水稻是世界范围内最重要的粮食作物之一,它的产量和质量极大地影响人们的生活。但是水稻易受到稻瘟菌侵染导致稻瘟病,使得水稻大幅减产。由此可见,找到针对稻瘟病的长久且广谱的防治方法十分重要。研究发现,植物真菌病原体的小RNA（small RNA,sRNA）可以跨界调节寄主植物以促进其感染。因此,通过整合稻瘟菌与水稻多组学数据,探索在侵染水稻过程中起重要跨界调控作用的稻瘟菌关键致病sRNA,对于稻瘟病的防治十分关键。然而,现有的关于如何整合稻瘟菌与水稻数据并挖掘稻瘟菌关键致病因子的研究并不多见。本文整合稻瘟菌侵染水稻多组学数据建立稻瘟菌水稻多组学网络（Magnaporthe oryzae-rice Multi-omics Network,MRMO network）。在此网络上分别应用本文提出的NR-MRMO和NL-MRMO方法挖掘稻瘟菌关键致病因子。首先从生物数据库中获取稻瘟菌转录组、蛋白组数据,水稻基因组、蛋白组数据,根据靶基因预测与蛋白互作网络建立等过程,构建MRMO网络。然后在该网络上分别应用NR-MRMO和NL-MRMO方法,两个方法具体内容如下:（1）NR-MRMO是针对MRMO网络建立的结合node2vec图嵌入算法和重启随机游走算法（Random Walk with Restart）的数据分析模型。首先应用node2vec得到MRMO网络中结点的低维向量表示,其次根据嵌入结果计算MRMO网络中边的余弦值作为权值。最后将带权MRMO网络投入到重启游走算法得到稻瘟菌sRNA与水稻基因间的关系。（2）NL-MRMO同样是针对MRMO网络建立的结合node2vec算法和Light GBM算法的数据分析模型。首先根据node2vec得到的MRMO网络中结点的低维向量表示,计算MRMO网络中边的关系向量表示。然后将这些向量作为Light GBM算法的输入,得到稻瘟菌sRNA与水稻基因间的关系。两个模型均得到了稻瘟菌sRNA与水稻基因间的关系,分别筛选出稻瘟菌关键致病sRNA34个和21个,其中重叠的sRNA有10个。对稻瘟菌sRNA对应的基因做GO/KEGG富集分析,确定稻瘟菌sRNA跨界调控水稻基因的DNA分解代谢过程等生物过程,与稻瘟病致病过程相关。绘制关键致病sRNA与水稻基因关系图,展示sRNA与基因间多对多的调控关系。本文首先提出稻瘟菌水稻多组学网络整合方法。然后基于此整合网络运用新颖的NR-MRMO和NL-MRMO方法挖掘稻瘟菌跨界调控的致病sRNA共45个。敲除这些稻瘟菌关键致病sRNA,能够有效地减少甚至消除稻瘟病的危害。本文提出的多组学整合方法,为植物-真菌的多组学整合分析提供了新思路。本研究揭示了sRNA在稻瘟病侵染水稻过程中的调控作用,有助于研究者更好地了解稻瘟病菌与其寄主水稻之间的相互作用机制。此外,本研究从生物数据分析角度寻找稻瘟病致病因子,比现在常用的化学防治等方法对环境更加友好、成本更低,且为植物-真菌病害的防治提供了新的参考方案。