书稿主体内容来自作者已经发表的8个算法，分为6章。为了揭示蛋白质网络的动态特征，酵母的时间序列基因表达谱被用于分离静态的蛋白质网络，进而构建随时间变化的动态蛋白质网络。为了理解蛋白质的关键性和聚集性，基因表达谱和亚细胞位置信息被引入蛋白质相互作用网络，设计了一系列蛋白质复合物挖掘算法和关键蛋白质识别算法，并对新提出的算法进行了详细的、多角度的比较测试。考虑到蛋白质网络在疾病基因识别过程中所起的巨大作用，本书的后半部分，从蛋白质网络出发，重点研究了各种疾病基因与蛋白质网络的关系，提出了一系列与肿瘤等复杂疾病有关的基因识别算法。最后，在”结束语”中集中探讨了蛋白质网络研究的新方向。