小鬼的WGCNA图文详解(一)--软阈值

  最近有很多人在给他们做完了WGCNA分析之后，跑过来问结果中各种图片的意思。我就整理一下WGCNA分析结果中常见图片的含义吧，如有理解错误，还请各位大神批评指正！

  首先，当然还是惯，给出官网教程，至于你是看还是不看，它就在那里，等着你的深入研究～

  怎么样，是否很眼熟，是不是很多文献中都出现过？那么你真的看懂了这张图的含义么？好，小编要开始装逼了。

  关于这张图，有一个很重要的参数需要理解，那就是这张图里面的横坐标Soft Threshold，也就是通常所说的软阈值。那么，有软阈值，你该不会是还会想应该有一个对应的硬阈值？没错，真的有这个参数，叫Hard Threshold。

  那么现在问题来了：我得到了两个基因的相关系数值之后，如何决定这两个基因在构建网络时是否连边呢？

  1，定义一个阈值，比如有统计学意义的r0.9，那么就连边；否则，就不连边。这个办法是‘hard’ threshold，也即不加权（unweighted）。

  第一：怎么样确定这个阈值？这个阈值比较人为，有人觉得0.9就是强相关，也有人会认为0.8也是强相关。

  第二：对于真实的生物学网络，这种二元定义连边的方法是否线，真实网络与随机网络的特征差异

  无标度网络节点的度分布特征使得它有一个很大的特点，那就是稳健性：随机去除网络中的一个节点，网络还能依然保持（绝大多数节点的度很低）。但是它也有脆弱的一面：那就是去除网络中的hub节点，网络就散了。但是hub节点只是网络中极少数的几个节点，被攻击的概率非常小。

  基于以上，即‘hard’ threshold的缺点和应用于真实网络造成的信息丢失（参考文献中有说明）等原因，官网教程中的作者提出了一种方法即用

  来权衡网络中的连边。就是将相关系数的值[0,1]通过一个换算映射到[0,1]，也即

  文章中通过大量的模拟数据和真实数据证明，与不加权网络相比，加权的网络能得到更多的 robust results。

  说完了这个软阈值的问题，那么上面的图该怎么看呢？如何明智的选择β？请看下回分解～～～

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