DNA微阵列是一项新技术，它随着“人类基因组计划”的发展而发展起来。高密度的DNA微阵列包含成千上万个cDNA片段，可被用于高通量的生物学检测，其数据处理和信息挖掘等功能研究是近年来研究的焦点。借助于一些统计方法先对基因聚类，初步筛选基因表达谱数据，再进行基因相互作用网络的研究（即逆向工程），已成为系统生物学领域的重要研究内容。预测基因调控网络的方法主要分为两步:首先使用聚类方法将海量的基因表达数据分成几十个或上百个小规模的基因集合（类），然后通过逆向工程方法在小范围内构建基因调控网络。　　本文尝试把L1/2正则化的思想应用到基于一般微分方程模型的基因调控网络重建，在一定程度上控制网路的稀疏性，即只构建基因相互影响程度比较大的网络连接。这里，我们使用Sigmoid函数对基因表达数据进行转换，L1/2正则化阈值算法用于对微分方程模型系数进行计算，交叉验证确定模型的最佳稀疏性。最后，使用Bootstrap过程得到一列有分数的边，根据分数对该列边进行排序，得到一个无向网路。使用P-R理论和ROC理论对结果进行评价。