Computational phylogenetics
कम्प्यूटेशनल फाइलोजेनेटिक्स, फाइलोजेनी अनुमान, या फाइलोजेनेटिक अनुमान कम्प्यूटेशनल और अनुकूलन एल्गोरिदम, ह्यूरिस्टिक्स और फाइलोजेनेटिक विश्लेषण में शामिल दृष्टिकोणों पर केंद्रित है। लक्ष्य जीन, प्रजाति या वर्ग के एक समूह के बीच इष्टतम विकासवादी वंश का प्रतिनिधित्व करने वाले एक जातिजनित पेड़ को खोजना है। अधिकतम संभावना, पारसीमनी, बायेसियन और न्यूनतम विकास विशिष्ट इष्टतमता मानदंड हैं जिनका उपयोग यह आकलन करने के लिए किया जाता है कि एक जातिजनित वृक्ष टोपोलॉजी अनुक्रम डेटा का कितनी अच्छी तरह वर्णन करती है। नियरेस्ट नेबर इंटरचेंज (एन. एन. आई.), सबट्री प्रून एंड रिग्राफ्ट (एस. पी. आर.), और ट्री बाइसेक्शन एंड रिकनेक्शन (टी. बी. आर.), जिन्हें ट्री रिअरेंजमेंट के रूप में जाना जाता है, इष्टतम या सर्वश्रेष्ठ जातिजनित ट्री की खोज के लिए निर्धारक एल्गोरिदम हैं। इष्टतम जातिजनित वृक्ष की खोज के स्थान और परिदृश्य को जातिजन्य खोज स्थान के रूप में जाना जाता है। अधिकतम संभावना (भी संभावना) इष्टतमता मानदंड वृक्ष स्थलविज्ञान को इसकी शाखा लंबाई के साथ खोजने की प्रक्रिया है जो अनुक्रम डेटा का निरीक्षण करने की उच्चतम संभावना प्रदान करता है, जबकि पारसीमोनी इष्टतमता मानदंड अनुक्रम डेटा की व्याख्या करने के लिए एक जातिजनित वृक्ष के लिए आवश्यक राज्य-विकासवादी परिवर्तनों की सबसे कम संख्या है। पारंपरिक फाइलोजेनेटिक्स प्रतिनिधि जीवों के फेनोटाइपिक गुणों को मापने और उनकी मात्रा निर्धारित करके प्राप्त रूपात्मक डेटा पर निर्भर करता है, जबकि आणविक फाइलोजेनेटिक्स का हाल का क्षेत्र वर्गीकरण के आधार के रूप में न्यूक्लियोटाइड अनुक्रम एन्कोडिंग जीन या एमिनो एसिड अनुक्रम एन्कोडिंग प्रोटीन का उपयोग करता है। मॉलिक्यूलर फाइलोजेनेटिक्स के कई रूप फाइलोजेनेटिक पेड़ों के निर्माण और परिशोधन में अनुक्रम संरेखण से निकटता से संबंधित हैं और उनका व्यापक उपयोग करते हैं, जिनका उपयोग अलग-अलग प्रजातियों के जीनोम में दर्शाए गए समरूप जीन के बीच विकासवादी संबंधों को वर्गीकृत करने के लिए किया जाता है। कम्प्यूटेशनल विधियों द्वारा निर्मित जातिजनित पेड़ों के विकासवादी पेड़ को पूरी तरह से पुनः उत्पन्न करने की संभावना नहीं है जो विश्लेषण की जा रही प्रजातियों के बीच ऐतिहासिक संबंधों का प्रतिनिधित्व करता है। ऐतिहासिक प्रजाति का पेड़ उन प्रजातियों द्वारा साझा किए गए एक व्यक्तिगत समरूप जीन के ऐतिहासिक पेड़ से भी भिन्न हो सकता है। फाइलोजेनेटिक ट्रीज और नेटवर्क के प्रकार कम्प्यूटेशनल फाइलोजेनेटिक्स द्वारा उत्पन्न फाइलोजेनेटिक ट्रीज को इनपुट डेटा और उपयोग किए गए एल्गोरिदम के आधार पर या तो रूट या अनरूटेड किया जा सकता है। एक रूट ट्री एक निर्देशित ग्राफ है जो स्पष्ट रूप से एक सबसे हाल के सामान्य पूर्वज (एम. आर. सी. ए.) की पहचान करता है, आमतौर पर एक आरोपित अनुक्रम जिसे इनपुट में नहीं दर्शाया जाता है। आनुवंशिक दूरी के उपायों का उपयोग पत्ती के नोड्स के रूप में इनपुट अनुक्रमों के साथ एक पेड़ को प्लॉट करने के लिए किया जा सकता है और परिकल्पना की गई एम. आर. सी. ए. से उनकी आनुवंशिक दूरी के आनुपातिक जड़ से उनकी दूरी। एक मूल की पहचान के लिए आमतौर पर कम से कम एक "बाहरी समूह" के इनपुट डेटा में शामिल करने की आवश्यकता होती है जो केवल रुचि के अनुक्रमों से दूर से संबंधित होने के लिए जाना जाता है। इसके विपरीत, जड़हीन पेड़ अपने वंश के बारे में अनुमान लगाए बिना इनपुट अनुक्रमों के बीच की दूरी और संबंधों को प्लॉट करते हैं। एक जड़हीन पेड़ हमेशा जड़ वाले पेड़ से उत्पन्न किया जा सकता है, लेकिन एक जड़ को आमतौर पर एक जड़हीन पेड़ पर विचलन दर पर अतिरिक्त डेटा के बिना नहीं रखा जा सकता है, जैसे कि आणविक घड़ी परिकल्पना की धारणा। इनपुट अनुक्रमों के दिए गए समूह के लिए सभी संभावित जातिजनित वृक्षों के समूह की अवधारणा एक असंबद्ध रूप से परिभाषित बहुआयामी "वृक्ष स्थान" के रूप में की जा सकती है जिसके माध्यम से अनुकूलन एल्गोरिदम द्वारा खोज पथ का पता लगाया जा सकता है। हालांकि इनपुट अनुक्रमों की एक गैर-तुच्छ संख्या के लिए पेड़ों की कुल संख्या की गिनती एक ट्री टोपोलॉजी की परिभाषा में भिन्नताओं से जटिल हो सकती है, यह हमेशा सच है कि दिए गए संख्या में इनपुट और मापदंडों के चयन के लिए बिना जड़ वाले पेड़ों की तुलना में अधिक जड़ें हैं। जड़ और जड़हीन दोनों प्रकार के जातिजनित पेड़ों को जड़ या जड़हीन जातिजनित नेटवर्क के लिए सामान्यीकृत किया जा सकता है, जो संकरण या क्षैतिज जीन हस्तांतरण जैसी विकासवादी घटनाओं के प्रतिरूपण की अनुमति देते हैं। आकृति विज्ञान संबंधी फाइलोजेनेटिक्स में मूल समस्या एक मैट्रिक्स की असेंबली है जो प्रत्येक वर्ग से एक मानचित्रण का प्रतिनिधित्व करती है जिसकी तुलना वर्गीकरण के रूप में उपयोग की जा रही प्रत्येक फेनोटाइपिक विशेषताओं के लिए प्रतिनिधि माप से की जाती है। इस मैट्रिक्स के निर्माण के लिए उपयोग किए जाने वाले फेनोटाइपिक डेटा के प्रकार की तुलना की जा रही टैक्स पर निर्भर करता है; व्यक्तिगत प्रजातियों के लिए, उनमें औसत शरीर के आकार, लंबाई या विशेष हड्डियों के आकार या अन्य भौतिक विशेषताओं, या यहां तक कि व्यवहार संबंधी अभिव्यक्तियों के माप शामिल हो सकते हैं। बेशक, चूंकि हर संभावित फेनोटाइपिक विशेषता को विश्लेषण के लिए मापा और एन्कोड नहीं किया जा सकता है, इसलिए जिन विशेषताओं को मापना है उनका चयन विधि के लिए एक प्रमुख अंतर्निहित बाधा है। मैट्रिक्स के लिए आधार के रूप में किन लक्षणों का उपयोग करना है, यह निर्णय आवश्यक रूप से एक परिकल्पना का प्रतिनिधित्व करता है कि किसी प्रजाति या उच्च वर्गीकरण के कौन से लक्षण विकासवादी रूप से प्रासंगिक हैं। आकृति विज्ञान संबंधी अध्ययनों को फेनोटाइप के अभिसारी विकास के उदाहरणों से भ्रमित किया जा सकता है। उपयोगी वर्गों के निर्माण में एक बड़ी चुनौती फेनोटाइप की