太空育种是集航天技术、生物技术和农业育种技术于一体的交叉特点显著的新学科。近几十年人类对太空的探索正在快速发展,如何利用太空环境的特点,缩短主要农作物（如水稻和玉米）的育种周期,正在成为提高农作物产量的热点和难点问题。太空环境对植物基因产生影响已经得到各国科学家的证实,太空特有的微重力以及辐射等环境因素会诱变此环境中的农作物种子内的基因发生高频突变。但是如何利用生物信息技术,在有限条件下有效缩短育种所需时间,仍然需要进行更深入的研究。随着测序技术和生物信息学的迅猛发展,大量农作物数据随之产生,包括基因组学、转录组学、蛋白质组学等多组学数据,因此,利用生物信息学分析复杂的农作物大数据,可缩短农作物育种时间从而提高农作物产量。但是,太空种子的数据极其珍贵,获得较为困难,本文通过收集地面农作物的相关数据进行提高农作物产量的研究。生命的活动并不是由单个基因或蛋白控制的,而是互相之间共同的结果,把单个基因放在网络中研究,不但可以研究这个基因自身的特性,也可以根据在网络背景下其他基因信息侧面给出此基因的特性,所以基于生物网络挖掘农作物产量相关基因是可行的。本文利用地面农作物多组学数据,采用网络分析方法挖掘农作物产量相关基因,这些基因可为潜在诱变太空育种高产基因。本文针对于水稻和玉米两大粮食农作物,首先构建一个水稻产量相关基因数据库并基于此数据库构建基因功能互作网络,应用重启随机游走算法预测水稻产量相关基因。不同的组学数据包含不同种类的信息,为使预测结果更加全面,我们收集水稻的基因组学和蛋白质组学数据构建网络,利用网络传播算法预测候选基因并利用不同的网络打分策略对候选基因进行打分,整合打分结果并根据打分结果由高到低对候选基因进行排序。整合多组学数据使得预测结果更加准确,因此我们收集玉米的基因组、转录组、蛋白质组数据,利用相同的网络传播算法整合玉米的多组学网络打分从而挖掘玉米产量相关基因。多个网络的融合分析不会忽略单一网络的特有信息,在玉米多组学数据上再考虑调控因素,通过非线性组合融合多个网络为一个网络,并在融合网络中挖掘在玉米发育过程中起关键作用的转录因子,为预测玉米产量相关基因提供了新的角度。本文对所有预测的农作物产量高相关基因进行文献证实或功能分析等生物学验证,效果较好,因此,本文相关工作对于提高农作物产量提供了有价值的参考。