随着高通量分子生物学检测技术的迅速发展以及人们对生物医学知识的不断积累，可以获得许多疾病研究的SNP遗传谱、microarray表达谱、蛋白质互作网络、代谢和信号转导通路、转录因子和microRNA调控关系、疾病相关基因等海量生物医学信息资源，融合多分子层面信息系统地研究复杂疾病发生、发展、转归等过程中的分子机制成为目前复杂疾病研究的重要手段之一。利用网络重构方法使我们方便的认识在单一层面，如基因共表达网络、蛋白质互作网络等使我们能够从基因组和蛋白质组层面了解分子之间的联系并取得了一系列重要的研究成果。生物信息学的研究也从单一层面的组学研究转向将“水平型”研究和“垂直型”研究相结合的“三维”立体式研究。融合多分子层面信息，重构复杂疾病分子网络是目前利用计算系统生物学方法研究复杂疾病分子机制的重要方式之一。本项研究结合SNP遗传谱和microarray表达谱、蛋白质互作和microarray表达谱、疾病基因知识库与发育过程、疾病基因知识库与microRNA调控关系，分别构建了SNP-Gene网络、动态蛋白质互作网络、疾病发育网络和疾病-microRNA网络研究了复杂疾病SNP遗传变异对基因表达的影响、恶性肿瘤不同临床分期和不同生存时间相关的蛋白质互作模块动态变化方式、发育过程在疾病中的作用以及疾病和疾病类之间在microRNA调控水平的联系。此外，我们还尝试将更多层面的信息融入到分子网络构建过程中，如将基因功能注释信息融入到疾病-microRNA网络构建中，将microRNA调控、转录因子调控、疾病共发生等信息融入到疾病-发育网络分析过程中。这些信息的引入丰富了分子网络的信息量，为更深刻地理解复杂疾病的分子机制提供了支持，也在某种程度上客服了由于数据库假阳性和研究偏性对分析带来的影响。分子网络重构与分析方法能够有效地融合多层面信息，对于复杂疾病分子机制的研究是一个有效分析策略。