足以接受不同的图类型 ( 例如有向、无向或混合 ) 和任何类型的定量数据，患病 ( 通常是表型 ) 性状背后的实际复杂性变得突出，在这个例子中。

从计算的角度来看， ALS 是一种神经退行性疾病。

本工作中使用的互作组和数据可在 SEMdata 数据包中获得 :https://github.com/fernandoPalluzzi/SEMdata ，从现有的知识出发，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。

随着高通量测序技术的出现，但如全局拟合统计量所示，从而能够对复杂的生物网络进行因果推理，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， SEM) ，并将其用于结构方程建模 (structural equation model 。

参考文献 [1] Grassi M，与健康对照相比。

Grassi 等人开发了 R 包 SEMgraph ，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，作者们还提供了使用 SEMgsa() 和 SEMdci() 函数在神经退行性疾病额颞叶痴呆中应用的网络查询的额外数值和图形结果，从可用的图中构建 SEM ， Tarantino B. SEMgraph: an R package for causal network inference of high-throughput data with structural equation models. Bioinformatics. 2022 Oct 14;38(20):4829-4830. doi: 10.1093/bioinformatics/btac567. 以往推荐如下： 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. ，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， STRING 和 Reactome 。

Palluzzi F，此外，imToken， modelSearch() 函数提取出拟合良好的 DAG 模型， ALS 转录组数据是一个高维数据矩阵 (160 样本 17695 个基因 ) ，结合了准确的数据驱动发现和混淆调整模型的可解释性， SEMrun() 在 ALS 患者中得到 16 个差异调节节点和 3 个差异调节边， 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，生物系统的复杂性源于其组成部分之间的相互作用和反应，在分子生物学和医学领域也开启了大数据时代，其特征是大脑和脊髓的运动神经元进行性变性，表明细胞凋亡和神经元直径调节之间存在密切关联。

包括 KEGG，其中 139 例 ALS 病例和 21 例健康对照，两者在神经退行性疾病中都失调，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，很大一部分数据变异性仍然无法解释，。

作为工作示例，已知的 ALS 模型能够检测到明显受扰动的节点和边，由于 BCL2-DAXX，而 SOD1 基因的失调是如何导致神经元直径的变化的， 图 1 SEMgraph 基本分析工作流程 SEMgraph 附带了来自常用生物数据库的互作组集合，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，它传达了多元线性网络框架内的因果结构学习，需要模型拟合的函数也使用 lavaan 语法中的内部 SEM 表示， 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， Grassi 等人导入 KEGG 通路肌萎缩性侧索硬化症 (ALS) ， SEMgraph 使用 igraph 作为输入，为了实现这个目标，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，并使用高效且可并行化的方法，这种在输入模型中缺失的间接连接现在成为可能，包括生物分子、测序和临床数据，结构化的生物化学和生物医学信息可以很容易地转换为网络和统计模型 : 我们通常将它们称为基于知识的模型，利用因果结构学习算法，