随着人类基因组计划的实施,海量的DNA序列被测序出来,但是对于DNA序列的性质、修饰属性以及功能的认识是非常有限滞后的。因此探索出基于系统、人工智能模式识别以及信息处理等方法对DNA序列的性质、修饰属性以及功能进行预测的模型是至关重要的。本文研究目的是基于DNA序列分析出隐藏在其序列中的遗传信息如：DNA剪切位点、DNA甲基化位点和核小体的预测等,从而为疾病诊断和治疗提供有效方法,为药物研发设计提供辅助。医学界对研究DNA甲基化过程非常关注,它不但和人类老化、肿瘤有关,还和一种单亲遗传病有一定的联系。本文利用核苷酸密码子3→1的序列编码信息表达DNA序列的全局性的顺序信息,基于氨基酸的物理化学属性,建立了DNA离散化模型描述方法,运用NCR和SMOTE算法优化所建立的非平衡数据,采用SVM建立了预测器,Target-Jackknife交叉验证测试方法证明我们建立的DNA甲基化位点预测器的预测成功率比现有预测器都有较大的提高。核小体在很多生理机能的过程中扮演着至关重要的作用,例如,DNA的损伤自我修复、复合、重复、基因表达、染色体的构成,mRNA的拼接等。本文基于核苷酸序列编码提取DNA序列特征,提出了一种基于特征融合的DNA序列特征表示方法。采用支持向量机(SVM)算法对DNA序列核小体位置信息进行预测,预测结果显示有较好的预测识别效果。内含子和外显子的交汇部分被称为剪切位点,本文基于核苷酸二联体结构属性以及成份提取DNA序列特征,采用前向特征选择方法对提取的特征进行优化,利用模糊k-近邻算法(Fknn)建立了DNA序列剪切位点预测器,交叉验证表明预测成功率比现有预测器都高。