翻译 - WGCNA 6 - Export of networks to external software

6. 网络导出在这里,我们可以将获得的共表达网络提取出来,然后使用其他第三方可视化工具来分析,比如Cytoscape、VisANT。6.1. 导入处理的数据:首先,导入准备好的样本表达数据datExpr、临床信息datTraits以及构建的网络和模块networkConstruction-auto.

翻译 - WGCNA 5 - Network visualization using WGCNA functions

5. 网络可视化5.1. 导入处理的数据:首先,导入准备好的样本表达数据datExpr、临床信息datTraits以及构建的网络和模块networkConstruction-auto.RData:# 设定工作目录setwd("/home/cxt/data/R/")# 导入包lib

翻译 - WGCNA 4 - Network-analysis-with-other-data-such-as-functional-annotation-and-gene-ontology

4. GO分析及功能注释前面的分析已经确定了几个与临床特征(体重)高度相关的模块(标记为brown、red 和 salmon)。为了便于生物学解释,我们想知道模块中基因的GO信息,探究这些基因是否某些功能类别中显著丰富等。4.1. 导入处理的数据:首先,导入准备好的样本表达数据datExpr、临床信

翻译 - WGCNA 3 - Relating modules to external clinical traits and identifying important genes

3. 模块-临床信息关联并识别重要基因3.1. 导入处理的数据:首先,导入准备好的样本表达数据datExpr、临床信息datTraits以及构建的网络和模块networkConstruction-auto.RData:# 设定工作目录setwd("/home/cxt/data/R/&quo

翻译 - WGCNA 2 - Network construction and module detection

2. 共表达网络构建及模块获取基于前面处理的数据,获得共表达网络及模块主要有三种方式:自动法:采用自动的网络构建和模块检测功能,快速获得结果逐步法:采用分布的网络构建和模块检测功能,以便使用者在每一步中可以选择自定义的方法或者可替代的方法分块法:一个自动的分块的网络建设和模块检测方法,解决分析数据集

翻译 - WGCNA 1 - Data input and cleaning

1. 数据导入与清理我们首先实践如何导入样本的表达数据和临床数据,并清理差异较大的样本。1.1. 样本-表达数据获取1.1.1. 导入数据# 设定工作目录setwd("/home/cxt/data/R/")# 导入包library(WGCNA)# 设置将strings不要转成fa
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