基因之間存在多種多樣的表達調控活動,一般認為這些調控關系隱含在基因表達譜中。因此,可以根據基因表達數據對基因調控狀態進行建模,以挖掘具有生物學意義的信息及隱含在其中的基因調控關系。本文分別利用獨立成分分析(ICA)和非負矩陣分解(NMF)這兩種無監督矩陣分解技術對阿爾茨海默病(AD)基因表達數據進行顯著基因提取及基因調控網絡的構建,通過生物學分析,探討了兩種不同矩陣分解技術在挖掘潛在致病基因上的作用,通過結合兩種方法所提取的顯著基因的生物學分析,體現了炎癥反應在AD致病機制中的重要作用,為AD早期診斷、致病機制研究及基因生物標志物的探尋提供了有益的方法。