单核苷酸多态性（SingleNucleotidePolymorphism）是指在基因组水平上由单个核苷酸的变异引起的一种DNA序列多态性，它改变了基因原来的结构和连锁率，增加了个体的患病率。目前已有很多检测SNP与复杂疾病关联关系的算法，但缺少大量的具有先验知识的SNP数据来验证这些检测算法的有效性。　　本文在了解SNP真实数据的MAF和LD特性的基础上，建立了一个SNP数据仿真系统，该系统仿真的SNP数据具有MAF（MinorAlleleFrequency）和LD（LinkageDisequilibrium）信息，且人为的嵌入了已知的疾病模型以供关联分析算法来查找，本文从三方面通过八组实验数据对SNP仿真数据进行了有效性验证，包括互信息验证、经典关联分析算法MDR验证和haploview软件验证；除了构建SNP数据仿真系统，本文还对几种经典的关联性分析算法的性能进行了简单的比较，有BOOST算法，AntEpiSeeker算法，SNPRuler算法，这些算法性能的比较是基于上述仿真系统产生的七组SNP仿真数据，通过三组实验阐述了产生SNP仿真数据时三个重要参数对算法性能的影响，给出了三种算法的性能比较。