近年来，随着高通量生物测序技术的飞速发展，至今已有超过三百种植物和动物基因组完成了测序工作。尽管这些年来生物信息学的研究已经取得一些突破，但是人们还远远没有掌握这些已测序生物的生理功能。所以科研人员将关注点放在了识别这些基因组的功能序列元件上，因为一旦这些功能序列元件被掌握，生物的生长、进化、疾病等生理过程也就能够被更深入地了解。而被转录因子所识别的顺式调控结合位点（又叫做模体）正是在基因表达过程中起关键作用的元件。因此，转录因子结合位点模体发现问题成为生物信息学中的热点问题。　　2001年短柄草第一次被提出建议作为模式生物来研究，2010年短柄草基因组测序完毕，实践证明，短柄草在基因规模和植物特性方面都适合作为新的模式生物来研究。　　在以上研究背景下，本文提出了一种新的研究思路和方法，以短柄草全基因组范围内的核心启动子为主要研究对象，以水稻、高粱、玉米、狗尾草、拟南芥为参考基因组，进行了模体发现研究。在本文的研究方法中，对传统的BLAST计算同源基因方法改进为双向最佳命中算法;对传统的单一模体预测计算方法改进为多工具模体预测计算方法。数据分析证明本文使用的研究方法与实际情况相吻合，能够找到真实的模体。由于计算的数据规模巨大，本文对研究过程中用到的算法进行了并行化设计，取得了较高的计算效率。