WGCNA：加重相関ネットワーク解析のためのRパッケージ

相関ネットワークはバイオインフォマティクスの応用でますます利用されています。例えば、加重遺伝子共発現ネットワーク解析は、マイクロアレイサンプル間の遺伝子の相関パターンを記述するシステム生物学の手法です。加重相関ネットワーク解析（WGCNA）は、高度に相関した遺伝子のクラスター（モジュール）を見つけること、モジュールの代表元遺伝子またはモジュール内ハブ遺伝子を用いてこれらのクラスターを要約すること、モジュール間および外部のサンプル特性との関係（代表元遺伝子ネットワーク手法を用いる）を調べること、モジュールメンバーシップの指標を計算することに用いられます。相関ネットワークは、候補バイオマーカーや治療標的を特定するために使用されるネットワークに基づく遺伝子スクリーニング手法を促進します。これらの手法は、がん、マウス遺伝学、酵母遺伝学、脳イメージングデータ解析など、多様な生物学的文脈で成功裏に応用されています。相関ネットワーク手法の一部は別々の論文で説明されていますが、ユーザーフレンドリーで包括的かつ一貫したソフトウェア実装とそれに伴うチュートリアルの提供が必要です。WGCNA Rソフトウェアパッケージは、加重相関ネットワーク解析のさまざまな側面を実行するための包括的なR関数集です。このパッケージには、ネットワーク構築、モジュール検出、遺伝子選択、トポロジー特性の計算、データシミュレーション、可視化、外部ソフトウェアとの連携のための関数が含まれています。Rパッケージと共にRソフトウェアのチュートリアルも提供します。手法の開発は遺伝子発現データを動機としていましたが、基盤となるデータマイニングアプローチは様々な設定に適用可能です。WGCNAパッケージは、遺伝子発現データの共発現ネットワーク解析など、加重相関ネットワーク解析のためのR関数を提供します。Rパッケージおよびソースコードと付随資料はhttp://www.genetics.ucla.edu/labs/horvath/CoexpressionNetwork/Rpackages/WGCNAで自由に入手可能です。