随着生物数据量逐年急剧增长,生物大数据处理技术显得越来越重要。如何针对特定生物数据设计并行算法以提高算法运行效率成为研究热点之一。本文采用OpenMP技术,针对一系列群体分析工具设计并实现了相应并行算法,使得大豆数据处理效率得以提高。本文以大豆的基因变异信息作为主要的实验数据,对基于F统计的种群分析工具、GWAS中鲁棒性关系推理工具和关联性分析工具分别进行并行化研究。F统计工具通过读取vcf源文件和两个种群文件,对两种文件中的个体名做比对,提取有效生物信息并计算出种群间的关系值,进而得到两个种群的分化程度。GWAS中鲁棒性关系推理工具,主要通过对vcf源文件中的GT值进行截取,得出原始数据并进行相应运算,从而得出每两个个体间的关系值,通过关系值可以对生物原有的系谱进行填补,使生物间的关系更加完整。关联性分析工具是通过对vcf原文件的读取和预处理,再对数据进行比对,得出个体SNP杂合位点数和纯合位点数,以此进行计算,得出每两个个体间的关联值,通过对关联值做相应生物处理,可以找到生物的潜在的遗传可能性。论文首先设计了易于并行化的串行算法,然后根据运算对象的独立性,针对算法中的可并行部分进行并行处理。最终对每个工具的串/并行的结果与时间进行了比较分析。实验结果表明,采用OpenMP并行技术可以有效地提高每个群体分析工具的数据处理和分析的效率,对处理大量的生物信息数据很有意义。