Distance matrices in phylogeny
দূরত্ব ম্যাট্রিক্সগুলি ফাইলোজেনি-তে অ-প্যারামেট্রিক দূরত্ব পদ্ধতি হিসাবে ব্যবহৃত হয় এবং মূলত জোড়া-ভিত্তিক দূরত্বের ম্যাট্রিক্স ব্যবহার করে ফেনেটিক ডেটাতে প্রয়োগ করা হত। এই দূরত্বগুলি তারপর একটি গাছ (একটি ফাইলোগ্রাম, তথ্যমূলক শাখার দৈর্ঘ্য সহ) তৈরি করার জন্য পুনর্মিলন করা হয়। দূরত্ব ম্যাট্রিক্স বিভিন্ন উৎস থেকে আসতে পারে, যার মধ্যে রয়েছে পরিমাপ করা দূরত্ব (উদাহরণস্বরূপ ইমিউনোলজিকাল স্টাডিজ থেকে) বা মরফোমেট্রিক বিশ্লেষণ, বিভিন্ন জোড়া ভিত্তিক দূরত্ব সূত্র (যেমন ইউক্লিডিয়ান দূরত্ব) যা বিচ্ছিন্ন মরফোলজিকাল অক্ষরগুলিতে প্রয়োগ করা হয়, বা ক্রম থেকে জেনেটিক দূরত্ব, সীমাবদ্ধতা খণ্ড, বা অ্যালোজাইম ডেটা। ফাইলোজেনেটিক চরিত্রের তথ্যের জন্য, কাঁচা দূরত্বের মানগুলি কেবল অক্ষরের অবস্থার (হ্যামিং দূরত্ব) জোড়ার পার্থক্যের সংখ্যা গণনা করে গণনা করা যেতে পারে। দূরত্ব-ম্যাট্রিক্স পদ্ধতি ফাইলোজেনেটিক বিশ্লেষণের দূরত্ব-ম্যাট্রিক্স পদ্ধতিগুলি স্পষ্টভাবে শ্রেণীবদ্ধ করা ক্রমগুলির মধ্যে "জেনেটিক দূরত্ব" পরিমাপের উপর নির্ভর করে এবং তাই তাদের একটি ইনপুট হিসাবে একটি এম. এস. এ (একাধিক ক্রম সারিবদ্ধকরণ) প্রয়োজন। দূরত্বকে প্রায়শই সারিবদ্ধ অবস্থানে অসামঞ্জস্যের ভগ্নাংশ হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়, যেখানে ফাঁকগুলি হয় উপেক্ষা করা হয় বা অসামঞ্জস্য হিসাবে গণনা করা হয়। দূরত্ব পদ্ধতিগুলি প্রতিটি ক্রম জুটির মধ্যে দূরত্ব বর্ণনা করে ক্রম অনুসন্ধান সেট থেকে একটি সর্ব-থেকে-সর্ব ম্যাট্রিক্স তৈরি করার চেষ্টা করে। এটি থেকে একটি ফাইলোজেনেটিক গাছ তৈরি করা হয় যা একই অভ্যন্তরীণ নোডের অধীনে ঘনিষ্ঠভাবে সম্পর্কিত ক্রম স্থাপন করে এবং যার শাখার দৈর্ঘ্য ক্রমগুলির মধ্যে পর্যবেক্ষণ করা দূরত্বগুলি ঘনিষ্ঠভাবে পুনরুত্পাদন করে। দূরত্ব-ম্যাট্রিক্স পদ্ধতিগুলি গণনা করার জন্য ব্যবহৃত অ্যালগরিদমের উপর নির্ভর করে শিকড়যুক্ত বা শিকড়হীন গাছ তৈরি করতে পারে। এগুলি প্রায়শই একাধিক ক্রম সারিবদ্ধকরণের প্রগতিশীল এবং পুনরাবৃত্তিমূলক প্রকারের ভিত্তি হিসাবে ব্যবহৃত হয়। দূরত্ব-ম্যাট্রিক্স পদ্ধতির প্রধান