基于组学数据的生物学模块识别方法研究进展

组学数据在分子层面上加深了研究者对表型相似疾病的辨别能力及对认识不足疾病的理解,对组学数据的分析能够在疾病的诊断与治疗中发挥至关重要的作用。组学分子间存在复杂的调控关系,过去的研究表明细胞的功能是模块化的^([1]),在疾病的实际进展中,关键的调控网络出现异常往往表现为网络中所有分子表达水平都发生变化^([2]),因此表达模式相似的分子很可能存在共调控或功能相关的情况^([3])。