背景加權(quán)基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)分析WGCNA是被廣泛使用的系統(tǒng)生物學(xué)方法多用于轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)挖掘基因模塊以及模塊?性狀關(guān)聯(lián)。該工具為單一組學(xué)設(shè)計(jì)無法聯(lián)合分析多組學(xué)數(shù)據(jù)這在現(xiàn)代生物醫(yī)學(xué)研究中是項(xiàng)顯著短板。WGCNA輸出的模塊通常解讀難度大需要大量后續(xù)分析才能明確生物學(xué)背景同時(shí)目前缺少集成化框架無法在模塊或特征層面實(shí)現(xiàn)條件特異性的跨組學(xué)關(guān)系可視化。ivo.kweebigomics.ch#WGCNA #加權(quán)基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)分析 #多組學(xué) #拓?fù)渲丿B矩陣 #奇異值分解 #一致性模塊 #LASAGNA #大語言模型 #共表達(dá)網(wǎng)絡(luò) #R軟件包引言圖1 WGCNA軟件總覽輸入層轉(zhuǎn)錄組、蛋白質(zhì)組、miRNA、代謝組、元數(shù)據(jù)預(yù)處理缺失值填充、特征篩選、注釋映射、性狀編碼WGCNA核心各組學(xué)獨(dú)立運(yùn)行冪值選擇、鄰接矩陣、快速TOM(SVD)、層次聚類、動(dòng)態(tài)樹切割、模塊合并與KME過濾集成分析跨組學(xué)富集分析、一致性分析、LASAGNA圖模型輸出模塊?性狀熱圖、生物標(biāo)志物排序、通路富集、AI模塊注釋、自動(dòng)化報(bào)告。黃色「NEW」標(biāo)記代表對(duì)比原版WGCNA新增功能「AI」標(biāo)記代表AI驅(qū)動(dòng)注釋模塊。結(jié)果為解決上述局限本文開發(fā)R軟件包 WGCNA對(duì)WGCNA進(jìn)行擴(kuò)展以適配多組學(xué)分析。WGCNA具備大核心創(chuàng)新點(diǎn)(1) 統(tǒng)一的多組學(xué)分析流程支持各組學(xué)獨(dú)立網(wǎng)絡(luò)推斷以及跨組學(xué)模塊富集分析(2) 基于奇異值分解SVD加速拓?fù)渲丿B矩陣TOM計(jì)算大幅降低計(jì)算耗時(shí)(3) 一致性分析框架識(shí)別在多個(gè)獨(dú)立數(shù)據(jù)集/實(shí)驗(yàn)條件下可復(fù)現(xiàn)的模塊(4) 配套R(shí)包LASAGNA實(shí)現(xiàn)基于表型條件約束的跨組學(xué)多分圖可視化(5) AI驅(qū)動(dòng)的注釋與信息圖生成直接輸出生物學(xué)解讀。本研究利用公開轉(zhuǎn)錄組、蛋白質(zhì)組、miRNA數(shù)據(jù)集對(duì)WGCNA開展測(cè)試。WGCNA能夠識(shí)別具備生物學(xué)意義的模塊、跨組學(xué)特征?表型相關(guān)性并借助AI解讀加速科研分析。圖2 WGCNA與WGCNA的TOM計(jì)算性能對(duì)比對(duì)比WGCNA、WGCNA計(jì)算TOM的運(yùn)行時(shí)間秒、峰值內(nèi)存占用MiB測(cè)試數(shù)據(jù)集為包含6,987個(gè)特征、18個(gè)樣本的蛋白質(zhì)組數(shù)據(jù)依次選取標(biāo)準(zhǔn)差排名前1,500、3,500、全部6,987個(gè)特征開展測(cè)試。運(yùn)行時(shí)間由R函數(shù)system.time獲取峰值內(nèi)存由peakRAM::peakRAM函數(shù)統(tǒng)計(jì)。先調(diào)用WGCNA::adjacency生成鄰接矩陣再分別調(diào)用WGCNA::TOMsimilarity與WGCNA::fastTOMsimilarity計(jì)算拓?fù)渲丿B矩陣。圖3單一組學(xué)蛋白質(zhì)組數(shù)據(jù)集的WGCNA分析結(jié)果由WGCNA的plotModuleTraitHeatmap()函數(shù)繪制。熱圖展示各模塊本征基因與各表型之間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)。紅色代表相關(guān)藍(lán)色代表-相關(guān)。熱圖單元格內(nèi)標(biāo)記星號(hào)*p≤0.05**p≤0.01***p≤0.001無星號(hào)代表p0.05。圖4 基于大語言模型生成的蛋白質(zhì)組數(shù)據(jù)集信息圖由WGCNA的create_module_infographic()函數(shù)調(diào)用gemini?3.1?flash?image?preview AI模型分別為blue (A)、turquoise (B)、yellow (C)模塊生成生物學(xué)敘事信息圖。(A) MEblue模塊驅(qū)動(dòng)增殖的合成代謝程序(B) MEturquoise模塊生物學(xué)敘事G1細(xì)胞周期、固有免疫與穩(wěn)態(tài)的協(xié)同調(diào)控(C) MEyellow模塊生物學(xué)敘事靜息狀態(tài)與免疫抑制。圖5 雌雄小鼠肝臟轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)WGCNA一致性分析調(diào)用runConsensusWGCNA()執(zhí)行一致性分析。