朗 WGCNA | 值得你深入学习的生信分析方法!~(网状分析-第一步-数据...
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发布时间：2024-10-23 03:44
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时间：2024-11-02 18:39
深入解析WGCNA：生信分析方法的基石
Weighted correlation network analysis (WGCNA) 是一个经典的生信分析工具，其应用广泛且极具影响力。该方法被引用于研究领域，引用次数已接近万次。尽管网络上存在众多相关教程，但许多教程存在不足之处，如步骤缺失或代码不全等问题。本文将从零开始，通过官方手册的仔细研读，带领大家一步一步地深入了解并完善 WGCNA 方法。
首先，我们使用雌性小鼠肝脏基因表达谱数据，数据源自 Ghazalpour 等人的研究。为了开始分析，我们需要提取表达矩阵，并确保它已正确转置。
在数据整理过程中，将进行基因和样本的过滤。过滤掉表达值过低的基因或样本，确保分析的准确性和可靠性。这里，我们将运用包内的函数进行自动化过滤，以确保数据集的质量。
接下来，我们对样本进行聚类分析，以识别潜在的异常样本或异常群体。使用聚类树可视化样本分群，并通过设定阈值去除异常样本，以提高数据集的纯净度。
在完成样本预处理后，我们需导入临床或性状数据（traits），并与聚类树一起绘图，进一步探索基因与性状之间的关系。
最终，我们将整理的数据保存，并规划后续的分析步骤。此外，原文作者指出，WGCNA 方法适用于无监督分析，旨在基于基因表达模式进行聚类。因此，不建议通过差异基因分析筛选后再进行 WGCNA，这可能导致基因模块的过度简化。
最后，了解如何正确引用 WGCNA 相关资源，以便在学术交流中准确引用，促进知识的传播和研究的进展。通过本文，希望帮助研究人员深入理解并掌握 WGCNA 方法，从而在生信分析领域取得更多成果。