অসুবিধা হল একাধিক সাবট্রি জুড়ে প্রদর্শিত স্থানীয় উচ্চ-বৈচিত্র্য অঞ্চল সম্পর্কে তথ্য দক্ষতার সাথে ব্যবহার করতে তাদের অক্ষমতা। প্রতিবেশী-সংযুক্ত প্রতিবেশী-সংযুক্ত পদ্ধতিগুলি ক্লাস্টারিং মেট্রিক হিসাবে জেনেটিক দূরত্ব ব্যবহার করে ক্রম বিশ্লেষণের জন্য সাধারণ ডেটা ক্লাস্টারিং কৌশল প্রয়োগ করে। সরল প্রতিবেশী-সংযোগ পদ্ধতিটি শিকড়হীন গাছ তৈরি করে, তবে এটি বংশগুলি জুড়ে বিবর্তনের একটি ধ্রুবক হার (অর্থাৎ একটি আণবিক ঘড়ি) ধরে নেয় না। ইউ. পি. জি. এম. এ এবং ডব্লিউ. পি. জি. এম. এ-ইউ. পি. জি. এম. এ (গাণিতিক গড় সহ ওজনহীন জোড়া গ্রুপ পদ্ধতি) এবং ডব্লিউ. পি. জি. এম. এ (গাণিতিক গড় সহ ওজনযুক্ত জোড়া গ্রুপ পদ্ধতি) পদ্ধতিগুলি শিকড়যুক্ত গাছ তৈরি করে এবং একটি ধ্রুবক-হারের অনুমানের প্রয়োজন হয়-অর্থাৎ, এটি একটি অতিমাত্রায় গাছ ধরে নেয় যেখানে মূল থেকে প্রতিটি শাখার অগ্রভাগের দূরত্ব সমান। ফিচ-মার্গোলিয়াশ পদ্ধতি ফিচ-মার্গোলিয়াশ পদ্ধতি জেনেটিক দূরত্বের উপর ভিত্তি করে ক্লাস্টারিংয়ের জন্য একটি ওজনযুক্ত ন্যূনতম বর্গ পদ্ধতি ব্যবহার করে। দূরবর্তী সম্পর্কিত ক্রমগুলির মধ্যে দূরত্ব পরিমাপের ক্ষেত্রে ক্রমবর্ধমান ভুল সংশোধন করার জন্য বৃক্ষ নির্মাণ প্রক্রিয়ায় ঘনিষ্ঠভাবে সম্পর্কিত ক্রমগুলিকে আরও বেশি গুরুত্ব দেওয়া হয়। বাস্তবে, দূরত্ব সংশোধন তখনই প্রয়োজন যখন শাখাগুলির মধ্যে বিবর্তনের হার আলাদা হয়। অ্যালগরিদমের ইনপুট হিসাবে ব্যবহৃত দূরত্বগুলি অবশ্যই স্বাভাবিক করতে হবে যাতে ঘনিষ্ঠভাবে সম্পর্কিত এবং দূরবর্তী সম্পর্কিত গোষ্ঠীর মধ্যে সম্পর্কের গণনায় বড় নিদর্শনগুলি প্রতিরোধ করা যায়। এই পদ্ধতি দ্বারা গণনা করা দূরত্বগুলি অবশ্যই রৈখিক হতে হবে; দূরত্বের জন্য রৈখিকতা মানদণ্ডের জন্য দুটি পৃথক শাখার জন্য শাখার দৈর্ঘ্যের প্রত্যাশিত মানগুলি অবশ্যই দুটি শাখা দূরত্বের যোগফলের প্রত্যাশিত মানের সমান হতে হবে-এমন একটি বৈশিষ্ট্য যা জৈবিক ক্রমের ক্ষেত্রে তখনই প্রযোজ্য যখন সেগুলি পৃথক স্থানে ব্যাক মিউটেশনের সম্ভাবনার জন্য সংশোধন করা হয়েছে। ডিএনএ বিবর্তনের জুকস-ক্যান্টর মডেল থেকে উদ্ভূত একটি প্রতিস্থাপন ম্যাট্রিক্স ব্যবহারের মাধ্যমে এই সংশোধন