Computational phylogenetics
গণনামূলক ফাইলোজেনেটিক্স, ফাইলোজেনি অনুমান, বা ফাইলোজেনেটিক অনুমান গণনামূলক এবং অপ্টিমাইজেশন অ্যালগরিদম, হিউরিস্টিক্স এবং ফাইলোজেনেটিক বিশ্লেষণের সাথে জড়িত পদ্ধতির উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে। লক্ষ্য হল জিন, প্রজাতি বা ট্যাক্সার একটি সেটের মধ্যে সর্বোত্তম বিবর্তনীয় পূর্বপুরুষের প্রতিনিধিত্বকারী একটি ফাইলোজেনেটিক গাছ খুঁজে বের করা। সর্বাধিক সম্ভাবনা, পার্সিমনি, বায়েসিয়ান এবং ন্যূনতম বিবর্তন হল সাধারণ অনুকূলতার মানদণ্ড যা একটি ফাইলোজেনেটিক ট্রি টপোলজি সিকোয়েন্স ডেটা কতটা ভালভাবে বর্ণনা করে তা মূল্যায়ন করতে ব্যবহৃত হয়। নিকটবর্তী নেবার ইন্টারচেঞ্জ (এন. এন. আই), সাবট্রি প্রুন অ্যান্ড রিগ্রাফট (এস. পি. আর), এবং ট্রি বাইসেকশন অ্যান্ড রিকনেকশন (টি. বি. আর), যা ট্রি পুনর্বিন্যাস নামে পরিচিত, সর্বোত্তম বা সেরা ফাইলোজেনেটিক ট্রি অনুসন্ধানের জন্য নির্ধারক অ্যালগরিদম। সর্বোত্তম ফাইলোজেনেটিক গাছের অনুসন্ধানের স্থান এবং প্রাকৃতিক দৃশ্য ফাইলোজেনি অনুসন্ধান স্থান হিসাবে পরিচিত। সর্বাধিক সম্ভাব্যতা (এছাড়াও সম্ভাব্যতা) অনুকূলতা মানদণ্ড হল গাছের টপোলজি এবং তার শাখার দৈর্ঘ্য খুঁজে বের করার প্রক্রিয়া যা ক্রমের তথ্য পর্যবেক্ষণের সর্বোচ্চ সম্ভাব্যতা প্রদান করে, অন্যদিকে পার্সিমনি অনুকূলতা মানদণ্ড হল একটি ফাইলোজেনেটিক গাছের জন্য ক্রমের তথ্য ব্যাখ্যা করার জন্য প্রয়োজনীয় রাজ্য-বিবর্তনীয় পরিবর্তনের সবচেয়ে কম সংখ্যা। ঐতিহ্যবাহী ফাইলোজেনেটিক্স প্রতিনিধিত্বমূলক জীবের ফেনোটাইপিক বৈশিষ্ট্যগুলি পরিমাপ ও পরিমাপ করে প্রাপ্ত অঙ্গসংস্থানগত তথ্যের উপর নির্ভর করে, অন্যদিকে আণবিক ফাইলোজেনেটিক্সের আরও সাম্প্রতিক ক্ষেত্রটি শ্রেণিবিন্যাসের ভিত্তি হিসাবে নিউক্লিওটাইড সিকোয়েন্স এনকোডিং জিন বা অ্যামিনো অ্যাসিড সিকোয়েন্স এনকোডিং প্রোটিন ব্যবহার করে। আণবিক ফাইলোজেনেটিক্সের অনেক রূপ ফাইলোজেনেটিক গাছ তৈরি ও পরিমার্জন করার ক্ষেত্রে ক্রম বিন্যাসের সাথে ঘনিষ্ঠভাবে সম্পর্কিত এবং ব্যাপক ব্যবহার করে, যা ভিন্ন প্রজাতির জিনোমে প্রতিনিধিত্বকারী সমজাতীয় জিনের মধ্যে বিবর্তনীয় সম্পর্ককে শ্রেণীবদ্ধ করতে ব্যবহৃত হয়। গণনামূলক পদ্ধতিতে নির্মিত ফাইলোজেনেটিক গাছগুলি বিবর্তনীয় গাছকে নিখুঁতভাবে পুনরুত্পাদন করার সম্ভাবনা নেই যা বিশ্লেষণ করা প্রজাতির মধ্যে ঐতিহাসিক সম্পর্কের প্রতিনিধিত্ব করে। ঐতিহাসিক প্রজাতির গাছ সেই প্রজাতির দ্বারা ভাগ করা একটি পৃথক সমজাতীয় জিনের ঐতিহাসিক গাছের থেকে আলাদা হতে পারে। গণনামূলক ফাইলোজেনেটিক্স দ্বারা উত্পন্ন ফাইলোজেনেটিক গাছগুলি ইনপুট ডেটা এবং ব্যবহৃত অ্যালগরিদমের উপর নির্ভর করে শিকড়যুক্ত বা শিকড়হীন হতে পারে। একটি শিকড়যুক্ত গাছ হল একটি নির্দেশিত গ্রাফ যা স্পষ্টভাবে একটি সাম্প্রতিকতম সাধারণ পূর্বপুরুষকে (এম. আর. সি. এ) চিহ্নিত করে, সাধারণত একটি আরোপিত ক্রম যা ইনপুটটিতে প্রতিনিধিত্ব করা হয় না। জিনগত দূরত্বের পরিমাপগুলি পাতার নোড হিসাবে ইনপুট সিকোয়েন্স সহ একটি গাছকে প্লট করতে ব্যবহার করা যেতে পারে এবং অনুমান করা এম. আর. সি. এ থেকে তাদের জিনগত দূরত্বের অনুপাতে মূল থেকে তাদের দূরত্ব। একটি মূল সনাক্তকরণের জন্য সাধারণত কমপক্ষে একটি "আউটগ্রুপ"-এর ইনপুট ডেটা অন্তর্ভুক্ত করা প্রয়োজন যা শুধুমাত্র আগ্রহের ক্রমের সাথে দূরবর্তীভাবে সম্পর্কিত বলে জানা যায়। বিপরীতে, শিকড়হীন গাছগুলি তাদের অবতরণ সম্পর্কে অনুমান না করে ইনপুট সিকোয়েন্সের মধ্যে দূরত্ব এবং সম্পর্কগুলি প্লট করে। একটি শিকড়হীন গাছ সর্বদা একটি শিকড়যুক্ত গাছ থেকে তৈরি করা যেতে পারে, তবে আণবিক ঘড়ির অনুমানের মতো বিচ্যুতির হারের উপর অতিরিক্ত তথ্য ছাড়া একটি শিকড় সাধারণত একটি শিকড়হীন গাছের উপর স্থাপন করা যায় না। ইনপুট সিকোয়েন্সের একটি প্রদত্ত গোষ্ঠীর জন্য সমস্ত সম্ভাব্য ফাইলোজেনেটিক গাছের সেটকে একটি বিচ্ছিন্নভাবে সংজ্ঞায়িত বহুমাত্রিক "ট্রি স্পেস" হিসাবে ধারণা করা যেতে পারে যার মাধ্যমে অনুসন্ধানের পথগুলি অপ্টিমাইজেশন অ্যালগরিদম দ্বারা সনাক্ত করা যেতে পারে। যদিও একটি তুচ্ছ সংখ্যক ইনপুট সিকোয়েন্সের জন্য মোট গাছের সংখ্যা গণনা করা একটি ট্রি টপোলজির সংজ্ঞার বৈচিত্র্যের দ্বারা জটিল হতে পারে, তবে এটি সর্বদা সত্য যে প্রদত্ত সংখ্যক ইনপুট এবং পরামিতিগুলির পছন্দের জন্য শিকড়বিহীন গাছের চেয়ে বেশি শিকড় রয়েছে। শিকড়যুক্ত এবং শিকড়হীন ফাইলোজেনেটিক গাছ উভয়কেই শিকড়যুক্ত বা শিকড়হীন ফাইলোজেনেটিক নেটওয়ার্কে আরও সাধারণীকরণ করা যেতে পারে, যা সংকরণ বা অনুভূমিক জিন স্থানান্তরের মতো বিবর্তনীয় ঘটনাগুলির মডেলিংয়ের অনুমতি দেয়। রূপতাত্ত্বিক ফাইলোজেনেটিক্সের মৌলিক সমস্যা হল একটি ম্যাট্রিক্সের সমাবেশ যা প্রতিটি ট্যাক্সা থেকে একটি ম্যাপিংয়ের প্রতিনিধিত্ব করে যা শ্রেণিবদ্ধকারী হিসাবে ব্যবহৃত প্রতিটি ফেনোটাইপিক বৈশিষ্ট্যের প্রতিনিধি পরিমাপের সাথে তুলনা করা হয়। এই ম্যাট্রিক্সটি তৈরি করতে ব্যবহৃত ফেনোটাইপিক তথ্যের ধরনগুলি ট্যাক্সার তুলনা করার উপর নির্ভর করে; পৃথক প্রজাতির জন্য, এগুলিতে গড় দেহের আকার, নির্দিষ্ট হাড়ের দৈর্ঘ্য বা আকার বা অন্যান্য শারীরিক বৈশিষ্ট্য বা এমনকি আচরণগত প্রকাশের পরিমাপ জড়িত থাকতে পারে। অবশ্যই, যেহেতু প্রতিটি সম্ভাব্য ফেনোটাইপিক বৈশিষ্ট্য পরিমাপ করা যায় না এবং বিশ্লেষণের জন্য এনকোড করা যায় না, তাই কোন বৈশিষ্ট্যগুলি পরিমাপ করতে হবে তা নির্বাচন করা পদ্ধতির একটি প্রধান অন্তর্নিহিত বাধা। ম্যাট্রিক্সের ভিত্তি হিসাবে কোন বৈশিষ্ট্যগুলি ব্যবহার করা হবে তার সিদ্ধান্ত অবশ্যই একটি অনুমানের প্রতিনিধিত্ব করে যে কোনও প্রজাতি বা উচ্চতর ট্যাক্সনের কোন বৈশিষ্ট্যগুলি বিবর্তনীয়ভাবে প্রাসঙ্গিক। রূপতাত্ত্বিক অধ্যয়নগুলি ফেনোটাইপের অভিসারী বিবর্তনের উদাহরণ দ্বারা বিভ্রান্ত হতে পারে। দরকারী শ্রেণী গঠনে একটি বড় চ্যালেঞ্জ হল ফেনোটাইপের