Distance matrices in phylogeny
અંતર મેટ્રિક્સનો ઉપયોગ ફિલોજેનીમાં બિન-પેરામેટ્રિક અંતર પદ્ધતિઓ તરીકે થાય છે અને મૂળરૂપે જોડી મુજબના અંતરના મેટ્રિક્સનો ઉપયોગ કરીને ફેનેટિક ડેટા પર લાગુ કરવામાં આવ્યા હતા. આ અંતર પછી વૃક્ષ (એક ફિલોગ્રામ, માહિતીપ્રદ શાખા લંબાઈ સાથે) ઉત્પન્ન કરવા માટે સમાધાન કરવામાં આવે છે. અંતર મેટ્રિક્સ સંખ્યાબંધ વિવિધ સ્રોતોમાંથી આવી શકે છે, જેમાં માપેલા અંતર (ઉદાહરણ તરીકે રોગપ્રતિકારક અભ્યાસોમાંથી) અથવા મોર્ફોમેટ્રિક વિશ્લેષણ, વિવિધ જોડી મુજબ અંતર સૂત્રો (જેમ કે યુક્લિડિયન અંતર) અલગ મોર્ફોલોજિકલ અક્ષરો પર લાગુ થાય છે, અથવા ક્રમ, પ્રતિબંધના ટુકડા અથવા એલોઝાઇમ ડેટાથી આનુવંશિક અંતરનો સમાવેશ થાય છે. ફિલોજેનેટિક અક્ષર માહિતી માટે, કાચા અંતર મૂલ્યોની ગણતરી ફક્ત અક્ષર સ્થિતિઓમાં જોડી મુજબના તફાવતોની સંખ્યા (હેમિંગ અંતર) ની ગણતરી કરીને કરી શકાય છે. અંતર-મેટ્રિક્સ પદ્ધતિઓ ફિલોજેનેટિક વિશ્લેષણની અંતર-મેટ્રિક્સ પદ્ધતિઓ સ્પષ્ટપણે વર્ગીકૃત કરવામાં આવતા ક્રમ વચ્ચે "આનુવંશિક અંતર" ના માપ પર આધાર રાખે છે, અને તેથી તેમને ઇનપુટ તરીકે MSA (બહુવિધ ક્રમ સંરેખણ) ની જરૂર પડે છે. અંતરને ઘણીવાર સંરેખિત સ્થાનો પર વિસંગતતાના અપૂર્ણાંક તરીકે વ્યાખ્યાયિત કરવામાં આવે છે, જેમાં અંતરાયોને અવગણવામાં આવે છે અથવા વિસંગતતા તરીકે ગણવામાં આવે છે. અંતર પદ્ધતિઓ દરેક અનુક્રમ જોડી વચ્ચેના અંતરનું વર્ણન કરતા અનુક્રમ ક્વેરી સમૂહમાંથી ઓલ-ટુ-ઓલ મેટ્રિક્સ બનાવવાનો પ્રયાસ કરે છે. આમાંથી એક ફિલોજેનેટિક વૃક્ષ બનાવવામાં આવે છે જે સમાન આંતરિક નોડ હેઠળ નજીકથી સંબંધિત સિક્વન્સ મૂકે છે અને જેની શાખાની લંબાઈ સિક્વન્સ વચ્ચેના અવલોકન કરેલા અંતરને નજીકથી પુનઃઉત્પાદિત કરે છે. અંતર-મેટ્રિક્સ પદ્ધતિઓ તેમની ગણતરી કરવા માટે ઉપયોગમાં લેવાતા અલ્ગોરિધમનો આધાર રાખીને મૂળ ધરાવતા અથવા મૂળ વગરના વૃક્ષો પેદા કરી શકે છે. તેઓ વારંવાર બહુવિધ અનુક્રમ સંરેખણના પ્રગતિશીલ અને પુનરાવર્તિત પ્રકારોના આધાર તરીકે ઉપયોગમાં લેવાય છે. અંતર-મેટ્રિક્સ પદ્ધતિઓનો મુખ્ય ગેરલાભ એ છે કે સ્થાનિક