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核小体定位是指DNA双螺旋相对于组蛋白八聚体的位置。核小体定位通过暴露和遮蔽蛋白结合位点参与基因的表达调控。核小体定位在不同环境下呈现动态变化。目前已经有方法可以实现两样本的核小体动态定位识别，但尚未有针对多样本(n≥3)的动态定位分析方法。可是，在发育、分化等诸多生物学研究中，必然会遇到多种细胞系或者多种细胞状态(n≥3)下核小体动态定位分析的情形，识别这种动态变化对于解析细胞表观调节机制具有重要意义。 本文针对多样本核小体高通量测序数据，提出了一种基于统计模型的核小体动态定位识别技术，以实现在多样本(n≥3)情形下，在单碱基分辨率下，准确识别核小体动态定位的基因组区域。 该技术(Dimnp)主要包含两个模块:核小体定位信号提取和多样本动态定位区间识别。在核小体定位信号提取模块，通过对原始的测序数据进行位移、调整片段长度、去冗余、平滑和归一化处理，最终得到适用于多样本比较的核小体信号;在多样本动态定位识别模块，以卡方检验作为统计模型，在单分辨率基础上计算差异显著性，然后对P值进行阈值过滤识别出动态定位区间。在此基础上开发了两款离线工具包，分别适用于Linux和Windows系统。 通过绘制ROC曲线、与DANPOS算法对比分析来评估Dimnp技术的可靠性和有效性。结果表明:Dimnp能够较准确的识别多个样本(n≥3)的核小体动态定位区域，其结果与DANPOS算法结果保持了较好的一致性（与DANPOS两两比较的结果合并对比）。但相比于DANPOS算法，Dimnp可以一次性分析多个核小体样本，从而更全面的识别出不同环境下核小体动态变化区域，同时Dimnp一次识别DANPOS多次两两比较的结果，大大提高了分析的效率。 应用Dimnp技术对酵母基因组核小体动态变化情形进行了分析。选取四组不同组蛋白突变的多样本酵母核小体数据，识别出每组的动态定位区域。对识别结果的进一步分析表明，动态变化区域显著集中在启动子区，且在端粒区的动态变化更明显，与动态变化区域相关的基因与特定的生物学功能相关。 综上所述，论文开发了识别多样本核小体动态位置的方法，建立了计算工具，系统评价表明方法可行且具有较好的准确性。论文为研究核小体在细胞生长、分化、环境特异响应、癌变等过程中的动态改变提供了方法和工具。