资源简介
在这个课程中，我们将详细介绍WGCNA（Weighted Gene Co-expression Network Analysis）算法的原理、基本概念和应用方法，并通过实例演示和案例分析，帮助您掌握该算法在基因调控网络构建和生物信息学分析中的关键技术。
通过学习本课程，您将了解如何利用WGCNA算法从基因表达数据中发现基因模块和关键基因，揭示基因调控网络的结构和功能，为疾病诊断、药物治疗等提供重要参考。无论您是生物学、医学、生物信息学等领域的从业者，还是对数据挖掘技术感兴趣的学习者，本课程都将为您提供全面的知识和实践指导。
===============课程目录===============
├─ClinicalTraits.txt
├─epr.txt
├─医学方豪斯医生WGCNA配套代码.pdf
├─课时01.使用cytoscape寻找核心基因.MP4
├─课时02.WGCNA理论和算法1.mp4
├─课时03.WGCNA理论和算法2.mp4
├─课时04.WGCNA理论和算法3.mp4
├─课时05.WGCNA理论和算法4.mp4
├─课时06.输入文件准备.mp4
├─课时07.寻找基因模块.mp4
├─课时08.与临床信息相结合.mp4
├─课时09.确定核心基因.mp4
本文最后更新于2026年3月12日，若涉及的内容可能已经失效，直接留言反馈补链即可，我们会处理，谢谢
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