Computational phylogenetics
કોમ્પ્યુટેશનલ ફિલોજેનેટિક્સ, ફિલોજેની અનુમાન, અથવા ફિલોજેનેટિક અનુમાન કોમ્પ્યુટેશનલ અને ઓપ્ટિમાઇઝેશન અલ્ગોરિધમ્સ, હ્યુરિસ્ટિક્સ અને ફિલોજેનેટિક વિશ્લેષણમાં સામેલ અભિગમો પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે. ધ્યેય જનીનો, પ્રજાતિઓ અથવા ટેક્સાના સમૂહ વચ્ચે શ્રેષ્ઠ ઉત્ક્રાંતિ વંશનું પ્રતિનિધિત્વ કરતું ફિલોજેનેટિક વૃક્ષ શોધવાનું છે. મહત્તમ સંભાવના, પારસીમોની, બાયેસિયન અને લઘુત્તમ ઉત્ક્રાંતિ એ લાક્ષણિક શ્રેષ્ઠતાના માપદંડ છે જેનો ઉપયોગ ફિલોજેનેટિક ટ્રી ટોપોલોજી ક્રમની માહિતીને કેટલી સારી રીતે વર્ણવે છે તેનું મૂલ્યાંકન કરવા માટે થાય છે. નજીકના પડોશી ઇન્ટરચેન્જ (એન. એન. આઈ.), સબટ્રી પ્રૂન એન્ડ રીગ્રાફ્ટ (એસ. પી. આર.), અને ટ્રી બાયસેક્શન એન્ડ રિકનેક્શન (ટી. બી. આર.), જેને ટ્રી રીઅરરેન્જમેન્ટ્સ તરીકે ઓળખવામાં આવે છે, તે શ્રેષ્ઠ અથવા શ્રેષ્ઠ ફિલોજેનેટિક ટ્રી શોધવા માટે નિર્ધારક અલ્ગોરિધમ્સ છે. શ્રેષ્ઠ ફિલોજેનેટિક વૃક્ષની શોધની જગ્યા અને લેન્ડસ્કેપને ફિલોજેની સર્ચ સ્પેસ તરીકે ઓળખવામાં આવે છે. મહત્તમ સંભાવના (શક્યતા પણ) શ્રેષ્ઠતા માપદંડ એ વૃક્ષની ટોપોલોજીને તેની શાખાની લંબાઈ સાથે શોધવાની પ્રક્રિયા છે જે અનુક્રમ ડેટાનું નિરીક્ષણ કરવાની સૌથી વધુ સંભાવના પૂરી પાડે છે, જ્યારે પાર્સિમોની શ્રેષ્ઠતા માપદંડ એ અનુક્રમ ડેટાને સમજાવવા માટે ફિલોજેનેટિક વૃક્ષ માટે જરૂરી રાજ્ય-ઉત્ક્રાંતિ ફેરફારોની સૌથી ઓછી સંખ્યા છે. પરંપરાગત ફિલોજેનેટિક્સ પ્રતિનિધિ સજીવોના ફેનોટાઇપિક ગુણધર્મોને માપવા અને માપવા દ્વારા મેળવેલા મોર્ફોલોજિકલ ડેટા પર આધાર રાખે છે, જ્યારે મોલેક્યુલર ફિલોજેનેટિક્સનું વધુ તાજેતરનું ક્ષેત્ર વર્ગીકરણ માટેના આધાર તરીકે ન્યુક્લિયોટાઇડ સિક્વન્સ એન્કોડિંગ જનીનો અથવા એમિનો એસિડ સિક્વન્સ એન્કોડિંગ પ્રોટીનનો ઉપયોગ કરે છે. મોલેક્યુલર ફિલોજેનેટિક્સના ઘણા સ્વરૂપો ફિલોજેનેટિક વૃક્ષોના નિર્માણ અને શુદ્ધિકરણમાં અનુક્રમ સંરેખણ સાથે ગાઢ રીતે સંબંધિત છે અને તેનો વ્યાપક ઉપયોગ કરે છે, જેનો ઉપયોગ વિવિધ પ્રજાતિઓના જીનોમમાં રજૂ થતા સમરૂપ જનીનો વચ્ચેના ઉત્ક્રાંતિ સંબંધોને વર્ગીકૃત કરવા માટે થાય છે. કોમ્પ્યુટેશનલ પદ્ધતિઓ દ્વારા બાંધવામાં આવેલા ફિલોજેનેટિક વૃક્ષો ઉત્ક્રાંતિ વૃક્ષનું સંપૂર્ણ પ્રજનન કરે તેવી શક્યતા નથી જે વિશ્લેષણ કરવામાં આવતી પ્રજાતિઓ વચ્ચેના ઐતિહાસિક સંબંધોનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે. ઐતિહાસિક પ્રજાતિનું વૃક્ષ તે પ્રજાતિઓ દ્વારા વહેંચાયેલા વ્યક્તિગત સમાનધર્મી જનીનના ઐતિહાસિક વૃક્ષથી પણ અલગ હોઈ શકે છે. કોમ્પ્યુટેશનલ ફિલોજેનેટિક્સ દ્વારા પેદા થતા ફિલોજેનેટિક વૃક્ષો અને નેટવર્કના પ્રકારો ઇનપુટ ડેટા અને ઉપયોગમાં લેવાતા અલ્ગોરિધમનો આધાર રાખીને મૂળ અથવા મૂળ વગરના હોઈ શકે છે. રુટેડ ટ્રી એ એક નિર્દેશિત આલેખ છે જે સ્પષ્ટપણે સૌથી તાજેતરના સામાન્ય પૂર્વજ (એમ. આર. સી. એ.) ને ઓળખે છે, સામાન્ય રીતે એક સૂચિત ક્રમ જે ઇનપુટમાં રજૂ થતો નથી. આનુવંશિક અંતરના પગલાંનો ઉપયોગ લીફ નોડ્સ તરીકે ઇનપુટ સિક્વન્સ સાથે વૃક્ષને ગોઠવવા માટે અને પૂર્વધારણા એમ. આર. સી. એ. થી તેમના આનુવંશિક અંતરના પ્રમાણમાં મૂળથી તેમના અંતરને ગોઠવવા માટે થઈ શકે છે. મૂળની ઓળખ માટે સામાન્ય રીતે ઓછામાં ઓછા એક "આઉટગ્રુપ" ના ઇનપુટ ડેટામાં સમાવેશ કરવાની જરૂર પડે છે જે ફક્ત રસના ક્રમ સાથે દૂરથી સંબંધિત હોવાનું જાણીતું છે. તેનાથી વિપરીત, મૂળ વિનાના વૃક્ષો તેમના વંશ વિશે ધારણા કર્યા વિના ઇનપુટ સિક્વન્સ વચ્ચેના અંતર અને સંબંધોનું આલેખન કરે છે. મૂળ વગરનું વૃક્ષ હંમેશા મૂળ ધરાવતા વૃક્ષમાંથી ઉત્પન્ન થઈ શકે છે, પરંતુ મોલેક્યુલર ક્લોક પૂર્વધારણાની ધારણા જેવા વિચલન દર પર વધારાની માહિતી વિના મૂળને સામાન્ય રીતે મૂળ વગરના વૃક્ષ પર મૂકી શકાતું નથી. ઇનપુટ સિક્વન્સના આપેલ જૂથ માટે તમામ સંભવિત ફિલોજેનેટિક વૃક્ષોના સમૂહની વિક્ષિપ્ત રીતે વ્યાખ્યાયિત બહુ-પરિમાણીય "ટ્રી સ્પેસ" તરીકે કલ્પના કરી શકાય છે, જેના દ્વારા ઓપ્ટિમાઇઝેશન અલ્ગોરિધમ્સ દ્વારા શોધ માર્ગો શોધી શકાય છે. જો કે ઇનપુટ સિક્વન્સની બિન-તુચ્છ સંખ્યા માટે વૃક્ષોની કુલ સંખ્યાની ગણતરી વૃક્ષ ટોપોલોજીની વ્યાખ્યામાં વિવિધતા દ્વારા જટિલ બની શકે છે, તે હંમેશા સાચું છે કે આપેલ સંખ્યાબંધ ઇનપુટ્સ અને પરિમાણોની પસંદગી માટે મૂળ વગરના વૃક્ષો કરતાં વધુ મૂળ છે. મૂળ અને મૂળ વગરના ફિલોજેનેટિક વૃક્ષો બંનેને મૂળ અથવા મૂળ વગરના ફિલોજેનેટિક નેટવર્કમાં વધુ સામાન્યીકૃત કરી શકાય છે, જે સંકરણ અથવા આડી જનીન સ્થાનાંતરણ જેવી ઉત્ક્રાંતિ વિષયક ઘટનાઓના મોડેલિંગ માટે પરવાનગી આપે છે. કોડિંગ અક્ષરો અને હોમોલોજીને વ્યાખ્યાયિત કરવું મોર્ફોલોજિકલ ફિલોજેનેટિક્સમાં મૂળભૂત સમસ્યા એ મેટ્રિક્સની એસેમ્બલી છે જે દરેક ટેક્સામાંથી મેપિંગનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે જેની સરખામણી વર્ગીકરણ તરીકે ઉપયોગમાં લેવાતી દરેક ફેનોટાઇપિક લાક્ષણિકતાઓ માટે પ્રતિનિધિ માપ સાથે કરવામાં આવે છે. આ મેટ્રિક્સ બનાવવા માટે ઉપયોગમાં લેવાતા ફેનોટાઇપિક ડેટાના પ્રકારો સરખામણી કરવામાં આવતા વર્ગીકરણ પર આધાર રાખે છે; વ્યક્તિગત પ્રજાતિઓ માટે, તેમાં શરીરના સરેરાશ કદ, લંબાઈ અથવા ચોક્કસ હાડકાના કદ અથવા અન્ય ભૌતિક લક્ષણો