বৈচিত্র্যের বিতরণে আন্তঃ-ট্যাক্সন ওভারল্যাপের উচ্চ সম্ভাবনা। রূপতাত্ত্বিক বিশ্লেষণে বিলুপ্ত ট্যাক্সার অন্তর্ভুক্তি প্রায়শই জীবাশ্ম রেকর্ডের অনুপস্থিতি বা অসম্পূর্ণতার কারণে কঠিন, তবে উত্পাদিত গাছের উপর উল্লেখযোগ্য প্রভাব ফেলতে দেখা গেছে; একটি গবেষণায় কেবল বিলুপ্ত প্রজাতির বানরের অন্তর্ভুক্তি একটি রূপতাত্ত্বিকভাবে উদ্ভূত গাছ তৈরি করেছিল যা আণবিক তথ্য থেকে উত্পাদিত গাছের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ ছিল। কিছু ফেনোটাইপিক শ্রেণিবিন্যাস, বিশেষত ট্যাক্সার খুব বৈচিত্র্যময় গোষ্ঠী বিশ্লেষণ করার সময় ব্যবহৃত শ্রেণীবিভাগগুলি বিচ্ছিন্ন এবং দ্ব্যর্থহীন; উদাহরণস্বরূপ, বেশিরভাগ ক্ষেত্রে লেজ ধারণকারী বা অভাবযুক্ত হিসাবে জীবগুলিকে শ্রেণীবদ্ধ করা সোজা, যেমন চোখ বা মেরুদণ্ডের মতো বৈশিষ্ট্য গণনা করা হয়। যাইহোক, ক্রমাগত পরিবর্তিত ফেনোটাইপিক পরিমাপের সবচেয়ে উপযুক্ত উপস্থাপনা একটি সাধারণ সমাধান ছাড়া একটি বিতর্কিত সমস্যা। একটি সাধারণ পদ্ধতি হল সুদের পরিমাপকে দুই বা ততোধিক শ্রেণীতে শ্রেণীবদ্ধ করা, ক্রমাগত পর্যবেক্ষিত বৈচিত্র্যকে বিচক্ষণভাবে শ্রেণীবদ্ধ করা যায় (উদাহরণস্বরূপ, প্রদত্ত কাটা হাড়ের চেয়ে দীর্ঘ হিউমেরাস হাড়ের সমস্ত উদাহরণ একটি অবস্থার সদস্য হিসাবে স্কোর করা হয় এবং সমস্ত সদস্য যাদের হিউমেরাস হাড় কাটা হাড়ের চেয়ে ছোট হয় তাদের দ্বিতীয় অবস্থার সদস্য হিসাবে স্কোর করা হয়)। এর ফলে একটি সহজেই ম্যানিপুলেটেড ডেটা সেট তৈরি হয় তবে শ্রেণী সংজ্ঞাগুলির ভিত্তি সম্পর্কে দুর্বল রিপোর্টিং এবং পরিমাপের অবিচ্ছিন্ন ওজনযুক্ত বিতরণ ব্যবহার করে এমন পদ্ধতির তুলনায় তথ্য ত্যাগ করার জন্য সমালোচিত হয়েছে। যেহেতু রূপতাত্ত্বিক তথ্য সংগ্রহের জন্য অত্যন্ত শ্রম-নিবিড়, তা সাহিত্য উৎস থেকে হোক বা ক্ষেত্র পর্যবেক্ষণ থেকে, পূর্বে সংকলিত ডেটা ম্যাট্রিক্সের পুনঃব্যবহার অস্বাভাবিক নয়, যদিও এটি মূল ম্যাট্রিক্সের ত্রুটিগুলিকে একাধিক ডেরিভেটিভ বিশ্লেষণে প্রচার করতে পারে। আণবিক বিশ্লেষণ আণবিক বিশ্লেষণে চরিত্র কোডিংয়ের সমস্যাটি খুব আলাদা, কারণ জৈবিক ক্রমের তথ্যের অক্ষরগুলি তাৎক্ষণিক এবং বিচক্ষণভাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়-ডিএনএ বা আরএনএ অনুক্রমের স্বতন্ত্র নিউক্লিওটাইড এবং প্রোটিন অনুক্রমের স্বতন্ত্র অ্যামিনো অ্যাসিড। যাইহোক, একাধিক ক্রম সারিবদ্ধকরণের অন্তর্নিহিত সমস্যার কারণে সমবিজ্ঞানকে সংজ্ঞায়িত করা চ্যালেঞ্জিং হতে পারে। একটি প্রদত্ত গ্যাপড এম. এস. এ-র জন্য, বেশ কয়েকটি শিকড়যুক্ত ফাইলোজেনেটিক গাছ তৈরি করা যেতে পারে যা তাদের ব্যাখ্যায় পরিবর্তিত হয় যার মধ্যে পরিবর্তনগুলি হল "মিউটেশন" বনাম পূর্বপুরুষের অক্ষর, এবং কোন ঘটনাগুলি সন্নিবেশ মিউটেশন বা মুছে ফেলার মিউটেশন। উদাহরণস্বরূপ, একটি ফাঁক অঞ্চলের সাথে শুধুমাত্র একটি জোড়া সারিবদ্ধকরণ দেওয়া হলে, এটি নির্ধারণ করা অসম্ভব যে একটি ক্রম একটি সন্নিবেশ রূপান্তর বহন করে নাকি অন্যটি একটি মুছে ফেলা বহন করে। এম. এস. এ-তে জোট-নিরপেক্ষ এবং নন-ওভারল্যাপিং ফাঁক সহ সমস্যাটি বিবর্ধিত হয়। বাস্তবে, গাছের গণনায় কোলাহলপূর্ণ তথ্য সংহত করা এড়াতে একটি গণনা করা সারিবদ্ধকরণের বড় অঞ্চলগুলিকে ফাইলোজেনেটিক গাছ নির্মাণে ছাড় দেওয়া যেতে পারে। দূরত্ব-ম্যাট্রিক্স পদ্ধতি ফাইলোজেনেটিক বিশ্লেষণের দূরত্ব-ম্যাট্রিক্স পদ্ধতিগুলি স্পষ্টভাবে শ্রেণীবদ্ধ করা ক্রমগুলির মধ্যে "জেনেটিক দূরত্ব" পরিমাপের উপর নির্ভর করে এবং তাই, তাদের একটি ইনপুট হিসাবে একটি এম. এস. এ প্রয়োজন। দূরত্বকে প্রায়শই সারিবদ্ধ অবস্থানে অসামঞ্জস্যের ভগ্নাংশ হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়, যেখানে ফাঁকগুলি হয় উপেক্ষা করা হয় বা অসামঞ্জস্য হিসাবে গণনা করা হয়। দূরত্ব পদ্ধতিগুলি প্রতিটি ক্রম জুটির মধ্যে দূরত্ব বর্ণনা করে ক্রম অনুসন্ধান সেট থেকে একটি সর্ব-থেকে-সর্ব ম্যাট্রিক্স তৈরি করার চেষ্টা করে। এটি থেকে একটি ফাইলোজেনেটিক গাছ তৈরি করা হয় যা একই অভ্যন্তরীণ নোডের অধীনে ঘনিষ্ঠভাবে সম্পর্কিত ক্রম স্থাপন করে এবং যার শাখার দৈর্ঘ্য ক্রমগুলির মধ্যে পর্যবেক্ষিত দূরত্বকে ঘনিষ্ঠভাবে পুনরুত্পাদন করে। দূরত্ব-ম্যাট্রিক্স পদ্ধতিগুলি গণনা করার জন্য ব্যবহৃত অ্যালগরিদমের উপর নির্ভর করে শিকড়যুক্ত বা শিকড়হীন গাছ তৈরি করতে পারে। এগুলি প্রায়শই একাধিক ক্রম সারিবদ্ধকরণের প্রগতিশীল এবং পুনরাবৃত্তিমূলক প্রকারের ভিত্তি হিসাবে ব্যবহৃত হয়। দূরত্ব-ম্যাট্রিক্স পদ্ধতির প্রধান অসুবিধা হল একাধিক সাবট্রি জুড়ে প্রদর্শিত স্থানীয় উচ্চ-বৈচিত্র্য অঞ্চল সম্পর্কে তথ্য দক্ষতার সাথে ব্যবহার করতে তাদের অক্ষমতা। ইউ. পি. জি. এম. এ এবং ডব্লিউ. পি. জি. এম. এ-ইউ. পি. জি. এম. এ (গাণিতিক গড় সহ ওজনহীন জোড়া গ্রুপ পদ্ধতি) এবং ডব্লিউ. পি. জি. এম. এ (গাণিতিক গড় সহ ওজনযুক্ত জোড়া গ্রুপ পদ্ধতি) পদ্ধতিগুলি শিকড়যুক্ত গাছ তৈরি করে এবং একটি ধ্রুবক-হারের অনুমানের প্রয়োজন হয়-অর্থাৎ, এটি একটি অতিমাত্রায় গাছ ধরে নেয় যেখানে মূল থেকে প্রতিটি শাখার অগ্রভাগের দূরত্ব সমান। প্রতিবেশী-সংযুক্ত প্রতিবেশী-সংযুক্ত পদ্ধতিগুলি ক্লাস্টারিং মেট্রিক হিসাবে জেনেটিক দূরত্ব ব্যবহার করে ক্রম বিশ্লেষণের জন্য সাধারণ ক্লাস্টার বিশ্লেষণ কৌশল প্রয়োগ করে। সরল প্রতিবেশী-সংযোগ পদ্ধতিটি শিকড়হীন গাছ তৈরি করে, তবে এটি বংশগুলি জুড়ে বিবর্তনের একটি ধ্রুবক হার (অর্থাৎ একটি আণবিক ঘড়ি) ধরে নেয় না। ফিচ-মার্গোলিয়াশ পদ্ধতি ফিচ-মার্গোলিয়াশ পদ্ধতি জেনেটিক দূরত্বের উপর ভিত্তি করে ক্লাস্টারিংয়ের জন্য একটি ওজনযুক্ত ন্যূনতম বর্গ পদ্ধতি ব্যবহার করে। দূরবর্তী সম্পর্কিত ক্রমগুলির মধ্যে দূরত্ব পরিমাপের ক্ষেত্রে ক্রমবর্ধমান ভুল সংশোধন করার জন্য বৃক্ষ নির্মাণ প্রক্রিয়ায় ঘনিষ্ঠভাবে সম্পর্কিত ক্রমগুলিকে আরও বেশি গুরুত্ব দেওয়া হয়। অ্যালগরিদমের ইনপুট হিসাবে ব্যবহৃত