分子网络是细胞内分子活性展示的骨架，反映了蛋白质、代谢物和基因之间的复杂相互作用。最新研究采用比较方法解析这些网络结构，通过跨物种、跨分子类型的网络比对，揭示细胞机器的保守性和特异性。本文综述了生物网络比较分析领域，阐述其在解析细胞机器、预测蛋白质功能和相互作用方面的应用，并指出当前挑战与解决方案。

核心方法：网络比对借鉴序列比对的成功经验，包括改良的搜索算法（如子图同构）、多序列比对技术（如网络对齐）、相似性评分的进化模型（如基于同源性的评分），以及对公共数据库（如STRING、KEGG）的更好整合。这些方法有助于识别功能模块和进化保守的相互作用。

应用与挑战：网络比对已成功用于预测蛋白质功能（如酵母与人类网络的比对）、发现疾病相关通路（如癌症网络中的保守模块）。然而，当前面临网络噪声、数据不完整、计算复杂度高等问题。未来需发展更鲁棒的统计模型和集成多组学数据的方法。

参考文献：
Modeling cellular machinery through biological network comparison. Nature Biotechnology 24, 427–433 (2006).