lgesi için hizalama aileleri üretilir. Bu yöntem nitel ve basittir ama büyük ölçekte analiz etmesi zaman alıcıdır. İnsersiyon, delesyon, tekrar ve ters dönmüş tekrar ("inverted repeats") gibi bazı dizi özelliklerinin görsel tespiti çok kolaydır. Bir nokta matrisi oluşturmak için iki dizi, iki boyutlu bir matrisin üst satırı ve sol sütunu boyunca yazılır, sonra eğer bir satır ve sütunun başındaki harfler aynıysa kesişim yerine bir nokta konur. Bu yaklaşımın bazı uygulamalarında iki harfin benzerlik derecesiyle orantılı büyüklükte bir nokta konur, korunmalı substitusyonları hesaba katabilmek için. Birbirine çok benzeyen dizilerin nokta matrisleri, matrisin ana çaprazı boyunca giden tek bir çizgi gibi görünür.

Nokta matris grafikleri (İng. "dot plot") tek bir dizi içindeki tekrarlılık miktarını belirlemekte de kullanılabilir. Bir dizi kendi kendisi ile grafiklenir, birbirine önemli derecede benzerlik gösteren bölgeler ana çaprazın yanlarında çizgiler olarak görünür. Proteinin birden çok benzer yapısal bölgeden oluşması durumunda bu görülebilir.

Dinamik programlama tekniği, Needleman-Wunsch algoritması ile global hizalamalar üretmek için, Smith-Waterman algoritması ile de lokal hizalamalar üretmek için uygulanabilir. Tipik kullanımda, protain hizalamalarında amino asit uyuşma veya uyuşmamalarına bir skor verebilmek için bir substitusyon matrisi; bir dizideki amino asitin öbür dizide bir boşlukla eşleştirilmesi için de bir boşluk ceza değeri kullanılır. DNA ve RNA hizalamaları bir skor matrisi kullanabilir ama pratikte basitçene pozitif bir uyuşma skoru, negatif bir uyuşmama skoru ve negatif bir boşluk cezası verilir. (Standart dinamik programlamada, her amino asitin skoru komşularının kimliğinden bağımsızdır, dolayısıyla baz istiflemesi etkileri hesaba katılmaz. Ancak, algoritmayı değiştirip bu tür etkileri de göz önüne almak mümkündür.)

Standart doğrusal boşluk cezası yerine bazı algoritmalarda kullanılan bir varyasyon, iki ayrı boşluk cezası uygulamadır: biri boşluğu açmak içindir, öbürü ise boşluğu uzatmak içindir. Tipik olarak birinci cezanın değeri ikincisinden daha büyüktür, örneğin boşluk açmak için -10 puan, boşluk uzatmak için -2 puan kullanılabilir. Bunun sonucu olarak, bir hizalamadaki boşluk sayısı azalır, harfler ve boşluklar bir arada tutulmuş olur, bu da biyolojik bakımdan daha gerçekçi sayılır. Gotoh algoritması, üç matris kullanarak 'affin' boşluk cezalarını hesaplar.

Dinamik programlama nükleotit dizilerini protein dizileri ile hizalamaya yarayabilir. Bu, karmaşık bir iş olabilir çünkü çerçeve kayması mutasyonlarının (genelde insersiyon ve delesyonlar) etkisini hesaba katmak gerekir. Çerçeve arama yöntemi kullanılarak bir nükleotit sorgu dizisi ile protein dizilerinden oluşan arama kümesi arasında (veya tersi) global veya lokal ikili hizalamalar üretilir. Bu yöntem çok yavaş olmasına rağmen, çerçeve kaymalarını değerlendirme yeteneği, çok sayıda "indel"ler (insersiyon ve delesyonlar) içeren diziler için çok yararlıdır. Bu tür dizilerin normalde verimli çalışan buluşsal (höristik) yöntemlerle hizalanması çok zordur. Pratikte, bu yöntem yüksek hesaplama gücü veya dinamik programlama için özelleşmiş mimariye sahip bir bilgisayar sistemi gerektirir. BLAST ve EMBOSS paketleri, çevrimli (translasyonlu) hizalamalar yapmak için temel araçlara sahiptir (gerçi bunların bazılarının, bu programların arama yeteneklerinin yan etkilerinden yararlandığı söylenebilir). Daha genel yöntemler Accelrys'in GCG paketi'ndeki "FrameSearch" gibi ticari kaynaklardan ve Genewise gibi bazı açık yazılım ürünlerinden elde edilebilir.