熱圖展示一致性模塊橫軸與雄性、雌性獨(dú)立網(wǎng)絡(luò)模塊的對(duì)應(yīng)關(guān)系單元格數(shù)字為2個(gè)模塊共享基因數(shù)量。對(duì)角線上高數(shù)值說明一致性模塊與同顏色性別特異性模塊高度匹配。上方熱圖雄性肝臟共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)下方熱圖雌性肝臟共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)。圖6 一致性模塊?性狀關(guān)聯(lián)由WGCNAplotLabeledCorrelationHeatmap()繪制。單元格顏色代表相關(guān)系數(shù)大小紅色相關(guān)、藍(lán)色-相關(guān)僅展示雌雄網(wǎng)絡(luò)中同時(shí)顯著且相關(guān)方向一致的結(jié)果灰色單元格代表無顯著一致性關(guān)聯(lián)。標(biāo)記顯著性p0.05p0.01p0.001。性狀體長(zhǎng)(cm)、腹部脂肪、其他脂肪、總脂肪。圖7 雌雄小鼠肝臟轉(zhuǎn)錄組WGCNA模塊保守性分析(A) 調(diào)用plotConsensusOverlapHeatmap()繪制熱圖反映雄性網(wǎng)絡(luò)與雌雄合并一致性模塊之間的模塊對(duì)應(yīng)關(guān)系括號(hào)內(nèi)數(shù)字代表模塊內(nèi)特征數(shù)目單元格數(shù)值為共享特征數(shù)量顏色代表Fisher精確檢驗(yàn)-log10P值由白到紅代表重疊顯著性逐步升高。(B) 調(diào)用plotPreservationModuleTraits()繪制。左各模塊Z?summary保守性得分熱圖分值越高代表模塊保守性越強(qiáng)中一致性模塊?性狀相關(guān)系數(shù)幾何均值熱圖右保守性加權(quán)后的模塊?性狀關(guān)聯(lián)熱圖先計(jì)算每個(gè)模塊跨數(shù)據(jù)集Z得分平方均值歸一化至0?1區(qū)間再乘以模塊?性狀相關(guān)系數(shù)幾何均值。圖8 多組學(xué)數(shù)據(jù)集WGCNA分析(A) 由plotMultiDendroAndColors()繪制各組學(xué)miRNA、蛋白質(zhì)組、轉(zhuǎn)錄組特征層次聚類樹與模塊顏色用于評(píng)估不同組學(xué)之間模塊結(jié)構(gòu)一致性。(B) 調(diào)用plotModuleTraitHeatmap()繪制模塊本征基因與表型的皮爾遜相關(guān)熱圖紅色相關(guān)藍(lán)色-相關(guān)星號(hào)標(biāo)記顯著性*p≤0.05**p≤0.01***p≤0.001無星號(hào)代表p0.05。圖9 多組學(xué)mox?brca數(shù)據(jù)集WGCNA分析plotEigenGeneAdjacencyHeatmap()生成熱圖展示全部模塊本征基因與表型兩兩之間皮爾遜相關(guān)系數(shù)紅色代表相關(guān)藍(lán)色代表-相關(guān)。單元格星號(hào)標(biāo)記顯著性*p≤0.05**p≤0.01***p≤0.001無星號(hào)代表p0.05。圖10 LASAGNA特征水平多分圖LASAGNA包plot_multipartite()函數(shù)繪制。不同層對(duì)應(yīng)不同組學(xué)mir代表miRNAgx代表轉(zhuǎn)錄組px代表蛋白質(zhì)組。節(jié)點(diǎn)顏色代表對(duì)比分組下log2倍數(shù)變化紅色上調(diào)藍(lán)色下調(diào)圓圈大小代表PageRank中心性得分邊的粗細(xì)代表相關(guān)系數(shù)大小橙色邊為相關(guān)、紫色邊為-相關(guān)層間連線代表特征之間的相關(guān)性。結(jié)論WGCNA提供嚴(yán)謹(jǐn)、高效的共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)分析框架填補(bǔ)現(xiàn)有技術(shù)空白支持跨組學(xué)分析。該工具可識(shí)別跨組學(xué)調(diào)控模塊及其表型關(guān)聯(lián)服務(wù)于基礎(chǔ)研究、生物標(biāo)志物挖掘與通路分析獨(dú)有的AI輔助解讀與信息圖生成功能助力科研人員生成研究假說。LASAGNA作為WGCNA的補(bǔ)充工具是套感知表型的多分圖可視化框架用于探索跨組學(xué)關(guān)聯(lián)。綜上WGCNA是面向臨床與轉(zhuǎn)化研究的創(chuàng)新、強(qiáng)大分析工具。軟件WGCNA與LASAGNA基于R語言版本≥3.5實(shí)現(xiàn)完全免費(fèi)開源。 倉庫地址https://github.com/bigomics/WGCNAplushttps://github.com/bigomics/lasagna詳細(xì)總結(jié)思維導(dǎo)圖原版WGCNA現(xiàn)存短板WGCNA4大核心分析模式多套富集并行LASAGNA配套工具包LLM人工智能輔助解讀流水線參考WGCNA: AI?powered WGCNA for Integration of Multi?Omics Datahttps://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.09.02.748772v1注AI輔助創(chuàng)作如有不當(dāng)歡迎指出。內(nèi)容僅供參考不構(gòu)成任何建議。