许多基因组学的工作常常涉及到这样的问题：哪些通路可能参与了所研究的生物学过程?近年来，围绕这一问题，已经发展出了大量的生物信息学分析方法，尤其是基于基因表达谱数据的生物学通路分析方法。

　　相关工作常常是利用经典的通路数据库(如KEGG，Biocarta和Gene Ontology
等)对基因表达谱数据进行统计学分析，以得到在特定的生物学过程中发生显著变化的通路。在这些方法中，用于分析的生物学通路往往被简化成一系列基因的简单集合，而忽略了特定通路中不同基因之间潜在的功能联系。这种将复杂的生物学通路简化为简单的基因集合的处理对于生物信息学分析方法的建立是非常有利的，但忽略基因之间的功能联系显然不利于更加准确地评估相关通路的改变。

　　9月6日，Cell
Research在线发表了中科院上海生命科学研究院生化与细胞所季红斌研究组和复旦大学生命科学学院田卫东研究组合作完成的生物学通路分析方法上的最新研究成果。该工作是博士生方兆元在两位导师的共同指导下完成的。这一工作认为，在许多生物学通路中，基因之间的相对重要性是不完全均一的，而这种不均一性是“组成型”的。该工作通过整合蛋白质相互作用数据，基因共表达数据，以及Gene
Ontology通路的数据库，构建了一个全基因组水平的基因功能关联网络，并设计了一个度量生物学通路中基因相对重要性的方法。