અથવા વર્તણૂકીય અભિવ્યક્તિઓ પણ સામેલ હોઈ શકે છે. અલબત્ત, દરેક સંભવિત ફેનોટાઇપિક લાક્ષણિકતાને માપી શકાતી નથી અને વિશ્લેષણ માટે એન્કોડ કરી શકાતી નથી, તેથી કઈ લાક્ષણિકતાઓને માપવાની છે તેની પસંદગી એ પદ્ધતિમાં મુખ્ય અંતર્ગત અવરોધ છે. મેટ્રિક્સ માટે આધાર તરીકે કયા લક્ષણોનો ઉપયોગ કરવો તે નિર્ણય આવશ્યકપણે એક પૂર્વધારણાને રજૂ કરે છે કે પ્રજાતિ અથવા ઉચ્ચ વર્ગીકરણના કયા લક્ષણો ઉત્ક્રાંતિથી સંબંધિત છે. આકૃતિશાસ્ત્રીય અભ્યાસોને ફીનોટાઇપ્સના અભિસારી ઉત્ક્રાંતિના ઉદાહરણો દ્વારા ગૂંચવણમાં મૂકી શકાય છે. ઉપયોગી વર્ગોના નિર્માણમાં એક મોટો પડકાર એ છે કે ફીનોટાઇપની વિવિધતાના વિતરણમાં આંતર-ટેક્સોન ઓવરલેપની ઉચ્ચ સંભાવના છે. અશ્મિભૂત રેકોર્ડની ગેરહાજરી અથવા અપૂર્ણતાને કારણે મોર્ફોલોજિકલ વિશ્લેષણમાં લુપ્ત ટેક્સાનો સમાવેશ કરવો ઘણીવાર મુશ્કેલ હોય છે, પરંતુ ઉત્પાદિત વૃક્ષો પર નોંધપાત્ર અસર હોવાનું દર્શાવવામાં આવ્યું છે; એક અભ્યાસમાં માત્ર વાંદરાઓની લુપ્ત પ્રજાતિઓના સમાવેશથી મોર્ફોલોજીકલ રીતે વ્યુત્પન્ન વૃક્ષનું ઉત્પાદન થયું હતું જે મોલેક્યુલર ડેટામાંથી ઉત્પન્ન થયેલ વૃક્ષ સાથે સુસંગત હતું. કેટલાક ફેનોટાઇપિક વર્ગીકરણ, ખાસ કરીને ટેક્સાના અત્યંત વૈવિધ્યસભર જૂથોનું વિશ્લેષણ કરતી વખતે ઉપયોગમાં લેવાતા, અલગ અને અસંદિગ્ધ છે; ઉદાહરણ તરીકે, પૂંછડી ધરાવતા અથવા અભાવ ધરાવતા સજીવો તરીકે વર્ગીકરણ કરવું, મોટાભાગના કિસ્સાઓમાં સીધું છે, જેમ કે આંખો અથવા કરોડરજ્જુ જેવા લક્ષણોની ગણતરી કરવામાં આવે છે. જો કે, સતત બદલાતા ફેનોટાઇપિક માપનની સૌથી યોગ્ય રજૂઆત એ સામાન્ય ઉકેલ વિનાની વિવાદાસ્પદ સમસ્યા છે. એક સામાન્ય પદ્ધતિ એ છે કે રસના માપને ફક્ત બે અથવા વધુ વર્ગોમાં વર્ગીકૃત કરવામાં આવે છે, જે સતત અવલોકન કરાયેલ વિવિધતાને વિવેકપૂર્ણ રીતે વર્ગીકૃત કરી શકાય તેવું બનાવે છે (દા. ત., આપેલ કટઓફ કરતાં લાંબા હેમરસ હાડકાંવાળા તમામ ઉદાહરણોને એક રાજ્યના સભ્યો તરીકે સ્કોર કરવામાં આવે છે, અને તમામ સભ્યો જેમના હેમરસ હાડકાં કટઓફ કરતા ટૂંકા હોય છે તે બીજા રાજ્યના સભ્યો તરીકે સ્કોર કરવામાં આવે છે). આનું પરિણામ સરળતાથી હેરફેર કરાયેલ માહિતી સમૂહમાં પરિણમે છે પરંતુ વર્ગ વ્યાખ્યાઓ માટેના આધારના નબળા અહેવાલ માટે અને માપનના સતત ભારિત વિતરણનો ઉપયોગ કરતી પદ્ધતિઓની તુલનામાં માહિતીનો ત્યાગ કરવા માટે તેની ટીકા કરવામાં આવી છે. કારણ કે મોર્ફોલોજિકલ ડેટા એકત્રિત કરવા માટે અત્યંત શ્રમ-સઘન છે, પછી ભલે તે સાહિત્યના સ્રોતોમાંથી હોય કે ક્ષેત્રના અવલોકનોમાંથી, અગાઉ સંકલિત ડેટા મેટ્રિક્સનો ફરીથી ઉપયોગ અસામાન્ય નથી, જો કે આ મૂળ મેટ્રિક્સમાં ભૂલોને બહુવિધ વ્યુત્પન્ન વિશ્લેષણમાં ફેલાવી શકે છે. મોલેક્યુલર વિશ્લેષણ મોલેક્યુલર વિશ્લેષણમાં અક્ષર કોડિંગની સમસ્યા ખૂબ જ અલગ છે, કારણ કે જૈવિક અનુક્રમ ડેટામાં અક્ષરો તાત્કાલિક અને વિવેકપૂર્ણ રીતે વ્યાખ્યાયિત કરવામાં આવે છે-ડીએનએ અથવા આરએનએ અનુક્રમમાં અલગ ન્યુક્લિયોટાઇડ્સ અને પ્રોટીન અનુક્રમમાં અલગ એમિનો એસિડ. જો કે, બહુવિધ અનુક્રમ સંરેખણની અંતર્ગત મુશ્કેલીઓને કારણે સમરૂપતાને વ્યાખ્યાયિત કરવી પડકારજનક હોઈ શકે છે. આપેલ ગેપ્ડ એમ. એસ. એ. માટે, કેટલાક મૂળ ધરાવતા ફિલોજેનેટિક વૃક્ષોનું નિર્માણ કરી શકાય છે જે તેમના અર્થઘટનમાં બદલાય છે જેમાં ફેરફારો "પરિવર્તન" વિરુદ્ધ પૂર્વજોના અક્ષરો છે, અને કઈ ઘટનાઓ નિવેશ પરિવર્તન અથવા કાઢી નાખવાની પરિવર્તન છે. ઉદાહરણ તરીકે, અંતર વિસ્તાર સાથે માત્ર જોડી મુજબની ગોઠવણી આપવામાં આવે તો, તે નક્કી કરવું અશક્ય છે કે શું એક ક્રમ નિવેશ પરિવર્તન ધરાવે છે કે અન્યમાં કાઢી નાખવામાં આવે છે. એમ. એસ. એ. માં બિનજોડાણ અને બિનપરંપરાગત અંતર સાથે સમસ્યા વધી જાય છે. વ્યવહારમાં, વૃક્ષની ગણતરીમાં ઘોંઘાટીયા ડેટાને એકીકૃત કરવાનું ટાળવા માટે ગણતરી કરેલ સંરેખણના મોટા પ્રદેશોને ફિલોજેનેટિક વૃક્ષના નિર્માણમાં ડિસ્કાઉન્ટ આપવામાં આવી શકે 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 ની જરૂર પડે છે. અંતરને ઘણીવાર સંરેખિત સ્થાનો પર વિસંગતતાના અપૂર્ણાંક તરીકે વ્યાખ્યાયિત કરવામાં આવે છે, જેમાં અંતરાયોને કાં તો 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 ગોઠવણીના પ્રગતિશીલ અને પુનરાવર્તિત પ્રકારો માટેના આધાર તરીકે ઉપયોગમાં લેવાય છે. અંતર-મેટ્રિક્સ પદ્ધતિઓનો મુખ્ય ગેરલાભ એ છે કે સ્થાનિક ઉચ્ચ-વિવિધતા વિસ્તારો વિશેની માહિતીનો અસરકારક રીતે ઉપયોગ કરવામાં તેમની અસમર્થતા છે જે બહુવિધ સબટ્રીઝમાં દેખાય છે. 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. પડોશી-જોડાતી પડોશી-જોડાતી પદ્ધતિઓ ક્લસ્ટરિંગ મેટ્રિક તરીકે આનુવંશિક અંતરનો ઉપયોગ કરીને અનુક્રમ વિશ્લેષણ માટે સામાન્ય ક્લસ્ટર વિશ્લેષણ 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. 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. 