细胞内存在各种各样的信号传导通路,它们的生理生化功能由不同组合的生物大分子完成,最根本的,可以说信号传导通路的功能是由一系列基因通过差异表达完成的。本文使用生物信息技术通过少量已知的信号通路关联基因挖掘更多的通路关联基因,并对信号通路的基因路径进行预测。首先,为了通过少量的已知关联基因进行关联基因的学习,文中使用基于半监督典型相关分析的关联基因学习方法(Associated Genes Study,AGS),该方法通过采集生物数据库中的序列信息,进行数据处理后建立训练数据集,使用典型相关分析增加初始标记数据的个数,进一步使用基于自训练的半监督学习方法k近邻,对数据集进行学习,得到信号通路中的关联基因。在本文的研究中,以植物抗黄萎病的生物过程为研究对象,通过多种算法组合进行对比研究,结果证明AGS中使用的方法较为适合识别和预测信号通路中的关联基因的。其次,为了预测信号通路的基因路径,文中使用基于蚁群算法的基因路径预测方法(The Prediction of Gene Pathway Based on Ant Colony Algorithm,GPACO)对基因路径进行搜索预测。在研究中,以wnt、Hedgehog、NOTCH基因路径为研究对象,采集路径所涉及的基因、蛋白质序列信息,根据数据特征和现有生物大分子的研究成果特性进行数据处理后,分别使用GPACO方法和其他相似和不同的路径搜索方法对比分别进行路径预测。通过对结果的比较分析,确定了GPACO方法能够有效的进行基因路径的预测。研究结果证明,使用AGS方法,GPACO方法可以在充分利用序列结构特征和现有的研究成果的基础上,达到对信号通路关联基因和基因路径学习的目的。对了解信号传导通路,疾病诊断以及治疗具有重要意义。