করা হয়। এই দূরত্বগুলিতে প্রয়োগ করা ন্যূনতম-বর্গক্ষেত্রের মানদণ্ড প্রতিবেশী-সংযোগ পদ্ধতির তুলনায় আরও সঠিক তবে কম কার্যকর। একটি অতিরিক্ত উন্নতি যা ডেটা সেটে অনেক ঘনিষ্ঠভাবে সম্পর্কিত ক্রম থেকে উদ্ভূত দূরত্বের মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্কের জন্য সংশোধন করে তা গণনামূলক ব্যয়ে প্রয়োগ করা যেতে পারে। যে কোনও সংশোধন ফ্যাক্টর সহ সর্বোত্তম ক্ষুদ্রতম-বর্গাকার গাছ খুঁজে পাওয়া এনপি-সম্পূর্ণ, তাই সর্বাধিক-পার্সিমনি বিশ্লেষণে ব্যবহৃত অনুসন্ধানমূলক অনুসন্ধান পদ্ধতিগুলি গাছের জায়গার মাধ্যমে অনুসন্ধানে প্রয়োগ করা হয়। ক্রম বা গোষ্ঠীর মধ্যে সম্পর্ক সম্পর্কে স্বাধীন তথ্য গাছ অনুসন্ধানের স্থান এবং শিকড়হীন গাছগুলিকে হ্রাস করতে সহায়তা করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। দূরত্ব-ম্যাট্রিক্স পদ্ধতির আদর্শ ব্যবহারে কমপক্ষে একটি বহির্বিভাগের ক্রম অন্তর্ভুক্ত করা হয় যা শুধুমাত্র অনুসন্ধান সেটের আগ্রহের ক্রমের সাথে দূরবর্তীভাবে সম্পর্কিত বলে জানা যায়। এই ব্যবহারকে এক ধরনের পরীক্ষামূলক নিয়ন্ত্রণ হিসাবে দেখা যেতে পারে। যদি বহির্বিভাগটি যথাযথভাবে বেছে নেওয়া হয়, তবে এর জিনগত দূরত্ব অনেক বেশি হবে এবং এইভাবে অন্য যে কোনও ক্রমের তুলনায় শাখার দৈর্ঘ্য দীর্ঘ হবে এবং এটি একটি শিকড়যুক্ত গাছের শিকড়ের কাছে উপস্থিত হবে। একটি উপযুক্ত বহির্বিভাগ বেছে নেওয়ার জন্য এমন একটি ক্রম নির্বাচন করা প্রয়োজন যা আগ্রহের ক্রমের সাথে মাঝারিভাবে সম্পর্কিত; খুব কাছাকাছি একটি সম্পর্ক বহির্বিভাগের উদ্দেশ্যকে পরাজিত করে এবং খুব দূরে বিশ্লেষণের জন্য শব্দ যোগ করে। যে প্রজাতি থেকে ক্রমগুলি নেওয়া হয়েছিল সেগুলি দূরবর্তীভাবে সম্পর্কিত এমন পরিস্থিতি এড়ানোর জন্যও যত্ন নেওয়া উচিত, তবে ক্রম দ্বারা এনকোড করা জিনটি বংশ জুড়ে অত্যন্ত সংরক্ষিত। অনুভূমিক জিন স্থানান্তর, বিশেষত অন্যথায় বিচ্ছিন্ন ব্যাকটেরিয়ার মধ্যে, বহির্বিভাগের ব্যবহারকেও বিভ্রান্ত করতে পারে। বিভিন্ন পদ্ধতির দুর্বলতা সাধারণভাবে, জোড়া ভিত্তিক দূরত্বের তথ্য একটি ফাইলোগ্রাফে ট্যাক্সার মধ্যে পথ-দূরত্বের একটি অবমূল্যায়ন। ভৌগোলিক দূরত্বের