WGCNA的核心是构建基因共表达网络,该网络揭示了基因之间的相互作用。WGCNA首先计算基因之间的相关系数,然后根据相关系数构建基因共表达网络。常用的相关系数计算方法包括Pearson相关系数和Spearman相关系数。 2.2 基于基因共表达网络,WGCNA将相关基因聚集成不同的模块。每个模块代表了一组具有相似表达模式的基因。为了寻找这些...
WGCNA--wgcna中的ME,KME,hME WGCNA(Weighted Gene Co-expression Network Analysis)是一种用于分析基因共表达网络的方法。在WGCNA中,与基因表达量相关的一些关键概念包括模块(module)、模块特异性基因(eigengene)以及与模块和基因相关的一些统计量,如ME(Module Eigengene)、KME(eigengene-based connectivity)、hME(in-mod...
问11、实验设计是case3个时间点(各点都有三个重复),control同样的3个时间点(每点三个重复),WGCNA怎么做?3个时间点和case-control两个因素能同时考虑进来分析吗? 答:可以的。做WGCNA是更加合理的,因为有两个梯度的样本,如果只是做差异分析的话,逻辑可能非常复杂,做WGCNA分析是对样本特性更好的解析,可以直观看到...
WGCNA分析原理 从方法上来讲,WGCNA分为表达量聚类分析和表型关联两部分,是从转录组数据中挖掘基因模块的算法。如果某一类基因在不同的发育阶段或者胁迫处理的不同时间点表达模式变化相似,那么就可以把他归成一个模块(module),认为这些基因在功能上是相关的。 WGC...
WGCNA分析的基础知识点 1、WGCNA分析的适用范围? 目前该分析方法在抗病胁迫以及其他性状与基因关联分析等方面的研究中被广泛应用,主要应用于转录表达方面的研究,如转录组测序、蛋白质组测序等。 2、WGCNA分析对样本数量的要求? 一般来说需要至少15个样品以上,这个是包含了生物学重复的(如5个点,各3个重复)。当然,样...
那么,其实通俗易懂的讲,WGCNA就是筛出与临床性状相关的基因集,从而进一步做研究。 那,只要你有一个基因表达量矩阵,如下(样本量大于15个,基因数量小于5000个): 再有一个临床性状信息表,如下: 我们就能通过WGCNA得到与具体某一临床性状相关的基因集,如性别相关基因集...
WGCNA中文名译作加权关联网络分析，小R觉得这个翻译有点生硬，还是英文来得比较直接。它是一种从测序数据中挖掘模块(module)信息的算法。在该方法中module被定义为一组具有相似表达谱的基因，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...
WGCNA(weighted gene co-expression network analysis),直译过来是权重基因共表达网络分析。它是一种分析多个样本基因表达模式的分析方法,可将表达模式相似的基因进行聚类,并分析模块与特定性状或表型之间的关联关系,在研究表型性状与基因关联分析等方面的研究中被广泛应用。 小编… ...
# 如果你的系统环境符合WGCNA的安装要求,通过以下代码就能安装成功,否则试试其他方法。 $ R > install.packages("BiocManager") > BiocManager::install("WGCNA") 用apptainer 构建容器 $ apptainer build WGCNA.sif docker://jpcartailler/iterativewgcna ...
结果:差异分析共得到835个DEGs,WGCNA获得一个与c-MYC/Bcl-2重排的DLBCL高度相关的模块(turquoise模块,cor=0.86,P值<0.05).GO富集分析结果显示生物学进程BP共富集到1 437条,细胞组分CC富集到123条,分子功能相关MF富集到147条;KEGG富集到72条相关通路,主要与ECM受体相互作用,B细胞受体信号通路及PI3K-Akt信号通路等...