MicroRNA(miRNA)是一类长度约为22-24个核苷酸的非编码RNA,能够在转录后层次上调控基因表达。大量研究表明,miRNA与生物体内许多重要的生物过程相关,可以作为疾病临床诊断和治疗的生物标志物。目前,miRNA生物标志物的识别主要依靠生物学实验筛选以及生物信息学模型预测。这两类方法中,前者需要较大的时间和成本开销,后者模型往往缺乏通用性。直到现在,还没有任何普适性的规则以用于miRNA生物标志物的识别。本课题重构了人类miRNA-mRNA调控网络,重点关注网络的“脆弱”结构。基于课题组现有的研究成果,进一步分析论证miRNA的独立调控能力。结合生物功能和基因演化规律,统计结果表明生物标志物miRNA能够调控更多的转录因子基因。据此,我们构建了基于统计学证据的miRNA生物标志物识别模型,并在此基础上开发了miRNA生物标志物识别软件MiRNA-BD(MicroRNA Biomarker Discovery)。与传统的生物信息学方法相比,我们的模型不依赖于训练数据和特定的先验知识,预测精度较高。另一方面,小儿急性髓细胞性白血病等复杂疾病中的应用结果也较好地体现了该模型的通用性和可靠性。本课题为miRNA生物标志物的识别提出了理论性的规则和方法,具有一定的科学意义和研究价值。