有关于WGCNA中的networktype及TOMtype

#1.WGCNA这两种类型（networkType及TOMType）该如何选择？
#2.从网上及个视频学习网站所查阅的资料如下，下列unsigned与signed的各自所代表的意义？

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#3.还有就是我的数据集中是包含负值的，所以依据网络上大神的代码，应该选择unsigned还是signed？

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1、WGCNA是一种基于共表达网络构建的基因聚类分析方法。在使用WGCNA时，需要选择网络类型(networkType)和TOM类型(TOMType)。
networkType: 用于定义如何构建共表达网络，常见的networkType有"unsigned"和"signed"两种类型。unsigned类型适用于基于Pearson相关系数构建的无向共表达网络；signed类型适用于基于Spearman相关系数构建的有向共表达网络。一般情况下，使用unsigned网络即可。
TOMType: 用于定义如何计算基于Topological Overlap Measure(TOM)的相似性矩阵。常见的TOMType有"unsigned"和"signed"两种类型。unsigned类型适用于构建无向TOM相似性矩阵；signed类型适用于构建有向TOM相似性矩阵。在大多数情况下，使用unsigned类型即可。
2、unsigned和signed是两种数据类型，它们分别表示有符号数和无符号数。在使用这两种数据类型时，需要注意以下几点：
signed表示有符号数，取值范围为-2^(n-1)到2^(n-1)-1，其中n表示该数据类型的位数。
unsigned表示无符号数，取值范围为0到2^n-1，其中n表示该数据类型的位数。
在处理数据时，如果需要使用负数，则应使用signed数据类型。如果只需要使用非负数，则可以使用unsigned数据类型。
在使用WGCNA时，如果需要处理包含负值的数据集，则应该使用signed数据类型。
3、因为您的数据集中包含负值，所以建议您使用signed数据类型。

1. networkType和TOMType是WGCNA中的两个重要参数。networkType指的是网络的类型，可以选择无向网络（undirected）或有向网络（directed）。TOMType指的是Topological Overlap Measure（TOM）的类型，可以选择unsigned或signed。unsigned表示TOM值只考虑正相关性，signed表示TOM值同时考虑正负相关性。选择哪种类型取决于研究的具体问题和数据的性质。一般来说，如果数据中存在负相关性，建议选择signed类型。
2. 在WGCNA中，unsigned和signed分别表示TOM值的类型。unsigned表示TOM值只考虑正相关性，signed表示TOM值同时考虑正负相关性。在代码中，unsigned和signed是用来定义变量类型的，unsigned表示无符号整数，signed表示有符号整数。在WGCNA中，unsigned和signed的含义与代码中的含义不同，需要根据具体情况进行理解。
3. 如果数据集中包含负值，建议选择signed类型。因为signed类型可以同时考虑正负相关性，可以更好地反映数据之间的关系。如果选择unsigned类型，负值会被忽略，可能会影响结果的准确性。

以下答案由GPT-3.5大模型与博主波罗歌共同编写：

  1. WGCNA的网络类型(networkType)和TOM类型(TOMType)的选择取决于您的数据集以及您的研究问题。对于较小的数据集或者已知有基因表达差异的实验，可以选择Pearson系数或者Spearman系数来计算基因的相关性，并以此构建无向的基因共表达网络(unweighted gene co-expression network)。对于更大的数据集或者不确定哪些基因参与了共表达，可以选择相似度矩阵法或者WGCNA中的TOM算法来构建基因共表达网络，其中TOM(Type of network topology)算法是一种用来分析基因共表达网络的算法，可以在较快的时间内大规模计算基因相关性。

  2. unsigned和signed表示的是数据类型的范围，unsigned表示只能存储正整数，而signed可以存储正数、负数和0。在WGCNA中，TOMType SIGNED和TOMType UNSIGNED 表示无向的基因共表达网络(TOM-Signed)和基因共表达网络的权值矩阵(TOM-Unsigned)的数据类型。

