WGCNA 分析

当蛋白组学的数据模式比较复杂时，如多个器官多种组织的蛋白矩阵数据放在一起分析，各个组织或器官间蛋白水平及种类差异较大，常规的生信方法并不能有效和高效地识别出每个组织的关键蛋白。这里我们可以借鉴基因组学中较为新颖的分析方法如加权基因共表达分析无监督反卷积方法等来解决这一类分析问题。

以加权基因共表达网络分析 (WGCNA) 分析方法，假设生物体中的各类蛋白服从无标度网络拓扑结构这一基本假设，基于相关性算法寻找协同表达的蛋白或基因模块 (A,B)，并探索各模块与各器官或组织之间的联系 (C)，以及各模块中的核心蛋白或基因 (D)。