癌症是全世界主要的公共卫生问题之一,一直威胁着人们的生命和健康。癌症的发生发展是非常复杂的过程,迄今人们也未能完全理解其发病机理。理解癌症机制,发现癌症治疗和预防的方法一直以来都是人们追求的目标。随着人类基因组计划的完成以及高通量测序技术的发展,涌现出一大批癌症细胞基因表达数据,为癌症研究提供了数据基础,同时为理解癌症机制打开了新的视角。细胞信号通路和新陈代谢活动发生异常都会导致细胞活动状态的紊乱,进而可能导致生命体的癌变。因此,基于基因表达数据从差异信号通路和代谢活动角度研究癌症共性分析方法,对于理解癌症机制,检测治疗癌症的靶标,以及预防癌症具有十分重要的意义。本文采用癌症细胞和正常细胞的基因表达数据,研究癌症共性分析方法,主要的特色工作包括:(1)提出一种基于信息散度的差异信号通路分析方法,该方法与5种经典方法相比较,综合敏感性,优先级和假阳性三种评价指标取得了最优异的性能。同时,本文将此方法应用于多种癌症细胞基因表达数据,挖掘癌症显著差异的信号通路,为癌症研究提供思路。(2)提出一种重构癌症差异代谢网络的方法,这种方法成功去除了不同癌症间的组织差异性,使得能够更好地挖掘癌症代谢共性特征。(3)给出一种研究癌症差异代谢网络结构共性的方法,成功发现癌症共性的功能模块等信息。(4)给出一种基于流量模拟研究癌症代谢共性的方法,并预测潜在抗癌药物靶标。