分享一篇2022年5月发表在Dis Markers（IF：3.464）《Identification of Hub Genes Associated with Nonspecific Orbital Inflammation by Weighted Gene Coexpression Network Analysis》（PMID: 35669499），作者利用基因共表达网络来识别参与NSOI的关键模块和中心基因，虽然简单，但却是hub基因鉴定的经典研究思路。该研究方法同样适用于其他非肿瘤或肿瘤的研究，有相关需求的老师欢迎联系我们。
背景&方法
背景：
非特异性眼眶炎症（NSOI）是一种特发性慢性增殖性炎症性疾病，在成年女性中患病率很高。
方法：
1.NSOI和健康对照之间差异表达基因的鉴定；
2.基于WGCNA的关键模块识别；
3.模块基因的GO和KEGG富集分析；
4.蛋白质-蛋白质相互作用网络及和Hub基因鉴定。
结果
NSOI和健康对照之间的DEG识别
从GEO数据库NSOI的基因微阵列数据，共鉴定出716个DEG，其中169个基因上调，547个基因下调。
基于WGCNA的关键模块识别
为了更好地了解 NSOI 的基因表达网络，对获得的 716 个 DEG 进行 WGCNA。首先，进行网络拓扑分析，得到WGCNA相对平衡的尺度独立性和平均连通性。如图 2(a) 所示，X 轴显示矩阵加权能力，而 Y 轴显示从相应网络的 log (k) 和 log (P(k)) 导出的二次相关指数。在该图中，当相关指数达到 0.90 时，我们取幂为 8。随后，分析了 716 个基因的层次聚类树（树状图）（图 2（b））。然后，生成了五个模块（MEturquoise、MEbrown、MEblue、MEgreen 和 MEgrey），MEDissThres 设置为 0.25（图 2（c）），其中 MEturquoise 被确定为与性状正相关最强的关键模块NSOI 的权重，而 MEblue 与 NSOI 的性状权重负相关最强。MEturquoise和MEblue的基因显着性（GS）与模块成员（MM）的散点图如图2（d）所示。综合起来，MEturquoise 和 MEblue 被认为是 NSOI 中的关键模块。他们两人都被带进了进一步的研究。
模块turquoise和blue中基因的功能富集分析
为了阐明turquoise和blue中与NSOI相关的生物学功能，进行了功能富集分析，包括GO和KEGG通路富集分析。
PPI和NSOI相关hub基因的识别
PPI网络用于预测和分析turquoise和blue中DEG编码蛋白质之间的相互作用。选择按相互作用程度排名的前10个基因作为hub基因。
今天的分享就到这里啦，对上述分析方法感兴趣或者没有研究思路的小伙伴，欢迎扫下方二维码前来咨询哦！先到先得，欲购从速！
微信号 / 中科生信