WGCNA

演示中，WorkBuddy智能体使用“深信自学网”编写的Skill（技能包），按预设流程依次执行数据合并与批次校正、差异分析与可视化、WGCNA共表达分析、交集基因获取、GO/KEGG富集、PPI网络构建、LASSO/SVM/随机森林/Boruta特征基因筛选、特征基因验证与可视化、GSEA/GSVA及免疫分析、ceRNA/转录因子调控网络构建和药物敏感性分析，并生成结构化报告。

WGCNA（加权基因共表达网络分析）通过构建基因间的加权相关网络，将表达模式相似的基因划分为模块，再计算模块特征基因与疾病性状的相关性，从而筛选与疾病高度相关的模块及基因。