দূরত্বগুলি অবশ্যই স্বাভাবিক করতে হবে যাতে ঘনিষ্ঠভাবে সম্পর্কিত এবং দূরবর্তী সম্পর্কিত গোষ্ঠীর মধ্যে সম্পর্কের গণনায় বড় নিদর্শনগুলি প্রতিরোধ করা যায়। এই পদ্ধতি দ্বারা গণনা করা দূরত্বগুলি অবশ্যই রৈখিক হতে হবে; দূরত্বের জন্য রৈখিকতা মানদণ্ডের জন্য দুটি পৃথক শাখার জন্য শাখার দৈর্ঘ্যের প্রত্যাশিত মানগুলি অবশ্যই দুটি শাখা দূরত্বের যোগফলের প্রত্যাশিত মানের সমান হতে হবে-এমন একটি বৈশিষ্ট্য যা জৈবিক ক্রমের ক্ষেত্রে তখনই প্রযোজ্য যখন সেগুলি পৃথক স্থানে ব্যাক মিউটেশনের সম্ভাবনার জন্য সংশোধন করা হয়েছে। ডিএনএ বিবর্তনের জুকস-ক্যান্টর মডেল থেকে উদ্ভূত একটি প্রতিস্থাপন ম্যাট্রিক্স ব্যবহারের মাধ্যমে এই সংশোধন করা হয়। বাস্তবে দূরত্ব সংশোধন তখনই প্রয়োজন যখন শাখাগুলির মধ্যে বিবর্তনের হার ভিন্ন হয়। অ্যালগরিদমের আরেকটি পরিবর্তন সহায়ক হতে পারে, বিশেষ করে ঘনীভূত দূরত্বের ক্ষেত্রে (দয়া করে পরিমাপের ঘটনার ঘনত্ব এবং মাত্রার অভিশাপ দেখুন): যে পরিবর্তন, বর্ণিত হয়েছে, তা অ্যালগরিদমের দক্ষতা এবং এর মজবুততা উন্নত করতে দেখানো হয়েছে। এই দূরত্বগুলিতে প্রয়োগ করা ন্যূনতম-বর্গক্ষেত্রের মানদণ্ড প্রতিবেশী-সংযোগ পদ্ধতির তুলনায় আরও সঠিক তবে কম কার্যকর। একটি অতিরিক্ত উন্নতি যা ডেটা সেটে অনেক ঘনিষ্ঠভাবে সম্পর্কিত ক্রম থেকে উদ্ভূত দূরত্বের মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্কের জন্য সংশোধন করে তা গণনামূলক ব্যয়ে প্রয়োগ করা যেতে পারে। যে কোনও সংশোধন ফ্যাক্টর সহ সর্বোত্তম ক্ষুদ্রতম-বর্গাকার গাছ খুঁজে পাওয়া এনপি-সম্পূর্ণ, তাই সর্বাধিক-পার্সিমনি বিশ্লেষণে ব্যবহৃত অনুসন্ধানমূলক অনুসন্ধান পদ্ধতিগুলি গাছের জায়গার মাধ্যমে অনুসন্ধানে প্রয়োগ করা হয়। ক্রম বা গোষ্ঠীর মধ্যে সম্পর্ক সম্পর্কে স্বাধীন তথ্য গাছ অনুসন্ধানের স্থান এবং শিকড়হীন গাছগুলিকে হ্রাস করতে সহায়তা করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। দূরত্ব-ম্যাট্রিক্স পদ্ধতির আদর্শ ব্যবহারে কমপক্ষে একটি বহির্বিভাগের ক্রম অন্তর্ভুক্ত করা হয় যা শুধুমাত্র অনুসন্ধান সেটের আগ্রহের ক্রমের সাথে দূরবর্তীভাবে সম্পর্কিত বলে জানা যায়। এই ব্যবহারকে এক ধরনের পরীক্ষামূলক নিয়ন্ত্রণ হিসাবে দেখা যেতে পারে। যদি বহির্বিভাগটি যথাযথভাবে বেছে নেওয়া হয়, তবে এর জিনগত দূরত্ব অনেক বেশি হবে এবং এইভাবে অন্য যে কোনও ক্রমের তুলনায় শাখার দৈর্ঘ্য দীর্ঘ হবে এবং এটি একটি শিকড়যুক্ত গাছের শিকড়ের কাছে উপস্থিত হবে। একটি উপযুক্ত বহির্বিভাগ বেছে নেওয়ার জন্য এমন একটি ক্রম নির্বাচন করা প্রয়োজন যা আগ্রহের ক্রমের সাথে মাঝারিভাবে সম্পর্কিত; খুব কাছাকাছি একটি সম্পর্ক বহির্বিভাগের উদ্দেশ্যকে পরাজিত করে এবং খুব দূরে বিশ্লেষণের জন্য শব্দ যোগ করে। যে প্রজাতি থেকে ক্রমগুলি নেওয়া হয়েছিল সেগুলি দূরবর্তীভাবে সম্পর্কিত এমন পরিস্থিতি এড়ানোর জন্যও যত্ন নেওয়া উচিত, তবে ক্রম দ্বারা এনকোড করা জিনটি বংশ জুড়ে অত্যন্ত সংরক্ষিত। অনুভূমিক জিন স্থানান্তর, বিশেষত অন্যথায় বিচ্ছিন্ন ব্যাকটেরিয়ার মধ্যে, বহির্বিভাগের ব্যবহারকেও বিভ্রান্ত করতে পারে। ম্যাক্সিমাম পার্সিমনি (এমপি) হল সম্ভাব্য ফাইলোজেনেটিক গাছ শনাক্ত করার একটি পদ্ধতি যার জন্য পর্যবেক্ষিত ক্রমের তথ্য ব্যাখ্যা করার জন্য সবচেয়ে কম সংখ্যক বিবর্তনীয় ঘটনার প্রয়োজন হয়। গাছগুলিকে স্কোর করার কিছু উপায়ের মধ্যে রয়েছে নির্দিষ্ট ধরনের বিবর্তনীয় ঘটনার সঙ্গে যুক্ত একটি "খরচ" এবং সবচেয়ে কম মোট ব্যয়ে গাছটি সনাক্ত করার চেষ্টা করা। এটি এমন ক্ষেত্রে একটি কার্যকর পদ্ধতি যেখানে প্রতিটি সম্ভাব্য ধরনের ঘটনার সমান সম্ভাবনা নেই-উদাহরণস্বরূপ, যখন নির্দিষ্ট নিউক্লিওটাইড বা অ্যামিনো অ্যাসিড অন্যদের তুলনায় বেশি পরিবর্তনশীল বলে জানা যায়। সর্বাধিক পার্সিমোনিয়াস গাছ সনাক্ত করার সবচেয়ে সরল উপায় হল সহজ গণনা-প্রতিটি সম্ভাব্য গাছকে ধারাবাহিকভাবে বিবেচনা করা এবং ক্ষুদ্রতম নম্বর সহ গাছটি অনুসন্ধান করা। যাইহোক, এটি শুধুমাত্র তুলনামূলকভাবে অল্প সংখ্যক ক্রম বা প্রজাতির জন্য সম্ভব কারণ সবচেয়ে পার্সিমোনিয়াস গাছ সনাক্ত করার সমস্যাটি এনপি-হার্ড হিসাবে পরিচিত; ফলস্বরূপ সেটের সেরা না হলেও, একটি অত্যন্ত পার্সিমোনিয়াস গাছ সনাক্ত করার জন্য অপ্টিমাইজেশনের জন্য বেশ কয়েকটি অনুসন্ধানমূলক অনুসন্ধান পদ্ধতি তৈরি করা হয়েছে। এই ধরনের বেশিরভাগ পদ্ধতিতে একটি গাছ পুনর্বিন্যাসের মানদণ্ডের উপর পরিচালিত একটি খাড়া অবতরণ-শৈলীর ন্যূনতমকরণ প্রক্রিয়া জড়িত। শাখা এবং আবদ্ধ অ্যালগরিদম একটি সাধারণ পদ্ধতি যা 1980-এর দশকের গোড়ার দিকে ফাইলোজেনেটিক্সে প্রথম প্রয়োগ করা এনপি-হার্ড সমস্যার প্রায়-সর্বোত্তম সমাধানের জন্য অনুসন্ধানের দক্ষতা বাড়াতে ব্যবহৃত হয়। শাখা এবং বন্ধন বিশেষত ফাইলোজেনেটিক গাছ নির্মাণের জন্য উপযুক্ত কারণ এর জন্য সহজাতভাবে একটি সমস্যাকে একটি গাছের কাঠামোতে বিভক্ত করা প্রয়োজন কারণ এটি সমস্যাটিকে ছোট অঞ্চলে বিভক্ত করে। এর নাম থেকে বোঝা যায়, এর জন্য একটি শাখা নিয়ম (ফাইলোজেনেটিক্সের ক্ষেত্রে, গাছের সাথে পরবর্তী প্রজাতি বা ক্রম যোগ করা) এবং একটি বাউন্ড (এমন একটি নিয়ম যা অনুসন্ধান স্থানের নির্দিষ্ট অঞ্চলগুলিকে বিবেচনা থেকে বাদ দেয়, যার ফলে ধরে নেওয়া হয় যে সর্বোত্তম সমাধান সেই অঞ্চলটি দখল করতে পারে না) উভয়ই প্রয়োজন। একটি ভাল সীমা চিহ্নিত করা ফাইলোজেনেটিক্সে অ্যালগরিদমের প্রয়োগের সবচেয়ে চ্যালেঞ্জিং দিক। সীমা নির্ধারণের একটি সহজ উপায় হল প্রতি গাছে অনুমোদিত সর্বাধিক সংখ্যক অনুমিত বিবর্তনীয় পরিবর্তন। ঝারকিখের নিয়ম হিসাবে পরিচিত মানদণ্ডের একটি সেট সমস্ত প্রার্থী "সর্বাধিক পার্সিমোনিয়াস" গাছের দ্বারা ভাগ করা বৈশিষ্ট্যগুলি সংজ্ঞায়িত করে অনুসন্ধানের স্থানকে কঠোরভাবে সীমাবদ্ধ করে। দুটি সবচেয়ে মৌলিক নিয়মের জন্য একটি অপ্রয়োজনীয় ক্রম ছাড়া বাকি সবগুলি অপসারণ (এমন ক্ষেত্রে যেখানে