1. Gebruikte gegevens:

* Verschillende gegevenstypen: Analyses met behulp van verschillende gegevenstypen (bijv. Morfologie versus DNA -sequenties) kunnen leiden tot verschillende boomtopologieën omdat verschillende tekens verschillende fylogenetische signalen bieden.

* Verschillende gegevenssubsets: Zelfs als hetzelfde gegevenstype wordt gebruikt, kan het analyseren van verschillende subsets van tekens (bijvoorbeeld het gebruik van alleen eiwitcoderende genen in plaats van alle genen) leiden tot verschillende resultaten.

* Verschillende gegevenskwaliteit: Fouten in de gegevens (bijvoorbeeld verkeerde identificatie van taxa, sequencing -fouten) kunnen de resultaten beïnvloeden.

2. Analytische methoden:

* Verschillende fylogenetische methoden: Verschillende methoden maken verschillende veronderstellingen over hoe karakterevolutie optreedt. Parsimony, maximale waarschijnlijkheid en Bayesiaanse inferentie gebruiken bijvoorbeeld verschillende optimaliteitscriteria en kunnen leiden tot verschillende boomtopologieën.

* Verschillende modelparameters: Zelfs binnen dezelfde methode kunnen verschillende modelparameters (bijvoorbeeld evolutionaire snelheden, substitutiemodellen) de resultaten beïnvloeden.

* Verschillende zoekalgoritmen: De specifieke algoritmen die worden gebruikt om naar de beste boom te zoeken, kunnen de resultaten beïnvloeden. Sommige algoritmen vinden misschien eerder lokale optima in plaats van het wereldwijde optimum.

3. Biologische factoren:

* Horizontale genoverdracht: In sommige gevallen kunnen genen horizontaal worden overgedragen tussen niet -gerelateerde soorten. Dit kan het moeilijk maken om een enkele, nauwkeurige boom af te leiden.

* Onvolledige afstamming sorteren: Wanneer nauw verwante soorten snel afwijken, kunnen sommige voorouderlijke polymorfismen in verschillende lijnen worden bewaard, wat leidt tot misleidende fylogenetische signalen.

* Convergente evolutie: Soortgelijke eigenschappen kunnen onafhankelijk evolueren in verschillende lijnen vanwege soortgelijke omgevingsdruk, waardoor het moeilijk is om homologie te onderscheiden van homoplasie.

4. Stochasticiteit:

* fylogenetische inferentie is probabilistisch: Zelfs met dezelfde gegevens en methode is er altijd enige mate van onzekerheid in de afgeleide relaties, vooral met beperkte gegevens. Deze inherente stochasticiteit kan leiden tot verschillende boomtopologieën.

Samenvattend:

Verschillende boomtopologieën kunnen het gevolg zijn van een complex samenspel van factoren die verband houden met de gegevens, analytische methoden, biologische processen en inherente stochasticiteit. Het is belangrijk om al deze factoren te overwegen bij het interpreteren van fylogenetische resultaten en zich bewust te zijn van de beperkingen van een enkele analyse.