不同平台基因集进行WGCNA分析的r语言代码

在R语言中进行基于不同平台基因表达数据的Weighted Gene Co-expression Network Analysis (WGCNA) 分析通常需要一些特定步骤。WGCNA首先会构建基因共表达网络，然后对模块进行鉴定并研究它们之间的关联。以下是基本流程的一个简化版示例，假设你已经有了来自不同平台的基因表达矩阵（每个样本是一个行，每条基因是一列）：

# 加载必要库
library(WGCNA)
library(merge)

# 假设你有以下两个文件，分别代表两个平台的数据
data PlatformA <- read.csv("platformA_expression.csv", row.names = 1)
data PlatformB <- read.csv("platformB_expression.csv", row.names = 1)

# 合并两个平台的数据
merged_data <- merge(data.PlatformA, data.PlatformB, by = "Sample_ID")

# 数据预处理（标准化、缺失值处理等）
merged_data_norm <- scale(merged_data, center = TRUE, scale = TRUE)
merged_data_norm[is.na(merged_data_norm)] <- cor(merged_data_norm)

# 开始WGCNA分析
# 选择软阈值
power <- pickSoftThreshold(similarity_matrix, verbose = TRUE)

# 构建网络
network <- TOMsimilarity(similarity_matrix, power = power)

# 模块发现
modules <- blockwiseModules(network, maxBlockSize = 8000, deepSplit = 2, reassignThreshold = 0.25)

# 可视化模块
plotDendrogram(modules$Colors, cutree heights = network$heights)
colors_for_network <- rownames(colors_for_network)

# 输出结果和进一步分析
# ...（你可以根据需要提取模块的相关信息，如平均基因表达，模块间的关联等）