সমতুল্য পদ্ধতিতে জোড়ার দিক থেকে দূরত্ব কার্যকরভাবে "কাটা কোণ": কাক উড়ে যাওয়ার সময় দুটি শহরের মধ্যে দূরত্ব 100 মাইল হতে পারে, তবে রাস্তার বিন্যাস, ভূখণ্ড, পথে থামানোর কারণে একজন ভ্রমণকারীকে আসলে 120 মাইল ভ্রমণ করতে বাধ্য হতে পারে। ট্যাক্সার জোড়ার মধ্যে, পূর্বপুরুষের বংশে ঘটে যাওয়া কিছু চরিত্রের পরিবর্তন সনাক্ত করা যাবে না, কারণ পরবর্তী পরিবর্তনগুলি প্রমাণগুলি মুছে ফেলেছে (প্রায়শই একাধিক হিট এবং সিকোয়েন্স ডেটাতে ব্যাক মিউটেশন বলা হয়)। এই সমস্যাটি সমস্ত ফাইলোজেনেটিক অনুমানের ক্ষেত্রে সাধারণ, তবে এটি দূরত্ব পদ্ধতির ক্ষেত্রে বিশেষভাবে তীব্র, কারণ প্রতিটি দূরত্ব গণনার জন্য মাত্র দুটি নমুনা ব্যবহার করা হয়; অন্যান্য পদ্ধতিগুলি এই লুকানো পরিবর্তনগুলির প্রমাণ থেকে উপকৃত হয় যা অন্যান্য ট্যাক্সায় পাওয়া যায় যা জোড়ার তুলনায় বিবেচিত হয় না। নিউক্লিওটাইড এবং অ্যামিনো অ্যাসিড সিকোয়েন্স ডেটার জন্য, সর্বাধিক সম্ভাব্যতা বিশ্লেষণে ব্যবহৃত নিউক্লিওটাইড পরিবর্তনের একই স্টোকাস্টিক মডেলগুলি দূরত্ব "সংশোধন" করার জন্য নিযুক্ত করা যেতে পারে, যা বিশ্লেষণকে "আধা-প্যারামেট্রিক" প্রদান করে। ইউ. পি. জি. এম. এ এবং নেবার জয়েনিং (এন. জে) সহ জোড়া দূরত্ব থেকে সরাসরি একটি গাছ নির্মাণের জন্য বেশ কয়েকটি সহজ অ্যালগরিদম রয়েছে, তবে এগুলি ডেটার জন্য সর্বোত্তম গাছ তৈরি করবে না। উপরে উল্লিখিত সম্ভাব্য জটিলতাগুলি মোকাবেলা করার জন্য এবং তথ্যের জন্য সর্বোত্তম বৃক্ষ খুঁজে বের করার জন্য, দূরত্ব বিশ্লেষণ একটি বৃক্ষ-অনুসন্ধান প্রোটোকলও অন্তর্ভুক্ত করতে পারে যা একটি স্পষ্ট অনুকূলতার মানদণ্ডকে সন্তুষ্ট করতে চায়। দুটি অনুকূলতার মানদণ্ড সাধারণত দূরত্বের তথ্যের ক্ষেত্রে প্রয়োগ করা হয়, ন্যূনতম বিবর্তন (এমই) এবং ন্যূনতম বর্গ অনুমান। সর্বনিম্ন বর্গক্ষেত্রগুলি সরলতার জন্য এখানে একত্রিত রিগ্রেশন-ভিত্তিক পদ্ধতির একটি বিস্তৃত শ্রেণীর অংশ। এই প্রতিগমন সূত্রগুলি গাছের সাথে পথ-দূরত্ব এবং ডেটা ম্যাট্রিক্সে জোড়ার দূরত্বের মধ্যে অবশিষ্ট পার্থক্যকে হ্রাস করে, কার্যকরভাবে পরীক্ষামূলক দূরত্বের সাথে গাছটিকে "ফিট" করে। বিপরীতে, এমই শাখা দৈর্ঘ্যের