近几年发展起来的微阵列技术为人们进行大规模的基因实验提供了基础。采用这种技术,就可能找到基因在不同状态下的表达水平。而基因序列和基因网络的研究也就是在这个数据基础上找出基因之间的相互依赖关系。另外,为了从分子水平上理解生物体功能,需要知道生物体中有哪些基因被表达、在哪里被表达、什么时候表达,以及表达的程度如何等,基因表达的调控是通过基因调控系统实现的,且该系统的结构又由DNA、RNA、蛋白质及小分子之间的关系网络决定。因而大多数基因调控网络都含有多个成分,并且这些成分是由正的或负的反馈回路连接组合而成的,所以很难从直观上理解它们的行为。因此,采用物理统计学方法和建立基因调控网络模型来模拟和推测基因序列及基因调控网络是必不可少的。本文首先利用统计物理学方法分析研究DNA序列的统计属性,即从DNA序列层次上分析研究DNA。通过对DNA序列中大量碱基的统计,对DNA序列中碱基对的概率分布和碱基对的相关性进行了分析研究。后面,本文就是从网络宏观层次上分析研究基因。先运用布尔网络及概率布尔网络理论建立基因调控网络模型,并以实例说明该方法。接着从网络灵敏度和概率布尔网络基因状态间的转化两个方面来分析研究概率布尔网络动态特性,把网络灵敏度的概念从布尔网络引入到概率布尔网络中得出了概率布尔网络灵敏度的计算方法,并且得出了利用概率布尔网络的灵敏度判断这个系统是处于临界还是有序或是无序状态的方法。最后从网络结构方面进一步分析概率布尔网络动态特性,把概率布尔网络分解为基础布尔网络,从而利用结构简单明了的布尔网络来分析结构更为复杂的概率布尔网络及其稳态分布。