WGCNA+: 用于多组学数据整合的 AI 驱动 WGCNA 方法

摘要

研究人员开发了 R 软件包 WGCNA+，以扩展原本主要面向单层转录组数据的加权基因共表达网络分析（WGCNA）。该工具提供逐层网络推断与跨层模块富集、经 SVD 加速的拓扑重叠矩阵计算，以及识别可在独立数据集或条件间复现模块的共识框架。配套软件包 LASAGNA 可按表型条件可视化跨组学关系。作者在公开转录组、蛋白质组和 miRNA 数据集上测试称，WGCNA+可检测具有生物学意义的模块、跨组学特征及表型相关性，并以 AI 注释和信息图辅助解释与假设生成。WGCNA+和 LASAGNA 以 R ≥3.5 实现并免费提供。