多性状WGCNA分析
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基因共表达网络代表了具有共同生物学功能的基因模块，并已被广泛用于对基因表达数据中的生物学途径进行建模。可以使用加权基因共表达网络分析（WGCNA）构建和鉴定与特定性状相关的共表达网络，这对于研究疾病中的转录特征特别有用。WGCNA网络通常使用疾病和野生型样本构建，因此可以识别与疾病相关的分子通路。然而，在疾病背景下跨时空条件下研究这种共表达网络将是有利的，但目前还没有用于此类分析的综合软件实现。
多组WGCNA展示
关联网络越来越多地用于生物信息学应用。例如，加权基因共表达网络分析是一种系统生物学方法，用于描述微阵列样本中基因之间的相关性模式。加权相关网络分析（WGCNA）可用于查找高度相关基因的簇（模块），使用模块特征基因或模块内中心基因总结此类簇，用于将模块彼此关联以及与外部样本性状关联（使用特征基因网络方法），以及用于计算模块隶属度。相关性网络促进了基于网络的基因筛选方法，可用于识别候选生物标志物或治疗靶点。