ઉચ્ચ-વિવિધતા પ્રદેશો વિશેની માહિતીનો અસરકારક રીતે ઉપયોગ કરવામાં તેમની અસમર્થતા છે જે બહુવિધ સબટ્રીઝમાં દેખાય છે. પડોશી-જોડાતી પડોશી-જોડાતી પદ્ધતિઓ ક્લસ્ટરિંગ મેટ્રિક તરીકે આનુવંશિક અંતરનો ઉપયોગ કરીને અનુક્રમ વિશ્લેષણ માટે સામાન્ય ડેટા ક્લસ્ટરિંગ તકનીકો લાગુ કરે છે. સરળ પડોશી-જોડવાની પદ્ધતિ મૂળ વગરના વૃક્ષો ઉત્પન્ન કરે છે, પરંતુ તે વંશાવલિમાં ઉત્ક્રાંતિનો સતત દર (એટલે કે પરમાણુ ઘડિયાળ) ધારણ કરતી નથી. યુ. પી. જી. એમ. એ. અને ડબલ્યુ. પી. જી. એમ. એ. યુ. પી. જી. એમ. એ. (અંકગણિત સરેરાશ સાથે અનવેટેડ જોડી જૂથ પદ્ધતિ) અને ડબલ્યુ. પી. જી. એમ. એ. (અંકગણિત સરેરાશ સાથે વેટેડ જોડી જૂથ પદ્ધતિ) પદ્ધતિઓ મૂળ ધરાવતા વૃક્ષો ઉત્પન્ન કરે છે અને તેને સતત દરની ધારણાની જરૂર પડે છે-એટલે કે, તે એક અલ્ટ્રામેટ્રિક વૃક્ષ ધારે છે જેમાં મૂળથી દરેક શાખાની ટોચનું અંતર સમાન હોય છે. ફિચ-માર્ગોલીશ પદ્ધતિ ફિચ-માર્ગોલીશ પદ્ધતિ આનુવંશિક અંતરના આધારે ક્લસ્ટરિંગ માટે ભારિત લઘુત્તમ ચોરસ પદ્ધતિનો ઉપયોગ કરે છે. નજીકથી સંબંધિત સિક્વન્સને વૃક્ષ નિર્માણ પ્રક્રિયામાં વધુ વજન આપવામાં આવે છે જેથી દૂરથી સંબંધિત સિક્વન્સ વચ્ચેના અંતરને માપવામાં વધેલી અચોક્કસતાને સુધારી શકાય. વ્યવહારમાં, અંતર સુધારણા ત્યારે જ જરૂરી છે જ્યારે શાખાઓ વચ્ચે ઉત્ક્રાંતિ દર અલગ હોય. નજીકથી સંબંધિત અને દૂરથી સંબંધિત જૂથો વચ્ચેના સંબંધોની ગણતરીમાં મોટી કલાકૃતિઓને રોકવા માટે અલ્ગોરિધમનો ઇનપુટ તરીકે ઉપયોગમાં લેવાતા અંતરને સામાન્ય બનાવવું આવશ્યક છે. આ પદ્ધતિ દ્વારા ગણવામાં આવતા અંતર રેખીય હોવા જોઈએ; અંતર માટે રેખીયતાના માપદંડ માટે જરૂરી છે કે બે અલગ અલગ શાખાઓ માટે શાખાની લંબાઈના અપેક્ષિત મૂલ્યો બે અલગ અલગ શાખા અંતરના સરવાળાના અપેક્ષિત મૂલ્યની બરાબર હોવા જોઈએ-એક એવો ગુણધર્મ જે જૈવિક ક્રમને ત્યારે જ લાગુ પડે છે જ્યારે તેમને અલગ અલગ સ્થળોએ પાછળના પરિવર્તનની શક્યતા માટે સુધારવામાં આવ્યા હોય. આ સુધારો ડીએનએ ઉત્ક્રાંતિના જ્યૂક્સ-કેન્ટોર મોડેલમાંથી મેળવેલા અવેજી મેટ્રિક્સના ઉપયોગ દ્વારા કરવામાં આવે છે. આ અંતર પર લાગુ કરાયેલ લઘુતમ-ચોરસ માપદંડ વધુ સચોટ છે પરંતુ પડોશી-જોડવાની પદ્ધતિઓ કરતાં ઓછો કાર્યક્ષમ છે. એક વધારાનો સુધારો જે ડેટા સેટમાં ઘણા નજીકથી સંબંધિત સિક્વન્સમાંથી ઉદ્ભવતા અંતર વચ્ચેના સહસંબંધને સુધારે છે તે વધેલા કોમ્પ્યુટેશનલ ખર્ચ પર પણ લાગુ કરી શકાય છે. કોઈપણ સુધારણા પરિબળ સાથે શ્રેષ્ઠ લઘુત્તમ-ચોરસ વૃક્ષ શોધવું એ એન. પી.-પૂર્ણ છે, તેથી મહત્તમ-પારસીમોની વિશ્લેષણમાં ઉપયોગમાં લેવાતી હ્યુરિસ્ટિક શોધ પદ્ધતિઓ વૃક્ષની જગ્યા દ્વારા શોધ માટે લાગુ કરવામાં આવે છે. બાહ્ય જૂથોનો ઉપયોગ ક્રમ અથવા જૂથો વચ્ચેના સંબંધ વિશેની સ્વતંત્ર માહિતીનો ઉપયોગ વૃક્ષની શોધની જગ્યા અને મૂળ વિનાના વૃક્ષોને ઘટાડવામાં મદદ કરવા માટે થઈ શકે છે. અંતર-મેટ્રિક્સ પદ્ધતિઓના પ્રમાણભૂત ઉપયોગમાં ઓછામાં ઓછા એક બાહ્ય જૂથ ક્રમનો સમાવેશ થાય છે જે ક્વેરી સમૂહમાં રસના ક્રમ સાથે માત્ર દૂરથી સંબંધિત હોવાનું જાણીતું છે. આ ઉપયોગને પ્રાયોગિક નિયંત્રણના પ્રકાર તરીકે જોઈ શકાય છે. જો બાહ્ય જૂથને યોગ્ય રીતે પસંદ કરવામાં આવ્યું હોય, તો તેનું આનુવંશિક અંતર ઘણું વધારે હશે અને આમ અન્ય કોઈપણ ક્રમ કરતાં શાખાની લંબાઈ લાંબી હશે, અને તે મૂળ ધરાવતા વૃક્ષના મૂળની નજીક દેખાશે. યોગ્ય બાહ્ય જૂથ પસંદ કરવા માટે એવા ક્રમની પસંદગી જરૂરી છે જે રસના ક્રમ સાથે સાધારણ રીતે સંબંધિત હોય; ખૂબ નજીકનો સંબંધ બાહ્ય જૂથના હેતુને હરાવે છે અને ખૂબ દૂર વિશ્લેષણમાં ઘોંઘાટ ઉમેરે છે. એવી પરિસ્થિતિઓને ટાળવા માટે પણ કાળજી લેવી જોઈએ કે જેમાં જે પ્રજાતિઓમાંથી સિક્વન્સ લેવામાં આવી હતી તે દૂરથી સંબંધિત છે, પરંતુ સિક્વન્સ દ્વારા એન્કોડ કરેલ જનીન તમામ વંશજોમાં ખૂબ જ સંરક્ષિત છે. આડું જનીન સ્થાનાંતરણ, ખાસ કરીને અન્યથા અલગ બેક્ટેરિયા વચ્ચે, બાહ્ય જૂથના ઉપયોગને પણ મૂંઝવી શકે છે. વિવિધ પદ્ધતિઓની નબળાઈઓ સામાન્ય રીતે, જોડી મુજબ અંતરની માહિતી એ ફિલોગ્રામ પર ટેક્સાના માર્ગ-અંતરનો ઓછો અંદાજ છે. ભૌગોલિક અંતરની સમાન રીતે જોડી મુજબના અંતર અસરકારક રીતે "કટ કોર્નર": બે શહેરો વચ્ચેનું અંતર "કાગડો ઉડતો હોય તેમ" 100 માઇલ હોઈ શકે છે, પરંતુ પ્રવાસી