1. WGCNA基本概念 1.1 定义 WGCNA(Weighted Gene Co-Expression Network Analysis ),即加权基因共表达网络分析,用于寻找高度相关的基因构成的基因模块module,利用模块特征基因eigengene(模块内第一主成分)或模块内的关键基因Hub gene来总结这些模块,将模块与样本性状进行关联。 1.2 其他关键术语 关键术语(Connectivity、Adj...
WGCNA (weighted gene co-expression network analysis)权重基因共表达网络分析(流程模块见下图),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,常用于筛选关键表型的hub基因 ,是RNAseq分析中的一块很重要的拼图。而之所以叫组学数据黏合剂是因为表型可以是患者的临床信息(生存信息,分期信息,基线...
话不多说,快来看看“内皮细胞”是如何玩转肿瘤4.5分+纯生信的——利用scRNA-seq数据获得内皮细胞的标记基因,结合bulk RNA-seq数据并利用WGCNA分析构建了GBM的预后模型,再加上验证队列以及一系列突变、免疫、功能分析等等。经典预后模型构建套路,超高性价比,换个疾病快快学起来!(ps:没有思路、不知道怎么创新的找布...
对显著相关基因的通路分析显示,E3和E4共有通路包括与突触传递(负相关)或突触修剪和小胶质细胞激活(正相关)相关的GO term,E4特有的通路主要与脂质代谢有关。 通过WGCNA分析了正负相关的模块。品红色的模块称之为“小胶质细胞激活模块”网络,因为它在scRNA-seq数据中几乎只映射到小胶质细胞,富集了DAM基因。红色“脂...
WGCNA（Weighted Gene Co-expression Network Analysis）是一种用于寻找不同生物表型特征基因模块的方法。基本概念包括定义、关键术语、基本流程和注意事项。构建网络、识别模块和关联模块与表型是WGCNA的核心步骤。构建基因共表达网络、识别基因模块、关联模块与表型、研究模块间关系和从模块中寻找关键驱动基因是...
简单来说,WGCNA其实相当于是对多个复杂分组进行的差异分析,用于找寻不同分组/表型的特征基因模块,从而进行下一步分析(如可以对模块内的基因进行GO富集、PPI分析等等). 其最最核心之处就在于能将基因模块与样本表型进行关联。 参考资料 WGCNA官方说明文档:
5、加权基因共表达网络分析(WGCNA)分析WGCNA分析是用来描述不同样品之间基因关联模式的系统生物学方法。基于加权的表达相关性,进行层级聚类分析,并根据设定标准切分聚类结果,获得不同的基因模块,采用聚类树的分枝和不同颜色来鉴定高度协同变化的基因集。如果有表型信息,还可以计算基因模块与表型相关性,鉴定性状相关的模块...
详细讲述了如果使用R语言进行WGCNA数据分析发布者 关注 R语言分析作图 全网讲课讲的最细的R语言Up主 课程概述 评论(0) 适合零基础学习,适合 常见问题 Q:课程在什么时间更新? A:课程更新频次以页面前端展示为准。购买成功后,课程更新将通过账号动态提示,方便及时观看。 Q:课程购买后有收看时间限制吗? A:购买后除...
来自同济大学医学院、加州大学洛杉矶分校、南昌大学等处的研究人员报告称,他们利用单细胞RNA测序技术,同时运用加权基因共表达网络分析(WGCNA),揭示出了激活休眠神经干细胞的信号。这一重要的研究结果发布在5月21日的《细胞》(Cell)杂志上。 Science公布单个循环肿瘤细胞RNA测序结果 ...
在RNA-seq数据分析中,缩小关键基因范围的方法主要有三种:差异表达分析、聚类分析和WGCNA分析。以下是这些方法的详细介绍: 差异表达分析 📊 差异表达分析是通过Fold change和Pvalue来筛选出处理组与对照组之间差异表达的基因。设置好参数后,差异表达的基因数目通常在1000-2500条之间。这种方法可以帮助我们将上万条基因的...