新陈代谢是一个由基因、酶、小分子、反应共同参与的复杂过程,具有重要的研究意义。代谢网络重构能够从整体角度对基因组信息进行刻画和分析,是一个对代谢活动参与物进行鉴定、分类、相互链接形成网络的过程。在后基因组时代,大量积累的基因组数据使从系统水平上重构代谢网络成为了可能。目前的代谢网络重构研究,主要是利用现有的生物学知识,如酶、反应、蛋白质等相关数据库信息进行分析和论述。但这些研究缺乏一个统一的底层数据标准,采用的视点也仅限于通路。为解决这些问题,通过整合底层数据的方式构筑了代谢网络模型并设计实现了一个半自动化的代谢网络重构系统——MetaRec。该系统能够对目标生物基因组信息进行注释和分析,并高效的重构出相关代谢网络。MetaRec的特点如下：MetaRec整合了一些代谢相关数据库并进行了索引索引形成了一套本地化的去重复数据资源。这一整合后的数据集合为代谢网络重构研究提供了一套整合数据资源。MetaRec使用NCBI物种分类学信息辅助进行蛋白质功能预测分析。实验和分析结果表明,相对于KEGG,该方法能够显著提高注释的准确性和分析效率最后,本文使用MetaRec对胸膜肺炎放线杆菌JL03进行重构,并与KEGG的结果进行了比较,验证了MetaRec的准确性和实效性。MetaRec综合了手动和自动化构建的优点,对于大规模基因组的代谢络重构以及对生物代谢活动的深入理解具有重要的理论和应用价值。