生物分子的功能与它的结构是密切相关的,即使在完全不同的物种中,相同功能的分子也表现出非常相似的结构。对于RNA分子而言,一方面,由于其二级结构构成了三级结构甚至四级结构的主体骨架,包含了分子折叠状态下的大部分自由能,使得RNA二级结构能部分甚至完全解释RNA分子的功能。另一方面,由于RNA分子具有降解速度快,难结晶等特点,使得通过试验方法测定RNA分子的立体结构花费成本高且时间长。因此通过借助计算机手段和数学方法从理论上预测RNA分子的二级结构,进而揭示RNA分子的功能就显得非常有必要。本文主要包括以下三部分的内容和结果:第一部分介绍了目前RNA二级结构预测的主要方法,分析了它们的适用范围以及各自的优缺点。由于同源RNA分子结构的保守性,所以当存在多条同源RNA序列时,序列比较分析方法是RNA二级结构预测的有效手段。当只有一条或少数几条RNA序列,序列比较分析不再适用时,最小自由能方法是常用的选择。而为发挥两者的优势,越来越多的算法是把两者结合起来预测结构。第二部分研究了利用RNA分子形成各种可能二级结构时的能量分布来预测一条RNA序列二级结构的可行性。首先详细介绍了RNA分子的配分函数和碱基配对概率的概念及计算过程。然后根据最大期望正确率的定义,讨论了如何利用碱基配对概率矩阵来预测RNA分子的二级结构,并使其具有最大期望正确率。最后选取了一些序列对其进行了测试,并与最小自由能算法RNAfold进行了比较。初步结果表明它的预测准确率通常要略高于RNAfold。第三部分研究了如何综合最小自由能和协变信息预测同源RNA序列公共二级结构的方法以及迭代化思想在预测伪结方面的应用。首先介绍了同源RNA序列平均最小自由能和协变分值以及两者结合的计算公式。然后讨论了具有预测伪结能力的迭代化思想,并在此基础上,提出基于平均最小自由能和协变信息预测同源RNA序列公共二级结构的迭代化方法。最后是测试和比较分析。结果表明它与其它方法相比具有一定的优势,因为对预测结果经过简单处理后,它的敏感度和特异性都接近或达到最优。