在对生物网络数据的分析中，一个很重要的工作就是进行同源搜索。同源搜索是通过网络图的比对来实现的，近年来随着网络比对技术在生物研究领域中所占的地位逐渐加重，比对算法也得到了深入而广泛的研究，也因此出现了许多有效的生物网络比对算法。　　 本文首先对已有的生物网络比对方法做了详细的介绍，并分析得出这些算法都是通过对图的拓扑逻辑结构做出某种限制来提出的，因而这些算法的应用性自然也受到了限制。在此基础上，本文提出一种新的算法。该算法首先将代谢网络抽象成有向图并以路径为基本单位建立了比对的模型。之后通过将酶的EC number进行简单的分类，并利用酶之间的相似度值计算方法设定了比对的得分机制。　　 本文用KEGG代谢路径网络的数据进行了大量的仿真实验，实验结果表明该算法对图的拓扑逻辑结构没有做出任何的限制，在拥有了更为广泛的应用空间之外，同时也保证了一定的运行效率。