结直肠癌具有异质性,不同亚型对于治疗的反馈和预后有明显差别,因此有必要对其进行分型进而对各亚型给出不同的治疗策略。目前的分子分型方法主要是从表达谱数据出发进行的生物统计研究。但这一方法对于数据本身和分析策略敏感,无法保证结果的普适性。其次,本文指出了由于生命过程中无处不在的随机性,完全由数据出发的统计分析无法处理高噪声的样本。本文从表达谱产生机制出发,构造了一个结直肠癌核心分子-细胞相互作用调控网络,并且探索了它的非线性动力学性质。网络动力学分析揭示了具有多个吸引域的势景观,通过对这些不同吸引域的分子特征分析,发现这些吸引域既表征了正常肠的特征,也刻画了多个稳健的肿瘤亚型。我们将模型预测结果和浙江大学第二附属医院收集的结直肠癌病例表达谱数据对比,验证了模型的可靠性。结合理论预测和实验数据,我们发现结直肠癌的发病机理可能涉及胃肠发育路径的信号通路以及间叶细胞系分化的相关分子如Stat5、BMP、Runx和Hox转录家族。