细胞代谢是维持生命所必不可少的过程。在代谢过程中，通过特定的生物化学反应，一些物质被分解，从而为基本的生命过程提供能量，同时合成另一些生命所必需的物质。发生在某物种的活细胞内所有代谢反应构成了此物种的代谢网络。尽管在不同的物种中有大量的代谢反应，代谢网络却是高度保守的。随着很多物种的基因组测序项目的展开，人们获得了许多全基因组序列，因而能够从全基因组信息中可靠地重建物种特异的代谢网络。因此从代谢网络预测功能就成为后基因组时代研究的基本问题之一。分析代谢网络有助于理解和利用细胞代谢过程，并可能促进发酵技术和医药产业的发展。另一方面，代谢网络的拓扑结构能反映它的形成和进化的动力学特征，对网络结构的研究能帮助我们了解生命进化的历史。社团结构是许多实际复杂网络中的的一个重要特征。寻找和分析社团结构有助于更好地了解网络的内部结构，分析网络的性质。目前人们已经提出了很多算法用于寻找复杂网络中存在的社团结构。本论文主要介绍了代谢网络的结构功能关系等众多方面的研究进展，对复杂网络的社团结构划分算法做了详细的介绍，并分析了它们的优缺点，在此基础上阐述了基于链接聚类的代谢网络社团结构分析方法。它是采用一种对复杂网络中的链接进行聚类分析的方法，对高质量金黄色葡萄球菌代谢网络模型的巨强连通体进行了社团结构分析，得到了10个具有生物学意义的功能模块，结果表明链接聚类可用于识别新陈代谢网络中的功能社团。