抗性基因及动物的免疫活性因子在动植物的免疫系统中起了重要作用,常被当做选择性遗传标志培育优良抗逆性状品系,能够很好地用于大黄鱼的培育工作中。抗菌肽由于无耐药性与其独特的作用机理并具有多效抗菌活性被当做抗生素的替代物,对鱼虾养殖的可持续发展具有重要意义。因此,如何鉴别抗性基因和抗菌肽、高效分类多效抗菌肽在相关研究工作中尤为重要。在生物信息技术高速发展的同时,计算方法的应用使得在面对规模庞大的抗性多肽序列时的挖掘工作更加高效,应用多种特征提取算法及统计分析,挖掘序列间的关联与差异性。对此本实验以鱼虾的抗性多肽为研究对象,主要的研究内容将从以下几个方面展开:首先,基于动植物免疫系统的相似性,首次提出通过构建含植物抗性基因及动物免疫相关因子的数据集用于预测大黄鱼体内潜在的抗性基因,以帮助深入了解大黄鱼的免疫机制。其次,采用氨基酸组成及其理化特性提取序列的188维特征,结合随机森林算法构建一个大黄鱼抗性基因预测模型。同时实现抗性基因在线预测系统。此外,采用氨基酸组成及其理化特性特征提取方法,提出一个两级分类模型用于抗菌肽及其抗菌功能的识别工作,第一级分类器对待测多肽进行识别,第二级对多效抗菌肽的功能进行标签分类。为了验证本分类模型的有效性,本文与现有的文献方法作分析比对。同时,用本两级分类模型预测对虾的多肽序列。本文对多种特征提取算法及多种分类算法的组合分类模型进行分析评价,结果表明,本实验提出的188D-RF分类算法能有效分类抗性基因及抗菌肽,PS-RF分类算法能够准确地分类多标签抗菌肽并达到良好的预期。同时,本实验所做的分类工作能够拓展到其他领域。