Perfect phylogeny
पूर्ण फाइलोजेनी एक शब्द है जिसका उपयोग कम्प्यूटेशनल फाइलोजेनेटिक्स में एक फाइलोजेनेटिक ट्री को दर्शाने के लिए किया जाता है जिसमें सभी आंतरिक नोड्स को इस तरह से लेबल किया जा सकता है कि सभी वर्ण बिना होमोप्लासी के पेड़ के नीचे विकसित हों। अर्थात्, विशेषताएँ विकासवादी अभिसरण को नहीं पकड़ती हैं, और इनमें अनुरूप संरचनाएँ नहीं होती हैं। सांख्यिकीय रूप से, इसे सभी विशेषताओं में "0" अवस्था वाले पूर्वज के रूप में दर्शाया जा सकता है जहां 0 उस विशेषता की कमी को दर्शाता है। इनमें से प्रत्येक विशेषता 0 से 1 में ठीक एक बार बदलती है और कभी भी 0 अवस्था में नहीं लौटती है। यह दुर्लभ है कि वास्तविक डेटा पूर्ण जातिजनन की अवधारणा का पालन करता है। सामान्य तौर पर दो अलग-अलग डेटा प्रकार होते हैं जिनका उपयोग जातिजनित वृक्ष के निर्माण में किया जाता है। दूरी-आधारित गणनाओं में प्रजातियों और संबंधित पेड़ की किनारे की लंबाई के बीच की दूरी के बीच संबंधों का विश्लेषण करके एक जातिजनित पेड़ बनाया जाता है। चरित्र-आधारित दृष्टिकोण का उपयोग सबसे "परिपूर्ण" जातिजनित वृक्ष को खोजने के प्रयास में एक इनपुट के रूप में प्रजातियों में चरित्र स्थितियों को नियोजित करता है। एक पूर्ण जातिजनित वृक्ष के सांख्यिकीय घटकों का सबसे अच्छा वर्णन इस प्रकार किया जा सकता हैः <p> एक n x m वर्ण अवस्था मैट्रिक्स M के लिए एक पूर्ण जातिजन्य एक जड़ वाला वृक्ष T है जिसमें n पत्ते संतोषजनक हैंः i. एम की प्रत्येक पंक्ति टी II के ठीक एक पत्ते को लेबल करती है। एम के प्रत्येक कॉलम में टी. आई. आई. के ठीक एक किनारे को अंकित किया गया है। टी के प्रत्येक आंतरिक किनारे को एम IV के कम से कम एक स्तंभ द्वारा चिह्नित किया जाता है। मूल से एक पत्ती v तक के अद्वितीय मार्ग के साथ किनारों से जुड़े वर्ण ठीक से v के वर्ण सदिश को निर्दिष्ट करते हैं, अर्थात। वर्ण सदिश में पथ किनारों से जुड़े वर्णों के अनुरूप सभी स्तंभों में 1 प्रविष्टि होती है और अन्यथा 0 प्रविष्टि होती है। यह ध्यान देने योग्य है कि यहाँ वर्णित अवधारणाओं और सीमाओं का पालन करने वाले वास्तविक जातिजनित डेटा को ढूंढना बहुत दुर्लभ है। इसलिए, अक्सर ऐसा होता है कि शोधकर्ताओं को ऐसे पेड़ों को विकसित करके समझौता करने के लिए मजबूर किया जाता है जो केवल होमोप्लासी को कम करने की कोशिश करते हैं, संगत वर्णों का अधिकतम-कार्डिनलिटी सेट ढूंढते हैं, या फ़ाइलोजेनी का निर्माण करते हैं जो वर्णों द्वारा निहित विभाजनों से जितना संभव हो उतना निकटता से मेल खाते हैं। उदाहरण ये दोनों डेटा सेट वर्ण अवस्था मैट्रिक्स के उदाहरणों को दर्शाते हैं। मैट्रिक्स एम '1 का उपयोग करके कोई भी यह देखने में सक्षम है कि परिणामी जातिजनित वृक्ष को इस तरह से बनाया जा सकता है कि प्रत्येक वर्ण पेड़ के ठीक एक किनारे को लेबल करे। इसके विपरीत, मैट्रिक्स एम '2 का अवलोकन करते समय, कोई यह देख सकता है कि जातिजनित वृक्ष को इस तरह से स्थापित करने का कोई तरीका नहीं है कि प्रत्येक वर्ण केवल एक किनारे की लंबाई को लेबल करे। यदि नमूने अध्ययन के तहत कोशिकाओं की आबादी के वैरिएंट एलीलिक फ्रीक्वेंसी (वी. ए. एफ.) डेटा से आते हैं, तो चरित्र मैट्रिक्स में प्रविष्टियां उत्परिवर्तन की आवृत्तियां हैं, और 0 और 1 के बीच का मान लेती हैं। अर्थात्, यदि जीनोम में एक स्थिति का प्रतिनिधित्व करता है, तो संबंधित प्रविष्टि और नमूना स्थिति में उत्परिवर्तन के साथ नमूने में