भिन्नता के वितरण में अंतर-टैक्सोन ओवरलैप की उच्च संभावना है। रूपात्मक विश्लेषण में विलुप्त वर्ग को शामिल करना अक्सर जीवाश्म अभिलेखों की अनुपस्थिति या अपूर्णता के कारण मुश्किल होता है, लेकिन उत्पादित पेड़ों पर महत्वपूर्ण प्रभाव दिखाया गया है; एक अध्ययन में केवल बंदरों की विलुप्त प्रजातियों को शामिल करने से एक रूपात्मक रूप से व्युत्पन्न पेड़ का उत्पादन हुआ जो आणविक डेटा से उत्पन्न पेड़ के अनुरूप था। कुछ फेनोटाइपिक वर्गीकरण, विशेष रूप से टैक्स के बहुत विविध समूहों का विश्लेषण करते समय उपयोग किए जाने वाले, असतत और असंदिग्ध हैं; उदाहरण के लिए, पूंछ रखने वाले या कमी वाले जीवों को वर्गीकृत करना, अधिकांश मामलों में सीधा है, जैसा कि आंखों या कशेरुका जैसी विशेषताओं की गिनती है। हालांकि, लगातार बदलते फेनोटाइपिक मापों का सबसे उपयुक्त प्रतिनिधित्व एक सामान्य समाधान के बिना एक विवादास्पद समस्या है। एक सामान्य विधि केवल रुचि के माप को दो या दो से अधिक वर्गों में क्रमबद्ध करना है, जिससे निरंतर देखी गई भिन्नता को विवेकपूर्ण रूप से वर्गीकृत किया जा सकता है (उदाहरण के लिए, दिए गए कटऑफ से लंबी ह्यूमरस हड्डियों वाले सभी उदाहरणों को एक राज्य के सदस्यों के रूप में स्कोर किया जाता है, और सभी सदस्य जिनकी ह्यूमरस हड्डियां कटऑफ से छोटी होती हैं, उन्हें दूसरी स्थिति के सदस्यों के रूप में स्कोर किया जाता है)। इसके परिणामस्वरूप आसानी से हेरफेर किए गए डेटा सेट में परिणाम मिलता है, लेकिन वर्ग परिभाषाओं के लिए आधार की खराब रिपोर्टिंग और माप के निरंतर भारित वितरण का उपयोग करने वाले तरीकों की तुलना में जानकारी का त्याग करने के लिए आलोचना की गई है। चूँकि रूपात्मक डेटा एकत्र करने के लिए अत्यधिक श्रम-गहन है, चाहे वह साहित्य स्रोतों से हो या क्षेत्र टिप्पणियों से, पहले संकलित डेटा मैट्रिक्स का पुनः उपयोग असामान्य नहीं है, हालाँकि यह मूल मैट्रिक्स में खामियों को कई व्युत्पन्न विश्लेषणों में प्रसारित कर सकता है। आणविक विश्लेषण चरित्र कोडिंग की समस्या आणविक विश्लेषणों में बहुत अलग है, क्योंकि जैविक अनुक्रम डेटा में वर्ण तत्काल और विवेकपूर्ण रूप से परिभाषित होते हैं-डीएनए या आरएनए अनुक्रमों में अलग न्यूक्लियोटाइड्स और प्रोटीन अनुक्रमों में अलग एमिनो एसिड। हालांकि, कई अनुक्रम संरेखण की अंतर्निहित कठिनाइयों के कारण समरूपता को परिभाषित करना चुनौतीपूर्ण हो सकता है। किसी दिए गए गैप्ड एम. एस. ए. के लिए, कई जड़ वाले जातिजनित पेड़ों का निर्माण किया जा सकता है जो उनकी व्याख्याओं में भिन्न होते हैं जिनमें परिवर्तन "उत्परिवर्तन" बनाम पैतृक वर्ण होते हैं, और कौन सी घटनाएं सम्मिलन उत्परिवर्तन या विलोपन उत्परिवर्तन होती हैं। उदाहरण के लिए, एक अंतराल क्षेत्र के साथ केवल एक जोड़ीदार संरेखण को देखते हुए, यह निर्धारित करना असंभव है कि क्या एक अनुक्रम में सम्मिलन उत्परिवर्तन होता है या दूसरे में विलोपन होता है। एम. एस. ए. में गुटनिरपेक्ष और गैर-अतिव्यापी अंतराल के साथ समस्या बढ़ जाती है। व्यवहार में, गणना किए गए संरेखण के बड़े क्षेत्रों को वृक्ष गणना में शोर डेटा को एकीकृत करने से बचने के लिए जातिजनित वृक्ष निर्माण में छूट दी जा सकती है। जातिजनित विश्लेषण की दूरी-मैट्रिक्स विधियाँ स्पष्ट रूप से वर्गीकृत किए जा रहे अनुक्रमों के बीच "आनुवंशिक दूरी" के माप पर निर्भर करती हैं, और इसलिए, उन्हें एक इनपुट के रूप में एक एम. एस. ए. की आवश्यकता होती है। दूरी को अक्सर संरेखित स्थितियों में बेमेल के अंश के रूप में परिभाषित किया जाता है, जिसमें अंतराल को या तो नजरअंदाज कर दिया जाता है या बेमेल के रूप में गिना जाता है। दूरी विधियाँ प्रत्येक अनुक्रम जोड़ी के बीच की दूरी का वर्णन करने वाले अनुक्रम क्वेरी सेट से एक ऑल-टू-ऑल मैट्रिक्स का निर्माण करने का प्रयास करती हैं। इससे एक जातिजनित वृक्ष का निर्माण किया जाता है जो एक ही आंतरिक नोड के नीचे निकटता से संबंधित अनुक्रम रखता है और जिसकी शाखा की लंबाई अनुक्रमों के बीच देखी गई दूरी को बारीकी से पुनः उत्पन्न करती है। दूरी-मैट्रिक्स विधियाँ या तो जड़ वाले या जड़हीन पेड़ों का उत्पादन कर सकती हैं, जो उनकी गणना करने के लिए उपयोग किए जाने वाले एल्गोरिदम पर निर्भर करता है। इन्हें अक्सर कई अनुक्रम संरेखणों के प्रगतिशील और पुनरावृत्ति प्रकारों के आधार के रूप में उपयोग किया जाता है। दूरी-मैट्रिक्स विधियों का मुख्य नुकसान स्थानीय उच्च-भिन्नता क्षेत्रों के बारे में जानकारी का कुशलता से उपयोग करने में उनकी असमर्थता है जो कई उप-वृक्षों में दिखाई देते हैं। यू. पी. जी. एम. ए. और डब्ल्यू. पी. जी. एम. ए.-यू. पी. जी. एम. ए. (अंकगणितीय माध्य के साथ भारित जोड़ी समूह विधि) और डब्ल्यू. पी. जी. एम. ए. (अंकगणितीय माध्य के साथ भारित जोड़ी समूह विधि) विधियाँ जड़ वाले पेड़ों का उत्पादन करती हैं और एक स्थिर-दर धारणा की आवश्यकता होती है-यानी, यह एक अतिमापी पेड़ मानता है जिसमें जड़ से प्रत्येक शाखा के सिरे तक की दूरी समान होती है। पड़ोसी-जुड़ने वाले पड़ोसी-जुड़ने के तरीके क्लस्टरिंग मीट्रिक के रूप में आनुवंशिक दूरी का उपयोग करके अनुक्रम विश्लेषण के लिए सामान्य समूह विश्लेषण तकनीकों को लागू करते हैं। सरल पड़ोसी-जोड़ने की विधि जड़हीन पेड़ों का उत्पादन करती है, लेकिन यह वंशावली में विकास की निरंतर दर (यानी, एक आणविक घड़ी) नहीं मानती है। फिच-मार्गोलियाश विधि आनुवंशिक दूरी के आधार पर क्लस्टरिंग के लिए फिच-मार्गोलियाश विधि एक भारित न्यूनतम वर्ग विधि का उपयोग करती है। दूर से संबंधित अनुक्रमों के बीच की दूरी को मापने में बढ़ी हुई अशुद्धि को ठीक करने के लिए वृक्ष निर्माण प्रक्रिया में निकट से संबंधित अनुक्रमों को अधिक महत्व दिया जाता है। निकटता से संबंधित और दूर से संबंधित समूहों के बीच संबंधों की गणना में बड़ी कलाकृतियों को रोकने के लिए एल्गोरिथ्म के लिए इनपुट के रूप में उपयोग