  3. 如果您的数据集中包含负值，建议选择TOMType signed。使用WGCNA构建基因共表达网络时，数据类型的选择与您的数据集中是否存在负数有关。如果数据集中包含负数，建议选择有符号(signed)的数据类型，并对数据进行平移处理，平移处理可以把数据移到全为正数的区间来，并且可以防止负值对聚类结果的影响。以下是平移处理代码的示例：

library(WGCNA)
# 读取数据
data <- read.table("data.txt", header = TRUE, row.names = 1, sep = "\t")
# 平移处理
data <- log1p(data)

在这个示例中，log1p()函数表示log(1+x)转换，此转换可以将数据覆盖整个数轴，以避免出现负值。

关于networkType和TOMType的选择，您可以根据数据集的大小和研究问题来选择。以下是使用WGCNA 代码示例：

# 加载数据
datExpr <- read.csv("exprMatrix.csv", header=TRUE, row.names=1)

# 基因表达矩阵的处理
powers <- c(c(1:10), seq(from=12, to=20, by=2))
sft <- pickSoftThreshold(datExpr, verbose=5, powerVector=powers, networkType="signed")
cIndex <- chooseTopologicalCriterion(sft$fitIndices, verbose=5)
softPower <- powers[cIndex]
TOM <- TOMsimilarityFromExpr(datExpr, power=softPower, verbose=5, TOMType="signed")

# 随机抽取样本
sampleSize <- 300
sampleRows <- sample(nrow(datExpr), sampleSize)
datExprSubset <- datExpr[sampleRows, ]
TOM_Subset <- TOM[sampleRows, sampleRows]

# 层次聚类
dissTOM_Subset <- 1-TOM_Subset
geneTree <- hclust(as.dist(dissTOM_Subset), method="average")

在这个示例中，我们使用了signed的参数设置，并使用TOMsimilarityFromExpr函数计算基因共表达网络，根据所选软阈值值，NMC（Network Type & Module Connectivity）和其他拟合指数选择最优的soft-threshold值，并返回共表达关系矩阵（即基因共表达网络）TOM。接下来，我们从数据集中随机抽取样本进行偏最小二乘回归分析，并对基因共表达网络执行层次聚类。

希望能对您有所帮助！
如果我的回答解决了您的问题，请采纳！

networkType 用于指定生成基因共表达网络（Gene Co-expression Network）的算法类型，可选的值有 unsigned 和 signed，分别对应着 unsigned hybrid 和 signed hybrid 算法。unsigned 算法用于将不同基因之间的共表达程度转换为正相关性系数，而 signed 算法则用于区分共表达程度的正负。在选择时，应根据具体数据集的性质和分析目的来决定。
TOMType 用于指定计算基于拓扑重叠的模块性矩阵（Topological Overlap Matrix，TOM）的方法类型，可选的值有 unsigned 和 signed，分别对应着 unsigned TOM 和 signed TOM。在选择时，同样应根据具体数据集的性质和分析目的来决定。

unsigned 表示无符号，即只能表示非负整数，而 signed 表示带符号，即可以表示正负整数。

如果数据集中包含负值，应该选择 signed，否则会导致错误的计算结果。

该回答引用ChatGPT
1. networkType和TOMType的选择取决于你的数据类型和研究问题。networkType指定网络的类型，可以是无向图（"unsigned"）或有向图（"signed"）。如果你的数据是基于共现性或相关性构建的，那么无向图是一个好的选择。如果你的数据是基于因果关系构建的，那么有向图是一个好的选择。TOMType指定TOM算法的类型，可以是标准TOM（"unsigned"）或加权TOM（"signed"）。如果你的数据集中包含负值，那么加权TOM是一个好的选择。
2. unsigned和signed是数据类型的表示方式。unsigned表示无符号整数，即只能表示非负整数，而signed表示有符号整数，可以表示正数、负数和零。在WGCNA中，unsigned和signed分别用于表示无向图和有向图的边的权重。无向图的边权重应该是非负的，因此使用unsigned。有向图的边权重可以是正数、负数或零，因此使用signed。
3. 如果你的数据集中包含负值，那么应该选择signed。以下是一个示例代码：
R
# 加载WGCNA包
library(WGCNA)
# 读取数据
data <- read.table("data.txt", header=TRUE)
# 构建网络
network <- blockwiseModules(data, power=6, TOMType="signed", networkType="signed")
# 可视化网络
plotDendroAndColors(network$dendrograms[[1]], network$colors[[1]])