WGCNA: пакет R для анализа взвешенных корреляционных сетей

Введение: Корреляционные сети всё чаще применяются в биоинформатике. Например, анализ взвешенной сети коэкспрессии генов представляет собой метод системной биологии, предназначенный для описания корреляционных закономерностей между генами в образцах, полученных методом микроматричного анализа. Анализ взвешенных корреляционных сетей (WGCNA) позволяет выявлять кластеры (модули) высококоррелирующих генов, суммировать информацию о таких кластерах с помощью эйгенгена модуля или хаб-гена внутри модуля, сопоставлять модули друг с другом и с внешними признаками образцов (с использованием методологии сети эйгенгенов), а также рассчитывать показатели принадлежности к модулю. Корреляционные сети способствуют разработке методов сетевого скрининга генов, позволяющих выявлять потенциальные биомаркеры или терапевтические мишени. Эти методы успешно применялись в различных биологических контекстах, включая онкологию, генетику мышей, генетику дрожжей и анализ данных нейровизуализации. Хотя отдельные компоненты методологии корреляционных сетей были описаны в разных публикациях, существует потребность в удобной для пользователя, комплексной и согласованной программной реализации с соответствующим учебным руководством.

Результаты: Программный пакет WGCNA для R представляет собой комплекс функций R, предназначенных для выполнения различных этапов анализа взвешенных корреляционных сетей. Пакет включает функции для построения сетей, выявления модулей, отбора генов, расчёта топологических характеристик, моделирования данных, визуализации и взаимодействия с внешними программами. Вместе с пакетом R представлены учебные руководства по работе с ним. Хотя разработка методов была обусловлена задачами анализа данных об экспрессии генов, лежащий в их основе подход к анализу данных может применяться в самых разных областях.

Выводы: Пакет WGCNA предоставляет функции R для анализа взвешенных корреляционных сетей, включая анализ сетей коэкспрессии генов. Пакет R, его исходный код и дополнительные материалы находятся в свободном доступе по адресу: http://www.genetics.ucla.edu/labs/horvath/CoexpressionNetwork/Rpackages/WGCNA.