メソッドの内訳は次のとおりです。
1。データ収集：
* 文字選択： 文字と呼ばれる関連特性を特定します 、それは遺伝性であり、生物間で異なります。これには、形態学的（物理的）特徴、遺伝的配列、生理学的特性、さらには行動特性が含まれます。
* 文字状態評価： 研究されている生物全体の各キャラクターのさまざまな形または状態を決定します。たとえば、キャラクターの「手足」には、「現在」や「不在」などの状態がある可能性があります。
2。文字分析：
* 系統樹の構造： 収集されたデータを使用して、系統樹を構築します 、生物間の進化的関係を視覚的に表しています。このツリーは、節約の原理に基づいて構築されています 、最も単純な説明を支持します - 最も少ない進化的変化を伴う木は最も可能性が高いと考えられています。
* クレードとノード： ツリーはクレードに編成されています 、それは共通の祖先を共有する生物のグループです。 ノードと呼ばれるツリーの分岐点 、分岐するグループの最後の共通の祖先を表します。
3。分類：
* 分類ランク： 生物は、ドメイン、王国、門、階級、順序、家族、属、種など、さまざまな分類学的ランクに分類されます。これらのランクは階層的です。つまり、ランク内のグループはより広いグループ内にネストされています。
* 共有派生文字： cladisticsは synapomorphies に依存しています 、共有された派生キャラクター、グループ生物。これらは、特定のクレードに固有の機能であり、共通の祖先から継承されています。
例：
バックボーンの有無に基づいて動物を分類しているとしましょう。
* 文字： バックボーン
* 状態： 現在、不在
* クレード： 脊椎動物（バックボーン存在）、無脊椎動物（バックボーンがない）
* 系統樹： 2つの枝は共通の祖先から分かれます。1つは脊椎動物につながり、もう1つは無脊椎動物につながります。
cladisticsの利点：
* 目的： 観察可能なデータに基づいて、主観性を最小限に抑えます。
* 仮説： 新しいデータが利用可能になると、改訂と変更が可能になります。
* 進化の焦点： 生物間の進化的関係についての洞察を提供します。
制限：
* データの可用性： 一部の生物では制限される場合がある包括的な文字データに依存しています。
* 計算の複雑さ： 大規模なデータセットを分析することは、計算集中的です。
* ホモプラシー： 収束進化（同様の特性が独立して進化する）は、関係の誤解につながる可能性があります。
全体として、Cladisticsは特定の特性に基づいて生物を分類するための強力なツールであり、人生の多様性を理解するための厳格で客観的なアプローチを提供します。