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 માટેના 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. વ્યવહારમાં અંતર સુધારણા ત્યારે જ જરૂરી છે જ્યારે શાખાઓ વચ્ચે ઉત્ક્રાંતિ દર અલગ હોય. અલ્ગોરિધમનો બીજો ફેરફાર મદદરૂપ થઈ શકે છે, ખાસ કરીને કેન્દ્રિત અંતરના કિસ્સામાં (મહેરબાની કરીને માપનની ઘટનાની સાંદ્રતા અને પરિમાણીયતાના શ્રાપનો સંદર્ભ લો): તેમાં વર્ણવેલ ફેરફાર, અલ્ગોરિધમની કાર્યક્ષમતા અને તેની મજબૂતાઈમાં સુધારો કરવા માટે દર્શાવવામાં આવ્યો 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. મેક્સિમમ પાર્સિમોની મેક્સિમમ પાર્સિમોની (એમ. પી.) એ સંભવિત ફિલોજેનેટિક વૃક્ષને ઓળખવાની એક પદ્ધતિ છે જેમાં અવલોકન કરેલ ક્રમની માહિતીને સમજાવવા માટે ઉત્ક્રાંતિવાદી ઘટનાઓની સૌથી નાની કુલ સંખ્યાની જરૂર પડે છે. વૃક્ષોને ગુણાંક આપવાની કેટલીક રીતોમાં ચોક્કસ પ્રકારની ઉત્ક્રાંતિ ઘટનાઓ સાથે સંકળાયેલ "કિંમત" નો પણ સમાવેશ થાય છે અને સૌથી ઓછી કુલ કિંમત સાથે વૃક્ષને શોધવાનો પ્રયાસ કરે છે. આ એવા કિસ્સાઓમાં ઉપયોગી અભિગમ છે જ્યાં દરેક સંભવિત પ્રકારની ઘટના સમાન રીતે સંભવ નથી-ઉદાહરણ તરીકે, જ્યારે ચોક્કસ ન્યુક્લિયોટાઇડ્સ અથવા એમિનો એસિડ અન્ય કરતા વધુ પરિવર્તનશીલ હોવાનું જાણીતું હોય. સૌથી અસ્પષ્ટ વૃક્ષને ઓળખવાની સૌથી નિષ્કપટ રીત સરળ ગણતરી છે-દરેક સંભવિત વૃક્ષને એક પછી એક ધ્યાનમાં લેવું અને સૌથી નાના ગુણ સાથે વૃક્ષની શોધ કરવી. જો કે, આ પ્રમાણમાં ઓછી સંખ્યામાં અનુક્રમ અથવા પ્રજાતિઓ માટે જ શક્ય છે કારણ કે સૌથી વધુ અસ્પષ્ટ વૃક્ષને ઓળખવાની સમસ્યા એન. પી.-હાર્ડ તરીકે ઓળખાય છે; પરિણામે સમૂહમાં શ્રેષ્ઠ ન હોય તો પણ, અત્યંત અસ્પષ્ટ વૃક્ષને શોધવા માટે ઓપ્ટિમાઇઝેશન માટે સંખ્યાબંધ સંશોધનાત્મક શોધ પદ્ધતિઓ વિકસાવવામાં આવી છે. આવી મોટાભાગની પદ્ધતિઓમાં વૃક્ષની પુનઃગોઠવણીના માપદંડ પર કામ કરતી સૌથી તીવ્ર વંશ-શૈલી લઘુતમ પદ્ધતિનો સમાવેશ થાય છે. શાખા અને બાઉન્ડ અલ્ગોરિધમ એ એક સામાન્ય પદ્ધતિ છે જેનો ઉપયોગ 1980 ના દાયકાની શરૂઆતમાં ફિલોજેનેટિક્સ પર પ્રથમ વખત લાગુ કરવામાં આવેલી એન. પી.-હાર્ડ સમસ્યાઓના નજીકના શ્રેષ્ઠ ઉકેલો માટે શોધની કાર્યક્ષમતા વધારવા માટે થાય છે. શાખા અને બાઉન્ડ ખાસ કરીને જાતિજન્ય વૃક્ષના નિર્માણ માટે સારી રીતે અનુકૂળ છે કારણ કે તેમાં સ્વાભાવિક રીતે સમસ્યાને વૃક્ષની રચનામાં વહેંચવાની જરૂર પડે છે કારણ કે તે સમસ્યાની જગ્યાને નાના પ્રદેશોમાં વિભાજિત કરે છે. તેનું નામ સૂચવે છે તેમ, તેને ઇનપુટ તરીકે શાખા નિયમ (ફિલોજેનેટિક્સના કિસ્સામાં, વૃક્ષમાં આગામી પ્રજાતિઓ અથવા ક્રમનો ઉમેરો) અને બાઉન્ડ (એક નિયમ જે શોધ જગ્યાના ચોક્કસ પ્રદેશોને વિચારણાથી બાકાત રાખે છે, આમ એમ ધારીને કે શ્રેષ્ઠ ઉકેલ તે પ્રદેશ પર કબજો કરી શકતો નથી) બંનેની જરૂર પડે છે. સારી મર્યાદાને ઓળખવી એ ફિલોજેનેટિક્સ માટે અલ્ગોરિધમનો ઉપયોગ કરવાનું સૌથી પડકારજનક પાસું છે. બાઉન્ડને વ્યાખ્યાયિત કરવાની એક સરળ રીત એ છે કે વૃક્ષ દીઠ માન્ય ઉત્ક્રાંતિ ફેરફારોની મહત્તમ સંખ્યા. ઝારકિખના નિયમો તરીકે ઓળખાતા માપદંડોનો સમૂહ તમામ ઉમેદવાર "સૌથી અસ્પષ્ટ" વૃક્ષો દ્વારા વહેંચાયેલી લાક્ષણિકતાઓને વ્યાખ્યાયિત કરીને શોધની જગ્યાને ગંભીર રીતે મર્યાદિત કરે છે. બે સૌથી મૂળભૂત નિયમો માટે એક બિનજરૂરી ક્રમ સિવાયના તમામને દૂર કરવાની જરૂર છે (એવા કિસ્સાઓમાં કે જ્યાં બહુવિધ અવલોકનોએ સમાન માહિતી ઉત્પન્ન કરી હોય) અને પાત્ર સાઇટ્સને દૂર કરવાની જરૂર છે કે જેના પર ઓછામાં ઓછી બે પ્રજાતિઓમાં બે અથવા વધુ સ્થિતિઓ થતી નથી. આદર્શ પરિસ્થિતિઓમાં આ નિયમો અને તેમની સાથે સંકળાયેલ અલ્ગોરિધમ વૃક્ષને સંપૂર્ણપણે વ્યાખ્યાયિત કરશે. સનકોફ-મોરેલ-સેડરગ્રેન અલ્ગોરિધમ ન્યુક્લિઓટાઇડ સિક્વન્સ માટે એક સાથે એમ. એસ. એ. અને ફિલોજેનેટિક વૃક્ષનું ઉત્પાદન કરવાની પ્રથમ પ્રકાશિત પદ્ધતિઓમાંની એક હતી. આ પદ્ધતિ સ્કોરિંગ કાર્ય સાથે જોડાણમાં મહત્તમ પારસીમોની ગણતરીનો ઉપયોગ કરે છે જે અંતરાયો અને વિસંગતતાઓને દંડ આપે છે, જેથી વૃક્ષની તરફેણ કરે છે જે આવી ઘટનાઓની ન્યૂનતમ સંખ્યાને રજૂ કરે છે (વૈકલ્પિક દૃષ્ટિકોણ એવું માને છે કે તરફેણ કરવા માટેના વૃક્ષો તે છે જે મહત્તમ માત્રામાં અનુક્રમ સમાનતા છે જેને સમરૂપતા તરીકે અર્થઘટન કરી શકાય છે, એક દૃષ્ટિકોણ જે વિવિધ શ્રેષ્ઠ વૃક્ષો તરફ દોરી શકે છે). વૃક્ષના આંતરિક ગાંઠો પર આરોપિત સિક્વન્સને સ્કોર કરવામાં આવે છે અને દરેક સંભવિત વૃક્ષના તમામ ગાંઠો પર સારાંશ આપવામાં આવે છે. સૌથી ઓછો સ્કોર કરનાર વૃક્ષનો સરવાળો સ્કોરિંગ કાર્યને ધ્યાનમાં રાખીને શ્રેષ્ઠ વૃક્ષ અને શ્રેષ્ઠ એમ. એસ. એ. બંને પ્રદાન કરે છે. કારણ કે આ પદ્ધતિ અત્યંત ગણતરીત્મક રીતે સઘન છે, એક અંદાજિત પદ્ધતિ જેમાં આંતરિક સંરેખણ માટેના પ્રારંભિક અનુમાનને એક સમયે એક નોડમાં શુદ્ધ કરવામાં આવે છે. સંપૂર્ણ અને અંદાજિત સંસ્કરણ બંને વ્યવહારમાં ગતિશીલ પ્રોગ્રામિંગ દ્વારા ગણવામાં આવે છે. MALIGN અને POY વધુ તાજેતરની ફિલોજેનેટિક વૃક્ષ/MSA પદ્ધતિઓ ઉચ્ચ-સ્કોરિંગ વૃક્ષોને અલગ કરવા માટે હ્યુરિસ્ટિક્સનો ઉપયોગ કરે છે, પરંતુ જરૂરી નથી કે શ્રેષ્ઠ વૃક્ષો હોય. MALIGN પદ્ધતિ ક્લેડોગ્રામ સ્કોરને મહત્તમ કરીને બહુવિધ સંરેખણની ગણતરી કરવા માટે મહત્તમ-પારસીમોની તકનીકનો ઉપયોગ કરે છે, અને તેના સાથી POY એક પુનરાવર્તિત પદ્ધતિનો ઉપયોગ કરે છે જે અનુરૂપ MSA માં સુધારાઓ સાથે ફિલોજેનેટિક વૃક્ષના ઓપ્ટિમાઇઝેશનને જોડે છે. જો કે, ઓછામાં ઓછી ઉત્ક્રાંતિ ઘટનાઓને પ્રતિબિંબિત કરતા વૃક્ષોના ઇરાદાપૂર્વકના નિર્માણને કારણે ઉત્ક્રાંતિ પૂર્વધારણાઓના નિર્માણમાં આ પદ્ધતિઓના ઉપયોગની પક્ષપાતી તરીકે ટીકા કરવામાં આવી છે. આનો, બદલામાં, એ દ્રષ્ટિકોણ દ્વારા વિરોધ કરવામાં આવ્યો છે