细胞的生长与分化涉及众多代谢物的共同作用，而非少数几条代谢途径。在细胞内，相当数量的代谢途径相互交连，构成了复杂的网络，因此，必须从系统生物学的观点出发，借助数学和计算机技术，对细胞的整个代谢网络进行分析研究，从而实现对细胞生长与分化的深刻理解。伴随基因组学、转录组学、蛋白组学研究的兴起，代谢组学也开始受到关注。对代谢系统进行研究，可以指导代谢工程应用，例如代谢途径的优化，关键酶的筛选，等等，这比以前仅仅依靠随机突变、重复筛选株种的效果要更好。代谢系统是细胞调控的终端，也是最复杂的一个生化系统。细胞代谢网络的复杂性，使得有必要采用更加有效的模型来指导深入的研究。 本文在细胞代谢网络的基础上，对代谢平衡分析模型(FBA)采用了有约束优化，以此研究和分析代谢网络。首先，建立了酵母细胞的中心碳代谢网络，对其进行代谢通量分析(MFA)，然后利用代谢平衡分析，建立代谢网络数学模型，并用生长能力与最小代谢调节(MOMA)方法对模型进行优化，最后计算结果，并进行分析。在代谢矩阵计算和生化计量方程求解方面，使用了Matlab，FluxExplorer等工具，提高了计算速度，降低了模型求解的复杂度，也保证了结果的可靠性。 结果显示，通过有约束优化方法，可以提高代谢平衡分析模型的效率和准确度，并能提高我们对细胞代谢调控的理解。通过这些方法，可得到未知途径的代谢通量，识别节点的刚柔性质，找出代谢网络中的一些替代途径，并由此计算出代谢物的理论最大得率。细胞代谢网络研究方法的应用，可以从分子水平上重现细胞的宏观生理特征，有助于理解分子与细胞乃至生物体的相互关系，从根本上提升生物学理论，必将对生命科学的进步产生重要影响。