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,解决分析数据集太

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factorso

WGCNA - 共表达分析

1.WGCNA基本概念加权基因共表达网络分析(WGCNA,Weightedcorrelationnetworkanalysis)是用来描述不同样品之间基因关联模式的系统生物学方法,可以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鉴定候补生物标记基因或治疗靶点。相比于只关

翻译 - TCGAbiolinks 9 - Extension

TCGAbiolinks-新功能作者:MohamedMounir发表时间:2019年3月20日新功能:TCGAbiolinks版本TCGAbiolinks目前还提供了查询和下载TARGET数据库的数据的函数,并获得用于下游分析的SummarizedExperiments对象。此外,TCGAanaly

翻译 - TCGAbiolinks 8 - Case Studies

TCGAbiolinks:实例探究在运行程序前,我们需要导入必要的包:library(TCGAbiolinks)library(SummarizedExperiment)1.介绍在这里,我们展示了TCGAbiolinks的完整分析流程。分别在四个案例中展示相应的代码,这些案例是:Expression

翻译 - TCGAbiolinks 7 - Analyzing and visualizing TCGA data

TCGAbiolinks:TCGA数据分析和可视化在运行程序前,我们需要导入必要的包:library(TCGAbiolinks)library(SummarizedExperiment)1.TCGA的数据分析-TCGAanalyze我们可以使用下面的函数轻松分析TCGA数据:1.1.基因表达数据的预

翻译 - TCGAbiolinks 6 - Compilation of TCGA molecular subtypes

TCGAbiolinks:分子亚型在运行程序前,我们需要导入必要的包:library(TCGAbiolinks)library(SummarizedExperiment)TCGAbiolinks从TCGA样本中检索分子亚型信息。函数PanCancerAtlas_subtypes和TCGAquery_

翻译 - TCGAbiolinks 5 - Mutation data

TCGAbiolinks:搜索,下载和可视化突变数据发表时间:2019年3月20日在运行程序前,我们需要导入必要的包:library(TCGAbiolinks)library(SummarizedExperiment)1.搜索和下载TCGAbiolinks提供了一些从GDC下载突变数据(mutati

翻译 - TCGAbiolinks 4 - Clinical data

TCGAbiolinks:临床数据发表时间:2019年3月20日TCGAbiolinks提供了一些搜索,下载和解析临床数据的函数。本节首先解释GDC中临床信息的不同来源,然后提供访问不同来源临床数据的必要函数,最后显示不同来源临床数据之间的不一致。1.一些有用的信息1.1.临床数据:不同来源在GDC

翻译 - TCGAbiolinks 3 - Downloading and preparing files for analysis

TCGAbiolinks:数据下载和准备发表时间:2019年3月20日TCGAbiolinks提供了一些从GDC进行数据下载和数据准备的函数,以方便进行下游的分析。1.信息介绍本节首先解释不同的下载方法和SummarizedExperiment对象,它是TCGAbiolinks中使用的默认数据结构,
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