加权基因表达网络分析（Weighted gene co-expression network analysis, WGCNA），又叫权重基因共表达网络分析，其根本思想是根据基因表达模式的不同，挖掘出相似表达模式的基因...芯片原始数据由R语言预处理后，得到基因表达数据，然后由maSigPro包处理得到整个肝再生过程和肝癌发生发展过程中的差异表达用来构建加权基因共表达网络。...然后根据基因表达的相似性（共表达的基因）把网络分成几个模块，把每个模块和外部特征（比如时间点，病理进程等）进行关联，同时和maSigPro结果进行对比，鉴定模块中的关键基因（driver gene或hub...构建加权相关性基因网络软阈值的选择 WGCNA中对基因表达值之间的相关系数取n次幂，这是和普通聚类的最大不同，其直接结果是把基因间相关性的强弱的差异放大。...WGCNA给出了如何选择这个阈值的方法，其函数是pickSoftThreshold()。 2 加权共表达网络的构建和模块识别 一旦选择好了构建网络的β值，那么从网络构建到模块识别需要四个步骤。
image.png 接下来利用差异表达基因做加权基因共表达网络（WGCNA） WGCNA分析用到的代码是我在腾讯课堂上购买的一门课程，课程内容是介绍WGCNA分析在植物上的应用的。...另外还有一大部分代码来自生信技能树公众号文章七步走纯R代码通过数据挖掘复现一篇实验文章（第七步WGCNA） #标准化基因表达矩阵，这一步是因为我之前尝试WGCNA分析的时候使用原始的counts会遇到报错...#提示输入数据不能为整数，我还不知道WGCNA应该用什么作为输入数据 expCPM<-cpm(rnaCounts, normalized.lib.sizes=TRUE) expCPM[1:3,1:3]...image.png sft$powerEstimate setwd("WGCNA_example/") net = blockwiseModules( datExpr, power = sft$...image.png 第一次完整走完加权基因共表达网络的流程！可是如何解读结果还需要多看文章呀！
WGCNA（Weighted Gene Co-Expression Network Analysis）称为加权基因共表达网络分析是一种适合进行多样本复杂数据分析的工具，通过计算基因间表达关系，鉴定表达模式相似的基因集合...前天有粉丝反应，想看看咱们的WGCNA的教程，于是我们的技术团队迅速行动，用实际行动证明什么才是真正的“实力宠粉”，一整套WGCNA教程请笑纳。 ?...WGCNA被称为加权基因共表达网络分析，通过计算基因间表达关系，鉴定表达模式相似的基因集合（module），解析基因集合与样品表型之间的联系，绘制基因集合中基因之间的调控网络并鉴定关键调控基因。...理解WGCNA 理解WGCNA，需要先理解下面几个术语和它们在WGCNA中的定义。 共表达网络：定义为加权基因网络。点代表基因，边代表基因表达相关性。...分析流程 在WGCNA的官网上，分析流程的示意图如下所示： ? （1） 构建基因共表达网络：使用加权的表达相关性。 ?
WGCNA分析的文章（代码版） 重复一篇WGCNA分析的文章（解读版）（逆向收费读文献2019-19） 其实WGCNA本身是对基因进行合理（加权共表达）的分组。...WGCNA运行： ⓪输入数据准备 ①判断数据质量，绘制样品的系统聚类树 ②挑选最佳阈值power ③ 构建加权共表达网络（ 一步法和分步法），识别基因模块 ④ 关联基因模块与表型：模块与表型相关性热图、...WGCNA基本概念 1.1 定义 WGCNA（Weighted Gene Co-Expression Network Analysis ），即加权基因共表达网络分析，用于寻找高度相关的基因构成的基因模块...分析WGCNA分析，简单全面的最新教程 1.3 基本流程 构建基因共表达网络 >> 识别基因模块 >> 关联基因模块与表型 >> 研究基因模块间关系 >> 从感兴趣的基因模块中寻找关键驱动基因 1.4...，识别基因模块 构建加权共表达网络可选择一步法（one step）或 分步法（step by step）进行。
