下の段落を参照し,その後の質問に,段落と同じ言語で答えます.  経路: 典型的には,代謝は単一の代謝経路に焦点を当てた還元主義的なアプローチで研究されます. 放射性マーカーの使用は特に価値があります 生物全体,組織,細胞レベルでは,前駆物質から最終製品への経路を定義し,放射性マーキングされた中間物質と製品を識別します. これらの化学反応を触媒とする酵素を浄化し,その運動性と阻害剤に対する反応を研究することができる. 細胞や組織内の小さな分子を特定する方法もあります これらの分子の完全な集合はメタボロームと呼ばれます これらの研究は,全体として,単純な代謝経路の構造と機能の良い見方を提供しますが,完全な細胞の代謝などのより複雑なシステムに適用すると不十分です.何千もの異なる酵素を含む細胞内の代謝ネットワークの複雑さについての考えは,右側の43のタンパク質と40の代謝産物間の相互作用を示す図から得られます.ゲノムの配列は,最大45,000の遺伝子を含むリストを提供します. しかし,このゲノムデータを用いて 完全な生化学反応のネットワークを再構築し,その行動を説明し予測できる より総合的な数学的モデルを 生産することが可能になりました. これらのモデルは,プロテオミックおよびDNAマイクロアレイ研究から得られた遺伝子発現に関するデータと,古典的な方法によって得られた経路および代謝産物のデータを統合するために使用された場合,特に強力です. これらの技術を用いて 人間の代謝のモデルが作られていて 薬の発見や生化学の研究に役立つでしょう 細菌の代謝ネットワークは, bow-tie 組織の顕著な例であり,これは,幅広い栄養素を入力し,比較的少ない中間共通の通貨を使用して,さまざまな製品と複雑なマクロモレキュルを生産できるアーキテクチャです.  質問: 浄化後に このプロジェクトから 期待できるものは何か?
抑制剤に対する反応と運動学が研究されました.