Computational phylogenetics
கம்ப்யூடேஷனல் பைலோஜெனெடிக்ஸ், பைலோஜெனி அனுமானம் அல்லது பைலோஜெனெடிக் அனுமானம் ஆகியவை கம்ப்யூடேஷனல் மற்றும் ஆப்டிமைசேஷன் வழிமுறைகள், ஹூரிஸ்டிக்ஸ் மற்றும் பைலோஜெனெடிக் பகுப்பாய்வுகளில் ஈடுபடும் அணுகுமுறைகளில் கவனம் செலுத்துகின்றன. மரபணுக்கள், இனங்கள் அல்லது வகைப்பாட்டின் தொகுப்புக்கு இடையில் உகந்த பரிணாம வம்சாவளியைக் குறிக்கும் ஒரு பைலோஜெனெடிக் மரத்தைக் கண்டுபிடிப்பதே குறிக்கோள். அதிகபட்ச நிகழ்தகவு, பார்சிமோனி, பேய்சியன் மற்றும் குறைந்தபட்ச பரிணாமம் ஆகியவை ஒரு பைலோஜெனெடிக் மர இடவியல் வரிசை தரவை எவ்வளவு நன்றாக விவரிக்கிறது என்பதை மதிப்பிடுவதற்கு பயன்படுத்தப்படும் பொதுவான உகந்த அளவுகோல்களாகும். மர மறுசீரமைப்புகள் என்று அழைக்கப்படும் அருகிலுள்ள நெய்பர் இன்டர்சேஞ்ச் (என். என். ஐ), சப்ட்ரீ ப்ரூன் அண்ட் ரெக்ராஃப்ட் (எஸ். பி. ஆர்) மற்றும் ட்ரீ பைசெக்ஷன் அண்ட் ரீகனெக்ஷன் (டி. பி. ஆர்) ஆகியவை உகந்த அல்லது சிறந்த பைலோஜெனெடிக் மரத்தைத் தேடுவதற்கான தீர்மானகரமான வழிமுறைகளாகும். உகந்த பைலோஜெனெடிக் மரத்தைத் தேடும் இடம் மற்றும் நிலப்பரப்பு பைலோஜென்டி தேடல் இடம் என்று அழைக்கப்படுகிறது. அதிகபட்ச சாத்தியக்கூறு (மேலும் சாத்தியக்கூறு) உகந்த அளவுகோல் என்பது மரத்தின் இடவியல் மற்றும் அதன் கிளை நீளங்களைக் கண்டுபிடிக்கும் செயல்முறையாகும், இது வரிசைத் தரவைக் கவனிப்பதற்கான மிக உயர்ந்த நிகழ்தகவை வழங்குகிறது, அதே நேரத்தில் பார்ஸிமோனி உகந்த தன்மை அளவுகோல் என்பது ஒரு பைலோஜெனெடிக் மரத்திற்கு வரிசைத் தரவை விளக்கத் தேவையான மாநில-பரிணாம மாற்றங்களின் மிகக் குறைந்த எண்ணிக்கையாகும். பாரம்பரிய பைலோஜெனெடிக்ஸ் பிரதிநிதித்துவ உயிரினங்களின் தோற்ற வகை பண்புகளை அளவிடுவதன் மூலமும் அளவிடுவதன் மூலமும் பெறப்பட்ட உருவவியல் தரவை நம்பியுள்ளது, அதே நேரத்தில் மிக சமீபத்திய மூலக்கூறு பைலோஜெனெடிக்ஸ் புலம் நியூக்ளியோடைடு வரிசைகளை குறியீட்டு மரபணுக்கள் அல்லது அமினோ அமில வரிசைகளை குறியீட்டு புரதங்களை வகைப்படுத்துவதற்கான அடிப்படையாக பயன்படுத்துகிறது. மூலக்கூறு பைலோஜெனெடிக்ஸ் பல வடிவங்கள் நெருக்கமாக தொடர்புடையவை மற்றும் பைலோஜெனெடிக் மரங்களை உருவாக்குவதிலும் சுத்திகரிப்பதிலும் வரிசை சீரமைப்பை விரிவாகப் பயன்படுத்துகின்றன, அவை வேறுபட்ட இனங்களின் மரபணுக்களில் குறிப்பிடப்படும் ஒத்த மரபணுக்களுக்கு இடையிலான பரிணாம உறவுகளை வகைப்படுத்தப் பயன்படுகின்றன. கணக்கீட்டு முறைகளால் கட்டப்பட்ட பைலோஜெனெடிக் மரங்கள் பகுப்பாய்வு செய்யப்படும் இனங்களுக்கிடையேயான வரலாற்று உறவுகளைக் குறிக்கும் பரிணாம மரத்தை முழுமையாக இனப்பெருக்கம் செய்ய வாய்ப்பில்லை. வரலாற்று இன மரம் அந்த இனங்களால் பகிரப்பட்ட ஒரு தனிப்பட்ட ஒத்த மரபணுவின் வரலாற்று மரத்திலிருந்து வேறுபடலாம். பைலோஜெனெடிக் மரங்கள் மற்றும் நெட்வொர்க்குகளின் வகைகள் கணக்கீட்டு பைலோஜெனெடிக்ஸ் மூலம் உருவாக்கப்படும் பைலோஜெனெடிக் மரங்கள் உள்ளீட்டு தரவு மற்றும் பயன்படுத்தப்படும் வழிமுறையைப் பொறுத்து வேரூன்றியதாகவோ அல்லது வேரூன்றியதாகவோ இருக்கலாம். வேரூன்றிய மரம் என்பது மிக சமீபத்திய பொதுவான மூதாதையரை (எம். ஆர். சி. ஏ) வெளிப்படையாக அடையாளம் காணும் ஒரு இயக்கப்பட்ட வரைபடமாகும், பொதுவாக உள்ளீட்டில் குறிப்பிடப்படாத ஒரு வரிசை. மரபணு தூர நடவடிக்கைகள் இலை முனைகளாக உள்ளீட்டு வரிசைகளுடன் ஒரு மரத்தை திட்டமிட பயன்படுத்தப்படலாம் மற்றும் கருதப்பட்ட எம். ஆர். சி. ஏ-விலிருந்து அவற்றின் மரபணு தூரத்திற்கு விகிதாசாரமாக வேரிலிருந்து அவற்றின் தூரம். ஒரு மூலத்தை அடையாளம் காண பொதுவாக குறைந்தபட்சம் ஒரு "வெளிக் குழுவின்" உள்ளீட்டு தரவுகளில் சேர்க்கப்பட வேண்டும், இது ஆர்வத்தின் வரிசைகளுடன் தொலைதூரத்தில் மட்டுமே தொடர்புடையது என்று அறியப்படுகிறது. இதற்கு மாறாக, வேரூன்றாத மரங்கள் அவற்றின் வம்சாவளி குறித்து அனுமானங்களைச் செய்யாமல் உள்ளீட்டு வரிசைகளுக்கு இடையிலான தூரங்களையும் உறவுகளையும் திட்டமிடுகின்றன. வேரூன்றாத மரத்தை எப்போதும் வேரூன்றிய மரத்திலிருந்து உருவாக்க முடியும், ஆனால் மூலக்கூறு கடிகாரக் கருதுகோளின் அனுமானம் போன்ற வேறுபாடு விகிதங்கள் குறித்த கூடுதல் தரவு இல்லாமல் வேரூன்றாத மரத்தின் மீது ஒரு வேரை வைக்க முடியாது. கொடுக்கப்பட்ட உள்ளீட்டு வரிசைகளின் குழுவிற்கான சாத்தியமான அனைத்து பைலோஜெனெடிக் மரங்களின் தொகுப்பையும் ஒரு தனித்துவமாக வரையறுக்கப்பட்ட பன்முக "மர இடைவெளி" என்று கருத்தாக்கம் செய்யலாம், இதன் மூலம் தேடல் பாதைகளை உகப்பாக்கம் வழிமுறைகள் மூலம் கண்டறிய முடியும். அற்பமான எண்ணிக்கையிலான உள்ளீட்டு வரிசைமுறைகளுக்கு மொத்த மரங்களின் எண்ணிக்கையை எண்ணுவது ஒரு மர இடவியல் வரையறையின் மாறுபாடுகளால் சிக்கலானது என்றாலும், கொடுக்கப்பட்ட எண்ணிக்கையிலான உள்ளீடுகள் மற்றும் அளவுருக்களின் தேர்வுக்கு வேரூன்றாத மரங்களை விட அதிக வேருகள் உள்ளன என்பது எப்போதும் உண்மை. வேரூன்றிய மற்றும் வேரூன்றாத பைலோஜெனெடிக் மரங்கள் இரண்டும் வேரூன்றிய அல்லது வேரூன்றாத பைலோஜெனெடிக் நெட்வொர்க்குகளுக்கு மேலும் பொதுமைப்படுத்தப்படலாம், இது கலப்பினமாக்கல் அல்லது கிடைமட்ட மரபணு பரிமாற்றம் போன்ற பரிணாம நிகழ்வுகளின் மாதிரியை அனுமதிக்கிறது. உருவவியல் பைலோஜெனெடிக்ஸில் உள்ள அடிப்படை சிக்கல், ஒவ்வொரு வகைப்பாட்டிலிருந்தும் ஒரு வரைபடத்தைக் குறிக்கும் ஒரு மேட்ரிக்ஸின் அசெம்பிளி ஆகும், இது ஒரு வகைப்பானாகப் பயன்படுத்தப்படும் ஒவ்வொரு தோற்ற வகைப்பாட்டு பண்புகளுக்கான பிரதிநிதி அளவீடுகளுடன் ஒப்பிடப்படுகிறது. இந்த மேட்ரிக்ஸை உருவாக்கப் பயன்படுத்தப்படும் பினோடிபிக் தரவுகளின் வகைகள் ஒப்பிடப்படும் வகைப்பாட்டைப் பொறுத்தது; தனிப்பட்ட இனங்களைப் பொறுத்தவரை, அவை சராசரி உடல் அளவு, குறிப்பிட்ட எலும்புகளின் நீளம் அல்லது அளவுகள் அல்லது பிற உடல் அம்சங்கள் அல்லது நடத்தை வெளிப்பாடுகளின் அளவீடுகளை உள்ளடக்கியிருக்கலாம். நிச்சயமாக, சாத்தியமான ஒவ்வொரு பினோடிபிக் பண்பையும் அளவிட முடியாது மற்றும் பகுப்பாய்விற்காக குறியிட முடியாது என்பதால், எந்த அம்சங்களை அளவிட வேண்டும் என்பதைத் தேர்ந்தெடுப்பது