随着生物医学大数据的发展以及人们对心肌梗死(Myocardial Infarction,MI)的日益重视,MI的相关研究也日益增多。因此,有必要建立相关数据库以整合MI的相关研究,为相关科研人员和医疗工作者提供有价值的研究资源。课题主要分为三个部分。第一部分,我们构建了 MI风险知识库MIRKB(MIRisk Knowledge Base,http://sysbio.org.cn/MIRKB/),该数据库包括从 4504 篇原始文献挖掘到的8738条记录,涉及1924个单因素、163个组合因素以及197个风险模型。第二部分,我们构建了 MI基因数据库MIGD(MI Gene Database,http://sysbio.org.cn/MIGD/),通过文献挖掘和基因表达谱芯片分析,一共收集到852个基因,包括692个蛋白质编码基因,148个非编码RNA以及12个其他类别基因。第三部分,基于MIGD数据库中的数据,通过生物信息学分析探讨MI的分子发病机制。研究发现,MI相关基因主要富集在细胞过程调节、大分子代谢调节等生物过程和类风湿性关节炎、细胞因子与细胞因子受体等信号通路上。我们构建了一个拥有486个节点和3670条边的无尺度PPI网络,通过模块分析得到了 6个核心模块和159个核心基因,部分模块共享相同的信号通路。在MI相关miRNA-mRNA网络中,miRNA和靶基因间的调控关系包括一对一、一对多以及多对多关系;超过80%的MI相关基因在这个网络中。依据节点度中心性、中介中心性以及接近中心性筛选出15个关键miRNA和1 1个关键靶基因,并构建miRNA-mRNA关键子网络;关键靶基因显著富集在细胞分化的负调节等7个生物过程和乳腺癌等3个KEGG信号通路上。其外,我们将关键靶基因与核心基因合并取交集得到VEGFA和IGF1这两个重叠基因,可能在MI的发生发展中起到关键作用。本研究构建的MIRKB数据库和MIGD数据库具有可靠性、人性化以及易操作性等特点,为MI领域研究提供了重要的学术资源。另外,我们通过生物信息学分析找出MI的关键基因,为MI的分子机制研究提供参考。