wgcna共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)分析瑞客

易易ysisofGeneticallyDiverseMacrophagesRevealsLocal-widemechanismsthatControlTranscriptionFactorandFunctionCel易l生信，畢 易信 易信信，畢生緣；培訓(xùn) 易信 易信從公共數(shù)據(jù)中 5種神經(jīng)類疾病 數(shù)據(jù)，進(jìn)行多重校正和A分析，鑒定出疾病相關(guān)的幾個(gè)模塊，并進(jìn)行功能分析和與SNPSharedmolecularneuropathologyacrossmajorpsychiatricdisorders 易信 易信Sharedmolecularneuropathologyacrossmajorpsychiatricdisorders 信 信，畢生緣；培訓(xùn) 易信 易信 共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)分析( A,Weightedgenecorrelation 或治療靶點(diǎn)。 的 信，畢生緣；培訓(xùn) 易信A術(shù)語解釋–方 易信 達(dá)相關(guān)性。是指對(duì)相關(guān)性值進(jìn)行冥次運(yùn)算(冥次的值也就是軟閾值(power,pickSoftThreshold這個(gè)函數(shù)所做的就是確定合適的abs(cor(genex,geney))^power；有向網(wǎng)絡(luò)的邊屬性計(jì)算方式為(1+cor(genex,geney)/2)^power;signhybrid的邊屬性計(jì)算方式為cor(genex,geney)^powerifcor>0else0信，畢生緣；培訓(xùn) 易信A術(shù)語解釋–模 易信Module(模塊)：高度內(nèi)連的 集。在無向網(wǎng)絡(luò)中，模塊內(nèi)是高度相關(guān)的 。在有向網(wǎng)絡(luò)中，模塊內(nèi) 聚類成模塊后，可以對(duì)每個(gè)模塊進(jìn)行三個(gè)層信，畢生緣；培訓(xùn) 易信 易信TOM(Topologicaloverlapmatrix)：把鄰接矩陣轉(zhuǎn)換為 信，畢生緣；培訓(xùn) 易信 易信Connectivity連接度)：類似于網(wǎng)絡(luò)中“度”(degree)的概念。每個(gè)的連接度是與其相連的的邊屬性之和。ModuleeigengeneE:給定模型的第一主成分，代表整個(gè)模型的表達(dá)譜。這Hubgene關(guān)鍵(連接度最多或連接多個(gè)模塊的)信，畢生緣；培訓(xùn) 易信 易信構(gòu)建共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)：使用識(shí)別集：基于相關(guān)性，進(jìn)行層級(jí)聚類同的模塊，用聚類樹的分枝和不同顏色表如果有表型信息，計(jì)算模塊與表型的相關(guān)從關(guān)鍵模型中選擇感的驅(qū)動(dòng)，或根據(jù)模型中已知的功能推測未知的功能。信，畢生緣；培訓(xùn) 易信 易信 表達(dá)矩陣:常規(guī)表達(dá)矩陣即可，即在行，樣品在列，進(jìn)入分析前做一個(gè)轉(zhuǎn)置。RPKMFPKM或其它標(biāo)準(zhǔn)化方法影響不大，推薦使用Deseq2的數(shù)據(jù)來自不同的批次，需要先移除批次效應(yīng)(記得上次轉(zhuǎn)錄組培訓(xùn)課講過如何操作)。如果數(shù)據(jù)存在系統(tǒng)偏移，需要做下lenormalization。性狀矩陣：用于關(guān)聯(lián)分析的性狀必須是數(shù)值型特征(如下面示例中的Height,Weight,Diameter)。如果是區(qū)域或分類變量，需要轉(zhuǎn)換為0-1矩陣的形式(1表示屬于此組或有此屬性，0表示不屬于此組或無此屬性，如樣品分組信息WT,KO,信，畢生緣；培訓(xùn) 易信 易信推薦使用Signednetwork和Robustcorrelationbicor)。(這個(gè)根據(jù)自己的可以使無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)圖譜結(jié)構(gòu)R^2達(dá)到0.8或平均連接度降到100以下，可 信，畢生緣；培訓(xùn) 易信 易信信，畢生緣；培訓(xùn) 易信 易信易信 易信 易信(power)使得網(wǎng)絡(luò)為無標(biāo)度網(wǎng)易信橫軸是 (power)，縱軸是無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)的評(píng)估參數(shù)，數(shù)值越高，網(wǎng)絡(luò)越符合無標(biāo)度特征 信，畢生緣；培訓(xùn) 易信 易信信，畢生緣；培訓(xùn) 易信 易信 易信 易信Thevalue0isogoustodeepSplit=FALSEfortheDynamicTreemethodandwillproducerelativelyfew,largeandwell-definedclusters.Values1,2,3willprogressivelyproducealargernumberofclustersthatareallowedtoexhibitlargercorescatterandmaybeseparatedbysmallergaps,akintosettingdeepSplit=TRUEintheDynamicTreevariant.Wemenddecreasingtheminimumclustersizewhenusinghighersettingsof信，畢生緣；培訓(xùn) 易信 易信powermaxBlockSize: