序列比对是生物信息学中一种基本的信息处理方法,对于发现核酸和蛋白质序列上的功能、结构和进化的信息具有非常重要的意义。随着生物序列数据库中序列数据的激增,开发出能够进行大规模运算的并行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以及其并行算法,主要研究内容和取得的成果如下:1.根据目前双序列比对的研究现状,对于经典的双序列比对算法:动态规划算法和线性空间算法进行了研究,给出了这两个算法的数学模型,并通过C++语言编程实现了这些算法。为本文研究的基于并行计算的线性空间算法创造了对比的实验条件。2.介绍并分析了并行计算的定义以及它的分类,尤其是对工作站机群技术进行了研究。3.分析了并行算法的设计以及常用的算法分解技术,选择了适当的通信机制,并根据原有算法的研究,提出了基于并行计算的线性空间算法。4.通过对SARS病毒的RNA的不同测序结果的比对,将本文提出的基于并行计算的线性空间算法与传统的双序列比对算法进行了比较。证明了基于并行计算的线性空间算法的在进行长序列比对时,时间复杂性优于经典的线性空间算法。并论述了并行计算技术在这一研究领域中的发展前景。本文的研究内容是生物信息学中双序列比对的创新算法,经过实际测试其运算效率较之两种传统串行算法均有所提高,为生物信息学的研究及实践提供进一步的支持。