Las redes de regulación génica representan un mapeo abstracto de las regulaciones génicas en células vivas. Se proponen capturar las dependencias entre entidades moleculares como factores de transcripción, proteínas y metabolitos. En la mayoría de las aplicaciones, la estructura de la red de regulación es desconocida y debe ser reconstruida a partir de datos experimentales que consisten en niveles de expresión de los genes, generalmente medidos como concentraciones de ARNm mensajero en experimentos de microarrays. Los datos de expresión génica en estado estacionario se obtienen a partir de medidas de las variaciones en la actividad de expresión tras la aplicación de pequeñas perturbaciones a estados de equilibrio en experimentos de perturbación genética. En este artículo, el operador de contracción absoluta mínima y selección vectorial autorregresiva (LASSO-VAR), originalmente propuesto para el análisis de datos de series temporales económicas, se adapta para incluir una restricción de estabilidad para la recuperación de una red de regulación dispersa y estable que describe datos obtenidos de experimentos de perturbación ruidosos. El enfoque se aplica a datos experimentales reales obtenidos para la vía SOS y la vía del ciclo celular en levaduras. Características significativas de este método son la capacidad de recuperar redes sin introducir conocimiento previo de la topología de la red, y la capacidad de aplicarse eficientemente a redes a gran escala debido a la naturaleza convexa del método.