序列比对作为生物信息学中最基本的分析研究方法,是在两个或者多个蛋白质序列之间或核苷酸序列之间进行比较,分析它们的相似性和同源性,寻找有进化关系的序列之间共同保守区域、位点和轮廓(profile),从而探索导致它们产生共同功能的序列模式。序列比对分为两序列比对和多序列比对。多序列比对问题是典型的NP难问题。当前存在的多序列比对算法和多序列比对程序,都试图在较少的时间和空间消耗下取得尽可能好的比对结果。事实上,替代矩阵在序列比对中扮演着极其重要的角色,直接影响最终的比对结果。目前生物序列比对中常用的替代矩阵都是氨基酸替代矩阵和核苷酸替代矩阵。我们知道,基因突变发生在核苷酸级,是由某个核苷酸碱基发生突变引起的,但是突变是否被自然选择所接受则取决于蛋白质的结构和功能,因此选择是发生在氨基酸级的。单纯使用氨基酸和核苷酸来构造替代矩阵都存在遗传信息缺失的可能,这两种替代矩阵都不是太准确。密码子既包含了核苷酸的信息又可推算出对应的氨基酸,所以以密码子为单位考查DNA序列替代规律,建立密码子替代矩阵,然后应用到序列比对算法中,可以提高序列比对的准确性。为评价新的密码子替代矩阵,构建了使用密码子替代矩阵进行多序列比对的程序C-Muscle,以目前国际公认的BAliBASE数据库作为评价标准进行了多序列比对实验。实验结果表明,与Muscle这一目前最好的多序列比对程序之一进行比较,新的使用密码子替代矩阵的多序列比对程序C-Muscle明显改进了序列比对的质量。