Phylogenetic reconciliation
ફિલોજેનેટિક્સમાં, સમાધાન એ બે અથવા વધુ સહ-વિકસિત જૈવિક અસ્તિત્વના ઇતિહાસને જોડવાનો અભિગમ છે. સમાધાનનો સામાન્ય વિચાર એ છે કે એક જાતિવૃત્તીય વૃક્ષ અસ્તિત્વના ઉત્ક્રાંતિનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે (દા. ત. સમરૂપ જનીનો અથવા પ્રતીકો) તેમની પરસ્પર નિર્ભરતા અને તેમના સહિયારા ઇતિહાસને ચિહ્નિત કરતી ઉત્ક્રાંતિની ઘટનાઓને જાહેર કરવા માટે એક વ્યાપક અસ્તિત્વ (અનુક્રમે, પ્રજાતિઓ, યજમાનો) નું પ્રતિનિધિત્વ કરતા અન્ય જાતિજન્ય વૃક્ષની અંદર દોરવામાં આવી શકે છે. સમાધાનના અભિગમોનો વિકાસ 1980ના દાયકામાં શરૂ થયો હતો, મુખ્યત્વે જનીન અને જીનોમના સહ-ઉત્ક્રાંતિને દર્શાવવા માટે, અને યજમાન અને સહજીવન, જે પરસ્પરવાદી, સામ્યવાદી અથવા પરોપજીવી હોઈ શકે છે. તેનો ઉપયોગ ઉદાહરણ તરીકે આડી જનીન સ્થાનાંતરણને શોધવા અથવા જીનોમ ઉત્ક્રાંતિની ગતિશીલતાને સમજવા માટે પણ કરવામાં આવે છે. ફિલોજેનેટિક સમાધાન જીવનના ઇતિહાસને જે બનાવે છે તેના ઉત્ક્રાંતિના માર્ગની વિવિધતા માટે જવાબદાર હોઈ શકે છે, જે અણુઓથી માંડીને વસ્તી અથવા સંસ્કૃતિઓ સુધી ધ્યાનમાં લઈ શકાય તેવા તમામ ધોરણો પર એકબીજા સાથે જોડાયેલા છે. સંસ્થાના સ્તરો વચ્ચેની ક્રિયાપ્રતિક્રિયાના મહત્વનો તાજેતરનો અવતાર હોલોબિઓન્ટ ખ્યાલ છે, જ્યાં મેક્રો-જીવતંત્રને વિવિધ પ્રજાતિઓની જટિલ ભાગીદારી તરીકે જોવામાં આવે છે. આવા જટિલ ઘટકોની ઉત્ક્રાંતિનું પ્રતિરૂપ બનાવવું એ સમાધાન પર વર્તમાન સંશોધનની એક પડકારજનક અને ઉત્તેજક દિશા છે. નેસ્ટેડ સ્ટ્રક્ચર્સ તરીકે ફિલોજેનેટિક વૃક્ષો સંસ્થાના તમામ સ્તરે એકબીજા સાથે જોડાયેલા હોય છે, જે સ્તરોની અંદર અને વચ્ચે સંઘર્ષો અને અવલંબનને એકીકૃત કરે છે. મેક્રો-ઓર્ગેનિઝમની વસ્તી ખંડો વચ્ચે સ્થળાંતર કરે છે, તેમના સૂક્ષ્મજીવ પ્રતીકો વસ્તી વચ્ચે બદલાય છે, તેમના પ્રતીકોના જનીનો સૂક્ષ્મજીવ પ્રજાતિઓ વચ્ચે સ્થાનાંતરિત થાય છે, અને જનીનો વચ્ચે ડોમેનનું વિનિમય થાય છે. સંસ્થાના સ્તરોની આ સૂચિ પ્રતિનિધિ અથવા સંપૂર્ણ નથી, પરંતુ તે એવા સ્તરોનો દૃષ્ટિકોણ આપે છે જ્યાં સમાધાન પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરવામાં આવ્યો છે. સામાન્ય પદ્ધતિ તરીકે, સમાધાન અન્ય સંખ્યાબંધ સ્તરોને ધ્યાનમાં લઈ શકે છે. દાખલા તરીકે, તે જનીનોની સિન્ટેનિક સંસ્થા, ટ્રાન્સપોઝેબલ તત્વો અને પ્રજાતિઓનો ક્રિયાપ્રતિક્રિયા ઇતિહાસ, પ્રજાતિઓમાં પ્રોટીન સંકુલની ઉત્ક્રાંતિને ધ્યાનમાં લઈ શકે છે. ગણવામાં આવતી ઉત્ક્રાંતિ ઘટનાઓનું પ્રમાણ ભૌગોલિક વૈવિધ્યકરણ જેવી વસ્તીની ઘટનાઓથી લઈને જનીનોની અંદરના એક ન્યુક્લિયોટિડ્સ સ્તર સુધી જઈ શકે છે, જેમાં દાખલા તરીકે સંપૂર્ણ જીનોમ ડુપ્લિકેશન જેવી જીનોમની અંદર રંગસૂત્ર સ્તરની ઘટનાઓનો સમાવેશ થાય છે. ફિલોજેનીઝનો ઉપયોગ સંસ્થાના ઘણા સ્તરે જીવનના વૈવિધ્યકરણનું પ્રતિનિધિત્વ કરવા માટે કરવામાં આવે છેઃ મેક્રો-સજીવો, સમગ્ર વિકાસ દરમિયાન તેમના કોષો, માર્કર જનીનો, રંગસૂત્રો, પ્રોટીન, પ્રોટીન ડોમેન્સ દ્વારા સુક્ષ્મસજીવો, અને ભાષાઓ અથવા પરીકથાઓ જેવા માનવ સંસ્કૃતિ તત્વોના ઉત્ક્રાંતિને સમજવામાં પણ મદદરૂપ થઈ શકે છે. આ દરેક સ્તરે, ફિલોજેનેટિક વૃક્ષો ચોક્કસ વૈવિધ્યકરણની ઘટનાઓથી બનેલી વિવિધ વાર્તાઓનું વર્ણન કરે છે, જે સ્તરો વચ્ચે વહેંચાઈ શકે છે અથવા ન પણ હોઈ શકે. તેમ છતાં કારણ કે તેઓ માળખાકીય રીતે માળખાગત છે (માતૃશકા ઢીંગલીઓ જેવી જ) અથવા કાર્યાત્મક રીતે નિર્ભર છે, ચોક્કસ સ્તરે ઉત્ક્રાંતિ અન્ય સ્તરો સાથે બંધાયેલી છે. ફિલોજેનેટિક સમાધાન એ ઓછામાં ઓછા બે સંકળાયેલ વૃક્ષોની સરખામણી દ્વારા સ્તરો વચ્ચેના જોડાણની ઓળખ છે. મૂળરૂપે બે વૃક્ષો માટે વિકસાવવામાં આવેલા, બે કરતાં વધુ સ્તરો માટે સમાધાન તાજેતરમાં બનાવવામાં આવ્યા છે (વિભાગ ત્રણ અથવા વધુ સ્તરોનું સ્પષ્ટ મોડેલિંગ જુઓ). જેમ કે, સમાધાન ઉત્ક્રાંતિના દૃશ્યો પ્રદાન કરે છે જે વિકસતી સંસ્થાઓ વચ્ચે સંઘર્ષ અને સહકાર દર્શાવે છે. આ કડીઓ બિનઅનુભવી હોઈ શકે છે, દાખલા તરીકે, સમાન જિનોમમાં હાજર જનીનો અસંબંધિત ઉત્ક્રાંતિ ઇતિહાસ દર્શાવી શકે છે જ્યારે સહજીવનના જિનોમમાં હાજર કેટલાક જનીનો યજમાન ફિલોજેની સાથે મજબૂત સહવિકાસ સંકેત દર્શાવી શકે છે. તેથી, સમાધાન એ સંયોજન અંતર્ગત અવરોધો અને ઉત્ક્રાંતિ વ્યૂહરચનાઓને સમજવા માટે એક ઉપયોગી સાધન બની શકે છે જે હોલોબિઓન્ટ બનાવે છે. કારણ કે તમામ સ્તરો અનિવાર્યપણે એક જ વસ્તુ સાથે વ્યવહાર કરે છે, એક ફિલોજેનેટિક વૃક્ષ, સમાધાનના સમાન નમૂનાઓ-ખાસ કરીને ડુપ્લિકેશન-ટ્રાન્સફર-લોસ ઇવેન્ટ્સ પર આધારિત, જે આ લેખના કેન્દ્રમાં છે-સહેજ ફેરફારો સાથે, કોઈપણ જોડીમાં સ્થાનાંતરિત કરી શકાય છે. જનીન, સહજીવન પ્રજાતિઓ, વસ્તી) "ઉપલા" અથવા "યજમાન" (અનુક્રમે પ્રજાતિઓ, યજમાન અથવા ભૌગોલિક વિસ્તાર) ની અંદર વિકસિત થાય છે. ઉપલા અને નીચલા ઘટકો આંશિક રીતે સમાન ઇતિહાસ સાથે બંધાયેલા છે, જે તેમના જાતિજન્ય વૃક્ષોમાં સમાનતા તરફ દોરી જાય છે, પરંતુ સંગઠનો સમય જતાં બદલાઈ શકે છે, વધુ કે ઓછા કડક બની શકે છે અથવા અન્ય ભાગીદારો તરફ વળી શકે છે. જનીનો અને પ્રજાતિ-સ્તરના ફિલોજેનીઝ વચ્ચેના તફાવતોને ધ્યાનમાં લેવા માટે 1979માં ફિલોજેનેટિક સમાધાનનો સિદ્ધાંત રજૂ કરવામાં આવ્યો હતો. અસ્પષ્ટ સેટિંગમાં, જનીન વૃક્ષ અને પ્રજાતિ વૃક્ષ વચ્ચેની વિસંગતતાઓને સમજાવવા માટે બે ઉત્ક્રાંતિ ઘટનાઓ, જનીન ડુપ્લિકેશન અને જનીન લોસને બોલાવવામાં આવી હતી. તેમાં જનીન વૃક્ષો પર જાતિના વૃક્ષને જાણવાનો સ્કોર અને સંરેખિત ક્રમની ઉત્ક્રાંતિ માટે જનીન ડુપ્લિકેશન, લોસ અને ન્યુક્લિયોટાઇડ રિપ્લેસમેન્ટની સંખ્યાનો ઉપયોગ કરીને સંરેખિત ક્રમનું પણ વર્ણન કરવામાં આવ્યું છે, જે અભિગમ આજે પણ સમાધાન અને ફિલોજેની અનુમાનના નવા નમૂનાઓ સાથે કેન્દ્રિય છે. સમાધાન શબ્દનો ઉપયોગ વેન મેડિસન દ્વારા 1997માં જનીન સ્તરની ઉત્ક્રાંતિની ઘટનાઓના પરિણામે "ફિલોજેનેટિક ડિસકોર્ડ" ના વિપરીત ખ્યાલ તરીકે કરવામાં આવ્યો હતો. ત્યારબાદ યજમાન અને સહજીવનના સહવિકાસ અને પ્રજાતિઓના ભૌગોલિક વૈવિધ્યકરણ માટે સંયુક્ત રીતે સમાધાન વિકસાવવામાં આવ્યું હતું. બંને સેટિંગ્સમાં, યજમાન વૃક્ષની સમાંતર શાખાઓને સૂચિત કરતી આડી ઘટનાનું મોડેલ બનાવવું મહત્વપૂર્ણ હતુંઃ યજમાન અને સહજીવન માટે યજમાન સ્વિચ અને જૈવભૂગોળશાસ્ત્રમાં એક વિસ્તારમાંથી બીજા વિસ્તારમાં પ્રજાતિઓનું વિખેરણ. જનીનો અને જીનોમથી વિપરીત, યજમાન અને સહજીવનનું સહવિકાસ અને ભૂગોળ દ્વારા પ્રજાતિઓના વૈવિધ્યકરણનું સમજૂતી હંમેશા શૂન્ય પૂર્વધારણા નથી. ટેંગલેગ્રામમાં બે ફિલોજેનીઝનું દ્રશ્ય ચિત્રણ આવા સહવિકાસનું મૂલ્યાંકન કરવામાં મદદ કરી શકે છે, જો કે તેમાં કોઈ આંકડાકીય સ્પષ્ટ અર્થઘટન નથી. સહ-ઉત્ક્રાંતિનું પરીક્ષણ કરવા અને સહ-ઉત્ક્રાંતિના દૃશ્યોના પુનર્નિર્માણ માટે બ્રૂક્સ પાર્સિમોની એનાલિસિસ જેવી પાત્ર પદ્ધતિઓની દરખાસ્ત કરવામાં આવી હતી. આ પદ્ધતિઓમાં, એક વૃક્ષને તેના પાંદડા સિવાય ભૂલી જવામાં આવે છે, જેનો ઉપયોગ પછી બીજા વૃક્ષ પર વિકસતા પાત્ર તરીકે થાય છે. સમાધાન માટેના પ્રથમ નમૂનાઓ, બે ટોપોલોજીને સ્પષ્ટપણે ધ્યાનમાં રાખીને અને યાંત્રિક ઘટના-આધારિત અભિગમનો ઉપયોગ કરીને, યજમાન અને સહજીવન અને જૈવભૂગોળ માટે પ્રસ્તાવિત કરવામાં આવ્યા હતા. ચર્ચાઓ અનુસરવામાં આવી, કારણ કે પદ્ધતિઓ હજુ સુધી સંપૂર્ણપણે મજબૂત નહોતી પરંતુ નવા માળખામાં સંકલિત ઉપયોગી માહિતી હતી. દરેક ઘટના માટેના ખર્ચ અને યજમાન અને સહજીવન ગાંઠોની તમામ જોડીને ધ્યાનમાં રાખીને ગતિશીલ પ્રોગ્રામિંગ તકનીકને પછી યજમાન અને સહજીવન અભિગમમાં રજૂ કરવામાં આવી હતી, જે બંને હજુ પણ યજમાન અને સહજીવન તેમજ પ્રજાતિઓ અને જનીનો માટે મોટાભાગની વર્તમાન સમાધાન પદ્ધતિઓને આધાર આપે છે. સુમેળ તે માળખામાં પાછો ફર્યો જે તેને જનીન અને પ્રજાતિઓમાં રજૂ કરવામાં આવ્યો હતો. હોરિઝોન્ટલ જનીન ટ્રાન્સફર માટે કેરેક્ટર મોડેલ્સને ધ્યાનમાં લીધા પછી, યજમાન અને સહજીવન માટે પ્રસ્તુત ગતિશીલ પ્રોગ્રામિંગ અભિગમને અનુસરીને અને તેમાં સુધારો કરીને, એક નવું સમાધાન મોડેલ, ડુપ્લિકેશન અને લોસ મોડેલની ટોચ પર જનીન અને પ્રજાતિઓના સમાધાનમાં હોરિઝોન્ટલ જનીન ટ્રાન્સફરને અસરકારક રીતે રજૂ કર્યું. ફિલોજેનેટિક સમાધાનનો પ્રગતિશીલ વિકાસ આમ યજમાન અને સહજીવન, જનીન અને પ્રજાતિઓ અથવા જૈવભૂગોળ સ્તરે ફિલોજેનીઝનો અભ્યાસ કરતા બહુવિધ સંશોધન સમુદાયો વચ્ચેના આદાનપ્રદાન દ્વારા શક્ય બન્યો હતો. આ વાર્તા અને તેના આધુનિક વિકાસની ઘણી વખત સમીક્ષા કરવામાં આવી છે, સામાન્ય રીતે કેટલાક અપવાદો સાથે, સ્તરની ચોક્કસ જોડી પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરવામાં આવે છે. નવા વિકાસ નવા સંકલિત નમૂનાઓ સાથે વિવિધ માળખાને એકસાથે લાવવાનું શરૂ કરે છે. પોકેટ ગોફર્સ અને તેમના ચાવવાના જૂઃ એક શાસ્ત્રીય ઉદાહરણ પોકેટ ગોફર્સ (જીઓમાઇડે) અને તેમના ચાવવાના જૂ (ટ્રાઇકોડેક્ટિડે) યજમાન અને સહજીવન સહ-ઉત્ક્રાંતિની સારી રીતે અભ્યાસ કરાયેલ પ્રણાલી બનાવે છે. યજમાન અને સહજીવનની જાતિવિજ્ઞાન અને તેમના વૃક્ષોના પાંદડાઓનો મેળ ડાબી બાજુએ દર્શાવવામાં આવ્યો છે. યજમાન માટે, ઓ. નો અર્થ ઓર્થોજીઓમીઝ, જી. નો અર્થ જીઓમીઝ અને ટી. નો અર્થ થોમીઝ થાય છે; પ્રતીક માટે, જી. નો અર્થ જીઓમીડોઈકસ અને ટી. નો અર્થ થોમોઈડોઈકસ થાય છે. બે વૃક્ષોનું સમાધાન કરવાનો અર્થ એ છે કે ઉત્ક્રાંતિની ઘટનાઓ સાથે એક દૃશ્ય આપવું અને બે વૃક્ષોના સહ-ઉત્ક્રાંતિને દર્શાવતી પૂર્વજોની ગાંઠો સાથે મેળ ખાવું. આ પ્રણાલીમાં ધ્યાનમાં લેવાતી ઘટનાઓ ડી. ટી. એલ. મોડેલની ઘટનાઓ છેઃ ડુપ્લિકેશન, ટ્રાન્સફર (અથવા હોસ્ટ સ્વીચ), લોસ અને કોસ્પેસીએશન, સહવિકાસની નલ ઇવેન્ટ. બે અલગ અલગ માળખાનો ઉપયોગ કરીને બે અભ્યાસોમાં બે દૃશ્યો પ્રસ્તાવિત કરવામાં આવ્યા હતા, જેને પૂર્વ-ગતિશીલ પ્રોગ્રામિંગ ડીટીએલ સમાધાન તરીકે ગણી શકાય. આધુનિક ડી. ટી. એલ. સમાધાન માળખામાં, ખર્ચ ઘટનાઓને સોંપવામાં આવે છે. બે દૃશ્યો પછી વિવિધ ખર્ચ સોંપણીઓ સાથે મહત્તમ અસ્પષ્ટ સમાધાનને અનુરૂપ હોવાનું દર્શાવવામાં આવ્યું હતું. દૃશ્ય A બે વૃક્ષોને સમાધાન કરવા માટે 6 કોસ્પેસીએશન, 2 ડુપ્લિકેશન, 3 લોસ અને 2 હોસ્ટ સ્વીચનો ઉપયોગ કરે છે, જ્યારે દૃશ્ય B 5 કોસ્પેસીએશન, 3 ડુપ્લિકેશન, 3 લોસ અને 2 હોસ્ટ સ્વીચનો ઉપયોગ કરે છે. દૃશ્યની કિંમત એ તેની ઘટનાઓની કિંમતનો સરવાળો છે. દાખલા તરીકે, કોસ્પેસિએશન માટે 0, ડુપ્લિકેશન માટે 2, લોસ માટે 1 અને હોસ્ટ સ્વીચ માટે 3 ની કિંમત સાથે, દૃશ્ય A ની કિંમત અને દૃશ્ય B છે, અને તેથી અસ્પષ્ટ સિદ્ધાંત અનુસાર, દૃશ્ય A વધુ સંભવિત માનવામાં આવશે (દૃશ્ય A વધુ સંભવિત રહે છે જ્યાં સુધી કોસ્પેસિએશનની કિંમત ડુપ્લિકેશનની કિંમત કરતા ઓછી હોય). ફિલોજેનેટિક રિકન્સીલિએટન મોડલ્સનો વિકાસ આજે ફિલોજેનીમાં ઉપયોગમાં લેવાતા નમૂનાઓ અને પદ્ધતિઓ કેટલાક દાયકાઓના સંશોધનનું પરિણામ છે, જે ક્રમશઃ જટિલ બનાવવામાં આવ્યા છે, જે માહિતીની પ્રકૃતિ અને એક તરફ જૈવિક વાસ્તવવાદની શોધ અને બીજી તરફ ગાણિતિક અને અલ્ગોરિધમિક પદ્ધતિઓની મર્યાદાઓ અને પ્રગતિ દ્વારા સંચાલિત છે. પૂર્વ-સમાધાન નમૂનાઓઃ વૃક્ષો પરના અક્ષરો અક્ષર પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ ત્યારે કરી શકાય છે જ્યારે એક સ્તર માટે કોઈ વૃક્ષ ઉપલબ્ધ ન હોય, પરંતુ બીજા સ્તર માટે જાતિજન્ય વૃક્ષના પાંદડા પર પાત્ર માટે માત્ર મૂલ્યો હોય. એક મોડેલ પાત્ર મૂલ્ય પરિવર્તનની ઘટનાઓ, તેમના દર, સંભાવનાઓ અથવા ખર્ચને વ્યાખ્યાયિત કરે છે. દાખલા તરીકે, પાત્ર પ્રતીક વૃક્ષ પર યજમાનની હાજરી, પ્રજાતિ વૃક્ષ પરનો ભૌગોલિક પ્રદેશ, જીનોમ વૃક્ષ પર જનીનોની સંખ્યા અથવા અનુક્રમમાં ન્યુક્લિયોટાઇડ્સ હોઈ શકે છે. આ પ્રકારની પદ્ધતિઓનો ઉદ્દેશ વૃક્ષના આંતરિક ગાંઠો પર પૂર્વજોના પાત્રોનું પુનઃનિર્માણ કરવાનો છે. જો કે આ પદ્ધતિઓએ જીનોમ ઉત્ક્રાંતિ પર પરિણામો આપ્યા છે, બીજા વૃક્ષની ઉપયોગિતા ખૂબ જ સરળ ઉદાહરણો સાથે દેખાય છે. જો સિમ્બિયોન્ટે તાજેતરમાં પ્રજાતિઓના જૂથમાં ફેલાવાની ક્ષમતા પ્રાપ્ત કરી હોય અને આમ તે તેમાંના મોટાભાગના લોકોમાં હાજર હોય, તો અક્ષર પદ્ધતિઓ ખોટી રીતે સૂચવે છે કે યજમાનોના સામાન્ય પૂર્વજ પાસે પહેલેથી જ સિમ્બિયોન્ટ હતું. તેનાથી વિપરીત, સહજીવન અને યજમાન વૃક્ષોની સરખામણી આડી સ્થાનાંતરણને છતી કરતી વિસંગતતાઓ દર્શાવશે. સમાધાનની ઉત્પત્તિઃ ડુપ્લિકેશન લોસ મોડેલ અને લોએસ્ટ કોમન એન્સેસ્ટર મેપિંગ ડુપ્લિકેશન એન્ડ લોસને જીનોમમાં જનીનની બહુવિધ નકલોની હાજરી અથવા ચોક્કસ પ્રજાતિઓમાં તેની ગેરહાજરીને સમજાવવા માટે સૌપ્રથમ બોલાવવામાં આવ્યા હતા. તે બે ઘટનાઓ સાથે કોઈપણ બે વૃક્ષો, એટલે કે સમાધાન કરવું શક્ય છે. નીચલા અને ઉપલા વૃક્ષોના ગાંઠો અને શાખાઓનો નકશો બનાવવા માટે, અથવા ઉપલા વૃક્ષ અને નીચલા વૃક્ષ વચ્ચેની વિસંગતતાઓને સમજાવતી ઉત્ક્રાંતિ ઘટનાઓની સૂચિ આપવા માટે. સૌથી અસ્પષ્ટ ડુપ્લિકેશન એન્ડ લોસ (ડી. એલ.) સમાધાનની ગણતરી લોએસ્ટ કોમન એન્સેસ્ટર (એલ. સી. એ.) મેપિંગ દ્વારા કરવામાં આવે છેઃ પાંદડાઓથી મૂળ સુધી આગળ વધીને, દરેક આંતરિક નોડને તેના બે બાળકોના મેપિંગના સૌથી નીચા સામાન્ય પૂર્વજ સાથે મેપ કરવામાં આવે છે. સમાધાન માટે માર્કોવિયન મોડેલ ડી. એલ. મોડેલમાં એલ. સી. એ. નું મેપિંગ પારસીમોની સિદ્ધાંતને અનુસરે છેઃ જો તે જરૂરી ન હોય તો કોઈ ઇવેન્ટનો ઉપયોગ કરવો જોઈએ નહીં. જો કે આ સિદ્ધાંતના ઉપયોગ પર ચર્ચા કરવામાં આવે છે, અને તે સામાન્ય રીતે સ્વીકારવામાં આવે છે કે મોલેક્યુલર ઇવોલ્યુશનમાં રેન્ડમ વોક તરીકે સંભવિત મોડેલને ફિટ કરવું વધુ સચોટ છે, જે જરૂરી નથી કે અસ્પષ્ટ દૃશ્યો ઉત્પન્ન કરે. જન્મ અને મૃત્યુ માર્કોવિયન મોડેલ એ એક એવું મોડેલ છે જે મૂળથી પાંદડા સુધી એક નિશ્ચિત ઉપલા વૃક્ષની "અંદર" નીચું વૃક્ષ પેદા કરી શકે છે. આંકડાકીય અનુમાન સૌથી સંભવિત દૃશ્યો શોધવા માટે એક માળખું પૂરું પાડે છે, અને તે કિસ્સામાં, બે વૃક્ષોનું મહત્તમ સંભાવના સમાધાન પણ અસ્પષ્ટ છે. વધુમાં, આવા માળખા સાથે વિવિધ પૂર્વધારણાઓનું પરીક્ષણ કરવા માટે દૃશ્યોના નમૂના લેવાનું અથવા કેટલાક સંભવિત દૃશ્યોને એકીકૃત કરવાનું શક્ય છે, ઉદાહરણ તરીકે નીચલા વૃક્ષોની જગ્યાનું અન્વેષણ કરવું. વધુમાં, સંભવિત મોડેલોને મોટા મોડેલોમાં એકીકૃત કરી શકાય છે, કારણ કે સ્વતંત્રતા ધારણ કરતી વખતે સંભાવનાઓ સરળતાથી વધે છે, ઉદાહરણ તરીકે અનુક્રમ ઉત્ક્રાંતિ અને ડી. એલ. સમાધાનનું સંયોજન. હોરિઝોન્ટલ ટ્રાન્સફર હોસ્ટ સ્વીચ રજૂ કરી રહ્યા છીએ, એટલે કે સંબંધી