近年来,随着人类基因组计划的完成、DNA微阵列技术的出现和应用使得可以同时定量测定成千上万个基因在生物样本中的表达水平,从而为用数学计算的方法研究基因间复杂大规模的基因表达调控打下基础。一些研究者已经开始绘制控制整个活细胞基因表达的调控网络。这些基因调控网络是生命功能在基因表达层面的展现。基因调控网络的重构,就是利用大量基因表达的生物数据,结合一定的分析计算方法来构建遗传相互作用并模拟系统动态行为,洞察基因间相互依赖关系。反之,利用已建立的基因调控网络可以进一步指导生物实验。基因调控网络的研究是建立在分子生物学,非线性数学和信息科学的基础之上,已经成为后基因组时代研究的重要内容。基因调控网络的研究是从基因之间相互作用的角度揭示复杂的生命现象,是功能基因组学研究的重要内容,也是当前生物信息学的前沿。基因芯片技术在生物信息学中的应用为基因调控网络的研究提供大量可供研究与分析的基础数据。本文进行了基因调控网络方面的研究探索。首先回顾了生物信息学中用于描述基因调控网络的主要数学方法和模型。比如有向图和无向图模型、布尔网络模型、线性组合模型、加权矩阵模型、贝叶斯网络模型、微分方程模型和互信息关联网络模型。然后对基于信息论的互信息关联网络模型进行分析和重构的研究,并实现一个基于wxWidgets跨平台库和Boost库的互信息关联网络重构系统。