转录组分析能揭示上万种基因的表达模式变化,代谢组能揭示代谢物积累的变化,二者通过KEGG注释和富集分析,可以共同揭示如糖代谢等途径的变化。除此之外,也可以考虑用WGCNA将二者关联起来。WGCNA依据基因相似的表达模式,将上万基因归类到十几个模块中,与代谢组学中关键通路的显著变化代谢物丰度作为性状数据进行相关性分析,从而找到与
转录组+代谢组的WGCNA分析思路包括:关键代谢物筛选,代谢物与基因相关性模块确立,候选基因挖掘三部分。 1.关键代谢物筛选 代谢物与转录组的WGCNA分析时,关键的代谢指标一般在30(文章经验值,无具体数据支撑)个左右,过多的代谢指标会增加后期基因筛选的复杂性。因此进行关联分析时一般先进行关键代谢物的筛选,把一些表达...
KEGG分析显示,棕色模块中的基因在植物-病原体相互作用(ko04626)、碳代谢(ko01200)、类黄酮生物合成等方面显著富集(图3B)。相比之下,绿色模块中的基因在次生代谢物的生物合成、氨基酸的生物合成(ko01230)、类黄酮的生物合成等方面显著富集(图3B)。利用PlantTFDB v5.0数据库,在棕色和绿色模块中鉴定出前100个连接最...
WGCNA(加权基因共表达网络分析,Weighted Gene Co-expression Network Analysis)是一种用于系统生物学和转录组学数据分析的计算方法。它由美国斯坦福大学的Steve Horvath博士和普林斯顿大学的Uli Schreiber博士共同开发。WGCNA的主要目标是通过构建基因共表达网络来识别基因模块(modules),这些模块是一组具有相似表达模式的基因集...
WGCNA是一种强大的分析工具,通过构建基因共表达网络来揭示基因之间的复杂关系。在转录组与代谢组联合分析中,WGCNA可以帮助我们挖掘控制关键代谢物的核心基因。📊 关键代谢物筛选 在进行WGCNA分析之前,首先需要筛选出关键代谢物。这通常通过考察代谢物的表达量、差异倍数以及与已知代谢物的关系来实现。筛选出的关键代谢物...
代谢组WGCNA的R语言 代谢组学数据处理,简介代谢组学是在20世纪90年代中期发展起来,是研究生物体被扰动后(基因或环境的改变后)其代谢产物(内源性代谢物质)种类及数量变化的一门科学。是继基因组学、蛋白质组学之后的新兴的组学技术,是系统生物学研究不可缺少的重要基础学科
代谢网络分析wgcna R语言 代谢组数据预处理 质谱可以用来测量样品中带电分子(离子)的丰度(即一个特定的质荷比 m/z的离子计数)。 但是,当许多离子具有相同或非常相似的 m/z,光凭借质谱是很难或不可能进行区分的。因此,MS 经常与其他分离技术相结合,基于除 m/z以外的其他性质来分离分析物。比如与气相色谱法(...
加权基因共表达网络构建(Weighted Gene Co-Expression Network Analysis, WGCNA)是一种从高通量数据中挖掘模块(module)信息的算法。在该方法中module被定义为一组具有类似表达谱的基因,如果某些基因在一个生理过程或不同组织中总是具有相类似的表达变化,那么我们有理由认为这些基因在功能上是相关的,可以把他们定义为一...
转录组分析能揭示上万种基因的表达模式变化,代谢组能揭示代谢物积累的变化,二者通过KEGG注释和富集分析,可以共同揭示如糖代谢等途径的变化。除此之外,也可以考虑用WGCNA将二者关联起来。WGCNA依据基因相似的表达模式,将上万基因归类到十几个模块中,与代谢组学中关键通路的显著变化代谢物丰度作为性状数据进行相关性分析,...
通过上述步骤筛选出来的代谢物与转录组数据进行WGCNA分析,得到与核心代谢物高相关性模块。 也可以对每个模块进行KEGG富集分析,分析每个模块显著富集的通路,查找与代谢物相关的关键模块,从而去定位模块。 3.通过模块筛选候选基因 可以选择的方法包括:通过模块内的核心基因进行挖掘,通过特定功能(类型)基因分析,通过目标基因...