阿尔茨海默病（Alzheimer disease，AD）是痴呆症中最常见的一种，它的发病率在逐年上升存活率却在逐年下降。然而至今，其复杂的发病机制仍不为人知，并且也没有找到治疗AD的有效措施，但是多次研究证明AD与基因有关，因此目前已有6个基因被证实与AD相关，它们是APOE、PSEN1、PSEN2和APP基因等。为找到更多的与AD有关的基因，从根本上找到治疗AD的有效办法，研究者们开始利用基因芯片获取基因表达数据用以研究AD。AD病是由多个基因控制的疾病，要从这些数据里提取有用的信息比较困难，为了解决这一问题，越来越多研究者设计不同算法寻找候选基因。目前的算法大多数只是对不同生病程度下的数据进行差异化对比，从而找出可能与AD病相关的基因，但是这些方法的缺点是数据挖掘不完善。为了克服这个问题，本文根据AD病可能与基因表达水平过度失衡有关的思想，利用正态分布函数和以基因与基因之间的欧式距离为自变量构造出反映基因相关性的调和函数，从而计算出各基因与周围基因的相关性表达值。这样就能避免直接把基因表达数据直接进行对比，数据挖掘更完善。通过这一算法分析基因相关性数据表达值，对比在四种不同情况下基因相关性表达值变化情况。寻找出相关性变化最剧烈的基因作为识别出来的候选基因。文章最后识别出68个相关性变化最剧烈的基因基因。由于这些基因相关性表达值变化过于剧烈，因此这一部分基因很有可能与AD有直接或间接的关系。其中APOE是其中的一个，这个基因已经被证实是AD病基因；cnr1基因在其他有关文章中提到该基因与AD病有关。