@[TO0.WGCNA 安装
WGCNA 官网安装地址（国外）：https://horvath.genetics.ucla.edu/html/CoexpressionNetwork/Rpackages/WGCNA/
WGCNA 安装前提：需要安装 R 和 Rstudio 
WGCNA 安装命令（在 Rstudio 中输入命令，从 CRAN 自动安装，比手动方便）：
install.packages（“ BiocManager”）
BiocManager :: install（“ WGCNA”）
出现报错的解决方案：
查过手动安装未加载的包，失败，手动易出现更多问题
最终成功的方案：重复执行 CRAN 安装方法的命令
其他安装方法（未尝试）：
install.packages(“BiocManager”)
BiocManager::install(c(“AnnotationDbi”, “impute”,“GO.db”, “preprocessCore”))
install.packages(c(“matrixStats”, “Hmisc”,“foreach”, “doParallel”, “fastcluster”, “dynamicTreeCut”, “survival”))
install.packages(c(“WGCNA”, “stringr”, “reshape2”))

1.WGCNA 概念介绍
参考文档：https://mp.weixin.qq.com/s/n2DDYAvnnDO5Gw8QsrXCXQ?
WGCNA 分析：加权基因 共表达网络分析
该分析方法旨在：
寻找协同表达的基因模块(module)
探索基因网络与关注的表型之间的关联关系，以及网络中的核心基因
应用场景及研究方向：不同器官或组织类型发育调控、同一组织不同发育调控、非生物胁迫不同时间点应答、病原菌侵染后不同时间点应答
——————————————————————————————————————————————
在大样本（推荐5组 / 15个样品以上）基因表达数据中，找出具有 相似表达谱 的基因，归于同一模块（module）
对模块进行区分，通过：模块特征值（module eigengene）/  枢纽基因（hub gene）
计算 模块与模块相关性、模块与样本性状相关性
筛选 与性状高度相关 的模块，分析此模块内部的基因，找到所需的目标基因
——————————————————————————————————————————————
与普通聚类方法的不同：将基因表达值的相关系数取了 n次幂，使相关系数分布更加合理
与其他共表达网络分析的不同：加入了软阈值、权重网络的概念
——————————————————————————————————————————————
WGCNA 分析（属于预测范畴）步骤：
数据输入和数据清洗
建设表达网络和模块检测
筛选与表型相关的模块
使用 WGCNA 进行网络可视化
——————————————————————————————————————————————
WGCNA 分析（属于预测范畴）步骤（详细版）：
计算任意基因之间的相关系数 —— 为了衡量两个基因是否具有相似表达模式，需要设置 阈值 筛选
高于阈值就是相似的，但如果将阈值设为 0.8，就很难说明 0.8 和 0.79 两个是有显著差别的
WGCNA分析时采用：相关系数加权值（对基因相关系数取N次幂），使得网络中的基因之间的连接服从 无尺度网络分布 (scale-freenetworks)，这种算法更具生物学意义
基于基因相关系数，构建分层聚类树，聚类树的不同分支、不同颜色代表不同的基因模块
基于基因的加权相关系数，将基因按照表达模式进行分类，将模式相似的基因归为一个模块
几万个基因通过基因表达模式，被分成了几十个模块，是一个 提取归纳信息 的过程
得到模块之后的分析： 模块的功能富集、模块与性状的 相关性、模块与样本的 相关系数 
挖掘模块的关键信息：找到模块的核心基因、利用关系预测基因功能
2.实例（表达谱文件 + 样本性状文件）总结 WGCNA 使用流程
2.1 导入表达谱数据 + 样品性状数据
Mine：
表格内容：每个基因在不同组织当中的表达值
表头是样本信息（比如花生哪个组织采样，叶子、花等等），第一列是花生基因ID

——————————————————————————————————————————————
Example：
表达谱矩阵可看出：有 3600个基因、136个样本；
样品性状矩阵可看出：有 361个样本、7个性状；
————————————————————————————————————————————————————————————————————
Mine：
————————————————————————————————————————————————————————————————————
// 加载 WGCNA软件
library(WGCNA)
options(stringsAsFactors = FALSE)

// 允许R语言程序最大线程运行
allowWGCNAThreads()

// 调换文件打开根目录

setwd(“D:/Desktop/Desktop”)

// 检查当前根目录

getwd()
1 “D:/Desktop/Desktop”

// 读取 txt 数据文件，并赋值给 dataExpr变量

dataExpr <- read.table(‘FPKM_qu0_name1_qulie.txt’,sep = ‘\t’,header = TRUE)

// dim()：查看变量维数

dim(dataExpr)

// 52688 个基因，55个样本
1 52688 55
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Example：
————————————————————————————————————————————————————————————————————
dataExpr <- read.csv(file = “Sample_Expr.csv”) // 表达谱文件
dim(dataExpr) // 表达谱矩阵
1 3600 136

dataTraits <- read.csv(file = “ClinicalTraits.csv”) // 样本性状文件
dim(dataTraits) // 样品性状矩阵
1 361 7

2.2 数据预处理
通过过滤低表达量、低变异系数的基因，以减少参与后续分析的基因数目，提高结果可靠性
由于实验数据的特殊性，就不做前一步处理了
将矩阵写为符合 WGCNA 要求的形式：行名为 gene，列名为样品
让性状数据和表达谱数据保持一致（一一对应）
// as.data.frame()：将已存在的数据转为数据框格式；
// t()：将行列数据转置
dataExpr <- as.data.frame(t(dataExpr))

// colnames()：修改矩阵的列名
colnames(dataExpr) <- dataExpr[1,]
dataExpr <- dataExpr[-1,]

// unlist()：将list结构的数据,变成非list的数据
// as.numeric:转为数字格式
dataExpr <- unlist(apply(dataExpr, 1, as.numeric))

// $Mice：缺失值填补//match(x,y)：返回一个和x长度相同，同时和y中元素相等的向量matc{h}_{t}rait<-match(rownames(dataExpr),dataTraits$Mice)
rownames(dataTraits) <- dataTraits$Mice

// c(): 将括号中的元素连接起来，不创建向量，c(1, 2:4)，结果为 1 2 3 4
// paste(): 连接括号中的元素，创建向量，paste(1, 2:4)，结果为 “1 2” “1 3” “1 4”
Traits <- dataTraits[match_trait, -c(1,2)]

2.3 筛选合适的阈值
Mine：
选一个合适的值，使样本变为一个无尺度分布：

少部分基因处于绝对优势的位置（表达量高），大部分处于劣势（表达量低）
对基因间的相关系数取幂指数，最终确定合适的阈值
// 选择一组阈值 把 1-20 写成数组赋值给 powers
// seq()：seq(2,10,2),会生成一组数:2 4 6 8 10
powers <- c(c(1:10), seq(from = 12, to=20, by=2))
sft <- pickSoftThreshold(dataExpr, powerVector = powers)

// 绘制结果图
par(mfrow = c(1, 2))
plot(sft$fitIndices[,1],-sign(sft$fitIndices[, 3]) * sft$fitIndices[,2],xlab="SoftThreshold(power)",ylab="SFT,signed{R}^2",type="n",main=paste("Scaleindependence"))text(sft$fitIndices[, 1],
-sign(sft$fitIndices[,3])\ast sft$fitIndices[, 2],
labels = powers, col = “red”)
abline(h = 0.9, col = “red”)
plot(sft$fitIndices[,1],sft$fitIndices[, 5],
type = “n”,
xlab = “Soft Threshold (power)”,
ylab = “Mean Connectivity”,
main = paste(“Mean connectivity”))
text(sft$fitIndices[,1],sft$fitIndices[, 5],
labels = powers, col = “red”)

根据上图中的红线位置，确定 power 阈值选为7，R²  = 0.9
WGCNA 建议的阈值，输入sft 查看，列表第一项就是估计的最优值

Mine:

2.4 分割模块，作网络图
分割模块：
采用动态剪切树算法（dynamic tree cutting），分为两种：
一步法：简单明了，一步出结果
分步法：细调参数，以达到满意结果
官网没说哪种适合什么条件，都可以用，参考如下：
http://blog.sina.com.cn/s/blog_61f013b80101lcpr.html
net <- blockwiseModules(dataExpr, power = 7, maxBlockSize = 5000,
TOMType = “unsigned”, minModuleSize = 30,
reassignThreshold = 0, mergeCutHeight = 0.25,
numericLabels = TRUE, pamRespectsDendro = FALSE,
saveTOMs = TRUE,
saveTOMFileBase = “FPKM-TOM”,
verbose = 3)
moduleLabelsAutomatic <- net$colors
moduleColorsAutomatic <- labels2colors(moduleLabelsAutomatic)

A data frame with module eigengenes can be obtained as follows

MEsAutomatic <- net$MEs

展示网络图：
plotDendroAndColors(net$dendrograms[[1]],moduleColorsAutomatic[net$blockGenes[1]],
“Module colors”,
dendroLabels = FALSE, hang = 0.03,
addGuide = TRUE, guideHang = 0.05)

Example wgcna_module：

Mine:

2.5 关联模块与表型，作相关系数图
结合模块与样本性状的相关性来分析，将模块与表型关联：
nGenes <- ncol(dataExpr)
nSamples <- nrow(dataExpr)
#same to MEsAutomatic
MEs0 <- moduleEigengenes(dataExpr, moduleLabelsAutomatic)$eigengenes
#ME(module eigengene)
MEs <- orderMEs(MEs0)
modTraitCor <- cor(MEs, Traits, use = “p”)
modTraitP <- corPvalueStudent(modTraitCor, nSamples)

然后做模块与表型相关系数图：
textMatrix <- paste(signif(modTraitCor, 2), “\n(”, signif(modTraitP, 1), “)”,sep = “”)
dim(textMatrix) <- dim(modTraitCor)
par(mar = c(6, 5.5, 3, 3))
labeledHeatmap(
Matrix = modTraitCor, xLabels = names(Traits), yLabels = names(MEs),
ySymbols = names(MEs), colorLabels = FALSE, colors = greenWhiteRed(50),
textMatrix = textMatrix, setStdMargins = FALSE,
cex.text = 0.7, zlim = c(-1, 1), main = paste(“Module-trait relationships”)
)

