采用信息熵优化窗函数，融合氨基酸物化属性、序列信息、蛋白结构进化信息等特征构建了Tau蛋白磷酸化、泛素化、SUMO化、乙酰化、琥珀酰化等修饰位点预测模型。交叉验证和独立测试结果表明，信息熵优化窗函数有效克服了短肽序列易丢失信息而单纯增大肽段长度又会引入冗余信息的矛盾，多特征融合能充分利用不同特征间的互补信息去改进模型的预测性能，解决了翻译后修饰预测中的一些技术性的关键问题。基于上述模型，本项目组将ASP.NET网络编程语言和MATLAB等语言相结合，创建了只需输入所要预测的蛋白序列，即可给出该蛋白翻译后修饰位点相关信息的自动化、共享预测平台（http://bioinfo.ncu.edu.cn/Webserver.aspx）。网站上线以来已有来自60多个国家和地区的超过130000频次的访问量，收到了来自德国马普研究所、香港中文大学等高研院所研究人员的学术交流信件，引起了国内外同行的广泛关注。同时本项目组构建了Tau蛋白翻译后修饰位点数据库和亚细胞磷酸化在线搜索数据库。基于开发的乙酰化、琥珀酰化和SUMO化预测工具，运用高效的生物信息学手段，从功能差异、网络调控、进化机理等多方面系统探究了乙酰化、琥珀酰化及SUMO化相同位置共发生修饰的相互关系，识别出了三个高聚集得分的琥珀酰化-乙酰化与SUMO化-乙酰化共修饰亚蛋白功能网络。基于磷酸化预测工具对激酶与疾病相关磷酸化底物的相互作用网络进行了分析，结果表明MAPK3激酶与更多的疾病相关磷酸化底物蛋白有直接联系，GSK3β激酶能催化Tau蛋白磷酸化，与文献报导的实验结果一致。不同亚细胞磷酸化蛋白质组已知蛋白间的相互作用分析显示特定亚细胞磷酸化网络比人类随机磷酸化网络有更低的分散度和最短路径分布。进一步我们应用开发的SubPhosPred预测器识别了138条阿尔茨海默病（AD）相关蛋白的磷酸化位点。预测结果表明AD相关蛋白中的磷酸化位点显著富集在高尔基体和内质网中，这说明AD很有可能与这两种亚细胞功能密切。因此我们推测特定亚细胞蛋白能被作为一个可能的AD疾病治疗靶标。这些详细分析将为AD等疾病机制研究及潜在药物靶标筛选提供新思路。项目已按计划完成，在本项目的资助下，在Bioinformatics、J. Proteome. Res.、Sci. Rep.等国际期刊上发表SCI论文18篇，申请发明专利2项。