કે આવી પદ્ધતિઓને વૃક્ષો શોધવા માટેના સંશોધનાત્મક અભિગમો તરીકે જોવી જોઈએ જે અનુક્રમ સમાનતાની માત્રાને મહત્તમ કરે છે જેને સમરૂપતા તરીકે અર્થઘટન કરી શકાય છે. મહત્તમ સંભાવના પદ્ધતિ ચોક્કસ સંભવિત ફિલોજેનેટિક વૃક્ષોને સંભાવનાઓ સોંપવા માટે સંભાવના વિતરણનું અનુમાન કરવા માટે પ્રમાણભૂત આંકડાકીય તકનીકોનો ઉપયોગ કરે છે. આ પદ્ધતિમાં ચોક્કસ પરિવર્તનની સંભાવનાનું મૂલ્યાંકન કરવા માટે અવેજી મોડેલની જરૂર પડે છે; આશરે, એક વૃક્ષ કે જેને અવલોકન કરાયેલ ફિલોજેનીને સમજાવવા માટે આંતરિક ગાંઠો પર વધુ પરિવર્તનની જરૂર હોય તેને ઓછી સંભાવના તરીકે મૂલ્યાંકન કરવામાં આવશે. આ વ્યાપક રીતે મહત્તમ-પારસીમોની પદ્ધતિ જેવું જ છે, પરંતુ મહત્તમ સંભાવના બંને વંશજો અને સ્થળોમાં ઉત્ક્રાંતિના વિવિધ દરને મંજૂરી આપીને વધારાની આંકડાકીય લવચીકતાને મંજૂરી આપે છે. હકીકતમાં, આ પદ્ધતિ માટે જરૂરી છે કે વિવિધ સ્થળોએ અને વિવિધ વંશજોની સાથે ઉત્ક્રાંતિ આંકડાકીય રીતે સ્વતંત્ર હોવી જોઈએ. મહત્તમ સંભાવના આમ દૂરના સંબંધિત ક્રમના વિશ્લેષણ માટે સારી રીતે અનુકૂળ છે, પરંતુ તેની એન. પી.-કઠિનતાને કારણે ગણતરી કરવા માટે તે ગણતરીત્મક રીતે અવ્યવહારુ હોવાનું માનવામાં આવે છે. "કાપણી" અલ્ગોરિધમ, ગતિશીલ પ્રોગ્રામિંગનો એક પ્રકાર, ઘણીવાર સબટ્રીઝની સંભાવનાની અસરકારક રીતે ગણતરી કરીને શોધ જગ્યાને ઘટાડવા માટે વપરાય છે. આ પદ્ધતિ "રેખીય" રીતે દરેક સાઇટ માટેની સંભાવનાની ગણતરી કરે છે, જે નોડથી શરૂ થાય છે, જેના માત્ર વંશજો પાંદડા (એટલે કે, વૃક્ષની ટીપ્સ) છે અને નેસ્ટેડ સેટમાં "તળિયે" નોડ તરફ પાછળની તરફ કામ કરે છે. જો કે, પદ્ધતિ દ્વારા ઉત્પાદિત વૃક્ષો માત્ર ત્યારે જ મૂળ ધરાવે છે જો અવેજી મોડેલ ઉલટાવી ન શકાય તેવું હોય, જે સામાન્ય રીતે જૈવિક પ્રણાલીઓ માટે સાચું નથી. મહત્તમ-આજીવિકા વૃક્ષની શોધમાં શાખા લંબાઈ ઓપ્ટિમાઇઝેશન ઘટકનો પણ સમાવેશ થાય છે જે અલ્ગોરિધમથી સુધારવું મુશ્કેલ છે; સામાન્ય વૈશ્વિક ઓપ્ટિમાઇઝેશન સાધનો જેમ કે ન્યૂટન-રેફસન પદ્ધતિનો ઘણીવાર ઉપયોગ થાય છે. કેટલાક સાધનો કે જે વેરિઅન્ટ એલેલિક ફ્રિક્વન્સી ડેટા (વી. એ. એફ.) માંથી ફિલોજેનેટિક વૃક્ષોનું અનુમાન લગાવવાની મહત્તમ સંભાવનાનો ઉપયોગ કરે છે તેમાં એન્સટ્રી અને સી. આઈ. ટી. યુ. પી. નો સમાવેશ થાય છે. બાયેસિયન અનુમાનનો ઉપયોગ મહત્તમ સંભાવના પદ્ધતિઓ સાથે નજીકથી સંબંધિત રીતે ફિલોજેનેટિક વૃક્ષો બનાવવા માટે થઈ શકે છે. બાયેસિયન પદ્ધતિઓ સંભવિત વૃક્ષોનું પૂર્વ સંભાવના વિતરણ ધારે છે, જે ડેટામાંથી પેદા થઈ શકે તેવા તમામ સંભવિત વૃક્ષોમાંથી કોઈપણ એક વૃક્ષની સંભાવના હોઈ શકે છે, અથવા તે ધારણા પરથી મેળવેલ વધુ વ્યવહારદક્ષ અંદાજ હોઈ શકે છે કે વિચલનની ઘટનાઓ જેવી કે વિશિષ્ટતા સ્ટોકેસ્ટિક પ્રક્રિયાઓ તરીકે થાય છે. પૂર્વ વિતરણની પસંદગી એ બાયેસિયન-અનુમાન ફિલોજેનેટિક્સ પદ્ધતિઓના વપરાશકર્તાઓ વચ્ચે વિવાદનો મુદ્દો છે. બાયેસિયન પદ્ધતિઓના અમલીકરણમાં સામાન્ય રીતે માર્કોવ સાંકળ મોન્ટે કાર્લો સેમ્પલિંગ અલ્ગોરિધમ્સનો ઉપયોગ થાય છે, જો કે ચાલ સમૂહની પસંદગી બદલાય છે; બાયેસિયન ફિલોજેનેટિક્સમાં ઉપયોગમાં લેવાતી પસંદગીઓમાં દરેક તબક્કે સૂચિત વૃક્ષના પર્ણ ગાંઠોને ગોળાકાર રીતે ક્રમબદ્ધ કરવા અને બે સંબંધિત વૃક્ષો વચ્ચે રેન્ડમ આંતરિક ગાંઠોના વંશજ સબટ્રીઝને અદલાબદલી કરવાનો સમાવેશ થાય છે. ફિલોજેનેટિક્સમાં બાયેસિયન પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ વિવાદાસ્પદ રહ્યો છે, મોટે ભાગે ચાલ સમૂહની પસંદગીના અપૂર્ણ સ્પષ્ટીકરણ, સ્વીકૃતિ માપદંડ અને પ્રકાશિત કાર્યમાં પૂર્વ વિતરણને કારણે. બાયેસિયન પદ્ધતિઓ સામાન્ય રીતે પારસીમોની-આધારિત પદ્ધતિઓ કરતાં શ્રેષ્ઠ હોવાનું માનવામાં આવે છે; તેઓ મહત્તમ સંભાવના તકનીકો કરતાં લાંબા-શાખા આકર્ષણ માટે વધુ સંવેદનશીલ હોઈ શકે છે, જો કે તેઓ ગુમ થયેલ માહિતીને વધુ સારી રીતે સમાવવા માટે સક્ષમ છે. જ્યારે સંભાવના પદ્ધતિઓ વૃક્ષને શોધે છે જે માહિતીની સંભાવનાને મહત્તમ કરે છે, ત્યારે બાયેસિયન અભિગમ પશ્ચાદવર્તી વિતરણ પર ચિત્ર બનાવીને, સૌથી વધુ સંભવિત ક્લેડ્સનું પ્રતિનિધિત્વ કરતા વૃક્ષને પુનઃપ્રાપ્ત કરે છે. જો કે, ક્લેડ્સની પશ્ચાદવર્તી સંભાવનાના અંદાજો (તેમના 'આધાર' ને માપવા) ખૂબ વ્યાપક હોઈ શકે છે, ખાસ કરીને ક્લેડ્સમાં જે ખૂબ જ સંભવિત નથી. જેમ કે, પશ્ચાદવર્તી સંભાવનાનો અંદાજ કાઢવા માટે અન્ય પદ્ધતિઓ આગળ મૂકવામાં આવી છે. કેટલાક સાધનો કે જે વિવિધ એલેલિક ફ્રિક્વન્સી ડેટા (વી. એ. એફ.) માંથી ફિલોજેનેટિક વૃક્ષોનું અનુમાન કરવા માટે બાયેસિયન અનુમાનનો ઉપયોગ કરે છે તેમાં કેનોપી, ઇ. એક્સ. એ. સી. ટી. અને ફીલો ડબલ્યુ. જી. એસ. નો સમાવેશ થાય છે. મોડેલ પસંદગી મોલેક્યુલર ફિલોજેનેટિક્સ પદ્ધતિઓ વ્યાખ્યાયિત અવેજી મોડેલ પર આધાર રાખે છે જે અભ્યાસ કરવામાં આવતા જનીન અથવા એમિનો એસિડ સિક્વન્સ સાથે વિવિધ સ્થળોએ પરિવર્તનના સંબંધિત દર વિશેની પૂર્વધારણાને એન્કોડ કરે છે. તેમના સૌથી સરળ રીતે, અવેજી મોડેલો ન્યુક્લિયોટાઇડ ક્રમમાં સંક્રમણો અને સંક્રમણોના દરમાં તફાવતોને સુધારવાનું લક્ષ્ય રાખે છે. અવેજી મોડેલોનો ઉપયોગ એ હકીકતને કારણે જરૂરી છે કે બે સિક્વન્સ વચ્ચેનું આનુવંશિક અંતર બે સિક્વન્સ એકબીજાથી અલગ થયા પછી ટૂંકા સમય માટે જ રેખીય રીતે વધે છે (વૈકલ્પિક રીતે, અંતર એકીકરણના થોડા સમય પહેલા જ રેખીય હોય છે). વિચલન પછી જેટલો લાંબો સમય લાગે છે, તેટલી જ શક્યતા છે કે એક જ ન્યુક્લિયોટાઇડ સાઇટ પર બે પરિવર્તન થાય છે. સરળ આનુવંશિક અંતરની ગણતરીઓ આમ ઉત્ક્રાંતિના ઇતિહાસમાં થયેલી પરિવર્તનની ઘટનાઓની સંખ્યાને ઓછી ગણશે. આ ઓછી ગણતરીની હદ વિચલન પછી વધતા સમય સાથે વધે છે, જે લાંબા શાખા આકર્ષણની ઘટના તરફ દોરી શકે છે, અથવા નજીકથી સંબંધિત બે દૂરથી સંબંધિત પરંતુ એકરૂપ રીતે વિકસતા ક્રમની ખોટી ગોઠવણી તરફ દોરી શકે છે. મહત્તમ પારસીમોની પદ્ધતિ ખાસ કરીને આ સમસ્યા માટે સંવેદનશીલ છે કારણ કે તે ઓછામાં ઓછી સંખ્યાબંધ અલગ ઉત્ક્રાંતિ ઘટનાઓનું પ્રતિનિધિત્વ કરતા વૃક્ષની સ્પષ્ટ શોધ કરે છે. મોડેલોના પ્રકાર બધા અવેજી મોડેલો અનુક્રમમાં રજૂ થયેલ સ્થિતિના દરેક સંભવિત ફેરફારને વજનનો સમૂહ સોંપે છે. સૌથી સામાન્ય મોડેલ પ્રકારો પરોક્ષ રીતે ઉલટાવી શકાય તેવા છે કારણ કે તેઓ સમાન વજનને સોંપે છે, ઉદાહરણ તરીકે, G> C ન્યુક્લિયોટાઇડ પરિવર્તનને C> G પરિવર્તન તરીકે. સૌથી સરળ શક્ય મોડેલ, જ્યૂક્સ-કેન્ટોર મોડેલ, આપેલ ન્યુક્લિયોટાઇડ બેઝ માટે સ્થિતિના દરેક સંભવિત પરિવર્તન માટે સમાન સંભાવના સોંપે છે. કોઈપણ બે અલગ ન્યુક્લિયોટાઇડ્સ વચ્ચેના ફેરફારનો દર એકંદર અવેજી દરનો એક તૃતીયાંશ હશે. વધુ અદ્યતન મોડેલો સંક્રમણો અને સંક્રમણો વચ્ચે તફાવત કરે છે. સૌથી સામાન્ય શક્ય સમય-ઉલટાવી શકાય તેવું મોડેલ, જેને જી. ટી. આર. મોડેલ કહેવાય છે, તેમાં છ પરિવર્તન દર પરિમાણો છે. સામાન્ય 12-પરિમાણ મોડેલ તરીકે ઓળખાતું વધુ સામાન્યીકૃત મોડેલ સમય-પરિવર્તનશીલતાને તોડે છે, આનુવંશિક અંતરની ગણતરીમાં ઘણી વધારાની જટિલતાની કિંમત પર જે બહુવિધ વંશજો વચ્ચે સુસંગત છે. આ વિષય પરની એક સંભવિત વિવિધતા દરને સમાયોજિત કરે છે જેથી એકંદર જી. સી. સામગ્રી-ડીએનએ ડબલ હેલિક્સ સ્થિરતાનું એક મહત્વપૂર્ણ માપ-સમય જતાં બદલાય. નમૂનાઓ ઇનપુટ ક્રમમાં સ્થિતિ સાથે દરની વિવિધતા માટે પણ પરવાનગી આપી શકે છે. આવી વિવિધતાનું સૌથી સ્પષ્ટ ઉદાહરણ પ્રોટીન-કોડિંગ જનીનોમાં ન્યુક્લિયોટાઇડ્સની ગોઠવણીમાંથી ત્રણ-બેઝ કોડોન્સમાં અનુસરે છે. જો ઓપન રીડિંગ ફ્રેમ (ORF) નું સ્થાન જાણીતું હોય, તો કોડનની અંદર આપેલ સ્થળની સ્થિતિ માટે પરિવર્તનના દરને સમાયોજિત કરી શકાય છે, કારણ કે તે જાણીતું છે કે વોબલ બેઝ પેરિંગ આનુવંશિક કોડમાં કોડનના અર્થને અસર કર્યા વિના આપેલ કોડનના ત્રીજા ન્યુક્લિયોટાઇડમાં ઉચ્ચ પરિવર્તન દર માટે પરવાનગી આપી શકે છે. ઓછી પૂર્વધારણા-સંચાલિત ઉદાહરણ કે જે ORF ઓળખ પર આધાર રાખતું નથી તે ફક્ત દરેક સ્થળને પૂર્વનિર્ધારિત વિતરણ, ઘણીવાર ગામા વિતરણ અથવા લોગ-સામાન્ય વિતરણમાંથી અવ્યવસ્થિત રીતે દોરવામાં આવેલા દરને સોંપે છે. છેવટે, દરની વિવિધતાનો વધુ રૂઢિચુસ્ત અંદાજ જે કોવેરિયન પદ્ધતિ તરીકે ઓળખાય છે તે દરમાં ઓટોકોરેટેડ ફેરફારોને મંજૂરી આપે છે, જેથી આપેલ સાઇટનો પરિવર્તન દર સાઇટ્સ અને વંશમાં સહસંબંધિત હોય. શ્રેષ્ઠ મોડેલ પસંદ કરવું યોગ્ય મોડેલની પસંદગી સારા ફિલોજેનેટિક વિશ્લેષણના ઉત્પાદન માટે મહત્વપૂર્ણ છે, બંને કારણ કે જ્યારે તેમની અંતર્ગત ધારણાઓનું ઉલ્લંઘન કરવામાં આવે ત્યારે અન્ડરપેરામેટરાઈઝ્ડ અથવા વધુ પડતા પ્રતિબંધિત મોડેલો અસામાન્ય વર્તન પેદા કરી શકે છે, અને કારણ કે વધુ પડતા જટિલ અથવા વધુ પડતા પેરામેટરાઈઝ્ડ મોડેલો ગણતરીત્મક રીતે ખર્ચાળ હોય છે અને પરિમાણો વધુ પડતા યોગ્ય હોઈ શકે છે. મોડેલની પસંદગીની સૌથી સામાન્ય પદ્ધતિ સંભાવના ગુણોત્તર પરીક્ષણ (એલ. આર. ટી.) છે, જે સંભાવના અંદાજ ઉત્પન્ન કરે છે જેને મોડેલ અને ઇનપુટ ડેટા વચ્ચે "યોગ્યતાની ભલાઈ" ના માપ તરીકે અર્થઘટન કરી શકાય છે. જો કે, આ પરિણામોનો ઉપયોગ કરવામાં કાળજી લેવી આવશ્યક છે, કારણ કે વધુ પરિમાણો સાથે વધુ જટિલ મોડેલમાં હંમેશા સમાન મોડેલના સરળીકૃત સંસ્કરણ કરતાં વધુ સંભાવના હશે, જે વધુ પડતા જટિલ મોડેલોની નિષ્કપટ પસંદગી તરફ દોરી શકે છે. આ કારણોસર મોડેલ પસંદગી કોમ્પ્યુટર પ્રોગ્રામ્સ સૌથી સરળ મોડેલ પસંદ કરશે જે વધુ જટિલ અવેજી મોડેલો કરતાં નોંધપાત્ર રીતે ખરાબ નથી. એલ. આર. ટી. નો નોંધપાત્ર ગેરલાભ એ છે કે મોડેલો વચ્ચે જોડી મુજબની સરખામણીઓની શ્રેણી બનાવવાની જરૂરિયાત છે; એવું દર્શાવવામાં આવ્યું છે કે જે ક્રમમાં મોડેલોની સરખામણી કરવામાં આવે છે તે આખરે પસંદ કરાયેલ મોડેલ પર મોટી અસર કરે છે. વૈકલ્પિક મોડેલ પસંદગી પદ્ધતિ અકાઈકે માહિતી માપદંડ (AIC) છે, જે ઔપચારિક રીતે સાચા મોડેલ અને પરીક્ષણ કરવામાં આવતા મોડેલ વચ્ચેના કુલબેક-લીબલર વિચલનનો અંદાજ છે. તેને વધુ પડતા પરિમાણિત મોડેલોને દંડ આપવા માટે સુધારણા પરિબળ સાથે સંભાવના અંદાજ તરીકે અર્થઘટન કરી શકાય છે. એ. આઈ. સી. ની ગણતરી જોડીને બદલે વ્યક્તિગત મોડેલ પર કરવામાં આવે છે, તેથી તે જે ક્રમમાં મોડેલોનું મૂલ્યાંકન કરવામાં આવે છે તેનાથી સ્વતંત્ર છે. સંબંધિત વિકલ્પ, બાયેસિયન માહિતી માપદંડ (બી. આઈ. સી.), સમાન મૂળભૂત અર્થઘટન ધરાવે છે પરંતુ જટિલ મોડેલોને વધુ ભારે દંડ આપે છે. ફિલોજેની પુનર્નિર્માણ માટે સૌથી યોગ્ય મોડેલ નક્કી કરવું એ અસંખ્ય ઉત્ક્રાંતિ અભ્યાસોમાં મૂળભૂત પગલું છે. જો કે, મોડેલની પસંદગી માટેના વિવિધ માપદંડો ચર્ચા તરફ દોરી રહ્યા છે કે કયા માપદંડને પ્રાધાન્ય આપવામાં આવે છે. તાજેતરમાં એવું દર્શાવવામાં આવ્યું છે કે, જ્યારે ટોપોલોજી અને પૂર્વજોની શ્રેણીનું