Distance matrices in phylogeny
தூர மேட்ரிக்ஸ்கள் பைலோஜெனியில் அளவுரு அல்லாத தூர முறைகளாகப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன, மேலும் அவை முதலில் ஜோடி வாரியான தூரங்களின் மேட்ரிக்ஸைப் பயன்படுத்தி ஃபெனெடிக் தரவுகளுக்கு பயன்படுத்தப்பட்டன. இந்த தூரங்கள் பின்னர் ஒரு மரத்தை உருவாக்க ஒருங்கிணைக்கப்படுகின்றன (ஒரு பைலோகிராம், தகவல் கிளை நீளங்களுடன்). தூர மேட்ரிக்ஸ் பல்வேறு மூலங்களிலிருந்து வரலாம், இதில் அளவிடப்பட்ட தூரம் (எடுத்துக்காட்டாக நோயெதிர்ப்பு ஆய்வுகளிலிருந்து) அல்லது உருவவியல் பகுப்பாய்வு, பல்வேறு ஜோடி வாரியான தூர சூத்திரங்கள் (யூக்ளிடியன் தூரம் போன்றவை) தனித்துவமான உருவவியல் எழுத்துக்களுக்குப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன, அல்லது வரிசையிலிருந்து மரபணு தூரம், கட்டுப்பாடு துண்டு அல்லது அலோசைம் தரவு. பைலோஜெனெடிக் எழுத்து தரவுகளுக்கு, மூல தூர மதிப்புகள் வெறுமனே எழுத்து நிலைகளில் ஜோடி வாரியான வேறுபாடுகளின் எண்ணிக்கையை எண்ணுவதன் மூலம் கணக்கிடப்படலாம் (ஹேமிங் தூரம்). தொலைதூர-மேட்ரிக்ஸ் முறைகள் பைலோஜெனெடிக் பகுப்பாய்வின் தொலைதூர-மேட்ரிக்ஸ் முறைகள் வெளிப்படையாக வகைப்படுத்தப்படும் வரிசைகளுக்கு இடையிலான "மரபணு தூரத்தின்" அளவை நம்பியுள்ளன, எனவே அவற்றுக்கு ஒரு உள்ளீடாக எம். எஸ். ஏ (பல வரிசை சீரமைப்பு) தேவைப்படுகிறது. தூரம் பெரும்பாலும் சீரமைக்கப்பட்ட நிலைகளில் பொருந்தாதவற்றின் பின்னமாக வரையறுக்கப்படுகிறது, இடைவெளிகள் புறக்கணிக்கப்படுகின்றன அல்லது பொருந்தாதவையாக கணக்கிடப்படுகின்றன. தூர முறைகள் ஒவ்வொரு வரிசை ஜோடிக்கும் இடையிலான தூரத்தை விவரிக்கும் வரிசை வினவல் தொகுப்பிலிருந்து ஆல்-டு-ஆல் மேட்ரிக்ஸை உருவாக்க முயற்சிக்கின்றன. இதிலிருந்து ஒரு பைலோஜெனெடிக் மரம் கட்டப்பட்டுள்ளது, இது ஒரே உட்புற முனையின் கீழ் நெருக்கமாக தொடர்புடைய வரிசைகளை வைக்கிறது மற்றும் அதன் கிளை நீளங்கள் வரிசைகளுக்கு இடையில் காணப்பட்ட தூரங்களை நெருக்கமாக இனப்பெருக்கம் செய்கின்றன. தொலைதூர-மேட்ரிக்ஸ் முறைகள் அவற்றைக் கணக்கிட பயன்படுத்தப்படும் வழிமுறையைப் பொறுத்து வேரூன்றிய அல்லது வேரூன்றாத மரங்களை உருவாக்கலாம். பல வரிசை சீரமைப்பின் முற்போக்கான மற்றும் மறு செய்கை வகைகளுக்கான அடிப்படையாக அவை அடிக்கடி பயன்படுத்தப்படுகின்றன. தொலைதூர-மேட்ரிக்ஸ் முறைகளின் முக்கிய குறைபாடு என்னவென்றால், பல துணை மரங்களில் தோன்றும் உள்ளூர் உயர்-மாறுபாடு