• 1.WGCNA for RNA-Seq

• 1.1 Sample Cluster

• 1.2 Soft Threshold

• 1.3 SamplesCluster and ModulesHeatmap

• 1.4 Modules with Traits Heatmap

• 1.5 Eigengenes Heatmap (TOM)

• 2. Results of Figures and Tables

1.WGCNA for RNA-Seq

BioSciTool v1.1.1
Website: https://bioscitools.github.io
Github: https://github.com/bioscitools/bioscitools.github.io
親愛(ài)的BioSciTools用戶(hù)，根據(jù)各位醫(yī)學(xué)研究者的強(qiáng)烈需求，以及常規(guī)多樣本轉(zhuǎn)錄組（>=12樣本）利用WGCNA的優(yōu)勢(shì)，篩選與性狀相關(guān)的基因。本程序基于WGCNA模塊并優(yōu)化數(shù)據(jù)分析和可視化代碼，實(shí)現(xiàn)常規(guī)多分組（以分組為性狀信息）轉(zhuǎn)錄組學(xué)模塊篩選與共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的分析。此次更新帶來(lái)WGCNA分析流程，如下展開(kāi)簡(jiǎn)單介紹和展示。

1.1 Sample Cluster

多樣本聚類(lèi)分析（由于轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)復(fù)雜性和假陽(yáng)性，因此該部分內(nèi)容僅供參考，謹(jǐn)慎剔除樣本）

1.2 Soft Threshold

軟閾值即 Beta 值在后續(xù)分析中作為重要參數(shù)，因此此處取 sft$powerEstimate 作為最優(yōu)軟閾值。

1.3 SamplesCluster and ModulesHeatmap

基于各樣本中基因聚類(lèi)構(gòu)建模塊并以顏色名稱(chēng)命名

1.4 Modules with Traits Heatmap

根據(jù)Pearson相關(guān)性和統(tǒng)計(jì)學(xué)顯著性P-value篩選與性狀相關(guān)的特征模塊。

1.5 Eigengenes Heatmap (TOM)

特征基因相關(guān)性熱圖

2. Results of Figures and Tables

本程序運(yùn)行依賴(lài)于計(jì)算機(jī)內(nèi)存，并根據(jù)表達(dá)矩陣大小需要計(jì)算時(shí)間。主要結(jié)果通過(guò)打包下載，包括7張圖像結(jié)果和4個(gè)主要計(jì)算結(jié)果表格，以及所有模塊的基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)表格文件。