单纯的共表达基因集合的结果并不能与我们的实验设计相关联，对于识别到的几十个共表达基因集合，一一进行富集分析去挖掘其功能，看上去如此的盲目，没有目的性，所以我们需要对共表达基因集进一步挖掘，常规的做法就是分析其中与性状相关的共表达基因...在WGCNA中，通过相关性分析将表型数据和共表达基因关联起来。这种方法要求提供每个样本对应的表型数据的值，利用这个值与module的第一主成分值进行相关性分析，根据相关性分析的结果。...表型数据示例如下 sample weight_g length_cm ab_fat F2_290 36.9 9.9 2.53 F2_291 48.5 10.7 2.9 F2_292 45.7 10.4...设想一下，在组间差异非常大的情况下， 不同分组条件下modules与表型数据的相关性结果肯定也会不同，所以对于样本具有不同分组的数据，需要不同分组分开分析，WGCNA当然也支持这样的分析，不同分组的表达量保存在不同文件中...所谓的与表型数据关联，其实就是一个相关性分析，最后可以根据相关性的分析结果，筛选与某种表型显著相关的modules。更多细节请参考官方文档。 ·end· —如果喜欢，快分享给你的朋友们吧—
其实，plink自己有一个参数，可以自动更新表型数据，只需要将所要更新的表型数据准备好就行了。下面介绍一下操作流程。...如果想要用plink进行更新数据，需要提前准备好表型数据，格式：FID，IID，y，三列数据，没有行头，缺失值用-9，分隔符是空格或者tab。...「注意：表型数据可以是1-2的case-contral，也可以是连续性状，操作方法没有区别」 $ cat phenotype.txt 1 1000000000 2.5 1 1000000001 1.8...为何要更新表型数据 初学者看到plink的ped第六列或者fam的第六列是表型数据，就想把自己的数据加进去。...其实我们可以额外定义一个表型数据txt文件，自己整理数据就行，它的优势： 表型数据txt文件小，可以用excel编辑，修改 表型数据可以支持多列，比如有20个性状，可以依次排开，在进行分析时，指定所要分析的形状即可
我们比较了很多网络上的教程，发现大多数文章都是翻版WGCNA官网中的分析流程去做，并没有把WGCNA的精髓给讲清楚。而且很多文章把整个分析流程讲的异常繁琐，让很多同学看了就望而却步。...先给大家讲讲WGCNA的精髓，其实就一句话：关联表型和基因。WGCNA通过将基因进行分组（module），把基因模块和表型进行关联，实现了快速锁定核心基因的目的。 ? WGCNA的步骤 ?...WGCNA需要读入的数据有两个： 基因表达谱数据 样本表型数据 我们采用WGCNA的示例数据来给大家进行解读。...所以，在精简之后分为以下几个步骤： 01 数据预处理 这部分内容包括以下部分： 读取和过滤基因表达数据 读取样本表型数据 可视化样本聚类和表型数据 官方的示例数据是一个小鼠的芯片表达谱数据，包含了135...表型数据中也包含了不需要的列，而且其样本比表达谱的样本多，需要根据表达谱的样本提取对应的表型数据。表达谱数据和表型数据准备好之后，可以绘制样本聚类树和表型的热图，生成的图片如下。 ?
WGCNA 分析(2019更新版) （点击阅读原文即可拿到测序数据） 明码标价之公共数据集的WGCNA 通过WGCNA作者的测试数据来学习 重复一篇WGCNA分析的文章（代码版） 重复一篇WGCNA分析的文章...如果一个表达量矩阵， 里面的样品是两个分组，比如正常和对照，那么简单的差异分析就可以拿到上下调基因，各自可以去富集生物学通路，就是基因分组了，并没有太多的进行WGCNA分析的必要性，而且绝大部分的两个分组的表达量矩阵里面的样品数量通常是小于...WGCNA运行： ⓪输入数据准备 ①判断数据质量，绘制样品的系统聚类树 ②挑选最佳阈值power ③ 构建加权共表达网络（ 一步法和分步法），识别基因模块 ④ 关联基因模块与表型：模块与表型相关性热图、...模块与表型相关性boxplot图、基因与模块、表型相关性散点图 ⑤ WGCNA的标配热图 ，模块相关性展示 ⑥ 对感兴趣模块的基因进行批量GO分析 ⑦ 感兴趣模块绘制热图 ⑧ 提取感兴趣模块的基因名,...方法，或将基因标准化后的数据（如FPKM、CPM等）进行log2(x+1)转化 经验软阈值power当无向网络在power小于15或有向网络power小于30内，计算出的power无法达到要求时（即没有一个
WGCNA（Weighted Gene Co-Expression Network Analysis）就是一种适合进行多样本复杂数据分析的工具。...WGCNA被称为加权基因共表达网络分析，通过计算基因间表达关系，鉴定表达模式相似的基因集合（module），解析基因集合与样品表型之间的联系，绘制基因集合中基因之间的调控网络并鉴定关键调控基因。...相比于只关注差异表达的基因，WGCNA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。...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。...如果没有合适的power，一般是由于部分样品与其它样品因为某种原因差别太大导致的，可根据具体问题移除部分样品或查看后面的经验值。 Module(模块)：高度內连的基因集。
