人类基因组计划的完成,分子生物学技术迅猛发展,庞大数量的基因序列数据被获得,人们的研究重点逐渐向着数据分析转变。在这个波澜壮阔的后基因时代中,生物信息学的出现标志着人们提出了一门研究生物学数据的新型交叉学科,它是以计算机和网络为处理工具,运用数学、统计学、物理学和信息学等相关理论和方法来深入研究核酸和蛋白质等生物大分子。我们迫切需要处理的任务就是分析和理解生物序列数据所要表达的生物意义和深刻内涵。目前科学家们将研究重点放置于研究DNA和蛋白质等生物大分子以及它们之间的关联性等方面的问题。生物信息学已经走在了生命科学和自然科学深入研究的前沿。DNA序列相似性分析是生物信息学中基础而又具有重要意义的研究课题,它在研究生物序列的结构与功能、生物进化关系和物种分类等方面都扮演着至关重要的角色。本文基于多尺度熵对DNA序列的相似性进行分析,主要研究的内容和创新点如下:1)通过图形和数值两种表示方法,对七种病毒DNA序列进行了转换,然后计算每个序列的样本熵以及各个序列之间的互样本熵。通过实验数据说明了利用样本熵和互样本熵的方法对DNA序列相似性进行分析是切实可行的,而且选择合适的序列表示方法是非常重要的。2)通过滑动窗口的方法对DNA序列的局部相似性进行了动态仿真,使用不同的窗口大小并对该窗口内的序列求其样本熵,然后对得到的图形进行观察,找到了在不同表示方法下的“最匹配”窗口大小。利用“最匹配”的窗口进行动态仿真,得到的图形既能够清晰地观察序列之间的相似程度,又能够判断序列之间差异发生的大致位置。3)在多个时间尺度下对DNA序列的样本熵进行仿真计算,证明了多尺度熵比样本熵在序列相似性分析中具有更好的效果,最后还与DTW算法进行比较,加强了实验结果的说服力,证明了使用多尺度熵对DNA序列相似性分析方法切实可行。