데이터 수집 :관심있는 유기체 및 비교를위한 일부 그룹을 포함하여 다양한 유기체 그룹으로부터 DNA 또는 단백질 서열 데이터를 수집합니다.
다중 서열 정렬 :여러 시퀀스 정렬을 생성하기 위해 시퀀스를 정렬합니다. 이 정렬은 뉴클레오티드 또는 아미노산의 순서와 유사성을 고려해야한다.
트리 빌딩 방법을 선택하십시오 : 최대 가능성, 이웃 결합 또는 베이지안 추론과 같은 계통 발생 트리 건설 방법을 선택하십시오. 각 방법은 다른 알고리즘과 통계적 접근법을 사용하여 진화 관계를 계산합니다.
나무를 구성 :선택한 방법을 사용하여 진화 트리를 구성하십시오. 출력은 일반적으로 연구 된 유기체들 사이의 분지 패턴과 진화 관계를 나타내는 다이어그램 또는 클라도 그램입니다.
부트 스트랩 분석 (선택 사항) :부트 스트랩을 수행하여 트리의 분기 패턴에 대한 통계적 지원을 평가하십시오. 부트 스트랩 분석은 데이터를 반복적으로리스 샘플링하여 여러 트리를 생성하여 각 지점에 대한 통계적 신뢰 값 (즉, 부트 스트랩 값)을 제공합니다.
나무 뿌리 :나무의 뿌리를 식별하고 지정하십시오. 이것은 일반적으로 나무에있는 모든 유기체의 가장 최근의 공통 조상을 나타내는 조상 노드 또는 외부 그룹입니다.
나무 해석 :분기 패턴과 길이를 분석하여 진화 관계, 발산 시간 및 잠재적 공통 조상을 유추합니다. clades (공통 조상을 공유하는 유기체 그룹)와 연구 된 종의 진화 역사를 식별하십시오.
나무를 개선하십시오 (선택 사항) :추가 데이터를 사용할 수있게되거나 다른 매개 변수를 사용하면 정확도와 해상도를 향상시키기 위해 트리를 개선하거나 업데이트 할 수 있습니다.
