1、差异表达基因(DEGs)的识别 使用R中的DESeq包来处理,以FDR<0.01 and |log2FC|>1为条件筛选出1478个DEG(上调473个,下调1005个)。DEGs的热图显示肿瘤和非肿瘤组织中基因的表达量水平。PCA也显示这36个肿瘤与9个非肿瘤组织分开聚集(B)。C为36个肿瘤样本的聚类树及对应的临床信息。 2、加权系数β值筛选 共...
寻找WGCNA 衍生的中枢基因和 DEG 之间的共表达基因。我们最终筛选出 440 个重叠基因作为候选中枢基因,这些基因可能在神经性疼痛的发生和发展中发挥重要作用. 进行 GO 和 KEGG 分析以进一步探索这 440 个重叠基因的潜在作用. GO富集分析表明重叠基因主要影响细胞因子受体结合、趋化因子受体结合、细胞趋化性和JAK STAT级...
此外,KEGG通路分析还显示,溶酶体、FoxO信号通路、糖尿病心肌病和癌症中的PD-L1表达及PD-1检查点通路可能与帕金森病有关(图7E)。 图7 WGCNA-DEG 的 GO 和 KEGG 通路富集结果 在15个铁死亡-WGCNA基因中,显著富集的GO术语表明,细胞对TOR信号转导的反应、p53类介质的信号转导、选择性自噬、对活性氧或金属离子或...
这项研究的目的是筛选与LUSC的发生,发展和预后有关的潜在生物标志物,以揭示未知的生理和病理过程。使用生物信息学分析,对来自GEO和TCGA数据库的肺鳞状细胞癌数据集进行分析,以识别差异表达基因(DEG)。此外,整合了PPI和WGCNA网络分析,以识别与LUSC密切相关的关键基因。另外,进行生存分析以实现良好预测准确性的预后模型。
1.WGCNA分析通过limma软件包分析mRNA和miRNA数据,以确定DEGs。使用分析出来的1043个DEG的原始数据进行WGCNA分析。图1A中,使用对各种软阈值的无标度拟合指数和平均连接性的分析来确定软阈值功率。接着,图1B通过基因聚类来识别共表达模块,以便对识别的模块进行进一步的分析。
首先对样品进行标准化(图 1A),以获得抑郁症患者外周血清中的 550 个差异表达基因(DEG),这些 DEG 中有 242 个被上调,308 个被下调(图 1B)。在图 1C 中可视化了抑郁症和正常对照组之间具有最显着差异的前 30 个基因的表达。最后,550 DEGs 的 GSEA 产生了核糖体、蛋白质输出和抗叶酸途径(图 1D)。
GSE51092用于构建共表达网络并鉴定与SS相关的基因,使用“ limma” R包在表达数据中筛选差异表达基因(DEG),筛选阈值设定为 p< 0.05和log2(FC)≥1 。 结果分析 1、干燥综合征与正常对照之间表达差异的基因 总共鉴定了1,483个差异表达基因,并选择用于后续分析。表1显示了在190名SS患者和30名对照的基因表达微阵列...
WGCNA旨在识别共表达的基因模块，而不是单个基因，分析结果应在此背景下进行解释。使用WGCNA来鉴定DEG可能...
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...
WGCNA总共确定了10个模块。使用模块和特性之间的Spearman相关系数找出重要模块,蓝色、绿松石色和棕色被选为重要的模块。 “limma”软件用于检测822个DEG。此外,372、315和92个DEG分别被确定为蓝色DEG、绿松石色DEG和棕色DEG。 基因功能富集分析 为了确...