人类基因组计划的完成，使生物学研究由微观的分子水平转向生物整体性层面，生命科学研究进入了后基因组时代，系统生物学成为主题。工具学科生物信息学的兴起，基因序列、蛋白序列、基因图谱、蛋白结构等各种类型的数据海量积累.系统生物学不再满足于对一种类型数据的研究，而需要将不同类型的数据整合共同揭示生命的实质，数据整合已然成为生物学研究的一个热点。　　 本文选择生物学中两种重要的数据类型——文献与序列作为整合的基础，文献不仅是生物学研究的重要资源，积累了最为丰富的信息，也是情报学研究的主要载体；序列从不同的角度展示了遗传信息，两者结合，对于生物学知识的发现与发展具有重要意义。　　 本文分析了目前生物信息学数据库技术整合的现状及问题，发现正是生物数据描述及交换共享标准的缺乏致使数据的整合难以实现，因此本文提出从数据的知识组织体系出发探讨两种数据类型的语义整合。　　 论文第一章介绍了生物学的研究现状，指出两种数据整合的必要性和意义。第二章在分析生物学数据库技术整合现状基础上，提出了基于知识组织体系建立映射实现整合的思路。第三章分析了叙词表和本体的关系，探讨了词表的映射模式及实现原理，在现有映射方式的基础上提出叙词表与本体的映射的相关问题。第四章剖析了生物医学文献知识组织体系MeSH与序列数据知识组织体系GO的结构特征，在叙词表与本体映射的研究基础上，提出适合实现MeSH与GO映射的技术路线。文章最后结合实例阐释了MeSH与GO映射的实现，提出了映射规则。　　 叙词表与本体间的映射并非已有的事物，本文借鉴非两者间的知识组织体系集成及词表映射的理论，构建了两者的映射思路。本文的研究意义在于：首先，两种重要的数据整合为生物学研究提供了便利，且为情报研究开辟了新思路；其次，MeSH和GO的映射，将MeSH的分类系统引入到无分类体系的GO中，有利于检索的准确定位；另外，GO实现了MeSH的深度扩充，使宽泛的文献主题检索深入到分子水平的基因序列，深化了MeSH的描述范围。