生物信息學習的正確姿勢

NGS系列文章包括NGS基礎、高顏值在線繪圖和分析、轉錄組分析?（Nature重磅綜述|關于RNA-seq你想知道的全在這）、ChIP-seq分析?（ChIP-seq基本分析流程）、單細胞測序分析?(重磅綜述：三萬字長文讀懂單細胞RNA測序分析的最佳實踐教程)、DNA甲基化分析、重測序分析、GEO數據挖掘（典型醫學設計實驗GEO數據分析 (step-by-step)）、批次效應處理等內容。

加權基因共表達網絡分析 (WGCNA, Weighted correlation network analysis)是用來描述不同樣品之間基因關聯模式的系統生物學方法，可以用來鑒定高度協同變化的基因集, 并根據基因集的內連性和基因集與表型之間的關聯鑒定候補生物標記基因或治療靶點。

相比于只關注差異表達的基因，WGCNA利用數千或近萬個變化最大的基因或全部基因的信息識別感興趣的基因集，并與表型進行顯著性關聯分析。一是充分利用了信息，二是把數千個基因與表型的關聯轉換為數個基因集與表型的關聯，免去了多重假設檢驗校正的問題。

具體見WGCNA分析，簡單全面的最新教程，這應該是全網寫的最全面、透徹的，可以一步步理解原理并且跟著一步步操作的教程了。

但為了更進一步簡化，我們在高顏值繪圖工具ImageGP上推出了在線WGCNA分析，操作簡單，參數豐富，結果交互，絕對是科研必備神器。如果要理解結果，也少不了上面那篇教程。

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找到WGCNA分析工具，輸入表達矩陣和表型信息（偷懶的方式是直接點擊Demo）

提交后等待片刻即可出結果

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的在线WGCNA分析 （直接出交互式结果报告）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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