முறைக்கு ஒரு முக்கிய உள்ளார்ந்த தடையாக உள்ளது. மேட்ரிக்ஸின் அடிப்படையாக எந்தப் பண்புக்கூறுகளைப் பயன்படுத்த வேண்டும் என்ற முடிவு, ஒரு இனத்தின் அல்லது உயர் வகைப்பாட்டின் எந்தப் பண்புக்கூறுகள் பரிணாம ரீதியாக பொருத்தமானவை என்பது பற்றிய ஒரு கருதுகோளைக் குறிக்கிறது. உருவவியல் ஆய்வுகள் பினோட்டைப்களின் ஒருங்கிணைந்த பரிணாமத்தின் எடுத்துக்காட்டுகளால் குழப்பமடையலாம். பயனுள்ள வகுப்புகளை உருவாக்குவதில் ஒரு பெரிய சவால் என்னவென்றால், பினோட்டைப்பின் மாறுபாட்டின் விநியோகத்தில் இன்டர்-டாக்சன் ஒன்றுடன் ஒன்று அதிக வாய்ப்புள்ளது. உருவவியல் பகுப்பாய்வில் அழிந்துபோன வகைப்பாட்டைச் சேர்ப்பது பெரும்பாலும் புதைபடிவ பதிவுகள் இல்லாததால் அல்லது முழுமையற்றதால் கடினமாக உள்ளது, ஆனால் உற்பத்தி செய்யப்பட்ட மரங்களில் குறிப்பிடத்தக்க விளைவை ஏற்படுத்துவதாகக் காட்டப்பட்டுள்ளது; ஒரு ஆய்வில் அழிந்துபோன குரங்குகளின் இனங்கள் மட்டுமே சேர்க்கப்பட்டன, அவை மூலக்கூறு தரவுகளிலிருந்து உற்பத்தி செய்யப்பட்ட உருவவியல் ரீதியாக பெறப்பட்ட மரத்தை உற்பத்தி செய்தன. சில பினோடிபிக் வகைப்பாடுகள், குறிப்பாக மிகவும் மாறுபட்ட வகைப்பாட்டுக் குழுக்களை பகுப்பாய்வு செய்யும் போது பயன்படுத்தப்படுபவை, தனித்துவமானவை மற்றும் தெளிவற்றவை; எடுத்துக்காட்டாக, உயிரினங்களை ஒரு வால் வைத்திருப்பது அல்லது இல்லாதது என்று வகைப்படுத்துவது, பெரும்பாலான சந்தர்ப்பங்களில் நேரடியானது, கண்கள் அல்லது முதுகெலும்புகள் போன்ற எண்ணிக்கையிலான அம்சங்களைப் போலவே. இருப்பினும், தொடர்ச்சியான மாறுபட்ட தோற்ற வகை அளவீடுகளின் மிகவும் பொருத்தமான பிரதிநிதித்துவம் ஒரு பொதுவான தீர்வு இல்லாத ஒரு சர்ச்சைக்குரிய பிரச்சினையாகும். ஆர்வத்தின் அளவீடுகளை இரண்டு அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட வகுப்புகளாக வரிசைப்படுத்துவது ஒரு பொதுவான முறையாகும், இது தொடர்ச்சியான கவனிக்கப்பட்ட மாறுபாட்டை தனித்தனியாக வகைப்படுத்தக்கூடியது (எ. கா., கொடுக்கப்பட்ட வெட்டு விட நீளமான ஹமெரஸ் எலும்புகள் கொண்ட அனைத்து எடுத்துக்காட்டுகளும் ஒரு நிலையின் உறுப்பினர்களாக மதிப்பெண் பெறப்படுகின்றன, மேலும் அனைத்து உறுப்பினர்களின் ஹமெரஸ் எலும்புகள் வெட்டு விட குறுகியவை இரண்டாவது நிலையின் உறுப்பினர்களாக மதிப்பெண் பெறப்படுகின்றன). இது எளிதில் கையாளப்பட்ட தரவு தொகுப்பில் விளைகிறது, ஆனால் வர்க்க வரையறைகளுக்கான அடிப்படையை மோசமாக புகாரளித்ததற்காகவும், அளவீடுகளின் தொடர்ச்சியான எடையுள்ள விநியோகத்தைப் பயன்படுத்தும் முறைகளுடன் ஒப்பிடும்போது தகவல்களை தியாகம் செய்ததற்காகவும் விமர்சிக்கப்பட்டுள்ளது. இலக்கிய ஆதாரங்களிலிருந்தோ அல்லது கள அவதானிப்புகளிலிருந்தோ, உருவவியல் தரவு சேகரிக்க மிகவும் உழைப்பு மிகுந்ததாக இருப்பதால், முன்பு தொகுக்கப்பட்ட தரவு மேட்ரிக்ஸ்களை மீண்டும் பயன்படுத்துவது அசாதாரணமானது அல்ல, இருப்பினும் இது அசல் மேட்ரிக்ஸில் உள்ள குறைபாடுகளை பல வழித்தோன்றல் பகுப்பாய்வுகளாக பரப்பக்கூடும். மூலக்கூறு பகுப்பாய்வு மூலக்கூறு பகுப்பாய்வுகளில் எழுத்துக் குறியீட்டின் சிக்கல் மிகவும் வேறுபட்டது, ஏனெனில் உயிரியல் வரிசைத் தரவுகளில் உள்ள எழுத்துக்கள் உடனடி மற்றும் தனித்துவமாக வரையறுக்கப்படுகின்றன-டிஎன்ஏ அல்லது ஆர்என்ஏ வரிசைகளில் தனித்துவமான நியூக்ளியோடைடுகள் மற்றும் புரத வரிசைகளில் தனித்துவமான அமினோ அமிலங்கள். இருப்பினும், பல வரிசை சீரமைப்பின் உள்ளார்ந்த சிரமங்கள் காரணமாக ஹோமோலஜியை வரையறுப்பது சவாலானது. கொடுக்கப்பட்ட இடைவெளி எம்எஸ்ஏ-க்கு, பல வேரூன்றிய பைலோஜெனெடிக் மரங்கள் கட்டமைக்கப்படலாம், அவை அவற்றின் விளக்கங்களில் வேறுபடுகின்றன, அவை மாற்றங்கள் "பிறழ்வுகள்" மற்றும் மூதாதையர் எழுத்துக்களுக்கு எதிராக, மற்றும் எந்த நிகழ்வுகள் செருகும் பிறழ்வுகள் அல்லது நீக்குதல் பிறழ்வுகள். எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு இடைவெளி பகுதியுடன் ஒரு ஜோடி வாரியாக சீரமைப்பு மட்டுமே கொடுக்கப்பட்டால், ஒரு வரிசை ஒரு செருகும் பிறழ்வைக் கொண்டிருக்கிறதா அல்லது மற்றொன்று நீக்குதலைக் கொண்டிருக்கிறதா என்பதை தீர்மானிக்க முடியாது. அணிசேரா மற்றும் ஒன்றுடன் ஒன்று இணைக்கப்படாத இடைவெளிகளுடன் எம். எஸ். ஏ. களில் சிக்கல் பெரிதாக்கப்படுகிறது. நடைமுறையில், மரக் கணக்கீட்டில் சத்தம் தரவை ஒருங்கிணைப்பதைத் தவிர்ப்பதற்காக ஒரு கணக்கிடப்பட்ட சீரமைப்பின் கணிசமான பகுதிகள் பைலோஜெனெடிக் மர கட்டுமானத்தில் தள்ளுபடி செய்யப்படலாம். தொலைதூர-மேட்ரிக்ஸ் முறைகள் பைலோஜெனெடிக் பகுப்பாய்வின் தொலைதூர-மேட்ரிக்ஸ் முறைகள் வெளிப்படையாக வகைப்படுத்தப்படும் வரிசைமுறைகளுக்கு இடையிலான "மரபணு தூரத்தின்" அளவை நம்பியுள்ளன, எனவே, அவர்களுக்கு ஒரு உள்ளீடாக எம். எஸ். ஏ 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 கட்டப்படுகிறது, 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 சீரமைப்புகளின் 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. 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. அண்டை-இணைக்கும் அண்டை-இணைக்கும் முறைகள் மரபணு தூரத்தை ஒரு கிளஸ்டரிங் மெட்ரிக் ஆகப் பயன்படுத்தி வரிசை பகுப்பாய்விற்கு பொதுவான கிளஸ்டர் பகுப்பாய்வு நுட்பங்களைப் பயன்படுத்துகின்றன. எளிய அண்டை-இணைக்கும் முறை வேரூன்றாத மரங்களை உருவாக்குகிறது, ஆனால் இது வம்சாவளிகள் முழுவதும் ஒரு நிலையான பரிணாம விகிதத்தை (அதாவது ஒரு மூலக்கூறு கடிகாரம்) கருதுவதில்லை. 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. 