(به : ) بهره‌گیری از ، روش‌ها و برنامه‌های محاسباتی جهت تحلیل فیلوژنتیک است. هدف از آن بازسازی برای نمایش فرضیه‌ای در مورد نیای فرگشتی یک سری از ، یا دیگر است. برای نمونه از این تکنیک‌ها برای کاوش در درخت خانوادگی گونه‌های استفاده شده‌است. همچنین این روش‌ها، برای تعیین نمودن روابط میان ژن‌های خاص مشترک در میان به‌کار می‌رود. 
 فیلوژنتیک سنتی متکی بر داده‌های به وسیله اندازه‌گیری و شماره‌گذاری ویژگی‌های جانداران مورد استفاده‌است. درحالیکه فیلوژنتیک مدرن بیشتر در حوضه قرار می‌گیرد، که از توالی کدکننده ژن‌ها یا توالی کدکننده به عنوان پایه طبقه‌بندی فیلوژنتیک استفاده می‌کند. انواع روش‌های فیلوژنتیک ملکولی از طریق استفاده گسترده از جهت ساختن و تصفیه درخت‌های فیلوژنتیک بهره می‌گیرند، که از آن برای طبقه‌بندی روابط فرگشتی میان ژن‌های همگون موجود در گونه‌های انشعاب‌یافته استفاده می‌شود.
 درخت‌های فیلوژنتیک برساخته توسط روش‌های محاسباتی بعید است که صددرصد دقیق میان گونه‌های مورد تحلیل را نشان دهند. همچنین تاریخچه درختی گونه‌ها ممکن است با تاریخچه درختی تک‌تک ژن‌های همگون مورد اشتراک در میان آن گونه‌ها متفاوت باشد.
 تشکیل یک درخت فیلوژنتیک مستلزم حساب‌کردن میان ویژگی‌های مشترک میان آرایه‌های مورد مقایسه‌است. در مطالعات ریخت‌شناسانه، این کار با تصمیم‌گیری صریح در مورد اینکه کدام ویژگی‌های فیزیکی باید محسوب بشوند و چگونه باید آنها را به حالت‌های مختلف ورودی آرایه تبدیل کرد انجام می‌شود. در مطالعات ملکولی، مسئله اصلی تولید یک (MSA) میان توالی ژن‌ها یا اسیدهای آمینه مورد بررسی است. روش‌های هم‌ردیفی توالی پیشرفته الزاماً درخت ژنتیک تولید می‌کنند زیرا آنها توالی‌های جدید را در داخل هم‌ردیفی محاسبه‌شده جهت فاصله ژنتیکی قرار می‌دهند. هرچند درخت فیلوژنتیک همیشه با روش MSA ایجاد می‌شود، روش‌های دیگر همچون و نیازی به MSA اولیه ندارند.
 که با روش فیلوژنتیک محاسباتی تولید می‌شوند با توجه به داده‌های ورودی و الگوریتمی که برای ساخت آن‌ها استفاده می‌شود می‌توانند ریشه‌دار یا بدون ریشه باشند. یک درخت ریشه‌دار یک است که صراحتا را مشخص می‌کند. به طور معمول نیای مشترک در داده‌های ورودی حضور ندارد. اندازه‌گیری می‌تواند برای رسم یک درخت مورد استفاده قرار بگیرد،‌ در حالی‌ که توالی‌های ورودی به عنوان برگ‌های راسی رسم می‌شوند. همچنین، فاصله‌ی هر توالی از ریشه متناسب با از فرضی است. شناسایی ریشه معمولا مستلزم وارد کردن اطلاعات مربوط به یک «گروه خارجی» است. این گروه خارجی باید توالی‌ای باشد که ارتباط دوری با توالی‌های مد نظر داشته باشد.
 در مقابل، درخت‌های بی‌ریشه فاصله‌ها و رابطه‌های بین توالی‌های ورودی را نمایش می‌دهد. این درخت‌ها بدون فرضیاتی در مورد اینکه هر توالی از کدام توالی‌ مشتق شده است، ساخته می‌گردد. همواره از یک درخت ریشه‌دار می‌توان یک درخت بی‌ریشه ساخت. با این حال، برای پیدا کردن ریشه‌ی یک درخت بی‌ریشه، باید اطلاعات بیشتری در مورد نرخ انشقاق، مانند پیش‌فرض‌های فرضیه‌ی را،در نظر گرفت.
 به مجموعه‌ی کل که می‌توان با استفاده از توالی‌های ورودی ساخت، «فضای درخت» گفته می‌شود که یک فضای چند بعدی گسسته است. این فضا را با استفاده از الگوریتم‌های می‌توان پیمود. اگرچه تعداد کل درخت‌هایی که برای تعداد بسیار زیاد توالی‌های ورودی ممکن است پیچیده باشد، با این حال، با تغییر تعریف یک درخت می‌توان گفت که همواره تعداد درخت‌های ریشه‌دار از تعداد درختان بی‌ریشه برای ورودی مشخصی از توالی‌ها با تنظیمات یکسان، بیشتر است.
 درختان فیلوژنتیک ریشه‌دار و ‌بی‌ریشه می‌توانند در به اصطلاحات کلی‌تر ریشه‌دار و بی‌ریشه تبدیل شوند که امکان مدل‌سازی پدیده‌های تکاملی مانند و را فراهم می‌کند.
{"title": "فیلوژنتیک محاسباتی", "link": "https://fa.wikipedia.org//w/index.php?title=%D9%81%DB%8C%D9%84%D9%88%DA%98%D9%86%D8%AA%DB%8C%DA%A9_%D9%85%D8%AD%D8%A7%D8%B3%D8%A8%D8%A7%D8%AA%DB%8C&oldid=34551618", "language": "fa"}