की जाने वाली दूरी को सामान्य किया जाना चाहिए। इस विधि द्वारा गणना की गई दूरी रैखिक होनी चाहिए; दूरी के लिए रैखिकता मानदंड के लिए आवश्यक है कि दो अलग-अलग शाखाओं के लिए शाखा लंबाई के अपेक्षित मूल्य दो शाखा दूरी के योग के अपेक्षित मूल्य के बराबर होने चाहिए-एक ऐसा गुण जो जैविक अनुक्रमों पर तभी लागू होता है जब उन्हें अलग-अलग स्थलों पर बैक म्यूटेशन की संभावना के लिए सही किया गया हो। यह सुधार एक प्रतिस्थापन मैट्रिक्स के उपयोग के माध्यम से किया जाता है जैसे कि डीएनए विकास के ज्यूक्स-कैंटर मॉडल से प्राप्त। दूरी सुधार केवल व्यवहार में आवश्यक है जब विकास दर शाखाओं के बीच भिन्न होती है। एल्गोरिथ्म का एक और संशोधन सहायक हो सकता है, विशेष रूप से केंद्रित दूरी के मामले में (कृपया माप घटना की एकाग्रता और आयामीता के अभिशाप का संदर्भ लें): उस संशोधन में वर्णित, एल्गोरिथ्म की दक्षता और इसकी मजबूती में सुधार करने के लिए दिखाया गया है। इन दूरियों पर लागू न्यूनतम-वर्ग मानदंड पड़ोसी-जुड़ाव विधियों की तुलना में अधिक सटीक लेकिन कम कुशल है। एक अतिरिक्त सुधार जो डेटा सेट में कई निकट से संबंधित अनुक्रमों से उत्पन्न होने वाली दूरी के बीच सहसंबंध के लिए सही करता है, उसे भी बढ़ी हुई कम्प्यूटेशनल लागत पर लागू किया जा सकता है। किसी भी सुधार कारक के साथ इष्टतम न्यूनतम-वर्ग वृक्ष का पता लगाना एन. पी.-पूर्ण है, इसलिए अधिकतम-पारसीमोनी विश्लेषण में उपयोग की जाने वाली शोध विधियों को वृक्ष स्थान के माध्यम से खोज के लिए लागू किया जाता है। बाह्यसमूहों का उपयोग अनुक्रमों या समूहों के बीच संबंधों के बारे में स्वतंत्र जानकारी का उपयोग वृक्ष खोज स्थान और जड़ रहित वृक्षों को कम करने में मदद करने के लिए किया जा सकता है। दूरी-मैट्रिक्स विधियों के मानक उपयोग में कम से कम एक बाहरी समूह अनुक्रम को शामिल करना शामिल है जो केवल क्वेरी सेट में रुचि के अनुक्रमों से दूर से संबंधित है। इस उपयोग को एक प्रकार के प्रयोगात्मक नियंत्रण के रूप में देखा जा सकता है। यदि बाहरी समूह को उचित रूप से चुना गया है, तो इसकी आनुवंशिक दूरी बहुत अधिक होगी और इस प्रकार किसी भी अन्य अनुक्रम की तुलना में शाखा की लंबाई लंबी होगी, और यह एक जड़ वाले पेड़ की जड़ के पास दिखाई देगा। एक उपयुक्त बाहरी समूह का चयन करने के लिए एक ऐसे अनुक्रम के चयन की आवश्यकता होती है जो रुचि के अनुक्रमों से मध्यम रूप से संबंधित हो; बहुत करीबी संबंध बाहरी समूह के उद्देश्य को हरा देता है और बहुत दूर विश्लेषण में शोर जोड़ता है। उन स्थितियों से बचने के लिए भी ध्यान रखा जाना चाहिए जिनमें जिन प्रजातियों से अनुक्रम लिए गए थे वे दूर से संबंधित हैं, लेकिन अनुक्रमों द्वारा कूटबद्ध जीन वंशावली में अत्यधिक संरक्षित है। क्षैतिज जीन स्थानांतरण, विशेष रूप से अन्यथा अलग-अलग बैक्टीरिया के बीच, बाहरी समूह के उपयोग को भी भ्रमित कर सकता है। अधिकतम पार्सिमोनी (एम. पी.) संभावित जातिजनित वृक्ष की पहचान करने की एक विधि है जिसमें देखे गए अनुक्रम डेटा की व्याख्या करने के लिए विकासवादी घटनाओं की सबसे छोटी कुल संख्या की आवश्यकता होती है। पेड़ों को अंक देने के कुछ तरीकों में विशेष प्रकार की विकासवादी घटनाओं से जुड़ी "लागत" भी शामिल है और सबसे कम कुल लागत के साथ पेड़ का पता लगाने का प्रयास करना शामिल है। यह उन मामलों में एक उपयोगी दृष्टिकोण है जहां हर संभावित प्रकार की घटना की समान रूप से संभावना नहीं है-उदाहरण के लिए, जब विशेष न्यूक्लियोटाइड्स या एमिनो एसिड दूसरों की तुलना में अधिक परिवर्तनशील होने के लिए जाने जाते हैं। सबसे अस्पष्ट पेड़ की पहचान करने का सबसे सरल तरीका सरल गणना है-प्रत्येक संभावित पेड़ पर बारी-बारी से विचार करना और सबसे छोटे अंक वाले पेड़ की खोज करना। हालाँकि, यह केवल अपेक्षाकृत कम संख्या में अनुक्रमों या प्रजातियों के लिए ही संभव है क्योंकि सबसे पारसीमोनियस ट्री की पहचान करने की समस्या को एनपी-हार्ड के रूप में जाना जाता है; परिणामस्वरूप एक अत्यधिक पारसीमोनियस ट्री का पता लगाने के लिए अनुकूलन के लिए कई शोध विधियों का विकास किया गया है, यदि सेट में सबसे अच्छा नहीं है। इस तरह की अधिकांश विधियों में एक वृक्ष पुनर्व्यवस्था मानदंड पर काम करने वाला सबसे तीव्र अवरोहण-शैली न्यूनतमकरण तंत्र शामिल है। शाखा और बाध्य एल्गोरिथ्म शाखा और बद्ध एल्गोरिथ्म एक सामान्य विधि है जिसका उपयोग एन. पी.-कठोर समस्याओं के निकट-इष्टतम समाधानों के लिए खोज की दक्षता बढ़ाने के लिए किया जाता है, जिसे पहली बार 1980 के दशक की शुरुआत में फाइलोजेनेटिक्स पर लागू किया गया था। शाखा और बंधन विशेष रूप से जातिजनित वृक्ष निर्माण के लिए उपयुक्त है क्योंकि इसमें स्वाभाविक रूप से एक समस्या को वृक्ष संरचना में विभाजित करने की आवश्यकता होती है क्योंकि यह समस्या स्थान को छोटे क्षेत्रों में विभाजित करता है। जैसा कि इसके नाम से पता चलता है, इसके लिए एक शाखा नियम (फाइलोजेनेटिक्स के मामले में, पेड़ के लिए अगली प्रजाति या अनुक्रम को जोड़ना) और एक बाध्य (एक नियम जो खोज स्थान के कुछ क्षेत्रों को विचार से बाहर करता है, जिससे यह माना जा सकता है कि इष्टतम समाधान उस क्षेत्र पर कब्जा नहीं कर सकता है) दोनों की आवश्यकता होती है। एक अच्छी सीमा की पहचान करना फ़ाइलोजेनेटिक्स के लिए एल्गोरिथ्म के अनुप्रयोग का सबसे चुनौतीपूर्ण पहलू है। सीमा को परिभाषित करने का एक सरल तरीका प्रति वृक्ष अनुमत अनुमानित विकासवादी परिवर्तनों की अधिकतम संख्या है। झारकिख के नियमों के रूप में जाने जाने वाले मानदंडों का एक समूह सभी उम्मीदवार "सबसे पारसीमोनियस" पेड़ों द्वारा साझा की गई विशेषताओं को परिभाषित करके खोज स्थान को गंभीर रूप से सीमित करता है। दो सबसे बुनियादी नियमों के लिए एक अनावश्यक अनुक्रम को छोड़कर सभी को समाप्त करने की आवश्यकता होती है (उन मामलों के लिए जहां कई टिप्पणियों ने समान डेटा का उत्पादन किया