共表达基因指的是表达量具有协同变化趋势的基因集合，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。...在WGCNA中，对传统的相关系数进行乘方运算，用最终得到的值来表征基因间的相关性。在计算出这样的相关性统计量值之后，如何确定哪些基因是共表达的呢？...实际操作中，考虑到基因数目较多等情况，肯定需要算法来自动化的进行分类，WGCNA采用的是dynamicTreeCut这个R包。...在计算距离矩阵时，WGCNA采用了TOM这种统计量，该统计量可以表征网络中节点的相似性，计算公式如下 ?...最后总结一下，WGCNA在挖掘共表达基因时，首先通过TOM统计量将邻接矩阵转换为距离矩阵，然后聚类，利用dynamicTreeCut的算法识别modules, 最后根据modules之间的相关性，合并modules
我们介绍了使用omicverse完成基本的RNA-seq的分析流程，详见：Python转录组学分析框架：Omicverse的安装以及差异分析 在本节教程中，我们将介绍如何使用omicverse完成加权基因共表达网络分析...导入环境 import omicverse as ov ov.utils.ov_plot_set() 加权基因共表达网络分析(WGCNA) 加权基因共表达网络分析(WGCNA)是一种系统生物学方法，用于表征不同样品之间的基因关联模式...但Python中完成WGCNA分析相关的包仍是空白。我们根据WGCNA的原理，从底层上复现了原版WGCNA算法。...gene_wgcna.calculate_corr_matrix() 共表达网络分析 在获得基因间的拓扑重叠矩阵后，我们使用动态剪切树的方式来寻找基因间的模块。...蛋白质互作网络分析 我们接下来介绍蛋白质互作网络的分析，STRING 是一个已知和预测的蛋白质-蛋白质相互作用的数据库。
单纯的共表达基因集合的结果并不能与我们的实验设计相关联，对于识别到的几十个共表达基因集合，一一进行富集分析去挖掘其功能，看上去如此的盲目，没有目的性，所以我们需要对共表达基因集进一步挖掘，常规的做法就是分析其中与性状相关的共表达基因...在WGCNA中，通过相关性分析将表型数据和共表达基因关联起来。这种方法要求提供每个样本对应的表型数据的值，利用这个值与module的第一主成分值进行相关性分析，根据相关性分析的结果。...设想一下，在组间差异非常大的情况下， 不同分组条件下modules与表型数据的相关性结果肯定也会不同，所以对于样本具有不同分组的数据，需要不同分组分开分析，WGCNA当然也支持这样的分析，不同分组的表达量保存在不同文件中...[[set]]$data, use = "p") } for循环中的代码和一开始提到的基本用法一致，所以对于每个group, 都可以产生上述的相关性结果的热图，除此之外，还可以分析在不同分组中，共表达的趋势是否一致...在该图中，只有在两组中共表达趋势相同的modules才会有颜色填充。 所谓的与表型数据关联，其实就是一个相关性分析，最后可以根据相关性的分析结果，筛选与某种表型显著相关的modules。
WGCNA（Weighted GeneCo-Expression Network Analysis，加权共表达网络分析）分析方法旨在寻找协同表达的基因模块(module)，并探索基因网络与关注的表型之间的关联关系...我们今天介绍下在R语言如何实现WGCNA，此包还有一个限制那就是样本总数必须大于15。...(‘WGCNA’)。...包的操作实例数据来自于其官网（https://horvath.genetics.ucla.edu/html/CoexpressionNetwork/Rpackages/WGCNA/）提供的数据： ?...我们直接看实例： library(WGCNA) options(stringsAsFactors= FALSE) femData= read.csv("G:/LiverFemale3600.csv")
hdWGCNA，一个单细胞和空间转录组学数据的共表达网络分析框架。共表达网络基于输入特征的转换成对相关性，从而对基因之间的相关性进行定量测量（原理和WGCNA类似）。...单细胞数据中固有的稀疏性和噪声可能导致虚假的基因相关性，从而使共表达网络分析复杂化。此外，单细胞或空间转录组数据的相关结构在不同的亚群(细胞类型、细胞状态、解剖区域)中差异很大。...图片图片图片虽然共表达模块由许多基因组成，但将整个模块的表达汇总为一个指标是方便的。模块特征基因(MEs)被定义为模块基因表达矩阵的第一主成分，描述了整个共表达模块的表达模式。...总之，这些人类PFC数据集中的网络分析显示了hdWGCNA工作流程的核心功能。...图片计算共表达网络，与普通的WGCNA分析方法近乎一致。
Methods and tools for RNA-seq-based co-expression network analysis 可以说是非常非常全面...
