重金属污染是一个全球性的环境难题，并将在未来很长的时期内严重威胁到人类的生存环境。在中国，近年来随着重金属污染的事件的频繁出现，重金属污染问题及其产生的水和食品安全问题越来越引起人们的关注。相对于物理和化学方法，使用重金属吸附植物来处理重金属污染是一个环保安全而且成本较为低廉的方法，但现有重金属吸附植物有着一系列的局限性，如果能通过基因工程的方法对合适的植物进行基因改造，将会较好的解决重金属的吸附和回收问题。同时，由于重金属污染而导致的食品中毒事件潜伏期长，危害性较大，如果能够通过基因工程的方法从基因层面上来控制农作物的重金属摄取量，则可以一劳永逸地解决这个问题。　　本论文旨在通过生物信息学的方法，在基因层面上对植物重金属吸附相关基因进行收集和深入的比较研究，为下一步通过基因工程提高环境修复植物的重金属吸附能力，以及在基因层面上保证农作物的食品安全，提供新的信息材料和指明可能的研究方向。　　本文首先对新测序的菘蓝的基因组信息（该基因组信息在全世界属首例）进行了相关的数据挖掘和数据分析工作。对菘蓝基因组的基本情况，简单重复序列(Simple Sequence Repeat)和随机序列的同义替换和异义替换的比例分布做了分析，并结合粮食和饲料作物水稻、玉米、高粱、油菜以及模式植物拟南芥共6种高等植物，进行了与吸附重金属相关的基因家族的研究，收集了5个主要基因家族的约60个基因的种类和分布等信息。在此基础上，在基因序列层面上进行了基因家族的进化关系分析、基因功能家谱(G0)注释的分析和基因序列的同义替换和异义替换的比例对比分析。另一方面，对这些重金属吸附基因进行了翻译，找出了对应的蛋白质序列，对其蛋白质序列进行了理化分析，疏水性和跨膜区的分析，并对其中的几个特殊序列进行了功能域的预测和空间结构的预测。找出了重金属吸附相关基因在核苷酸序列层面和蛋白质层面上的一些拥有生物学意义的特点。最后搭建了一个生物信息平台，一方面，通过该平台为本文的研究成果提供一个发布渠道，为相关研究人员提供资料。另一方面，对研究过程中所收集到的各种资料进行分类整理，方便研究者直接使用。