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在生物学网络中，网络中的高连通的基因往往与重要的疾病通路相关.由于细胞内各种分子间功能上的相互联系，单个基因的异常有可能会导致复杂疾病的产生.特定基因的异常更多的是通过网络，影响其它正常基因产物的活性.因此，将生物学网络应用到表型相关基因的识别的研究是至关重要的. 节点的中心性指标的潜在效用已经在多种领域得到应用，如心血管疾病和癌症研究等.在网络中，基因和它们的关系图形可以表示为节点和边.网络的边之间的Pearson相关系数，是一个强大的生物关系预测指标. 本文主要是利用生物学网络，根据节点的中心性指标得分，来识别表型相关基因，并与较常用的网络节点的度在识别基因方面进行比较.得出对于检测具有关键功能的基因，节点的中心性方法是很有效的.