近些年来,生物信息学发展迅速,它的研究主要集中于DNA和蛋白质。在这两者之中,蛋白质是各种生命活动的主要承担者,而蛋白质与蛋白质之间构成的相互作用更是使细胞结构得以维持和细胞功能得以实现的基础,因此,对蛋白质相互作用网络的研究具有重要的意义。通过比对与分析来自不同物种的蛋白质相互作用网络,我们可以推测未知蛋白质的功能、挖掘出保守的功能模块等等。到目前为止,已有许多对蛋白质相互作用网络进行比对的方法和工具,它们中大部分都集中于通过相似序列的局部或全局匹配来挖掘出不同物种间保守的蛋白质相互作用区域。但是如何加快网络比对的速度,改善网络比对的可扩展性和准确性仍然是网络比对研究中的热点和难点。本文考虑到蛋白质相互作用网络可图形化表示这一特点,以S.cerevisiae和D.melanogaster的蛋白质相互作用网络为基本数据集,分析并研究了一种基于大图分区理论的蛋白质相互作用网络比对方法。本文首先针对网络提出了一种分区算法,并运用一种全复制策略对各分区的边缘节点进行了处理；然后,本文提出了一种基于序列与网络结构的蛋白质相似性,并在网络分区的基础上实现了相似蛋白质的挖掘；接着,本文基于挖掘出的相似蛋白质进行相应保守模式的挖掘,并提出了一种基于序列相似性、相互作用保守性和功能一致性的最大保守模式挖掘方法；最后,本文进行了实验分析与验证,结果证明,将大图的分区理论应用于蛋白质相互作用网络的比对有着良好的效果,并能明显地加快网络之间的比对速度。