है) और चरित्र स्थलों को समाप्त करने की आवश्यकता होती है जिन पर कम से कम दो प्रजातियों में दो या दो से अधिक अवस्थाएं नहीं होती हैं। आदर्श परिस्थितियों में ये नियम और उनसे जुड़े एल्गोरिदम एक ट्री को पूरी तरह से परिभाषित करेंगे। संकोफ़-मोरेल-सेडरग्रेन एल्गोरिथ्म संकोफ़-मोरेल-सेडरग्रेन एल्गोरिथ्म न्यूक्लियोटाइड अनुक्रमों के लिए एक साथ एक एम. एस. ए. और एक जातिजनित वृक्ष का उत्पादन करने वाले पहले प्रकाशित तरीकों में से एक था। विधि एक स्कोरिंग फ़ंक्शन के संयोजन में अधिकतम पार्सिमोनी गणना का उपयोग करती है जो अंतराल और बेमेल को दंडित करती है, जिससे उस पेड़ का पक्ष लिया जाता है जो ऐसी घटनाओं की न्यूनतम संख्या का परिचय देता है (एक वैकल्पिक दृष्टिकोण यह मानता है कि पसंद किए जाने वाले पेड़ वे हैं जो अनुक्रम समानता की मात्रा को अधिकतम करते हैं जिसे समरूपता के रूप में व्याख्या की जा सकती है, एक दृष्टिकोण जो विभिन्न इष्टतम पेड़ों को जन्म दे सकता है)। वृक्ष के आंतरिक नोड्स पर आरोपित अनुक्रमों को स्कोर किया जाता है और प्रत्येक संभावित वृक्ष में सभी नोड्स पर संक्षेपित किया जाता है। सबसे कम अंक प्राप्त करने वाला वृक्ष योग एक इष्टतम वृक्ष और एक इष्टतम एम. एस. ए. दोनों प्रदान करता है जो स्कोरिंग कार्य को देखते हुए दिया जाता है। क्योंकि विधि अत्यधिक कम्प्यूटेशनल रूप से गहन है, एक अनुमानित विधि जिसमें आंतरिक संरेखण के लिए प्रारंभिक अनुमान एक समय में एक नोड को परिष्कृत किया जाता है। पूर्ण और अनुमानित संस्करण दोनों की गणना व्यवहार में गतिशील प्रोग्रामिंग द्वारा की जाती है। एम. ए. एल. आई. जी. एन. और पी. ओ. वाई. अधिक हाल के जातिजनित वृक्ष/एम. एस. ए. विधियों में उच्च-अंक वाले वृक्षों को अलग करने के लिए शोध विज्ञान का उपयोग किया जाता है, लेकिन जरूरी नहीं कि इष्टतम वृक्ष हों। MALIGN विधि एक क्लैडोग्राम स्कोर को अधिकतम करके एक से अधिक संरेखण की गणना करने के लिए एक अधिकतम-पारसीमोनी तकनीक का उपयोग करती है, और इसका साथी POY एक पुनरावृत्ति विधि का उपयोग करता है जो संबंधित MSA में सुधार के साथ फ़ाइलोजेनेटिक ट्री के अनुकूलन को जोड़ता है। हालांकि, विकासवादी परिकल्पनाओं के निर्माण में इन तरीकों के उपयोग की आलोचना की गई है क्योंकि पेड़ों के जानबूझकर निर्माण न्यूनतम विकासवादी घटनाओं को दर्शाता है। इसका, बदले में, इस दृष्टिकोण से विरोध किया गया है कि इस तरह के तरीकों को उन पेड़ों को खोजने के लिए शोध दृष्टिकोण के रूप में देखा जाना चाहिए जो अनुक्रम समानता की मात्रा को अधिकतम करते हैं जिन्हें समरूपता के रूप में व्याख्या की जा सकती है। अधिकतम संभाव्यता विधि विशेष संभावित जातिजनित वृक्षों को संभाव्यता निर्धारित करने के लिए संभाव्यता वितरण का अनुमान लगाने के लिए मानक सांख्यिकीय तकनीकों का उपयोग करती है। विधि के लिए विशेष उत्परिवर्तन की संभावना का आकलन करने के लिए एक प्रतिस्थापन मॉडल की आवश्यकता होती है; मोटे तौर पर, एक पेड़ जिसे देखे गए फ़ाइलोजेनी की व्याख्या करने के लिए आंतरिक नोड्स पर अधिक उत्परिवर्तन की आवश्यकता होती है, उसका मूल्यांकन कम संभावना के रूप में किया जाएगा। यह मोटे तौर पर अधिकतम-पारसीमनी विधि के समान है, लेकिन अधिकतम संभावना दोनों वंशों और स्थलों में विकास की अलग-अलग दरों की अनुमति देकर अतिरिक्त सांख्यिकीय लचीलेपन की अनुमति देती है। वास्तव में, विधि के लिए आवश्यक है कि विभिन्न स्थलों पर और विभिन्न वंशावली के साथ विकास सांख्यिकीय रूप से स्वतंत्र होना चाहिए। इस प्रकार अधिकतम संभावना दूर से संबंधित अनुक्रमों के विश्लेषण के लिए अच्छी तरह से अनुकूल है, लेकिन माना जाता है कि इसकी एन. पी.-कठोरता के कारण गणना करने के लिए कम्प्यूटेशनल रूप से कठिन है। "प्रूनिंग" एल्गोरिथ्म, गतिशील प्रोग्रामिंग का एक प्रकार, अक्सर सबट्री की संभावना की कुशलता से गणना करके खोज स्थान को कम करने के लिए उपयोग किया जाता है। विधि प्रत्येक स्थल के लिए संभावना की गणना "रैखिक" तरीके से करती है, जो एक नोड से शुरू होती है जिसके केवल वंशज पत्ते (यानी, पेड़ के सिरे) होते हैं और नेस्टेड सेट में "नीचे" नोड की ओर पीछे की ओर काम करते हैं। हालाँकि, विधि द्वारा उत्पादित पेड़ केवल तभी जड़ें जमाएँगे जब प्रतिस्थापन मॉडल अपरिवर्तनीय हो, जो आम तौर पर जैविक प्रणालियों के लिए सच नहीं है। अधिकतम-आजीविका वृक्ष की खोज में एक शाखा लंबाई अनुकूलन घटक भी शामिल है जिसे एल्गोरिदमिक रूप से सुधारना मुश्किल है; सामान्य वैश्विक अनुकूलन उपकरण जैसे कि न्यूटन-रैफसन विधि का अक्सर उपयोग किया जाता है। वैरिएंट एलेलिक फ्रीक्वेंसी डेटा (वी. ए. एफ.) से जातिजनित पेड़ों का अनुमान लगाने के लिए अधिकतम संभावना का उपयोग करने वाले कुछ उपकरणों में एन्सट्री और सी. आई. टी. यू. पी. शामिल हैं। बायेसियन अनुमान का उपयोग अधिकतम संभावना विधियों से निकटता से संबंधित तरीके से जातिजनित पेड़ों का उत्पादन करने के लिए किया जा सकता है। बायेसियन विधियाँ संभावित पेड़ों का एक पूर्व संभाव्यता वितरण मानती हैं, जो केवल उन सभी संभावित पेड़ों के बीच किसी एक पेड़ की संभावना हो सकती है जो डेटा से उत्पन्न किए जा सकते हैं, या इस धारणा से प्राप्त एक अधिक परिष्कृत अनुमान हो सकता है कि विचलन की घटनाएं जैसे कि विशिष्टता यादृच्छिक प्रक्रियाओं के रूप में होती हैं। पूर्व वितरण का चुनाव बायेसियन-अनुमान जातिजनन विधियों के उपयोगकर्ताओं के बीच विवाद का एक बिंदु है। बायेसियन विधियों के कार्यान्वयन में आम तौर पर मार्कोव श्रृंखला मोंटे कार्लो नमूनाकरण एल्गोरिदम का उपयोग किया जाता है, हालांकि चाल सेट का विकल्प भिन्न होता है; बायेसियन फाइलोजेनेटिक्स में उपयोग किए जाने वाले चयनों में प्रत्येक चरण में एक प्रस्तावित पेड़ के पत्ती नोड्स को गोलाकार रूप से क्रमबद्ध करना और दो संबंधित पेड़ों के बीच एक यादृच्छिक आंतरिक नोड के वंशज उप-वृक्षों की अदला-बदली करना शामिल है। फाइलोजेनेटिक्स