વાસ્તવમાં રસ્તાઓના લેઆઉટ, ભૂપ્રદેશ, રસ્તામાં સ્ટોપ્સ વગેરેને કારણે 120 માઇલની મુસાફરી કરવા માટે જવાબદાર હોઈ શકે છે. ટેક્સાની જોડી વચ્ચે, પૂર્વજોના વંશમાં થયેલા કેટલાક પાત્ર ફેરફારો શોધી શકાતા નથી, કારણ કે પછીના ફેરફારોએ પુરાવાને ભૂંસી નાખ્યા છે (જેને ઘણીવાર અનુક્રમ ડેટામાં બહુવિધ હિટ અને બેક મ્યુટેશન કહેવામાં આવે છે). આ સમસ્યા તમામ ફિલોજેનેટિક અંદાજ માટે સામાન્ય છે, પરંતુ તે ખાસ કરીને અંતર પદ્ધતિઓ માટે તીવ્ર છે, કારણ કે દરેક અંતરની ગણતરી માટે માત્ર બે નમૂનાઓનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે; અન્ય પદ્ધતિઓ અન્ય ટેક્સામાં જોવા મળતા આ છુપાયેલા ફેરફારોના પુરાવાથી લાભ મેળવે છે જે જોડીની સરખામણીમાં ગણવામાં આવતા નથી. ન્યુક્લિયોટાઇડ અને એમિનો એસિડ સિક્વન્સ ડેટા માટે, મહત્તમ સંભાવના વિશ્લેષણમાં ઉપયોગમાં લેવાતા ન્યુક્લિયોટાઇડ પરિવર્તનના સમાન સ્ટોકેસ્ટિક મોડેલોને અંતરને "સુધારવા" માટે ઉપયોગમાં લઈ શકાય છે, જે વિશ્લેષણને "અર્ધ-પેરામેટ્રિક" પ્રસ્તુત કરે છે. યુ. પી. જી. એમ. એ. અને નેબર જોઇનિંગ (એન. જે.) સહિત જોડી મુજબના અંતરથી સીધા વૃક્ષનું નિર્માણ કરવા માટે કેટલાક સરળ અલ્ગોરિધમ્સ અસ્તિત્વ ધરાવે છે, પરંતુ આ જરૂરી નથી કે માહિતી માટે શ્રેષ્ઠ વૃક્ષ ઉત્પન્ન કરે. ઉપર નોંધાયેલી સંભવિત ગૂંચવણોનો સામનો કરવા માટે, અને માહિતી માટે શ્રેષ્ઠ વૃક્ષ શોધવા માટે, અંતર વિશ્લેષણમાં વૃક્ષ-શોધ પ્રોટોકોલનો પણ સમાવેશ થઈ શકે છે જે સ્પષ્ટ શ્રેષ્ઠતાના માપદંડને સંતોષવા માંગે છે. બે શ્રેષ્ઠતાના માપદંડ સામાન્ય રીતે અંતરની માહિતી પર લાગુ થાય છે, લઘુતમ ઉત્ક્રાંતિ (એમ. ઇ.) અને લઘુતમ વર્ગ અનુમાન. ઓછામાં ઓછા ચોરસ એ સરળતા માટે અહીં એકસાથે જોડાયેલી રીગ્રેસન-આધારિત પદ્ધતિઓના વ્યાપક વર્ગનો એક ભાગ છે. આ પ્રતિગમન સૂત્રો વૃક્ષ સાથેના માર્ગ-અંતર અને ડેટા મેટ્રિક્સમાં જોડી મુજબના અંતર વચ્ચેના અવશેષ તફાવતોને ઘટાડે છે, વૃક્ષને પ્રયોગમૂલક અંતર સાથે અસરકારક રીતે "ફિટિંગ" કરે છે. તેનાથી વિપરીત, એમ. ઇ. શાખા લંબાઈના સૌથી ટૂંકા સરવાળા સાથે વૃક્ષને સ્વીકારે છે, અને આમ ધારેલા