সংক্ষিপ্ততম যোগফল সহ গাছটিকে গ্রহণ করে এবং এইভাবে অনুমান করা বিবর্তনের মোট পরিমাণকে হ্রাস করে। এমই পার্সিমোনির সাথে ঘনিষ্ঠভাবে সাদৃশ্যপূর্ণ, এবং নির্দিষ্ট পরিস্থিতিতে, একটি পৃথক চরিত্রের ডেটাসেটের উপর ভিত্তি করে দূরত্বের এমই বিশ্লেষণ একই তথ্যের প্রচলিত পার্সিমোনি বিশ্লেষণের মতো একই গাছের পক্ষে থাকবে। দূরত্ব পদ্ধতি ব্যবহার করে ফাইলোজেনি অনুমান বেশ কয়েকটি বিতর্কের সৃষ্টি করেছে। ইউ. পি. জি. এম. এ একটি আল্ট্রামেট্রিক গাছ (এমন একটি গাছ যেখানে মূল থেকে অগ্রভাগ পর্যন্ত সমস্ত পথের দৈর্ঘ্য সমান) ধরে নেয়। যদি সমস্ত নমুনা বংশের (একটি আণবিক ঘড়ি) বিবর্তনের হার সমান হয়, এবং যদি গাছটি সম্পূর্ণরূপে ভারসাম্যপূর্ণ হয় (কোনও বিভাজনের উভয় পাশে সমান সংখ্যক ট্যাক্সা, নোড ঘনত্বের প্রভাবকে প্রতিহত করার জন্য), তাহলে ইউ. পি. জি. এম. এ-র পক্ষপাতদুষ্ট ফলাফল তৈরি করা উচিত নয়। এই প্রত্যাশাগুলি বেশিরভাগ ডেটাসেট দ্বারা পূরণ করা হয় না, এবং যদিও ইউ. পি. জি. এম. এ তাদের লঙ্ঘনের জন্য কিছুটা শক্তিশালী, এটি সাধারণত ফাইলোজেনি অনুমানের জন্য ব্যবহৃত হয় না। ইউ. পি. জি. এম. এ-র সুবিধা হল এটি দ্রুত এবং অনেকগুলি ক্রম পরিচালনা করতে পারে। নেবার-জয়েনিং হল তারা পচনের একটি রূপ এবং একটি অনুসন্ধানমূলক পদ্ধতি হিসাবে, সাধারণত এই পদ্ধতিগুলির মধ্যে সবচেয়ে কম গণনামূলকভাবে নিবিড়। এটি প্রায়শই নিজস্বভাবে ব্যবহৃত হয় এবং প্রকৃতপক্ষে প্রায়শই যুক্তিসঙ্গত গাছ উৎপাদন করে। যাইহোক, এটিতে কোনও ধরণের গাছ অনুসন্ধান এবং অনুকূলতার মানদণ্ডের অভাব রয়েছে এবং তাই কোনও গ্যারান্টি নেই যে পুনরুদ্ধার করা গাছটিই তথ্যের সাথে সবচেয়ে উপযুক্ত। একটি আরও উপযুক্ত বিশ্লেষণাত্মক পদ্ধতি হ 'ল একটি প্রারম্ভিক গাছ তৈরি করতে এনজে ব্যবহার করা, তারপরে সর্বোত্তম গাছটি পুনরুদ্ধার করা হয়েছে তা নিশ্চিত করার জন্য একটি সর্বোত্তম মানদণ্ড ব্যবহার করে একটি গাছ অনুসন্ধান নিযুক্ত করা। অনেক বিজ্ঞানী বিভিন্ন কারণে দূরত্বের পদ্ধতি এড়িয়ে চলেন। একটি সাধারণ উদ্ধৃত কারণ হল যে দূরত্বগুলি ফাইলোজেনেটিকের পরিবর্তে সহজাতভাবে ফেনেটিক, কারণ তারা পূর্বপুরুষের সাদৃশ্য (সিমপ্লেসিওমর্ফি) এবং উদ্ভূত