测序和基因组学产生的海量数据促成了生物信息学这门交叉学科的诞生,它的最终目的就是利用这些数据分析和解释各种生理活动,而基因表达和调控的研究是这门学科的重要内容。生物体中的新陈代谢和信号通路,疾病在基因层次的致病机理和对药物治疗的反馈等都和基因表达与调控密切相关。所以,对基因表达与调控的研究将会极大地帮助其他方面的研究。本文的主要内容如下:为了全面的评估人类基因表达,我们搜集和筛选了600个人类微阵列数据集,并从4个维度对数据进行提取和分类:1)在细胞、组织或者和器官层次的表达数据;2)在胎儿、青年和老年生长阶段的表达数据;3)在疾病和健康状态下的表达数据;4)在不同化学处理下的时间序列表达数据。对于提取的数据,我们应用了2个统计方法来评估基因的表达,用户可以在这两个方法上设置不同的阈值,来得到特异性表达的基因和看家基因。在生物体中,一般都是由一组基因来执行某种功能。根据一组基因在不同条件下表达水平,可以发掘基因的表达模式或者所处条件的相似性。针对我们收集的表达数据,我们提供了一组常见的双向聚类算法,用户可以根据自己的需求,选择不同的数据集,算法和参数来展开研究。最后,我们还开发了一个基因表达的综合知识库,为基因表达查询和分析提供了一致的Web接口。本平台底层采用了MySQL数据库,系统使用PHP开发,拥有友好的用户界面和快速的任务相应。在本平台上,用户可以根据不同的维度和不同的参数查询和分析单个基因或这多个基因的表达水平和调控模式。