WGCNA算法：构建基因共表达网络的R实践与应用

网络构建是系统生物学中一项关键任务，特别是在基因组学与应用生物学的研究中，WGCNA（Weighted Gene Co-expression Network Analysis）算法作为一种强大的工具被广泛应用。WGCNA的核心思想是通过分析基因表达数据，构建基因共表达网络，以揭示基因间的相互作用模式和模块化结构，从而深入理解生物学过程。 1. **网络构建的前提**: WGCNA算法假设基因网络遵循无尺度网络分布，即连接数i的概率p(i)与i的n次方成反比。这意味着网络中的节点连接强度存在幂律分布，这有助于识别不同复杂度的模块。为了实现这种分布，研究人员需选择合适的加权系数，确保基因之间的相关性与其连接数之间的负相关达到一定程度（至少0.8），同时保持模块内基因间的高连接度。 2. **网络构建步骤**: - **基因共表达相关矩阵**: 首先，通过计算基因对之间的相关系数（如Pearson或Spearman相关系数）构建基因共表达相关矩阵S，其中元素Smn表示基因m和n的关联程度。 - **邻接函数**: WGCNA采用幂指数邻接函数，通过将相关系数进行指数加权（amn = |Smn|^茁），避免了简单阈值划分可能导致的信息丢失，能更好地捕捉弱相关性。 - **确定邻接函数参数**: 参数茁的选择至关重要，它决定了网络的无尺度特性，即通过调整茁以确保log(k)和log(p(k))之间的相关系数达到预设的阈值（如0.8）。 - **节点间相异度衡量**: 将相关矩阵转换为邻接矩阵A，进一步处理为拓扑矩阵β，衡量了节点间的相异度，进而划分出具有相似表达模式的基因模块。 3. **聚类和模块化**: WGCNA通过构建分层聚类树（hierarchical clustering tree），树的不同分支代表不同的基因模块。模块内的基因共享相似的表达模式，而在不同模块间的基因表达则较低。这种方法有助于识别和研究生物学过程中不同功能或状态下的基因调控机制。 4. **应用与目标**: 该算法在国际生物医学领域有着广泛的应用，例如鉴定疾病相关基因模块，探究基因与特定表型或疾病的关系，从而发现潜在的疾病治疗靶点，以及更深入地理解基因网络在生理和病理过程中的作用。 关键词：WGCNA算法、基因共表达网络、R软件。通过WGCNA，科学家们能够有效地处理大规模基因表达数据，挖掘出隐藏在海量信息中的生物学规律，推动基因组学研究的发展。