WGCNA（Weighted Gene Co-expression Network Analysis），作为一门强大的基因共表达网络分析工具，其分析策略与要求在官网的常见问题解答中得到了详尽的阐述。在探索基因表达数据的复杂关系时，理解这些原则至关重要。下面我们将逐一揭示几个关键点：
首先，样本数量是决定WGCNA分析可靠性的基石。WGCNA推荐至少使用20个样本，但至少15个样本也能够进行分析，但样本越多，构建的网络稳定性自然越高，减少噪音的影响。
在基因选择上，一般会剔除那些表达量低且样本间变化不显著的基因。这是因为这些基因可能不具备足够的信息量来构建有意义的网络。然而，强烈建议避免直接使用差异表达的基因进行WGCNA分析，因为差异表达可能源于样本间的异质性，而非基因间的内在关联性，这会破坏网络的多样性。
对于RNA-seq数据，WGCNA是适用的，但转录组数据的分析需经过标准化处理。这是因为不同基因的表达量可能受到多种因素影响，标准化可以消除这些干扰，确保分析结果的准确性。
WGCNA的核心理念在于构建无尺度网络，这个网络由表达矩阵生成，其构建的质量直接影响分析结果的有效性。一个良好的无尺度网络应具备高度的关联性和稳定性，这是WGCNA分析能否揭示生物学意义的关键所在。
总的来说，WGCNA分析并非简单地筛选差异基因，而是要求我们在数据质量和网络构建上下功夫，以揭示基因表达背后的生物学规律。遵循这些原则，才能确保WGCNA分析的科学性和有效性。