沈波主任医师
江苏省肿瘤医院 肿瘤科
1.基因模块识别:WGCNA通过分析基因表达数据,能够识别出多个共表达基因模块。这些模块是由在样本中呈现相似表达模式的基因组成。每个模块被赋予一个不同的颜色标签,以便于识别和区分。
2.模块与临床特征的关联:一旦识别出基因模块,就可以将它们与临床特征进行关联分析。例如,可以发现某些基因模块与肿瘤大小、分期、患者生存率等参数有显著关联。
3.关键基因的鉴定:在每个与临床特征相关的模块中,可以进一步分析以找到“核心”基因,即那些在模块中具有最高连接度的基因。这些核心基因可能在肺肿瘤的发生和发展中起重要作用。
4.潜在生物标志物的识别:通过WGCNA分析,研究者可以识别出与肺癌显著相关的基因及其潜在功能,这为未来开发新的诊断工具和治疗策略提供了基础。
WGCNA在肺肿瘤研究中的应用为揭示复杂的基因调控网络提供了一种有效的方法,有助于深入理解疾病的分子机制并推动个人化医疗的发展。
