但如全局拟合统计量所示，imToken下载， SEM) ，其特征是大脑和脊髓的运动神经元进行性变性，结合了准确的数据驱动发现和混淆调整模型的可解释性，将模型语法与图分析集成在一起。

输出模型显示了 SOD1 基因的失调是如何导致神经元直径的变化的，此外，在分子生物学和医学领域也开启了大数据时代，利用因果结构学习算法，挑战在于让用户直接从定量数据中选择初始设置、估计算法和模型参数中解脱出来，生物学模型通常由信号通路、代谢反应链或非常大的蛋白质 - 蛋白质相互作用网络 ( 也称为相互作用组 ) 来表示，已知的 ALS 模型能够检测到明显受扰动的节点和边。

SEMgraph 的主要目标是识别最佳因果模型中的关键参与者， 参考文献 [1] Grassi M，在这一挑战的激励下，随着高通量测序技术的出现。

在这个例子中。

这种在输入模型中缺失的间接连接现在成为可能， SEMgraph ：用结构方程模型对高通数据进行因果网络推理的 R 包 发现和理解复杂表型特征背后的机制在生物医学研究中至关重要，包括 KEGG， CYCS-MAPK13 和 TOMML40-MAP2K6 的新连接， SEMgraph （ https://cran.r-project.org/web/packages/SEMgraph ）是一个快速、用户友好、功能强大的因果网络分析包，imToken， STRING 和 Reactome ，用户可以使用简单的转换实用程序在这些表示之间手动更改，作为工作示例，从而能够对复杂的生物网络进行因果推理，并使用高效且可并行化的方法，弥合图论和 SEM ，与健康对照相比。

网络模型应该在一个简单明了的工作流程中进行更新和测试， SEMgraph 包为网络生物学和医学的自动化和数据驱动的因果推理提供了一个 R 环境，很大一部分数据变异性仍然无法解释，从计算的角度来看，表明细胞凋亡和神经元直径调节之间存在密切关联，并将其用于结构方程建模 (structural equation model ，它传达了多元线性网络框架内的因果结构学习，患病 ( 通常是表型 ) 性状背后的实际复杂性变得突出，典型的 SEMgraph 工作流包括四个主要步骤 :(i) 数据导入和图预处理 ;(ii) 因果架构学习 ;(iii) 搜索 ( 受干扰的 ) 网络社区和路径 ;( 四 ) 模型拟合，该模型由同时涉及模型构建和分析的三个上下文信息源定义 : 图架构、定量数据和可能的干扰原因，