生物信息学是一门综合利用生物学、计算机科学、数学等学科知识的新兴交叉学科,其主要任务是利用信息处理方法揭示海量生物学数据中蕴含的生物学意义、探索生命活动的奥秘。比对是生物信息学中一种基本的序列分析方法,对于发现核酸和蛋白质序列所蕴含的功能、结构和进化信息具有非常重要的意义。随着生物序列数据的激增,开发高效率的比对算法就显得非常迫切。本文研究了生物信息学中的双序列比对算法,主要研究内容和取得的成果如下:1.基于经典的Ukkonen快速序列比对算法,借鉴FA算法(Fast Alignment Algorithm)在计算得分矩阵时记录元素来源关系的存储方法,运用在矩阵中寻找Checkpoint点的Checkpoint技术,提出一种基于动态规划思想的较为实用的双序列全局比对算法。2.对几种经典的双序列比对算法进行了分析介绍,并将其中一些算法与本文提出的新算法进行了性能比较。3.在深入分析Blast算法的基础上,基于序列划分策略,提出并实现新的并行双序列比对算法,数值试验表明算法是高效的。4.以本文提出的双序列比对算法为基础,设计并实现了一个基于Windows操作系统的序列比对应用平台。本文的研究内容是序列比对算法,经试验表明,新算法计算效率较之传统算法有提高,在此算法基础上开发的应用软件可以为生物信息学的研究及实践提供一定支持。