В данной работе представлен инновационный математический подход к анализу биологических сетей, основанный на использовании строк подпространства Крылова матрицы смежности. Авторы предлагают метод вычисления матрицы подпространства Крылова через итерации степеней с использованием неслучайного, потенциально неоднородного начального вектора, который отражает конкретное биологическое состояние или возмущение системы. Такой подход позволяет извлекать функциональную информацию о узлах сети в контексте заданного биологического сценария. В качестве практического подтверждения эффективности метода авторы провели эксперименты на нейронной сети C. Elegans (круглого червя). Результаты продемонстрировали высокую эффективность метода как для обнаружения сообществ (community detection), так и для анализа влияния возмущений на структуру сети. Исследование открывает новые возможности для интерпретации сложных биологических взаимодействий через призму линейной алгебры.