1、隨著后基因組時(shí)代的到來(lái)，生物信息學(xué)的研究重心已經(jīng)從序列的測(cè)序轉(zhuǎn)移到對(duì)已測(cè)序的全基因組進(jìn)行功能注釋。隨著大規(guī)模測(cè)序工具的高速發(fā)展，大通量的全基因組得到測(cè)序。僅僅依靠傳統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)方法來(lái)對(duì)這些新測(cè)序的數(shù)據(jù)進(jìn)行功能分析已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿(mǎn)足當(dāng)前的要求。因此，如何研究出基于計(jì)算的功能注釋方法以代替?zhèn)鹘y(tǒng)的實(shí)驗(yàn)方法來(lái)預(yù)測(cè)這些海量數(shù)據(jù)背后隱藏的生物學(xué)功能，已經(jīng)刻不容緩的成為當(dāng)前生物信息學(xué)的一個(gè)重要研究課題。 目前，基于計(jì)算的基因功能注釋方法主要分為兩

2、大類(lèi)：基于同源性的注釋方法和基于非同源性的注釋方法。系統(tǒng)發(fā)育譜方法是基于非同源性方法中常用的一種。本文通過(guò)在現(xiàn)有系統(tǒng)發(fā)育譜方法中對(duì)參照物種的選擇方式進(jìn)行分析，采用了構(gòu)造基于權(quán)重的系統(tǒng)發(fā)育譜的思想，從而在保障有效的反映基因間的進(jìn)化信息的同時(shí)，避免了傳統(tǒng)的參照物種選擇方法所帶來(lái)的巨大的工作量。此外，本文對(duì)經(jīng)典K均值聚類(lèi)算法進(jìn)行改進(jìn)，并將改進(jìn)后的聚類(lèi)算法應(yīng)用到對(duì)基因系統(tǒng)發(fā)育譜的相似性分析中去。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，基于權(quán)值的系統(tǒng)發(fā)育譜的構(gòu)建以及改進(jìn)的