加權相關網絡分析

加權相關網絡分析也稱爲加權基因共表達網絡分析 ， 是一種廣泛使用的數據挖掘方法 ， 它用兩兩變量間相關係數研究生物網絡 。 它適用於高維度數據集 ， 在基因組學領域應用的最爲廣泛 。 此分析假定基因網絡服從無尺度分佈 ， 定義基因共表達相關矩陣 ， 計算生成鄰接矩陣 ， 然後計算各個節點的相異係數 ， 建立分層聚類樹 。 此樹不同分支代表不同的基因模塊 ， 模塊內基因有較高的共表達水平 ， 從中可以鑑定出樞紐基因 。 可通過基因網絡與表型之間聯繫 ， 最終找到表型的靶點基因 、 基因網絡 。 此分析還可以用於研究共表達模塊之間的關係 、 比較不同網絡的網絡拓撲學 （ 差異網絡分析 ） 。 加權基因共表達網絡分析可以進行數據提煉 （ 與斜交因子分析相關 ） 、 聚類分析 （ 模糊聚類 ） 、 特徵選擇方法 （ 比如 ， 進行基因篩選 ） 、 綜合互補 （ 基因組 ） 數據的框架 （ 根據數量變量之間的加權相關性 ） 和探索性數據分析 。 雖然加權基因共表達網絡分析結合了很多傳統數據探索技術 ， 易於理解的網絡語言和分析框架使它優於任何標準的分析方法 。 由於使用網絡方法 ， 同時適合整合互補基因組的數據 ， 它可認爲是一種系統生物學或系統遺傳數據的分析方法 。 加權基因共表達網絡分析通過在相似的模塊間選擇模塊間樞紐基因 ， 也使基於網絡的元分析技術成爲可能 。