WGCNA分析，全稱為加權(quán)共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)分析，英文名為Weighted Correlation Network Analysis，功能包括包括基本數(shù)據(jù)清理、相關(guān)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建、模塊識(shí)別、匯總以及變量和模塊與樣本性狀的關(guān)聯(lián)等功能。

對(duì)于一些生信分析小白而言，或許聽(tīng)說(shuō)這個(gè)分析，但是卻無(wú)從下手。超多代碼的撰寫(xiě)也一些剛?cè)腴T(mén)的生信者感到頭疼。因此，本文希望通過(guò)對(duì)代碼的一步步解析，闡述如何實(shí)現(xiàn)無(wú)代碼進(jìn)行WGCNA分析，從而幫助相關(guān)讀者的文章上升一個(gè)小檔次。

為方便介紹，本文將從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、代碼解析，結(jié)果解讀三個(gè)方面對(duì)這些內(nèi)容進(jìn)行解析。其中數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和結(jié)果解讀將在代碼解析中一一講解。

第一步：加載相應(yīng)的R包

這里面值得注意是WGCNA包，此包需要安裝許多依賴包才能實(shí)現(xiàn)。

第二步：讀取相應(yīng)的文件

2.1 輸入文件包括三個(gè)，分別為：權(quán)重文件inputfile_weightfile；表型文件inputfile_phenotype；參數(shù)文件plot_args_file。

權(quán)重文件inputfile_weightfile的首行為樣本名稱，首列則為基因名稱，具體格式可以參考文本1。

文本1

表型文件inputfile_phenotype的首行是你所設(shè)定的表型，首列則是你有的樣品，其間的內(nèi)容則是你表型關(guān)系。

文本2

參數(shù)文件plot_args_file則包含兩列，首列是參數(shù)名，第二列是參數(shù)的數(shù)值，具體格式可以參考文本3。

文本3

2.2?輸出文件則以一個(gè)前綴(outputfilename)統(tǒng)計(jì)命名，從outputfile_plot1到outputfile_trait_hubGenes_file則為輸出的一系列文件。

2.3?從參數(shù)文件中讀取并設(shè)置相應(yīng)的參數(shù)。

本腳本會(huì)生成非常多的圖片與輸出文件，因此也設(shè)置了很多的參數(shù)。接下來(lái)，將一一解析這些參數(shù)。

2.4?這部分參數(shù)為官方建議，如非必要，則建議不要更改。

2.5?這兩行腳本的含義是確認(rèn)是否支持本腳本使用多線程運(yùn)行。

2.6?對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，方便后面進(jìn)行計(jì)算。

注意：分別指定樣品數(shù)量和基因數(shù)量的兩個(gè)參數(shù)nSamples與nGenes不能出錯(cuò)。

注意：在此步中，你可以選擇設(shè)定篩選條件去除那些干擾分析結(jié)果的基因，避免這些基因的表達(dá)數(shù)據(jù)造成分析結(jié)果出現(xiàn)偏差。

注意：最后的步驟將權(quán)重?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)置，再進(jìn)行下面的分析。

第三步：繪制聚類圖

對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，并繪制聚類圖(對(duì)樣品聚類)。

經(jīng)由此步，會(huì)生成下列的圖形。

第四步：確定最合適的power值，并繪制powers圖

4.1?獲取不同的powers值。

調(diào)用pickSoftThreshold函數(shù)確定合適的power，從而進(jìn)行軟閾值的無(wú)尺度拓?fù)浞治觥?/p>

4.2?如果未找到合適的power值，則根據(jù)樣本數(shù)量來(lái)確定power值(這一步也是在數(shù)據(jù)特別不好的前提下做出的選擇)。

4.3?對(duì)Soft即powers計(jì)算結(jié)果進(jìn)行可視化。

經(jīng)由此步，會(huì)生成下列的圖形。

第五步：以塊方式檢測(cè)大型表達(dá)式數(shù)據(jù)集，并構(gòu)建自動(dòng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和模塊

