生物分子网络数据分析中相关图问题及其算法研究

在后基因组时代，细胞中分子之间相互作用形成的网络对于生命现象的解释以及药物的研制占有主导地位。针对目前不断产生的大规模高通量的生物分子网络数据，面临的挑战是：如何分析这些数据，以获取生物体的结构、功能和进化信息。首先建立分析这类数据的图模型，然后依此模型为基础，解决两个关键问题：（1）图的比对算法；（2）网络模体提取算法。其次分析算法的复杂性，用网络数据进行仿真实验研究，探讨基于此算法进一步开发网络数据分析平台。通过这两个算法的研究，可以找到细胞中分子之间相互作用的共有基元、不同生物体细胞网络的差异以及细胞中功能模块的组织，便于推断生物体的进化关系。本项目研究基于系统生物学方法，其后续研究的核心内容是针对一个生物系统中所有组成成分的构成以及在特定条件下相互作用的规律进行研究，有别于迄今为止所有生物学分支学科的思维和研究方式。