ネットワーク解析

WGCNAのblockwiseModulesでモジュール数やサイズがうまく決まらない時のために、power・deepSplit・minModuleSize・mergeCutHeight・maxBlockSize の意味と決め方を、ケース別の早見表つきで解説します。

疾患モジュールを創薬にどう活かすか（標的探索・ドラッグリポジショニング・併用療法・安全性）を整理し、炎症性腸疾患（IBD）を題材に、モジュールの有意性・薬剤近接性・リポジショニング・機能エンリッチメントを実データで計算して示します。

疾患モジュールを実際に作る手順を解説します。シード遺伝子の設計、ネットワークの選び方、DIAMOnD・拡散・Steiner treeなど5つの検出法の使い分け、そして次数を保ったランダム化による統計的検証まで、つまずきやすい点を押さえます。

複雑疾患を「点」ではなく分子ネットワークの「領域」として捉える疾患モジュールの考え方を、トポロジカル／機能／疾患モジュールの違い、数理的定義、疾患間関係まで、ネットワーク医学の基礎から解説します。

GEOデータ取得、edgeR/voom正規化、softPower・blockwiseModulesでのモジュール検出、kME/kWithin/GSでのハブ遺伝子ランキングまで、WGCNAをRで最初から実装する手順を全Rコード付きで解説。前半無料。

CBNplotで描いたIPFネットワークを中心性や因果フローで読み解き、ハブ遺伝子と疾患関連性の検証手順まで紹介します。

CBNplotとベイジアンネットワークを使い、IPFの発現変動遺伝子からパスウェイ間の依存関係を可視化する流れを解説します。

WGCNAで抽出したModule 3をGSVA、エンリッチメント解析、kMEやkWithinによる遺伝子優先順位付けで深掘りします。

RNA-seq発現データを用いたWGCNA解析の流れを、softPower選択、モジュール検出、形質相関まで解説します。