背景加权基因共表达网络分析WGCNA是被广泛使用的系统生物学方法多用于转录组数据挖掘基因模块以及模块‑性状关联。该工具为单一组学设计无法联合分析多组学数据这在现代生物医学研究中是项显著短板。WGCNA输出的模块通常解读难度大需要大量后续分析才能明确生物学背景同时目前缺少集成化框架无法在模块或特征层面实现条件特异性的跨组学关系可视化。ivo.kweebigomics.ch#WGCNA #加权基因共表达网络分析 #多组学 #拓扑重叠矩阵 #奇异值分解 #一致性模块 #LASAGNA #大语言模型 #共表达网络 #R软件包引言图1 WGCNA软件总览输入层转录组、蛋白质组、miRNA、代谢组、元数据预处理缺失值填充、特征筛选、注释映射、性状编码WGCNA核心各组学独立运行幂值选择、邻接矩阵、快速TOM(SVD)、层次聚类、动态树切割、模块合并与KME过滤集成分析跨组学富集分析、一致性分析、LASAGNA图模型输出模块‑性状热图、生物标志物排序、通路富集、AI模块注释、自动化报告。黄色「NEW」标记代表对比原版WGCNA新增功能「AI」标记代表AI驱动注释模块。结果为解决上述局限本文开发R软件包 WGCNA对WGCNA进行扩展以适配多组学分析。WGCNA具备大核心创新点(1) 统一的多组学分析流程支持各组学独立网络推断以及跨组学模块富集分析(2) 基于奇异值分解SVD加速拓扑重叠矩阵TOM计算大幅降低计算耗时(3) 一致性分析框架识别在多个独立数据集/实验条件下可复现的模块(4) 配套R包LASAGNA实现基于表型条件约束的跨组学多分图可视化(5) AI驱动的注释与信息图生成直接输出生物学解读。本研究利用公开转录组、蛋白质组、miRNA数据集对WGCNA开展测试。WGCNA能够识别具备生物学意义的模块、跨组学特征‑表型相关性并借助AI解读加速科研分析。图2 WGCNA与WGCNA的TOM计算性能对比对比WGCNA、WGCNA计算TOM的运行时间秒、峰值内存占用MiB测试数据集为包含6,987个特征、18个样本的蛋白质组数据依次选取标准差排名前1,500、3,500、全部6,987个特征开展测试。运行时间由R函数system.time获取峰值内存由peakRAM::peakRAM函数统计。先调用WGCNA::adjacency生成邻接矩阵再分别调用WGCNA::TOMsimilarity与WGCNA::fastTOMsimilarity计算拓扑重叠矩阵。图3单一组学蛋白质组数据集的WGCNA分析结果由WGCNA的plotModuleTraitHeatmap()函数绘制。热图展示各模块本征基因与各表型之间的皮尔逊相关系数。红色代表相关蓝色代表-相关。热图单元格内标记星号*p≤0.05**p≤0.01***p≤0.001无星号代表p0.05。图4 基于大语言模型生成的蛋白质组数据集信息图由WGCNA的create_module_infographic()函数调用gemini‑3.1‑flash‑image‑preview AI模型分别为blue (A)、turquoise (B)、yellow (C)模块生成生物学叙事信息图。(A) MEblue模块驱动增殖的合成代谢程序(B) MEturquoise模块生物学叙事G1细胞周期、固有免疫与稳态的协同调控(C) MEyellow模块生物学叙事静息状态与免疫抑制。图5 雌雄小鼠肝脏转录组数据WGCNA一致性分析调用runConsensusWGCNA()执行一致性分析。热图展示一致性模块横轴与雄性、雌性独立网络模块的对应关系单元格数字为2个模块共享基因数量。对角线上高数值说明一致性模块与同颜色性别特异性模块高度匹配。上方热图雄性肝脏共表达网络下方热图雌性肝脏共表达网络。图6 一致性模块‑性状关联由WGCNAplotLabeledCorrelationHeatmap()绘制。单元格颜色代表相关系数大小红色相关、蓝色-相关仅展示雌雄网络中同时显著且相关方向一致的结果灰色单元格代表无显著一致性关联。标记显著性p0.05p0.01p0.001。性状体长(cm)、腹部脂肪、其他脂肪、总脂肪。图7 雌雄小鼠肝脏转录组WGCNA模块保守性分析(A) 调用plotConsensusOverlapHeatmap()绘制热图反映雄性网络与雌雄合并一致性模块之间的模块对应关系括号内数字代表模块内特征数目单元格数值为共享特征数量颜色代表Fisher精确检验-log10P值由白到红代表重叠显著性逐步升高。(B) 调用plotPreservationModuleTraits()绘制。左各模块Z‑summary保守性得分热图分值越高代表模块保守性越强中一致性模块‑性状相关系数几何均值热图右保守性加权后的模块‑性状关联热图先计算每个模块跨数据集Z得分平方均值归一化至0‑1区间再乘以模块‑性状相关系数几何均值。