下面看一下利用基因型SNP数据进行PCA计算，以及可视化的分析。 很多软件可以分析PCA，这里介绍一下使用plink软件和R语言，进行PCA分析，并且使用ggplot2绘制2D和3D的PCA图。...可以看到，三个品种在PCA图里面分的比较开，C品种的有两个A和B的点，应该是异常数据。...可以看到，三个品种在PCA图里面分的比较开，C品种的有两个A和B的点，应该是异常数据。 基因型数据： 共有3个品种A，B，C，共有412个个体。...品种有100个体 C品种有112个体 $ wc -l re2.ped 412 re2.ped SNP个数为：41013 $ wc -l re2.map 41013 re2.map 计算思路： 1，对数据进行清洗...读取数据 m012 = fread("plink.raw") # 保留FID，IID和基因型数据 g012 = m012[,-c(3:6)] dim(g012) fid = g012$FID iid
---- 引言 曾老师给我分享了一篇数据挖掘的文章，里面的WGCNA非常奇怪，我之前没见过这样的模块与表型的相关性热图 看起来颜色、相关系数啥的非常对称，咋回事 看看实验设计： GSE110993...RNA-seq入门实战（十一）：WGCNA加权基因共表达网络分析——关联基因模块与表型 Q2:两分组，小数量（几百）miRNA能做WGCNA吗？...4）关联表型维度：模块特征值与表型数据关联分析，关注与特定表型相关性高的模块。 ... WGCNA分析常见问题 小样本设计，如两组样本，每组三个生物学重复，能否开展WGCNA分析？ 答：不能。...作者这里二分组还是拿来做了，感觉这里就没利用到WGCNA相较于差异表达分析用来处理多分组的优点，只利用到了基因按照变化模式归类成不同的模块 ---- WGCNA一般流程 1.读取数据 数据集作者提供了三种表达矩阵...我可算知道你这个图为啥这么奇怪了 之所以，所有的表型在module上的相关性趋势都是一样的，并且大部分相关性系数大小一样（除了sex和后面计算的这个分数，具体如何改变的因为作者没有透露，我们无从知晓，
GEO课程回答了学员问题：使用R语言在向量的任何位置插入任何元素 实力演示了如何自定义函数，这样大家就可以无限制创造方法来解决自己特殊的需求，课后一个月的答疑期，发现大家还是有各式各样的问题，比如下面的表型信息...很明显，有些信息是冗余的，有些是有效信息可以用来分组，但是表型记录太多，看起来会混淆，所以需要去除那些冗余信息，就是在所有样本里面表型记录都一致的列。...然后我发现， 非常多的学员都无从下手，其实就是数据框取子集，我一直强调了3种方法，坐标、列名和逻辑判断，这个时候很明显应该是逻辑判断，就是看看每一列是否是冗余信息。...这样虽然是判断了每一列的非冗余元素个数，但并不是逻辑值，没办法去用来对数据框取子集。...再次强调3种方法数据框里面进行取子集操作，坐标、列名和逻辑判断，其中逻辑判断是最常见的。
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。 理解WGCNA，需要先理解下面几个术语和它们在WGCNA中的定义。...WGCNA包实战 R包WGCNA是用于计算各种加权关联分析的功能集合，可用于网络构建，基因筛选，基因簇鉴定，拓扑特征计算，数据模拟和可视化等。...## 如果有表型数据，也可以跟ME数据放一起，一起出图 #MEs_colpheno = orderMEs(cbind(MEs_col, traitData)) #plotEigengeneNetworks...关联表型数据 trait <- "WGCNA/TraitsClean.txt" # 读入表型数据，不是必须的 if(trait !...模块内基因与表型数据关联, 从上图可以看到MEmagenta与Insulin_ug_l相关，选取这两部分进行分析。
相比于只关注差异表达的基因，WGCNA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。...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。 理解WGCNA，需要先理解下面几个术语和它们在WGCNA中的定义。...WGCNA包实战 R包WGCNA是用于计算各种加权关联分析的功能集合，可用于网络构建，基因筛选，基因簇鉴定，拓扑特征计算，数据模拟和可视化等。...输入数据和参数选择 WGCNA本质是基于相关系数的网络分析方法，适用于多样品数据模式，一般要求样本数多于15个。样本数多于20时效果更好，样本越多，结果越稳定。...trait <- "WGCNA/TraitsClean.txt" # 读入表型数据，不是必须的 if(trait !
