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wgcna分析在线播放_wgcna样本量不足15个(2024年12月免费观看)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：导读更新日期：2024-12-03

wgcna分析

科研必备！生物信息学10法生物信息学（Bioinformatics）在生物医学领域近年来越来越受欢迎𐟔导Œ尤其在基因表达、疾病机制和新药研发等方面。今天，我们来探讨一些生物信息学分析文章中常用的方法，赶紧拿个小本本记下来吧！ ✅1. **差异表达分析**：比较不同样本间的基因表达，找出关键差异表达基因（DEGs），这些基因可能与疾病密切相关。 ✅2. **功能富集分析**：利用GO和KEGG数据库分析差异基因，探索它们在生物过程中的作用。 ✅3. **蛋白质互作网络（PPI）**：构建网络，找出调控网络中的关键基因。 ✅4. **生存分析**：研究基因表达与患者生存的关系，寻找预后标志物。 ✅5. **多组学分析**：整合不同维度的数据，获得更全面的生物学见解。 ✅6. **WGCNA分析**：用系统生物学方法分析样本间基因的共表达模式。 ✅7. **免疫微环境分析**：研究肿瘤微环境中的免疫细胞，探索它们与肿瘤发展的关系。 ✅8. **突变分析**：分析基因突变，识别驱动基因。 ✅9. **单细胞分析**：利用单细胞数据研究细胞异质性。 ✅10. **数据挖掘与工具应用**：利用公共数据库和生物信息学工具进行数据挖掘。这些方法可以单独使用，也可以组合使用，灵活应对不同研究需求。生物信息学是一个动态发展的领域，新方法层出不穷，不断刷新我们的分析思路。快收藏这篇笔记，让你的科研之路更顺畅！𐟑颀𐟔쀀

转录组与代谢组联合分析：从数据到结果当你面对一堆转录组和代谢组的数据时，可能会感到有些迷茫。别担心，这里有一些分析的思路和方法，希望能帮到你。𐟍€ 数据质量检查 𐟔 首先，看看数据的重复性。通过PCA和相关性热图来评估。如果组间的相关性高于组内，那结果可能不太靠谱。一般来说，发表文章要求至少三个生物学重复，有条件的话最好测四个或更多，这样如果有重复性不好的样本还可以剔除。发表文章或毕业论文 𐟓 如果你只是想用这些数据来发表文章或写毕业论文，不需要做深入的分子验证，那就仔细看看公司给你的结题报告，理解每一个图，再看看相关的文献，学习如何描述结果。照葫芦画瓢基本就搞定了。深入机制解析 𐟔슥悦žœ你想通过多组学来找某条通路或某个基因进行后续机制解析，建议数据反复分析三遍以上再开始挑选基因进行湿实验。前面没选好，后面会做得很痛苦。挑选候选通路和基因 𐟧슦˜Ž确你的生物学问题，根据文献已有的报道记录可能影响该生物学性状的通路和基因家族。有几个分析思路可以尝试： WGCNA分析：通过基因相似的表达模式，将基因归类到数个模块中，与代谢组学中关键通路的显著变化代谢物丰度作为性状数据进行相关性分析，从而找到与关注的代谢过程最相关的模块，并构建共表达调控网络，鉴定关键基因。相关性分析：基于基因表达量和代谢物含量计算基因和代谢物的相关性系数，推荐Pearson算法。这个方法原理其实和WGCNA有一点类似，但更加简单粗暴，有时候比WGCNA更容易获得预期结果。差异基因和差异代谢物分析：各自做做富集分析，看有没有重叠部分。如果没有预期结果，建议从代谢组看起，找差异大又比较有意思的代谢物，然后通过文献来找该代谢物合成关键基因，再看一看这些基因的表达情况。共表达分析：当明确候选基因以后，如果你的样本数量在五个以上（不包括重复），你还可以做一个基因和基因间的共表达分析。比如你本来找到的是合成某个代谢物的功能基因，那么可以基于共表达分析找到潜在的上游转录因子，再通过酵母单杂&LUC等进行验证。希望这些思路能帮到你，欢迎补充和指教！𐟍𕀀

