随着基因组计划在全球范围内的快速发展,现代生物学的知识体系不断更新和丰富,越来越多的生物大分子被挖掘,生物学的研究重点慢慢从数据积累向数据比较和数据分析过渡,生物信息学开始飞速发展。许多与人类、动物、植物、细菌和其他生命形式相关的特定基因数据库、蛋白质数据库被一一建立。面对如此大规模的生物数据,深度剖析其中包含的有用信息,深入分析这些生物序列之间的相似程度成为当前生物信息学的研究重点。本文以七种病毒的DNA序列为研究对象,提出了基于模式熵的DNA序列相似性分析方法,论文主要的内容如下:(1)介绍了常用的DNA相似性分析方法、近似熵等算法和特性,并进行了matlab仿真分析,提出了基于互模式熵的DNA序列相似性分析方法;首先采用基于整数值的DNA表示方法对七种病毒的DNA序列进行了转换,计算了每个序列之间的互模式熵值,实验结果表明互模式熵算法用于DNA序列的相似性研究中是可行的。最后分析了不同的DNA表示方法对序列之间互模式熵值的影响,基于整数表示方法下的序列之间的互模式熵值能更准确地判断出序列之间的相似性程度。(2)讨论了编码长度m对DNA序列之间互模式熵值的影响,仿真实验结果表明:使用合适的m值计算得到的互模式熵值能更准确的反映不同序列之间的相似程度;并比较了互模式熵、近似熵、DTW等三种算法度量DNA序列之间相似程度的效果。(3)使用滑动窗口方法对DNA序列的局部相似性进行了动态仿真,得到了不同DNA表示方法下的“最佳匹配”窗口大小;并在此基础上分析了同源序列之间的相似区间段。