随着生物信息学领域资源信息的不断增加，用户使用通用引擎搜索专业信息时出现很多弊端，例如：返回信息过多、存在无用的信息、准确率低等。针对这些情况，为满足用户需求的某一专业学科领域信息的专业语义搜索引擎应运而生。语义检索是信息检索与人工智能技术、自然语言技术相结合的一种检索方法，本文将本体与数据挖掘、生物信息学术语的标准化、生物信息数据的整合都联系起来，最后形成一套完善的生物信息学本体论，用以整合所有与基因或蛋白质相关的数据，并且能够描述各生物体概念的属性及相互关系。本文分析了国内外对信息检索的研究情况，指出传统信息检索的不足，提出能够实现语义层次检索的语义检索。接着对本体的相关概念及常用的关于本体的构建工具及构建方法做了详细的介绍，分析各自的优点与不足，综合考虑各种构建方法的优势，并结合生物信息学的实际情况，提出基于《生物信息学分类》构建生物信息学领域本体。研究基于生物信息学本体的语义检索在生物信息学领域资源中的一些关键技术，其中着重描述了生物信息学本体结构中的概念在语义层次的查询扩展。随后，对语义相似度的计算方法进行了改进，分析语义关系对语义相似度的影响；并从概念及概念和概念之间的语义关系等方面对关键词进行了语义扩展。将以上所研究的这些技术运用于生物信息学数据平台，建立生物信息学系统领域的本体知识库，实现语义检索功能，通过测试验证该方法可以提高数据检索的查全率与查准率。