图中，y轴是模块名，x轴是性状，每个模块都跟每个性状有一个空格，空格的上部分是模块与性状的相关系数，空格的下部分是一个p值，代表相关系数的显著性
其实随着WGCNA的广泛使用，其用处不仅局限于对性状的分析，还可以结合模块与样本的相关性来分析。比如当研究不同处理组织或者不同发育时期的植物时，如果想了解处理或者不同时期中那些模块对其有显著影响，那么我们可以自行构建类似于性状的Traits矩阵。比如最简单的一种方法就是默认为各个样本间是无关联的，那么Traits矩阵则为标量矩阵，当然还有其他方式(比如考虑样品有生物学重复的情况)。
2.6 根据模块间的相似性及向异性，作树杈图
查看每个模块之间的相似性以及向异性，并作树杈图
dissimME <- (1-t(cor(MEs, method=“p”)))/2
hclustdatME <- hclust(as.dist(dissimME), method=“average” )

Plot the eigengene dendrogram

plot(hclustdatME, main=“Clustering tree based of the module eigengenes”)

wgcna_hclust：

2.7
查看特定模块中的基因对于特定性状是否具有高GS值（gene significance）和MM值（module membership）。以weigth为例，需要先计算每个基因在每个模块中的KME值，然后再计算GS值，最后作图，如下：
MEs0 <- moduleEigengenes(dataExpr, moduleColorsAutomatic)$eigengenesweight<-as.data.frame(Traits$weight_g)
names(weight) = “weight”
GS.weight = as.numeric(cor(dataExpr, weight, use = “p”))
MEs <- orderMEs(MEs0)
datKME <- signedKME(dataExpr, MEs)
ME2Column <- substring(names(MEs), 0)
column <- match(“MEblack”, ME2Column)
restModule = moduleColorsAutomatic == “black”
verboseScatterplot(MEs[restModule, column], GS.weight[restModule],
xlab = paste("Module Membership ",“black”, “module”),
ylab = “GS.weight”, main = paste(“kME.”, “black”, “vs. GS”), col = “black”)
wgcna_GC_MM：

2.8 最后导出模块中TOM值的数据，导入cytoscape作图
最后导出模块中TOM值的数据，导入cytoscape作图：
TOM <- TOMsimilarityFromExpr(dataExpr, power = 7)

Select modules需要修改，选择需要导出的模块颜色

modules <- c(“black”)

Select module probes

probes <- colnames(dataExpr)
inModule <- is.finite(match(moduleColorsAutomatic, modules))
modProbes <- probes[inModule]

Select the corresponding Topological Overlap

modTOM <- TOM[inModule, inModule]
dimnames(modTOM) <- list(modProbes, modProbes)

Export the network into edge and node list files Cytoscape can read

cytoscape <- exportNetworkToCytoscape(modTOM,
edgeFile = paste(“FPKM-One-step-CytoscapeInput-edges-”, paste(modules, collapse="-"), “.txt”, sep=""),
nodeFile = paste(“FPKM-One-step-CytoscapeInput-nodes-”, paste(modules, collapse="-"), “.txt”, sep=""),
weighted = TRUE,
threshold = 0.2,
nodeNames = modProbes,
nodeAttr = moduleColors[inModule])
并做一个TOM图，如下：
dissTOM <- 1 - TOM
plotTOM = dissTOM^7
diag(plotTOM) <- NA
geneTree <- net$dendrograms[1]
TOMplot(plotTOM, geneTree, moduleColorsAutomatic, main = “Network heatmap plot, all genes”)
wgcna_TOM：

2.9 最后就是用cytoscape将上述特定模块中的基因以互作网络图形式展现，以一定的标准来选择hub gene作为后续研究的重点
也可以对模块中的每个基因进行注释，做GO以及KEGG富集。根据富集到的通路，结合模块信息来确定哪个模块的基因作为后续研究的重点C](这里写自定义目录标题)

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4. 全新的 KaTeX数学公式 语法；
5. 增加了支持甘特图的mermaid语法¹ 功能；
6. 增加了 多屏幕编辑 Markdown文章功能；
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使用:----------居左
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第一列	第二列	第三列
第一列文本居中	第二列文本居右	第三列文本居左

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Gamma公式展示 $\Gamma (n)=(n-1)!\forall n\in \mathbb{N}$ 是通过欧拉积分

$$\Gamma (z)={\int }_0^{\infty }{t}^{z-1}{e}^{-t}dt.$$

你可以找到更多关于的信息 LaTeX 数学表达式here.

新的甘特图功能，丰富你的文章

• 关于 甘特图 语法，参考 这儿,

UML 图表

可以使用UML图表进行渲染。 Mermaid. 例如下面产生的一个序列图：

这将产生一个流程图。:

• 关于 Mermaid 语法，参考 这儿,

FLowchart流程图

我们依旧会支持flowchart的流程图：

• 关于 Flowchart流程图 语法，参考 这儿.

导出与导入

导出

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导入

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1. mermaid语法说明 ↩︎

2. 注脚的解释 ↩︎