本文总结了生物学数据集成研究的现状,对代谢通路数据集成和自动模式匹配的集成方法做了深入的研究和探讨,并结合两者提出了一种全新的基于相似性推导的代谢通路数据集成方法。在此基础上,采用了动态布局的可视化用户界面,建立起一个完整的代谢通路数据集成系统。(1)提出了一种基于相似性推导的代谢通路数据集成方法通过对代谢通路数据特点的分析,结合模式匹配研究中基于结构水平的匹配方法,将Similarity Flooding算法应用到代谢通路数据构成的有向图上。通过对异构数据库间数据的相似度评估,为异构代谢通路数据源的集成找到一条有效的途径。(2)设计实现了一个代谢通路数据可视化系统该可视化系统采用动态布局的图形界面,并引入着色机制和邻居标签系统,使用户可以通过可视化界面方便的查询、浏览数据,并可以定制和修改个人的代谢通路数据库,与公共数据源的数据进行分析比对。(3)设计实现了一个代谢通路数据集成系统本集成系统有以下特点：(1)多种异构的、自治的生物数据源的数据转换为能直接加载到数据仓库数据库中的DB40数据文件,从而实现将各种数据源的数据统一转换为面向对象数据库的数据模式；(2)将各个数据源之间的交叉链接关系统一存储在DBLink表中,通过该表可从当前数据源的条目快速的查询出与该条目具有特定关系的相同或不同数据库中对应条目；(3)通过对DBLink采用相似性推导算法,得到similarity数据库表,得到数据库中任意两个ID之间的相似度值,从而在建立数据匹配关系时起到指导作用；(4)提供了多种数据查询的方法,方便地获取所需的各种数据信息。