WGCNA（Weighted Gene Co-expression Network Analysis，加权重基因共表达网络分析）WGCNA是一种用于分析基因表达数据的系统生物学方法。...主要用于识别在基因表达数据中呈现共表达模式的基因模块，并将这些模块与样本特征（如临床特征、表型数据）相关联，进而识别关键驱动基因或生物标志物。...这是WGCNA分析的流程：基因共表达网络 — 识别基因模块 — 关联基因模块与表型 — 研究基因模块间关系 — 从感兴趣的基因模块中寻找关键驱动基因我们要注意并理解WGCNA分析的关键点，个人认为主要有以下几点...这里的少部分人在WGCNA中就相当于是关键模块基因，是非常重要的节点，如果没有了这个节点这个网络就可能会“瘫痪”。...总之WGCNA可以采用更加优化的加权方式识别重要的模块及其基因。分析步骤1、导入数据rm(list=ls())library(WGCNA)library(ggplot2)load(file = ".
GEO_加权共表达网络WGCNA1 前言WGCNA（Weighted Gene Co-Expression Network Analysis，即加权基因共表达网络分析）是一种用于分析基因表达数据的系统生物学方法...WGCNA的主要目的是识别基因表达数据中的共表达模块，并研究这些模块与外部样本特征（例如，疾病状态、临床特征等）之间的关系。...下面是chatgpt给出的更为通俗易通的解释WGCNA（加权基因共表达网络分析）是一种分析基因表达数据的方法，旨在发现一组基因是如何共同工作的。可以将其想象为一种找出基因之间“朋友圈”的方法。...=0) datExpr = datExpr0[keepSamples, ]}else{ #没有异常样本就不需要去除 datExpr = datExpr0}2.4 表型信息的整理这个信息来自芯片数据的...有的数据走到这一步会得到NA，也就是没得推荐.那就要看下面的图，选拐点。根据经验，没有推荐软阈值，或者数字太大，后面跌跌撞撞走起来有些艰难，就得跑到前面重新调整表达矩阵里纳入的基因了。
WGCNA （weighted gene co-expression network analysis）权重基因共表达网络分析（流程模块见下图），可将表达模式相似的基因进行聚类，并分析模块与特定性状或表型之间的关联...而之所以叫组学数据黏合剂是因为表型可以是患者的临床信息（生存信息，分期信息，基线信息等），可以是重测序信息肿瘤（驱动基因的变异与否，signature ，CNV信息等），可以是转录组结果（免疫浸润，risk...一 载入R包，数据 仍然使用之前处理过的TCGA的SKCM数据，此外将之前得到的cibersort免疫浸润的结果作为临床表型数据进行关联 ，文章末尾有测试数据获取方式。...假如重点关注的表型是CD8 Tcell 或者 Treg免疫浸润程度，可以看到这2个表型和MEblue模块的相关系数（颜色）最高且P值（括号内数值）很显著。...数据获取方式：后台回复 WGCNA 即可获取示例数据以及结果数据。
每个模块就必须做pathway/go等数据库的注释分析咯！...WGCNA适合于复杂的数据模式，推荐5组以上的数据，如： 不同器官、组织类型发育调控； 同一组织不同时期发育调控； 非生物胁迫不同时间点应答； 病原物侵染后不同时间点应答。...基本步骤： WGCNA分为表达量聚类分析和表型关联两部分，具体步骤包括基因之间相关系数的计算，共表达网络的构建，筛选特定模块，模块与性状关联，核心基因的筛选。 ?...“无权重（unweighted network）”,基因与基因之间的相关度只能是0或者1,0表示两个基因没有联系，而1表示有。...fpkm 准备表型信息 这里有64个样本，包含猕猴脑不同空间区域，不同发育时期，以及性别，因为每个样本都交叉包含着三种不同的信息，如果选择全部表型信息，我试了试，后续的模块和性状完全看不清关系，所以我这里仅选择脑不同区域的表型信息
基本原理 从方法上来讲，WGCNA分为表达量聚类分析和表型关联两部分，主要包括基因之间相关系数计算、基因模块的确定、共表达网络、模块与性状关联四个步骤。...但是WGCNA没有用阈值来卡基因的相关性，而是记录了所有基因之间的相关性。...，取决于大家的R语言水平，这个数据GSE48213-wgcna-input.RData我已经保存下来咯，如果大家不会做，又想体验一下这个WGCNA流程，就可以直接load我保存好的数据文件即可。...而datTraits就是所有样本对应的表型信息。需要自己制作，这个是学习WGCNA的基础，本次实例代码都是基于这两个数据。...') } 很明显，这个数据GSE48213-wgcna-input.RData我已经保存下来咯，如果大家不会做，又想体验一下这个WGCNA流程，那么可以找我email求取这个数据哦。
