Co-expression Network¶
Co-expression 탭은 정규화된 count 데이터로부터 계산한 유전자 상관관계 네트워크를 시각화합니다. (외부 API가 필요한) PPI 탭과 달리, 이 리포트는 모든 생물에서 동작하며 인터넷이나 STRING 데이터베이스가 필요하지 않습니다.
How It Works¶
log2 변환된 정규화 count를 사용하여 유의한 DEG 간의 쌍별 Pearson 상관계수를 계산합니다. 상관관계 임계값을 초과하는 유전자 쌍이 네트워크로 표시됩니다.
Controls¶
| Control | Range | Default | Description |
|---|---|---|---|
| Max DEGs | 10–200 | 50 | 포함할 상위 DEG 개수(조정된 p-value 기준) |
| Min |correlation| | 0.0–1.0 | 0.70 | edge를 그리기 위한 최소 절대 Pearson r 값 |
| Max edges | 10–500 | 100 | 표시할 최대 edge 개수 |
Network Graph¶
- Nodes = 유전자, 조절 방향에 따라 색상 표시(빨강 = Up, 파랑 = Down, 회색 = Other; 사이드바의 Up/Down/Others 색상 사용)
- Node size = 사이드바 Dot Size 설정에 따라 크기가 정해지며, 연결 수(degree)가 많을수록 커집니다
- Node labels = 가능한 경우 대표 유전자 이름, 그렇지 않으면 gene ID; 사이드바 Font color 설정 사용
- Red edges = 양의 상관관계(공동 발현; 사이드바 Up 색상 사용)
- Blue edges = 음의 상관관계(역발현; 사이드바 Down 색상 사용)
- Color legend = 그래프 오른쪽에 표시되며, 노드 방향 범주(Up-regulated, Down-regulated, Other)와 edge 상관관계 유형(Positive, Negative)을 보여줍니다. 범례 항목을 클릭하면 표시 여부를 전환할 수 있습니다.
Data Tables¶
- Hub Genes — 연결 수를 기준으로 순위를 매긴 상위 연결 유전자로, 방향, log2FC, 조정된 p-value 포함
- Co-expression Edges — 모든 유전자 쌍과 해당 Pearson 상관계수 값
- Correlation Matrix — 연결된 유전자 간 쌍별 상관관계의 Heatmap
Tip
"Min |correlation|" 슬라이더를 낮추면 약하지만 잠재적으로 의미 있는 공동 발현 패턴을 발견할 수 있습니다. 값을 높이면 가장 강한 관계에 집중할 수 있습니다.