一个实验组加一个对照组，共6个样品，可以做加权基因共表达分析嘛？

Question

请问我只有一个实验组和一个对照组，共6个样品的转录组数据，可以做加权基因共表达分析嘛？

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

当然可以进行加权基因共表达分析（Weighted Gene Co-expression Network Analysis, WGCNA）。WGCNA是一个用于构建基因共表达网络的工具包，它可以帮助我们识别基因模块（groups of genes）在不同样本之间的相关性，并且可以根据这些模块的表达模式来进行样本聚类或与外部变量的相关性分析。

为了进行WGCNA，你需要安装一些必要的R包，比如WGCNA、MatrixPlot、ggplot2等。如果你还没有安装这些包，可以使用以下命令安装：

install.packages(c("WGCNA", "MatrixPlot", "ggplot2"))

接下来，我们将按照以下步骤进行分析：

1. 数据预处理：加载数据并标准化。
2. 计算相似度矩阵。
3. 选择软阈值。
4. 构建网络。
5. 划分基因模块。
6. 计算模块内连接度和模块中心基因。
7. 检查模块质量。
8. 相关性分析。

以下是详细的R代码示例：

# 加载必需的库
library(WGCNA)
library(MatrixPlot)
library(ggplot2)

# 假设你的数据存储在一个名为'data.csv'的文件中，列名是'Gene', 'Sample1', 'Sample2', ..., 'Sample6'
data <- read.csv("data.csv")

# 将数据转换为表达量矩阵
expression_matrix <- as.matrix(data[, -1])

# 标准化表达量数据
normalized_data <- t(scale(t(expression_matrix)))

# 计算相似度矩阵（通常使用皮尔逊相关系数）
similarity_matrix <- cor(normalized_data, method = "pearson")

# 选择软阈值，这里使用动态树构建法
set.seed(123) # 设置随机种子以获得可重复的结果
power_value <- pickSoftThreshold(similarity_matrix, verbose = 0)$powers[which.max(corfit$fitCor)] 
soft_thresholded_matrix <- adjacency(similarity_matrix, power = power_value)

# 构建无向网络
network <- graph_from_adjacency_matrix(as.matrix(soft_thresholded_matrix), mode = "undirected", weighted = TRUE)

# 进行WGCNA分析
wgcna_results <- blockwiseModules(
  network,
  expressionData = normalized_data,
  power = power_value,
  minModuleSize = 10, # 设置最小模块大小
  mergeCutHeight = 0.25, # 设置合并模块的阈值
  pamRespectsDendro = FALSE,
  reassignThreshold = 0.2, # 设置重新分配基因到模块的阈值
  deepSplit = 2, # 设置深度分割层数
  verbose = 3 # 提供详细输出
)

# 获取模块信息
modules <- wgcna_results$colors

# 绘制基因模块 dendrogram
dend <- plotDendroAndColorsTree(network, colors = modules, hang = -0.05)

# 可视化模块
plotHeatmap(modules, normalized_data)

# 对每个模块计算模块内连接度（connectivity）
module_connectivities <- moduleConnectivity(wgcna_results$blockwiseModules)

# 找出模块中心基因
hub_genes <- hubGenes(wgcna_results$blockwiseModules)

# 如果你想检查模块质量，可以计算模块的PCC矩阵并绘制热图
pcc_matrix <- calculatePCC(wgcna_results$blockwiseModules$eigengenes)
plotHeatmap(pcc_matrix)

# 对于样本，你可以计算模块贡献分数，并将其与实验组和对照组进行相关性分析
sampleContributions <- sampleNetworkContributions(wgcna_results$blockwiseModules, network, expressionData = normalized_data)
cor(sampleContributions, data[, c("ExperimentGroup", "ControlGroup")])

这个例子中的代码可能需要根据你的实际数据格式稍作修改。确保你的数据已经正确地组织成一个包含基因名称作为行标签，样本名称作为列标签的数据框。如果你有任何关于如何调整代码的问题，随时提问。注意，WGCNA的结果可能会受到样本数量的影响，只有六个样本可能会影响模块划分的质量，因此结果应谨慎解读。