你知道WGCNA分析该如何运用到实验研究中吗？

前不久我们分析过一个套路，可以用别人的数据，写自己的文章。运用生物信息分析学中的WGCNA分析，只要对数据库中下载的数据进行分析，就可得出基因集与基因集之间的内连性或者基因集与表型之间的关联性。这也为我们进行下一步的实验研究提供了新的思路，现在我们来举例说明WGCNA方法的运用。

参考资料：

这篇文章中，作者尝试构建基于基因之间关系的共表达网络，并通过基于系统生物学的加权基因共表达网络（WGCNA）来识别与结肠疾病部分相关的网络中枢基因。

同时，研究人员还收集了UC患者的样本，以检测以中枢基因网络为中心的鉴定基因的表达水平的一致性，证明经过WGCNA分析的结果的准确性以及该方法的可实用性。

作者首先从NCBI网站下载了UC患者结肠黏膜转录组数据，包括健康对照组和UC患者。

用Rstudio软件对数据进行预处理，最后选择前5000个具有较大变异系数的样本，之后运用R包对5000个样本进行聚类分析，建立模块检测的聚类树状图。

在临床实验中，研究人员收集24例患者的样本，根据UC结肠的病变部分来进行分类，其中左侧UC样本8例，全UC8例，健康组8例，采用定时定量PCR和免疫荧光技术来检测分析患者样本中心基因的表达水平。运用SPSS软件进行统计分析。

结果分析：1、删除了异常数据后，最终的数据集在聚类分析的基础上被分为3组，采用WGCNA分析构建了五个共调控模块，发现其中一个模块与UC具有显著相关性，IL-8和MMP 9基因定位在网络的中心。

2、在临床实验中，研究人员采用RT-PCR方法分析UC结肠黏膜中IL-8和MMP-9 mRNA的表达水平，且与正常对照组和左侧结肠炎相比，IL-8和MMP-9 mRNA水平在泛发性结肠炎中明显升高。

为了进一步证实两个基因在UC中的表达，作者又做了免疫荧光分析实验。

以上是文章内容的解读，这篇文章思路简单清晰，即运用WGCNA分析找出与UC病变呈显著相关的基因，之后做了相应的临床实验来验证该结果的准确性以及WGCNA方法的可实用性。