高通量实验技术的快速发展和应用提供了细胞内部分子的大量数据，使得构建大规模的生化反应网络成为了可能。基于网络模型的分析试图由已知的细胞组分和它们之间的连接来定量描述系统的功能，从而得到比使用传统方法更多的信息。　　 本文对微生物生化网络(酿酒酵母糖酵解途径，谷氨酸棒杆菌氨基酸生产途径)进行了计算模型的构建，计算和分析。　　 首先，根据Hynne等人的工作所得到的实验数据，构建了酿酒酵母糖酵解途径的计算模型。将酶量乘数因子引入酶的动力学方程，进行动力学模拟来观察两种终产物乙醇和甘油的胞外终浓度。　　 较大的酶量乘数因子对乙醇的胞外终浓度提高没有明显的影响。使用聚类的数据处理方法得到分类E和分类G。两种分类的差异主要是己糖激酶，磷酸果糖激酶-1和丙酮酸激酶在子类中的归属不同造成的。酶在途径中的拓扑学位置被认为是对分类产生影响的主要因素。对分级树形聚类进行了模式分析发现有5种酶在两种分类中总处在相同的子类中。　　 其次，根据KEGG生物信息学数据库中谷氨酸棒杆菌标准菌株ATCC13032(Bielefeld)的相关途径数据，构建了计算模型。整个网络由169个代谢物，160个生化反应(包括85个可逆反应)组成。以葡萄糖为唯一底物，考察包括19种常见氨基酸和2种不常见氨基酸的生产途径。L-组氨酸的生产途径在谷氨酸棒杆菌中不完整，故未予考虑。　　 除去外部代谢物后，代谢网络计量矩阵的自由度为47。经拓扑学分析发现，反应R132在稳态下被关闭。计算得到27个酶子集，大多数子集是连续反应的组合，表明编码这些酶的基因都有可能处在相同的调控单元内。少数子集是通过代谢物的连接，将分布在不同代谢途径模块中的反应联系起来。在整个途径中发现一对平行反应。　　 计算得到EM组合，共47组。在所有EM组合中出现次数大于等于10次的反应有11个。这11个反应和反应中涉及的代谢物均是在氨基酸生产中十分重要的反应和物质。计算得到了每个EM所对应的总反应方程，对EM组合作了分类，分别讨论了它们的具体作用。　　 第三，对已构建的谷氨酸棒杆菌标准菌株ATCC13032(Bielefeld)氨基酸生产途径计算模型作了相应的简化。并结合一些较合理的原则或假设建立了用于代谢流计算的模型。　　 模型的自由度为13，选取葡萄糖和12种氨基酸为已知参量。根据发酵实验结果，计算得到了谷氨酸棒杆菌标准菌株ATCC13032(Bielefeld)实际发酵生产氨基酸的代谢流分布，与理论计算得到的氨基酸生产的最优流分布进行了比较。在实际过程中，大量的代谢流流量消耗在三羧酸循环内部，直接导致大部分碳骨架被转化为CO2释放到体外。反观氨基酸生产理论最优的流分布，所有通过三羧酸循环的代谢流流量均为了供给氨基酸生产所需的碳骨架，没有过度消耗碳源的现象存在。