1.一种基于布尔网络吸引域模拟干预肿瘤细胞状态的方法，其特征在于，所述方法包括：
a、利用基因芯片采集技术获取生物样本基因的连续表达谱数据，并根据所述获取到的连续表达谱数据，构建布尔网络模型的基因调控网络；
b、确定所述基因调控网络干预前所有状态下的暂态数BOS及其包含的所有期望吸引子和不期望吸引子，并根据所述基因调控网络干预前所有状态下的暂态数BOS及其包含的所有期望吸引子和不期望吸引子，筛选出满足预定条件的干预位，且进一步得到所筛选干预位干预后基因调控网络的暂态数BOS；
c、根据所述得到的所筛选干预位干预后基因调控网络的暂态数BOS，调整所述基因调控网络结构，并根据所述调整后的基因调控网络，模拟肿瘤细胞状态；
其中，所述步骤b具体包括：
确定所述基因调控网络在干预前所有状态下的暂态数BOS，并进一步确定所述基因调控网络中所包含的所有吸引子；
将所有吸引子按照期望和不期望分成两大类，并计算期望吸引子的吸引域和不期望吸引子的吸引域；
在所述基因调控网络在干预前所有状态下的暂态数BOS中，查询出对所述期望吸引子的吸引域产生影响的一个或多个干预位；
确定每一个干预位干预后分别对应期望吸引子的吸引域的变化值，并筛选出最大期望吸引子的吸引域的变化值所对应的干预位，且进一步在所述每一个干预位干预后分别对应基因调控网络的暂态数BOS中，得到所筛选干预位干预后基因调控网络的暂态数BOS；
其中，所述确定每一个干预位干预后分别对应期望吸引子的吸引域的变化值的具体步骤包括：
确定每一个干预位干预后分别直接影响的状态，并根据所述确定每一个干预位干预后直接影响的状态，计算每一个干预位干预后各状态携带走的净BOS值；
根据布尔函数表，确定所述每一个干预位干预后各状态将会达到的吸引子，寻找满足筛选条件的状态s：干预前状态s所属于的吸引子的类别与干预后状态s所属的吸引子的类别不同；
将每一个干预位干预后满足筛选条件的所有状态s的净BOS值以对期望吸引子的吸引域的变化为参照系统计累加起来分别作为每一个干预位干预后分别对应期望吸引子的吸引域的变化值。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤a具体包括：
确定生物样本，并采用基因芯片采集技术对所述生物样本进行特定时间间隔取样，获取M个基因N个时间的连续表达谱数据；其中，M、N均为自然数；
根据所述获取到的M个基因N个时间的连续表达谱数据，并通过预设的M个基因两两之间的配对关系赋值，得到M个基因两两之间的调控关系距离，且进一步得到M个基因两两之间的调控关系方向及其对应的调控关系相位；
根据所述得到的M个基因两两之间的调控关系距离、调控关系方向和调控关系相位，构建布尔网络模型的基因调控网络。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：
若任一满足筛选条件的状态s从期望吸引子中失去，则所述从期望吸引子中失去的状态s的统计量为负值，否则为正值。