R语言加权基因共表达网络分析(WGCNA)及可视化教程

本教程将引导您使用R语言中的WGCNA包进行加权基因共表达网络分析，并提供可视化结果的方法。

1. 安装和加载WGCNA包

首先，确保已安装WGCNA包，如果没有，请使用以下代码安装：Rinstall.packages('WGCNA')

安装完成后，加载WGCNA包：Rlibrary(WGCNA)

2. 读取表达数据

使用read.csv()函数读取您的基因表达数据。请确保数据格式正确，其中基因为行，样本为列。Rexpression_data <- read.csv('expression_data.csv', header = TRUE, row.names = 1)

3. 构建共表达网络

使用blockwiseModules()函数构建共表达网络。您可以根据需要调整参数：Rnetwork <- blockwiseModules(expression_data, power = 6, TOMType = 'unsigned', corType = 'pearson', networkType = 'unsigned', maxBlockSize = 5000, mergeCutHeight = 0.25, deepSplit = 2, minModuleSize = 30)

• power: 网络分析的幂指数。* TOMType: 网络类型 ('unsigned', 'signed', 'distance').* corType: 相关性计算方法 ('pearson', 'bicor').* networkType: 网络类型 ('unsigned', 'signed', 'distance').* maxBlockSize: 最大块大小。* mergeCutHeight: 模块合并高度。* deepSplit: 深度分裂。* minModuleSize: 最小模块大小。

4. 可视化结果

4.1 模块-样本热图Rplot_heatmap(network$colors, network$dendrograms$merge, network$dendrograms$colors)

该代码将生成一个热图，显示模块与样本之间的关系。

4.2 网络可视化Rplot_network(network$colors, network$MEs)

该代码将生成一个网络图，显示模块之间的连接关系。

5. 模块-基因关联分析Rmodule_genes <- moduleEigengenes(network)$colors

输出每个模块的关联基因for (module in unique(module_genes)) { genes <- names(module_genes[module_genes == module]) cat('Module', module, ':', paste(genes, collapse = ', '), '

')}

该代码将输出每个模块中包含的基因列表。

总结

本教程介绍了使用R语言和WGCNA包进行加权基因共表达网络分析的基本步骤。您可以根据自己的数据和研究目的调整代码和参数。 希望本教程对您有所帮助!