6张图搞定1区！肿瘤预后模型新思路 𐟎‰ 6张图就能进1区！肿瘤预后模型的新方法，轻松拿下8分+！肿瘤预后模型层出不穷，如何创新？经典肿瘤文章常基于特定数据库获得差异基因，进一步通过单基因分析验证预后模型。虽然肿瘤预后是热点，但思路千篇一律。今天介绍的这篇文章有点“小心思”，不再是单独分析一个基因，而是将几个关键基因相结合，筛选出最佳基因组合，建立最佳的肿瘤预后模型。这篇文章利用GEO和TCGA数据库中的结直肠癌遗传数据，建立了最佳抗辐射基因组合的预后模型。通过Cox回归分析、Logistic分析和WGCNA分析等经典分析手段，逻辑缜密，且干湿结合的设计提高了文章的丰富度。此外，这篇文章涵盖了许多经典的分析方法，堪称肿瘤分析的经典之作。在肿瘤预后模型的热点上，加上这样的“小心思”，可谓是锦上添花~ 耳听为虚，眼见为实，快来看看这篇文章吧！

转录组测序数据分析的三步走策略转录组测序（RNA-seq）是现代生物学研究中的一项关键技术，它能够全面揭示某一生理条件下细胞内所有转录产物的信息。然而，由于测序数据量庞大，如何从海量数据中筛选出关键基因成为了一项挑战。𐟌 转录组数据分析的核心在于不断缩小关键基因的范围。这通常通过以下三种方法来实现：差异表达分析、聚类分析和加权基因共表达网络分析（WGCNA）。𐟔 差异表达分析：通过对count矩阵进行差异表达分析，根据Fold change和Pvalue筛选出在处理组与对照组之间差异表达的基因。这种方法可以将基因数目从几万条缩小到1000-2500条。𐟓‰ 聚类分析：聚类分析可以帮助我们将基因按照表达模式进行分类，从而找到关键基因。这种方法通常用于那些没有明显差异表达但在特定条件下发挥重要作用的基因。𐟓Š WGCNA：WGCNA是一种基于加权基因共表达网络的分析方法。它要求样本数目至少要有15个，因此在进行WGCNA分析时，需要多设置处理或生物学重复数。这种方法能够找到与表型高度相关的关键基因。𐟌 在缩小关键基因范围后，还需要进行富集分析来进一步确定这些基因的功能。富集分析可以通过聚类分析的cluster或WGCNA分析的module来进行，从而找到与特定生物学过程或表型相关的关键基因。𐟔 最后，揭示这些关键基因在处理组和对照组之间变化的分析机制也是必不可少的。这包括单核苷酸的变异（SNP）、碱基的插入和缺失（InDel）、染色体结构的变异（SV）以及DNA在启动子区域的甲基化等。此外，RNA层面的分析机制还包括由信号调控引起的差异表达、可变剪切（AV）以及RNA的修饰等。𐟔슊通过这些步骤，我们可以逐步缩小关键基因的范围，并揭示它们在处理组和对照组之间变化的分析机制，从而为生物学研究提供有力的支持。𐟌𑀀

生信R语言代码大全，助力SCI发表！在进行生物信息学分析时，缺少关键的R语言代码真让人头疼𐟘…。为了帮助大家在撰写SCI论文时更加顺利，我特意整理了一些实用的R语言代码𐟍𚯼Œ希望能帮到你们，避开那些不必要的弯路！拿走不用客气～ WGCNA筛选表型相关基因 GEO多疾病差异分析 GEO数据库PCA散点图 ROC诊断曲线 GEO与TCGA共同差异基因多GEO数据库合并分析 GEO数据库处理分析预后模型多指标ROC 独立预后分析 oncoPredict包基因表达与药物敏感性基因与药敏相关性 PFS 多因素Cox模型 lasso回归模型线性回归以及非线性回归实验5空间分析 TCGA clinical ComBat不同数据 ComBat wilcox差异分析模型循环构建lasso回归预后模型临床相关性筛选共表达分析临床相关性分析多GEO数据去批次三种方法提取TCGA临床数据 WGCNA筛选hub基因预后相关基因筛选机器学习XGBoost 机器学习GBM 机器学习决策树 ROC分析机器学习模型ROC分析机器学习建模随机森林筛选基因生存分析 SVM筛选基因机器学习-asso筛选基因铜死亡相关基因筛选免疫治疗分析肿瘤突变负荷分析免疫浸润生存差异分析多组差异分析免疫检查点相关性三包差异交集免疫细胞相关性分析 DESeq差异分析 edgeR 基因表达与免疫浸润关系免疫差异新TCGA

