进化是生命科学研究的中心课题，为了更清楚的了解生命进化的历程，人们对于进化过程中的各种参数非常关心，包括种系发育树，替代率，分歧时间等。同时，这些问题的解决也为其它许多研究领域提供了有益的信息。随着生物技术的不断发展，生物大分子序列的数量正在迅速增加。作为当前研究生物进化最有效的手段，分子进化学的研究也随之飞速发展。在大量数据的累积过程中，人们在不同时间里获得了不同的生物序列，尤其是对于那些进化速率比较高的物种，例如病原体，人们已经发现其中测序的时间跨度使它们之间存在明显的差别。因此，人们开始尝试利用这些差别来推测生物演化的各种信息。 在这里，我们发展了一种基于这种存在测序时间差异的序列集进行分析，推测出它们的种系发育树以及替代率和分歧时间等参数的方法。与通常的做法不同，我们不需要外类群及其它构树方法。我们首先利用时间信息对序列进行筛选，剔出不服从分子钟假设的序列。然后在分子钟假设下直接构建有根树并计算替代率和分歧时间。并对结果的置信区间给出统计估计。 通过对计算机模拟序列(服从马尔科夫过程)的大量分析，我们发现此方法可以很好地估计原演化系统的各种信息，并且有着比较高的稳定性。比其它当前流行的软件具有更高的精度。 我们也测试了包括SARS冠状病毒、登革热4型病毒膜蛋白基因以及古人类线粒体DNA高可变Ⅱ区等具有时间信息的数据集。利用序列之间的采样时间差异，我们很好地重构了序列集的种系发育树并估算了替代率和分歧时间等参数。分析的结果与目前已知的各种结果具有高度的一致性，充分说明了我们的方法很好地刻画了演化中的规律，能够有效地对异时序列进行分析。 此外，我们也发现我们的方法具有比经典方法更高的执行效率。由于采用的数学工具迥异，因此大大节省了计算时间。而这种节省并不是以牺牲精度为代价的，我们在对模拟数据的分析中获得了更高的精度说明了这一点。更为重要的是，我们的方法仅仅需要序列本身及其采样时间，而不需借助其它的信息或方法。不但可以直接重构种系发育树，估算替代率和分歧时间，甚至还能对序列是否服从分子钟假设给出判断。因此，此方法具有很高的价值和应用前景。