湖北生信分析视频

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生信分析WGCNA相比于差异表达基因可以获得跟多信息，通过考虑测得的转录本之间的关系可以更完整地表示微列阵数据，这可以通过基因表达谱之间的成对相关性进行评估。WGCNA从数千个基因的层次开始，确定临床上感兴趣的基因模块，较后使用模块内连接性，基因重要性来识别疾病途径中的关键基因，以进行进一步验证。与其将成千上万的基因与微阵列样品特征相关联，不如着重于几个（通常少于10个）模块与样品特征之间的关系。为此，它计算每个模块的特征基因显着性（样本特征与特征基因之间的相关性）和相应的p值。 模块定义不使用先验定义的基因集。取而代之的是，通过使用层次聚类从表达式数据构造模块。 尽管建议将生成的模块与基因本体信息相关联以评估其生物学合理性，但这不是必需的。

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