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动态贝叶斯网络（Dynamic Bayesian Network, DBN）是一种用于建模时间序列数据的高级统计模型，特别适合处理和分析时间序列数据，比如基因表达微阵列数据。DBN能够捕捉时间向前流动的事实，对研究基因随时间如何相互调控尤为重要。 传统的DBN方法存在两个主要问题。传统方法无法确定生物上相关的时间滞后问题，即假设所有的潜在调节因子和靶点对之间具有相同的时间滞后，这导致预测基因关系的准确性较低。DBN的计算成本过高，这限制了其在大规模数据集上的应用。 为了解决上述问题，提出了新的DBN方法改进。新方法能够确定生物上相关的时间滞后，通过对潜在调节因子和靶点的初始调控进行分析来确定每个关系的时间滞后，从而提高关系预测的准确性。新方法通过减少计算成本来改善DBN的性能。这通过仅考虑在潜在靶点之前或同时发生上调或下调的基因来减少搜索空间，并减少计算成本。 新方法的大致流程可以概括为以下三个主要步骤：第一步是为每个基因选择潜在的调节因子。通过确定每个基因表达变化的时间点，并运用阈值来确定调节事件的出现，来减少考虑节点的数量。例如，使用≥1.2倍的上调和≤0.7倍的下调作为阈值。第二步是识别潜在的调节因子。仅选择那些在调节事件之前或同时发生变化的基因作为调节因子候选。第三步是构建潜在的调节因子网络。 通过上述方法可以构建出一个假想的基因调控网络例子。假设有四个假设基因A、B、C和D，通过六个时间点T1至T6的数据来展示新的DBN方法。通过这个假想实例，可以展示如何利用新提出的DBN方法来识别基因调控网络。 新的DBN方法通过改进传统DBN模型中的时间滞后识别和降低计算成本，提供了更加准确和高效的基因调控网络识别手段，特别适用于处理时间序列的基因表达数据。随着计算能力的提升和生物信息学研究的深入，DBN方法有潜力在生物医学领域发挥更大的作用。