একাধিক পর্যবেক্ষণ অভিন্ন তথ্য তৈরি করেছে) এবং কমপক্ষে দুটি প্রজাতিতে দুই বা ততোধিক অবস্থা ঘটে না এমন চরিত্রের স্থানগুলি অপসারণ করা প্রয়োজন। আদর্শ পরিস্থিতিতে এই নিয়মগুলি এবং তাদের সম্পর্কিত অ্যালগরিদম একটি গাছকে সম্পূর্ণরূপে সংজ্ঞায়িত করবে। সানকফ-মোরেল-সেডারগ্রেন অ্যালগরিদম নিউক্লিওটাইড সিকোয়েন্সের জন্য একযোগে একটি এম. এস. এ এবং একটি ফাইলোজেনেটিক ট্রি তৈরি করার প্রথম প্রকাশিত পদ্ধতির মধ্যে ছিল সানকফ-মোরেল-সেডারগ্রেন অ্যালগরিদম। পদ্ধতিটি একটি স্কোরিং ফাংশনের সাথে একত্রে সর্বাধিক পার্সিমনি গণনা ব্যবহার করে যা ফাঁক এবং অসামঞ্জস্যকে শাস্তি দেয়, যার ফলে এমন গাছের পক্ষে যা ন্যূনতম সংখ্যক এই জাতীয় ঘটনা প্রবর্তন করে (একটি বিকল্প দৃষ্টিভঙ্গি বলে যে গাছগুলি পছন্দ করা হবে সেগুলি ক্রম সাদৃশ্যের পরিমাণকে সর্বাধিক করে যা সমসংস্থান হিসাবে ব্যাখ্যা করা যেতে পারে, এমন একটি দৃষ্টিভঙ্গি যা বিভিন্ন অনুকূল গাছের দিকে নিয়ে যেতে পারে)। গাছের অভ্যন্তরীণ নোডগুলিতে আরোপিত ক্রমগুলি স্কোর করা হয় এবং প্রতিটি সম্ভাব্য গাছের সমস্ত নোডের উপর সংক্ষিপ্ত করা হয়। সর্বনিম্ন স্কোরিং ট্রি সমষ্টি স্কোরিং ফাংশন দেওয়া একটি সর্বোত্তম ট্রি এবং একটি সর্বোত্তম এম. এস. এ উভয়ই প্রদান করে। যেহেতু পদ্ধতিটি অত্যন্ত গণনামূলকভাবে নিবিড়, একটি আনুমানিক পদ্ধতি যেখানে অভ্যন্তরীণ সারিবদ্ধকরণের জন্য প্রাথমিক অনুমানগুলি একবারে একটি নোডকে পরিমার্জন করা হয়। সম্পূর্ণ এবং আনুমানিক সংস্করণ উভয়ই গতিশীল প্রোগ্রামিং দ্বারা গণনা করা হয়। MALIGN এবং POY আরও সাম্প্রতিক ফাইলোজেনেটিক ট্রি/এম. এস. এ পদ্ধতিগুলি উচ্চ-স্কোরিং গাছগুলিকে পৃথক করতে হিউরিস্টিক্স ব্যবহার করে, তবে অগত্যা সর্বোত্তম নয়। MALIGN পদ্ধতি একটি ক্ল্যাডোগ্রাম স্কোর সর্বাধিক করে একাধিক সারিবদ্ধকরণ গণনা করার জন্য একটি সর্বাধিক-পার্সিমনি কৌশল ব্যবহার করে এবং এর সহযোগী পিওওয়াই একটি পুনরাবৃত্তিমূলক পদ্ধতি ব্যবহার করে যা সংশ্লিষ্ট এম. এস. এ-র উন্নতির সাথে ফাইলোজেনেটিক গাছের অনুকূলকরণকে যুক্ত করে। যাইহোক, বিবর্তনীয় অনুমান তৈরিতে এই পদ্ধতিগুলির ব্যবহারকে পক্ষপাতদুষ্ট বলে সমালোচনা করা হয়েছে কারণ গাছগুলির ইচ্ছাকৃত নির্মাণ ন্যূনতম বিবর্তনীয় ঘটনাগুলিকে প্রতিফলিত করে। এর পরিবর্তে, এই দৃষ্টিভঙ্গি দ্বারা প্রতিহত করা হয়েছে যে এই ধরনের পদ্ধতিগুলিকে গাছগুলি খুঁজে বের করার জন্য অনুসন্ধানমূলক পদ্ধতি হিসাবে দেখা উচিত যা ক্রম সাদৃশ্যের পরিমাণকে সর্বাধিক করে তোলে যা সমবিজ্ঞান হিসাবে ব্যাখ্যা করা যেতে পারে। সর্বাধিক সম্ভাব্যতা পদ্ধতি নির্দিষ্ট সম্ভাব্য ফাইলোজেনেটিক গাছগুলিকে সম্ভাব্যতা নির্ধারণের জন্য সম্ভাব্যতা বিতরণ অনুমান করার জন্য আদর্শ পরিসংখ্যানগত কৌশল ব্যবহার করে। এই পদ্ধতিতে নির্দিষ্ট মিউটেশনের সম্ভাবনা মূল্যায়ন করার জন্য একটি প্রতিস্থাপন মডেলের প্রয়োজন হয়; মোটামুটিভাবে, একটি গাছ যার পর্যবেক্ষিত ফাইলোজেনি ব্যাখ্যা করার জন্য অভ্যন্তরীণ নোডগুলিতে আরও মিউটেশনের প্রয়োজন হয় তার সম্ভাবনা কম বলে মূল্যায়ন করা হবে। এটি ব্যাপকভাবে সর্বাধিক-পার্সিমনি পদ্ধতির অনুরূপ, তবে সর্বাধিক সম্ভাবনা উভয় বংশ এবং সাইট জুড়ে বিবর্তনের বিভিন্ন হারের অনুমতি দিয়ে অতিরিক্ত পরিসংখ্যানগত নমনীয়তার অনুমতি দেয়। প্রকৃতপক্ষে, এই পদ্ধতির জন্য বিভিন্ন স্থানে এবং বিভিন্ন বংশের বিবর্তন অবশ্যই পরিসংখ্যানগতভাবে স্বাধীন হতে হবে। সর্বাধিক সম্ভাবনা এইভাবে দূরবর্তী সম্পর্কিত ক্রমগুলির বিশ্লেষণের জন্য উপযুক্ত, তবে এটি এনপি-কঠোরতার কারণে গণনামূলকভাবে গণনা করা কঠিন বলে মনে করা হয়। "ছাঁটাই" অ্যালগরিদম, গতিশীল প্রোগ্রামিংয়ের একটি রূপ, প্রায়শই সাবট্রির সম্ভাবনা দক্ষতার সাথে গণনা করে অনুসন্ধানের স্থান হ্রাস করতে ব্যবহৃত হয়। পদ্ধতিটি একটি "রৈখিক" পদ্ধতিতে প্রতিটি সাইটের সম্ভাবনা গণনা করে, একটি নোড থেকে শুরু করে যার একমাত্র বংশধর হল পাতা (অর্থাৎ, গাছের টিপস) এবং নেস্টেড সেটগুলিতে "নীচের" নোডের দিকে পিছন দিকে কাজ করে। যাইহোক, পদ্ধতি দ্বারা উত্পাদিত গাছগুলি কেবল তখনই শিকড়যুক্ত হয় যদি প্রতিস্থাপন মডেলটি অপরিবর্তনীয় হয়, যা সাধারণত জৈবিক ব্যবস্থার ক্ষেত্রে সত্য নয়। সর্বাধিক-জীবিকা বৃক্ষের অনুসন্ধানে একটি শাখা দৈর্ঘ্যের অপ্টিমাইজেশান উপাদানও অন্তর্ভুক্ত রয়েছে যা অ্যালগরিদমিকভাবে উন্নত করা কঠিন; নিউটন-রাফসন পদ্ধতির মতো সাধারণ বিশ্বব্যাপী অপ্টিমাইজেশান সরঞ্জামগুলি প্রায়শই ব্যবহৃত হয়। বৈকল্পিক অ্যালেলিক ফ্রিকোয়েন্সি ডেটা (ভিএএফ) থেকে ফাইলোজেনেটিক গাছগুলি অনুমান করার সর্বাধিক সম্ভাবনা ব্যবহার করে এমন কিছু সরঞ্জামের মধ্যে রয়েছে অ্যানসেট্রি এবং সিআইটিইউপি। বায়েসিয়ান অনুমান সর্বাধিক সম্ভাব্যতা পদ্ধতির সাথে ঘনিষ্ঠভাবে সম্পর্কিত পদ্ধতিতে ফাইলোজেনেটিক গাছ তৈরি করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। বায়েসিয়ান পদ্ধতিগুলি সম্ভাব্য গাছগুলির একটি পূর্ব সম্ভাব্যতা বন্টন অনুমান করে, যা কেবল তথ্য থেকে উত্পন্ন হতে পারে এমন সমস্ত সম্ভাব্য গাছের মধ্যে যে কোনও একটি গাছের সম্ভাবনা হতে পারে, অথবা এই ধারণা থেকে উদ্ভূত আরও পরিশীলিত অনুমান হতে পারে যে বিচ্যুতি ঘটনা যেমন প্রজাতিকরণ স্টোকাস্টিক প্রক্রিয়া হিসাবে ঘটে। বায়েসিয়ান-ইনফারেন্স ফাইলোজেনেটিক্স পদ্ধতির ব্যবহারকারীদের মধ্যে পূর্ববর্তী বন্টনের পছন্দ একটি বিতর্কের বিষয়। বায়েসিয়ান পদ্ধতির বাস্তবায়নে সাধারণত মার্কভ চেইন মন্টে কার্লো স্যাম্পলিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করা হয়, যদিও মুভ সেটের পছন্দ পরিবর্তিত হয়; বায়েসিয়ান ফাইলোজেনেটিক্সে ব্যবহৃত নির্বাচনগুলির মধ্যে রয়েছে প্রতিটি ধাপে প্রস্তাবিত গাছের পাতার নোডগুলি বৃত্তাকারভাবে পারমিউট করা এবং দুটি সম্পর্কিত গাছের মধ্যে এলোমেলো অভ্যন্তরীণ নোডের বংশধর সাবট্রিগুলি অদলবদল করা। ফাইলোজেনেটিক্সে বায়েসিয়ান পদ্ধতির