豪斯医生数据挖掘之WGCNA详解

【资源介绍】：

课程特色：

加权基因共表达网络（WGCNA）是生物信息学课程中一种高级的方法，其目的是最终从成千上万的基因中寻找到具有生物学意义的核心基因。该方法不同于我们之前的课程，不在局限于测序或芯片的一般分析，而是结合研究者的实际需要，找出最具有价值的1个或几个基因。也恰恰因为这点，对于目前手头上有高通量数据而不知如何着手，或者对那些因为课题经费不足，而无法展开预试验的研究人员，该方法的出现，为大家打开了另外一个思路。很多学者也是通过利用该方法在国际顶级期刊（Nature）发表相关的文章。

该课程是目前市场上介绍WGCNA最为详尽的资料，详细地介绍了WGCNA的理论和算法，不至于学员在跑代码过程中不知所以然，同时结合一个真实的数据，将WGCNA整个流程从头到尾跑了一遍。过程中对R的语法有较为仔细的讲解。所以，对于没有编程基础的同学，也不必担心。只要多看几遍，就能熟悉和掌握。

【资源目录】:

├──ClinicalTraits.txt 7.29kb

├──epr.txt 32.77M

├──课时01.使用cytoscape寻找核心基因.MP4 154.78M

├──课时02.WGCNA理论和算法1.mp4 198.73M

├──课时03.WGCNA理论和算法2.mp4 344.05M

├──课时04.WGCNA理论和算法3.mp4 156.61M

├──课时05.WGCNA理论和算法4.mp4 141.76M

├──课时06.输入文件准备.mp4 349.05M

├──课时07.寻找基因模块.mp4 244.99M

├──课时08.与临床信息相结合.mp4 357.57M

├──课时09.确定核心基因.mp4 299.62M

└──医学方豪斯医生WGCNA配套代码.pdf 126.18kb