在使用wgcna对转录组基因表达进行分析时报错

Question

在使用wgcna对转录组基因表达进行分析时报错，运行代码如下图:

报错如下图:

这种情况应当怎么处理？感谢感谢

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

在使用WGCNA包进行转录组数据分析时，遇到这个错误是因为在给定的数据集中，具有有效表达水平的基因数量不足以满足所需的样本数。这个错误消息提示你需要检查数据集中的基因和样本表达水平，确保有足够的数据用于后续的网络构建。

为了解决这个问题，可以尝试以下几个步骤：

1. 检查数据集中缺失值的数量：确认是否有大量基因在大部分或所有样本中都存在缺失值。
2. 提高可接受的最小表达水平阈值：这可以通过调整goodSamplesGenes()函数中的参数来实现，例如增加minFraction的值，允许更多的基因和样本被标记为无效。
3. 如果数据质量确实较差，可能需要筛选出表达量相对较高的基因，并且在这些基因中选择在足够多的样本中有表达的基因。

下面是根据上述建议修改后的代码：

# 加载必要的库
library(WGCNA)

# 读取数据
mydata <- read.csv("FPKM.csv", row.names = 1)

# 将数据转换为矩阵格式
datExpr0 <- as.data.frame(t(mydata))
colnames(datExpr0) <- rownames(mydata)
rownames(datExpr0) <- colnames(mydata)

# 将数据转换为矩阵并去除低表达的基因
datExpr1 <- data.matrix(datExpr0)

# 设置一个更高的最小表达水平阈值（例如，这里设置为0.5，原默认值为0.2）
minFraction <- 0.5

# 使用更高的阈值重新运行goodSamplesGenes()
gsg <- goodSamplesGenes(datExpr1, verbose = 3, minFraction = minFraction)

# 如果仍然有错误，可以考虑筛选出高表达的基因
# 例如，找出在至少80%样本中表达的基因
expressed_genes <- apply(datExpr1, 1, function(x) mean(!is.na(x)) >= 0.8)
datExpr2 <- datExpr1[expressed_genes, ]

# 再次运行goodSamplesGenes()
gsg <- goodSamplesGenes(datExpr2, verbose = 3, minFraction = minFraction)

如果上述方法仍无法解决您的问题，您可能需要进一步检查数据的质量，或者寻求专业的生物信息学支持，以确定是否适合使用WGCNA或其他方法进行分析。