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. கிளைகளுக்கு இடையே பரிணாம விகிதங்கள் வேறுபடும் போது மட்டுமே தூர திருத்தம் நடைமுறையில் அவசியம். வழிமுறையின் மற்றொரு மாற்றம் உதவியாக இருக்கும், குறிப்பாக செறிவூட்டப்பட்ட தூரங்களின் விஷயத்தில் (தயவுசெய்து அளவீட்டு நிகழ்வின் செறிவு மற்றும் பரிமாணத்தின் சாபத்தைப் பார்க்கவும்): அதில் விவரிக்கப்பட்டுள்ள அந்த மாற்றம், வழிமுறையின் செயல்திறனையும் அதன் வலுவான தன்மையையும் மேம்படுத்துவதாகக் காட்டப்பட்டுள்ளது. இந்த தூரங்களுக்கு பயன்படுத்தப்படும் குறைந்தபட்ச சதுர அளவுகோல் மிகவும் துல்லியமானது, ஆனால் அண்டை-இணைக்கும் முறைகளை விட குறைவான செயல்திறன் கொண்டது. தரவுத் தொகுப்பில் 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. அதிகபட்ச பார்சிமோனி அதிகபட்ச பார்சிமோனி (எம். பி.) என்பது சாத்தியமான பைலோஜெனெடிக் மரத்தை அடையாளம் காணும் ஒரு முறையாகும், இது கவனிக்கப்பட்ட வரிசை தரவை விளக்குவதற்கு மிகச்சிறிய மொத்த பரிணாம நிகழ்வுகள் தேவைப்படுகிறது. மரங்களை அளவிடுவதற்கான சில வழிகளில் குறிப்பிட்ட வகையான பரிணாம நிகழ்வுகளுடன் தொடர்புடைய "செலவு" மற்றும் மிகச்சிறிய மொத்த செலவில் மரத்தைக் கண்டுபிடிக்க முயற்சிப்பதும் அடங்கும். சாத்தியமான ஒவ்வொரு வகை நிகழ்வும் சமமாக சாத்தியமில்லாத சந்தர்ப்பங்களில் இது ஒரு பயனுள்ள அணுகுமுறையாகும்-எடுத்துக்காட்டாக, குறிப்பிட்ட நியூக்ளியோடைடுகள் அல்லது அமினோ அமிலங்கள் மற்றவர்களை விட அதிக மாற்றத்தக்கவை என்று அறியப்படும் போது. மிகவும் பார்சிமோனியஸ் மரத்தை அடையாளம் காண்பதற்கான மிகவும் அப்பாவித்தனமான வழி எளிய கணக்கீடு ஆகும்-ஒவ்வொரு சாத்தியமான மரத்தையும் அடுத்தடுத்து கருத்தில் கொண்டு, மிகச்சிறிய மதிப்பெண் கொண்ட மரத்தைத் தேடுவது. இருப்பினும், இது ஒப்பீட்டளவில் குறைந்த எண்ணிக்கையிலான வரிசைகள் அல்லது இனங்களுக்கு மட்டுமே சாத்தியமாகும், ஏனெனில் மிகவும் பார்சிமோனியஸ் மரத்தை அடையாளம் காண்பதில் உள்ள சிக்கல் NP-கடினமானது என்று அறியப்படுகிறது; இதன் விளைவாக, செட்டில் சிறந்ததாக இல்லாவிட்டாலும், மிகவும் பார்சிமோனியஸ் மரத்தைக் கண்டறிய உகப்பாக்கலுக்கான பல ஹூரிஸ்டிக் தேடல் முறைகள் உருவாக்கப்பட்டுள்ளன. இத்தகைய பெரும்பாலான முறைகள் ஒரு மர மறுசீரமைப்பு அளவுகோலில் செயல்படும் செங்குத்தான இறங்கு-பாணி குறைப்பு பொறிமுறையை உள்ளடக்கியது. கிளை மற்றும் பிணைக்கப்பட்ட வழிமுறை என்பது 1980 களின் முற்பகுதியில் பைலோஜெனெடிக்ஸில் முதன்முதலில் பயன்படுத்தப்பட்ட NP-கடினமான சிக்கல்களின் உகந்த தீர்வுகளுக்கான தேடல்களின் செயல்திறனை அதிகரிக்கப் பயன்படுத்தப்படும் ஒரு பொதுவான முறையாகும். கிளை மற்றும் பிணைப்பு குறிப்பாக பைலோஜெனெடிக் மர கட்டுமானத்திற்கு மிகவும் பொருத்தமானது, ஏனெனில் இது ஒரு சிக்கலை ஒரு மர கட்டமைப்பாகப் பிரிக்க வேண்டும், ஏனெனில் இது சிக்கல் இடத்தை சிறிய பகுதிகளாகப் பிரிக்கிறது. அதன் பெயர் குறிப்பிடுவது போல, இதற்கு ஒரு கிளை விதி (பைலோஜெனெடிக்ஸ் விஷயத்தில், அடுத்த இனங்கள் அல்லது மரத்திற்கு வரிசையைச் சேர்ப்பது) மற்றும் ஒரு கட்டுப்பாடு (தேடல் இடத்தின் சில பகுதிகளை கருத்தில் கொள்ளாமல் விலக்கும் விதி, இதன் மூலம் உகந்த தீர்வு அந்த பகுதியை ஆக்கிரமிக்க முடியாது என்று கருதுகிறது) ஆகிய இரண்டும் உள்ளீடாக தேவைப்படுகின்றன. ஒரு நல்ல வரம்பை அடையாளம் காண்பது பைலோஜெனெடிக்ஸுக்கான வழிமுறையின் பயன்பாட்டின் மிகவும் சவாலான அம்சமாகும். எல்லையை வரையறுப்பதற்கான ஒரு எளிய வழி, ஒரு மரத்திற்கு அனுமதிக்கப்பட்ட அதிகபட்ச எண்ணிக்கையிலான அனுமானிக்கப்பட்ட பரிணாம மாற்றங்களாகும். ஜார்கிக் விதிகள் என்று அழைக்கப்படும் அளவுகோல்களின் தொகுப்பு, அனைத்து வேட்பாளர் "மிகவும் பார்சிமோனியஸ்" மரங்களால் பகிரப்பட்ட பண்புகளை வரையறுப்பதன் மூலம் தேடல் இடத்தை கடுமையாக கட்டுப்படுத்துகிறது. இரண்டு மிக அடிப்படையான விதிகள் ஒரு தேவையற்ற வரிசையைத் தவிர மற்ற அனைத்தையும் அகற்ற வேண்டும் (பல அவதானிப்புகள் ஒரே மாதிரியான தரவை உருவாக்கிய சந்தர்ப்பங்களில்) மற்றும் குறைந்தது இரண்டு இனங்களில் இரண்டு அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட நிலைகள் ஏற்படாத எழுத்து தளங்களை அகற்ற வேண்டும். சிறந்த நிலைமைகளின் கீழ் இந்த விதிகளும் அவற்றுடன் தொடர்புடைய வழிமுறையும் ஒரு மரத்தை முழுமையாக வரையறுக்கும். சான்கோஃப்-மோரெல்-செடர்க்ரென் வழிமுறை சான்கோஃப்-மோரெல்-செடர்க்ரென் வழிமுறை நியூக்ளியோடைடு வரிசைமுறைகளுக்கு ஒரே நேரத்தில் ஒரு எம். எஸ். ஏ மற்றும் ஒரு பைலோஜெனெடிக் மரத்தை உற்பத்தி செய்த முதல் வெளியிடப்பட்ட முறைகளில் ஒன்றாகும். இந்த முறை இடைவெளிகள் மற்றும் பொருந்தாத தன்மைகளை தண்டிக்கும் ஒரு ஸ்கோரிங் செயல்பாட்டுடன் இணைந்து அதிகபட்ச பார்சிமோனி கணக்கீட்டைப் பயன்படுத்துகிறது, இதன் மூலம் அத்தகைய நிகழ்வுகளின் குறைந்தபட்ச எண்ணிக்கையை அறிமுகப்படுத்தும் மரத்தை ஆதரிக்கிறது (ஒரு மாற்றுக் கண்ணோட்டம் மரங்கள் விரும்பப்பட வேண்டியவை, அவை அதிகபட்சமாக இருக்கும் வரிசை ஒற்றுமையின் அளவை ஹோமோலஜி என்று விளக்கலாம், இது வெவ்வேறு உகந்த மரங்களுக்கு வழிவகுக்கும் ஒரு கண்ணோட்டம்). மரத்தின் உட்புற முனைகளில் உள்ள மதிப்பிடப்பட்ட வரிசைகள் ஒவ்வொரு சாத்தியமான மரத்திலும் உள்ள அனைத்து முனைகளிலும் மதிப்பெண் பெறப்பட்டு சுருக்கப்படுகின்றன. மிகக் குறைந்த மதிப்பெண் பெற்ற மரத் தொகை ஒரு உகந்த மரத்தையும், மதிப்பெண் செயல்பாட்டைக் கருத்தில் கொண்டு உகந்த எம்எஸ்ஏவையும் வழங்குகிறது. இந்த முறை மிகவும் கணக்கீட்டு ரீதியாக தீவிரமானது என்பதால், உட்புற சீரமைப்புகளுக்கான ஆரம்ப யூகங்கள் ஒரு நேரத்தில் ஒரு முனை சுத்திகரிக்கப்படும் தோராயமான முறை. முழு மற்றும் தோராயமான பதிப்பு இரண்டும் நடைமுறையில் டைனமிக் புரோகிராமிங் மூலம் கணக்கிடப்படுகின்றன. MALIGN மற்றும் POY மேலும் சமீபத்திய பைலோஜெனெடிக் மரம்/எம். எஸ். ஏ முறைகள் உயர் மதிப்பெண் மரங்களை தனிமைப்படுத்த ஹூரிஸ்டிக்ஸைப் பயன்படுத்துகின்றன, ஆனால் உகந்தவை அல்ல. MALIGN முறை ஒரு கிளாடோகிராம் மதிப்பெண்ணை அதிகரிப்பதன் மூலம் பல சீரமைப்பைக் கணக்கிட அதிகபட்ச-பார்சிமோனி நுட்பத்தைப் பயன்படுத்துகிறது, மேலும் அதன் துணை POY ஒரு மறு செய்கை முறையைப் பயன்படுத்துகிறது, இது பைலோஜெனெடிக் மரத்தின் உகப்பாக்கத்தை அதனுடன் தொடர்புடைய MSA இன் மேம்பாடுகளுடன் இணைக்கிறது. இருப்பினும், குறைந்தபட்ச பரிணாம நிகழ்வுகளை பிரதிபலிக்கும் மரங்களின் வேண்டுமென்றே கட்டுமானம் காரணமாக பரிணாம கருதுகோள்களை உருவாக்குவதில் இந்த முறைகளின் பயன்பாடு பக்கச்சார்பானது என்று விமர்சிக்கப்பட்டுள்ளது. இதற்கு பதிலளிக்கும் விதமாக, இத்தகைய முறைகள் மரங்களைக் கண்டுபிடிப்பதற்கான ஆய்வுக்குரிய அணுகுமுறைகளாக பார்க்கப்பட வேண்டும் என்ற கருத்தால் இது எதிர்க்கப்பட்டுள்ளது, இது ஹோமோலஜி என்று விளக்கப்படக்கூடிய வரிசை ஒற்றுமையின் அளவை அதிகரிக்கிறது. அதிகபட்ச நிகழ்தகவு முறை குறிப்பிட்ட சாத்தியமான பைலோஜெனெடிக் மரங்களுக்கு நிகழ்தகவுகளை ஒதுக்குவதற்கு நிகழ்தகவு விநியோகங்களை ஊகிக்க நிலையான புள்ளிவிவர நுட்பங்களைப் பயன்படுத்துகிறது. இந்த முறைக்கு குறிப்பிட்ட பிறழ்வுகளின் நிகழ்தகவை மதிப்பிடுவதற்கு ஒரு மாற்று மாதிரி தேவைப்படுகிறது; தோராயமாக, கவனிக்கப்பட்ட பைலோஜெனியை விளக்க உட்புற முனைகளில் அதிக பிறழ்வுகள் தேவைப்படும் ஒரு மரம் குறைந்த நிகழ்தகவைக் கொண்டதாக மதிப்பிடப்படும். இது பரவலாக அதிகபட்ச-பார்சிமோனி முறையைப் போன்றது, ஆனால் அதிகபட்ச நிகழ்தகவு, வம்சாவளிகள் மற்றும் தளங்கள் இரண்டிலும் மாறுபட்ட பரிணாம விகிதங்களை அனுமதிப்பதன் மூலம் கூடுதல் புள்ளிவிவர நெகிழ்வுத்தன்மையை அனுமதிக்கிறது. உண்மையில், வெவ்வேறு தளங்களிலும் வெவ்வேறு வம்சாவளிகளிலும் பரிணாமம் புள்ளிவிவர ரீதியாக சுயாதீனமாக இருக்க வேண்டும் என்று இந்த முறை தேவைப்படுகிறது. அதிகபட்ச நிகழ்தகவு தொலைதூர தொடர்புடைய வரிசைகளின் பகுப்பாய்விற்கு மிகவும் பொருத்தமானது, ஆனால் அதன் NP-கடினத்தன்மை காரணமாக கணக்கீட்டு ரீதியாக கணக்கிட முடியாதது என்று நம்பப்படுகிறது. டைனமிக் புரோகிராமிங்கின் ஒரு மாறுபாடான "சீரமைப்பு" வழிமுறை, பெரும்பாலும் சப்ட்ரீக்களின் சாத்தியக்கூறுகளை திறம்பட கணக்கிடுவதன் மூலம் தேடல் இடத்தை குறைக்க பயன்படுத்தப்படுகிறது. இந்த முறை ஒவ்வொரு தளத்திற்கான சாத்தியக்கூறுகளையும் ஒரு "நேரியல்" முறையில் கணக்கிடுகிறது, இது ஒரு முனையில் தொடங்கி அதன் சந்ததியினர் மட்டுமே இலைகள் (அதாவது, மரத்தின் நுனிகள்) மற்றும் உள்ளமைக்கப்பட்ட தொகுப்புகளில் "கீழ்" முனையை நோக்கி பின்னோக்கி வேலை செய்கிறது. இருப்பினும், மாற்று மாதிரி மாற்ற முடியாததாக இருந்தால் மட்டுமே இந்த முறையால் உற்பத்தி செய்யப்படும் மரங்கள் வேரூன்றுகின்றன, இது பொதுவாக உயிரியல் அமைப்புகளுக்கு பொருந்தாது. அதிகபட்ச வாழ்வாதார மரத்திற்கான தேடல் ஒரு கிளை நீளம் உகப்பாக்கம் கூறுகளையும் உள்ளடக்கியது, இது வழிமுறையில் மேம்படுத்துவது கடினம்; நியூட்டன்-ராப்சன் முறை போன்ற பொதுவான உலகளாவிய உகப்பாக்கம் கருவிகள் பெரும்பாலும் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. மாறுபட்ட அல்லெலிக் அதிர்வெண் தரவுகளிலிருந்து (வி. ஏ. எஃப்) பைலோஜெனெடிக் மரங்களை ஊகிக்க அதிகபட்ச வாய்ப்பைப் பயன்படுத்தும் சில கருவிகளில் அன்செட்ரீ மற்றும் சிஐடியுபி ஆகியவை அடங்கும். அதிகபட்ச சாத்தியக்கூறு முறைகளுடன் நெருக்கமாக தொடர்புடைய வகையில் பைலோஜெனெடிக் மரங்களை உருவாக்க பேய்சியன் அனுமானத்தைப் பயன்படுத்தலாம். பேய்சியன் முறைகள் சாத்தியமான மரங்களின் முன் நிகழ்தகவு விநியோகத்தை அனுமானிக்கின்றன, இது தரவுகளிலிருந்து உருவாக்கக்கூடிய அனைத்து சாத்தியமான மரங்களிலும் ஏதேனும் ஒரு மரத்தின் நிகழ்தகவாக இருக்கலாம் அல்லது வேறுபாடு நிகழ்வுகள் போன்ற அனுமானத்திலிருந்து பெறப்பட்ட மிகவும் அதிநவீன மதிப்பீடாக இருக்கலாம். முன் விநியோகத்தைத் தேர்ந்தெடுப்பது பேய்சியன்-அனுமான பைலோஜெனெடிக்ஸ் முறைகளைப் பயன்படுத்துபவர்களிடையே சர்ச்சைக்குரிய ஒரு புள்ளியாகும். பேய்சியன் முறைகளின் செயல்பாடுகள் பொதுவாக மார்கோவ் சங்கிலி மான்டே கார்லோ மாதிரி வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்துகின்றன, இருப்பினும் நகர்வு தொகுப்பின் தேர்வு மாறுபடும்; பேய்சியன் பைலோஜெனெடிக்ஸில் பயன்படுத்தப்படும் தேர்வுகளில் ஒவ்வொரு கட்டத்திலும் முன்மொழியப்பட்ட மரத்தின் இலை முனைகளை வட்டமாக ஊடுருவி, இரண்டு தொடர்புடைய மரங்களுக்கு இடையில் சீரற்ற உள் முனையின் வழித்தோன்றல் துணை மரங்களை மாற்றுவது ஆகியவை அடங்கும். நகர்வு தொகுப்பின் தேர்வு, ஏற்றுக்கொள்ளும் அளவுகோல் மற்றும் வெளியிடப்பட்ட படைப்புகளில் முன் விநியோகம் ஆகியவற்றின் முழுமையற்ற விவரக்குறிப்பு காரணமாக பைலோஜெனெடிக்ஸில் பேய்சியன் முறைகளின் பயன்பாடு சர்ச்சைக்குரியது. பேய்சியன் முறைகள் பொதுவாக பார்சிமோனி அடிப்படையிலான முறைகளை விட உயர்ந்தவை என்று கருதப்படுகின்றன; அவை அதிகபட்ச சாத்தியக்கூறு நுட்பங்களை விட நீண்ட கிளை ஈர்ப்புக்கு ஆளாகக்கூடும், இருப்பினும் அவை காணாமல் போன தரவுகளுக்கு இடமளிக்க முடியும். சாத்தியக்கூறு முறைகள் தரவின் நிகழ்தகவை அதிகரிக்கும் மரத்தைக் கண்டுபிடிக்கும் அதே வேளையில், ஒரு பேய்சியன் அணுகுமுறை பின்புற விநியோகத்தை வரைவதன் மூலம், பெரும்பாலும் கிளேடுகளைக் குறிக்கும் ஒரு மரத்தை மீட்டெடுக்கிறது. இருப்பினும், கிளேடுகளின் பின்புற நிகழ்தகவு பற்றிய மதிப்பீடுகள் (அவற்றின் 'ஆதரவை' அளவிடுதல்) குறிப்பை விட மிகவும் பரந்ததாக இருக்கலாம், குறிப்பாக அதிக சாத்தியம் இல்லாத கிளேடுகளில். எனவே, பிந்தைய நிகழ்தகவை மதிப்பிடுவதற்கு பிற முறைகள் முன்வைக்கப்பட்டுள்ளன. மாறுபட்ட அல்லெலிக் அதிர்வெண் தரவுகளிலிருந்து (விஏஎஃப்) பைலோஜெனெடிக் மரங்களை ஊகிக்க பேய்சியன் அனுமானத்தைப் பயன்படுத்தும் சில கருவிகளில் விதானம், ஈஎக்ஸ்ஏசிடி மற்றும் பைலோ டபிள்யூஜிஎஸ் ஆகியவை அடங்கும். மாதிரி தேர்வு மூலக்கூறு பைலோஜெனெடிக்ஸ் முறைகள் ஒரு வரையறுக்கப்பட்ட மாற்று மாதிரியை நம்பியுள்ளன, இது ஆய்வு செய்யப்படும் மரபணு அல்லது அமினோ அமில வரிசைகளுடன் பல்வேறு தளங்களில் பிறழ்வுகளின் ஒப்பீட்டு விகிதங்களைப் பற்றிய ஒரு கருதுகோளை குறியாக்கம் செய்கிறது. அவற்றின் எளிமையான, மாற்று மாதிரிகள் நியூக்ளியோடைடு வரிசைகளில் மாற்றங்கள் மற்றும் மாற்றங்களின் விகிதங்களில் உள்ள வேறுபாடுகளை சரிசெய்வதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளன. இரண்டு வரிசைகளுக்கும் இடையிலான மரபணு தூரம் ஒருவருக்கொருவர் வேறுபட்ட பிறகு குறுகிய காலத்திற்கு மட்டுமே நேர்கோட்டில் அதிகரிக்கிறது என்ற உண்மையால் மாற்று மாதிரிகளின் பயன்பாடு அவசியம் (மாற்றாக, தூரம் ஒருங்கிணைப்புக்கு சற்று முன்பு மட்டுமே நேர்கோட்டில் உள்ளது). வேறுபட்ட பிறகு நீண்ட நேரம், ஒரே நியூக்ளியோடைடு தளத்தில் இரண்டு பிறழ்வுகள் ஏற்படுவதற்கான