随着生态环境的恶化以及其它的一些问题,全球范围内癌症的发病率一直持续上升尤其是中国。全球半数癌症病例在亚洲,而亚洲大部分的癌症患者集中在中国。大量的研究表明,许多癌症的发生与信号通路的功能障碍有关。确定癌症相关的信号通路可以帮助研究者研究治疗癌症的靶向药物。本文主要从两个方面研究了癌症相关信号通路的识别。首先,已有的信号通路影响分析方法中仅仅将基因之间的左右关系简单的归结为激活(+1)和抑制(-1),而没有考虑在实际细胞网络中基因之间的相互作用强度。针对这一问题,我们研究了基于皮尔森相关系数或互信息的信号通路影响分析方法。在结肠癌数据集、肺癌数据集和胰腺癌数据集上的结果表明,基于皮尔森相关系数的信号通路影响分析方法与基于互信息的信号通路影响分析方法都能明显提高原信号通路影响分析方法识别癌症相关通路的能力,而且基于互信息的方法性能比基于皮尔森相关系数的方法更好。其次,近年来研究人员认为癌症的发生发展并不一定是整个通路发生了故障,而更有可能是一个通路中局部区域——子通路的功能发生了变化。因此子通路的分析方法引起了研究人员的关注,现有的子通路分析方法对于子通路的定义并不统一,有的将子通路定义为一个富集差异基因的团或簇,有的定义为一个线性信号路径。由于在KEGG数据库中,大部分通路的末端都指向一些功能明确的生物功能,本文将指向一个特定功能的所有节点构成的子网络定义为功能子通路,进而研究了基于这种功能子通路的癌症相关通路的识别。在肠癌数据集、肺癌数据集和胰腺癌数据集上的结果表明,这一方法明显提高了癌症相关子通路的识别精度,而且,我们发现在这些功能中,有一些功能在三种癌症中都显著差异,而又另一些功能则仅仅富集于特定的癌症。这一研究对于进一步认识生物通路的功能与癌症的关系提供了重要的指导意义。