シーケンスアラインメント
グローバルアラインメントとは配列中の全残基がアラインメントされるようにしたもので、ほぼ同じ長さの配列間での比較に有効である。 ローカルアラインメントは、配列が全体としては似ておらず、部分的類似を見つけたい場合に有効である。
コンピュータサイエンスにおける一般的な最適化アルゴリズムには多重配列アラインメントの問題が適用される。 隠れマルコフモデルは与えられたクエリセットに対して多重配列アライメント群の確率点を生成するのに用いられるが、 初期の隠れマルコフモデルをもとにした方式はとても遅く、後のアプリケーションは特に効果的なもの、保守的または半保存的な置換を行うときに生成されるノイズの影響を受けにくいような関係が薄いシーケンスを検出するようになった。 遺伝的アルゴリズムや焼きなまし法は同様にsum of pairsメソッドのようなスコアリング関数によって判定される多重配列アラインメントのスコアの最適化に用いられる。
Burrows–Wheeler変換はFM-index(英語版)としてBowtieやBWAのような一般的なツールの高速な短い読み込みアライメントに用いられる。