WGCNA(Weighted GeneCo-Expression Network Analysis,加权共表达网络分析)分析方法旨在寻找协同表达的基因模块(module),并探索基因网络与关注的表型之间的关联关系,以及网络中的核心基因。我们今天介绍下在R语言如何实现WGCNA,此包还有一个限制那就是样本总数必须大于15。 首先需要安装WGCNA包:首先需要先通过bioconductor安装相...
一、载入数据 WGCNA首先对基因集进行聚类分组,然后算出与某些表型(可以是T分期、年龄或生存时间)密切相关的基因分组。这里我用的是某一类基因集进行聚类。 可以看出,red基因模块与第二个表型的相关性很高,r为0.85。所需的代码测试数据可以私信公众号或作者获取 library(WGCNA) library(reshape2) library(stringr) rm...
WGCNA(加权基因共表达网络分析)在基因与性状关联以及hub基因筛选中应用广泛,是转录组分析的重要工具。今天我们将从WGCNA包的安装开始,带你逐步掌握这一强大的分析工具。首先,安装WGCNA包可能会遇到一些挑战。无论是使用`install.packages()`还是`BiocManager::install()`,都可能遇到与`Go.db`和`AnnotationDbi`包不匹配...
install.packages("BiocManager") BiocManager::install("WGCNA") 1. 2. 3. 2. 运行步骤 2.1参数筛选和模块计算 参看【2】的链接,我们可以找到其中相关的教程方法,并且详细描述了相关的代码和图片结果。 使用下面的代码得到样本聚类图、软阈值筛选图、模块聚类图和模块相关性图。并保存网络计算结果net.wgcna.RData...
WGCNA 分析-R语言 分析代码 ##WGCNA 分析 # 标准化数据(z-score 标准化) dataNorm = t(scale(t(bind_combat)))#scale() 函数按列处理数据,基因维度(行)上进行标准化 #bind_combat这个来自tcga与gtex合并后去批次的表达数据 #提取25% of the maximum variationin基因...
WGCNA的结果导出 代码语言:javascript 复制 wgcna_result <- data.frame(gene_id = names(net$colors),module = net$colors) wgcna_result %>% write.table(file="wgcna_result.xls",row.names = F,sep="\t",quote = F) 绘制聚类图与模块 代码语言:javascript 复制 plotDendroAndColors( dendro = net...
【想学必看】WGCNA分析筛选核心基因及代码(超详细讲解/高分必备) 6116 13 01:29:11 App TBtools plugin | WGCNA-ShinyApp 使用教程 1.0万 4 08:59 App 8分钟学会WGCNA分析,史上最简单易学的教程,只有8行代码完成WGCNA分析全部流程 5579 1 05:20 App WGCNA共表达网络—核心基因筛选 2.8万 42 05:28:36 Ap...
加权基因共表达网络分析(WGCNA, Weighted gene co-expression network analysis)是一种用来描述不同样品之间基因关联模式的系统生物学方法,可以用来鉴定高度协同变化的基因集, 并根据基因集的内连性和基因集与表型之间的关联鉴定候补生物标记基因或治疗靶点。相比于只关注差异表达的基因,WGCNA利用数千或近万个变化最大的...
R语言如何下载WGCNA 下载和安装Windows环境的R 1.进入主页,点击 蓝色加粗的download R 2.随便点击一个镜像,这里点击的是http://mirror.fcaglp.unlp.edu.ar/CRAN/ 3.点击Download R for Windows 4.点击install R for the first time. 5.点击 Download R 3.2.3 for Windows...