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小編給大家分享一下WGCNA如何剔除異常樣本，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲，下面讓我們一起去了解一下吧！
WGCNA剔除異常樣本
做WGCNA分析，需要對基因和樣本進行一定的篩選。一般來說，會采用如下的篩選方案：
1. 篩選掉基因表達豐低， 在各個樣本中變化不大的基因
2. 篩選掉異常的樣本
基因的篩選，比較好處理。但是異常樣本比較難辦，可以參考WGCNA的一份代碼，參考如下的代碼：
# 計算相似性矩陣 A=adjacency(t(datExpr),type="signed") # 計算網絡的連接度 k=as.numeric(apply(A,2,sum))-1 # 連接度標準化 Z.k=scale(k) # 設置連接度篩選閥值， 這部分是關鍵，篩選掉異常的樣本 thresholdZ.k=-2.5 # 將異常樣本進行標注 outlierColor=ifelse(Z.k<thresholdZ.k,"red","black") # 刪除異常樣本 remove.samples= Z.k<thresholdZ.k | is.na(Z.k) datExpr=datExpr[!remove.samples,] datTraits=datTraits[!remove.samples,]
以上是“WGCNA如何剔除異常樣本”這篇文章的所有內容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內容對大家有所幫助，如果還想學習更多知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道！
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