质谱数据的贝叶斯工具，用 Matlab 写的，蛮适合做生物样品的分类特征挖掘那一块。你给一堆带标签的光谱数据，它就能帮你搭个三级的贝叶斯网络，把那些跟“疾病”相关的质量点挑出来。挺适合搞蛋白质组学或者做生物标志物筛选的朋友试试。

从类变量开始做根节点，往下两级筛特征——一级是跟类别强相关的质量点，二级是跟一级强相关的，比如修饰位点、加合物什么的。结构思路清晰，逻辑也挺合理。输入是标准的光谱矩阵+标签+样本 ID，输出会给你特征出现频率，能估下结果稳定不稳定。

函数里还内置了n 折交叉验证，迭代多轮都可以。输入特征是连续值，但内部会自动离散化，不用你操心。就是得自己先做一下峰值提取和对齐，这块它没包含进来。结束后还能看到二级特征和它“父节点”的组合效果，有时候比单独看更准。

如果你在做蛋白质识别、光谱分类或者想用贝叶斯方法挖潜在的诊断指标，蛮推荐你拿去玩玩看。代码用 Matlab 写的，跑起来还蛮快的，逻辑也容易跟。

另外，这几篇相关的资源也挺不错的：学习贝叶斯网络、质谱基础、LFQ-Analyst，建议配合着看，更快上手。

如果你自己也在整理生物组学数据，又刚好对特征选择有点要求，可以先用它筛一轮，再接后续的分类器，比如 SVM 啥的，组合用效果更稳。