Questa settimana ci lasciamo andare a qualche tecnicismo in più in una puntata pensata per i bioinformatici e parliamo di genomica funzionale, che poi è ciò di cui veramente mi occupo. Per chi non è del settore invece, può interessare come oggi i dati biomedici vengono trattati in questo campo.
Riferimenti dell’episodio:
- La pubblicazione originale del metodo WGCNA (A General Framework for Weighted Gene Co-Expression Network Analysis): https://www.degruyter.com/document/doi/10.2202/1544-6115.1128/html
- Il pacchetto R del 2008: https://bmcbioinformatics.biomedcentral.com/articles/10.1186/1471-2105-9-559
- Tutorial: https://horvath.genetics.ucla.edu/html/CoexpressionNetwork/Rpackages/WGCNA/index.html
- La più recente implementazione hdWGCNA:
Paper: https://www.cell.com/cell-reports-methods/fulltext/S2667-2375(23)00127-3
Pacchetto: https://smorabit.github.io/hdWGCNA/ - I tutorial-post di Tommy Tang:
Parte 1: https://divingintogeneticsandgenomics.rbind.io/post/how-to-do-gene-correlation-for-single-cell-rnaseq-data-part-1/
Parte 2: https://divingintogeneticsandgenomics.com/post/how-to-do-gene-correlation-for-single-cell-rnaseq-data-part-2-using-meta-cell/