વંશમાંથી સહજીવનનો વારસો, પ્રજાતિઓ વચ્ચેના પરોપજીવી અથવા સહજીવન સંબંધોના ઉત્ક્રાંતિમાં એક નિર્ણાયક ઘટના છે. આ આડી સ્થાનાંતરણ જૈવિક ભૂગોળમાં સ્થળાંતરની ઘટનાઓનું નમૂના પણ બનાવે છે અને જનીન અને પ્રજાતિના વૃક્ષોના સમાધાન માટે રસપ્રદ બન્યું હતું જ્યારે એવું દેખાયું કે ઘણી વિસંગતતાઓને માત્ર ડુપ્લિકેશન અને નુકસાન દ્વારા સમજાવી શકાતી નથી અને તે આડી જનીન સ્થાનાંતરણ (HGT) સૂક્ષ્મજીવોની ઉત્ક્રાંતિમાં એક મોટી ઉત્ક્રાંતિ પ્રક્રિયા હતી. આ સ્વિચિંગ, અથવા હોરિઝોન્ટલ ટ્રાન્સફર, પેટર્ન મિશ્રણ અથવા ઇન્ટ્રોગ્રેશનનું મોડેલ પણ બનાવી શકે છે. તે સિમ્બિયોન્ટ ફિલોજેનીની માહિતી વિના, પાત્ર પદ્ધતિઓમાં ગણવામાં આવે છે. ડીએલ મોડેલની ટોચ પર, આડી સ્થાનાંતરણ નવા અને ખૂબ જ અલગ સમાધાન દૃશ્યોને સક્ષમ કરે છે. સરળ છતાં શક્તિશાળી ગતિશીલ પ્રોગ્રામિંગ અભિગમ એલ. સી. એ. સમાધાન પદ્ધતિ એક અનોખો ઉકેલ આપે છે, જે ઘટનાઓની ભારિત સંખ્યાને ઘટાડવાની સમસ્યા માટે શ્રેષ્ઠ હોવાનું દર્શાવવામાં આવ્યું છે, ડુપ્લિકેશન અને લોસના સંબંધિત વજન ગમે તે હોય. તેનાથી વિપરીત, ડુપ્લિકેશન, હોરિઝોન્ટલ ટ્રાન્સફર એન્ડ લોસ (DTL) સાથે, ઘણા સમાન રીતે અસ્પષ્ટ સમાધાન હોઈ શકે છે. દાખલા તરીકે, પુનરાવર્તનો અને નુકસાનના ક્રમને એક જ સ્થાનાંતરણ દ્વારા બદલી શકાય છે. કોમ્પ્યુટેશનલ સમસ્યાને વ્યાખ્યાયિત કરવા અને રિઝોલ્યુશનનો અભિગમ અપનાવવા માટેના પ્રથમ વિચારોમાંનો એક, યજમાન/સહજીવન માળખામાં, હ્યુરિસ્ટિક અલ્ગોરિધમ સાથે સહ-પ્રજાતિઓની સંખ્યાને મહત્તમ કરવાનો હતો. બીજો ઉકેલ એ છે કે ઘટનાઓને સંબંધિત ખર્ચ આપવો અને એવી પરિસ્થિતિ શોધવી કે જે તેની ઘટનાઓના ખર્ચનો સરવાળો ઘટાડે. સંભવિત મોડેલ માળખામાં, સમકક્ષ કાર્યમાં ઘટનાઓને દર અથવા સંભાવનાઓ સોંપવાનો અને તેમની સંભાવના અનુસાર મહત્તમ સંભાવના દૃશ્યો અથવા નમૂનાના દૃશ્યો શોધવાનો સમાવેશ થાય છે. આ બધી સમસ્યાઓ ગતિશીલ પ્રોગ્રામિંગ અભિગમ સાથે હલ કરવામાં આવે છે. આ ગતિશીલ પ્રોગ્રામિંગ પદ્ધતિમાં પોસ્ટઓર્ડરમાં બે વૃક્ષોને પાર કરવાનો સમાવેશ થાય છે. પાંદડામાંથી આગળ વધીને અને પછી બે વૃક્ષોમાં ઉપર જતાં, દરેક બે આંતરિક ગાંઠો (દરેક વૃક્ષ માટે એક) માટે, સૌથી અસ્પષ્ટ ડી. ટી. એલ. સમાધાનની કિંમતની ગણતરી કરવામાં આવે છે. પારસીમોની માળખામાં, ઉપરના સબટ્રી સાથે મૂળ ધરાવતા નીચલા સબટ્રીને સમાધાન કરવાના ખર્ચને પાંદડાઓ માટે તેમના મેળ સાથે શરૂ કરવામાં આવે છેઃ અને પછી પ્રેરક રીતે, બાળકોના બાળકોને અનુક્રમે વિશિષ્ટતા, ડુપ્લિકેશન, હોરિઝોન્ટલ ટ્રાન્સફર અને નુકસાન સાથે સંકળાયેલા ખર્ચને સૂચવે છે (ઘણીવાર 0 પર નિશ્ચિત હોય છે), ખર્ચ અને, કારણ કે તેઓ તેના પર નિર્ભર નથી, તે બધા માટે એકવાર ગણતરી કરી શકાય છે, તેથી અને તમામ યુગલો માટે ગણતરી કરવા માટે દ્વિઘાત જટિલતા પ્રાપ્ત થાય છે. નુકસાનની કિંમત માત્ર અન્ય ઘટનાઓ સાથે જોડાણમાં દેખાય છે કારણ કે અસ્પષ્ટતામાં, નુકસાન હંમેશા વૃક્ષમાં અગાઉની ઘટના સાથે સંકળાયેલ હોઈ શકે છે. ગતિશીલ પ્રોગ્રામિંગના ઉપયોગ પાછળનો સમાવેશ વૃક્ષોમાં હંમેશા મૂળ તરફ આગળ વધવા પર આધારિત છે. જો કે ઘટનાઓના કેટલાક સંયોજનો જે સતત થઈ શકે છે તે આ ઇન્ડક્શનને ખોટી રીતે વ્યાખ્યાયિત કરી શકે છે. આવા એક સંયોજનમાં દાતા વંશ (TL) માં નુકસાન પછી તરત જ સ્થાનાંતરણનો સમાવેશ થાય છે. આ TL ઇવેન્ટના ઉપયોગને પ્રતિબંધિત કરવાથી ઇન્ડક્શનમાં સુધારો થાય છે. અમર્યાદિત ઉપયોગ સાથે, નિશ્ચિત બિંદુ પદ્ધતિઓ અથવા વિભેદક સમીકરણોના સંખ્યાત્મક નિરાકરણ જેવી સમીકરણોની પ્રણાલીઓને ઉકેલવા માટે અન્ય જાણીતી પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરવો અથવા ઉમેરવું જરૂરી છે. 2016 માં, સૌથી વધુ ઉપયોગમાં લેવાતા સાતમાંથી માત્ર બે પારસીમોની સમાધાન કાર્યક્રમોએ ટી. એલ. ઇવેન્ટ્સને હેન્ડલ કરી હતી, જો કે તેમની વિચારણા સમાધાનના પરિણામને ભારે બદલી શકે છે. એલસીએ મેપિંગથી વિપરીત, ડીટીએલ સમાધાન સામાન્ય રીતે ન્યૂનતમ ખર્ચના ઘણા દૃશ્યો આપે છે, કેટલાક કિસ્સાઓમાં ઘાતાંકીય સંખ્યા. ગતિશીલ પ્રોગ્રામિંગ અભિગમની તાકાત એ છે કે તે ચતુર્ભુજ સમયમાં ઇનપુટ ઉપલા અને નીચલા વૃક્ષના સહવિકાસની લઘુતમ કિંમતની ગણતરી કરવા અને બેકટ્રેકિંગ દ્વારા સૌથી અસ્પષ્ટ દૃશ્ય મેળવવા માટે સક્ષમ બનાવે છે. સહ-ઉત્ક્રાંતિની સંભાવનાની ગણતરી કરવા અને સંભવિત સમાધાન મેળવવા માટે તેને સંભવિત માળખામાં પણ સ્થાનાંતરિત કરી શકાય છે, ખર્ચને દર, લઘુત્તમ રકમ અને ઉત્પાદનો દ્વારા રકમ સાથે બદલી શકાય છે. તદુપરાંત, બહુવિધ બેકટ્રેક દ્વારા, અભિગમ તમામ અસ્પષ્ટ ઉકેલોની ગણતરી કરવા અથવા તેમની સંભાવના અનુસાર, શ્રેષ્ઠ અને પેટા-શ્રેષ્ઠ દૃશ્યોના નમૂના લેવા માટે યોગ્ય છે. ઘટના ખર્ચ અને દરોનો અંદાજ ડાયનેમિક પ્રોગ્રામિંગ પ્રતિ સે માત્ર એક આંશિક ઉકેલ છે અને સમાધાન દ્વારા ઉઠાવવામાં આવેલી ઘણી સમસ્યાઓનું સમાધાન કરતું નથી. સૌથી અસ્પષ્ટ ડી. ટી. એલ. સમાધાનને વ્યાખ્યાયિત કરવા માટે વિવિધ પ્રકારની ઘટનાઓ (ડી, ટી અને એલ) ને ખર્ચ સોંપવાની જરૂર છે. વિવિધ ખર્ચ સોંપણીઓ વિવિધ સમાધાન દૃશ્યો આપી શકે છે, તેથી તે ખર્ચ પસંદ કરવાની રીતની જરૂર છે. આવું કરવા માટે વિવિધ અભિગમો છે. કોર-પી. એ. રિકર્સિવ રીતે ખર્ચ વેક્ટરની જગ્યાની શોધ કરે છે, સમાધાનમાં ઇવેન્ટ ફ્રીક્વન્સીઝ સાથે સારા મેળની શોધ કરે છે. એ. એલ. ઇ. મહત્તમ સંભાવના દ્વારા ઘટના દરનો અંદાજ કાઢવા માટે સંભવિત માળખામાં સમાન વિચારનો ઉપયોગ કરે છે. વૈકલ્પિક રીતે, COALA એ અનુક્રમિક મોન્ટે કાર્લો સાથે અંદાજિત બાયેસિયન ગણતરીનો ઉપયોગ કરતી પૂર્વપ્રક્રિયા છેઃ અનુકરણ અને આંકડાકીય અસ્વીકાર અથવા ક્રમિક સુધારણા સાથે પરિમાણોની સ્વીકૃતિ. પારસીમોની માળખામાં, સંભવિત ઘટના ખર્ચની જગ્યાને ખર્ચના ક્ષેત્રોમાં વહેંચવી પણ શક્ય છે જે સમાન પેરેટો શ્રેષ્ઠ ઉકેલ તરફ દોરી જાય છે. પેરેટો શ્રેષ્ઠ સમાધાન એ છે કે કોઈ અન્ય સમાધાનમાં એક પ્રકારની ઘટના (ડુપ્લિકેશન, ટ્રાન્સફર અથવા લોસ) માટે સખત રીતે હલકી કિંમત હોય છે, અને અન્ય માટે ઓછી અથવા સમાન હોય છે. ઇવેન્ટ ખર્ચ પસંદ કરવા માટે બાહ્ય વિચારણાઓ પર આધાર રાખવો પણ શક્ય છે. ઉદાહરણ તરીકે, એન્ગ્સ્ટ સોફ્ટવેર એવા ખર્ચને પસંદ કરે છે જે જનીનોની સંખ્યામાં, માતાપિતા અને બાળકોની પ્રજાતિઓ વચ્ચે જીનોમના કદની વિવિધતાને ઘટાડે છે. અસ્થાયી શક્યતાઓની સમસ્યા ગતિશીલ પ્રોગ્રામિંગ પદ્ધતિ તારીખવાળા (આંતરિક ગાંઠો સંપૂર્ણપણે ક્રમબદ્ધ હોય છે) અથવા તારીખ વગરના ઉપલા વૃક્ષો માટે કામ કરે છે. જો કે, તારીખ વગરના વૃક્ષો સાથે, એક અસ્થાયી શક્યતા મુદ્દો છે. ખરેખર, આડી સ્થાનાંતરણ સૂચવે છે કે દાતા અને પ્રાપ્તકર્તા સમકાલીન છે, તેથી વૃક્ષ પર સમયની મર્યાદા સૂચવે છે. પરિણામે, બે આડી સ્થાનાંતરણ અસંગત હોઈ શકે છે, કારણ કે તે સમયની મર્યાદાઓને વિરોધાભાસી સૂચવે છે. ગતિશીલ પ્રોગ્રામિંગ અભિગમ આવી અસંગતતાઓને સરળતાથી ચકાસી શકતો નથી. જો ઉપલા વૃક્ષની તારીખ ન હોય તો, અસ્થાયી રીતે શક્ય સૌથી અસ્પષ્ટ સમાધાન શોધવું એન. પી.