Ayyıldız，埃兹吉；维尔达·普鲁特索卢；格哈德·威廉·韦伯 基于环的圆锥多元自适应回归样条是一种先进构建复杂生物网络的新方法。 （英语） Zbl 1403.92089号 欧洲药典。物件。 270，第3号，852-861（2018）。 摘要：高斯图形模型（GGM）及其贝叶斯替代方法，即高斯连接图模型（GCGM）是构建生物系统无向网络的两种广泛使用的方法。他们利用多元正态假设的条件依赖性来定义物种之间的相互作用。然而，当系统的维数较高时，模型的性能变得需要计算，特别是当观测值远离正常值时，GGM的精度会降低。在这里，我们建议使用二次曲线多元自适应回归样条（CMARS）来代替GGM和GCGM来改善这两个问题。CMARS是多元自适应回归样条的修改版本，是运筹学（OR）中用于表示生物、环境和经济数据的著名建模方法。该模型的主要优点是它与高维和严重非线性的相关测量兼容，从而具有广泛的应用领域。我们采用CMARS来描述生物系统，并将其称为“LCMARS”，因为其基于回路的描述。然后，我们将LCMARS应用于模拟和实际数据集，与GGM和GCGM相比，LCMARS显示了更准确的结果。因此，使用LCMARS描述生物网络的能力有可能为OR在计算生物学和生物信息学中的应用开辟新的途径，从而有助于更好地理解癌症和肝炎等复杂疾病。 引用于三文件 MSC公司： 92立方厘米 系统生物学、网络 62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析 62G08号 非参数回归和分位数回归 62小时99 多元分析 90B15号机组 运筹学中的随机网络模型 关键词：医学OR；二次曲线多元自适应回归样条；高斯图形模型；生物网络；准确度测量 软件：巨大的；半标准杆；GSNCA公司；甘巴语；BDgraph（BDgraph）；ElemStatLearn（电子状态学习）；玻璃制品 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{E.Ayyldz}等人，《欧洲药典》。第270号决议，第3号，852--861（2018；Zbl 1403.92089） 全文： 内政部 参考文献： [1] 阿尔伯特·R。；Barabasi，A.L.，《复杂网络的统计力学》，《现代物理学评论》，74，47-97，（2002）·Zbl 1205.82086号 [2] 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