固有无序蛋白是一类没有稳定三级结构却具有生物学功能的蛋白质,随着各种测序技术的不断发展,越来越多的固有无序蛋白被发现并且收录到相关的数据库中。据统计,真核生物中大约有30%的蛋白质都含有无序区域。研究表明,无序区域与固有无序蛋白的许多生物学功能有关。因此,固有无序蛋白与固有无序蛋白的无序区域成为近年来的研究热点。生物学上认为蛋白质的序列决定蛋白质的结构,蛋白质的结构决定蛋白质的功能。由于蛋白质序列从m RNA翻译而来,因此m RNA序列信息在一定程度上影响着蛋白质的结构。目前研究者们开发的预测固有无序蛋白无序区域的方法大多数是基于蛋白水平,鲜有计算方法从m RNA水平上来识别无序区域。鉴于此,本文提出了一种计算方法从蛋白水平和m RNA水平上识别固有无序蛋白的无序区域。并通过使用支持向量机和Jackknife检验,最终取得了83.17%的总体预测成功率。固有无序蛋白质由于其构象比较灵活,空间面积覆盖范围更大,因此与其它配体的结合亲和力更强。目前关于固有无序蛋白的结合位点数据库含有的条目都较少,而且注释信息不全。研究者们很难利用它们来研究固有无序蛋白与其它配体的相关作用机制和开发识别固有无序蛋白结合位点的计算方法。本文通过从蛋白质相关数据库中获取信息和手工注释信息开发搭建了固有无序蛋白结合位点数据库IDPs Bin d。IDPs Bind中共包含880条固有无序蛋白,它是目前最大而全的一个固有无序蛋白结合位点数据库,用户可通过http://www.s-bioinformatics.cn/idpsbind/home访问。蛋白质与DNA和RNA相互作用与生物体内的多种生理过程有关,例如DNA转录、修复、复制、基因的表达与调控、蛋白质翻译后修饰等。最近的遗传学和蛋白质组学研究表明,蛋白质与DNA和RNA相互作用也与人类的许多疾病有关,例如神经系统疾病、癌症,以及心血管疾病等。本文利用位置特异性打分矩阵（PSS M）、氨基酸指数等作为特征参数,采用滑动窗口特征处理方法和集成学习开发了一种疾病相关蛋白中DNA和RNA结合位点预测方法。该方法优于其它现存方法,可通过http://www.s-bioinformatics.cn/epdrna来访问。