分子生物网络展现了分子之间的相互作用，可较为深入地反映基因间的表达调控关系，在组学机理的研究中尤为重要。
基因共表达网络分析（
Gene Co-expression Network Analysis
）
是基于基因间表达数据的相似性而构建的网络图，图中的节点代表基因，具有相似表达谱的基因被连接起来形成网络。
Network propagation: a universal amplifier of genetic associations. GENETICS
今天给大家介绍一个共表达关系网络分析以及可视化的
在线
工具
Coexpedia
（
http://www.coexpedia.org/
）
。
Coexpedia
搜集了
GEO
数据库中的测序数据（人和小鼠一共
900
多个数据集），对每个数据集单独进行了共表达分析，然后将所得的共表达关系汇总构建成数据库。通常我们利用R语言做共表达分析只针对单个数据集，相比而言
，Coexpedia的数据来源就要广的多，结果的可信度理论上会更高一些。
点击
Search
即可进入共表达关系查询页面。物种分人类和小鼠，毕竟
GEO
上还是这两个物种的数据居多，其它的数据太少。
我们先来看一下单个基因的查询结果：
左侧显示
的是与目标基因存在共表达关系的基因列表，依照共表达关系的得分排序，这一得分是该
pair
在所有数据集中的得分之和。数据库中还提供了
GO-BP
（
Gene Ontology - Biological Process
）注释和
DO
（
DiseaseOntology
）注释。
右侧显示
的是按照不同
MeSH
（
Medical subject heading
）条目
进行分类的结果，比如选中
Heart
这一条目，我们即可查看在
Heart
相关研究中得到的共表达关系（黄色描边显示）。
点击最右侧的
view
后可以生成一个新的网络：
