|
加权基因共表达网络分析(WGCNA，Weighted gene co-expression network analysis)是一个很火的生信分析方法，高分文章很多。 然而很多童鞋敬而远之，因为它是需要跑代码的。其实，WGCNA用起来也没那么难，今天给大家分享一下新手学习WGCNA的经验、常见问题的解决办法，以及如何理解WGCNA分析流程中的关键点，以达到应用的目的。让大家能够入门WGCNA进行实操是我整理这一学习笔记的最终目的。笔记内容涉及到WGCNA的简介，安装运行，代码解析和灵活变换，跑出的图有什么意义等，准备分3-4次说。 WGCNA能够从复杂数据中（N多分组）快速地提取出与样本特征相关的基因共表达模块，以供后续分析。简单地说，它通过计算基因之间的表达相关性，将具有表达相关性的基因聚类到一个模块中，然后再分析模块与样本特征（包括临床特征、手术方式、治疗方法等等）之间的相关性，WGCNA搭建了一座样本特征与基因表达变化之间的桥梁。 （WGCNA: an R package for weighted correlation network analysis.）具体的算法和原理这里不作赘述，这本书里讲得很详细，然而站在我——生信小辣鸡的角度，可能看也看不懂，也用不上。。。 Horvath S (2011) Weighted Network Analysis. Applications in Genomics and Systems Biology. Springer Book. ISBN: 978-1-4419-8818-8 下面通过介绍WGCNA结果中核心的两张图，来讲讲WGCNA具体是干什么的。 1、模块聚类图 （自己瞎跑的图） 这张图是根据你样本中基因表达情况，将共表达的基因聚类到一个个彩色的模块当中，其中灰色模块是没有被接受的基因，后续分析中这一模块的基因就没有什么用了。 2、模块—样本特征相关性分析 （Temporal network analysis identifies early physiological and transcriptomic indicators of mild drought in Brassica rapa） 这张图是样本特征与各个模块的关系，X轴是样本特征，上图中的X轴是植物培养时的几个参数；Y轴对应的就是各个基因共表达模块了。红色表示正相关，蓝色表示负相关，比如Fv'/Fm'——wM11所对应的矩形中的数字为0.79（4e-6），表明wM11模块中的基因与Fv'/Fm'的变化是极具相关性的。所以后续我们可以通过分析wM11模块中的基因来探究这些基因是如何受到Fv'/Fm'的影响，从而对植物表型产生影响的，常用的分析包括GO，KEGG注释，共表达网络分析等等。g 那么这么牛B的工具，在哪里可以得到呢？ 首先，你要装一个R语言（https://mirrors.tuna./CRAN/），直接装最新版本的，目前是3.4.2，不过3.4.3很快就要出了。。。 然后你需要安装WGCNA这个包(package)，这个包会用到很多其它包，所以下载安装还是需要花点时间的。 连接到bioconductor这个网站，下载WGCNA包。 然后载入WGCNA包就可以使用了。 正式跑程序之前，要改变一下工作目录（程序在哪个文件夹运行，调用哪个文件夹里的数据）（咱用不来代码。。。感觉没这个快） 然后就可以跑程序了。 前期需要准备两个文件，一个是样本信息的文件，一个是基因表达数据的文件。 样本信息文件：
最简单的办法是不做什么分组，每个样本一个分组，然后在下图中进行分析，比如D6，D7和purple这个模块的基因都有高相关性，那么也就是说purple模块的基因可能和D6，D7这两组样本共有的样本特征具有相关性，比如可能是同为肿瘤远端转移样本。
又比如像下图这样根据乳腺癌的临床特征进行分组，ER阳性标为1，阴性标为0，其它类似，构建一个样本特征的文件。具体的分组需要综合考虑你的分析思路，重点关注的是样本的哪些特征。
（https://www./article/88） 基因表达数据的文件： 测序的可以用FPKM的数据
芯片的可以用GEO整理好的表达矩阵
（https://www.ncbi.nlm./geo/query/acc.cgi?acc=GSE90841） 我在网盘里上传了一份编辑好的数据和代码，大家可以自己上手先试一试（后面几步可能跑起来会费点时间，大家运行的时候耐心等待），周五的时候会进行代码方面的详细解读。 网盘链接：http://pan.baidu.com/s/1hsAdsyg 网盘密码：onp0 参考文献： 1、http://tiramisutes./2016/09/14/WGCNA.html 2、https://www./article/88 3、http://www.stat./~yandell/statgen/ucla/WGCNA/wgcna.html 4、WGCNA: an R package for weighted correlation network analysis. PMID: 19114008 5、Temporal network analysis identifies early physiological and transcriptomic indicators of mild drought in Brassica rapa. PMID: 28826479 关注后获取《科研修炼手册》1、2、3、4、5，基金篇精华合集 |
|
|