பகுதிகளைப் பற்றிய தகவல்களை திறம்பட பயன்படுத்த இயலாமை. அண்டை-இணைக்கும் அண்டை-இணைக்கும் முறைகள் மரபணு தூரத்தை ஒரு கிளஸ்டரிங் மெட்ரிக் ஆகப் பயன்படுத்தி வரிசை பகுப்பாய்விற்கு பொதுவான தரவு கிளஸ்டரிங் நுட்பங்களைப் பயன்படுத்துகின்றன. எளிய அண்டை-இணைக்கும் முறை வேரூன்றாத மரங்களை உருவாக்குகிறது, ஆனால் இது வம்சாவளிகள் முழுவதும் ஒரு நிலையான பரிணாம விகிதத்தை (அதாவது ஒரு மூலக்கூறு கடிகாரம்) கருதுவதில்லை. யுபிஜிஎம்ஏ மற்றும் டபிள்யூபிஜிஎம்ஏ யுபிஜிஎம்ஏ (எண்கணித சராசரியுடன் கூடிய எடை இல்லாத ஜோடி குழு முறை) மற்றும் டபிள்யூபிஜிஎம்ஏ (எண்கணித சராசரியுடன் கூடிய எடை கொண்ட ஜோடி குழு முறை) முறைகள் வேரூன்றிய மரங்களை உருவாக்குகின்றன மற்றும் ஒரு நிலையான-விகித அனுமானம் தேவைப்படுகிறது-அதாவது, இது ஒரு அல்ட்ரா மெட்ரிக் மரத்தை கருதுகிறது, இதில் வேரிலிருந்து ஒவ்வொரு கிளை முனைக்கும் உள்ள தூரம் சமமாக இருக்கும். ஃபிட்ச்-மார்கோலியாஷ் முறை ஃபிட்ச்-மார்கோலியாஷ் முறை மரபணு தூரத்தின் அடிப்படையில் கிளஸ்டரிங்கிற்கு எடையுள்ள குறைந்தபட்ச சதுர முறையைப் பயன்படுத்துகிறது. தொலைதூர தொடர்புடைய வரிசைமுறைகளுக்கு இடையிலான தூரத்தை அளவிடுவதில் அதிகரித்த பிழையை சரிசெய்ய மர கட்டுமான செயல்பாட்டில் நெருக்கமான தொடர்புடைய வரிசைமுறைகளுக்கு அதிக எடை வழங்கப்படுகிறது. நடைமுறையில், கிளைகளுக்கு இடையே பரிணாம விகிதங்கள் வேறுபடும் போது மட்டுமே தூர திருத்தம் அவசியம். நெருங்கிய தொடர்புடைய மற்றும் தொலைதூர தொடர்புடைய குழுக்களுக்கு இடையிலான உறவுகளைக் கணக்கிடுவதில் பெரிய கலைப்பொருட்களைத் தடுக்க வழிமுறையின் உள்ளீடாகப் பயன்படுத்தப்படும் தூரங்கள் இயல்பாக்கப்பட வேண்டும். இந்த முறையால் கணக்கிடப்பட்ட தூரங்கள் நேரியல் ரீதியாக இருக்க வேண்டும்; தூரங்களுக்கான நேரியல் அளவுகோலுக்கு இரண்டு தனிப்பட்ட கிளைகளுக்கான கிளை நீளங்களின் எதிர்பார்க்கப்படும் மதிப்புகள் இரண்டு கிளை தூரங்களின் கூட்டுத்தொகையின் எதிர்பார்க்கப்படும் மதிப்புக்கு சமமாக இருக்க வேண்டும்-உயிரியல் வரிசைகளுக்கு மட்டுமே பொருந்தும் ஒரு பண்பு அவை தனிப்பட்ட தளங்களில் பின் பிறழ்வுகளின் சாத்தியத்திற்காக சரிசெய்யப்பட்டிருக்கும் போது மட்டுமே. டிஎன்ஏ பரிணாம வளர்ச்சியின் ஜூக்ஸ்-கேன்டர் மாதிரியிலிருந்து பெறப்பட்ட ஒரு மாற்று மேட்ரிக்ஸைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம் இந்த திருத்தம் செய்யப்படுகிறது. இந்த தூரங்களுக்கு