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、Adjacency matrix、TOM等)见: Si...
加权基因共表达网络分析(WGCNA)是转录组学的分析方法,根据基因表达模式和相互关系将基因分类到不同模块,用于研究基因协同作用及其对细胞、
WGCNA ,全称为weighted gene co-expression network analysis,即加权基因共表达网络分析。该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。 WGCNA分析基于两个假设: 相似表达模式的基因可能存在共调控、功能相关或处于同一通路; 基因网络符合无尺度分布 简单...
加权基因共表达网络分析(WGCNA, Weighted correlation network analysis)是一种系统生物学方法,用来描述基因间的相关模式,早年使用microarray基因表达数据,近些年越来越多的使用RNA-seq的基因表达数据。WGCNA可用于寻找高度相关的基因集(module),使用module特征(ME,module eigengene)或module内枢纽(hub)基因代表该module(ME较...
加权基因共表达网络分析(Weighted Gene Co-expression Network Analysis,简称 WGCNA)是一种用于分析基因表达数据中基因之间相互关系的方法。 它通过构建基因表达的加权网络,利用基因之间的共表达模式来识别与特定表型(如疾病状态、性别、环境条件等)相关的基因模块。
WGCNA概念 WGCNA ,全称为weighted gene co-expression network analysis,即加权基因共表达网络分析。该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。 WGCNA分析基于两个假设: 1. 相似表达模式的...
加权基因表达网络分析(Weighted gene co-expression network analysis, WGCNA),又叫权重基因共表达网络分析,其根本思想是根据基因表达模式的不同,挖掘出相似表达模式的基因,定义为模块(module)的一种算法。具有相似表达模式的基因很可能是紧密共调控的,功能紧密相关的或同一条信号通路或过程的成员,有其特定的生理意义。
WGCNA ,全称为weighted gene co-expression network analysis,即加权基因共表达网络分析。该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。 WGCNA分析基于两个假设: 1. 相似表达模式的基因可能存在共调控、功能相关或处于同一通路; ...
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,绘制基因集合之间的调控网络并鉴定关键调控基因 WGCNA适用于复杂的转录组数据(样本数目较多) 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...
1.5 Eigengenes Heatmap (TOM) 特征基因相关性热图 WGCNA TOM 2. Results of Figures and Tables 本程序运行依赖于计算机内存,并根据表达矩阵大小需要计算时间。主要结果通过打包下载,包括7张图像结果和4个主要计算结果表格,以及所有模块的基因共表达网络表格文件。