遺伝子ネットワークは，マイクロアレイや次世代シーケンサから得られた遺伝子の発現データを基に構築され，遺伝子間における相互作用を表している．用いられる遺伝子数は数百から数千にのぼるため，遺伝子ネットワークは大規模かつ複雑で理解が困難ある．そこで，生物学的知見の獲得やモデルの構築を行うために，小規模なネットワークに分割する．しかし，小規模なネットワークへの分割は，遺伝子発現データあるいは遺伝子ネットワークの持つグラフ構造のどちらかの情報にのみ基づいて行われる.
そこで本研究では，より良い解釈が行われるために両データの情報を加味した手法を提案した．提案手法は非負値行列因子分解を基盤とし，ネットワーク構造を加味できるよう改良を加えた更新式を用いて，ベイズ情報基準量に基づいた基底数で解析を行った．その結果，得られた特徴的な遺伝子で構成されたネットワークの解釈を行うと，コラーゲン繊維・エネルギー代謝・細胞分裂に関わる機能とその他に大別された．