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随着生命基因组学和蛋白质组学研究的发展，人类对生物大分子的研究理论进入了系统生物学的研究水平，即从原来的基因序列测序工作转变为对与整个系统相互关联的一系列生命活动进行研究。在生物分子网络中抽取其所隐含的有效信息--如系统结构组织原理，系统功能结构单位，网络特殊性质规律等--是当前系统生物科学研究工作所面临的重大挑战之一。 Wang Guanyu等人提出了一种骨干模体查找算法，来研究基因调控网络的动力学特性。算法采用布尔网络模型作为网络动力学模型，结合网络状态时间过程数据建立方程组，并运用代数解析方法求解方程组得到可行解集合，最后从中搜索出符合实际网络结构的骨干模体。算法中存在一个问题，在求解网络骨干模体过程中，可行解网络集合空间特别大，从而使得骨干模体的搜索空间很大，效率较低。 在深刻理解问题的基础上，本文对这个算法进行了改进，利用增加条件约束的方法缩小可行解网络集合空间并在其中进行引导性的搜索，提高了骨干模体查找的效率。实验在芽殖酵母和裂殖酵母的细胞周期过程数据上进行，其结果表明改进后的方法在搜索骨干模体的过程中，在保证原来算法优点的基础上提高了原有算法的性能。