参考文章： 加权基因共表达网络分析（WGCNA）案例代码 诚意满满的WGCNA分析，不进来看看吗？...生物信息数据分析教程视频——16-单样本基因集富集分析(ssGSEA)用于肿瘤相关免疫细胞浸润水平评估 1.案例数据： 表达谱数据：行为基因，列为样本。...("TCGA-BLCA-normalize_turmor_ssGSEA_Score.Rdata")# norm_ssGSEA_Score head(norm_ssGSEA_Score)[,1:4] 分析代码...library(tibble) library(ggpubr) library(pheatmap) library(ComplexHeatmap) library(ggrepel) library(WGCNA...="", xlab="", cex.lab = 1.5, cex.axis = 1.5, cex.main = 2) dev.off() message(paste0("=========WGCNA
加权基因共表达网络分析 (WGCNA, Weighted correlation network analysis)是用来描述不同样品之间基因关联模式的系统生物学方法，可以用来鉴定高度协同变化的基因集,...测试数据下载地址：https://horvath.genetics.ucla.edu/html/CoexpressionNetwork/Rpackages/WGCNA/Tutorials/FemaleLiver-Data.zip...", "stringr", "reshape2"), repos="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN") library(WGCNA) options(...stringsAsFactors = FALSE); #开多线程，但是Mac上似乎这一步会报错，可不做 enableWGCNAThreads() library(WGCNA); options(stringsAsFactors...image.png 参考： http://blog.genesino.com/2018/04/wgcna/#wgcna%E5%9F%BA%E6%9C%AC%E6%A6%82%E5%BF%B5 https
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。...我们比较了很多网络上的教程，发现大多数文章都是翻版WGCNA官网中的分析流程去做，并没有把WGCNA的精髓给讲清楚。而且很多文章把整个分析流程讲的异常繁琐，让很多同学看了就望而却步。...整体来讲，WGCNA的分析流程是很繁琐的，一个全套的分析可能会涉及8-9个步骤，但是，这里面有很多步骤其实无关紧要，跟分析的主线，也就是“筛选与表型相关的核心基因”是脱离的。...所谓WGCNA（共表达网络）分析，说到底还是要构建一个网络的。那么，既然说到网络，就不得不说最厉害的网络图分析软件Cytoscape。它能够帮我们去实现网络图的可视化和深层次的挖掘。...那么，到这里为止，一个WGCNA的分析就完成了。难吗？其实也就那么回事。导入数据->选择power值->划分module->挑选module->绘制网络，结束！
本文采用WGCNA官网的Tutirial 1的数据，对加权基因共表达网络分析和后续的数据挖掘的具体操作进行梳理， 数据可以从官网下载，示意图如下 ? 整个分析流程可以分为以下几个步骤 1....datExpr0) = names(femData)[-c(1:8)] 对于基因的表达量数据，需要进行过滤，对于基因而言，可以过滤缺失值或者低表达的基因，对于样本而言，如果该样本中基因缺失值很多，也需要过滤，WGCNA...在WGCNA中，对于基因定义了GS值，表征基因和表型之间的相关性，对于module而言，也可以用所有基因GS绝对值的平均数来表征该module与表型之间的相关性，代码如下 moduleColors =...FilterGenes= abs(GS1)> .2 & abs(datKME$MM.brown)>.8 筛选出候选基因后，可以进行下游的功能富集分析，使用clusterProfiler等R包，进一步挖掘功能...，之前的文章有详细介绍如何进行富集分析，这里就不展开了。
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...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。...(cor（x, method=“spearman”）函数）本研究中采用WGCNA默认的Pearson相关，Pearson correlation计算快速，但对离群值敏感。...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。...得到每个模块所包含的基因后，可以对每个模块进行生物功能等分析，也可以对感兴趣的模块筛选hub基因（会另外再写hub基因筛选等）。
