进化树：用于阐明物种或基因之间亲缘关系的树状图，分为有根树和无根树。
应用了Jkes - Cantor模型和UPGMA法。
序列比对（采用一定的积分规则（计分矩阵））→选择不同的建树方法建树
首先通过各个物种之间的比较，根据一定的假设（进化距离模型/遗传模型）推导得出分类群之间的进化距离，构建一个进化距离矩阵。进化树的构建则是基于这个矩阵中的进化距离关系。
非加权分组平均法（UPGMA）：适用于树上所有分支的突变概率相同时，前提序列要适用Jukes - Cantor模型，即四种碱基互相突变概率相等。
Fitch - Margoliash法（FM）：UPGMA的改良版本（推广模型），适用范围更广。
最小进化法（ME）：一种全局优化的方法，在所有可能的树的图谱结构中，选择分支长度之和S最小的树作为最优树。
邻位归并法（NJ）：一种局部最优的算法，通过确定距离最近的成对分类单元来使系统树的总距离达到最小。例如现有A、B、C、D、E四个物种，假设通过计算SNP得到AB物种的距离最接近，那就把AB归为一类，之后把AB看做一个整体与C、D、E计算，假设计算得与C的距离最近，那就继续把AB与C看为一个整体，继续与剩下的计算合并，直至所有合并完成。
特点：NJ法是基于最小进化原理（序列同源性）的一种算法，构建的树相对准确假设少，计算速度快，只得一颗树。
缺点：序列上的所有位点等同对待，且所分析的序列的进化距离不能太大。
适用：进化距离不大，信息位点少的短序列。
不计算序列间的距离，而是将序列中有差异的位点作为单独的特征，并根据这些特征来建树。
最大简约法（MP）
最大似然法（ML）
贝叶斯法
MEGA
方法：距离矩阵法、最大简约法、最大似然法
网址：http://www.megasoftware.net/
说明：美国宾夕法尼亚州立大学Masatoshi Nei开发的分子进化遗传学软件
Phylip
方法：距离矩阵法、最大简约法、最大似然法
网址：http://evolution.genetics.washington.edu/phylip.htm
说明：美国华盛顿大学Felsenstein开发，可免费下载，适用于绝大多数操作系统
PAML
方法：最大似然法
网址：http://abacus.gene.ucl.ac.uk/software/paml.html
说明：英国University College London杨子恒开发，采用最大似然法构树和分子进化模型
PAUP
方法：距离矩阵法、最大简约法、最大似然法
网址：https://paup.phylosolutions.com
说明：国际上通用的系统树构建软件之一，美国佛罗里达大学David Swofford开发
RAxML
方法：最大似然法
网址：[https://cme.h - its.org/exelixis/web/software/raxml/index.html](https://cme.h - its.org/exelixis/web/software/raxml/index.html)
说明：德国海德堡理论研究所Alexandros Stamatakis开发，大量数据的最大似然法建树常用方法
FastTree
方法：最大似然法
网址：http://www.microbesonline.org/fasttree/
说明：劳伦斯伯克利国家实验室Morgan Pnice研发，适用于大量数据的快速建树
MrBayes
方法：贝叶斯法
网址：http://mrbayes.sourceforge.net
说明：最常见的贝叶斯法建树工具
自举法是推断进化树可靠性的常用方法：当序列长度为m时，把序列的位点都重排进行m次有放回的抽样，然后将这些抽样得到的新的m列数据，重新使用相同的方法构建得到树，并重复一定次数（如1000次）。对于各种树形中可靠的分枝，必定有大量重排据支持这一分枝，如95%甚至更高比例的支持率。使用Bootstrap检验后会在每个分支处打分（Bootstrap）。
Kishino与Hasegawa提出的一种基于似然度比较两个候选进化树。
未详细阐述具体内容。
