병원균의 대사능력에 대한 GEM 주도 탐사는 병원성 표현형식에 대한 설명이었다. 예를 들어, 쥐 모델 시스템에서 살모넬라의 독성을 예측하기 위해 GEM을 사용했다. GEM은 살모넬라가 31개의 숙주 영양소를 활용할 수 있게 해 숙주 세포 내에서 빠르게 성장할 수 있도록 해주는 매우 다재다능한 신진대사를 설명한다 마이다스 아바타.

GEM은 표현형의 병원성을 예측했고 92%의 사례에서 정확했다[62]. 또한 살모넬라균의 대사능력은 다른 병원균과의 생합성 및 성장 기질에 대한 숙주 의존도에서 유사함을 보이는 것으로 밝혀졌다. 살모넬라처럼 다른 병원균도 푸린 뉴클레오시드, 피리미딘 뉴클레오시드, 지방산, 글리세롤, 아르기닌, N-아세틸글루코사민, 포도당, 글루코네이트를 분해할 수 있다. 마찬가지로, aeruginosa와 비병원성 친족 간의 대사 패턴 비교가 나중에 종에 대해 성공적으로 수행되었듯이 이 종의 기회주의적 병원성 표현형에 대한 통찰력을 산출할 수 있다는 가설이 가설되었다[63]. 병원성 P. 에어로기노사의 대사 모델도 다용도 대사 패턴을 보였으며, 엑소폴리사당알고산염 합성과 같은 독성 유도 경로를 설명하였다[64].

보다 최근의 연구에서는 인간 내장 병원체인 엔토코커스 faecalis의 GEM에 pH 의존적 제약을 가하기 위해 고도로 정량적인 단백질학 및 대사 측정을 사용하였다[65]. pH 의존성은 GEM이 정확하게 예측한 성장률, ATPase에 의한 양성자 펌프 활동, 혼합산 발효에서 균질 발효로 대사 이동 등을 제한했다. 그러나 젖산 탈수소효소 발현과 젖산 생산 사이에 차이가 발견되었는데, 이는 단백질 측정에 의한 수축만으로는 정확한 표현형 예측에 충분하지 않다고 강조했다