GlobalMIT 工具箱：使用互信息测试 (MIT) 标准学习全局最优动态贝叶斯网络-matlab开发

动态贝叶斯网络（DBN）广泛应用于各种生物网络的建模，包括基因调控网络。 由于学习静态贝叶斯网络的几个 NP-hardness 结果，大多数学习 DBN 的方法都是启发式的，使用局部搜索（如贪心爬山）或元优化框架（如遗传算法或模拟退火）。 我们提出了 GlobalMIT，这是一个工具箱，用于使用最近引入的基于信息理论的评分指标互信息测试 (MIT) 来学习全局最优 DBN 结构。 在 MIT 下，可以在多项式时间内高效地实现全局最优 DBN 的学习。 该工具箱是在 Matlab 中实现的，还有搜索引擎的 C++ 独立实现以提高性能。 该项目由澳大利亚维多利亚州莫纳什大学 Gippsland 信息技术学院的生物信息学和系统生物学小组进行。 该项目由 Vinh Nguyen 管理。 最新版本的工具箱可在以下网址找到： http : //code.google.com/p/globalm