wgcna--Weighted Gene Co-Expression Network Analysis (WGCNA)
做任何一个分析，要明白为什么分析，步骤是什么。
首先，学习wgcna要明确它的目的是什么。
寻找协同表达的基因模块，寻找性状和模块之间的关系。
看到这里呢，一定要明确wgcna分析是一个纯粹的数据处理过程，只不过解释了生物学问题。
先来一个官方的网址：
https://horvath.genetics.ucla.edu/html/CoexpressionNetwork/Rpackages/WGCNA/
安装方法以及说明都在该网站上，如果做wgcna的话，最好是好好看看这个网站的内容。
简单介绍一下分析的几个步骤：
分析的数据来源可以是rnaseq的数据，如基因的表达量。
第一，建立基因之间的关系矩阵。
第二，建立邻接矩阵，建立无尺度网络（有没有大神给说一下无尺度网络是啥，怎么提出的这个概念）
第三，建立TOM矩阵
第四，鉴定基因模块
第五，加入表型，进行相关分析，找到与表型相关的模块。
原文：https://www.cnblogs.com/pyx2020/p/13235722.html