本文介绍了一种通过真实基因表达数据推断概率贝叶斯网络（PBN）的方法，并提出递归贝叶斯网络（RBNs）作为概率上下文无关文法和动态贝叶斯网络的统一。研究探讨了稀疏图学习、深度强化学习及概率电路模型在图形模型中的应用，展示了其在处理高维数据和缺失数据方面的优势。