সাদৃশ্য (সিনাপোমর্ফি) এর মধ্যে পার্থক্য করে না। এই সমালোচনা সম্পূর্ণরূপে ন্যায্য নয়ঃ বর্তমানে পার্সিমনি, সম্ভাবনা এবং বায়েসিয়ান ফাইলোজেনেটিক অনুমানের বেশিরভাগ বাস্তবায়নে সময়-বিপরীতমুখী চরিত্রের মডেল ব্যবহার করা হয় এবং এইভাবে উদ্ভূত বা পূর্বপুরুষের চরিত্রের অবস্থার কোনও বিশেষ মর্যাদা দেওয়া হয় না। এই মডেলগুলির অধীনে, গাছটিকে শিকড়হীন বলে অনুমান করা হয়; বিশ্লেষণের পরে শিকড় এবং ফলস্বরূপ মেরুকরণ নির্ধারণ করা হয়। এই পদ্ধতি এবং দূরত্বের মধ্যে প্রাথমিক পার্থক্য হল পার্সিমনি, সম্ভাব্যতা এবং বায়েসিয়ান পদ্ধতিগুলি গাছের সাথে পৃথক পৃথক অক্ষরের সাথে খাপ খায়, যেখানে দূরত্ব পদ্ধতিগুলি একবারে সমস্ত অক্ষরের সাথে খাপ খায়। এই পদ্ধতির মধ্যে সহজাতভাবে কম ফাইলোজেনেটিক কিছুই নেই। আরও ব্যবহারিকভাবে, দূরত্বের পদ্ধতিগুলি এড়ানো হয় কারণ পৃথক অক্ষর এবং গাছের মধ্যে সম্পর্ক অক্ষরগুলিকে দূরত্বে হ্রাস করার প্রক্রিয়ায় হারিয়ে যায়। এই পদ্ধতিগুলি সরাসরি চরিত্রের তথ্য ব্যবহার করে না এবং চরিত্রের অবস্থার বিতরণে আটকে থাকা তথ্য জোড়া-ভিত্তিক তুলনার মধ্যে হারিয়ে যেতে পারে। এছাড়াও, কিছু জটিল ফাইলোজেনেটিক সম্পর্ক পক্ষপাতদুষ্ট দূরত্ব তৈরি করতে পারে। যে কোনও ফাইলোগ্রামে, শাখার দৈর্ঘ্যকে অবমূল্যায়ন করা হবে কারণ পরীক্ষামূলক নকশা বা বিলুপ্তির (নোড ঘনত্ব প্রভাব নামে একটি ঘটনা) কারণে কিছু প্রজাতির নমুনা নিতে ব্যর্থ হওয়ার কারণে কিছু পরিবর্তন একেবারেই আবিষ্কার করা যায় না। যাইহোক, উপরে উল্লিখিত বিবর্তনের অপ্রচলিত মডেলগুলি ব্যবহার করে জেনেটিক ডেটা থেকে জোড়া-ভিত্তিক দূরত্বগুলি "সংশোধন" করা হলেও, সর্বাধিক সম্ভাবনা ব্যবহার করে একই ডেটা এবং মডেলের বিশ্লেষণ থেকে উত্পাদিত গাছের তুলনায় এগুলি আরও সহজেই একটি ভিন্ন গাছে যোগ হতে পারে। এর কারণ হল জোড়া-ভিত্তিক দূরত্ব স্বাধীন নয়; একটি গাছের প্রতিটি শাখা এটি পৃথক করা সমস্ত ট্যাক্সার দূরত্ব পরিমাপে প্রতিনিধিত্ব করা হয়। সেই শাখার যে কোনও বৈশিষ্ট্যের ফলে সৃষ্ট ত্রুটি যা ফাইলোজেনি (স্টোকাস্টিক পরিবর্তনশীলতা, বিবর্তনীয় পরামিতিগুলির পরিবর্তন, একটি অস্বাভাবিকভাবে দীর্ঘ বা সংক্ষিপ্ত শাখার