中文摘要：

转录调控网络的研究对于深入理解病原细菌基本的细胞过程，比如细胞分化，生长控制、随外界环境调控的表达情况以及致病机制具有重要的意义。转录因子通过和转录因子结合位点结合来增强或抑制基因表达，是重建转录调控网络的第一步。因此，迫切需要发展相关算法准确地对转录因子进行预测，并揭示病原细菌转录调控因子其与生理特征、耐药机制之间的关系。本课题成功开发了一个基于统计学习理论的支持向量机算法，实现了对原核生物转录因子自动化、高准确度、高灵敏度地预测，并挖掘出一些潜在的未知转录因子。然后，搭建了原核生物转录因子在线数据分析平台proTF，为从事原核生物转录因子相关研究的科学家提供有关转录调控因子的各种重要信息和功能分析工具。proTF拥有关键词检索，blast序列比对，多序列比对，分子进化分析等一系列功能和每个转录因子成员的详细注释信息。最后，结合proTF提供的比较基因组学和分子进化手段，将proTF应用于螺旋体，发现一类和病原钩端螺旋体Leptospira interrogans特异性相关的OmpR转录因子并进行了实验验证。现已发表SCI收录论文5篇。