医学WGCNA数据库

WGCNA本质是基于相关系数的网络分析方法，适用于多样品数据模式，一般要求样本数多于15个。样本数多于20时效果更好，样本越多，结果越稳定。基因表达矩阵:常规表达矩阵即可，即基因在行，样品在列，进入分析前做一个转置。RPKM、FPKM或其它标准化方法影响不大，推荐使用Deseq2的varianceStabilizingTransformation或log2(x+1)对标准化后的数据做个转换。如果数据来自不同的批次，需要先移除批次效应(记得上次转录组培训课讲过如何操作)。如果数据存在系统偏移，需要做下quantilenormalization。性状矩阵：用于关联分析的性状必须是数值型特征(如下面示例中的Height,Weight,Diameter)。WGCNA是一种分析多个样本基因表达模式的分析方法。医学WGCNA数据库

生信分析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治于靶点。生信分析共表达基因指的是表达量具有协同变化趋势的基因集中，通常认为这些基因参与相同的生物学过程，比如参与同一个代谢通路，正是由于功能上的协同作用，导致表达量呈现出高度相关性。医学WGCNA数据库共表达网络：定义为加权基因网络。

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生成网络，筛选基因找到和表型关联的module之后，就可以导出指定modules对应的基因共表达网络，方便可视化。所谓WGCNA（共表达网络）分析，说到底还是要构建一个网络的。那么，既然说到网络，就不得不说厉害的网络图分析软件Cytoscape。它能够帮我们去实现网络图的可视化和深层次的挖掘。在WGCNA中，也可以直接对接Cytoscape，生成的文件可以导入cytoscape进行绘图。当你把一个分析真正弄懂了之后，你就会知道里面的精髓和不可或缺的部分。就像一个经验丰富的外科主刀医生，下刀“快准狠”，绝不会有多余的动作，也绝不会少必须的动作。做数据分析也是一样，抓住关键问题才是真理。研究模型之间的关系，从系统层面查看不同模型的互作网络。

WGCNA中对基因表达值之间的相关系数取n次幂，这是和普通聚类的比较大不同，其直接结果是把基因间相关性的强弱的差异放大。假如某两对基因之间未取幂之前的相关系数差异为4倍，假如对各自相关系数取4次幂，则这种差异就变为256倍，强弱关系分明。对每两对基因（i，j）之间的相关系数的幂取某特定的值β，以此来计算所有基因之间的相关性，也就是adjacency矩阵：ai，j=|cor(i,j)|β由这些相关性系数，可以构建网络，其中基因作为网络中的节点（nodes），而ai，j作为边的权重，高相关性强连接，反之亦然。每个基因的连接性（度）的大小反应了和这个基因相连的基因的多少。WGCNA提供几种相关性的算法，其中包括Pearsoncorrelation（cor()函数）、Biweightmid-correlation(bicor()函数)、Spearmancorrelation(cor（x,method=“spearman”）函数）本研究中采用WGCNA默认的Pearson相关，Pearsoncorrelation计算快速，但对离群值敏感。WGCNA算法首先假定基因网络服从无尺度分布是带有一类特性的复杂网络。重庆临床WGCNA数据处理

WGCNA适用于什么分析内容？医学WGCNA数据库

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