全球工业化发展和环境污染的加重,使得肺癌已经跃居全世界癌症致死率首位。通过对于肺部相关分子网络的重要节点识别,能够加深对于肺部功能和机制的理解。根据生物遗传的中心法则顺序,本文主要围绕以下三个方面进行研究:肺部基因调控网络中的关键基因识别、肺部转录因子调控网络中的关键转录因子识别、肺部蛋白质相互作用网络中的关键蛋白质识别。本文的主要研究工作如下:基因是带有遗传信息的DNA片段,本文对可控性动态分类动态方法进行类别合并的改进,将改进后的方法应用在肺部基因调控网络,使得所有节点被有效分为重要节点和不重要节点。本文采用在肺癌基因集上的富集性分析、OMIM疾病富集性分析和KEGG通路分析等多种方法,证明重要节点代表的关键基因显著富集于肺癌有关的基因集和通路中,这些关键基因能为药物靶基因鉴定的寻找提供理论指导。转录因子是开启基因转录过程的特殊蛋白质,本文对基于模体分析与主成分分析的方法进行3节点模体筛选的改进,将改进后的方法应用在肺部转录因子调控网络,使得所有节点被赋值排序。本文采用UniProt生物意义分析、DBTFLC区间重合率对比分析以及KEGG通路分析等方法,证明排序前30位节点代表的关键转录因子在数据库注释中包含更多的肺癌信息,这些关键转录因子代表的关键基因能为肺部疾病治疗和癌症检测等提供理论指导。蛋白质是基因中遗传信息转录和翻译表达的产物,本文利用已知的非小细胞肺癌和小细胞肺癌相关蛋白质,将最短路径的分析方法方法应用在肺部蛋白质相互作用网络,识别出最短路径中显著富集的节点。本文采用GeneCards生物意义分析、肺癌基因集合富集性分析以及KEGG通路分析等方法,证明在最短路径中显著富集的节点所代表的关键蛋白质显著富集于肺癌有关的蛋白质和通路中,这些关键蛋白质代表的关键基因能为癌症检测和疾病治疗研究提供理论指导。