癌症是威胁人类健康的恶性疾病之一。据世界卫生组织调查，我国癌症年发病人数在120万左右，每年死于癌症的人数高达90万，仅次于心血管疾病。因此，癌症研究也一直备受世界科学家所关注，但揭示癌症发病机制、寻找诊断标志物与药物靶标和研发有效的治疗药物一直是本领域研究的难点。本文首先收集了转录组、蛋白质组、基因组、蛋白质相互作用等5个方面产出的肝癌相关的组学数据，构建了Liverbase Biomarker生物信息网站。该网站既可以为致力于肝癌标志物挖掘工作的研究者提供丰富的多组学的数据资源，也为实验者提供了可靠的分析肝癌组学数据的生物信息学工具。其次将蛋白质相互作用网络引入到癌症研究中，结合癌组织的基因表达芯片数据，利用贪婪算法来鉴定癌症相关的蛋白质相互作用子网标志物。以这些子网的基因表达活性为模型特征，分别构建肝癌术后预后、肝癌早期诊断和非小细胞肺癌亚型三个分类模型，并利用ROC曲线评价分类器的性能，结果表明分类模型均具有很好分类效果；同时这些子网蛋白质也可以作为潜在的癌症药物作用靶标。最后以得到的潜在的癌症药物作用靶标为出发点，合成制备了[Co（2,2′-bpy）₃]（SO₄）·8.5H₂O和[Cu₂（BTCA）（2,2′-bpy）₄]（OH）·2,2′-bpy)_0.5·14H₂O等七种配合物，并利用X-射线单晶衍射仪和红外光谱仪测定配合物的单晶结构和红外光谱，对其结构进行具体描述，这些配合物将作为潜在的癌症治疗药物或者药物载体，在癌症的诊治中发挥重要作用。