广州组分WGCNA论文

加权基因共表达网络分析(WGCNA,Weightedcorrelationnetworkanalysis)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靶点。相比于只关注差异表达的基因，WGCNA利用数千或近万个变化比较大的基因或全部基因的信息识别感兴趣的基因集，并与表型进行性关联分析。一是充分利用了信息，二是把数千个基因与表型的关联转换为数个基因集与表型的关联，免去了多重假设检验校正的问题。理解WGCNA，需要先理解下面几个术语和它们在WGCNA中的定义。WGCNA的出发点是基于系统的基因表达水平来构建一个网络。广州组分WGCNA论文

加权基因共表达网络分析（WGCNA,Weightedcorrelationnetworkanalysis）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，moduleeigengene）或module内枢纽（hub）基因该module（ME较常见），计算(1)不同module的相关性，(2)module与样本性状的相关性，(3)基因隶属模块的权重。WGCNA促进了基于网络的基因筛选方法，可用于识别候选生物标志物或靶点。这些方法已成功应用于各种生物学研究，如、小鼠遗传学、酵母遗传学和脑成像数据分析。广州组分WGCNA论文WGCNA中对基因表达值之间的相关系数取n次幂。

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加权共表达网络的构建和模块识别一旦选择好了构建网络的β值，那么从网络构建到模块识别需要四个步骤。2.1 ，通过拓扑重叠计算每两个基因之间的不相似性。两个基因之间相似性通过拓扑重叠（TOM）来计算。简单说，如果基因i，j有很多相同的邻接基因，那么TOM（i，j）就很高，这意味着基因有相似的表达模式。TOM(i，j)= 0表示基因i和j的网络没有共同的邻接基因，而TOM(i，j)= 1表示，基因i和j有着完全一样的网络邻接基因。TOM作为相似度的度量可以被转换为相异度，disTOM=1-TOM。2.2 第二，得到基因聚类树根据基因表达之间的相似性，进行等级聚类。然后通过基因间的不相似性转换，得到基因聚类树。2.3第三，通过对树的剪切把表达一致相基因划分到相同模块中。一般采取动态混合切割算法。WGCNA主要运用于在大样本基因表达数据。

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。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。广州组分WGCNA论文

Hub gene: 关键基因 (连接度多或连接多个模块的基因)。广州组分WGCNA论文

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