随着生物技术，尤其是高通量技术的飞速发展，生物数据的产生、积累数量大规模提高。如何分析、挖掘生物数据中隐藏着的丰富的信息越来越受到人们的关注。时序基因表达数据反映的是基因在不同时刻的表达情况，它能够更精确的刻画不同生物过程、同一生物过程的不同阶段的基因表达水平，更加符合实际情形，对于研究生物过程的动态性、多样性有重要的意义。而在研究基因表达数据的领域中，聚类问题和网络推断问题占据着重要的地位，一直是研究的热点。本文利用了最优化，尤其是非线性优化的模型及方法，来研究时序基因表达数据的双向聚类和局部网络推断问题。主要包括如下内容：　　 基于模糊c均值算法，提出了基于距离相似性的双向聚类模型，能够找到具有一般性模式且具有“模糊”性的双向类。在求解这种复杂非线性模型的过程中，利用了爬山法来分别求解不同的变量，并且设计了在庞大解空间进行搜索的初值选取方法。通过在模拟数据和实际数据中的计算，验证了算法的可行性及结果的生物意义。　　 结合了比对和离散化的思想，提出了一个针对时序基因表达数据的双向聚类模型，能够找到相似、互补、延迟等各种相关的局部表达谱特性。不仅能够精确的求解大规模的问题，而且避免了调节参数的影响。在计算实际问题时，我们分别从生物网络，调控关系，功能注释，划分细胞周期等方面阐述了模型计算结果的意义。　　 利用一个非线性规划模型来推断局部的基因调控网络，不仅可以得到遗传上的基因相互作用关系，而且可以发现随时间不同网络结构的动态变化情况。在求解模型时沿用了前面的爬山法和初值选取规则。最后通过计算模拟的和实际的数据来阐明模型的优越性。