我国胃癌患者占全球发病人数的47%,其发病率和死亡率在所有恶性肿瘤中均占第二位,严重威胁人民的生命和健康,胃癌死亡率高的重要原因是其早期症状不明显,多数患者确诊时已发展到进展期,进展期胃癌易转移和复发,因此,早发现早治疗对降低胃癌死亡率具有重要意义。识别关键致病基因确定治疗靶点,是诊断和治疗的关键。传统医学实验识别关键致癌基因存在代价高、耗时长等缺点。随着组学技术的发展,积累了大量的转录谱数据,使得用算法预测潜在关键致病基因成为可能,从而为医学实验提供候选基因,缩短实验时间和降低成本。本文基于m RNA、mi RNA和lnc RNA三种转录谱表达数据,结合多种特征选择方法,构建了胃癌非冗余致病基因识别模型,并筛选出胃癌核心基因和重要信号通路。主要研究内容与成果如下:构建了基于差异性表达分析和相关性分析的胃癌致病基因识别模型。通过使用edge R和relief算法筛选胃癌相关差异表达基因和胃癌相关基因,从m RNA、mi RNA和lnc RNA三种转录谱的上万个基因中分别选择出200,50和200个潜在的胃癌相关基因。通过随机对照实验,以分类准确率作为评价指标,分类准确率分别是93.78%、95.15%和94.67%,证实了其有效性。针对识别的胃癌相关基因存在冗余基因的问题,构建了基于非支配排序进化算法和粒子群算法的胃癌非冗余致病基因识别模型。建立数学模型将删除冗余基因问题转化成多目标优化问题,设计优化目标函数最小化基因子集个数和分类错误率,通过多次迭代同时不断优化目标函数。最终在三种转录组中分别选择出56,12和48个潜在的非冗余胃癌相关致病基因。为进一步证实潜在非冗余胃癌相关基因的有效性,对可以编码蛋白质的m RNA分别从GO富集性、KEGG通路等角度进行了生物功能分析,发现m RNA转录谱中有多条基因通路与胃癌的形成有关,多个基因与胃癌的发展有关。对三种转录谱中的胃癌相关基因子集构建ce RNA网络,筛选网络中重要信号通路,发现四条影响胃癌患者生存预后的基因通路,发现一条通路是潜在的胃癌ce RNA基因调控网络,为探索更有效的胃癌诊断和治疗靶标提供了理论依据。