WGCNA 分析

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本文深入探讨了WGCNA（Weighted Gene Co-expression Network Analysis）脚本的应用与原理，这是一种用于基因共表达网络分析的强大工具。通过实例解析，读者可以了解到如何使用WGCNA进行基因表达数据的网络构建与模块划分，以及如何解读网络中的关键节点和模块，为生物信息学研究提供了一种新的视角。

 

 

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dengximo9047
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WGCNA（加权基因共表达网络分析）
wangprince2017
02-20 1万+
WGCNA（加权基因共表达网络分析） 序章 这个工具现在很火，高分文章用到很多。 加权基因共表达网络分析(WGCNA，Weighted gene co-expression network analysis) WGCNA能够从复杂数据中（N多分组）快速地提取出与样本特征相关的基因共表达模块，以供后续分析。简单地说，它通过计算基因之间的表达相关性，将具有表达相关性的基因聚类到一个模块中，然后再分析模块与样本特征（包括临床特征、手术方式、治疗方法等等）之间的相关性，WGCNA搭建了一座样本特征与基因表达
转录组测序技术和结果解读（十三）——WGCNA分析
wangprince2017
08-14 5364
WGCNA WGCNA(weighted correlation network analysis) 是一款基于R语言的加权关联网络分析软件，可以实现将基因表达变化与表型差异的关联，从而挖掘在表型变化过程中发挥关键作用的核心基因或基因模块 (moudle)。 WGCNA与其它类似分析软件的区别在于，其在构建基因共表达网络的过程中添加表型权重参数，同时使用无尺度聚类和动态剪切树的方式优化分类，以实现对数据准确、高效的分析。 分析的流程 WGCNA的分析原理及过程如下： 对数据进行预处理； 构建分.
Linux基础_李孟_新浪博客
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10-04 428
网址： Linux基础01:http://blog.youkuaiyun.com/qq_19968255/article/details/52732932 Linux基础02:http://blog.youkuaiyun.com/qq_19968255/article/details/52732962 Linux基础03:http://blog.youkuaiyun.com/qq_19968255/article/det...
WGCNA分析
hgz2020的博客
04-15 2281
WGCNA
WGCNA：综合基因表达谱、表型及共表达网络的全面解析与聚类分析 ,WGCNA分析 基因共表达网络分析 基因表型关联分析 基因聚类分析 基因模块分析 ,WGCNA分析; 基因共表达网络分析; 基因表型
02-01
WGCNA分析的应用非常广泛，它不仅被应用于基因表达数据分析，还扩展到蛋白质组学、代谢组学以及微生物组学等研究领域。通过WGCNA，研究者可以从网络的角度理解复杂生物系统的内在规律，为疾病的早期诊断、治疗靶点的...
如何使用R语言进行WGCNA分析
zhang_rl的博客
09-19 1806
以上是使用 R 语言进行 WGCNA 分析的基本步骤，具体的分析过程可能需要根据实际的数据和研究问题进行调整。
WGCNA分析：基因共表达网络、表型关联及聚类模块分析
05-08
主要目标是通过WGCNA分析，识别出与特定表型高度相关的基因模块，为进一步的功能验证和机制探讨提供线索。 其他说明：文中强调了数据预处理的重要性，并给出了具体的代码示例，使读者能够更好地理解和应用WGCNA工具...
GEO生信数据挖掘（九）WGCNA分析
zzh1464501547的博客
10-16 5355
本例发现右侧有些样本孤立，适合被剔除，设置红线87切割。左侧也被切成两块，需要做处理，保留。#clust#0 1 2#5 57 40#保存数据。
转录组研究好帮手-WGCNA分析
SHANGHAILINGEN的博客
05-10 1269
如何利用已有的数据，挖掘更多的信息来丰满研究结果，请看转录组研究好帮手-WGCNA分析
WGCNA分析 | 全流程代码分享 | 代码二
BioinfoDu
02-26 5754
关于WGNCA的教程，教程二。 全部代码直接分享
WGCNA分析，简单全面的最新教程（可以在线做了）
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悟道西方
10-07 1万+
生信学习的正确姿势（第三版）NGS系列文章包括NGS基础、转录组分析（Nature重磅综述|关于RNA-seq你想知道的全在这）、ChIP-seq分析（ChIP-seq基本分析流程）...
WGCNA加权基因共表达网络一步法分析学习
zfyyzhys的博客
08-31 4996
WGCNA是一种用于分析基因表达数据的系统生物学方法。主要用于识别在基因表达数据中呈现共表达模式的基因模块，并将这些模块与样本特征（如临床特征、表型数据）相关联，进而识别关键驱动基因或生物标志物。
WGCNA分析，单细胞组学（TCGA）R语言实践全流程
2301_76755787的博客
05-12 3898
WGCNA利用数千或近万个变化最大的基因或全部基因的信息识别感兴趣的基因集，并与表型进行显著性关联分析。R语言实践全流程。
TCGA 数据分析实战 —— WGCNA
dxs18459111694的博客
06-01 4543
加权基因共表达网络分析（WGCNA）是一种用来描述不同基因在样本中的表达关联模式的系统生物学方法。通过将表达高度相关的基因聚集成不同的模块，并探究不同模块与样本表型之间的关联。还可以探究模块内的关键基因的功能，作为潜在的生物标志物或治疗靶点进行后续分析WGCNA数据预处理构建加权相关性邻接矩阵计算拓扑重叠矩阵（TOM对基因进行层次聚类，划分模块。
WGCNA分析流程详解及应用
