过去五十年里，单个基因、蛋白质的研究构成了我们现在所认识的发育过程的基础。但是，当前扩大的高通量筛选和积聚的基因表达，以及遍布的蛋白质相互作用数据库，都似乎在暗示我们这种单个基因、蛋白质的研究不会走太远了。现在，Kristin Gunsalus和同事给在早期发育中起作用的分子机器预测了系统模型，数据的来源主要有转录组（Transcriptome）、相互作用组（Interactome）和表型数据库。

但究竟什么样的合适系统可以发展出这样的预测性模型来，又该如何去客观评价它们？线虫为高通量研究铺平了道路，因为在早期胚胎发育（embryogenesis）过程中，如细胞的分裂、极性形成，都可以为大范围的功能分析提供依据。作者制作了一些网络图，图中的结点代表早期胚胎发育中起作用的基因和它的表达产物，之间的连线代表基因间潜在的功能联系；这些联结建立的基础是3848个线虫蛋白及其6572对相互关系，以及众多的表达谱和表型相似度。

作者使用了一种算法，在这个网络中发现了一个相互作用密集的区域。该区域由305个结点构成，并由1036个连线联结而成（每个联结都有两至三个功能证据支持）。据此算法，作者还建立了两套模型，分析在早期胚胎发育中所起作用的高水平网络框架。第一套模型包含了由基因相互作用和表型相关性所支持的联结，描绘了参与细胞内独特分子机器（如核糖体，蛋白酶体/proteasome，促分裂后期复合物/anaphase promoting complex）生理功能的分子网络结构。另一套模型包含了较少的蛋白质相互作用，但其中起主导作用的是由表型和表达相关性共同支持的联结；典型的例子是在mRNA和蛋白质代谢，染色体维持，减数分裂中起作用的基因。

为评价这些模型的预测价值有多高，作者选择了十个之前科学家们尚未描述的基因，通过使用绿色荧光蛋白标记蛋白来观察它们在体内动态的亚细胞定位，分析了它们在分子机器中潜在的功能参与。利用第二套模型，他们检测了三个不同早期胚胎发育（中心体功能；DNA复制中的细胞极性和分子网络；染色质结构和核胞间运输）所涉及的蛋白质。经过分析，他们预测了一些在这些分子机器中潜在作用的新基因。

作者建议，由这两套模型构建的基因网络图可以为早期胚胎的细胞过程提供数以百计的待测基因。更为重要的是，这种方法可以升级，使之不仅能应用于其他的生物学过程，而且还可以应用到更为复杂的生物体中。