生物信息学自上世纪90年代人类基因组计划全面开展以来,已成为21世纪自然科学的重要前沿领域之一。随着越来越多的模式生物测序完成,开始进入后基因组时代。其中转录调控是后基因组时代的一个重要研究课题。大量研究表明,基因的表达是相互影响相互制约的。研究这种复杂的相互关系已经成为科研工作者们一个重要的研究领域。其中,转录因子结合位点是位于基因上游区域控制基因转录的一段DNA序列。转录因子结合位点的识别对构建转录调控网络具有不可替代的作用,能够高质量的预测转录因子结合位点已经成为无法回避、亟待解决的研究课题。　　 目前,已经有大量的方法用于识别转录因子结合位点,大致可分为基于保守模体和比较基因组学两种方法。本文使用一种基于图的方法识别转录因子结合位点。大量的研究发现一般在转录因子结合位点中都存在一段高度保守的长度为3-5bp的短序列,我们称之为核。本文根据这一特性,首先在一组共调控基因上游区域搜索共同存在的高度保守的核；然后,根据用户的要求向两边扩展得到转录因子结合位点序列。本文使用啤酒酵母基因组数据进行实验。实验结果表明,该方法能在现有的实验条件下得到比较好的结果。并与3个经典的算法进行比较,在3个性能统计参数上都有明显优势。结果显示,本文的方法是有效的。