肺癌是世界上死亡率最高的癌症之一。它的主要的两种类型包括非小细胞肺癌和小细胞肺癌。本课题应用生物信息的方法，通过计算蛋白-蛋白相互作用网络中的最短途径来寻找肺癌相关基因。这个可衡量的蛋白-蛋白相互作用网络，是在STRING(Search Tool for the Retrieval of Interacting Genes)数据库的基础上建立起来的。首先，我们从KEGG(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes)数据库选出54个非小细胞肺癌和84个小细胞肺癌相关基因。然后，用Dijkstra算法运算得到这54个非小细胞肺癌和84个小细胞肺癌相关基因每一对之间信号转导通路的最短途径。最后，统计所有在最短途径上的所有基因，分别得到25个非小细胞肺癌和38个小细胞肺癌最短路基因(显著性p值＜0.05)并对这些基因进行进一步的分析。其中部分最短路基因是有文献报道过的肺癌相关基因。值得注意的是，与通过比较基因表达谱来鉴别癌症相关基因的方法比较，通过计算蛋白-蛋白相互作用网络得到的候选基因数量要更多，并且，这些基因与已经研究报道过的癌症相关基因在功能上有着更高的相似性。综上，本课题证明了一种筛选疾病相关基因的生物信息计算方法的有效性，并提出了可信的结果。