பயன்படுத்தப்படும் குறைந்தபட்ச சதுர அளவுகோல் மிகவும் துல்லியமானது, ஆனால் அண்டை-இணைக்கும் முறைகளை விட குறைவான செயல்திறன் கொண்டது. தரவுத் தொகுப்பில் உள்ள பல நெருக்கமான தொடர்புடைய வரிசைகளிலிருந்து எழும் தூரங்களுக்கிடையேயான தொடர்புகளை சரிசெய்யும் கூடுதல் முன்னேற்றம் அதிகரித்த கணக்கீட்டு செலவில் பயன்படுத்தப்படலாம். எந்தவொரு திருத்தக் காரணியுடனும் உகந்த குறைந்த-சதுர மரத்தைக் கண்டுபிடிப்பது NP-முழுமையானது, எனவே அதிகபட்ச-பார்சிமோனி பகுப்பாய்வில் பயன்படுத்தப்படுவது போன்ற ஹூரிஸ்டிக் தேடல் முறைகள் மர இடத்தின் மூலம் தேடலுக்கு பயன்படுத்தப்படுகின்றன. வெளிக் குழுக்களைப் பயன்படுத்துதல் மரங்களைத் தேடும் இடத்தையும் வேரூன்றாத மரங்களையும் குறைக்க உதவும் வகையில் வரிசைகள் அல்லது குழுக்களுக்கு இடையிலான உறவு பற்றிய சுயாதீனமான தகவல்களைப் பயன்படுத்தலாம். தொலைதூர-மேட்ரிக்ஸ் முறைகளின் நிலையான பயன்பாடு, வினவல் தொகுப்பில் உள்ள ஆர்வத்தின் வரிசைகளுடன் மட்டுமே தொலைதூரத்தில் தொடர்புடையதாக அறியப்படும் குறைந்தபட்சம் ஒரு வெளிக் குழு வரிசையையையாவது சேர்ப்பதை உள்ளடக்கியது. இந்த பயன்பாட்டை ஒரு வகையான சோதனைக் கட்டுப்பாட்டாகக் காணலாம். வெளிக் குழு சரியான முறையில் தேர்ந்தெடுக்கப்பட்டால், அது மிகப் பெரிய மரபணு தூரத்தைக் கொண்டிருக்கும், இதனால் வேறு எந்த வரிசையையும் விட நீண்ட கிளை நீளம் இருக்கும், மேலும் இது வேரூன்றிய மரத்தின் வேர் அருகே தோன்றும். பொருத்தமான வெளிக் குழுவைத் தேர்ந்தெடுப்பதற்கு ஆர்வத்தின் வரிசைகளுடன் மிதமான தொடர்புடைய ஒரு வரிசையைத் தேர்ந்தெடுப்பது தேவைப்படுகிறது; மிகவும் நெருக்கமான ஒரு உறவு வெளிக் குழுவின் நோக்கத்தைத் தோற்கடிக்கிறது மற்றும் மிகவும் தொலைதூரம் பகுப்பாய்விற்கு சத்தத்தை சேர்க்கிறது. வரிசைகள் எடுக்கப்பட்ட இனங்கள் தொலைதூரத்தில் தொடர்புடைய சூழ்நிலைகளைத் தவிர்க்கவும் கவனமாக இருக்க வேண்டும், ஆனால் வரிசைகளால் குறியிடப்பட்ட மரபணு வம்சாவளிகள் முழுவதும் மிகவும் பாதுகாக்கப்படுகிறது. கிடைமட்ட மரபணு பரிமாற்றம், குறிப்பாக வேறுபட்ட பாக்டீரியாக்களுக்கு இடையில், வெளிக் குழுவின் பயன்பாட்டையும் குழப்பலாம். வெவ்வேறு முறைகளின் பலவீனங்கள் பொதுவாக, ஜோடி வாரியான தூரத் தரவு ஒரு பைலோகிராமில் வரிவிதிப்புக்கு இடையிலான பாதை-தூரத்தை குறைத்து மதிப்பிடுவதாகும். புவியியல் தூரத்திற்கு ஒத்த வகையில் ஜோடி தூரங்கள் திறம்பட "மூலைகளை வெட்டுகின்றன": காகம் பறக்கும் போது