requireNamespace("WGCNA")) BiocManager::install("WGCNA") library(WGCNA) 2. 数据准备 输入数据应该是一个基因表达矩阵,行代表基因,列代表样本。表达数据应该是经过适当预处理的,例如对数转换以减少数据的偏态性。 R # 假设数据存储在一个名为exprData的矩阵中 exprData <- as.data.frame(read.csv("...
##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 dataNorm1 <- as.data.frame(t(dataNorm))# 转置数据,使得每行...
R语言保姆级WGCNA教程-全网最细-教你一步一步来, 视频播放量 1661、弹幕量 0、点赞数 45、投硬币枚数 12、收藏人数 150、转发人数 10, 视频作者 R语言分析作图, 作者简介 励志让所有R语言零基础的人,都可以轻松用R语言做科研图。欢迎想交流的教授或同学加V,相关视频:手把
cor <- WGCNA::cor这一步代码很重要,不然会报错,网络很多旧教程都没有这个,笔者在半年前跑WGCNA没有这一行代码可以运行成功,但是最近运行的时候却出现报错。这是因为在R中,有自带的计算相关性的函数并且二者都是同名的。为了防止计算时公式选取出错,我们指定(::)WGCANA包中的cor函数。 所以跑完WGCNA后要将cor函...
R语言实现加权共表达网络分析 编程算法 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。 一粒沙 2019...
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。 一粒沙 2019/08/08 6.9K2 WGCNA实战练习 编程算法...
下载WGCNA包:访问Bioconductor网站,下载WGCNA包,并将其放置在你指定的工作路径中。 安装代码:按照图5中的代码进行安装。按照上述步骤,你就可以成功安装WGCNA包了。接下来,我们将学习如何导入数据、进行前处理以及构建共表达网络。如果你对这些内容感兴趣,欢迎继续关注我们的更新,我们将分享更多关于R语言常见分析和绘图的...
知识区UP,需要R语言作图分析可以加V 充电 关注9451 回归 1/4 创建者:bili_73407595588 收藏 R语言数据处理WGCNA分析,一键出图 1.7万播放 R语言机器学习 第一期 LASSO回归分析 1.4万播放 Lasso回归、岭回归等正则化回归数学原理及R语言实例 2.8万播放 【科研技巧】如何分清生信分析中多重线性回归、logistic回归...
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。 小编最近在使用R的WGCNA包中的blockwiseModules函...