拉德哈克里什南·纳加拉扬；马克·斯库塔里；Lèbre，索菲 R中的贝叶斯网络及其在系统生物学中的应用。 （英语） 兹比尔1272.62005 使用R！48.纽约州纽约市：施普林格出版社（ISBN 978-1-4614-6445-7/pbk；978-1-461/6446-4/电子书）。xiii，157页。(2013). 现实生活系统的复杂性和简化论表示法对已知和新关联建模的频繁失败导致了贝叶斯分析的兴起。无论所分析的数据集是否包含时间信息，图形模型（例如贝叶斯网络）相对于系统性度量（例如来自所有相关实体之间联合概率分布表示的相关性）具有优势。该书以渐进的方式描述了与贝叶斯网络相关的理论概念，还提供了快速增长的高通量分析领域的示例。为了便于理解理论和R（右）提出了功能、练习和解决方案。这本书分为五章。第一章重点介绍了图论的简要介绍以及在R（右）环境。第二章首先介绍了贝叶斯网络的基本定义和性质。接下来，讨论了静态贝叶斯网络建模。详细介绍了基于约束、基于分数和混合结构的学习算法。分布的选择、条件测试和网络分数也使用生物学示例（基因表达谱）进行了例证。本章最后介绍了相应的R（右）关于如何绘制网络结构以及结构和参数学习的功能和详细信息。第三章介绍了存在时间信息的贝叶斯网络。本章从时间序列和向量自回归过程的概念开始，接着是动态贝叶斯网络的基本定义和性质。接下来，讨论了学习算法，并详细给出了多变量时间序列的例子。第四章重点介绍静态和动态贝叶斯网络中的推理算法，强调第2章和第3章中提出的概念。本书以并行化选项结束，旨在克服贝叶斯网络在大型高维数据集上的计算限制。并行编程的基础及相应的R（右）简要介绍了其功能。然后应用于结构和参数学习及推理程序。审核人：Irina Ioana Mohorianu（诺维奇） 引用于8文件 MSC公司： 62-02 与统计有关的研究展览（专著、调查文章） 2015年1月62日 贝叶斯推断 68层35 人工智能语言和软件系统理论（基于知识的系统、专家系统等） 62-04 统计相关问题的软件、源代码等 62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析 92-02 与生物学有关的研究博览会（专著、调查文章） 92立方厘米 系统生物学、网络 05C90年 图论的应用 关键词：贝叶斯网络；静态贝叶斯网络；动态贝叶斯网络；学习算法；参数学习；推理算法；时间序列；多元时间序列；并行计算；R（右） 软件：变量；Rgraphviz公司；bn学习；Rmpi公司；拉尔斯；rsprng（rsprng）；SIMoNe公司；雪；R（右）；受到惩罚的；爱迪生；图表；g雨水；G1DBN公司；远程虚拟机 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{R.Nagarajan}等人，R中的贝叶斯网络及其在系统生物学中的应用。纽约州纽约市：施普林格（2013；Zbl 1272.62005） 全文： 内政部