在探索自然系统的潜在机制的过程中，准确地识别因果关系是至关重要的。通过尖端技术利用时间序列数据收集的进步，计算方法已成为推断因果关系的强大工具。
然而，现有的无模型方法很难区分广义同步和因果关系，从而导致错误的预测。另一方面，基于模型的方法虽然准确，但受限于对特定模型的依赖，阻碍了其广泛应用。
为了应对这些挑战，来自基础科学研究所(IBS)生物医学数学小组的一组研究人员开发了一个名为通用颂歌推理(GOBI)的计算包。这个创新的工具通过为一般单调ODE(常微分方程)模型引入一个易于测试的条件来重现时间序列数据，克服了无模型和基于模型的推理方法的局限性。这项研究发表在《自然通讯》杂志上。
GOBI背后的首席研究员Kim Jae Kyoung博士解释说:“我们的目标是创建一种准确且广泛适用的推理方法，可以解锁对复杂动力系统的见解。我们认识到现有方法的局限性，并着手开发一种能够克服这些挑战的解决方案。”
戈壁超越了传统的能力通过在分子和群体水平上成功地推断各种网络中的正调控和负调控，使用了诸如格兰杰因果关系等无模型方法。不像它的前辈，戈壁可以区分直接和间接的因果关系，即使在嘈杂的时间序列数据的存在。
该论文的第一作者Park Seho说:“GOBI的优势在于它能够推断出系统中的因果关系，这些系统几乎是由任何具有正规则和负规则的单调系统描述的，正如一般单调ODE模型所捕获的那样。通过消除对特定模型选择的依赖，GOBI显着扩展了复杂系统中推理方法的范围。”
除了强大的推理能力之外，GOBI还提供了简化计算过程的用户友好特性。研究人员设计了这个软件包，以供广泛的用户使用，包括那些没有广泛计算专业知识的用户。通过戈壁，科学家和研究人员可以更深入地了解基因调控网络、生态系统，甚至了解空气污染对心血管疾病的影响。
研究人员通过从同步时间序列数据中成功推断出因果关系，验证了GOBI的有效性，而流行的无模型方法在这方面已经动摇了。通过在各种场景中提供准确可靠的推断，GOBI为更全面地理解复杂的动力系统铺平了道路。
凭借其突破性的能力，GOBI有望彻底改变计算因果推理领域，使研究人员能够解开隐藏在复杂系统中的秘密。随着科学界接受这一强大的工具，我们可以预见在生物学、生态学和流行病学等各个领域将取得前所未有的进步。
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