原理：WGCNA算法首先假定基因网络服从无尺度分布，并定义基因共表达相关矩阵、基因网络形成的邻接函数，然后计算不同节点的相异系数，并据此构建分层聚类树(，该聚类树的不同分支代表不同的基因模块(module)，模块内基因共表达程度高，而分数不同模块的基因共表达程度低。最后，探索模块与特定表型或疾病的关联关系，最终达到鉴定疾病治疗的靶点基因、基因网络的目的。
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原理：WGCNA算法首先假定基因网络服从无尺度分布，并定义基因共表达相关矩阵、基因网络形成的邻接函数，然后计算不同节点的相异系数，并据此构建分层聚类树(，该聚类树的不同分支代表不同的基因模块(module)，模块内基因共表达程度高，而分数不同模块的基因共表达程度低。最后，探索模块与特定表型或疾病的关联关系，最终达到鉴定疾病治疗的靶点基因、基因网络的目的。
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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...
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本文标题：WGCNA
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