में बायेसियन विधियों का उपयोग विवादास्पद रहा है, जो काफी हद तक मूव सेट के चयन के अपूर्ण विनिर्देश, स्वीकृति मानदंड और प्रकाशित कार्य में पूर्व वितरण के कारण है। बायेसियन विधियों को आम तौर पर पारसीमनी-आधारित विधियों की तुलना में बेहतर माना जाता है; वे अधिकतम संभावना तकनीकों की तुलना में लंबी-शाखा आकर्षण के लिए अधिक प्रवण हो सकते हैं, हालांकि वे लापता डेटा को समायोजित करने में बेहतर सक्षम हैं। जबकि संभावना विधियाँ उस पेड़ को ढूंढती हैं जो डेटा की संभावना को अधिकतम करता है, एक बायेसियन दृष्टिकोण एक पेड़ को पुनर्प्राप्त करता है जो सबसे अधिक संभावना वाले क्लैड्स का प्रतिनिधित्व करता है, पश्च वितरण पर ड्राइंग करके। हालांकि, क्लैड्स की पश्च संभावना (उनके 'समर्थन' को मापने) का अनुमान काफी व्यापक हो सकता है, विशेष रूप से उन क्लैड्स में जिनकी अत्यधिक संभावना नहीं है। इस प्रकार, बाद की संभावना का अनुमान लगाने के लिए अन्य तरीकों को आगे बढ़ाया गया है। वैरिएंट एलेलिक फ्रीक्वेंसी डेटा (वी. ए. एफ.) से जातिजनित पेड़ों का अनुमान लगाने के लिए बायेसियन अनुमान का उपयोग करने वाले कुछ उपकरणों में कैनोपी, ई. एक्स. ए. सी. टी. और फाइलो. डब्ल्यू. जी. एस. शामिल हैं। मॉडल चयन आणविक फैलोजेनेटिक्स विधियाँ एक परिभाषित प्रतिस्थापन मॉडल पर निर्भर करती हैं जो अध्ययन किए जा रहे जीन या एमिनो एसिड अनुक्रमों के साथ विभिन्न स्थलों पर उत्परिवर्तन की सापेक्ष दरों के बारे में एक परिकल्पना को कूटबद्ध करती हैं। अपने सबसे सरल रूप में, प्रतिस्थापन मॉडल का उद्देश्य न्यूक्लियोटाइड अनुक्रमों में संक्रमण और संक्रमण की दरों में अंतर को ठीक करना है। प्रतिस्थापन मॉडल का उपयोग इस तथ्य के कारण आवश्यक है कि दो अनुक्रमों के बीच आनुवंशिक दूरी केवल थोड़े समय के लिए रैखिक रूप से बढ़ती है जब दो अनुक्रम एक दूसरे से अलग हो जाते हैं (वैकल्पिक रूप से, दूरी एकीकरण से कुछ ही समय पहले रैखिक होती है)। विचलन के बाद जितना अधिक समय लगेगा, उतनी ही अधिक संभावना होगी कि एक ही न्यूक्लियोटाइड स्थल पर दो उत्परिवर्तन होते हैं। सरल आनुवंशिक दूरी की गणना इस प्रकार विकासवादी इतिहास में हुई उत्परिवर्तन घटनाओं की संख्या को कम करेगी। इस कम गिनती की सीमा विचलन के बाद से बढ़ते समय के साथ बढ़ती है, जिससे लंबी शाखा आकर्षण की घटना हो सकती है, या दो दूर से संबंधित लेकिन अभिसारी रूप से विकसित अनुक्रमों का गलत संरेखण हो सकता है जो निकटता से संबंधित हैं। अधिकतम पारसीमोनी विधि विशेष रूप से इस समस्या के लिए अतिसंवेदनशील है क्योंकि इसकी स्पष्ट खोज एक पेड़ के लिए होती है जो न्यूनतम संख्या में विशिष्ट विकासवादी घटनाओं का प्रतिनिधित्व करता है। मॉडल के प्रकार सभी प्रतिस्थापन मॉडल अनुक्रम में दर्शाए गए अवस्था के प्रत्येक संभावित परिवर्तन के लिए भार का एक सेट निर्धारित करते हैं। सबसे आम मॉडल प्रकार निहित रूप से प्रतिवर्ती हैं क्योंकि वे समान वजन निर्धारित करते हैं, उदाहरण के लिए, एक जी> सी न्यूक्लियोटाइड उत्परिवर्तन के लिए एक सी> जी उत्परिवर्तन के रूप में। सबसे सरल संभव मॉडल, ज्यूक्स-कैंटर मॉडल, किसी दिए गए न्यूक्लियोटाइड आधार के लिए स्थिति के प्रत्येक संभावित परिवर्तन के लिए एक समान संभावना प्रदान करता है। किसी भी दो अलग-अलग न्यूक्लियोटाइड्स के बीच परिवर्तन की दर समग्र प्रतिस्थापन दर का एक तिहाई होगी। अधिक उन्नत मॉडल संक्रमण और परिवर्तन के बीच अंतर करते हैं। सबसे सामान्य संभव समय-प्रतिवर्ती मॉडल, जिसे जी. टी. आर. मॉडल कहा जाता है, में छह उत्परिवर्तन दर पैरामीटर हैं। एक और अधिक सामान्यीकृत मॉडल जिसे सामान्य 12-पैरामीटर मॉडल के रूप में जाना जाता है, आनुवंशिक दूरी की गणना में बहुत अधिक जटिलता की कीमत पर समय-प्रत्यावर्तन को तोड़ता है जो कई वंशावली के बीच सुसंगत है। इस विषय पर एक संभावित भिन्नता दरों को समायोजित करती है ताकि समग्र जी. सी. सामग्री-डी. एन. ए. डबल हेलिक्स स्थिरता का एक महत्वपूर्ण उपाय-समय के साथ बदलता रहे। मॉडल इनपुट अनुक्रम में स्थितियों के साथ दरों में भिन्नता की भी अनुमति दे सकते हैं। इस तरह की भिन्नता का सबसे स्पष्ट उदाहरण प्रोटीन-कोडिंग जीन में न्यूक्लियोटाइड्स की तीन-आधार कोडन में व्यवस्था से मिलता है। यदि ओपन रीडिंग फ्रेम (ओ. आर. एफ.) का स्थान ज्ञात है, तो उत्परिवर्तन की दरों को एक कोडॉन के भीतर दिए गए स्थान की स्थिति के लिए समायोजित किया जा सकता है, क्योंकि यह ज्ञात है कि अस्थिर आधार जोड़ी आनुवंशिक कोड में कोडॉन के अर्थ को प्रभावित किए बिना दिए गए कोडॉन के तीसरे न्यूक्लियोटाइड में उच्च उत्परिवर्तन दर की अनुमति दे सकती है। एक कम परिकल्पना-संचालित उदाहरण जो ओ. आर. एफ. पहचान पर निर्भर नहीं करता है, बस प्रत्येक साइट को एक पूर्व निर्धारित वितरण, अक्सर गामा वितरण या लॉग-सामान्य वितरण से यादृच्छिक रूप से खींची गई दर प्रदान करता है। अंत में, दर भिन्नताओं का एक अधिक रूढ़िवादी अनुमान जिसे कोवेरियन विधि के रूप में जाना जाता है, दरों में ऑटोकोरिलेटेड भिन्नताओं की अनुमति देता है, ताकि किसी दिए गए स्थल की उत्परिवर्तन दर साइटों और वंशावली में सहसंबद्ध हो। सबसे अच्छे मॉडल का चयन एक उपयुक्त मॉडल का चयन अच्छे जातिजनित विश्लेषणों के उत्पादन के लिए महत्वपूर्ण है, दोनों क्योंकि कम मानकीकृत या अत्यधिक प्रतिबंधात्मक मॉडल असामान्य व्यवहार पैदा कर सकते हैं जब उनकी अंतर्निहित धारणाओं का उल्लंघन किया जाता है, और क्योंकि अत्यधिक जटिल या अधिक मानकीकृत मॉडल कम्प्यूटेशनल रूप से महंगे होते हैं और पैरामीटर अधिक उपयुक्त हो सकते हैं। मॉडल चयन की सबसे आम विधि संभावना अनुपात परीक्षण (एल. आर. टी.) है, जो एक संभावना अनुमान उत्पन्न करता है जिसे मॉडल और इनपुट डेटा के बीच "फिट की अच्छाई" के माप के रूप में व्याख्या की जा सकती है। हालांकि, इन परिणामों का उपयोग करने में सावधानी बरतनी चाहिए, क्योंकि अधिक मापदंडों के साथ एक अधिक