WGCNA（加權基因共表達網路分析）是一種系統生物信息學方法，主要用於分析和解釋基因表達數據。其核心原理和步驟如下：
共表達網路構建。WGCNA首先構建一個加權基因共表達網路，其中節點代表基因，邊代表基因間的共表達關係。這些關係是通過計算基因之間的相關性（如Pearson相關係數）並使用冪函式加權來得出的。加權的目的在於強化強相關關係，同時弱化弱相關或負相關關係，從而使網路更符合無尺度網路的特點，更貼近生物系統的實際情況。
模組檢測。在網路中，高度內連的基因集合被稱為模組。這些模組內的基因往往具有相似的表達模式，可能涉及共調控、功能相關或位於同一生物通路中。通過分層聚類等方法，可以將這些共表達的基因聚類成不同的模組，每個模組代表一個特定的表達模式或生物學過程。
模組與性狀關聯分析。WGCNA不僅關注基因模組的內部結構，還通過模組與性狀（如疾病表型）之間的關聯分析，來探索這些模組與特定生物學問題之間的聯繫。這種方法可以幫助識別與特定性狀或疾病相關的關鍵基因和生物通路。
通過上述步驟，WGCNA能夠有效地整合和分析複雜的基因表達數據，揭示基因間的相互作用和潛在生物學意義，已在疾病基因學、生物標記發現等領域得到廣泛套用。