生物信息学是利用现代计算技术来处理和研究生物数据的一门新型交叉学科。其中,序列比对是生物信息学中最基本的信息处理方法,对于发现核酸和蛋白质序列上的功能、结构和进化信息具有非常重要的意义。如何获得比对准确率更高、时间空间效率更好的序列比对算法是生物信息学研究的一个重要课题。本文研究了以动态规划算法为代表的全局比对算法和以Smith-Waterman算法、BLAST算法、FASTA算法为代表的局部比对算法。在对这些算法的设计思想进行研究、性能进行比较分析的基础上,提出了基于后缀树的双序列比对算法SPLSA。该算法分为三个主要步骤—建立后缀树,寻找公共子串,连接公共子串。本算法建立带后缀链的后缀树,利用后缀链可以快速定位下一后缀内结点的优势在线性时间内完成后缀树的建立;另外,后缀树本身具有易于寻找公共子串的特性,利用此后缀树可以在线性时间内完成公共子串的寻找;而公共子串连接成匹配段的过程中采用了剪枝策略,降低了算法的运行时间;采用深度扩展和广度扩展相结合的方式提高了算法比对准确性。实验结果表明,SPLSA算法在运行时间上优于Smith-Waterman算法,在比对准确率上优于BLAST算法。本文研究了目前主流的多序列比算法—渐进多序列比对算法和迭代多序列比对算法,分析了这两类算法的优缺点及适用范围。研究并实现了ClustalW渐进多序列比对算法。在对上述算法研究的基础上,实现了一个生物序列比对系统。该系统中双序列比对采用SPLSA算法,多序列比对采用ClustalW算法。除此之外,该系统还提供了文件搜索、比对结果对齐显示、比对结果保存等附加功能。