分子软件的进化通常涉及以下几个方面：
功能增强：
随着生物信息学的发展，分子软件会不断增加新的功能，如更好的序列比对算法、更准确的系统发育推断方法、更强大的统计工具等。例如，MEGA 7就是一个不断进化的分子进化遗传分析软件，它增加了新的功能和工具，如最大简约法、复合似然法等。
用户界面优化：
为了提高用户体验，分子软件会不断优化用户界面，使其更加直观便捷。例如，通过改进图形界面和交互设计，用户可以更轻松地导入数据、选择分析方法、查看和编辑进化树等。
数据兼容性：
随着基因组学等研究的深入，分子软件需要支持更多类型的数据格式，如FASTA、FASTQ、VCF等，以便用户能够处理和分析更多的生物数据。
云计算和分布式计算：
为了处理大规模数据集，分子软件会利用云计算和分布式计算技术，提高计算能力和存储容量。例如，MEGA 7等软件支持在高性能计算集群上运行，以便用户能够处理和分析大规模数据集。
自动化和智能化：
通过引入机器学习和人工智能技术，分子软件可以自动识别和推断序列之间的关系，提高分析效率和准确性。例如，一些软件已经能够自动生成系统发育树，并进行基因型到表型的映射。
跨学科融合：
分子软件会与其他学科如物理学、化学等进行融合，以揭示生物现象背后的更深层次的规律。例如，通过结合统计学和物理学模型，可以更准确地估计分子进化速度，验证进化假说。
社区和合作：
分子软件的发展也离不开科研社区的推动和合作。通过开放源代码、共享数据和研究成果，可以促进软件的改进和优化，同时也有助于推动相关领域的研究进展。
总之，分子软件的进化是一个不断发展和完善的过程，旨在更好地满足科研人员的需求，推动生物学研究的发展。