中文摘要：

本课题以肿瘤样本的小RNA及基因表达芯片数据为分析主线，研究小RNA对基因表达的调控及其与疾病早期诊断的相关性，构建小RNA调控网络模型，进而分析疾病产生的分子机制，由此实现疾病的精细化诊断。重点研究内容细化为三方面: 1) 对基因表达芯片数据、小RNA表达芯片数据进行整合分析，重点探讨小RNA表达芯片数据预处理的算法；2)结合样本表征分型，识别白血病亚型的小RNA表达特征和基因表达特征，以及小RNA-基因相关表达特征，重点研究分子间协同差异变化的显著性；3）基于以上两两关联，构建"小RNA-编码基因-白血病亚型"三元表达调控网络模型，侧重研究网络中心节点和瓶颈路径的显著性评价，并借助文献挖掘，推导功能子网络。本项目的进行将对形成以表达数据统计分析和先验知识挖掘为基础的肿瘤计算机辅助诊断、治疗、预后及化学药物靶的设计具有重要的理论意义，特别是对推动白血病分子生物学内因研究具有重要。

结论摘要：

研究基因调控机制和规律对于认识疾病本质、提高生物诊断计算的作用具有重要意义。本课题以肿瘤样本的小RNA及基因表达芯片数据为分析主线，研究非编码小RNA对基因表达的调控及其与疾病早期诊断的相关性，构建小RNA参与的基因调控网络模型，进而分析疾病产生的分子机制，由此实现疾病的精细化诊断。通过研究，我们构建了白血病相关小RNA与靶基因相互作用网络，发展了白血病相关小RNA与靶基因相互作用的生物信息挖掘方法，发现了具有白血病诊断功能的小RNA-靶基因调控网络模块。此外，我们发现了基因组中由重复序列衍生的小RNA，研究了基因表达调控过程中蛋白质与核酸的相互作用分析模型，并开发了肿瘤药物相关分子相互作用的生物信息挖掘方法。本项目研究成果将在高通量基因组数据分析以及肿瘤计算机辅助诊断、治疗、预后及化学药物靶的设计研究中发挥重要作用。