现在人们普遍认为癌症、帕金森综合症、老年滞呆症等复杂疾病不是由基因、蛋白质或新陈代谢物等孤立的生物分子引起的，而是由控制这些疾病生物分子网络的失调引起的。

典型的生物分子网络包括基因调控网络、蛋白质相互作用网络、新陈代谢网络、生物分子信号传导网络等。随着基因芯片、蛋白质芯片、蛋白质串联质谱仪、RNA-seq、ChIP-chip 和yeast two hybrid analysis 等高通量测量技术的发展，大量的生物数据已经而且还将继续产生。利用这些高通量数据，可以构造各种生物分子网络。

从这些网络中，通过先进计算方法，不仅有助于在网络水平上理解复杂疾病的机理，而且有助于复杂疾病的诊断、治疗和药物设计。譬如，从无向的蛋白质相互作用网络，可以发现关键蛋白质、疾病蛋白（基因）、蛋白质复合物等；从有向的基因调控网络和新陈代谢网络中，通过网络控制理论，可以发现药物靶标。

为了反映生物分子网络的分析及其应用方面的最新进展，SCIENCE CHINA Information Sciences（《中国科学：信息科学》英文版）编委会从国内外邀请了8篇高质量的论文，于2016年第7期出版了“Biomolecular network analysis and application”专题，敬请读者关注！

特邀编辑：

Jianxin Wang (Central South University, China)

Fang-Xiang Wu (University of Saskatchewan, Canada)

Jun Wang (Baylor Collegeof Medicine, USA)

Jianer Chen ( Texas A&M University, USA)

专题篇目▼

Integrating phenotypic features and tissue-specific information to prioritize disease genes

DENG Yue ,  GAO Lin ,  GUO Xingli ,  WANG Bingbo  

Identifying disease modules and components of viral infections based on multi-layer networks

LI Yuanyuan ,  ZOU Xiufen  

Detecting protein complexes from DPINs by density based clustering with Pigeon-Inspired Optimization Algorithm

LEI Xiujuan ,  DING Yulian ,  WU Fang-Xiang

Identification of the clustering structure in microbiome data by density clustering on the Manhattan distance

JIANG Xingpeng ,  HU Xiaohua ,  HE Tingting  

Understanding tissue-specificity with human tissue-specific regulatory networks

GUO Weili ,  ZHU Lin ,  DENG Suping ,  ZHAO Xingming ,  HUANG Deshuang  

Identifying essential proteins based on dynamic protein-protein interaction networks and RNA-Seq datasets

SHANG Xuequn ,  WANG Yu ,  CHEN Bolin  

Pinning controllability of autonomous Boolean control networks

CHEN Hongwei ,  LIANG Jinling ,  WANG Zidong

GOAL: the comprehensive gene ontology analysis layer

JEONG Jong Cheol ,  LI George ,  CHEN Xue-Wen  

专题网址：http://engine.scichina.com/publisher/scp/journal/SCIS/59/7?slug=Browse

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