Computational phylogenetics
کمپیوٹیشنل فائیلوجینیٹکس، فائیلوجینی انفریشن، یا فائیلوجینیٹک انفریشن کمپیوٹیشنل اور آپٹیمائزیشن الگورتھم، ہیورسٹکس، اور فائیلوجینیٹک تجزیہ میں شامل نقطہ نظر پر مرکوز ہے۔ مقصد ایک فائیلوجنیٹک درخت تلاش کرنا ہے جو جینز، پرجاتیوں، یا ٹیکسوں کے ایک سیٹ کے درمیان زیادہ سے زیادہ ارتقائی نسب کی نمائندگی کرتا ہے۔ زیادہ سے زیادہ امکان، پارسیمونی، بایسیئن، اور کم سے کم ارتقاء عام بہترین معیار ہیں جو اس بات کا اندازہ کرنے کے لیے استعمال ہوتے ہیں کہ فائیلوجنیٹک ٹری ٹوپولوجی ترتیب کے اعداد و شمار کو کتنی اچھی طرح بیان کرتی ہے۔ نیئرسٹ نیبر انٹرچینج (این این آئی)، سبٹری پرن اینڈ ری گرافٹ (ایس پی آر)، اور ٹری بائیسیکشن اینڈ ری کنیکشن (ٹی بی آر)، جنہیں ٹری ریارنگمنٹ کے نام سے جانا جاتا ہے، بہترین یا بہترین فائیلوجنیٹک ٹری کی تلاش کے لیے تعیناتی الگورتھم ہیں۔ بہترین فائیلوجنیٹک درخت کی تلاش کی جگہ اور زمین کی تزئین کو فائیلوجنی سرچ اسپیس کے نام سے جانا جاتا ہے۔ زیادہ سے زیادہ امکان (امکان بھی) اصلاح کا معیار درخت کی ٹوپولوجی کو اس کی شاخ کی لمبائی کے ساتھ تلاش کرنے کا عمل ہے جو ترتیب کے اعداد و شمار کا مشاہدہ کرنے کا سب سے زیادہ امکان فراہم کرتا ہے، جبکہ پارسمونی اصلاح کا معیار ترتیب کے اعداد و شمار کی وضاحت کے لیے فائیلوجنیٹک درخت کے لیے درکار ریاستی ارتقائی تبدیلیوں کی سب سے کم تعداد ہے۔ روایتی فائیلوجینیٹکس نمائندہ حیاتیات کی فینوٹائپک خصوصیات کی پیمائش اور مقدار کے ذریعے حاصل کردہ مورفولوجیکل ڈیٹا پر انحصار کرتا ہے، جبکہ مالیکیولر فائیلوجینیٹکس کا حالیہ شعبہ درجہ بندی کی بنیاد کے طور پر نیوکلیوٹائڈ سیکوینس کو انکوڈنگ جینز یا امینو ایسڈ سیکوینس کو انکوڈنگ پروٹینز کا استعمال کرتا ہے۔ سالماتی فائیلوجینیٹکس کی بہت سی شکلیں فائیلوجینیٹک درختوں کی تعمیر اور اصلاح میں ترتیب کی صف بندی سے قریب سے متعلق ہیں اور اس کا وسیع استعمال کرتی ہیں، جو مختلف انواع کے جینوموں میں نمائندگی کرنے والے ہم جنس پرست جینوں کے درمیان ارتقائی تعلقات کی درجہ بندی کے لیے استعمال ہوتی ہیں۔ کمپیوٹیشنل طریقوں سے بنائے گئے فائیلوجنیٹک درختوں کے ارتقائی درخت کو مکمل طور پر دوبارہ پیدا کرنے کا امکان نہیں ہے جو تجزیہ کی جانے والی انواع کے درمیان تاریخی تعلقات کی نمائندگی کرتا ہے۔ تاریخی پرجاتیوں کا درخت ان پرجاتیوں کے مشترکہ انفرادی ہم جنس پرست جین کے تاریخی درخت سے بھی مختلف ہو سکتا ہے۔ فائیلوجنیٹک درختوں اور نیٹ ورکس کی اقسام کمپیوٹیشنل فائیلوجنیٹکس سے پیدا ہونے والے فائیلوجنیٹک درخت ان پٹ ڈیٹا اور استعمال شدہ الگورتھم کے لحاظ سے جڑے ہوئے یا غیر جڑے ہو سکتے ہیں۔ جڑا ہوا درخت ایک ہدایت شدہ گراف ہے جو واضح طور پر ایک حالیہ مشترکہ آباؤ اجداد (ایم آر سی اے) کی شناخت کرتا ہے، عام طور پر ایک ایسی ترتیب جس کی نمائندگی ان پٹ میں نہیں کی جاتی ہے۔ جینیاتی فاصلے کے اقدامات کو پتی کے نوڈس کے طور پر ان پٹ ترتیب کے ساتھ ایک درخت کو پلاٹ کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے اور ان کے جڑ سے فاصلے قیاس شدہ ایم آر سی اے سے ان کے جینیاتی فاصلے کے متناسب ہوتے ہیں۔ جڑ کی شناخت کے لیے عام طور پر کم از کم ایک "آؤٹ گروپ" کے ان پٹ ڈیٹا میں شامل کرنے کی ضرورت ہوتی ہے جو صرف دلچسپی کے سلسلے سے دور سے متعلق ہے۔ اس کے برعکس، غیر جڑ والے درخت اپنے نزول کے بارے میں مفروضے بنائے بغیر ان پٹ ترتیبات کے درمیان فاصلے اور تعلقات کو پلاٹ کرتے ہیں۔ ایک غیر جڑا ہوا درخت ہمیشہ جڑوں والے درخت سے پیدا کیا جا سکتا ہے، لیکن عام طور پر کسی غیر جڑوں والے درخت پر جڑ کو انحراف کی شرحوں کے بارے میں اضافی اعداد و شمار کے بغیر نہیں رکھا جا سکتا، جیسے کہ سالماتی گھڑی کے مفروضے کا مفروضہ۔ ان پٹ ترتیبات کے دیئے گئے گروپ کے لیے تمام ممکنہ فائیلوجنیٹک درختوں کے سیٹ کو ایک غیر واضح طور پر بیان کردہ کثیر جہتی "ٹری اسپیس" کے طور پر تصور کیا جا سکتا ہے جس کے ذریعے تلاش کے راستوں کو اصلاح کے الگورتھم کے ذریعے تلاش کیا جا سکتا ہے۔ اگرچہ ان پٹ ترتیبات کی غیر معمولی تعداد کے لیے درختوں کی کل تعداد کی گنتی ٹری ٹوپولوجی کی تعریف میں تغیرات کی وجہ سے پیچیدہ ہو سکتی ہے، لیکن یہ ہمیشہ سچ ہے کہ ان پٹ کی دی گئی تعداد اور پیرامیٹرز کے انتخاب کے لیے غیر جڑ والے درختوں سے زیادہ جڑیں موجود ہیں۔ جڑوں والے اور غیر جڑوں والے فائیلوجنیٹک درختوں کو جڑوں والے یا غیر جڑوں والے فائیلوجنیٹک نیٹ ورکس میں مزید عام کیا جا سکتا ہے، جو ارتقائی مظاہر جیسے ہائبرڈائزیشن یا افقی جین کی منتقلی کے ماڈلنگ کی اجازت دیتے ہیں۔ مورفولوجیکل فائیلوجینیٹکس میں بنیادی مسئلہ ایک میٹرکس کی اسمبلی ہے جو ہر ٹیکس سے نقشہ سازی کی نمائندگی کرتا ہے جس کا موازنہ درجہ بندی کے طور پر استعمال ہونے والی ہر فینوٹائپک خصوصیات کے لیے نمائندہ پیمائش سے کیا جاتا ہے۔ اس میٹرکس کی تعمیر کے لیے استعمال ہونے والے فینوٹائپک ڈیٹا کی اقسام کا انحصار ٹیکسا کے موازنہ پر ہوتا ہے۔ انفرادی انواع کے لیے، ان میں جسم کے اوسط سائز، لمبائی یا مخصوص ہڈیوں کے سائز یا دیگر جسمانی خصوصیات، یا یہاں تک کہ طرز عمل کی پیمائش بھی شامل ہو سکتی ہے۔ یقینا، چونکہ ہر ممکنہ فینوٹائپک خصوصیت کو تجزیہ کے لیے ناپا اور انکوڈ نہیں کیا جا سکتا، اس لیے جن خصوصیات کی پیمائش کی جائے ان کا انتخاب طریقہ کار میں ایک بڑی موروثی رکاوٹ ہے۔ میٹرکس کی بنیاد کے طور پر کن خصلتوں کو استعمال کرنا ہے اس کا فیصلہ لازمی طور پر ایک مفروضے کی نمائندگی کرتا ہے کہ کسی نوع یا اعلی ٹیکسون کی کون سی خصلتیں ارتقاء سے متعلق ہیں۔ مورفولوجیکل مطالعات کو فینوٹائپز کے متغیر ارتقاء کی مثالوں سے الجھایا جا سکتا ہے۔ مفید کلاسوں کی تعمیر میں ایک بڑا چیلنج فینوٹائپ کی تغیرات کی تقسیم میں انٹر ٹیکسون اوورلیپ کا زیادہ امکان ہے۔ مورفولوجیکل تجزیہ میں معدوم ٹیکسا کو شامل کرنا اکثر جیواشم ریکارڈ کی عدم موجودگی یا نامکمل ہونے کی وجہ سے مشکل ہوتا ہے، لیکن پیدا ہونے والے درختوں پر اس کا نمایاں اثر دکھایا گیا ہے۔ ایک مطالعہ میں صرف بندروں کی معدوم ہونے والی انواع کو شامل کرنے سے ایک مورفولوجیکل طور پر ماخوذ درخت پیدا ہوا جو سالماتی اعداد و شمار سے پیدا ہونے والے درخت سے مطابقت رکھتا تھا۔ کچھ فینوٹائپک درجہ بندی، خاص طور پر وہ جو ٹیکسا کے بہت متنوع گروہوں کا تجزیہ کرتے وقت استعمال ہوتی ہیں، مجرد اور غیر واضح ہوتی ہیں۔ مثال کے طور پر، حیاتیات کو دم رکھنے یا اس کی کمی کے طور پر درجہ بندی کرنا، زیادہ تر معاملات میں سیدھا ہے، جیسا کہ آنکھوں یا ریڑھ کی ہڈی جیسی خصوصیات کو شمار کرنا ہے۔ تاہم، مسلسل مختلف فینوٹائپک پیمائشوں کی سب سے مناسب نمائندگی ایک عام حل کے بغیر ایک متنازعہ مسئلہ ہے۔ ایک عام طریقہ صرف دلچسپی کی پیمائش کو دو یا زیادہ کلاسوں میں ترتیب دینا ہے، جس سے مسلسل مشاہدہ شدہ تغیر کو غیر متزلزل درجہ بندی کے طور پر پیش کیا جاتا ہے (مثال کے طور پر، دی گئی کٹ آف سے لمبی ہیومرس ہڈیوں والی تمام مثالوں کو ایک ریاست کے اراکین کے طور پر اسکور کیا جاتا ہے، اور وہ تمام ممبران جن کی ہیومرس ہڈیاں کٹ آف سے چھوٹی ہوتی ہیں انہیں دوسری حالت کے اراکین کے طور پر اسکور کیا جاتا ہے)۔ اس کے نتیجے میں آسانی سے ہیرا پھیری شدہ ڈیٹا سیٹ ہوتا ہے لیکن کلاس کی تعریفوں کی بنیاد کی ناقص رپورٹنگ اور پیمائش کی مسلسل وزن کی تقسیم کا استعمال کرنے والے طریقوں کے مقابلے میں معلومات کی قربانی پر تنقید کی گئی ہے۔ چونکہ مورفولوجیکل ڈیٹا اکٹھا کرنا انتہائی محنت طلب ہے، چاہے وہ ادب کے ذرائع سے ہو یا فیلڈ مشاہدات سے، پہلے مرتب کردہ ڈیٹا میٹرکس کا دوبارہ استعمال غیر معمولی نہیں ہے، حالانکہ اس سے اصل میٹرکس میں خامیاں متعدد مشتق تجزیوں میں پھیل سکتی ہیں۔ سالماتی تجزیہ سالماتی تجزیے میں کردار کوڈنگ کا مسئلہ بہت مختلف ہے، کیونکہ حیاتیاتی ترتیب کے اعداد و شمار میں حروف فوری اور غیر واضح طور پر بیان کیے جاتے ہیں-ڈی این اے یا آر این اے ترتیب میں الگ الگ نیوکلیوٹائڈز اور پروٹین ترتیب میں الگ الگ امینو ایسڈ۔ تاہم، متعدد ترتیب کی صف بندی کی موروثی مشکلات کی وجہ سے ہومیولوجی کی وضاحت کرنا مشکل ہو سکتا ہے۔ کسی دیئے گئے گیپڈ ایم ایس اے کے لیے، کئی جڑوں والے فائیلوجنیٹک درخت بنائے جا سکتے ہیں جو ان کی تشریحات میں مختلف ہوتے ہیں جن میں تبدیلیاں "میوٹیشن" بمقابلہ آبائی حروف ہیں، اور کون سے واقعات اندراج میوٹیشن یا حذف کرنے والے میوٹیشن ہیں۔ مثال کے طور پر، خلا کے علاقے کے ساتھ صرف جوڑی کے لحاظ سے صف بندی کو دیکھتے ہوئے، اس بات کا تعین کرنا ناممکن ہے کہ آیا ایک ترتیب میں اندراج اتپریورتن ہوتا ہے یا دوسرا حذف ہوتا ہے۔ ایم ایس اے میں غیر منسلک اور غیر اوور لیپنگ خلا کے ساتھ مسئلہ بڑھ جاتا ہے۔ عملی طور پر، ٹری کے حساب میں شور کے اعداد و شمار کو مربوط کرنے سے بچنے کے لیے فائیلوجنیٹک ٹری کی تعمیر میں حساب شدہ صف بندی کے بڑے علاقوں کو چھوٹ دی جا سکتی ہے۔ فاصلہ میٹرکس کے طریقے فائیلوجنیٹک تجزیہ کے فاصلہ میٹرکس کے طریقے واضح طور پر درجہ بندی کی جانے والی ترتیبات کے درمیان "جینیاتی فاصلے" کی پیمائش پر انحصار کرتے ہیں، اور اس لیے انہیں ان پٹ کے طور پر ایم ایس اے کی ضرورت ہوتی ہے۔ فاصلے کو اکثر صف بندی کی پوزیشنوں پر مماثلت کے حصے کے طور پر بیان کیا جاتا ہے، جس میں خلا کو یا تو نظر انداز کیا جاتا ہے یا مماثلت کے طور پر شمار کیا جاتا ہے۔ فاصلاتی طریقے ترتیب استفسار سیٹ سے ایک آل ٹو آل میٹرکس بنانے کی کوشش کرتے ہیں جو ہر ترتیب کے جوڑے کے درمیان فاصلے کو بیان کرتا ہے۔ اس سے ایک فائیلوجنیٹک درخت بنایا جاتا ہے جو ایک ہی اندرونی نوڈ کے نیچے قریب سے متعلق ترتیبات رکھتا ہے اور جس کی شاخ کی لمبائی ترتیبات کے درمیان مشاہدہ کردہ فاصلے کو قریب سے دوبارہ پیش کرتی ہے۔ فاصلہ میٹرکس کے طریقے جڑے ہوئے یا غیر جڑے ہوئے درخت پیدا کر سکتے ہیں، جو ان کا حساب لگانے کے لیے استعمال ہونے والے الگورتھم پر منحصر ہے۔ وہ اکثر متعدد ترتیب صف بندی کی ترقی پسند اور تکراری اقسام کی بنیاد کے طور پر استعمال ہوتے ہیں۔ فاصلاتی میٹرکس طریقوں کا بنیادی نقصان مقامی اعلی تغیر والے علاقوں کے بارے میں معلومات کو مؤثر طریقے سے استعمال کرنے میں ان کی ناکامی ہے جو متعدد ذیلی درختوں میں ظاہر ہوتے ہیں۔ یو پی جی ایم اے اور ڈبلیو پی جی ایم اے یو پی جی ایم اے (ان ویٹڈ پیئر گروپ میتھڈ ود ارتھمیٹک مین) اور ڈبلیو پی جی ایم اے (ویٹڈ پیئر گروپ میتھڈ ود ارتھمیٹک مین) طریقے جڑے ہوئے درخت پیدا کرتے ہیں اور مستقل شرح کے مفروضے کی ضرورت ہوتی ہے-یعنی، یہ ایک الٹرا میٹرک درخت فرض کرتا ہے جس میں جڑ سے ہر شاخ کے سرے تک کا فاصلہ برابر ہوتا ہے۔ پڑوسی سے جڑنے والے پڑوسی سے جڑنے کے طریقے کلسٹرنگ میٹرک کے طور پر جینیاتی فاصلے کا استعمال کرتے ہوئے تجزیہ کی ترتیب کے لیے عمومی کلسٹر تجزیہ کی تکنیکوں کا اطلاق کرتے ہیں۔ سادہ پڑوسی سے جڑنے کا طریقہ غیر جڑے ہوئے درخت پیدا کرتا ہے، لیکن یہ نسبوں میں ارتقاء کی مستقل شرح (یعنی ایک سالماتی گھڑی) کو نہیں مانتا ہے۔ فچ-مارگولیاش طریقہ فچ-مارگولیاش طریقہ جینیاتی فاصلے کی بنیاد پر کلسٹرنگ کے لیے وزن والے کم سے کم مربعوں کا طریقہ استعمال کرتا ہے۔ قریب سے متعلق ترتیبات کو درخت کی تعمیر کے عمل میں زیادہ وزن دیا جاتا ہے تاکہ دور سے متعلق ترتیبات کے درمیان فاصلے کی پیمائش میں بڑھتی ہوئی غلطی کو درست کیا جا سکے۔ الگورتھم میں ان پٹ کے طور پر استعمال ہونے والے فاصلے کو معمول پر لانا ضروری ہے تاکہ قریب سے متعلق اور دور سے متعلق گروہوں کے درمیان کمپیوٹنگ تعلقات میں بڑے نمونوں کو روکا جا سکے۔ اس طریقہ کار کے ذریعے شمار کیے گئے فاصلے لکیری ہونے چاہئیں۔ فاصلے کے لیے لکیریٹی کے معیار کے لیے ضروری ہے کہ دو انفرادی شاخوں کے لیے شاخ کی لمبائی کی متوقع اقدار دو شاخوں کے فاصلے کے مجموعے کی متوقع قیمت کے برابر ہوں-ایک ایسی خاصیت جو حیاتیاتی ترتیبات پر تب ہی لاگو ہوتی ہے جب انہیں انفرادی مقامات پر بیک میوٹیشن کے امکان کے لیے درست کیا گیا ہو۔ یہ اصلاح ایک متبادل میٹرکس کے استعمال کے ذریعے کی جاتی ہے جیسے کہ ڈی این اے ارتقاء کے جوکس-کینٹر ماڈل سے ماخوذ ہے۔ فاصلہ کی اصلاح عملی طور پر تب ہی ضروری ہے جب ارتقاء کی شرح شاخوں کے درمیان مختلف ہو۔ الگورتھم کی ایک اور ترمیم مددگار ثابت ہو سکتی ہے، خاص طور پر مرتکز فاصلے کی صورت میں (براہ کرم پیمائش کے رجحان کے ارتکاز اور جہت کی لعنت کا حوالہ دیں): اس ترمیم، جس میں بیان کیا گیا ہے، الگورتھم کی کارکردگی اور اس کی مضبوطی کو بہتر بنانے کے لیے دکھایا گیا ہے۔ ان فاصلوں پر لاگو ہونے والا کم سے کم مربع معیار پڑوسیوں کو جوڑنے کے طریقوں سے زیادہ درست لیکن کم موثر ہے۔ ایک اضافی بہتری جو ڈیٹا سیٹ میں بہت سے قریب سے متعلق ترتیبات سے پیدا ہونے والے فاصلے کے درمیان ارتباط کو درست کرتی ہے، بڑھتی ہوئی کمپیوٹیشنل لاگت پر بھی لاگو کی جا سکتی ہے۔ کسی بھی اصلاحی عنصر کے ساتھ کم سے کم مربع والے درخت کو تلاش کرنا این پی مکمل ہے، لہذا ٹری اسپیس کے ذریعے تلاش پر ہیورسٹک سرچ کے طریقے جیسے کہ زیادہ سے زیادہ پارسیمنی تجزیہ میں استعمال کیے جاتے ہیں۔ بیرونی گروہوں کا استعمال ترتیبات یا گروہوں کے درمیان تعلقات کے بارے میں آزاد معلومات کو درخت کی تلاش کی جگہ اور جڑ سے جڑے ہوئے درختوں کو کم کرنے میں مدد کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ فاصلہ میٹرکس طریقوں کے معیاری استعمال میں کم از کم ایک آؤٹ گروپ ترتیب کو شامل کرنا شامل ہے جو استفسار سیٹ میں دلچسپی کے سلسلے سے صرف دور سے متعلق ہے۔ اس استعمال کو تجرباتی کنٹرول کی ایک قسم کے طور پر دیکھا جا سکتا ہے۔ اگر آؤٹ گروپ کو مناسب طریقے سے منتخب کیا گیا ہے، تو اس کا جینیاتی فاصلہ بہت زیادہ ہوگا اور اس طرح شاخ کی لمبائی کسی بھی دوسری ترتیب سے زیادہ ہوگی، اور یہ جڑ والے درخت کی جڑ کے قریب نظر آئے گا۔ ایک مناسب آؤٹ گروپ کا انتخاب کرنے کے لیے ایک ایسی ترتیب کے انتخاب کی ضرورت ہوتی ہے جو دلچسپی کے سلسلے سے اعتدال سے متعلق ہو۔ بہت قریب کا رشتہ آؤٹ گروپ کے مقصد کو شکست دیتا ہے اور بہت دور تجزیہ میں شور مچاتا ہے۔ ایسے حالات سے بچنے کے لیے بھی خیال رکھنا چاہیے جن میں جن انواع سے ترتیبات لیے گئے تھے وہ دور سے متعلق ہیں، لیکن ترتیبات کے ذریعے انکوڈ شدہ جین تمام نسلوں میں انتہائی محفوظ ہے۔ افقی جین کی منتقلی، خاص طور پر بصورت دیگر مختلف بیکٹیریا کے درمیان، آؤٹ گروپ کے استعمال کو بھی الجھاسکتی ہے۔ زیادہ سے زیادہ پارسیمنی زیادہ سے زیادہ پارسیمنی (ایم پی) ممکنہ فائیلوجنیٹک درخت کی شناخت کرنے کا ایک طریقہ ہے جس میں مشاہدہ شدہ ترتیب کے اعداد و شمار کی وضاحت کے لیے ارتقائی واقعات کی سب سے چھوٹی کل تعداد کی ضرورت ہوتی ہے۔ درختوں کو اسکور کرنے کے کچھ طریقوں میں مخصوص قسم کے ارتقائی واقعات سے وابستہ "لاگت" بھی شامل ہے اور سب سے کم کل لاگت کے ساتھ درخت کا پتہ لگانے کی کوشش بھی شامل ہے۔ یہ ان صورتوں میں ایک مفید نقطہ نظر ہے جہاں ہر ممکنہ قسم کے واقعات کا یکساں امکان نہیں ہے-مثال کے طور پر، جب مخصوص نیوکلیوٹائڈز یا امینو ایسڈ کو دوسروں کے مقابلے میں زیادہ متغیر ہونے کے لیے جانا جاتا ہے۔ سب سے زیادہ غیر متزلزل درخت کی شناخت کرنے کا سب سے سادہ طریقہ سادہ گنتی ہے-ہر ممکنہ درخت پر یکے بعد دیگرے غور کرنا اور سب سے چھوٹے نمبر والے درخت کی تلاش کرنا۔ تاہم، یہ صرف نسبتا کم تعداد میں ترتیبات یا انواع کے لیے ممکن ہے کیونکہ سب سے زیادہ غیر متزلزل درخت کی شناخت کرنے کا مسئلہ این پی-ہارڈ کے طور پر جانا جاتا ہے ؛ اس کے نتیجے میں ایک انتہائی غیر متزلزل درخت کا پتہ لگانے کے لیے، اگر سیٹ میں بہترین نہیں تو، اصلاح کے لیے متعدد تحقیقی تلاش کے طریقے تیار کیے گئے ہیں۔ اس طرح کے زیادہ تر طریقوں میں درخت کی دوبارہ ترتیب کے معیار پر کام کرنے والا ایک تیز ترین نزول طرز کا کم سے کم طریقہ کار شامل ہوتا ہے۔ برانچ اینڈ باؤنڈ الگورتھم ایک عام طریقہ ہے جو 1980 کی دہائی کے اوائل میں فائیلوجنیٹکس پر پہلی بار لاگو ہونے والے این پی ہارڈ مسائل کے قریب بہترین حل کی تلاش کی کارکردگی کو بڑھانے کے لیے استعمال ہوتا ہے۔ شاخ اور باؤنڈ خاص طور پر فائیلوجنیٹک درخت کی تعمیر کے لیے موزوں ہے کیونکہ اس میں فطری طور پر کسی مسئلے کو درخت کے ڈھانچے میں تقسیم کرنے کی ضرورت ہوتی ہے کیونکہ یہ مسئلہ کی جگہ کو چھوٹے علاقوں میں تقسیم کرتا ہے۔ جیسا کہ اس کے نام سے ظاہر ہوتا ہے، اس کے لیے ان پٹ کے طور پر ایک برانچنگ رول (فائیلوجنیٹکس کے معاملے میں، اگلی نوع یا درخت میں ترتیب کا اضافہ) اور ایک باؤنڈ (ایک ایسا قاعدہ جو تلاش کی جگہ کے کچھ علاقوں کو غور سے خارج کرتا ہے، اس طرح یہ فرض کرتے ہوئے کہ زیادہ سے زیادہ حل اس خطے پر قبضہ نہیں کر سکتا) دونوں کی ضرورت ہوتی ہے۔ ایک اچھی باؤنڈ کی شناخت فائیلوجنیٹکس پر الگورتھم کے اطلاق کا سب سے مشکل پہلو ہے۔ باؤنڈ کی وضاحت کرنے کا ایک آسان طریقہ یہ ہے کہ فی درخت زیادہ سے زیادہ متوقع ارتقائی تبدیلیوں کی اجازت دی جائے۔ معیارات کا ایک مجموعہ جسے زرکخ کے قواعد کے نام سے جانا جاتا ہے، تمام امیدوار "انتہائی غیر معمولی" درختوں کی مشترکہ خصوصیات کی وضاحت کرکے تلاش کی جگہ کو سخت حد تک محدود کرتا ہے۔ دو سب سے زیادہ بنیادی اصولوں میں ایک کے علاوہ تمام بے کار ترتیب کے خاتمے کی ضرورت ہوتی ہے (ایسے معاملات کے لیے جہاں متعدد مشاہدات نے ایک جیسے اعداد و شمار تیار کیے ہیں) اور کردار کے مقامات کا خاتمہ جس پر کم از کم دو پرجاتیوں میں دو یا زیادہ ریاستیں نہیں ہوتی ہیں۔ مثالی حالات میں یہ اصول اور ان سے وابستہ الگورتھم مکمل طور پر ایک درخت کی وضاحت کریں گے۔ سنکوف-مورل-سیڈرگرین الگورتھم سنکوف-مورل-سیڈرگرین الگورتھم پہلے شائع شدہ طریقوں میں سے ایک تھا جس نے بیک وقت نیوکلیوٹائڈ کے سلسلے کے لیے ایم ایس اے اور فائیلوجنیٹک ٹری تیار کیا۔ یہ طریقہ ایک اسکورنگ فنکشن کے ساتھ مل کر زیادہ سے زیادہ پارسمونی حساب کا استعمال کرتا ہے جو خلا اور عدم مطابقت کو سزا دیتا ہے، اس طرح اس درخت کی حمایت کرتا ہے جو اس طرح کے واقعات کی کم سے کم تعداد کو متعارف کراتا ہے (ایک متبادل نظریہ یہ ہے کہ پسند کیے جانے والے درخت وہ ہیں جو ترتیب کی مماثلت کی مقدار کو زیادہ سے زیادہ کرتے ہیں جس کی تشریح ہومیولوجی کے طور پر کی جا سکتی ہے، ایک نقطہ نظر جو مختلف بہترین درختوں کا باعث بن سکتا ہے)۔ درخت کے اندرونی نوڈس پر لگائے گئے ترتیبات کو اسکور کیا جاتا ہے اور ہر ممکنہ درخت کے تمام نوڈس پر خلاصہ کیا جاتا ہے۔ سب سے کم اسکور کرنے والا ٹری کا مجموعہ اسکورنگ فنکشن کو دیکھتے ہوئے ایک بہترین ٹری اور ایک بہترین ایم ایس اے دونوں فراہم کرتا ہے۔ چونکہ یہ طریقہ انتہائی کمپیوٹیشنل طور پر گہرا ہے، ایک تخمینہ طریقہ جس میں اندرونی صف بندی کے لیے ابتدائی اندازوں کو ایک وقت میں ایک نوڈ میں بہتر کیا جاتا ہے۔ مکمل اور لگ بھگ دونوں ورژن عملی طور پر متحرک پروگرامنگ کے ذریعے شمار کیے جاتے ہیں۔ MALIGN اور POY مزید حالیہ فائیلوجنیٹک ٹری/ایم ایس اے طریقے اعلی اسکور کرنے والے درختوں کو الگ کرنے کے لیے ہیورسٹکس کا استعمال کرتے ہیں، لیکن ضروری نہیں کہ زیادہ سے زیادہ درخت ہوں۔ MALIGN طریقہ کلاڈوگرام اسکور کو زیادہ سے زیادہ کرکے ایک سے زیادہ صف بندی کا حساب لگانے کے لیے زیادہ سے زیادہ پارسیمنی تکنیک کا استعمال کرتا ہے، اور اس کا ساتھی POY ایک تکراری طریقہ استعمال کرتا ہے جو متعلقہ MSA میں بہتری کے ساتھ فائیلوجنیٹک ٹری کی اصلاح کو جوڑتا ہے۔ تاہم، ارتقائی مفروضوں کی تعمیر میں ان طریقوں کے استعمال کو کم سے کم ارتقائی واقعات کی عکاسی کرنے والے درختوں کی جان بوجھ کر تعمیر کی وجہ سے متعصبانہ قرار دیتے ہوئے تنقید کا نشانہ بنایا گیا ہے۔ اس کا، بدلے میں، اس نظریے سے مقابلہ کیا گیا ہے کہ اس طرح کے طریقوں کو درختوں کو تلاش کرنے کے لیے تحقیقی نقطہ نظر کے طور پر دیکھا جانا چاہیے جو ترتیب کی مماثلت کی مقدار کو زیادہ سے زیادہ کرتے ہیں جس کی تشریح ہومیولوجی کے طور پر کی جا سکتی ہے۔ زیادہ سے زیادہ امکان کا طریقہ ممکنہ تقسیم کا اندازہ لگانے کے لیے معیاری شماریاتی تکنیکوں کا استعمال کرتا ہے تاکہ مخصوص ممکنہ فائیلوجنیٹک درختوں کو امکانات تفویض کیے جا سکیں۔ اس طریقہ کار میں مخصوص تغیرات کے امکان کا اندازہ لگانے کے لیے ایک متبادل ماڈل کی ضرورت ہوتی ہے۔ تقریبا، ایک درخت جس میں مشاہدہ شدہ فائیلوجینی کی وضاحت کے لیے اندرونی نوڈس پر مزید تغیرات کی ضرورت ہوتی ہے اس کا اندازہ کم امکان کے طور پر کیا جائے گا۔ یہ وسیع پیمانے پر زیادہ سے زیادہ پارسیمنی طریقہ سے ملتا جلتا ہے، لیکن زیادہ سے زیادہ امکان دونوں نسلوں اور مقامات پر ارتقاء کی مختلف شرحوں کی اجازت دے کر اضافی شماریاتی لچک کی اجازت دیتا ہے۔ درحقیقت، اس طریقہ کار کے لیے ضروری ہے کہ مختلف مقامات پر اور مختلف نسلوں کے ساتھ ارتقاء کو شماریاتی طور پر آزاد ہونا چاہیے۔ اس طرح زیادہ سے زیادہ امکان دور سے متعلق ترتیبات کے تجزیے کے لیے موزوں ہے، لیکن خیال کیا جاتا ہے کہ اس کی این پی سختی کی وجہ سے اس کا حساب لگانا کمپیوٹیشنل طور پر مشکل ہے۔ "کٹائی" الگورتھم، جو متحرک پروگرامنگ کا ایک متغیر ہے، اکثر ذیلی درختوں کے امکانات کا مؤثر طریقے سے حساب لگا کر تلاش کی جگہ کو کم کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ یہ طریقہ ہر سائٹ کے امکانات کا حساب "لکیری" انداز میں لگاتا ہے، جو ایک نوڈ سے شروع ہوتا ہے جس کی صرف اولاد پتے (یعنی درخت کے نوک) ہوتے ہیں اور نیسٹڈ سیٹوں میں "نیچے" نوڈ کی طرف پیچھے کی طرف کام کرتے ہیں۔ تاہم، طریقہ کار سے پیدا ہونے والے درخت صرف اس صورت میں جڑے ہوتے ہیں جب متبادل ماڈل ناقابل واپسی ہو، جو عام طور پر حیاتیاتی نظاموں کے بارے میں درست نہیں ہے۔ زیادہ سے زیادہ آمدنی والے درخت کی تلاش میں شاخ کی لمبائی کو بہتر بنانے کا جزو بھی شامل ہے جسے الگورتھم کے لحاظ سے بہتر بنانا مشکل ہے۔ عام عالمی اصلاح کے اوزار جیسے نیوٹن-رافسن طریقہ اکثر استعمال کیا جاتا ہے۔ کچھ ٹولز جو مختلف ایللیک فریکوئنسی ڈیٹا (وی اے ایف) سے فائیلوجنیٹک درختوں کا اندازہ لگانے کے لیے زیادہ سے زیادہ امکان کا استعمال کرتے ہیں ان میں اینس ٹری اور سی آئی ٹی یو پی شامل ہیں۔ بایسیائی تخمینہ بایسیائی تخمینہ کو فائیلوجنیٹک درختوں کو پیدا کرنے کے لیے اس انداز میں استعمال کیا جا سکتا ہے جو زیادہ سے زیادہ امکانات کے طریقوں سے قریب سے متعلق ہے۔ بایسیائی طریقے ممکنہ درختوں کی پیشگی امکانی تقسیم کو فرض کرتے ہیں، جو کہ اعداد و شمار سے پیدا ہونے والے تمام ممکنہ درختوں میں سے کسی ایک درخت کا امکان ہو سکتا ہے، یا اس مفروضے سے اخذ کردہ زیادہ نفیس تخمینہ ہو سکتا ہے کہ انحراف کے واقعات جیسے قیاس آرائی غیر معمولی عمل کے طور پر ہوتے ہیں۔ پیشگی تقسیم کا انتخاب بایسیئن-انفریشن فائیلوجنیٹکس طریقوں کے صارفین کے درمیان تنازعہ کا ایک نقطہ ہے۔ بایسیائی طریقوں کے نفاذ میں عام طور پر مارکوف چین مونٹی کارلو سیمپلنگ الگورتھم کا استعمال ہوتا ہے، حالانکہ حرکت سیٹ کا انتخاب مختلف ہوتا ہے۔ بایسیائی فائیلوجینیٹکس میں استعمال ہونے والے انتخاب میں ہر مرحلے پر مجوزہ درخت کے پتی کے نوڈس کو سرکلر طور پر پرموٹ کرنا اور دو متعلقہ درختوں کے درمیان بے ترتیب اندرونی نوڈ کے نسل کے ذیلی درختوں کو تبدیل کرنا شامل ہے۔ فائیلوجینیٹکس میں بایسیائی طریقوں کا استعمال متنازعہ رہا ہے، جس کی بڑی وجہ حرکت سیٹ کے انتخاب کی نامکمل وضاحت، قبولیت کا معیار، اور شائع شدہ کام میں پہلے سے تقسیم ہے۔ بایسیائی طریقوں کو عام طور پر پارسمونی پر مبنی طریقوں سے بہتر سمجھا جاتا ہے۔ وہ زیادہ سے زیادہ امکانات کی تکنیکوں کے مقابلے میں لمبی شاخوں کی کشش کا زیادہ شکار ہو سکتے ہیں، حالانکہ وہ گمشدہ ڈیٹا کو بہتر طریقے سے ایڈجسٹ کرنے کے قابل ہیں۔ جب کہ امکانات کے طریقے اس درخت کو تلاش کرتے ہیں جو اعداد و شمار کے امکانات کو زیادہ سے زیادہ کرتا ہے، ایک بایسیائی نقطہ نظر ایک ایسے درخت کو بازیافت کرتا ہے جو پوسٹر ڈسٹری بیوشن پر ڈرائنگ کرکے سب سے زیادہ ممکنہ کلڈ کی نمائندگی کرتا ہے۔ تاہم، کلڈس کے بعد کے امکان کے تخمینے (ان کی 'حمایت' کی پیمائش) نشان سے کافی وسیع ہو سکتے ہیں، خاص طور پر کلڈس میں جن کا زیادہ امکان نہیں ہے۔ اس طرح، بعد کے امکانات کا اندازہ لگانے کے لیے دیگر طریقے آگے رکھے گئے ہیں۔ کچھ ٹولز جو مختلف ایللیک فریکوئنسی ڈیٹا (وی اے ایف) سے فائیلوجنیٹک درختوں کا اندازہ لگانے کے لیے بایسیئن انفریشن کا استعمال کرتے ہیں ان میں کینوپی، ای ایکس اے سی ٹی، اور فائیلو ڈبلیو جی ایس شامل ہیں۔ ماڈل کا انتخاب مالیکیولر فائیلوجینیٹکس کے طریقے ایک متعین متبادل ماڈل پر انحصار کرتے ہیں جو مطالعہ کیے جانے والے جین یا امینو ایسڈ کے سلسلے کے ساتھ مختلف مقامات پر اتپریورتن کی متعلقہ شرحوں کے بارے میں ایک مفروضے کو انکوڈ کرتا ہے۔ ان کے سب سے آسان، متبادل ماڈلز کا مقصد نیوکلیوٹائڈ کے سلسلے میں منتقلی اور منتقلی کی شرحوں میں فرق کو درست کرنا ہے۔ متبادل ماڈلز کا استعمال اس حقیقت کی وجہ سے ضروری ہے کہ دو ترتیبات کے درمیان جینیاتی فاصلہ صرف ایک مختصر وقت کے لیے لکیری طور پر بڑھتا ہے جب دونوں ترتیبات ایک دوسرے سے الگ ہو جاتے ہیں (متبادل طور پر، فاصلہ ہم آہنگی سے کچھ دیر پہلے لکیری ہوتا ہے)۔ انحراف کے بعد وقت کی مقدار جتنی زیادہ ہوگی، اتنا ہی امکان ہوتا ہے کہ ایک ہی نیوکلیوٹائڈ سائٹ پر دو تغیرات واقع ہوں۔ اس طرح سادہ جینیاتی فاصلے کے حساب سے ارتقاء کی تاریخ میں پیش آنے والے تغیرات کے واقعات کی تعداد کو کم شمار کیا جائے گا۔ اس کم گنتی کی حد انحراف کے بعد سے بڑھتے ہوئے وقت کے ساتھ بڑھتی ہے، جو لمبی شاخوں کی کشش کے رجحان کا باعث بن سکتی ہے، یا دو دور سے متعلق لیکن مربوط طور پر تیار ہونے والے ترتیبات کی غلط تفویض کا باعث بن سکتی ہے۔ زیادہ سے زیادہ پارسمونی طریقہ خاص طور پر اس مسئلے کے لیے حساس ہے کیونکہ اس کی واضح تلاش ایک درخت کی ہے جو کم سے کم مخصوص ارتقائی واقعات کی نمائندگی کرتا ہے۔ ماڈلز کی اقسام تمام متبادل ماڈلز ترتیب میں ظاہر ہونے والی حالت کی ہر ممکنہ تبدیلی کو وزن کا ایک مجموعہ تفویض کرتے ہیں۔ ماڈل کی سب سے عام اقسام مضمر طور پر بدلنے کے قابل ہوتی ہیں کیونکہ وہ وہی وزن تفویض کرتے ہیں، مثال کے طور پر، جی> سی نیوکلیوٹائڈ اتپریورتن جیسا کہ سی> جی اتپریورتن۔ سب سے آسان ممکنہ ماڈل، جوکس-کینٹر ماڈل، کسی دی گئی نیوکلیوٹائڈ بیس کے لیے حالت کی ہر ممکنہ تبدیلی کے لیے مساوی امکان تفویض کرتا ہے۔ کسی بھی دو الگ الگ نیوکلیوٹائڈز کے درمیان تبدیلی کی شرح مجموعی متبادل کی شرح کا ایک تہائی ہوگی۔ مزید جدید ماڈل ٹرانزیشن اور ٹرانسورژن کے درمیان فرق کرتے ہیں۔ سب سے عام ممکنہ ٹائم ریورسیبل ماڈل، جسے جی ٹی آر ماڈل کہا جاتا ہے، میں تغیر کی شرح کے چھ پیرامیٹرز ہوتے ہیں۔ اس سے بھی زیادہ عام ماڈل جسے عام 12-پیرامیٹر ماڈل کے نام سے جانا جاتا ہے، وقت کی تبدیلی کو توڑتا ہے، جینیاتی فاصلے کا حساب لگانے میں بہت زیادہ اضافی پیچیدگی کی قیمت پر جو متعدد نسلوں کے درمیان مطابقت رکھتا ہے۔ اس تھیم پر ایک ممکنہ تغیر شرحوں کو ایڈجسٹ کرتا ہے تاکہ مجموعی طور پر جی سی مواد-ڈی این اے ڈبل ہیلکس استحکام کا ایک اہم پیمانہ-وقت کے ساتھ بدلتا رہے۔ ماڈلز ان پٹ ترتیب میں پوزیشنوں کے ساتھ شرحوں میں تغیر کی بھی اجازت دے سکتے ہیں۔ اس طرح کی تغیرات کی سب سے واضح مثال پروٹین کوڈنگ جینوں میں نیوکلیوٹائڈز کے تین بیس کوڈنوں میں ترتیب سے ملتی ہے۔ اگر اوپن ریڈنگ فریم (او آر ایف) کا مقام معلوم ہو تو، کوڈن کے اندر دی گئی سائٹ کی پوزیشن کے لیے اتپریورتن کی شرحوں کو ایڈجسٹ کیا جا سکتا ہے، کیونکہ یہ معلوم ہے کہ ووبل بیس جوڑی جینیاتی کوڈ میں کوڈن کے معنی کو متاثر کیے بغیر کسی دیئے گئے کوڈن کے تیسرے نیوکلیوٹائڈ میں اتپریورتن کی زیادہ شرحوں کی اجازت دے سکتی ہے۔ ایک کم مفروضے پر مبنی مثال جو او آر ایف کی شناخت پر انحصار نہیں کرتی ہے، صرف ہر سائٹ کو پہلے سے طے شدہ تقسیم سے تصادفی طور پر تیار کردہ شرح تفویض کرتی ہے، اکثر گاما تقسیم یا لاگ نارمل تقسیم۔ آخر میں، شرح کے تغیرات کا ایک زیادہ قدامت پسند تخمینہ جسے کوویرین طریقہ کے نام سے جانا جاتا ہے، شرحوں میں آٹوکوریلیٹڈ تغیرات کی اجازت دیتا ہے، تاکہ کسی دی گئی سائٹ کی اتپریورتن کی شرح سائٹس اور نسبوں میں مربوط ہو۔ بہترین ماڈل کا انتخاب ایک مناسب ماڈل کا انتخاب اچھے فائیلوجنیٹک تجزیوں کی تیاری کے لیے اہم ہے، دونوں اس لیے کہ جب ان کے بنیادی مفروضوں کی خلاف ورزی کی جاتی ہے تو کم پیرامیٹرائزڈ یا حد سے زیادہ پابند ماڈل غیر متزلزل طرز عمل پیدا کر سکتے ہیں، اور اس لیے کہ حد سے زیادہ پیچیدہ یا حد سے زیادہ پیرامیٹرائزڈ ماڈل کمپیوٹیشنل طور پر مہنگے ہوتے ہیں اور پیرامیٹرز زیادہ فٹ ہو سکتے ہیں۔ ماڈل کے انتخاب کا سب سے عام طریقہ امکانات کا تناسب ٹیسٹ (ایل آر ٹی) ہے، جو امکانات کا تخمینہ بناتا ہے جس کی تشریح ماڈل اور ان پٹ ڈیٹا کے درمیان "فٹ کی اچھائی" کی پیمائش کے طور پر کی جا سکتی ہے۔ تاہم، ان نتائج کو استعمال کرنے میں احتیاط برتی جانی چاہیے، کیونکہ زیادہ پیرامیٹرز والے زیادہ پیچیدہ ماڈل میں ہمیشہ ایک ہی ماڈل کے آسان ورژن سے زیادہ امکان ہوتا ہے، جو زیادہ پیچیدہ ماڈلز کے بے وقوف انتخاب کا باعث بن سکتا ہے۔ اس وجہ سے ماڈل سلیکشن کمپیوٹر پروگرام سب سے آسان ماڈل کا انتخاب کریں گے جو زیادہ پیچیدہ متبادل ماڈل سے نمایاں طور پر بدتر نہیں ہے۔ ایل آر ٹی کا ایک اہم نقصان ماڈلز کے درمیان جوڑی کے لحاظ سے موازنہ کا ایک سلسلہ بنانے کی ضرورت ہے۔ یہ دکھایا گیا ہے کہ جس ترتیب میں ماڈلز کا موازنہ کیا جاتا ہے اس کا آخر میں منتخب ہونے والے پر بڑا اثر پڑتا ہے۔ ماڈل کے انتخاب کا ایک متبادل طریقہ آکیک انفارمیشن کرائٹیرین (اے آئی سی) ہے، جو باضابطہ طور پر حقیقی ماڈل اور ٹیسٹ کیے جانے والے ماڈل کے درمیان کل بیک-لیبلر انحراف کا تخمینہ ہے۔ اس کی تشریح حد سے زیادہ پیرامیٹرائزڈ ماڈلز کو سزا دینے کے لیے اصلاح کے عنصر کے ساتھ امکانات کے تخمینے کے طور پر کی جا سکتی ہے۔ اے آئی سی کا حساب ایک جوڑے کے بجائے انفرادی ماڈل پر لگایا جاتا ہے، لہذا یہ اس ترتیب سے آزاد ہے جس میں ماڈلز کا جائزہ لیا جاتا ہے۔ ایک متعلقہ متبادل، بایسیئن انفارمیشن کرائٹیرین (بی آئی سی)، کی اسی طرح کی بنیادی تشریح ہے لیکن پیچیدہ ماڈلز کو زیادہ سخت سزا دیتا ہے۔ فائیلوجینی کی تعمیر نو کے لیے سب سے موزوں ماڈل کا تعین متعدد ارتقائی مطالعات میں ایک بنیادی قدم ہے۔ تاہم، ماڈل کے انتخاب کے لیے مختلف معیارات اس بحث کا باعث بن رہے ہیں کہ کون سا معیار بہتر ہے۔ حال ہی میں یہ دکھایا گیا ہے کہ، جب ٹوپولوجیز اور آبائی ترتیب کی تعمیر نو مطلوبہ نتیجہ ہیں، تو ایک معیار کو دوسرے پر منتخب کرنا اہم نہیں ہے۔ اس کے بجائے، سب سے پیچیدہ نیوکلیوٹائڈ متبادل ماڈل، جی ٹی آر + آئی + جی کا استعمال کرتے ہوئے، ٹری ٹوپولوجی اور آبائی ترتیبات کے تخمینے کے لیے اسی طرح کے نتائج کا باعث بنتا ہے۔ فائیلوجنیٹک درختوں کی تعمیر پر ایک جامع مرحلہ وار پروٹوکول، جس میں ڈی این اے/امینو ایسڈ ملحقہ ترتیب اسمبلی، متعدد ترتیب کی صف بندی، ماڈل ٹیسٹ (بہترین فٹنگ متبادل ماڈلز کی جانچ) اور زیادہ سے زیادہ امکانات اور بایسیئن انفریشن کا استعمال کرتے ہوئے فائیلوجنی کی تعمیر نو شامل ہیں، پروٹوکول ایکسچینج میں دستیاب ہے۔ فائیلوجنیٹک درخت کا اندازہ کرنے کا ایک غیر روایتی طریقہ یہ ہے کہ اس کا موازنہ کلسٹرنگ کے نتیجے سے کیا جائے۔ کوئی بھی کثیر جہتی اسکیلنگ تکنیک کا استعمال کر سکتا ہے، جسے انٹرپولیٹو جوائننگ کہا جاتا ہے تاکہ جہت میں کمی کی جا سکے تاکہ تھری ڈی میں ترتیبات کے لیے کلسٹرنگ کے نتیجے کو دیکھا جا سکے، اور پھر کلسٹرنگ کے نتیجے پر فائیلوجنیٹک ٹری کا نقشہ بنایا جا سکے۔ ایک بہتر درخت عام طور پر کلسٹرنگ کے نتیجے کے ساتھ زیادہ ارتباط رکھتا ہے۔ ٹری سپورٹ کی تشخیص جیسا کہ تمام شماریاتی تجزیے کے ساتھ، کردار کے اعداد و شمار سے فائیلوجینیز کے تخمینے کے لیے اعتماد کی تشخیص کی ضرورت ہوتی ہے۔ فائیلوجنیٹک ٹری کے لیے سپورٹ کی مقدار کی جانچ کرنے کے لیے متعدد طریقے موجود ہیں، یا تو فائیلوجنی (نوڈل سپورٹ) میں ہر ذیلی درخت کے لیے سپورٹ کا اندازہ لگا کر یا یہ اندازہ لگا کر کہ آیا فائیلوجنی دوسرے ممکنہ درختوں سے نمایاں طور پر مختلف ہے (ٹری کے متبادل مفروضے کی جانچ)۔ نوڈل سپورٹ ٹری سپورٹ کا اندازہ لگانے کا سب سے عام طریقہ ٹری پر موجود ہر نوڈ کے لیے شماریاتی سپورٹ کا اندازہ لگانا ہے۔ عام طور پر، بہت کم سپورٹ والے نوڈ کو مزید تجزیے میں درست نہیں سمجھا جاتا ہے، اور بصری طور پر پولیٹومی میں ٹوٹ سکتا ہے تاکہ یہ ظاہر کیا جا سکے کہ کلاڈ کے اندر تعلقات حل نہیں ہوئے ہیں۔ اتفاق رائے کا درخت نوڈل سپورٹ کا اندازہ لگانے کے بہت سے طریقوں میں متعدد فائیلوجینیز پر غور کرنا شامل ہے۔ اتفاق رائے کا درخت ان نوڈس کا خلاصہ کرتا ہے جو درختوں کے ایک سیٹ کے درمیان مشترک ہوتے ہیں۔ ایک * سخت اتفاق رائے میں، * ہر درخت میں پائے جانے والے صرف نوڈس دکھائے جاتے ہیں، اور باقی غیر حل شدہ پولیٹومی میں گر جاتے ہیں۔ کم قدامت پسند طریقے، جیسے کہ * اکثریت-حکمرانی اتفاق رائے * درخت، ایسے نوڈس پر غور کرتے ہیں جو زیر غور درختوں کے دیئے گئے فیصد (جیسے کم از کم 50 ٪) کی حمایت کرتے ہیں۔ مثال کے طور پر، زیادہ سے زیادہ پارسمونی تجزیہ میں، ایک ہی پارسمونی اسکور کے ساتھ بہت سے درخت ہو سکتے ہیں۔ ایک سخت اتفاق رائے کا درخت یہ ظاہر کرے گا کہ کون سے نوڈس تمام مساوی طور پر غیر متزلزل درختوں میں پائے جاتے ہیں، اور کون سے نوڈس مختلف ہیں۔ اتفاق رائے کے درختوں کا استعمال بایسیئن تخمینہ کے ساتھ دوبارہ تعمیر شدہ فائیلوجینیز پر حمایت کا اندازہ کرنے کے لیے بھی کیا جاتا ہے (نیچے دیکھیں)۔ بوٹسٹریپنگ اور جیک نیفنگ اعداد و شمار میں، بوٹسٹریپ ڈیٹا کی تغیر پذیری کا اندازہ لگانے کا ایک طریقہ ہے جس میں اصل ڈیٹا کی فرضی نقل کا استعمال کرتے ہوئے نامعلوم تقسیم ہوتی ہے۔ مثال کے طور پر، 100 ڈیٹا پوائنٹس کا ایک سیٹ دیا گیا ہے، ایک سڈوریپلیکیٹ ایک ہی سائز (100 پوائنٹس) کا ڈیٹا سیٹ ہے جو تصادفی طور پر اصل ڈیٹا سے نمونے لیا جاتا ہے، جس کی جگہ لے لی جاتی ہے۔ یعنی، ہر اصل ڈیٹا پوائنٹ کی نمائندگی چھدم نقشہ میں ایک سے زیادہ بار کی جا سکتی ہے، یا بالکل نہیں۔ شماریاتی حمایت میں اس بات کی تشخیص شامل ہے کہ آیا اصل ڈیٹا میں فرضی نقلوں کے بڑے سیٹ سے ملتی جلتی خصوصیات ہیں یا نہیں۔ فائیلوجینیٹکس میں، بوٹ اسٹریپنگ کریکٹر میٹرکس کے کالموں کا استعمال کرتے ہوئے کی جاتی ہے۔ ہر سڈوریپلیکیٹ میں ایک ہی تعداد میں انواع (قطاریں) اور حروف (کالم) ہوتے ہیں جو تصادفی طور پر اصل میٹرکس سے نمونے لیے جاتے ہیں، متبادل کے ساتھ۔ ایک فائیلوجینی کو ہر سڈوریپلیکیٹ سے دوبارہ تعمیر کیا جاتا ہے، وہی طریقے جو اصل ڈیٹا سے فائیلوجینی کی تعمیر نو کے لیے استعمال ہوتے ہیں۔ فائیلوجینی پر ہر نوڈ کے لیے، نوڈل سپورٹ اس نوڈ پر مشتمل سیوڈوریپلیکیٹس کا فیصد ہے۔ بوٹسٹریپ ٹیسٹ کی شماریاتی سختی کا تجرباتی طور پر معلوم ارتقائی تاریخوں کے ساتھ وائرل آبادی کا استعمال کرتے ہوئے جائزہ لیا گیا ہے، جس سے پتہ چلتا ہے کہ 70 ٪ بوٹسٹریپ سپورٹ 95 ٪ امکان سے مطابقت رکھتا ہے کہ کلیڈ موجود ہے۔ تاہم، اس کا تجربہ مثالی حالات میں کیا گیا تھا (مثال کے طور پر۔ ارتقائی شرحوں میں کوئی تبدیلی نہیں، سمیٹرک فائیلوجینیز)۔ عملی طور پر، 70 ٪ سے اوپر کی اقدار کو عام طور پر سپورٹ کیا جاتا ہے اور اعتماد کا اندازہ کرنے کے لیے محقق یا قاری پر چھوڑ دیا جاتا ہے۔ 70 ٪ سے کم سپورٹ والے نوڈس کو عام طور پر غیر حل شدہ سمجھا جاتا ہے۔ فائیلوجینیٹکس میں جیک نیفنگ ایک ایسا ہی طریقہ کار ہے، سوائے میٹرکس کے کالموں کے نمونے بغیر کسی تبدیلی کے لیے لیے جاتے ہیں۔ سیوڈوریپلیکیٹ ڈیٹا کو تصادفی طور پر سب سیمپلنگ کے ذریعے تیار کیے جاتے ہیں-مثال کے طور پر، "10 فیصد جیک نائف" میں نوڈل سپورٹ کا اندازہ کرنے کے لیے کئی بار میٹرکس کے 10 فیصد بے ترتیب نمونے لینا شامل ہوتا ہے۔ بایسیئن تخمینہ کا استعمال کرتے ہوئے فائیلوجینیز کی بعد از وقت تعمیر نو ایک واحد "بہترین" درخت کے بجائے اعداد و شمار اور ارتقائی ماڈل کو دیکھتے ہوئے انتہائی ممکنہ درختوں کی پچھلی تقسیم پیدا کرتی ہے۔ پوسٹر ڈسٹری بیوشن میں درختوں میں عام طور پر بہت سے مختلف ٹوپولوجیز ہوتے ہیں۔ جب ان پٹ ڈیٹا متغیر ایللیک فریکوئنسی ڈیٹا (وی اے ایف) ہوتا ہے، تو EXACT ٹول پورے درخت کی جگہ کو مکمل طور پر تلاش کرکے، چھوٹے، حیاتیاتی طور پر متعلقہ درخت کے سائز کے لیے، درختوں کے امکانات کا حساب لگا سکتا ہے۔ زیادہ تر بایسیائی تخمینہ کے طریقے مارکوف-چین مونٹی کارلو تکرار کا استعمال کرتے ہیں، اور اس سلسلے کے ابتدائی مراحل کو فائیلوجینی کی قابل اعتماد تعمیر نو نہیں سمجھا جاتا ہے۔ زنجیر میں ابتدائی طور پر پیدا ہونے والے درختوں کو عام طور پر جلنے کے طور پر پھینک دیا جاتا ہے۔ بایسیائی فائیلوجنیٹک تجزیے میں نوڈل سپورٹ کا اندازہ لگانے کا سب سے عام طریقہ پوسٹر ڈسٹری بیوشن (پوسٹ برن-ان) میں درختوں کے فیصد کا حساب لگانا ہے جس میں نوڈ ہوتا ہے۔ بایسیئن تخمینہ میں نوڈ کے لیے شماریاتی حمایت سے اس امکان کی عکاسی ہونے کی توقع کی جاتی ہے کہ اعداد و شمار اور ارتقائی ماڈل کو دیکھتے ہوئے ایک کلاڈ واقعی موجود ہے۔ لہذا، نوڈ کو سپورٹڈ کے طور پر قبول کرنے کی حد عام طور پر بوٹ اسٹریپنگ سے زیادہ ہوتی ہے۔ قدم گنتی کے طریقے بریمر سپورٹ ایک کلیڈ سے متصادم ہونے کے لیے درکار اضافی مراحل کی تعداد کو شمار کرتا ہے۔ خامیاں ان اقدامات میں سے ہر ایک کی اپنی کمزوریاں ہیں۔ مثال کے طور پر، چھوٹے یا بڑے کلڈس درمیانی سائز کے کلڈس کے مقابلے میں بڑی سپورٹ ویلیوز کو اپنی طرف متوجہ کرتے ہیں، صرف ان میں ٹیکسوں کی تعداد کے نتیجے میں۔ بوٹسٹریپ سپورٹ کلاڈ کے حقیقی وجود کے بجائے ڈیٹا میں شور کے نتیجے میں نوڈ سپورٹ کے اعلی تخمینے فراہم کر سکتی ہے۔ حدود اور حل بالآخر، اس بات کی پیمائش کرنے کا کوئی طریقہ نہیں ہے کہ آیا کوئی مخصوص فائیلوجنیٹک مفروضہ درست ہے یا نہیں، جب تک کہ جانچ پڑتال کیے جانے والے ٹیکسوں کے درمیان حقیقی تعلقات پہلے ہی معلوم نہ ہوں (جو لیبارٹری کے حالات میں بیکٹیریا یا وائرس کے ساتھ ہو سکتے ہیں)۔ ایک تجرباتی فائیلوجنیٹسٹ جس بہترین نتیجہ کو حاصل کرنے کی امید کر سکتا ہے وہ شاخوں والا درخت ہے جس کی دستیاب شواہد سے اچھی طرح تائید ہوتی ہے۔ کئی ممکنہ نقصانات کی نشاندہی کی گئی ہے: ہوموپلاسی کچھ کرداروں کے دوسروں کے مقابلے میں یکجا ہونے کا امکان زیادہ ہوتا ہے ؛ منطقی طور پر، ایسے کرداروں کو درخت کی تعمیر نو میں کم وزن دیا جانا چاہیے۔ ارتقاء کے نمونے کی شکل میں وزن کا اندازہ سالماتی اعداد و شمار کے سیٹوں سے لگایا جا سکتا ہے، تاکہ ان کا تجزیہ کرنے کے لیے زیادہ سے زیادہ امکان یا بایسیائی طریقے استعمال کیے جا سکیں۔ سالماتی ترتیبات کے لیے، یہ مسئلہ اس وقت بڑھ جاتا ہے جب زیر مطالعہ ٹیکسا کافی حد تک الگ ہو جاتا ہے۔ وقت گزرنے کے ساتھ ساتھ دو ٹیکسوں کے انحراف میں اضافہ ہوتا ہے، اسی طرح ایک ہی جگہ پر متعدد متبادلات، یا بیک میوٹیشنز کا امکان بھی ہوتا ہے، ان سب کے نتیجے میں ہوموپلاسیز ہوتے ہیں۔ مورفولوجیکل ڈیٹا کے لیے، بدقسمتی سے، کنورجنس کا تعین کرنے کا واحد معروضی طریقہ درخت کی تعمیر ہے-جو کسی حد تک سرکلر طریقہ ہے۔ اس کے باوجود، ہم آہنگ حروف کا وزن واقعی بہتر معاون درختوں کا باعث بنتا ہے۔ مزید اصلاح ایک سمت میں وزن میں دوسری سمت میں ہونے والی تبدیلیوں سے زیادہ تبدیلیوں کے ذریعے لائی جا سکتی ہے۔ مثال کے طور پر، چھاتی کے پروں کی موجودگی تقریبا پیٹریگوٹ کیڑوں کے درمیان جگہ کی ضمانت دیتی ہے کیونکہ اگرچہ پروں کو اکثر ثانوی طور پر کھو دیا جاتا ہے، لیکن اس بات کا کوئی ثبوت نہیں ہے کہ وہ ایک سے زیادہ بار حاصل کیے گئے ہیں۔ افقی جین کی منتقلی عام طور پر، جاندار جین کو دو طریقوں سے وراثت میں حاصل کر سکتے ہیں: عمودی جین کی منتقلی اور افقی جین کی منتقلی۔ عمودی جین کی منتقلی والدین سے اولاد میں جین کی منتقلی ہے، اور افقی (جسے لیٹرل بھی کہا جاتا ہے) جین کی منتقلی اس وقت ہوتی ہے جب جین غیر متعلقہ حیاتیات کے درمیان چھلانگ لگاتے ہیں، جو خاص طور پر پروکیریوٹس میں ایک عام رجحان ہے۔ اس کی ایک اچھی مثال مختلف بیکٹیریا کے درمیان جین کے تبادلے کے نتیجے میں حاصل شدہ اینٹی بائیوٹک مزاحمت ہے جو کثیر منشیات مزاحم بیکٹیریا پرجاتیوں کا باعث بنتی ہے۔ یوکرائٹس کے درمیان افقی جین کی منتقلی کے اچھی طرح سے دستاویزی معاملات بھی سامنے آئے ہیں۔ افقی جین کی منتقلی نے حیاتیات کے فائیلوجینیز کے تعین کو پیچیدہ بنا دیا ہے، اور ارتقائی درختوں کی تعمیر کے لیے استعمال ہونے والے جینوں کے لحاظ سے حیاتیات کے مخصوص گروہوں میں فائیلوجینی میں تضادات کی اطلاع دی گئی ہے۔ اس بات کا تعین کرنے کا واحد طریقہ یہ ہے کہ کون سے جین عمودی طور پر حاصل کیے گئے ہیں اور کون سے افقی طور پر یہ فرض کرنا ہے کہ جینوں کا سب سے بڑا مجموعہ جو ایک ساتھ وراثت میں ملا ہے عمودی طور پر وراثت میں ملا ہے۔ اس کے لیے بڑی تعداد میں جینوں کا تجزیہ کرنے کی ضرورت ہے۔ ہائبرڈ، سپیسیشن، انٹروگریشن اور نامکمل نسب کی ترتیب کلاڈسٹکس کے ریاضیاتی ماڈل میں بنیادی مفروضہ ایک ایسی صورتحال ہے جہاں انواع دو حصوں میں صاف طور پر تقسیم ہوتی ہیں۔ اگرچہ اس طرح کا مفروضہ بڑے پیمانے پر برقرار رہ سکتا ہے (بار افقی جین کی منتقلی، اوپر دیکھیں)، قیاس آرائی اکثر بہت کم منظم ہوتی ہے۔ کلاڈسٹک طریقہ متعارف ہونے کے بعد سے تحقیق سے پتہ چلتا ہے کہ ہائبرڈ سپیسیشن، جسے کبھی نایاب سمجھا جاتا تھا، حقیقت میں کافی عام ہے، خاص طور پر پودوں میں۔ اس کے علاوہ پیرا فائیلیٹک قیاس آرائی عام ہے، جس سے ایک بفرکیٹنگ پیٹرن کا مفروضہ نامناسب ہو جاتا ہے، جس کی وجہ سے درختوں کے بجائے فائیلوجنیٹک نیٹ ورک بن جاتے ہیں۔ انٹروگریشن جینز کو دوسری صورت میں الگ الگ انواع اور بعض اوقات یہاں تک کہ نسل کے درمیان بھی منتقل کر سکتا ہے، جس سے جینز پر مبنی فائیلوجنیٹک تجزیہ پیچیدہ ہو جاتا ہے۔ یہ رجحان "نامکمل نسب کی چھانٹ" میں معاون ثابت ہو سکتا ہے اور اسے کئی گروہوں میں ایک عام رجحان سمجھا جاتا ہے۔ انواع کی سطح کے تجزیے میں اس سے بڑے نمونے لینے یا بہتر پورے جینوم کے تجزیے سے نمٹا جا سکتا ہے۔ تجزیہ کو کم، قریب سے متعلق نمونوں تک محدود رکھ کر اکثر اس مسئلے سے بچا جاتا ہے۔ سالماتی حیاتیات میں جدید ترتیب کی تکنیکوں کی ترقی کی وجہ سے، فائیلوجنیٹک مفروضوں کا اندازہ لگانے کے لیے بڑی مقدار میں ڈیٹا (ڈی این اے یا امینو ایسڈ کے سلسلے) جمع کرنا ممکن ہو گیا ہے۔ مثال کے طور پر، پورے مائٹوکونڈریل جینومز (~ 16,000 نیوکلیوٹائڈز، بہت سے جانوروں میں) پر مبنی کردار میٹرکس کے ساتھ مطالعہ تلاش کرنا نایاب نہیں ہے۔ تاہم، تخروپن سے پتہ چلتا ہے کہ حروف کی تعداد بڑھانے کے بجائے میٹرکس میں ٹیکسوں کی تعداد میں اضافہ کرنا زیادہ ضروری ہے، کیونکہ وہاں جتنے زیادہ ٹیکسے ہوں گے، اتنا ہی زیادہ درست اور زیادہ مضبوط نتیجہ خیز فائیلوجنیٹک ٹری ہوگا۔ یہ جزوی طور پر لمبی شاخوں کے ٹوٹنے کی وجہ سے ہو سکتا ہے۔ فائیلوجنیٹک سگنل ایک اور اہم عنصر جو درخت کی تعمیر نو کی درستگی کو متاثر کرتا ہے وہ یہ ہے کہ آیا تجزیہ کردہ اعداد و شمار میں درحقیقت کوئی مفید فائیلوجنیٹک سگنل ہوتا ہے، یہ ایک اصطلاح ہے جو عام طور پر اس بات کی نشاندہی کرنے کے لیے استعمال ہوتی ہے کہ آیا کوئی کردار اتنی آہستہ آہستہ تیار ہوتا ہے کہ قریب سے متعلق ٹیکسا میں ایک ہی حالت حاصل کر سکے جیسا کہ بے ترتیب طور پر مختلف ہوتا ہے۔ فائیلوجنیٹک سگنل کے لیے ٹیسٹ موجود ہیں۔ مسلسل حروف مورفولوجیکل حروف جو تسلسل کا نمونہ لیتے ہیں ان میں فائیلوجنیٹک سگنل ہو سکتا ہے، لیکن مجرد حروف کے طور پر کوڈ کرنا مشکل ہے۔ کئی طریقے استعمال کیے گئے ہیں، جن میں سے ایک گیپ کوڈنگ ہے، اور گیپ کوڈنگ میں تغیرات ہیں۔ گیپ کوڈنگ کی اصل شکل میں: کسی کردار کے لیے گروپ کا مطلب پہلے سائز کے لحاظ سے ترتیب دیا جاتا ہے۔ گروپ کے اندر جمع شدہ معیاری انحراف کا حساب لگایا جاتا ہے۔ اور ملحقہ ذرائع کے درمیان فرق کا موازنہ اس معیاری انحراف سے کیا جاتا ہے۔ ملحقہ ذرائع کے کسی بھی جوڑے کو مختلف سمجھا جاتا ہے اور مختلف انٹیجر اسکور دیئے جاتے ہیں۔ اگر ذرائع کو گروپ کے اندر معیاری انحراف سے زیادہ "گیپ" سے الگ کیا جاتا ہے۔ اوقات کچھ صوابدیدی مستقل۔ اگر تجزیہ میں مزید ٹیکسوں کو شامل کیا جائے تو ٹیکسوں کے درمیان فرق اتنا چھوٹا ہو سکتا ہے کہ تمام معلومات ختم ہو جائیں۔ عمومی گیپ کوڈنگ ٹیکسوں کے انفرادی جوڑوں کا موازنہ کرکے اس مسئلے کے ارد گرد کام کرتی ہے بجائے اس کے کہ ایک سیٹ پر غور کیا جائے جس میں تمام ٹیکسوں پر مشتمل ہو۔ گمشدہ ڈیٹا عام طور پر، درخت کی تعمیر کے دوران جتنا زیادہ ڈیٹا دستیاب ہوگا، نتیجہ خیز درخت اتنا ہی درست اور قابل اعتماد ہوگا۔ گمشدہ ڈیٹا محض کم ڈیٹا رکھنے سے زیادہ نقصان دہ نہیں ہے، حالانکہ اس کا اثر سب سے زیادہ اس وقت ہوتا ہے جب زیادہ تر گمشدہ ڈیٹا ٹیکسوں کی ایک چھوٹی سی تعداد میں ہوتا ہے۔ گمشدہ ڈیٹا کو حروف کی ایک چھوٹی سی تعداد میں مرکوز کرنے سے ایک زیادہ مضبوط درخت پیدا ہوتا ہے۔ فوسلز کا کردار کیونکہ بہت سے کرداروں میں جنینیاتی، یا نرم بافت یا سالماتی کردار شامل ہوتے ہیں جو (زیادہ سے زیادہ) شاید ہی کبھی فوسلائز ہوتے ہیں، اور فوسلز کی تشریح زندہ ٹیکسوں کے مقابلے میں زیادہ مبہم ہے، معدوم ٹیکسوں میں تقریبا ہمیشہ زندہ لوگوں کے مقابلے میں گمشدہ ڈیٹا کا تناسب زیادہ ہوتا ہے۔ تاہم، ان حدود کے باوجود، فوسلز کی شمولیت انمول ہے، کیونکہ وہ درختوں کے غیر معمولی علاقوں میں معلومات فراہم کر سکتے ہیں، لمبی شاخوں کو توڑ سکتے ہیں اور درمیانی کردار کی حالتوں کو محدود کر سکتے ہیں۔ اس طرح، فوسل ٹیکسا درختوں کے حل میں اتنا ہی حصہ ڈالتا ہے جتنا کہ جدید ٹیکسا۔ فوسلز نسبوں کی عمر کو بھی محدود کر سکتے ہیں اور اس طرح یہ ظاہر کرتے ہیں کہ ایک درخت اسٹریٹیگرافک ریکارڈ کے ساتھ کتنا مطابقت رکھتا ہے۔ اسٹریٹوکلاڈسٹکس فائیلوجنیٹک تجزیہ کے لیے ڈیٹا میٹرکس میں عمر کی معلومات کو شامل کرتا ہے۔ فائیلوجنیٹکس سافٹ ویئر کی فہرست بھی دیکھیں۔ بایسیئن نیٹ ورک بائیو انفارمیٹکس کلاڈسٹکس کمپیوٹیشنل بائیولوجی ڈسک کورنگ طریقہ ارتقاء حرکیات مائکروبیل فائیلوجنیٹکس پی ایچ وائی ایل آئی پی فائیلوجنیٹک تقابلی طریقے فائیلوجنیٹک ٹری فائیلوجنیٹکس آبادی جینیات مقداری تقابلی لسانیات شماریاتی درجہ بندی سسٹمیٹکس ٹیکسونومی (حیاتیات) حوالہ جات مزید پڑھنا بیرونی روابط فائیلوجنیٹکس