从大规模实验数据中构建的网络可以反向发掘网络结点之间潜在的相互作用关系,可以更深层次解释网络结点间复杂的作用机理,因此产生了很多网络构建的理论建模方法。在一些实验数据中某个时间点的样本值表达减少或者被敲除,这会影响网络构建的精度。为了克服这个问题提出了相对变化率的策略来识别结点间潜在的作用关系。在时序实验数据中,用策略融合时延动态贝叶斯方法来进行网络构建。可以缩减贝叶斯的搜索空间,以此来获得较高的网络构建性能和精度。DREAM(Dia-logue for Reverse Engineering Assessments and Methods)竞赛项目最早被提出用来严格检测结点间网络构建模型方法的性能和优劣。在这个数据集上推测出来的网络在AUROC(area under the ROC curve)和AUPR (area under the precision recall curve)指标上和其它方法进行了比较,实验结果验证算法在网络构建过程中总体性能略胜一筹。