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从生物序列中发现有意义的频繁模式已经成为生物信息领域研究的重要任务．文中提出基于打分矩阵的生物序列频繁模式挖掘算法．首先构造近似匹配得分矩阵，用于处理带通配符间隔约束的模式匹配问题中插入、替换、删除操作．然后设计基于打分矩阵的近似模匹配方法获取模式在序列中的近似出现次数．最后采用数据驱动模式生成方法和Apriori—like剪枝策略避免产生过多不必要的候选模式．在蛋白质和DNA序列上的实验表明文中算法性能更优，可用于挖掘不同序列的共同频繁模式．