調(diào)用blockwiseModules函數(shù)進(jìn)行分析，構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)

注意，此步驟只會(huì)產(chǎn)生一個(gè)文件(當(dāng)maxBlockSize指定為基因數(shù)時(shí))

如果maxBlockSize小于基因數(shù)，則會(huì)生成數(shù)個(gè)".tom"文件，這將導(dǎo)致load(Block_network$TOMFiles[1],verbose=T)函數(shù)無(wú)法讀全所有的TOM文件。

但是對(duì)于內(nèi)存較少卻需要分析大數(shù)據(jù)的分析者而言，建議保存數(shù)據(jù)的時(shí)候?qū)?#34;.tom"文件進(jìn)行切割，后采取逐一加載的方式讀入數(shù)據(jù)。

第六步：構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)，并可視化基因與模塊、模塊與模塊，基因與基因間的相關(guān)性

6.1?調(diào)用plotDendroAndColors函數(shù)繪制基因與模塊的層次聚類圖，從而展示基因與模塊的對(duì)應(yīng)關(guān)系。

其中unmergedColors用于繪制未合并的模塊與基因的關(guān)系，而colors則用于繪制已經(jīng)合并后的模塊與基因的關(guān)系。

經(jīng)由此步，會(huì)生成下列的圖形

6.2?調(diào)用plotEigengeneNetworks函數(shù)繪制各模塊之間相關(guān)性圖。

對(duì)于已經(jīng)合并后的模塊間的關(guān)系通過(guò)用plotEigengeneNetworks函數(shù)進(jìn)行分析和圖形可視化。

經(jīng)由此步，會(huì)生成下列的圖形

6.3?調(diào)用TOMplot函數(shù)繪制TOM圖

加載構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)的TOMFiles文件(注意如果".tom"是多個(gè)，則可能需要多次加載相應(yīng)數(shù)據(jù)，具體內(nèi)容詳見(jiàn)官網(wǎng))，并利用這個(gè)文件進(jìn)行繪圖

繪制各基因間的相關(guān)性，這一步也最為耗時(shí)。

注意，此步驟調(diào)用module_Colors_list表明分析采用合并后的模塊結(jié)果

經(jīng)由此步，會(huì)生成下列的圖形

第七步：利用第五步獲得TOM值，從而導(dǎo)出基因之間的關(guān)系，用于Cytoscape圖的繪制

調(diào)用exportNetworkToCytoscape函數(shù)進(jìn)行分析，導(dǎo)出Cytoscape繪制網(wǎng)絡(luò)所需要的數(shù)據(jù)

第八步：調(diào)用表型數(shù)據(jù)（如果有的話），獲取關(guān)注的列與基因，并繪制表型與模塊之間的相關(guān)性的熱圖

8.1?檢測(cè)是否有表型數(shù)據(jù)

此步驟調(diào)用match是確保權(quán)重文件的樣品名與表型數(shù)據(jù)的樣品名能夠一一對(duì)應(yīng)

8.2?關(guān)聯(lián)表型數(shù)據(jù)與模塊數(shù)據(jù)，并將關(guān)鍵表型數(shù)據(jù)與各個(gè)模塊放到一起作為獨(dú)立單元(也可以認(rèn)為是獨(dú)立模塊)進(jìn)行分析

8.3?繪制模塊與各性狀的關(guān)系圖

8.4?關(guān)聯(lián)重點(diǎn)表型數(shù)據(jù)(參數(shù)中的key_module)與關(guān)鍵模塊基因(參數(shù)中的key_pheno)的相關(guān)性

上一步產(chǎn)生的圖形很多，包括以下三組圖形

三 慣例小結(jié)

到這里，基本上就完成了WGCNA所有可視化工作了，下一章將介紹一下如何篩選關(guān)鍵的hubgene。

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