加权相关网络分析 加权相关网络分析也称为加权基因共表达网络分析是一种广泛使用的数据挖掘方法它用两两变量间相关系数研究生物网络它适用于高维度数据集在基因組學领域应用的最为广泛 此分析假定基因网络服从无尺度分布定义基因共表达相关矩阵计算生成邻接矩阵然后计算各个节点的相异系数建立分层聚类树此树不同分支代表不同的基因模块模块内基因有较高的共表达水平从中可以鉴定出枢纽基因可通过基因网络与表型之间联系最终找到表型的靶点基因基因网络此分析还可以用于研究共表达模块之间的关系比较不同网络的网络拓扑学差异网络分析加权基因共表达网络分析可以进行数据提炼与斜交因子分析相关聚类分析模糊聚类特征选择方法比如进行基因筛选综合互补基因组数据的框架根据数量变量之间的加权相关性和探索性数据分析 虽然加权基因共表达网络分析结合了很多传统数据探索技术易于理解的网络语言和分析框架使它优于任何标准的分析方法由于使用网络方法同时适合整合互补基因组的数据它可认为是一种系统生物学或系统遗传数据的分析方法加权基因共表达网络分析通过在相似的模块间选择模块间枢纽基因也使基于网络的元分析技术成为可能