ઉત્ક્રાંતિની કુલ માત્રાને ઘટાડે છે. એમઇ એ પારસીમોની સાથે નજીકથી સમાન છે, અને અમુક શરતો હેઠળ, અલગ અક્ષર ડેટાસેટ પર આધારિત અંતરનું એમઇ વિશ્લેષણ સમાન ડેટાના પરંપરાગત પારસીમોની વિશ્લેષણ તરીકે સમાન વૃક્ષની તરફેણ કરશે. અંતર પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરીને ફિલોજેની અંદાજોએ સંખ્યાબંધ વિવાદો પેદા કર્યા છે. યુ. પી. જી. એમ. એ. એક અલ્ટ્રામેટ્રિક વૃક્ષ ધારે છે (એક વૃક્ષ જ્યાં મૂળથી ટીપ્સ સુધીના તમામ માર્ગ-લંબાઈ સમાન હોય છે). જો તમામ નમૂના વંશ (એક પરમાણુ ઘડિયાળ) માં ઉત્ક્રાંતિનો દર સમાન હોય, અને જો વૃક્ષ સંપૂર્ણપણે સંતુલિત હોય (કોઈ પણ વિભાજનની બંને બાજુએ સમાન સંખ્યામાં ટેક્સાની સંખ્યા, નોડ ઘનતા અસરનો સામનો કરવા માટે), તો યુપીજીએમએએ પક્ષપાતી પરિણામ ન આપવું જોઈએ. આ અપેક્ષાઓ મોટાભાગના ડેટાસેટ્સ દ્વારા પૂરી થતી નથી, અને જો કે યુપીજીએમએ તેમના ઉલ્લંઘન માટે કંઈક અંશે મજબૂત છે, તે સામાન્ય રીતે ફિલોજેની અંદાજ માટે ઉપયોગમાં લેવાતી નથી. યુપીજીએમએનો ફાયદો એ છે કે તે ઝડપી છે અને ઘણા ક્રમને સંભાળી શકે છે. પડોશી જોડાણ એ તારાના વિઘટનનું એક સ્વરૂપ છે અને, એક સંશોધનાત્મક પદ્ધતિ તરીકે, સામાન્ય રીતે આ પદ્ધતિઓમાં સૌથી ઓછી ગણતરીત્મક રીતે સઘન હોય છે. તે ઘણી વાર તેના પોતાના પર વપરાય છે, અને હકીકતમાં ઘણી વાર વાજબી વૃક્ષો ઉત્પન્ન કરે છે. જો કે, તેમાં કોઈ પણ પ્રકારની વૃક્ષ શોધ અને શ્રેષ્ઠતાના માપદંડનો અભાવ છે, અને તેથી કોઈ ગેરેંટી નથી કે પુનઃપ્રાપ્ત થયેલ વૃક્ષ તે છે જે ડેટાને શ્રેષ્ઠ રીતે બંધબેસે છે. વધુ યોગ્ય વિશ્લેષણાત્મક પ્રક્રિયા એ હશે કે પ્રારંભિક વૃક્ષનું ઉત્પાદન કરવા માટે એનજેનો ઉપયોગ કરવો, પછી શ્રેષ્ઠતાના માપદંડનો ઉપયોગ કરીને વૃક્ષની શોધનો ઉપયોગ કરવો, જેથી શ્રેષ્ઠ વૃક્ષ પુનઃપ્રાપ્ત થાય તેની ખાતરી કરી શકાય. ઘણા વૈજ્ઞાનિકો વિવિધ કારણોસર અંતરની પદ્ધતિઓ ટાળે છે. સામાન્ય રીતે ટાંકવામાં આવેલું કારણ એ છે કે અંતર જાતિજન્યને બદલે સ્વાભાવિક રીતે ફેનેટિક હોય છે, જેમાં તેઓ પૂર્વજોની સમાનતા (સિમ્પ્લેસિઓમોર્ફી) અને વ્યુત્પન્ન સમાનતા (સિનેપોમોર્ફી) વચ્ચે તફાવત કરતા નથી. આ ટીકા સંપૂર્ણપણે વાજબી નથીઃ હાલમાં મોટાભાગના પારસીમોની, સંભાવના અને બાયેસિયન ફિલોજેનેટિક અનુમાનના અમલીકરણમાં સમય-ઉલટાવી શકાય તેવા પાત્ર મોડેલનો ઉપયોગ થાય છે, અને આમ વ્યુત્પન્ન અથવા પૂર્વજોની પાત્ર સ્થિતિઓને કોઈ વિશેષ દરજ્જો આપતો નથી. આ નમૂનાઓ હેઠળ, વૃક્ષના મૂળનો અંદાજ કાઢવામાં આવે છે; મૂળ અને પરિણામે ધ્રુવીયતાનું નિર્ધારણ, વિશ્લેષણ પછી કરવામાં આવે છે. આ પદ્ધતિઓ અને અંતર વચ્ચેનો પ્રાથમિક તફાવત એ છે કે પારસીમોની, સંભાવના અને બાયેસિયન પદ્ધતિઓ વૃક્ષ સાથે વ્યક્તિગત અક્ષરોને બંધબેસે છે, જ્યારે અંતર પદ્ધતિઓ એક જ સમયે તમામ અક્ષરોને બંધબેસે છે. આ અભિગમ વિશે સ્વાભાવિક રીતે ઓછું ફિલોજેનેટિક કંઈ નથી. વધુ વ્યવહારીક રીતે, અંતરની પદ્ધતિઓ ટાળવામાં આવે છે કારણ કે વ્યક્તિગત અક્ષરો અને વૃક્ષ વચ્ચેનો સંબંધ અક્ષરોને અંતર સુધી ઘટાડવાની પ્રક્રિયામાં ખોવાઈ જાય છે. આ પદ્ધતિઓ અક્ષર માહિતીનો સીધો ઉપયોગ કરતી નથી, અને અક્ષર સ્થિતિઓના વિતરણમાં બંધ માહિતી જોડી મુજબની સરખામણીમાં ખોવાઈ શકે છે. ઉપરાંત, કેટલાક જટિલ જાતિજન્ય સંબંધો પક્ષપાતી અંતર પેદા કરી શકે છે. કોઈપણ ફિલોગ્રામ પર, શાખાની લંબાઈને ઓછો અંદાજ આપવામાં આવશે કારણ કે પ્રાયોગિક ડિઝાઇન અથવા લુપ્તતા (નોડ ઘનતા અસર તરીકે ઓળખાતી ઘટના) ને કારણે કેટલીક પ્રજાતિઓનો નમૂનો લેવામાં નિષ્ફળતાને કારણે કેટલાક ફેરફારો શોધી શકાતા નથી. જો કે, જો આનુવંશિક માહિતીથી જોડી મુજબના અંતરને ઉપર જણાવ્યા મુજબ ઉત્ક્રાંતિના સ્ટોકેસ્ટિક મોડેલ્સનો ઉપયોગ કરીને "સુધારવામાં આવે", તો પણ તેઓ મહત્તમ સંભાવનાનો ઉપયોગ કરીને સમાન માહિતી અને મોડેલના વિશ્લેષણમાંથી ઉત્પન્ન થયેલા વૃક્ષ કરતાં વધુ સરળતાથી અલગ વૃક્ષમાં સરવાળો કરી શકે છે. આનું કારણ એ છે કે જોડી મુજબ અંતર સ્વતંત્ર નથી; વૃક્ષ પરની દરેક શાખા તે અલગ કરે છે તે તમામ વર્ગના અંતર માપમાં રજૂ થાય છે. તે શાખાની કોઈપણ લાક્ષણિકતાથી થતી ભૂલ કે જે ફિલોજેની (સ્ટોકેસ્ટિક પરિવર્તનશીલતા, ઉત્ક્રાંતિના પરિમાણોમાં ફેરફાર, અસામાન્ય રીતે લાંબી અથવા ટૂંકી શાખાની લંબાઈ) ને ગૂંચવી