一般WGCNA的分析都是針對單一類型的分子進行分析，比如lncRNA，mRNA，miRNA等，這就導(dǎo)致分析的結(jié)果比較單一，信息量不大。今天給大家介紹一篇結(jié)合Gene,miRNA分別進行WGCNA的分析，再基于miRNA能調(diào)控Gene的表達，從而構(gòu)建兩者之間的互作網(wǎng)絡(luò)的文章。
分析流程
整個的分析流程非常的清晰，如下圖所示：
分析流程的步驟簡述如下：
從TCGA下載直腸癌的基因，miRNA表達數(shù)據(jù) ?
分別針對基因，miRNA進行表達差異分析，獲得差異表達的基因和miRNA??
分別針對差異表達的基因和miRNA進行共表達網(wǎng)絡(luò)(WGCNA)分析，獲得聚類模塊，并與病理分期這一性狀相關(guān)聯(lián) ?
從顯著相關(guān)模塊中篩選出Hub Gene， Hub miRNA 進行生存分析 ?
病理分期相關(guān)的miRNA進行靶基因預(yù)測和代謝通路分析，構(gòu)建miRNA-gene調(diào)控網(wǎng)絡(luò)
分析結(jié)果
數(shù)據(jù)下載和篩選
從TCGA下載基因和miRNA的表達數(shù)據(jù)，并篩選高質(zhì)量的樣本。最終基因表達數(shù)據(jù)集中包含450個癌癥組織和41個正常組織樣本，而miRNA表達數(shù)據(jù)集中包含455個癌癥組織，8個正常組織樣本。
差異分析
比較癌癥組織和正常組織中的基因，miRNA的表達差異。6486個基因有顯著差異，其中3678個上調(diào)，2808個下調(diào)，而miRNA 則有544個顯著的差異，其中350個上調(diào)，194個下調(diào)。
基因，miRNA分別構(gòu)建WGCNA調(diào)控網(wǎng)絡(luò)
選擇差異表達的基因和miRNA分別構(gòu)建WGCNA共表達網(wǎng)絡(luò)，將基因，miRNA聚類成不同的模塊。
WGCNA module與性狀（病理分期）進行相關(guān)分析
基因module與表型性狀（病理分期）進行相關(guān)分析, 找到了一些與病理分期相關(guān)度較高的模塊，篩選出模塊中的Hub 基因。
miRNA module 與性狀（病理分期）進行相關(guān)分析，篩選那些與病理分期顯著相關(guān)的模塊，挑選出其中的Hub miRNA。
生存分析
顯著相關(guān)module 中的hub Gene和miRNA 分別進行生存分析，可以看到一些Gene和miRNA與癌癥的預(yù)后有顯著的相關(guān)性。
miRNA-Gene 調(diào)控網(wǎng)絡(luò)
通過miRNA預(yù)測其調(diào)控的靶基因，并將這些被調(diào)控基因與代謝通路（pathway）相聯(lián)系，構(gòu)建miRNA-Gene的代謝調(diào)控網(wǎng)絡(luò)
文章亮點
1. 多組學(xué)的分析：分別進行了基因，miRNA的共表達網(wǎng)絡(luò)分析
2. 調(diào)控互作分析：miRNA調(diào)控基因，構(gòu)建調(diào)控互作網(wǎng)絡(luò)
3. 生存分析：雖然研究的性狀是病理分期，但是病理分析和預(yù)后有很大的相關(guān)性
4. pathway分析：將miRNA調(diào)控的基因與癌癥相關(guān)的pathway相關(guān)聯(lián)，增加了文章的說服力
參考文獻
《identifying mirna and gene modules of colon cancer associated with pathological stage by weighted gene co-expression network analysis》
