TCGA 数据进行lncRNA, Gene 的WGCNA 联合分析

TCGA 数据进行lncRNA, Gene 的WGCNA 联合分析

        我们在《TCGA-基因差异表达分析》课程中讲解了对lncRNA, Gene和miRNA 分别进行差异表达分析。一般会得到非常多的显著性差异表达的分子(lncRNA, Gene, miRNA), 差异表达分子太多,还是无从下手,需要从中再进一步的筛选,筛选出关键的分子或关键的相互作用关系。有一种筛选分子间相互作用关系的方法,那就是WGCNA。 WGCNA能将基因和相关的lncRNA 进行共表达聚类,聚类在一起的基因和lncRNA, 就有可能存在功能上的相关性。

        WGCNA分析需要大量的样本,而TCGA上癌症样本正好比较多,符合WGCNA 分析对样本数量的要求。 又因为蛋白编码基因的表达定量和lncRNA 的表达定量都是采用高通量测序,所以两者在量纲是等同的,可以将表达矩阵放在一起进行WGCNA的分析。

        WGCNA的分析,可以参考课程《WGCNA-加权基因共表达网络分析》的分析方法。






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  • 发表于 2018-09-14 14:22
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  • 分类:TCGA

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