复杂网络特别是生物分子网络，是当前科学界的研究热点。从生物分子网络中挖掘重要信息（如功能模块和生物通路）是生物信息学和系统生物学中备受关注的核心问题。现有的理论和方法仍然存在重大不足，例如有向网络的处理、大规模网络的计算效率、对已知信息的利用等。本项目针对这些缺陷以及尚未探索的空白领域，运用运筹学中的最优化和图论方法，定义和识别生物分子网络中的局部结构特征，进而提取出有价值的生物信息。具体问题包括无向和有向网络模块划分定量评价，针对生物分子网络特别是有向代谢网络的有效划分算法，适合大规模网络比对（保守模块识别）的模型和算法，生物通路识别数学模型和算法，不完全信息下的信息挖掘等。本项目的研究将推动国内运筹学、生物信息学及计算机科学理论及算法的交叉研究，并形成一系列有广泛影响的具有自主知识产权的应用软件。