SSR（Simple Sequence Repeats,简单重复序列）作为一种DNA分子标记,在生物的基因性状表达、种群遗传多样性等研究领域具有重要作用。近年来随着高通量测序技术的发展,已有大量的物种分别完成了基因组或转录组测序,在这些序列数据基础上使用SSR位点识别程序并结合引物设计工具进行标记开发,进而构建分子标记数据库已成为生物信息学相关领域的重要研究内容。本文将植物多态性SSR数据库构建中的关键技术作为研究对象,主要研究内容与成果如下:（1）提出基于序列偏移（SO,Sequence Offset）和模式匹配的SSR识别算法SO-SSR。分析SSR识别中的主要问题,如最大串联重复、约数重复与移码重复,并根据SSR序列的自身特点,设计了将传统模式匹配和序列偏移思想相结合的SSR位点识别算法,将之与其它类型算法相比较,分析得出SO-SSR在空间占用上更具优势。（2）研究了基于SO-SSR算法的植物多态性SSR标记开发方法。通过解析已有的多态性SSR标记开发工具的底层实现,结合相关参考文献进行植物SSR标记开发,并从量化角度评价标记的多态性。在此过程中,通过对网络爬虫进行数据采集时的问题分析,将深度优先与广度优先策略相组合,设计并开发了NCBI SRA数据采集筛选系统;研究了转录组组装的基本理论与核心算法,探讨了一条合适的从m RNA到转录组的组装流程;选取柑橘属和猕猴桃属的组装体进行处理分析后,确定方法的可行性,并验证了SO-SSR算法在进行SSR识别时的可靠性。（3）构建植物多态性SSR数据库PPSD及后台管理系统。使用基于SO-SSR算法的多态性SSR标记开发方法,在48个植物物种中获得了28943条物种SSR与6655条品种SSR,每条SSR提供三对引物。并在这些标记数据基础上,使用Spring Boot框架与Caffeine、Actuator组件构建了PPSD数据库,并开发对应的后台管理系统,使用Security进行安全控制,同时对PPSD进行实时性能监控。PPSD可为植物遗传多样性等领域的研究人员提供SSR标记的多态性信息检索,使用户能够有针对性的根据目标物种/品种进行潜在的SSR标记筛选工作。本研究提出了基于序列偏移的SSR识别算法SO-SSR,并结合序列比对与多态性评估指标验证了使用SO-SSR在多物种/品种的基因序列上进行植物多态性SSR标记开发的可行性,最终使用Java语言构建了植物多态性SSR数据库PPSD。研究旨在提供一种低内存占用的SSR识别算法,并为植物遗传育种、基因定位与品种鉴定等领域的研究人员提供多态性分子标记数据服务。