ব্যবহার বিতর্কিত হয়েছে, মূলত মুভ সেটের পছন্দের অসম্পূর্ণ নির্দিষ্টকরণ, গ্রহণযোগ্যতার মানদণ্ড এবং প্রকাশিত কাজে পূর্ব বিতরণের কারণে। বায়েসিয়ান পদ্ধতিগুলি সাধারণত পার্সিমনি-ভিত্তিক পদ্ধতির চেয়ে উচ্চতর বলে মনে করা হয়; এগুলি সর্বাধিক সম্ভাব্যতা কৌশলগুলির তুলনায় দীর্ঘ-শাখা আকর্ষণের প্রবণতা বেশি হতে পারে, যদিও তারা অনুপস্থিত তথ্যগুলিকে আরও ভালভাবে সামঞ্জস্য করতে সক্ষম। যেখানে সম্ভাব্যতা পদ্ধতিগুলি এমন গাছটি খুঁজে পায় যা তথ্যের সম্ভাব্যতা সর্বাধিক করে, একটি বায়েসিয়ান পদ্ধতি এমন একটি গাছকে পুনরুদ্ধার করে যা পোস্টেরিয়র ডিস্ট্রিবিউশনের উপর অঙ্কন করে সর্বাধিক সম্ভাব্য ক্লেডের প্রতিনিধিত্ব করে। যাইহোক, ক্লেডগুলির পশ্চাৎ সম্ভাবনার অনুমান (তাদের 'সমর্থন' পরিমাপ করা) চিহ্নটির বেশ বিস্তৃত হতে পারে, বিশেষত ক্লেডগুলিতে যা অপ্রতিরোধ্যভাবে সম্ভব নয়। এইভাবে, পরবর্তী সম্ভাব্যতা অনুমান করার জন্য অন্যান্য পদ্ধতিগুলি সামনে রাখা হয়েছে। বৈকল্পিক অ্যালেলিক ফ্রিকোয়েন্সি ডেটা (ভিএএফ) থেকে ফাইলোজেনেটিক গাছগুলি অনুমান করতে বায়েসিয়ান অনুমান ব্যবহার করে এমন কিছু সরঞ্জামের মধ্যে রয়েছে ক্যানোপি, এক্স্যাক্ট এবং ফাইলোডাব্লুজিএস। মডেল নির্বাচন আণবিক ফাইলোজেনেটিক্স পদ্ধতিগুলি একটি সংজ্ঞায়িত প্রতিস্থাপন মডেলের উপর নির্ভর করে যা জিন বা অ্যামিনো অ্যাসিড সিকোয়েন্স অধ্যয়নরত বিভিন্ন স্থানে মিউটেশনের আপেক্ষিক হার সম্পর্কে একটি অনুমানকে এনকোড করে। তাদের সহজতম, প্রতিস্থাপন মডেলগুলি নিউক্লিওটাইড ক্রমগুলিতে রূপান্তর এবং রূপান্তরের হারের পার্থক্যের জন্য সংশোধন করার লক্ষ্য রাখে। প্রতিস্থাপন মডেলগুলির ব্যবহার এই কারণে প্রয়োজনীয় যে দুটি ক্রমের মধ্যে জিনগত দূরত্ব কেবলমাত্র দুটি ক্রম একে অপরের থেকে বিচ্ছিন্ন হওয়ার পরে অল্প সময়ের জন্য রৈখিকভাবে বৃদ্ধি পায় (বিকল্পভাবে, দূরত্বটি সংহতির ঠিক আগে রৈখিক হয়)। বিচ্যুতির পরে যত বেশি সময় লাগে, একই নিউক্লিওটাইড সাইটে দুটি মিউটেশন হওয়ার সম্ভাবনা তত বেশি হয়। সহজ জেনেটিক দূরত্ব গণনা এইভাবে বিবর্তনীয় ইতিহাসে ঘটে যাওয়া মিউটেশন ইভেন্টের সংখ্যাকে কম গণনা করবে। এই আন্ডারকাউন্টের ব্যাপ্তি বিচ্যুতির পর থেকে ক্রমবর্ধমান সময়ের সাথে বৃদ্ধি পায়, যা দীর্ঘ শাখা আকর্ষণের ঘটনার দিকে পরিচালিত করতে পারে, অথবা ঘনিষ্ঠভাবে সম্পর্কিত দুটি দূরবর্তী সম্পর্কিত কিন্তু অভিসারীভাবে বিবর্তিত ক্রমের ভুল বিন্যাসের দিকে পরিচালিত করতে পারে। ন্যূনতম সংখ্যক স্বতন্ত্র বিবর্তনীয় ঘটনার প্রতিনিধিত্বকারী একটি গাছের স্পষ্ট অনুসন্ধানের কারণে সর্বাধিক পার্সিমনি পদ্ধতিটি এই সমস্যার জন্য বিশেষভাবে সংবেদনশীল। মডেলের প্রকার সমস্ত প্রতিস্থাপন মডেলগুলি ক্রমে উপস্থাপিত অবস্থার প্রতিটি সম্ভাব্য পরিবর্তনের জন্য ওজনের একটি সেট বরাদ্দ করে। সবচেয়ে সাধারণ মডেল প্রকারগুলি অন্তর্নিহিতভাবে বিপরীতমুখী কারণ তারা একই ওজন নির্ধারণ করে, উদাহরণস্বরূপ, একটি জি> সি নিউক্লিওটাইড মিউটেশন একটি সি> জি মিউটেশনের মতো। সবচেয়ে সহজ সম্ভাব্য মডেল, জুকস-ক্যান্টর মডেল, একটি প্রদত্ত নিউক্লিওটাইড ক্ষারের জন্য অবস্থার প্রতিটি সম্ভাব্য পরিবর্তনের সমান সম্ভাবনা নির্ধারণ করে। যে কোনও দুটি স্বতন্ত্র নিউক্লিওটাইডের মধ্যে পরিবর্তনের হার হবে সামগ্রিক প্রতিস্থাপনের হারের এক-তৃতীয়াংশ। আরও উন্নত মডেলগুলি রূপান্তর এবং রূপান্তরের মধ্যে পার্থক্য করে। সবচেয়ে সাধারণ সম্ভাব্য সময়-বিপরীতমুখী মডেল, যাকে জি. টি. আর মডেল বলা হয়, তার ছয়টি রূপান্তর হারের মাপকাঠি রয়েছে। সাধারণ 12-পরামিতি মডেল নামে পরিচিত আরও বেশি সাধারণীকৃত মডেল একাধিক বংশের মধ্যে সামঞ্জস্যপূর্ণ জেনেটিক দূরত্ব গণনার ক্ষেত্রে অনেক অতিরিক্ত জটিলতার মূল্যে সময়-পুনর্বিন্যাসকে ভেঙে দেয়। এই থিমের একটি সম্ভাব্য বৈচিত্র্য হারগুলি সামঞ্জস্য করে যাতে সামগ্রিক জিসি বিষয়বস্তু-ডিএনএ ডাবল হেলিক্স স্থায়িত্বের একটি গুরুত্বপূর্ণ পরিমাপ-সময়ের সাথে পরিবর্তিত হয়। মডেলগুলি ইনপুট ক্রমের অবস্থানের সাথে হারের পরিবর্তনের জন্যও অনুমতি দিতে পারে। এই ধরনের বৈচিত্র্যের সবচেয়ে সুস্পষ্ট উদাহরণ হল প্রোটিন-কোডিং জিনে নিউক্লিওটাইডের তিন-ক্ষারীয় কোডনগুলির বিন্যাস। যদি ওপেন রিডিং ফ্রেম (ও. আর. এফ)-এর অবস্থান জানা যায়, তবে একটি কোডনের মধ্যে একটি প্রদত্ত স্থানের অবস্থানের জন্য মিউটেশনের হার সামঞ্জস্য করা যেতে পারে, কারণ এটি জানা যায় যে কোডন-এর তৃতীয় নিউক্লিওটাইডে উচ্চ মিউটেশনের হার জেনেটিক কোডে কোডন-এর অর্থকে প্রভাবিত না করেই হতে পারে। একটি কম অনুমান-চালিত উদাহরণ যা ও. আর. এফ সনাক্তকরণের উপর নির্ভর করে না, কেবল প্রতিটি সাইটকে পূর্বনির্ধারিত বিতরণ থেকে এলোমেলোভাবে একটি হার বরাদ্দ করে, প্রায়শই গামা বিতরণ বা লগ-স্বাভাবিক বিতরণ। পরিশেষে, কোভারিয়ন পদ্ধতি হিসাবে পরিচিত হারের বৈচিত্র্যের একটি আরও রক্ষণশীল অনুমান হারে স্ব-সম্পর্কিত বৈচিত্র্যের অনুমতি দেয়, যাতে একটি প্রদত্ত সাইটের রূপান্তর হার সাইট এবং বংশ জুড়ে সম্পর্কযুক্ত হয়। সর্বোত্তম মডেল নির্বাচন একটি উপযুক্ত মডেল নির্বাচন করা ভাল ফাইলোজেনেটিক বিশ্লেষণের জন্য গুরুত্বপূর্ণ, উভয়ই কারণ আন্ডারপ্যারামিটারাইজড বা অতিরিক্ত সীমাবদ্ধ মডেলগুলি তাদের অন্তর্নিহিত অনুমান লঙ্ঘন করা হলে অস্বাভাবিক আচরণ তৈরি করতে পারে এবং কারণ অত্যধিক জটিল বা অতিরিক্ত প্যারামিটারাইজড মডেলগুলি গণনামূলকভাবে ব্যয়বহুল এবং পরামিতিগুলি অতিরিক্ত উপযুক্ত হতে পারে। মডেল নির্বাচনের সবচেয়ে সাধারণ পদ্ধতি হল সম্ভাব্যতা অনুপাত পরীক্ষা (এল. আর. টি), যা একটি সম্ভাব্যতা অনুমান তৈরি করে যা মডেল এবং ইনপুট ডেটার মধ্যে "উপযুক্ততার গুণ" পরিমাপ হিসাবে ব্যাখ্যা করা যেতে পারে। যাইহোক, এই ফলাফলগুলি ব্যবহার করার ক্ষেত্রে অবশ্যই যত্ন নিতে হবে, কারণ আরও বেশি পরামিতি সহ একটি আরও জটিল মডেলের একই মডেলের সরলীকৃত সংস্করণের তুলনায় সর্বদা বেশি সম্ভাবনা