В исследовании представлен BRIDGE-GRN — инновационный фреймворк на базе графового обучения, предназначенный для реконструкции направленных генных регуляторных сетей (GRN) на основе данных секвенирования РНК единичных клеток (scRNA-seq). Методология решает проблему разреженности данных и неполноты регуляторных априорных знаний путем разделения кодирования общего контекста графа и декодирования направленных ребер. Модель использует двухбашенную архитектуру, проецируя гены в специализированные пространства эмбеддингов ролей транскрипционных факторов и мишеней для асимметричной оценки связей. Для повышения устойчивости к шуму применяется кросс-видовая контрастивная регуляризация, выравнивающая представления графа при возмущениях ребер. Тестирование на данных мыши охватило пять типов клеток и три семейства сетей, показав, что BRIDGE-GRN превосходит или сравнивается с наиболее сильными современными аналогами. Результаты подтверждают высокую точность переноса обучения (transfer learning) в условия ограниченного количества данных и обеспечивают биологическую интерпретируемость через выявление когерентных регуляторных модулей.