WGCNA: um pacote R para análise de redes de correlação ponderadas

Redes de correlação estão sendo cada vez mais utilizadas em aplicações de bioinformática. Por exemplo, a análise da rede de co-expressão gênica ponderada é um método de biologia de sistemas para descrever os padrões de correlação entre genes em diferentes amostras de microarray. A análise de redes de correlação ponderada (WGCNA) pode ser usada para encontrar aglomerados (módulos) de genes altamente correlacionados, para resumir esses aglomerados utilizando o eigengene do módulo ou um gene hub intramodular, para relacionar os módulos entre si e a características externas das amostras (usando a metodologia de rede eigengene), e para calcular medidas de associação aos módulos. Redes de correlação facilitam métodos de triagem gênica baseados em rede que podem ser usados para identificar biomarcadores candidatos ou alvos terapêuticos. Esses métodos foram aplicados com sucesso em vários contextos biológicos, por exemplo, câncer, genética de camundongos, genética de leveduras e análise de dados de imagem cerebral. Embora partes da metodologia de redes de correlação tenham sido descritas em publicações separadas, há uma necessidade de fornecer uma implementação de software amigável, abrangente e consistente, juntamente com um tutorial acompanhante. O pacote WGCNA em R é uma coleção abrangente de funções em R para realizar vários aspectos da análise de redes de correlação ponderada. O pacote inclui funções para construção de rede, detecção de módulos, seleção de genes, cálculo de propriedades topológicas, simulação de dados, visualização e integração com softwares externos. Junto com o pacote R, também apresentamos tutoriais de software R. Embora o desenvolvimento dos métodos tenha sido motivado por dados de expressão gênica, a abordagem subjacente de mineração de dados pode ser aplicada a uma variedade de diferentes configurações. O pacote WGCNA fornece funções R para análise de redes de correlação ponderada, por exemplo, análise de rede de co-expressão de dados de expressão gênica. O pacote R juntamente com seu código-fonte e material adicional estão disponíveis gratuitamente em http://www.genetics.ucla.edu/labs/horvath/CoexpressionNetwork/Rpackages/WGCNA.