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生物网络是一个非常复杂且具有随机性质的反馈网络，在不同的分子水平调控生物的功能。由于涉及大量分子问的相互作用，使得生物网络的建模面临极大的挑战。在本文中，对通常的Granger因果关系进行推广，将其应用到蛋白质网络的建模上，构建了一个11个蛋白质（PKC，PKA，Raf，Plcr．Jnk，P38，Mek，PIP3，PIP2，Akt，Erk）的相互作用网络。计算结果表明，本文提出的方法克服了Bayesian网络方法中存在的一些问题，如Bayesian网络计算量大，不能构建有环图。