ncFANs-CHIP 数据输入 在这个模块中，可以对Affymetrix的芯片数据进行ncRNA重注释，进而可以进行差异表达分析以及共表达 网络分析。 ?...另外在共表达网络分析当中，可以具体每个模块内有哪些ncRNA以及其基本的功能 ? ncFANs-NET 数据输入 上面主要是基于芯片数据进行重注释进而进行功能分析。...Coexpression: 在这个部分，作者使用TCGA和GETx数据来进行WGCNA分析，来寻找输入的ncRNA以及编码基因之间的共表达关系 ? 2....Comethylation: 在这个部分，作者使用TCGA以及MehBank数据库对候选基因的甲基化数据进行了WGCNA分析。由于同样是WGCNA分析，所以得到的结果形式也是差不多的。 ? 3....另外，由于使用的是WGCNA的方法进行分析的。这个其实目前一些其他数据库没有用到的手法。
作者实现并评估了NetRank用于两种类型的网络：生物预测网络(蛋白质相互作用)和计算网络(基因的共表达)。...对于后者，通过R包WGCNA实现了使用加权基因相关性网络分析构建共表达网络的工作流程。...该工具开发了一个R包netrankR，下载及使用参见： https://github.com/Alfatlawi/Omics-NetRank 原理也是分为两步：先用WGCNA构建网络，然后通过公式得到潜在的
利用WGCNA，对差异 mRNAs和lncRNAs构建了由5个模块组成的共表达网络，以确定功能关联簇。...牦牛和三江牛 群体间差异mRNA和lncRNA 差异分析：Ballgown 阈值|log2FoldChange|>1和p<0.01 富集分析：clusterProfiler org.Bt.eg.db 4.共表达网络分析...WGCNA ?...image-20210522154442827 4.共表达网络 共表达网络的构建及模块检测的方法，我在生信技能树有多个教程分享WGCNA的实战细节，见： 一文学会WGCNA分析 一文看懂WGCNA 分析...(2019更新版) （点击阅读原文即可拿到测序数据） 通过WGCNA作者的测试数据来学习 重复一篇WGCNA分析的文章（代码版） 重复一篇WGCNA分析的文章（解读版）（逆向收费读文献2019-19）
这篇文章通过DEGs筛选、加权基因共表达网络分析(WGCNA)、GO分析、KEGG分析，鉴定hub基因并进行数据验证以确保可靠性，揭示溃疡性结肠炎的分子机制，为溃疡性结肠炎基因治疗提供潜在的生物标志物。...UC组和对照组之间DEGs的热图、火山图和WGCNA分析 2.WGCNA分析 对鉴定到的988个DEGs进行加权基因共表达网络分析(WGCNA)。...根据每个模块的特征向量，通过WGCNA分析模块中基因表达的相关性，将每个模块中相关性大于0.9的基因视为hub基因。...图6. hub基因在验证集中的表达以及ROC曲线 小结 作者利用GEO数据库，分析差异表达基因后，使用WGCNA进行模块分析，随后对相关性高的模块进行GO和KEGG富集分析，并进一步选择相关性最高的模块进行对
上期【高阶】WGCNA共表达网络分析-让你的文章闪耀起来中，我们给大家讲解了WGCNA的基本理论和其中的一些基本的概念，很多同学已经迫不及待想要学习整个WGCNA的分析流程了。...先给大家讲讲WGCNA的精髓，其实就一句话：关联表型和基因。WGCNA通过将基因进行分组（module），把基因模块和表型进行关联，实现了快速锁定核心基因的目的。 ? WGCNA的步骤 ?...WGCNA需要读入的数据有两个： 基因表达谱数据 样本表型数据 我们采用WGCNA的示例数据来给大家进行解读。...02 识别modules 在构建共表达网络时，将基因间的相关系数进行乘方运算来表征其相关性，首先需要确定乘方的值，也就是软阈值或者我们叫power值、beta值。这个power值至关重要！至关重要！...04 生成网络，筛选核心基因 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。
在这篇文章中，作者通过分析数据GSE12288的DEGs，然后通过WGCNA分析将DEGs分成4个模块，并对最重要的模块进行共表达网络构建以及注释，随后作者通过查阅文献找到5个相关miRNA并构建miRNA...差异显著的DEGs 2.WGCNA分析和关键模块识别 作者将基因对定义为将每个基因对（m，n）的相关性系数定义为Smn = | cor（m，n）|，它们Pearson的相关矩阵转换为幂邻接函数amn...WGCNA分析 3.构建青色模块中基因的共表达网络 图2：提取青色模块的268个基因与每个基因对之间的相关系数，保留相关系数高于0.6的基因对，构建基因共表达网络。...验证集验证 小结 最后小结一下，作者通过芯片数据GSE12288筛选出动脉粥样硬化的差异表达基因（DEG），然后通过加权基因共表达网络分析（WGCNA）确定最重要的模块。...基于此模块中的基因，作者构建基因共表达网络，并进行功能注释，发现该模块中的基因参与翻译延伸和细胞内信号转导。