দৈর্ঘ্য) কে বিভ্রান্ত করতে পারে তা সমস্ত প্রাসঙ্গিক দূরত্ব পরিমাপের মাধ্যমে প্রচারিত হবে। ফলস্বরূপ দূরত্বের ম্যাট্রিক্সটি তখন একটি বিকল্প (সম্ভবত কম অনুকূল) গাছের সাথে আরও ভালভাবে খাপ খাইয়ে নিতে পারে। এই সম্ভাব্য সমস্যাগুলি সত্ত্বেও, দূরত্বের পদ্ধতিগুলি অত্যন্ত দ্রুত, এবং তারা প্রায়শই ফাইলোজেনির একটি যুক্তিসঙ্গত অনুমান তৈরি করে। অক্ষরগুলি সরাসরি ব্যবহার করার পদ্ধতির তুলনায় তাদের কিছু সুবিধা রয়েছে। উল্লেখযোগ্যভাবে, দূরত্ব পদ্ধতিগুলি এমন ডেটা ব্যবহারের অনুমতি দেয় যা সহজেই চরিত্রের ডেটাতে রূপান্তরিত হতে পারে না, যেমন ডিএনএ-ডিএনএ সংকরকরণ পরীক্ষা। তারা এই বিশ্লেষণের অনুমতি দেয় যে নির্দিষ্ট নিউক্লিওটাইডগুলি ক্রমের মধ্যে যে হারে অন্তর্ভুক্ত করা হয় তা লগডেট দূরত্ব ব্যবহার করে গাছের উপর পরিবর্তিত হতে পারে। কিছু নেটওয়ার্ক-অনুমান পদ্ধতির জন্য (বিশেষত নেবারনেট), দূরত্বের ডেটাতে পৃথক অক্ষর সম্পর্কে তথ্যের বিমূর্ততা একটি সুবিধা। যখন চরিত্র অনুসারে বিবেচনা করা হয়, তখন জালের কারণে চরিত্র এবং একটি গাছের মধ্যে দ্বন্দ্বকে সমকামিতা বা ত্রুটির কারণে দ্বন্দ্ব থেকে বলা যায় না। যাইহোক, দূরত্বের তথ্যের মধ্যে স্পষ্ট দ্বন্দ্ব, যা অনেক অক্ষরের সংমিশ্রণের প্রতিনিধিত্ব করে, ত্রুটি বা সমস্থানিকতার কারণে হওয়ার সম্ভাবনা কম যদি না তথ্যটি দৃঢ়ভাবে পক্ষপাতদুষ্ট হয় এবং এইভাবে জালিয়াতির ফলাফল হওয়ার সম্ভাবনা বেশি থাকে। আণবিক পদ্ধতিবিদদের মধ্যে দূরত্ব পদ্ধতিগুলি জনপ্রিয়, যাদের মধ্যে একটি উল্লেখযোগ্য সংখ্যা প্রায় একচেটিয়াভাবে অপ্টিমাইজেশান পর্যায় ছাড়াই এনজে ব্যবহার করে। চরিত্র-ভিত্তিক বিশ্লেষণের ক্রমবর্ধমান গতির সাথে, দূরত্ব পদ্ধতির কিছু সুবিধা সম্ভবত হ্রাস পাবে। যাইহোক, প্রায় তাৎক্ষণিক এনজে বাস্তবায়ন, দ্রুত বিশ্লেষণে একটি বিবর্তনীয় মডেল অন্তর্ভুক্ত করার ক্ষমতা, লগডেট দূরত্ব, নেটওয়ার্ক অনুমান পদ্ধতি এবং একটি একক সংখ্যার সাথে সম্পর্ক সংক্ষিপ্ত করার মাঝে মাঝে প্রয়োজনের অর্থ হল যে দূরত্ব পদ্ধতিগুলি সম্ভবত দীর্ঘ সময়ের জন্য মূলধারায় থাকবে। আরও দেখুন ফাইলোজেনেটিক্স সফ্টওয়্যার রেফারেন্সের তালিকা গণনামূলক ফাইলোজেনেটিক্স