基因组尺度代谢网络模型是一种利用生物信息学手段对生物体内的代谢过程进行模拟和分析的方法，它基于基因组测序数据和其他多种组学数据（如转录组、蛋白质组、代谢组等）来构建。通过这种方式，科学家们能够预测在生物体内代谢途径中哪些位置是可以通过基因改造来增强目标功能（如生物燃料的生产）的，进而指导具体的实验研究。
该模型在菌株改造方面的应用，为改善生物燃料产生菌（如纤维素降解菌和乙醇发酵菌）提供了一个更为合理、直接和节省时间的途径。生物燃料，包括生物乙醇、生物柴油等，是利用生物质资源通过微生物发酵等生物技术生产出来的可再生能源。研究利用基因组尺度代谢网络模型对产生菌进行改造，不仅可以提高这些菌株的生产效率，而且还能增强其对原料的利用范围和耐受条件的能力。
文章中提及的几种主要的代谢网络建模方法和软件工具有：通量平衡分析（Flux Balance Analysis, FBA）、KEGG、BioCyc、COBRA（Constraint-based Reconstruction and Analysis）和RAVEN（Reconstruction, Analysis and Visualization of Metabolic Networks）等。这些工具的使用，可以让我们更精准地模拟和分析基因组水平的代谢网络，从而揭示出提高生物质燃料产出的关键基因和代谢途径。
举例来说，Clostridium thermocellum是一种能够直接将纤维素转化为乙醇的微生物，利用FBA工具建立的代谢网络模型，可以预测出该菌株中哪些特定的基因或代谢途径的改造能够提高乙醇的产出量。类似地，研究者也通过代谢网络模型的分析，对产氢和产乙酸的Klebsiella pneumoniae菌株进行了改造，以提高其燃料生产效率。
文章还讨论了使用iCM925这样的代谢网络模型工具，对特定菌株如产溶剂的Clostridium beijerinckii进行改造。此外，通过COBRA工具包中包含的命令和功能，可以对代谢网络进行重构建、分析和可视化，这对理解和优化微生物细胞工厂非常有帮助。
基因组尺度代谢网络模型在生物质燃料产生菌的改造中发挥着重要作用，它不仅提高了研究的效率，还让科学家能够预测性地识别出哪些代谢途径或基因是改造的目标。通过对这些途径或基因进行定向改造，可以实现提高菌株对原料的利用效率，增强生物燃料的产率和产量，为生物燃料产业的可持续发展提供重要的技术支持。随着更多微生物基因组数据的累积和计算方法的不断进步，这一方法的应用前景将更加广阔。
