随着人类基因组计划及多种模式生物测序项目的完成，生物信息学的研究也步入后基因时代。各种高通量技术的广泛发展和海量生物学数据的产出，使得基因组学、转录组学、蛋白质组学和代谢组学等“组学”越来越成为人们研究的热点，并孕育了系统生物学的诞生。高通量技术产生的海量蛋白质相互作用数据为构建蛋白质相互作用网络提供了丰富的数据来源，也使得对蛋白质相互作用网络的研究成为可能。蛋白质相互作用网络作为生物网络的重要组成部分，是研究其他生物网络的基础。对蛋白质相互作用网络的研究，有助于从系统角度理解各种生物学过程和生命活动规律。本文主要关注系统生物学中“结构决定功能”这一根本问题，探索蛋白质相互作用网络中网络拓扑结构与蛋白质功能之间的关系，对蛋白质的网络拓扑结构中心性与功能致命性之间的关系进行了详尽的分析。首先，按照蛋白质的连接度将蛋白质分为hub蛋白质和non-hub蛋白质，然后分别研究了hub蛋白质和non-hub蛋白质的功能致命性。本文的主要工作如下：（1）在蛋白质相互作用网络中，具有较高连接度的hub蛋白质往往是致命性蛋白质。但这一现象背后的深层原因至今还没有统一的解释。同时，在蛋白质相互作用网络中，存在着一些具有较高连接度的非致命性蛋白质（false hub蛋白质）。false hub蛋白质不满足“中心性——致命性”法则的原因也尚未有合理的解释。针对上述问题，本文在无权和加权的蛋白质相互作用网络中比较了致命性hub蛋白质和false hub蛋白质的拓扑属性和进化速率。分析结果显示，致命性hub蛋白质和false hub蛋白质在中心性度量、聚类系数和进化速率上均存在着显著性差异。其中致命性hub蛋白质有着较高的中心性度量值和聚类系数值，而其进化速率较低；false hub蛋白质的中心性度量值和聚类系数值较低，但其进化速率较高。致命性hub蛋白质和false hub蛋白质在拓扑和进化上的差异性说明致命性hub蛋白质具有更高的拓扑中心性和进化保守性，而false hub蛋白质的拓扑中心性和进化保守性不高，更容易受到生物体内外环境的影响而发生进化作用，因而不具有致命性。同时，两者的这些差异性也从拓扑和进化角度很好地解释了“中心性——致命性”法则。（2）网络拓扑结构的中心性度量很容易受到数据质量的影响，因此计算结果往往不一致，甚至出现相互矛盾的情况。针对这一问题，本文综合考虑了蛋白质的拓扑结构和功能信息，提出了新的度量指标：n-neighbor，n-iep，n-ipc和n-f。新的度量指标受数据质量的影响较小，且结合了蛋白质功能信息，在一定程度上能够反映蛋白质的本质属性。分析结果显示，false hub蛋白质在蛋白质复合物中出现的频率和次数较低，同时false hub蛋白质的n-neighbor值，n-ipc值，n-iep值和n-f值也都较低。这从功能角度解释了“中心性——致命性”法则的成因以及falsehub蛋白质不具有致命性的原因。（3）有研究表明，hub蛋白质可以进一步分为party hub蛋白质和date hub蛋白质两类。但该分类方法目前还存在争议。针对这一问题，本文提出了E-party hub蛋白质和E-date hub蛋白质的概念，其拓扑结构和功能分析对解决该争议起到了积极作用。分析结果显示，E-party hub蛋白质和E-date hub蛋白质在中心性度量、聚类系数、细胞周期、应激反应和DNA损伤等方面都有显著性差异。该结果支持把hub蛋白质分成party hub蛋白质和date hub蛋白质；同时也证明E-party hub蛋白质更倾向于成为模块内部的hub蛋白质，E-date hub蛋白质则负责连接不同的模块或者生物过程。（4）在蛋白质相互作用网络中，存在着一些连接度较低的致命性蛋白质——致命性non-hub蛋白质。这些致命性non-hub蛋白质具有致命性的原因尚不清楚。针对这一问题，本文从功能角度比较了致命性non-hub蛋白质和非致命性non-hub蛋白质。分析结果显示，蛋白质复合物中致命性non-hub蛋白质的个数较多，出现的频率较高。且致命性non-hub蛋白质还具有较高的n-ipc值，n-neighbor值和n-iep值。这说明在蛋白质相互作用网络中，致命性non-hub蛋白质参与的密集连接区域较多，往往易与致命性蛋白质发生相互作用。同时，致命性non-hub蛋白质的邻居之间连接也较为紧密。这些都可以解释致命性non-hub蛋白质的致命性。（5）现有的预测致命性蛋白质的方法往往只关注致命性hub蛋白质，忽略了蛋白质相互作用网络中的致命性non-hub蛋白质。且现有的预测方法都是基于蛋白质相互作用网络的拓扑结构，预测结果很容易受到数据质量的影响，重合率较低。针对这一问题，本文提出了一种用于预测致命性non-hub蛋白质的中心性度量ICFC。实验结果显示，ICFC的预测准确率高于其他九种常用的预测致命性蛋白质的中心性度量；ICFC预测到的致命性non-hub蛋白质个数是其他九种中心性度量预测到的致命性non-hub蛋白质个数的1.22~3.75倍。（6）蛋白质相互作用网络中还存在着大量的非致命性non-hub蛋白质。同样是non-hub蛋白质，它们不具有致命性的原因及其存在对于整个细胞和生物体的意义目前都没有系统的解释。针对这一问题，本文从拓扑和进化角度比较了非致命性non-hub蛋白质和致命性non-hub蛋白质。分析结果显示，非致命性non-hub蛋白质的中心性度量值较低，聚类系数值也较低；同时它们的进化速率较高。这说明非致命性non-hub蛋白质的缺失不会给蛋白质相互作用网络造成太大影响，且它们易发生进化作用，这些都可以解释非致命性non-hub蛋白质的不致命性。在蛋白质相互作用网络中，非致命性non-hub蛋白质不承载重要的生物学功能。同时，大量的非致命性non-hub蛋白质以其冗余性保证了生物体状态和基本的生物学过程的稳定。（7）本文从整体上对hub蛋白质与non-hub蛋白质在拓扑结构、进化和功能上的关系进行了比较和分析，深化了对hub蛋白质和non-hub蛋白质之间关系的理解，对蛋白质相互作用网络中蛋白质拓扑结构中心性与功能致命性之间的关系有了全面的认识。总之，本文深入分析了蛋白质相互作用网络中蛋白质拓扑结构中心性与功能致命性之间的关系，发现了hub蛋白质和non-hub蛋白质独特的拓扑、进化和功能属性，可以有效地解释蛋白质的致命性。本文还提出了新的度量指标n-ipc，n-neighbor，n-iep和n-f。这些度量指标基于蛋白质的生物功能，受数据质量的影响较小，在一定程度上可以真实的反映蛋白质的属性。本文提出的新的中心性度量ICFC可以有效的预测致命性non-hub蛋白质。它们为系统生物学的理论研究和实际应用做出了贡献。