Dinamik proramlama yöntemi belli bir skorlama fonksiyonu için optimal hizalamayı bulmayı garantiler. Ancak, iyi bir skorlama fonksiyonunu belirlemek çoğu zaman teorik değil, empirik bir meseledir. Dinamik programlara ikiden çok diziye de genellenebilirse de, çok sayıda dizi veya çok uzun dizilerde kullanılamayacak derecede yavaş çalışır.

Sözcük yöntemleri, "k"-li yöntemler olarak da bilinir, optimal hizalama çözümünü bulması garantili olmayan, ama dinamik programlamadan önemli derecede daha verimli olan höristik yöntemlerdir. Bu yöntemler büyük ölçekli veritabanlarında özellikle yararlıdır, çünkü bu veritabanlarındaki aday dizilerin büyük bir kısmının sorgu dizisiyle anlamlı bir uyuşma göstermeyeceği peşinen bilinmektedir. Sözcük yöntemleri, veritabanı arama araçları olan BLAST ailesi üyelerindeki ve FASTA programındaki uygulamaları ile bilinirler. Sözcük yöntemleri sorgu dizisinde bulunan kısa, örtüşmeyen altdizileri ("sözcükleri") tespit edip bunları veritabanındaki aday dizilerle eşleştirir. Bir sözcüğün iki dizideki pozisyonları arasındaki fark hesaplanarak bir kayma değeri elde edilir. Eğer farklı sözcükler aynı kayma değerine sahipse bu kayma değeri bir hizalanma bölgesini belirler. Ancak eğer böyle bir bölge bulunursa, o zaman daha hassas hizalama kıstasları uygulanır. Böylece kayda değer benzerlik göstermeyen diziler arasında pek çok gereksiz karşılaştırmanın önüne geçilmiş olur.

FASTA yönteminde kullanıcı, veritabanını aramakta kullanılacak sözcüğün uzunluğuna karşılık gelen bir "k" değeri seçer. Küçük "k" değerlerinde yöntem daha yavaş ama daha duyarlıdır, bunlar kısa sorgu dizileri için tercih edilir. BLAST ailesindeki araştırma yöntemleri, belli sorgu tipleri (örneğin uzaktan ilişkili dizilerin bulunması) için optimize edilmiş çeşitli algoritmalara sahiptir. BLAST, FASTA'dan daha hızlı olup doğruluktan çok az bir fedakarlık yapma özelliği için geliştirilmiştir. FASTA gibi BLAST da "k" uzunluklu bir sözcük araması yapar ama sadece en önemli sözcük uyuşmalarını değerlendirir, FASTA gibi her sözcük uyuşmasına bakmaz. Çoğu BLAST uygulamasında varsayılan sözcük uzunluğu değişmez, sorgu ve arama tipine göre optimize edilir, ancak istisnai durumlarda, tekrarlı dizileri ararken veya kısa sorgu dizileri için değiştirilir. BLAST çeşitli Web portallarında bulunabilir, örneğin EMBL FASTA and NCBI BLAST.

Çoklu dizi hizalaması ikiden daha fazla dizi içermesiyle ikili hizalamanın bir uzantısı sayılır. Çoklu dizileme yöntemleri sorgu kümesindeki tüm dizileri hizalamaya çalışır. Çoklu hizalamalar çoğu zaman birbiriyle evrimsel ilişkisi olduğu hipotez edilen bir grup dizideki korunmuş bölgeleri tespit etmek için kullanılır. Bu tür hizalamalar ayrıca filogenetik ağaç inşa ederek evrimsel bir ilişkiyi ortaya koymak için kullanılır. Böylesi korunmuş diziler, yapısal ve mekanistik bilgilerle beraber kullanılarak enzimlerin katalitik aktif bölgesinin yerini bulmaya yarar. Çoklu dizi hizalamaların üretimi berimsel bakımdan zordur ve bu problemin çoğu formülasyonu NP-tam kombinatoryal optimizasyon problemlerine dönüşür. Buna rağmen, bu hizalamaların biyoinformatikteki faydaları nedeniyle 3 veya daha fazla dizinin hizalanmasını sağlıyan çeşitli yöntemler geliştirilmiştir.

