随着计算机技术的发展与化学数据的剧增，化学信息学应运而生。化学信息学是通过信息学的方法，利用计算机为工具来解决化学问题，获取化学本质规律的学科。化学信息学研究的一个重要方向是分子数据库与分子相似性搜索算法，这些研究目前已经广泛应用于计算机辅助药物设计、化学数据挖掘等领域。 本论文的研究包括药物小分子数据库的建立与整理，蛋白质数据库的整理，有机小分子和蛋白质高分子相似性算法的研究以及一些相关的计算机技术在药物设计中的应用。本论文的研究工作分为四个部分，其内容如下： 第一部分对研究过程中所需要用到的数据进行收集与整理，包括药物分子结构数据库的构建和多个化学数据库的开发与整理，并通过对PDB数据库进行筛选与整理得到了应用于研究工作的蛋白质数据库PDBData。 第二部分对常用的有机小分子相似性算法进行了介绍，并提出了基于重原子环境的分子相似性算法和基于能量谱的分子相似性算法，利用这些算法对小分子数据库和分子结构进行了筛选与分析。 第三部分对常用的蛋白质高分子相似性算法进行综述与评价，并提出了基于蛋白质链分形的蛋白质相似性比较算法。利用该算法对某些蛋白质进行了聚类分析与相似性比较，得到一些合理的结果。 第四部分对化学标识语言进行了介绍，并利用该语言开发出基于网络的分子拓扑指数计算软件，应用于QSAR/QSPR研究与分子相似性研究。 本文所得到的数据库与算法是进一步进行药物筛选与研究的基础，对化学信息学的研究、计算机辅助药物设计、化学数据挖掘都具有重要意义。