В статье исследуется инновационный подход к построению генных регуляторных сетей (GRN) путем анализа информационной энтропии ДНК-последовательностей, а не только профилей экспрессии генов. Авторы предлагают четырехслойную интегративную платформу, которая объединяет профили энтропии Шеннона для каждой позиции, оценку эволюционной консервативности через расхождение Йенсена-Шеннона, взаимную информацию на основе экспрессии и эмбеддинги нейросетевых моделей (DNA foundation models). В ходе исследования на примере регуляторной подсети SOS у Escherichia coli было доказано, что использование взвешенной по консервативности взаимной информации значительно улучшает точность распознавания связей в сети. Кроме того, применение трансферной энтропии позволило эффективно определить направленность регуляторных взаимодействий. Предложенный фреймворк устанавливает математическую связь между нуклеотидной энтропией и сетевой логикой, позволяя предсказывать топологию сетей на основе эволюционных ограничений.