இரண்டு நகரங்களுக்கிடையேயான தூரம் 100 மைலாக இருக்கலாம், ஆனால் சாலைகளின் அமைப்பு, நிலப்பரப்பு, வழியில் நிறுத்தங்கள் போன்றவற்றின் காரணமாக ஒரு பயணி உண்மையில் 120 மைல்கள் பயணிக்க வேண்டிய கட்டாயம் ஏற்படலாம். வரிவிதிப்பு ஜோடிக்கு இடையில், மூதாதையர் வம்சாவளிகளில் நிகழ்ந்த சில எழுத்து மாற்றங்கள் கண்டறியப்படாது, ஏனென்றால் பிற்கால மாற்றங்கள் சான்றுகளை அழித்துவிட்டன (பெரும்பாலும் தொடர்ச்சித் தரவுகளில் பல வெற்றிகள் மற்றும் பின் பிறழ்வுகள் என்று அழைக்கப்படுகின்றன). இந்த சிக்கல் அனைத்து பைலோஜெனெடிக் மதிப்பீட்டிற்கும் பொதுவானது, ஆனால் இது தொலைதூர முறைகளுக்கு குறிப்பாக கடுமையானது, ஏனெனில் ஒவ்வொரு தூரக் கணக்கீட்டிற்கும் இரண்டு மாதிரிகள் மட்டுமே பயன்படுத்தப்படுகின்றன; ஜோடி வாரியான ஒப்பீடுகளில் கருதப்படாத பிற வகைப்பாடுகளில் காணப்படும் இந்த மறைக்கப்பட்ட மாற்றங்களின் சான்றுகளிலிருந்து பிற முறைகள் பயனடைகின்றன. நியூக்ளியோடைடு மற்றும் அமினோ அமில வரிசை தரவுகளுக்கு, அதிகபட்ச நிகழ்தகவு பகுப்பாய்வில் பயன்படுத்தப்படும் நியூக்ளியோடைடு மாற்றத்தின் அதே சீரற்ற மாதிரிகள் தூரங்களை "சரிசெய்ய" பயன்படுத்தப்படலாம், இது பகுப்பாய்வை "அரை-அளவுரு" என்று மொழிபெயர்க்கிறது. யு. பி. ஜி. எம். ஏ மற்றும் அண்டை இணைத்தல் (என். ஜே) உட்பட ஜோடி வாரியான தூரங்களிலிருந்து நேரடியாக ஒரு மரத்தை உருவாக்க பல எளிய வழிமுறைகள் உள்ளன, ஆனால் இவை தரவுகளுக்கு சிறந்த மரத்தை உருவாக்க வேண்டிய அவசியமில்லை. மேலே குறிப்பிடப்பட்ட சாத்தியமான சிக்கல்களை எதிர்கொள்வதற்கும், தரவுகளுக்கான சிறந்த மரத்தைக் கண்டுபிடிப்பதற்கும், தூர பகுப்பாய்வு ஒரு மர-தேடல் நெறிமுறையையும் இணைக்கலாம், இது ஒரு வெளிப்படையான உகந்த அளவுகோலை பூர்த்தி செய்ய முற்படுகிறது. இரண்டு உகந்த அளவுகோல்கள் பொதுவாக தொலைதூர தரவுகளுக்கு பயன்படுத்தப்படுகின்றன, குறைந்தபட்ச பரிணாமம் (எம். இ.) மற்றும் குறைந்தபட்ச சதுர அனுமானம். குறைந்த சதுரங்கள் என்பது எளிமைக்காக இங்கே ஒன்றாக இணைக்கப்பட்ட பின்னடைவு அடிப்படையிலான முறைகளின் பரந்த வகுப்பின் ஒரு பகுதியாகும். இந்த பின்னடைவு சூத்திரங்கள் மரத்தின் குறுக்கே உள்ள பாதை-தூரங்களுக்கும் தரவு மேட்ரிக்ஸில் ஜோடி வாரியாக உள்ள தூரங்களுக்கும் இடையிலான எஞ்சிய வேறுபாடுகளைக் குறைக்கின்றன, மரத்தை அனுபவ தூரங்களுக்கு திறம்பட "பொருத்துகின்றன". இதற்கு மாறாக, எம். இ. குறுகிய கிளை நீளங்களைக் கொண்ட மரத்தை