转录组数据分析中，WGCNA（权重基因共表达网络分析）能将大量基因根据表达模式划分到模块中，再以模块为单位进行分析，将基因、样本、模块、性状相互关联起来。WGCNA分析常适用于大样本的分析中。不仅大大减少了运算量，也提高了分析准确性。其分析思路可大致分为3步:模块划分、核心模块选择、核心基因分析。基迪奥Omicsmart转录组在线分析平台中WGCNA关联平台包含模块划分、样本分析、模块分析、基因调控网络图等的分析板块，贯穿WGCNA分析思路，助力快速进行数据挖掘！WGCNA根据无尺度网络原则分析基因间的相关性，从而更容易找到起关键调控作用的基因。在这个计算过程中，β值（power值）会影响基因之间的相关性和连通性，所以选择需要最佳β值是进行WGCNA分析关键的第一步。一般以相关系数尽可能大的同时也要保证连通性不能太低来选择最佳β值（power值）。√ 无需纠结power值到底怎么定，可以先看结果再进行选择。在power值图谱中可读出相关性及连通性数据，同时平台支持直接点击交互分析，选择不同power值进行分析：![]()
通过各模块的特征值进行层级聚类，构建聚类树。这里每一个节点都代表一个模块，节点之间的距离反映了模块特征值之间的相关性：再对分支进行剪切区分，产生不同的模块。在得到初步模块结果（Dynamic Tree Cut）后，再根据模块特征值的相似度对表达模式相近的模块进行再合并，得到最终划分模块（Merged dynamic）。√ WGCNA平台模块划分板块中既包含模块特征值聚类图、模块层级聚类图及模块总览，清晰展示模块划分及最终结果的统计。![]()
√ 可通过交互分析，无限次调整模块内基因数及模块数目。通过各模块内的基因在各样本中的表达量来计算各模块在各样本中的模块特征值，将基因、模块、样本关联起来，找到最相关的基因。样本分析板块中，通过热图直观看出各模块内基因在各样本中的表达情况、不同模块在各样本中的表达情况。
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√ 修改样本名称和顺序可重新命名样本名。点击修改顺序，直接利用鼠标拖动样本框，来调整图形中的样本排列顺序。![]()
WGCNA结果中还会输出模块-模块关联，模块-基因关联的分析结果。通过计算模块特征值、基因与模块间的相关系数，绘制出相关性热图。
√ 图形设置→图形参数，打开p值标记，通过星标，直观探索显著性相关的模块/基因。√ 选择数据归一化/聚类形式,并对聚类树高度进行调整![]()
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以模块为单位，通过对模块内基因进行GO/KEGG富集分析，找出不同模块中显著富集的通路，探索其生物学功能。![]()
√ 输出二级分类柱状图、显著富集柱状图、富集条形图、富集气泡图、富集圈图等等，多种形式富集图形轻松拿下。√ 支持对各种富集图形参数进行调整，如柱子大小、显著性大小排序、配色等。![]()
基因调控网络图，通过节点（基因）和线（基因和基因）间的关联，可获取各模块内处于枢纽位置的核心基因，并利用已知基因预测位置基因功能。√ 通过参数切换，可查看不同模块的网络关系图，并选择连通性前100关系对/连通性前10转录因子/MM值10基因绘图。![]()
√ 图形设置→图形参数 ，可调整图形的整体布局，还可根据连通性/丰度对节点进行样式调整、根据weight值对线段颜色及粗细进行调整。![]()
√ 图形设置→图形参数中，对目标节点或目标关系对单独设置，以区分重点关注基因及其关联。![]()
转录组分析中进行WGCNA分析还是相对复杂的，而通过Omicsmart转录组在线分析平台中的WGCNA分析（注：样本数需满足≥10例以上），即可实现用最简洁的操作，轻松挖掘最核心的基因！甚至还可以输入性状文件，分析模块与性状的关联。现在进入基迪奥直营云商城下单测序产品，16S低至95元，转录组低至320元，宏基因组低至460元，非靶代谢组低至315元，蛋白质组低至575元！https://www.omicshare.com/OMshop更多测序类型或大样本优惠可咨询云商城在线客服，或添加下方云商城专员企业微信。![]()
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