Dinamik progrmalama tekniği herhangi sayıda dizi için kullanılabilir. Ancak, berimsel olarak hem zaman hem bellek bakımından pahalı olduğu için, en basit biçimiyle dahi üç veya dört tane diziden fazlası için kullanılmaz. Bu yöntem iki dizinin hizalanmasında yaratılan matrisin "n"-boyutlu karşılığının inşasını gerektirir, burada "n", sorgu kümesindeki dizi sayısıdır. Sorgu dizilerindeki her bir dizi çifti için standart dinamik programlama kullanılır, sonra bu ara çözümler arasındaki uyuşmalar veya boşluklar değerlendirilerek "hizalama uzayı" tamamlanır, yani her iki dizili hizalama arasında bir hizalama yapılmış olur. Bu yöntem berimsel olarak pahalı olsa da, global optimal çözümü üreteceğini garantiler, bu yüzden az sayıda dizinin hatasız hizalanması gerektiğinde faydalıdır. Berimsel karmaşıklığı azaltılmasını bir yolu "çiftler toplamı" adlı objektif fonksiyona dayanır, bu yaklaşım MSA yazılım programında uygulanmıştır.

İlerlemeci, hiyerarşik veya ağaç yöntemleri, birbirine en benzer dizileri hizalamakla başlar, sonra gittikçe daha az benzeyen dizilerin hizalamaya eklenmesi ile sonunda tüm sorgu kümesi sonuca dahil edilir. Dizilerin yakınlığını betimleyen ağaç yapısı ikili kıyaslamalara dayanır, bunlar FASTA gibi höristik ikili hizalama yöntemleri kullanır. İlerlemeci hizalama sonuçları "en benzer" dizilerin seçimine bağımlıdır, bu yüzden ilk yapılan ikili hizalamadaki hatalara duyarlıdır. Çoğu ilerlemeci, çoklu dizi hizalama yöntemi buna ek olarak, sorgu kümesindeki diziler arasındaki yakınlık drecesine göre onlara ağırlık verir, böylece ilk dizilerin kötü seçilmesi olasılığı azalır ve en son hizalamanın doğruluğu iyileşir.

Clustal ilerlemeci uygulamalarının çoğu varyasyonu çoklu dizi hizalaması, filogenetik ağaç inşası ve protein yapı hesaplamasına girdi hazırlamakta kullanılır. İlerlemeci yöntemin daha yavaş ama daha doğruluklu bir varyantı T-Coffee olarak adlandırılır. Bu algoritmaların uygulamaları ClustalW ve T-Coffee'de bulunabilir.

İlerlemeci yöntemlerin zayıf bir yönü, ilk ikili hizalamanın doğru olmasına olan büyük bağımlılıktır. Tekrarlayıcı yöntemler, bunu iyileştirmeye çalışırlar. Tekrarlayıcı yöntemler seçilmiş bir skorlama fonksiyonuna dayanan objektif fonksiyonu optimize ederler, ilk global hizalamayı oluşturup sonra dizi altkümelerini yeniden hizalayarak. Yeniden hizalanan altkümelerin kendileri de hizalanarak çoklu dizi hizalamasının bir sonraki yinelemesini oluştururlar. Dizi altkümelerini ve objektif fonksiyonu seçmek için çeşitli yollar mevcuttur.

Motif bulmak, veya profil analizi, sorgu kümesindeki dizilerde bulunan kısa, korunmuş dizi motiflerini hizalamaya çalışan, global çoklu dizi hizalamaları inşa eder. Önce bir global dizi hizalaması inşa edilir, sonra yüksek derecede korunmuş bölgeler tespit edilir ve bunlar bir profil matrisi oluşturmak için kullanılır. Her korunmuş bölgenin profil matrisi bir skorlama matrisi gibi düzenlenmiştir ama, her pozisyondaki harf için frekans sayıları, korunmuş bölgedeki harf dağılımından elde edilmiştir, daha genel bir dağılımdan değil. Bunun ardından, profil matrisleri betimledikleri motifi başka dizilerde aramak için kullanılırlar. Orijinal veri kümesinde az sayıda dizi