随着生物测序技术的发展,出现了各种组学数据,从数据分析的观点,这些数据是真正意义上的大数据。越来越多的研究将以信息科学的计算方法为手段,采用数学方法和图论、网络拓扑学模型来分析生物系统网络,从而解决生物医学问题。其中,异常调控(失调)模块的识别是复杂疾病致病机理研究中至关重要的环节。然而,已有的研究工作大多集中于分析基因自身的失调,而非其链接关系的失调。本文强调基因间失调链接的检测,提出一种基于路径分析的新颖有效的失调模块检测方法。由于基因间调控通路可能存在多条路径而非单一路径,因此提出识别条件特异性核心调控路径(CCRP)来检测调控链接的显著失调。首先,使用时间序列基因表达数据,通过显著性分析构建差异调控网络,并基于统计依赖分析定义基因间调控强度;然后,构建以种子基因为核心的调控子系统,并使用最短路径算法识别其中的CCRP;最后,通过比较实验组与控制组的调控子系统,集成上下游基因间CCRP的差异调控链接推导出失调模块。为了验证本文方法的有效性,将其应用于人类上皮生长因子受体2(HER2)在不同状态下的全基因组时间序列表达数据,并利用失调基因富集分析和失调链接网络本体分析评估最终失调模块。实验结果表明,失调模块中基因及其调控链接显著富集于多条已被文献验证会受到致癌基因HER2影响的KEGG通路及GO生物过程中。而且,实验发现HER2的激活将导致癌症关键基因SNAI1的相关调控机制异常。综上所述,本文不仅为基因调控网络中失调链接的检测提供了有效的策略,而且为识别生物学家所关心的失调模块提供了方法,从而为新型链接药物(Edgetic Drug)的靶标选择提供了重要依据。