武汉初级WGCNA图

Moduleeigengene:给定模型的主成分，整个模型的基因表达谱。这个是个很巧妙的梳理，我们之前讲过PCA分析和tSNE分析的降维作用，之前主要是拿来做可视化，现在用到这个地方，很好的用一个向量代替了一个矩阵，方便后期计算。Intramodularconnectivity:给定基因与给定模型内其他基因的关联度，判断基因所属关系。Modulemembership:给定基因表达谱与给定模型的eigengene的相关性。Hubgene:关键基因(连接度多或连接多个模块的基因)。Adjacencymatrix(邻接矩阵)：基因和基因之间的加权相关性值构成的矩阵。TOM(Topologicaloverlapmatrix)：把邻接矩阵转换为拓扑重叠矩阵，以降低噪音和假相关，获得的新距离矩阵，这个信息可拿来构建网络或绘制TOM图。WGCNA（加权基因共表达网络分析）这一利器，可以用来寻找基因将有相同或相近表达模式的基因。武汉初级WGCNA图

GenesignificanceGS：将指定基因的表达量与对应的表型数值进行相关性分析，终的相关系数的值就是GS，GS反映出基因表达量与表型数据的相关性，GS越高表明指定基因与研究表型越相关。Modulesignificance：给定module中所有基因的GS平均值。反应了指定module与表型数据的相关性，Modulesignificance越高表明指定module与研究表型越相关。Eigengenesignificance：模块特征（ME）与样本性状的相关性。跟Modulesignificance表明的一样，也是指定module与表型数据的相关性，值越高表明指定module与研究表型越相关。Connectivity：在加权共表达网络中，由于每条边两个基因间的相关性的大小，对应一个数值，所以一个基因在共表达网络中的Connectivity定义为与该基因相连的所有边的数值之和。另外，根据相连的基因是否和该基因位于同一个module,又可以将边分为两类，和该基因位于同一个module内，定义为within，位于不同的modules,定义为out。可根据within的connectivity来确定该module的hub基因。Hubgene：这个定义是“highlyconnectedgene”的缩写。表示在共同表达模块内的具有高Connectivity的基因南京组分WGCNA论文Module(模块)：高度內连的基因集。

WGCNA的目的：先给大家讲讲WGCNA的精髓，其实就一句话：关联表型和基因。WGCNA通过将基因进行分组（module），把基因模块和表型进行关联，实现了快速锁定基因的目的。WGCNA的步骤：WGCNA需要读入的数据有两个：基因表达谱数据样本表型数据我们采用WGCNA的示例数据来给大家进行解读。整体来讲，WGCNA的分析流程是很繁琐的，一个全套的分析可能会涉及8-9个步骤，但是，这里面有很多步骤其实无关紧要，跟分析的主线，也就是“筛选与表型相关的基因”是脱离的。

数据预处理这部分内容包括以下部分：读取和过滤基因表达数据读取样本表型数据可视化样本聚类和表型数据官方的示例数据是一个小鼠的芯片表达谱数据，包含了135个雌性小鼠的数据，在提供的表达谱数据中，除了探针ID和样本表达量之外，还有额外的探针注释信息，在读取原始数据时，需要把多余注释信息去除。对于基因的表达量数据，需要进行过滤，对于基因而言，可以过滤缺失值或者低表达的基因，对于样本而言，如果该样本中基因缺失值很多，也需要过滤，WGCNA内置了一个检验基因和样本的函数，通过该函数可以进行一个基本过滤。基础过滤之后，还可以看下是否存在离群值的样本，通过样本的聚类树进行判断，生成的图片如下。WGCNA很直观的表现特定基因module随连续变量的变化情况。

Module(模块)：高度內连的基因集。在无向网络中，模块内是高度相关的基因。在有向网络中，模块内是高度正相关的基因。把基因聚类成模块后，可以对每个模块进行三个层次的分析：1.功能富集分析查看其功能特征是否与研究目的相符；2.模块与性状进行关联分析，找出与关注性状相关度比较高的模块；3.模块与样本进行关联分析，找到样品特异高表达的模块。Connectivity(连接度)：类似于网络中“度”(degree)的概念。每个基因的连接度是与其相连的基因的边属性之和。构建基因共表达网络：使用加权的表达相关性。广州反相WGCNA

共表达网络：定义为加权基因网络。武汉初级WGCNA图

生信分析WGCNA其译为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，并探索基因网络与关注的表型之间的关联，以及网络中的中间基因。适用于复杂的数据模式，推荐15个样品以上的数据。现在测序价格越来越便宜，得到15个样品数据的成本很低，如果再结合样品性状数据进行模块基因与表型的关联分析，一定能给你的文章增色不少！如果自己手里没有数据，利用公开的数据挖掘分析也是不错的选择。智汇基因生信分析服务优势专业硕博团队正规公司，根据您前期思路为您一对一专属定制服务，提供90%文章框架全英文交付，将您的时间用在更有价值的地方。武汉初级WGCNA图

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