biotrainee day 10

多数据联合分析

1.分别分析：各自差异分析，差异基因取交集

2.先合并，后差异分析

原则上选择来自同一芯片平台的GSE

不要选择一个全是处理组，一个全是对照组的数据去合并

需要处理批次效应 Batch effect

可用这两个函数处理批次效应

limma::removeBatchEffect()
sva::ComBat()

加权共表达网络

基因模块化

对基因进行聚类，每条线代表一个基因，相似的基因被聚到一个分支，不同模块用不同颜色表示，同一模块的基因通常具有类似的功能。

模块与表型之间的关联

TOM-拓扑重叠矩阵

WGCNA既可以用于转录组数据，也可以用于芯片数据

引用自生信技能树