虚拟细胞是在计算机上模拟真实细胞的结构、物质组成、生命活动的动力学行为和生命现象。虚拟细胞的发展虽然只有十几年的历史,但是它对疾病防治、科学研究、社会生活等方面的影响已经开始显露。作为虚拟细胞核心部分的化学反应定量计算,其速度与精度直接影响着模拟效果的好坏。本文的前面详细的讨论了虚拟细胞中化学反应定量计算的确定型算法和随机型算法。传统的确定型算法是单纯地应用质量作用定律计算化学反应的速度,经过我们改进后的确定型算法还可以通过选择不同参数,用米氏方程、原盐效应方程等适用于特定条件下公式来进行运算,增加了计算的精度。并在反应物的数量不足时,进行了按反应速度进行分配的策略,而不是简单地把反应物数量不足的化学反应通道关闭。由于随机型算法对随机数产生器有较大的依赖,在论述随机型算法时介绍了随机型算法中用到各种随机数产生器的实现方法。非精确随机型算法有其苛刻的适用条件。传统的非精确随机型算法在计算τ值时,只给出了τ值的上限。当计算出的τ值较小时,非精确随机型算法的速度会很慢,甚至出现误差。本文提出了对非精确算法的改进,给出了非精确随机算法τ值的下限公式,并对其越下限情况作出了处理。由于确定型算法计算速度快但精度不高且只适用于浓度较高的化学反应的计算,而随机型算法虽然计算精度高但速度慢,对于一个大型复杂的系统需要综合确定型算法和随机型算法来分别发挥他们的优势。混合型算法正是在这样的思路下被提出的。但是由于随着化学反应的进行,系统状态发生改变使静态分组混合型算法最初对化学反应通道的分组不能适应改变后的情况。于是我们提出了动态的对化学反应通道进行分组的Dynamic-fit动态分组混合算法和Dynamic-knn动态分组混合算法以改进静态分组算法的不足。在本文后面还探讨了用这些算法模拟了两个化学反应模型。其中一个是包含4个化学反应通道的简单模型用以对各种算法模拟运行的结果进行定量的比较,另一个是复杂的大肠杆菌热休克反应模型,模拟了大肠杆菌在高温情况下的生理化学变化,并对这个变化趋势进行了定性的分析。