統計的推論の基礎として、最大エントロピーフレームワークは、大きな実験データセットから生物システム、特に複雑な生物学的ネットワークの記述的および予測モデルを構築するためにますます適用されている。 その広範な適用性とそれが異なる文脈で得られた成功の両方は、その概念的な単純さと数学的健全性に蝶番を付けています。 ここでは，”エントロピー”の概念から始めて，最大エントロピー原理の基本的な要素を簡潔にレビューし，生物系の解析に対するその有用性を述べた。 例として、我々は、発現データから遺伝子相互作用ネットワークを再構築する問題に特に焦点を当て、細菌代謝の我々のシステムレベルの理解を拡大しようとする最近の研究に焦点を当てています。 最後に、我々はいくつかの拡張と最大エントロピーアプローチの潜在的な制限を強調し、ますます豊かな、高スループットの生物学的データから構造や情報を抽出する今後の課題に重要な役割を果たしている可能性が高いより最近の開発を指摘しています。