生信分析全流程：从数据到图表 𐟔 生信数据分析从TCGA、ICGC到cBioportal，掌握GEO数据下载与整理技巧。差异分析、WGCNA、GSEA、ssGSEA、GSVA等高级分析方法。免疫浸润富集分析、转录因子网络、ABSOLUTE ESTIMATE等前沿技术。 𐟓Š 统计分析 t检验、方差分析、卡方检验、秩和检验、线性回归、Logistic回归、Cox回归、Lasso回归、随机森林等。 𐟖𜯸 作图技巧列线图、Nomogram、Sankey图、桑基图、瀑布图等多种图表展示。 𐟌 泛癌分析支持多组学联合分析、单细胞测序数据整理、差异分析、多芯片联合分析。 𐟔젩Ω𕋦补ž‹建立非肿瘤生信的实操流程，如心梗预测模型的评价。免疫微环境、Nomogram、ceRNA网络构建、ROC曲线分析。 𐟓š 核心知识点单细胞测序数据的质控、Cytoscape软件精讲、降维分析。单基因泛癌分析、单细胞测序细胞亚群的区分、多组学分析。 𐟒ᠥꌤ🡥𗩀š路的筛选新的细胞亚群的鉴定、基因Signature的构建。如何结合生信热点发前沿文章。 𐟑袀𐟏려𘀥﹤𘀦Œ‡导生物信息学（医学）一对一指导，生存分析、PPI、Hubcytoscape整体思路部分。 𐟌Ÿ 公共必学部分 GEO、TCGA数据库，数据下载处理，ID转换，差异分析。火山图、热图、GO、KEGG等。

R语言必备代码清单，轻松上手数据分析 𐟓š R语言必备代码清单，助你轻松上手数据分析！ 1️⃣ WGCNA筛选表型相关基因：揭示基因与表型之间的关系。 2️⃣ GEO多疾病差异分析：比较不同疾病间的基因表达差异。 3️⃣ GEO数据库PCA散点图：可视化基因表达数据。 4️⃣ ROC诊断曲线：评估模型的诊断性能。 5️⃣ GEO与TCGA共同差异基因：发现两种数据库中的共同差异基因。 6️⃣ 多GEO数据库合并分析：整合多个GEO数据库的数据。 7️⃣ GEO数据库处理分析：对GEO数据库进行预处理和分析。 8️⃣ 预后模型多指标ROC：评估预后模型的多个指标。 9️⃣ 独立预后分析：对单个患者的预后进行预测。 𐟔Ÿ oncoPredict包基因表达与药物敏感性：预测药物敏感性。 1️⃣1️⃣ 基因与药敏相关性：探索基因与药物敏感性的关系。 1️⃣2️⃣ PFS：评估患者的无进展生存期。 1️⃣3️⃣ 多因素Cox模型：构建多因素Cox回归模型。 1️⃣4️⃣ Lasso回归模型：进行Lasso回归分析。 1️⃣5️⃣ 线性回归及非线性回归：探索数据的线性和非线性关系。 1️⃣6️⃣ 空间分析：对数据进行空间可视化分析。 1️⃣7️⃣ TCGA临床数据：提取TCGA数据库中的临床数据。 1️⃣8️⃣ ComBat不同数据：使用ComBat方法校正不同数据集的批次效应。 1️⃣9️⃣ ComBat：进行ComBat分析，去除批次效应。 2️⃣0️⃣ Wilcox差异分析：使用Wilcoxon秩和检验进行差异分析。 2️⃣1️⃣ 模型循环：构建循环模型，优化分析效率。 2️⃣2️⃣ 构建Lasso回归预后模型：利用Lasso回归构建预后模型。 2️⃣3️⃣ 临床相关性筛选：筛选与临床指标相关的基因。 2️⃣4️⃣ 共表达分析：探索基因间的共表达关系。 2️⃣5️⃣ 临床相关性分析：分析基因与临床指标的相关性。 2️⃣6️⃣ 多GEO数据去批次：去除多个GEO数据集的批次效应。 2️⃣7️⃣ 三种方法提取TCGA临床数据：使用三种方法提取TCGA临床数据。 2️⃣8️⃣ WGCNA筛选Hub基因：利用WGCNA方法筛选Hub基因。 2️⃣9️⃣ 预后相关基因筛选：筛选与预后相关的基因。 3️⃣0️⃣ 机器学习XGBoost：使用XGBoost进行机器学习建模。 3️⃣1️⃣ 机器学习GBM：利用GBM进行机器学习建模。 3️⃣2️⃣ 机器学习决策树：构建决策树模型，进行分类和预测。 3️⃣3️⃣ ROC分析：评估模型的ROC曲线性能。 3️⃣4️⃣ 机器学习模型ROC分析：对机器学习模型进行ROC曲线分析。 3️⃣5️⃣ 机器学习建模：构建机器学习模型，进行预测和分类。 3️⃣6️⃣ 随机森林特征选择：利用随机森林方法选择重要特征。 3️⃣7️⃣ 生存分析：对数据进行生存分析，评估患者的生存期。 3️⃣8️⃣ SVM特征选择：使用SVM方法选择重要特征。 3️⃣9️⃣ 机器学习-lasso筛选基因：利用Lasso回归筛选基因。 4️⃣0️⃣ 铜死亡相关基因筛选：探索铜死亡相关基因的筛选方法。 4️⃣1️⃣ 免疫治疗分析：评估免疫治疗的效果和机制。 4️⃣2️⃣ 肿瘤突变负荷分析：研究肿瘤突变负荷与患者预后的关系。 4️⃣3️⃣ 免疫浸润生存：探索免疫细胞浸润与患者生存期的关系。 4️⃣4️⃣ 差异分析：比较不同条件下的基因表达差异。 4️⃣5️⃣ 多组差异分析：对多个组别进行差异分析，找出共同差异基因。 4️⃣6️⃣ 免疫检查点相关性：研究免疫检查点与患者预后的关系。 4️⃣7️⃣ 三包差异交集：找出三个数据集的共同差异基因。 4️⃣8️⃣ 免疫细胞相关性分析：探索免疫细胞间的相关性。 4️⃣9️⃣ DESeq差异分析：使用DESeq方法进行差异分析。 5️⃣0️⃣ edgeR：利用edgeR方法进行差异分析。 5️⃣1️⃣ 基因表达与免疫浸润关系：研究基因表达与免疫浸润的关系。 5️⃣2️⃣ 免疫差异：探索免疫差异与患者预后的关系。

生信分析必备R语言代码，收藏不踩坑！如果你正在进行生信分析，这些R语言代码可能会帮到你！这些代码是由师兄师姐分享给我的，经过整理后分享给大家，希望能在你写SCI论文的路上少走一些弯路！𐟓ˆ WGCNA筛选表型相关基因 𐟓Š GEO多疾病差异分析 𐟓ˆ GEO数据库PCA散点图 𐟓‹ ROC诊断曲线 𐟓ˆ GEO与TCGA共同差异基因 𐟓ˆ 多GEO数据库合并分析 𐟓ˆ GEO数据库处理分析 𐟓ˆ 预后模型多指标ROC 𐟓ˆ 独立预后分析 𐟓ˆ OncoPredict包基因表达与药物敏感性 𐟒Š 基因与药敏相关性 𐟒Š PFS 𐟒Š 多因素Cox模型 𐟒Š Lasso回归模型 𐟒Š 线性回归以及非线性回归 𐟓ˆ 实验5空间分析 𐟓 TCGA临床数据 𐟓Š ComBat不同数据 𐟓Š ComBat 𐟓Š Wilcox差异分析 𐟓ˆ 模型循环 𐟔„ 构建Lasso回归预后模型 𐟒Š 临床相关性筛选 𐟓Š 共表达分析 𐟓Š 临床相关性分析 𐟓Š 多GEO数据去批次 𐟓Š 三种方法提取TCGA临床数据 𐟓Š WGCNA筛选hub基因 𐟓Š 预后相关基因筛选 𐟓Š 机器学习XGBoost 𐟓ˆ 机器学习GBM 𐟓ˆ 机器学习决策树 𐟓ˆ ROC分析 𐟓ˆ 机器学习模型ROC分析 𐟓ˆ 机器学习建模 𐟓ˆ 随机森林筛选基因 𐟓ˆ 生存分析 𐟓ˆ SVM筛选基因 𐟓ˆ 机器学习-asso筛选基因 𐟓ˆ 铜死亡相关基因筛选 𐟓ˆ 免疫治疗分析 𐟒Š 肿瘤突变负荷分析 𐟓Š 免疫浸润生存 𐟓Š 差异分析 𐟓ˆ 多组差异分析 𐟓ˆ 免疫检查点相关性 𐟓ˆ 三包差异交集 𐟓ˆ 免疫细胞相关性分析 𐟓ˆ DESeq差异分析 𐟓ˆ edgeR 𐟓ˆ 基因表达与免疫浸润关系 𐟓ˆ 免疫差异 𐟓ˆ 新TCGA 𐟓Š 希望这些代码能帮你在生信分析的道路上更加顺利！如果你有任何问题或需要进一步的帮助，随时可以留言讨论哦！𐟓쀀

