代谢重编程的研究方法和技术包括：
基因组学和转录组学
利用单细胞测序和批量RNA测序技术，分析代谢相关基因的表达变化，识别代谢调控网络中的关键基因和调控因子。
蛋白质组学
通过质谱等技术，研究代谢酶和代谢物的变化，揭示代谢途径中蛋白质的相互作用和功能。
代谢组学
分析细胞或组织中的代谢物谱，鉴定代谢物作为信号传递分子的新角色及其在信号转导和细胞功能中的作用。
生物信息学分析
使用WGCNA和机器学习等工具，构建代谢调控网络，预测潜在药物靶点，并评估预后模型的性能。
基因编辑技术
如CRISPR/Cas9，用于研究特定代谢途径在细胞代谢重编程中的作用，以及筛选潜在的治疗靶点。
细胞培养和动物模型
模拟体内环境，研究代谢重编程在细胞增殖、分化和功能中的作用，以及其在疾病发生和发展中的影响。
信号通路分析
研究代谢重编程对细胞信号通路的影响，如mTOR、AMPK等关键调控因子在代谢重编程中的作用。
合成致死策略
利用代谢酶的突变特征，寻找合成致死靶点，特别是在肿瘤治疗中的应用。
免疫细胞代谢重编程
研究免疫细胞在代谢重编程中的变化，如T细胞、巨噬细胞等，以及这些变化对免疫治疗的影响。
跨学科合作
结合生物学、化学、物理学等多个学科领域的知识和技术，形成跨学科的研究团队，共享资源，提高研究水平。
通过上述方法和技术，研究人员可以深入探讨代谢重编程的分子机制，发现新的治疗靶点，并推动精准医疗的发展。建议研究者在研究过程中，关注前沿领域，发掘冷门领域，明确研究目标，设计科学合理的研究方案，并整合多学科资源，以获得具有创新性和应用价值的研究成果。