有标准10XGenomics格式文件想要进行hdWGCNA分析，需要依次运行三个工具完成整个流程。首先是Step2单细胞转录组质控及分群，将标准10XGenomics格式的barcodes tsv gz、features tsv gz和matrix mtx gz三个文件打包成zip压缩包上传，按照默认参数运行即可得到Seuratproject rds文件。接着进入Step3细胞类型注释，上传上一步得到的RDS文件，选择人工注释或自动注释模式完成细胞类型标注，输出带细胞类型标签的Seuratproject.rds文件。
最后进入单细胞hdWGCNA工具进行加权基因共表达网络分析，这是整个流程的核心步骤。在数据准备方面，需要上传经过细胞类型注释后得到的RDS文件，这个文件是Step3的输出结果，同时需要指定感兴趣的细胞群名称，该名称必须与Step3中注释的细胞类型名称完全一致，例如如果注释时使用的是CD4T，就必须输入CD4T，不能写成CD4+T、CD4Tcell或TCD4等其他形式，否则会导致分析失败。参数设置完成后点击运行提交任务。
分析完成后会得到丰富的输出结果，软阈值选择图用于确定最佳软阈值参数，一般原则是选择使尺度自由拓扑拟合度大于或等于0.8的最低软阈值，如果计算出的软阈值拟合度小于0.8可能导致项目无法正常运行。
WGCNA树状图展示基因模块聚类情况，同一模块内的基因起到共表达作用，其中灰色模块包含未被归入任何共表达模块的基因，在下游分析和解释中应忽略灰色模块。
Top20模块连接性图展示每个模块内连接性最高的基因，这些基因通常是该模块的枢纽基因。模块特征图对每个共表达模块进行着色展示，模块相关性图展示各个模块之间的相关性关系。
模块表达气泡图和小提琴图用于查看各细胞在各个模块上的表达情况，模块网络图则可视化每个模块前50的枢纽基因及其连接关系。
此外还会输出Top100枢纽基因列表和TOM矩阵等文件，用户可以根据这些结果深入挖掘特定细胞类型中的基因共表达模式，识别关键调控基因和功能模块。
