细菌在自然界中扮演者十分重要的角色,它维系着各种平衡,而在人体内诸如肠道、皮肤等器官中细菌的存在更是帮助我们完成各种生理生化功能,帮助我们完成仅靠我们自己无法完成的事。而另一方面,细菌中的一类致病菌也会引起我们的疾病,即使抗生素的出现对抗了这类致病菌的致病能力,但随着细菌耐药性的出现,抗生素效果也会大打折扣。因此一种天然的对抗细菌的生物——噬菌体,就逐渐出现在人们的视野中,通过对噬菌体的改造,可以使噬菌体适应不同的细菌环境,从而达到人们预期的功能。本文通过生物信息学的方法构建模型,结合模型预测噬菌体尾部模块的位置,从而提供噬菌体改造所需要的尾部信息。改造后的噬菌体可以特异性的识别某一种致病原从而治疗疾病,或者转入细菌中特定的遗传物质。本文基于隐马尔科夫模型的方法,对噬菌体尾部蛋白构建了预测模型。隐马尔科夫模型是一种统计学概率模型,它可以用来表示一个观测序列,目前已经是对时间序列数据建模中普遍使用的工具模型。本文对6287个有尾噬菌体进行隐马尔科夫模型三个主要参数:转移概率矩阵、发射概率矩阵、初始概率矩阵进行了构建。同时还搭建了pfam为特征的尾部蛋白结构域数据库以及非尾部蛋白结构域数据库。用于预测噬菌体尾部蛋白的算法是viterbi算法,这个算法是解决隐马尔科夫模型中解码问题的主要算法,核心思想是动态规划和递归。最后对结果进行可靠性验证证实了本工具具有良好的正确性和较低的错误率。模型的验证部分通过对961个验证集噬菌体进行了DBSCAN密度聚类,前期的预实验确定了密度聚类的两个最重要的参数的取值,分析确定了尾部蛋白的模块性。并且后续通过gene family将噬菌体尾部蛋白分为多个大家族,对尾部模块中的蛋白排布进行分析得到一些规律,发现了尾部纤维在噬菌体中排布相对更加聚集与连续,而整个尾部模块的起始蛋白以及终止蛋白通常由尾部基板或尾部纤维组成。最后对整个工具进行了standalone版本的搭建并提供了良好的可视化结果,结合了多个步骤的python程序也集中在一个脚本文件中,方便用户使用。工具中提供的多噬菌体批量预测也可以提供更大量的结果以及更准确的规律给使用的研究者们。