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WGCNA如何剔除異常樣本

發(fā)布時(shí)間：2022-03-18 14:50:40 來(lái)源：億速云 閱讀：568 作者：小新 欄目：開(kāi)發(fā)技術(shù)

小編給大家分享一下WGCNA如何剔除異常樣本，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲，下面讓我們一起去了解一下吧！

WGCNA剔除異常樣本

做WGCNA分析，需要對(duì)基因和樣本進(jìn)行一定的篩選。一般來(lái)說(shuō)，會(huì)采用如下的篩選方案：

1.  篩選掉基因表達(dá)豐低， 在各個(gè)樣本中變化不大的基因

2. 篩選掉異常的樣本

基因的篩選，比較好處理。但是異常樣本比較難辦，可以參考WGCNA的一份代碼，參考如下的代碼：

# 計(jì)算相似性矩陣

A=adjacency(t(datExpr),type="signed")
# 計(jì)算網(wǎng)絡(luò)的連接度
k=as.numeric(apply(A,2,sum))-1
# 連接度標(biāo)準(zhǔn)化
Z.k=scale(k)
# 設(shè)置連接度篩選閥值， 這部分是關(guān)鍵，篩選掉異常的樣本
thresholdZ.k=-2.5
# 將異常樣本進(jìn)行標(biāo)注
outlierColor=ifelse(Z.k<thresholdZ.k,"red","black")

# 刪除異常樣本
remove.samples= Z.k<thresholdZ.k | is.na(Z.k)
datExpr=datExpr[!remove.samples,]
datTraits=datTraits[!remove.samples,]

以上是“WGCNA如何剔除異常樣本”這篇文章的所有內(nèi)容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內(nèi)容對(duì)大家有所幫助，如果還想學(xué)習(xí)更多知識(shí)，歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道！

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