生物網絡是一種將系統表示為各種生物實體之間的二元相互作用或關系的復雜集合的方法。 通常，網絡或圖形用于捕獲實體或對象之間的關系。 典型的圖形表示由一組由邊連接的節點組成。

早在 1736 年，萊昂哈德·歐拉 (Leonhard Euler) 就分析了一個被稱為柯尼斯堡七橋的現實世界問題，它奠定了圖論的基礎。 從 1930 年代到 1950 年代，隨機圖的研究得到了發展。 在 1990 年代中期，人們發現許多不同類型的真實網絡具有與隨機網絡截然不同的結構特性。 在 2000 年代后期，無標度和小世界網絡開始塑造系統生物學、網絡生物學和網絡醫學的出現。 [1] 2014 年，Frank Emmert-Streib 使用圖論方法分析生物網絡。

在 20 世紀 80 年代，研究人員開始將 DNA 或基因組視為語言系統的動態存儲，其中精確的可計算有限狀態表示為有限狀態機。 最近的復雜系統研究還表明，在生物學、計算機科學和物理學問題的信息組織中存在一些影響深遠的共性。

蛋白質-蛋白質相互作用網絡 (PIN) 表示細胞中存在的蛋白質之間的物理關系，其中蛋白質是節點，它們的相互作用是無向邊。 由于它們的無向性，很難識別相互作用中涉及的所有蛋白質。 蛋白質-蛋白質相互作用 (PPI) 對細胞過程至關重要，也是生物學中分析最深入的網絡。 PPI 可以通過多種實驗技術發現，其中酵母雙雜交系統是研究二元相互作用的常用技術。 最近，使用質譜的高通量研究已經確定了大量的蛋白質相互作用。

許多國際努力已經產生了對實驗確定的蛋白質-蛋白質相互作用進行分類的數據庫。 其中一些是人類蛋白質參考數據庫、相互作用蛋白質數據庫、分子相互作用數據庫 (MINT)、IntAct 和 BioGRID。 同時，已經提出了多種計算方法來預測相互作用。 FunCoup 和 STRING 是此類數據庫的示例，其中收集了從多個證據推斷出的蛋白質-蛋白質相互作用，并可供公眾使用。

最近的研究表明，通過深度進化時間，分子網絡得到了保護。 此外，已經發現具有高度連通性的蛋白質比具有較低連通度的蛋白質更有可能是生存所必需的。 這一觀察結果表明，網絡的整體組成（不僅僅是蛋白質對之間的相互作用）對于生物體的整體功能至關重要。

基因組編碼數千個基因，其產物（mRNA、蛋白質）對生命的各種過程至關重要，例如細胞分化、細胞存活和新陳代謝。 基因通過稱為轉錄的過程產生此類產物，該過程由一類稱為轉錄因子的蛋白質調節。 例如，人類基因組編碼近 1,500 個 DNA 結合轉錄因子，調節 20,000 多個人類基因的表達。 完整的基因產物集和它們之間的相互作用構成了基因調控網絡（GRN）。 GRN 調節細胞內基因產物的水平，進而調節細胞過程。

GRN 用基因和轉錄因子表示為節點，將它們之間的關系表示為邊。 這些邊是有方向的，代表了邊兩端的調控關系。 例如，從基因A到基因B的有向邊表明A調節B的表達。因此，這些有向邊既可以表示基因調控的促進，也可以表示其抑制。

GRN 通常是利用可從數據庫（如 Reactome 和 KEGG）獲得的基因調控知識構建的。