1. Användningsdata:
* Olika datatyper: Analyser med olika datatyper (t.ex. morfologi kontra DNA -sekvenser) kan leda till olika trädtopologier eftersom olika karaktärer ger olika fylogenetiska signaler.
* Olika delmängder av datan: Även om samma datatyp används kan analys av olika undergrupper av tecken (t.ex. endast använda proteinkodande gener istället för alla gener) leda till olika resultat.
* Olika datakvalitet: Fel i data (t.ex. felidentifiering av taxa, sekvenseringsfel) kan påverka resultaten.
2. Analytiska metoder:
* Olika fylogenetiska metoder: Olika metoder gör olika antaganden om hur karaktärsutveckling inträffar. Till exempel använder parsimon, maximal sannolikhet och Bayesian inferens olika optimalitetskriterier och kan leda till olika trädtopologier.
* Olika modellparametrar: Även inom samma metod kan olika modellparametrar (t.ex. evolutionära hastigheter, substitutionsmodeller) påverka resultaten.
* Olika sökalgoritmer: De specifika algoritmerna som används för att söka efter det bästa trädet kan påverka resultaten. Vissa algoritmer kan vara mer benägna att hitta lokala optima snarare än det globala optimalt.
3. Biologiska faktorer:
* horisontell genöverföring: I vissa fall kan gener överföras horisontellt mellan oberoende arter. Detta kan göra det svårt att dra slutsatsen ett enda, exakt träd.
* Ofullständig avstamningssortering: När nära besläktade arter avviker snabbt kan vissa förfäderpolymorfismer behållas i olika linjer, vilket leder till vilseledande fylogenetiska signaler.
* konvergent evolution: Liknande egenskaper kan utvecklas oberoende i olika linjer på grund av liknande miljötrycket, vilket gör det svårt att skilja homologi från homoplasy.
4. Stokasticitet:
* fylogenetisk inferens är sannolikhet: Även med samma data och metod finns det alltid en viss grad av osäkerhet i de slutgiltiga förhållandena, särskilt med begränsade data. Denna inneboende stokasticitet kan leda till olika trädtopologier.
Sammanfattningsvis:
Olika trädtopologier kan vara resultatet av ett komplext samspel mellan faktorer relaterade till data, analysmetoder, biologiska processer och inneboende stokasticitet. Det är viktigt att överväga alla dessa faktorer när man tolkar fylogenetiska resultat och att vara medveten om begränsningarna för en enda analys.
