Die Aufklärung der Mechanismen zur Kontrolle der Genexpression ist eines der wichtigsten Probleme der modernen Molekularbiologie. Detaillierte experimentelle Untersuchungen sind enorm aufwändig aufgrund der komplexen und kombinatorischen Wechselbeziehungen der beteiligten Moleküle. Infolgedessen sind bioinformatische Methoden unverzichtbar. Diese Dissertation stellt drei Methoden vor, die die Vorhersage der regulatorischen Elementen der Gentranskription verbessern. Der erste Ansatz findet Bindungsstellen, die von den Transkriptionsfaktoren erkannt werden. Dieser sucht statistisch überrepräsentierte kurze Motive in einer Menge von Promotersequenzen und wird erfolgreich auf das Genom der Bäckerhefe angewandt. Die Analyse der Genregulation in höheren Eukaryoten benötigt jedoch fortgeschrittenere Techniken. In verschiedenen Datenbanken liegen Hunderte von Profilen vor, die von den Transkriptionsfaktoren erkannt werden. Die Ähnlichkeit zwischen ihnen resultiert in mehrfachen Vorhersagen einer einzigen Bindestelle, was im nachhinein korrigiert werden muss. Es wird eine Methode vorgestellt, die eine Möglichkeit zur Reduktion der Anzahl von Profilen bietet, indem sie die Ähnlichkeiten zwischen ihnen identifiziert. Die komplexe Natur der Wechselbeziehung zwischen den Transkriptionsfaktoren macht jedoch die Vorhersage von Bindestellen schwierig. Auch mit einer Verringerung der zu suchenden Profile sind die Resultate der Vorhersagen noch immer stark fehlerbehafted. Die Zuhilfenahme der unabhängigen Informationsressourcen reduziert die Häufigkeit der Falschprognosen. Die dritte beschriebene Methode schlägt einen neuen Ansatz vor, die die Gen-Anotation mit der Regulierung von multiplen Transkriptionsfaktoren und den von ihnen erkannten Bindestellen assoziiert. Der Nutzen dieser Methode wird anhand von verschiedenen wohlbekannten Sätzen von Transkriptionsfaktoren demonstriert. / Understanding the mechanisms which control gene expression is one of the fundamental problems of molecular biology. Detailed experimental studies of regulation are laborious due to the complex and combinatorial nature of interactions among involved molecules. Therefore, computational techniques are used to suggest candidate mechanisms for further investigation. This thesis presents three methods improving the predictions of regulation of gene transcription. The first approach finds binding sites recognized by a transcription factor based on statistical over-representation of short motifs in a set of promoter sequences. A succesful application of this method to several gene families of yeast is shown. More advanced techniques are needed for the analysis of gene regulation in higher eukaryotes. Hundreds of profiles recognized by transcription factors are provided by libraries. Dependencies between them result in multiple predictions of the same binding sites which need later to be filtered out. The second method presented here offers a way to reduce the number of profiles by identifying similarities between them. Still, the complex nature of interaction between transcription factors makes reliable predictions of binding sites difficult. Exploiting independent sources of information reduces the false predictions rate. The third method proposes a novel approach associating gene annotations with regulation of multiple transcription factors and binding sites recognized by them. The utility of the method is demonstrated on several well-known sets of transcription factors. RNA interference provides a way of efficient down-regulation of gene expression. Difficulties in predicting efficient siRNA sequences motivated the development of a library containing siRNA sequences and related experimental details described in the literature. This library, presented in the last chapter, is publicly available at http://www.human-sirna-database.net