Мы видим, что методы сравнительной геномики позволяют не только описать метаболические возможности бактерии, такие, как способность расти на тех или иных субстратах, синтезировать иди импортировать необходимые вещества, и т.п., но и осуществить детальную метаболическую реконструкцию, описав гены, отвечающие за эти функции. Анализ же регуляторных сигналов дает возможность не только предсказывать, что может делать бактерия, но и в каких условиях она это делает.
При работе е хорошо исследованными организмами, такими, как кишечная палочка, можно продвинуться еще дальше. Если нам известны все реакции основного метаболизма, мы можем построить вычислительную модель, предсказывающую даже интенсивность каждой реакции, происходящей в клетке. При этом мы предполагаем, что интенсивности реакций оптимизированы за счет регуляторных механизмов таким образом, чтобы максимизировать скорость роста бактерии.
Такие модели позволяют делать нетривиальные предсказания. Так, при сравнении с экспериментальными данными было замечено, что, хотя интенсивности реакций в клетках дикого типа, у которых "ничего не испорчено", предсказываются хорошо, предсказанные интенсивности в мутантах далеки от измеренных. То есть бактерия дикого типа действительно растет самым быстрым возможным для себя способом, а мутант — нет. Оказалось, что мутант растет не вообще самым быстрым способом, а самым быстрым из возможных при небольшом отклонении от параметров, характерных для дикого типа. В данном случае следует искать не глобальный оптимум, а ближайший к оптимуму для дикого типа локальный
С другой стороны, через несколько сотен поколений экспериментально измеренные интенсивности реакций в мутантах приближаются к тем, которые были предсказаны первоначальной процедурой поиска глобального оптимума. Похоже, что в начале эксперимента регуляторные механизмы позволяют лишь небольшую подстройку, и интенсивности реакций в мутанте недалеко отклоняются от оптимума дикого типа. Однако после достаточно продолжительного культивирования регуляция экспрессии генов позволяет мутанту найти глобальный оптимум, отвечающий новой конфигурации метаболической сети.
До сих пор мы говорили о биоинформатическом анализе бактериальных геномов. Действительно, это та область, в которой предсказание генотипа по фенотипу уже стало реальностью. Однако и молекулярная биология многоклеточных организмов коренным образом изменилась с появлением геномов и других видов массовых данных. Компьютерный анализ дает возможность выделять ограниченный набор генов-кандидатов на выполнение той или иной функции и затем уже ставить целенаправленные эксперименты с конкретными белками, кодируемыми этими генами.