技能树直播课程学习-WGCNA-0-基础知识

1. 基本步骤

  1. 数据输入和清洗
  2. 网络构建和模块检测
  3. 量化模块和样本性状的关系
  4. 挑出感兴趣模块内部的基因
  5. 可视化TOM矩阵
  6. 将网络导出到外部数据进行可视化

2. 加权共表达网络的类型

  • signed or unsigned
  • 一般使用 unsigned，因为不论是正相关还是负相关都是我们所关心的，但对于特殊的生物学故事可能需要使用 signed
  • 目前据我所知使用以下函数时需要设置加权共表达网络类型（默认是 unsigned）
    • pickSoftThreshold()
    • blockwiseModules()
    • adjacency()
    • TOMsimilarityFromExpr()
    • TOMsimilarity()

3. 注意事项

  • 样本数建议不少于 15

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