ஏற்றுக்கொள்கிறது, இதனால் கருதப்பட்ட மொத்த பரிணாம வளர்ச்சியைக் குறைக்கிறது. எம்இ பார்ஸிமோனிக்கு நெருக்கமாக ஒத்திருக்கிறது, மேலும் சில நிபந்தனைகளின் கீழ், ஒரு தனித்துவமான எழுத்து தரவுத்தொகுப்பின் அடிப்படையில் தூரங்களின் எம்இ பகுப்பாய்வு அதே தரவின் வழக்கமான பார்ஸிமோனி பகுப்பாய்வு போன்ற அதே மரத்திற்கு சாதகமாக இருக்கும். தூர முறைகளைப் பயன்படுத்தி பைலோஜெனி மதிப்பீடு பல சர்ச்சைகளை உருவாக்கியுள்ளது. யுபிஜிஎம்ஏ ஒரு அல்ட்ரா மெட்ரிக் மரத்தை (வேர் முதல் நுனிகள் வரை அனைத்து பாதை நீளங்களும் சமமாக இருக்கும் ஒரு மரம்) கருதுகிறது. அனைத்து மாதிரி வம்சாவளிகளிலும் (ஒரு மூலக்கூறு கடிகாரம்) பரிணாம விகிதம் சமமாக இருந்தால், மரம் முற்றிலும் சமநிலையாக இருந்தால் (முனை அடர்த்தி விளைவை எதிர்கொள்ள, எந்த பிளவுக்கும் இருபுறமும் சம எண்ணிக்கையிலான வகைப்பாடுகள்), யுபிஜிஎம்ஏ ஒரு பக்கச்சார்பான முடிவை உருவாக்கக்கூடாது. இந்த எதிர்பார்ப்புகள் பெரும்பாலான தரவுத்தொகுப்புகளால் பூர்த்தி செய்யப்படவில்லை, மேலும் யுபிஜிஎம்ஏ அவற்றின் மீறலுக்கு ஓரளவு வலுவானது என்றாலும், இது பொதுவாக பைலோஜெனி மதிப்பீட்டிற்கு பயன்படுத்தப்படுவதில்லை. யுபிஜிஎம்ஏவின் நன்மை என்னவென்றால், இது வேகமானது மற்றும் பல காட்சிகளைக் கையாள முடியும். அண்டை-இணைத்தல் என்பது நட்சத்திர சிதைவின் ஒரு வடிவமாகும், மேலும், ஒரு ஹூரிஸ்டிக் முறையாக, பொதுவாக இந்த முறைகளில் மிகக் குறைந்த கணக்கீட்டு தீவிரம் கொண்டது. இது பெரும்பாலும் தானாகவே பயன்படுத்தப்படுகிறது, உண்மையில் மிகவும் அடிக்கடி நியாயமான மரங்களை உற்பத்தி செய்கிறது. இருப்பினும், இது எந்த வகையான மரம் தேடல் மற்றும் உகந்த அளவுகோலையும் கொண்டிருக்கவில்லை, எனவே மீட்கப்பட்ட மரம் தரவுகளுக்கு மிகவும் பொருத்தமானது என்பதற்கு எந்த உத்தரவாதமும் இல்லை. ஒரு பொருத்தமான பகுப்பாய்வு செயல்முறை ஒரு தொடக்க மரத்தை உருவாக்க NJ ஐப் பயன்படுத்துவதாகும், பின்னர் சிறந்த மரம் மீட்கப்படுவதை உறுதிசெய்ய, ஒரு உகந்த அளவுகோலைப் பயன்படுத்தி ஒரு மரத் தேடலைப் பயன்படுத்துகிறது. பல விஞ்ஞானிகள் பல்வேறு காரணங்களுக்காக தொலைதூர முறைகளைத் தவிர்க்கிறார்கள். பொதுவாக மேற்கோள் காட்டப்பட்ட காரணம் என்னவென்றால், தூரங்கள் இயல்பாகவே பைலோஜெனெடிக் அல்ல, அவை மூதாதையர் ஒற்றுமை (சிம்பல்ஸியோமோர்ஃபி) மற்றும் பெறப்பட்ட ஒற்றுமை (சினபோமோர்ஃபி) ஆகியவற்றை வேறுபடுத்துவதில்லை. இந்த விமர்சனம் முற்றிலும் நியாயமானது அல்லஃ பார்சிமோனி, நிகழ்தகவு மற்றும் பேய்சியன் பைலோஜெனெடிக் அனுமானத்தின் பெரும்பாலான தற்போது செயல்படுத்தல்கள் நேரத்தை மாற்றியமைக்கக்கூடிய எழுத்து மாதிரிகளைப் பயன்படுத்துகின்றன, இதனால் பெறப்பட்ட அல்லது மூதாதையர் எழுத்து நிலைகளுக்கு எந்த சிறப்பு அந்தஸ்தும் இல்லை. இந்த மாதிரிகளின் கீழ், மரம் வேரூன்றாமல் மதிப்பிடப்படுகிறது; வேரூன்றுதல், அதன் விளைவாக துருவமுனைப்பு தீர்மானித்தல், பகுப்பாய்விற்குப் பிறகு செய்யப்படுகிறது. இந்த முறைகள் மற்றும் தூரங்களுக்கு இடையிலான முதன்மை வேறுபாடு என்னவென்றால், பார்சிமோனி, சாத்தியக்கூறுகள் மற்றும் பேய்சியன் முறைகள் மரத்திற்கு தனிப்பட்ட எழுத்துக்களுடன் பொருந்துகின்றன, அதே நேரத்தில் தூர முறைகள் ஒரே நேரத்தில் அனைத்து எழுத்துக்களுக்கும் பொருந்துகின்றன. இந்த அணுகுமுறையில் இயல்பாகவே குறைவான பைலோஜெனெடிக் எதுவும் இல்லை. மேலும் நடைமுறையில், தூர முறைகள் தவிர்க்கப்படுகின்றன, ஏனெனில் தனிப்பட்ட எழுத்துக்களுக்கும் மரத்திற்கும் இடையிலான உறவு எழுத்துக்களை தூரத்திற்குக் குறைக்கும் செயல்பாட்டில் இழக்கப்படுகிறது. இந்த முறைகள் எழுத்து தரவை நேரடியாகப் பயன்படுத்துவதில்லை, மேலும் எழுத்து நிலைகளின் விநியோகத்தில் பூட்டப்பட்ட தகவல்கள் ஜோடி வாரியான ஒப்பீடுகளில் இழக்கப்படலாம். மேலும், சில சிக்கலான பைலோஜெனெடிக் உறவுகள் பக்கச்சார்பான தூரங்களை உருவாக்கலாம். எந்தவொரு பைலோகிராமிலும், கிளை நீளங்களை குறைத்து மதிப்பிடுவார்கள், ஏனெனில் சோதனை வடிவமைப்பு அல்லது அழிவு காரணமாக சில இனங்களை மாதிரி செய்யத் தவறியதால் சில மாற்றங்களைக் கண்டறிய முடியாது (முனை அடர்த்தி விளைவு என்று அழைக்கப்படும் ஒரு நிகழ்வு). இருப்பினும், மேலே குறிப்பிட்டுள்ளபடி மரபணு தரவுகளிலிருந்து ஜோடி வாரியான தூரங்கள் பரிணாம வளர்ச்சியின் சீரற்ற மாதிரிகளைப் பயன்படுத்தி "சரிசெய்யப்பட்டாலும்", அவை அதிகபட்ச சாத்தியக்கூறுகளைப் பயன்படுத்தி ஒரே தரவு மற்றும் மாதிரியின் பகுப்பாய்விலிருந்து உற்பத்தி செய்யப்படும் மரத்தை விட வேறுபட்ட மரமாக எளிதில் கூட்டப்படலாம். ஏனென்றால், ஜோடி வாரியான தூரங்கள் சுயாதீனமாக இல்லை; ஒரு மரத்தின் மீது உள்ள ஒவ்வொரு கிளையும் அது பிரிக்கும் அனைத்து வகை வகைகளின் தூர அளவீடுகளில் குறிப்பிடப்படுகிறது. பைலோஜெனியை (சீரற்ற மாறுபாடு, பரிணாம அளவுருக்களில் மாற்றம், அசாதாரணமாக நீண்ட அல்லது குறுகிய கிளை நீளம்) குழப்பக்கூடிய அந்த கிளையின் எந்தவொரு