WGCNA(Weighted Correlation Network analysis)是一个基于基因表达数据,构建基因共表达网络的方法。WGCNA和差异基因分析(DEG)的差异在于DEG主要分析样本和样本之间的差异,而WGCNA主要分析的是基因和基因之间的关系。WGCNA通过分析基因之间的关联关系,将基因区分为多个模块。而最后通过这些模块和样本表型之间的关联性分析,寻找特定表型的分子特征。...[ 百科 ]
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, 并根据基因集的内连性和基...
上一节课讲解如果使用工具盒中一键式WGCNA软件并且找到共表达模块,那么接下来我们看下如何获取目标模块基因集,已经目标模块的具体有哪些功能。1、功能模块基因获取;2、在线富集分析操作步骤;3、富集结果两种可视化方法。
上一节课已经成体系的讲解数据下载到处理完成完整过程,本节可开始讲解如何一键式WGCNA工具使用。1、WGCNA方法总结;2、一键式WGCNA操作说明;3、结果的解读以及参数的调试;4、目标模块分析。
上一节课我们已经通篇解析待复现文章的整体思路,那么接下来开始我们正题数据预处理,1、GEO数据下载;2、数据选择已经多种标准化处理方法;3、缺失值补全;4、箱线图绘制;5、临床特征样本信息准备。那么下一节就是我们的重头戏,怎么使用一键式WGCNA已经模块筛选。
TCGA数据据是由美国国家癌症研究所(NCI)及国家人类基因组研究所(NHGRI)联合建立,其包含丰富的肿瘤数据类;ceRNA其主要基于竞争性内源RNA假说解释mRNA、假基因、长链非编码RNA之间如何通过miRNA反应元件进行“对话”。
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
话不多说先上图: 最近在写工具盒里WGCNA工具的使用教程,检索素材时发现了一篇文章,哦不,是两篇,他们长的几乎一样,且看: Prognostic Genes of Breast Cancer Identified by Gene Co-e...
话不多说先上图: 最近在写工具盒里WGCNA工具的使用教程,检索素材时发现了一篇文章,哦不,是两篇,他们长的几乎一样,且看:Prognostic Genes of Breast Cancer Identified by Gene Co-exp...
我们鉴定了两个模块和10个hub基因,这些基因与OSCC的肿瘤发生有关。 这两个模块提供的参考将促进对OSCC中肿瘤发生机制的理解。 此外,hub基因可以作为生物标志物和治疗靶标,用于未来OSCC的精确诊断和治疗。
WGCNA加权基因共表达网络分析主要用来分析不同样品之间基因关联模式的系统生物学方法,WGCNA适用于复杂的数据模式,15个样品以上的数据,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,优势在于一是充分利用了信息,二是把数千个基因与表型的关联转换为数个基因集与表型的关联,免去了多重假设检验校正的问题。
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WGCNA(Weighted Correlation Network analysis)是一个基于基因表达数据,构建基因共表达网络的方法。WGCNA和差异基因分析(DEG)的差异在于DEG主要分析样本和样本之间的差异,而WGCNA主要分析的是基因和基因之间的关系。WGCNA通过分析基因之间的关联关系,将基因区分为多个模块。而最后通过这些模块和样本表型之间的关联性分析,寻找特定表型的分子特征。
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