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后基因组时代的一个重要挑战是利用分子标识物来揭示不同病理表型间的关联性。由于细胞组分间的复杂功能相互依存性，一种疾病很少是由某单一基因产物的缺陷所导致，而往往反映了紧密相关的，共同发挥了某种特定功能的一组基因的产物的扰乱。因此，探究共享蛋白复合物是如何影响疾病间关联性的就非常有意义。在本研究中，通过整合大量的疾病致病基因信息和蛋白复合物信息，基于共享疾病关联的蛋白复合物，获取了不同疾病间显著的关联性，并建立了人类疾病关联网络，在此网络中如果两种疾病共享了相同的疾病关联蛋白复合物那么它们就被连接起来。从蛋白复合物的角度探究了疾病关联的分子机制，并深入分析了疾病的并发性。对所获得的疾病关联结果进行了系统分析，结果表明，从整体上看，通过共享蛋白复合物而被关联起来的疾病对间的平均并发性高于没有共享蛋白复合物的疾病对间的平均并发性，且随着共享蛋白复合物强度的增加，疾病对间的平均并发性在平稳地持续增长。此外，还发现在网络中越是度高的疾病点越倾向是高发病率的恶性疾病。我们提供了基于蛋白复合物的方法捕获的新的疾病关联关系，这些新发现的疾病关联关系补充了其他方法所获得的结果。基于所构建的疾病关联网络，我们研究了疾病的动态性，分析了病人如何从患有一种疾病发展成又患上其他的相关疾病，为疾病的临床预防，诊断和个性化治疗以及新药的设计提供了新的见解。我们还开发了一个疾病关联查询工具，使得其他研究人员可以在线查询基于不同方法所获得的疾病关联研究结果，为疾病研究提供了方便。