本文应该是第二全的WGCNA分析教程，参考了最新的文档。第一全的还在路上，会出现于生信宝典和宏基因组公众号组织的二代三代转录组测序分析实战班上，欢迎点击链接了解更多。...WGCNA基本概念 加权基因共表达网络分析 (WGCNA, Weighted correlation network analysis)是用来描述不同样品之间基因关联模式的系统生物学方法，可以用来鉴定高度协同变化的基因集...相比于只关注差异表达的基因，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。...WGCNA包实战 R包WGCNA是用于计算各种加权关联分析的功能集合，可用于网络构建，基因筛选，基因簇鉴定，拓扑特征计算，数据模拟和可视化等。...输入数据和参数选择 WGCNA本质是基于相关系数的网络分析方法，适用于多样品数据模式，一般要求样本数多于15个。样本数多于20时效果更好，样本越多，结果越稳定。
organized = FALSE, data.type = 'RNAseq') 使用R语言包edgeR做差异表达分析...这部分代码完全来自公众号生信星球文章TCGA（转录组）差异分析三大R包及其结果对比 library(stringr) group_list<-ifelse(str_sub(colnames(rnaCounts...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...TCGA-CHOL-rnaCounts.csv",quote = F) write.csv(expCPM,file="TCGA-CHOL-expCPM.csv",quote=F) #只选用差异表达基因做分析
image.png 样本的表型论文中提供的数据也有很多，这里我只选取其中的一部分 代码 代码里有很多细节我也不明白，但是能够从前到后运行完，这里记录一下，细节有空再来研究吧 加载需要的R包 library(WGCNA
其中第一个是我4年前的WGCNA分析教程最主要的参考文献，后面两个是英文教程，我相信你大概率是不会去看的，不过，我还是放在这里了。...基本概念 WGCNA其译为加权基因共表达网络分析。该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，以及网络中的核心基因。...基本原理 从方法上来讲，WGCNA分为表达量聚类分析和表型关联两部分，主要包括基因之间相关系数计算、基因模块的确定、共表达网络、模块与性状关联四个步骤。...一般来说，TOM就是WGCNA分析的最终结果，后续的只是对TOM的下游注释。...，有10种组合，也就是说需要做10次差异分析，每个差异分析结果都需要去注释，会比较麻烦，这个时候WGCNA就派上用场啦。
这篇推文主要探讨下WGCNA如何处理分类性状。...之前已经演示过WGCNA实战了：WGCNA实战：识别免疫相关lncRNA eigengenes可以代表某个模块，在计算出模块的eigengenes后，下一步就是探索eigengenes和性状之间的关系，...（虽然很多文章中都这样用） 如果是有序多分类，比如治愈、好转、未愈，这种，可以变成数字1,2,3，或者变成因子型； 如果是无序多分类，那么此时需要使用WGCNA提供的函数进行处理。...假如我们有一个无序分类变量x，它有3组： library(WGCNA) x <- rep(c("A","B","C"), each = 3) x ## [1] "A" "A" "A" "B" "B"...比如，对于我们之前用过的datTraits这个性状数据，我们假设其中的stage和msi是无序多分类变量，然后对这两个变量进行转换： load(file = "../000files/<em>wgcna</em>-02-
欢迎关注R语言数据分析指南 加载R包 library(WGCNA) library(tidyverse) library(cowplot) 导入数据 gene_exp <- read.table(file...5221 violet white yellow 36 96 3898 WGCNA...的结果导出 wgcna_result <- data.frame(gene_id = names(net$colors),module = net$colors) wgcna_result %>% write.table...(file="wgcna_result.xls",row.names = F,sep="\t",quote = F) 绘制聚类图与模块 plotDendroAndColors( dendro...<- filter(wgcna_result, module %in% my_modules) m_datExpr <- datExpr[, m_wgcna_result$gene_id] # 计算该模块的
2用到的包 rm(list = ls()) library(tidyverse) library(WGCNA) 3示例数据 我们这个时候要把前面清洗好，构建好的网络数据拿出来吧。 load("....exprSize <- checkSets(multiExpr) nSets <- exprSize$nSets 5计算模块相关性及p值 为了区分共识网络分析结果，我们把变量命名为consMEs、moduleLabels
