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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