关联性图谱（connectivity map; CMAP），理学-化学-化学生物学-计算化学生物学-生物组学-[数据文库]-关联性图谱，基于基因组转录表达的大数据，探讨基因表达、疾病发生及其对应治疗方法之间联系的技术。很多外界因素会影响基因的表达，例如，多种疾病、小分子化合物处理不同种类细胞、人为进行的基因敲除及过表达等。这些干扰因素会引起上百万个基因表达大数据的变化，称为信号。通过在大数据中比较不同干扰因素引起的信号变化，可以将引起相似基因表达变化的不同干扰因素联系起来，称为相关干扰因素。相关干扰因素于分子水平上对基因转录调控的干扰相似性可以进一步推测，在细胞水平上，它们也会引起相似的生理效应。关联性图谱可以用来发展假说，解决许多生物学及临床治疗问题。生物医学界已经开始利用这些联系来建立各种疾病治疗手段的假说，其中包括癌症、神经性系统疾病及传染性疾病等。