Bayesian learning of multiple essential graphs

Structural learning of graphical models is a well-established approach to the identification of complex dependencies in biological networks. We here present a Bayesian methodology for learning directed networks from observational data when distinct subgroups of a population are observed.

L’apprendimento strutturale di modelli grafici e` un approccio consolidato all’identificazione di dipendenze complesse in reti biologiche. Presentiamo qui una metodologia bayesiana per l’apprendimento di reti orientate da dati osservazionali quando si osservino sottogruppi distinti di una popolazione.