থাকবে, যা অত্যধিক জটিল মডেলগুলির সরল নির্বাচনের দিকে পরিচালিত করতে পারে। এই কারণে মডেল নির্বাচন কম্পিউটার প্রোগ্রামগুলি সহজতম মডেলটি বেছে নেবে যা আরও জটিল প্রতিস্থাপন মডেলের তুলনায় উল্লেখযোগ্যভাবে খারাপ নয়। এল. আর. টি-র একটি উল্লেখযোগ্য অসুবিধা হল মডেলগুলির মধ্যে জোড়া ভিত্তিক তুলনা করার প্রয়োজনীয়তা; এটি দেখানো হয়েছে যে যে ক্রমে মডেলগুলির তুলনা করা হয় তা শেষ পর্যন্ত নির্বাচিত মডেলের উপর একটি বড় প্রভাব ফেলে। একটি বিকল্প মডেল নির্বাচন পদ্ধতি হল আকাইক তথ্য মানদণ্ড (এ. আই. সি), যা আনুষ্ঠানিকভাবে প্রকৃত মডেল এবং পরীক্ষিত মডেলের মধ্যে কুলব্যাক-লাইবলার বিচ্যুতির একটি অনুমান। অতিরিক্ত প্যারামিটারযুক্ত মডেলগুলিকে শাস্তি দেওয়ার জন্য এটি একটি সংশোধন ফ্যাক্টর সহ একটি সম্ভাব্যতা অনুমান হিসাবে ব্যাখ্যা করা যেতে পারে। এআইসি একটি জুটির পরিবর্তে একটি পৃথক মডেলের উপর গণনা করা হয়, তাই এটি মডেলগুলির মূল্যায়ন করার ক্রম থেকে স্বাধীন। একটি সম্পর্কিত বিকল্প, বায়েসিয়ান তথ্য মানদণ্ডের (বিআইসি) অনুরূপ মৌলিক ব্যাখ্যা রয়েছে তবে জটিল মডেলগুলিকে আরও বেশি শাস্তি দেয়। ফাইলোজেনি পুনর্গঠনের জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত মডেল নির্ধারণ করা অসংখ্য বিবর্তনীয় অধ্যয়নের একটি মৌলিক পদক্ষেপ গঠন করে। যাইহোক, মডেল নির্বাচনের জন্য বিভিন্ন মানদণ্ড বিতর্কের দিকে পরিচালিত করছে যে কোন মানদণ্ডটি অগ্রাধিকারযোগ্য। সম্প্রতি দেখা গেছে যে, যখন টপোলজি এবং পূর্বপুরুষের ক্রম পুনর্গঠন কাঙ্ক্ষিত ফলাফল হয়, তখন অন্যটির উপর একটি মানদণ্ড বেছে নেওয়া গুরুত্বপূর্ণ নয়। পরিবর্তে, সবচেয়ে জটিল নিউক্লিওটাইড প্রতিস্থাপন মডেল, জি. টি. আর + আই + জি ব্যবহার করে, গাছের টপোলজি এবং পূর্বপুরুষের ক্রমের অনুমানের জন্য অনুরূপ ফলাফলের দিকে পরিচালিত করে। ডিএনএ/অ্যামিনো অ্যাসিড সংলগ্ন সিকোয়েন্স অ্যাসেম্বলি, একাধিক সিকোয়েন্স সারিবদ্ধকরণ, মডেল-টেস্ট (সর্বোত্তম উপযুক্ত প্রতিস্থাপন মডেল পরীক্ষা) এবং সর্বাধিক সম্ভাব্যতা এবং বায়েসিয়ান অনুমান ব্যবহার করে ফাইলোজেনি পুনর্গঠন সহ ফাইলোজেনেটিক গাছ নির্মাণের জন্য একটি বিস্তৃত ধাপে ধাপে প্রোটোকল প্রোটোকল এক্সচেঞ্জে উপলব্ধ। একটি বহুমাত্রিক স্কেলিং কৌশল ব্যবহার করা যেতে পারে, যাকে ইন্টারপোলেটিভ জয়েনিং বলা হয়, যা 3ডি-তে ক্রমগুলির জন্য ক্লাস্টারিং ফলাফলটি কল্পনা করার জন্য মাত্রা হ্রাস করতে পারে এবং তারপরে ক্লাস্টারিং ফলাফলের উপর ফাইলোজেনেটিক ট্রিটি ম্যাপ করতে পারে। একটি ভাল গাছের সাধারণত ক্লাস্টারিং ফলাফলের সাথে উচ্চতর সম্পর্ক থাকে। বৃক্ষ সমর্থন মূল্যায়ন সমস্ত পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণের মতো, চরিত্রের তথ্য থেকে ফাইলোজেনিগুলির অনুমানের জন্য আত্মবিশ্বাসের মূল্যায়ন প্রয়োজন। একটি ফাইলোজেনেটিক গাছের সমর্থনের পরিমাণ পরীক্ষা করার জন্য বেশ কয়েকটি পদ্ধতি রয়েছে, হয় ফাইলোজেনির প্রতিটি উপ-গাছের সমর্থনের মূল্যায়ন করে (নোডাল সমর্থন) অথবা ফাইলোজেনি অন্যান্য সম্ভাব্য গাছের থেকে উল্লেখযোগ্যভাবে আলাদা কিনা তা মূল্যায়ন করে (বিকল্প গাছ অনুমান পরীক্ষা)। নোডাল সমর্থন গাছের সমর্থন মূল্যায়নের সবচেয়ে সাধারণ পদ্ধতি হল গাছের প্রতিটি নোডের জন্য পরিসংখ্যানগত সমর্থন মূল্যায়ন করা। সাধারণত, খুব কম সমর্থন সহ একটি নোডকে আরও বিশ্লেষণে বৈধ বলে মনে করা হয় না এবং একটি ক্লেডের মধ্যে সম্পর্কগুলি অমীমাংসিত রয়েছে তা নির্দেশ করার জন্য দৃশ্যমানভাবে একটি পলিটমিতে ভেঙে যেতে পারে। কনসেনসাস ট্রি নোডাল সমর্থন মূল্যায়নের জন্য অনেক পদ্ধতিতে একাধিক ফাইলোজেনি বিবেচনা করা হয়। সর্বসম্মত গাছটি গাছের একটি সেটের মধ্যে ভাগ করা নোডগুলিকে সংক্ষিপ্ত করে। একটি * কঠোর ঐকমত্যে, * প্রতিটি গাছে পাওয়া নোডগুলি দেখানো হয়, এবং বাকিগুলি একটি অমীমাংসিত পলিটমিতে ভেঙে যায়। কম রক্ষণশীল পদ্ধতি, যেমন * সংখ্যাগরিষ্ঠ-নিয়ম ঐক্যমত্য * গাছ, এমন নোড বিবেচনা করে যা বিবেচনাধীন গাছের একটি নির্দিষ্ট শতাংশ দ্বারা সমর্থিত (যেমন কমপক্ষে 50 শতাংশ)। উদাহরণস্বরূপ, সর্বাধিক পার্সিমনি বিশ্লেষণে, একই পার্সিমনি স্কোর সহ অনেক গাছ থাকতে পারে। একটি কঠোর সর্বসম্মত গাছ দেখাবে যে সমস্ত সমানভাবে পার্সিমোনিয়াস গাছগুলিতে কোন নোড পাওয়া যায় এবং কোন নোডগুলি পৃথক হয়। সর্বসম্মত গাছগুলি বায়েসিয়ান অনুমানের সাথে পুনর্গঠিত ফাইলোজেনিগুলির উপর সমর্থন মূল্যায়নের জন্যও ব্যবহৃত হয় (নীচে দেখুন)। বুটস্ট্র্যাপিং এবং জ্যাকনাইফিং পরিসংখ্যানে, বুটস্ট্র্যাপ হল মূল তথ্যের ছদ্ম প্রতিলিপি ব্যবহার করে অজানা বিতরণ সহ তথ্যের পরিবর্তনশীলতা অনুমান করার একটি পদ্ধতি। উদাহরণস্বরূপ, 100টি ডেটা পয়েন্টের একটি সেট দেওয়া হলে, একটি সিউডোরেপ্লিকেট হল একই আকারের (100 পয়েন্ট) একটি ডেটা সেট যা এলোমেলোভাবে মূল ডেটা থেকে প্রতিস্থাপন সহ নমুনা নেওয়া হয়। অর্থাৎ, প্রতিটি মূল ডেটা পয়েন্ট সিউডোরেপ্লিকেটে একাধিকবার প্রতিনিধিত্ব করা যেতে পারে, বা একেবারেই নয়। পরিসংখ্যানগত সমর্থনে মূল তথ্যের সিউডোরেপ্লিকেটের একটি বড় সেটের অনুরূপ বৈশিষ্ট্য রয়েছে কিনা তার মূল্যায়ন জড়িত। ফাইলোজেনেটিক্সে, চরিত্র ম্যাট্রিক্সের কলামগুলি ব্যবহার করে বুটস্ট্র্যাপিং পরিচালিত হয়। প্রতিটি সিউডোরিপ্লিকেটে প্রতিস্থাপনের সাথে মূল ম্যাট্রিক্স থেকে এলোমেলোভাবে নমুনা নেওয়া একই সংখ্যক প্রজাতি (সারি) এবং অক্ষর (কলাম) থাকে। প্রতিটি সিউডোরেপ্লিকেট থেকে একটি ফাইলোজেনি পুনর্গঠন করা হয়, মূল তথ্য থেকে ফাইলোজেনি পুনর্গঠনের জন্য একই পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়। ফাইলোজেনির প্রতিটি নোডের জন্য, নোডাল সমর্থন হল সেই নোড ধারণকারী সিউডোরেপ্লিকেটের শতাংশ। বুটস্ট্র্যাপ পরীক্ষার পরিসংখ্যানগত কঠোরতা পরিচিত বিবর্তনীয় ইতিহাস সহ ভাইরাল জনসংখ্যা ব্যবহার করে পরীক্ষামূলকভাবে মূল্যায়ন করা হয়েছে, যা খুঁজে পেয়েছে যে 70 শতাংশ বুটস্ট্র্যাপ সমর্থন ক্লেডের অস্তিত্বের 95 শতাংশ সম্ভাবনার সাথে মিলে যায়। যাইহোক, এটি আদর্শ পরিস্থিতিতে পরীক্ষা করা হয়েছিল (যেমন। বিবর্তনীয় হারে কোনও পরিবর্তন নেই, প্রতিসম ফাইলোজেনি)। বাস্তবে, 70 শতাংশের উপরে মানগুলি সাধারণত সমর্থিত হয় এবং আত্মবিশ্বাস মূল্যায়নের জন্য গবেষক বা পাঠকের উপর ছেড়ে দেওয়া হয়। 