WGCNA实战！揭秘代谢组 𐟌𑠤𛣨𐢧𛄥�𘎥䚧𛄥�代谢组学是研究生物体内代谢物的科学，而多组学则涉及多种组学数据的综合分析。近年来，利用WGCNA（加权基因共表达网络分析）方法来解决多组学数据关联问题，已成为研究热点。 𐟔 WGCNA分析 WGCNA是一种强大的分析工具，通过构建基因共表达网络来揭示基因之间的复杂关系。在转录组与代谢组联合分析中，WGCNA可以帮助我们挖掘控制关键代谢物的核心基因。 𐟓Š 关键代谢物筛选在进行WGCNA分析之前，首先需要筛选出关键代谢物。这通常通过考察代谢物的表达量、差异倍数以及与已知代谢物的关系来实现。筛选出的关键代谢物将作为后续分析的重点。 𐟔— 代谢物与基因相关性模块确立筛选出的关键代谢物与转录组数据进行WGCNA分析，可以建立与代谢物高相关性的基因模块。对这些模块进行KEGG富集分析，可以进一步定位与代谢物相关的关键模块。 𐟎€™选基因挖掘通过模块内的核心基因筛选、特定功能基因分析以及目标基因关联分析，可以挖掘出与代谢物高度相关的候选基因。这些基因可能是潜在的调控因子或功能酶，值得进一步验证。 𐟏† 关于我们武汉迈维代谢生物科技股份有限公司专注于提供领先的代谢组学技术服务及创新临床检测产品应用。我们的团队致力于代谢基础研究、分子设计育种、疾病诊断、药物研发等领域，为生命科学研究做出持续贡献。通过以上步骤，我们可以更深入地理解基因与代谢物之间的关系，为疾病诊断、药物研发等提供有力的数据支持。

生信小白必看！三大转录组分析思路轻松搞定最近写生信转录组分析文章的小伙伴们是不是感觉压力山大？其实，很多时候问题出在实验设计和分析策略上。很多文章只是简单地做了样本关系分析和差异富集分析，结果看起来一堆，但逻辑混乱，科研故事讲不通。今天，我就来给大家分享三大生信小白也能轻松上手的转录组分析思路，帮你搞定文章发表！两两比较-差异分析 𐟧首先，最简单粗暴的方法就是“两两比较”。具体来说，就是通过差异富集分析和GSEA分析来找出目标通路基因的上下调情况。这个方法特别适合那些生信小白，操作起来也不复杂。 1️⃣ 第一种思路：利用GSEA分析查看目标通路基因的上下调情况。这样不仅能找到差异基因，还能看到这些基因在通路中的具体位置。 2️⃣ 第二种思路：对富集结果进行“查漏补缺”。传统富集分析可能会漏掉一些关键通路，通过这种补救措施，可以让关键通路的筛选更加严谨、全面。梯度实验-趋势分析 𐟓ˆ 如果你手头的数据是梯度实验，那么“趋势分析”绝对是你的好帮手。通过反复利用韦恩图和趋势分析，你可以筛选出不同趋势之间的基因，最后挑选出与特定条件相关的关键基因。这种方法相较于传统的差异富集分析，能提供更多的分析角度，处理复杂数据也更加得心应手。多组比较-WGCNA分析 𐟌 如果你的实验有多个组别，那么WGCNA分析绝对是个好选择。WGCNA可以通过相关性将大量基因进行有效归类，划分成不同的模块。然后，你可以结合功能注释和性状数据，挖掘出关键模块和关键基因。 “WGCNA分析+富集分析”是处理复杂型数据的常用策略。如果你有多个梯度或非梯度样本，WGCNA分析能让你的文章整体分析水平提升，逻辑更加清晰，审稿人也会更喜欢。小结 𐟓 如果你的生信文章在实验设计和科研故事上遇到问题，不妨试试这三大分析思路。它们不仅操作简单，还能让你的文章更加有逻辑、有说服力。希望这些小技巧能帮到你，顺利完成你的生信SCI！如果你还有什么问题，欢迎随时联系我，我会尽力帮你打通科研逻辑，让你的文章更上一层楼！

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