-હાર્ડ છે. તે નિશ્ચિત પરિમાણ ટ્રેક્ટેબલ છે, જેનો અર્થ એ છે કે આઉટપુટ દૃશ્યોમાં સ્થાનાંતરણની સંખ્યાના ઘાતાંકીય દ્વારા બંધાયેલા સમય દરમિયાન અલ્ગોરિધમ્સ ચાલી રહ્યા છે. કેટલાક ઉકેલો પૂર્ણાંક રેખીય પ્રોગ્રામિંગ અથવા શાખા અને બાઉન્ડ સંશોધન સૂચવે છે. જો ઉપલા વૃક્ષની તારીખ નક્કી કરવામાં આવી હોય, તો ત્યાં કોઈ અસંગતતા સમસ્યા નથી કારણ કે આડી સ્થાનાંતરણને સમયસર ક્યારેય પાછળ ન જવા માટે અવરોધિત કરી શકાય છે. સુસંગત શ્રેષ્ઠ સમાધાન શોધવાનું પછી બહુપદી સમયમાં અથવા રાસ્કલમાં ઝડપ-અપ સાથે, નોડ મેપિંગ્સના માત્ર એક અપૂર્ણાંકનું પરીક્ષણ કરીને હલ કરવામાં આવે છે. તારીખ વગરના વૃક્ષો લેતા મોટાભાગના સોફ્ટવેર અસ્થાયી શક્યતા શોધતા નથી, સિવાય કે જેન, જે આનુવંશિક અલ્ગોરિધમ દ્વારા કુલ ઓર્ડરની જગ્યાની શોધ કરે છે, અથવા, પોસ્ટ પ્રક્રિયામાં, નોટંગ અને યુકેલિપ્ટ, જે સમય સુસંગત માટે શ્રેષ્ઠ ઉકેલોના સમૂહની અંદર શોધ કરે છે. અન્ય પદ્ધતિઓ સમાધાન માટે પૂરક સ્તરો તરીકે કામ કરે છે, સમાધાનને સુધારે છે અથવા શક્ય સ્થાનાંતરણના સબસેટને પરત કરે છે, જેનો ઉપયોગ પ્રજાતિના વૃક્ષની તારીખ નક્કી કરવા માટે થઈ શકે છે. ફિલોજેનીઝનું વિસ્તરણઃ મૃતકોમાંથી સ્થાનાંતરણ સામાન્ય રીતે ફિલોજેનેટિક્સમાં, એ ધ્યાનમાં રાખવું અગત્યનું છે કે કોઈપણ ફિલોજેનીમાં રજૂ થતી હાલની અને પૂર્વજોની પ્રજાતિઓ હાલમાં અસ્તિત્વમાં છે અથવા ક્યારેય અસ્તિત્વમાં છે તે પ્રજાતિઓનો માત્ર એક વિરલ નમૂનો છે. તેથી જ કોઈ સુરક્ષિત રીતે ધારી શકે છે કે ફિલોજેનેટિક પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરીને શોધી શકાય તેવા તમામ સ્થાનાંતરણો વંશમાં ઉદ્ભવ્યા છે, જે સખત રીતે કહીએ તો, અભ્યાસ કરાયેલ ફિલોજેનીમાંથી ગેરહાજર છે. ફિલોજેનેટિક અભ્યાસોમાં લુપ્ત અથવા બિનઅનુભવી જૈવવિવિધતા માટેનો હિસાબ આ પ્રક્રિયાઓની વધુ સારી સમજણ આપી શકે છે. મૂળરૂપે, ડી. ટી. એલ. સમાધાન પદ્ધતિઓએ આ ઘટનાને ઓળખી ન હતી અને માત્ર વૃક્ષની સમકાલીન શાખાઓ વચ્ચે સ્થાનાંતરણની મંજૂરી આપી હતી, તેથી મોટાભાગના બુદ્ધિગમ્ય ઉકેલોની અવગણના કરી હતી. જો કે, તારીખ વગરના ઉપલા વૃક્ષો પર કામ કરતી પદ્ધતિઓને એક જાતિવિજ્ઞાનના દૃષ્ટિકોણથી "ભવિષ્યમાં" સ્થાનાંતરણને મંજૂરી આપીને અજ્ઞાત વિવિધતાને પરોક્ષ રીતે નિયંત્રિત કરવા તરીકે જોઈ શકાય છે, એટલે કે, દાતા પ્રાપ્તકર્તા કરતાં વધુ પ્રાચીન છે. ભવિષ્યમાં સ્થાનાંતરણને અજ્ઞાત પ્રજાતિઓમાં પ્રજાતિમાં અનુવાદિત કરી શકાય છે, ત્યારબાદ અજ્ઞાત પ્રજાતિઓમાંથી સ્થાનાંતરણ કરી શકાય છે. એ. એલ. ઇ. તેના તારીખના સંસ્કરણમાં જનીન ઉત્ક્રાંતિના તારીખના જન્મ/મૃત્યુના નમૂનામાં પ્રજાતિઓના વિશિષ્ટતા/લુપ્ત થવાની મોરાન પ્રક્રિયાને ઉમેરીને સ્પષ્ટપણે અજ્ઞાત વિવિધતાને ધ્યાનમાં લે છે. મૃતકોમાંથી સ્થાનાંતરણ પણ તેરા અને એક્સેટેરા દ્વારા અસ્પષ્ટ સેટિંગમાં નિયંત્રિત કરવામાં આવે છે, જે દર્શાવે છે કે આ સ્થાનાંતરણને ધ્યાનમાં લેવાથી સમાધાનનો ઉપયોગ કરીને જનીન વૃક્ષોનું પુનઃનિર્માણ કરવાની ક્ષમતામાં સુધારો થાય છે, અને વધુ સ્પષ્ટ મોડેલ સાથે અને સંભવિત સેટિંગમાં, એ. એલ. ઇ. માં તારીખ વગર. જૈવભૂગોળની વિશિષ્ટતાઃ વિસ્તારોની "ઉત્ક્રાંતિ" માટે વૃક્ષ જેવી રચના જૈવભૂગોળમાં, સમાધાનના અભિગમોની કેટલીક એપ્લિકેશનો ઉપલા વૃક્ષને વ્યાખ્યાયિત પૂર્વજોની ગાંઠો સાથેનો વિસ્તાર ક્લેડોગ્રામ માને છે. દાખલા તરીકે, મૂળ પેંગિયા અને નોડ્સ સમકાલીન ખંડો હોઈ શકે છે. કેટલીકવાર, આંતરિક ગાંઠો એ પૂર્વજોના વિસ્તારો નથી પરંતુ તેમના બાળકોના વિસ્તારોનું જોડાણ છે, જે એક અથવા ઘણા વિસ્તારોમાં વસવાટ કરવા માટે નીચલા વૃક્ષની સાથે પ્રજાતિઓ વિકસિત થવાની સંભાવનાને ધ્યાનમાં લે છે. આ કિસ્સામાં, ઉત્ક્રાંતિની ઘટનાઓ સ્થળાંતર છે, જ્યાં એક પ્રજાતિ નવા વિસ્તાર, એલોપેટ્રિક વિશિષ્ટતા અથવા વિકેરિયન્સની વસાહત કરે છે, જે યજમાન/સહજીવન સરખામણીમાં સહ-વિશિષ્ટતાની સમકક્ષ હોય છે. તેમ છતાં આ અભિગમ હંમેશા વૃક્ષ આપતો નથી (જો એ, બી, સી પાંદડાઓનું એબી અને બીસી જોડાણ અસ્તિત્વમાં હોય, તો બાળકને ઘણા માતા-પિતા હોઈ શકે છે), અને આ માળખું સમય સાથે સંકળાયેલું નથી (સ્થળાંતર દ્વારા પ્રજાતિ એ થી એબી સુધી, તેમજ લુપ્તતા દ્વારા એબી થી એ સુધી જવું શક્ય છે), સમાધાન પદ્ધતિઓ-ઘટનાઓ અને ગતિશીલ પ્રોગ્રામિંગ સાથે-ઉપલા ભૌગોલિક માળખા અને નીચલા પ્રજાતિ વૃક્ષ વચ્ચેના ઉત્ક્રાંતિના દૃશ્યોને અનુમાન કરી શકે છે. દિવા અને લાગરેંજ એ બે સમાધાન નમૂનાઓ છે જે આવા વૃક્ષ જેવા માળખાનું નિર્માણ કરે છે અને પછી સમાધાન લાગુ કરે છે, પ્રથમ પારસીમોની સિદ્ધાંત સાથે, બીજું સંભવિત માળખામાં. વધુમાં, BioGeoBEARS એ એક જૈવભૂગોળ અનુમાન પેકેજ છે જે DIVA અને Lagrange મોડેલોને ફરીથી લાગુ કરે છે અને દૂરના આશ્રિત સ્થાનાંતરણ અને આંકડાકીય મોડેલની પસંદગી પર ચર્ચા જેવા નવા વિકલ્પોને મંજૂરી આપે છે. ગ્રાફિકલ આઉટપુટ બે વૃક્ષો અને બહુવિધ ઉત્ક્રાંતિ ઘટનાઓ તેમને પ્રતિનિધિત્વ કરવા માટે જોડે છે, સમાધાન અભ્યાસોને વધુ સુલભ બનાવવા માટે સુમેળભર્યા વૃક્ષોને જોવાનું એક પડકારજનક પરંતુ જરૂરી પ્રશ્ન છે. કેટલાક સમાધાન સોફ્ટવેરમાં નીચલા વૃક્ષો પર ઉત્ક્રાંતિવાદી ઘટનાઓની ટિપ્પણીનો સમાવેશ થાય છે, જ્યારે અન્ય, અને ચોક્કસ પેકેજો, ડી. એલ. અથવા ડી. ટી. એલ. માં, ઉપલા વૃક્ષમાં જડિત નીચલા વૃક્ષને શોધી કાઢે છે. આ સંબંધમાં એક મુશ્કેલી એ છે કે વિવિધ સમાધાન સોફ્ટવેર માટે આઉટપુટ બંધારણોની વિવિધતા છે. એક સામાન્ય ધોરણ, રેફીલોક્સએમએલ, સમુદાયના ભાગ દ્વારા સ્થાપિત અને સમર્થન કરવામાં આવ્યું છે, અને એક દર્શક ઉપલબ્ધ છે, જે બહુસ્તરીય પ્રણાલીઓમાં સમાધાન પ્રદર્શિત કરવામાં સક્ષમ છે. જૈવિક માહિતીમાં ડી. ટી. એલ. સમાધાન લાગુ કરવાથી અનિશ્ચિતતા અને ઇનપુટ અને આઉટપુટના આત્મવિશ્વાસના સ્તરને લગતી ઘણી સમસ્યાઓ ઊભી થાય છે. આઉટપુટના સંદર્ભમાં, જવાબની અનિશ્ચિતતા સમગ્ર ઉકેલ જગ્યાના સંશોધનની માંગ કરે છે. ઇનપુટના સંદર્ભમાં, ફિલોજેનેટિક સમાધાને ઉપલા અથવા નીચલા વૃક્ષોના રિઝોલ્યુશન અથવા મૂળમાં અનિશ્ચિતતાઓને નિયંત્રિત કરવી પડે છે, અથવા તો તેમના વિશ્વાસ અનુસાર મૂળ અથવા ઠરાવો પ્રસ્તાવિત કરવા પડે છે. સુમેળની જગ્યાનું અન્વેષણ ડાયનેમિક પ્રોગ્રામિંગ શ્રેષ્ઠતમ વચ્ચે અથવા તેમની સંભાવના અનુસાર સુમેળનું નમૂના લેવાનું શક્ય બનાવે છે. ઉકેલોની સંખ્યાના પ્રમાણમાં સમયસર તેમની ગણતરી કરવી પણ શક્ય છે, એક એવી સંખ્યા જે ઝડપથી અવ્યવહારુ બની શકે છે (ફક્ત શ્રેષ્ઠ ઉકેલો માટે પણ). સંભવિત સમાધાનોની ભીડ વચ્ચે માળખું શોધવું અને પ્રસ્તુત કરવું તાજેતરના પદ્ધતિસરના વિકાસના કેન્દ્રમાં રહ્યું છે, ખાસ કરીને યજમાન અને સહજીવન લક્ષિત પદ્ધતિઓ માટે. કેટલીક કૃતિઓએ સુસંગત રીતે સુમેળના સમૂહને રજૂ કરવા પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કર્યું છે, શ્રેષ્ઠના એક સમાન નમૂનામાંથી અથવા શ્રેષ્ઠ ઉકેલોનો સારાંશ આપતા આલેખનું નિર્માણ કરીને. આ તમામ શ્રેષ્ઠ (અથવા સબઓપ્ટિમલ) સમાધાનોના આધારે ચોક્કસ ઘટનાઓને સમર્થન મૂલ્યો આપીને અથવા સર્વસંમતિથી સુમેળ સાધેલા વૃક્ષના ઉપયોગ દ્વારા પ્રાપ્ત કરી શકાય છે. ડી. એલ. મોડેલમાં, વહેંચાયેલ ઘટનાઓના આધારે મધ્યસ્થ સમાધાનને વ્યાખ્યાયિત કરવું અને બહુપદી સમયમાં તેની ગણતરી કરવી શક્ય છે. ઇ. એમ. પી. આર. ઇ. એસ. બહુપદી સમયમાં ગણતરી કરી શકાય તેવા સુમેળ વચ્ચેના તમામ જોડી મુજબના અંતર સાથે ક્લસ્ટરિંગ દ્વારા સમાન સુમેળને જૂથબદ્ધ કરી શકે છે (સૌથી વધુ અસ્પષ્ટ સુમેળની સંખ્યાથી