摘要目的 筛选网络模块划分的最佳方法,并进行生物功能分析及化学成分和中药的筛选.方法 首先,采用四种常用的模块划分方法,包含 Community Cluster、(GLay)、MCL Cluster、MCODE Cluster、Connected Com-ponents Cluster,对心律失常疾病基因网络进行模块划分,依据四种方法的网络熵值筛选出最佳的模块划分方法;其次,依据模块的平均连接度筛选主要模块,并对疾病网络和网络模块富集的通路进行比较和分析;最后,通过TCMSP(Traditional Chinese Medicine Database and Analysis Platform)和 ETCM(The Encyclopedia of Traditional Chinese Medicine)数据库查找和筛选主要模块对应的成分,并用AutoDock Vina 1.1.2软件进行分子对接,通过成分查找相关的中药.结果 MCODE Cluster方法共划分出5个模块,网络熵值最小,为3.559 69,最适用于心律失常疾病基因网络模块的识别;通路分析结果显示,module 1能够覆盖原疾病网络56.1％的通路,主要与心肌细胞的肾上腺素能信号(Adrenergic signaling in cardiomyocytes)、肾素分泌(Renin secretion)、钙信号通路(Calcium signaling path-way)、环磷酸腺苷信号通路(cAMP signaling pathway),昼夜节律(Circadian entrainment)等多条信号通路相关;通过中药数据库筛选出三个化学成分,分别为acacetin,meletin,hesperetin,三个成分对应的中药有27味,包括菊花、野菊花、鱼腥草、虎杖等.结论 网络结构熵作为模块划分方法具有可行性;划分后的模块可代表疾病基因网络的大部分功能,主要体现于module1,模块内基因所对应的化学成分与心律失常关系密切,但中医药治疗心律失常有待进一步研发.