Force directed layout algorithm is popularly used to draw biological graphs. However, it employs only graph structure. When we would like to embed domain-specific knowledge, such as biological or chemical attributes related to the vertices, force directed layout algorithm should be modified. It is then important to draw more readable layouts for biologists without the dispose of aesthetically pleasing way that comes from force-directed algorithm's nature. This thesis aims to describe a modified and improved force-directed layout algorithm, EClerize, for biological graphs that represent pathways in which the vertices are identified with EC (Enzyme Commission) numbers. The vertices with the same EC class numbers are treated as members of the same cluster. Positions of vertices in clusters are affected by mainly two factors: biological similarity of each vertex in the same cluster and theoretical length between the vertices. EClerize is tested on a number of biological pathways and the improvement with respect to the original algorithm is presented.

Kuvvet yönelimli yerleşim algoritmaları biyolojik çizgeleri çizmede popüler olarak kullanılır. Fakat sadece çizge yapılarını esas alır. Düğümlerle ilişkili olan biyolojik veya kimyasal özellikler gibi alan-özgül bilgileri çizge içerisine katmak istediğimizde kuvvet yönelimli yerleşim algoritmaları değiştirilmelidir. Bu noktada kullanıcılar için önemli olan kuvvet yönelimli yerleşim algoritmasının doğasından gelen estetiği bozmadan, daha okunabilir yerleşimler çizilmesidir. Bu tez, `Enzyme Commission` (EC) sayıları ile ifade edilen düğümlerden oluşan yolakları gösteren biyolojik çizgeler için değiştirilmiş ve geliştirilmiş bir kuvvet yönelimli yerleşim algoritması, EClerize'ı, tanımlamayı amaçlar. EC sınıf numaraları aynı olan düğümler aynı kümenin elemanı olarak muamele görürler. Aynı kümedeki düğümlerin pozisyonları iki ana faktörden etkilenir; aynı kümedeki düğümlerin biyolojik benzerlikleri ve düğümler arasında olması gereken teorik uzunluk. EClerize birçok biyolojik yolakların üzerinde test edilmiştir ve gelişmeler asıl algoritmayla karşılaştırılarak sunulmuştur.