સ્વતંત્ર). સમાન હેતુ સાથે, કેપિબારા સુમેળ વચ્ચે સમાનતા વર્ગોને વ્યાખ્યાયિત કરે છે, તમામ વર્ગો માટે પ્રતિનિધિઓની અસરકારક રીતે ગણતરી કરે છે, અને રેખીય વિલંબ સાથે આપેલ સંખ્યાબંધ સુમેળ (પ્રથમ શ્રેષ્ઠ, પછી પેટા શ્રેષ્ઠ) સાથે આઉટપુટ આપે છે. આડી સ્થાનાંતરણની મંજૂરી અંતરને વધારતી અથવા ઘટાડતી વખતે મોટાભાગના અસ્પષ્ટ સમાધાનની જગ્યાને વિસ્તૃત અથવા ઘટાડી શકાય છે, જે સરળતાથી ગતિશીલ પ્રોગ્રામિંગ દ્વારા કરવામાં આવે છે. સમાધાન સમાધાન અને ઇનપુટ અનિશ્ચિતતા સાથે ફિલોજેનેટિક વૃક્ષોને સૂચવવું સમાધાન બે નિશ્ચિત વૃક્ષો સાથે કામ કરે છે, નીચલા અને ઉપલા, બંનેને સાચા અને મૂળ માનવામાં આવે છે. જો કે, તે વૃક્ષો ફર્સ્ટ હેન્ડ ડેટા નથી. ફિલોજેનેટિક્સ માટે સૌથી વધુ ઉપયોગમાં લેવાતી માહિતી સંરેખિત ન્યુક્લિયોટિડિક અથવા પ્રોટીક અનુક્રમમાં હોય છે. ડીએનએ કાઢવું, અનુક્રમણિકા, એસેમ્બલિંગ અને એનોટેટિંગ, જનીનો વચ્ચેના સમરૂપ સંબંધોને ઓળખવા અને ફિલોજેનેટિક પુનર્નિર્માણ માટે બહુવિધ સંરેખણ ઉત્પન્ન કરવી એ બધી જટિલ પ્રક્રિયાઓ છે જ્યાં ભૂલો આખરે પુનઃનિર્મિત વૃક્ષને અસર કરી શકે છે. કોઈપણ ટોપોલોજી અથવા મૂળની ભૂલનું ખોટું અર્થઘટન થઈ શકે છે અને તે વ્યવસ્થિત પૂર્વગ્રહનું કારણ બની શકે છે. દાખલા તરીકે, ડી. એલ. સમાધાનમાં, નીચલા વૃક્ષના પૂર્વગ્રહ પરની ભૂલો મૂળની નજીક વધુ પ્રતિકૃતિ ઘટનાઓ તરફ સમાધાન કરે છે અને પાંદડાઓની નજીક વધુ નુકસાન કરે છે. બીજી બાજુ, સમાધાન, મેક્રો ઇવોલ્યુશનરી મોડેલ તરીકે, અનુક્રમ ઉત્ક્રાંતિના સૂક્ષ્મ ઉત્ક્રાંતિ મોડેલના પૂરક સ્તર તરીકે કામ કરી શકે છે, પોલીટોમીઝ (બેથી વધુ બાળકો ધરાવતા ગાંઠો) અથવા રુટિંગ વૃક્ષોને ઉકેલવા અથવા વધુ સારી ફિલોજેનીઝ મેળવવા માટે સંકલિત નમૂનાઓ દ્વારા તેની સાથે જોડાઈ શકે છે. આ દિશામાં મોટાભાગની કૃતિઓ જનીન/પ્રજાતિઓના સમાધાન પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે, તેમ છતાં યજમાન/સહજીવનમાં કેટલાક પ્રથમ પગલાં લેવામાં આવ્યા છે, જેમ કે મૂળ વગરના સહજીવન વૃક્ષોને ધ્યાનમાં લેવા અથવા જેનમાં બહુપત્નીત્વ સાથે વ્યવહાર કરવો. સમાધાન સમાધાન સાથે નીચલા વૃક્ષોની જગ્યાનું અન્વેષણ સરળતાથી મૂળ વગરના નીચલા વૃક્ષોને ઇનપુટ તરીકે લઈ શકે છે, જે વારંવાર ઉપયોગમાં લેવાતું લક્ષણ છે કારણ કે પરમાણુ માહિતીમાંથી અનુમાનિત વૃક્ષો સામાન્ય રીતે મૂળ વગરના હોય છે. તમામ સંભવિત મૂળોનું પરીક્ષણ કરવું શક્ય છે, અથવા મૂળ વગરના વૃક્ષનું વિચારશીલ ટ્રિપલ ટ્રાવર્સલ વધારાના સમયની જટિલતા વિના તેને કરવાની મંજૂરી આપે છે. ડુપ્લિકેશન-લોસ મોડેલમાં, ખર્ચ ઘટાડતા મૂળોનો સમૂહ એકબીજાની નજીક જોવા મળે છે, જે "પ્લેટુ" બનાવે છે, જે એક એવી મિલકત છે જે ડી. ટી. એલ. માટે સામાન્ય નથી. સમાધાન ઇનપુટ બિન દ્વિસંગી વૃક્ષો તરીકે પણ લઈ શકાય છે, એટલે કે, બેથી વધુ બાળકો સાથેના આંતરિક ગાંઠો સાથે. આવા વૃક્ષો ઉદાહરણ તરીકે ઓછા આંકડાકીય આધાર સાથે શાખાઓ સંકોચાઈને મેળવી શકાય છે. સમાધાન સ્કોર્સ અનુસાર બિન-દ્વિસંગી વૃક્ષમાંથી દ્વિસંગી વૃક્ષને સૂચવવું એ કાર્યક્ષમ પદ્ધતિઓ સાથે ડી. એલ. માં હલ કરવામાં આવે છે. ડીટીએલમાં, સમસ્યા એનપી હાર્ડ છે. હ્યુરિસ્ટિક્સ અને ચોક્કસ નિશ્ચિત પરિમાણ ટ્રેક્ટેબલ અલ્ગોરિધમ્સ સંભવિત ઉકેલો છે. નીચલા વૃક્ષોમાં અનિશ્ચિતતાને નિયંત્રિત કરવાની બીજી રીત એ છે કે એક વૃક્ષને બદલે વૈકલ્પિક નીચલા વૃક્ષોનો નમૂનો ઇનપુટ તરીકે લેવો. ઉદાહરણ તરીકે, જે પેપરમાં સમાધાનને તેનું નામ આપવામાં આવ્યું હતું, તેમાં તમામ સંભવિત નીચલા વૃક્ષોને ધ્યાનમાં લેવાની દરખાસ્ત કરવામાં આવી હતી, અને આ વૃક્ષોમાંથી તેમના ડી. એલ. ખર્ચ અનુસાર શ્રેષ્ઠ વૃક્ષ પસંદ કરવાની દરખાસ્ત કરવામાં આવી હતી, જે સિદ્ધાંત ટ્રીફિક્સ-ડી. ટી. એલ. દ્વારા પણ ઉપયોગમાં લેવાય છે. નીચલા વૃક્ષોનો નમૂનો એ જ રીતે સંરેખિત ક્રમ અનુસાર તેમની સંભાવનાને પ્રતિબિંબિત કરી શકે છે, જેમ કે બાયેસિયન માર્કોવ સાંકળ મોન્ટે કાર્લો પદ્ધતિઓમાંથી મેળવવામાં આવે છે, જેમ કે ફીલોબાયસમાં લાગુ કરવામાં આવે છે. એ. એન. જી. એસ. ટી., એ. એલ. ઈ. અને એ. સી. સી. ટી. ઈ. આર. એ. "એકીકરણ" નો ઉપયોગ કરે છે, જે ડી. ટી. એલ. ગતિશીલ પ્રોગ્રામિંગનું વિસ્તરણ છે જે એક વૃક્ષને બદલે વૈકલ્પિક નીચલા વૃક્ષોના સમૂહને અસરકારક રીતે પાર કરવામાં સક્ષમ છે. નીચલા વૃક્ષોની જગ્યામાં સ્થાનિક શોધ સંયુક્ત સંભાવના દ્વારા સંચાલિત થાય છે, એક તરફ બહુવિધ અનુક્રમ સંરેખણમાંથી અને બીજી તરફ ઉપલા વૃક્ષ સાથે સમાધાનથી, ડીએલ મોડેલ સાથે ફિલડોગમાં અને ડીટીએલ સાથે જીનરેક્સમાં પ્રાપ્ત થાય છે. અનુક્રમ ઉત્ક્રાંતિ અને રિલેક્સ્ડ મોલેક્યુલર ક્લોક સાથે ડીએલ મોડેલમાં, વૃક્ષની નીચલી જગ્યાને એમસીએમસી સાથે શોધી શકાય છે. મોગલીએનએનઆઈ ડીટીએલ સ્કોર વધારવા માટે નબળી રીતે સપોર્ટેડ નોડ્સ પર ઇનપુટ જનીન વૃક્ષમાં ફેરફાર કરી શકે છે, જ્યારે ટ્રીસોલ્વ નબળી રીતે સપોર્ટેડ નોડ્સને તોડી પાડીને ઉમેરવામાં આવેલા મલ્ટીફર્કેશન્સને ઉકેલે છે. છેવટે, સંકલિત મોડેલો-મિશ્રણ અનુક્રમ ઉત્ક્રાંતિ અને સમાધાન-ગતિશીલ પ્રોગ્રામિંગ (સમાધાન અને જનીન અનુક્રમ ઉત્ક્રાંતિ બંને માટે) દ્વારા સંયુક્ત સંભાવનાની ગણતરી કરી શકે છે, માર્કોવ સાંકળ મોન્ટે કાર્લોનો ઉપયોગ શાખાની લંબાઈનો અંદાજ કાઢવા માટે પરમાણુ ઘડિયાળનો સમાવેશ કરવા માટે, ડી. એલ. મોડેલમાં અથવા હળવા પરમાણુ ઘડિયાળ સાથે, અને ડી. ટી. એલ. મોડેલમાં કરી શકે છે. આ નમૂનાઓ જનીન/પ્રજાતિ માળખામાં લાગુ કરવામાં આવ્યા છે, હજુ સુધી યજમાન/સહજીવન અથવા જૈવભૂગોળ સંદર્ભમાં નહીં. સમાધાનનો ઉપયોગ કરીને ઉપલા વૃક્ષોને સૂચવવું નીચલા વૃક્ષોના સમૂહમાંથી ઉપલા વૃક્ષને સૂચવવું એ સુપરટ્રી સમસ્યા સાથે સંબંધિત લાંબા સમયથી ચાલતો પ્રશ્ન છે. તે ખાસ કરીને જનીન/પ્રજાતિઓના સમાધાનના કિસ્સામાં રસપ્રદ છે જ્યાં સંપૂર્ણ જીનોમ સિક્વન્સમાંથી ઘણા (સામાન્ય રીતે હજારો) જનીન વૃક્ષો ઉપલબ્ધ છે. સુપરટ્રી પદ્ધતિઓ વૃક્ષોના સમૂહના આધારે પ્રજાતિ વૃક્ષને ભેગા કરવાનો પ્રયાસ કરે છે જે સમકાલીન પ્રજાતિ સમૂહો અને ટોપોલોજીની દ્રષ્ટિએ અલગ હોઈ શકે છે, પરંતુ સામાન્ય રીતે આ તફાવતોને સમજાવતી જૈવિક પ્રક્રિયાને ધ્યાનમાં લીધા વિના. જો કે, કેટલાક સુપરટ્રી અભિગમો પ્રજાતિ વૃક્ષના પુનર્નિર્માણ માટે આંકડાકીય રીતે સુસંગત છે જો જનીન વૃક્ષોનું ડી. એલ. મોડેલ હેઠળ અનુકરણ કરવામાં આવે. આનો અર્થ એ છે કે જો DL મોડેલ દ્વારા સાચા ઉપલા વૃક્ષમાંથી પેદા થતા ઇનપુટ નીચલા વૃક્ષોની સંખ્યા અનંત તરફ વધે છે, જો કે ત્યાં કોઈ વધારાની ભૂલો નથી, તો આઉટપુટ ઉપલા વૃક્ષ લગભગ ચોક્કસપણે સાચા વૃક્ષમાં એકરૂપ થાય છે. આ ચોકડીના અંતરના કિસ્સામાં દર્શાવવામાં આવ્યું છે, અને સામાન્યીકૃત રોબિન્સન ફોલ્ડ્સ મલ્ટીકોપી અંતર સાથે, વધુ સારા ચાલતા સમય સાથે પરંતુ જનીન વૃક્ષોમાં પ્રજાતિના વૃક્ષની વિરોધાભાસી દ્વિપક્ષી નથી એમ ધારીને, જે ડી. એલ. મોડેલ હેઠળ દુર્લભ લાગે છે. ઉપલા વૃક્ષોના અનુમાન માટે પણ સમાધાનનો ઉપયોગ કરી શકાય છે. આ એક કોમ્પ્યુટેશનલ રીતે મુશ્કેલ સમસ્યા છેઃ દ્વિસંગી નીચલા વૃક્ષ સાથે બિન દ્વિસંગી ઉપલા વૃક્ષમાં પહેલેથી જ બહુપત્નીત્વને ઉકેલવું-ડી. એલ. સમાધાન સ્કોરને ઘટાડવું-એન. પી.-હાર્ડ છે. ખાસ કરીને, કેટલાક જનીન વૃક્ષો માટે શ્રેષ્ઠ ડી. એલ. કિંમત આપતા પ્રજાતિ વૃક્ષનું પુનઃનિર્માણ એન. પી.