Принцип наибольшей экономии (maximum parsimony)

Не использует матрицы расстояний, вместо этого работает с наборами состояний признаков. Состояниями признаков, в частности, могут быть нуклеотиды или аминокислоты в определенных позициях множественных выравниваний. Принцип наибольшей экономии (НЭ), основанный на принципе наименьшего действия в физике, определяет как наиболее вероятный тот эволюционный сценарий (филогенетическое дерево), который включает в себя наименьшее количество событий (переходов состояний в наборе признаков).

Существует множество алгоритмов, вычисляющих деревья, наиболее соответствующие принципу НЭ и использующие значимые и незначимые признаки. Принцип НЭ часто ставится под сомнение, поскольку существуют деревья, лишь слегка отличающиеся от наиболее экономичного варианта, но имеющие совершенно иную топологию. Метод высоко чувствителен к ПДВ.

 

Метод наибольшего правдоподобия (maximum likelihood)

Аналогично методу НЭ, в методе наибольшего правдоподобия (НП) оцениваются переходы между состояниями признаков и выбираются деревья, набравшие наибольший вес. В отличие от метода НЭ, метод НП является параметрическим статистическим подходом, который использует детальную модель эволюции признака для оценки вероятности данных на основе имеющегося эволюционного дерева. Дерево, которое имеет наибольшую вероятность возникновения наблюдаемых данных, признается наиболее вероятным. Метод НП зачастую производит деревья, аналогичные тем, которые получаются методом НЭ, но теоретически он предпочтительнее, будучи (в отличие от НЭ) статистически более достоверным (то есть при наличии достаточного количества данных гарантирует получение наиболее правдоподобного дерева). На практике метод НП часто превосходит метод НЭ. Методы НП чрезвычайно затратны с вычислительной точки зрения и непрактичны при работе с большими наборами данных. Таким образом, методы НП зачастую используются для оптимизации предварительных деревьев, полученных методом объединения ближайших соседей и методом Фитча. Для тех же филогенетических исследований, где точность построения дерева важнее скорости, следует выбирать методы НП. Более того, недавние алгоритмические достижения более чем на порядок ускорили построение филогенетических деревьев методами НП без серьезных потерь точности (Price et al., 2010).