从基因组序列出发，结合基因、蛋白质、代谢数据库和实验数据，从系统的角度定量研究生命体的代谢过程，了解各个组分之间的相互作用关系。

进行系统生物学分析的大致流程可分为两种：①自上而下。从生物信息数据库中提取特定物种的全部信息，结合高通量数据和文献中的数据，通过特定的数据整合方式形成模型，并进行多轮的模拟—验证—修改—再模拟循环过程得到高质量的模型；随后可使用模型进行寻找靶点、生物学发现等预测性分析。②自下而上。从大量的实际实验数据出发，如转录表达芯片数据、代谢组学数据等，通过结合这些实际实验数据重构形成模型。

对于生命活动理论研究和优良工程菌的构建都具有重要的理论和实践意义。理论上来说，有多少物种的全基因组测序完成，就应该存在多少个对应的基因组尺度代谢网络模型。基因组尺度代谢网络的发展前景主要有以下几个方面：更多的模型被重构用于辅助分析；自动化重构模型；现有模型随着知识的积累，规模更加庞大、功能更加完善；整合其他功能网络。

应用领域主要有：①与其他组学数据整合，互相作为数据来源和模型验证，提高对整体生物学网络的认识。②作为研究生物代谢系统不可缺少的工具，在设计代谢工程经典途径、代谢物合成、代谢通量分析、不同物种代谢途径之间的进化分析、挖掘组学数据信息以及选择酶工程靶标物方面都具有重要的应用。③不仅能够为临床检测和临床治疗提供方案，还可以辅助药物的开发。基因组尺度代谢网络作为工具，无论在生物体以及生命活动的理论研究上，还是在指导代谢工程进行工程菌改造上，都具有非常重要的理论和实践意义。