加权基因共表达网络其实不复杂

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作为一种备受关注的研究方向，在当前生命科学研究领域中,WGCNA正逐渐成为热点之一。其全名为weighted correlation network analysis；中文直译为加权基因相关性网络分析。该分析方法能够有效鉴定出共同表达的基因集合；这些基因集合被定义为模块（modules）。此外还可以将这些模块与表型数据进行关联分析；从而进一步挖掘潜在的关键标记基因（mark genes）。

该专业且系统化的分析内容的第一步便是建立基因间的共表达网络。共表达作为衡量基因间相关性的核心方法，在通过线性相关系数（如Pearson或Spearman）进行计算时直接得出每对基因的相关程度。那么如何构建出完整的基因间相关性网络呢？

其中每个节点代表一个特定的生物分子通过连接线来表示两个生物分子之间的相似程度传统上生物分子相似性的分析方法一般会设定一个阈值标准例如要求计算出的相关系数绝对值达到或超过0.9水平则判断这两个特定的生物分子之间具有显著相似性对应的公式如下

S表示两个基因间的相关系数的绝对值，公式如下

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