ವಿವಿಧ ಆರ್ಗ್ಯಾನಿಸಂಗಳಲ್ಲಿ ವಂಶವಾಹಿಗಳು (ಆರ್ಥೋಲಜಿ ಅನ್ಯಾಲಿಸಿಸ್‌) ಅಥವಾ ಇತರೆ ಜಿನೋಮಿಕ್‌ ಲಕ್ಷಣಗಳ ನಡುವೆ ಸಂವಹನವನ್ನು ಏರ್ಪಡಿಸುವುದು, ಕಂಪೇರೆಟಿವ್‌ ಜಿನೋಮಿಕ್ಸ್‌ನ ಮೂಲ ಉದ್ದೇಶ. 
ಎರಡು ಜಿನೋಮ್‌ಗಳ ಭಿನ್ನ ಲಕ್ಷಣಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುವ ವಿಕಾಸ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ಜಾಡು ಹಿಡಿಯುವುದನ್ನು ಈ ಜಿನೋಮಿಕ್‌ ಮ್ಯಾಪ್‌ಗಳು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸಿವೆ.

ಹಲವು ಸಂಘಟನಾತ್ಮಕ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ನಡೆಯುವ ವಿಕಸನ ಘಟನೆಗಳ ಬಾಹುಳ್ಯ ಅಥವಾ ಪ್ರಮಾಣ ಜಿನೋಮ್‌ ಒಂದರ ವಿಕಾಸವನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತವೆ. 
ಅತ್ಯಂತ ಬುಡಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಪಾಯಿಂಟ್‌ ಮ್ಯುಟೇಶನ್‌ಗಳು ಪ್ರತಿ ನ್ಯೂಕ್ಲಿಯೋಟೈಡ್‌ಗಳ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತವೆ. 
ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಬೃಹತ್‌ ಕ್ರೋಮೋಸೋಮ್‌ ಘಟಕಗಳು, ಪ್ರತಿರೂಪವಾಗುವುದು, ಪಕ್ಕಕ್ಕೆ ವರ್ಗಾವಣೆಯಾಗುವುದು, ತಿರುಗುಮುರುಗಾಗುವುದು, ಸ್ಥಾನಪಲ್ಲಟವಾಗುವುದು, ಅಳಿಸಿ ಹೋಗುವುದು ಮತ್ತು ಸೇರಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮುಂತಾದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ಒಳಗಾಗುತ್ತವೆ.

ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಎಲ್ಲ ಜಿನೋಮ್‌ಗಳು ಹೈಬ್ರಿಡೈಸೇಷನ್‌, ಪಾಲಿಪ್ಲಾಯ್ಡೈಸೇಷನ್‌ ಮತ್ತು ಎನ್‌ಡೋಸಿಂಬಿಯಾಸಿಸ್‌ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ತೊಡಗುತ್ತವೆ. ಇದು ಕ್ಷಿಪ್ರ ಹೊಸಜಾತಿ ಸೃಷ್ಟಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.

ಜಿನೋಮ್‌ ವಿಕಸನದ ಸಂಕೀರ್ಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಗಣಿತೀಯ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸುವವರಿಗೆ ಹಲವು ರೋಮಾಂಚಕಾರಿ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಒಡ್ಡುತ್ತದೆ. ಜಾಗರೂಕತೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನಾಧರಿಸಿದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಪರಿಹಾರಕ್ಕೆ ಬಳಸುವ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ, ಶೋಧನಾನುಕೂಲ, ನಿಶ್ಚಿತ ಮಾನದಂಡಗಳು ಮತ್ತು ಅಂದಾಜಿನ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳಿಂದ ಹಿಡಿದು ಪ್ರೊಬೇಬಿಲಿಸ್ಟಿಕ್‌ ಮಾದರಿಗಳನ್ನಾಧರಿಸಿದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಬಯೇಸಿಯನ್‌ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಬಳಸುವ ಮಾರ್ಕೋಫ್‌ ಚೈನ್‌ ಮಾಟೆ ಕಾರ್ಲೋ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳವರೆಗೆ ವಿಸ್ತೃತ ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಾ ಅಲ್ಗಾರಿದಮಿಕ್‌, ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮತ್ತು ಗಣಿತೀಯ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಇವರು ಅವಲಂಬಿಸುತ್ತಾರೆ.