-હાર્ડ અને 2-નિકટવર્તી છે. તેને જીન ડુપ્લિકેશન સમસ્યા અથવા વધુ સામાન્ય રીતે જીન ટ્રી પાર્સિમોની કહેવામાં આવે છે. આ સમસ્યાને વધુ સારી પ્રજાતિના વૃક્ષોના પુનર્નિર્માણ માટે સમાનતા શોધવાના માર્ગ તરીકે જોવામાં આવી હતી. તે એન. પી.-હાર્ડ છે, સમસ્યાની જટિલતા અને વિવિધ ઇનપુટ કદ, માળખું અને આઇ. એલ. એસ. હાજરી સાથે મોડેલની વર્તણૂક પર રસપ્રદ પરિણામો સાથે. આઇએલપી અથવા હ્યુરિસ્ટિક્સ સાથે અને ઊંડા સમન્વય સ્કોરની સંભાવના સાથે બહુવિધ ઉકેલો અસ્તિત્વમાં છે. ઓડીટીએલ ઇનપુટ જનીન વૃક્ષો તરીકે લે છે અને ડીટીએલ મોડેલ અનુસાર ટેકરી-ચડતા શોધ સાથે મહત્તમ સંભવિત પ્રજાતિ વૃક્ષની શોધ કરે છે. આ અભિગમ સમયસર આદેશિત આંતરિક ગાંઠો સાથે પ્રજાતિનું વૃક્ષ ઉત્પન્ન કરે છે, જે નીચલા વૃક્ષો વચ્ચે સ્થાનાંતરણના દૃશ્યો માટે સમય સુસંગતતા સુનિશ્ચિત કરે છે. વધુ સામાન્ય સમસ્યાને સંબોધતા, ફિલડોગ સ્થાનિક શોધના બહુવિધ રાઉન્ડ દ્વારા બહુવિધ કુટુંબ સંરેખણમાંથી મહત્તમ સંભાવના પ્રજાતિ વૃક્ષ, જનીન વૃક્ષો અને ડી. એલ. પરિમાણો શોધે છે. આમ તે એક જ સમયે ઉપલા અને નીચલા બંને વૃક્ષોનું સંશોધન કરે છે. મિક્સટ્રીમ ઝડપી ઉકેલ રજૂ કરે છે. બે-સ્તરના ડી. ટી. એલ. મોડેલની મર્યાદાઓ ગતિશીલ પ્રોગ્રામિંગની મર્યાદાઃ બાળકોના વંશની બિન-સ્વતંત્ર ઉત્ક્રાંતિ ગતિશીલ પ્રોગ્રામિંગ માળખું, સામાન્ય જન્મ અને મૃત્યુના નમૂનાઓની જેમ, નીચલા વૃક્ષમાં બાળકોના વંશના સ્વતંત્ર ઉત્ક્રાંતિની પૂર્વધારણા હેઠળ કામ કરે છે. જો કે, જો મોડેલ અન્ય કેટલીક દસ્તાવેજી ઉત્ક્રાંતિ ઘટનાઓ સાથે પૂરક હોય, જેમ કે પ્રાપ્તકર્તા વંશમાં સમરૂપ જનીનની બદલી સાથે આડી સ્થાનાંતરણ, અથવા જનીન રૂપાંતરણ, તો આ પૂર્વધારણા માન્ય નથી. રિપ્લેસમેન્ટ સાથે આડી ટ્રાન્સફર સામાન્ય રીતે ઉપલા વૃક્ષની પુનઃગોઠવણી દ્વારા કરવામાં આવે છે, જેને સબટ્રી પ્રૂન એન્ડ રીગ્રાફ્ટ (એસ. પી. આર.) કહેવાય છે. એસ. પી. આર. હેઠળ રિકન્સીલિંગ એન. પી.-હાર્ડ છે, તારીખવાળા વૃક્ષોમાં પણ, અને આઉટપુટ કદના સંદર્ભમાં નિશ્ચિત-પરિમાણ ટ્રેક્ટેબલ છે. આડી સ્થાનાંતરણને બદલવા માટે મોડેલ અને અનુમાન લગાવવાનો બીજો રસ્તો મહત્તમ કરાર જંગલ દ્વારા છે, જ્યાં બે સમાન (અથવા આંકડાકીય રીતે અવિભાજ્ય) ઉપલા અને નીચલા જંગલો મેળવવા માટે નીચલા અને ઉપલા વૃક્ષોમાં શાખાઓ કાપવામાં આવે છે. સમસ્યા એન. પી.-હાર્ડ છે, પરંતુ કેટલાક અંદાજો પ્રસ્તાવિત કરવામાં આવ્યા છે. સ્થાનાંતરણને બદલવાનું ડી. એલ. મોડેલની ટોચ પર ગણી શકાય. એ જ નસમાં, જનીન રૂપાંતરણને "રિપ્લેસમેન્ટ ડુપ્લિકેશન" તરીકે જોઈ શકાય છે. આ પછીના કિસ્સામાં, બહુપદી અલ્ગોરિધમ જે ગતિશીલ પ્રોગ્રામિંગનો ઉપયોગ કરતું નથી અને એલસીએ પદ્ધતિનું વિસ્તરણ છે તે જનીન રૂપાંતરણો સહિત તમામ શ્રેષ્ઠ ઉકેલો શોધી શકે છે. વસ્તીના સ્તરને એકીકૃત કરવુંઃ અલગ થવામાં નિષ્ફળતા અને અપૂર્ણ વંશ વર્ગીકરણ યજમાન/સહજીવન માળખામાં, એક જ સહજીવન પ્રજાતિ કેટલીકવાર ઘણી યજમાન પ્રજાતિઓ સાથે સંકળાયેલી હોય છે. આનો અર્થ એ છે કે જ્યારે યજમાનમાં વિશિષ્ટતા અથવા વૈવિધ્ય જોવા મળ્યું છે, ત્યારે વસ્તી સહજીવનમાં અવિભાજ્ય છે. આનું સંચાલન ઉદાહરણ તરીકે સિમ્બિયોન્ટ વૃક્ષમાં વધારાની પોલીટોમી દ્વારા કરવામાં આવે છે, જે સંભવતઃ જટિલ અનુમાન સમસ્યાઓ તરફ દોરી જાય છે, કારણ કે પોલીટોમીને ઉકેલવાની જરૂર છે. તે વધારાની ઉત્ક્રાંતિ ઘટના "અલગ થવામાં નિષ્ફળતા" (જેન, અમોકોલા) દ્વારા પણ તૈયાર કરવામાં આવે છે. અલગ થવામાં નિષ્ફળતા એ વસ્તીમાં "મુક્ત" યજમાન સ્વીચને મંજૂરી આપવાનો એક માર્ગ હોઈ શકે છે, જે નજીકથી સંબંધિત યજમાનો વચ્ચે સહજીવનનો પ્રવાહ છે. તે દ્રષ્ટિને અનુસરીને, યજમાન સ્વીચને ફક્ત નજીકના યજમાનો માટે જ મંજૂરી આપવામાં આવે છે તે યુકેલિપ્ટમાં ગણવામાં આવે છે. નજીકની વસ્તી વચ્ચેના આડા પ્રવાહનો આ વિચાર જનીન/પ્રજાતિ માળખા પર પણ લાગુ કરી શકાય છે, જેમાં વસ્તી વચ્ચેના જનીન પ્રવાહના ઢાળ પર આધારિત પ્રજાતિઓની વ્યાખ્યા છે. અલગ થવામાં નિષ્ફળતા એ સમાધાનમાં વસ્તીની ગતિશીલતાને રજૂ કરવાની એક રીત છે, જે મુખ્યત્વે બહુ-પ્રજાતિ સ્તર માટે અનુકૂળ માળખું છે, જ્યાં વસ્તી સારી રીતે અલગ હોવાનું માનવામાં આવે છે. વસ્તીની અન્ય ઘટનાઓ છે જે આ માળખાને મર્યાદિત કરે છે, તેમાંની એક વંશની ઊંડી સંકલન છે, જે અપૂર્ણ વંશ વર્ગીકરણ (આઇએલએસ) તરફ દોરી જાય છે, જે ડીટીએલ મોડેલ દ્વારા નિયંત્રિત નથી. મલ્ટી સ્પીશીઝ કોલેસન્ટ એ પ્રજાતિના વૃક્ષની સાથે એલીલ ઉત્ક્રાંતિનું શાસ્ત્રીય મોડેલ છે, જેમાં એલીલનો જન્મ થાય છે અને વિશિષ્ટતાઓ પર એલીલનું વર્ગીકરણ થાય છે, જે વસ્તીના કદને ધ્યાનમાં લે છે અને કુદરતી રીતે આઇ. એલ. એસ. ને આવરી લે છે. સમાધાનના સંદર્ભમાં, વસ્તી મોડેલના જટિલ એકીકરણ વિના આઇ. એલ. એસ. માટે જવાબદાર બનવાના ઘણા પ્રયાસો કરવામાં આવ્યા છે. ઉદાહરણ તરીકે, આઈ. એલ. એસ. ને જનીન વૃક્ષ માટે સંભવિત ઉત્ક્રાંતિ પેટર્ન તરીકે જોઈ શકાય છે. તે કિસ્સામાં, બાળકોની વંશાવલિ એકબીજાથી સ્વતંત્ર નથી, જે અવ્યવસ્થિત પરિણામો તરફ દોરી જાય છે. એકલા આઇ. એલ. એસ. ને એલ. સી. એ. સાથે નિયંત્રિત કરી શકાય છે, પરંતુ આઇ. એલ. એસ. + ડી. એલ. સમાધાન એન. પી. મુશ્કેલ છે, ટ્રાન્સફર વિના પણ. નોટુંગ પોલીટોમીઝમાં પ્રજાતિના વૃક્ષની ટૂંકી શાખાઓને તોડી પાડીને અને તે પોલીટોમી પર જનીન વૃક્ષોના મુક્ત વૈવિધ્યકરણ તરીકે આઈ. એલ. એસ. ને મંજૂરી આપીને આઈ. એલ. એસ. ને સંભાળે છે. ઇસીઈટીઈઆરએ પ્રજાતિ વૃક્ષના જોડાયેલા ભાગોના મહત્તમ કદને જોડે છે જ્યાં આઈએલએસ થઈ શકે છે, તે પરિમાણમાં નિશ્ચિત પરિમાણ ટ્રેક્ટેબલ અલ્ગોરિધમનો પ્રસ્તાવ મૂકે છે. આઈ. એલ. એસ. અને ડી. એલ. ને વૃક્ષને બદલે ઉપલા નેટવર્ક પર ગણી શકાય. આ મોડેલો ખાસ કરીને ઇન્ટ્રોગ્રેશનમાં, મોડેલ પરિમાણોનો અંદાજ કાઢવાની સંભાવના સાથે. આઇ. એલ. એસ. માટે જવાબદાર વધુ સંકલિત સમાધાન મોડેલો પ્રસ્તાવિત કરવામાં આવ્યા છે, જેમાં ડી. એલ. સી. ઓ. એલ. સાથે ડી. એલ. અને મલ્ટિસ્પીસીસ કોલેસન્ટ બંનેનો સમાવેશ થાય છે. તે પારસીમોની અનુવાદ સાથેનું સંભવિત મોડેલ છે, જેમાં જનીન અને પ્રજાતિઓ વચ્ચેના મધ્યવર્તી લોકસ વૃક્ષ દ્વારા નિયંત્રિત બે ક્રમિક એલસીએ-પ્રકારનાં હ્યુરિસ્ટિક્સનો પ્રસ્તાવ મૂકવામાં આવ્યો છે. જો કે, જનીન/પ્રજાતિઓના સમાધાન માળખાની બહાર, આઈ. એલ. એસ., કોઈ ચોક્કસ કારણ વગર, યજમાન/સહજીવનમાં કે જૈવભૂગોળમાં ક્યારેય ગણવામાં આવતું નથી. બેથી વધુ સ્તરો સાથે કોફિલોજેની સમાધાનનું એક નોંધપાત્ર પાસું એ સંસ્થાના વિવિધ સ્તરોને સંભાળતી સામાન્ય પદ્ધતિ છેઃ તેનો ઉપયોગ ક્ષેત્ર અને પ્રોટીન વૃક્ષો, જનીન અને પ્રજાતિ વૃક્ષો, યજમાન અને સહજીવન વૃક્ષો, વસ્તી અને ભૌગોલિક વૃક્ષોની સરખામણી કરવા માટે થાય છે. જો કે, હવે જ્યારે વૈજ્ઞાનિકો માને છે કે જૈવિક કામગીરીના બહુ-સ્તરના નમૂનાઓ સજીવો અને તેમના પર્યાવરણનો નવીન અને રમત બદલાતો દ્રષ્ટિકોણ લાવે છે, ત્યારે પ્રશ્ન એ છે કે આ હોલોબિઓન્ટ યુગમાં ફિલોજેનેટિક્સ લાવવા માટે સમાધાનનો ઉપયોગ કેવી રીતે કરવો. ઉત્ક્રાંતિના વિવિધ ધોરણો પર અસ્તિત્વોનું સહ-ઉત્ક્રાંતિ હોલોબિઓન્ટ વિચારના આધારે છેઃ મેક્રો-ઓર્ગેનિઝમ્સ, માઇક્રો-ઓર્ગેનિઝમ્સ અને તેમના જનીનો બધા એક જ ઇકોસિસ્ટમમાં