基因芯片技术是功能基因组学研究手段的一个重要突破，大规模基因表达谱数据为数据挖掘和知识发现提出了很大的挑战。该文发展了一种新颖的加权隐马尔可夫模型对基因表达谱数据进行功能分析，结果表明利用隐马尔可夫模型进行聚类分析能够得到很好的结果。通过引入外部和内部两套聚类结果评估方法，该文发现新方法的效果与流行的K-means方法和SOM方法相当，同时，该文发展了一种确定聚类数目的新策略，结果表明新方法在确定聚类数目方面要稍胜一筹。在对酵母细胞周期表达谱数据的聚类分析中，该文发现新方法不仅获得了具有显著生物学意义的聚类结果，而且还能够发现不同聚类之间存在的功能性联系，这些联系对于遗传网络的构建很有意义。在此基础上，该开发出相应的软件包，并在互联网上提供国际开放的下载服务。 丝氨酸蛋白酶是一类分布广泛的水解酶。在长期进化过程中，丝氨酸蛋白酶序列之间的差异性很大，但是仍然保持了一个稳定的核心催化结构。我们利用SSAP算法从蛋白质结构层次上进行超家族进化的研究，这是进化研究的一个新策略。此外，该文对丝氨酸蛋白酶催化结构域的两个子结构域也进行了结构与功能上的分析研究。结果表明，与序列分析相比，结构层次上的进化分析更能够对序列差异较大的超家族进行有效的进化分析，获得更多的进化信息，同时该文发现在进化过程中，催化结构域的结构与功能紧密联系，呈现出趋异和协同的复杂的进化模式，这些信息对于丝氨酸蛋白酶结构与功能的起源与进化以及相互功能关系的研究具有一定的指导意义。 SARS冠状病毒是一种全新的致病性病毒。该文利用支持向量机的方法对SARS病毒基因组中注释的ORF进行亚细胞定位预测，并同时结合相应的跨膜螺旋预测结果对基因功能进行预测，并结合已有的知识推导SARS病毒可能的生活周期，获得较为可信的结果，这些结果表明这种预测功能信息的新策略是可行的。此外，该文对SARS病毒全基因组序列进行多样性分析，尤其是对较为特异的香港毒株的分析表明SARS病毒的进化同传染途径和特异性的临床症状很有关联，而与此相关的特异性的变异将为疫苗的研发提供有用的信息。