上世纪90年代启动的人类基因组计划,正式开启了全球生物大数据时代。人类基因组计划的完成诞生了基因组信息学以应对其产生的海量数据,而代谢网络与基因组信息学密切关联,已成为研究与应用的热点。这涉及到酶反应之间的相关性计算,代谢途径的计算算法,13C标记动力学的模拟计算和13C代谢通量的计算。代谢网络是一种完整的决定细胞生理学与生物化学属性的整套代谢和物质过程,代谢网络执行生物生存,发育和繁殖所需的物质和能量交换。这些网络包含了代谢的化学反应以及指导这些反应的调整性相互作用。本论文主要对代谢网络中酶反应的进化相关性与功能相关性的关联分析计算,代谢网络中两个代谢物之间的代谢途径计算算法,单细胞尺度下13C标记动力学的随机模拟计算和非稳态13C代谢通量的计算这四个方面的内容进行了深入的研究。主要的研究工作内容和创新点如下:（1）提出了一种代谢网络中酶反应的进化相关性与功能相关性的关联计算方法。为适应不同环境,物种的进化必然伴随着代谢网络的进化。本文从KEGG（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes）网站上收集各个不同物种的代谢网络,找到了在所有物种中出现频率最高的一些酶反应。计算了各个酶反应在物种中出现的相关系数,根据不同的相关系数阈值计算出对应的进化相关性连接网络。研究表明,随着酶反应进化相关性的增大,酶反应功能集中度平均值的加权平均值也随着增大,这表明酶反应功能的集中度和进化中的相关性具有一定的关联性。本部分的工作有助于我们了解代谢网络进化的特性和一般规律。（2）提出了一种计算代谢网络中任意两个代谢物之间的互不包含代谢途径的算法。合成生物学是一个非常重要的研究领域,在医学、制药、农业等领域有着广泛的应用。设计小分子生物合成途径是合成生物学的重要内容,它涉及到合成途径的表征,改变和操作。但是,由于酶反应存在多个底物或多个生成物的情况,仅使用简单路径来表示生物合成途径是不合适的。B-超路径是描述生物合成途径最好的方式。本文介绍了超路径的定义及分类,B-超路径的定义,用B-超路径来表示生物合成途径的理由,提出了一种计算有向超图中任意两个节点之间互不包含B-超路径的算法,并将该算法应用在大肠杆菌中心代谢网络中进行了测试。最后,分析了该算法的时间复杂度。利用此算法可以找到合成某一个特定化合物的必要代谢途径,这是设计和改造生物合成途径的基础。（3）提出了将τ-leap算法引入到单细胞尺度下13C标记动力学的模拟计算中。13C代谢通量组学是一种能够检测代谢网络内整体通量的新型组学。目前,该方法在均一细胞体系,异质细胞体系上都取得了重要应用,甚至在活体组织上也有应用。但是,与其他组学不同,该方法还没有在单细胞层面上有过尝试。在本部分研究工作中,采用了τ-leap算法对酶促反应进行了13C标记动力学模拟。完成了单细胞中酶促反应的13C标记动力学模拟,并利用来自于大肠杆菌细胞的参数,完成了多个单细胞中酶促反应的13C标记动力学模拟。在很短的时间间隔内,计算出代谢物的同位素异构体分子数量和同位素异构体分子数的占比。最后,计算并比较了多个细胞组的组间方差。模拟结果表明,在单细胞层面上,同位素异构体分子数量和同位素异构体分子数的占比是不均一的。在单细胞内,随着代谢物的同位素异构体初始分子数的增加,这种不均一性是变得逐渐减弱的。另外,随着组内模拟细胞数量的增加,代谢物的同位素异构体分子数和同位素异构体分子数占比的组间异质性呈下降趋势。这些结果表明了今后在单细胞上进行13C通量分析的必要性和可能性。（4）提出了利用神经网络和智能算法,通过输入代谢物同位素异构体的丰度值来预测非稳态13C代谢通量。13C代谢通量分析是合成生物学的有力工具,基于13C标记的通量估计依赖于迭代拟合和复杂的模拟,需要一定水平的专业知识。为了克服这个问题,本文分别用BP（Back Propagation）神经网络,BP神经网络与遗传算法相结合的方法,BP神经网络与粒子群优化算法相结合的方法,传统循环神经网络,长短期记忆神经网络和卷积神经网络,通过输入代谢物同位素异构体的丰度值来预测大肠杆菌中心代谢网络的非稳态13C代谢通量。结果表明,卷积神经网络的预测效果是最好的。此外,本文把卷积神经网络预测非稳态13C代谢通量的结果和遗传算法优化计算非稳态13C代谢通量的结果相比较,得出利用卷积神经网络预测代谢通量的效果要好于利用遗传算法优化效果计算代谢通量的效果。这为今后的非稳态13C代谢通量分析铺平了道路。