Gizli Markov modelleri (GMM), boşluk, uyuşma ve uyuşmamaların tüm kombinasyonlarına bir olasılık değeri atayan olasılıksal modellerdir. GMMler yüksek skorlu bir çıktı verebilirler ama ayrıca bir olasıl hizalamalar ailesi de üretebilirler, bunlar sonradan biyolojik anlamlılıkları bakımından değerlendirilebilir. GMM-temelli yöntemler nipeten yakın zamanda geliştirilmiş olmalarına rağmen, berimsel hızda önemli iyileşme göstermişlerdir, özellikle örtüşen bölgelere sahip dizilerde.
Tipik GMM-temelli yöntemler, bir ÇDH'yi kısmî-dereceli çizit (partial order graph) (bir yönlü asiklik çizit tipi) olarak temsil ederek çalışırlar. Bu çizitin düğümleri, ÇDH'nin sütunlarındaki olasıl değerleri temsil eder. Bu gösterimde, tamamen korunmuş bir sütun (yani ÇDH'deki tüm diziler bir pozisyonda aynı karaktere sahipler) tek bir düğüm olarak gösterilir, bu düğümden çıkan bağlantı sayısı, hizalamanın bir sonraki sütunundaki farklı karakter sayısına eşittir. Tipik bir gizli Markov modeli için, gözlemlenen haller, bireysel hizalama sütunlarıdır, "gizli" haller ise, sorgu kümesinde bulunan dizilerin evrimleşmiş olduğu varsayılan atasal diziyi temsil eder. Dinamik programlama yönteminin verimli bir varyantı olan Viterbi algoritması, büyüyen ÇDH'yi sorgu kümesindeki bir sonraki dizi ile hizalamak için kullanılır, böylece yeni bir ÇDH elde edilir. Bu yöntem, ilerleyici hizalama yönteminden farklıdır çünkü her yeni dizi eklenmesinde evvelki dizilerin hizalaması da yenilenir. Ancak, ilerleyici yöntemlerde olduğu gibi, bu yöntem de sorgu kümesindeki dizilerin hizalamaya katılmasının sırasına bağlı sonuç verebilir, özellikle diziler uzak ilişkiliyse.
GMM-temelli yöntemlerin uygulandığı, verimlilikleri ve ölçeklenebilirlikleri bakımından başarılı sayılan çeşitli yazılım programları mevcuttur. Ancak GMM yöntemleri, yaygın ilerleyici yöntemlerden daha karmaşıktır. En basit olanı POA (Partial-Order Alignment) kısmî dereceli hizalamadır.
Benzer ama daha genelleştirilmiş bir yöntem SAM (Sequence Alignment and Modeling System; Dizi hizalama ve modelleme sistemi) ve HMMER'dir. SAM, protein yapı öndeyili yapmak için hizalama kaynağı olarak ve S. cerevisiae mayasında protein kodlayıcı öndeyili diziler içeren bir veri tabanı geliştirmek için kullanılmıştır. HHsearch GMM'lerin ikili karşılaştırması ile uzak ilişkili protein dizilerinin tespiti için bir yazılımdır. HHsearch (HHpred) çalıştıran bir sunucu CASP7 ve CASP8 yapı öndeyi yarışmasındaki en iyi 10 otomatik protein yapı öndeyi sunucularının en hızlısıydı.
Tipik GMM-temelli yöntemler, bir ÇDH'yi kısmî-dereceli çizit (partial order graph) (bir yönlü asiklik çizit tipi) olarak temsil ederek çalışırlar. Bu çizitin düğümleri, ÇDH'nin sütunlarındaki olasıl değerleri temsil eder. Bu gösterimde, tamamen korunmuş bir sütun (yani ÇDH'deki tüm diziler bir pozisyonda aynı karaktere sahipler) tek bir düğüm olarak gösterilir, bu düğümden çıkan bağlantı sayısı, hizalamanın bir sonraki sütunundaki farklı karakter sayısına eşittir. Tipik bir gizli Markov modeli için, gözlemlenen haller, bireysel hizalama sütunlarıdır, "gizli" haller ise, sorgu kümesinde bulunan dizilerin evrimleşmiş olduğu varsayılan atasal diziyi temsil eder. Dinamik programlama yönteminin verimli bir varyantı olan Viterbi algoritması, büyüyen ÇDH'yi sorgu kümesindeki bir sonraki dizi ile hizalamak için kullanılır, böylece yeni bir ÇDH elde edilir. Bu yöntem, ilerleyici hizalama yönteminden farklıdır çünkü her yeni dizi eklenmesinde evvelki dizilerin hizalaması da yenilenir. Ancak, ilerleyici yöntemlerde olduğu gibi, bu yöntem de sorgu kümesindeki dizilerin hizalamaya katılmasının sırasına bağlı sonuç verebilir, özellikle diziler uzak ilişkiliyse.
GMM-temelli yöntemlerin uygulandığı, verimlilikleri ve ölçeklenebilirlikleri bakımından başarılı sayılan çeşitli yazılım programları mevcuttur. Ancak GMM yöntemleri, yaygın ilerleyici yöntemlerden daha karmaşıktır. En basit olanı POA (Partial-Order Alignment) kısmî dereceli hizalamadır.
Benzer ama daha genelleştirilmiş bir yöntem SAM (Sequence Alignment and Modeling System; Dizi hizalama ve modelleme sistemi) ve HMMER'dir. SAM, protein yapı öndeyili yapmak için hizalama kaynağı olarak ve S. cerevisiae mayasında protein kodlayıcı öndeyili diziler içeren bir veri tabanı geliştirmek için kullanılmıştır. HHsearch GMM'lerin ikili karşılaştırması ile uzak ilişkili protein dizilerinin tespiti için bir yazılımdır. HHsearch (HHpred) çalıştıran bir sunucu CASP7 ve CASP8 yapı öndeyi yarışmasındaki en iyi 10 otomatik protein yapı öndeyi sunucularının en hızlısıydı.