以前不懂事的時候，參考著年代久遠的文獻，想找到利用DNA序列來推估某生物的歷史族群波動（historical population demography）的方法。早期會用neutrality test的正負值或是mismatch distribution analysis的波峰分布和數值來推斷，該生物族群過去是否經歷過族群擴張或衰減，雖然有其理論依據，但這些方法太過簡化，而無法貼近實際上可能更複雜的歷史族群波動。
近年來發展出考量參數較多且較有彈性的skyline-plot方法，先根據DNA序列alignment演算出序列的演化譜系（genealogy），再依據演化譜系推算出的族群波動歷史。Ho and Shapiro發表於2011年的一篇review，提供當時已有的skyline-plot方法的採樣策略、方法原理和準確度評估。分析兩種族群擴張情況產生的模擬序列，結果顯示Bayesian skyline plot方法的結果比較貼近模擬的族群波動。然而大多skyline-plot方法只能分析單一序列片段，由於不同的演化歷史會有差異，且以單一序列重建演化譜系的偏差較大，近年來更發展出可分析多個序列片段的extended bayesian skyline plot（文中未分析準確度），可減少重建演化譜系的偏差，理論上是更加準確。
完整內容請參考 Skyline-plot methods for estimating demographic history from nucleotide sequences
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