FASTCORE系列算法主要用于构建特定于上下文的模型，但也可应用于其他任务，如间隙填充和一致性测试。FASTCORE家族的计算需求非常低，运行时间比其主要竞争对手低几个数量级。此外，与其他算法的模型相比，FASTCORE家族构建的模型具有更好的分辨率(定义为捕获不同组织、细胞类型或上下文之间的代谢变化的能力)。
COBRA工具箱
FASTCORE和FASTCC的另一个实现可以与其他解决方案一起运行，可以在COBRA工具箱[5]中找到。关于如何安装cobra工具箱的更多说明可以在https://opencobra.github.io。此外，FASTCORE的原始代码可以很容易地修改为使用其他求解器。FASTCORE、fastgapfill和FASTCC的一个版本也可以在PSAMM新陈代谢建模工具箱6的python中找到。FASTCORMICS需要安装R (https://cran.rproject。用于数据预处理。除了标准的微量分析所需的包如affy[7]或低聚糖8,和ggplots策划[9],FASTCORMICS需要安装frma包(10、11)和条形码所使用的向量函数的引用等[11]hgu133——plus2barcodevecs HGU133plus2平台[12]。用于frma标准化和条形码离散化的包可以从Bioconductor网站下载(https://www.bioconductor.org)。质量控制所需的其他软件包也可以从Bioconductor或从R-cran (https://cran.r-project.org/)镜像使用安装。最后，需要对人类进行基因组级别的重建，如Recon X [13, 14], Recon2.2 [15], HMR, and HMR 2.0。Barcode[11]目前可用于人和鼠。可在http://barcode.luhs.org/上找到受支持的阵列和cobra信息的详细列表。
通量平衡分析(flux balance analysis, FBA)被广泛应用于基于约束的代谢模型分析。
Python虚拟环境安装PSAMM和线性规划求解器.
Python 2.7的用户应该对Python 2.6使用CPLEX，同样，Python 3.5或3.6的用户应该对Python 3.4使用CPLEX。
