WGCNA

WGCNA（Weighted Gene Co-expression Network Analysis）是一種用于分析基因表達(dá)數(shù)據(jù)的工具，旨在識別基因之間的共表達(dá)模式并將它們組織成網(wǎng)絡(luò)。這種方法可以用于發(fā)現(xiàn)與特定生物學(xué)過程相關(guān)聯(lián)的基因模塊，并且還可以幫助識別候選基因標(biāo)記或生物標(biāo)志物。

示例

library(tidyverse)
library(ggcor)
MEs <- net$MEs
colnames(MEs) <- str_remove(colnames(MEs), 'ME')

link_cor <- correlate(datTraits[,1:3], 
                      MEs, cor.test = T, use = "p") %>%
  as_cor_tbl() %>%
  select(Traits = .row.names, 
         Modules = .col.names, 
         r, p.value) %>%
  mutate(rd = cut(r, breaks = c(-Inf, 0.2, 0.4, Inf),
                  labels = c("< 0.2", "0.2 - 0.4", ">= 0.4")),
         pd = cut(p.value, breaks = c(-Inf, 0.01, 0.05, Inf),
                  labels = c("< 0.01", "0.01 - 0.05", ">= 0.05")))

quickcor(MEs, type = "upper", cluster= T) +
  geom_square() +
  ggcor::anno_link(data = link_cor, aes(color = pd, size = rd)) +
  scale_size_manual(values = c(0.5, 1, 2)) +
  scale_colour_manual(values = c("#D95F02", "#1B9E77", "#A2A2A288")) 

這段代碼是用于進(jìn)行 WGCNA（Weighted Gene Co-expression Network Analysis）模塊與外部特征（Traits）之間的相關(guān)性分析，并將結(jié)果可視化的。

1. 加載庫：

   • tidyverse：一個(gè)流行的數(shù)據(jù)處理和可視化工具包集合。
   • ggcor：用于繪制相關(guān)性矩陣的庫。

2. 定義 MEs：這里假設(shè) net$MEs 是模塊特征的數(shù)據(jù)框。它包含了從 WGCNA 分析中獲得的模塊特征，每一列代表一個(gè)模塊。

3. 更改列名：移除模塊特征名稱中的 "ME" 前綴，并將結(jié)果賦值給 MEs 的列名。

4. 計(jì)算特征與模塊之間的相關(guān)性：

   • 使用 correlate() 函數(shù)計(jì)算了特征數(shù)據(jù)框 datTraits 的前三列與模塊特征 MEs 之間的相關(guān)性。
   • 設(shè)置 cor.test = T，以計(jì)算相關(guān)性的顯著性檢驗(yàn)。
   • 使用 as_cor_tbl() 函數(shù)將結(jié)果轉(zhuǎn)換為可操作的表格形式。
   • 選擇了特征名稱、模塊名稱、相關(guān)系數(shù) (r) 和 p 值 (p.value) 列。

5. 創(chuàng)建 rd 和 pd 列：

   • 使用 cut() 函數(shù)根據(jù)相關(guān)系數(shù) r 和 p 值 p.value 分別創(chuàng)建了離散的標(biāo)簽。
   • rd 列將相關(guān)系數(shù)分成了三個(gè)范圍，pd 列將 p 值分成了三個(gè)范圍。

6. 繪制相關(guān)性圖：

   • 使用 quickcor() 函數(shù)繪制模塊特征之間的相關(guān)性矩陣。
   • 設(shè)置 type = "upper"，表示只繪制相關(guān)性矩陣的上三角。
   • 設(shè)置 cluster = T，以對相關(guān)性矩陣進(jìn)行聚類，以便更好地觀察模塊的相關(guān)性結(jié)構(gòu)。
   • 使用 geom_square() 函數(shù)添加正方形的幾何對象。
   • 使用 ggcor::anno_link() 函數(shù)添加相關(guān)性顯著性的注釋連接線，根據(jù) link_cor 數(shù)據(jù)框中的信息來著色和調(diào)整連接線的大小。
   • 使用 scale_size_manual() 和 scale_colour_manual() 函數(shù)手動(dòng)設(shè)置連接線大小和顏色的映射。