在人类胚胎发育和疾病发生等过程中,miRNA扮演着重要的调控角色。而随着miRNA研究的深入,有关miRNA的生物学数据正迅速增多。由此,通过寻找生物学数据之间的联系,生物信息学研究者开始考虑从纯数据角度来研究miRNA与疾病的关系,以填补传统实验方法研究的缺陷。疾病相关miRNA挖掘的研究将对疾病的诊断治疗、药物靶标的寻找、药物的筛选等过程提供重要的指导作用。本文主要研究基于蛋白质互作网络的疾病相关miRNA的挖掘方法。首先,分析了miRNA、疾病相关的生物学数据的特征,确定了一套有效的生物学数据作为本文研究的基础。然后,利用选择好的生物学数据,定义并构建了疾病相关的蛋白质互作网络,并对该网络作了三类拓扑参数(度,簇系数,最短路径条数)的统计分析。接着,利用miRNA的靶点数据特征,建立了miRNA与疾病相关的蛋白质互作网络之间的联系。最后,把贝叶斯后验概率的数学模型应用于疾病相关的蛋白质互作网络的拓扑参数分析上,成功实现了预测疾病相关miRNA的目的。此外,本文在算法设计的基础上,完成了乳腺癌相关miRNA的预测工作,并对算法的有效性做了多次四倍交叉验证。结果显示,在正确指数为0.32的情况下,算法预测准确率能够达到70%左右,从而有效地论证了本文基于蛋白质互作网络的疾病相关miRNA挖掘算法的正确性。