Bayesian graphical models for computational network biology

机译：计算网络生物学的贝叶斯图形模型

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摘要

BackgroundComputational network biology is an emerging interdisciplinary research area. Among many other network approaches, probabilistic graphical models provide a comprehensive probabilistic characterization of interaction patterns between molecules and the associated uncertainties.

机译：背景技术计算网络生物学是一个新兴的跨学科研究领域。在许多其他网络方法中，概率图形模型提供了分子之间的相互作用模式和相关不确定性的全面概率表征。

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期刊名称 BMC Bioinformatics
作者
Yang Ni; Peter Müller; Lin Wei; Yuan Ji;
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作者单位

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年(卷),期 2018(19),Suppl 3
年度 2018
页码 63
总页数 11
原文格式 PDF
正文语种
中图分类应用微生物学;生化遗传学;生化药理学;
关键词
Directed graph Undirected graph Chain graph Reciprocal graph Causality;

机译：有向图;无向图;链图;倒数图;因果关系;

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