[WGCNA] 기본 개념

`WGCNA`의 첫번째 포스팅입니다.

WGCNA

WGCNA(Weighted Gene Co-expression Network Analysis)는 유전자 간의 상관관계를 기반으로 유전자 군집화를 수행하는 알고리즘입니다. 이 방법은 주로 유전자 발현 데이터에서 중요한 모듈(군집)을 식별하고, 이를 통해 생물학적 기능이나 질병과 연관된 유전자들을 찾아내는 데 사용됩니다.

 

WGCNA의 기본적인 접근 방식은 "guilt by association"이라고 불리는 개념을 따릅니다. 이는 연좌제와 유사한 개념으로, 한 유전자가 다른 유전자와 밀접하게 연결되어 있을 때, 그 유전자도 비슷한 기능을 가질 가능성이 높다고 가정하는 것입니다. 쉽게 말해, 특정 유전자가 중요한 역할을 하는 것으로 알려진 모듈이나 네트워크 내에 있으면, 그 유전자와 인접한 다른 유전자들도 중요할 가능성이 높다는 가설을 세울 수 있습니다.

“Guilt by association” approach to inferring gene function . Co-expressed genes can be interrogated for commonalities to identify probable associations.

이러한 접근 방식은 연구자들이 네트워크 내에서 유전자 간의 관계를 탐색하고, 새로운 가설을 세우는 데 유용합니다. 네트워크 내에서 가까운 이웃으로 묶인 유전자들은 공통된 생물학적 역할이나 기능을 가질 가능성이 크므로, 연구자들은 이들 간의 연관성을 바탕으로 생물학적 의미를 추론하게 됩니다.

 

크게 아래의 네가지 단계를 거처 분석이 진행됩니다:

왼쪽 위부터 오른 아래순서

참조

https://bmcbioinformatics.biomedcentral.com/articles/10.1186/1471-2105-9-559

WGCNA: an R package for weighted correlation network analysis - BMC Bioinformatics

 

https://bmcbioinformatics.biomedcentral.com/articles/10.1186/1471-2105-12-S10-S14

Predicting gene ontology from a global meta-analysis of 1-color microarray experiments - BMC Bioinformatics