图8 多组学数据集WGCNA分析(A) 由plotMultiDendroAndColors()绘制各组学miRNA、蛋白质组、转录组特征层次聚类树与模块颜色用于评估不同组学之间模块结构一致性。(B) 调用plotModuleTraitHeatmap()绘制模块本征基因与表型的皮尔逊相关热图红色相关蓝色-相关星号标记显著性*p≤0.05**p≤0.01***p≤0.001无星号代表p0.05。图9 多组学mox‑brca数据集WGCNA分析plotEigenGeneAdjacencyHeatmap()生成热图展示全部模块本征基因与表型两两之间皮尔逊相关系数红色代表相关蓝色代表-相关。单元格星号标记显著性*p≤0.05**p≤0.01***p≤0.001无星号代表p0.05。图10 LASAGNA特征水平多分图LASAGNA包plot_multipartite()函数绘制。不同层对应不同组学mir代表miRNAgx代表转录组px代表蛋白质组。节点颜色代表对比分组下log2倍数变化红色上调蓝色下调圆圈大小代表PageRank中心性得分边的粗细代表相关系数大小橙色边为相关、紫色边为-相关层间连线代表特征之间的相关性。结论WGCNA提供严谨、高效的共表达网络分析框架填补现有技术空白支持跨组学分析。该工具可识别跨组学调控模块及其表型关联服务于基础研究、生物标志物挖掘与通路分析独有的AI辅助解读与信息图生成功能助力科研人员生成研究假说。LASAGNA作为WGCNA的补充工具是套感知表型的多分图可视化框架用于探索跨组学关联。综上WGCNA是面向临床与转化研究的创新、强大分析工具。软件WGCNA与LASAGNA基于R语言版本≥3.5实现完全免费开源。 仓库地址https://github.com/bigomics/WGCNAplushttps://github.com/bigomics/lasagna详细总结思维导图原版WGCNA现存短板WGCNA4大核心分析模式多套富集并行LASAGNA配套工具包LLM人工智能辅助解读流水线参考WGCNA: AI‑powered WGCNA for Integration of Multi‑Omics Datahttps://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.09.02.748772v1注AI辅助创作如有不当欢迎指出。内容仅供参考不构成任何建议。
~30,000+引用！理论2005，R包2008，多组学集成AI增强
背景加权基因共表达网络分析WGCNA是被广泛使用的系统生物学方法多用于转录组数据挖掘基因模块以及模块‑性状关联。该工具为单一组学设计无法联合分析多组学数据这在现代生物医学研究中是项显著短板。WGCNA输出的模块通常解读难度大需要大量后续分析才能明确生物学背景同时目前缺少集成化框架无法在模块或特征层面实现条件特异性的跨组学关系可视化。ivo.kweebigomics.ch#WGCNA #加权基因共表达网络分析 #多组学 #拓扑重叠矩阵 #奇异值分解 #一致性模块 #LASAGNA #大语言模型 #共表达网络 #R软件包引言图1 WGCNA软件总览输入层转录组、蛋白质组、miRNA、代谢组、元数据预处理缺失值填充、特征筛选、注释映射、性状编码WGCNA核心各组学独立运行幂值选择、邻接矩阵、快速TOM(SVD)、层次聚类、动态树切割、模块合并与KME过滤集成分析跨组学富集分析、一致性分析、LASAGNA图模型输出模块‑性状热图、生物标志物排序、通路富集、AI模块注释、自动化报告。黄色「NEW」标记代表对比原版WGCNA新增功能「AI」标记代表AI驱动注释模块。结果为解决上述局限本文开发R软件包 WGCNA对WGCNA进行扩展以适配多组学分析。WGCNA具备大核心创新点(1) 统一的多组学分析流程支持各组学独立网络推断以及跨组学模块富集分析(2) 基于奇异值分解SVD加速拓扑重叠矩阵TOM计算大幅降低计算耗时(3) 一致性分析框架识别在多个独立数据集/实验条件下可复现的模块(4) 配套R包LASAGNA实现基于表型条件约束的跨组学多分图可视化(5) AI驱动的注释与信息图生成直接输出生物学解读。本研究利用公开转录组、蛋白质组、miRNA数据集对WGCNA开展测试。WGCNA能够识别具备生物学意义的模块、跨组学特征‑表型相关性并借助AI解读加速科研分析。图2 WGCNA与WGCNA的TOM计算性能对比对比WGCNA、WGCNA计算TOM的运行时间秒、峰值内存占用MiB测试数据集为包含6,987个特征、18个样本的蛋白质组数据依次选取标准差排名前1,500、3,500、全部6,987个特征开展测试。运行时间由R函数system.time获取峰值内存由peakRAM::peakRAM函数统计。先调用WGCNA::adjacency生成邻接矩阵再分别调用WGCNA::TOMsimilarity与WGCNA::fastTOMsimilarity计算拓扑重叠矩阵。