富集分析

在拿到高通量测序数据以后(特别是基因表达数据),通常要分析基因与表型之间的相关性,以探究基因对表型所起关键的调节功能；而加权基因共表达网络分析(Weighted Gene Coexpression Network Analysis)就是其中比较实用的一种分析方法。那么,什么是加权基因共表达网络分析呢？要了解这个,我们需要对以下前提有所了解。

• 功能相关的基因,其表达水平/表达模式也基本上是相似的
• 表达水平高度相关的基因具有潜在的共有调控机制或参与相似的生物学过程
• 如果得到某个表达模式中涉及到许多基因,其中有些基因是已知的,基于上面两点,那么就可以通过该已知基因的功能推测未知基因的功能

根据上面三点,我们就要得到有许多基因涉及的表达模式,而这个可以通过对基因的表达数据进行聚类得到.讲到这里,WGCNA实质上也是一种聚类方法.而在WGCNA之前,现在也在使用的另一种基因与表型的分析方法,那就是基因共表达网络分析.而WGCNA相较于后者来讲,有何优势?