模块性(Modularity)：模块性用于评估基因共表达网络中模块的紧密连接程度。较高的模块性值表示模块内的连接更强，与其他模块之间的连接更弱。常用的模块性指标包括 Newman-Girvan 模块性和 Zhang 模块性。计算此数值的R语言代码

在 R 语言中，可以使用 `igraph` 包来计基因共表达网络的模块性。常用的模块性指标包括 Newman-Girvan 模块性和 Zhang 模块性。下面是使用这两个指标计算模块性的示例代码：

1. 使用 Newman-Girvan 模块性：

library(igraph)

# 构建基因共表达网络，假设邻接矩阵为 adjMatrix
network <- graph.adjacency(adjMatrix, mode = "undirected")

# 使用 Newman-Girvan 模块性计算模块性
modularity <- modularity(network)

2. 使用 Zhang 模块性：

library(igraph)

# 构建基因共表达网络，假设邻接矩阵为 adjMatrix
network <- graph.adjacency(adjMatrix, mode = "undirected")

# 使用 Zhang 模块性计算模块性
modularity <- zhang.newman.modularity(network)

在这两个示例中，首先需要构建基因共表达网络，假设邻接矩阵为 `adjMatrix`。然后使用 `graph.adjacency` 函数将邻接矩阵转换为图对象。最后，使用相应的函数计算模块性，分别为 `modularity` 和 `zhang.newman.modularity`。

请注意，这只是计算模块性的示例代码，具体的实现可能需要根据你的数据集和分析需求进行适当的调整。

希望这个解答对你有帮助。如果还有其他问题，请随时提问。