வாய்ப்புகள் அதிகம். எளிய மரபணு தூரக் கணக்கீடுகள் பரிணாம வரலாற்றில் நிகழ்ந்த பிறழ்வு நிகழ்வுகளின் எண்ணிக்கையை குறைத்து மதிப்பிடும். இந்த குறைவான எண்ணிக்கையின் அளவு வேறுபாடு ஏற்பட்டதிலிருந்து அதிகரித்து வரும் நேரத்துடன் அதிகரிக்கிறது, இது நீண்ட கிளை ஈர்ப்பு நிகழ்வுக்கு வழிவகுக்கும், அல்லது இரண்டு தொலைதூர தொடர்புடைய ஆனால் ஒன்றிணைந்து உருவாகும் வரிசைகளை நெருக்கமாக தொடர்புபடுத்துவதற்கு வழிவகுக்கும். குறைந்தபட்ச எண்ணிக்கையிலான தனித்துவமான பரிணாம நிகழ்வுகளைக் குறிக்கும் ஒரு மரத்திற்கான வெளிப்படையான தேடல் காரணமாக அதிகபட்ச பார்சிமோனி முறை இந்த சிக்கலுக்கு குறிப்பாக எளிதில் பாதிக்கப்படுகிறது. மாதிரிகளின் வகைகள் அனைத்து மாற்று மாதிரிகளும் வரிசையில் குறிப்பிடப்படும் ஒவ்வொரு சாத்தியமான நிலை மாற்றத்திற்கும் எடைகளின் தொகுப்பை ஒதுக்குகின்றன. மிகவும் பொதுவான மாதிரி வகைகள் மறைமுகமாக மாற்றியமைக்கக்கூடியவை, ஏனெனில் அவை சி> ஜி பிறழ்வுக்கு ஜி> சி நியூக்ளியோடைடு பிறழ்வுக்கு அதே எடையை ஒதுக்குகின்றன. சாத்தியமான மிக எளிய மாதிரியான ஜூக்ஸ்-கான்டார் மாதிரி, கொடுக்கப்பட்ட நியூக்ளியோடைடு அடித்தளத்திற்கான ஒவ்வொரு சாத்தியமான நிலை மாற்றத்திற்கும் சமமான நிகழ்தகவை ஒதுக்குகிறது. ஏதேனும் இரண்டு தனித்துவமான நியூக்ளியோடைடுகளுக்கு இடையிலான மாற்ற விகிதம் ஒட்டுமொத்த மாற்று விகிதத்தில் மூன்றில் ஒரு பங்காக இருக்கும். மேலும் மேம்பட்ட மாதிரிகள் மாற்றங்கள் மற்றும் மாற்றங்களுக்கு இடையில் வேறுபடுகின்றன. ஜிடிஆர் மாடல் என்று அழைக்கப்படும் மிகவும் பொதுவான நேரத்தை மாற்றியமைக்கக்கூடிய மாடல், ஆறு பிறழ்வு விகித அளவுருக்களைக் கொண்டுள்ளது. பொதுவான 12-அளவுரு மாதிரி என்று அழைக்கப்படும் இன்னும் பொதுவான மாதிரி, பல வம்சாவளிகளுக்கு இடையில் நிலையான மரபணு தூரங்களைக் கணக்கிடுவதில் மிகவும் கூடுதல் சிக்கலான செலவில், நேரத்தை மாற்றியமைக்கும் திறனை உடைக்கிறது. இந்த கருப்பொருளில் ஒரு சாத்தியமான மாறுபாடு விகிதங்களை சரிசெய்கிறது, இதனால் ஒட்டுமொத்த ஜி. சி உள்ளடக்கம்-டிஎன்ஏ இரட்டை ஹெலிக்ஸ் ஸ்திரத்தன்மையின் ஒரு முக்கியமான அளவீடு-காலப்போக்கில் மாறுபடும். உள்ளீட்டு வரிசையில் நிலைகளுடன் விகிதங்களின் மாறுபாட்டையும் மாதிரிகள் அனுமதிக்கலாம். இத்தகைய மாறுபாட்டின் மிகத் தெளிவான உதாரணம் புரத-குறியீட்டு மரபணுக்களில் உள்ள நியூக்ளியோடைடுகளை மூன்று-அடிப்படை கோடன்களாக அமைப்பதில் இருந்து பின்பற்றப்படுகிறது. திறந்த வாசிப்பு சட்டகத்தின் (ஓ. ஆர். எஃப்) இருப்பிடம் தெரிந்தால், ஒரு கோடானுக்குள் கொடுக்கப்பட்ட தளத்தின் நிலைக்கு பிறழ்வு விகிதங்களை சரிசெய்ய முடியும், ஏனெனில் கொடுக்கப்பட்ட கோடானின் மூன்றாவது நியூக்ளியோடைடில் அதிக பிறழ்வு விகிதங்களை அனுமதிக்க முடியும் என்று அறியப்படுகிறது. ORF அடையாளத்தை நம்பாத ஒரு குறைவான கருதுகோள்-உந்துதல் எடுத்துக்காட்டு, ஒவ்வொரு தளத்திற்கும் முன்னரே தீர்மானிக்கப்பட்ட விநியோகத்திலிருந்து தோராயமாக வரையப்பட்ட விகிதத்தை ஒதுக்குகிறது, பெரும்பாலும் காமா விநியோகம் அல்லது பதிவு-இயல்பான விநியோகம். இறுதியாக, கோவேரியன் முறை என்று அழைக்கப்படும் விகித மாறுபாடுகளின் மிகவும் பழமைவாத மதிப்பீடு விகிதங்களில் தன்னியக்க தொடர்புடைய மாறுபாடுகளை அனுமதிக்கிறது, இதனால் கொடுக்கப்பட்ட தளத்தின் பிறழ்வு விகிதம் தளங்கள் மற்றும் வம்சாவளிகளில் தொடர்புபடுத்தப்படுகிறது. சிறந்த மாதிரியைத் தேர்ந்தெடுப்பது பொருத்தமான மாதிரியைத் தேர்ந்தெடுப்பது நல்ல பைலோஜெனெடிக் பகுப்பாய்வுகளின் உற்பத்திக்கு முக்கியமானது, ஏனென்றால் குறைவான அளவுருக்கள் அல்லது அதிகப்படியான கட்டுப்பாட்டு மாதிரிகள் அவற்றின் அடிப்படை அனுமானங்கள் மீறப்படும்போது மாறுபட்ட நடத்தையை உருவாக்கக்கூடும், மேலும் அதிகப்படியான சிக்கலான அல்லது அதிக அளவுருக்கள் கொண்ட மாதிரிகள் கணக்கீட்டு ரீதியாக விலை உயர்ந்தவை மற்றும் அளவுருக்கள் அதிகப்படியானதாக இருக்கலாம். மாதிரி தேர்வின் மிகவும் பொதுவான முறை நிகழ்தகவு விகித சோதனை (எல்ஆர்டி) ஆகும், இது ஒரு நிகழ்தகவு மதிப்பீட்டை உருவாக்குகிறது, இது மாதிரிக்கும் உள்ளீட்டு தரவுக்கும் இடையிலான "பொருத்தத்தின் நன்மை" அளவீடாக விளக்கப்படலாம். இருப்பினும், இந்த முடிவுகளைப் பயன்படுத்துவதில் கவனமாக இருக்க வேண்டும், ஏனெனில் அதிக அளவுருக்கள் கொண்ட மிகவும் சிக்கலான மாதிரி எப்போதும் ஒரே மாதிரியின் எளிமைப்படுத்தப்பட்ட பதிப்பை விட அதிக வாய்ப்பைக் கொண்டிருக்கும், இது மிகவும் சிக்கலான மாதிரிகளின் அப்பாவித் தேர்வுக்கு வழிவகுக்கும். இந்த காரணத்திற்காக மாதிரி தேர்வு கணினி நிரல்கள் மிகவும் சிக்கலான மாற்று மாதிரிகளை விட கணிசமாக மோசமாக இல்லாத எளிய மாதிரியைத் தேர்ந்தெடுக்கும். எல்ஆர்டி-யின் ஒரு குறிப்பிடத்தக்க குறைபாடு என்னவென்றால், மாதிரிகளுக்கு இடையே தொடர்ச்சியான ஜோடி வாரியான ஒப்பீடுகளைச் செய்ய வேண்டிய அவசியம் உள்ளது; மாதிரிகள் ஒப்பிடப்படும் வரிசை இறுதியில் தேர்ந்தெடுக்கப்பட்டவற்றில் பெரும் தாக்கத்தை ஏற்படுத்துகிறது என்பது நிரூபிக்கப்பட்டுள்ளது. மாற்று மாதிரி தேர்வு முறை அகாய்க் தகவல் அளவுகோல் (ஏ. ஐ. சி) ஆகும், இது முறைப்படி உண்மையான மாதிரிக்கும் சோதிக்கப்படும் மாதிரிக்கும் இடையிலான குல்பேக்-லீப்லர் வேறுபாட்டின் மதிப்பீடாகும். அதிக அளவு அளவிடப்பட்ட மாதிரிகளை தண்டிக்க ஒரு திருத்தக் காரணியுடன் கூடிய சாத்தியக்கூறு மதிப்பீடாக இதை விளக்கலாம். ஏ. ஐ. சி ஒரு ஜோடியைக் காட்டிலும் ஒரு தனிப்பட்ட மாதிரியில் கணக்கிடப்படுகிறது, எனவே இது மாதிரிகள் மதிப்பிடப்படும் வரிசையில் இருந்து சுயாதீனமாக உள்ளது. ஒரு தொடர்புடைய மாற்று, பேய்சியன் தகவல் அளவுகோல் (பிஐசி), இதே போன்ற அடிப்படை விளக்கத்தைக் கொண்டுள்ளது, ஆனால் சிக்கலான மாதிரிகளை மிகவும் கடுமையாக தண்டிக்கிறது. பைலோஜெனி மறுசீரமைப்புக்கு மிகவும் பொருத்தமான மாதிரியை தீர்மானிப்பது பல பரிணாம ஆய்வுகளில் ஒரு அடிப்படை படியாகும். இருப்பினும், மாதிரி தேர்வுக்கான பல்வேறு அளவுகோல்கள் எந்த அளவுகோல் விரும்பத்தக்கது என்பது குறித்து விவாதத்திற்கு வழிவகுக்கிறது. இடவியல் மற்றும் மூதாதையர் வரிசை