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  • 【生信分析】基于TCGA肿瘤数据进行基因共表达网络分析


    基于TCGA肿瘤数据进行基因共表达网络分析

    • WGCNA概述
    • WGCNA相关概念
    • WGCNA基本分析流程
    • WGCNA应用示例
      • 输入数据和参数选择
      • 安装WGCNA
      • WGCNA示例
        • 1. 数据输入
        • 2. 构建加权相关性邻接矩阵
        • 3. 对相关系数邻接矩阵加权优化(软阈值法)
        • 4. 计算拓扑重叠矩阵
    • 参考资料

    WGCNA概述

    WGCNA(Weighted Gene Coexpression Network Analysis)是一个基于基因表达数据构建基因共表达网络的方法。WGCNA和差异基因分析的区别在于:

    • 差异基因分析主要针对样本之间的差异,
    • WGCNA主要针对基因之间的关系。

    WGCNA原文

    WGCNA begins with the understanding that the information captured by microarray experiments is far richer than a list of
    differentially expressed genes. Rather, microarray data are more completely represented by considering the relationships 
    between measured transcripts, which can be assessed by pai
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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/ARPOSPF/article/details/121360897
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