近几年来,随着生物信息学迅速发展,产生了大量的生物数据,对这些生物数据的研究和分析对于指导生命科学研究、揭示生命起源和进化的规律有着重大的意义。生物序列与生物序列模式是这些生物数据中的两种重要内容,在生物信息学研究中,为了对新发现的序列按照其蕴含的模式信息进行分类或者从序列数据库中找出蕴含着某个特定模式信息的序列实例来,往往需要对生物序列与生物序列模式进行匹配。最初,生物序列模式多以固定的字符串来表示,所以生物信息学领域的模式匹配主要通过序列相似性分析等技术实现,包括精确查询和近似查询两种查询处理方法。但是并非所有的生物序列模式都适合用固定的字符串表示,很多时候生物序列模式是以得分矩阵的形式保存的,随着以得分矩阵描述的生物序列模式数据及其数据库的发展壮大,需要有相应的近似查询处理方法来解决这样的模式与序列的匹配问题,这也正是本文的研究所要解决的问题。本文针对提交的查询分别为生物序列和以得分矩阵表示的生物序列模式这两种不同的情况,将支持得分矩阵的近似查询分为在线和离线两种情况。在在线的情况中,本文以顺序前瞻算法为基础,总结了查询处理过程中的过滤原理,分析了两种可能的优化策略,并结合这两种优化的过滤策略提出了多矩阵的前瞻过滤算法。该算法首先对所有输入矩阵进行预处理,构造一个总的过滤自动机,之后以该自动机扫描序列,从中寻找与输入矩阵匹配的序列片段。在离线的情况中,本文以后缀树索引结构为基础,提出了基于后缀树的多矩阵查询算法。该算法对一次查询所提交的所有得分矩阵进行预处理,之后通过对序列的后缀树的一次深度优先遍历就确定多个矩阵与该后缀树对应的序列的匹配情况。基于真实的核酸序列及以得分矩阵描述的模式数据库的实验及测试结果表明,本文提出的算法相较于之前的算法在查询效率上有很大提高。