随着人类基因组计划(HGP)的开展,作为生命科学的核心学科—生物信息学也在不断的向前发展。而序列比对是生物信息学中一个非常重要的操作,是基本的处理信息的方法。将大量累积的核酸和蛋白质序列进行比对,对发现生物序列的功能、结构和进化信息具有重要的意义。 如果两个序列具有足够的相似性,那么可能具有共同的进化祖先;二个具有同源性的生物,其序列具有一定的相似性。如果一个新测定的DNA序列与一已知的基因序列很相似,那么,该基因序列含有与已知基因序列相似的结构和功能。因此,序列比对方法的应用对于基因结构和功能的研究具有较大的实际意义。 本文对生物信息学的发展、研究内容、生物数据库做了简单的介绍,对序列比对的各种算法:点阵法、动态规划全局比对算法、Smith—Waterman算法、启发式Blast算法、MUMmer、PatternHunter算法等做了描述,并从运行速度和敏感性两个角度进行了比较。对点阵法、动态规划全局比对算法、Smith—Waterman算法用Visual C++进行了实现,并且将空位罚分和替代矩阵策略加入到算法中。论文还涉及了生物序列同源性的判断,即判断序列比对相似性分值的显著性,并从统计学的角度结合实例做了详细的介绍。