系統發育學（Phylogenetics）旨在從可觀察的特徵資料（形態、分子序列、基因體結構）推論物種或基因的演化歷史，並以樹狀或網狀拓撲表示譜系關係。
建樹方法論
距離法（如 Neighbor-Joining, Saitou & Nei, 1987）將多序列比對轉換為距離矩陣再建樹，計算效率高但丟失位點層級資訊。字元基礎法包括最大簡約法（Maximum Parsimony）和以統計模型為基礎的最大似然法（Maximum Likelihood, Felsenstein, 1981）與貝氏推論（Bayesian Inference, Huelsenbeck et al., 2001）。ML 和 BI 需指定核苷酸替換模型（如 GTR+Γ+I），模型選擇可用 AIC 或 BIC 準則（Posada, 2008）。bootstrap（非參數重抽樣）或後驗概率（posterior probability）用以評估節點支持度。
基因樹與物種樹的不一致
不完全譜系分選（incomplete lineage sorting, ILS）、基因水平轉移和雜交會導致基因樹與物種樹拓撲不一致（Maddison, 1997）。多位點聯合估計法（如 *BEAST, Heled & Drummond, 2010）和概要法（ASTRAL, Mirarab et al., 2014）試圖在多基因框架下推估物種樹，同時考慮溯祖隨機性。
分子鐘與歧異時間估算
Zuckerkandl & Pauling（1965）提出分子鐘假說；嚴格分子鐘很少成立，寬鬆分子鐘模型（uncorrelated lognormal, Drummond et al., 2006）允許各分支速率獨立變異。化石校準以均勻或對數常態先驗加入節點年齡約束，tip-dating 方法則直接將化石末端的年代納入分析（Ronquist et al., 2012）。
網狀演化與系統發育網路
原核生物大量水平基因轉移使樹狀模型不足以描述演化歷史，split network 和 hybridization network 提供替代表示（Huson & Bryant, 2006）。在真核生物中，雜交物種形成（如向日葵屬 Helianthus, Rieseberg et al., 2003）同樣需要網狀系統發育方法。
應用前沿
COVID-19 疫情中，Nextstrain 平台（Hadfield et al., 2018）即時整合全球 SARS-CoV-2 序列進行系統發育追蹤，輔助公衛決策；保育遺傳學利用演化獨特性指標（ED, Isaac et al., 2007）評估物種的演化不可取代性。