怎麼透過感興趣的通路做WGCNA圖並找到其中的關鍵基因？
一、資料準備:
首先，需要有一組高質量的基因表達資料，通常是來自RNA-seq或微陣列實驗的資料。
二、資料預處理:
對資料進行標準化處理，去除批次效應（如果有的話），並篩選掉表達量極低的基因。
三、選擇感興趣的通路:
根據你的研究目標，從已知的生物資訊資料庫（如KEGG, Reactome）中選擇一個或多個感興趣的通路。
四、構建表達矩陣:
僅包括你選擇的通路中的基因，構建一個表達矩陣。
五、WGCNA分析:
1.網路構建:
使用WGCNA包（R語言）來構建基因表達網路。首先，計算所有基因對之間的相關性，然後轉換為相連性（adjacency）矩陣，通常使用冪函式來完成。
2.模組檢測:
透過平均連線度法（average linkage hierarchical clustering）和動態樹切割（dynamic tree cut）方法來識別模組（即高度共表達的基因群）。
3.模組與通路關聯分析:
分析每個模組與感興趣通路的關聯程度。這可以透過計算模組成員在通路中的富集程度來實現。
六、關鍵基因識別:
1.模組特徵基因（eigengenes）分析:
確定與感興趣通路最相關的模組。
2.網路中心性分析:
在這個模組中，進一步分析基因的網路中心性（如節點度、介數中心性等），以識別網路中的關鍵基因或樞紐基因。
七、生物學驗證:
透過實驗方法（如RT-qPCR、敲除或過表達實驗）來驗證這些關鍵基因在你感興趣的通路中的作用。
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