ماتریس‌های_فاصله_در_تبارزایی
نقاط ضعف روش‌های گوناگون
بسیاری از دانشمندان از روش‌های فاصله پرهیز می‌کنند در بسیاری از موارد این به خاطر دلایل مبهم فلسفی است یک دلیل اینست که فاصله‌ها ذاتاً phenetic هستند تا فیلوژنتیک، به این ترتیب که آن‌ها شباهت‌های ذاتی را از شباهتهای اکتسابی متمایز نمی‌کنند. این انتقاد کاملاً هم منصفانه نیست: بسیاری از عملیات‌های اخیر استنباط‌های فیلوژنتیک بیزی، درست نمایی بیشینه و پارسیمونی مدل‌های با زمان برگشت‌پذیر را به کار می‌برند و از اینرو هیچتطابقی را میان حالتهای اکسابی و اجدادی ایجاد نمی‌کنند. تحت این مل‌ها درخت به صورت بدون ریشه تخمین زده می‌شود و ریشه‌گذاری و تعریف قطب‌ها پس از تحلیل انجام می‌شود. تفاوت اولیهٔ این روش‌ها با روش فاصله در اینست که روش‌های بیزی، درست نمایی بیشینه و پارسیمونی کاراکترها را جداگانه بر درخت‌ها برازش می‌کنند در صورتی که روش فاصله همهٔ کاراکترها را یکجا بکار می‌برد و در واقع هیچ چیز ذاتاً کمتر فیلوژنتیک در این روش وجود ندارد. از نگاه عملی تر بیشتر به این خاطر از روش‌های فاصله پرهیز می‌شود که رابطهٔ بین کاراکترهای انفرادی و درخت در طی فرایند تقلیل کاراکترها به فاصله از بین می‌رود به این خاطر که این روش‌ها مستقیماً داده‌های کاراکتری را بکار نمی‌برند و از اینرو اطلاعات موجد در کاراکترها تا حدر در طی فراین مقایسهٔ جفتی از بین می‌روند. همچنین برخی روابط مختلط فیلوژنتیکی می‌تواند فاصله‌های پیشقدر دار تولید کند. در هر فیلوگرامی طول شاخه‌ها را باید تخمین دست پایین گرفت زیرا برخی تغییرات به خاطر انقراض برخی گونه‌ها یا دلایل دیگر قابل شناسایی نیستند. در هر حال اگر داده‌های حاصل از فاصله‌های ژنتیکی توسط مدل‌های اماری مورد استفاده برای تکامل تصحیح شده باشند می‌توان به آسانی آن‌ها را به هر درخت دیگری که توسط تحلیل داده‌های مشابه با روش درست نمایی بیشینه تولید شده اضافه شوند. و این بدین خاطر است که فاصله‌های جفتی مستقل نیستند؛ هر شاخه روی درخت در اندازه‌گیری فاصله‌های تمام taxaهایی که جدایشان می‌کند نمایان می‌شود. هر خطای نتیجه‌گیری ناشی از کاراکترهای شاخه که ممکن است باعث اختلال در فیلوژنی شود (مانند تغییرات تصادفی، تغییر در پارامترهای تکاملی یک طول غیر نرمال در شاخه‌ها) از طریق تمام اندازه‌گیری‌های فاصله مرتبط تکثیر می‌شود. آنگاه ماتریس فاصله ممکن است یک درخت کمتر بهینه را برازش کند. علی‌رغم همهٔ این مشکلات روش‌های فاصله بسیار سریع هستند و معمولاً تخمین‌های معقولی از فیلوژنی تولید می‌کنند، همچنین انه مزیت قطعی بر روش‌هایی دارند که داده‌های کاراکتری را مستیما استفتده می‌کنند. و قابل توجه است که روش‌های فاصله بکارگیری داده‌هایی که ممکن است به آسانی به داده‌های کاراکتری قابل تبدیل نباشند را ممکن می‌سازد نظیر ازمایش‌های پیوند DNA-DNA. برای برخی روش‌های تخمین شبکه‌ای (به‌طور ویژ neighbor net) مجردسازی اطلاعات مربوط به کاراکترهای انفرادی در داده‌های فاصله‌ای یک مزیت است. زمانی که کاراکتر به کاراکتر پیش می‌رویم تناقضات بین کاراکتر و درخت که ناشی از شبکه بندی است را نمی‌توان به‌طور قطع ناشی از تشابه ساختمانی دانست یا به بروز خطا اما معمولاً این تناقض‌ها پیش از آنکه داده‌ها پیشقدر دار شوند مربوط به خطا یا تشابه ساختمانی نیستند و معمولاً به شبکه بندی مربوط می‌شود. روش‌های فاصله‌گذاری به‌طور عمده در بین گروهی از متخصصان سیستم‌های مولکولی رایج است اما با رشد فزایندهٔ روش‌های کاراکتر پایه برخی مزایای روش فاصله‌گذاری رو به کمرنگ شدن دارند؛ با این وجود مزایای چون پیاده‌سازی تقریباً هم‌زمان NJ، توانایی همراه کردن یک مدل تکاملی با یک تحلیل نسبتاً سریع، روش‌های تخمین شبکه‌ای و مزایای دیگر تضمین می‌کند که همچنان برای مدتی طولانی روش‌های فاصله‌گذاری در کانون توجه باشند.