找到和表型关联的module之后,就可以导出指定modules对应的基因共表达网络,方便可视化。所谓WGCNA(共表达网络)分析,说到底还是要构建一个网络的。那么,既然说到网络,就不得不说最厉害的网络图分析软件Cytoscape。它能够帮我们去实现网络图的可视化和深层次的挖掘。在WGCNA中,也可以直接对接Cytoscape,生成的文件可以导入cytos...
WGCNA根据无尺度网络原则分析基因间的相关性,从而更容易找到起关键调控作用的基因。 在这个计算过程中,β值(power值)会影响基因之间的相关性和连通性,所以选择需要最佳β值是进行WGCNA分析关键的第一步。一般以相关系数尽可能大的同时也要保证连通性不能太低来选择最佳β值(power值)。 Omicsmart特色操作: √无需纠...
WGCNA(Weighted Gene Co-Expression Network Analysis, 加权基因共表达网络分析),鉴定表达模式相似的基因集合(module)。解析基因集合与样品表型之间的联系,绘制基因集合中基因之间的调控网络并鉴定关键调控基因。WGCNA的出发点是基于系统的基因表达水平来构建一个网络,目的是显示出基因间的共表达关系,那么相似表达模式的基因...
WGCNA是一种用于分析基因表达数据的系统生物学方法。主要用于识别在基因表达数据中呈现共表达模式的基因模块,并将这些模块与样本特征(如临床特征、表型数据)相关联,进而识别关键驱动基因或生物标志物。 这里需要置入几个推文链接,因为笔者认为这几位老师写的内容已经把WGCNA的基础知识详细地展示了出来。 ①生信技能树:htt...
WGCNA分析思路 如上述文章所示,在进行WGCNA分析时,首先需要对基因进行分类、将具有相似表达模式的基因模块作为一个整体去进行分析。在确定目标模块之后,然后再对目标模块中的基因进行常规的功能分析、调控网络分析等等去筛选核心基因。总的来说,在实际应用中,WGCNA的常见分析步骤如下所示: ...
作者文件里会展示内嵌到WGCNA里的步步建网的步骤。 1.定义一个权重的邻接矩阵 2.定义这个拓扑重叠矩,基于不相似检测dissTOM 3.构建等级聚类树(average linage) 4.定义树的分支为模块 从芯片原始数据到WGCNA具体步骤 1准备数据,并进行初步过滤 获得CEL数据,并进行初步处理,比如之前的qc,但是这个可以不做,因为后面会...
WGCNA分析：全称WeightedGene Co-Expression Network Analysis,加权基因共表达网络分析，鉴定表达模式相似的物种/功能集合（module）。此分析前期主要用在真核转录组分析中，但近两年来，很多研究者也开始将其逐渐用在代谢组数据和宏基因组数据分析中，并且频率越来越高。此分析主要解析物种/功能集合与样品表型之间的联系，...
WGCNA基本概念 加权基因共表达网络分析 (WGCNA, Weighted correlation network analysis)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,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。
WGCNA定义 WGCNA,英文全称,Weighted Gene Co-expression Network Analysis ,中文名字叫加权基因共表达网络分析。 名字很长,我们怎么去理解呢? 不慌,我们拆开来解读,首先是“加权”,什么是加权,加权就是赋予权重,换句话说,我们在分析基因与基因之间的关联性时,我们强调关联的强度,即基因与基因之间关联有强有弱...
WGCNA(Weighted Gene Co-Expression Network Analysis, 加权基因共表达网络分析),鉴定表达模式相似的基因集合(module)。解析基因集合与样品表型之间的联系,绘制基因集合中基因之间的调控网络并鉴定关键调控基因。 WGCNA适合于复杂的转录组数据 研究不同器官/组织类型和不同阶段的发育调控、生物和非生物胁迫的不同时间点响应...