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WGCNA

Demo 结果

Demo 结果 1

结果解读

基于加权共表达的计算,利用平均层次聚类的模块的划分,模块与性状之间的相关性,挑选出显著性的性状,构建相应网络图,从而找到与性状相关的核心基因。

加权基因共表达网络分析(WGCNA)

寻找协同表达的基因模块(module),并探索基因网络与关注的表型之间的关联关系,以及网络中的核心基因。

分析要求

样本数量在 3 组以上,并且每组的样本重复为 3 个或 3 个以上。

提供结果

1、图片文件:cluster tree,module relation 等;

2、文本文件:每个 module 的所属基因,以及基因之间的相关性;

3、module 之间的相关性。

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