给我一段代码，利用FDR（false discovery rate)校正的方法，筛选一个基因表格中的敏感基因

当然可以！下面是一个示例代码，它演示了如何使用FDR校正方法来筛选基因表格中的敏感基因。

import pandas as pd
from statsmodels.stats.multitest import multipletests

# 读取基因表格数据
gene_data = pd.read_csv('gene_expression.csv')

# 提取基因表格中的p-value列
p_values = gene_data['p_value']

# 进行FDR校正
rejected, adjusted_p_values, _, _ = multipletests(p_values, method='fdr_bh')

# 筛选敏感基因
sensitive_genes = gene_data[adjusted_p_values < 0.05]['gene_name']

# 输出筛选结果
print("敏感基因列表：")
print(sensitive_genes)

在这个示例代码中，我们假设基因表格的数据保存在名为 'gene_expression.csv' 的文件中，该文件包含了基因名称和对应的p-value值。

首先，我们使用 pandas 库读取基因表格数据，并提取出p-value列。然后，我们使用 statsmodels 库中的 multipletests 函数来进行FDR校正。校正后的调整p-value值保存在 adjusted_p_values 列表中。

接着，我们筛选出调整后的p-value小于0.05的基因，并将其对应的基因名称保存在 sensitive_genes 列表中。

最后，我们输出敏感基因列表。

请注意，这只是一个示例代码，你需要根据你的具体数据和需求进行适当的修改和调整。