揭示生物分子数据隐含的生物信息是生物信息学的长远目标。生物分子数据之间存在着复杂的联系，数据中蕴含着丰富的生物学知识和生物学规律。本文主要研究的是用非线性理论方法来研究生物序列的特性。 本文首先着重研究氨基酸序列的特性，这是研究氨基酸序列与蛋白质结构及功能之间关系的一个前提。在前人的研究基础上，先介绍研究序列特性的非线性预测方法，并用此方法处理两组不同的蛋白质序列，从研究结果发现蛋白质序列具有非线性特性。为了进一步分析蛋白质序列的特性，用同样方法研究随机序列和混沌序列，将蛋白质序列的研究结果和随机序列以及混沌序列的研究结果进行比较，发现蛋白质序列是非随机的，具有显著的非线性特性，并且得出可能具有混沌特性的猜测。 判断一个系统是否具有混沌特性最直接的方法是计算其最大Lyapunov指数。计算蛋白质序列的最大Lyapunov指数是本文的主要创新点，先将蛋白质序列通过混沌随机游走的方法转化为时间序列，再利用Wolf提出的计算最大Lyapunov指数的方法计算对应时间序列的最大Lyapunov指数值。在选定的嵌入维数和时间延迟下，两组蛋白质序列所对应的时间序列的最大Lyapunov指数值都大于零。由混沌理论，系统存在混沌的充分条件是系统的最大Lyapunov指数大于零。从而验证了蛋白质序列具有混沌特性的猜测。 在DNA研究方面，本文先给出了一种DNA序列的基因签名的表示方式，然后将该基因签名应用到入侵植物特定的DNA序列中进行实例分析。这是将已有理论应用到具体实际问题中的一种尝试，有助于外来入侵物种种属的鉴定，对于物种进化和分类也有所帮助。