70 শতাংশের কম সমর্থন সহ নোডগুলি সাধারণত অমীমাংসিত হিসাবে বিবেচিত হয়। ফাইলোজেনেটিক্সে জ্যাকনাইফিং একটি অনুরূপ পদ্ধতি, ম্যাট্রিক্সের কলামগুলি প্রতিস্থাপন ছাড়াই নমুনা নেওয়া হয়। সিউডোরেপ্লিকেটগুলি এলোমেলোভাবে ডেটা সাবসাম্পলিং দ্বারা তৈরি করা হয়-উদাহরণস্বরূপ, একটি "10 শতাংশ জ্যাকনাইফ" নোডাল সমর্থন মূল্যায়নের জন্য অনেকবার ম্যাট্রিক্সের 10 শতাংশ এলোমেলোভাবে নমুনা নিতে জড়িত। বায়েসিয়ান অনুমান ব্যবহার করে ফাইলোজেনিগুলির পরবর্তী সম্ভাব্যতা পুনর্গঠন একটি একক "সেরা" গাছের পরিবর্তে তথ্য এবং বিবর্তনীয় মডেলের ভিত্তিতে অত্যন্ত সম্ভাব্য গাছের পশ্চাদবর্তী বিতরণ তৈরি করে। পোস্টেরিয়র ডিস্ট্রিবিউশনের গাছগুলিতে সাধারণত বিভিন্ন টপোলজি থাকে। যখন ইনপুট ডেটা ভেরিয়েন্ট অ্যালেলিক ফ্রিকোয়েন্সি ডেটা (ভিএএফ) হয়, তখন টুল এক্স্যাক্ট পুরো গাছের স্থানটি সম্পূর্ণভাবে অনুসন্ধান করে, ছোট, জৈবিকভাবে প্রাসঙ্গিক গাছের আকারের জন্য গাছের সম্ভাব্যতা গণনা করতে পারে। বেশিরভাগ বায়েসিয়ান অনুমান পদ্ধতি মার্কভ-চেইন মন্টে কার্লো পুনরাবৃত্তি ব্যবহার করে এবং এই চেইনের প্রাথমিক পদক্ষেপগুলি ফাইলোজেনির নির্ভরযোগ্য পুনর্গঠন হিসাবে বিবেচিত হয় না। শৃঙ্খলের প্রথম দিকে উৎপন্ন গাছগুলি সাধারণত পোড়া হিসাবে ফেলে দেওয়া হয়। বায়েসিয়ান ফাইলোজেনেটিক বিশ্লেষণে নোডাল সমর্থন মূল্যায়নের সবচেয়ে সাধারণ পদ্ধতি হল নোড ধারণকারী পোস্টেরিয়র ডিস্ট্রিবিউশনে (পোস্ট-বার্ন-ইন) গাছের শতাংশ গণনা করা। বায়েসিয়ান অনুমানের একটি নোডের পরিসংখ্যানগত সমর্থন তথ্য এবং বিবর্তনীয় মডেলের পরিপ্রেক্ষিতে একটি ক্লেডের প্রকৃত অস্তিত্বের সম্ভাবনা প্রতিফলিত করবে বলে আশা করা হচ্ছে। অতএব, একটি নোডকে সমর্থিত হিসাবে গ্রহণ করার সীমা সাধারণত বুটস্ট্র্যাপিংয়ের চেয়ে বেশি হয়। ধাপ গণনা পদ্ধতি ব্রেমার সমর্থন একটি ক্লেডের বিরোধিতা করার জন্য প্রয়োজনীয় অতিরিক্ত পদক্ষেপের সংখ্যা গণনা করে। দুর্বলতা এই পদক্ষেপগুলির প্রত্যেকটিরই নিজস্ব দুর্বলতা রয়েছে। উদাহরণস্বরূপ, ছোট বা বড় ক্লেডগুলি মাঝারি আকারের ক্লেডগুলির তুলনায় বৃহত্তর সমর্থন মান আকর্ষণ করে, কেবল তাদের মধ্যে ট্যাক্সার সংখ্যার ফলস্বরূপ। বুটস্ট্র্যাপ সমর্থন একটি ক্লেডের প্রকৃত অস্তিত্বের পরিবর্তে ডেটাতে শব্দের ফলে নোড সমর্থনের উচ্চ অনুমান প্রদান করতে পারে। সীমাবদ্ধতা এবং সমাধান শেষ পর্যন্ত, একটি নির্দিষ্ট ফাইলোজেনেটিক অনুমান সঠিক কিনা তা পরিমাপ করার কোনও উপায় নেই, যদি না পরীক্ষা করা ট্যাক্সার মধ্যে প্রকৃত সম্পর্ক ইতিমধ্যে জানা থাকে (যা পরীক্ষাগারের পরিস্থিতিতে ব্যাকটেরিয়া বা ভাইরাসের সাথে ঘটতে পারে)। একজন অভিজ্ঞতাগত ফাইলোজেনেটিসিস্ট যে সর্বোত্তম ফলাফল অর্জন করতে পারেন তা হল শাখা সহ একটি গাছ যা উপলব্ধ প্রমাণ দ্বারা ভালভাবে সমর্থিত। বেশ কয়েকটি সম্ভাব্য সমস্যা চিহ্নিত করা হয়েছেঃ হোমোপ্লাসি কিছু চরিত্র অন্যদের তুলনায় একত্রিতভাবে বিকশিত হওয়ার সম্ভাবনা বেশি; যৌক্তিকভাবে, এই ধরনের অক্ষরগুলিকে একটি গাছের পুনর্গঠনে কম গুরুত্ব দেওয়া উচিত। বিবর্তনের মডেলের আকারে ওজনগুলি আণবিক তথ্যের সেট থেকে অনুমান করা যেতে পারে, যাতে সেগুলি বিশ্লেষণ করার জন্য সর্বাধিক সম্ভাবনা বা বায়েসিয়ান পদ্ধতি ব্যবহার করা যেতে পারে। আণবিক সিকোয়েন্সের ক্ষেত্রে, এই সমস্যাটি আরও তীব্র হয় যখন অধ্যয়নরত ট্যাক্সা যথেষ্ট পরিমাণে বিচ্ছিন্ন হয়ে যায়। সময়ের সাথে সাথে দুটি ট্যাক্সার বিচ্যুতি বৃদ্ধি পায়, একই স্থানে একাধিক প্রতিস্থাপনের সম্ভাবনাও বৃদ্ধি পায়, বা ব্যাক মিউটেশন, যার ফলে সমকামিতা হয়। রূপতাত্ত্বিক তথ্যের জন্য, দুর্ভাগ্যবশত, অভিসরণ নির্ধারণের একমাত্র উদ্দেশ্যমূলক উপায় হল একটি গাছ নির্মাণ-কিছুটা বৃত্তাকার পদ্ধতি। তা সত্ত্বেও, সমজাতীয় অক্ষরের ওজন প্রকৃতপক্ষে আরও ভাল-সমর্থিত গাছের দিকে পরিচালিত করে। এক দিকে ওজন পরিবর্তনের মাধ্যমে অন্য দিকে পরিবর্তনের চেয়ে বেশি পরিমার্জন আনা যেতে পারে; উদাহরণস্বরূপ, বক্ষীয় ডানার উপস্থিতি পেটরিগোট পোকামাকড়ের মধ্যে অবস্থানের প্রায় নিশ্চয়তা দেয় কারণ, যদিও ডানাগুলি প্রায়শই গৌণভাবে হারিয়ে যায়, তবে এর কোনও প্রমাণ নেই যে তারা একাধিকবার অর্জন করেছে। অনুভূমিক জিন স্থানান্তর সাধারণভাবে, জীব দুটি উপায়ে জিন উত্তরাধিকার সূত্রে পেতে পারেঃ উল্লম্ব জিন স্থানান্তর এবং অনুভূমিক জিন স্থানান্তর। উল্লম্ব জিন স্থানান্তর হ 'ল পিতামাতা থেকে বংশধরদের মধ্যে জিনের উত্তরণ, এবং অনুভূমিক (পার্শ্বীয় নামেও পরিচিত) জিন স্থানান্তর ঘটে যখন জিনগুলি সম্পর্কহীন জীবের মধ্যে ঝাঁপিয়ে পড়ে, বিশেষত প্রোক্যারিওটগুলিতে একটি সাধারণ ঘটনা; এর একটি ভাল উদাহরণ হল বিভিন্ন ব্যাকটেরিয়ার মধ্যে জিন বিনিময়ের ফলে অর্জিত অ্যান্টিবায়োটিক প্রতিরোধ যা বহু-ড্রাগ-প্রতিরোধী ব্যাকটেরিয়া প্রজাতির দিকে পরিচালিত করে। ইউক্যারিওটদের মধ্যে অনুভূমিক জিন স্থানান্তরের ক্ষেত্রেও ভালভাবে নথিভুক্ত করা হয়েছে। অনুভূমিক জিন স্থানান্তর জীবের ফাইলোজেনি নির্ধারণকে জটিল করে তুলেছে এবং বিবর্তনীয় গাছ তৈরিতে ব্যবহৃত জিনের উপর নির্ভর করে জীবের নির্দিষ্ট গোষ্ঠীর মধ্যে ফাইলোজেনির অসঙ্গতি রিপোর্ট করা হয়েছে। কোন জিনগুলি উল্লম্বভাবে অর্জিত হয়েছে এবং কোনটি অনুভূমিকভাবে অর্জিত হয়েছে তা নির্ধারণ করার একমাত্র উপায় হল পার্সিমোনিয়াসভাবে ধরে নেওয়া যে জিনগুলির বৃহত্তম সেট যা একসাথে উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত হয়েছে তা উল্লম্বভাবে উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত