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...
GitHub - jmzeng1314/my_WGCNA WGCNA分析,简单全面的最新教程 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...
WGCNA最初用于芯片测序数据,也适用于RNA-seq数据。本文详细介绍了WGCNA分析的原理,并参考官网代码与数据进行了实操。 WGCNA官网教程: https://horvath.genetics.ucla.edu/html/CoexpressionNetwork/Rpackages/WGCNA/) 工具 10、cbpManager - R包[7] R包cbpManager提供了一个R Shiny应用程序,它有助于生成适合于癌症...
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.基因共表达网络分析(Weighted Gene Co-Expression Network Analysis, WGCNA) 基因共表达网络是基于基因间表达数据的相似性而构建的网络图,图中的节点代表基因,具有相似表达谱的基因被连接起来形成网络。通过构建基因共表达网络,可以深入探讨基因间的相互作用关系并挖掘核心基因(hub gene)。
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...
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“脂质,少突胶质细胞反应性”模块主要包括脂蛋白转运、髓鞘和胶质反应性标记。数据确定了E4对增加的淀粉样蛋白病理的独特反应,其特征是小胶质细胞激活增加以及脂蛋白和...
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...
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...
WGCNA和差异基因分析(DEG)的差异在于DEG主要分析样本和样本之间的差异,而WGCNA主要分析的是基因和基因之间的关系。WGCNA通过分析基因之间的关联关系,将基因区分为多个模块。而最后通过这些模块和样本表型之间的关联性分析,寻找特定表型的分子特征。 网上例子千千万,但是大部分都是从文档翻译而来,要用起来还是有些费劲,要...