禽流感的每次爆发都会对全球的经济产生巨大的冲击。禽流感已出现跨宿主感染人的现象，且在人类中间引起大流行的可能性依然存在，然而目前禽流感跨宿主感染人的机制尚不清楚。　　 大量生物学实验积累了数以万计的生物信息数据，数据挖掘作为一种以数据库、统计学为基础的新兴技术，给生物学家提供了前所未有的数据分析工具，为基因和蛋白质信息的分析和提取提供了强有力的手段。　　 本论文首先对生物领域中用于序列分析的主要数据挖掘技术进行了研究，比较了各类算法的优缺点及适用范围，然后基于禽流感公共数据库的数据，在A型禽流感跨宿主感染研究中应用基于特征变换的聚类和分类等数据挖掘技术，发现了禽流感跨宿主感染的序列模式，依据此模式建立起一个基于web的早期预警系统，用来预测一株新的A型禽流感是否具有跨宿主感染的可能性。为了进一步了解A型禽流感跨宿主感染的分子机制，本论文将熵图、回归分析等统计学方法应用于A型禽流感跨宿主感染的关键蛋白位点研究，得到决定A型禽流感跨宿主感染特性的关键位点集，并与用同样方法得到的区别人流感和禽流感的关键位点集进行比较，观察其中是否存在某些暗示突变趋势的规律。　　 禽流感疫情的预防和治疗一直是个科学难题，本论文从信息学的角度，以辅助科研工作者的研究工作为目标，将数据挖掘技术和统计学方法应用于A型禽流感跨宿主感染的研究，为科学研究提供了强有力的技术支持，具有重要的科学研究意义和实际应用价值。