மறுசீரமைப்பு ஆகியவை விரும்பிய வெளியீடாக இருக்கும்போது, ஒரு அளவுகோலை மற்றொன்றுக்கு மேல் தேர்ந்தெடுப்பது முக்கியமானதல்ல என்று சமீபத்தில் நிரூபிக்கப்பட்டுள்ளது. அதற்கு பதிலாக, மிகவும் சிக்கலான நியூக்ளியோடைடு மாற்று மாதிரியான ஜி. டி. ஆர் + ஐ + ஜி ஐப் பயன்படுத்துவது, மர இடவியல் மற்றும் மூதாதையர் வரிசைகளின் அனுமானத்திற்கு ஒத்த முடிவுகளுக்கு வழிவகுக்கிறது. டிஎன்ஏ/அமினோ அமில தொடர்ச்சியான வரிசை அசெம்பிளி, பல வரிசை சீரமைப்பு, மாதிரி-சோதனை (சிறந்த பொருத்தமான மாற்று மாதிரிகளை சோதிப்பது) மற்றும் அதிகபட்ச வாய்ப்பு மற்றும் பேய்சியன் அனுமானத்தைப் பயன்படுத்தி பைலோஜெனி புனரமைப்பு உள்ளிட்ட பைலோஜெனெடிக் மரங்களை உருவாக்குவதற்கான ஒரு விரிவான படிப்படியான நெறிமுறை புரோட்டோகால் எக்ஸ்சேஞ்சில் கிடைக்கிறது. ஒருவர் ஒரு பன்முக அளவீட்டு நுட்பத்தைப் பயன்படுத்தலாம், இது இன்டர்போலடிவ் ஜாயினிங் என்று அழைக்கப்படுகிறது, இது 3D இல் உள்ள காட்சிகளுக்கான கிளஸ்டரிங் முடிவைக் காட்சிப்படுத்த பரிமாணக் குறைப்பைச் செய்கிறது, பின்னர் கிளஸ்டரிங் முடிவில் பைலோஜெனெடிக் மரத்தை வரைபடமாக்குகிறது. ஒரு சிறந்த மரம் பொதுவாக கிளஸ்டரிங் முடிவுடன் அதிக தொடர்பைக் கொண்டுள்ளது. மரத்தின் ஆதரவை மதிப்பீடு செய்வது அனைத்து புள்ளிவிவர பகுப்பாய்வுகளையும் போலவே, பண்பு தரவுகளிலிருந்து பைலோஜெனிகளின் மதிப்பீட்டிற்கு நம்பிக்கையின் மதிப்பீடு தேவைப்படுகிறது. ஒரு பைலோஜெனெடிக் மரத்திற்கான ஆதரவின் அளவை சோதிக்க பல முறைகள் உள்ளன, பைலோஜெனியில் உள்ள ஒவ்வொரு துணை மரத்திற்கும் ஆதரவை மதிப்பீடு செய்வதன் மூலம் (நோடல் ஆதரவு) அல்லது பைலோஜெனி மற்ற சாத்தியமான மரங்களிலிருந்து கணிசமாக வேறுபட்டதா என்பதை மதிப்பீடு செய்வதன் மூலம் (மாற்று மர கருதுகோள் சோதனைகள்). நோடல் ஆதரவு மரத்தின் ஆதரவை மதிப்பிடுவதற்கான மிகவும் பொதுவான முறை மரத்தில் உள்ள ஒவ்வொரு முனைக்கும் புள்ளிவிவர ஆதரவை மதிப்பீடு செய்வதாகும். பொதுவாக, மிகக் குறைந்த ஆதரவைக் கொண்ட ஒரு முனை மேலும் பகுப்பாய்வில் செல்லுபடியாகும் என்று கருதப்படுவதில்லை, மேலும் ஒரு கிளேடுக்குள் உள்ள உறவுகள் தீர்க்கப்படவில்லை என்பதைக் குறிக்க பார்வைக்கு ஒரு பாலிடாமியாக இடிந்து விழலாம். ஒருங்கிணைப்பு ஆதரவை மதிப்பிடுவதற்கான பல முறைகள் பல பைலோஜெனிகளை பரிசீலிப்பதை உள்ளடக்கியது. ஒருமித்த மரம் மரங்களின் தொகுப்புக்கு இடையில் பகிரப்படும் முனைகளை சுருக்கமாகக் கூறுகிறது. ஒரு * கடுமையான ஒருமித்த கருத்தில், * ஒவ்வொரு மரத்திலும் காணப்படும் முனைகள் மட்டுமே காட்டப்படுகின்றன, மீதமுள்ளவை தீர்க்கப்படாத பாலிடாமியில் இடிந்து விழுகின்றன. * பெரும்பான்மை-ஆட்சி ஒருமித்த * மரம் போன்ற குறைவான பழமைவாத முறைகள், பரிசீலனையில் உள்ள மரங்களின் குறிப்பிட்ட சதவீதத்தால் ஆதரிக்கப்படும் முனைகளைக் கருத்தில் கொள்கின்றன (குறைந்தபட்சம் 50 சதவீதம் போன்றவை). எடுத்துக்காட்டாக, அதிகபட்ச பார்சிமோனி பகுப்பாய்வில், ஒரே பார்சிமோனி மதிப்பெண் கொண்ட பல மரங்கள் இருக்கலாம். ஒரு கடுமையான ஒருமித்த மரம் அனைத்து சமமான பார்சிமோனியஸ் மரங்களிலும் எந்த முனைகள் காணப்படுகின்றன, எந்த முனைகள் வேறுபடுகின்றன என்பதைக் காண்பிக்கும். பேய்சியன் அனுமானத்துடன் புனரமைக்கப்பட்ட பைலோஜெனிகளின் ஆதரவை மதிப்பீடு செய்ய ஒருமித்த மரங்கள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன (கீழே காண்க). பூட்ஸ்ட்ராப் மற்றும் ஜாக்னைஃபிங் புள்ளிவிவரங்களில், பூட்ஸ்ட்ராப் என்பது அசல் தரவின் போலி நகல்களைப் பயன்படுத்தி அறியப்படாத விநியோகத்தைக் கொண்ட தரவின் மாறுபாட்டை ஊகிப்பதற்கான ஒரு முறையாகும். எடுத்துக்காட்டாக, 100 தரவு புள்ளிகளின் தொகுப்பைக் கொடுத்தால், ஒரு போலி நகல் என்பது ஒரே அளவிலான (100 புள்ளிகள்) தரவு தொகுப்பாகும், இது சீரற்ற முறையில் அசல் தரவுகளிலிருந்து மாதிரியாக மாற்றப்படுகிறது. அதாவது, ஒவ்வொரு அசல் தரவு புள்ளியும் போலி நகலில் ஒன்றுக்கு மேற்பட்ட முறை குறிப்பிடப்படலாம், அல்லது இல்லை. புள்ளிவிவர ஆதரவு என்பது அசல் தரவு ஒரு பெரிய போலி நகல்களுக்கு ஒத்த பண்புகளைக் கொண்டிருக்கிறதா என்பதை மதிப்பீடு செய்வதை உள்ளடக்கியது. பைலோஜெனெடிக்ஸில், கேரக்டர் மேட்ரிக்ஸின் நெடுவரிசைகளைப் பயன்படுத்தி பூட்ஸ்ட்ராப்பிங் நடத்தப்படுகிறது. ஒவ்வொரு போலி நகலிலும் ஒரே எண்ணிக்கையிலான இனங்கள் (வரிசைகள்) மற்றும் எழுத்துக்கள் (நெடுவரிசைகள்) சீரற்ற முறையில் அசல் மேட்ரிக்ஸிலிருந்து மாதிரியாக மாற்றப்படுகின்றன. அசல் தரவுகளிலிருந்து பைலோஜெனியை மறுசீரமைக்கப் பயன்படுத்தப்படும் அதே முறைகளுடன், ஒவ்வொரு போலி நகலிலிருந்தும் ஒரு பைலோஜெனி மறுசீரமைக்கப்படுகிறது. பைலோஜெனியில் உள்ள ஒவ்வொரு முனையிலும், நோடல் ஆதரவு என்பது அந்த முனையைக் கொண்ட சூடோரேபிளிகேட்டுகளின் சதவீதமாகும். பூட்ஸ்ட்ராப் சோதனையின் புள்ளிவிவரக் கடினத்தன்மை அறியப்பட்ட பரிணாம வரலாறுகளைக் கொண்ட வைரஸ் மக்கள்தொகையைப் பயன்படுத்தி அனுபவபூர்வமாக மதிப்பீடு செய்யப்பட்டுள்ளது, 70 சதவீதம் பூட்ஸ்ட்ராப் ஆதரவு கிளேட் இருப்பதற்கான 95 சதவீதம் நிகழ்தகவுக்கு ஒத்திருக்கிறது என்பதைக் கண்டறிந்துள்ளது. இருப்பினும், இது சிறந்த நிலைமைகளின் கீழ் சோதிக்கப்பட்டது (எ. கா. பரிணாம விகிதங்களில் எந்த மாற்றமும் இல்லை, சமச்சீர் பைலோஜெனிகள்). நடைமுறையில், 70 சதவீதத்திற்கு மேல் உள்ள மதிப்புகள் பொதுவாக ஆதரிக்கப்பட்டு, நம்பிக்கையை மதிப்பீடு செய்ய ஆராய்ச்சியாளர் அல்லது வாசகருக்கு விடப்படுகின்றன. 70 சதவீதத்திற்கும் குறைவான ஆதரவு கொண்ட முனைகள் பொதுவாக தீர்க்கப்படாதவையாக கருதப்படுகின்றன. ஃபைலோஜெனெடிக்ஸில் ஜாக்னைஃபிங் என்பது இதேபோன்ற செயல்முறையாகும், மேட்ரிக்ஸின் நெடுவரிசைகள் மாற்றப்படாமல் மாதிரியாக உள்ளன. தரவை சீரற்ற முறையில் உட்பொருளாக்குவதன் மூலம் போலி நகல்கள் உருவாக்கப்படுகின்றன-எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு "10 சதவீதம் ஜாக்னைஃப்" நோடல் ஆதரவை மதிப்பிடுவதற்கு மேட்ரிக்ஸின் 10 சதவீதத்தை சீரற்ற முறையில் பல முறை மாதிரியாகக் கொண்டிருக்கும். பேய்சியன் அனுமானத்தைப் பயன்படுத்தி பைலோஜெனிகளின் பிந்தைய நிகழ்தகவு புனரமைப்பு