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WGCNA

加权基因共表达网络分析工具，用于识别模块、hub genes 和表型相关表达结构。

面向 bulk RNA-seq 表达矩阵的 WGCNA 共表达网络流程，覆盖表达矩阵预处理、软阈值选择、模块识别、模块-性状相关、hub gene 挖掘、富集分析与可视化解释。

BMC Bioinformatics · 2008

面向 bulk RNA-seq 项目的标准差异表达增强流程，覆盖实验设计、FASTQ 质控、STAR/Salmon 定量、DESeq2 统计建模、可视化、富集分析与结果交付。

从 RNA-seq、WGCNA 或单细胞结果中推断关键转录因子和 TF-target 网络，整合 DoRothEA/VIPER、ChEA3、TRRUST、motif 和表达相关性证据。

快速获取论文已整理好的表达矩阵，用于差异分析、WGCNA 或验证候选基因。

R 生态常用功能富集分析工具，支持 GO、KEGG、GSEA 和多种可视化。