本文探讨了通过粗粒度原因信息表示和机器学习方法来降低计算时间，提高因果推断的有效性。研究提出了新的在线FDR规则、效应大小估计器及基准框架，旨在提升基因-基因相互作用网络构建能力，推动单细胞组学和数学问题解决的发展。

本研究通过RNA测序和基因甲基化数据构建知识图谱，进行基因相互作用网络的链接预测，准确率达到71%。整合多组学数据提升了生物信息学研究的深度和准确性。