人类疾病间存在着错综复杂的关系，较于早期人疾病间的关系研究通常从发病组织的异同或临床症状的相似性来进行划分，近年来开始从基因层面开展研究，例如通过识别疾病间共享的相关基因建立疾病之间的关系等。这些研究高度依赖于疾病相关基因的积累程度，天然地存在研究的不均衡以及与新疾病间关系的有效识别。我们从公共数据资源中积累的大量疾病样本的基因表达数据出发，通过差异共表达分析和差异调控分析，挖掘疾病各自的功能失调机制，然后根据失调机制的相似性计算分析疾病间的关系。已从108种疾病中共鉴定出1,326对疾病间的相互关系，其中43%的疾病间相互关系符合传统疾病分类学，57%的疾病间相互关系为新发现的疾病关系。该项研究的数据库（Human disease network database，DnetDB，）以及疾病相似性计算工具DSviaDRM系列工作，已分别发表于Biology Direct、BMC Systems Biology和Bioinformatics。该工作为更精确地理解人类疾病谱全貌，建立预测疾病的致病机制，指导治疗策略的迁移如老药新用等，并提供了更为科学、系统的基础支撑。

人类疾病网络