સામાન્ય કામગીરી સાથે બંધાયેલો એક અલગ ઇતિહાસ ધરાવે છે. યજમાન, પ્રતીકો અને તેમના જનીનોની ગૂંચવણ જેવી જૈવિક પ્રણાલીઓ બેથી વધુ સ્તરો વચ્ચે કાર્યાત્મક અને ઉત્ક્રાંતિ આધારિત નિર્ભરતા સૂચવે છે. જટિલ ઉત્ક્રાંતિવાદી આંતર-નિર્ભરતા સાથે બહુસ્તરીય પ્રણાલીઓના ઉદાહરણો જનીનો જીનોમ સીમાઓથી આગળ સહ-વિકસિત થાય છે હોલોબિઓન્ટ ખ્યાલ વિવિધ જીનોમમાંથી જનીનોના સહકાર અને સહ-વિકસિત થવાની સંભાવના પર ભાર મૂકે છે. દાખલા તરીકે, સહજીવન જીનોમમાં અમુક જનીનો તેના યજમાનને કાર્ય પ્રદાન કરી શકે છે, જેમ કે ઉપલબ્ધ ખોરાક સ્રોતોમાંથી ગેરહાજર મહત્વપૂર્ણ સંયોજનનું ઉત્પાદન. એક પ્રતિકાત્મક ઉદાહરણ રક્ત-ખોરાક અથવા સત્વ-ખોરાક આપતા જંતુઓનો કેસ છે, જે ઘણીવાર ખાંડમાં વિપુલ પ્રમાણમાં હોય તેવા સંસાધન પર ખીલવા માટે એક અથવા અનેક બેક્ટેરિયલ પ્રતીકો પર આધાર રાખે છે, પરંતુ તેમાં આવશ્યક એમિનો-એસિડ અથવા વિટામિન્સનો અભાવ હોય છે. બીજું ઉદાહરણ નાઇટ્રોજન-ફિક્સિંગ બેક્ટેરિયા સાથે ફેબેસીનું જોડાણ છે. યજમાન માટે સંયોજન લાભાર્થી સામાન્ય રીતે સિમ્બિયોન્ટ જિનોમમાં એન્કોડેડ જનીનોના સમૂહ દ્વારા ઉત્પન્ન થાય છે, જે સમગ્ર ઉત્ક્રાંતિ દરમિયાન, અન્ય સિમ્બિયોન્ટ્સમાં અને/અથવા યજમાન જિનોમની અંદર અને બહાર સ્થાનાંતરિત થઈ શકે છે. સમાધાનની પદ્ધતિઓમાં વિવિધ પ્રજાતિઓના જીનોમના ભાગો વચ્ચેના ઉત્ક્રાંતિ સંબંધોને જાહેર કરવાની ક્ષમતા છે. જીનોમની સરહદોની બહાર સહ-વિકસિત જનીનોની શોધ જેમાં તેઓ એન્કોડ કરવામાં આવે છે તે હોલોબિઓન્ટમાં સજીવોના જોડાણ માટેના આધારને પ્રકાશિત કરશે. આડું જનીન સ્થાનાંતરણ માર્ગો બહુવિધ સ્તરો પર આધાર રાખે છે અંતઃકોશિક પરસ્પર સહજીવન જંતુ પ્રણાલીઓમાં, આડી જનીન સ્થાનાંતરણની બહુવિધ ઘટનાઓ ઓળખવામાં આવી છે, પછી ભલે તે યજમાનથી સહજીવન, સહજીવનથી યજમાન અથવા સહજીવનથી સહજીવન હોય. જો દાતા અને પ્રાપ્તકર્તા વંશ સમાન યજમાનને વહેંચે તો પોષણ માર્ગ લાભાર્થીમાં સામેલ એન્ડોસિમ્બિયોન્ટ જનીનોનું જંતુ યજમાનમાં ટ્રાન્સફર પ્રાધાન્યપૂર્વક થતું હોવાનું દર્શાવવામાં આવ્યું છે. રક્ષણાત્મક પ્રોટીન પૂરા પાડતા બેક્ટેરિયલ પ્રતીકો ધરાવતા જંતુઓમાં અથવા છોડ સાથે સંકળાયેલા ફરજિયાત પર્ણ નોડ્યુલ બેક્ટેરિયલ પ્રતીકોમાં પણ આ સ્થિતિ છે. માનવ યજમાનમાં, જનીન સ્થાનાંતરણ સમાન અવયવોમાં યજમાનિત પ્રતીકો વચ્ચે પ્રાધાન્યમાં થતું હોવાનું દર્શાવવામાં આવ્યું છે. યજમાન/સહજીવન પ્રણાલીઓમાં આડી જનીન સ્થાનાંતરણની સમીક્ષા બહુવિધ પુરાવા સાથે એચ. જી. ટી. ને ટેકો આપવાના મહત્વ પર ભાર મૂકે છે. નોંધપાત્ર રીતે એવી દલીલ કરવામાં આવે છે કે નિવાસસ્થાન, ભૌગોલિક વિસ્તાર અથવા સમાન યજમાનને વહેંચતા પ્રતીકોનો સમાવેશ કરતી વખતે સ્થાનાંતરણને વધુ સારી રીતે સમર્થિત ગણવું જોઈએ. જો કે, કોઈએ ધ્યાનમાં રાખવું જોઈએ કે યજમાનો અને પ્રતીકોની મોટાભાગની વિવિધતા અજ્ઞાત છે અને તે સ્થાનાંતરણ બિન-નમૂના નજીકથી સંબંધિત પ્રજાતિઓ, યજમાનો અથવા પ્રતીકોમાં થઈ શકે છે. સહજીવનમાં જનીન સ્થાનાંતરણ યજમાન દ્વારા મર્યાદિત છે તે વિચારનો ઉપયોગ યજમાનના જાતિજન્ય ઇતિહાસની તપાસ કરવા માટે પણ થઈ શકે છે. દાખલા તરીકે, ફિલોજિયોગ્રાફિકલ અભ્યાસોના આધારે, હવે તે સ્વીકારવામાં આવે છે કે બેક્ટેરિયમ હેલિકોબેક્ટર પાયલોરી માનવ પ્રજાતિની ઉત્પત્તિથી જ માનવ વસ્તી સાથે સંકળાયેલું છે. યુરોપમાં હેલિકોબેક્ટર પાયલોરીના જીનોમનું વિશ્લેષણ સૂચવે છે કે તેઓ આફ્રિકન અને એશિયન હેલિકોબેક્ટર પાયલોરી વચ્ચેના પુનઃસંયોજનથી ઉત્પન્ન થાય છે. આ અનુરૂપ માનવ વસ્તી વચ્ચેના પ્રારંભિક સંપર્કોને ભારપૂર્વક સૂચવે છે. તેવી જ રીતે, સમાધાન પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરીને વિવિધ સસ્તન પ્રજાતિઓના કોરોનાવાયરસમાં એચ. જી. ટી. ના વિશ્લેષણમાં વાયરલ વંશજો વચ્ચે વારંવાર સંપર્ક હોવાનું બહાર આવ્યું છે, જેને વારંવાર યજમાન સ્વિચ તરીકે અર્થઘટન કરી શકાય છે. સાંસ્કૃતિક ઉત્ક્રાંતિ માનવ સંસ્કૃતિના તત્વોની ઉત્ક્રાંતિ, ઉદાહરણ તરીકે ભાષાઓ અને લોકકથાઓ, માનવ વસ્તી આનુવંશિકતા સાથે જોડાણમાં, ફિલોજેનેટિક્સના ખ્યાલોનો ઉપયોગ કરીને અભ્યાસ કરવામાં આવ્યો છે. જો કે આ માળખામાં સમાધાનનો ક્યારેય ઉપયોગ કરવામાં આવ્યો નથી, આમાંના કેટલાક અભ્યાસોમાં સંસ્થાના બહુવિધ સ્તરોનો સમાવેશ થાય છે, જેમાં દરેક વૃક્ષ અથવા પાત્રની ઉત્ક્રાંતિ દ્વારા રજૂ થાય છે, જેમાં આ સ્તરોના સહ-ઉત્ક્રાંતિ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરવામાં આવે છે. આ ભાષાના વૃક્ષ પરના પાત્રના નમૂના દ્વારા ઊભી રીતે પ્રસારિત લોકકથાઓને જાહેર કરવા માટે ભાષાના વૃક્ષોની સરખામણી વસ્તીના વૃક્ષો સાથે કરી શકાય છે. લોકકથાના વૈવિધ્યકરણને એક બાજુ ભાષાઓ સાથે અને બીજી બાજુ ભૂગોળ સાથે જોડવા માટે દરેક લોકકથાના પરિવાર, ભાષાઓ, આનુવંશિક વિવિધતા, વસ્તી અને ભૂગોળની વિવિધતાઓની સરખામણી બેથી બે કરી શકાય છે. આનુવંશિક વિજ્ઞાનમાં એચ. જી. ટી. ને પ્રોત્સાહન આપતા યજમાનને વહેંચતા પ્રતીકો સાથે, ભાષાકીય અવરોધો લોકકથાઓ અથવા ભાષાના તત્વોના પ્રસારણને અટકાવી શકે છે. બે-સ્તરના સમાધાનનો ઉપયોગ કરીને ત્રણ-સ્તરની પ્રણાલીઓની તપાસ બહુ-સ્તરના સમાધાન તરીકે વિકસિત નથી. સંસ્થાના બેથી વધુ સ્તરો વચ્ચે ઉત્ક્રાંતિ નિર્ભરતાનો સંપર્ક કરવાની એક રીત એ છે કે જૈવિક પ્રણાલીની જટિલતાની પ્રથમ સમજ આપવા માટે ઉપલબ્ધ પ્રમાણભૂત બે-સ્તરની પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરવાનો પ્રયાસ કરવો. બહુ-જનીન ઘટનાઓઃ મધ્યવર્તી સ્તરની ગર્ભિત વિચારણા જનીન/પ્રજાતિ વૃક્ષ સ્તર પર, એક સામાન્ય રીતે ઘણા વિવિધ જનીન વૃક્ષો સાથે વ્યવહાર કરે છે. આ કિસ્સામાં, વિવિધ જનીન પરિવારો સ્વતંત્ર રીતે વિકસિત થાય છે તેવી પૂર્વધારણા સ્પષ્ટ રીતે કરવામાં આવે છે. જો કે, આ કેસ હોવો જરૂરી નથી. દાખલા તરીકે, સંલગ્ન જનીનોની મનસ્વી સંખ્યામાં ફેલાયેલા જીનોમના ભાગો માટે ડુપ્લિકેશન, ટ્રાન્સફર અને લોસ થઈ શકે છે. ઉપલા વૃક્ષની અંદરના નીચલા વૃક્ષો માટે મધ્યવર્તી માર્ગદર્શિકાનો ઉપયોગ કરીને આવી બહુ-જનીન ઘટનાઓને ધ્યાનમાં લેવી શક્ય છે. દાખલા તરીકે, ડુપ્લિકેશન, લોસ અને સંપૂર્ણ જીનોમ ડુપ્લિકેશન સાથે અથવા અસ્પષ્ટ સેટિંગમાં તારીખવાળા પ્રજાતિના વૃક્ષ સાથે બહુવિધ જનીન વૃક્ષના સમાધાનની સંયુક્ત સંભાવનાની ગણતરી કરી શકાય છે, અને સમસ્યાની એક વ્યાખ્યા એન. પી.