近十多年来基于杂交技术的基因芯片技术在生命科学研究中得到广泛应用，基因芯片原始数据分析为每个基因计算基因表达水平，是后续基因表达数据分析的基础。但由于基因芯片原始数据中非特异性杂交等背景噪声的存在，影响了基因表达水平的计算。因此，采用各种数学模型对噪声进行模拟，从而有效地去除噪声的影响。本论文是针对当前广泛使用的美国Affymetrix公司制备的传统3’基因芯片和外显子芯片，分别进行基因和剪切异构体表达水平的计算。传统3’基因芯片低表达的MM探针测量到真实信号量极少，大部分是背景噪声，使得基因表达水平的计算不稳定。为此，我们对流行的multi-mgMOS加以改进，仅用PM探针，得到PM-mmgMOS模型。通过采用标准数据集MAQC和真实老鼠胚胎数据集对PM-mmgMOS进行实验验证，结果表明PM-mmgMOS在低表达区间比multi-mgMOS获得了更为稳定的基因表达水平计算结果。选择性剪切是近年来研究的热点，大部分人类基因发生选择性剪切，Affymetrix外显子芯片被大量应用于测量基因选择性剪切。外显子芯片原始数据分析中的传统方法只能计算基因的表达水平，不能计算剪切异构体的表达水平。为此，我们通过已知的基因、剪切异构体及探针之间的多元映射关系，模拟探针灰度信号的产生，提出了一个基于伽玛分布的GME模型，进行基因及剪切异构体表达水平的计算。通过采用标准MAQC外显子数据集及真实数据集HNSCC对GME性能进行验证，实验结果表明与传统方法相比，GME模型获得了更为准确的基因及剪切异构体表达水平计算结果。本论文所设计的PM-mmgMOS和GME模型已开发为R软件包，且被包括进更大的基于概率方法的R软件包puma中，已被生物信息学R软件Bioconductor发布，可被全球生物学者免费下载使用，下载地址http://www.bioconductor.org/。