Recon2号模型根据大量的代谢阻塞完成了对早些时候的Recon 1号代谢模型的扩充。专注于这个项目是为了提取表征并且从之前的模型和研究中收集生物化学信息。这张图大约收集了两倍的反应数量以及接近两倍的代谢表现。

这种模型的主要应用之一就是能够预测特殊的药物如何对癌性肿瘤生长的代谢途径产生影响

加州大学圣地亚哥分校的生物工程师伯恩哈德-帕尔森说道：“Recon 2号让生物医学研究人员能够以更高的精确度来研究人类的新陈代谢网络。这对于理解新陈代谢路径在哪里以及如何阻塞来形成疾病是必不可少的。”

帕尔森把这项成果比作谷歌地图的能力，能够将复杂的数据集中在一张交互式地图上。Recon 2号也可以让使用者放大特殊的代谢反应或者缩小大量的过程。帕尔森说道：“它就像拥有了城镇中所有汽车的坐标，但是它却与街道地图完全不同。”

在实际应用方面，类似的模型已经让生物学家提高了酒精生产的效率而且预测生物体的抗药性。据研究团队所说，这种模型的主要应用之一就是能够预测特殊的药物如何对癌性肿瘤生长有关的代谢途径产生影响，并且进行虚拟实验来提出各种治疗方案。

尽管它是目前最全面的可用模型，但是它并没有完全代表人类的新陈代谢。事实上，Recon 2号只包含了人类基因中大约20000种蛋白编码基因的十分之一。很明显，未来的团队努力需要捕获剩余基因的化学交互作用。