Distance matrices in phylogeny
ಅಂತರದ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ಗಳನ್ನು ಫೈಲೋಜೆನಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ಅಲ್ಲದ ದೂರ ವಿಧಾನಗಳಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮೂಲತಃ ಜೋಡಿಯಾಗಿ ದೂರಗಳ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಫೀನೆಟಿಕ್ ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕೆ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ದೂರಗಳನ್ನು ನಂತರ ಒಂದು ಮರವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಸಮನ್ವಯಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ (ಮಾಹಿತಿಯುಕ್ತ ಶಾಖೆಯ ಉದ್ದದೊಂದಿಗೆ ಫೈಲೋಗ್ರಾಮ್). ದೂರ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಹಲವಾರು ವಿಭಿನ್ನ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಬರಬಹುದು, ಇದರಲ್ಲಿ ಅಳತೆ ಮಾಡಿದ ದೂರ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ ರೋಗನಿರೋಧಕ ಅಧ್ಯಯನಗಳಿಂದ) ಅಥವಾ ಮಾರ್ಫೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ವಿಭಿನ್ನ ಜೋಡಿಯಾಗಿ ದೂರ ಸೂತ್ರಗಳು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಯೂಕ್ಲಿಡಿಯನ್ ದೂರ) ಪ್ರತ್ಯೇಕ ರೂಪವಿಜ್ಞಾನದ ಅಕ್ಷರಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅಥವಾ ಅನುಕ್ರಮದಿಂದ ಆನುವಂಶಿಕ ಅಂತರ, ನಿರ್ಬಂಧದ ತುಣುಕು, ಅಥವಾ ಅಲೋಜೈಮ್ ಡೇಟಾ. ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಅಕ್ಷರದ ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕಾಗಿ, ಅಕ್ಷರದ ಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿನ ಜೋಡಿಯ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು (ಹ್ಯಾಮಿಂಗ್ ದೂರ) ಸರಳವಾಗಿ ಎಣಿಸುವ ಮೂಲಕ ಕಚ್ಚಾ ಅಂತರದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಬಹುದು. ದೂರ-ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ವಿಧಾನಗಳು ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ದೂರ-ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ವಿಧಾನಗಳು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲಾದ ಅನುಕ್ರಮಗಳ ನಡುವಿನ "ಆನುವಂಶಿಕ ಅಂತರ" ದ ಅಳತೆಯ ಮೇಲೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿವೆ, ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ ಅವುಗಳಿಗೆ ಇನ್ಪುಟ್ ಆಗಿ ಎಂ. ಎಸ್. ಎ. (ಬಹು ಅನುಕ್ರಮ ಜೋಡಣೆ) ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಅಂತರವನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಜೋಡಿಸಲಾದ ಸ್ಥಾನಗಳಲ್ಲಿ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಾಗದ ಅಂಶಗಳೆಂದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅಂತರಗಳನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಾಗದ ಅಂಶಗಳೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ಅನುಕ್ರಮ ಜೋಡಿಯ ನಡುವಿನ ಅಂತರವನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಅನುಕ್ರಮ ಪ್ರಶ್ನೆಯ ಗುಂಪಿನಿಂದ ಆಲ್-ಟು-ಆಲ್ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ದೂರ ವಿಧಾನಗಳು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತವೆ. ಇದರಿಂದ ಒಂದೇ ಆಂತರಿಕ ನೋಡ್ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ನಿಕಟವಾದ ಸಂಬಂಧಿತ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಇರಿಸುವ ಮತ್ತು ಅದರ ಶಾಖೆಯ ಉದ್ದಗಳು ಅನುಕ್ರಮಗಳ ನಡುವಿನ ವೀಕ್ಷಿಸಿದ ದೂರವನ್ನು ನಿಕಟವಾಗಿ ಪುನರುತ್ಪಾದಿಸುವ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಮರವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ. ದೂರ-ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ವಿಧಾನಗಳು ಅವುಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಲು ಬಳಸುವ ಕ್ರಮಾವಳಿಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ಬೇರೂರಿರುವ ಅಥವಾ ಬೇರೂರಿರುವ ಮರಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು. ಬಹು ಅನುಕ್ರಮ ಜೋಡಣೆಯ ಪ್ರಗತಿಪರ ಮತ್ತು ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಪ್ರಕಾರಗಳಿಗೆ ಅವುಗಳನ್ನು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಆಧಾರವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ದೂರ-ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ವಿಧಾನಗಳ ಮುಖ್ಯ ಅನನುಕೂಲವೆಂದರೆ ಅನೇಕ ಉಪವರ್ಗಗಳಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುವ ಸ್ಥಳೀಯ ಉನ್ನತ-ರೂಪಾಂತರ ಪ್ರದೇಶಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಬಳಸುವ ಅಸಮರ್ಥತೆ. ನೆರೆಯ-ಸೇರುವ ನೆರೆಯ-ಸೇರುವ ವಿಧಾನಗಳು ಆನುವಂಶಿಕ ಅಂತರವನ್ನು ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಆಗಿ ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅನುಕ್ರಮ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯ ದತ್ತಾಂಶ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತವೆ. ಸರಳ ನೆರೆಯ-ಜೋಡಿಸುವ ವಿಧಾನವು ಬೇರೂರಿರುವ ಮರಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಇದು ವಂಶಾವಳಿಗಳಾದ್ಯಂತ ಸ್ಥಿರವಾದ ವಿಕಾಸದ ದರವನ್ನು (ಅಂದರೆ, ಆಣ್ವಿಕ ಗಡಿಯಾರ) ಊಹಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ. ಯು. ಪಿ. ಜಿ. ಎಂ. ಎ. ಮತ್ತು ಡಬ್ಲ್ಯೂ. ಪಿ. ಜಿ. ಎಂ. ಎ. ಯು. ಪಿ. ಜಿ. ಎಂ. ಎ. (ಅಂಕಗಣಿತದ ಸರಾಸರಿಯೊಂದಿಗೆ ತೂಕವಿಲ್ಲದ ಜೋಡಿ ಗುಂಪು ವಿಧಾನ) ಮತ್ತು ಡಬ್ಲ್ಯೂ. ಪಿ. ಜಿ. ಎಂ. ಎ. (ಅಂಕಗಣಿತದ ಸರಾಸರಿಯೊಂದಿಗೆ ತೂಕದ ಜೋಡಿ ಗುಂಪು ವಿಧಾನ) ವಿಧಾನಗಳು ಬೇರೂರಿರುವ ಮರಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರ-ದರದ ಊಹೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ-ಅಂದರೆ, ಇದು ಮೂಲದಿಂದ ಪ್ರತಿ ಶಾಖೆಯ ತುದಿಯವರೆಗಿನ ಅಂತರವು ಸಮಾನವಾಗಿರುವ ಅಲ್ಟ್ರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ಮರವನ್ನು ಊಹಿಸುತ್ತದೆ. ಫಿಚ್-ಮಾರ್ಗೋಲಿಯಾಶ್ ವಿಧಾನವು ಆನುವಂಶಿಕ ಅಂತರದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ಗಾಗಿ ತೂಕದ ಕನಿಷ್ಠ ಚೌಕಗಳ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ದೂರದ ಸಂಬಂಧಿತ ಅನುಕ್ರಮಗಳ ನಡುವಿನ ಅಂತರವನ್ನು ಅಳೆಯುವಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿದ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಲು ಮರದ ನಿರ್ಮಾಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಹತ್ತಿರದ ಸಂಬಂಧಿತ ಅನುಕ್ರಮಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ತೂಕವನ್ನು ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆಚರಣೆಯಲ್ಲಿ, ಶಾಖೆಗಳ ನಡುವೆ ವಿಕಾಸದ ದರಗಳು ಭಿನ್ನವಾಗಿದ್ದಾಗ ಮಾತ್ರ ದೂರ ತಿದ್ದುಪಡಿಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ನಿಕಟವಾಗಿ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಮತ್ತು ದೂರದ ಸಂಬಂಧಿತ ಗುಂಪುಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ ಕಲಾಕೃತಿಗಳನ್ನು ತಡೆಯಲು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗೆ ಇನ್ಪುಟ್ ಆಗಿ ಬಳಸುವ ದೂರಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯಗೊಳಿಸಬೇಕು. ಈ ವಿಧಾನದಿಂದ ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಲಾದ ದೂರಗಳು ರೇಖೀಯವಾಗಿರಬೇಕು; ಅಂತರಗಳ ರೇಖೀಯ ಮಾನದಂಡಕ್ಕೆ ಎರಡು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಶಾಖೆಗಳ ಶಾಖೆಯ ಉದ್ದಗಳ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಎರಡು ಶಾಖೆಯ ದೂರಗಳ ಮೊತ್ತದ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಮೌಲ್ಯಕ್ಕೆ ಸಮನಾಗಿರಬೇಕು-ಇದು ಜೈವಿಕ ಅನುಕ್ರಮಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯವಾಗುವ ಗುಣಲಕ್ಷಣವಾಗಿದ್ದು, ಅವುಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಸ್ಥಳಗಳಲ್ಲಿ ಹಿಂದಿನ ರೂಪಾಂತರಗಳ ಸಾಧ್ಯತೆಗಾಗಿ ಸರಿಪಡಿಸಿದಾಗ ಮಾತ್ರ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ತಿದ್ದುಪಡಿಯನ್ನು ಡಿಎನ್ಎ ವಿಕಾಸದ ಜ್ಯೂಕ್ಸ್-ಕ್ಯಾಂಟರ್ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ಪಡೆದಂತಹ ಪರ್ಯಾಯ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ನ ಬಳಕೆಯ ಮೂಲಕ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ದೂರಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುವ ಕನಿಷ್ಠ-ಚದರ ಮಾನದಂಡವು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾಗಿದೆ ಆದರೆ ನೆರೆಯ-ಜೋಡಿಸುವ ವಿಧಾನಗಳಿಗಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿದೆ. ದತ್ತಾಂಶ ಗುಂಪಿನಲ್ಲಿನ ಅನೇಕ ನಿಕಟವಾದ ಸಂಬಂಧಿತ ಅನುಕ್ರಮಗಳಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ದೂರಗಳ ನಡುವಿನ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸುವ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಸುಧಾರಣೆಯನ್ನು ಸಹ ಹೆಚ್ಚಿನ ಗಣನೆಯ ವೆಚ್ಚದಲ್ಲಿ ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು. ಯಾವುದೇ ತಿದ್ದುಪಡಿ ಅಂಶದೊಂದಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಕನಿಷ್ಠ-ಚದರ ಮರವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು ಎನ್ಪಿ-ಪೂರ್ಣವಾಗಿದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಗರಿಷ್ಠ-ಪಾರ್ಸಿಮನಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಬಳಸುವಂತಹ ಹ್ಯೂರಿಸ್ಟಿಕ್ ಹುಡುಕಾಟ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಮರದ ಜಾಗದ ಮೂಲಕ ಹುಡುಕಾಟಕ್ಕೆ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಹೊರಗುಂಪುಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಅನುಕ್ರಮಗಳು ಅಥವಾ ಗುಂಪುಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧದ ಬಗ್ಗೆ ಸ್ವತಂತ್ರ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಮರಗಳ ಹುಡುಕಾಟದ ಸ್ಥಳ ಮತ್ತು ಬೇರುಗಳಿಲ್ಲದ ಮರಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಬಳಸಬಹುದು. ದೂರ-ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ವಿಧಾನಗಳ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಬಳಕೆಯು ಪ್ರಶ್ನೆಯ ಗುಂಪಿನಲ್ಲಿನ ಆಸಕ್ತಿಯ ಅನುಕ್ರಮಗಳಿಗೆ ಮಾತ್ರ ದೂರದಲ್ಲಿ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ ಎಂದು ತಿಳಿದಿರುವ ಕನಿಷ್ಠ ಒಂದು ಹೊರಗುಂಪು ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಈ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ನಿಯಂತ್ರಣದ ಒಂದು ವಿಧವಾಗಿ ನೋಡಬಹುದು. ಹೊರಗುಂಪನ್ನು ಸೂಕ್ತವಾಗಿ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿದರೆ, ಅದು ಹೆಚ್ಚಿನ ಆನುವಂಶಿಕ ಅಂತರವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ ಬೇರೆ ಯಾವುದೇ ಅನುಕ್ರಮಕ್ಕಿಂತ ಉದ್ದವಾದ ಶಾಖೆಯ ಉದ್ದವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇದು ಬೇರೂರಿರುವ ಮರದ ಬೇರಿನ ಬಳಿ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಸೂಕ್ತವಾದ ಹೊರಗುಂಪನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ಆಸಕ್ತಿಯ ಅನುಕ್ರಮಗಳಿಗೆ ಮಧ್ಯಮವಾಗಿ ಸಂಬಂಧಿಸಿರುವ ಅನುಕ್ರಮದ ಆಯ್ಕೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ; ತುಂಬಾ ಹತ್ತಿರದ ಸಂಬಂಧವು ಹೊರಗುಂಪಿನ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಸೋಲಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ತುಂಬಾ ದೂರವು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಶಬ್ದವನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ. ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾದ ಪ್ರಭೇದಗಳು ದೂರದ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಸಂದರ್ಭಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಸಹ ಕಾಳಜಿ ವಹಿಸಬೇಕು, ಆದರೆ ಅನುಕ್ರಮಗಳಿಂದ ಎನ್ಕೋಡ್ ಮಾಡಲಾದ ಜೀನ್ ಅನ್ನು ವಂಶಾವಳಿಗಳಾದ್ಯಂತ ಹೆಚ್ಚು ಸಂರಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆ. ಸಮತಲ ಜೀನ್ ವರ್ಗಾವಣೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ವಿಭಿನ್ನವಾದ ಬ್ಯಾಕ್ಟೀರಿಯಾಗಳ ನಡುವೆ, ಹೊರಗುಂಪು ಬಳಕೆಯನ್ನು ಸಹ ಗೊಂದಲಗೊಳಿಸಬಹುದು. ವಿವಿಧ ವಿಧಾನಗಳ ದೌರ್ಬಲ್ಯಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ಜೋಡಿಯಾಗಿ ಅಂತರದ ದತ್ತಾಂಶವು ಫೈಲೋಗ್ರಾಮ್ನಲ್ಲಿ ಟ್ಯಾಕ್ಸಾದ ನಡುವಿನ ಮಾರ್ಗ-ಅಂತರವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಅಂದಾಜು ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಭೌಗೋಳಿಕ ಅಂತರಕ್ಕೆ ಹೋಲುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಜೋಡಿ ಅಂತರಗಳು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ "ಕಟ್ ಕಾರ್ನರ್ಸ್": ಎರಡು ನಗರಗಳ ನಡುವಿನ ಅಂತರವು "ಕಾಗೆ ಹಾರುತ್ತಿರುವಂತೆ" 100 ಮೈಲುಗಳಾಗಿರಬಹುದು, ಆದರೆ ರಸ್ತೆಗಳ ವಿನ್ಯಾಸ, ಭೂಪ್ರದೇಶ, ದಾರಿಯುದ್ದಕ್ಕೂ ನಿಲುಗಡೆಗಳು ಇತ್ಯಾದಿಗಳಿಂದಾಗಿ ಪ್ರಯಾಣಿಕನು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ 120 ಮೈಲುಗಳಷ್ಟು ಪ್ರಯಾಣಿಸಬೇಕಾಗಬಹುದು. ಟ್ಯಾಕ್ಸಾದ ಜೋಡಿಗಳ ನಡುವೆ, ಪೂರ್ವಜರ ವಂಶಾವಳಿಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಭವಿಸಿದ ಕೆಲವು ಪಾತ್ರ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ, ಏಕೆಂದರೆ ನಂತರದ ಬದಲಾವಣೆಗಳು ಪುರಾವೆಗಳನ್ನು ಅಳಿಸಿಹಾಕಿವೆ (ಅನುಕ್ರಮ ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿ ಅನೇಕ ಬಾರಿ ಮಲ್ಟಿಪಲ್ ಹಿಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಬ್ಯಾಕ್ ಮ್ಯೂಟೇಶನ್ಗಳು ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ). ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯು ಎಲ್ಲಾ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಅಂದಾಜುಗಳಿಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಇದು ದೂರ ವಿಧಾನಗಳಿಗೆ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ತೀವ್ರವಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಪ್ರತಿ ದೂರ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಕ್ಕೆ ಕೇವಲ ಎರಡು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ; ಜೋಡಿಯಾಗಿ ಹೋಲಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಪರಿಗಣಿಸದ ಇತರ ವರ್ಗಗಳಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುವ ಈ ಗುಪ್ತ ಬದಲಾವಣೆಗಳ ಪುರಾವೆಯಿಂದ ಇತರ ವಿಧಾನಗಳು ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆಯುತ್ತವೆ. ನ್ಯೂಕ್ಲಿಯೋಟೈಡ್ ಮತ್ತು ಅಮೈನೋ ಆಮ್ಲ ಅನುಕ್ರಮ ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕಾಗಿ, ಗರಿಷ್ಠ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ನ್ಯೂಕ್ಲಿಯೋಟೈಡ್ ಬದಲಾವಣೆಯ ಅದೇ ಸಂಭವನೀಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ದೂರಗಳನ್ನು "ಸರಿಪಡಿಸಲು" ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು, ಇದು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು "ಅರೆ-ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್" ಎಂದು ನಿರೂಪಿಸುತ್ತದೆ. ಯುಪಿಜಿಎಂಎ ಮತ್ತು ನೆರೆಯ ಸೇರ್ಪಡೆ (ಎನ್ಜೆ) ಸೇರಿದಂತೆ ಜೋಡಿಯಾಗಿ ದೂರದಿಂದ ನೇರವಾಗಿ ಮರವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಹಲವಾರು ಸರಳ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿವೆ, ಆದರೆ ಇವು ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕಾಗಿ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಮರವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಮೇಲೆ ತಿಳಿಸಲಾದ ಸಂಭಾವ್ಯ ತೊಡಕುಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸಲು ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕೆ ಉತ್ತಮವಾದ ಮರವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು, ದೂರ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಮಾನದಂಡವನ್ನು ಪೂರೈಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವ ಮರ-ಹುಡುಕಾಟ ಶಿಷ್ಟಾಚಾರವನ್ನು ಸಹ ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಎರಡು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ದೂರ ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕೆ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಕನಿಷ್ಠ ವಿಕಸನ (ಎಂಇ) ಮತ್ತು ಕನಿಷ್ಠ ವರ್ಗಗಳ ತೀರ್ಮಾನ. ಕನಿಷ್ಠ ಚೌಕಗಳು ಸರಳತೆಗಾಗಿ ಇಲ್ಲಿ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಲಾದ ವಿಶಾಲ ವರ್ಗದ ಹಿಂಜರಿತ-ಆಧಾರಿತ ವಿಧಾನಗಳ ಭಾಗವಾಗಿದೆ. ಈ ಹಿಂಜರಿತ ಸೂತ್ರಗಳು ಮರದ ಉದ್ದಕ್ಕೂ ಇರುವ ಮಾರ್ಗ-ದೂರಗಳು ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಜೋಡಿಯಾಗಿ ಇರುವ ಅಂತರಗಳ ನಡುವಿನ ಉಳಿದಿರುವ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ, ಮರವನ್ನು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ದೂರಗಳಿಗೆ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ "ಅಳವಡಿಸುತ್ತವೆ". ಇದಕ್ಕೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ, ಎಮ್ಇ ಶಾಖೆಯ ಉದ್ದದ ಕಡಿಮೆ ಮೊತ್ತವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಮರವನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹೀಗೆ ಊಹಿಸಲಾದ ಒಟ್ಟು ವಿಕಾಸದ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಎಂಇ ಪಾರ್ಸಿಮೋನಿಯನ್ನು ನಿಕಟವಾಗಿ ಹೋಲುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಕೆಲವು ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿ, ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಅಕ್ಷರದ ದತ್ತಾಂಶದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ದೂರಗಳ ಎಂಇ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಅದೇ ದತ್ತಾಂಶದ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಪಾರ್ಸಿಮನಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಂತೆಯೇ ಅದೇ ಮರವನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ. ದೂರ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಫೈಲೋಜೆನಿ ಅಂದಾಜಿಸುವಿಕೆಯು ಹಲವಾರು ವಿವಾದಗಳನ್ನು ಹುಟ್ಟುಹಾಕಿದೆ. ಯುಪಿಜಿಎಂಎ ಒಂದು ಅಲ್ಟ್ರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ಮರವನ್ನು ಊಹಿಸುತ್ತದೆ (ಮೂಲದಿಂದ ತುದಿಗಳವರೆಗಿನ ಎಲ್ಲಾ ಪಥ-ಉದ್ದಗಳು ಸಮಾನವಾಗಿರುವ ಮರ). ಎಲ್ಲಾ ಮಾದರಿ ವಂಶಾವಳಿಗಳಲ್ಲಿ (ಆಣ್ವಿಕ ಗಡಿಯಾರ) ವಿಕಾಸದ ದರವು ಸಮಾನವಾಗಿದ್ದರೆ, ಮತ್ತು ಮರವು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸಮತೋಲಿತವಾಗಿದ್ದರೆ (ಯಾವುದೇ ವಿಭಜನೆಯ ಎರಡೂ ಬದಿಗಳಲ್ಲಿ ಸಮಾನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಟ್ಯಾಕ್ಸಾಗಳು, ನೋಡ್ ಸಾಂದ್ರತೆಯ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಎದುರಿಸಲು), ಯುಪಿಜಿಎಂಎ ಪಕ್ಷಪಾತದ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ನೀಡಬಾರದು. ಈ ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿನ ದತ್ತಾಂಶಗಳು ಪೂರೈಸುವುದಿಲ್ಲ, ಮತ್ತು ಯುಪಿಜಿಎಂಎ ಅವುಗಳ ಉಲ್ಲಂಘನೆಗೆ ಸ್ವಲ್ಪಮಟ್ಟಿಗೆ ದೃಢವಾಗಿದ್ದರೂ, ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಫೈಲೋಜೆನಿ ಅಂದಾಜಿಗೆ ಬಳಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಯುಪಿಜಿಎಂಎಯ ಪ್ರಯೋಜನವೆಂದರೆ ಇದು ವೇಗವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಅನೇಕ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಬಲ್ಲದು. ನೆರೆಯ-ಜೋಡಣೆಯು ನಕ್ಷತ್ರ ವಿಭಜನೆಯ ಒಂದು ರೂಪವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು, ಒಂದು ಶೋಧನಾ ವಿಧಾನವಾಗಿ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಈ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಕನಿಷ್ಠ ಗಣನೆಯ ತೀವ್ರತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ಆಗಾಗ್ಗೆ ತನ್ನದೇ ಆದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಸಾಕಷ್ಟು ಬಾರಿ ಸಮಂಜಸವಾದ ಮರಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಇದು ಯಾವುದೇ ರೀತಿಯ ಮರದ ಹುಡುಕಾಟ ಮತ್ತು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಮಾನದಂಡವನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ, ಆದ್ದರಿಂದ ಚೇತರಿಸಿಕೊಂಡ ಮರವು ಡೇಟಾಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ಯಾವುದೇ ಗ್ಯಾರಂಟಿ ಇಲ್ಲ. ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವಾದ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ವಿಧಾನವೆಂದರೆ ಆರಂಭಿಕ ಮರವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಎನ್ಜೆ ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದು, ನಂತರ ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾದ ಮರವನ್ನು ಮರುಪಡೆಯಲಾಗಿದೆಯೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಮಾನದಂಡವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮರದ ಹುಡುಕಾಟವನ್ನು ಬಳಸುವುದು. ಅನೇಕ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ವಿವಿಧ ಕಾರಣಗಳಿಗಾಗಿ ದೂರದ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ತ್ಯಜಿಸುತ್ತಾರೆ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾದ ಕಾರಣವೆಂದರೆ, ದೂರಗಳು ಸ್ವಾಭಾವಿಕವಾಗಿ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ಗಿಂತ ಫೆನೆಟಿಕ್ ಆಗಿರುತ್ತವೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ಅವು ಪೂರ್ವಜರ ಹೋಲಿಕೆ (ಸಿಂಪ್ಲೆಸಿಯೋಮಾರ್ಫಿ) ಮತ್ತು ಪಡೆದ ಹೋಲಿಕೆ (ಸಿನಾಪೋಮಾರ್ಫಿ) ನಡುವೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ತೋರಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಈ ಟೀಕೆಯು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ನ್ಯಾಯೋಚಿತವಲ್ಲಃ ಪ್ರಸ್ತುತ ಪಾರ್ಸಿಮನಿ, ಸಂಭವನೀಯತೆ, ಮತ್ತು ಬೇಯೇಶಿಯನ್ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ತೀರ್ಮಾನಗಳ ಅನುಷ್ಠಾನಗಳು ಸಮಯ-ಬದಲಾಯಿಸಬಹುದಾದ ಅಕ್ಷರ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ, ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ ವ್ಯುತ್ಪನ್ನ ಅಥವಾ ಪೂರ್ವಜರ ಪಾತ್ರದ ಸ್ಥಿತಿಗಳಿಗೆ ಯಾವುದೇ ವಿಶೇಷ ಸ್ಥಾನಮಾನವನ್ನು ನೀಡುವುದಿಲ್ಲ. ಈ ಮಾದರಿಗಳ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ, ಮರವನ್ನು ಬೇರೂರಿಲ್ಲವೆಂದು ಅಂದಾಜಿಸಲಾಗಿದೆ; ಬೇರೂರಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಅದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಧ್ರುವೀಯತೆಯ ನಿರ್ಣಯವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ನಂತರ ನಡೆಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ದೂರಗಳ ನಡುವಿನ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ವ್ಯತ್ಯಾಸವೆಂದರೆ ಪಾರ್ಸಿಮನಿ, ಸಂಭವನೀಯತೆ ಮತ್ತು ಬಯೇಸಿಯನ್ ವಿಧಾನಗಳು ಮರಕ್ಕೆ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಅಕ್ಷರಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ದೂರ ವಿಧಾನಗಳು ಎಲ್ಲಾ ಅಕ್ಷರಗಳಿಗೆ ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಈ ವಿಧಾನದ ಬಗ್ಗೆ ಅಂತರ್ಗತವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಏನೂ ಇಲ್ಲ. ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ, ದೂರ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅಕ್ಷರಗಳನ್ನು ದೂರಕ್ಕೆ ಇಳಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಅಕ್ಷರಗಳು ಮತ್ತು ಮರದ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧವು ಕಳೆದುಹೋಗುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನಗಳು ಅಕ್ಷರದ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಬಳಸುವುದಿಲ್ಲ, ಮತ್ತು ಅಕ್ಷರದ ಸ್ಥಿತಿಗಳ ವಿತರಣೆಯಲ್ಲಿ ಲಾಕ್ ಮಾಡಲಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಜೋಡಿಯಾಗಿ ಹೋಲಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಅಲ್ಲದೆ, ಕೆಲವು ಸಂಕೀರ್ಣ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ ಸಂಬಂಧಗಳು ಪಕ್ಷಪಾತದ ದೂರವನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು. ಯಾವುದೇ ಫೈಲೋಗ್ರಾಮ್ನಲ್ಲಿ, ಶಾಖೆಯ ಉದ್ದವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ವಿನ್ಯಾಸ ಅಥವಾ ಅಳಿವಿನ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ ಕೆಲವು ಪ್ರಭೇದಗಳನ್ನು ಮಾದರಿ ಮಾಡಲು ವಿಫಲವಾದ ಕಾರಣ ಕೆಲವು ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ (ನೋಡ್ ಸಾಂದ್ರತೆಯ ಪರಿಣಾಮ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುವ ವಿದ್ಯಮಾನ). ಆದಾಗ್ಯೂ, ಮೇಲೆ ತಿಳಿಸಿದಂತೆ ವಿಕಾಸದ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಆನುವಂಶಿಕ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ಜೋಡಿಯಾಗಿ ದೂರವನ್ನು "ಸರಿಪಡಿಸಲಾಗಿದ್ದರೂ", ಅವು ಗರಿಷ್ಠ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅದೇ ದತ್ತಾಂಶ ಮತ್ತು ಮಾದರಿಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾದ ಮರಕ್ಕಿಂತ ವಿಭಿನ್ನ ಮರಕ್ಕೆ ಹೆಚ್ಚು ಸುಲಭವಾಗಿ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಬಹುದು. ಏಕೆಂದರೆ ಜೋಡಿಯಾಗಿ ದೂರಗಳು ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿಲ್ಲ; ಮರದ ಮೇಲಿನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಕೊಂಬೆಯನ್ನು ಅದು ಬೇರ್ಪಡಿಸುವ ಎಲ್ಲಾ ವರ್ಗಗಳ ದೂರ ಮಾಪನಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಫೈಲೋಜೆನಿ (ಸಂಭವನೀಯ ವ್ಯತ್ಯಾಸ, ವಿಕಸನೀಯ ನಿಯತಾಂಕಗಳಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆ, ಅಸಹಜವಾಗಿ ಉದ್ದವಾದ ಅಥವಾ ಚಿಕ್ಕದಾದ ಶಾಖೆಯ ಉದ್ದ) ಅನ್ನು ಗೊಂದಲಗೊಳಿಸಬಹುದಾದ ಆ ಶಾಖೆಯ ಯಾವುದೇ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ದೋಷವನ್ನು ಎಲ್ಲಾ ಸಂಬಂಧಿತ ದೂರ ಮಾಪನಗಳ ಮೂಲಕ ಪ್ರಸಾರ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಬರುವ ದೂರದ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಪರ್ಯಾಯ (ಬಹುಶಃ ಕಡಿಮೆ ಸೂಕ್ತವಾದ) ಮರಕ್ಕೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಈ ಸಂಭಾವ್ಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಹೊರತಾಗಿಯೂ, ದೂರದ ವಿಧಾನಗಳು ಅತ್ಯಂತ ವೇಗವಾಗಿರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಅವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಜಾತಿವಿಜ್ಞಾನದ ಸಮಂಜಸವಾದ ಅಂದಾಜನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ. ಅಕ್ಷರಗಳನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಬಳಸುವ ವಿಧಾನಗಳಿಗಿಂತ ಅವು ಕೆಲವು ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ, ಡಿಎನ್ಎ-ಡಿಎನ್ಎ ಹೈಬ್ರಿಡೈಸೇಶನ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳಂತಹ ಅಕ್ಷರ ದತ್ತಾಂಶವಾಗಿ ಸುಲಭವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಲಾಗದ ದತ್ತಾಂಶದ ಬಳಕೆಯನ್ನು ದೂರ ವಿಧಾನಗಳು ಅನುಮತಿಸುತ್ತವೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ನ್ಯೂಕ್ಲಿಯೋಟೈಡ್ಗಳನ್ನು ಅನುಕ್ರಮಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಯೋಜಿಸುವ ದರವು ಲಾಗ್ ಡೇಟ್ ದೂರವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮರದ ಮೇಲೆ ಬದಲಾಗಬಹುದು ಎಂಬ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಅವರು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಸಹ ಅನುಮತಿಸುತ್ತಾರೆ. ಕೆಲವು ಜಾಲ-ಅಂದಾಜು ವಿಧಾನಗಳಿಗೆ (ವಿಶೇಷವಾಗಿ ನೈಬರ್ ನೆಟ್), ದೂರ ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿನ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಅಕ್ಷರಗಳ ಬಗೆಗಿನ ಮಾಹಿತಿಯ ಅಮೂರ್ತತೆಯು ಒಂದು ಪ್ರಯೋಜನವಾಗಿದೆ. ಪಾತ್ರದಿಂದ ಪಾತ್ರವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿದಾಗ, ಜಾಲಬಂಧದಿಂದಾಗಿ ಪಾತ್ರ ಮತ್ತು ಮರದ ನಡುವಿನ ಸಂಘರ್ಷವನ್ನು ಹೋಮೋಪ್ಲಾಸಿ ಅಥವಾ ದೋಷದ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ ಸಂಘರ್ಷದಿಂದ ಹೇಳಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅನೇಕ ಅಕ್ಷರಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ದೂರದ ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿನ ಸ್ಪಷ್ಟ ಸಂಘರ್ಷವು, ದತ್ತಾಂಶವು ಬಲವಾಗಿ ಪಕ್ಷಪಾತಿಯಾಗಿರದ ಹೊರತು ದೋಷ ಅಥವಾ ಹೋಮೋಪ್ಲಾಸಿಯಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಸಾಧ್ಯತೆ ಕಡಿಮೆ, ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ ಇದು ಜಾಲಬಂಧದ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿರಬಹುದು. ಆಣ್ವಿಕ ವ್ಯವಸ್ಥಾವಾದಿಗಳಲ್ಲಿ ದೂರ ವಿಧಾನಗಳು ಜನಪ್ರಿಯವಾಗಿವೆ, ಅವರಲ್ಲಿ ಗಣನೀಯ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಜನರು ಬಹುತೇಕ ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಹಂತವಿಲ್ಲದೆ ಎನ್ಜೆ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ. ಪಾತ್ರ-ಆಧಾರಿತ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ವೇಗದೊಂದಿಗೆ, ದೂರ ವಿಧಾನಗಳ ಕೆಲವು ಅನುಕೂಲಗಳು ಬಹುಶಃ ಕ್ಷೀಣಿಸುತ್ತವೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಬಹುತೇಕ ತತ್ಕ್ಷಣದ ಎನ್ಜೆ ಅನುಷ್ಠಾನಗಳು, ತ್ವರಿತ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ವಿಕಸನೀಯ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅಳವಡಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ, ಲಾಗ್ ಡೇಟ್ ದೂರಗಳು, ಜಾಲದ ಅಂದಾಜು ವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ಒಂದೇ ಸಂಖ್ಯೆಯೊಂದಿಗಿನ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತಗೊಳಿಸುವ ಸಾಂದರ್ಭಿಕ ಅಗತ್ಯತೆ ಇವೆಲ್ಲವೂ ದೂರ ವಿಧಾನಗಳು ಬಹುಶಃ ಮುಖ್ಯವಾಹಿನಿಯಲ್ಲಿ ಉಳಿಯುತ್ತವೆ ಎಂದು ಅರ್ಥ. ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ಸ್ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಉಲ್ಲೇಖಗಳ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಸಹ ನೋಡಿ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಫೈಲೋಜೆನೆಟಿಕ್ಸ್