يجري النهر نحو المصب، لكن جزءًا من الماء يتفرع إلى قناة جانبية. وفي التطور الأمر كذلك: يدفع الانتخاب جينًا مفيدًا نحو التثبيت، لكن العشوائية قد تقوده إلى الفقدان. ظل العلماء زمنًا طويلًا يراقبون المجرى الرئيسي وحده، أي كيف يتزايد تكرار الجين، أما القناة الجانبية التي يضيع فيها الجين فكانت تُعد غير ذات أهمية. وكان الخطأ كبيرًا: عند حساب التباين في التكرار بلغ 100%.
تتابع الطريقة الجديدة كلا المجريين. فهي تفصل تاريخ الجين إلى مسارين: التثبيت والفقدان. ويُحسب لكل مسار مساره الزمني الخاص، ثم يُجمعان مع مراعاة الاحتمالات. وهذا يتيح التنبؤ الدقيق بمتوسط تكرار الجين وتباينه عند أي لحظة زمنية. فمثلًا، عند قوة انتخاب R=50 وتكرار ابتدائي 0.001 ينخفض خطأ المتوسط من 10.6% إلى 3.2%، وخطأ التباين من 12.6% إلى 4.9%.
الآن يستطيع الباحثون رؤية مجرَي النهر معًا. وتساعد الطريقة في تحليل بيانات تجارب تطور الفيروسات والبكتيريا والانتخاب الاصطناعي. وهي تقدّر قوة الانتخاب بدقة أكبر وتتنبأ بما إذا كان الجين المفيد سيستقر في جماعة صغيرة. لقد أصبح نهر التطور أكثر شفافية.
حتى في ظل انتقاء قوي، حين تكون القوة الحتمية كبيرة، قد يتحدد تباين تردد الأليل تقريباً بالكامل بتقلبات عشوائية على مدى زمني طويل. فعلى سبيل المثال، عند R=50 وتردد ابتدائي y=0.001 يكون الإسهام الحتمي في التباين شبه معدوم حتى الزمن τ≈5، بينما يصف إسهام التقلبات التباين الحقيقي وصفاً دقيقاً.