದ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಅಥವಾ ಸಂಬಂಧಿತ ಬಳಕೆಗಾಗಿ ಮರಗಳನ್ನು ಸಮನ್ವಯಗೊಳಿಸುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಹಲವಾರು ತಂತ್ರಾಂಶ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಮರಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಊಹಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಸಹವಿಕಾಸವನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವುದು. ಆಸಕ್ತಿಯ ವಿಭಾಗವು ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಅನ್ನು ಯಾವ ಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲಾಯಿತು ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಹೋಸ್ಟ್ ಮತ್ತು ಸಿಂಬಿಯಂಟ್ಗಳನ್ನು ಸಮನ್ವಯಗೊಳಿಸಲು ಪ್ರಭೇದಗಳು ಮತ್ತು ಜೀನ್ ಸಮನ್ವಯಕ್ಕಾಗಿ ತಯಾರಿಸಿದ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸಾಧ್ಯವಿದೆ. ಪಾರ್ಸಿಮನಿ ಅಥವಾ ಸಂಭವನೀಯತೆಯು ಸಾಮರಸ್ಯಕ್ಕೆ ಬಳಸಲಾಗುವ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ. ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಬಾಹ್ಯ ಕೊಂಡಿಗಳು ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ಸ್ ಎವಲ್ಯೂಷನರಿ ಬಯಾಲಜಿ