我在生信技能树多次写教程分享WGCNA的实战细节,见:
- 一文看懂WGCNA 分析(2019更新版)
- 通过WGCNA作者的测试数据来学习
- 重复一篇WGCNA分析的文章(代码版)
- 重复一篇WGCNA分析的文章(解读版)(逆向收费读文献2019-19)
- 关键问题答疑:WGCNA的输入矩阵到底是什么格式
通常是介绍到,把输入的top5000 MAD的基因根据WGCNA算法划分为多个模块,然后不同模块都可以去和临床形状看相关性。首先看样本性状和模块的关系
如下图,如下要看懂下面的图需要理解3个概念:
- gene significance (GS) was defined as mediated p-value of each gene (GS = lgP) in the linear regression between gene expression and the clinical traits.
- module eigengenes (MEs) were defined as the first principal component of each gene module and the expression of MEs was considered as a representative of all genes in a given module.
- module significance (MS) were defined as the average GS of all the genes involved in the module
首先,每个模块都有一个MEs,模块的MEs能够代表模块本身去跟性状进行计算相关性(基于样本),这个相关性值就体现在了下面的热图里面:
可以很清楚的看到,疾病进展的3个阶段,都是有非常显著的模块与之相关。举个例子,假如我们现在关心的是phase1,那么就可以深入查看,我们全部模块里面的所有基因,跟我们的phase1这个性状的相关性系数。
可以看到,基本上就是等价于前面的模块基因集与性状特征的相关性热图。只不过是把其中一个性状,也就是phase1单独拿出来仔细看而已。
比如看black这个模块里面的基因, 这些基因在phase1这个性状里面的的GS值都比较高,意味着这个black模块跟phase1这个性状的MEs会比较高,对应前面的模块基因集与性状特征的相关性热图。然后看基因和模块的关系
既然这个性状phase1有3个关联性比较好的模块,例子里面是 black, blue, turquoise, 那么就需要下游分析这3个模块里面的基因集。但是每个模块基因数量毕竟是太多,如下:
> as.data.frame(table(mergedColors)) mergedColors Freq 1 black 140 2 blue 572 3 brown 401 4 green 237 5 greenyellow 74 6 grey 203 7 magenta 85 8 pink 103 9 purple 76 10 red 190 11 tan 62 12 turquoise 2591 13 yellow 266
所以需要探索每个模块里面的基因,到底跟性状有什么样的关系,如何从模块里面继续挑选感兴趣的基因。
绘制如下 Module membership vs. gene significance 的图,然后挑选右上角的点所代表的基因即可。
这个策略被很多文章采用,比如发表在:Front. Oncol., 11 September 2018 | https://doi.org/10.3389/fonc.2018.00374的文章:Based the cut-off criteria (|MM| > 0.8 and |GS| > 0.2), 42 genes with high connectivity in the clinical significant module were identified as hub genes.
可以看到,这个文章里面对GS的阈值设置的很低哦,具体一点是: - The connectivity of genes was measured by absolute value of the Pearson’s correlation.
- Genes with high within-module connectivity were considered as hub genes of the modules (cor.geneModuleMembership > 0.8).
- Hub genes inside a given module tended to have a strong correlation with certain clinical trait, which was measured by absolute value of the Pearson’s correlation (cor.geneTraitSignificance > 0.2).
再辅助生存分析,就可以进一步缩小基因范围啦Among them, CCNB2, FBXO5, KIF4A, MCM10, and TPX2 were negatively associated with the overall survival and relapse free survival
为什么这篇文章是这样操作的呢,其实是WGCNA官网推荐的,因为Module membership (MM) is a measure of intra-modular connectivity.
那么connectivity到底是什么呢?
既然大家都是Module membership (MM) is a measure of intra-modular connectivity.所以筛选NM和GS值就好了,为什么还会有一个专门的connectivity呢?
就需要再去理解 connectivity 定义了,搜索到一个介绍:https://www.researchgate.net/post/How_should_I_interpret_the_connectivity_measures_kTotal_kWithin_kOut_kDiff_in_WGCNA - 1) kTotal - connectivity of the each gene based on its r-values to all other genes in the whole network
- 2) kWithin - connectivity of the each gene within a single module based on its r-values to all other genes within the same module
- 3) and 4) kOut and kDiff mathematical derivatives from 1) and 2)
WGCNA官网说明很简单: The function intramodularConnectivity computes the whole network connectivity kTotal, the within module connectivity kWithin, kOut=kTotal-kWithin, and kDiff=kIn-kOut=2*kIN-kTotal
因为这个概念很少有人知道,所以大家使用WGCNA把基因划分好模块之后,通常并不是计算这个指标,但是WGCNA官网推荐使用这个指标来挑选模块内部最重要的基因!Finding genes with high gene significance and high intramodular connectivity in interesting modules
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