巴鲁夫非管理交换机BNI网络模块
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巴鲁夫非管理交换机BNI网络模块
主要特点
加权基因共表达网络分析（WGCNA）使用Pearson相关来计算所有样本或条件下基因之间的相关模式。WGCNA通过使用模块特征基因对每个模块进行汇总，使用层次聚类从CEN使用不同的tree cutting阈值来识别模块。特征基因通过计算模块的成员关系来帮助关联模块。WGCNA是使用广泛的CEN技术，并用于许多应用程序，例如癌症的遗传分析，小鼠和酵母的基因组分析以及脑MRI数据分析。该方法在R中实现，可用于微阵列基因表达数据和RNA-Seq数据。要找到差异共表达的基因或miRNA，我们使用DGCL软件包中的WGCNA()函数。
表1突出显示了四种CEN模块提取技术的主要功能。
在我们的研究中，我们使用具有基因和miRNA表达谱的七个数据集（四个RNA-seq数据集和三个microarray数据集）来进行模块的（差异）共表达分析。我们扩展了差异共表达基因的分析，包括GO/KEGG富集分析，拓扑富集（针对差异共表达的基因），miRNA靶标富集（针对差异共表达的miRNA）和中枢基因的识别。从差异共表达的基因或miRNA模块中提取的中枢基因在整个疾病条件下都会发生调节变化。根据网络统计数据，如中心基因的程度，我们确定了中心基因和中心mirna，它们在疾病网络中发生定向障碍。我们进一步评估条件特定的枢纽基因和枢纽miRNA，并确定它们在AD和PD进展中的潜在作用。
MODA
MODA（MOdule Differential Analysis for weighted gene co-expression network）是基于WGCNA的CEN模块提取技术，用于识别与疾病相关的基因差异表达模块。MODA使用一种节省样本的方法从单个或多个样本构建CEN，并通过比较跨条件的网络来识别跨条件的差异共表达的基因模块。为了检测来自每个网络的模块，通过调整tree cutting阈值来应用分层聚类。佳切割阈值是基于加权网络的平均模块化确定的。该方法在R中实现，结果受参数值的影响很大。
在这些技术中，THD-Module Extractor和WGCNA不假定对照和疾病状况之间存在异常。为了解决这个问题，我们扩展了这些传统的CEN技术，使用DiffCoEx和MODA的差异共表达功能，在控制和疾病条件下识别基因和miRNA之间的变异。
