伴随着基因工程的发展,高水平异源蛋白质表达载体的构建要求在不断提高。外源基因表达的水平、基因表达的起始时间和表达程度、基因的活动等,都受到启动子的影响。而本论文就是以大豆基因的启动子数据为依托,通过数据挖掘中频繁项集挖掘的应用与改进,为提升基因启动子数据挖掘的效率提供新想法。本论文首先介绍了该研究的目的和意义,阐明本论文的研究价值。然后提出了一种基于位组合的大豆启动子频繁项集挖掘算法的串行设计,它是一种通过将数据转化为二进制位表示、将代表调控元件组合的数据逐步加一试探来寻找可能出现的频繁项集的算法,然后通过按位与计算来进行频繁项集的挖掘。在数据挖掘过程中采用剪枝、预处理、频繁一项集剔除等对算法进行优化。由于传统频繁项集挖掘算法如FP-Growth算法使用的递归方法无法对大量数据有效的并行化处理,本算法的最大优点是方便了数据的并行化计算,为提高频繁项集挖掘的效率提供了新思路。本论文采用OpenMP技术对算法进行并行加速,以验证该算法的并行可行性。并且设计了调控元件并行和启动子并行两种并行算法,通过两种并行算法与串行算法的比较来实现最佳的并行效果,并且在实现过程中利用相应的硬件设备,实现超线程技术的应用,并且经过试验测试得到当前硬件环境下的最佳的并行结果。