基于通路的基因表达差异分析已经成为识别各种癌症相关通路的通用方法,如已有的基因集富集分析方法GSEA和基因集分析方法GSA。重叠基因降权(PADOG)方法在GSA方法的基础上降低了频繁出现在很多通路中“公共基因”的影响。由于通路的拓扑结构特征反映了基因在通路中的位置,重要性以及基因之间的相互作用。信号通路影响分析方法SPIA考虑了基因的上下游位置对扰动信号传播的影响。目前主要通路分析方法并未考虑基因在通路中的重要性,本文对通路分析方法进行了深入研究,并基于KEGG信号通路数据,将基因重要性考虑到癌症通路分析方法中。论文的主要工作包括:1、显然在通路中,出度大的基因影响的下游基因就越多。本文统计出204条KEGG信号通路中基因的出度和频度,并用平均出度表示基因重要性,频度表示基因特异性。并把平均出度在前100名的基因在DAVID数据库中进行GO功能注释,结果发现平均出度大的基因显著富集在一些癌症相关通路中。2、本文在重叠基因降权(PADOG)方法基础上将基因特异性和基因重要性结合起来,提出了一种基于基因重要性和特异性的通路分析方法PAGIS。基于基因重要性和特异性改进原SPIA方法并提出SPIA_IS方法。3、为了有效的评估方法的性能,分别使用结肠癌,肺癌和胰腺癌三个数据集,由于不同方法通路p值计算有所不同,本文基于通路的p值升序排列并比较排名,结果表明改进后的方法具有一定的有效性和鲁棒性。