1、疾病基因的發(fā)現(xiàn)對于認識疾病機理、研制新的診療方法與設計新型藥物起著重要的作用。隨著人類基因組計劃的完成，人們發(fā)現(xiàn)了大量的潛在的和疾病相關的基因，對這些疾病候選基因進行預測和辨別就成為后基因組時代的一個重要任務。人們已經(jīng)發(fā)展了多種基于計算的疾病基因預測方法，但是這些方法都存在各自的缺陷，比如基于序列特征的方法通常僅考慮所有的疾病基因和正常基因在序列特征上的差異，對不同的疾病的特有性質(zhì)并沒有加于區(qū)分；而基于功能的方法只依賴于具有相同功能基因

2、的信息，沒有考慮功能之間的關聯(lián)性以及不同功能對同種疾病的貢獻程度。 本文首先對OMIM中具有已知疾病基因個數(shù)不小于2的疾病進行了分析，發(fā)現(xiàn)在Ehlers-Danlos 綜合癥等60種疾病中，導致同一種疾病的致病基因的氨基酸使用存在較顯著的疾病特異性，即同種疾病的致病基因編碼蛋白質(zhì)的氨基酸使用頻率分布非常相似。進一步，使用這60種疾病致病基因各自的序列特征，構建疾病特異的模型，改進了基于序列特征的疾病基因預測方法。最終的leav

3、e-one-out 交叉驗證結果表明，被預測出排在定位區(qū)間所有候選基因第1 位的基因中，有超過16％被證實為真實的疾病基因，其預測效能優(yōu)于同類軟件PROSPECTR。 此外，本文還開發(fā)了一種新的基于距離來計算基因功能相似性的疾病基因預測工具CDGMiner，它利用GO 術語在DAG中的最短路徑的距離來挖掘候選基因和已知疾病基因的GO 之間的相似性，并根據(jù)GO 注釋對同一種疾病的貢獻程度加以權重，對已經(jīng)定位到某個染色體區(qū)間的疾病