Bayesian Networks (BN) har varit en populär prediktiv modellering formalism i bioinformatik, men deras tillämpning i modern genomik har bromsats av en oförmåga att rent hantera domäner med blandade diskreta och kontinuerliga variabler. Befintliga gratis BN-programvara paket antingen diskretisera kontinuerliga variabler, vilket kan leda till informationsförlust, eller inte inkludera inference rutiner, vilket gör förutsägelse med BN omöjligt. Vi presenterar CGBayesNets, ett BN-paket fokuserat på förutsägelse av en klinisk fenotyp från blandade diskreta och kontinuerliga variabler, som fyller dessa luckor. CGBayesNets implementerar Bayesian sannolikhet och inference algoritmer för den villkorliga Gaussian Bayesian nätverk (CGBNs) formalism, en lämplig för att förutsäga ett resultat av intresse från t.ex. multimodala genomiska data. Vi tillhandahåller fyra olika nätverksinlärningsalgoritmer, som var och en gör en annan avvägning mellan beräkningskostnader och nätsannolikhet. CGBayesNets tillhandahåller en komplett uppsättning funktioner för modellprospektering och verifiering, inklusive korsvalidering, bootstrappning och AUC-manipulering. Vi lyfter fram flera resultat som erhållits tidigare med CGBayesNets, inklusive prediktiva modeller av träegenskaper från trädgenomik, leukemi subtyp klassificering från blandade genomiska data, och robust förutsägelse av intensivvårdsenhet dödlighet resultat från metaboromiska profiler. Vi ger också detaljerade exempel analyser av offentliga metabolomiska och genuttryck dataset. CGBayesNets är implementerat i MATLAB och finns som MATLAB källkod, under en Open Source licens och anonym nedladdning på
McGeachie m.fl. REF presenterade CGBayesNets för att förutsäga ett utfall av intresse från blandade diskreta och kontinuerliga variabler.
CGBayesNets: Conditional Gaussian Bayesian Network Learning and Inference with Mixed Discrete and Continuous Data
{'venue': 'PLoS Computational Biology', 'journal': 'PLoS Computational Biology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}