Um den Aufbau genregulatorischer Netzwerke zu identifizieren, werden experimentelle Methoden verwendet, bei denen unter hohem Zeit– und Kostenaufwand die Existenz einzelner genregulatorischer Abhängigkeiten überprüft wird. Um die Anzahl dieser Experimente zu verringern, versucht man genregulatorische Abhängigkeiten rechnerisch vorherzusagen.

Die Bioinformatik hat eine Vielzahl von Anwendungen hervorgebracht, welche bei solch einer rechnergestützten Vorhersage von Nutzen sein können. Allerdings beziehen sich diese Anwendungen meist nur auf einzelne Aspekte des gesamten Analyseprozesses. Deshalb besteht die rechnergestützte Analyse von genregulatorischen Abhängigkeiten aus mehreren Einzelschritten und ist mit vielen manuellen Tätigkeiten verbunden.

Ziel dieser Arbeit, ist es diesen Analyseprozesses effizienter zu gestalten, indem ein Softwaresystem entwickelt wird, welches ein erprobtes Verfahren zur computergestützten Vorhersage von genregulatorischen Abhängigkeiten durchgängig automatisiert und die Anzahl nötiger manueller Eingriffe minimiert. Das System soll dabei auch auf bereits bestehende Anwendungen zurückgreifen, da für einen Großteil des Analyseverfahrens bereits Anwendungen vorhanden sind.