Web2、这一个函数blockwiseModules()计算出共表达网络,也是算得上核心的计算函数了。我们来看一看里面的参数。 大家也可以自己看一看,?blockwiseModules(),打开R的帮助查 … WebNov 25, 2024 · 2阈值选取. based on the criterion of approximate scale-free topology 。. 使用pickSoftThreshold ()函数进行网络拓扑的分析,得到备选软阈值对应的相关数值,如signed R^2. 得到下图的结果,此处设置的高度为0.9,达到这个高度的最小候选阈值为6,因此,我们选择软阈值为6. Analysis ...
R语言报错 码农家园
Webnet = blockwiseModules (datExpr, power = sft $ powerEstimate, TOMType = "signed", minModuleSize = 30, reassignThreshold = 0, mergeCutHeight = 0.25, numericLabels = … WebWGCNA分析,简单全面的最新教程WGCNA分析,简单全面的最新教程 Jump to... WGCNA基本概念基本分析流程WGCNA包实战输入数据和参数选择安装WGCNAWGCNA实战数据读入软阈值筛选经验power (无满足条件的power时选用)网… constructive punishments
blockwiseConsensusModules: Find consensus modules across …
WebAug 8, 2024 · 以上是针对数量不大的网络构建,如果基因数量太大没法一次性构建好网络那么需要函数blockwiseModules中的saveTOMFileBase= "femaleMouseTOM-blockwise"。可以把每组基因数控制在3000以内分组构建最后整合。其参数和前面一样,只是运行结果展示可以不同。实例如下: WebJan 22, 2024 · Repeat blockwise module detection from pre-calculated data Description. Given consensus networks constructed for example using blockwiseModules, this function (re-)detects modules in them by branch cutting of the corresponding dendrograms.If repeated branch cuts of the same gene network dendrograms are desired, this function … Web与模块大小相关的参数主要是blockwiseModules函数里面的minModuleSize、mergeCutHeight这两个参数。 如果这两个参数越小,模块的大小也会越小,模块数量就会增多。 而作者文中规定minModuleSize为50,所以应该是mergeCutHeight参数不一致导致结果出现偏差。 第六步:绘制TOM热图 edufiz education