RNA-seq入门实战(十一):WGCNA加权基因共表达网络分析——关联基因模块与...
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发布时间：2024-09-15 09:59
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时间：2024-09-28 08:59
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的基本流程。一些重要的注意事项可以参考WGCNA的FAQ文档。
在实际操作中，首先准备数据，通过读取fpkm表达矩阵，并进行log2(x+1)转化。接着，可以对数据进行质量判断，绘制系统聚类树，并根据数据选择最佳阈值power。构建加权共表达网络，可以采用一步法或分步法，调整参数以识别基因模块。
关联基因模块与表型可以通过绘制热图和箱线图进行，这有助于发现与特定表型高度相关的模块。此外，模块与表型的相关性还可以通过散点图进一步分析。WGCNA的标配热图能够直观展示模块间的相关性，结合表型信息，可以深入理解模块特征。
在完成模块与表型的关联分析后，可以对感兴趣的模块进行GO（基因本体论）分析，以探索模块内的基因功能。通过可视化工具如TOMplot和Eigengene-adjacency-heatmap，可以进一步研究模块间的相互关系，并将其与表型相关性结合进行深入分析。
最终，可以对特定模块的基因进行批量GO分析，绘制热图，以及将基因导出至VisANT或cytoscape进行进一步的网络构建和分析。这一系列操作形成了bulkRNA-seq实战系列的完整流程，涵盖了从数据准备到模块分析的各个环节。
通过这一系列的实践，我们可以全面理解WGCNA在基因模块分析中的应用，以及如何利用WGCNA关联基因模块与生物表型，进而深入探究基因功能和生物过程。
RNA-seq入门实战(十一):WGCNA加权基因共表达网络分析——关联基因模块与...
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WGCNA权重基因共表达网络分析需要什么样的数据
WGCNA是用来分析基因表达数据的，可以通过基因的表达数据找到基因中表达模式相同或者相类似的模块，理论上这个模块中的基因都是发挥某一个生物学功能的模块，具有相同的表达模式。所以WGCNA分析需要的数据就是数值型的表达数据，给一个数值矩阵或数据框都可以。
WGCNA权重基因共表达网络分析需要什么样的数据
WGCNA（Weighted Correlation Network analysis）是一个基于基因表达网络权重构建，描述基因表达的关联模式的R包。一般来说需要两个文件，多个样本的基因表达量（fpkm矩阵），可以根据表达量可以计算相关性，还有一个就是所谓的权重，简单的解释就是这些样本中的一些性状或者条件，比如重量、高度、应激条件等等，...
WGCNA权重基因共表达网络分析需要什么样的数据?
一般是高通量的rna表达数据，大致分为芯片表达谱和测序数据。芯片一般是affy和illumina的比较多；测序的话现在hiqseq2000或者2500；构建网络需要表达置矩阵，然后经过scale free参数选择，构建一个赋权的网络。
10X单细胞空间联合分析之十一(CellTrek)
使用这个权重矩阵,SCoexp 计算空间加权基因共表达矩阵。 此后,SCoexp 利用共识聚类 (CC) 或加权相关网络分析 (WGCNA) 来识别基因模块。 对于识别的模块,我们可以计算模块分数并investigate它们的空间组织。 为了对 CellTrek 的性能进行基准测试,利用了三个空间数据集,1) 具有自定义空间模式的模拟 scRNA-seq 数据集 ...
WGCNA分析--提升转录组测序文章档次的利器
基因共表达网络分析：首先作者将不同的样品按籽粒大小不同品种分开，分别用WGCNA做共表达网络分析，其中在Himchana 1样品中共找到27个模块(a)，在JGK 3样品中找到21个模块(b)。模块与样品之间相关性分析，从而发现不同发育时期的特有的基因模块。结合上一步的分析结果，再来分析两个品种各自得到的模块...
初识WGCNA-基础知识
从方法上来讲，WGCNA分为 表达量聚类分析和表型关联 两部分，主要包括基因之间相关系数计算、基因模块的确定、共表达网络、模块与性状关联四个步骤。第一步计算任意两个基因之间的相关系数（Person Coefficient）。为了衡量两个基因是否具有相似表达模式，一般需要设置阈值来筛选，高于阈值的则认为是相似的。但...
WGCNA(转载)
WGCNA介绍: WGCNA(weighted gene co-expression network analysis,权重基因共表达网络分析)是一种分析多个样本基因表达模式的分析方法,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关系,因此在疾病以及其他性状与基因关联分析等方面的研究中被广泛应用。 WGCNA算法是构建基因共表达网络的常用算法(...
WGCNA基础概念
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。相比于只关注差异表达的基因，WGCNA利用数千或近万个...
WGCNA共表达流程-纯代码版
尽管共表达网络不能直接揭示因果关系，但对比分析可以揭示差异性基因。构建WGCNA网络时，推荐使用至少20个样本，RNA-seq数据深度需达到每样本100 million reads。为增强网络稳定性，可采用bootstrapping来消除系统误差影响。输入数据处理是关键步骤，比如测试的3600个基因和多份样本数据。原始数据应为基因×样本...
