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。、单细胞RNA测序数据

}}