WGCNA 实操： 以下代码、数据主要参考官方教程 2.1 整理输入数据 关于WGCNA的输入数据要求，官方文档已经做说明，大致如下几点： （1）至少20个样本以上，越多越好； （2）可以过滤点低表达或者低方差的基因...（3）WGCNA最初用于芯片测序数据，也适用于RNA-seq数据。关于RNAseq标准化，由于不涉及到不同基因之间的比较，所有常规标准化方式都可以。...exp_dat以及对应样本的表型数据trait_dat 2.2 选择合适的软阈值β 在1.1建立共表达网络，了解到WGCNA将similarity matrix转置为adjacency matrix的方法是进行幂律分布拟合...当基因与blue模块越相关时，该基因也与该表型Trait相关。 2.5 挑选模块Hub基因 关于模块的Hub基因，WGCNA并没有明确的筛选方法。...如果一个表达量矩阵， 里面的样品是两个分组，比如正常和对照，那么简单的差异分析就可以拿到上下调基因，各自可以去富集生物学通路，就是基因分组了，并没有太多的进行WGCNA分析的必要性，而且绝大部分的两个分组的表达量矩阵里面的样品数量通常是小于
前些天我在介绍GEO数据挖掘技术应用到RNA-seq数据分析的推文：GEO数据挖掘技术可以应用到表达芯片也可以是转录组测序 布置了一个作业：下载到GSE106292 数据集的 Excel表格如何读入R...其中大家错的最离谱的就是，搞不清楚文中的WGCNA针对的5个分组到底是什么！ 首先关注原文WGCNA图 下面的5个分组，都是英文专有名词，大家不理解其实是很正常的，没有人什么生物学背景都精通。 ?...and ligamentocytes ，如果没有背景知识，就很难办！...就拿到了文章所有的样本的表型信息啦！...如果没有生物学背景，必然分析起来很吃力 但是呢，你们有没有注意到，其实我也不知道那些单词背后的生物学背景，但是我仍然是可以找对！
表型数据的处理，一直是困扰许多同学的问题。面对大规模的表型数据，如果不会编程，纯用Excel的话，往往会消耗大量精力。...为了解决大规模表型数据难以处理的问题，小编开发了R包"Phenotype"，用于剔除表型中的异常值、计算统计指标和遗传力、绘制直方图和进行BLUP分析。...stat：计算表型数值的统计指标 该函数可以用来计算每个材料的平均值、中位数、标准差、标准偏差和样本数量。...图中右上角的P值是Shapiro-Wilk normality test结果，P值小于0.05代表数据不符合正态分布。...blup：计算多年多点表型数据的BLUP值 最佳线性无偏预测（Best Linear Unbiased Prediction，简称BLUP）可以对多环境数据进行整合，去除环境效应，得到个体稳定遗传的表型
识别到与表型数据相关的modules之后，还可以在该modules中进一步筛选基因，为了方便筛选，对于每个基因定义了以下三个统计量 1....在WGCNA中，可以通过intramodularConnectivity函数计算连接度，用法如下 # 计算基因间的邻接值 ADJ1=abs(cor(datExpr,use="p"))^6#计算连接度 Alldegrees1...在WGCNA中，计算基因与module之间的MM值的代码如下 datKME = signedKME( datExpr, datME, outputColumnName="MM.")...，最终的相关系数的值就是GS, GS反映出基因表达量与表型数据的相关性，计算GS的代码如下 GS1=as.numeric(cor(y,datExpr, use="p")) 通过以上三个量化指标，可以方便对...通常情况下，通过module和表型数据的相关性分析，我们可以筛选得到和感兴趣的某一表型相关的具体的modules，在该module下面深入挖掘基因时，可以通过MM和GS两个指标作为过滤手段，示例如下 FilterGenes
另外值得注意的是，作者模拟了 **a simulated clinical trait y ** 这个表型信息，在后续分析也用得上。...这个模拟数据的代码，非常值得学习，因为它蕴藏着WGCNA的原理，相当于反向解析。 第二步：在R里面载入测试数据 这个只需要注意一下R语言项目管理模式即可，使用Rstudio新建project文件夹。...在我https://github.com/jmzeng1314/my_WGCNA 展示的乳腺癌数据集，效果如下： ?...第四步：基因挑选 这个步骤主要是考虑到基因数量太大，后续计算量比较可观，很多基因是没有必要进入后续WGCNA环节的，这个时候很多人会喜欢先做差异分析，挑选统计学显著的差异基因，但是作者不认为这样的策略可取...写在最后 WGCNA包的作者，精心设计的这个测试数据集，其实最重要的不是WGCNA流程，而是它背后所呈现的原理。 希望你能静下心来读一遍。
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