WGCNA其譯為加權(quán)基因共表達網(wǎng)絡(luò)分析。該分析方法旨在尋找協(xié)同表達的基因模塊(module)逞刷，并探索基因網(wǎng)絡(luò)與關(guān)注的表型之間的關(guān)聯(lián)，以及網(wǎng)絡(luò)中的核心基因。適用于復(fù)雜的數(shù)據(jù)模式柬甥，推薦15個樣品以上的數(shù)據(jù)。現(xiàn)在測序價格越來越便宜其垄，得到15個樣品數(shù)據(jù)的成本很低苛蒲，如果再結(jié)合樣品性狀數(shù)據(jù)進行模塊基因與表型的關(guān)聯(lián)分析，一定能給你的文章增色不少绿满！如果自己手里沒有數(shù)據(jù)臂外，利用公開的數(shù)據(jù)挖掘分析也是不錯的選擇。
下面我們舉一些利用WGCNA進行癌癥或微生物研究的例子給大家拓展一下思路，點擊“《WGCNA加權(quán)基因共表達網(wǎng)絡(luò)分析視頻課程》”可以進行WGCNA分析方法的學(xué)習漏健。
TCGA表達數(shù)據(jù)的挖掘
先介紹兩篇利用TCGA人類癌癥數(shù)據(jù)庫中的基因表達數(shù)據(jù)發(fā)表的文章嚎货，主要利用WGCNA的方法來篩選與癌癥發(fā)生、發(fā)展相關(guān)的關(guān)鍵基因蔫浆，從而發(fā)現(xiàn)區(qū)分不同癌癥亞型的biomarker殖属。看完文獻可以說單單用了WGCNA的方法就發(fā)了篇paper：
文獻1:眼中葡萄膜黑色素惡性瘤基因共表達網(wǎng)絡(luò)分析
眼癌中共表達網(wǎng)絡(luò)分析及關(guān)鍵biomarker查找
主要的分析思路其實就是WGCNA的分析思路：
文獻2:胃癌中miRNA共表達網(wǎng)絡(luò)分析
也是一篇WGCNA分析的文章，只是換了換癌種以及分析的基因變成了miRNA瓦盛，分析思路幾乎與上篇文章一致忱辅。這里小編就不詳細介紹了，有興趣的可以查看原文谭溉；
胃癌中共表達網(wǎng)絡(luò)分析及關(guān)鍵biomarker查找WGCNA構(gòu)建微生物互作網(wǎng)絡(luò)
微生物中WGCNA的應(yīng)用
下面的文章研究了531位芬蘭男性腸道微生物與代謝綜合征(Metabolic Syndrome)的關(guān)系墙懂，代謝綜合征是指人體的蛋白質(zhì)、脂肪扮念、碳水化合物等物質(zhì)發(fā)生代謝紊亂的病理狀態(tài)损搬，是一組復(fù)雜的代謝紊亂癥候群，是導(dǎo)致糖尿病心腦血管疾病的危險因素柜与。
為找到哪些微生物與代謝綜合征相關(guān)巧勤，作者首先先利用微生物OTU table做WGCNA分析構(gòu)建微生物的相互作用網(wǎng)絡(luò)，再利用病人的的臨床數(shù)據(jù)——主要包括血液中血糖含量弄匕，胰島素含量等代謝指標颅悉，做臨床數(shù)據(jù)與微生物共表達模塊間的相關(guān)性分析。最后得出結(jié)論迁匠，發(fā)現(xiàn)藍色模塊中的Tenericutes, Methanobrevibacter,and Christensenellaceae等物種與血液中的谷氨酰胺指標正相關(guān)剩瓶，另外，黃色模塊中的Blautia物種與血液中的醋酸負相關(guān)等等城丧，從而找到與疾病相關(guān)的微生物種類biomarker延曙。
參考文獻
[1]Sally Yepes,et al. Co-expressed miRNAs in gastric adenocarcinoma, Genomics, Volume 108, Issue 2,2016,Pages 93-101,ISSN 0888-7543.
[2]Qi Wan ,et al.Co-expression modules construction by WGCNA and identify potential prognostic markers of uveal melanoma, Experimental Eye Research, Volume 166,2018,Pages 13-20,ISSN 0014-4835.
[3]Org E, Blum Y, Kasela S, et al. Relationships between gut microbiota, plasma metabolites, and metabolic syndrome traits in the METSIM cohort. Genome Biology. 2017;18:70.?
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