序列比对是分子生物学的一个基本而重要的方法,被广泛的运用于同源基因搜索、结构和功能预测以及系统发生分析等方面。它通过比较两条(称为双序列比对)或者多条(称为多序列比对)DNA或者蛋白质序列,寻找其中的相似部分。人们已经用动态规划方法获得了双序列比对的最优解法,但由于使用动态规划法求解多序列比对是一个NP-完全问题,所以人们提出了很多启发式方法来求取次优解,却很难在速度与准确度之间取得一个平衡。　　 本文尝试从生物序列的语言理解上来看待这个问题,试图通过对序列语法和语义的分析来取得解决该问题的新途径。首先采用局部比对的方法从数据库中提取出待比对序列中的保守模式,称之为关键字,然后借用分类的方法根据各序列的关键字来计算它们的相似性。由于这两步都可以在多项式时间内完成,所以在应用到多序列比对的时候,不会出现指数计算时间的问题。　　 文中实现了一个用于验证这种思想的模型程序—BSL,使用它对实际序列进行了比对操作,并与作为序列比对业界标准程序的ClustalW进行了比较。结果标明本方法在识别序列异同方面有较好的效果,接近ClustalW的识别能力,但在双序列比对时速度较慢,不过考虑到其多项式时间复杂度的特点,所以在多序列比对中具有较好的应用前景。