WGCNA（Weighted Gene Co-expression Network Analysis）是一种系统生物学方法，用于分析基因表达数据中的高维关系，揭示基因模块（协同表达的基因群）及其与表型的关联。用WGCN分别建立雌、雄子模块，通过雅格布散度筛选雌雄特异性表达网络，进而明确各类基因在不同发育阶段中的特定功能。

雌 / 雄分别建网 → 雅各布散度筛选特异模块 → 功能注释

1 数据准备

1.1 雌、雄各发育阶段（n≥6）的 FM/M 矩阵 → 去低表达、log2(x+1) 转换

1.2 样本表型：发育时期、组织部位、表型指标

2 分别构建共表达网络

• 雌：female_expr → pickSoftThreshold → blockwiseModules

• 雄：male_expr → 同上

参数：power=6–14，minModuleSize=30，mergeCutHeight=0.25

3 模块-表型关联

moduleTraitCor（雌 / 雄）→ 找出与发育阶段显著相关的模块（|r|>0.7, p<0.05）

4 雅各布散度（Jensen–Shannon Divergence, JSD）筛选雌雄特异模块

4.1 对每个模块计算：

雌模块 eigengene 在雄样本中的表达谱 → 分布 P

雌模块 eigengene 在雌样本中的表达谱 → 分布 Q

JSD(P||Q)=0.5KL(P||M)+0.5KL(Q||M)，M=(P+Q)/2

4.2 设定阈值：JSD>0.3 视为“雌特异”；同理得“雄特异”

4.3 取特异模块中的基因（kME≥0.8）进入下游分析

5 功能与阶段特异性解析

5.1 GO/KEGG 富集（clusterProfiler）

5.2 阶段表达模式：模块 eigengene 随发育时间作折线图 → 看峰/谷期

5.3 核心驱动基因：module hub genes → 结合已知功能文献验证

6 可视化与验证

• 雌/雄特异模块热图（TOM plot）

• 模块-表型相关弦图

• qPCR 或原位杂交验证 hub 基因在特异阶段的表达

通过“雌雄分网 + JSD 筛选”策略，可精准锁定仅在雌性或雄性发育时期活跃的基因模块，明确其阶段特异性功能。

【金山文档 | WPS云文档】 学习WGCN
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