ಇವುಗಳಲ್ಲಿ ಅನೇಕ ಅಧ್ಯಯನಗಳು ಹೋಮೋಲಜಿ ಪತ್ತೆ ಮತ್ತು ಪ್ರೋಟೀನ್‌ ಕುಟುಂಬಗಳ ಕಂಪ್ಯುಟೇಶನ್ ಅನ್ನು ಆಧರಿಸಿವೆ.
ಜೈವಿಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಮಾದರಿ ರಚನೆ ===
ಸಿಸ್ಟಮ್ಸ್‌ ಬಯಾಲಜಿ ಕೋಶೀಯ ಉಪವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್‌ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. (ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಮೆಟಾಬೋಲೈಟ್‌ ಮತ್ತು [[ಎನ್‌ಜೈಮ್‌]]ಗಳ ಜಾಲ ಮೆಟಾಬೋಲಿಸಮ್‌, ಸಿಗ್ನಲ್‌ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಡಕ್ಷನ್‌ ಪಾಥ್‌ವೇ ಮತ್ತು ಜೀನ್‌ ರೆಗ್ಯುಲೇಟರಿ ಜಾಲ‌ಗಳನ್ನು ಇದು ಒಳಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ) 
ಇದು ಈ ಕೋಶೀಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ಸಂಪರ್ಕಗಳ ದೃಶ್ಯೀಕರಣ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳೆರಡರ ಮೇಲೂ ಅಧ್ಯಯನ ನಡೆಸುತ್ತದೆ. 
ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್‌ ಮೂಲಕ ಸರಳ ಜೀವಿಗಳ(ಕೃತಕ) ವಿಕಾಸದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಕೃತಕ ಜೀವನ ಅಥವಾ ಮಿಥ್ಯಾ ವಿಕಾಸ ತಂತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಯತ್ನಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಹೈ-ಥ್ರೂಪುಟ್‌ ಇಮೇಜ್‌ ಅನ್ಯಾಲಿಸಿಸ್‌

ಹೈ-ಇನ್‌ಫರ್ಮೇಶನ್‌-ಕಂಟೆಂಟ್‌ ಬಯೋಮೆಡಿಕಲ್‌ ಇಮೇಜರಿಯ (ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾಹಿತಿಯ ಜೀವವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರ ರೂಪಿಸುವುದು) ಬಹೃತ್‌ ಪ್ರಮಾಣದ ಮಾಹಿತಿಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಪರಿಮಾಣ ಮಾಪನದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ವೇಗ ವರ್ಧನೆಗೆ ಅಥವಾ ಅದನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಲು ಕಂಪ್ಯುಟೇಶನಲ್‌ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು ಬಳಕೆಯಾಗುತ್ತವೆ. 
ನಿಖರತೆ, ವಸ್ತು ನಿಷ್ಟತೆ ಅಥವಾ ವೇಗವನ್ನು ವೃದ್ಧಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಬೃಹತ್‌ ಅಥವಾ ಸಂಕೀರ್ಣ ಇಮೇಜ್‌ಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ಅಳೆಯುವುದು ವೀಕ್ಷಕನ ಸಾಮರ್ಧ್ಯವನ್ನು ಆಧುನಿಕ ಇಮೇಜ್‌ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.

ಪೂರ್ಣ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಾದ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯೊಂದು ವೀಕ್ಷಕನನ್ನೇ ಸ್ಥಳಾಂತರಿಸಬಲ್ಲದು.

ಬಯೋಮೆಡಿಕಲ್‌ ಇಮೇಜರಿಯಲ್ಲಿ ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಅನನ್ಯವಲ್ಲದಿದ್ದರೂ, ಬಯೋಮೆಡಿಕಲ್‌ ಇಮೇಜಿಂಗ್‌, ರೋಗ ಪತ್ತೆ ಮತ್ತು ಸಂಶೋಧನೆಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಮಹತ್ವ ಪಡೆಯುತ್ತಿದೆ. ಕೆಲವು ಉದಾಹರಣೆಳು ಈ ರೀತಿ ಇವೆ:

ಜೀವಂತ ಪ್ರಾಣಿಗಳು ಉಸಿರಾಡುವ ಶ್ವಾಸಕೋಶಗಳಲ್ಲಿ ಗಾಳಿಯ ಹರಿದಾಟದ ವಿಧಾನವನ್ನು ಅವು ಉಸಿರಾಡುವ ಸಮಯದಲ್ಲೇ ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುವುದು. 
ಶುದ್ಧ ರಕ್ತನಾಳದ ಗಾಯಾಳು ಚೇತರಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಉಂಟಾಗುತ್ತಿರುವ ಬದಲಾವಣೆಯ ಕ್ವಾಂಟಿಫೈಯಿಂಗ್‌ ಅಕಲ್ಷನ್‌ ಗಾತ್ರದ ನೈಜ ಸಮಯದ ಚಿತ್ರಣ.

ವಿಸ್ತೃತ ವಿಡಿಯೋ ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್‌ ಮೂಲಕ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯ ಪ್ರಾಣಿಗಳ ವರ್ತನೆಯನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡುವುದು.
ಮೆಟಾಬೋಲಿಕ್‌ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳ ಪತ್ತೆಯಲ್ಲಿ ಅವಗೆಂಪು (=infrared) ಮಾಪನ

ಕಂಪ್ಯಾರಿಟೀವ್‌ ಜಿನೋಮಿಕ್ಸ್‌
ಸೀಕ್ವೆನ್ಸ್ ಅನ್ಯಾಲಿಸಿಸ್‌ (ಸೀಕ್ವೆನ್ಸ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ)
ಜಿನೋಮ್‌ ಅನಟೇಶನ್
ಪ್ರೋಟೀನ್‌ ರಚನೆಗೊಂದು ಮುನ್ನುಡಿ