ஒரு ஒற்றை "சிறந்த" மரத்தை விட தரவு மற்றும் பரிணாம மாதிரியைக் கொடுத்தால் மிகவும் சாத்தியமான மரங்களின் பின்புற விநியோகத்தை உருவாக்குகிறது. பின்புற விநியோகத்தில் உள்ள மரங்கள் பொதுவாக பல வேறுபட்ட இடவமைப்புகளைக் கொண்டுள்ளன. உள்ளீட்டு தரவு மாறுபட்ட அல்லெலிக் அதிர்வெண் தரவு (விஏஎஃப்) ஆக இருக்கும்போது, கருவி EXACT முழு மர இடத்தையும் முழுமையாகத் தேடுவதன் மூலம், சிறிய, உயிரியல் ரீதியாக பொருத்தமான மர அளவுகளுக்கு மரங்களின் நிகழ்தகவுகளைக் கணக்கிட முடியும். பெரும்பாலான பேய்சியன் அனுமான முறைகள் ஒரு மார்கோவ்-சங்கிலி மான்டே கார்லோ மறு செய்கையைப் பயன்படுத்துகின்றன, மேலும் இந்த சங்கிலியின் ஆரம்ப படிகள் பைலோஜெனியின் நம்பகமான புனரமைப்புகளாக கருதப்படுவதில்லை. சங்கிலியின் ஆரம்பத்தில் உருவாக்கப்பட்ட மரங்கள் பொதுவாக எரியும் மரங்களாக நிராகரிக்கப்படுகின்றன. பேய்சியன் பைலோஜெனெடிக் பகுப்பாய்வில் நோடல் ஆதரவை மதிப்பிடுவதற்கான மிகவும் பொதுவான முறை, முனையைக் கொண்ட பின்புற விநியோகத்தில் (போஸ்ட்-பர்ன்-இன்) மரங்களின் சதவீதத்தைக் கணக்கிடுவதாகும். பேய்சியன் அனுமானத்தில் ஒரு முனைக்கான புள்ளிவிவர ஆதரவு தரவு மற்றும் பரிணாம மாதிரியைக் கருத்தில் கொண்டு ஒரு கிளேட் உண்மையில் இருப்பதற்கான நிகழ்தகவை பிரதிபலிக்கும் என்று எதிர்பார்க்கப்படுகிறது. எனவே, ஒரு முனையை ஆதரிப்பதாக ஏற்றுக்கொள்வதற்கான வரம்பு பொதுவாக பூட்ஸ்ட்ராப்பிங்கை விட அதிகமாக இருக்கும். படி எண்ணும் முறைகள் ப்ரெமர் ஆதரவு ஒரு கிளேடை முரண்படுத்த தேவையான கூடுதல் படிகளின் எண்ணிக்கையை கணக்கிடுகிறது. குறைபாடுகள் இந்த நடவடிக்கைகள் ஒவ்வொன்றும் அவற்றின் பலவீனங்களைக் கொண்டுள்ளன. எடுத்துக்காட்டாக, சிறிய அல்லது பெரிய கிளேடுகள் நடுத்தர அளவிலான கிளேடுகளை விட பெரிய ஆதரவு மதிப்புகளை ஈர்க்க முனைகின்றன, வெறுமனே அவற்றில் உள்ள வகைப்பாட்டின் எண்ணிக்கையின் விளைவாக. பூட்ஸ்ட்ராப் ஆதரவு ஒரு கிளேடின் உண்மையான இருப்பைக் காட்டிலும் தரவுகளில் உள்ள சத்தத்தின் விளைவாக முனை ஆதரவின் உயர் மதிப்பீடுகளை வழங்க முடியும். வரம்புகள் மற்றும் தீர்வுகள் இறுதியில், ஒரு குறிப்பிட்ட பைலோஜெனெடிக் கருதுகோள் துல்லியமானதா இல்லையா என்பதை அளவிட எந்த வழியும் இல்லை, பரிசோதிக்கப்படும் வகைப்பாடுகளுக்கு இடையிலான உண்மையான உறவுகள் ஏற்கனவே அறியப்படாவிட்டால் (இது ஆய்வக நிலைமைகளின் கீழ் பாக்டீரியா அல்லது வைரஸ்களுடன் நிகழலாம்). ஒரு அனுபவமிக்க பைலோஜெனெட்டிஸ்ட் அடையக்கூடிய சிறந்த முடிவு கிளைகளைக் கொண்ட ஒரு மரமாகும், அவை கிடைக்கக்கூடிய ஆதாரங்களால் நன்கு ஆதரிக்கப்படுகின்றன. பல சாத்தியமான ஆபத்துக்கள் அடையாளம் காணப்பட்டுள்ளனஃ ஹோமோபிளாசி சில எழுத்துக்கள் மற்றவர்களை விட ஒன்றிணைந்து உருவாக அதிக வாய்ப்புள்ளது; தர்க்கரீதியாக, அத்தகைய எழுத்துக்களுக்கு ஒரு மரத்தின் புனரமைப்பில் குறைந்த எடை கொடுக்கப்பட வேண்டும். பரிணாம மாதிரியின் வடிவத்தில் உள்ள எடைகளை மூலக்கூறு தரவுகளின் தொகுப்புகளிலிருந்து ஊகிக்க முடியும், இதனால் அதிகபட்ச நிகழ்தகவு அல்லது பேய்சியன் முறைகள் அவற்றை பகுப்பாய்வு செய்ய பயன்படுத்தப்படலாம். மூலக்கூறு வரிசைகளைப் பொறுத்தவரை, ஆய்வின் கீழ் உள்ள வகை கணிசமாக வேறுபடும் போது இந்த சிக்கல் அதிகரிக்கிறது. இரண்டு வகைப்பாட்டின் வேறுபாடு அதிகரித்ததிலிருந்து, ஒரே தளத்தில் பல மாற்றீடுகள் அல்லது பின் பிறழ்வுகளின் நிகழ்தகவும் அதிகரிக்கிறது, இவை அனைத்தும் ஓரினச்சேர்க்கைக்கு வழிவகுக்கின்றன. உருவவியல் தரவைப் பொறுத்தவரை, துரதிர்ஷ்டவசமாக, ஒருங்கிணைப்பைத் தீர்மானிப்பதற்கான ஒரே புறநிலை வழி ஒரு மரத்தை உருவாக்குவதாகும்-ஓரளவு வட்ட முறை. அப்படியிருந்தும், ஒரே மாதிரியான எழுத்துக்களை எடைபோடுவது உண்மையில் சிறந்த ஆதரவு மரங்களுக்கு வழிவகுக்கிறது. ஒரு திசையில் மற்றொரு திசையில் ஏற்படும் மாற்றங்களை விட அதிக எடையை மாற்றுவதன் மூலம் மேலும் சுத்திகரிக்க முடியும்; எடுத்துக்காட்டாக, மார்பக இறக்கைகள் இருப்பது டெரிகோட் பூச்சிகளிடையே இருப்பதற்கு கிட்டத்தட்ட உத்தரவாதம் அளிக்கிறது, ஏனெனில், இறக்கைகள் பெரும்பாலும் இரண்டாவதாக இழக்கப்பட்டாலும், அவை ஒன்றுக்கு மேற்பட்ட முறை பெறப்பட்டதற்கான எந்த ஆதாரமும் இல்லை. கிடைமட்ட மரபணு பரிமாற்றம் பொதுவாக, உயிரினங்கள் இரண்டு வழிகளில் மரபணுக்களைப் பெறலாம்ஃ செங்குத்து மரபணு பரிமாற்றம் மற்றும் கிடைமட்ட மரபணு பரிமாற்றம். செங்குத்தான மரபணு பரிமாற்றம் என்பது பெற்றோரிடமிருந்து சந்ததியினருக்கு மரபணுக்கள் கடந்து செல்வதாகும், மேலும் மரபணுக்கள் தொடர்பில்லாத உயிரினங்களுக்கு இடையில் குதிக்கும்போது கிடைமட்ட (பக்கவாட்டு என்றும் அழைக்கப்படுகிறது) மரபணு பரிமாற்றம் நிகழ்கிறது, இது குறிப்பாக புரோக்கரியோட்டுகளில் ஒரு பொதுவான நிகழ்வாகும்; இதற்கு ஒரு சிறந்த எடுத்துக்காட்டு பல-மருந்து-எதிர்ப்பு பாக்டீரியா இனங்களுக்கு வழிவகுக்கும் பல்வேறு பாக்டீரியாக்களுக்கு இடையிலான மரபணு பரிமாற்றத்தின் விளைவாக பெறப்பட்ட ஆண்டிபயாடிக் எதிர்ப்பாகும். யூகாரியோட்டுகளுக்கு இடையில் கிடைமட்ட மரபணு பரிமாற்றத்தின் நன்கு ஆவணப்படுத்தப்பட்ட நிகழ்வுகளும் உள்ளன. கிடைமட்ட மரபணு பரிமாற்றம் உயிரினங்களின் பைலோஜெனிகளின் தீர்மானத்தை சிக்கலாக்கியுள்ளது, மேலும் பரிணாம மரங்களை உருவாக்கப் பயன்படுத்தப்படும் மரபணுக்களைப் பொறுத்து குறிப்பிட்ட உயிரினக் குழுக்களிடையே பைலோஜெனியில் உள்ள முரண்பாடுகள் பதிவாகியுள்ளன. எந்த மரபணுக்கள் செங்குத்தாக பெறப்பட்டுள்ளன, கிடைமட்டமாக பெறப்பட்டவை என்பதைத் தீர்மானிப்பதற்கான ஒரே வழி, ஒன்றாக மரபுவழி பெற்ற மிகப்பெரிய மரபணுக்கள் செங்குத்தாக மரபுவழி பெற்றவை என்று பார்சிமோனியஸாக கருதுவது; இதற்கு அதிக எண்ணிக்கையிலான மரபணுக்களை பகுப்பாய்வு செய்ய வேண்டும். கலப்பினங்கள், இனப்பெருக்கம், ஊடுருவல்கள் மற்றும் முழுமையற்ற பரம்பரை வரிசைப்படுத்தல் கிளாடிஸ்டிக்ஸின் கணித மாதிரியின் அடிப்படையிலான அடிப்படை அனுமானம் என்பது இனங்கள் இரண்டாகப் பிரியும் பாணியில் நேர்த்தியாகப் பிரியும் ஒரு சூழ்நிலையாகும். அத்தகைய அனுமானம் ஒரு பெரிய அளவில் இருக்கலாம் (பார் கிடைமட்ட மரபணு பரிமாற்றம், மேலே