潘 蕾， 秦 攀， 顾 宏

( 大连理工大学 电子信息与电气工程学部, 辽宁 大连 116024 )

0 引 言

随着人们对肿瘤机制的深入研究，发现肿瘤的发生和发展与细胞信号通路有着密切的关系．细胞内癌基因突变的累积导致各种信号通路的紊乱，从而影响细胞的增殖、分化和凋亡，最终引起肿瘤的发生[1-2]．因此，信号通路的搜索不仅可以对肿瘤的形成机制有进一步的了解，还为肿瘤的治疗提供了新的分子靶点，具有重要的研究意义．

目前对于信号通路的研究方法主要有两类．一类是针对信号通路中基因集的覆盖性和排他性这两个特性．例如，Vandin等[3]首先提出了最大权重子矩阵模型，在提高覆盖性的同时抑制重叠，保证了排他性．该方法使用MCMC优化算法虽然提高了数据适应度，但随机搜索的迭代方式也带来了容易产生局部最优解的问题．Leiserson等[4]对Vandin的方法进行了改进，提出了同时识别多个满足覆盖性和排他性通路的模型，并使用线性规划的优化思想来提高算法精度和收敛速度．但该方法并没有解决模型的NP难题．而且，上述方法都只在本地突变数据的基础上研究信号通路的两个共性特征，没有考虑基因自身的突变异质性．另一类是基于信号通路的先验知识．Babur等[5]使用通路数据库中已知的基因集数据，提出了一个用来量化基因间互斥性的度量，以此来构建信号网络用于筛选驱动通路基因集．由于目前信号通路先验知识数据库还不够完善，信号网……