【R语言】WGCNA分析blockwiseModules函数报错

WGCNA（weighted gene co-expression network analysis），直译过来是权重基因共表达网络分析。它是一种分析多个样本基因表达模式的分析方法，可将表达模式相似的基因进行聚类，并分析模块与特定性状或表型之间的关联关系，在研究表型性状与基因关联分析等方面的研究中被广泛应用。

小编最近在使用R的WGCNA包中的blockwiseModules函数进行模块分析的时候报错了。

net = blockwiseModules(
  datExpr,
  power = softPower,
  maxBlockSize = 1000,
  TOMType = "unsigned", minModuleSize = 30,
  reassignThreshold = 0, mergeCutHeight = 0.25,
  numericLabels = TRUE, pamRespectsDendro = FALSE,
  verbose = 3
)

报错信息如下

根据报错信息初步来判断，像是计算基因和基因之间的相关性的时候出现的错误。因为在报错信息里面有pearson。小编前面给大家介绍过

☞ R计算mRNA和lncRNA之间的相关性+散点图

☞R计算多个向量两两之间相关性

我们知道cor函数计算相关性的时候提供三种方法，"pearson", "kendall", "spearman"。

经过小编的不断尝试和大量的搜索，终于找到的问题的所在和解决的办法。只需要在运行blockwiseModules函数之前将cor函数指定为WGCNA包中的cor函数，就可以完美的解决这个问题。

cor <- WGCNA::cor

因为R本身自带一个计算相关性的函数cor，也就是我们在☞ R计算多个向量两两之间相关性中用到的cor函数。而WGCNA中也有一个cor函数，这个是WGCNA分析中特有的cor函数，而默认情况下R会调用自带的cor函数。

如果我们想再换回R自带的cor函数，只需要运行下面的R代码就可以了

cor<-stats::cor

【R语言】WGCNA分析blockwiseModules函数报错