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近年来，作为系统生物学研究的热点之一，全基因组尺度代谢网络模型(GSMM)的研究得到迅速的发展。它通过整合基因组注释数据和生化数据收集目标物种的所有反应来构建化学计量学数学模型，连接起基因组学研究和代谢表型研究，为人们提供了一个窥探整个细胞的理想视角。构建基因组尺度代谢网络模型对于生命科学理论研究以及通过代谢工程优化菌种等生产实践具有重要的意义。 本论文以阿维链霉菌MA-4680作为建模的目标菌株，通过全面整合来源于多个生物信息数据库的基因组注释信息和生化反应信息，结合文献、生化书籍、实验数据以及计算机辅助校正，初步构建了该菌种的基因组尺度的代谢模型—SavNet。本模型充分利用了目前常用的基因注释和生化反应数据库资源，包括KEGG、BioCyc、NCBI(Entrez)、Uniprot、CMR、The Seed(ModelSeed)、BRENDA等，以半自动比对去冗方法，递归式地全面整合多渠道来源的信息，得到的初级模型弥补单一数据来源的欠缺。经过进一步人工反复修正和计算机计算修正，模型得到精炼，最终包括1077个基因、1145条反应、596个酶以及936个代谢物质。通过模拟SavNet模型在测试培养基上的生长，验证了菌株可以利用葡萄糖、蔗糖、甘油、木糖等底物作为唯一碳源。从拓扑学角度分析SavNet模型，符合“无尺度”和“小世界”的生物网络属性。最后，模型存储于Excel列表以及系统生物学标准标记格式SBML，以便于其进一步修正和应用。 本论文首次为阿维链霉菌构建其基因组尺度的代谢模型，对阿维链霉菌及链霉菌属的生长特性、代谢调控、遗传进化等方面的研究具有重要的理论意义，为阿维链霉菌基于模型的新型育种方法奠定了基础。