参考下面的段落,然后以相同的语言回答后面的问题:  通过: 传统上,新陈代谢是通过一种减少主义的方法来研究,该方法专注于单一的新陈代谢途径. 在整个生物体,组织和细胞层面使用放射性标记物特别有价值,通过识别放射性标记的中间产品和产品,这些标记物确定从前体到最终产品的路径. 然后可以净化催化这些化学反应的酶,并研究它们的动力学和对抑制剂的反应. 另一种方法是识别细胞或组织中的小分子;这些分子的完整组称为代谢组. 这些研究总体上对简单的代谢途径的结构和功能提供了很好的了解,但当它们应用于更复杂的系统,如完整细胞的代谢时,就不足了.图中显示了右边仅43种蛋白质和40种代谢物之间的相互作用,可以了解含有数千种不同的酶的细胞中的代谢网络的复杂性:基因组的序列提供了最多45,000个基因的列表. 然而,现在可以使用这些基因组数据来重建完整的生化反应网络,并产生更全面的数学模型,可以解释和预测它们的行为. 这些模型在使用经典方法获得的途径和代谢物数据与来自蛋白质和DNA微阵列研究的基因表达数据进行整合时特别有效. 现在已经制造出人类新陈代谢的模型, 这些模型现在用于网络分析,将人类疾病分类为共享常见蛋白质或代谢物的群体. 细菌代谢网络是一个引人注目的蝶结组织的例子,这种结构能够输入广泛的营养素并使用相对较少的中间常见货币生产各种各样的产品和复杂的宏分子.  问题:在净化之后, 对于这个项目还有什么期待?
他们的动力学和对抑制剂的反应被研究