जटिल मॉडल में हमेशा एक ही मॉडल के सरलीकृत संस्करण की तुलना में अधिक संभावना होगी, जिससे अत्यधिक जटिल मॉडल का सरल चयन हो सकता है। इस कारण से मॉडल चयन कंप्यूटर प्रोग्राम सबसे सरल मॉडल का चयन करेंगे जो अधिक जटिल प्रतिस्थापन मॉडल से काफी खराब नहीं है। एल. आर. टी. का एक महत्वपूर्ण नुकसान मॉडल के बीच जोड़ीदार तुलना की एक श्रृंखला बनाने की आवश्यकता है; यह दिखाया गया है कि जिस क्रम में मॉडल की तुलना की जाती है, उसका अंततः चुने गए मॉडल पर एक बड़ा प्रभाव पड़ता है। एक वैकल्पिक मॉडल चयन विधि अकाईके सूचना मानदंड (ए. आई. सी.) है, जो औपचारिक रूप से वास्तविक मॉडल और परीक्षण किए जा रहे मॉडल के बीच कुलबैक-लीबलर विचलन का एक अनुमान है। इसे अतिमानकीकृत मॉडल को दंडित करने के लिए एक सुधार कारक के साथ एक संभावना अनुमान के रूप में व्याख्या की जा सकती है। ए. आई. सी. की गणना एक जोड़ी के बजाय एक व्यक्तिगत मॉडल पर की जाती है, इसलिए यह उस क्रम से स्वतंत्र है जिसमें मॉडल का मूल्यांकन किया जाता है। एक संबंधित विकल्प, बायेसियन सूचना मानदंड (बी. आई. सी.), की एक समान बुनियादी व्याख्या है लेकिन जटिल मॉडल को अधिक भारी दंड देता है। जातिजनन पुनर्निर्माण के लिए सबसे उपयुक्त मॉडल का निर्धारण कई विकासवादी अध्ययनों में एक मौलिक कदम है। हालांकि, मॉडल चयन के लिए विभिन्न मानदंड इस बात पर बहस का कारण बन रहे हैं कि कौन सा मानदंड बेहतर है। हाल ही में यह दिखाया गया है कि जब स्थलविज्ञान और पैतृक अनुक्रम पुनर्निर्माण वांछित परिणाम हैं, तो एक मानदंड को दूसरे पर चुनना महत्वपूर्ण नहीं है। इसके बजाय, सबसे जटिल न्यूक्लियोटाइड प्रतिस्थापन मॉडल, जीटीआर + आई + जी का उपयोग करने से वृक्ष टोपोलॉजी और पैतृक अनुक्रमों के अनुमान के लिए समान परिणाम मिलते हैं। फाइलोजेनेटिक ट्री के निर्माण पर एक व्यापक चरण-दर-चरण प्रोटोकॉल, जिसमें डीएनए/एमिनो एसिड सन्निहित अनुक्रम असेंबली, एकाधिक अनुक्रम संरेखण, मॉडल-परीक्षण (सर्वश्रेष्ठ-फिटिंग प्रतिस्थापन मॉडल का परीक्षण) और अधिकतम संभावना और बायेसियन अनुमान का उपयोग करके फाइलोजेनी पुनर्निर्माण शामिल है, प्रोटोकॉल एक्सचेंज में उपलब्ध है। फाइलोजेनेटिक ट्री का मूल्यांकन करने का एक गैर-पारंपरिक तरीका क्लस्टरिंग परिणाम के साथ इसकी तुलना करना है। एक बहुआयामी स्केलिंग तकनीक का उपयोग किया जा सकता है, जिसे 3डी में अनुक्रमों के लिए क्लस्टरिंग परिणाम की कल्पना करने के लिए आयामी कमी करने के लिए इंटरपोलेटिव जॉइनिंग कहा जाता है, और फिर क्लस्टरिंग परिणाम पर फ़ाइलोजेनेटिक ट्री का मानचित्रण किया जा सकता है। एक बेहतर पेड़ का आमतौर पर क्लस्टरिंग परिणाम के साथ अधिक संबंध होता है। वृक्ष समर्थन का मूल्यांकन सभी सांख्यिकीय विश्लेषण के साथ, चरित्र डेटा से जातिजनन के अनुमान के लिए आत्मविश्वास के मूल्यांकन की आवश्यकता होती है। एक जातिजनित वृक्ष के लिए समर्थन की मात्रा का परीक्षण करने के लिए कई तरीके मौजूद हैं, या तो जातिजन्य (नोडल समर्थन) में प्रत्येक उप-वृक्ष के लिए समर्थन का मूल्यांकन करके या यह मूल्यांकन करके कि क्या जातिजन्य अन्य संभावित पेड़ों (वैकल्पिक वृक्ष परिकल्पना परीक्षण) से काफी अलग है। नोडल समर्थन वृक्ष समर्थन का आकलन करने का सबसे आम तरीका वृक्ष पर प्रत्येक नोड के लिए सांख्यिकीय समर्थन का मूल्यांकन करना है। आमतौर पर, बहुत कम समर्थन वाले नोड को आगे के विश्लेषण में मान्य नहीं माना जाता है, और यह इंगित करने के लिए कि एक क्लेड के भीतर संबंध अनसुलझे हैं, एक पॉलीटोमी में नेत्रहीन रूप से ध्वस्त किया जा सकता है। सर्वसम्मति वृक्ष नोडल समर्थन का आकलन करने के लिए कई तरीकों में कई जातिजननों पर विचार करना शामिल है। सर्वसम्मति वृक्ष उन नोड्स का सारांश देता है जो पेड़ों के एक समूह के बीच साझा किए जाते हैं। एक सख्त सर्वसम्मति में, प्रत्येक पेड़ में पाए जाने वाले केवल नोड दिखाए जाते हैं, और बाकी एक अनसुलझे पॉलीटोमी में ढह जाते हैं। कम रूढ़िवादी तरीके, जैसे कि * बहुमत-नियम सर्वसम्मति * वृक्ष, उन नोड्स पर विचार करते हैं जो विचाराधीन पेड़ों के दिए गए प्रतिशत (जैसे कि कम से कम 50 प्रतिशत) द्वारा समर्थित हैं। उदाहरण के लिए, अधिकतम पार्सिमोनी विश्लेषण में, समान पार्सिमोनी स्कोर वाले कई पेड़ हो सकते हैं। एक सख्त सर्वसम्मति वृक्ष यह दिखाएगा कि सभी समान रूप से पारसीमोनियस पेड़ों में कौन से नोड्स पाए जाते हैं, और कौन से नोड्स अलग होते हैं। सर्वसम्मति वृक्षों का उपयोग बायेसियन अनुमान के साथ पुनर्निर्मित जातिजनन पर समर्थन का मूल्यांकन करने के लिए भी किया जाता है (नीचे देखें)। बूटस्ट्रैपिंग और जैकनाइफिंग सांख्यिकी में, बूटस्ट्रैप मूल डेटा की छद्म प्रतिकृतियों का उपयोग करके अज्ञात वितरण वाले डेटा की परिवर्तनशीलता का अनुमान लगाने की एक विधि है। उदाहरण के लिए, 100 डेटा बिंदुओं के एक सेट को देखते हुए, एक छद्म प्रतिकृति समान आकार (100 अंक) का एक डेटा सेट है जिसे मूल डेटा से यादृच्छिक रूप से नमूना लिया जाता है, जिसमें प्रतिस्थापन होता है। अर्थात्, प्रत्येक मूल डेटा बिंदु को छद्म प्रतिकृति में एक से अधिक बार दर्शाया जा सकता है, या बिल्कुल नहीं। सांख्यिकीय समर्थन में इस बात का मूल्यांकन शामिल है कि क्या मूल डेटा में छद्म प्रतिकृतियों के एक बड़े समूह के समान गुण हैं। फाइलोजेनेटिक्स में, बूटस्ट्रैपिंग चरित्र मैट्रिक्स के स्तंभों का उपयोग करके की जाती है। प्रत्येक छद्म प्रतिकृति में प्रतिस्थापन के साथ मूल मैट्रिक्स से यादृच्छिक रूप से नमूने लिए गए प्रजातियों (पंक्तियों) और वर्णों (स्तंभों) की समान संख्या होती है। प्रत्येक छद्म प्रतिकृति से एक जातिजनन का पुनर्निर्माण किया जाता है, जिसमें मूल डेटा से जातिजनन का पुनर्निर्माण करने के लिए समान विधियों का उपयोग किया जाता है। फाइलोजेनी पर प्रत्येक नोड के लिए, नोडल समर्थन उस नोड वाले छद्म प्रतिकृतियों का प्रतिशत है। बूटस्ट्रैप परीक्षण की सांख्यिकीय कठोरता का ज्ञात विकासवादी इतिहास के साथ वायरल आबादी का उपयोग करके अनुभवजन्य रूप से मूल्यांकन किया गया है, जिसमें पाया गया है कि 70 प्रतिशत बूटस्ट्रैप समर्थन क्लेड के मौजूद होने की 95 प्रतिशत संभावना से मेल खाता है। हालाँकि, इसका परीक्षण आदर्श परिस्थितियों में किया गया था (जैसे। विकास दर, सममित जातिजनन में कोई परिवर्तन नहीं)। व्यवहार में, 70 प्रतिशत से ऊपर के मूल्यों को आम तौर पर समर्थित किया जाता है और विश्वास का मूल्यांकन करने के लिए शोधकर्ता या पाठक पर छोड़ दिया जाता है। 70 प्रतिशत से कम समर्थन वाले नोडों को आमतौर पर अनसुलझा माना जाता है। फाइलोजेनेटिक्स में जैकनाइफिंग एक समान प्रक्रिया है, सिवाय मैट्रिक्स के स्तंभों को प्रतिस्थापन के बिना नमूना लिया जाता है। स्यूडोरेप्लिकेट्स यादृच्छिक रूप से डेटा को उप-नमूना बनाकर उत्पन्न किए जाते हैं-उदाहरण के लिए, एक "10 प्रतिशत जैकनाइफ" में नोडल समर्थन का मूल्यांकन करने के लिए कई बार मैट्रिक्स के 10 प्रतिशत का यादृच्छिक रूप से नमूना लेना शामिल होगा। बायेसियन अनुमान का उपयोग करके जातिजननों का उत्तरवर्ती संभाव्यता पुनर्निर्माण एक एकल "सर्वश्रेष्ठ" पेड़ के बजाय डेटा और विकासवादी मॉडल को देखते हुए अत्यधिक संभावित पेड़ों का उत्तरवर्ती वितरण उत्पन्न करता है। पश्च वितरण में पेड़ों में आम तौर पर कई अलग-अलग स्थलविज्ञान होते हैं। जब इनपुट डेटा वैरिएंट एलेलिक फ्रीक्वेंसी डेटा (वी. ए. एफ.) होता है, तो उपकरण ई. एक्स. ए. सी. टी. पूरे ट्री स्पेस को पूरी तरह से खोजकर, छोटे, जैविक रूप से प्रासंगिक ट्री साइज के लिए, पेड़ों की संभावनाओं की गणना कर सकता है। अधिकांश बायेसियन अनुमान विधियाँ मार्कोव-श्रृंखला मोंटे कार्लो पुनरावृत्ति का उपयोग करती हैं, और इस श्रृंखला के प्रारंभिक चरणों को जातिजनन का विश्वसनीय पुनर्निर्माण नहीं माना जाता है। श्रृंखला में जल्दी उत्पन्न होने वाले पेड़ों को आमतौर पर जलने के रूप में फेंक दिया जाता है। बायेसियन फाइलोजेनेटिक विश्लेषण में नोडल समर्थन का मूल्यांकन करने की सबसे आम विधि पश्च वितरण (पोस्ट-बर्न-इन) में पेड़ों के प्रतिशत की गणना करना है जिसमें नोड होता है। बायेसियन अनुमान में एक नोड के लिए सांख्यिकीय समर्थन इस संभावना को दर्शाने की उम्मीद है कि डेटा और विकासवादी मॉडल को देखते हुए एक क्लेड वास्तव में मौजूद है। इसलिए, एक नोड को समर्थित के रूप में स्वीकार करने की सीमा आम तौर पर बूटस्ट्रैपिंग की तुलना में अधिक होती है। चरण गणना विधियाँ ब्रेमर समर्थन एक क्लेड का खंडन करने के लिए आवश्यक अतिरिक्त चरणों की संख्या को गिनता है। कमियाँ इन उपायों में से प्रत्येक की अपनी कमजोरियाँ हैं। उदाहरण के लिए, छोटे या बड़े क्लैड्स मध्यम आकार के क्लैड्स की तुलना में बड़े समर्थन मूल्यों को आकर्षित करते हैं, बस उनमें टैक्सों की संख्या के परिणामस्वरूप। बूटस्ट्रैप समर्थन एक क्लेड के वास्तविक अस्तित्व के बजाय डेटा में शोर के परिणामस्वरूप नोड समर्थन का उच्च अनुमान प्रदान कर सकता है। सीमाएँ और समाधान अंततः, यह मापने का कोई तरीका नहीं है कि कोई विशेष जातिजनित परिकल्पना सही है या नहीं, जब तक कि जांच किए जा रहे वर्ग के बीच सही संबंध पहले से ही ज्ञात न हों (जो प्रयोगशाला स्थितियों में बैक्टीरिया या वायरस के साथ हो सकते हैं)। एक अनुभवजन्य जातिजनन विशेषज्ञ जो सबसे अच्छा परिणाम प्राप्त करने की उम्मीद कर सकता है, वह है शाखाओं वाला एक पेड़ जो उपलब्ध साक्ष्यों द्वारा अच्छी तरह से समर्थित है। कई संभावित नुकसानों की पहचान की गई हैः होमोप्लासी कुछ वर्णों के दूसरों की तुलना में अभिसरण रूप से विकसित होने की अधिक संभावना होती है; तार्किक रूप से, ऐसे वर्णों को पेड़ के पुनर्निर्माण में कम महत्व दिया जाना चाहिए। विकास के मॉडल के रूप में वजन का अनुमान आणविक डेटा के सेट से लगाया जा सकता है, ताकि उनका विश्लेषण करने के लिए अधिकतम संभावना या बायेसियन विधियों का उपयोग किया जा सके। आणविक अनुक्रमों के लिए, यह समस्या तब बढ़ जाती है जब अध्ययन के तहत टैक्स काफी हद तक अलग हो जाते हैं। समय के साथ दो टैक्सों के विचलन में वृद्धि होती है, इसलिए एक ही स्थान पर कई प्रतिस्थापनों की संभावना होती है, या पीछे के उत्परिवर्तन, जिनमें से सभी के परिणामस्वरूप समरूपता होती है। रूपात्मक आंकड़ों के लिए, दुर्भाग्य से, अभिसरण निर्धारित करने का एकमात्र उद्देश्य एक पेड़ का निर्माण है-कुछ हद तक गोलाकार विधि। फिर भी, समपटल वर्णों का भार वास्तव में बेहतर समर्थित पेड़ों की ओर ले जाता है। एक दिशा में दूसरे में होने वाले परिवर्तनों की तुलना में अधिक भार परिवर्तन करके और अधिक परिष्करण लाया जा सकता है; उदाहरण के लिए, वक्ष पंखों की उपस्थिति लगभग पेटरिगोट कीटों के बीच स्थान की गारंटी देती है क्योंकि, हालांकि पंख अक्सर द्वितीयक रूप से खो जाते हैं, लेकिन इस बात का कोई प्रमाण नहीं है कि वे एक से अधिक बार प्राप्त हुए हैं। क्षैतिज जीन हस्तांतरण सामान्य रूप से, जीवों को दो तरीकों से जीन विरासत में मिल सकते हैंः ऊर्ध्वाधर जीन हस्तांतरण और क्षैतिज जीन हस्तांतरण। ऊर्ध्वाधर जीन स्थानांतरण माता-पिता से संतान में जीन का मार्ग है, और क्षैतिज (जिसे पार्श्व भी कहा जाता है) जीन हस्तांतरण तब होता है जब जीन असंबंधित जीवों के बीच कूदते हैं, विशेष रूप से प्रोकैरियोट्स में एक सामान्य घटना; इसका एक अच्छा उदाहरण विभिन्न बैक्टीरिया के बीच जीन विनिमय के परिणामस्वरूप अधिग्रहित एंटीबायोटिक प्रतिरोध है जो बहु-दवा प्रतिरोधी बैक्टीरिया प्रजातियों की ओर ले जाता है। यूकेरियोट्स के बीच क्षैतिज जीन हस्तांतरण के अच्छी तरह से प्रलेखित मामले भी हुए हैं। क्षैतिज जीन हस्तांतरण ने जीवों के जातिजनन के निर्धारण को जटिल बना दिया है, और जीवों के विशिष्ट समूहों के बीच वंशजनन में विसंगतियों की सूचना दी गई है जो विकासवादी पेड़ों के निर्माण के लिए उपयोग किए जाने वाले जीन पर निर्भर करती है। यह