В статье представлен GCM (Genetic Clustering by Metric) — новый инструмент с открытым исходным кодом на языке Python, предназначенный для более точного выявления генных модулей в анализах коэкспрессии. В отличие от стандартных жадных алгоритмов, GCM рассматривает обнаружение модулей как задачу вывода максимального правдоподобия, используя блочно-диагональную однофакторную гауссовскую модель. Для глобальной оптимизации применяется меметический генетический алгоритм, сочетающий популяционный поиск с локальным уточнением, что позволяет перераспределять гены более эффективно, чем иерархическая кластеризация или k-means. Исследования на наборе данных Iris и тестах с шумом подтвердили, что GCM демонстрирует наименьшую дисперсию и превосходит существующие методы. В прикладном биомедицинском тесте на данных РНК-секвенирования при раке молочной железы алгоритм успешно выявил когерентные модули, которые эффективно предсказывают статус «опухоль против нормы». Инструмент отличается легкостью внедрения, так как требует только библиотек NumPy и SciPy, и поддерживает многокритериальную оптимизацию через гибкий интерфейс метрик.