WGCNA分析结果图怎么看？小云带你来读图！（下篇）/SCI论文/科研/研究生/生信分析热点

上篇中小云带领小伙伴们解读了Power图和cluster dendrogram图（聚类树状图）（ps：没有看到的朋友可以点击文末链接观看哦）

下面就继续跟着小云看我们在生信文章中最关注的WGCNA结果如——module-trait-relationship（模块与表型特征关联图谱）和MM-GS相关性图。（ps：结果图解读过程中会涉及到一些WGCNA分析中的关键术语，不理解术语的朋友可以点击文末链接观看WGCNA术语介绍文章）

p Module-trait-relationship图

n 先回顾下Module的意义，它本质是高度内连的基因集，模块内是高度相关的基因。在WGCNA分析中把基因聚类成模块后，对每个模块进行了功能富集分析、模块与性状进行关联分析和模块与样本进行关联分析，分别可以去查找基因的功能特征，筛选出表型与性状（比如肿瘤进展、预后良好、转移、xx疾病等）关联较高的的模块和查找样本中特异表达基因。

Module-trait-realtionship是模块与表型特征关联图谱，也是WGCNA中我们最关注的结果。横坐标是表型性状（trait），上图中显示有两个表型性状，一个是Control，另一个是COVID-19。纵坐标是对应模块，用每个模块的特征基因（eigengene）来表示这个模块（ps：回顾一下，eigengene代表的是每个模块的第一主成分）。在上图中有10个模块，分别用不同颜色表示。格子代表横坐标的表型性状和纵坐标的每个模块的相关性以及p-value值，黄的越深，越正相关；蓝色越深，越负相关。最右边的图例，代表的是相关性，越接近1黄色越深，代表正相关，越接近-1蓝色越深，代表负相关。根据上图可以看出分析得到的10个模块中，MEpink（r = 0.57，P = 4E−20）、MEtan（r = 0.33，P = 6E−07）与COVID-19的相关性较高。

p MM-GS相关性图

模块与指定性状的相关性我们已经分析得到了，但是一个模块通常有很多基因。我们如何找到最相关的基因呢？WGCNA通过GS和MM给出了一个合理的解决办法。

首先我们将模块中的每个基因与eigengenes进行相关性分析，得到的结果就是module membership（MM）。当结果越接近于0，则我们认为该基因与其所在的模块越不相关。而结果越接近于1或者-1，则我们认为该基因与模块基因高度正或负相关。此外，MM与模块内的连通性是高度相关的，所以高连通性的hub genes倾向于有更高的MM值。

模块内的基因，我们不仅想知道它与模块的相关性，还想知道它与模块对应的性状的相关性。于是WGCNA定义了一个新的变量GS (gene significance)，即计算模块内gene 与对应性状的显著性。 

MM-GS相关性散点图代表的是MM与GS的相关性，从上图我们可以看到，GS和MM相关性很高（cor=0.79，p<1 × 10−200），这表明与性状高度相关的基因，通常也是该性状对应模块内比较重要的基因。因此当我们选择感兴趣的重要基因时，推荐选取散点图右上角部分的基因。

本次WGCNA分析结果图的分享就到这里啦，觉得有用的朋友可以码住备用哦！

小云之声

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