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當前位置:中国福彩网下载 » 生物信息學分析 » 加權基因共表達網絡(WGCNA)
加權基因共表達網絡(WGCNA)
加權基因共表達網絡構建(Weighted Gene Co-Expression Network Analysis, WGCNA)是一種從高通量數據中挖掘???module)信息的算法。在該方法中module被定義為一組具有類似表達趨勢的基因集,如果這些基因在一個生理過程或不同組織中總是具有相類似的表達變化,那么我們有理由認為它們在功能上是相關的,可以把它們定義為一個???module)。這似乎有點類似于進行聚類分析所獲得的結果,不同的是,WGCNA的聚類準則具有生物學意義,而非常規的聚類方法(如利用數據間的幾何距離),因此該方法所得出的結果具有更高的可信度。
用途
實驗設計中包含多種因素,多個時間點等情況,同時樣本還額外包含其他性狀信息,同時該性狀也是老師關注的研究內容,適合利用WGCNA進行該類分析。如老師研究的是水稻,在進行其實驗設計的同時,還額外收集到每個樣本的千粒重情況,實驗過程中還可以分析哪個??櫚幕蟣澩鎘肭ЯV氐男宰創嬖諳喙毓叵?,從而推斷特定的性狀關聯的???。
前置分析條件
樣本數量建議達到15以上,樣本分組之間不應差異特別大
分析結果
原始數據及power值選擇依據圖
??櫸治觶ò?槭侗?,??楸澩锪肯湎咄?,??楣δ芨患峁?,??樘卣骰蛺跣甕跡?/span>
??樾宰垂亓治?,識別顯著關聯???/span>
核心基因功能網絡構建
Demo示例
1.基因共表達網絡構建和??榛?/span>
選定合適的網絡構建參數,建立起加權共表達網絡模型,來對基因進行分類,將數千基因劃分成為若干???/span>

1

結果解讀
上圖中,每一種顏色表示一種顏色對應聚類樹上的每個基因屬于同一個???,如果某些基因在一個生理過程或不同組織中總是具有相類似的表達變化,那么這些基因在功能上可能相關,可以把他們定義為一個???module)。
2.??櫸治?/span>
分別對各個不同的??榻兄甕?,條形圖,聚類圖以及GO,KEGG富集分析。

2

結果解讀

上圖分別包含了
??樘卣骰蟣浠鬧甕跡ㄗ笊希?/span>
展示了??櫓懈鞲鲅鏡謀浠魘?/span>
??楸澩锪康南湎咄跡ㄓ疑希?/span>
展示了??櫓興醒凈蟣澩锪康姆植技氨浠魘?/span>
??榛蟣澩锪康娜韌跡ㄗ笙攏?/span>
展示了??櫓謝蟣澩鐫詬鞲鲅局械謀浠榭?,紅色表示高表達,藍色表示低表達
??榛虻腉O富集圖(右下)
展示了??榛蚩贍懿斡氳墓δ?,紅色對應生物學過程,淡藍色對應分子功能,嫩綠色對應細胞組分,
柱形高度越高,對應功能的富集顯著性越顯著
3.確定基因與性狀的關聯(若有性狀數據)
通過建立網絡模型,獲得基因???。而將這些??橛胄宰聰喙亓?,計算兩者間的相關系數,則可揭示基因??橛胄宰吹墓亓?/span>

1

結果解讀
顏色越深則??橛胄巫垂亓澆裘?。紅色代表正相關,藍色代表負相關。圖上的數值為相關系數,括號中的星號表示相關系數的顯著性,其中pvalue<0.001對應`***`,pvalue<0.01對應`**`,pvalue<0.05對應`*`,pvalue<0.1對應`.`。
4.??檳諢螄嗷プ饔猛綬治?/span>
為了進一步探究每一??檳諢虻南嗷プ饔米純?,我們繪制了每一??櫓械幕蜃饔猛?。每個??檠≡窳肆傭冉細叩那?0個基因來繪制基因網絡

4


結果解讀
每個節點代表??櫓械幕?,兩點之間的連線表示基因之間存在相關性,連線越多的點表示該點在網絡中處于核心位置。
案例展示
案例一  大豆的形狀與大小相關核心基因的研究
研究背景
大豆作為生產蛋白和油的主要作物,在全球范圍廣泛種植。隨著高通量技術的推廣,大豆相比較擬南芥和水稻的高通量研究要少很多。大豆產量相關的種子的形狀和大小的高通量研究更是少見。
研究內容與結果
通過二代測序手段檢測兩個品種大豆V1和V2在S1、S2、S3時期樣本中基因表達情況。測序獲得兩個品種大豆不同時期的基因表達情況,經過數據分析統計兩品種大豆在不同時期差異基因的數量,富集分析獲得差異基因功能富集結果。所有檢測到基因(FPKM值小于0.05除外)經WGCNA分析建立起加權共表達網絡模型,將基因按照與種子大小的相關性劃分為12個???,以及每個??榛蜃脖澩镎業膠誦幕?。將調控種子大小的候選基因GmCYP78A5進行過表達驗證其確實有使種子變大和重量變重的功能。

56

     差異基因統計                                                                    WGCNA分析
參考文獻
Juan Du , Shoudong Wang , Cunman He, et al. Identification of regulatory networks and hub genes controlling soybean seed set and size using RNA sequencing analysis. Journal of Experimental Botany. 2017, 68(8):1955-1972. (IF: 5.667)


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