निर्धारित करने का एकमात्र तरीका है कि कौन से जीन ऊर्ध्वाधर रूप से प्राप्त किए गए हैं और कौन से क्षैतिज रूप से यह मान लेना है कि जीन का सबसे बड़ा समूह जो एक साथ विरासत में मिला है, ऊर्ध्वाधर रूप से विरासत में मिला है; इसके लिए बड़ी संख्या में जीन का विश्लेषण करने की आवश्यकता है। संकर, प्रजातिकरण, अंतर्वेशन और अपूर्ण वंश वर्गीकरण क्लैडिस्टिक्स के गणितीय मॉडल में अंतर्निहित मूल धारणा एक ऐसी स्थिति है जहां प्रजातियां द्विभाजित होने की शैली में बड़े करीने से विभाजित होती हैं। जबकि इस तरह की धारणा एक बड़े पैमाने पर हो सकती है (क्षैतिज जीन हस्तांतरण बार, ऊपर देखें), विशिष्टता अक्सर बहुत कम व्यवस्थित होती है। क्लैडिस्टिक विधि शुरू होने के बाद से अनुसंधान से पता चला है कि संकर विशिष्टता, जिसे एक बार दुर्लभ माना जाता था, वास्तव में काफी आम है, विशेष रूप से पौधों में। इसके अलावा पैराफाइलेटिक विशिष्टता आम है, जिससे एक द्विभाजित पैटर्न की धारणा अनुपयुक्त हो जाती है, जिससे पेड़ों के बजाय जातिजनित नेटवर्क बन जाते हैं। इंट्रोग्रेशन जीन को अन्यथा अलग-अलग प्रजातियों और कभी-कभी यहाँ तक कि जेनेरा के बीच भी स्थानांतरित कर सकता है, जिससे जीन के आधार पर जातिजनित विश्लेषण जटिल हो जाता है। यह घटना "अपूर्ण वंश वर्गीकरण" में योगदान कर सकती है और इसे कई समूहों में एक आम घटना माना जाता है। प्रजाति स्तर के विश्लेषण में इसे बड़े नमूने या बेहतर संपूर्ण जीनोम विश्लेषण द्वारा निपटाया जा सकता है। अक्सर विश्लेषण को कम, निकटता से संबंधित नमूनों तक सीमित करके समस्या से बचा जाता है। आणविक जीव विज्ञान में उन्नत अनुक्रमण तकनीकों के विकास के कारण, जातिजनित परिकल्पनाओं का अनुमान लगाने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा (डी. एन. ए. या एमिनो एसिड अनुक्रम) एकत्र करना संभव हो गया है। उदाहरण के लिए, पूरे माइटोकॉन्ड्रियल जीनोम (कई जानवरों में ~ 16,000 न्यूक्लियोटाइड्स) के आधार पर चरित्र मैट्रिक्स के साथ अध्ययन करना दुर्लभ नहीं है। हालांकि, सिमुलेशन से पता चला है कि वर्णों की संख्या बढ़ाने की तुलना में मैट्रिक्स में टैक्सों की संख्या बढ़ाना अधिक महत्वपूर्ण है, क्योंकि जितने अधिक टैक्स होते हैं, उतना ही सटीक और अधिक मजबूत परिणामी जातिजनित वृक्ष होता है। यह आंशिक रूप से लंबी शाखाओं के टूटने के कारण हो सकता है। फाइलोजेनेटिक संकेत एक अन्य महत्वपूर्ण कारक जो वृक्ष पुनर्निर्माण की सटीकता को प्रभावित करता है, वह यह है कि क्या विश्लेषण किए गए डेटा में वास्तव में एक उपयोगी फाइलोजेनेटिक संकेत होता है, एक ऐसा शब्द जिसका उपयोग आम तौर पर यह दर्शाने के लिए किया जाता है कि क्या कोई चरित्र धीरे-धीरे इतना विकसित होता है कि वह यादृच्छिक रूप से भिन्न होने के विपरीत निकट से संबंधित वर्ग में एक ही स्थिति में हो। जातिजनित संकेत के लिए परीक्षण मौजूद हैं। निरंतर वर्ण एक निरंतरता का नमूना लेने वाले रूपात्मक वर्णों में जातिजनित संकेत हो सकते हैं, लेकिन असतत वर्णों के रूप में कोड करना मुश्किल है। कई विधियों का उपयोग किया गया है, जिनमें से एक अंतराल कोडिंग है, और अंतराल कोडिंग पर भिन्नताएं हैं। गैप कोडिंग के मूल रूप मेंः एक चरित्र के लिए समूह का अर्थ पहले आकार द्वारा क्रमबद्ध किया जाता है। समूह के भीतर एकत्रित मानक विचलन की गणना की जाती है. और निकटवर्ती साधनों के बीच के अंतर की तुलना इस मानक विचलन के सापेक्ष की जाती है। निकटवर्ती साधनों की किसी भी जोड़ी को अलग माना जाता है और अलग-अलग पूर्णांक अंक दिए जाते हैं. यदि साधनों को समूह के भीतर मानक विचलन से अधिक "अंतराल" द्वारा अलग किया जाता है. तो कुछ मनमाना स्थिरांक। यदि विश्लेषण में अधिक टैक्सों को जोड़ा जाता है, तो टैक्सों के बीच का अंतराल इतना छोटा हो सकता है कि सारी जानकारी खो जाती है। सामान्यीकृत अंतराल कोडिंग सभी टैक्सों वाले एक समूह पर विचार करने के बजाय टैक्सों के अलग-अलग जोड़े की तुलना करके उस समस्या के आसपास काम करती है। सामान्य तौर पर, एक पेड़ का निर्माण करते समय जितना अधिक डेटा उपलब्ध होगा, परिणामी पेड़ उतना ही अधिक सटीक और विश्वसनीय होगा। गुम डेटा केवल कम डेटा होने से अधिक हानिकारक नहीं है, हालांकि प्रभाव सबसे अधिक तब होता है जब अधिकांश लापता डेटा कम संख्या में टैक्सों में होते हैं। कम संख्या में वर्णों में लापता डेटा को केंद्रित करने से एक अधिक मजबूत पेड़ पैदा होता है। जीवाश्मों की भूमिका क्योंकि कई पात्रों में भ्रूण संबंधी, या नरम-ऊतक या आणविक वर्ण शामिल होते हैं जो (सबसे अच्छा) शायद ही कभी जीवाश्म बनते हैं, और जीवाश्मों की व्याख्या जीवित वर्ग की तुलना में अधिक अस्पष्ट है, विलुप्त वर्ग में लगभग हमेशा जीवित लोगों की तुलना में लापता डेटा का उच्च अनुपात होता है। हालाँकि, इन सीमाओं के बावजूद, जीवाश्मों का समावेश अमूल्य है, क्योंकि वे पेड़ों के विरल क्षेत्रों में जानकारी प्रदान कर सकते हैं, लंबी शाखाओं को तोड़ सकते हैं और मध्यवर्ती चरित्र स्थितियों को बाधित कर सकते हैं; इस प्रकार, जीवाश्म टैक्स वृक्ष संकल्प में उतना ही योगदान देते हैं जितना कि आधुनिक टैक्स। जीवाश्म वंशावली की आयु को भी बाधित कर सकते हैं और इस प्रकार यह प्रदर्शित करते हैं कि एक पेड़ स्ट्रैटिग्राफिक रिकॉर्ड के साथ कितना सुसंगत है; स्ट्रैटोक्लैडिस्टिक्स फ़ाइलोजेनेटिक विश्लेषण के लिए डेटा मैट्रिक्स में आयु की जानकारी को शामिल करता है। फ़ाइलोजेनेटिक्स सॉफ्टवेयर की सूची भी देखें बायेसियन नेटवर्क बायोइनफॉर्मेटिक्स क्लैडिस्टिक्स कम्प्यूटेशनल बायोलॉजी डिस्क-कवरिंग विधि विकासवादी गतिकी माइक्रोबियल फ़ाइलोजेनेटिक्स पी. एच. वाई. एल. आई. पी. फ़ाइलोजेनेटिक तुलनात्मक विधियाँ फ़ाइलोजेनेटिक ट्री फ़ाइलोजेनेटिक्स जनसंख्या आनुवंशिकी मात्रात्मक तुलनात्मक भाषाविज्ञान सांख्यिकीय वर्गीकरण प्रणालीगत वर्गीकरण (जीव विज्ञान) संदर्भ आगे पढ़ने के लिए बाहरी लिंक फ़ाइलोजेनेटिक्स