图3单一组学蛋白质组数据集的WGCNA分析结果由WGCNA的plotModuleTraitHeatmap()函数绘制。热图展示各模块本征基因与各表型之间的皮尔逊相关系数。红色代表相关蓝色代表-相关。热图单元格内标记星号*p≤0.05**p≤0.01***p≤0.001无星号代表p0.05。图4 基于大语言模型生成的蛋白质组数据集信息图由WGCNA的create_module_infographic()函数调用gemini‑3.1‑flash‑image‑preview AI模型分别为blue (A)、turquoise (B)、yellow (C)模块生成生物学叙事信息图。(A) MEblue模块驱动增殖的合成代谢程序(B) MEturquoise模块生物学叙事G1细胞周期、固有免疫与稳态的协同调控(C) MEyellow模块生物学叙事静息状态与免疫抑制。图5 雌雄小鼠肝脏转录组数据WGCNA一致性分析调用runConsensusWGCNA()执行一致性分析。热图展示一致性模块横轴与雄性、雌性独立网络模块的对应关系单元格数字为2个模块共享基因数量。对角线上高数值说明一致性模块与同颜色性别特异性模块高度匹配。上方热图雄性肝脏共表达网络下方热图雌性肝脏共表达网络。图6 一致性模块‑性状关联由WGCNAplotLabeledCorrelationHeatmap()绘制。单元格颜色代表相关系数大小红色相关、蓝色-相关仅展示雌雄网络中同时显著且相关方向一致的结果灰色单元格代表无显著一致性关联。标记显著性p0.05p0.01p0.001。性状体长(cm)、腹部脂肪、其他脂肪、总脂肪。图7 雌雄小鼠肝脏转录组WGCNA模块保守性分析(A) 调用plotConsensusOverlapHeatmap()绘制热图反映雄性网络与雌雄合并一致性模块之间的模块对应关系括号内数字代表模块内特征数目单元格数值为共享特征数量颜色代表Fisher精确检验-log10P值由白到红代表重叠显著性逐步升高。(B) 调用plotPreservationModuleTraits()绘制。左各模块Z‑summary保守性得分热图分值越高代表模块保守性越强中一致性模块‑性状相关系数几何均值热图右保守性加权后的模块‑性状关联热图先计算每个模块跨数据集Z得分平方均值归一化至0‑1区间再乘以模块‑性状相关系数几何均值。图8 多组学数据集WGCNA分析(A) 由plotMultiDendroAndColors()绘制各组学miRNA、蛋白质组、转录组特征层次聚类树与模块颜色用于评估不同组学之间模块结构一致性。(B) 调用plotModuleTraitHeatmap()绘制模块本征基因与表型的皮尔逊相关热图红色相关蓝色-相关星号标记显著性*p≤0.05**p≤0.01***p≤0.001无星号代表p0.05。图9 多组学mox‑brca数据集WGCNA分析plotEigenGeneAdjacencyHeatmap()生成热图展示全部模块本征基因与表型两两之间皮尔逊相关系数红色代表相关蓝色代表-相关。单元格星号标记显著性*p≤0.05**p≤0.01***p≤0.001无星号代表p0.05。图10 LASAGNA特征水平多分图LASAGNA包plot_multipartite()函数绘制。不同层对应不同组学mir代表miRNAgx代表转录组px代表蛋白质组。节点颜色代表对比分组下log2倍数变化红色上调蓝色下调圆圈大小代表PageRank中心性得分边的粗细代表相关系数大小橙色边为相关、紫色边为-相关层间连线代表特征之间的相关性。结论WGCNA提供严谨、高效的共表达网络分析框架填补现有技术空白支持跨组学分析。该工具可识别跨组学调控模块及其表型关联服务于基础研究、生物标志物挖掘与通路分析独有的AI辅助解读与信息图生成功能助力科研人员生成研究假说。LASAGNA作为WGCNA的补充工具是套感知表型的多分图可视化框架用于探索跨组学关联。综上WGCNA是面向临床与转化研究的创新、强大分析工具。软件WGCNA与LASAGNA基于R语言版本≥3.5实现完全免费开源。 仓库地址https://github.com/bigomics/WGCNAplushttps://github.com/bigomics/lasagna详细总结思维导图原版WGCNA现存短板WGCNA4大核心分析模式多套富集并行LASAGNA配套工具包LLM人工智能辅助解读流水线参考WGCNA: AI‑powered WGCNA for Integration of Multi‑Omics Datahttps://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.09.02.748772v1注AI辅助创作如有不当欢迎指出。内容仅供参考不构成任何建议。