生物体内的新陈代谢过程完成了生命体基本的物质转换和能量代谢等功能，是生物体存在的基础。通过对生物体代谢系统的研究和分析，人们可以对生物体代谢系统的性质和行为进行定性及定量的描述。这有助于人们理解生物体代谢系统的工作机理，阐明疾病发生的原因，从而为药物设计和代谢工程等实际生物学应用提供重要的指导信息。　　 目前重构出的不同生物的全基因组代谢网络为系统研究生物体代谢系统建立了基础。后基因组时代的大规模基因组学数据的积累使得计算技术在生物学领域内得到了越来越多的应用。但是，由于多细胞生物代谢系统的复杂性，目前针对多细胞生物代谢功能的计算方法比较少。本文结合已有的代谢网络和基因组学数据，使用计算的方法，尝试对多细胞生物代谢系统的性质和行为进行系统的分析。完成的主要特色工作包括:(1)给出了一种统计方法，利用基因表达信息，分析代谢功能的变化情况。在基因表达的变化信息的基础上，使用已有的代谢网络数据库Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes以及其提供的数据接口，对代谢系统的变化情况进行了可视化的分析。并设计了一种基于统计的方法，度量给定的代谢功能是否发生了显著地变化，对代谢功能的变化情况进行定性的分析。(2)提出一种融合基因芯片数据的工作网络的重构方法。建立了一个新的用于重构工作网络的数学模型，使用特定条件下的基因芯片数据，在原有的全基因组代谢网络的基础上通过删除操作，构建出反映特定条件下实际处于“工作”状态的代谢网络。(3)提出一种基于基因变化信息的代谢功能变化的预测方法。根据“若一个基因在表达层面上发生了显著的变化，则由该基因所调控的反应的代谢活性也将呈现相应的变化”这一假设，结合已有的全基因代谢网络和两种条件下基因表达的变化信息，提出了一个新的基于约束建模的数学方法，来预测代谢功能的变化情况。