WGCNA: 가중 상관 네트워크 분석을 위한 R 패키지

상관 네트워크는 생물정보학 응용 분야에서 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 예를 들어, 가중 유전자 공발현 네트워크 분석은 마이크로어레이 샘플 전반에 걸친 유전자 간 상관 패턴을 설명하는 시스템 생물학 방법입니다. 가중 상관 네트워크 분석(WGCNA)은 높은 상관성을 가진 유전자 군집(모듈)을 찾고, 모듈의 대표 유전자(eigengene) 또는 모듈 내 중심 유전자를 사용해 군집을 요약하며, 모듈들 간 및 외부 샘플 특성과의 관계를 eigengene 네트워크 방법론으로 분석하고, 모듈 구성원 측정을 계산하는 데 사용될 수 있습니다. 상관 네트워크는 후보 바이오마커 또는 치료 표적을 식별할 수 있는 네트워크 기반 유전자 스크리닝 방법을 용이하게 합니다. 이러한 방법들은 암, 생쥐 유전학, 효모 유전학, 뇌 영상 데이터 분석 등 다양한 생물학적 맥락에서 성공적으로 적용되었습니다. 상관 네트워크 방법론의 일부는 별도의 출판물에서 설명되었지만, 사용자 친화적이고 포괄적이며 일관된 소프트웨어 구현과 이를 지원하는 튜토리얼 제공이 필요합니다. WGCNA R 소프트웨어 패키지는 가중 상관 네트워크 분석의 다양한 측면을 수행하기 위한 R 함수들의 포괄적인 모음입니다. 이 패키지는 네트워크 구성, 모듈 탐지, 유전자 선택, 위상적 특성 계산, 데이터 시뮬레이션, 시각화 및 외부 소프트웨어와의 인터페이스 기능을 포함합니다. R 패키지와 함께 R 소프트웨어 튜토리얼도 제공합니다. 이 방법들은 유전자 발현 데이터로 개발되었으나, 근본적인 데이터 마이닝 접근법은 다양한 설정에 적용될 수 있습니다. WGCNA 패키지는 유전자 발현 데이터의 공동발현 네트워크 분석과 같이 가중 상관 네트워크 분석을 위한 R 함수를 제공합니다. R 패키지는 소스 코드 및 추가 자료와 함께 http://www.genetics.ucla.edu/labs/horvath/CoexpressionNetwork/Rpackages/WGCNA 에서 자유롭게 이용할 수 있습니다.