目录 前记 一、R包的安装 二、数据的载入和预处理 1、数据导入 2、样本的聚类  3、软阈值的计算和选择 三、生成基因模块 四、基因模块与表型之间联系  五、导出共表达网络文件 后记 前记 WGCNA（Weighted Correlation Network Analysis）是一种系统生物学中常用的数据分析方法，主要用于分析高通量基因表达数据。该方法通过构建基因共表

欢迎关注微信公众号《生信修炼手册》! 共表达基因指的是表达量具有协同变化趋势的基因集合，通常认为这些基因参与相同的生物学过程，比如参与同一个代谢通路，正是由于功能上的协同作用，导致表达量呈现出高度相关性。 在WGCNA中，对传统的相关系数进行乘方运算，用最终得到的值来表征基因间的相关性。在计算出这样的相关性统计量值之后，如何确定哪些基因是共表达的呢？ WGCNA的做法是聚类分析，聚类分析属于