系统生物学及复杂网络理论的发展为代谢网络的研究提供了相关的技术理论基础。对研究对象进行代谢网络建模,进而提取网络的重要特征,可以为代谢组学的相关研究提供新的思路。本文首先构建关联网络,将其应用在茶叶代谢组数据中,以筛选茶叶中具有较强关联的金属和代谢物组合。在此基础上,本文提出了基于单样本的扰动网络建模方法,并将其应用在结直肠癌代谢组数据中,以筛选与结直肠癌相关的差异代谢通路。主要工作包括:一、关联网络建模及其在茶叶代谢组数据中的应用。本文分别使用Pearson相关系数、回归模型以及高斯图模型对茶叶金属数据以及茶叶代谢数据进行关联网络建模。其次,选取阈值进行网络稀疏化,以筛选茶叶中具有较强关联的金属和代谢物组合。最后,将上述三种关联网络建模方法的结果进行对比。结果发现基于上述三种方法建模的关联网络均可筛选出8种具有较强关联的金属与代谢物组合,基于回归模型与高斯图模型构建的关联网络更为相似,而基于Pearson相关系数与基于回归模型两种方法建模的关联网络差异较大。将三种关联网络建模方法应用于茶叶中,筛选出的具有较强相互作用的代谢物与金属组合可为茶叶品质提升、农产安全风险评价等提供一定参考。二、基于单样本的扰动网络建模及其在结直肠癌代谢组数据中的应用。首先使用代谢物比值和通路内代谢物比值两种方法进行基于单样本的关联网络建模。其次,进行基于单样本的扰动网络建模,即在基于单样本的关联网络中,计算任意两个节点之间的关联值相对于正常组网络的扰动。随后,构建基于个体的代谢物扰动矩阵。在上述构建的基于单样本的扰动网络的基础上,通过选取阈值将代谢物之间关联的扰动转化为代谢物的扰动。然后,结合代谢物与通路的隶属关系构建基于个体的代谢通路扰动矩阵。最后,利用单边T-test筛选正常组和疾病组之间显著差异的代谢通路。与传统的代谢组学分析结果对比发现,基于单样本扰动网络筛选出的差异代谢通路可以作为传统分析结果的补充,为研究结直肠癌的病理机制提供一种新的思路。