1.鉴定疾病相关miRNA的方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、采用PRISMA流程收集某种特定疾病相关miRNA的数据集A；

步骤2、将所述步骤1得到的数据集A通过卡方检验筛选得到新的数据集A1。

2.根据权利要求1所述的鉴定疾病相关miRNA的方法，其特征在于，所述步骤1的具体步骤如下：从Medline、PubMed、Embase三个数据库获得疾病相关miRNA全部的文献，移除重复的文献后，审阅文章的标题和摘要排除不合适的文献，再审阅文献全文排除不合适的文献即得到所需的miRNA数据集A；

所述不合适的文献包括与人类或小鼠无关、与特定的疾病无关、案例报告和非原始的研究文献的文献。

3.根据权利要求1所述的鉴定疾病相关miRNA的方法，其特征在于，所述步骤2的具体步骤为：将步骤1得到的数据集A设计卡方检验公式(1)获得miRNA和疾病之间关联程度的统计量：式中，C11是摘要vg和摘要vd同时出现的数量；C12是摘要vg出现和摘要vd不出现的数量；

C21是摘要vg不出现和摘要vd出现的数量；C22是摘要vg和摘要vd都不出现的数量；g表示miRNA，d表示疾病；χ2表示卡方检验统计量；

对于数据集A中每个miRNA得到的卡方统计量通过查询卡方分布临界值表，保留p-value小于0.05的miRNA成为新的数据集A1。

4.推断疾病相关miRNA的富集信号通路的方法，其特征在于，采用权利要求1的方法，具体按照以下步骤进行：步骤1、采用PRISMA流程收集某种特定疾病相关编码蛋白基因的数据集B：所述步骤1的具体步骤如下：从Medline、PubMed、Embase三个数据库获得全部的文献，移除重复的文献，审阅文章的标题、摘要和正文排除不合适的文献，再审阅文献全文排出不合适的文献即得到所需基因数据集B；

所述不合适的文献包括物种不匹配、疾病不匹配、不是遗传学研究、案例报告和非原始的研究的文献；

步骤2、将步骤1得到的数据集B通过卡方检验筛选得到新的数据集B1：

具体步骤为：将步骤1得到的数据集B设计卡方检验公式(2)获得编码蛋白基因和疾病之间关联程度的统计量，从而获得新的数据集B1：式中，C11是摘要vg和摘要vd同时出现的数量；C12是摘要vg出现和摘要vd不出现的数量；

C21是摘要vg不出现和摘要vd出现的数量；C22是摘要vg和摘要vd都不出现的数量；g表示基因，d表示疾病；χ2表示卡方检验统计量；

对于数据集B中每个编码蛋白基因得到的卡方统计量通过查询卡方分布临界值表，保留p-value小于0.05的编码蛋白基因成为新的数据集B1；

步骤3、通过靶预测数据库获得权利要求1中数据集A1中miRNA-gene的调控关系：具体步骤为：将数据集A1中疾病相关miRNA在靶预测数据库中查询，若在数据库中查询到某一miRNA靶定的基因为同一个，即可以确定miRNA与靶定基因具有调控关系，将所有存在调控关系的miRNA及其靶基因收集在集合I中，否则，将此miRNA数据舍弃；

步骤4、通过步骤3推断miRNA富集的通路：

具体操作为：对步骤2数据集B1中全部的疾病相关的编码基因做KEGG通路富集分析，通路富集的疾病相关基因作为子集，卡方检验得到数据集作为全集，将全集的疾病相关基因依次在步骤3中集合I中查询得到靶定的miRNA集合，将子集疾病相关基因依次在步骤3集合I中查询得到靶定的miRNA集合，采用Fisher精确检验判断上述得到的总的miRNA集合是否与某些通路显著关联。

5.根据权利要求4所述的推断疾病相关miRNA的富集信号通路的方法，其特征在于，所述步骤2中数据集B1具体通过以下步骤得到：计算出卡方统计量后通过查询卡方分布临界值表，保留p-value小于0.05的编码蛋白基因即可。

6.根据权利要求4所述的推断疾病相关miRNA的富集信号通路的方法，其特征在于，所述步骤3中靶预测数据库为PITA，miRanda，miRTarBase和TargetScan，查询到miRNA靶定同一靶基因的数据库至少为两个。

7.根据权利要求4所述的推断疾病相关miRNA的富集信号通路的方法，其特征在于，所述步骤4中Fisher精确检验的公式(3)和(4)如下：N＝∑iRi＝∑iCi         (3)

式中，N为总的miRNA数量，P为某个miRNA在某个通路上富集的p-value，m为miRNA数量，Rm为集合内各行上的各个状态的数量，Ri为每个通路对应的miRNA的数量，i取值为从1～m；n为通路数量，Cn为集合内列上各个状态的数量，Cj为各个通路中的基因数量，j取值为从1～n；aij表示第i个miRNA对应第j个通路的数量；

若p-value小于0.05，则miRNA在其对应的通路上富集，否则miRNA在其对应的通路上未富集。