随着人类基因组计划的开展与现代生物技术的迅猛发展,生物信息数据的增长呈现爆炸之势,这为揭开生命奥秘提供了数据基础；计算机运算能力的提高和国际互联网络的发展使得对大规模数据的存储、处理、检索和解读提供了理论基础。而如何运用信息科学和计算技术的手段,通过数据分析和处理,揭示海量数据间的内在联系和生物学含义,解读他们所蕴涵的结构和功能信息,进而提炼有用的生物学知识,是目前生物信息学研究的目的。在对生物网络数据的分析中,一个很重要的工作就是进行同源搜索。同源搜索是通过网络图的比对来实现的,近年来随着网络比对技术在生物研究领域中所占的地位逐渐加重,比对算法也得到了深入而广泛的研究,也因此出现了许多有效的生物网络比对算法。近年来,随着生物研究方法的进步,海量高通量生物网络数据集的迅速增加,需要一种快速高效的图查询方法。同时,由于高通量的数据集具有存在大量假阳性和噪声数据的特点以及对拓扑结构的严格限制,精确的图比对算法的应用受到限制,同时需要高效、近似的图比对算法。在这种情形下,本文陈述一种基于索引结构的生物网络近似比对算法,这种技术将索引结构引入图的比对,在计算图的相似性时构建一个具有弹性的模型,这种模型充分考虑到了生物网络的特性和图结构的差异。将生物网络抽象为无向图,并以路径为单位建立比对模型,接着将目标图和查询图分解为小的查询片段,用分级过滤方法进行筛选,最后将符合要求的片段进行组装,进而转化为查找极大团问题,从而找出符合要求的结果。经过实验分析,该算法对图的拓扑结构没有严格限制并且具有较高的运行效率,因此该算法具有更宽广的应用前景。