从给定的文件信息中，我们能够提取出有关一种新的研究方法的信息，该方法用于识别大肠癌中异常甲基化的基因。虽然没有提供该方法的具体细节，但我们可以依据现有的信息，对相关的知识点进行以下概述：
1. 甲基化与癌症的关系：甲基化是细胞内DNA上特定基因序列的化学修饰过程，通常涉及在胞嘧啶的5'位置添加甲基基团（-CH3）。在正常细胞周期中，DNA甲基化是基因表达调控的重要手段。然而，在癌细胞中，异常的DNA甲基化模式会导致基因表达失调，这与肿瘤的发生和进展密切相关。在大肠癌等肿瘤中，某些基因的异常甲基化被认为是早期诊断的潜在生物标志物。
2. 基因识别技术的发展：传统上，通过分子生物学技术如实时定量PCR（qPCR）、甲基化特异性PCR（MSP）等方法来检测DNA甲基化。随着生物信息学和计算生物学的发展，现在出现了更多利用大数据分析、机器学习算法以及基因组学与表观基因组学数据整合的方法。网络集成方法就是其中之一，它结合了多种数据源和分析工具，以提高识别异常甲基化基因的准确性和效率。
3. 集成方法与生物信息学：在生物信息学领域，集成方法通常涉及合并来自不同实验平台、不同生物数据类型或不同算法的结果，以提高预测的准确性。这种方法可以包括集成不同的数据集、不同的特征选择算法，以及不同的分类器。例如，可以使用多种组学数据（如转录组、蛋白质组、表观基因组数据）以及外部数据库资源来构建基因网络，并在此基础上寻找与大肠癌相关的异常甲基化模式。
4. 网络分析在癌症研究中的应用：在癌症研究中，网络分析是一种强大的工具，它可以揭示疾病相关基因在生物学网络中的功能和相互作用。通过构建基因调控网络，研究者能够识别出关键的调控节点和路径，这有助于理解肿瘤发生机制并发现新的治疗靶点。
5. 论文发表流程及其意义：文中提到的内容介绍了该研究论文的发表流程和状态。该篇论文是一篇已被接受待发表的文章，通过RSC Publishing的同行评审过程。在正式出版物之前，这样的文章通常被称为Accepted Manuscript（接受的稿件）。该做法允许作者在最终的编辑、格式化和校对之前，将其研究成果以可引用的形式提供给科学界。这是一种加速科学传播的自由服务，对于那些需要迅速分享其发现的科学家来说非常有价值。
文件中提供的信息暗示了在识别大肠癌相关基因异常甲基化方面，一种基于网络的集成方法的提出和应用。它结合了生物信息学和网络分析的技术，旨在提高研究结果的准确性和应用价值。同时，该文件也反映了科研出版的现实流程，以及科研成果在正式发表前的快速传播方式。