પુનર્નિર્માણ ઇચ્છિત પરિણામ છે, ત્યારે બીજા પર એક માપદંડ પસંદ કરવો નિર્ણાયક નથી. તેના બદલે, સૌથી જટિલ ન્યુક્લિયોટાઇડ અવેજી મોડેલ, GTR + I + G નો ઉપયોગ વૃક્ષ ટોપોલોજી અને પૂર્વજોના ક્રમના અનુમાન માટે સમાન પરિણામો તરફ દોરી જાય છે. ડીએનએ/એમિનો એસિડ સંલગ્ન અનુક્રમ એસેમ્બલી, બહુવિધ અનુક્રમ સંરેખણ, મોડેલ-પરીક્ષણ (શ્રેષ્ઠ-ફિટિંગ અવેજી મોડેલોનું પરીક્ષણ) અને મહત્તમ સંભાવના અને બાયેસિયન અનુમાનનો ઉપયોગ કરીને ફિલોજેની પુનર્નિર્માણ સહિત ફિલોજેનેટિક વૃક્ષોના નિર્માણ પર એક વ્યાપક પગલું-દર-પગલા પ્રોટોકોલ, પ્રોટોકોલ એક્સચેન્જમાં ઉપલબ્ધ છે. કોઈ પણ વ્યક્તિ બહુ-પરિમાણીય સ્કેલિંગ તકનીકનો ઉપયોગ કરી શકે છે, જેને 3D માં સિક્વન્સ માટે ક્લસ્ટરિંગ પરિણામની કલ્પના કરવા માટે પરિમાણમાં ઘટાડો કરવા માટે ઇન્ટરપોલેટિવ જોઇનિંગ કહેવાય છે, અને પછી ક્લસ્ટરિંગ પરિણામ પર ફિલોજેનેટિક ટ્રીનો નકશો બનાવી શકે છે. વધુ સારા વૃક્ષનો સામાન્ય રીતે ક્લસ્ટરિંગ પરિણામ સાથે વધુ સહસંબંધ હોય છે. વૃક્ષ આધારનું મૂલ્યાંકન તમામ આંકડાકીય વિશ્લેષણની જેમ, પાત્રની માહિતીમાંથી જાતિજનનના અંદાજ માટે આત્મવિશ્વાસનું મૂલ્યાંકન જરૂરી છે. ફિલોજેનેટિક વૃક્ષ માટે આધારની માત્રાને ચકાસવા માટે સંખ્યાબંધ પદ્ધતિઓ અસ્તિત્વમાં છે, કાં તો ફિલોજેની (નોડલ આધાર) માં દરેક પેટા વૃક્ષ માટેના આધારનું મૂલ્યાંકન કરીને અથવા ફિલોજેની અન્ય સંભવિત વૃક્ષો (વૈકલ્પિક વૃક્ષ પૂર્વધારણા પરીક્ષણો) થી નોંધપાત્ર રીતે અલગ છે કે કેમ તેનું મૂલ્યાંકન કરીને. નોડલ આધાર વૃક્ષ આધારનું મૂલ્યાંકન કરવાની સૌથી સામાન્ય પદ્ધતિ વૃક્ષ પરના દરેક નોડ માટે આંકડાકીય આધારનું મૂલ્યાંકન કરવાની છે. લાક્ષણિક રીતે, ખૂબ જ ઓછા આધારવાળા નોડને વધુ વિશ્લેષણમાં માન્ય ગણવામાં આવતા નથી, અને ક્લેડની અંદરના સંબંધો વણઉકેલાયેલા છે તે સૂચવવા માટે દૃષ્ટિની રીતે તેને પોલીટોમીમાં તોડી શકાય છે. સર્વસંમતિ વૃક્ષ નોડલ સમર્થનનું મૂલ્યાંકન કરવા માટેની ઘણી પદ્ધતિઓમાં બહુવિધ ફિલોજેનીઝનો સમાવેશ થાય છે. સર્વસંમતિનું વૃક્ષ વૃક્ષોના સમૂહમાં વહેંચાયેલા ગાંઠોને સારાંશ આપે છે. * કડક સર્વસંમતિમાં, દરેક વૃક્ષમાં જોવા મળતા * માત્ર ગાંઠો દર્શાવવામાં આવે છે, અને બાકીના વણઉકેલાયેલી પોલીટોમીમાં તૂટી જાય છે. ઓછી રૂઢિચુસ્ત પદ્ધતિઓ, જેમ કે * બહુમતી-નિયમ સર્વસંમતિ * વૃક્ષ, એવા ગાંઠોને ધ્યાનમાં લે છે જે વિચારણા હેઠળના વૃક્ષોની આપેલ ટકાવારી (જેમ કે ઓછામાં ઓછા 50 ટકા) દ્વારા સમર્થિત હોય. ઉદાહરણ તરીકે, મહત્તમ પાર્સિમોની વિશ્લેષણમાં, સમાન પાર્સિમોની સ્કોર ધરાવતા ઘણા વૃક્ષો હોઈ શકે છે. એક કડક સર્વસંમતિ વૃક્ષ બતાવશે કે તમામ સમાન પારસીમોનિયસ વૃક્ષોમાં કયા ગાંઠો જોવા મળે છે અને કયા ગાંઠો અલગ પડે છે. સર્વસંમતિ વૃક્ષોનો ઉપયોગ બાયેસિયન અનુમાન (નીચે જુઓ) સાથે પુનઃનિર્મિત ફિલોજેનીઝ પરના સમર્થનનું મૂલ્યાંકન કરવા માટે પણ થાય છે. આંકડાશાસ્ત્રમાં, બૂટસ્ટ્રેપ એ મૂળ ડેટાની સ્યુડોરેપ્લિકેશનનો ઉપયોગ કરીને અજ્ઞાત વિતરણ ધરાવતા ડેટાની પરિવર્તનશીલતાનું અનુમાન લગાવવાની એક પદ્ધતિ છે. ઉદાહરણ તરીકે, 100 ડેટા પોઇન્ટ્સનો સમૂહ આપવામાં આવે તો, સ્યુડોરેપ્લિકેટ એ સમાન કદ (100 પોઇન્ટ) નો ડેટા સમૂહ છે, જે મૂળ ડેટામાંથી અવ્યવસ્થિત રીતે નમૂના લેવામાં આવે છે, જેમાં તેને બદલવામાં આવે છે. એટલે કે, દરેક મૂળ ડેટા પોઇન્ટ સ્યુડોરેપ્લિકેટમાં એક કરતા વધુ વખત રજૂ થઈ શકે છે, અથવા બિલકુલ નહીં. આંકડાકીય સમર્થનમાં મૂલ્યાંકનનો સમાવેશ થાય છે કે શું મૂળ માહિતી સ્યુડોરપ્લિકેટ્સના મોટા સમૂહ સમાન ગુણધર્મો ધરાવે છે કે કેમ. ફિલોજેનેટિક્સમાં, બુટસ્ટ્રેપિંગ અક્ષર મેટ્રિક્સના સ્તંભોનો ઉપયોગ કરીને હાથ ધરવામાં આવે છે. દરેક સ્યુડોરેપ્લિકેટમાં સમાન સંખ્યામાં પ્રજાતિઓ (પંક્તિઓ) અને અક્ષરો (કૉલમ) હોય છે, જે મૂળ મેટ્રિક્સમાંથી અવ્યવસ્થિત રીતે નમૂના લેવામાં આવે છે, જેમાં રિપ્લેસમેન્ટ હોય છે. દરેક સ્યુડોરપ્લિકેટમાંથી ફિલોજેનીનું પુનઃનિર્માણ કરવામાં આવે છે, જેમાં મૂળ માહિતીમાંથી ફિલોજેનીનું પુનર્નિર્માણ કરવા માટે સમાન પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે. ફિલોજેની પરના દરેક નોડ માટે, નોડલ આધાર એ તે નોડ ધરાવતા સ્યુડોરપ્લિકેટ્સની ટકાવારી છે. બૂટસ્ટ્રેપ પરીક્ષણની આંકડાકીય કઠોરતાનું જાણીતા ઉત્ક્રાંતિ ઇતિહાસ સાથે વાયરલ વસ્તીનો ઉપયોગ કરીને પ્રયોગમૂલક મૂલ્યાંકન કરવામાં આવ્યું છે, જેમાં જાણવા મળ્યું છે કે 70 ટકા બૂટસ્ટ્રેપ આધાર ક્લેડ અસ્તિત્વમાં હોવાની 95 ટકા સંભાવનાને અનુરૂપ છે. જો કે, આનું પરીક્ષણ આદર્શ પરિસ્થિતિઓમાં કરવામાં આવ્યું હતું (દા. ત. ઉત્ક્રાંતિ દરમાં કોઈ ફેરફાર થતો નથી, સપ્રમાણ ફિલોજેનીઝ). વ્યવહારમાં, 70 ટકાથી ઉપરના મૂલ્યોને સામાન્ય રીતે ટેકો આપવામાં આવે છે અને આત્મવિશ્વાસનું મૂલ્યાંકન કરવા માટે સંશોધક અથવા વાચક પર છોડી દેવામાં આવે છે. 70 ટકાથી ઓછા આધારવાળા નોડ્સને સામાન્ય રીતે વણઉકેલાયેલા ગણવામાં આવે છે. ફિલોજેનેટિક્સમાં જેકનીફિંગ એ સમાન પ્રક્રિયા છે, સિવાય કે મેટ્રિક્સના સ્તંભોને બદલી વગર નમૂના લેવામાં આવે છે. સ્યુડોરેપ્લિકેટ્સ ડેટાને અવ્યવસ્થિત રીતે સબસેમ્પલિંગ દ્વારા ઉત્પન્ન થાય છે-ઉદાહરણ તરીકે, "10 ટકા જેકનાઇફ" માં નોડલ સપોર્ટનું મૂલ્યાંકન કરવા માટે ઘણી વખત મેટ્રિક્સના 10 ટકા નમૂનાનો સમાવેશ થાય છે. બાયેસિયન અનુમાનનો ઉપયોગ કરીને ફિલોજેનીઝનું પશ્ચાદવર્તી સંભાવના પુનર્નિર્માણ એક "શ્રેષ્ઠ" વૃક્ષને બદલે માહિતી અને ઉત્ક્રાંતિ મોડેલને ધ્યાનમાં રાખીને અત્યંત સંભવિત વૃક્ષોનું પશ્ચાદવર્તી વિતરણ પેદા કરે છે. પશ્ચાદવર્તી વિતરણમાં વૃક્ષો સામાન્ય રીતે ઘણાં વિવિધ ટોપોલોજી ધરાવે છે. જ્યારે ઇનપુટ ડેટા વેરિઅન્ટ એલેલિક ફ્રિક્વન્સી ડેટા (વી. એ. એફ.) હોય, ત્યારે EXACT ટૂલ વૃક્ષની સંપૂર્ણ જગ્યાને સંપૂર્ણ રીતે શોધીને, નાના, જૈવિક રીતે સંબંધિત વૃક્ષ કદ માટે વૃક્ષોની સંભાવનાઓની ગણતરી કરી શકે છે. મોટાભાગની બાયેસિયન અનુમાન પદ્ધતિઓ માર્કોવ-સાંકળ મોન્ટે કાર્લો પુનરાવર્તનનો ઉપયોગ કરે છે, અને આ સાંકળના પ્રારંભિક પગલાંને ફિલોજેનીનું વિશ્વસનીય પુનર્નિર્માણ માનવામાં આવતું નથી. સાંકળમાં શરૂઆતમાં પેદા થતા વૃક્ષોને સામાન્ય રીતે બળીને ફેંકી દેવામાં આવે છે. બાયેસિયન ફિલોજેનેટિક વિશ્લેષણમાં નોડલ સપોર્ટનું મૂલ્યાંકન કરવાની સૌથી સામાન્ય પદ્ધતિ એ છે કે નોડ ધરાવતા પશ્ચાદવર્તી વિતરણ (પોસ્ટ-બર્ન-ઇન) માં વૃક્ષોની ટકાવારીની ગણતરી કરવી. બાયેસિયન અનુમાનમાં નોડ માટે આંકડાકીય સમર્થન એ સંભાવનાને પ્રતિબિંબિત કરે તેવી અપેક્ષા છે કે માહિતી અને ઉત્ક્રાંતિ મોડેલને જોતાં ક્લેડ ખરેખર અસ્તિત્વમાં છે. તેથી, નોડને સપોર્ટેડ તરીકે સ્વીકારવા માટેની મર્યાદા સામાન્ય રીતે બુટસ્ટ્રેપિંગ કરતાં વધારે હોય છે. પગલાની ગણતરીની પદ્ધતિઓ બ્રેમર સપોર્ટ ક્લેડનો વિરોધ કરવા માટે જરૂરી વધારાના પગલાંની સંખ્યાની ગણતરી કરે છે. ખામીઓ આ દરેક પગલાંની પોતાની નબળાઈઓ છે. ઉદાહરણ તરીકે, નાના અથવા મોટા ક્લેડ્સ મધ્યમ કદના ક્લેડ્સ કરતાં મોટા આધાર મૂલ્યોને આકર્ષિત કરે છે, ફક્ત તેમાં ટેક્સાની સંખ્યાના પરિણામે. બુટસ્ટ્રેપ સપોર્ટ ક્લેડના સાચા અસ્તિત્વને બદલે ડેટામાં ઘોંઘાટના પરિણામે નોડ સપોર્ટના ઉચ્ચ અંદાજો પ્રદાન કરી શકે છે. મર્યાદાઓ અને ઉકેલો આખરે, કોઈ ચોક્કસ જાતિજન્ય પૂર્વધારણા સચોટ છે કે નહીં તે માપવાની કોઈ રીત નથી, સિવાય કે તપાસ કરવામાં આવી રહેલા વર્ગીકરણ વચ્ચેના સાચા સંબંધો પહેલેથી જ જાણીતા હોય (જે પ્રયોગશાળાની પરિસ્થિતિઓમાં બેક્ટેરિયા અથવા વાયરસ સાથે થઈ શકે છે). પ્રયોગમૂલક ફિલોજેનેટિસિસ્ટ જે શ્રેષ્ઠ પરિણામ પ્રાપ્ત કરવાની આશા રાખી શકે છે તે શાખાઓ ધરાવતું વૃક્ષ છે જે ઉપલબ્ધ પુરાવા દ્વારા સારી રીતે સમર્થિત છે. કેટલાક સંભવિત જોખમોની ઓળખ કરવામાં આવી છેઃ હોમોપ્લાસી કેટલાક પાત્રો અન્ય કરતાં એકરૂપ રીતે વિકસિત થવાની સંભાવના વધારે હોય છે; તાર્કિક રીતે, આવા પાત્રોને વૃક્ષના પુનર્નિર્માણમાં ઓછું વજન આપવું જોઈએ. ઉત્ક્રાંતિના નમૂનાના સ્વરૂપમાં વજનનું અનુમાન પરમાણુ માહિતીના સમૂહમાંથી કરી શકાય છે, જેથી તેનું વિશ્લેષણ કરવા માટે મહત્તમ સંભાવના અથવા બાયેસિયન પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરી શકાય. મોલેક્યુલર સિક્વન્સ માટે, જ્યારે અભ્યાસ હેઠળના ટેક્સામાં નોંધપાત્ર રીતે ફેરફાર થાય છે ત્યારે આ સમસ્યા વધુ તીવ્ર બને છે. જેમ જેમ સમય જતાં બે વર્ગના વિચલનમાં વધારો થાય છે, તેમ તેમ એક જ સ્થળ પર બહુવિધ અવેજની સંભાવના અથવા પાછળના પરિવર્તનની સંભાવના પણ વધે છે, જે તમામ હોમોપ્લેસીઝમાં પરિણમે છે. મોર્ફોલોજિકલ માહિતી માટે, કમનસીબે, અભિસરણ નક્કી કરવાનો એકમાત્ર ઉદ્દેશ્ય માર્ગ વૃક્ષનું નિર્માણ છે-કંઈક અંશે ગોળાકાર પદ્ધતિ. તેમ છતાં, હોમોપ્લેઝિયસ અક્ષરોનું વજન ખરેખર વધુ સારી રીતે સમર્થિત વૃક્ષો તરફ દોરી જાય છે. વધુ શુદ્ધિકરણ એક દિશામાં વજનના ફેરફારો દ્વારા અન્યમાં ફેરફારો કરતા વધારે લાવી શકાય છે; દાખલા તરીકે, છાતીની પાંખોની હાજરી લગભગ પેટ્રીગોટ જંતુઓ વચ્ચે સ્થાનની બાંયધરી આપે છે કારણ કે, પાંખો ઘણીવાર ગૌણ રીતે ખોવાઈ જાય છે, તેમ છતાં, એવા કોઈ પુરાવા નથી કે તેઓ એકથી વધુ વખત મેળવવામાં આવ્યા છે. આડી જનીન સ્થાનાંતરણ સામાન્ય રીતે, સજીવો જનીનોને બે રીતે વારસામાં મેળવી શકે છેઃ ઊભી જનીન સ્થાનાંતરણ અને આડી જનીન સ્થાનાંતરણ. વર્ટિકલ જનીન ટ્રાન્સફર એ માતાપિતા પાસેથી સંતાનમાં જનીનોનો માર્ગ છે, અને આડી (જેને બાજુની પણ કહેવાય છે) જનીન ટ્રાન્સફર ત્યારે થાય છે જ્યારે જનીનો અસંબંધિત સજીવો વચ્ચે કૂદી પડે છે, ખાસ કરીને પ્રોકેરીયોટ્સમાં એક સામાન્ય ઘટના; આનું એક સારું ઉદાહરણ વિવિધ બેક્ટેરિયા વચ્ચેના જનીન વિનિમયના પરિણામે હસ્તગત એન્ટિબાયોટિક પ્રતિકાર છે જે બહુ-દવા-પ્રતિરોધક બેક્ટેરિયલ પ્રજાતિઓ તરફ દોરી જાય છે. યુકેરીયોટ્સ વચ્ચે આડા જનીન સ્થાનાંતરણના સારી રીતે દસ્તાવેજીકૃત કિસ્સાઓ પણ છે. આડું જનીન સ્થાનાંતરણ સજીવોના જાતિજનનના નિર્ધારણને જટિલ બનાવે છે, અને ઉત્ક્રાંતિ વૃક્ષો બનાવવા માટે ઉપયોગમાં લેવાતા જનીનોના આધારે સજીવોના ચોક્કસ જૂથોમાં જાતિજનનમાં અસાતત્યતા નોંધવામાં આવી છે. કયા જનીનો ઊભી રીતે હસ્તગત કરવામાં આવ્યા છે અને કયા આડી રીતે હસ્તગત કરવામાં આવ્યા છે તે નક્કી કરવાનો એકમાત્ર રસ્તો એ છે કે એકસાથે વારસામાં મળેલા જનીનોનો સૌથી મોટો સમૂહ ઊભી રીતે વારસામાં મળ્યો છે; આ માટે મોટી સંખ્યામાં જનીનોનું વિશ્લેષણ કરવાની જરૂર છે. વર્ણસંકર, વિશિષ્ટતા, અંતઃપ્રેરણા અને અપૂર્ણ વંશ વર્ગીકરણ ક્લેડિસ્ટિક્સના ગાણિતિક મોડેલમાં અંતર્ગત મૂળભૂત ધારણા એ એવી પરિસ્થિતિ છે જ્યાં પ્રજાતિઓ દ્વિભાજિત ફેશનમાં સરસ રીતે વિભાજિત થાય છે. જ્યારે આવી ધારણા મોટા પાયે હોઈ શકે છે (બાર આડી જનીન ટ્રાન્સફર, ઉપર જુઓ), વિશિષ્ટતા ઘણીવાર ઘણી ઓછી સુવ્યવસ્થિત હોય છે. ક્લેડીસ્ટિક પદ્ધતિ રજૂ કરવામાં આવી ત્યારથી સંશોધન દર્શાવે છે કે વર્ણસંકર વિશિષ્ટતા, જે એક સમયે દુર્લભ માનવામાં આવતી હતી, હકીકતમાં ખૂબ સામાન્ય છે, ખાસ કરીને છોડમાં. પેરાફિલેટિક વિશિષ્ટતા પણ સામાન્ય છે, જે દ્વિભાજિત પેટર્નની ધારણાને અયોગ્ય બનાવે છે, જે વૃક્ષોને બદલે ફિલોજેનેટિક નેટવર્ક તરફ દોરી જાય છે. ઇન્ટ્રોગ્રેશન જનીનોને અન્યથા અલગ પ્રજાતિઓ અને કેટલીકવાર જાતિઓ વચ્ચે પણ ખસેડી શકે છે, જનીનો પર આધારિત ફિલોજેનેટિક વિશ્લેષણને જટિલ બનાવે છે. આ ઘટના "અપૂર્ણ વંશ વર્ગીકરણ" માં ફાળો આપી શકે છે અને તે સંખ્યાબંધ જૂથોમાં એક સામાન્ય ઘટના માનવામાં આવે છે. પ્રજાતિ સ્તરના વિશ્લેષણમાં આનો સામનો મોટા નમૂના અથવા વધુ સારા સંપૂર્ણ જીનોમ વિશ્લેષણ દ્વારા કરી શકાય છે. ઘણીવાર વિશ્લેષણને ઓછા, નજીકથી સંબંધિત ન હોય તેવા નમૂનાઓ સુધી મર્યાદિત કરીને સમસ્યા ટાળી શકાય છે. મોલેક્યુલર બાયોલોજીમાં અદ્યતન સિક્વન્સિંગ તકનીકોના વિકાસને કારણે, ફિલોજેનેટિક પૂર્વધારણાઓનું અનુમાન કરવા માટે મોટા પ્રમાણમાં ડેટા (ડીએનએ અથવા એમિનો એસિડ સિક્વન્સ) એકત્રિત કરવું શક્ય બન્યું છે. ઉદાહરણ તરીકે, સંપૂર્ણ મિટોકોન્ડ્રીયલ જીનોમ (ઘણા પ્રાણીઓમાં ~ 16,000 ન્યુક્લિયોટાઇડ્સ) પર આધારિત પાત્ર મેટ્રિક્સ સાથેના અભ્યાસો શોધવા દુર્લભ નથી. જો કે, સિમ્યુલેશન દર્શાવે છે કે અક્ષરોની સંખ્યા વધારવા કરતાં મેટ્રિક્સમાં ટેક્સાની સંખ્યા વધારવી વધુ મહત્વપૂર્ણ છે, કારણ કે ત્યાં જેટલા વધુ ટેક્સ હોય છે, તેટલું વધુ સચોટ અને વધુ મજબૂત પરિણામી ફિલોજેનેટિક વૃક્ષ હોય છે. આ આંશિક રીતે લાંબી શાખાઓના ભંગાણને કારણે હોઈ શકે છે. ફિલોજેનેટિક સંકેત વૃક્ષના પુનર્નિર્માણની ચોકસાઈને અસર કરતું અન્ય એક મહત્વપૂર્ણ પરિબળ એ છે કે શું વિશ્લેષણ કરાયેલ માહિતી ખરેખર ઉપયોગી ફિલોજેનેટિક સંકેત ધરાવે છે કે કેમ, એક શબ્દ જેનો ઉપયોગ સામાન્ય રીતે એ દર્શાવવા માટે થાય છે કે શું કોઈ પાત્ર અવ્યવસ્થિત રીતે બદલાતા વિપરીત નજીકથી સંબંધિત ટેક્સામાં સમાન સ્થિતિ ધરાવવા માટે ધીમે ધીમે વિકસિત થાય છે કે કેમ. ફિલોજેનેટિક સિગ્નલ માટે પરીક્ષણો અસ્તિત્વમાં છે. સતત અક્ષરો મોર્ફોલોજિકલ અક્ષરો કે જે સાતત્યનો નમૂનો લે છે તેમાં ફિલોજેનેટિક સંકેત હોઈ શકે છે, પરંતુ અલગ અક્ષરો તરીકે કોડ કરવું મુશ્કેલ છે. ઘણી પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરવામાં આવ્યો છે, જેમાંથી એક ગેપ કોડિંગ છે, અને ગેપ કોડિંગ પર ભિન્નતા છે. ગેપ કોડિંગના મૂળ સ્વરૂપમાંઃ અક્ષર માટે જૂથનો અર્થ પ્રથમ કદ દ્વારા ક્રમ આપવામાં આવે છે. પૂલ્ડ ઇન-ગ્રૂપ પ્રમાણભૂત વિચલનની ગણતરી કરવામાં આવે છે. અને નજીકના માધ્યમો વચ્ચેના તફાવતોની સરખામણી આ પ્રમાણભૂત વિચલન સાથે કરવામાં આવે છે. નજીકના માધ્યમોની કોઈપણ જોડીને અલગ ગણવામાં આવે છે અને અલગ-અલગ પૂર્ણાંક ગુણાંક આપવામાં આવે છે. જો માધ્યમો જૂથની અંદરના પ્રમાણભૂત વિચલન કરતા મોટા "અંતર" દ્વારા અલગ કરવામાં આવે તો. અમુક મનસ્વી અચળાંક. જો વિશ્લેષણમાં વધુ ટેક્સાને ઉમેરવામાં આવે, તો ટેક્સાની વચ્ચેનું અંતર એટલું નાનું થઈ શકે છે કે બધી માહિતી ખોવાઈ જાય છે. સામાન્યીકૃત ગેપ કોડિંગ તમામ ટેક્સાનો સમાવેશ કરતા એક સમૂહને ધ્યાનમાં લેવાને બદલે ટેક્સાની વ્યક્તિગત જોડીની સરખામણી કરીને તે સમસ્યાની આસપાસ કામ કરે છે. ગુમ થયેલ માહિતી સામાન્ય રીતે, વૃક્ષનું નિર્માણ કરતી વખતે જેટલી વધુ માહિતી ઉપલબ્ધ હશે, પરિણામી વૃક્ષ તેટલું વધુ સચોટ અને વિશ્વસનીય હશે. ગુમ થયેલ માહિતી માત્ર ઓછી માહિતી હોવા કરતાં વધુ હાનિકારક નથી, જો કે જ્યારે મોટાભાગની ગુમ થયેલ માહિતી ઓછી સંખ્યામાં ટેક્સામાં હોય ત્યારે તેની અસર સૌથી વધુ હોય છે. ગુમ થયેલ માહિતીને નાની સંખ્યામાં અક્ષરોમાં કેન્દ્રિત કરવાથી વધુ મજબૂત વૃક્ષ ઉત્પન્ન થાય છે. અવશેષોની ભૂમિકા કારણ કે ઘણા પાત્રોમાં ગર્ભશાસ્ત્રીય, અથવા નરમ-પેશી અથવા પરમાણુ પાત્રોનો સમાવેશ થાય છે જે (શ્રેષ્ઠ રીતે) ભાગ્યે જ ક્યારેય અશ્મિભૂત થાય છે, અને અવશેષોનું અર્થઘટન જીવંત ટેક્સાની તુલનામાં વધુ અસ્પષ્ટ છે, લુપ્ત ટેક્સામાં લગભગ નિશ્ચિતપણે ગુમ થયેલ માહિતીનું પ્રમાણ જીવંત કરતા વધારે હોય છે. જો કે, આ મર્યાદાઓ હોવા છતાં, અવશેષોનો સમાવેશ અમૂલ્ય છે, કારણ કે તેઓ વૃક્ષોના વિરલ વિસ્તારોમાં માહિતી પ્રદાન કરી શકે છે, લાંબી શાખાઓ તોડી શકે છે અને મધ્યવર્તી પાત્રની સ્થિતિને અવરોધી શકે છે; આમ, અશ્મિભૂત ટેક્સ વૃક્ષના રિઝોલ્યુશનમાં આધુનિક ટેક્સાની જેમ યોગદાન આપે છે. અશ્મિભૂત અવશેષો વંશની ઉંમરને પણ મર્યાદિત કરી શકે છે અને આ રીતે દર્શાવે છે કે વૃક્ષ સ્તરીકૃત રેકોર્ડ સાથે કેટલું સુસંગત છે; સ્ટ્રેટોક્લેડિસ્ટિક્સ જાતિજન્ય વિશ્લેષણ માટે ડેટા મેટ્રિક્સમાં વયની માહિતીનો સમાવેશ કરે છે. આ પણ જુઓ ફિલોજેનેટિક્સ સોફ્ટવેરની યાદી બાયેસિયન નેટવર્ક બાયોઇન્ફોર્મેટિક્સ ક્લેડીસ્ટિક્સ કોમ્પ્યુટેશનલ બાયોલોજી ડિસ્ક-કવરિંગ પદ્ધતિ ઇવોલ્યુશનરી ડાયનેમિક્સ માઇક્રોબાયલ ફિલોજેનેટિક્સ PHYLIP ફિલોજેનેટિક તુલનાત્મક પદ્ધતિઓ ફિલોજેનેટિક વૃક્ષ ફિલોજેનેટિક્સ વસ્તી આનુવંશિકતા માત્રાત્મક તુલનાત્મક ભાષાવિજ્ઞાન આંકડાકીય વર્ગીકરણ સિસ્ટેમેટિક્સ વર્ગીકરણ (જીવવિજ્ઞાન) સંદર્ભો વધુ વાંચન બાહ્ય લિંક્સ ફિલોજેનેટિક્સ