信号通路相关文献挖掘与分析方法研究第１章绪论做了简要概述。重点对信号通路的激酶、转录因子等作了比较详细的介绍。

２．基于贝叶新统计的转录因子结合位点文献挖掘

转录调控是信号通路的最终结果之一，在此过程中转录因子能够调控基因的转录表达。一般来说，一个基因受到多个转录因子的影响，但是目前研究的不够完整，而且现有的研究数据零散的记录在ＰｕｂＭｅｄ的文献中，没有统一的整理归纳，需要借助文献挖掘工具进行搜集整理，以便为后续研究提供有益的帮助。贝叶斯统计的方法能够区分描述不同内容的文献，结合ＰｕｂＭｅｄ的相关文献方法，能够快速、高效地实现目标文献的搜集。本文第三章对此算法做了分析，并结合ＰｕｂＭｅｄ的相关文献法，将其应用在转录因子文献的挖掘中。

３．磷酸化位点的文献挖掘和磷酸化位点预测

蛋白质磷酸化在信号转导中具有非常重要的作用，相应的研究是近几年生物信息学领域中的热门课题。由于目前实验技术鉴定磷酸化底物的特异性和精确性都不够，特别是对于识别基于不同底物的蛋白激酶位点仍然十分困难。而基于计算手段的磷酸化位点预测可以提供快速，自动的注解，既可以帮助生物学家们分析蛋白质磷酸化的问题，又可以作为进一步实验设计的指导。因此用计算手段处理磷酸化的方法在近些年得到迅速的发展。本文第四章中继续介绍使用贝叶斯统计的方法获得磷酸化位点数据，再次验证了此方法的有效性。同时主要介绍如何利用贝叶斯决策法对蛋白质磷酸化位点进行特异性预测。

４．癌症基因芯片中异常信号通路推导

肿瘤是一种恶性的疾病，源于变异的ＤＮＡ序列，随之而来的是与调节组织平衡、细胞生存、死亡的相关重要的信号通路被重新连接。正常致癌基因和抑癌基因编码的蛋白往往与信号通路紧密相关，当它们发生变异时，导致基因表达模式的改变。也就是说，异常的信号通路导致与细胞增殖和细胞周期有关的基因表达异常，引起细胞异常分裂并抑制凋亡。基因芯片可以大规模地测量癌症中异常的基因表达，本文第五章将讨论如何结合文献挖掘建立的转录因子数据库从这些异常的基因表达数据中分析出异常的转录因子和信号通路，并参考已有研究进展，对这些信号通路与癌症的关系做了比较详细的阐述