Abstract
Biyoenformatik, biyolojik verileri kavramsallaştırmak ve aralarındaki ilişkileri anlamak için matematik, bilgi işlem ve istatistikten faydalanan bir bilim dalıdır. Artan biyolojik veri hacmi, dizi hizalama problemini daha karmaşık hale getirerek manuel çözümleri imkânsız kılmıştır. Bu nedenle, otomatik hesaplama sistemleri geliştirilmiştir. Dizi hizalaması, çiftli ve çoklu olmak üzere iki kategoriye ayrılır. Bu çalışma, genetik algoritma (GA), diferansiyel evrim (DE) ve simüle edilmiş tavlama (SA) algoritmaları gibi meta-sezgisel yöntemleri kullanarak çoklu dizi hizalama problemine odaklanmaktadır. GA, DE, GASA ve DESA algoritmaları önerilmiş ve DNA dizileri üzerinde Needleman-Wunsch algoritmasıyla hizalamalar yapılmıştır. Deneyler, GA'nın en iyi çalışma zamanına sahip olduğunu, DE ve DESA'nın ise daha uzun sürdüğünü göstermiştir. GA, DE ve DESA, GASA'ya göre daha yüksek hizalama puanları üretmiştir. Önerilen algoritmalar, Clustal algoritmasına kıyasla çoğu veri kümesinde daha iyi hizalama puanları sunarken, Clustal en hızlı çalışmayı gerçekleştirmiştir. Ayrıca, önerilen yöntemlerin aynı uzunluktaki diziler üzerinde mevcut algoritmalardan üstün performans gösterdiği tespit edilmiştir. Özellikle dört veri kümesinde (trnN-GUU_rps12, rrn4.5_rps12, rrn5_rps12, psbT_pbf1) önerilen algoritmalar daha yüksek puanlar elde etmiştir.