序列的比对对于生物信息学研究而言具有重要意义。随着新一代测序技术的发展，科研工作者可以在较短时间内获得海量的数据。为了处理这种海量信息，出现了许多处理新一代测序数据的比对工具，这些工具给科研工作者提供了很大的便利。然而以往的比对大多数都是在一个参考基因组与所测的read数据之间进行，这种比对方式在有些应用面前就显得力不从心。在研究疾病与某种基因的关联关系时，通常会需要对一个基因组的测序数据与多个基因组进行比对。本文正是基于这种考虑，提出了结合基因组变异数据库（HapMap）的序列比对算法。文章将查找测序序列在参考基因组内与变异数据库内的最佳匹配位置的问题分为以下三种情况考虑：最佳匹配位置出现在基因组上的无变异区、有变异区、跨越无变异区与有变异区。无变异区内查找采用了BWT方法，有变异区内查找采用了equal_range算法，跨越区内查找采用了联合比对方法。首先介绍了课题的研究背景与现状以及比对算法的发展历程与应用背景，之后对现今主流比对算法（BWT方法与哈希方法）进行了分析与比较，并指出了这两类算法的各自优缺点，为本课题的研究做了技术上的铺垫。之后简要分析了基因组的共性与差异性在基因组序列中的表现形式，在此基础上，提出了结合参考基因组与变异数据的序列比对算法，文中对算法的基本思路、技术路线以及实现过程进行了简要的阐述。最后，将本文的方法与Bowtie和Bwa两类主流方法进行了比较，结果表明本文的方法虽然在速度上稍慢，但是在比对精度方面更胜于以往的方法。