சிறப்பியல்பிலிருந்தும் ஏற்படும் பிழை தொடர்புடைய அனைத்து தூர அளவீடுகள் மூலமாகவும் பரப்பப்படும். இதன் விளைவாக வரும் தூர மேட்ரிக்ஸ் பின்னர் ஒரு மாற்று (அநேகமாக குறைவான உகந்த) மரத்திற்கு பொருத்தமாக இருக்கலாம். இந்த சாத்தியமான சிக்கல்கள் இருந்தபோதிலும், தொலைதூர முறைகள் மிகவும் வேகமாக உள்ளன, மேலும் அவை பெரும்பாலும் பைலோஜெனியின் நியாயமான மதிப்பீட்டை உருவாக்குகின்றன. எழுத்துக்களை நேரடியாகப் பயன்படுத்தும் முறைகளை விட அவை சில நன்மைகளைக் கொண்டுள்ளன. டிஎன்ஏ-டிஎன்ஏ கலப்பின மதிப்பீடுகள் போன்ற எழுத்துத் தரவுகளாக எளிதில் மாற்றப்படாத தரவைப் பயன்படுத்த தொலைதூர முறைகள் அனுமதிக்கின்றன என்பது குறிப்பிடத்தக்கது. குறிப்பிட்ட நியூக்ளியோடைடுகள் வரிசைகளில் இணைக்கப்படும் விகிதம் லாக்டெட் தூரங்களைப் பயன்படுத்தி மரத்தின் மீது மாறுபடலாம் என்பதற்கான சாத்தியக்கூறுக்கான பகுப்பாய்வுகளையும் அவை அனுமதிக்கின்றன. சில நெட்வொர்க்-மதிப்பீட்டு முறைகளுக்கு (குறிப்பாக நெய்பர்நெட்), தூரத் தரவுகளில் தனிப்பட்ட எழுத்துக்களைப் பற்றிய தகவல்களை சுருக்குவது ஒரு நன்மை. எழுத்து மூலம் கதாபாத்திரமாகக் கருதப்படும்போது, ரெட்டிகுலேஷன் காரணமாக கதாபாத்திரத்திற்கும் ஒரு மரத்திற்கும் இடையிலான மோதலை ஹோமோபிளாசி அல்லது பிழை காரணமாக மோதலில் இருந்து சொல்ல முடியாது. இருப்பினும், பல எழுத்துக்களின் ஒருங்கிணைப்பைக் குறிக்கும் தொலைதூரத் தரவுகளில் உச்சரிக்கப்படும் மோதல், தரவு வலுவாக பக்கச்சார்பானதாக இல்லாவிட்டால் பிழை அல்லது ஹோமோபிளாசி காரணமாக குறைவாகவே இருக்கும், எனவே இது வலையமைப்பு விளைவாக இருக்க வாய்ப்புள்ளது. மூலக்கூறு அமைப்பு வல்லுநர்களிடையே தொலைதூர முறைகள் பிரபலமாக உள்ளன, அவர்களில் கணிசமான எண்ணிக்கையிலானவர்கள் உகப்பாக்கம் நிலை இல்லாமல் NJ ஐப் பயன்படுத்துகின்றனர். எழுத்து அடிப்படையிலான பகுப்பாய்வுகளின் வேகம் அதிகரித்து வருவதால், தொலைதூர முறைகளின் சில நன்மைகள் அநேகமாக குறைந்து விடும். இருப்பினும், கிட்டத்தட்ட உடனடி என். ஜே. செயலாக்கங்கள், விரைவான பகுப்பாய்வில் ஒரு பரிணாம மாதிரியை இணைக்கும் திறன், லாக்டெட் தூரங்கள், நெட்வொர்க் மதிப்பீட்டு முறைகள் மற்றும் ஒரு எண்ணுடன் உறவுகளை சுருக்கமாகக் கூற வேண்டிய அவ்வப்போது தேவை ஆகியவை தொலைதூர முறைகள் நீண்ட காலத்திற்கு பிரதான நீரோட்டத்தில் இருக்கும் என்பதைக் குறிக்கிறது. மேலும் காண்க பைலோஜெனெடிக்ஸ் மென்பொருள் குறிப்புகள் பட்டியல் கம்ப்யூடேஷனல் பைலோஜெனெடிக்ஸ்