随着代谢数据库的发展,进一步探索代谢网络成为可能,面对庞大的代谢数据,需要新的计算方法来寻找具有生化性意义的代谢路径。在代谢网络中,分支路径由线性路径构成,相对于线性路径,分支路径可以刻画更为完整的代谢过程。现有寻找分支代谢路径的方法主要通过追踪原子来寻找分支路径,这需要使用者定义被追踪的原子。此外,为了缩减搜寻线性路径和分支路径的空间,现有追踪原子的寻路方法仅通过合并那些在分支点和目标化合物上没有重叠原子/原子团的线性路径来生成分支路径。这将导致无法找到在分支点和目标化合物上包含重叠原子团的分支路径。另一方面,现有寻找分支代谢路径的方法常通过选取化合物结构相似性、反应自由能等生化特征来加权对结果路径排序,然而少有方法考虑结合功能性反应段来对结果路径排序。本文针对分支代谢路径发现方法存在的问题和缺陷进行了分析和研究,并完成了下面的工作:（1）提出了一种叫BPFinder的方法,它通过追踪原子团的移动轨迹来寻找代谢网络中的分支路径。BPFinder通过追踪原子团来枚举线性路径,然后将它们合并成分支路径。此外,本研究提出了两种基于原子团结构的合并规则用于高效,精准的合并线性路径中的分支化合物,以此识别分支路径。（2）提出一种排序方法,该方法通过提取63个已知代谢网络中出现频率高的反应段,然后以高频反应段的信息熵与互信息对高频反应段评分,最后利用反应段评分对结果路径进行排序。实验结果表明,相比其他比对方法,基于原子团结构来合并分支化合物能够更准确地恢复已知分支路径并且返回具有生化相关性的分支路径。增添反应段评分改善了BPFinder的路径排序结果,使使用者更容易找到包含特定反应段的分支路径。