WGCNA共表达流程-纯代码版

发布网友发布时间：2024-09-17 00:31

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热心网友时间：2024-10-10 18:04

WGCNA（Weighted Gene Co-expression Network Analysis）是一种强大的工具，用于分析基因在多组样本中表达模式的相关性，通过聚类生成表达模块，有助于推测基因的功能和生物学过程。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×样本的DataFrame格式，需要进行数据转置以适应分析。对于缺失值和异常样本，需妥善处理，如剔除异常值，如样本F2_221。

构建网络和模块化阶段，有多种方式适应不同样本和组织类型。确定soft-thresholding power时，选择达到0.9以上且不低于0.8的参数。对于大规模数据集，可分块处理再进行全局聚类，如将maxBlockSize设为2000，以保证效率。

WGCNA的每一步，如计算adjacencies、转换为拓扑矩阵、聚类和合并模块，都需按照特定步骤进行。导出数据通常以Cytoscape格式进行，而differential co-expression分析则有助于识别调节基因和解释表型差异。

在执行分析时，脚本中的maxBlockSize可以调整以适应你的数据规模，具体脚本链接如下。在进行WGCNA时，务必经过数据预处理和阈值设定，然后执行完整的共表达分析流程。