随着人类进入后基因时代，大量的生物信息数据不断涌现并更新，其中蕴藏了许多重要的迄今为止尚未人知的信息和规律。针对生物信息分析和蛋白质研究的现状，本课题组适时地提出利用非线性组合原理将非线性支持向量机与小波理论有机结合，构建小波非线性支持向量机模型，采用改进的SMO算法编写小波非线性支持向量机程序；基于氨基酸的物理化学特性，设计一套基于蛋白质整条序列来计算蛋白质序列特征描述符的新方法；综合运用多种分析技术建立蛋白质差异关系判断打分新机制，构建直接基于蛋白质序列即可系统地预测蛋白质的分类、结构、功能和进化关系的预测平台；应用预测平台对几种重大疾病的相关蛋白质进行分类，并初步探讨重大疾病的发生与蛋白质结构、功能和进化之间的内在机制，构建相关蛋白质信息数据库。建立自动化、共享预测网站，为解析海量的生物信息数据和节省高昂的结构测试费用提供方便、快捷、准确的研究手段。