《WGCNA加权基因共表达网络分析》专业生物信息学课程资源下载

豪斯医生数据挖掘之WGCNA详解资源介绍

“WGCNA（加权基因共表达网络分析）”作为生物信息学中强大的数据分析工具，广泛应用于基因表达模式识别和模块化网络构建。本资源源自网易云课堂热门课程，由豪斯医生团队精心打造，涵盖WGCNA完整理论体系、实操演示、临床数据整合及核心基因识别技术，将复杂的生物信息学分析方法系统化呈现，适合：
– 🧬 生物信息学研究者 —— 掌握WGCNA核心算法与应用技巧
– 🧪 医学研究生与博士生 —— 提升高通量数据分析能力
– 🏥 临床科研人员 —— 学习基因表达与临床特征的关联分析
– 💻 生物数据科学家 —— 系统构建基因共表达网络模型
无论是进行疾病机制研究、药物靶点发现还是发表高水平论文，这份专业级WGCNA学习资源都能提供从理论到实践的全流程指导。

豪斯医生数据挖掘之WGCNA详解资源截图展示

豪斯医生数据挖掘之WGCNA详解资源分类与亮点解析

1. WGCNA理论与算法精讲系列
   系统解析WGCNA核心原理，从基础概念到高级算法层层深入，帮助学习者建立完整的理论框架：
2. 课时02-05 | 四部分完整覆盖WGCNA算法体系
3. 拓扑重叠测度 —— 详解基因相似性计算方法
4. 模块识别算法 —— 掌握动态剪切树与模块合并策略
5. 网络构建原理 —— 学习软阈值选择与尺度自由拓扑构建

亮点：通过分步拆解复杂算法，使抽象的生物信息学概念变得直观易懂。

1. 实战操作演示系列
   结合真实数据集，手把手教学WGCNA全流程分析，包含关键步骤演示：
2. 课时06 | 输入文件准备 —— 学习基因表达矩阵与临床数据标准化处理
3. 课时07 | 寻找基因模块 —— 实操模块识别与可视化
4. 课时08 | 与临床信息相结合 —— 掌握表型关联分析方法
5. 课时09 | 确定核心基因 —— 学习核心基因识别与验证技术

亮点：每个步骤都配有详细操作演示，确保学习者能够独立完成完整分析流程。

1. 核心工具与资源配套
   提供完整的学习支持材料，确保理论知识与实践操作无缝衔接：
2. 课时01 | 使用cytoscape寻找核心基因 —— 掌握网络可视化工具应用
3. 医学方豪斯医生WGCNA配套代码.pdf —— 提供完整R代码与注释
4. ClinicalTraits.txt & epr.txt —— 真实临床数据与表达谱文件供练习使用

亮点：配套代码与数据文件可直接用于实战练习，大大提升学习效率。

豪斯医生数据挖掘之WGCNA详解资源目录

共 13 个文件 2.2G

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