自闭症谱系障碍（Autism spectrum disorder,ASD）是一种神经发育障碍,其临床特征表现为社交互动和交流障碍、重复性和限制性行为等。近年来ASD患病率呈上升趋势,ASD患者通常预后不良,在其成年后往往不能独立工作生活,公共卫生面临巨大挑战。遗传和环境因素及其相互作用均可导致ASD,其致病机理极为复杂,人们对其确切的因果机制仍然知之甚少。因此,ASD致病机理的研究迫在眉睫,其对促进ASD的治疗与干预具有重要意义。目前基于GWAS等遗传学研究已经鉴定了数百个ASD风险基因,然而,这些不同基因的破坏如何导致共同的临床表型仍然不明,了解ASD风险基因之间的相互关系以及识别潜在的共享分子通路是非常必要的。由于ASD被认为是大脑内的功能异常造成的,因此,研究正常人脑中ASD风险基因之间的功能关系可能为ASD遗传异质性的聚合机制提供新见解。单细胞转录组测序技术的高速发展,促进了异质组织如人脑的研究。其可以定量测定单个细胞的基因表达水平,以研究细胞之间的异质性,鉴定与疾病病因相关的细胞类型特异的基因表达。人脑是一个高度异质性的器官,涉及多种细胞类型。不同细胞类型中,不同基因和不同功能可能在ASD中发生失调。尽管许多疾病相关基因在多种细胞类型中表达,但病理变异往往主要影响特定的细胞类型,决定不同细胞中疾病表现的很可能是疾病基因模块,而不是单个的疾病基因。因此,识别细胞类型特异的ASD相关基因模块对深入了解ASD的分子机制具有重要意义。本文基于健康人类大脑单细胞转录组数据,提出两种分析方法识别细胞类型特异的ASD相关基因模块,以研究ASD的细胞异质性。首先,本文基于基因共表达网络分析方法构建基因模块,并识别细胞类型特异的ASD相关基因模块。通过与常用工具及ASD单细胞核转录组数据分析结果相比,表明提出的细胞类型特异的基因网络分析方法是有效的,并可适用于其他复杂疾病,尤其是患病个体的单细胞转录组数据尚未出现的疾病。然后,本文基于组织特异的基因网络,构建细胞类型特异的基因网络,并识别细胞类型特异的ASD基因模块。此外,为了研究ASD、精神分裂症和躁郁症之间遗传重叠的影响,本文分析了它们的细胞类型特异性疾病基因模块之间的相似性和差异性。为了方便使用,开发了一个名为CtsDGM的R包,用于识别细胞类型特异性疾病基因模块。本文提出两种基因模块的分析方法,研究ASD风险基因的相互作用,识别ASD相关的细胞类型特异的基因模块,分析不同细胞类型中受ASD影响的基因和功能,本文的研究结果为ASD人脑细胞异质性的剖析提供了新的见解。