WGCNA：综合基因表达谱、表型及共表达网络的全面解析与聚类分析。

WGCNA（Weighted Gene Co-expression Network Analysis）基因共表达网络分析方法，涵盖从环境配置、数据预处理、网络构建、模块识别到表型关联分析的全流程。首先，通过R语言代码展示了如何安装必要的软件包并进行数据预处理，确保高质量的数据输入。接着，重点讲解了如何确定软阈值参数以及构建基因共表达网络的方法，强调了模块识别过程中需要注意的问题。随后，探讨了如何将模块特征基因与表型数据进行关联分析，并通过热图直观展示结果。最后，提供了将特定模块的基因网络导出为图形化表示的具体步骤，帮助研究人员深入挖掘基因之间的复杂关系。 适合人群：从事生物信息学研究的专业人士，尤其是对基因共表达网络感兴趣的科研工作者。 使用场景及目标：适用于需要分析大规模转录组数据的研究项目，旨在揭示基因间的共表达模式及其与表型的关系，从而为后续的功能验证提供理论依据。 阅读建议：由于涉及较多的技术细节和R语言代码，建议读者具备一定的编程基础和生物统计学背景，在实践中逐步掌握各个步骤的操作要点。