代谢存在于每个生物中，因此理解其背后的机制对于理解生物体的表型行为至关重要。在基因组量表水平上重建的代谢模型可以深入理解生物体内代谢过程，因此成为研究这些系统的最佳策略之一。基因组规模的代谢模型可以丰富来自调节网络的信息，例如基因表达数据。将监管网络与代谢模型合并可以帮助发现可用于许多应用程序的信息，例如识别潜在的药物靶标。在这项工作中，我们建议开发能够将基因组规模代谢模型与监管网络合并的生物信息学工具。一种名为Corami的工具（法规和代谢信息的组合）正在开发为Merlin软件的插件。酿酒酵母的基因组规模代谢模型将进口到梅林，以收集Corami的必要代谢数据。此外，代谢基因的注释数据将与调节基因集成，以验证整合并建立这两个模型之间的相关性。此外，选择将酿酒酵母与代谢模型合并的调节网络是手动策划的。在这里，我们介绍了合并两个网络的策略，这可以共同提供对S. cerevisiae的表型行为的独特见解。将来，将开发几种工具，这些工具将允许用户探索插件的总潜力并检索更多的研究结果。