实际上，WGCNA首先会对全部基因的表达量计算两两之间的相关性，这个时候，只需要基因的表达量是适合计算相关性的即可，如果是 原始 counts值，可以直接转为 log(cpm+1) 的格式 ，更为重要的其实是挑选多少个基因进入后续的wgcna流程。

2020年4月25日 · 加权基因共表达网络分析（weighted gene co-expression network analysis，WGCNA） (1)WGCNA能做什么？ A: 用于探索基因网络的潜在模式，为调控通路的识别以及基因间的靶向关系提供了更多的见解。 (2)什么是加权？加权原理是什么？

2023年10月19日 · 本次wgcna教程更新，是基于wgcna分析 | 全流程分析代码 | 代码一的教程。 针对原有教程一，增加 模块基因文件输出 、 各模块Hub基因之间的link文件输出 (此文件可以直接输入Cytoscape软件，绘制hub基因直接网络图)、 相关性共表网络图 和 共表达基因与性状的相关性 ...

WGCNA （Weighted Gene Co-Expression Network Analysis ），即 加权基因共表达网络分析，用于寻找高度相关的基因构成的 基因模块module，利用模块特征基因 eigengene （模块内第一主成分）或模块内的关键基因 Hub gene 来总结这些模块， 将模块与样本性状进行关联。 2. WGCNA运行. fpkm00 <- fread("../GSE154290_RNA.FPKM.txt.gz",data.table = F) ### 合并具有相同基因名的行. table(duplicated(fpkm00$gene)) #统计重复基因名的基因. gene <- fpkm00$gene ; fpkm00 …

WGCNA is designed to be an unsupervised analysis method that clusters genes based on their expression profiles. Filtering genes by differential expression will lead to a set of correlated genes that will essentially form a single (or a few highly correlated) modules.

2022年2月20日 · 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因集与表型之间的关联鉴定候补生物标记基因或治疗靶点。

加权基因共表达网络分析（WGCNA, Weighted gene co-expression network analysis）是一种用来描述不同基因在样本中的表达关联模式的系统生物学方法。 通过将表达高度相关的基因聚集成不同的模块，并探究不同模块与样本表型之间的关联。

2017年9月17日 · 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。

在转录组数据处理过程中我们经常会用到差异表达分析这一概念，通过比较不同处理或不同组织间基因表达量(fpkm)差异来寻找特异基因，但这前提是你的不同处理或不同组织样本较少，当不同处理或组织有较多样本，如40个，此时的两两比较有780组比较^_^,这根本 ...

2019年10月15日 · 实际上，WGCNA首先会对全部基因的表达量计算两两之间的相关性，这个时候，只需要基因的表达量是适合计算相关性的即可，如果是 原始 counts值，可以直接转为 log(cpm+1) 的格式 ，更为重要的其实是挑选多少个基因进入后续的wgcna流程。