WGCNA

WGCNA（Weighted Gene Co-expression Network Analysis）是一种常用的系统生物学方法，用于从高通量基因表达数据中发现共表达模块（co-expression modules）。其基本思想是将基因根据它们的表达模式聚类成共表达模块，然后研究这些模块之间的关系以及与相关性外部变量的关联。

WGCNA的使用场景包括：

1. 基因共表达网络构建：WGCNA 可以将基因根据它们的表达模式划分为共表达模块，并通过构建基因共表达网络来揭示基因之间的相互作用关系。这有助于理解基因功能和信号传递网络。

2. 生物标记物的发现：通过分析表达数据中的共表达模块，WGCNA 可以帮助识别与特定生理或疾病状态相关联的生物标记物。这可以为疾病的诊断和治疗提供潜在的目标。

3. 网络药物靶点的发现：WGCNA 可以根据共表达模块的功能注释和相关性外部变量的分析，识别与特定药物作用相关的基因模块。这有助于发现潜在的网络药物靶点和药物响应机制。

总之，WGCNA 是一种用于发现基因调控网络和共表达模块的有力工具，可以在生物医学研究中提供洞察和指导。

WGCNA（Weighted Gene Co-expression Network Analysis）是一种用于发现基因共表达网络的方法。下面给出了WGCNA的基本代码。

1. 加载必要的R包和数据：

library(WGCNA)
# 数据读取/预处理
data <- read.table("expression_data.txt", header = TRUE, row.names = 1, sep = "\t")

1. 构建基因共表达网络：

# 创建一个空的WGCNA分析对象
network <- blockwiseModules(data, power = 6, TOMType = "unsigned", minModuleSize = 30, reassignThreshold = 0, mergeCutHeight = 0.25, numericLabels = TRUE, pamRespectsDendro = FALSE, saveTOMs = TRUE, saveTOMFileBase = "TOM_output", verbose = 3)

在这个代码中，我们使用blockwiseModules函数来创建一个WGCNA分析对象。power参数用于指定网络构建的幂律。TOMType参数用于指定TOM（Topological Overlap Matrix）的类型，这里我们选择了unsigned类型。minModuleSize参数用于指定模块的最小基因数。reassignThreshold参数用于指定重新分配基因到模块的阈值。mergeCutHeight参数用于指定切割树的高度，用于合并模块。numericLabels参数用于指定基因是否使用数值标签。pamRespectsDendro参数用于指定是否使用自定义聚类算法。saveTOMs参数用于指定是否保存TOMs。saveTOMFileBase参数用于指定保存TOM的文件名前缀。verbose参数用于控制输出详细程度。

1. 根据模块进行基因注释：

# 基因注释
moduleLabels <- labels(network)
moduleGenes <- getModuleGenes(network)

for (module in unique(moduleLabels)) {
  module_genes <- moduleGenes[moduleLabels == module]
  # 进行基因注释的操作
  # ...
}

在这个代码中，我们使用labels函数获取每个基因所属的模块，然后使用getModuleGenes函数获取每个模块包含的基因。接下来，我们可以根据需要进行基因注释。

1. 可视化网络：

# 可视化网络
plotDendroAndColors(network$dendrograms[[1]], network$colors[[1]])

在这个代码中，我们使用plotDendroAndColors函数来可视化WGCNA构建的网络。network$dendrograms[[1]]表示第一个模块的树状图，network$colors[[1]]表示第一个模块的颜色。

这是WGCNA的基本代码，你可以根据具体需求对其进行进一步修改和扩展。

# 安装和加载WGCNA包
install.packages("WGCNA")
library(WGCNA)

# 读取表达矩阵数据
expression_data <- read.csv("expression_data.csv", header = TRUE, row.names = 1)

# 创建表达矩阵数据的基因共表达网络
gene_network <- blockwiseModules(expression_data, power = 6, TOMType = "unsigned", 
                                 networkType = "unsigned", 
                                 verbose = 3, saveTOMs = TRUE)

# 对基因模块进行聚类
module_colors <- labels2colors(gene_network$colors)
plotDendroAndColors(gene_network$dendrograms$colors, gene_network$colors,
                    "Gene dendrogram and module colors",
                    dendroLabels = FALSE, hang = 0.03, addGuide = TRUE,
                    guideHang = 0.05, main = "Gene dendrogram and module colors",
                    marColors = module_colors)

# 将模块和表达矩阵数据中的基因相关联
module_genes <- getModuleMarkers(gene_network)
write.csv(module_genes, "module_genes.csv", row.names = FALSE)

# 将基因共表达网络可视化
plotNetwork(gene_network$TOM, gene_network$genes, main = "Gene co-expression network",
            marColors = module_colors, addDendrograms = TRUE)