中国是以农业为主的国家,在收获农作物的同时会产生大量的农业垃圾,由于农民力量有限,这些农业垃圾不是被废弃就是通过焚烧解决,这不仅没有达到高效利用的目的,还给环境造成了压力,得不偿失。另外,伴随着石油资源的紧缺和对环境问题的关注,迫使研究者们开始探寻一种可以替代石油的燃料酒精(乙醇)。乙醇是一种可再生的、高效的环保资源,可由农作物为原料生产。树干毕赤酵母作为发酵天然纤维素生成酒精的具有很大优势的酵母菌,得到了研究者的关注。为了提高乙醇产量,我们需要研究其基因组规模代谢网络模型(Genome Scale Metabolic Model,GSMM),让人们理解和利用细胞的代谢过程,促进了发酵工程,制药业等行业的发展。基因组规模代谢网络模型(GSMM)是建立基因-蛋白-生化反应(G-P-R)关联的生物代谢网络,在对模型分析后,可以获得特定目标的最优途径,为实现高效获得目的产物提供依据。到目前为止,基因组规模代谢网络模型(GSMM)构建速度远远跟不上基因组测序的速度,除了是因为对很多物种的生理生化机制了解甚少之外,更重要的是构建模型需要大量人力来处理大量的数据,完成一个模型所需的时间6个月-2年不等。所以本文提出了基因组代谢网络自动化重构的研究,目的是减少重构模型期间的人工操作并高效的构建模型。在本课题中,主要有这几部分的工作：第一,使用计算机语言自动构建基因组尺度代谢网络粗模型,需要构建三种不同原始数据的粗模型,分别是：基于KEGG在线数据库模型、基于Uniprot-MetaCyc本地数据库模型和基于亲缘物种同源比对模型,其中基于亲缘物种比对的模型里有四个模型。将得到的三种模型统一、整合成为一个相对精细的模型,由于不同模型原始数据来源不同,构建得到的粗模型中的生化反应式的表达方式也不同,这给模型整合带来了困难,本文提出基于反应式的欧氏距离比对方法,并得到的良好的验证。在得到整合后的模型后,还需要结合文献数据和COBRA工具中的通量分析方法对模型进行修正,为了便于搜索文献,开发了一个快速定位关键词在本地文献中位置的功能,以便快速找到相应文献及位置。最终得到了一个树干毕赤酵母精细模型。这一模块的开发平台是Eclipse,通过Java语言开发的。第二,为了得到一套预测细胞正常生长状态下的包含最简基因的代谢途径,对上述得到的精细模型进行了基因组最简化操作。通过计算出该精细模型的最大生长速率初始值,在不影响模型该初始值的条件下,简化基因组。在对反应式中的非必须基因进行敲除时,使用了遗传算法的原理,最终有效得到一套预测的细胞正常生长状态下的包含最简基因的代谢途径,为目的生物获得最简基因组的湿实验设计提供参考。这部分是在Matlab平台上编程实现的,使用到了COBRA工具。