教你解讀WGCNA分析中的POWER圖譜
爾云間? 一個(gè)專門(mén)做科研的團(tuán)隊(duì)
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小伙伴們，大家好呀，很高興和大家見(jiàn)面，最近看到有果粉提問(wèn)關(guān)于WGCNA分析中的POWER圖譜的問(wèn)題，之前呢有寫(xiě)過(guò)關(guān)于WGCNA分析中的一些專業(yè)術(shù)語(yǔ)基礎(chǔ)知識(shí)的推文，如果有小伙伴需要，可直接在往期里面查找就可以了，今天呢我們來(lái)聊聊關(guān)于如何進(jìn)行power讀圖。
內(nèi)容分為兩部分，
一是介紹什么是power
二是power圖解讀
走神的，還沒(méi)有準(zhǔn)備好的小伙伴快來(lái)看這吧。
一、介紹power
Power：這個(gè)是軟閾值，是根據(jù)?pickSoftThreshold函數(shù)計(jì)算出來(lái)的。在統(tǒng)計(jì)中它是一個(gè)檢驗(yàn)研究工作有效性的指標(biāo)，Power越大，研究結(jié)果越可靠。在此處是反應(yīng)相關(guān)性數(shù)值是否或者接近無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)特征，具有重大的生物意義。
二、解讀power圖譜
首先power圖譜是像上圖這樣的。其中的左圖為尺度獨(dú)立性，右圖為鄰接均值。power值的確定就是根據(jù)這兩個(gè)圖進(jìn)行確定的，二者缺一不可。
上圖所示的左右兩個(gè)圖譜的橫軸均代表權(quán)重參數(shù)即軟閾值，左圖縱軸Scale Free Topology Model Fit，即?signed R^2，是對(duì)應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)中l(wèi)og(k)與log(p(k))相關(guān)系數(shù)的平方R^2。WGCNA包中的推薦的最佳power值為20，根據(jù)左圖中的紅線位置，確定power閾值選為20，即此時(shí)的左圖的縱坐標(biāo)?R^2?在0.85左右，說(shuō)明該網(wǎng)絡(luò)越逼近無(wú)尺度分布。相關(guān)系數(shù)的平方越高，說(shuō)明該網(wǎng)絡(luò)越逼近無(wú)網(wǎng)路尺度的分布。
右圖的縱軸代表對(duì)應(yīng)的基因模塊中所有基因鄰接函數(shù)的均值。當(dāng)右圖中橫坐標(biāo)中的power閾值選為20時(shí)，鄰接函數(shù)的均值也逐漸接近于0，呈現(xiàn)出平緩的趨勢(shì)。
到這里呢，小果的分享就到此結(jié)束了，小伙伴有什么問(wèn)題可以私信小果，期待與小伙伴再會(huì)。
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