下面的截图来源于youtube上的一个小姐姐，对她的视频感兴趣可以看看。
link：https://www.youtube.com/watch?v=PvBf65Y8Cqk
基因表达之后我们有一些方法来检测它的表达量，下图陈列出来常见的三种：qRT-PCR，Microarray ，RNA-seq。随后我们通过合适的分析手段来预测或者是理解相关特性，这里主要有四种方法：差异表达分析，特征匹配，PPI网络构建，共表达网络。而这里我们主要介绍基因共表达网络。
那么基因共表达网络怎么建立呢？
以WGCNA为例，具有相似表达模式的基因（称作共表达），在某些功能层面上是具有联系的。例如：
- 有一些相同的复合体
- 这些基因在同一种通路里面或者具有相同的调控机制。
- 可能会影响或者被相同的机制影响。
从下图的右图中我们凭借肉眼可以看到，这两个基因具有相同的基因表达模式。
我们通过中心法则来理解基因调控网络。
下图中的Gene1转录出mRNA1进而翻译为protein1，protein1在这里有两个作用，一个是能够作用于Gene2的上游启动Gene2的转录，随后Gene2转录为mRNA2进而转录为protein2。
protein1的另一个作用是和protein2结合共同作用于Gene3促进它的转录和翻译。这里我们可以把这种相关关系简化成右下角的基因调控网络。
g1调控g2和g3，g3需要g1和g2的同时调控。
这样我们将基因之间的相关关系简化成了一个由图形表示的网络。这是基因调控网络，不同的基因之间具有方向性的相关关系，我们可以清楚地看到上下游的作用关系。
那么基因共表达是怎么一回事呢?
下面这张图是一张常见的代谢通路图，图中我们可以看到，当上游物质作用于下游物质时，例如IPP促进squalene的表达，在这条通路上面有三个基因被表达了分别是IDI，FDPS，FDFT1。但是这三个基因之间并没有相互作用关系（或者我们目前还不知道），但是我们能看出来的是，完成整个通路的这个过程中，有一些相应的基因会被表达，所以当我们发现一些基因具有相同的表达模式时，我们推测这些基因可能参与了相同的通路。
所以通过这种相似表达模式之间的关系，我们将这些具有相似表达模式的基因进行网络构建，如下图所示。
每一个节点代表一个基因，每一条边代表这两个基因之间具有表达的相似性。而我们所分的不同的模块（modules）就是这个网络上不同的簇（clusters）。那我们所说的hub-gene就是在整个网络里面高度连接的基因，在图形中可以简单理解hub-gene和其他基因的中间的边最多。
网友评论