基因序列比对技术是基因序列数据分析的重要组成部分,也是人们深入了解生物的遗传特性,分析各种疾病,预防和抵御各种传染疾病的基础。新一代测序技术产生序列数据的速度更快,通量更高。因此出现了很多新型的RNA序列比对工具。然而,高速,精确地比对高通量RNA序列数据是一项非常具有挑战性的任务,当前新型的RNA序列比对工具在速度和准确率方面仍然有一定的不足。因此,开发一款速度快,准确率高的RNA序列比对工具是一项非常有意义的工作。本文提出了一个高通量转录组测序片段快速比对工具RNA-fat。RNA-fat利用种子在read和参考基因组上位置的关系识别种子间的剪切点和结构性变异,并且通过对种子构图,高效地寻找种子覆盖read的最优路径。由于选择出的最优路径对read具有很高的覆盖度,算法在序列比对阶段的计算量大幅降低。RNA-fat对参考基因组构建De Bruijn图,提取De Bruijn图中所有的单一路径并进行排序,最终生成RNA-fat的索引。该索引由三个相互关联的子索引构成,且具有非常高的查询效率。在剪切和结构性变异的影响下,read未覆盖区域的比对边界在read上会出现交叉,在参考基因组上会出现长空位。为了保证序列比对的准确性,RNA-fat对每一种情况进行判断,精确计算出read未覆盖区域在read和参考基因组上的比对边界,并采用不同的比对策略进行序列比对。通过实验数据,我们首先验证了最优覆盖路径的准确性,这就为未覆盖区域比对边界搜索的准确性打下了基础。通过对寻找最优路径的动态规划算法优化前后的效率对比,我们验证了二维线段树对RNA-fat性能优化的显著作用。最后,我们将RNA-fat和现有的RNA序列比对工具在相同的实验环境和实验数据下进行性能对比,我们发现RNA-fat具有高通量,速度快的优势,且在read比对的正确率和碱基比对的正确率方面与现有RNA序列比对工具相当。