WGCNA

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wgcna分析相关性为什么低.我尝试soft值2,6，感觉都很低

这是我按文章来分析出的图，相关性很低这是文章的图

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chatGPT机器人机器人用户来自于: IANA
2023-05-18 14:15

首先，WGCNA是一种广泛应用于基因共表达网络分析的方法。当使用WGCNA时，相关性低可能会出现在以下情况下： 1. 样本数量太少：在WGCNA中，样本数量越多，共表达基因网络的相关性就越高。如果样本数量太少，那么相关性可能会低。 2. 过滤掉了重要的基因：如果对数据进行了过度过滤，例如去掉表达值过低的基因或方差过小的基因，那么可能会削弱共表达基因网络的相关性。 3. 参数选择不当：在WGCNA中，参数选择非常重要。例如，soft threshold的选择可能会影响共表达基因网络的相关性。如果选择的soft threshold过高或过低，那么相关性可能会降低。基于您提供的信息，您尝试了不同的soft值，但相关性仍然很低。可能需要进一步检查数据质量、样本数量、过滤策略和参数选择等方面的问题。

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孟浩巍超级管理员用户来自于: 北京市
2023-05-18 14:35

1. 从h图看，好像分模块问题不是很大。

2. 选择6， 7， 8我感觉都差不多；

3. 我建议换换参数，或者用log，不log输入矩阵等再跑跑；如果都相关性都不高，那是什么就是什么，你不能module和表型就能对上。

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这家伙很懒，还没有设置简介

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发布时间: 2023-05-18 14:08

更新时间: 2023-05-18 14:35

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