WGCNA分析 - 入门教程

在进行WGCNA分析之前，你需要确保已经安装了必要的Python包，包括numpy、scipy、pandas和matplotlib。你可以使用pip或conda进行安装。接下来，我们开始进行WGCNA分析。
第一步：导入必要的库和数据
首先，我们需要导入必要的库和数据。你可以使用以下代码来导入所需的库和数据集：

import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.sparse import coo_matrix
import matplotlib.pyplot as plt

第二步：数据预处理
在进行WGCNA分析之前，我们需要对数据进行预处理，包括缺失值填充、数据标准化等。可以使用以下代码进行数据预处理：

# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv', index_col=0)
# 填充缺失值（可选）
data.fillna(0, inplace=True)
# 标准化数据
data = data.div(data.mean(axis=0), axis=1)

第三步：构建基因共表达网络
接下来，我们需要构建基因共表达网络。可以使用以下代码构建网络：

# 计算基因之间的相关性
correlation = data.corr(method='pearson')
# 计算基因之间的连接强度
adjacency = correlation.replace([-1, 1]).pow(2) / np.exp(5)

第四步：模块检测和可视化
我们可以使用WGCNA中的函数来检测和可视化模块。以下是一个简单的示例：

# 计算模块特征值并选择模块数量（这里选择10个模块）
powers = range(10)
module_tree = pd.DataFrame(columns=powers)
for power in powers:
adjacency_power = adjacency ** power  # 计算邻接矩阵的幂次方
module_tree[power] = pd.Series(range(1, len(data.columns) + 1), index=data.columns)  # 初始化模块特征值向量
for gene in data.columns:  # 遍历每个基因，计算其模块特征值
gene_index = np.where(data.columns == gene)[0][0]  # 获取基因在列索引中的位置
module_tree[power].loc[gene_index] = np.sum(adjacency_power[gene_index, :])  # 计算模块特征值并赋值给对应基因的模块特征值向量元素
module_tree[power] = module_tree[power].replace({np.nan: 0})  # 将NaN替换为0
module_tree['total'] = module_tree.sum(axis=1)  # 计算总模块特征值向量，用于确定最佳模块数量
module_tree['kME'] = module_tree['total'].cumsum() / module_tree['total'].sum()  # 计算每个基因的模块 eigengene 值（kME）并排序，用于确定最佳模块数量和划分模块的方法