2.4WGCNA与目标预测的加权共表达网络构造 我们使用加权基因共表达网络分析（WGCNA）分析了整合的网络，其可以使得能够描述相关模式基因表达谱。...WGCNA R包用于评估五种lncRNA及其模块成员的重要性。我们使用成对Pearson相关性评估邻接矩阵中所有数据集主体之间的加权共表达关系。如标准无标度网络所述，自动计算和生成适当的软阈值。...2.5功能富集分析 首先使用加权共表达网络（WGCNA）挑选lncRNA的靶基因。...使用Cytoscape插件ClueGO和DAVID Bioinformatics Tool（https://david.nciferf.gov/）进行这些共表达蛋白编码基因的富集分析。...（3）WGCNA分析。（4）功能富集分析和验证
WGCNA是目前非常火热的一项研究内容，其全称为weighted correlation network analysis, 直译就是加权基因相关性网络分析。...这个高大上的分析内容的第一步就是构建基因之间的共表达网络，共表达是常用的分析相关性的一种策略，直接通过线性相关函数来计算相关性，比如pearson， spearman等相关系数，每两个基因之间可以计算出一个相关系数...用上述方法构建出的网络，称之为非加权的共表达网络，对于两个基因而言，其相关性是有强弱的，是一个在0到1 分为内波动的值，采用上述一刀切的方法，缺失了原本的变化趋势，所以非加权的共表达网络丢失了很多信息。...WGCNA的开发团队提出了加权基因共表达网络的概念，怎么加权呢，公式如下 ? 在计算邻接矩阵中两个基因的值时，将原本的相关系数的绝对值做一个乘方运算。...取log之后，二者是一个线性关系，采用乘方运算来计算基因间的邻接矩阵，用该矩阵构建共表达网络时，两个基因之间的连线不在是有无的关系，而有对应的数字的加权了，这个就是加权基因共表达网络。
利用加权基因共表达（WGCNA）网络分析，我们发现了4个与I0、I2、I4和I6期呈正相关的阶段特异性模块和2个与I0和I2期呈负相关的阶段特异性模块。...靶基因功能富集分析：DAVID 差异分析: cuffdiff :在两个分组间 q-value <0.05 fold change ≥2 的基因和lncRNA被定义为 差异表达 共表达网络分析： WGCNA...，其中lncRNA HULC和ZNF667-AS1分别鉴定到28个、9个共表达的蛋白编码基因！...4.共表达网络的构建及模块检测 生信技能树多个教程分享WGCNA的实战细节，见： 一文学会WGCNA分析 一文看懂WGCNA 分析(2019更新版) （点击阅读原文即可拿到测序数据） 通过WGCNA作者的测试数据来学习...重复一篇WGCNA分析的文章（代码版） 重复一篇WGCNA分析的文章（解读版）（逆向收费读文献2019-19） 关键问题答疑：WGCNA的输入矩阵到底是什么格式 WGCNA-流程及原理细节直播互动授课
基因层面：基因表达动力学 其次，在基因分析层面上，作者着重讨论了两种最常见的基因表达数据分析：基因差异表达分析和基因共表达网络分析。...基因共表达网络分析: 建立基因的共表达关系，推测未知基因的功能。常用的有WGCNA，检测共表达基因簇和模块。具体见WGCNA分析，简单全面的最新教程。...从分析平台搭建、Linux和R基础、图表解读和实战、转录组设计、分析标准流程、差异基因分析、功能富集分析、及各类高级分析(差异剪接、WGCNA分析、通路图绘制等)，和CNS级图片修改排版。...分析 基因加权共表达网络分析 25 Cytoscape绘制网络图 Cytoscape绘制共表达网络和调控通路网络图 26 常见图表解读 常见图表解读和Illustrator制作CNS标准图版 31 基因表达资源数据库...WGCNA基因共表达分析 WGCNA基因、表型关联分析 Cytoscape 共表达网络绘制 转录组常见图形在线绘制 KEGG/Reactome通路图绘制，表达映射 基因互作的文献挖掘和数据库挖掘展示
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