高等植物的生命周期要经过胚胎形成、种子萌发、幼苗形态建成、营养生长、开花、结实、衰老和死亡等阶段。在这一系列的发育阶段中存在着重要的过渡转变阶段,与植物生长发育相关的临界转变包括:种子萌发到幼苗形态建成的转变,营养生长到生殖生长的转变,开花启动到发育成熟的转变等。其中,由复杂的基因调控网络所控制的花发育转变作为植物发育的关键阶段对植物的生长发育和繁殖起着至关重要的作用。确定花发育临界转变以及转变特异性基因是目前植物学研究的一项重大挑战。在本研究中,为了揭示花发育的临界转变状态以及识别调控花发育转变的过渡特异性基因,我们以模式植物拟南芥为研究对象,应用全基因组动态网络分析方法鉴定了拟南芥花发育的关键节点。首先,我们应用动态网络生物标志物(DNB)算法对拟南芥花发育从开始到成熟的时间序列基因表达数据进行了全基因组动态网络分析;其次,为了构建更为精确的控制花发育临界转变的过渡特异性基因共表达调控网络,我们采用基于互信息(MI)和逐步优化算法(RO)的基因调控网络构建方法(NARROMI)以降低基因表达数据的噪声,减少过渡特异性基因共表达调控网络的冗余边和间接调控边,进而降低假阳性率。结果表明,本研究中所检测到的拟南芥花发育临界过渡状态对应于其花发育的第7-9天的生长过程。与此同时,所识别的233个调控花发育的过渡特异性基因中,大量高表达基因被检测到与花粉形成相关,其中有24个基因被证实参与应激反应过程,以及其他与植物生长发育相关的通路。由150个节点、225条边所构成的基因共表达调控网络则由三个主要子网络所组成,该网络与拟南芥开花转变密切相关,将对花发育研究提供有力的帮助。基因富集分析结果表明,应用动态网络分析方法所筛选出的调控基因在开花转变中起决定性作用,并且这些基因与催化活性、分子代谢和细胞学过程也密切相关。为了验证动态网络分析方法的有效性,我们对水稻花发育时间序列基因表达数据进行了相似分析。结果表明,该方法所检测到的水稻花发育临界过渡状态对应于其花药和雌蕊的发育阶段。不仅如此,我们还识别到206个调控花发育的过渡特异性基因,这些基因预示着在花的形成过程中即将发生关键转变。本研究提供了一种新的研究视野,即通过全基因组动态网络分析来确定临界转变过程的真实因果关系。