WGCNA分析｜全流程分析代码｜代码一

视频解读

「输出结果」

分析代码

「关于WGCNA分析，如果你的数据量较大，建议使用服务期直接分析，本地分析可能导致R崩掉。」

设置文件位置

加载分析所需的安装包

注意，如果你想打开多线程分析，可以使用一下代码

取决于你的电脑线程数量一、导入基因表达量数据

输入数据格式数据处理

过滤数据

「过滤低于设定的值的基因」

Sample cluster

不过滤数据

「如果你的数据不进行过滤直接进行一下操作,此步与前面的操作相同，任选异种即可。」

二、导入表型数据

再次样本聚类

输出样本聚类图

三、WGCNA分析（后面都是重点）

筛选软阈值

此步骤是比较耗费时间的，静静等待即可。

绘制Soft Threshold Plot

选择softpower

选择softpower是一个的过程，可以直接使用软件自己认为是最好的softpower值，但是不一定你要获得最好结果；其次，我们自己选择自己认为比较好的softpower值，但是，需要自己不断的筛选。因此，从这里开始WGCNA的分析结果就开始受到不同的影响。

继续分析

将邻接转化为拓扑重叠

这一步建议去服务器上跑，后面的步骤就在服务器上跑吧，数据量太大；如果你的数据量较小，本地也就可以

绘制聚类树(树状图)

加入模块

合并模块

做出的WGCNA分析中，具有较多的模块，但是在我们后续的分析中，是使用不到这么多的模块，以及模块越多对我们的分析越困难，那么就必须合并模块信息。具体操作如下。

「合并及绘图」

Rename to moduleColors

性状数据与基因模块进行分析

绘制模块性状相关性图