શકે છે તે તમામ સંબંધિત અંતર માપન દ્વારા પ્રસારિત કરવામાં આવશે. પરિણામી અંતર મેટ્રિક્સ પછી વૈકલ્પિક (સંભવતઃ ઓછા શ્રેષ્ઠ) વૃક્ષને વધુ સારી રીતે ફિટ કરી શકે છે. આ સંભવિત સમસ્યાઓ હોવા છતાં, અંતરની પદ્ધતિઓ અત્યંત ઝડપી હોય છે, અને તેઓ ઘણીવાર જાતિવિજ્ઞાનનો વાજબી અંદાજ કાઢે છે. અક્ષરોનો સીધો ઉપયોગ કરતી પદ્ધતિઓ પર પણ તેમના કેટલાક ફાયદા છે. નોંધપાત્ર રીતે, અંતર પદ્ધતિઓ એવા ડેટાનો ઉપયોગ કરવાની મંજૂરી આપે છે જેને સરળતાથી અક્ષર ડેટામાં રૂપાંતરિત કરી શકાતી નથી, જેમ કે ડીએનએ-ડીએનએ સંકરણ પરીક્ષણો. તેઓ એ વિશ્લેષણને પણ મંજૂરી આપે છે કે લોગડેટ અંતરનો ઉપયોગ કરીને જે દરે ચોક્કસ ન્યુક્લિયોટાઇડ્સને અનુક્રમમાં સમાવિષ્ટ કરવામાં આવે છે તે વૃક્ષ પર બદલાઈ શકે છે. કેટલીક નેટવર્ક-અંદાજ પદ્ધતિઓ (ખાસ કરીને નેબરનેટ) માટે, અંતર ડેટામાં વ્યક્તિગત અક્ષરો વિશેની માહિતીનું અમૂર્તકરણ એક ફાયદો છે. જ્યારે પાત્ર દ્વારા ગણવામાં આવે છે, ત્યારે રેટિક્યુલેશનને કારણે પાત્ર અને વૃક્ષ વચ્ચેના સંઘર્ષને હોમોપ્લેસી અથવા ભૂલને કારણે સંઘર્ષમાંથી કહી શકાતો નથી. જો કે, અંતરની માહિતીમાં સ્પષ્ટ સંઘર્ષ, જે ઘણા અક્ષરોના એકીકરણનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે, તે ભૂલ અથવા હોમોપ્લાસીને કારણે થવાની શક્યતા ઓછી હોય છે સિવાય કે માહિતી મજબૂત રીતે પક્ષપાતી હોય, અને આમ તે જાળીનું પરિણામ હોવાની શક્યતા વધુ હોય છે. મોલેક્યુલર સિસ્ટેમેટિસ્ટ્સમાં અંતરની પદ્ધતિઓ લોકપ્રિય છે, જેમાંથી નોંધપાત્ર સંખ્યામાં લગભગ સંપૂર્ણપણે ઓપ્ટિમાઇઝેશન તબક્કા વિના એનજેનો ઉપયોગ કરે છે. પાત્ર-આધારિત વિશ્લેષણની વધતી ઝડપ સાથે, અંતર પદ્ધતિઓના કેટલાક ફાયદાઓ કદાચ ઘટશે. જો કે, લગભગ તાત્કાલિક એન. જે. અમલીકરણ, ઝડપી વિશ્લેષણમાં ઉત્ક્રાંતિ મોડેલનો સમાવેશ કરવાની ક્ષમતા, લોગડેટ અંતર, નેટવર્ક અંદાજ પદ્ધતિઓ અને એક જ સંખ્યા સાથેના સંબંધોનો સારાંશ આપવાની પ્રસંગોપાત જરૂરિયાતનો અર્થ એ છે કે અંતર પદ્ધતિઓ કદાચ લાંબા સમય સુધી મુખ્ય પ્રવાહમાં રહેશે. ફિલોજેનેટિક્સ સોફ્ટવેર સંદર્ભોની યાદી પણ જુઓ કોમ્પ્યુટેશનલ ફિલોજેનેટિક્સ