• 文献检索
  • 文档翻译
  • 深度研究
  • 学术资讯
  • Suppr Zotero 插件Zotero 插件
  • 邀请有礼
  • 套餐&价格
  • 历史记录
应用&插件
Suppr Zotero 插件Zotero 插件浏览器插件Mac 客户端Windows 客户端微信小程序
定价
高级版会员购买积分包购买API积分包
服务
文献检索文档翻译深度研究API 文档MCP 服务
关于我们
关于 Suppr公司介绍联系我们用户协议隐私条款
关注我们

Suppr 超能文献

核心技术专利:CN118964589B侵权必究
粤ICP备2023148730 号-1Suppr @ 2026

文献检索

告别复杂PubMed语法,用中文像聊天一样搜索,搜遍4000万医学文献。AI智能推荐,让科研检索更轻松。

立即免费搜索

文件翻译

保留排版,准确专业,支持PDF/Word/PPT等文件格式,支持 12+语言互译。

免费翻译文档

深度研究

AI帮你快速写综述,25分钟生成高质量综述,智能提取关键信息,辅助科研写作。

立即免费体验

Py-Tetrad和RPy-Tetrad:一个支持R的用于Tetrad因果搜索的新Python接口。

Py-Tetrad and RPy-Tetrad: A New Python Interface with R Support for Tetrad Causal Search.

作者信息

Ramsey Joseph D, Andrews Bryan

机构信息

Department of Philosophy, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA.

Department of Psychiatry & Behavioral Sciences, University of Minnesota, Minneapolis, MN.

出版信息

Proc Mach Learn Res. 2023 Aug;223:40-51.

PMID:39132453
原文链接:https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11316512/
Abstract

We give novel Python and R interfaces for the (Java) Tetrad project for causal modeling, search, and estimation. The Tetrad project is a mainstay in the literature, having been under consistent development for over 30 years. Some of its algorithms are now classics, like PC and FCI; others are recent developments. It is increasingly the case, however, that researchers need to access the underlying Java code from Python or R. Existing methods for doing this are inadequate. We provide new, up-to-date methods using the JPype Python-Java interface and the Reticulate Python-R interface, directly solving these issues. With the addition of some simple tools and the provision of working examples for both Python and R, using JPype and Reticulate to interface Python and R with Tetrad is straightforward and intuitive.

摘要

我们为用于因果建模、搜索和估计的(Java)Tetrad项目提供了新颖的Python和R接口。Tetrad项目是文献中的一个中流砥柱,已经持续开发了30多年。它的一些算法现在已成为经典,如PC和FCI;其他则是最近的发展成果。然而,研究人员越来越需要从Python或R访问底层Java代码。现有的实现方法并不充分。我们使用JPype Python-Java接口和Reticulate Python-R接口提供了新的、最新的方法,直接解决了这些问题。通过添加一些简单的工具并为Python和R提供工作示例,使用JPype和Reticulate将Python和R与Tetrad进行接口连接既简单又直观。

相似文献

1
Py-Tetrad and RPy-Tetrad: A New Python Interface with R Support for Tetrad Causal Search.Py-Tetrad和RPy-Tetrad:一个支持R的用于Tetrad因果搜索的新Python接口。
Proc Mach Learn Res. 2023 Aug;223:40-51.
2
Using EMBL-EBI Services via Web Interface and Programmatically via Web Services.通过 Web 界面和通过 Web 服务进行 EMBL-EBI 服务的使用。
Curr Protoc. 2024 Jun;4(6):e1065. doi: 10.1002/cpz1.1065.
3
Sharing Programming Resources Between Bio* Projects.生物相关项目间的编程资源共享。
Methods Mol Biol. 2019;1910:747-766. doi: 10.1007/978-1-4939-9074-0_25.
4
An intuitive Python interface for Bioconductor libraries demonstrates the utility of language translators.用于 Bioconductor 库的直观 Python 接口展示了语言翻译器的实用性。
BMC Bioinformatics. 2010 Dec 21;11 Suppl 12(Suppl 12):S11. doi: 10.1186/1471-2105-11-S12-S11.
5
GenGraph: a python module for the simple generation and manipulation of genome graphs.GenGraph:一个用于简单生成和操作基因组图的 Python 模块。
BMC Bioinformatics. 2019 Oct 25;20(1):519. doi: 10.1186/s12859-019-3115-8.
6
NeuroPycon: An open-source python toolbox for fast multi-modal and reproducible brain connectivity pipelines.NeuroPycon:一个开源的 Python 工具包,用于快速进行多模态和可重复的脑连接管道。
Neuroimage. 2020 Oct 1;219:117020. doi: 10.1016/j.neuroimage.2020.117020. Epub 2020 Jun 6.
7
Python scripting in the nengo simulator.在 nengo 模拟器中使用 Python 脚本。
Front Neuroinform. 2009 Mar 24;3:7. doi: 10.3389/neuro.11.007.2009. eCollection 2009.
8
Sharing programming resources between Bio* projects through remote procedure call and native call stack strategies.通过远程过程调用和原生调用栈策略在生物相关项目之间共享编程资源。
Methods Mol Biol. 2012;856:513-27. doi: 10.1007/978-1-61779-585-5_21.
9
Expanding the Perseus Software for Omics Data Analysis With Custom Plugins.利用自定义插件扩展用于组学数据分析的 Perseus 软件。
Curr Protoc Bioinformatics. 2020 Sep;71(1):e105. doi: 10.1002/cpbi.105.
10
How can social robot use cases in healthcare be pushed - with an interoperable programming interface.如何通过可互操作的编程接口推动医疗保健领域的社交机器人用例。
BMC Med Inform Decis Mak. 2023 Jul 11;23(1):118. doi: 10.1186/s12911-023-02210-7.

引用本文的文献

1
SCNT: an R package for data analysis and visualization of single-cell and spatial transcriptomics.SCNT:一个用于单细胞和空间转录组学数据分析与可视化的R包。
BMC Bioinformatics. 2025 Jul 18;26(1):184. doi: 10.1186/s12859-025-06209-x.
2
Applying causality to environmental security in Iraq.将因果关系应用于伊拉克的环境安全问题。
Sci Rep. 2025 May 9;15(1):16198. doi: 10.1038/s41598-025-90767-w.

本文引用的文献

1
Learning High-dimensional Directed Acyclic Graphs with Mixed Data-types.学习具有混合数据类型的高维有向无环图
Proc Mach Learn Res. 2019 Aug;104:4-21.
2
A million variables and more: the Fast Greedy Equivalence Search algorithm for learning high-dimensional graphical causal models, with an application to functional magnetic resonance images.数百万甚至更多的变量:用于学习高维图形因果模型的快速贪婪等价搜索算法,并应用于功能磁共振成像。
Int J Data Sci Anal. 2017 Mar;3(2):121-129. doi: 10.1007/s41060-016-0032-z. Epub 2016 Dec 1.
3
A Hybrid Causal Search Algorithm for Latent Variable Models.一种用于潜在变量模型的混合因果搜索算法。
JMLR Workshop Conf Proc. 2016 Aug;52:368-379.