转录组专题——WGCNA分析一问一答 问题： Q1:作者使用的差异表达分析来进行的过滤，根据前面的学习并不推荐使用DEGs进行WGCNA，这会对结果产生什么样的影响？...RNA-seq入门实战（十一）：WGCNA加权基因共表达网络分析——关联基因模块与表型 Q2:两分组，小数量（几百）miRNA能做WGCNA吗？...转录组专题——WGCNA分析一问一答 相比于差异分析寻找在两组中显著差异表达的基因，趋势分析筛选与实验变化有关的最具代表性的基因集，WGCNA分析的独特优势体现在哪些呢？...4）关联表型维度：模块特征值与表型数据关联分析，关注与特定表型相关性高的模块。 ... WGCNA分析常见问题 小样本设计，如两组样本，每组三个生物学重复，能否开展WGCNA分析？ 答：不能。...主要有三个原因： （1）WGCNA分析是通过基因变化规律，将变化模式比较紧密的基因进行聚类生成不同的模块，表示它们之间存在潜在的调控关系。因此，按照基因变化模式进行聚类是WGCNA分析的关键。
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...WGCNA（Weighted Gene Co-Expression Network Analysis）就是一种适合进行多样本复杂数据分析的工具。...相比于只关注差异表达的基因，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。...我们将通过这几期的教程，教给大家如何去进行WGCNA这一高级分析，本期内容中，我们先从最简单的概念入手，让大家对WGCNA有一个全面的认知。...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。...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...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。...WGCNA的详细流程 WGCNA关键模块和hub基因筛选
WGCNA分析大家都不陌生了，我在生信技能树多次写教程分享WGCNA的实战细节： 一文看懂WGCNA 分析(2019更新版) 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 那些教程都是针对传统的bulk转录组测序的表达矩阵，其实单细胞转录组也是拿到表达矩阵...那么有没有这样的研究尝试把WGCNA融入单细胞转录组数据分析呢？ 答案是有的，Posted March 04, 2019....不管是时间这个属性天然对单细胞分组，还是整体的表达矩阵进入单细胞数据分析流程后分组， 都是可以看基因表达量情况的小提琴图等等。...让我意外的是，文章里面仅仅是提到了 Seurat 流程，没有monocle，但是却有lineage分析 ！其实这个小鼠发育研究，跟我前面的视频课程非常类似，可以作为一个练习题，考核一下大家！
WGCNA 实操： 以下代码、数据主要参考官方教程 2.1 整理输入数据 关于WGCNA的输入数据要求，官方文档已经做说明，大致如下几点： （1）至少20个样本以上，越多越好； （2）可以过滤点低表达或者低方差的基因...WGCNA包提供了blockwiseModules()函数可将上述步骤打包在一起，一次执行建立网络、鉴定模块的分析。...如果一个表达量矩阵， 里面的样品是两个分组，比如正常和对照，那么简单的差异分析就可以拿到上下调基因，各自可以去富集生物学通路，就是基因分组了，并没有太多的进行WGCNA分析的必要性，而且绝大部分的两个分组的表达量矩阵里面的样品数量通常是小于...15个的，官方也并推荐WGCNA分析。...这个时候就可以选择WGCNA或者mfuzz这样的时间序列分析。
Expression in the Salmonid Brook Charr Salvelinus fontinalis 数据代码公开 https://github.com/bensutherland/sfon_wgcna...还有wgcna的代码，论文里对方法和结果部分介绍的还挺详细，可以对照着论文然后学习WGCNA的代码 今天的推文我们学习一下wgcna数据分析前对表达量矩阵的的一些预处理代码 表达量矩阵是原始的count
今天小编给大家分享一个构建共表达网络的神器，WGCNA 。 这个软件从2008年发表至今（截止到2019-05-20）已经被引用3899次。可见这个包多么受欢迎。...在正式介绍这个软件之前，先让我们看看用这个软件做的相关分析实例。...那么到底怎么使用WGCNA呢？今天小编就以例子实操，一步一步为大家进行介绍。 1.使用WGCNA，首先要准备数据。...操作命令均在当前文件夹，文件夹中有以下文件: (1) geneExp.txt (2) trait_use.txt library(WGCNA) data<-read.table("geneExp.txt
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