应对复杂性:降低网络模型的复杂性，使其可行
许多基因组规模代谢模型的规模和复杂性正在增长，以越来越多的反应和代谢物为特征。这意味着分析在计算上可能是不切实际的。此外，用一个更简单的模型来研究生物体的中心代谢，揭示其代谢的基本原理，也更有意义。
2015年发表的一种新方法叫做NetworkReducer，顾名思义，它将大规模网络模型简化为更小、更易于处理的网络。这些可能代表，例如，中枢代谢或其他兴趣模块。该算法保护网络中最重要的元素和功能，同时系统地修剪其他元素和功能。
次优系统:当最优系统不是理想系统时，细胞该怎么办?
通量平衡分析(FBA)是系统生物学分析的主要方法之一。它是一种研究代谢产物如何通过代谢网络中的反应链来优化特定结果的方法。然而，有机体并不总是以最佳状态运行，在它们发现自己所处的不可预知的环境中，它们可能会为对冲风险而付出代价，以目前不能完全达到最佳状态为代价，让自己的代谢选择保持开放。
调用一个新的FBA方法corsoFBA应用这一思路，预测代谢的目标不是最优的生物量生产，但最大限度地减少所需蛋白质的成本。人们发现，这往往与最优解有显著的不同。仿真结果与已有的一些实验结果吻合较好大肠杆菌,而不是假设它们的目标是优化的其他模型。
细菌代谢如何适应菌落内的空间位置
单个细胞的行为很大程度上受其周围栖息地的影响，细菌菌落中细胞周围的栖息地会因其在菌落中的位置而发生很大的变化:处于边缘的是拓荒者开拓未知的新领域，而处于中间的细胞的生命则可能以资源减少和废物积累为标志。
本文所描述的模型是一个Eschericia杆菌在最小葡萄糖琼脂上培养的菌落，使用方程来描述营养物质的三维扩散，以及细胞的代谢模型显示它们如何对不同条件作出反应。
该模型揭示了菌落内交叉喂食醋酸盐的新机制，并得到了他们对生长菌落的实验观察的支持。在他们的细菌系统之外，作者发现这个模型与组织和肿瘤的生长有相似之处，这表明在这些模型中可能也有有趣的新动态。
对试图完善模型参数的研究人员提出了标杆挑战
开发和利用预测生物网络动态行为的大规模数学模型是系统生物学的主要目标之一。逆向工程这些生物模型工作的一个主要组成部分是估计模型参数的值。它们往往是未知的，甚至可能无法通过实验测量，因此，目的是优化参数估计，以便使模型的预测与实验结果最吻合。
许多研究人员都在研究这些问题，因此需要一种标准化的方法来判断他们的成功。BioPreDyn-bench是一组用于此目的的6个基准问题。所提出的问题存在于从细菌到哺乳动物细胞的生物体中，涵盖了新陈代谢、信号传导和发育模型，包括模拟或测量数据。它们以标准格式提供，以使尽可能多的标准工具能够模拟它们。
她塑造海贝壳:菊石贝壳形状的进化
这篇文章应用了一种系统生物学方法，涉及的领域与其他发表的文章非常不同:鹦鹉螺壳形态的进化。这些已灭绝的海洋软体动物很熟悉，因为它们的壳化石被广泛发现，而且由于它们迷人的螺旋形，高度可识别(并可收藏)。尽管所有菊石都有这种基本的螺旋形，但在它们存在的1.4亿年左右的时间里，它们的大小和形状发生了很多变化。
进化面临的一个问题是，生物的形态可能有几个重要的功能，而可能不可能确定一个身体形状，以优化所有这些功能。例如，在菊石中，一种壳形式可能有利于快速生长，但这可能与壳材料的经济性或具有流体动力学效率的形状相权衡。
这项分析测量了成千上万的菊石物种跨越数亿年。研究发现，所有不同的设计都可以归结为少量的特征，然后可以绘制出适合可能设计的金字塔形空间。这个金字塔的每一点都代表五种不同的功能之一:一个生物体的设计落在某一点附近时，它就高度优化了这一功能。随着大规模灭绝事件的发生，许多物种灭绝，随着时间的推移，包含所有物种形式的相同金字塔形状一次又一次地进化，表明基本功能保持不变。
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