在人类基因组计划完成的后基因组时代,不同类型的组学数据为我们认识生命提供了不同的视角。基因组到蛋白质组的信息传递过程遵循经典的中心法则,但其中涉及的复杂调控过程并不是中心法则能完全解释的。因此不同类型组学数据的比较和整合研究有助于揭示不同类型的分子和生化反应复杂的调控机制。然而目前整合多组学的研究工作还很缺乏,尤其是基于不同类型组学数据关联分析的调控机制研究。本文从不同类型组学数据的呈现、不同组学数据之间的关联分析以及药物对于多层次生命系统的影响等角度展开研究,目的是基于多组学数据展示和分析工具,揭示生命系统不同层次之间的遗传调控规律。首先,本文详细介绍了基于染色体的多组学数据展示和分析系统CAPER. CAPER 1.0提出基于基因组展示蛋白质组学数据的可视化策略,利用蛋白质组学数据注释基因组。CAPER 2.0提出基于工作流的数据自动化分析流程,解决组学数据分析的难题。CAPER系统为组学数据的理解和利用提供了便捷的工具,可用于整合分析不同类型的组学数据。其次,本文从转录调控网络的层次结构角度,阐释了基因组的表观遗传特征和外界微环境的信号对基因组织特异表达的调控。本文描述了转录调控网络有层次的接收来自于基因组和外界微环境的组织特异信号的现象。其中,顶层转录因子具有较强的组织表达特异性,这可能是转录因子对应的编码基因组织特异的DNA甲基化导致的结果；而中间层和底层转录因子会更多的受到外界信号的影响。该项研究整合组织特异的表观遗传组、组织特异的表达谱(转录组和蛋白质组)以及组织特异的翻译后修饰组等信息,揭示了表观遗传信息和外界环境信号在组织特异性形成和维持过程中扮演的重要角色。第三,本文系统的阐释基因功能等特征对基因组的基因位置排布特征的约束和影响,阐明了功能相关基因在基因组上位置聚集的规律。本文发现包括非编码基因在内的功能相关基因在一维和三维染色体上都具有明显的聚集现象,且这种聚集现象在多个物种中普遍存在。该工作为认识基因在染色体上的排布现象提供了全新的视角,揭示了基因功能对基因组特征的约束作用。最后,本人基于网络药理学的思想,开发首个中药分子作用机制的生物信息学分析工具——BATMAN-TCM,为多靶标药物对于生命系统的扰动研究奠定基础。BATMAN-TCM整合己知的药方-草药-组成化合物-靶标／疾病的关联关系,从网络药理学角度阐释了中药多组分联合治疗的机制,填补中药机制研究的空白。