WGCNA分析是什么？各种术语都是啥意思？怎么做这个分析？点进来看！/SCI论文/科研/研
现在越来越多的生信分析文章中会用到“WGCNA”分析，可以用于筛选疾病最相关基因（比如XX肿瘤相关基因）或者临床特征相关基因等
大家可能会在看结果描述或者做分析的时候遇到很多WGCNA中的关键术语，但又搞不太清楚代表啥意思，也不太清楚WGCNA是怎么获得疾病相关基因的 ~ ~
所以今天小云就给小伙伴们科普一下WGCNA中各种术语的意义以及分析流程，一起学起来吧
p 基本概念
WGCNA （Weighted gene correlation network analysis, 加权基因共表达网络分析）是描述不同样品之间基因关联模式的系统生物学方法，于2008年提出。WGCNA可用来鉴定高度协同变化的基因集，并根据基因集的内连性和基因集与表型之间的关联性鉴定潜在的生物标记基因或治疗靶点。WGCNA利用数千或近万个变化最大或全部基因的信息识别感兴趣的基因集（即模块, Module），并利用这些模块和表型数据进行聚类，找到这个模块中的核心基因（即权重较高的基因），也就是Hub gene。适用于复杂的数据模式，推荐5组(或者15个样品)以上的数据。
p WGCNA关键术语
n Co-expression network, 共表达网络：在共表达网络图中，点代表基因，边代表表达相关性。
n 加权：要理解加权，首先应知道什么是权，权是由测量值精度的不同在平差计算中所取的权重不同。精度越高，权越大。“加权”的意思就是“乘以权重”，即“乘以系数”的意思。WGCNA的加权是指对相关性值进行冥次运算。
n Power，软阈值：大家在做WGCNA分析中肯定能遇到这个术语，它是根据 pick Soft Threshold函数计算出来的。在统计中它是一个检验研究工作有效性的指标，Power越大，研究结果越可靠。在WGCNA中是反应相关性数值是否或者接近无标度网络特征，具有重要意义。
n Module，模块：本质是高度内连的基因集。在无向网络中，模块内是高度相关的基因。在有向网络中，模块内是高度正相关的基因。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，筛选出表型与性状关联较高的的模块和查找样本中特异表达基因。
n Module eigengene，模块特征基因：定义为相应模块的表达矩阵的第一主成分。
n Module membership（MM），模块成员：将某基因的表达量与module的第一主成分，即module eigengene进行相关性分析就可以得到MM值，所以MM值本质上是一个相关系数。如果基因和某个module的MM值为0，说明二者根本不相关，该基因不属于这个module；如果MM的绝对值接近1，说明基因与该module相关性很高。
n Gene Significance（GS），基因重要性：将某基因的表达量与对应的表型数值进行相关性分析，最终的相关系数的值就是GS, GS反映出基因表达量与表型数据的相关性。
n Hub gene，关键基因：连接度最多或连接最多模块的基因。
n Adjacency matrix，邻接矩阵：基因和基因之间的加权相关性值构成的矩阵。
n Topological overlap matrix (TOM)，拓扑重叠矩阵：把邻接矩阵转换为拓扑重叠矩阵，以降低噪音和假相关，获得新的距离矩阵，用于构建网络或绘制TOM图。
p 分析流程
图1 分析流程图
1. 构建基因共表达网络：先构建基因共表达网络，通常利用两两基因之间的表达模式来计算它们之间的一个相关系数，然后基于相关系数来构建基因的网络；
2. 识别module：构建好基因的关系后，通过阈值来划定那些基因关系比较紧密，我们就把关系紧密的划分为一个module；
3. 将module与外部信息相关联：对module来做一些特征分析，包括给它赋予特征值，对module内的基因进行GO富集来探索其功能；
4. 研究module之间的关系：通过module的表达模式和模块的功能来筛选和生物学问题比较相关的关键module；
5. 在关键module中识别调控基因：对关键module的内部基因进行分析，包括看内部注释基因的功能以及它们调控层次的一个关系等来鉴定module中比较关键的一些调控基因
p 结果展示
在生信文章中最常见到的WGCNA分析结果图主要是四种，分别是Power图（图2）、cluster dendrogram（聚类树状图，图3）、module-trait-relationship（模块与表型特征关联图谱，图4）和MM-GS相关性散点图（图5）。（ps：本期文章只展示了4种类型的WGCNA分析结果图，具体每个图怎么看我们留到下期文章解读，敬请期待哟）
小云之声
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