WGCNA的理论背景知识
WGCNA的详细分析流程
关键模块和hub基因筛选,在流程中并不可知
模块划分好后如何找到key module
- 1 由WGCNA得到的module都进行GO或KEGG,甚至TF,miRNA等的富集分析,找出所研究性状相关通路相关性最强的module,深入进行研究。
- 2 看自己感兴趣的gene位于哪个模块,进而去查看
-3 模块与性状的相关性,这个流程中说了,相关性越强,越值得研究。
有其他方法会继续补充
找到模块后如何筛选hub gene
- 1 High intramodular k within the module(KIM)
- 2 High module membership (kMM,表达值与ME高相关)
这个用的相对多,因为容易计算,有p值,可跨module比较。这个只能作为继续研究的指导,因为很多gene有非常相似的kME,都可以认为hub gene,还是需要借助外部信息,经验等。
ranking应该作为一个粗略建议,所以相似的ranking应看做等价。Top ranked gene应该使用已有的先验知识进行过滤,假如对某个gene感兴趣,不要在乎它是第1还是第3。 - 3 mdoule membership(MM)
for module membership
MM= as.data.frame(cor(datExp, MEs, use ="p"))
for intramodular connectivity
KIM = intramodularconnectivity(adjacency, moduleColors, scaleByMax= TRUE)
另外还有很多不基于WGCNA的其他方法,可以综合运用,最终实验证实。
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