হয়েছে; এর জন্য প্রচুর সংখ্যক জিন বিশ্লেষণ করা প্রয়োজন। সংকর প্রজাতি, প্রজাতিভেদ, অন্তঃপ্রবেশ এবং অসম্পূর্ণ বংশ বিন্যাস ক্ল্যাডিস্টিক্সের গাণিতিক মডেলের অন্তর্নিহিত মৌলিক অনুমান এমন একটি পরিস্থিতি যেখানে প্রজাতিগুলি দ্বিখণ্ডিত ফ্যাশনে সুন্দরভাবে বিভক্ত হয়। যদিও এই ধরনের অনুমান বৃহত্তর মাত্রায় থাকতে পারে (বার অনুভূমিক জিন স্থানান্তর, উপরে দেখুন), প্রজাতিকরণ প্রায়শই অনেক কম সুশৃঙ্খল হয়। ক্ল্যাডিস্টিক পদ্ধতি চালু হওয়ার পর থেকে গবেষণায় দেখা গেছে যে হাইব্রিড প্রজাতিকরণ, যা একসময় বিরল বলে মনে করা হত, আসলে বেশ সাধারণ, বিশেষ করে উদ্ভিদের মধ্যে। এছাড়াও প্যারাফাইলেটিক প্রজাতিভেদ প্রচলিত, যা একটি দ্বিখণ্ডিত প্যাটার্নের অনুমানকে অনুপযুক্ত করে তোলে, যা গাছের পরিবর্তে ফাইলোজেনেটিক নেটওয়ার্কের দিকে পরিচালিত করে। অনুপ্রবেশ জিনগুলিকে অন্যথায় স্বতন্ত্র প্রজাতি এবং কখনও কখনও এমনকি গণের মধ্যেও স্থানান্তরিত করতে পারে, যা জিনের উপর ভিত্তি করে ফাইলোজেনেটিক বিশ্লেষণকে জটিল করে তোলে। এই ঘটনাটি "অসম্পূর্ণ বংশ বিন্যাসে" অবদান রাখতে পারে এবং বেশ কয়েকটি গোষ্ঠীতে এটি একটি সাধারণ ঘটনা বলে মনে করা হয়। প্রজাতি স্তরের বিশ্লেষণে এটি বৃহত্তর নমুনা সংগ্রহ বা আরও ভাল পুরো জিনোম বিশ্লেষণের মাধ্যমে মোকাবিলা করা যেতে পারে। প্রায়শই বিশ্লেষণকে কম, ঘনিষ্ঠভাবে সম্পর্কিত নয় এমন নমুনার মধ্যে সীমাবদ্ধ করে সমস্যাটি এড়ানো হয়। ট্যাক্সন স্যাম্পলিং আণবিক জীববিজ্ঞানে উন্নত সিকোয়েন্সিং কৌশলের বিকাশের কারণে, ফাইলোজেনেটিক অনুমান অনুমান করার জন্য প্রচুর পরিমাণে তথ্য (ডিএনএ বা অ্যামিনো অ্যাসিড সিকোয়েন্স) সংগ্রহ করা সম্ভব হয়েছে। উদাহরণস্বরূপ, পুরো মাইটোকন্ড্রিয়াল জিনোমের (অনেক প্রাণীর মধ্যে ~ 16,000 নিউক্লিওটাইড) উপর ভিত্তি করে চরিত্রের ম্যাট্রিক্স নিয়ে গবেষণা পাওয়া বিরল নয়। যাইহোক, সিমুলেশনগুলি দেখিয়েছে যে অক্ষরের সংখ্যা বাড়ানোর চেয়ে ম্যাট্রিক্সে ট্যাক্সার সংখ্যা বাড়ানো বেশি গুরুত্বপূর্ণ, কারণ যত বেশি ট্যাক্সা থাকবে, ফলস্বরূপ ফাইলোজেনেটিক ট্রি তত বেশি নির্ভুল এবং আরও শক্তিশালী হবে। এটি আংশিকভাবে লম্বা শাখা ভেঙে যাওয়ার কারণে হতে পারে। ফাইলোজেনেটিক সংকেত আরেকটি গুরুত্বপূর্ণ বিষয় যা বৃক্ষ পুনর্গঠনের নির্ভুলতাকে প্রভাবিত করে তা হল বিশ্লেষণ করা তথ্য আসলে একটি দরকারী ফাইলোজেনেটিক সংকেত ধারণ করে কিনা, একটি শব্দ যা সাধারণত বোঝাতে ব্যবহৃত হয় যে কোনও অক্ষর এলোমেলোভাবে পরিবর্তিত হওয়ার বিপরীতে ঘনিষ্ঠভাবে সম্পর্কিত ট্যাক্সায় একই অবস্থার জন্য ধীরে ধীরে বিকশিত হয় কিনা। ফাইলোজেনেটিক সংকেতের জন্য পরীক্ষা রয়েছে। একটি ধারাবাহিকতার নমুনা হিসাবে যে রূপতাত্ত্বিক অক্ষরগুলি থাকে সেগুলিতে ফাইলোজেনেটিক সংকেত থাকতে পারে, তবে পৃথক অক্ষর হিসাবে কোড করা কঠিন। বেশ কয়েকটি পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়েছে, যার মধ্যে একটি হল ফাঁক কোডিং, এবং ফাঁক কোডিং-এ বৈচিত্র্য রয়েছে। ফাঁক কোডিংয়ের মূল আকারেঃ একটি অক্ষরের জন্য গ্রুপ মানে প্রথমে আকার অনুসারে সাজানো হয়। পুলড ইন-গ্রুপ স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি গণনা করা হয়. এবং সংলগ্ন মাধ্যমের মধ্যে পার্থক্য এই স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতির সাথে তুলনা করা হয়। সংলগ্ন মাধ্যমের যে কোনও জুটিকে ভিন্ন বলে বিবেচনা করা হয় এবং বিভিন্ন পূর্ণসংখ্যা স্কোর দেওয়া হয়. যদি মাধ্যমগুলি গোষ্ঠীর মধ্যে স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতির চেয়ে বড় "ফাঁক" দ্বারা পৃথক করা হয়. কিছু স্বেচ্ছাচারী ধ্রুবক। যদি বিশ্লেষণে আরও ট্যাক্সা যুক্ত করা হয়, তবে ট্যাক্সার মধ্যে ব্যবধান এতটাই ছোট হয়ে যেতে পারে যে সমস্ত তথ্য হারিয়ে যায়। সাধারণ ব্যবধান কোডিং সমস্ত ট্যাক্সা ধারণকারী একটি সেট বিবেচনা করার পরিবর্তে পৃথক জোড়া ট্যাক্সার তুলনা করে সেই সমস্যাটিকে ঘিরে কাজ করে। তথ্য অনুপস্থিত সাধারণভাবে, একটি গাছ তৈরি করার সময় যত বেশি তথ্য পাওয়া যাবে, ফলস্বরূপ গাছটি তত বেশি নির্ভুল এবং নির্ভরযোগ্য হবে। অনুপস্থিত তথ্য কেবল কম তথ্য থাকার চেয়ে বেশি ক্ষতিকারক নয়, যদিও বেশিরভাগ অনুপস্থিত তথ্য যখন অল্প সংখ্যক ট্যাক্সায় থাকে তখন এর প্রভাব সবচেয়ে বেশি হয়। অল্প সংখ্যক অক্ষরের মধ্যে অনুপস্থিত তথ্যকে কেন্দ্রীভূত করলে আরও শক্তিশালী গাছ তৈরি হয়। জীবাশ্মের ভূমিকা যেহেতু অনেক চরিত্রের মধ্যে ভ্রূণগত, বা নরম-টিস্যু বা আণবিক অক্ষর জড়িত থাকে যা (সর্বোপরি) খুব কমই জীবাশ্ম হয় এবং জীবাশ্মের ব্যাখ্যা জীবন্ত ট্যাক্সার তুলনায় বেশি অস্পষ্ট, বিলুপ্ত ট্যাক্সায় প্রায় অপরিবর্তনীয়ভাবে জীবিতগুলির তুলনায় অনুপস্থিত তথ্যের অনুপাত বেশি থাকে। যাইহোক, এই সীমাবদ্ধতা সত্ত্বেও, জীবাশ্মের অন্তর্ভুক্তি অমূল্য, কারণ তারা গাছের বিরল অঞ্চলে তথ্য সরবরাহ করতে পারে, দীর্ঘ শাখা ভেঙে এবং মধ্যবর্তী চরিত্রের অবস্থাকে সীমাবদ্ধ করতে পারে; সুতরাং, জীবাশ্ম ট্যাক্সা আধুনিক ট্যাক্সার মতো গাছের রেজোলিউশনে অবদান রাখে। জীবাশ্মগুলি বংশের বয়সকেও সীমাবদ্ধ করতে পারে এবং এইভাবে দেখায় যে একটি গাছ স্ট্র্যাটিগ্রাফিক রেকর্ডের সাথে কতটা সামঞ্জস্যপূর্ণ; স্ট্র্যাটোক্ল্যাডিস্টিক্স ফাইলোজেনেটিক বিশ্লেষণের জন্য ডেটা ম্যাট্রিক্সগুলিতে বয়সের তথ্যকে অন্তর্ভুক্ত করে। আরও দেখুন ফাইলোজেনেটিক্স সফ্টওয়্যারের তালিকা বায়েসিয়ান নেটওয়ার্ক বায়োইনফরম্যাটিক্স ক্ল্যাডিস্টিক্স গণনামূলক জীববিজ্ঞান ডিস্ক-আচ্ছাদন পদ্ধতি বিবর্তনীয় গতিবিদ্যা মাইক্রোবিয়াল ফাইলোজেনেটিক্স পি. এইচ. ওয়াই. এল. আই. পি ফাইলোজেনেটিক তুলনামূলক পদ্ধতি ফাইলোজেনেটিক ট্রি ফাইলোজেনেটিক্স জনসংখ্যা জেনেটিক্স পরিমাণগত তুলনামূলক ভাষাবিজ্ঞান পরিসংখ্যানগত শ্রেণিবিন্যাস পদ্ধতিগত শ্রেণীবিন্যাস (জীববিজ্ঞান) রেফারেন্স আরও পড়া বাহ্যিক লিঙ্ক ফাইলোজেনেটিক্স