随着新一代测序技术的快速发展，DNA测序数据爆炸式积累的速度远远大于其被处理的速度。DNA序列比对是生物信息学的一项重要的、关键的、基础的研究内容，是基因拼接组装的第一步，它是一个把测序仪测出的reads比对到参考基因组上的过程。目前的序列比对软件，根据建立索引方法的不同主要分为两类：基于hash的和基于BWT的，基于hash的序列比对软件有SOAP、MAQ等，基于BWT的序列比对软件主要有BWA、Bowtie、SOAP2等。在比对速度和比对精度上，测序数据的快速积累为当今的序列比对工具提出了巨大挑战。本文研究的是基于BWT的短序列比对，目前基于BWT的序列比对软件存在的一个问题就是高速缓存命中率过低，针对此问题，本文提出了一个对reads先排序后比对的算法。本文算法对待比对的reads进行从右到左按字典顺序排序，这样有相同后缀的reads经过排序会集中在一起，根据BWT查找子序列方法的特点，上一条read比对的中间结果可以为下一条read的比对所用，这样可以减少高速缓存命中率低的访问次数，据我们统计，对于大量的36bp长的reads，相同后缀的长度可达到18bp，这样就相当于平均每条read可减少18次的计算，从而提高比对速度。除了精确比对，我们还做了能够允许2错误的模糊比对，我们采用的是一个新颖的方法，对不能被精确比对的reads进行错误处理，产生新的reads，然后排序进行比对。在这个过程中我们构建了一个索引结构用来对错误处理过的reads进行筛选，大大减少了待比对的reads数量，节省了比对时间。为了验证基于排序的短reads比对算法是否能提高比对效率，本文用模拟数据和真实数据对系统进行了实验，实验结果表明，本文介绍的基于reads排序的算法是可行的，利用排序的reads的确比未排序的reads比对速度快。另外本系统还和目前其他比较流行的序列比对软件进行了比较，发现本软件在大规模序列比对时具有明显的优势，在比对过程中能够获得较高的比对速度和精度，特别是在精确匹配中表现出了良好性能。