weixin_35755562的博客
05-26 1786
加权基因共表达网络分析（WGCNA）是一种基于系统生物学原理的强大工具，它通过建立基因之间的相关性网络来识别与特定表型密切相关的模块。WGCNA不仅可以用于分析基因数据，还广泛应用于表型特征的预测以及生物标志物的识别。由于其能够在复杂的生物系统中揭示基因调控关系，WGCNA已成为基因组学和功能基因组学研究的有力补充。
WGCNA分析学习
sakoko_的博客
10-03 3283
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言 一、pandas是什么？ 二、使用步骤 1.引入库 2.读入数据 总结 前言 WGCNA（Weighted Correlation Network Analysis）是一个基于基因表达网络权重构建，描述基因表达的关联模式的R包。简单来说，就是一种基于网络的计算基因间表达的相关性的方法，网络上关于该方法相关原理的解释有很多，本博客主要描述具体做法，不再对原理进行详细讲解。 提示：以下是本..
WGCNA: 生物信息学中的基因共表达网络分析
最新发布
weixin_42589700的博客
08-01 1854
加权基因共表达网络分析（WGCNA）是一种用来描绘不同生物样本之间基因表达模式的网络生物学方法。它的起源可以追溯到2005年，由史蒂文·霍洛维茨（Steve Horvath）和皮埃尔·朗热（Pierre Langfelder）共同提出。WGCNA通过构建一个基于基因表达模式相似性的网络，将具有相似表达模式的基因分到同一个模块中。这些模块内部的基因可能具有相似的功能，甚至可能参与相同的生物学途径或疾病过程。WGCNA广泛应用于生物学研究，尤其是在复杂疾病的机制研究中。
WGCNA分析基本教程总结
weixin_57699783的博客
07-01 2587
可用于发现高度相关基因的簇（模块），使用模块特征基因或模块内枢纽基因总结此类簇，将模块与外部样本性状相互关联（使用特征基因网络方法），来度量模块成员分布，进而用于识别候选生物标记物或治疗靶点。...
wgcna分析代码
05-14
### WGCNA 分析的 R 和 Python 实现 WGCNA（Weighted Gene Co-expression Network Analysis）是一种用于识别基因共表达模块并探索其生物学意义的强大方法。以下是关于如何在 R 和 Python 中实现 WGCNA 的详细介绍。 #### 使用 R 进行 WGCNA 分析 R 是目前最常用的工具之一来执行 WGCNA 分析，主要依赖于 `WGCNA` 包[^1]。下面是一个基本的工作流程以及相应的代码示例： ```r library(WGCNA) # 加载数据集 data <- read.csv("gene_expression_data.csv", row.names = 1) # 数据预处理 softPower <- pickSoftThreshold(data, powerVector = c(1:20), verbose = 5)[[1]][,"powerEstimate"] adjacencyMatrix <- adjacency(data, power = softPower) tomMatrix <- TOMsimilarity(adjacencyMatrix) # 构建网络并检测模块 dissTOM <- 1 - tomMatrix moduleColors <- cutreeDynamic(dendro = hclust(as.dist(dissTOM)), distM = dissTOM, deepSplit = 2, minClusterSize = 30) # 可视化模块 plotDendroAndColors(moduleColors, data, main = "Module Colors") # 计算模块特征基因并与样本特性关联 MEs <- moduleEigengenes(data, colors = moduleColors)$eigengenes correlationWithTraits <- as.data.frame(cor(MEs, sampleTraitData)) pValues <- as.data.frame(t(sapply(correlationWithTraits, function(x) corPvalueStudent(x, nSamples)))) ``` 以上代码展示了从加载数据到构建加权邻接矩阵、计算拓扑重叠矩阵 (TOM)，再到聚类和可视化的主要过程[^2]。 #### 使用 Python 进行 WGCNA 分析 Python 社区也提供了多种库支持 WGCNA 分析，其中较为常用的是 `pywgcna` 库[^3]。下面是基于该库的一个简单工作流： ```python from pywgcna import PyWGCNA # 初始化对象 wgcna_obj = PyWGCNA() # 导入数据 expression_data = wgcna_obj.importExpressionData('gene_expression_data.csv') # 软阈值选择 pick_soft_threshold_result = wgcna_obj.pickSoftThreshold(expression_data.values.T, maxPOutliers=0.05) # 建立网络模型 network_model = wgcna_obj.buildNetwork(expression_data.values.T, power=pick_soft_threshold_result['power']) # 模块检测 modules = wgcna_obj.detectModules(network_model['adjMat'], minModuleSize=30) # 绘制层次聚类树状图及颜色条带 wgcna_obj.plotDendrogramAndColormap(modules['colors']) ``` 此部分涵盖了从导入数据至软阈值选取、建立网络直至绘制结果的核心功能[^4]。 ---
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