microRNA(miRNA)是一类重要的内源性非编码小RNA分子,它可以在后转录水平通过绑定目标mRNA的3’非翻译区来调控基因的表达。由于miRNA参与了许多重要的生物过程,所以miRNA与许多重要疾病甚至癌症有关。识别人类miRNA的功能有助于开发出新的疾病诊断与治疗的药物。然而迄今为止,虽然成千上万的miRNA被识别出来,但是大部分miRNA的功能仍然是未知的。高通量技术的发展积累了大量的可利用数据,为研究者们计算人类miRNA之间的功能相似性、预测miRNA的功能提供了可能,针对现有方法的不足,本文基于目标基因提出了两种方法用于计算人类miRNA之间的功能相似性。对于编码基因而言,其功能相似性可以基于它们的序列、表达相似性或者基因本体(Gene Ontology,GO)注释计算,其中基于GO注释的方法往往取得更好的实验效果。随着基因GO注释信息的快速积累,通过目标基因GO注释信息来计算miRNA之间功能相似性的办法是切实可行的。本文基于目标基因的GO注释信息提出了一种人类miRNA之间的功能相似性计算方法一MFS_GO方法,相关对比实验表明,MFS_GO方法的性能在反映人类miRNA之间功能相似性与表达相似性关系方面和miRNA-disease关联方面优于miRFunSim方法。本文进一步将MFS_GO方法应用于乳腺癌,发现MFS_GO方法可以有效地识别新的候选乳腺癌相关miRNA,具有实用性。基因之间的功能关系可以通过相应的基因产物体现出来,而蛋白质相互作用(Protein-ProteinInteraction,PPI)网络也反应了基因之间的相互关系,综合考虑这两个方面,本文提出了一种基于网络连通性(Network Connectivity.NC)的计算人类miRNA之间的功能相似性的方法—MFS_NC方法,相关实验表明,MFS_NC方法的性能在反映人类miRNA之间功能相似性与表达相似性关系方面以及miRNA-disease关联方面优于miRFunSim方法和MFS_GO方法并且可以有效识别新的候选乳腺癌相关miRNA。除此之外,MFS_NC方法在识别新的候选乳腺癌相关miRNA方面比MFS_GO方法表现略好。