जीनोम की आवृत्तियों को धारण करेगा। यूसेज परफेक्ट फाइलोजेनी एक सैद्धांतिक ढांचा है जिसका उपयोग अधिक व्यावहारिक तरीकों में भी किया जा सकता है। ऐसा ही एक उदाहरण है इनकंप्लीट डायरेक्टेड परफेक्ट फाइलोजेनी। इस अवधारणा में वास्तविक, और इसलिए अपूर्ण और अपूर्ण, डेटासेट के साथ पूर्ण जातिजनन का उपयोग करना शामिल है। इस तरह की विधि विकासवादी समानता को निर्धारित करने के लिए एस. आई. एन. ई. का उपयोग करती है। ये छोटे अंतरविक्षेपित तत्व कई जीनोम में मौजूद होते हैं और उनकी पहचान उनके पार्श्व अनुक्रमों से की जा सकती है। एस. आई. एन. ई. विभिन्न प्रजातियों में कुछ लक्षणों की विरासत के बारे में जानकारी प्रदान करते हैं। दुर्भाग्य से, यदि कोई एस. आई. एन. ई. गायब है तो यह जानना मुश्किल है कि वे एस. आई. एन. ई. हटाए जाने से पहले मौजूद थे या नहीं। पूर्ण फाइलोजेनी डेटा से प्राप्त एल्गोरिदम का उपयोग करके हम इन सीमाओं के बावजूद एक फाइलोजेनेटिक ट्री का पुनर्निर्माण करने का प्रयास करने में सक्षम हैं। परिपूर्ण फाइलोजेनी का उपयोग हैप्लोटाइप मानचित्रों के निर्माण में भी किया जाता है। पूर्ण फाइलोजेनी में वर्णित अवधारणाओं और एल्गोरिदम का उपयोग करके कोई भी लापता और अनुपलब्ध हैप्लोटाइप डेटा के बारे में जानकारी निर्धारित कर सकता है। यह मानते हुए कि जीनोटाइप मानचित्रण के परिणामस्वरूप होने वाले हैप्लोटाइप का समूह पूर्ण जातिजनन की अवधारणा से मेल खाता है और उसका पालन करता है (साथ ही अन्य धारणाएँ जैसे कि पूर्ण मेंडेलियन विरासत और यह तथ्य कि प्रति एसएनपी केवल एक उत्परिवर्तन है), कोई भी लापता हैप्लोटाइप डेटा का अनुमान लगाने में सक्षम है। पी. पी. एम. के तहत शोर वाले वी. ए. एफ. डेटा से एक फाइलोजेनी का अनुमान लगाना एक कठिन समस्या है। अधिकांश अनुमान उपकरणों में अनुमान को कम्प्यूटेशनल रूप से ट्रैक्टेबल बनाने के लिए कुछ हेयुरिस्टिक कदम शामिल हैं। शोर-शराबे वाले वी. ए. एफ. डेटा से जातिजनन का अनुमान लगाने वाले उपकरणों के उदाहरणों में एन्सट्री, कैनोपी, सी. आई. टी. यू. पी., ई. एक्स. ए. सी. टी. और फाइलो. डब्ल्यू. जी. एस. शामिल हैं। विशेष रूप से, EXACT छोटे आकार की समस्याओं के लिए सभी संभावित पेड़ों पर एक पश्च संभावना की गणना करने के लिए जी. पी. यू. का उपयोग करके सटीक अनुमान लगाता है। पी. पी. एम. का विस्तार सहायक उपकरणों के साथ किया गया है। उदाहरण के लिए, एम. ई. डी. आई. सी. सी., टुमल्ट और फिशट्री जैसे उपकरण किसी दिए गए आनुवंशिक तत्व, या प्लॉइडी की प्रतियों की संख्या को बढ़ाने या घटाने दोनों की अनुमति देते हैं, इस प्रकार प्रभावी रूप से उत्परिवर्तन को हटाने की अनुमति देते हैं। बाह्य लिंक फाइलोजेनेटिक्स सॉफ्टवेयर की सूची फाइलोजेनेटिक पेड़ों के विश्लेषण और निर्माण के लिए उपलब्ध कई कार्यक्रमों में से एक फाइलोजेनेटिक पेड़ विश्लेषण के लिए एक और ऐसा ही कार्यक्रम वृक्ष विश्लेषण के लिए अतिरिक्त कार्यक्रम एक पेपर जिसमें इस बात का विवरण दिया गया है कि आनुवंशिकी के क्षेत्र के बाहर कैसे सही फाइलोजेनी का उपयोग किया जा सकता है, जैसा कि भाषा संघ गिथब में "बहु-नमूना कैंसर अनुक्रमण डेटा से क्लोनल ट्री पुनर्निर्माण के लिए एल्गोरिदम" (एन्सट्री) "इंट्रा-ट्यूमर हेटेरोजेनिटी तक पहुंच और अगली पीढ़ी के अनुक्रम द्वारा अनुदैर्ध्य और स्थानिक क्लोनल विकासवादी इतिहास पर नज़र रखने के लिए गिथब" (कैनोपी) गिथब "अगली पीढ़ी के अनुक्रम का उपयोग करके ट्यूमर में क्लोनलिटी अनुमान" के लिए।