-હાર્ડ છે. તેવી જ રીતે, ડી. એલ. માળખાને એક જનીનને બદલે ડુપ્લિકેશન અને રંગસૂત્ર વિભાગોના નુકસાનથી સમૃદ્ધ કરી શકાય છે. જો કે, તે નવી શક્યતા સાથે ડી. એલ. સમાધાન અવ્યવહારુ બની જાય છે. બે ક્રમિક જનીનો વચ્ચેની કડીને વિકસતા પાત્ર તરીકે પણ તૈયાર કરી શકાય છે, જે લાભ, નુકસાન, ઉત્પત્તિ, ભંગાણ, ડુપ્લિકેશન અને ટ્રાન્સફરને આધિન છે. આ કડીની ઉત્ક્રાંતિ પ્રજાતિઓ અને જનીન વૃક્ષો માટે વધારાના સ્તર તરીકે દેખાય છે, જે અંશતઃ જનીન/પ્રજાતિ વૃક્ષના સમાધાન દ્વારા અવરોધિત છે, અંશતઃ તેના પોતાના પર વિકસિત થાય છે, જીનોમ સંસ્થા અનુસાર. આમ તે જનીનો વચ્ચેના સમન્વય અથવા નિકટતાનું નમૂના બનાવે છે. અન્ય સ્કેલ પર, તે પ્રોટીન સાથે જોડાયેલા બે ક્ષેત્રોના ઉત્ક્રાંતિનું મોડેલ પણ બનાવી શકે છે. "સ્થાનાંતરણના ધોરીમાર્ગો" ની શોધ, ચોક્કસ દાતા પાસેથી જનીનોના જૂથોનું પસંદગીયુક્ત સંપાદન, જનીન ઇતિહાસની બિન-સ્વતંત્રતાનું બીજું ઉદાહરણ છે. તેવી જ રીતે, બહુ-જનીન સ્થાનાંતરણો શોધી શકાય છે. તે ફિલોજેનેટિક નેટવર્કનો ઉપયોગ કરીને સમાધાન જેવા પદ્ધતિસરના વિકાસ તરફ પણ દોરી ગયું છે, જેને ટ્રાન્સફર ધાર સાથે વધેલા વૃક્ષ તરીકે જોવામાં આવે છે, જેનો ઉપયોગ ડી. ટી. એલ. મોડેલમાં સ્થાનાંતરણને અવરોધિત કરવા માટે થઈ શકે છે. નેટવર્ક્સનો ઉપયોગ ઇન્ટ્રોગ્રેશન અને અપૂર્ણ વંશ વર્ગીકરણના નમૂના માટે પણ થઈ શકે છે. સ્તરોની બહુવિધ જોડીમાં સહ-ઉત્ક્રાંતિ શોધવી એ હોલોબિયોન્ટની ઉત્ક્રાંતિને સમજવા માટે એક કેન્દ્રિય પ્રશ્ન છે કે એકબીજા સાથે સહ-વિકસિત થતા સ્તરો શું છે, ઉદાહરણ તરીકે યજમાન પ્રજાતિઓ, યજમાન જનીનો, સહજીવન અને સહજીવન જનીનો વચ્ચે. બે વિકસતી સંસ્થાઓની બહુવિધ જોડી મુજબની તુલના દ્વારા ઉત્ક્રાંતિના તમામ સ્તરો વચ્ચે બહુવિધ આંતર-નિર્ભરતાનો સંપર્ક કરવો શક્ય છે. એક બાજુ યજમાન અને સહજીવનનું સમાધાન અને બીજી બાજુ ભૂગોળ અને સહજીવન પણ યજમાન અને સહજીવનના વૈવિધ્યકરણની પેટર્નને ઓળખવામાં મદદ કરી શકે છે જે સહવિકાસ અથવા પેટર્નને પ્રતિબિંબિત કરે છે જેને સામાન્ય ભૌગોલિક વૈવિધ્યકરણ દ્વારા સમજાવી શકાય છે. તેવી જ રીતે, એક અભ્યાસમાં સસ્તન પ્રાણીઓના આંતરડાના સૂક્ષ્મજીવોની રચના પર આહાર ઉત્ક્રાંતિ અને જાતિજન્ય જડતાની અસરને અલગ પાડવા માટે સમાધાન પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરવામાં આવ્યો હતો. પૂર્વજોના આહાર અને સૂક્ષ્મજીવની રચનાને સસ્તન પ્રાણીઓના જાતિવિજ્ઞાન પર પુનઃરચના કરીને, અભ્યાસમાં જાણવા મળ્યું છે કે બંને અસરો ફાળો આપે છે પરંતુ અલગ-અલગ સમયે. ત્રણ અથવા વધુ સ્તરોનું સ્પષ્ટ મોડેલિંગ યજમાન/સહજીવન/જનીનો તરીકે બહુ-સ્તરની પ્રણાલીના મોડેલમાં, સમાન યજમાનના બે સહજીવન વચ્ચે આડી જનીન સ્થાનાંતરણની શક્યતા વધુ હોવી જોઈએ. આ બે-સ્તરના જનીન વૃક્ષ/પ્રજાતિ વૃક્ષ અથવા યજમાન/સહજીવન સમાધાન માટે અદ્રશ્ય છેઃ કેટલાક કિસ્સાઓમાં, બે સ્તરોના કોઈપણ સંયોજનને જોવું એ ઉત્ક્રાંતિના દૃશ્યને ગુમ કરવા તરફ દોરી શકે છે જે ફક્ત ત્યારે જ સૌથી વધુ સંભાવના હોઈ શકે છે જો ત્રણ વૃક્ષોની માહિતી એકસાથે ગણવામાં આવે. બહુવિધ સ્તરે આંતર-નિર્ભરતાને સમાવતી પ્રણાલીઓ સાથે પ્રમાણભૂત બે-સ્તરના સમાધાનના આ ઉપયોગોની મર્યાદાનો સામનો કરવાનો પ્રયાસ કરીને, છેલ્લા દાયકામાં બહુ-સ્તરના નમૂનાઓનું નિર્માણ અને ઉપયોગ કરવા માટે એક પદ્ધતિસરનો પ્રયાસ હાથ ધરવામાં આવ્યો છે. આ માટે ઉપલા અને નીચલા સ્તર વચ્ચે ઓછામાં ઓછા એક "મધ્યવર્તી" સ્તરની ઓળખ જરૂરી છે. પૂર્વ-સમાધાનઃ સુમેળભર્યા વૃક્ષો પરના અક્ષરો સંકલિત ત્રણ-સ્તરના નમૂનાઓ તરફનું પ્રથમ પગલું એ છે કે જાતિજન્ય વૃક્ષોને બે સ્તરે ધ્યાનમાં લેવા અને બીજું સ્તર માત્ર એક વૃક્ષના પાંદડા પરના અક્ષરો સાથે રજૂ કરવું. દાખલા તરીકે, યજમાન અને સહજીવન ફિલોજેનીઝનું સમાધાન ભૌગોલિક માહિતી દ્વારા જાણી શકાય છે. પાત્ર અનુમાન પદ્ધતિ દ્વારા પ્રાપ્ત યજમાન અને સહજીવન પ્રજાતિઓના પૂર્વજોના ભૌગોલિક સ્થાનોનો ઉપયોગ યજમાન/સહજીવન સમાધાનને મર્યાદિત કરવા માટે થઈ શકે છેઃ પૂર્વજોના યજમાનો અને સહજીવનને ત્યારે જ જોડી શકાય છે જ્યારે તેઓ સમાન ભૌગોલિક સ્થાનના હોય. અન્ય સ્કેલ પર, પેટા-જનીન સ્તર પર ઉત્ક્રાંતિને પાત્ર પદ્ધતિ સાથે સંપર્ક કરી શકાય છે. અહીં, જનીનોના ભાગો (દા. ત. પ્રોટીન ડોમેન્સ માટે સિક્વન્સ કોડિંગ) નું ડી. એલ. મોડેલ અનુસાર પ્રજાતિ વૃક્ષ સાથે સમાધાન કરવામાં આવે છે, અને તેઓ જે જનીનો સાથે સંબંધિત છે તે આ ભાગોના અક્ષરો તરીકે ઉલ્લેખિત છે. પૂર્વજોના જનીનો પછી જનીન ભાગોના મર્જ અને વિભાજન દ્વારા પશ્ચાદવર્તીનું પુનઃનિર્માણ કરવામાં આવે છે. ત્રીજા સ્તર દ્વારા સૂચિત બે-સ્તરના સમાધાન જેમ કે તેમાં ઉલ્લેખિત કેટલાક અભ્યાસો દ્વારા સૂચવવામાં આવ્યું છે, ઉચ્ચ સ્તર મધ્યવર્તી અને નીચલા સ્તર વચ્ચેના સમાધાનની જાણ કરી શકે છે, ખાસ કરીને આડી સ્થાનાંતરણ માટે. ત્રણ-સ્તરના નમૂનાઓ આ ધારણાઓને ધ્યાનમાં લઈને મધ્યવર્તી વૃક્ષ અને નીચલા સ્તર વચ્ચેના સમાધાનને ઉપલા વૃક્ષના જ્ઞાન સાથે માર્ગદર્શન આપી શકે છે. ઉદાહરણ તરીકે, આ મોડેલ સમાધાનના દૃશ્યોને વધુ સંભાવનાઓ આપી શકે છે જ્યાં સમાન નિવાસસ્થાન વહેંચતી સંસ્થાઓ વચ્ચે આડી જનીન સ્થાનાંતરણ થાય છે. ડી. ટી. એલ. જનીન ડોમેન અને જનીન સમાધાન સાથે જોડાયેલા ડી. ટી. એલ. જનીન/પ્રજાતિઓના સમાધાન સાથે આ પ્રથમ વખત હાંસલ કરવામાં આવ્યું છે. આંતર અને આંતર સ્થાનાંતરણ માટેના વિવિધ ખર્ચ એ જ જીનોમના જનીનો વચ્ચે સ્થાનાંતરણ થાય છે કે નહીં તેના પર આધાર રાખે છે. નોંધ લો કે આ મોડેલ સ્પષ્ટપણે ત્રણ સ્તરો અને ત્રણ વૃક્ષોને ધ્યાનમાં લે છે, પરંતુ હજુ સુધી સંભાવના અથવા સ્કોર સાથે સંકળાયેલ વાસ્તવિક ત્રણ-સ્તરના સમાધાનને વ્યાખ્યાયિત કરતું નથી. તે ક્રમિક કામગીરી પર આધાર રાખે છે, જ્યાં બીજા સમાધાનને પ્રથમના પરિણામ દ્વારા જાણ કરવામાં આવે છે. બહુ-સ્તરના નમૂનાઓમાં સમાધાનની સમસ્યા આગામી પગલું એ છે કે ત્રણ નેસ્ટેડ વૃક્ષો ધરાવતા સમાધાનના ગુણાંકને વ્યાખ્યાયિત કરવું અને ત્રણ વૃક્ષોને જોતાં, તેમના ગુણાંક અનુસાર ત્રણ-સ્તરના સમન્વયની ગણતરી કરવી. તે એક પ્રજાતિ/જનીન/ડોમેન સિસ્ટમ સાથે પ્રાપ્ત કરવામાં આવ્યું છે, જ્યાં જનીનો ડી. એલ. મોડેલ સાથે પ્રજાતિ વૃક્ષની અંદર વિકસિત થાય છે અને ડોમેન ડી. ટી. એલ. મોડેલ સાથે જનીન/પ્રજાતિ સિસ્ટમની અંદર વિકસિત થાય છે, જે બે અલગ-અલગ પ્રજાતિઓના જનીનો વચ્ચે ડોમેન ટ્રાન્સફર પર પ્રતિબંધ મૂકે છે. અનુમાનમાં સંયુક્ત ગુણ સાથે ઉમેદવારની પરિસ્થિતિઓનો સમાવેશ થાય છે. લઘુત્તમ સ્કોર દૃશ્યની ગણતરી કરવી એ એન. પી.-હાર્ડ છે, પરંતુ ડાયનેમિક પ્રોગ્રામિંગ અથવા પૂર્ણાંક રેખીય પ્રોગ્રામિંગ હ્યુરિસ્ટિક્સ પ્રદાન કરી શકે છે. બહુવિધ ડોમેન્સને ધ્યાનમાં રાખીને સમસ્યાના ફેરફારો ઉપલબ્ધ છે, અને તે જ રીતે સિમ્યુલેશન માળખું પણ છે. જેમ બે-સ્તરના સમાધાનનો ઉપયોગ નીચલા અથવા ઉપલા ફિલોજેનીઝને સુધારવા માટે અથવા સંરેખિત ક્રમમાંથી તેમને બનાવવામાં મદદ કરવા માટે થઈ શકે છે, તેમ જ 3-સ્તરના નીચલા/મધ્યવર્તી/ઉપલા સમાધાનના મોડેલનો ઉપયોગ કરીને મધ્યવર્તી સમાધાનના મોડેલનો ઉપયોગ કરી શકાય છે. આ નસમાં, બાયેસિયન માળખામાં જોડીદાર જનીન/પ્રજાતિઓ ડી. એલ., ડોમેન જનીન ડી. એલ. અને જનીન અનુક્રમ ઉત્ક્રાંતિ મોડેલ જનીન વૃક્ષોના પુનર્નિર્માણમાં સુધારો કરે છે. સમાધાનના વિવિધ મોડેલોને અમલમાં મૂકવા માટે સોફ્ટવેરના બહુવિધ ટુકડાઓ વિકસાવવામાં આવ્યા છે. નીચેનું કોષ્ટક સંપૂર્ણતા માટે લક્ષ્ય રાખતું નથી પરંતુ સમાધાનની પરિસ્થિતિઓનું અનુમાન કરવા માટે અથવા સંબંધિત ઉપયોગ માટે વૃક્ષોનું સમાધાન કરવાના હેતુથી સંખ્યાબંધ સોફ્ટવેર સાધનો રજૂ કરે છે, જેમ કે વૃક્ષોને સુધારવા અથવા અનુમાન લગાવવા અથવા સહવિકાસનું પરીક્ષણ કરવું. રસના સ્તર વિભાગ એ સ્તરોની વિગતો આપે છે કે જેના માટે સોફ્ટવેર અમલમાં મૂકવામાં આવ્યું હતું, તેમ છતાં, ઉદાહરણ તરીકે, યજમાન અને પ્રતીકોને સમાધાન કરવા માટે પ્રજાતિઓ અને જનીન સમાધાન માટે બનાવેલ સોફ્ટવેરનો ઉપયોગ કરવો સંપૂર્ણપણે શક્ય છે. પારસીમની અથવા સંભાવના એ અંતર્ગત મોડેલ છે જેનો ઉપયોગ સમાધાન માટે થાય છે. સંદર્ભો બાહ્ય કડીઓ ફિલોજેનેટિક્સ ઇવોલ્યુશનરી બાયોલોજી