6.9 WGCNA聚类分析 EMP_WGCNA_cluster_analysis
加权基因共表达网络分析（Weighted correlation network analysis，WGCNA）旨在寻找协同表达的基因模块(module)，并探索基因网络与关注的表型之间的关联，以及探索网络中的核心基因。
6.9.1 WGCNA聚类模块
本模块集成了WGCNA包的相关模块，可以快速完成基于WCGNA算法的聚类。
🏷️示例：
MAE |>
EMP_assay_extract('geno_ec') |>
EMP_WGCNA_cluster_analysis(RsquaredCut = 0.85)
注意：
参数
```R
MAE |>
EMP_assay_extract('geno_ec') |>
EMP_WGCNA_cluster_analysis(RsquaredCut = 0.85,mergeCutHeight=0.4)
```
参数
EMP_WGCNA_cluster_analysis继承了WGCNA包WGCNA_blockwiseModules的用法，可以调整模块聚类效果。
6.9.2 WGCNA聚类模块的过滤
可以使用模块EMP_filter对WGCNA聚类分析结果进行筛选。此功能在后续的功能富集分析中有着广泛应用。
🏷️示例：
MAE |>
EMP_assay_extract('geno_ec') |>
EMP_WGCNA_cluster_analysis(RsquaredCut = 0.85,mergeCutHeight=0.4) |>
EMP_filter(feature_condition = WGCNA_color=='green')