பார்க்கவும்), இனப்பெருக்கம் பெரும்பாலும் மிகவும் குறைவாக ஒழுங்காக உள்ளது. கிளாடிஸ்டிக் முறை அறிமுகப்படுத்தப்பட்டதிலிருந்து ஆராய்ச்சி, கலப்பின இனப்பெருக்கம், ஒரு காலத்தில் அரிதானது என்று கருதப்பட்டது, உண்மையில் மிகவும் பொதுவானது, குறிப்பாக தாவரங்களில். மேலும் பாராபைலெடிக் இனப்பெருக்கம் பொதுவானது, இது ஒரு பிளவுபடுத்தும் வடிவத்தின் அனுமானத்தை பொருத்தமற்றதாக ஆக்குகிறது, இது மரங்களை விட பைலோஜெனெடிக் நெட்வொர்க்குகளுக்கு வழிவகுக்கிறது. ஊடுருவல் மற்றபடி தனித்துவமான இனங்கள் மற்றும் சில நேரங்களில் இனங்களுக்கு இடையில் மரபணுக்களை நகர்த்தலாம், இது மரபணுக்களின் அடிப்படையில் பைலோஜெனெடிக் பகுப்பாய்வை சிக்கலாக்குகிறது. இந்த நிகழ்வு "முழுமையற்ற பரம்பரை வரிசைப்படுத்தலுக்கு" பங்களிக்க முடியும் மற்றும் பல குழுக்களில் ஒரு பொதுவான நிகழ்வாக கருதப்படுகிறது. இனங்கள் அளவிலான பகுப்பாய்வில் இதை பெரிய மாதிரி அல்லது சிறந்த முழு மரபணு பகுப்பாய்வு மூலம் கையாள முடியும். பகுப்பாய்வை குறைவான, நெருங்கிய தொடர்புடைய மாதிரிகளுக்கு மட்டுப்படுத்துவதன் மூலம் பெரும்பாலும் சிக்கல் தவிர்க்கப்படுகிறது. மூலக்கூறு உயிரியலில் மேம்பட்ட வரிசைமுறை நுட்பங்களின் வளர்ச்சியின் காரணமாக, பைலோஜெனெடிக் கருதுகோள்களை ஊகிக்க அதிக அளவு தரவுகளை (டிஎன்ஏ அல்லது அமினோ அமில வரிசைகள்) சேகரிப்பது சாத்தியமாகிவிட்டது. எடுத்துக்காட்டாக, முழு மைட்டோகாண்ட்ரியல் மரபணுக்களை (~ 16,000 நியூக்ளியோடைடுகள், பல விலங்குகளில்) அடிப்படையாகக் கொண்ட எழுத்து மேட்ரிக்ஸ்களுடன் ஆய்வுகள் கண்டுபிடிப்பது அரிதானது அல்ல. இருப்பினும், உருவகப்படுத்துதல்கள் எழுத்துக்களின் எண்ணிக்கையை அதிகரிப்பதை விட மேட்ரிக்ஸில் உள்ள வகைப்பான்களின் எண்ணிக்கையை அதிகரிப்பது மிகவும் முக்கியம் என்பதைக் காட்டுகின்றன, ஏனெனில் அதிக வகைப்பான்கள் இருப்பதால், அதன் விளைவாக வரும் பைலோஜெனெடிக் மரம் மிகவும் துல்லியமாகவும் வலுவாகவும் இருக்கும். இது ஓரளவு நீண்ட கிளைகள் உடைவதால் இருக்கலாம். மர மறுசீரமைப்பின் துல்லியத்தை பாதிக்கும் மற்றொரு முக்கியமான காரணி என்னவென்றால், பகுப்பாய்வு செய்யப்பட்ட தரவு உண்மையில் ஒரு பயனுள்ள பைலோஜெனெடிக் சமிக்ஞையைக் கொண்டிருக்கிறதா, இது ஒரு எழுத்து சீரற்ற முறையில் மாறுவதற்கு மாறாக நெருக்கமான தொடர்புடைய வகைப்பாட்டில் ஒரே நிலையைக் கொண்டிருக்க போதுமான அளவு மெதுவாக உருவாகிறதா என்பதைக் குறிக்க பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. பைலோஜெனெடிக் சிக்னலுக்கான சோதனைகள் உள்ளன. ஒரு தொடர்ச்சியை மாதிரியாகக் கொண்ட தொடர்ச்சியான எழுத்துக்கள் உருவவியல் எழுத்துக்கள் பைலோஜெனெடிக் சமிக்ஞையைக் கொண்டிருக்கலாம், ஆனால் தனித்துவமான எழுத்துக்களாக குறியிடுவது கடினம். பல முறைகள் பயன்படுத்தப்பட்டுள்ளன, அவற்றில் ஒன்று இடைவெளி குறியீடு, மற்றும் இடைவெளி குறியீட்டில் மாறுபாடுகள் உள்ளன. இடைவெளி குறியீட்டின் அசல் வடிவத்தில்ஃ ஒரு எழுத்துக்கான குழு வழிமுறைகள் முதலில் அளவைப் பொறுத்து வரிசைப்படுத்தப்படுகின்றன. தொகுக்கப்பட்ட குழுவிற்குள் நிலையான விலகல் கணக்கிடப்படுகிறது. மேலும் அருகிலுள்ள வழிமுறைகளுக்கு இடையிலான வேறுபாடுகள் இந்த நிலையான விலகலுடன் ஒப்பிடப்படுகின்றன. எந்தவொரு ஜோடி அருகிலுள்ள வழிமுறைகளும் வேறுபட்டதாகக் கருதப்படுகின்றன மற்றும் வெவ்வேறு முழு எண் மதிப்பெண்கள் கொடுக்கப்படுகின்றன. வழிமுறைகள் குழுவிற்குள் நிலையான விலகலை விட பெரிய "இடைவெளியால்" பிரிக்கப்பட்டால். சில முறை தன்னிச்சையான மாறிலி. பகுப்பாய்வில் அதிக வரிவிதிப்புகள் சேர்க்கப்பட்டால், வரிவிதிப்புகளுக்கு இடையிலான இடைவெளிகள் மிகவும் சிறியதாகி அனைத்து தகவல்களும் இழக்கப்படலாம். அனைத்து வரிவிதிப்புகளையும் கொண்ட ஒரு தொகுப்பைக் கருத்தில் கொள்வதை விட தனிப்பட்ட ஜோடி வரிவிதிப்புகளை ஒப்பிடுவதன் மூலம் பொதுவான இடைவெளி குறியீடு அந்த சிக்கலைச் சுற்றி வேலை செய்கிறது. காணாமல் போன தரவு பொதுவாக, ஒரு மரத்தை உருவாக்கும் போது கிடைக்கும் அதிக தரவு, இதன் விளைவாக வரும் மரம் மிகவும் துல்லியமாகவும் நம்பகமானதாகவும் இருக்கும். காணாமல் போன தரவு குறைவான தரவைக் கொண்டிருப்பதை விட தீங்கு விளைவிப்பதாக இருக்காது, இருப்பினும் காணாமல் போன தரவுகளில் பெரும்பாலானவை குறைந்த எண்ணிக்கையிலான வரிவிதிப்புகளில் இருக்கும்போது தாக்கம் அதிகமாக இருக்கும். காணாமல் போன தரவை ஒரு சிறிய எண்ணிக்கையிலான எழுத்துக்களில் செறிவூட்டுவது மிகவும் வலுவான மரத்தை உருவாக்குகிறது. புதைபடிவங்களின் பங்கு ஏனெனில் பல எழுத்துக்கள் கருப்பொருள், அல்லது மென்மையான திசு அல்லது மூலக்கூறு எழுத்துக்களை உள்ளடக்கியது, அவை (சிறந்த முறையில்) எப்போதுமே புதைபடிவமாக்கப்படுவதில்லை, மேலும் புதைபடிவங்களின் விளக்கம் உயிருள்ள வகைப்பாட்டை விட மிகவும் தெளிவற்றதாக இருப்பதால், அழிந்துபோன வகைப்பாடா கிட்டத்தட்ட உயிருள்ளவற்றை விட காணாமல் போன தரவுகளின் அதிக விகிதங்களைக் கொண்டுள்ளது. இருப்பினும், இந்த வரம்புகள் இருந்தபோதிலும், புதைபடிவங்களை சேர்ப்பது விலைமதிப்பற்றது, ஏனெனில் அவை மரங்களின் அரிதான பகுதிகளில் தகவல்களை வழங்க முடியும், நீண்ட கிளைகளை உடைத்து, இடைநிலை தன்மை நிலைகளை கட்டுப்படுத்தலாம்; எனவே, புதைபடிவ வகைப்பாடா நவீன வகைப்பாட்டைப் போலவே மரத் தீர்மானத்திற்கும் பங்களிக்கிறது. புதைபடிவங்கள் வம்சாவளிகளின் வயதைக் கட்டுப்படுத்தலாம், இதனால் ஒரு மரம் அடுக்குக் கல்வியுடன் எவ்வளவு சீராக உள்ளது என்பதை நிரூபிக்க முடியும்; அடுக்குக் கிளைடிஸ்டிக்ஸ் பைலோஜெனெடிக் பகுப்பாய்வுகளுக்கான தரவு மேட்ரிக்ஸில் வயது தகவல்களை இணைக்கிறது. பைலோஜெனெடிக்ஸ் மென்பொருளின் பட்டியலையும் பார்க்கவும் பேய்சியன் நெட்வொர்க் பயோ இன்ஃபர்மேட்டிக்ஸ் கிளாடிஸ்டிக்ஸ் கம்ப்யூடேஷனல் பயாலஜி டிஸ்க்-கவரிங் முறை பரிணாம இயக்கவியல் மைக்ரோபியல் பைலோஜெனெடிக்ஸ் PHYLIP பைலோஜெனெடிக் ஒப்பீட்டு முறைகள் பைலோஜெனெடிக் மரம் பைலோஜெனெடிக்ஸ் மக்கள்தொகை மரபியல் அளவு ஒப்பீட்டு மொழியியல் புள்ளியியல் வகைப்பாடு சிஸ்டமேட்டிக்ஸ் வகைப்பாடு (உயிரியல்) குறிப்புகள் மேலும் வாசிப்பு வெளிப்புற இணைப்புகள் பைலோஜெனெடிக்ஸ்