8月6日下午，中科新生命为大家带来了“表型关联数据分析”为主题的在线讲座，同时还为大家介绍了表型数据分析工具—WGCNA，我们选取了讲座中大家比较关注的几个问题解答，供各位参考。
Q：请问如果进行纯生信挖掘，在GEO下载数据，只有表达数据，没有表型数据，如何做WGCNA呢？
答：如果只有表达数据没有表型数据，可以用分组信息（如疾病、健康）代替表型数据进行分析，但总的来说，表型描述越细致，WGCNA分析得到的信息越准确。
Q：请问现在有WGCNA的分析服务吗？
答：中科新生命提供WGCNA分析服务，有组学数据以及相应表型数据即可。中科的部分标准组学产品分析报告也会直接赠送WGCNA分析服务。
Q：为什既做蛋白组学，又做转录组学，两者相互补充的因素在哪里？
答：主要体现在以下两方面：（1）RNA和蛋白质都是用于表征基因的表达情况。但是，由于各种转录后调控机制（如miRNA，蛋白质泛素化系统等）的存在，生物体内RNA与蛋白质的表达相关性往往并不高（相关性系数大约平均在0.6左右）。生命活动的功能执行者是蛋白质，因此蛋白质的表达水平更能真实反应最终的生物表型变化。然而，由于质谱仪器灵敏度、蛋白质分子无法像核酸那样人为扩增等因素，蛋白质组学的基因鉴定数量相对转录组学较低。尤其针对一些低丰度表达，却又起到重要生物学功能的基因（如转录调控因子等），蛋白质组学可以获得的信息相对有限。因此，转录组和蛋白质组各自具有技术优势，转录灵敏度高、蛋白更贴近表型，两个组学的联合可以实现优势互补，获得更完整有效的信息。
（2）转录组测序可以为蛋白质提供更完整的数据库——针对非模式物种，蛋白质组数据库往往不存在或不够完善，因此可以通过无参转录组的转录本拼接注释为蛋白质组学提供数据库信息。针对模式物种以及其它有蛋白数据库的物种，转录组测序分析得到的新转录本、可变剪切、碱基突变插入缺失（SNP/InDel）等信息可以更完整的蛋白数据库，增加蛋白质组学分析的覆盖度和精确度。
Q：想问下，能够利用WGCNA对固定的20个基因进行在肿瘤中的功能研究吗？
答：WGCNA主要的一个功能是将大量组学特征构建共表达模块，然后再将模块与表型数据进行相关性分析。如果只是20个基因的关联分析，用普通的相关性分析，如spearman相关系数分析即可。
接下来是大家非常期待的讲座回放啦！
《WGCNA在TOP期刊中的应用案例分析》回看：https://v.qq.com/x/page/b3133i2n6ym.html
《WGCNA分析流程演示》回看：https://v.qq.com/x/page/l3133gs2xjz.html
下期讲座预告
讲座主题：蛋白代谢组学数据分析专场
本期亮点：Nature作者谢鹭研究员为您介绍多组学数据整合应用前景！
谢鹭 研究员
上海生物信息技术研究中心副主任，党支部副书记
谢鹭，博士，三级研究员，博导。上海科学院直属上海生物信息技术研究中心副主任。中南大学湘雅医学院医学博士，美国范德堡大学博士后。曾承担国家精准医学重点研究计划，科技部973、863、传染病重大专项，中国人类蛋白质组学国际合作项目，国家自然科学基金等多项国家级课题。国内外已发表学术论文140余篇，带领团队获得软件著作权20余项。曾获上海市自然科学一等奖，湖南省科技进步二等奖等。享受政府特殊津贴，上海领军人才，上海市先进工作者。上海市生物信息学会理事，中国生物化学与分子生物学会蛋白质组学专业委员会理事，中国医学生物技术协会基因检测分会委员。目前工作方向包括多组学数据分析及整合、肿瘤免疫治疗、临床建模及人工智能辅助决策系统研究。同时致力于精准医学生物信息平台研发、以及生物信息学人才培养。
讲座时间：8月19日14:00准时开场
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