随着人类基因组计划实施的进一步深入,生物数据积累速度不断加快,这就对生物数据的科学分析方法和实用分析工具提出了更新、更高的要求。面对巨大而复杂的数据,如何对其进行科学的分析、处理和保存给计算机科学、数学等学科提出严峻的挑战,同时也吸引了大量的数理科学工作者转向生命科学的研究领域,使得生物信息学应运而生。生物信息学的研究内容非常丰富,本文的主要工作是对生物信息学中两个重要的研究对象—蛋白质与RNA中的若干问题进行了相关的研究,主要成果有：1、在第二章,我们将蛋白质序列映射为疏水值序列,采用离散傅立叶变换与连续小波变换的方法来提取蛋白质序列的二级结构特征。尤其是预先利用连续小波变换提取信号高频部分,有效的说明了蛋白质序列的周期性特征。最后给出在线软件使用平台,使得该研究成果得以广泛应用。2、在第三章,对于蛋白质二级结构的比较,我们构建了蛋白质二级结构序列的转移概率矩阵和结构特征向量,运用信息离散度函数方法(FDOD)比较二级结构的相似性。该方法得到了比传统比对算法更为合理的蛋白质结构分类。对于蛋白质二级结构类的预测,我们根据蛋白质二级结构序列基本结构元素的含量和空间分布合理的构建了11个蛋白质结构特征,尤其是设计了三个特征重点改善α/β类蛋白质和α+β类蛋白质的预测精度。3、在第四章,基于蛋白质序列提出两种种系发生树构建方法。第一种方法利用氨基酸的理化性质辅助进化分析。我们采用序列之间的条件LZ复杂度距离构建进化树,最后通过真实数据集证实了在蛋白质的特征序列中可以捕捉到进化信息。第二种方法是在蛋白质特征序列的基础上,构建了特征向量并利用概率向量之间的巴氏距离分析了物种间的进化关系,是对已有进化树构建方法的一种有效补充。4、在第五章,提出了一个基于条件复杂度的方法来比较RNA二级结构(包括假结结构)。综合考虑RNA二级结构的信息,我们将RNA二级结构转化成线性特征序列,然后运用条件LZ复杂度算法来进行RNA二级结构的比较。最后,我们对两类RNA二级结构分别进行了相似性分析和进化分析。