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WGCNA的理论背景知识
编程算法
express
WGCNA是一种从大量数据中挖掘module的算法,而这些module所包含的gene为一组表达模式类似或这说表达谱相似的基因,也就是相关或不相关。 而正相关还是负相关可以由WGCNA的参数进行设定,默认是既包括正相关又包括负相关。 相似的表达模式可能意味着 -1 tightly co-regulated -2 functionally related -3 members of the same pathway 和聚类有一定的相似,但更具有生物学意义。 WGCNA对基因间表达量的相关系数取n次幂,使得相关系数数值的分布逐渐符合无尺度分布,按gene表达模式进行分类,将模式相似的gene归一一个模块module,而不是一般的cluster,因此WGCNA得出的结果有更高的可信度。把几个模块筛选出来了,模块中的gene也就知道了,这样,可以用这些结果分析出更多的意义。 在co-expression 网络中,每一个gene在一个特定时间或空间的表达情况可以看成一个点node,可以通过计算任何两个gene间的相关系数可以得到gene间的表达情况。第i个和第j个gene的pearson相关系数,即表示两个gene的表达相似性。可以通过设定一个阈值来确定两个gene之间的表达谱是否相似。达到这个阈值了就认为它们之间是相似的。这种方式的缺点就是,假如定义了0.8,那么0.79和0.81就是两个不同的范畴了。WGCNA通过软阈值避免这一问题。 网络的数学名称是图,图论中每一个节点node有一个概念,那就是度degree,一个点的度指的是图中该点所关联的边数edge。 scale-free network特点是存在少数节点,具有明显高于一般点的度,也就是并不是平均分布,这些点称为hub,由少数hub与其它节点关联,构成真哥哥网络。这样的无尺度网络的节点读书与具有该度数的节点个数服从幂分布,这就为寻找最佳参数提供了理论依据。 进化的过程中,生物选择了这种网络有其进化意义。整个生物网络中,少数的关键性的gene执行主要功能,只要保证hub的完整性,整个生物网络就不会坍塌,那生命体系就不会受太大影响。 WGCNA的详细流程 WGCNA关键模块和hub基因筛选
Y大宽
2018-10-11
1.1K
0
基于RNA-seq的共表达网络分析工具
express
Methods and tools for RNA-seq-based co-expression network analysis 可以说是非常非常全面,从质量控制开始到最后都有介绍 原始
Y大宽
2018-09-10
786
0
cBioportal中文教程
express
gui
大规模的癌症基因组计划,比如The cancer genome atlas(TCGA) and the International cancer genome consortium(ICGC),正在从多技术平台产生更多的癌症基因组数据。这使得这些数据的整合,探索和分析越来越具有挑战性,尤其是对于没有计算机背景知识的科学家来说。cBioPortal是专门设计来降低对这些复杂数据的接近门槛,因此,促进基因组数据向新的生物学视野,治疗和临床特征的转变。
Y大宽
2018-09-10
4.6K
0
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